DATOS DE MOVILIDAD Y ESTADO DE LAS CARRETERAS A PARTIR DE PROBE VEHICLE DATA Alfonso Brazรกlez (abrazalez@ceit.es)
Prove Vehicle Data
¿Qué es?
Generación de Eventos TMC Envía a todos los vehículos
Recibe información de pocos vehículos
OBU
OBU
OBU
Plataforma estandarizaciรณn
PVD is a safety related Cooperative Intelligent Transport System (C-ITS) Aims is better monitoring of road networks Inform the driver about road and traffic conditions
Requires less investment in operation and maintenance Full coverage of the road Big issue is the quality and reliability of the measurement CAM message standardized (CAM; ETSI EN 302 637-2)
Impacto 1
SEGURIDAD
Impacto 2
MEJOR MOVILIDAD
Impacto 3
MENOS EMISIONES
Casos de uso
Datos del propio vehĂculo
Casos de uso
Beneficios
Datos del propio vehículo
• Mejorar la gestión del tráfico y los eventos • Optimizar la red basada en la gestión de eventos
• Conocimiento del impacto en la red de los eventos • Mejorar las estrategias de gestión de tráfico • Información de primera mano en el caso de una avería del propio vehículo • Permitir servicios V2I2V, como predicción de colisión.
Arquitectura Data Base Creation Data analytics On board electronics Cloud
Service Section status based on mean speed
Database Creation Data analytics
On-board unit Electronic development
Installation in buses
Procedimiento
Pasos necesarios
Definir tramos en la infraestructura Map Matching Identificar vehículos en los tramos Calculo de velocidades medias Identificación de niveles de servicio Identificación de posibles eventos
Resumen
Características principales
• Gran volumen de datos a enviar • Tarifa envío para muchos datos
• Alto procesamiento en la nube • Hardware embarcado multisensor con poco procesamiento • Reto principal: calidad y fiabilidad del dato
Casos de uso
Detector de eventos
• • • • • • • •
Temporary slippery road Stationary vehicle Vehicle breakdown Accident Zone Reduced visibility Emergency brake warning Traffic Jam Ahead Weather condition warning
Casos de uso
Beneficios
Detector de eventos
• Servicio para el usuario • Pero debe pasar por el operador de la carretera o el proveedor del servicio • Detectar de manera más precisa y más eficientemente eventos en la red • Los datos recogidos pueden mejorar o permitir nuevos casos de comunicaciones I2V
Arquitectura Data Base Creation Event detection On board electronics Database Creation Based on events
Cloud
Service Section status based on mean speed
Events
On-board unit Electronic development
Installation in maintenance vehicles
Características
Sensores condiciones meteorológicas
Niebla • • • •
Hielo • Desarrollo propio • Basado en sensores de humedad, temperatura ambiente y temperatura del suelo • Predicción del hielo en calzada • Alta frecuencia • Método preciso en la detección de hielo
Desarrollo propio Basado en visión por computador con 3 filtros Predicción de niebla con 3 niveles de visibilidad Método sencillo, efectivo y novedoso
Lluvia • Integración de sensor comercial
CaracterĂsticas
VisualizaciĂłn de resultados
Resumen
Características principales
• Poco volumen de datos a enviar salvo imágenes • Poco procesamiento en la nube
• Hardware embarcado multisensor con mucho procesamiento • Reto principal: calidad y fiabilidad del dato
Conclusiones
Nuevo paradigma
Conclusiones
Nuevo paradigma
Poca inversión en infraestructura y más en gestión de la información Operadores/Administraciones deben proveer información de calidad y fiable Producto escalable: Añadir sensores y añadir funcionalidades a los sensores ya instalados
Producto exportable e independiente de la infraestructura Modelos de negocio escalable: flotas de vehículos, administraciones, datos, etc. Integrable en un modelo de Big Data global para transporte
Gracias Eskerrik asko Thank you
Alfonso Brazalez Director Movilidad y Transporte Sostenible abrazalez@ceit.es