Enhanced real time services for optimized multimodal mobility relying on cooperative networks and open data
El proyecto TIMON
VIII Congreso ITS Euskadi 10 de Noviembre, Zamudio
Enrique Onieva Caracuel enrique.onieva@deusto.es
Información General
▪ Financiado por el programa europeo de investigación Horizon 2020, programa de transporte. ▪ Coordinado por la Universidad de Deusto. ▪ 11 organizaciones – 8 países ▪ Presupuesto: 5.605.213 € ▪ Duración: 42 meses (Junio 2015 – noviembre 2018)
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Consorcio ▪ Roles Coordinador Inteligencia artificial Procesamiento de datos Comunicaciones híbridas Posicionamiento Diseño de la arquitectura Gestión de datos abiertos Mapas dinámicos Plataforma web
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Integración de servicios Cloud computing Participación ciudadana Testeo & validación Difusión
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Concepto General ▪ Objectivo: desarrollo de una plataforma web y una aplicación móvil para la entrega de servicios de información dirigidos a agentes de carretera, conductores y usuarios vulnerables de carretera. • Alertas de riesgo en la conducción: colisión, obras de carretera, coche estacionado, accidente de tráfico. • Predicción de congestión de tráfico. • Planificador de rutas multimodal • Optimizador de rutas para conductores y motociclistas, incluyendo replanificación de rutas ante incidencias
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Concepto General TECHNOLOGIES DATA SOURCES
SERVICES FOR CITIZENS
Vehicular hybrid networks
Services for VRUs
LTE
Vehicle density awareness Collision alert Dynamic route re-planning Services for Drivers
Vehicles&VRU ITS-G5
Infrastructure sensors Artificial Intelligence
Open platform and APP development
Route planning
Emergency vehicle approaching Road Hazard warning Dynamic Route re-planning for drivers Multi-modal dynamic commuter
Congestion prediction Open data
SERVICE FOR BUSINESS Cooperative positioning
TIMON Server
Enhanced RT Traffic Information API TIMON COLLABORATIVE ECOSYSTEM Getting involved users
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Objetivos específicos ▪ Recolección y armonización de datos ▪ Mejora de precisión en posicionamiento cooperativo ▪ Desarrollo de redes de comunicación híbridas vehículo a usuario vulnerable ▪ Detección/predicción de patrones de tráfico ▪ Optimización de rutas ▪ Implementación de servicios basados en mapas dinámicos
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Retos tecnológicos ▪ Inteligencia Artificial • Predicción de la congestión • Optimización de rutas intermodales
▪ Posicionamiento cooperativo • Posicionamiento ante bloqueo de señal GNSS • Alta precisión
▪ Redes de comunicación híbridas • Sinergia corto-largo alcance (ITS-G5+LTE) • Reducción de la inversión en infraestructura
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Aspectos innovadores de TIMON ▪ Recoge y procesa datos de fuentes diversas de un entorno interconectado: vehículos, usuarios vulnerables (motociclistas), infraestructura y datos abiertos. • Los vehículos actúan como sensores: facilitando su posición, time stamp, velocidad. • Los usuarios de vehículos/ motocicletas son prosumers: proveen datos al sistema y consumen información del mismo.
▪ Actualmente los servicios de movilidad únicamente recogen datos de infraestructura y fuentes de datos abiertas. ▪ Se recogen datos en tiempo real Servicios en tiempo real
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Pilotaje de Soluciones ▪ Testeo en Helmond (Países Bajos), instalaciones de test-bed de TASS: • Fase 1: Testeo de subsistemas (septiembre 2016; junio 2017) • Fase 2: Validación global del sistema (enero 2018)
▪ Pilotaje en entorno real en Liubliana (Eslovenia), 2018. • Participación de ciudadanos como usuarios del sistema TIMON. • 50-80 participantes: conductores, motociclistas, usuarios de transporte público.
