Automatización de la gestión de la señalización vertical de tráfico


VI Congreso Ciudades Inteligentes

La señalización vertical de tráfico, permanente o temporal (obras, desvíos), es clave en la ordenación del tráfico urbano. Actualmente, la gestión de esta señalización es manual y muy laboriosa. Se propone un método automatizado de generación de inventarios y de inspección regular de la señalización vertical, que hace uso de las tecnologías de IoT (Internet of Things) y Visión Artificial: a partir de vídeos y datos recogidos desde pequeños dispositivos comerciales embarcados en varios vehículos de la flota municipal que ya estén circulando habitualmente, es posible automatizar la detección y geolocalización de las señales, asegurando su correcta instalación y visibilidad, generando alarmas ante cualquier cambio, y guardando una evidencia digital de su estado.

Introducción: Las señales de tráfico

Desde hace muchos años y todavía hoy, el elemento más extendido y generalizado para la regulación del tráfico urbano siguen siendo las señales: dirección prohibida, ceda el paso, stop, límite de velocidad, advertencia de peligro, etc. Las señales están presentes en todas las vías, desde las troncales y más concurridas hasta las calles vecinales, los accesos principales a las ciudades, o las indicaciones de desvíos provisionales por obras, eventos o incidentes.

Desde hace ya un tiempo, los nuevos desarrollos tecnológicos están siendo aplicados en muchos ámbitos del tráfico urbano y la movilidad para la mejora de la seguridad, de la fluidez y de la eficiencia.

En la red de carreteras, los sistemas inteligentes de transporte (ITS) han evolucionado, acelerados por las últimas tecnologías, y aún con mucho recorrido en diversas aplicaciones de gestión y enforcement. Estos sistemas no sólo mejoran la seguridad, sino que además optimizan los flujos: paneles de señalización variable, sistemas de peaje, regulación semafórica adaptativa, predicción de flujos de tráfico. Complementando estos avances, los sistemas para vehículos conectados y gestión cooperativa (C-ITS) son parte de los siguientes pasos tecnológicos.

Pese a todos estos avances y aplicaciones en el entorno de los sistemas inteligentes de transporte, las señales de tráfico y su gestión apenas se han visto alterados. Las señales, de hecho, al ser elementos pasivos, no están incluidas en la monitorización de los Centros de Gestión de Tráfico.

La responsabilidad de la correcta instalación y mantenimiento de las señales de tráfico en las ciudades recae en las autoridades locales. Las señales de tráfico se colocan de acuerdo con la ordenación y en Plan de Movilidad Urbana que cada Ayuntamiento diseñe. Para la ejecución de obras u otras actividades que afecten a la circulación, la señalización correspondiente debe ser instalada, modificada y retirada de acuerdo a procedimientos propios de esas mismas autoridades.

En muchas ciudades, existe ya un inventario digital geolocalizado de señales, que permite una mejor gestión de las señales permanentes. No obstante, la generación y el mantenimiento de este inventario se sigue realizando de manera manual. Teniendo en cuenta que en cualquier ciudad mediana el número de señales enseguida supera los varios miles, en estas tareas se asume de partida el error humano.

Una vez realizado el inventario, la revisión periódica necesaria para el correcto mantenimiento del inventario también es una tarea manual. Los errores humanos se acumulan ante una labor tan minuciosa y extensa. Además, en la mayoría de los casos, estas revisiones no dejan ningún tipo de evidencia sobre el estado de las señales. Así, ante una incidencia, es muy complicado demostrar desde cuándo la señalización no es correcta. Esto es especialmente grave en señalización temporal, cuyos anclajes y sujeciones son menos robustos, y su incorrecta colocación o visibilidad puede dar lugar a situaciones de especial riesgo.

Se presenta a continuación una propuesta capaz de digitalizar y automatizar la gestión de las señales de tráfico, que parte de la premisa de un despliegue sencillo, y que hace uso de las nuevas tecnologías como IoT, comunicaciones inalámbricas, o Inteligencia Artificial.

Esta digitalización y automatización permite detectar incidencias de señalización de manera más eficaz, minimizando el tiempo de detección, y facilitando la coordinación de la actuación necesaria en cada caso. Se consigue así reducir el tiempo para la eliminación de riesgos asociados a la mala señalización, evitando posibles accidentes.

