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El sistema propuesto "que puede ser utilizado por aseguradoras, empresas del sector agrícola, transporte de mercancías y domiciliarios, entre otras" caracteriza la malla vial para identificar factores como posición, velocidad, aceleración y rumbo, entre otros, de un vehículo que pueda estar expuesto a un evento de riesgo sobre su trayectoria, lo que evitaría excesos de velocidad, frenadas bruscas e impactos que podrían ocasionar accidentes. Al caracterizar la vía, el GPS de los vehículos le avisará a tiempo al conductor sobre una o más averías en la calzada por donde transita.
Este modelo tiene la capacidad de identificar de forma dinámica las vías de la malla vial mediante registros de GPS provenientes de vehículos, procesando flujos de datos en tiempo real para mantener actualizada la información que alimenta el sistema de posicionamiento que llevan dichos vehículos.
Juan Nicolás Camelo, magíster en Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL), comenta que las vías identificadas cuentan con un nivel de resolución suficiente para que las empresas usuarias puedan utilizarlas después en los procesos de actualización de mapas desarrollados por ellas para mejorar la experiencia de sus conductores en carretera.
Aunque existen varias propuestas que identifican correctamente las vías e incluso detectan con gran detalle cruces y puntos de intersección, se trata de modelos estáticos, es decir que trabajan con un conjunto de datos que no cambian en el tiempo y que requieren integrarlos ejecutando de nuevo todo el modelo.
Con el diseño inicial se caracterizaron tres áreas geográficas de Bogotá: la 1, de la calle 69 a la 71, entre carreras 7ª. y 5ª., sobre la cual se seleccionaron 1.200 registros de GPS; la 2, entre las calles 53 y 63, y carreras 50 y 30, en la que se identificaron 11.000 registros; y la 3, entre las calles 53 y 63, y carreras 30 y Caracas. De esta manera se obtuvo información sobre el estado de la vía, datos que más adelante serían utilizados por las empresas que decidan acceder a este sistema de alerta.
"Muchas organizaciones utilizan vehículos de diferente índole como parte de sus modelos de negocio, los cuales requieren monitoreo en tiempo real para garantizar su correcto funcionamiento y cumplimiento de su labor. Para realizar estas tareas, deben contar con datos geográficos precisos y actualizados, específicamente mapas y mallas viales, los cuales son costosos", explica el investigador.
Servidor en la nube
Este sistema fue implementado en una empresa colombiana de soluciones de internet de las cosas (IoT) y telemática, a través de un servidor en la nube, con el fin de integrar los sistemas de monitoreo que ubican a sus vehículos y la logística de programación de rutas. Así, se identificaron las averías en los trayectos y se reprogramaron los itinerarios.
El modelo diseñado aprovecha los datos transmitidos por equipos IoT, como sistemas de posicionamiento (GPS) instalados en vehículos, identificando vías a partir de estos con el fin de actualizar datos de malla vial que posea la organización, e incluso detectar nuevas vías no contempladas en dicha malla.
"Este sistema permite identificar vías aun sin tener un número considerable de datos, mejorando a medida que ingresa nueva información al sistema. También permite agregar fácilmente nuevos datos sin necesidad de ejecutar de nuevo todo el modelo sobre el conjunto de datos original, ahorrando tiempo de ejecución y recursos computacionales", comenta el investigador.
Agrega que las ventajas del sistema radican especialmente en la reducción de costos operacionales asociados con la adquisición de datos geográficos de malla vial, utilizando los de las organizaciones.
"El sistema sobresale tanto por su fácil integración con otros sistemas de monitoreo como por la calidad de sus resultados, los cuales fueron validados por expertos del sector, quienes resaltaron su utilidad y valor agregado en aplicaciones reales", indica.
Al respecto, señala que "el prototipo puede ser usado por empresas y organizaciones cuya labor conlleve uso continuo de información cartográfica, control logístico y monitoreo de vehículos, como aseguradoras, empresas del sector agrícola, transporte de mercancías, y domiciliarios, entre otras".