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CIUDAD2020: HACIA UN NUEVO MODELO DE CIUDAD INTELIGENTE SOSTENIBLE

PROYECTO INNPRONTA www.innprontaciudad2020.es

Gestión integrada de Servicios Cooperativos de Transporte Elena Rey, Juan Torres y José Manuel Menéndez Grupo de Aplicación de Telecomunicaciones Visuales – Universidad Politécnica de Madrid INFORMACIÓN DEL ARTÍCULO RESUMEN

Publicado el 19 de Diciembre de 2012

Palabras clave:

Plataforma de Transporte, movilidad, ciudades, Servicios Cooperativos, Smart Cities, Internet del Futuro

El crecimiento que están sufriendo las ciudades requiere la evolución de los modelos de transporte en ellas para mejorar la movilidad así como proporcionar un transporte más eficiente, seguro, cómodo, económico y sostenible.

En este artículo se presenta un modelo de gestión de servicios cooperativos de movilidad basado en el intercambio de información entre diferentes modos de transporte y una importante interacción con el usuario. Todo ello haciendo uso de herramientas englobadas dentro de la Internet del Futuro. Este modelo sienta las bases de un marco tecnológico común para todas las soluciones que se plantean dentro de Ciudad2020.

AVISO LEGAL

El trabajo asociado a este documento se ha llevado a cabo de acuerdo con las mayores garantías de calidad técnica y los socios de CIUDAD2020 se han comprometido a alcanzar este nivel de rigor con el trabajo en cuestión. No obstante los socios de CIUDAD2020 no tienen control sobre quién recibe la información de este documento, por lo que no se hacen responsables del uso que se pueda hacer de dicha información.

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Introducción

La movilidad en las ciudades es un problema cada vez más acuciante. El concepto de movilidad engloba la sostenibilidad, seguridad y eficiencia de las infraestructuras y sistemas de transporte, así como a la accesibilidad.

Ante un entorno urbano que muestra una demanda creciente de eficiencia, desarrollo

sostenible, calidad de vida y gestión inteligente de los recursos, debe plantearse una evolución en los modelos de gestión de las ciudades.

En lo referido a la movilidad y el transporte, estos modelos deben tener en cuenta los avances alcanzados en los Sistemas Inteligentes de Transporte (ITS) y el concepto

de Sistemas Cooperativos, como sistemas con capacidad para ofrecer servicios inteligentes integrales que interrelacionan los vehículos con las infraestructuras de transporte.

Además, se hace imprescindible la aplicación de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC) y del concepto de Smart City que adelanta, con sus servicios, la denominada Internet de las Cosas y por tanto la Internet del Futuro [1].

El modelo de gestión integral de transporte presentado en este documento, y que forma parte de Ciudad2020 [2], sienta las bases para que las ciudades incorporen nuevos modelos de transporte mediante la integración de diferentes tipos de sensorización, procesado de la información y tecnologías de comunicación. Todo ello es necesario para dar soporte a servicios cooperativos relacionados con la movilidad y seguridad en las ciudades.

Modelo de gest ión de serv ic ios de movi l idad

Se entiende por Smart Cities aquellas ciudades que hacen uso de las TIC para hacer que tanto su infraestructura como sus componentes, incluyendo también los propios ciudadanos y sus terminales móviles, y servicios públicos ofrecidos sean más interactivos y eficientes.

De manera descriptiva, una Smart City es un espacio urbano con infraestructuras, redes y plataformas inteligentes, con millones de sensores y actuadores que permiten comprender lo que está ocurriendo en la ciudad de modo que se puedan tomar mejores decisiones y proporcionar la información y los servicios adecuados a sus ciudadanos y visitantes.

Además, el uso de técnicas avanzadas en tiempo real permite incrementar el entendimiento de la ciudad, que sin duda influirá en la mejora de los servicios prestados.

