Cómo aprovechar los datos de los vehículos del transporte a demanda
Configurar el tráfico y los servicios de transporte público requiere datos precisos y en tiempo real. En este artículo vemos cómo los datos de los vehículos de la movilidad a demanda pueden complementar los métodos tradicionales de recogida de datos en la vía pública.
Los datos están por todas partes en las ciudades y son oro para los planificadores municipales. Las autoridades municipales recogen constantemente datos en tiempo real sobre la actividad en la vía pública, como el flujo de tráfico, mediante cámaras que cuentan los vehículos que pasan por un punto fijo, etc. En las ciudades más grandes, los autobuses públicos también suelen llevar GPS, lo que permite a las autoridades saber en todo momento dónde está el autobús, en qué dirección circula y a qué velocidad. En las ciudades más pequeñas, sin embargo, las autoridades a menudo no pueden asumir el coste de equipar todos los vehículos, por lo que pierden una valiosa fuente de datos en tiempo real.
En conjunto, los datos de cámaras y vehículos permiten entender mejor cómo funciona la infraestructura y con qué fluidez circula el tráfico (si es que circula) en determinadas calles. Los planificadores de transporte pueden usar estos datos para identificar puntos de congestión o cuellos de botella, configurar los servicios y priorizar la configuración de los semáforos o los cambios en la distribución de los carriles, etc. Combinada con los datos históricos, la información en tiempo real también ofrece una imagen del antes y el después de cómo afecta una nueva infraestructura a las condiciones del tráfico, comparando los tiempos de viaje y las velocidades de antes y de ahora.
El aprovechamiento de los datos está en el centro de todos los servicios de transporte a demanda (DRT) de Shotl. Como nuestra infraestructura básica para el DRT incluye un smartphone o una tablet donde se ejecuta la app del conductor, todos los vehículos DRT tienen GPS de forma automática. Pero el valor de los datos del DRT va más allá de conocer la ubicación, la velocidad, etc. de los vehículos. Como nuestro algoritmo calcula las rutas de forma dinámica en función de la demanda de los pasajeros, si un vehículo evita repetidamente una calle o zona concreta, puede indicar que hay un problema que conviene investigar. En cambio, si el algoritmo favorece sistemáticamente ciertas rutas, puede ser señal de que otros servicios fijos podrían circular de forma más eficiente por esas calles. Cuantos más vehículos DRT circulen por las calles, mejores datos se pueden recoger.
Además de ofrecer a los planificadores una visión más completa de lo que ocurre sobre el terreno, los datos del DRT también benefician a la ciudadanía. Cuando se incorporan a plataformas, flujos de datos y sistemas de acceso público, ofrecen información en tiempo real sobre la forma más rápida de hacer un trayecto, las zonas que conviene evitar, etc.
Por supuesto, recoger datos de los vehículos plantea ciertos retos. Por ejemplo, aunque la tecnología mejora constantemente, los datos pueden ser poco fiables si el GPS no es muy preciso. En Barcelona, donde tiene su sede Shotl, hemos detectado problemas de «saltos» del GPS del carril bus a los carriles contiguos en calles anchas con varios carriles. Una forma de resolverlo es usar un GPS de mejor calidad. La otra es depurar los datos antes de usarlos, y por eso nuestro departamento de IT ofrece este servicio de serie a todos nuestros clientes DRT.
Por supuesto, los datos de los vehículos son solo una pieza del rompecabezas. Para tener la imagen completa, hay que tener en cuenta también los datos de usuarios y de demanda. En nuestro próximo artículo sobre este tema veremos los usos de los datos de usuarios.
