Sensores móviles : la relación entre la disponibilidad de datos y la estimación de estados de tráfico

La creciente incorporación de sistemas de navegación geo-referenciados a teléfonos celulares entrega nuevas opciones para monitorear el tráfico. Estos dispositivos pueden registrar y enviar gran cantidad de datos de tráfico, los cuales pueden ser utilizados para la estimación de estados de tráfico en las distintas vías. Sin embargo, es necesario entender la relación entre la cantidad y calidad de los datos recolectados y la estimación de estados de tráfico. En esta tesis se analiza esta relación a través del análisis sistemático de dos bases de datos de trayectorias vehiculares de secciones de autopista. La primera contiene trayectorias reales, mientras que la segunda trayectorias obtenidas de microsimulación. Sobre ellas se crearon escenarios hipotéticos en cuanto a cantidad y composición de datos a enviar por los vehículos, dado que un mismo número total de datos puede obtenerse de distintas formas. Esto se realizó a través de la definición de valores de variables de importancia relacionadas con el envío de datos: la penetración de sensores móviles en el flujo vehicular, la frecuencia con que cada uno de ellos envía un dato, y la anonimidad del dato enviado. Cada combinación de estos valores definió un escenario en particular. Para cada escenario, la estimación de estados de tráfico se realizó a través de dos métodos simples y uno más avanzado al incorporar teoría de tráfico vehicular. En cuanto a los resultados obtenidos, destacan los siguientes: i) la formulación propuesta para cuantificar la cantidad de datos a recibir entrega errores relativos menores al 6%, ii) para los métodos evaluados, escenarios en los cuales se preserva la anonimidad de los datos no presentan desventajas en la estimación de estados de tráfico comparados con aquellos que no preservan la privacidad, iii) se estimó una expresión del error en la estimación en función de las características de cada escenario, y iv) se determinaron los escenarios en los cuales un aumento en la penetración a fin de aumentar el número total de datos, y mejorar así la estimación de estados de tráfico, es más conveniente que un aumento en la frecuencia de muestreo (y vice-versa). Estos resultados permiten entender de mejor manera la relación que existe entre los datos recolectados de sensores móviles y la estimación de estados de tráfico, entregando en definitiva políticas de uso de estos sensores relacionadas a la privacidad de usuarios y calidad de la estimación.La creciente incorporación de sistemas de navegación geo-referenciados a teléfonos celulares entrega nuevas opciones para monitorear el tráfico. Estos dispositivos pueden registrar y enviar gran cantidad de datos de tráfico, los cuales pueden ser utilizados para la estimación de estados de tráfico en las distintas vías. Sin embargo, es necesario entender la relación entre la cantidad y calidad de los datos recolectados y la estimación de estados de tráfico. En esta tesis se analiza esta relación a través del análisis sistemático de dos bases de datos de trayectorias vehiculares de secciones de autopista. La primera contiene trayectorias reales, mientras que la segunda trayectorias obtenidas de microsimulación. Sobre ellas se crearon escenarios hipotéticos en cuanto a cantidad y composición de datos a enviar por los vehículos, dado que un mismo número total de datos puede obtenerse de distintas formas. Esto se realizó a través de la definición de valores de variables de importancia relacionadas con el envío de datos: la penetración de sensores móviles en el flujo vehicular, la frecuencia con que cada uno de ellos envía un dato, y la anonimidad del dato enviado. Cada combinación de estos valores definió un escenario en particular. Para cada escenario, la estimación de estados de tráfico se realizó a través de dos métodos simples y uno más avanzado al incorporar teoría de tráfico vehicular. En cuanto a los resultados obtenidos, destacan los siguientes: i) la formulación propuesta para cuantificar la cantidad de datos a recibir entrega errores relativos menores al 6%, ii) para los métodos evaluados, escenarios en los cuales se preserva la anonimidad de los datos no presentan desventajas en la estimación de estados de tráfico comparados con aquellos que no preservan la privacidad, iii) se estimó