Si eres una empresa constructora que está llevando a cabo las obras de construcción o remodelación de una carretera es muy probable que necesites asegurar y reportar (bien a la Administración o para informes internos) que los trabajos van a tener el mínimo impacto posible en el tráfico durante el tiempo que duran las obras.

Si por el contrario eres la Administración que está llevando a cabo la ejecución de las obras lineales del viario, necesitas controlar la evolución del tráfico en el entorno de los trabajos para asegurar que se mantiene el adecuado nivel de servicio a los conductores y se producen las mínimas disrupciones.

En estos u otros casos similares, si estás considerando las distintas opciones que hay en el mercado para hacer un seguimiento del tráfico en tiempo real en un área determinada o para monitorizar el comportamiento de los vehículos durante varias semanas, meses o años, es probable que te hayas encontrado tantas opciones que no sabes por dónde empezar ni cuál es más adecuada para tus necesidades. En Datfor queremos facilitarte esa labor y en esta publicación repasamos las distintas opciones existentes. Y si prefieres evitar el proceso de adquirir e instalar costosos equipos de hardware y software, una excelente opción es acceder de manera inmediata a análisis de tráfico en tiempo real vía web con Datfor a partir de datos de Floating Car Data. 

Cómo monitorizar el tráfico en tiempo real. Opciones

Saber cómo se mueven en tiempo real los vehículos en una zona de nuestro interés o poder conocer en vivo las condiciones de tráfico del viario, es información muy valiosa para múltiples sectores. Existen diversas tecnologías en el mercado que nos permiten obtener esta información, desde métodos más tradicionales a otros métodos más actuales que son posibles gracias a nuevas fuentes de información. Hacemos un repaso de los más habituales.

Métodos de seguimiento de tráfico tradicionales

Detectores o sensores de bucle inductivo

Estos detectores se utilizan para contar el número de vehículos que pasan por un punto específico del viario. Se encuentran embebidos en el pavimento y suelen utilizarse, por ejemplo, en ciudades antes de los semáforos para su gestión. Usualmente la unidad de control a la que van conectados puede detectar tanto la presencia como la longitud del vehículo y su velocidad.

Por su forma de instalación y porque es una tecnología que se encuentra madura, es uno de los métodos que ha sido tradicionalmente más utilizado por las Administraciones a nivel internacional. Presenta las desventajas de que es un método intrusivo puesto que su instalación necesita una actuación e interrupción en la calzada para instalar y reparar los detectores, y por ello imposibilita su utilización a empresas o sectores ajenos a los administradores de las carreteras. Asimismo, requiere la instalación de múltiples detectores en la calzada (usualmente uno por carril) para tener una visión completa de las condiciones de tráfico, lo que puede hacer complejo su mantenimiento y control. A su vez, momentos de congestión de tráfico o condiciones climáticas adversas pueden comprometer la bondad y precisión de las mediciones.

Sensores magnéticos

El funcionamiento de esta tecnología se basa en detectar las perturbaciones magnéticas provocadas por los vehículos. La presencia de un objeto metálico detecta una anomalía magnética en el campo magnético terrestre creada por ese objeto, en este caso el vehículo.

Su instalación en el pavimento requiere de un área relativamente menor que los detectores de bucle, puesto que además de su tamaño menor no requiere de los cortes en el pavimento para embeber la conexión hasta el controlador, debido que esta transmisión se realiza a través de conexiones inalámbricas por radiofrecuencia. Aun así, se trata de un método intrusivo que requiere el corte del carril para su instalación y mantenimiento.

Además, presenta la desventaja de que algunos modelos tienen un área de detección pequeña, y por lo general no detectan vehículos parados.

Sensores de radar

Los radares de microondas transmiten energía desde una antena hacia una zona de la calzada. Cuando un vehículo atraviesa el haz, una parte de la energía transmitida se refleja hacia la antena, pasando a continuación a un receptor donde se recoge el volumen de vehículos, su velocidad, ocupación y longitud.

