Así incorpora Madrid la IA al tráfico: cámaras para alargar el tiempo en rojo a los coches

Otra vuelta de tuerca a la movilidad. El Ayuntamiento de Madrid ha incorporado la Inteligencia Artificial a la gestión del tráfico de la capital a través de la regulación de semáforos y cámaras, desarrollado con éxito a lo largo de los últimos meses varios proyectos como en el entorno del Metropolitano o la calle Princesa.

Se trata de una estrategia que supone un avance respecto a la regulación semafórica tradicional ya que, a través de cámaras, es posible tener en cuenta e integrar de una manera dinámica y equilibrada a todos los usuarios de la vía y no únicamente a los vehículos en la ordenación de la circulación, lo que supone un avance en la consecución de una movilidad sostenible que tenga en cuenta a todos los usuarios de las vías públicas urbanas.

El delegado de Urbanismo, Medio Ambiente y Movilidad, Borja Carabante, ha visitado esta mañana el Centro de Gestión de la Movilidad del Consistorio con el objetivo de hacer un primer balance de estos proyectos.

El delegado ha subrayado que estas iniciativas, desarrolladas en puntos como el entorno del Metropolitano, la calle Princesa, el Puente de San Isidro, el Puente de Segovia o la carretera de Fuencarral, han demostrado que las cámaras de visión artificial permiten detectar situaciones y escenas complejas que sirven para tomar decisiones y modificar algunos parámetros en la regulación semafórica de estos enclaves de forma automatizada y por tanto adaptable.

Obras de la A-5

Carabante ha avanzado que, desde hace semanas, el Ayuntamiento está trabajando en la aplicación de esta tecnología en la gran obra de transformación urbana que el Gobierno de José Luis Martínez-Almeida está ejecutando en estos momentos en la ciudad de Madrid: el soterramiento de la A-5.

En concreto, ha detallado el delegado, el objetivo es que las cámaras de Inteligencia Artificial permitan identificar los vehículos de Emergencias y de Calle 30 para que tengan prioridad en el acceso a la A5, a través de la detección de sus matrículas.

Asimismo, se están utilizando cámaras de Inteligencia Artificial para la toma de datos, estableciendo clasificaciones por tipo de vehículo en la obra de Parque Ventas como en la A-5 con el fin de contar con información real que soporte la toma de decisiones.

El primer proyecto de estas características que puso en marcha el Ayuntamiento de Madrid lo hizo en el entorno del Estadio Metropolitano. En concreto, en la plaza de Grecia.

El objetivo que se marcó la Dirección de Gestión y Vigilancia de la Circulación para este enclave fue integrar en los días de grandes conciertos y partidos de fútbol la demanda real de peatones en el sistema de reparto de rojo y verde en los semáforos, del mismo modo que hasta ahora se hacía con los vehículos.

En este caso, cuando las cámaras detectan un grupo de peatones que van a cruzar, el tiempo en el que el semáforo permanece en verde se alarga para ellos al máximo (80 segundos, frente a los 25 habituales), sin llegar a producirse retenciones provocadas por los vehículos en la glorieta.

Este proyecto innovador de prioridad peatonal se ejecutó mediante la instalación de dos cámaras y ahora ya se aplica de manera permanente para los grandes eventos que tienen lugar en este estadio.

El hecho de que haya incorporado a los peatones como si fueran una vía más de circulación ha permitido que, actualmente, la regulación semafórica de este punto responda más a la realidad que antes optimizando los tiempos de espera tanto para peatones como para vehículos, lo que supone además una ayuda al operativo de calle que gestiona la movilidad y una reducción de las posibilidades de comportamientos inadecuados desde el punto de vista de la seguridad vial.

Una cámara 360º en Princesa

Otra de las iniciativas de prioridad peatonal se ha desarrollado en la calle Princesa, en un cruce situado en su confluencia con la calle de Alberto Aguilera.

Con la instalación de una única cámara de ojo de pez (visión 360º) se detecta el volumen de peatones que están cruzando. Eso permite alargar el tiempo de rojo de vehículos hasta que se hayan despejado de peatones las aceras de la calle mejorando la seguridad vial de los peatones, fundamentalmente de aquellos que por sus condiciones de movilidad requieran un mayor tiempo para completar el cruce.

En el Puente de Segovia, el proyecto desarrollado contempla la utilización de cámaras de inteligencia artificial para cuantificar distintos tipos de usuarios de las vías (peatones, vehículos, bicicletas) y, a partir de esa información en tiempo real, ajustar los repartos semafóricos.

Se puso en marcha al detectar una gran afluencia de bicicletas en este entorno durante los fines de semana, en su recorrido hacia o desde Madrid Río. Con la activación de este proyecto se ha conseguido una regulación semafórica más eficiente al tener en cuenta la mayor presencia de bicicletas en estos días.

Con este tipo de solución se abre la puerta a que la regulación semafórica pueda adaptarse de forma automática a la demanda real de los diferentes usuarios de la vía en cruces en los que dicha demanda presenta variaciones sustanciales en diferentes días.

Carretera de El Pardo

El Ayuntamiento ha puesto en marcha otro proyecto con el fin de facilitar el paso de las bicicletas en la carretera de El Pardo a Fuencarral, en su confluencia con la glorieta del Santuario de Tíscar.

La cámara instalada permite detectar la aproximación de bicicletas con suficiente antelación (20 segundos antes de llegar al semáforo) para facilitar que el momento que la bicicleta llega al cruce coincida con su fase verde de cruce.

Se trata de un semáforo con pulsador, pero el sistema instalado evita que el usuario de bicicleta tenga que pulsar para activar la fase verde del semáforo. Este tipo de soluciones también puede ser útil en casos en los que la infraestructura existente no permite la instalación de algún elemento semafórico necesario.

En el Puente de San Isidro, era necesaria la instalación de un semáforo con pulsador, la existencia de una tubería subterránea en la mediana no permitía la instalación de un pulsador sobre ella que permitiera que los peatones o ciclistas que no lograran completar el cruce pudieran activar la fase verde.

Para dar solución a estas situaciones, se ha utilizado una única cámara de ojo de pez (visión 360º) que detecta al peatón en la mediana automáticamente y, en ese momento, activa la demanda sin necesidad de instalar un pulsador.

Se trata por tanto de diferentes casos de uso de la IA que aplicados a la regulación semafórica ofrecen soluciones a casuísticas distintas y que deben ser aplicados a aquellos cruces y situaciones que lo necesiten.

Son experiencias exitosas cuya implementación se extenderá de forma paulatina en aquellos puntos de la ciudad en los que su instalación resulte beneficiosa para todos los usuarios de las vías públicas de la ciudad.