Modelado y simulación de estrategias de control de tráfico para la optimización ambiental en áreas urbanas
En las últimas décadas, el rápido crecimiento urbano y el aumento de vehículos han generado desafíos en la gestión del tráfico y la calidad del aire. Para 2050, se espera que la población urbana mundial se duplique, ejerciendo presión sobre la infraestructura y aumentando las emisiones de gases de e...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Oberta de Catalunya (UOC) |
| Repositorio: | O2, repositorio institucional de la UOC |
| OAI Identifier: | oai:openaccess.uoc.edu:10609/153075 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/10609/153075 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | calidad del aire emisiones CO2 y PM2.5 algoritmo de control adaptativo SUMO (Simulación de Movilidad Urbana) sistema de control de tráfico congestión vehicular Smart cities -- FMDP Ciutats intel·ligents -- TFM |
| Sumario: | En las últimas décadas, el rápido crecimiento urbano y el aumento de vehículos han generado desafíos en la gestión del tráfico y la calidad del aire. Para 2050, se espera que la población urbana mundial se duplique, ejerciendo presión sobre la infraestructura y aumentando las emisiones de gases de efecto invernadero, con efectos en la salud pública y la sostenibilidad ambiental. La congestión del tráfico contribuye significativamente a la contaminación del aire. Optimizar el flujo de tráfico y reducir las emisiones en intersecciones urbanas se han convertido en prioridades. Las metodologías tradicionales de control de tráfico son ineficientes ante la variabilidad del flujo vehicular. Los sistemas inteligentes de control ofrecen herramientas para analizar datos y tomar decisiones en tiempo real, permitiendo ajustar dinámicamente los tiempos de las señales de tráfico en función de la densidad del tráfico y las emisiones. Este Trabajo Fin de Máster (TFM) propone una solución avanzada que integra algoritmos de control, simulación de tráfico con SUMO y programación en Python. El objetivo es minimizar la congestión vehicular y las emisiones en Bilbao, España, creando un sistema de control de tráfico adaptativo y eficiente. |
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