Presentan la ventaja de que son transportables, pudiendo instalarse en postes, farolas, pórticos etc. Además, tienen una buena respuesta frente a las inclemencias meteorológicas. Por el contrario, presentan la desventaja de que algunos modelos no detectan bien vehículos parados, y a su vez se ha encontrado un bajo desempeño en algunos radares para contar vehículos en intersecciones. Asimismo, su alcance es limitado y requiere de la instalación de varios radares para la medición de muchos carriles o de varios segmentos.

Métodos de seguimiento del tráfico basados en nuevas tecnologías

Cámaras de video

Si bien las cámaras de video llevan utilizándose varias décadas para la grabación de tráfico, lo que ha evolucionado de manera significativa en los últimos años son los software de procesamiento de video asociados que permiten realizar conteo y analíticas de manera automática. A través de técnicas de Big Data e inteligencia artificial, existen en el mercado diversas soluciones que permiten generar en tiempo real conteo y clasificación de vehículos, entre otros posibles parámetros, mediante el tratamiento de las imágenes.

Poseen la ventaja de que su uso tiene gran flexibilidad, son transportables, y pueden cubrir un área más grande que permita distinguir no solo flujos pasando en un tramo de carretera sino movimientos en intersecciones o glorietas, por ejemplo.

Tienen algunos inconvenientes como puede ser el hecho que de la mayoría de soluciones más avanzadas necesitan ciertos requisitos de calidad de video, y requiere de cierta inversión tanto en hardware como en software. A su vez, las grabaciones pueden verse afectadas por la climatología, la iluminación o la presencia de obstáculos que minimizan la precisión de los conteos.

Floating Car Data (FCD) o Vehículo Flotante

Floating Car Data son datos que se recogen del seguimiento GPS de vehículos o sus dispositivos embarcados, bien sea de navegadores externos, de dispositivos que vienen instalados de fábrica en los vehículos, de aplicaciones de telefonía móvil que recogen señales GPS o incluso de señalética en la propia infraestructura.

La sencillez de acceso a estos datos para el cliente final ha hecho que sea uno de los métodos más utilizados en los últimos tiempos para analizar el comportamiento del tráfico en tiempo real.

Tienen la ventaja de que no necesitan realizar la adquisición ni instalación de ningún hardware ni software, y usualmente el cliente accede directamente a un panel de datos vía web, lo que supone un ahorro tanto en tiempo de despliegue de las soluciones como en coste económico. Al tratarse de una muestra del total de vehículos, no permite de manera directa la obtención del volumen total de tráfico, si bien da acceso a parámetros adicionales muy útiles. Tal es el caso de longitudes de retenciones, velocidades o tiempos de demora y recorrido, entre otros, pudiendo a través de ellos calcular parámetros como el nivel de servicio, métrica clave en ingeniería de tráfico.

Sectores como administraciones de gestión y control del tráfico, el seguimiento del tráfico en obras lineales de carreteras, los planificadores de transporte o el análisis de tráfico en concesiones se han beneficiado en los últimos tiempos de este tipo de soluciones por su sencillez, versatilidad y economía, frente a otras soluciones anteriores que requieren de una inversión inicial elevada junto con constantes costes de mantenimiento.

Comparativa de los métodos de monitoreo del tráfico en tiempo real

Una vez que hemos visto las principales características de cada método, en la siguiente tabla hacemos una comparación de algunos de los elementos más relevantes a la hora de tener en cuenta qué método de seguimiento de vehículos en tiempo real es más conveniente en cada caso.

Realizamos una comparativa de algunos de los parámetros que pueden medirse (como conteo de vehículos, velocidades, clasificación por tipología de vehículos o medición de la longitud de cola o retención). Además, nos centramos en si los dispositivos pueden detectar varios carriles o zonas múltiples.

Importante a la hora de decantarnos por uno u otro método es si necesitamos adquirir hardware y software tanto para realizar la toma de los datos como para visualizarlos. No tenemos que olvidar que si -aparte de realizar conteos y mediciones en el viario- queremos hacer un seguimiento en tiempo real para gestión y control del tráfico, en todos ellos salvo los datos procedentes de vehículos flotantes (Floating Car Data), necesitaremos potentes software que nos permitan procesar la información en vivo y mostrarla en un panel.

