Ir en coche hasta el centro urbano y rezar para encontrar una plaza de aparcamiento o llamar directamente a un taxi. Durante su estancia navideña en Atenas, Nikolaos Laoutaris solía hacerse la misma pregunta cada vez que se veía obligado a desplazarse hasta la concurrida zona. Cuando se decidía a coger el coche, no tardaba menos de cuarenta minutos en encontrar un hueco para aparcar: en un garaje, a dos kilómetros de su destino. Y cuando creía que lo mejor sería llamar a un taxi, se encontraba con cinco plazas libres. Comenzó preguntándoselo a los taxistas. «Cuánto espacio para aparcar cree que hay ahora mismo en esta calle». Y se encogían de hombros. Pero Nikolaos quería una respuesta, conocer la disponibilidad estimada de plazas en equis lugar, y ofrecérsela a todos los ciudadanos. Y desarrolló, junto a un equipo de investigación de IMDEA Networks de la Comunidad de Madrid, Cord-Approx, un sistema de coordinación que reduce significativamente el tiempo que los conductores dedican a buscar aparcamiento en vía pública. El estudio ‘Reducing Street Parking Search Time via Smart Assignment Strategies’ -aceptado para ser presentado en ACM SIGSPATIAL’05- probó este enfoque mediante simulaciones detalladas del sistema de aparcamiento en Madrid utilizando datos reales de tráfico. «Hemos analizado buena parte del centro de la ciudad, sobre todo el sur: desde Sol o Plaza Mayor hacia Atocha, por ejemplo. O desde Atocha hacia la zona de Madrid Río, hasta la M-30», apunta Laoutaris, profesor de investigación y director del Grupo de Transparencia de Datos de IMDEA Networks. Noticia Relacionada estandar No ¿Deberían pagar más los SUV por aparcar? El debate llega a España tras medidas en París A. Noguerol Los vehículos de gran tamaño, principalmente los SUV, ya representan el 59,6% de las ventas en EspañaUn punto clave en el sistema Cord-Approx -y el mayor reto técnico- es que utiliza un algoritmo de coordinación que dirige a los conductores prediciendo la disponibilidad probable de plazas de aparcamiento «a partir de patrones históricos de ocupación y asignándolas mediante un algoritmo de emparejamiento óptimo, de modo que no compitan por la misma», explica a ABC. El estudio dividió a las personas conductoras en dos grupos, quienes utilizaban la aplicación frente a las que no, y simuló cómo diferentes estrategias afectan los tiempos de búsqueda y las tasas de éxito. Según el informe, las zonas donde los conductores tardaban más en encontrar aparcamiento, sin la estrategia Cord-Approx, eran: centro histórico (Sol, Huertas, Embajadores, Ópera); áreas comerciales y turísticas con alta afluencia de vehículos y distritos con mezcla de oficinas y estaciones de tren y metro. Mediante sensores de tráficoEn promedio, quienes utilizaron la estrategia Cord-Approx encontraron una plaza en 6,7 minutos, frente a casi 20 minutos para quienes no lo hicieron. Además, la aplicación redujo para los usuarios el tiempo de búsqueda de aparcamiento en un 72 por ciento cuando el conductor se encontraba en el centro de la ciudad y un 73 por ciento en zonas residenciales. Para poder obtener estas cifras el equipo ha utilizado información en tiempo real de los sensores de tráfico de la ciudad de Madrid, que cuentan cada vez que pasa un vehículo y reportan totales acumulados cada 15 minutos.Laoutaris insiste en que la investigación se ha basado en simulaciones, y que la versión del sistema es hipotética. El equipo se encuentra desarrollando un prototipo completamente funcional para demostrar el potencial de la tecnología en situaciones reales. De momento, el artículo presenta un análisis cuantitativo del potencial del sistema para ver en qué zonas y sobre qué tipo de tráfico funcionaría la aplicación: «No sería válido, por ejemplo, si existiera mucho tráfico, ya que en el momento en que se liberaría una plaza se ocuparía enseguida. Tampoco un martes de agosto a las diez de la noche». El siguiente paso, explica el investigador, es desarrollar la aplicación y probarla en sitios específicos -aparcamiento alrededor de colegios, zonas de comercio y oficinas- con usuarios reales, «unos 50 o 100 participantes». Y, por último, implementarla en pilotos reales con municipios o proveedores de movilidad. Ir