Las simulaciones de tráfico pueden ser generalmente clasificadas en dos tipos. La primera se refiere a un enfoque top-down en el que se toma al tráfico como un flujo descrito por fórmulas matemáticas. El segundo es una estrategia bottom-up y se le presta a cada individuo o partícipe del tráfico una serie de características que lo definen (enfoque microscópico). Para el caso de las simulaciones detalladas como lo es un ambiente en tres dimensiones, se acostumbra utilizar el segundo enfoque.
La mayoría de las simulaciones actuales basadas en agentes definen su comportamiento como una serie de reglas de tráfico sencillas. Gran parte de las reglas se basa en la distancia ideal que debe procurar mantener un vehículo respecto al otro dependiendo de factores como velocidad, aceleración y retraso en la respuesta del piloto. Sin embargo, esta serie de fórmulas solo permite tener un comportamiento idealizado de los conductores y no muestran comportamientos que se pueden denominar como “inteligentes” que representen de alguna forma el modo de actuar de las personas.
El modo propuesto por el artículo para simular el comportamiento humano se basa en lógica difusa debido a su naturaleza y sobre todo al poco procesamiento que requiere. Una de las ventajas es la inclusión de los “cascading fuzzy classifiers” que ayudan a incluir elementos como el clima y factores de visibilidad.
El proyecto fue basado según los requerimientos del Virtual Dublin Project que consistía en simular al menos una parte de la ciudad en tres dimensiones con las siguientes consideraciones:
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Modelos a escala de paisajes urbanos ya existentes.
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Simulación de grandes áreas urbanas (geométricamente hablando).
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Debe correr en tiempo real.
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Interacción con sistemas en 3D (modelos del mundo, peatones).
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Los requerimientos de procesamiento deben ser acordes a los estándares de CPU y GPU en el mercado.
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Los puntos en donde se sitúan las cámaras deben ser realistas (a nivel de auto, peatón, vista aérea).
La zona empleada para el artículo se muestra en la siguiente imagen:
La representación del sitio se lleva a cabo por medio de grafos ponderados. Agregando elementos como tiempos estimados de viaje entre calles, distancias entre intersecciones o tiempos estimados de retraso por congestión a los costos actuales del grafo se puede construir un grafo efectivo de toda la ciudad pero con poca complejidad. En la siguiente figura se da una muestra de un grafo construido.
En la representación, los arcos que no tienen flecha (no dirigidos) son las avenidas y rutas con dos sentidos mientras que las dirigidas lo indican con el sitio a donde apuntan las flechas. Para poder representar fenómenos como el cambio de carriles, vueltas, incorporaciones y otros eventos se utiliza otro grafo que existe en cada camino.
Se llevan a cabo las siguientes dos planeaciones de las rutas de tráfico:
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Planeación de largas distancias: Se crea una serie de instrucciones a seguir para llegar a un punto rápidamente. En el caso del transporte público las rutas son fijas pero el resto de los vehículos puede modificarlas de manera dinámica para reflejar el cambio en las condiciones de congestión.
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Planeación a corta distancia: Define los movimientos de un vehículo en una calle. Decide si el vehículo debe rebasar o permanecer detrás de otro vehículo más lento.
Para las representaciones de calles y pequeñas secciones se utiliza un conjunto de nodos que representan el tamaño de un coche de modo que la cantidad de nodos se encuentra definida por la longitud del tramo. Un ejemplo de esto se muestra en la siguiente figura:
Para evitar el cálculo continuo de velocidades y distancias relativas entre vehículos, se emplean los nodos para mantener una distancia tal que siempre permita al vehículo trasero frenar de manera segura en caso de que el vehículo al que sigue haga un alto total.
Para que el modelo sea independiente a las simulaciones existentes, se planeó tenerlo como módulos por separado. Esto se muestra en la siguiente figura:
Como ambiente de simulación se empleó OGRE3D ya que permite la creación de elementos sencillamente arrastrándolos a escena. La escena empleada fue el campus de Dublin y sus alrededores y se presenta en las siguientes figuras:
Queda como trabajo a futuro el escalar este modelo para zonas mucho más amplias y además incluir la interacción entre transeúntes y vehículos dentro del mismo modelo.
Gerdelan, A. (2009). A solution for streamlining intelligent agent-based traffic into 3d simulations and games. Retrieved from http://www.massey.ac.nz/~kahawick/cstn/072/cstn-072.pdf