Esto hace que a la hora de tener en cuenta los costes asociados debamos fijarnos en:

• Coste de los detectores, sensores, cámaras, datos GPS etc.
• Costes de los dispositivos asociados (cajas de registro, cajas alimentadoras, transmisores etc.) para aquellos que dispongan.
• Costes de instalación o de trabajos en la calzada (para el caso de detectores de bucle o magnéticos).
• Costes de mantenimiento de los dispositivos (todos menos los datos de Floating Car Data).
• Costes del software para el análisis y visualización en tiempo real.

Finalmente, habremos de tener en cuenta el impacto que tiene el método de monitoreo del tráfico en el entorno y si es un método al alcance o no de nuestro tipo de negocio. Los detectores de bucle inductivo y magnéticos, por ejemplo, se colocan insertados en el pavimento. Por ello, tan solo podremos utilizarlos si somos organismos administradores del viario (Ministerio, ayuntamientos, organismos regionales etc.), o si la carretera es de nuestra propiedad (tal es el caso de viario dentro de centros comerciales o supermercados, por ejemplo).

Esperamos que esta comparativa te haya sido útil para conocer distintas maneras de ver el tráfico en tiempo real y poder hacer un seguimiento y control del comportamiento de los vehículos en las carreteras. Para más información y consejos, no dudes en visitar nuestra web www.datfor.com o escribirnos a info@datfor.com.

Conocer cómo nos movemos las personas y en concreto desde dónde hacia dónde viajamos de manera habitual o en días concretos, es una información clave para muchos sectores de la sociedad. Esta información se materializa en las denominadas matrices origen – destino (matrices OD) en lenguaje más técnico, y obtener estos datos para nuestra área de interés puede convertirse en una tarea difícil y costosa si no conocemos todas las fuentes disponibles en el mercado.

En esta publicación te contamos cuáles son las principales formas de obtener una matriz de viajes en la actualidad. En Datfor, plataforma web de datos de tráfico y movilidad,  ofrecemos acceso a información de matrices OD de manera rápida y fiable para distintos sectores procedente de diversas fuentes de datos, y en esta publicación te contamos cuáles son las más adecuadas para cada caso en función de su aplicación final y líneas de actividad.

Listado de las mejores fuentes de datos para sacar las matrices OD de viajes según Datfor

Encuestas

De manera tradicional y hasta hace relativamente poco tiempo las encuestas eran casi la única manera de obtener los patrones de movilidad de la población. La metodología consiste en tomar una muestra de población a la que se entrevista de manera presencial, telefónica o domiciliaria (métodos tradicionales) o encuestas mediante panelistas (habituales en los últimos años por su agilidad y facilidad de llevar a cabo los cuestionarios).

Presentan la ventaja de que al ser encuestas que se realizan en el contexto de un proyecto, las preguntas se diseñan de manera específica para abordar esos retos en concreto. De esta manera permiten obtener -además del número de viajes- información adicional muy útil como suele ser el perfil socioeconómico del viajero (rango de edad, renta, nivel educativo etc.) junto con las características del viaje (motivo del viaje, modo de transporte, coste, duración, frecuencia etc.).

Por el contrario, una de sus principales limitaciones es que es un método intrusivo, que requiere que los encuestados dediquen un tiempo a contestar las preguntas, provocando cierta incomodidad. Además, el diseño de la encuesta, la toma de datos y su tratamiento posterior necesita de tiempo y personal entrenado para llevar a cabo estas tareas. Por ello, suele ser un método costoso y que requiere de cierto tiempo para su consecución. Por último, los datos recopilados pueden incluir sesgos involuntarios en función de la percepción personal que los encuestados tienen de elementos como tiempos de espera, tiempos de trasbordo, frecuencias y otros parámetros del viaje.  

