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Un sistema para reducir el tiempo de llegada de los servicios de emergencia

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Investigadores de las universidades Politécnica de Valencia y Granada han desarrollado un sistema para ciudades inteligentes que reorganiza el tráfico para dar prioridad a la policía, bomberos y ambulancias. Un software y redes de sensores ayudan a controlar los semáforos, los paneles informativos y otros elementos del tráfico.

SINC | | 31 julio 2018 10:25

<p>El nuevo sistema ayuda a redirigir el tráfico por rutas alternativas para dar un trato prioritario a los servicios de emergencia. / Stanislav Kozlovskiy</p>

El nuevo sistema ayuda a redirigir el tráfico por rutas alternativas para dar un trato prioritario a los servicios de emergencia. / Stanislav Kozlovskiy

Un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) y la Universidad de Granada ha ideado un sistema que ayudaría a reducir el tiempo que tardan los servicios de emergencia en llegar a la zona donde se ha producido un accidente, o cualquier otra incidencia que requiera de su actuación.

El sistema está planteado para actuar en las ciudades. Ante un incidente que necesite de la rápida actuación de policía, bomberos o ambulancias, ayuda a redirigir el tráfico por rutas alternativas para dar un trato prioritario a los servicios de emergencia. Este trabajo ha sido publicado en la revista Future Generation Computer Systems.

El sistema utiliza una red definida por software que articula multitud de sensores y controla elementos de tráfico como semáforos o paneles informativos

“El tiempo de reacción es uno de los factores clave en la gestión de emergencias. Reducirlo repercute directamente en que se produzcan menos daños, tanto materiales como humanos. Y este es el objetivo de nuestro trabajo, en el que proponemos un sistema para ciudades inteligentes que, de forma sencilla, prioriza la llegada de los servicios de emergencia”, explica Jaime Lloret, investigador del Instituto de para la Gestión Integrada de Zonas Costeras de la UPV y coautor del trabajo.

Para la reordenación del tráfico, el sistema utiliza una red definida por software (SDN) que articula las distintas redes de sensores (redes IoT) y controla elementos de tráfico como semáforos o paneles informativos.

“Para ello es necesario integrar el sistema en una ciudad Inteligente, ya que opera directamente con estos elementos –semáforos, cámaras de tráfico, etc. Cada uno es un nodo de la red; nuestro sistema permitiría actuar directamente sobre ellos, reordenando el tráfico de la forma más eficiente posible, para que los servicios de emergencia lleguen lo antes posible”, explica Jaime Lloret.

Algoritmos que trazan la ruta

Así, los investigadores han definido un protocolo de comunicación entre el servicio de emergencias, la red y los nodos de la ciudad. Este protocolo se complementa con una serie de algoritmos, responsables últimos de trazar la ruta más rápida para los servicios de emergencia, evitándoles que atraviesen zonas conflictivas

“La ruta se calcula haciendo uso de la posición de los distintos recursos de emergencia disponibles. Para ello, utilizando un algoritmo de cálculo de rutas como el algoritmo A*, se obtiene la ruta más rápida de los recursos hasta el área de emergencias. En el proceso hay que tener en cuenta que parte de la ruta de un recurso puede encontrarse en la ruta de otro. De esta forma es posible reducir cálculos y optimizar”, detalla Albert Rego, otro de los autores e investigador de la UPV.

“La principal ventaja de usar el sistema propuesto es la capacidad que otorga de utilizar los elementos de tráfico para priorizar la llegada de los servicios de emergencia. Y, en situaciones extremas, el sistema puede ser utilizado para desviar el tráfico evitando que éste atraviese zonas conflictivas”, concluye Sandra Sendra, investigadora de la Universidad de Granada.

Referencia bibliográfica:

Albert Rego, Laura Garcia, Sandra Sendra, Jaime Lloret. "Software Defined Network-based control system for an efficient traffic management for emergency situations in smart cities". Future Generation Computer Systems, 2018. https://doi.org/10.1016/j.future.2018.05.054

Zona geográfica: España
Fuente: UPV

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