El Ayuntamiento de Cunit ha iniciado, a través de un proyecto RAPTOR promovido por el EIT Urban Mobility de la Comisión Europea, el despliegue del servicio de monitorización autónoma del estado de sus calles y carreteras. Este servicio permite a los responsables del ayuntamiento el control automático del estado de las señales de tráfico, las marcas viales, las señales de zonas de obras y las irregularidades del pavimento.
Para lograr esta monitorización se ha utilizado el inspector autónomo de carreteras de ASIMOB, con dispositivos embarcados en coches de la policía municipal de Cunit. Estos vehículos han sido utilizados en sus labores rutinarias y, sin necesidad de interacción por parte del conductor, realizándose automáticamente la monitorización.
Las incidencias reportadas por el sistema han llegado diariamente al responsable de la infraestructura, que disponía así de herramientas para tomar decisiones sin necesidad de desplazarse por toda la ciudad. Además, los sistemas automatizados han permitido aplicar reglas de decisión estandarizadas, que permiten generar respuestas expertas incluso en ámbitos donde el responsable no tiene tanta experiencia.
Los resultados del proyecto han sido muy beneficiosos para la ciudad ya que en pocas semanas se ha logrado un inventario actualizado de señales, se han detectado señales en mal estado, zonas que requieren una actuación en pintura y las irregularidades en el pavimento en momentos tempranos de degradación, pudiéndose planificar labores de reparación tempranas que reducen el coste de las actuaciones.
Y la forma de hacerlo es relevante: no se ha añadido ni un solo coche a las carreteras y se han limitado los desplazamientos de los expertos.
INTRODUCCIÓN
El municipio de Cunit se encuentra situado en plena costa Dorada, en la comarca del Bajo Penedés, en la provincia de Tarragona. Tiene 14.000 habitantes en invierno, una superficie de 9.74km² y 1.200 km de calles y carreteras aproximadamente.
El ayuntamiento gestiona las infraestructuras tecnológicas a través de la Regidoria de Noves Tecnologies, Informació i Transparencia, que no tiene personal dedicado a circular para detectar incidencias, sino que las detecta a través de las quejas de los vecinos y de los informes de los agentes de policía durante sus patrullas. Además, dispone de un cuerpo de policía municipal con cerca de 40 agentes de los cuales un efectivo tiene como misión el control del estado de la señalización y estado de las vías, así como el informe y propuesta de mejoras en cuanto a la movilidad.
El ayuntamiento tenía la necesidad de inventariar y controlar de manera más eficiente los distintos elementos que conforman la infraestructura.
EIT Urban Mobility, entidad dependiente de la Comisión Europea, desarrolla distintos programas que permiten a las ciudades la superación de retos a través de la colaboración con startups. Cunit propuso, dentro del marco del programa RAPTOR, un reto que le permitiera el control de los activos de la ciudad. ASIMOB ha desarrollado ese proyecto RAPTOR para la ciudad de Cunit desde el mes de enero. El proyecto finalizará oficialmente en mayo.
PLANTEAMIENTO
El reto
El propio Ayuntamiento propuso en el reto utilizar los vehículos de la policía municipal para la inspección de las infraestructuras.
Propuesta de solución
ASIMOB propuso utilizar su inspector autónomo de carreteras, con ciertas adaptaciones para el entorno de ciudad.
El sistema permite tratar en la nube tanto los vídeos como los datos recogidos a través de distintos modelos de Visión Artificial y analítica de datos.
El reto del Ayuntamiento de Cunit era también un reto para ASIMOB ya que el entorno urbano requiere una mayor densidad de elementos que el entorno interurbano y los edificios en altura dificultan ligeramente la ubicación precisa de los elementos debido a una mayor incertidumbre de la posición GPS.
Se propuso dotar con el sistema a 2 o 3 vehículos de la policía municipal, con el objetivo de cubrir en el menor tiempo posible un porcentaje grande de las calles del municipio. Los dispositivos a bordo de los vehículos recopilarían así los datos y el vídeo necesario, de manera automática, cada vez que fuera necesario. El conductor, en este caso un policía, debería asegurarse diariamente de que los dispositivos estén en su lugar y de encenderlos antes de comenzar el viaje. El resto del sistema funciona automáticamente, por lo que no hay distracción para el conductor mientras se recopilan y envían los datos.
Por otro lado, para los responsables de la infraestructura se requería una interfaz web que resultase intuitiva y de fácil manejo que incluyera:
• Vista de mapa de las señales verticales, con los iconos correspondientes e indicación del sentido de conducción al que afectan.
• Vista de mapa de la señalización horizontal, incluyendo pasos de peatones, línea de parada, flechas, cedas el paso.
• Vista de mapa de irregularidades del pavimento.
• Mapa de calor con identificación de la calidad de las marcas de carril (buena/regular/no detectada).
• Mapa de calor de irregularidades del pavimento con la magnitud de la perturbación a los pasajeros.
• Ficha descargable de las irregularidades, incluyendo su posición GPS y nivel de perturbación, y velocidad del vehículo.
• Vista de panel de la imagen de todas las señales verticales, para detectar problemas menores como pegatinas, grafitis, ramas de árboles o degradación del color.
