Análisis de la implementación de semáforos inteligentes para mejorar el nivel de servicio en La Av. Garcilaso de la ciudad del Cusco, 2023

Descripción del Articulo

En la presente investigación se considera principalmente la implementación de los semáforos inteligentes en las intersecciones semaforizadas de la Av. Garcilaso, que hacen un total de tres intersecciones para el presente estudio, posteriormente identificado los lugares de toma de datos se realizaron...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Quispe Acurio, Jhersson Amilcar, Flores Chauca, Rorsmil Dulio
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Andina del Cusco
Repositorio:UAC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.uandina.edu.pe:20.500.12557/5944
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Niveles de servicio
Semaforización inteligente
Modelamiento de tráfico
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description En la presente investigación se considera principalmente la implementación de los semáforos inteligentes en las intersecciones semaforizadas de la Av. Garcilaso, que hacen un total de tres intersecciones para el presente estudio, posteriormente identificado los lugares de toma de datos se realizaron en un lapso de 3 semanas para identificar las horas pico de las intersecciones, luego se pasó a realizar mediciones de tiempo de viaje, longitudes de cola así como características geométricas de las intersecciones para poder realizar el modelamiento de tránsito. Para realizar el modelamiento de tráfico se usó el software PTV Vissim 2023, en el cual se colocó las características de las intersecciones tomadas en campo como los datos de composición vehicular, definición de rutas y controladores semafóricos. Obteniendo datos de longitudes de cola, tiempos de viaje y tiempos de espera, los cuales se sometieron a una comparación para la calibración de los modelos. Se realizo la comparación del parámetro de tiempo de viaje de los vehículos para el proceso de proceso de calibración y validación los cuales se sometieron a una prueba de bondad de T-student, para poder realizar las simulaciones y los datos obtenidos sean los más cercanos a campo se evaluó mediante el grado de eficiencia de la hora pico (GEH) para poder obtener los resultados más cercanos a campo. Realizado el proceso se continuo con la evaluación de los niveles de servicio actuales y posterior evaluación con una proyección del flujo vehicular de 5 años, a lo cual se realizó la implementación de los semáforos inteligentes con la proyección de flujo vehicular, el cual nos dio los niveles de servicio D, D y C, lo cual nos indica que efectivamente implementar la semaforización inteligente mejora los niveles de servicio de las intersecciones en estudio. Finalmente, con la implementación de los semáforos inteligentes se observa que existe una mejora eficiente dentro de los niveles de servicio de las intersecciones en estudio, también, se redujeron los tiempos de viaje de los vehículos; así como también las longitudes de cola formadas en las intersecciones, se obtuvo una mejora en los parámetros que miden los niveles de servicio implementando los semáforos inteligentes.
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Para realizar el modelamiento de tráfico se usó el software PTV Vissim 2023, en el cual se colocó las características de las intersecciones tomadas en campo como los datos de composición vehicular, definición de rutas y controladores semafóricos. Obteniendo datos de longitudes de cola, tiempos de viaje y tiempos de espera, los cuales se sometieron a una comparación para la calibración de los modelos. Se realizo la comparación del parámetro de tiempo de viaje de los vehículos para el proceso de proceso de calibración y validación los cuales se sometieron a una prueba de bondad de T-student, para poder realizar las simulaciones y los datos obtenidos sean los más cercanos a campo se evaluó mediante el grado de eficiencia de la hora pico (GEH) para poder obtener los resultados más cercanos a campo. Realizado el proceso se continuo con la evaluación de los niveles de servicio actuales y posterior evaluación con una proyección del flujo vehicular de 5 años, a lo cual se realizó la implementación de los semáforos inteligentes con la proyección de flujo vehicular, el cual nos dio los niveles de servicio D, D y C, lo cual nos indica que efectivamente implementar la semaforización inteligente mejora los niveles de servicio de las intersecciones en estudio. Finalmente, con la implementación de los semáforos inteligentes se observa que existe una mejora