La gestión del tráfico es uno de los principales problemas a los que las ciudades inteligentes pretenden dar solución, no sólo para mejorar la movilidad en ellas, sino también para reducir el nivel de emisiones emitidas a la atmósfera.

Teniendo en cuenta los avances en las TIC y los problemas generados en las ciudades debido a su crecimiento, se presenta a continuación un modelo de gestión del transporte integral cuyo objetivo es aunar todas las funcionalidades que permitan incrementar la seguridad y eficiencia en las ciudades, a través de la monitorización y la prestación de servicios cooperativos.

Figura 1. Esquema global del modelo de gestión

integral

En la Figura 1 puede observarse que el modelo propuesto contará con un conjunto de dispositivos instalados en las vías, tales como detectores de tráfico, cámaras de vídeo, estaciones meteorológicas, etc., de modo que se obtenga información básica.

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Esta información no sólo podrá ser enviada a los operadores o gestores de la ciudad directamente, para que puedan monitorizar el estado de las vías, sino que también existirán módulos de procesado de datos dedicados a realizar un seguimiento de las situaciones que estén ocurriendo en la ciudad (por ejemplo, velocidad media de los vehículos, conducción en sentido contrario o prohibido, etc.)

Finalmente, los recursos de comunicación disponibles permitirán que los diferentes subsistemas compartan la información necesaria para la prestación de un servicio.

Además, el sistema proporcionará información relevante a los usuarios (superación de umbrales, niveles de congestión, información sobre accidentes o tramos de la calzada en mantenimiento, etc.), tanto gestores como ciudadanos, en función de las decisiones adoptadas por el módulo de toma de decisiones, que tiene en cuenta los datos que se encuentran almacenados en la plataforma. Esta información se suministrará a través de un conjunto de interfaces (Human Services Interfaces) adecuadas al usuario al que va dirigida, en concreto en función de su perfil, de modo que los servicios estén totalmente personalizados y cubran las necesidades de cada uno de ellos.

Ventajas e Inconvenientes de un modelo integral

La implementación del diagrama mostrado en la Figura 1 permite el despliegue de una amplia gama de servicios cooperativos variados sobre la misma plataforma.

Una de sus grandes ventajas es la escalabilidad, permitiendo el incremento tanto del número de servicios ofrecidos como del número de usuarios que accederán a ellos. De este modo, los modelos de transporte de las ciudades podrán adaptarse a las nuevas

necesidades que surjan debido al constante crecimiento de éstas.

Además de adaptarse al posible crecimiento de las ciudades, gracias a su flexibilidad pueden desarrollarse servicios cooperativos avanzados teniendo en cuenta las necesidades de todos los usuarios así como a las propias de cada ciudad en particular en función de sus características, tales como su tamaño, sus diferentes modos de transporte público, etc.

Finalmente, cada ciudad tendrá a su disposición multitud de información, accesible en cualquier instante, con lo que se podrán adoptar las políticas de actuación óptimas para solventar situaciones indeseadas, de movilidad y transporte, que estén sucediendo en la ciudad.

Sin embargo, a pesar de los beneficios que aporta el contar con grandes cantidades de datos a la hora de tomar decisiones, también supone un inconveniente, ya que su gestión y almacenamiento se hacen cada vez más complicados y complejos. Esto se debe principalmente a la heterogeneidad de las fuentes de información y de los distintos tipos de datos que proporcionan.

Del mismo modo, los algoritmos de procesado de datos requieren mayor complejidad debido a que a partir de los datos adquiridos por los diferentes sensores se debe analizar y extraer la situación de la movilidad y el transporte por la ciudad, e incluso detectar situaciones anómalas que se estén produciendo.

Finalmente, se ha comentado que uno de los objetivos de las Smart Cities es incluir a los ciudadanos como un componente más de la ciudad, pudiendo actuar éstos como usuarios o sensores, y tener en cuenta sus perfiles para ofrecerles servicios personalizados de acuerdo a sus preferencias. De este modo, el modelo debe permitir contener información personal e intransferible de los ciudadanos, por lo que los mecanismos de seguridad para proteger toda

la información almacenada en ella deben ser exhaustivos, incrementando así la complejidad de la misma.

