Los datos de GPS en los taxis de Beijing revelan la causa de los atascos

Beijing es una ciudad famosa por los atascos de tráfico. En 2006, según los informes, las horas pico duraban 11 horas al día, y la ciudad ha sido llamada un aparcamiento virtual durante las horas del día. Como en la mayoría de las ciudades importantes, los planificadores urbanos han intentado durante años aliviar la presión agregando nuevas carreteras o líneas de transporte público, o mejorando la aplicación de las leyes de tránsito.

Seguimiento de tráfico: Para comprender las causas de los problemas de tráfico de Beijing, los investigadores dividieron la ciudad en regiones, como se muestra arriba, y analizaron las formas en que los taxis viajan entre ellas.

Ahora, un grupo que trabaja en Microsoft Research Asia ha demostrado que rastrear la ubicación de los taxis podría ser una mejor manera de identificar los problemas subyacentes en la red de transporte de una ciudad, ayudando a los funcionarios a determinar la mejor manera de aliviar la congestión.



Los investigadores utilizaron datos de GPS de más de 33.000 taxis de Beijing. Esa información se recopiló en 2009 y 2010. Los investigadores no solo buscaban cuellos de botella, puntos problemáticos que los viajeros habituales pueden conocer demasiado bien. Los tramos de carretera [congestionados] son ​​solo la apariencia, no son el problema, dice Yu Zheng , quien dirigió la investigación. Intentamos identificar la verdadera fuente del problema en nuestro trabajo.

Los investigadores presentaron su trabajo la semana pasada en el XIII Congreso Internacional de Computación Ubicua , que tuvo lugar en Beijing.

Para llegar a las causas subyacentes de los problemas de tráfico, los investigadores necesitaban obtener información sobre los viajes que la gente realiza: dónde comienzan, dónde terminan y cómo viaja un viajero en el medio. Los investigadores dividieron Beijing en regiones y analizaron los datos de los taxis para encontrar lugares donde dos regiones no estaban conectadas correctamente.

Incluso si un taxi nunca sufre una desaceleración, las pistas del viaje pueden indicar un problema subyacente con la planificación urbana. Por ejemplo, el taxista podría tomar una ruta tortuosa desde el punto A hasta el punto B, en lugar de una ruta directa. La distancia adicional podría indicar que el conductor conoce un problema con lo que parece ser la ruta más rápida.

Los algoritmos de los investigadores indican cuándo la red de carreteras y líneas de metro entre dos regiones no puede soportar la cantidad de personas que viajan entre esas regiones. Al señalar los problemas subyacentes, el sistema muestra a los planificadores urbanos dónde centrar su atención, dice Zheng.

En algunos casos, dice Zheng, las regiones ocupadas no son realmente las que tienen fallas. Por ejemplo, puede ser que las personas de la región 1 estén atravesando la región 2 en su camino hacia la región 3, en cuyo caso puede ser mejor conectar las regiones 1 y 3 directamente, en lugar de intentar ensanchar las carreteras en la región 2.

Los investigadores evaluaron su sistema examinando cómo cambiaron sus cálculos a medida que evolucionó la red de transporte de Beijing durante el período de dos años que monitorearon. Descubrieron que cuando los planificadores urbanos agregaron nuevas conexiones entre regiones que los algoritmos habían identificado como defectuosas, las condiciones realmente mejoraron. Donde se identificaron fallas pero no se corrigieron, las condiciones del tráfico no mejoraron.

Zheng dice que el sistema podría adaptarse fácilmente para cualquier ciudad que tenga una gran cantidad de taxis, muchos de los cuales luchan con el tráfico por derecho propio. Beijing ocupa el cuarto lugar en el mundo por número de taxis. El top 10 incluye Ciudad de México, Bangkok, Tokio, Nueva York, Buenos Aires y Moscú. Zheng dice que, con suficientes datos, sus técnicas funcionarían tan bien allí como en Beijing.

Creo que esta es una dirección interesante, aunque me pregunto hasta qué punto el problema real en la planificación urbana es no tener los recursos, el dinero, para hacer algo al respecto, dice. Sam Madden , profesor asociado en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT que estudia las redes de sensores inalámbricos, incluidas las unidades de GPS.

Madden agrega que la enorme cantidad de datos que reunieron los investigadores, suficientes para analizar todas las carreteras de una ciudad, hace que el trabajo sea impresionante. Incluso hace unos años, dice, hubiera sido un desafío obtener tanta información sobre las condiciones de la carretera. Para su propia investigación, Madden colocó sensores GPS en los taxis para recopilar datos, pero el costo y la dificultad lo limitaron a etiquetar decenas de taxis, no miles.

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