eficiente dentro de los niveles de servicio de las intersecciones en estudio, también, se redujeron los tiempos de viaje de los vehículos; así como también las longitudes de cola formadas en las intersecciones, se obtuvo una mejora en los parámetros que miden los niveles de servicio implementando los semáforos inteligentes.This thesis considers the implementation of intelligent traffic lights in the signalized intersections of Garcilaso Avenue, which make a total of three intersections for this Study. then identified the places of data collection were carried out in a period of 3 weeks to identify the peak hours of the intersections, then we took measurements of travel time, queue lengths and geometric characteristics of the intersections in order to perform the traffic modeling. To perform the traffic modeling, the PTV Vissim 2023 software was used, in which the characteristics of the intersections, taken in the field such as vehicle composition data, route definition and traffic light controllers, were entered. Data on queue lengths, travel times and waiting times were obtained and compared for model calibration. The vehicle travel time parameter was compared for the calibration and validation process, which were subjected to a T-student goodness-of-fit test, in order to carry out the simulations and to obtain the closest data to the field, the degree of peak hour efficiency (GEH) was evaluated to obtain the closest results to the field. Once the process was completed, we continued with the evaluation of the current levels of service and a subsequent evaluation with a 5-year vehicle flow projection, after which we implemented the intelligent traffic lights with the vehicle flow projection, which gave us the levels of service D, D and C, which indicates that effectively implementing intelligent traffic lights improves the levels of service of the intersections. Finally, with the implementation of intelligent traffic lights, it is observed that there is an efficient improvement within the levels of service of the intersections under stud. Also, the travel times of vehicles were reduced; as well as the queue lengths formed at the intersections, an improvement was obtained in the parameters that measure the levels of service by implementing intelligent traffic lights.application/pdfspaUniversidad Andina del CuscoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Niveles de servicioSemaforización inteligenteModelamiento de tráficohttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.00Análisis de la implementación de semáforos inteligentes para mejorar el nivel de servicio en La Av. Garcilaso de la ciudad del Cusco, 2023info:eu-repo/semantics/bachelorThesisreponame:UAC-Institucionalinstname:Universidad Andina del Cuscoinstacron:UACSUNEDUIngeniero CivilUniversidad Andina del Cusco. Facultad de Ingeniería y ArquitecturaIngeniería Civil23904327https://orcid.org/0000-0001-8851-65867141486170910343732016Matamoros Huamán, YadiraGutierrez Carlotto, EdAlvarez Monterola, Walter RobertoSilva Palomino, Marco Antoniohttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisTEXTJhersson_Rorsmil_Tesis_bachiller_2023.pdf.txtJhersson_Rorsmil_Tesis_bachiller_2023.pdf.txtExtracted texttext/plain; charset=utf-8101271https://repositorio.uandina.edu.pe/bitstreams/d422dc6e-b6d2-4ebb-b7ba-25cff5ce8122/downloaddb0ae71d9bb78f25a6c7cfa20a668bb7MD511AUTORIZACIÓN.pdf.txtAUTORIZACIÓN.pdf.txtExtracted texttext/plain; charset=utf-83860https://repositorio.uandina.edu.pe/bitstreams/9811f56b-4a59-4f43-9a8f-09cb40ca4bf9/downloada32a1a7e764c50be188b3cafb109037fMD513REPORTE.pdf.txtREPORTE.pdf.txtExtracted texttext/plain; charset=utf-89082https://repositorio.uandina.edu.pe/bitstreams/e0313e15-6755-430e-ab1b-ed54db11a99a/downloadcd8f232608c541d8496d80fa705e4e92MD515THUMBNAILJhersson_Rorsmil_Tesis_bachiller_2023.pdf.jpgJhersson_Rorsmil_Tesis_bachiller_2023.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg18135https://repositorio.uandina.edu.pe/bitstreams/a3989364-1562-404f-a227-a5134911ccc6/download9490beb310e6bb22db8af64f70e1b165MD512AUTORIZACIÓN.pdf.jpgAUTORIZACIÓN.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg32907https://repositorio.uandina.edu.pe/bitstreams/0698957f-345c-4b0d-9461-4590daba1dba/download2e9d5c78841e79c53120bd3030d5749eMD514REPORTE.pdf.jpgREPORTE.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg13307https://repositorio.uandina.edu.pe/bitstreams/c0208b01-450e-4f60-84b4-421cdafbf5d6/download7f6a770b3f822f834cc231770c6dde63MD516LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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