Integración con Internet del Futuro

La Internet del Futuro abarca desde la infraestructura de red hasta dispositivos e interfaces, software y aplicaciones que compondrán lo que en unos años conformará el panorama de las TIC, en el que los servicios serán el elemento principal de un mundo interconectado y basado en el intercambio de datos entre usuarios finales.

La visión de una sociedad heterogénea dónde tanto personas como objetos se encuentren conectados a Internet, en cualquier momento,

lugar y para cualquier cosa, debe explorar la posibilidad de integrar las capacidades sociales en los objetos y dispositivos.

Todo ello, permitirá que a través del análisis semántico de los datos, la información que proporcionan los servicios pueda personalizarse en función del usuario al que esté dirigida.

De este modo, la Internet del Futuro no sólo consistirá en la conexión de cada vez más personas, sino en el planteamiento de un mundo digital en el que, idealmente, todo podrá estar conectado- desde dispositivos hasta objetos del mundo físico que habitualmente no disponían de esta conectividad; como es el caso de los elementos urbanos,

Figura 2. Visión de los sistemas en la Internet del Futuro. [3]

edificios, coches y en general todo aquello que haya que gestionar o controlar. Esta conectividad total entre objetos cotidianos constituye un subconjunto de la Internet del Futuro, al que se le denomina Internet de las Cosas.

La Figura 2 muestra la relación entre el mundo físico y el digital. El mundo real consiste en un entorno que contiene sensores, actuadores y elementos de procesado para permitir monitorizar e interaccionar con las entidades físicas de interés de la ciudad. Por su parte, el

mundo digital, puede dividirse en (1) un nivel que representa a los instrumentos o sensores (denominado Resource Level en la Figura 2), (2) un nivel que representa a las entidades de interés tales como los ciudadanos, lugares y cosas (denominado Entity Level en la Figura 2) y (3) los ciudadanos o aplicaciones software cuya finalidad es interaccionar entre los dos niveles explicados anteriormente.

Sin lugar a duda, esta nueva realidad va a conllevar una nueva forma de gestionar las ciudades y el transporte por ellas, de modo

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que un modelo como el mostrado en la Figura 1 proporcione el soporte tecnológico adecuado para ofrecer una conectividad total en la ciudad.

Dicho modelo obtendrá información de multitud de sensores heterogéneos, incluyendo a los ciudadanos, y la pondrá a disposición de cualquier otro usuario (sensor, ciudadano, gestor de la ciudad, etc.). Por otro lado, esta fluidez de información, posibilitará el uso de los datos para su procesamiento o uso en algoritmos que ayuden a la toma de decisiones automática o semiautomática. Finalmente, debido a la información proporcionada por los propios usuarios, los servicios y la información intercambiada con ellos, se encontrará personalizada.

Con ello se demuestra la analogía o compatibilidad del modelo de gestión de transporte planteado y la Internet del Futuro, particularizando el estudio para servicios de movilidad y transporte en las ciudades.

Conclusiones

El modelo de transporte descrito a lo largo de este documento está orientado a proporcionar el soporte tecnológico necesario para el conjunto de soluciones de movilidad y transporte en entornos urbanos teniendo en cuenta los objetivos perseguidos en Ciudad 2020 incluyendo la finalidad de alcanzar un sistema interconectado fundamentado en el Internet del Futuro.

Estas soluciones tratan de facilitar por un lado información en tiempo real a los conductores, por ejemplo acerca del tráfico, y por otro las labores de gestión de incidencias en vías, zonas en obras, ajuste de los semáforos u otro tipo de señalización, etc.