una expresión del error en la estimación en función de las características de cada escenario, y iv) se determinaron los escenarios en los cuales un aumento en la penetración a fin de aumentar el número total de datos, y mejorar así la estimación de estados de tráfico, es más conveniente que un aumento en la frecuencia de muestreo (y vice-versa). Estos resultados permiten entender de mejor manera la relación que existe entre los datos recolectados de sensores móviles y la estimación de estados de tráfico, entregando en definitiva políticas de uso de estos sensores relacionadas a la privacidad de usuarios y calidad de la estimación.La creciente incorporación de sistemas de navegación geo-referenciados a teléfonos celulares entrega nuevas opciones para monitorear el tráfico. Estos dispositivos pueden registrar y enviar gran cantidad de datos de tráfico, los cuales pueden ser utilizados para la estimación de estados de tráfico en las distintas vías. Sin embargo, es necesario entender la relación entre la cantidad y calidad de los datos recolectados y la estimación de estados de tráfico. En esta tesis se analiza esta relación a través del análisis sistemático de dos bases de datos de trayectorias vehiculares de secciones de autopista. La primera contiene trayectorias reales, mientras que la segunda trayectorias obtenidas de microsimulación. Sobre ellas se crearon escenarios hipotéticos en cuanto a cantidad y composición de datos a enviar por los vehículos, dado que un mismo número total de datos puede obtenerse de distintas formas. Esto se realizó a través de la definición de valores de variables de importancia relacionadas con el envío de datos: la penetración de sensores móviles en el flujo vehicular, la frecuencia con que cada uno de ellos envía un dato, y la anonimidad del dato enviado. Cada combinación de estos valores definió un escenario en particular. Para cada escenario, la estimación de estados de tráfico se realizó a través de dos métodos simples y uno más avanzado al incorporar teoría de tráfico vehicular. En cuanto a los resultados obtenidos, destacan los siguientes: i) la formulación propuesta para cuantificar la cantidad de datos a recibir entrega errores relativos menores al 6%, ii) para los métodos evaluados, escenarios en los cuales se preserva la anonimidad de los datos no presentan desventajas en la estimación de estados de tráfico comparados con aquellos que no preservan la privacidad, iii) se estimó una expresión del error en la estimación en función de las características de cada escenario, y iv) se determinaron los escenarios en los cuales un aumento en la penetración a fin de aumentar el número total de datos, y mejorar así la estimación de estados de tráfico, es más conveniente que un aumento en la frecuencia de muestreo (y vice-versa). Estos resultados permiten entender de mejor manera la relación que existe entre los datos recolectados de sensores móviles y la estimación de estados de tráfico, entregando en definitiva políticas de uso de estos sensores relacionadas a la privacidad de usuarios y calidad de la estimación.La creciente incorporación de sistemas de navegación geo-referenciados a teléfonos celulares entrega nuevas opciones para monitorear el tráfico. Estos dispositivos pueden registrar y enviar gran cantidad de datos de tráfico, los cuales pueden ser utilizados para la estimación de estados de tráfico en las distintas vías. Sin embargo, es necesario entender la relación entre la cantidad y calidad de los datos recolectados y la estimación de estados de tráfico. En esta tesis se analiza esta relación a través del análisis sistemático de dos bases de datos de trayectorias vehiculares de secciones de autopista. La primera contiene trayectorias reales, mientras que la segunda trayectorias obtenidas de microsimulación. Sobre ellas se crearon escenarios hipotéticos en cuanto a cantidad y composición de datos a enviar por los vehículos, dado que un mismo número total de datos puede obtenerse de distintas formas. Esto se realizó a través de la definición de valores de variables de importancia relacionadas con el envío de datos: la penetración de sensores móviles en el flujo vehicular, la frecuencia con que cada uno de ellos envía un dato, y la anonimidad del dato enviado. Cada combinación de estos valores definió un escenario en particular. Para cada escenario, la estimación