Por todo ello, en los últimos años las encuestas (que históricamente habían sido el método que se utilizaba de manera casi exclusiva para obtener la información en el campo de la planificación del transporte y el desarrollo de modelos de viaje), se han ido sustituyendo por otro tipo de datos, especialmente con el auge del Big Data y nuevas fuentes de información.

Datos origen-destino de telefonía móvil

El auge de las nuevas tecnologías revolucionó todos los sectores, y entre ellos el sector de la movilidad. En la actualidad podemos conocer cómo se mueve la gente a partir de datos de posicionamiento de los teléfonos móviles. Si deseas conocer movimientos Origen – Destino entre zonas, los datos de telefonía son una manera muy ágil y rápida de obtener información que de otra manera sería compleja de conseguir.  

Esta información, que se obtiene como resultado del posicionamiento de los dispositivos en función de la triangulación de las antenas de telefonía, son datos totalmente anonimizados que suelen darse expandidos al total de la población, por lo que su aplicación en campos como la planificación del transporte, la modelización o el análisis de visitas de zonas comerciales para Retail es prácticamente directa para algunos usos. Además, en algunas ocasiones, puede ofrecerse la información diferenciada por modos de transporte junto con alguna otra información socioeconómica adicional, aunque con restricciones.

Presenta algunas limitaciones, como es que su uso es más adecuado para media y larga distancia.  Puesto que el posicionamiento de los dispositivos se hace a partir de triangulación con la ubicación de las antenas, que pueden estar separadas cientos de metros, estos datos no serían los más adecuados para realizar análisis de alta precisión espacial donde quisiéramos analizar, por ejemplo, zonas urbanas muy precisas o áreas muy pequeñas. Además, aunque en los últimos años se ha ido avanzando en ofrecer datos de telefonía cada vez más detallados, aún suele ser habitual encontrar ciertos problemas a la hora de dar información separada de algunos modos de transporte (como por ejemplo la separación de vehículo privado y autobús), así como detalle de motivos de viaje más allá del «casa-trabajo/estudios» (por ser habitual) y otros que en realidad son segmentación de frecuencias de viaje más que motivos de viaje en sí mismos. 

Datos origen-destino de Floating Car Data (FCD)

La información procedente de Floating Car Data (o Vehículo Flotante) se trata de información anonimizada a partir de millones de dispositivos conectados que ofrece patrones de movilidad de viajes de información GPS. Esto hace que sea información de alta precisión que nos permite realizar análisis con cualquier nivel de “zoom”, desde zonas a miles de kilómetros de distancia hasta secciones viarias dentro de una rotonda, por ejemplo.

Por ello, una de las grandes ventajas de los datos de FCD es que nos permiten realizar analíticas avanzadas de alto grado de detalle, pudiendo no solo evaluar viajes entre zonas, sino que permite conocer el Origen – Destino en rutas para viario de cualquier jerarquía (autovías, autopistas, vías interurbanas, vías urbanas etc.) a nivel internacional.  

Son datos adecuados para conocer los patrones de movilidad de viajes en carreteras, y de manera general se trata de una muestra del tráfico total. Por ello, dependiendo de la finalidad para la que se utilicen, en ocasiones es necesario complementarlos con información que permita extrapolar los resultados a la totalidad de los viajes, si bien es cierto que muchos de los datos que ofrecen (distribuciones de velocidades, demoras, o datos de congestión en tiempo real) permiten una aplicación directa en la mayor parte de los casos.

Además de estas citadas, existen otras fuentes para obtener información origen – destino de viajes, tales como las cámaras de lectura de matrículas o dispositivos bluetooth, entre otros, pero los que hemos expuesto en esta publicación son los que se utilizan en la actualidad de manera mayoritaria con mayor éxito y posibilidades de casos de uso.

Una de las ventajas que encontrarás en Datfor es que trabajamos con toda clase de información de tráfico y movilidad, somos expertos en ingeniería de tráfico y Big Data, y conocemos a la perfección cuáles son las mejores fuentes de datos de viajes origen – destino para cada caso.

Visita nuestra web y cuéntanos la necesidad de información a la que te enfrentas, estamos seguros de que podemos ayudarte.