en coche hasta el centro urbano y rezar para encontrar una plaza de aparcamiento o llamar directamente a un taxi. Durante su estancia navideña en Atenas, Nikolaos Laoutaris solía hacerse la misma pregunta cada vez que se veía obligado a desplazarse hasta la concurrida zona. Cuando se decidía a coger el coche, no tardaba menos de cuarenta minutos en encontrar un hueco para aparcar: en un garaje, a dos kilómetros de su destino. Y cuando creía que lo mejor sería llamar a un taxi, se encontraba con cinco plazas libres. Comenzó preguntándoselo a los taxistas. «Cuánto espacio para aparcar cree que hay ahora mismo en esta calle». Y se encogían de hombros. Pero Nikolaos quería una respuesta, conocer la disponibilidad estimada de plazas en equis lugar, y ofrecérsela a todos los ciudadanos. Y desarrolló, junto a un equipo de investigación de IMDEA Networks de la Comunidad de Madrid, Cord-Approx, un sistema de coordinación que reduce significativamente el tiempo que los conductores dedican a buscar aparcamiento en vía pública. El estudio ‘Reducing Street Parking Search Time via Smart Assignment Strategies’ -aceptado para ser presentado en ACM SIGSPATIAL’05- probó este enfoque mediante simulaciones detalladas del sistema de aparcamiento en Madrid utilizando datos reales de tráfico. «Hemos analizado buena parte del centro de la ciudad, sobre todo el sur: desde Sol o Plaza Mayor hacia Atocha, por ejemplo. O desde Atocha hacia la zona de Madrid Río, hasta la M-30», apunta Laoutaris, profesor de investigación y director del Grupo de Transparencia de Datos de IMDEA Networks. Noticia Relacionada estandar No ¿Deberían pagar más los SUV por aparcar? El debate llega a España tras medidas en París A. Noguerol Los vehículos de gran tamaño, principalmente los SUV, ya representan el 59,6% de las ventas en EspañaUn punto clave en el sistema Cord-Approx -y el mayor reto técnico- es que utiliza un algoritmo de coordinación que dirige a los conductores prediciendo la disponibilidad probable de plazas de aparcamiento «a partir de patrones históricos de ocupación y asignándolas mediante un algoritmo de emparejamiento óptimo, de modo que no compitan por la misma», explica a ABC. El estudio dividió a las personas conductoras en dos grupos, quienes utilizaban la aplicación frente a las que no, y simuló cómo diferentes estrategias afectan los tiempos de búsqueda y las tasas de éxito. Según el informe, las zonas donde los conductores tardaban más en encontrar aparcamiento, sin la estrategia Cord-Approx, eran: centro histórico (Sol, Huertas, Embajadores, Ópera); áreas comerciales y turísticas con alta afluencia de vehículos y distritos con mezcla de oficinas y estaciones de tren y metro. Mediante sensores de tráficoEn promedio, quienes utilizaron la estrategia Cord-Approx encontraron una plaza en 6,7 minutos, frente a casi 20 minutos para quienes no lo hicieron. Además, la aplicación redujo para los usuarios el tiempo de búsqueda de aparcamiento en un 72 por ciento cuando el conductor se encontraba en el centro de la ciudad y un 73 por ciento en zonas residenciales. Para poder obtener estas cifras el equipo ha utilizado información en tiempo real de los sensores de tráfico de la ciudad de Madrid, que cuentan cada vez que pasa un vehículo y reportan totales acumulados cada 15 minutos.Laoutaris insiste en que la investigación se ha basado en simulaciones, y que la versión del sistema es hipotética. El equipo se encuentra desarrollando un prototipo completamente funcional para demostrar el potencial de la tecnología en situaciones reales. De momento, el artículo presenta un análisis cuantitativo del potencial del sistema para ver en qué zonas y sobre qué tipo de tráfico funcionaría la aplicación: «No sería válido, por ejemplo, si existiera mucho tráfico, ya que en el momento en que se liberaría una plaza se ocuparía enseguida. Tampoco un martes de agosto a las diez de la noche». El siguiente paso, explica el investigador, es desarrollar la aplicación y probarla en sitios específicos -aparcamiento alrededor de colegios, zonas de comercio y oficinas- con usuarios reales, «unos 50 o 100 participantes». Y, por último, implementarla en pilotos reales con municipios o proveedores de movilidad.