El proyecto: Automatización de la gestión de señales de tráfico

Las señales de tráfico, responsabilidad de las autoridades locales, son elementos pasivos, muy numerosos y repartidos por toda red sin excepciones. No es posible equiparlas de un módulo de comunicaciones para telecontrol y gestión remota, tal y como se está haciendo con los paneles de señalización variable, la regulación semafórica o los elementos de contaje de aforo de vehículos. Es necesario una aproximación a la solución radicalmente diferente.

La solución debe permitir una gestión integrada con el resto de tareas de mantenimiento, debe estar automatizada, debe ofrecer fiabilidad y un nivel de servicio satisfactorios, y debe a su vez debe ser asequible y sostenible, tanto desde el punto de vista medioambiental, como desde el económico.

Arquitectura de la solución para gestión de señales

Para llevar una gestión de un grupo de elementos es necesario (1) recoger datos, (2) procesarlos, y (3) presentar los resultados al usuario final, que será el personal encargado de coordinar el mantenimiento. Cada una de estas funciones presenta su problemática, que en cada una se ha abordado con una solución práctica.

1.- Recogida de datos

Para la recogida de datos se ha querido evitar el despliegue de infinidad de sensores, con el coste de puesta en marcha y mantenimiento que ello supone. Se propone una solución alternativa: usar los vehículos como sensor móvil que vaya recogiendo los datos dispersos. Para ello, se ha dotado a un vehículo con los dispositivos indispensables para recoger la información esencial necesaria. En este caso, ya que se requiere verificar la correcta visibilidad y posición de las señales, los dispositivos requeridos en el vehículo son una cámara, un receptor GPS y comunicaciones inalámbricas para el envío de los datos.

Esta solución es fácilmente desplegable y escalable, ya que se trata de dispositivos sencillos y económicos, embarcables en cualquier tipo de vehículo. En cuanto a los vehículos utilizados, en general es preferible utilizar vehículos de flota sobre los que se tiene cierto control y que ya estén circulando normalmente por las vías de la ciudad. De esta forma, no es necesario introducir nuevos vehículos.

Un punto importante a destacar es que la recogida de datos está también automatizada, y se activa sólo en las zonas que deben ser monitorizadas. La persona que conduce puede centrarse en la conducción o en el resto de labores que deba realizar, sin necesidad de desviar su atención para manipular dispositivos.

2.- Procesamiento de datos

Los datos (vídeo, posición GPS) recogidos desde el vehículo son enviados a un servidor, donde se aplica el procesamiento en base a algoritmos de Inteligencia Artificial (en este caso, Visión Artificial). Estos algoritmos detectan y clasifican las señales de tráfico del vídeo, con su geolocalización correspondiente.

En el caso de la monitorización periódica de las señales, las señales detectadas se cotejan con las señales del inventario, para detectar cualquier cambio. Tanto si una señal del inventario no se ha detectado en el vídeo recogido, como si se detecta una señal que no estaba registrada en el inventario, se activa una alarma para avisar de la necesidad de un análisis de la incidencia.

3.- Presentación de resultados

El chequeo de estas alarmas, así como la verificación de las revisiones ejecutadas y la generación de informes, son las tareas que puede realizar el usuario del sistema. En el Centro de Gestión de Tráfico, donde se coordinan las acciones de mantenimiento, se recibe la información procesada, incluyendo todo lo necesario para tener una visión lo más completa posible de la situación:

  • Vista en mapa de las señales, con un interfaz intuitivo que permite diferenciar las que están bien, las que no están visibles, las que han aparecido y no están en inventario, o las que hace tiempo que no han sido revisadas.
  • Acceso a la imagen y el vídeo de cada una de las señales, especialmente útil para gestionar las incidencias: mirando el vídeo de la incidencia grabada desde el vehículo, se puede ver cuál es la causa de la deficiencia, y coordinar la acción correctiva correspondiente. Por ejemplo, ante una señal no detectada, la causa puede ser que un árbol la oculta, que ha sido vandalizada, que hay un vehículo voluminoso aparcado delante o que la señal ha sido derribada. En el caso de una nueva señal, puede ser debido a un accidente, o a una ocupación privada del espacio público, que deberá contar con los permisos pertinentes. En cada caso, la acción a tomar es diferente.
  • Informe diario de incidencias.
  • Descarga de inventario de señales actualizado.

La presentación al usuario puede integrarse en alguna plataforma smart city o similar que la ciudad ya tenga.