de estados de tráfico se realizó a través de dos métodos simples y uno más avanzado al incorporar teoría de tráfico vehicular. En cuanto a los resultados obtenidos, destacan los siguientes: i) la formulación propuesta para cuantificar la cantidad de datos a recibir entrega errores relativos menores al 6%, ii) para los métodos evaluados, escenarios en los cuales se preserva la anonimidad de los datos no presentan desventajas en la estimación de estados de tráfico comparados con aquellos que no preservan la privacidad, iii) se estimó una expresión del error en la estimación en función de las características de cada escenario, y iv) se determinaron los escenarios en los cuales un aumento en la penetración a fin de aumentar el número total de datos, y mejorar así la estimación de estados de tráfico, es más conveniente que un aumento en la frecuencia de muestreo (y vice-versa). Estos resultados permiten entender de mejor manera la relación que existe entre los datos recolectados de sensores móviles y la estimación de estados de tráfico, entregando en definitiva políticas de uso de estos sensores relacionadas a la privacidad de usuarios y calidad de la estimación.La creciente incorporación de sistemas de navegación geo-referenciados a teléfonos celulares entrega nuevas opciones para monitorear el tráfico. Estos dispositivos pueden registrar y enviar gran cantidad de datos de tráfico, los cuales pueden ser utilizados para la estimación de estados de tráfico en las distintas vías. Sin embargo, es necesario entender la relación entre la cantidad y calidad de los datos recolectados y la estimación de estados de tráfico. En esta tesis se analiza esta relación a través del análisis sistemático de dos bases de datos de trayectorias vehiculares de secciones de autopista. La primera contiene trayectorias reales, mientras que la segunda trayectorias obtenidas de microsimulación. Sobre ellas se crearon escenarios hipotéticos en cuanto a cantidad y composición de datos a enviar por los vehículos, dado que un mismo número total de datos puede obtenerse de distintas formas. Esto se realizó a través de la definición de valores de variables de importancia relacionadas con el envío de datos: la penetración de sensores móviles en el flujo vehicular, la frecuencia con que cada uno de ellos envía un dato, y la anonimidad del dato enviado. Cada combinación de estos valores definió un escenario en particular. Para cada escenario, la estimación de estados de tráfico se realizó a través de dos métodos simples y uno más avanzado al incorporar teoría de tráfico vehicular. En cuanto a los resultados obtenidos, destacan los siguientes: i) la formulación propuesta para cuantificar la cantidad de datos a recibir entrega errores relativos menores al 6%, ii) para los métodos evaluados, escenarios en los cuales se preserva la anonimidad de los datos no presentan desventajas en la estimación de estados de tráfico comparados con aquellos que no preservan la privacidad, iii) se estimó una expresión del error en la estimación en función de las características de cada escenario, y iv) se determinaron los escenarios en los cuales un aumento en la penetración a fin de aumentar el número total de datos, y mejorar así la estimación de estados de tráfico, es más conveniente que un aumento en la frecuencia de muestreo (y vice-versa). Estos resultados permiten entender de mejor manera la relación que existe entre los datos recolectados de sensores móviles y la estimación de estados de tráfico, entregando en definitiva políticas de uso de estos sensores relacionadas a la privacidad de usuarios y calidad de la estimación.La creciente incorporación de sistemas de navegación geo-referenciados a teléfonos celulares entrega nuevas opciones para monitorear el tráfico. Estos dispositivos pueden registrar y enviar gran cantidad de datos de tráfico, los cuales pueden ser utilizados para la estimación de estados de tráfico en las distintas vías. Sin embargo, es necesario entender la relación entre la cantidad y calidad de los datos recolectados y la estimación de estados de tráfico. En esta tesis se analiza esta relación a través del análisis sistemático de dos bases de datos de trayectorias vehiculares de secciones de autopista. 