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En el Instituto Fraunhofer de Optrónica, Tecnologías de Sistemas y Explotación de Imágenes IOSB, investigadores están utilizando inteligencia artificial para el control inteligente de semáforos.

En el futuro, los algoritmos de autoaprendizaje combinados con nuevos sensores deberían garantizar un mejor flujo de tráfico y tiempos de espera más cortos, al tiempo que proporcionarían una mayor seguridad para los peatones en los cruces.

Los semáforos convencionales utilizan controles basados en reglas usualmente rígidas, pero este enfoque rígido no funciona para todas las situaciones de tráfico. Además, con los sensores actualmente en uso, la tecnología de bucle de inducción integrada en la superficie de la carretera proporcionan solo una impresión aproximada de la situación real del tráfico.

Los investigadores deFraunhofer están trabajando para abordar estos problemas. En lugar de sensores convencionales, están utilizando cámaras de alta resolución y sensores de radar para capturar con mayor precisión la situación real del tráfico. Esto permite que el número de vehículos que esperan en un cruce se determine con precisión en tiempo real. La tecnología también detecta la velocidad media de los coches y los tiempos de espera. Los sensores en tiempo real se combinan con inteligencia artificial, que reemplaza las reglas de control rígidas habituales.

La IA utiliza algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo (DRL), un método de aprendizaje automático que se centra en encontrar soluciones inteligentes a problemas de control complejos

Los algoritmos entrenados de esta manera calculan el comportamiento óptimo de conmutación para los semáforos y la mejor secuencia de fases para acortar los tiempos de espera en el cruce, reducir los tiempos de viaje y así disminuir el ruido y el CO2 contaminación causada por el tráfico.

n-economia.com

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Metaverso, Open Banking, Agrotec: tendencias tecnológicas de 2022


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Nueva convocatoria del Programa 3i: Apoyo integral a la Innovación, la Internacionalización y la Inversión


Publicado: 14.01.2022

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