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Inteligencia Artificial Avanzada ▪ Motivación: Interpretabilidad • La minería de datos aplicada a problemas de transporte: • Se basa en técnicas clásicas de inteligencia artificial • Árboles de Decisión • Técnicas de Regresión • Redes Neuronales
• Se centran en la precisión del sistema • No en su interpretabilidad
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Inteligencia Artificial Avanzada ▪ Motivación: Imbalanceo • Los datos de tráfico suelen ser altamente imbalanceados: • Situaciones anormales son muy poco frecuentes • Algunas predicciones tienen un alto grado de acierto • No habrá un atasco a las 4:30 am • El tráfico permanecerá sin variaciones significantes • Nadie en esta sala ganará la lotería
• Pero no son útiles
• Las técnicas clásicas se centran en el grado de acierto • No son competitivas en entornos imbalanceados
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Inteligencia Artificial Avanzada ▪ Principios utilizados • Lógica difusa: representación y razonamiento con conocimiento expresado lingüísticamente • “Bajo”, “medio”, “alto”, “aproximadamente 50”, “lento”, “rápido”
• Algoritmos evolutivos: técnicas de optimización inspiradas en los principios de Darwin’s • Flexibilidad para optimizar cualquier modelo
• Optimización multi-objetivo: optimización conjunta de objetivos contradrictorios • {Precio vs Calidad} {Energía vs Consumo} {Precisión vs Complejidad}
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Inteligencia Artificial Avanzada ▪ Objetivo general: construcción de sistemas capaces de avanzar en el estado del arte en: • Predicción de la congestion a corto plazo • Usando metaheurísticas bio-inspiradas • Usando modelos basados en lógica difusa
• Optimización de rutas punto a punto • Implementando optimizadores bio-inspirados • De una manera multi-modal • Centrada en los requisites del usuario
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Establecimiento del baseline ▪ Evaluación de técnicas de minería de datos “clásicas” ▪ Comparativa de 384 modelos • 2 tipos de datasets • Con toda la información disponible • Con una versión reducida
(>40 variables) (=10 variables)
• 12 horizontes de predicción (5,10,15,…60 minutos) • 16 técnicas distintas • Aprendizaje de reglas difusas y no difusas mediante algoritmos evolutivoss
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Establecimiento del baseline ▪ Evaluación basada en 4 métricas • • • •
Complejidad de los datos Precisión global Tiempo necesario para construir modelos Complejidad (Reglas/antecedentes) Aacc(Com)
Aacc(Sim)
T(Com)
T(Sim)
Evolutionary Crisp Rule Learning
0.604
0.605
[12, 398]
Evolutionary fuzzy Rule Learning
0.593
0.591
[8, 626]
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#R(Com)
#R(Sim)
#A(Com)
#A(Sim)
[5, 82]
[5, 14] [4, 12]
[4, 8]
[2, 7]
[4, 50]
[4, 25] [4, 20]
[2, 3]
[1, 3]
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Reducción de datos ▪ Selección de instancias • Bajo muestreo de clases mayoritarias • Mantenimiento de la unicidad de los datos
▪ Selección de atributos • Utilización de criterios basados en 7 técnicas diferentes • Análisis de coincidencias y conflictos
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Ajuste evolutivo de modelos difusos ▪ Versiones mejoradas de AdaBoost y Fuzzy Association Rule-based Classification method for High-Dimensional problems • • • • •
Cada sistema se trata como un clasificador “débil” Ajuste de la importancia de cada regla a la predicción Generación de reglas basada en algoritmos evolutivos Ajuste de función fitness para considerar imbalanceos Operadores de cruce y mutación mejorados
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Diseño de la solución ▪ El sistema recoge y prepara los datos del TIMON Cloud ▪ El motor de información de tráfico recibe los datos y provee el estado actual y futuro del tráfico ▪ El módulo GIS geo-localiza la información en la red vial ▪ La información georeferenciada se envía al TIMON Cloud
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Testeo en Helmond ▪ Autopista A270 (Helmond - Holanda)
Straight segments
• Datos provenientes de 7 cámaras • (Escalable hasta 240)
• Inclusión de datos meteorológicos • Precisión > 90% • 4 niveles de flujo de vehículos • 4 horizontes de tiempo
Ramps
• Predicciones dadas en tiempo real
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Diseño de rutas ▪ Basado en OpenTripPlanner • Abierto, robusto y flexible
▪ Integración de datos
• GTFS transporte público rutas intermodales • Pendientes cálculo de emisiones rutas ecológicas • Predicciones de tráfico rutas óptimas
▪ Optimización multiobjetivo mediante evolución diferencial
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Resultados y conclusiones Reducción de Datos
>70%
Precisión
>90%
Sensibilidad
>80%
Tiempo de construcción
<10 min.
(24 cámaras)
Tiempo de Predicción
0,1 seg.
(24 cámaras)
Complejidad
4 reglas
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Thank you Enrique Onieva enrique.onieva@deusto.es
www.timon-project.eu
TIMON project has received funding from the European Unionâ&#x20AC;&#x2122;s Horizon 2020 research and innovation programme under Grant Agreement no 636220. enrique.onieva@deusto.es VIII Congreso ITS Euskadi
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