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En cuanto a los resultados obtenidos, destacan los siguientes: i) la formulación propuesta para cuantificar la cantidad de datos a recibir entrega errores relativos menores al 6%, ii) para los métodos evaluados, escenarios en los cuales se preserva la anonimidad de los datos no presentan desventajas en la estimación de estados de tráfico comparados con aquellos que no preservan la privacidad, iii) se estimó una expresión del error en la estimación en función de las características de cada escenario, y iv) se determinaron los escenarios en los cuales un aumento en la penetración a fin de aumentar el número total de datos, y mejorar así la estimación de estados de tráfico, es más conveniente que un aumento en la frecuencia de muestreo (y vice-versa). Estos resultados permiten entender de mejor manera la relación que existe entre los datos recolectados de sensores móviles y la estimación de estados de tráfico, entregando en definitiva políticas de uso de estos sensores relacionadas a la privacidad de usuarios y calidad de la estimación.La creciente incorporación de sistemas de navegación geo-referenciados a teléfonos celulares entrega nuevas opciones para monitorear el tráfico. Estos dispositivos pueden registrar y enviar gran cantidad de datos de tráfico, los cuales pueden ser utilizados para la estimación de estados de tráfico en las distintas vías. Sin embargo, es necesario entender la relación entre la cantidad y calidad de los datos recolectados y la estimación de estados de tráfico. En esta tesis se analiza esta relación a través del análisis sistemático de dos bases de datos de trayectorias vehiculares de secciones de autopista. 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Estos resultados permiten entender de mejor manera la relación que existe entre los datos recolectados de sensores móviles y la estimación de estados de tráfico, entregando en definitiva políticas de uso de estos sensores relacionadas a la privacidad de usuarios y calidad de la estimación.La creciente incorporación de sistemas de navegación geo-referenciados a teléfonos celulares entrega nuevas opciones para monitorear el tráfico. Estos dispositivos pueden registrar y enviar gran cantidad de datos de tráfico, los cuales pueden ser utilizados para la estimación de estados de tráfico en las distintas vías. Sin embargo, es necesario entender la relación entre la cantidad y calidad de los datos recolectados y la estimación de estados de tráfico. En esta tesis se analiza esta relación a través del análisis sistemático de dos bases de datos de trayectorias vehiculares de secciones de autopista. La primera contiene trayectorias reales, mientras que la segunda trayectorias obtenidas de microsimulación. Sobre ellas se crearon escenarios hipotéticos en cuanto a cantidad y composición de datos a enviar por los vehículos, dado que un mismo número total de datos puede obtenerse de distintas formas. Esto se realizó a través de la definición de valores de variables de importancia relacionadas con el envío de datos: la penetración de sensores móviles en el flujo vehicular, la frecuencia con que cada uno de ellos envía un dato, y la anonimidad del dato enviado. Cada combinación de estos valores definió un escenario en particular. Para cada escenario, la estimación de estados de tráfico se realizó a través de dos métodos simples y uno más avanzado al incorporar teoría de tráfico vehicular. En cuanto a los resultados obtenidos, destacan los siguientes: i) la formulación propuesta para cuantificar la cantidad de datos a recibir entrega errores relativos menores al 6%, ii) para los métodos evaluados, escenarios en los cuales se preserva la anonimidad de los datos no presentan desventajas en la estimación de estados de tráfico comparados con aquellos que no preservan la privacidad, iii) se estimó una expresión del error en la estimación en función de las características de cada escenario, y iv) se determinaron los escenarios en los cuales un aumento en la penetración a fin de aumentar el número total de datos, y mejorar así la estimación de estados de tráfico, es más conveniente que un aumento en la frecuencia de muestreo (y vice-versa). Estos resultados permiten entender de mejor manera la relación que existe entre los datos recolectados de sensores móviles y la estimación de estados de tráfico, entregando en definitiva políticas de uso de estos sensores relacionadas a la privacidad de usuarios y calidad de la estimación.