El proyecto, en el que están involucradas las tres universidades gallegas y la Carlos III, cuenta con financiación del Ministerio de Ciencia e Innovación
Disminuir el impacto ambiental para hacer más sostenible la movilidad urbana constituye uno de los grandes retos de la sociedad actual. El desafío requiere además del diseño de sistemas inteligentes de transporte como el que desarrolla personal de investigación de las universidades de A Coruña, Vigo, Santiago de Compostela y Carlos III de Madrid, en el marco de un proyecto de investigación financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación. Seleccionado en la convocatoria de proyectos de I+D+I Retos Investigación, el proyecto MaGIST: Almacenamiento y procesado de datos geoespaciales masivos para el transporte urbano inteligente y sostenible tiene como objetivo definir la arquitectura de un sistema inteligente de transporte urbano que permita la incorporación continua de datos, y cuente con procesos de aprendizaje automática que, entre otras cuestiones, permitan predecir los flujos del tráfico o detectar aquellas zonas del espacio urbano en las que exista una “degradación de activos” que pueda afectar a la movilidad. Este último aspecto constituye uno de los ejes del trabajo que, en el marco de este proyecto, desarrolla el grupo de investigación en Geotecnologías Aplicadas (GeoTECH) del Cintecx (Centro de Investigación en Tecnologías, Energía y Procesos Industriales) de la Universidad de Vigo.
Con el catedrático de la Escuela de Ingeniería Forestal Henrique Lorenzo como investigador principal, el grupo GeoTECH se responsabiliza del subproyecto MaGIST-ERIUM: Inteligencia geoespacial como soporte a la toma de decisiones en mobilidad urbana. Éste se centra, por un lado, en el desarrollo de un sistema de procesado de datos geoespaciales y “técnicas de aprendizaje automático” que permitan “obtener medidas de la degradación de activos” de infraestructuras relevantes para el transporte, como pavimento o señalizaciones. En una segunda línea de trabajo, el grupo que integra personal de investigación de la Escuela de Ingeniería Industrial del Campus Vigo Tecnolóxico y de la EI Forestal del Campus de Pontevedra diseñará una metodología para la caracterización topográfica de las “zonas navegables” del entorno urbano, lo que permitiría a este sistema de transporte inteligente definir “redes de navegación adaptadas a cada modo de movilidad”. Estos dos objetivos se encuentran así mismo vinculados al inicio de dos tesis de doctorado de miembros del grupo.
Un transporte eficiente y sostenible
En líneas generales, un sistema inteligente de transporte urbano persigue la “gestión integral del tráfico en una ciudad, optimizando las capacidades existentes y los niveles de servicio”, señalan desde el grupo GeoTECH. Coordinado por el Laboratorio de Bases de Datos de la UDC, en el proyecto MaGIST, que se extiende hasta 2023, participan también los grupos de investigación en Gráficos por Computador e Ingeniería de Datos de la USC y de Aplicaciones y Servicios Telemáticos de la Universidad Carlos III. Su objetivo es diseñar un sistema de transporte “eficiente y sostenible”, actuando a varios niveles y agrupando los resultados de los diferentes subproyectos en una aplicación móvil y en un “panel de control”, que contribuya a la toma de decisiones de gestión pública, a través de la incorporación de datos en tiempo real y de la “exploración analítica” de los registros de eventos previos, de tal modo que permita analizar tanto datos “que reflejen cambios lentos” en la ciudad, “como flujos de información altamente cambiantes”.
En este sentido, se proyecta una actuación a varios niveles, que abarca la monitorización y predicción del tráfico y de su impacto ambiental, teniendo en cuenta que constituye una de las principales causas de emisiones de óxidos de nitrógeno en las áreas urbanas, así como la definición de “rutas multimodales” que combinen el transporte público “con otros modos de desplazamiento”, y que se optimizarían siguiendo las predicciones del tráfico y de la calidad del aire. Un tercer eje se centra en la monitorización de la degradación de las infraestructuras, que es uno de los objetivos del subproyecto que coordina Lorenzo.
Aprendizaje artificial que parte de datos geoespaciales
Según afirma GeoTECH, el objetivo principal de MaGIST-ERIUM es “proporcionar una cartografía precisa y definir gráficos de navegación que se incluirán en un panel de control basado en sistemas de información geográfica”, de tal modo que contribuyan, junto con otras fuentes de información, a la toma de decisiones en términos de movilidad y estado de las infraestructuras. Para la obtención de estos datos, emplearán un “sistema de mapeado móvil” (Optech Lynx Mobile Mapper) a bordo de una furgoneta en las ciudades seleccionadas como “casos de estudio” del proyecto. El uso de este sistema de mapeado móvil permitirá “obtener una representación geométrica y radiométrica” de las infraestructuras a través del uso de escáneres basados en la tecnología LiDAR, gracias a los que se generan “nubes de puntos tridimensionales de gran precisión y resolución en el entorno”; junto con cámaras RGB, sensores de posicionamiento, radares de subsuelo o cámaras termográficas. El fin, señalan, es ser capaz de extraer de todas esas informaciones “semánticas específicas y útiles para la movilidad urbana”, como sería, por ejemplo, sumar a la localización de una zona degradada del pavimento información respecto del tipo de daño que sufre.
Una cartografía que tenga en cuenta por donde circula cada vehículo
En una segunda línea de trabajo, el grupo GeoTECH se centrará en el desarrollo de metodologías de caracterización topográfica de “áreas navegables” del entorno urbano, término con el que hacen referencia a las zonas por las que tiene permitido desplazarse cada medio de transporte, de tal modo que comprendería tanto los diferentes carriles de las vías como aquellos asignados a autobuses o bicicletas. “Una cartografía precisa es la base para el diseño de un sistema de transporte inteligente”, destacan desde el grupo de investigación, teniendo en cuenta que las aplicaciones cartográficas existentes “no representan con exactitud” el espacio asignado a cada tipo de vehículos, lo que dificulta “el diseño correcto de rutas multimodales».
Fuente: DUVI.