Ir en coche hasta el centro urbano y rezar para encontrar una plaza de aparcamiento o llamar directamente a un taxi. Durante su estancia navideña en Atenas, Nikolaos Laoutaris solía hacerse la misma pregunta cada vez que se veía obligado a desplazarse hasta la … concurrida zona. Cuando se decidía a coger el coche, no tardaba menos de cuarenta minutos en encontrar un hueco para aparcar: en un garaje, a dos kilómetros de su destino. Y cuando creía que lo mejor sería llamar a un taxi, se encontraba con cinco plazas libres.
Comenzó preguntándoselo a los taxistas. «Cuánto espacio para aparcar cree que hay ahora mismo en esta calle». Y se encogían de hombros. Pero Nikolaos quería una respuesta, conocer la disponibilidad estimada de plazas en equis lugar, y ofrecérsela a todos los ciudadanos. Y desarrolló, junto a un equipo de investigación de IMDEA Networks de la Comunidad de Madrid, Cord-Approx, un sistema de coordinación que reduce significativamente el tiempo que los conductores dedican a buscar aparcamiento en vía pública.
El estudio ‘Reducing Street Parking Search Time via Smart Assignment Strategies’ -aceptado para ser presentado en ACM SIGSPATIAL’05- probó este enfoque mediante simulaciones detalladas del sistema de aparcamiento en Madrid utilizando datos reales de tráfico. «Hemos analizado buena parte del centro de la ciudad, sobre todo el sur: desde Sol o Plaza Mayor hacia Atocha, por ejemplo. O desde Atocha hacia la zona de Madrid Río, hasta la M-30», apunta Laoutaris, profesor de investigación y director del Grupo de Transparencia de Datos de IMDEA Networks.
Un punto clave en el sistema Cord-Approx -y el mayor reto técnico- es que utiliza un algoritmo de coordinación que dirige a los conductores prediciendo la disponibilidad probable de plazas de aparcamiento «a partir de patrones históricos de ocupación y asignándolas mediante un algoritmo de emparejamiento óptimo, de modo que no compitan por la misma», explica a ABC. El estudio dividió a las personas conductoras en dos grupos, quienes utilizaban la aplicación frente a las que no, y simuló cómo diferentes estrategias afectan los tiempos de búsqueda y las tasas de éxito. Según el informe, las zonas donde los conductores tardaban más en encontrar aparcamiento, sin la estrategia Cord-Approx, eran: centro histórico (Sol, Huertas, Embajadores, Ópera); áreas comerciales y turísticas con alta afluencia de vehículos y distritos con mezcla de oficinas y estaciones de tren y metro.
Mediante sensores de tráfico
En promedio, quienes utilizaron la estrategia Cord-Approx encontraron una plaza en 6,7 minutos, frente a casi 20 minutos para quienes no lo hicieron. Además, la aplicación redujo para los usuarios el tiempo de búsqueda de aparcamiento en un 72 por ciento cuando el conductor se encontraba en el centro de la ciudad y un 73 por ciento en zonas residenciales. Para poder obtener estas cifras el equipo ha utilizado información en tiempo real de los sensores de tráfico de la ciudad de Madrid, que cuentan cada vez que pasa un vehículo y reportan totales acumulados cada 15 minutos.
Laoutaris insiste en que la investigación se ha basado en simulaciones, y que la versión del sistema es hipotética. El equipo se encuentra desarrollando un prototipo completamente funcional para demostrar el potencial de la tecnología en situaciones reales. De momento, el artículo presenta un análisis cuantitativo del potencial del sistema para ver en qué zonas y sobre qué tipo de tráfico funcionaría la aplicación: «No sería válido, por ejemplo, si existiera mucho tráfico, ya que en el momento en que se liberaría una plaza se ocuparía enseguida. Tampoco un martes de agosto a las diez de la noche». El siguiente paso, explica el investigador, es desarrollar la aplicación y probarla en sitios específicos -aparcamiento alrededor de colegios, zonas de comercio y oficinas- con usuarios reales, «unos 50 o 100 participantes». Y, por último, implementarla en pilotos reales con municipios o proveedores de movilidad.
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