Además, se pueden ofrecer otro tipo de servicios orientados a recomendar rutas óptimas en términos de tiempo o de distancia así como aconsejar medidas a los conductores para favorecer conductas ecológicas al volante que minimicen el impacto de los vehículos en el medioambiente.

Finalmente, otra solución que permite mejorar la movilidad, y que debe ser una de las funcionalidades principales que proporcione Ciudad 2020 una vez implantado en una ciudad, es la monitorización del entorno de modo que se realice un seguimiento de los vehículos en tiempo real. De este modo, se podrá gestionar el tráfico en función de las condiciones actuales o previstas, además de adaptarse a situaciones especiales como por ejemplo la creación de carriles rápidos para servicios de emergencias.

Agradecimientos

Este trabajo realizado esta cofinanciado por el Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI) en el marco del programa INNPRONTA, a través del proyecto CIUDAD2020 con número de referencia IPT- 20111006 (www.innprontaciudad2020.es).

Referencias

[1]. Fundación Telefónica, “Smart Cities: un primer paso hacia la internet de las cosas”, 2011

[2]. Ciudad2020, http://www.innprontaciudad2020.es/

[3]. A. Gluhak, M. Hauswirth, S. Krco, N. Stojanovic, M. Bauer, R. Nielsen, S. Haller, N. Prasad, V. Reynolds, O. Corcho, “An Architectural Blueprint for a Real-World Internet”, Future Internet Assembly, LNCS 6656, pp. 67–80, 2011

[4]. N. Sánchez, J. Alfonso, J.M. Menéndez, D. Sastre,“Cooperative Infrastructure-Based Intelligent Transportation Systems for Improving Safety of Vulnerable Road Users”, 2012

[5]. E. Rey, J. Torres, J. Alfonso, N. Sánchez, J.M. Menéndez, “Gestión de la mejora de la movilidad a partir de Servicios Cooperativos”, Cuaderno nº 5 Plataforma Tecnológica de la Carretera, 2012

[6]. M. Presser, P. Daras, N. Baker, S, Karnouskos, A. Gluhak, S. Krco, C. Diaz, I. Verbauwhede, S. Naqvi, F. Álvarez, A. Fernandez-Cuesta, “Real World Internet”, Position Paper, 2008

[7]. F. Álvarez, “Future Media Internet. Research Challenges and the Road Ahead”, European Commission, Luxembourg, 2010.

Sobre Grupo de Aplicación de Telecomunicaciones Visuales

El Grupo de Aplicación de Telecomunicaciones Visuales (G@TV) nace en el año 2004 con el ambicioso objetivo de liderar el panorama audiovisual nacional en investigación, desarrollo e innovación, por medio de la participación en algunos de los proyectos de investigación más influyentes en estrecha cooperación con la industria nacional e internacional del sector -principalmente europea-.

El G@TV está adscrito al departamento de Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones de la E.T.S. Ingenieros de Telecomunicación de la Universidad Politécnica de Madrid, que es la mayor universidad dedicada a la tecnología en España, con más de 40.000 estudiantes, 3.400 profesores y un presupuesto anual de unos 350 millones de euros.

Las principales líneas de investigación que trata son:

• Comunicaciones visuales. • Codificación y procesado digital de vídeo. • Sistemas de telecomunicación y teledetección. • Visión artificial. • Tecnologías de audio y vídeo. • Medición de audiencias en tecnologías emergentes de transmisión de vídeo. • Interactividad y accesibilidad a los medios audiovisuales. • Televisión de alta definición (TVAD) y en 3D. • Internet del Futuro. • Aplicaciones del procesado de señal y comunicaciones en sistemas inteligentes de transporte

(Intelligent Transportation Systems) (ITS).

El G@TV participa en la actualidad en varios proyectos Europeos, en numerosos proyectos del plan de INNOVACIÓN, proyectos nacionales singulares y estratégicos, o bien programas de investigación interuniversitarios para grupos de excelencia en investigación, sin olvidar múltiples convenios con empresas para el desarrollo de investigación aplicada directamente para las mismas, o bien institutos públicos (como el Instituto Geográfico Nacional o el Instituto del Patrimonio Cultural Español).