• Listado de incidencias de señales de tráfico y correo electrónico diario al responsable de mantenimiento, donde se reportan las principales incidencias (señales de tráfico aparecidas y desaparecidas), con fácil acceso a secuencias de vídeo para comprobar la causa de la incidencia.
• Acceso directo, desde cada señal, desde cada tramo de señalización horizontal y desde cada tramo con irregularidades, a la última secuencia de video grabada, para evaluación visual en los casos en los que el sistema detecte incidencias.
• Acceso a imágenes de momentos anteriores para poder comparar entre fechas.
• Archivo JSON/CVS descargable de las señales verticales con código de la señal, ubicación GPS, y otros datos, de señales horizontales.
Además, se propuso como opción a valorar durante el proyecto la posibilidad de clasificar las irregularidades en el pavimento, en base a Visión Artificial.
SOLUCIÓN
Solución finalmente implementada
La solución implementada finalmente por ASIMOB permite cubrir todos los puntos requeridos y, además, cubrir el punto planteado opcionalmente de clasificar mediante Visión Artificial todas las irregularidades detectadas en el pavimento.
Una desviación respecto del planteamiento inicial es que el sistema se instaló en cuatro vehículos, con el objetivo de disponer de algún vehículo de repuesto en caso de que hubiese que enviar a taller los vehículos principales.
Además, a lo largo del proyecto, gracias a la comunicación con los responsables de las infraestructuras, se ha llegado a desarrollar un caso de uso no previsto, al poderse detectar automáticamente cuándo alguno de los resaltes prefabricados desaparecía de su lugar. Esto parece ser una práctica habitual llevada a cabo por conductores a los que les molesta el reductor de velocidad y, anteriormente, no resultaba fácil detectarlo rápidamente, con el riesgo que esto implicaba.
Ejemplos de información obtenida por el Ayuntamiento
En la Figura N°1 se observa el interfaz a disposición del responsable de las infraestructuras de la ciudad para el control de incidencias en las señales de tráfico.
El análisis de las señales de tráfico ha permitido ir más allá de un simple inventario, analizando la ubicación de ciertas señales que eran difíciles de ver para el conductor.
En la Figura N° 2º se observa el interfaz a disposición del responsable de las infraestructuras de la ciudad para el análisis de las zonas con mayores irregularidades dentro de la ciudad.
Este análisis de irregularidades ha requerido una especial colaboración entre los desarrolladores de ASIMOB y los expertos del municipio, con el objetivo de poder diferenciar situaciones más riesgosas y otras menor relevancia.
Solución medioambientalmente sostenible
La solución propuesta con el inspector autónomo a bordo de vehículos de policía permite realizar toda la monitorización de una ciudad sin incluir ningún coche extra en la carretera.
Estos dispositivos podrían emplearse también en otros vehículos de flota municipal, como autobuses, vehículos de control de aparcamiento, vehículos de la limpieza o una combinación de todos los anteriores, siempre que sean capaces de cubrir todas las calles de la ciudad entre ellos.
Posibilidades de Open Data para Cunit: la señalización de la ciudad accesible
La señalización de tráfico ya está publicada de forma parcial o total en Open Data en algunos lugares de Europa como ciertos municipios de Holanda o Londres.
Esta publicación permite el desarrollo de aplicaciones para la mejora de la movilidad. Los proveedores de mapas digitales, por ejemplo, logran mapas actualizados para los proveedores de servicios de navegación de vehículos, lo que redunda en rutas más fiables y seguras.
El problema de los datos publicados en Open Data es que, por su grado de exposición, deben ser fiables y deben estar actualizados. Si los datos publicados no coinciden con la realidad, el uso de esos datos puede generar riesgos mayores que si no existieran.
Cunit consigue, con este sistema, actualizar el inventario, pudiendo realizar la publicación en Open Data, con un error muy limitado.
CONCLUSIONES
El Ayuntamiento de Cunit ha logrado en un periodo muy corto de tiempo un inventario completo de señales de tráfico, el mapeo de todas las marcas viales del municipio, incluyendo un análisis de visibilidad de las marcas para detectar zonas de mayor riesgo, y el mapeo de todas las irregularidades del asfalto incluyendo el análisis de los tramos con pavimento más afectado y con más necesidad de reparación.
El análisis de las señales de tráfico ha permitido ir más allá de un simple inventario, analizando la ubicación de ciertas señales que tenían una posición difícil de ver para el conductor.
El análisis de marcas viales e irregularidades en el asfalto ha permitido detectar automáticamente zonas que requieren una actuación temprana.
Gracias a la colaboración entre el departamento encargado de la infraestructura y el departamento de Policía, toda la monitorización del municipio se realiza sin poner en circulación ningún coche extra.
La publicación en Open Data de los datos de las infraestructuras de la ciudad es ahora una elección de los responsables municipales, ya que los datos de los que disponen son objetivos y fiables.
Bibliografía
https://data.europa.eu/de/news/netherlands-creates-digital-overview-all-national-road-signs
https://opendata.london.ca/datasets/51b53a163cf64681a057c397208637d6/api
