La presente tesis tiene como objetivo mostrar una estrategia diferente ante la problemática del tráfico vehicular, como sabemos el tráfico vehicular es un problema de escala mundial y contribuye negativamente al desarrollo de un país. Esto se puede ver en la cantidad de contaminación, cantidad de horas hombre perdidas, niveles de estrés y la pérdida millonaria en combustible, esta es nuestra motivación para la realización de esta Tesis. Diversas investigaciones han demostrado que las estrategias de control de secuencias rígidas, no dan solución a este problema, por tanto a nivel mundial se han desarrollado diferentes estrategias, basadas en sistemas adaptivos, sistemas adaptivos difusos, sistemas adaptivos difusos con algoritmos genéticos, redes neuronales, estas últimas han sido usadas para predicción de tráfico, reconocimiento de vehículos, etc. El presente trabajo tiene como objetivo lograr la auto organización de semáforos basándose en la cantidad de vehículos esperando el cambio de fase o cambio de estado del semáforo de rojo a verde. Llamaremos auto organización a la acción de los semáforos de cambiar de fase tomando en cuenta un determinado umbral máximo de vehículos, una vez se supere este umbral el cambio de fase se llevará a cabo, para nuestros resultados hemos considerado una intersección simple, la cual consta de una vía principal de 4 carriles y otra de 2 carriles. El presente trabajo consta de tres etapas fundamentales, el censado de los patrones de tráfico, mediante sensores invasivos de tráfico, el controlador, el cual se auto organizará en función a la cantidad de vehículos esperando el cambio de fase y el semáforo, tanto el controlador y el semáforo han sido logrados mediante la red neuronal de retro propagación, esta fue elegida debido a su capacidad para la identificación de sistemas, para poder lograr el modelo del semáforo y el mapeo inverso, para el caso del controlador. Para nuestras simulaciones y comparaciones, se disefló también un sistema de semáforo prefijado, con un tiempo de 55 segundos por cada intervalo del semáforo. Producto de las simulaciones y comparaciones se pudo concluir que el sistema logrado hace que la cantidad de autos esperando se reduzca significativamente, sobretodo en la vía principal (cuatro carriles). Además de reducir el tiempo de espera de los vehículos. Analizaremos el efecto que tiene sobre el sistema cambiar ciertos parámetros como el valor umbral, tiempo mínimo de fase verde, etc. / Tesis

La presente tesis tiene como objetivo mostrar una estrategia diferente ante la problemática del tráfico vehicular, como sabemos el tráfico vehicular es un problema de escala mundial y contribuye negativamente al desarrollo de un país. Esto se puede ver en la cantidad de contaminación, cantidad de horas hombre perdidas, niveles de estrés y la pérdida millonaria en combustible, esta es nuestra motivación para la realización de esta Tesis. Diversas investigaciones han demostrado que las estrategias de control de secuencias rígidas, no dan solución a este problema, por tanto a nivel mundial se han desarrollado diferentes estrategias, basadas en sistemas adaptivos, sistemas adaptivos difusos, sistemas adaptivos difusos con algoritmos genéticos, redes neuronales, estas últimas han sido usadas para predicción de tráfico, reconocimiento de vehículos, etc. El presente trabajo tiene como objetivo lograr la auto organización de semáforos basándose en la cantidad de vehículos esperando el cambio de fase o cambio de estado del semáforo de rojo a verde. Llamaremos auto organización a la acción de los semáforos de cambiar de fase tomando en cuenta un determinado umbral máximo de vehículos, una vez se supere este umbral el cambio de fase se llevará a cabo, para nuestros resultados hemos considerado una intersección simple, la cual consta de una vía principal de 4 carriles y otra de 2 carriles. El presente trabajo consta de tres etapas fundamentales, el censado de los patrones de tráfico, mediante sensores invasivos de tráfico, el controlador, el cual se auto organizará en función a la cantidad de vehículos esperando el cambio de fase y el semáforo, tanto el controlador y el semáforo han sido logrados mediante la red neuronal de retro propagación, esta fue elegida debido a su capacidad para la identificación de sistemas, para poder lograr el modelo del semáforo y el mapeo inverso, para el caso del controlador. Para nuestras simulaciones y comparaciones, se disefló también un sistema de semáforo prefijado, con un tiempo de 55 segundos por cada intervalo del semáforo. Producto de las simulaciones y comparaciones se pudo concluir que el sistema logrado hace que la cantidad de autos esperando se reduzca significativamente, sobretodo en la vía principal (cuatro carriles). Además de reducir el tiempo de espera de los vehículos. Analizaremos el efecto que tiene sobre el sistema cambiar ciertos parámetros como el valor umbral, tiempo mínimo de fase verde, etc.