Publication: Planteamiento de un sistema de semaforización inteligente en la zona sur de Cali
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Resumen en español
La movilidad urbana en Santiago de Cali presenta congestiones recurrentes derivadas del crecimiento acelerado del parque automotor y de la limitada capacidad de la infraestructura semafórica. En este anteproyecto se propone el diseño de un modelo piloto de semaforización inteligente para la zona sur de la ciudad—con foco en las intersecciones de la Calle 16 con las Carreras 98, 86, 85C y 83—que permita ajustar dinámicamente los tiempos de señal en función de la demanda real. La metodología articula dos enfoques complementarios: (i) sincronización análoga/manual, basada en programación de fases por periodos críticos, y (ii) alternativa automatizada mediante procesamiento de imágenes (sustracción de fondo, filtrado gaussiano, detección de bordes y magnitud de gradiente) para estimar densidad vehicular y longitud de colas en tiempo (casi) real. Ambos enfoques se modelan y validan en VISSIM, integrando la selección de sensores, la comunicación inalámbrica y criterios operativos (flujo, demoras, nivel de servicio). Finalmente, se realiza una comparación de desempeño entre la sincronización manual y el control inteligente, así como un cronograma y un presupuesto de implementación. Se espera como resultado una reducción de tiempos de viaje y colas, junto con evidencia técnica que fundamente la escalabilidad del sistema en la red semafórica de la ciudad.
Resumen en inglés
Urban mobility in Santiago de Cali is plagued by recurring traffic congestion resulting from the rapid growth of the vehicle fleet and the limited capacity of the traffic signal infrastructure. This preliminary project proposes the design of a pilot smart traffic signal model for the southern part of the city—focusing on the intersections of Calle 16 with Carreras 98, 86, 85C, and 83—that allows signal timings to be dynamically adjusted based on actual demand. The methodology combines two complementary approaches: (i) analog/manual synchronization, based on phase programming for critical periods, and (ii) an automated alternative using image processing (background subtraction, Gaussian filtering, edge detection, and gradient magnitude) to estimate vehicle density and queue length in (near) real time. Both approaches are modeled and validated in VISSIM, integrating sensor selection, wireless communication, and operational criteria (flow, delays, level of service). Finally, a performance comparison is conducted between manual synchronization and intelligent control, along with a timeline and implementation budget. The expected results include reduced travel times and queues, along with technical evidence supporting the system’s scalability within the city’s traffic signal network. Translated with DeepL.com (free version)