Resultados: Inventario siempre actualizado, detección rápida de incidencias

La solución detallada anteriormente se ha implementado en la ciudad de Bilbao, donde un vehículo municipal estuvo circulando por dos barrios durante varias semanas. El inventario digital, de más de 12.000 señales, estaba ya hecho, así que el sistema de automatización se empleó para contrastar la señalización existente.

En las pruebas realizadas en esos dos barrios de la ciudad se verificó que el inventario de señales estaba bastante actualizado, y sólo un pequeño porcentaje de señales generaban incidencias. A continuación, se muestran algunas de esas incidencias detectadas.

En las siguientes figuras, a la derecha de cada imagen se muestra el mapa del interfaz de usuario, tal y como se ve en el Centro de Gestión de Tráfico. Las incidencias están marcadas con puntos sobre la señal, que pueden ser rojos (señal del inventario que no se ha detectado), o verde (señal detectada y que no está en el inventario). A la izquierda, se muestra la imagen captada desde el vehículo, a la que accede el personal del Centro de Gestión con sólo dos clics sobre la información de cada señal. Se trata de un fotograma del vídeo correspondiente, que permite ver exactamente cuál es la causa y la situación de cada señal o incidencia.

La Figura 1 es un ejemplo de detección de una nueva señal de prohibición de giro a la derecha, que no estaba registrada en el inventario. Ha sido detectada y ha quedado marcada en el interfaz con un punto verde.

Figura 1

Detección de una señal no inventariada.

En las Figuras 2 y 3 se observan incidencias debidas a señales que, pese a aparecer en el inventario, no estaban instaladas en la vía.

Figura 2

inventario no actualizado tras eliminar una señal de ceda el paso en un cruce.

Figura 3

Inventario no actualizado tras eliminar tres señales de la vía.

En la Figura 4 el sistema detecta señales de obra que, lógicamente, no estaban en el inventario. Con la solución implementada, es posible detectar este tipo de señales, verificar desde el Centro de Gestión su correcta colocación, y monitorizar esta señalización durante el tiempo que la obra dure.

Figura 4

Detección de señales de obra.

En la Figura 5, también en una obra, la señal de indicación de peligro ha dejado de estar visible y este evento ha sido detectado.

Figura 5

Detección de falta de señal de indicación de peligro por obras.

Se detectaron también algunas señales cuya visibilidad no era suficiente. En el primer caso (Figura 6), porque la señal está muy degradada. En el segundo caso (Figura 7), la colocación de un semáforo ocluye la vista de la señal.

Figura 6

Detección de señal degradada.

Figura 7

Señal tapada por un semáforo.

Conclusiones

Pese a su importancia, las señales de tráfico y su gestión apenas se han visto beneficiadas de las nuevas tecnologías. La generación y actualización de inventarios de señales, incluso si estos inventarios son digitales, se efectúan mediante un proceso manual. Su monitorización es una inspección ocular, muy laboriosa y sujeta a errores humanos, que no deja ninguna evidencia del correcto estado de las señales.

Con tecnologías ya disponibles, como IoT o Inteligencia Artificial, es posible la digitalización y la automatización de la gestión de señales. Aunque no se trate de una gestión en tiempo real, como se hace con otros elementos activos, sí que es factible hacer una supervisión frecuente, ya sea semanal o quincenal o incluso diaria para las zonas de especial riesgo, como pueden ser las obras o desvíos provisionales.

El uso de dispositivos embarcados ligeros, de bajo coste, que capten y envíen datos y vídeos a un servidor permite hacer despliegues rápidos y económicos. Una vez registrado el vídeo y los datos, el uso de algoritmos de Visión Artificial para automatizar la generación de inventarios y detectar cualquier cambio, permite que el equipo responsable del mantenimiento tenga una visión más global y detallada de la situación, y mejorando así la coordinación y optimización de recursos de mantenimiento.

En definitiva, el mantenimiento de la red vial debe aprovechar también las nuevas tecnologías para conseguir una mejora en la gestión de las señales de tráfico, asegurando así un mejor estado de la regulación de tráfico en sus calles, y una detección precoz de cualquier incidencia, reduciendo el riesgo asociado a una mala señalización y haciendo las ciudades más seguras.

Autores

  • Estibaliz Barañano, Directora General, ASIMOB
  • Ibon Arechalde, Co-fundador y Presidente, ASIMOB

    Difusión: Club Autoescuela