La confluencia de dos vías de alto tráfico en una rotonda provoca atascos de cientos de metros y más de 6 minutos de espera.  Por el sistema de preferencias de las rotondas, se puede dar que coches que entran por un ramal sin demasiado tráfico obstaculicen el paso al ramal de su derecha, que tiene mucho más tráfico. Cambiar el trazado de la carretera, por ejemplo, un puente con carril de incorporación supondría un gran coste económico. Necesitamos crear una rotonda inteligente con Deep Reinforcement Learning.

Para solucionarlo simulamos una rotonda que absorba un tráfico coherente con los datos históricos de vehículos por origen, destino, cuarto de hora y tipo y entrenamos un agente inteligente que a cada ciclo semafórico lee el estado del tráfico mediante sensores (el tiempo de espera de los ramales); calcula una recompensa sobre lo acertada que fue la acción anterior (el mayor tiempo de espera de los 4 ramales); decide la acción que optimice la recompensa en los estados venideros (cómo modificar los semáforos); y aprende (reajusta la Red Neuronal que predice la recompensa de una acción en un estado).

Beneficios

  • Descongestión del tráfico
  • Ahorro del coste de unas obras
  • Escalabilidad a otras rotondas

Indicadores

El mayor tiempo de espera en hora punta se reduce de 440 a 150 segundos, un 65%

Otras capturas