El G@TV cuenta en la actualidad con unos 39 miembros investigadores en plantilla, incluyendo 3 profesores y 15 doctorandos.

El grupo busca promover no solamente la investigación y desarrollo, sino la transferencia de conocimiento y propiedad industrial mediante la generación de spin-offs universitarias, de las cuales ya hay una creada.

Currículum vitae del/os autor/es

Elena Rey

Elena Rey obtuvo el título de Ingeniera de Telecomunicación por la E.T.S Ingenieros de Telecomunicación de la UPM en Julio de 2011.

Es miembro del GATV (Grupo de Aplicación de Telecomunicaciones Visuales) del Departamento de Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones de la ETSIT desde julio del 2010. Durante este periodo

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trabajó en el desarrollo de una herramienta software para gestionar de manera eficiente las incidencias de tráfico como parte del proyecto OASIS (Operación de Autopistas Seguras, Inteligentes y Sostenibles), en cuyo desarrollo se basó su proyecto fin de carrera con el título “Desarrollo de una plataforma software para la gestión de incidencias de tráfico en entornos de tráfico interurbano”.

Actualmente, desarrolla su actividad en el ámbito de las Smart Cities mediante su participación en el proyecto Ciudad2020.

Juan Torres

Juan Torres obtuvo el título de Ingeniero de Telecomunicación en 2004 por la E.T.S. Ingenieros de Telecomunicación de la Universidad Politécnica de Madrid. Desde 2002 es miembro del departamento de Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones. En 2006 obtuvo la Suficiencia Investigadora en el Programa de Doctorado con Mención de Calidad de "Tecnologías y Sistemas de Comunicaciones". Actualmente se encuentra realizando su tesis doctoral en dicho Programa realizando un estudio de las variaciones de los parámetros internos de las cámaras de adquisición de vídeo digital y su relación con la luminosidad.

Entre sus intereses profesionales se encuentra tratamiento digital de imágenes, la visión artificial, las comunicaciones en sistemas de transporte, la programación de aplicaciones visuales, los sistemas operativos y la administración de redes. Ha participado activamente como investigador y gestor en varios proyectos europeos y numerosos nacionales dentro de los programas FP7, CELTIC, IBEROEKA, GALILEO y Plan Nacional de Innovación.

Asimismo, posee numerosas publicaciones en congresos internacionales y nacionales, ha participado como invitado en algunas ponencias nacionales e imparte un curso dentro del Máster de Arqueometría de la Universidad Autónoma de Madrid. Actualmente se encuentra involucrado en varios proyectos relacionados con Sistemas Inteligentes de Transporte y de Visión Artificial aplicada al transporte y la videovigilancia.

Dr. José Manuel Menéndez

José Manuel Menéndez García es Profesor Titular de Universidad del Departamento de Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones de la E.T.S. de Ingenieros de Telecomunicación de la Universidad Politécnica de Madrid desde 1996, y Director del Grupo de de Aplicación de Telecomunicaciones Visuales (G@TV) desde 2004.

Tiene un dilatada experiencia en participación y dirección en proyectos de investigación (más de 80), tanto nacionales como europeos, en temas relacionados con Comunicaciones Visuales, Procesado de Señal y Visión Artificial. Tiene más de 80 publicaciones sobre dichos temas, tanto en revistas como en congresos internacionales. Es evaluador habitual de la IEEE Signal Processing Society desde 2000 para diferentes revistas y congresos internacionales patrocinados por dicha entidad.

Colabora habitualmente también con diferentes entidades nacionales, autonómicas y la Comisión Europea en la evaluación y revisión de proyectos de I+D+i, y realiza labores de consultoría para radiodifusores y empresas del sector de las telecomunicaciones en España.