Analisis y Evalucion Operacional de Intersecciones Urbanas

ANÁLISIS Y EVALUACIÓN OPERACIONAL DE INTERSECCIONES URBANAS MEDIANTE MICROSIMULACIÓNPor: LILIANA ANDREA SUÁREZ CASTAÑO Trabajo de Investigación para optar el titulo de Magíster en Ingeniería Infraestructura y Sistema de Transporte Director MSc. Víctor Gabriel Valencia Alaíx. UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA FACULTAD DE MINAS MEDELLIN 2007 ii DEDICATORIA A Dios, a mi familia, mi esposo y mi bebé. Liliana Andrea Suárez Castaño. iii iv Ing. Ana Durley Salazar. Ing. por su apoyo permanente en el proceso de aprendizaje del software. Iván Reinaldo Sarmiento O. Vidal Roca. director de éste proyecto de investigación. Camilo y a todas aquellas personas que de una u otra forma hicieron posible la realización de este proyecto. Ing. Por sus orientaciones y recomendaciones. Ing. Fredy Montoya. Al Dr. Ing. Al Dr. Ing. además de su apoyo fundamental en una etapa crucial de mi vida personal. Roselly Pájaro en representación de SIT y PTV VISION. Alex Jiménez. a mis compañeros y amigos: Ing. Ing. Dr Klaus Banse. John Oswald Murillo. v . Reinel Ruiz. Natalia Jaramillo. Kate Toro. Erika Pérez. Iván Baquero.AGRADECIMIENTOS Al MSc. Ing. Víctor Gabriel Valencia Alaíx. A mi esposo. Yesenia Molina. Luís James Mosquera. vi . ........................ ESTADO DEL ARTE .....................24 1..............2..3..3..............2............................. ..............................2.. ...........36 1............ .......................................2......................................... GENERALIDADES DEL MODELO.........25 1.. Modelos Mesoscópicos.......30 1......................................3............................ Modelos Microscópicos.............33 1........................................................3..............3.2.................................8 Comportamiento Lateral...............36 1..... GENERALIDADES..3......... .....4...2.........3........ Características de los conductores...................39 1... ..............1................20 1....3......... ANÁLISIS DE LOS MODELOS....................4 ELEMENTOS DE ENTRADA DEL MODELO......2.............................................3...................................3....................................1..........................4.........2.......2................6 Seguimiento de Vehículo........3....................................27 1....................37 1...3............4 Clases de Vehículos...........................1 FUNCIONES DE ACELERACIÓN Y DECELERACIÓN.. ...........................................................2...............2.5 Comportamiento de Conducción.... XVII ALCANCE .............................1..4.......... ...................7 Cambio de Carril.....3.............................................. ............................ ......................21 1.................2....................................43 1.............26 1.........................28 1........40 1..38 1...36 1........................................2......................................................................... Extracción de Datos........ MODELOS DE SIMULACIÓN DE TRÁNSITO ............. .....4.................24 1....3..............................4................ ....26 1.3.....................................................................................................................2........................ ............................................ CLASIFICACIÓN DE LOS MODELOS. XVIII RESUMEN ......................................................3.........................40 1..........................3.................3..................3..........3................................................................ MODELO ELEGIDO.......44 vii ...................................3.....................4.................. APLICACIÓN...34 1. XIX INTRODUCCIÓN .......................................2.........2................................4.........................38 1............. Modelos Macroscópicos...................................2 DISTRIBUCIONES.. Complejidad de los Modelos...................................25 1........................................ ............. MODELO DE MICROSIMULACIÓN VISSIM ...............2........ DEFINICIÓN..............2....................3................ HISTORIA ..........25 1........ Características Generales de la Simulación.22 1..................41 1................1.....4...........2.................4..........................40 1.......35 1....................4.............................................................1.5..CONTENIDO OBJETIVOS...............................................................2......... Calibración y Parámetros....... ..3 Tipos de Vehículos.............................. ..... .................................................................3 ESTUDIOS DE CAMPO.........................................................................3.......... W IEDEMANN.4.......................1...........................................5....114 2........... ...............4............4...............4............5.....1...............3.....4......2................3...50 2............58 2.........86 2................3........68 2.................... DATOS DE BRECHAS.4......4....3......................................4 Camión................................ ..............126 2...........4.......3......................3...............................7 Estudio de tiempos de demora............3...4......1 REVISIÓN DEL MODELO ...............85 2....................................................................................... .................................2 DISEÑO DEL ESTUDIO EXPERIMENTAL......................................4.........55 2..........................................................117 2...125 2..........................3....................................3................... ..1 CARACTERÍSTICAS DEL SITIO A EVALUAR.3.......................................... .......4.............3........64 2.................................... DATOS DE VOLÚMENES.........................3..61 2.................................................2...........................130 viii .1 Intersección Semáforizada.....................................................3....4....2........................................................3 Estudio de Velocidades Deseadas................ ................................ .....4 Estudio de Aceleraciones Deseadas..........................................5 Estudio de Deceleraciones Deseadas.4 ANÁLISIS DE DATOS DE CAMPO..1...........46 1.....127 2..........................3 Bus ...........................3.......9 Control por Semaforización............4.................10 Tipos de Arcos..4...................1..69 2.....................4............................3........122 2..........4...................................59 2...........................................57 2..1 Motos.........................................3........2 PARAMETROS A CALIBRAR .................................4... ...........................4 Camión........................................... DATOS DE DECELERACIONES DESEADAS ...........................................1 MODELO DE SEGUIMIENTO DE VEHÍCULO...................3............4.120 2............................. ................................ Bus ...105 2...............6 Estudio de comportamiento del conductor ..2 Livianos...68 2.......1........................ DATOS DE VELOCIDADES DESEADAS ...4..........3 ESTUDIO EXPERIMENTAL Y TOMA DE DATOS EN EL CAMPO..4....3................108 2.............................3.....3.....5.................2 Livianos.4...........................1 ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD ...4.................. ..................... .4......... DATOS DE ACELERACIONES DESEADAS .................................56 2......................125 2...................................................75 2......3..... ............. Camión...............................128 2............ Livianos .................8 Estudio de colas.........................................................................60 2..........5 DESARROLLO DEL MODELO.......2.........3.....1 Motos ..................50 2.............2 EVALUACIÓN DE ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD: ..3.................................1 Estudio de Volúmenes.........3............2 UMBRALES DEL MODELO........3......1.....................3...........3............................95 2....47 1..............45 1........................... ..............2.4........ ................................4....4....2........................57 2..............................115 2..........................67 2.2 Estudio de Brechas....2 Intersección de Prioridad.......................48 2 METODOLOGÍA...............3....................3.......62 2.............................1.........................59 2.............. ............................................................65 2..................................................................50 2..........................................46 1.67 2...................................................3 Bus .................................................................................................................4............................... Motos ..................... ..................................................5..130 2........4....................5............................................4.....................................................................1 APLICACIÓN DEL MODELO DE SIMULACIÓN.............7.1 BRECHAS............4......................................4..........................138 3..........2................................................................................ ............159 RECOMENDACIONES......................................... Livianos ...5 COMPORTAMIENTO DEL CONDUCTOR........1 Distancia Estática de los Vehículos...........................2........................................................ Bus............................. DATOS DE LONGITUDES DE COLA........140 3......................................................................4...................2 Distancia Dinámica de los Vehículos.........132 2......168 ix ....136 3 CALIBRACIÓN DEL MODELO................. ........................................3.....2........................ Camión...............138 3...............................................4.139 3.... ..........................139 3................ Motos..................... .......134 2....................... ........................................ CONCLUSIONES......................... ..............1........ ..........................................144 3........................................147 3............134 2.......................................... .................................... ..........................................................165 ANEXOS .......................135 2.. DATOS DE COMPORTAMIENTO DEL CONDUCTOR ................6..........2...................133 2...................................4..3 ACELERACIONES DESEADAS..4 DECELERACIONES......................2 VELOCIDADES DESEADAS.......................2........................5.....153 4......................2 AJUSTE DE PARÁMETROS..................................2.........2......................162 BIBLIOGRAFÍA ............5.......................................................................................................4...131 2..................3 RESULTADO DE LA MODELACIÓN........6...........................6.148 3......4. .......... Estadística Descriptiva – Bus .. (Giro Izquierdo S-E) .................... 105 Tabla 33................... 82 Tabla 20...................................................................... Intersección Semáforizada ........ ........................... Estudio de Velocidades – Bus.......... 93 Tabla 26.....................LISTA DE TABLAS Tabla 1.................................... 110 Tabla 36............................... 71 Tabla 13 Volumen hora simulada acceso 3 Semáforizada.............................................. Estudio de Velocidades – Motos ............. Brechas Aceptadas Moto........ 95 Tabla 27........................... 76 Tabla 17 Volumen hora simulada acceso 3 de Prioridad... Calibración y Parámetros.................. Evaluación Final de Modelos...... Brechas Aceptadas Moto.. 29 Tabla 2................ (Directa).... 53 Tabla 8................................................ .... ............................... Brechas Rechazadas Livianos (Giro Izquierdo N-E)............................................... Brechas Aceptadas Motos...... (Directo)...... 115 Tabla 38..... Brechas Rechazadas Motos....................................... (Giro Izquierdo E-S) ........ 64 Tabla 10......................................... Escenarios Creados para el Análisis de Sensibilidad.......................... 98 Tabla 29..... Maniobra Directa....... 102 Tabla 31................................... ................ 121 x ................................................................................................................ 117 Tabla 40................................................. (Directo).. 100 Tabla 30.................... 109 Tabla 35 . Estadística Descriptiva – Motos .................................................................................. Resultados Evaluados por Vissim de los Diferentes Escenarios . (Giro Izquierdo E-S)..................................... (Giro Izquierdo N................. Brechas Aceptadas Livianos.................................. Análisis de la variación del volumen de transito en la hora simulada............... Brechas Rechazadas Camiones................ Brechas Rechazadas Bus...................... 74 Tabla 15 Volumen hora simulada acceso 1 de Prioridad. 69 Tabla 12 Volumen hora simulada acceso 2 Semaforizada.............. 79 Tabla 19...................................................... 120 Tabla 42... 62 Tabla 9.............. 112 Tabla 37...................................................................... 33 Tabla 4........ Tamaño de muestra para Aceleraciones.................. Velocidades deseadas....... 75 Tabla 16 Volumen hora simulada acceso 2 de Prioridad........ 103 Tabla 32.......... 65 Tabla 11 Volumen hora simulada acceso 1 Semáforizada............. Brechas Rechazadas Livianos....... 84 Tabla 21.............................................. 106 Tabla 34.......................E) ...................................... Brechas Aceptadas Bus...... 35 Tabla 6............................. (Giro Izquierdo E-S)........... 119 Tabla 41................ 72 Tabla 14 Volumen hora simulada acceso 4 Semáforizada............................... 92 Tabla 25......... Intersección de Prioridad........................ Extracción de Datos................................................................... Brechas Aceptadas Livianos.... 87 Tabla 22............... 117 Tabla 39........................... Tamaño de muestra....................................................................................................................... Brechas Rechazadas Camiones.................. 32 Tabla 3.................. (Directo) .... Estudio de Velocidades – Liviano.................................................. Tamaño de la muestra para el estudio de deceleraciones..... 34 Tabla 5........... (Giro Izquierda E-S) ......... ....................................................... Brechas Aceptadas Livianos (Giro Izquierdo N-E)............................. 88 Tabla 23.. 96 Tabla 28........ Características Generales de la Simulación......................................... Brechas Rechazadas Livianos (Giro Izquierdo E-S) .... Brechas Rechazadas Motos.......................................................................................................... Brechas Aceptadas Camiones.. Estadística Descriptiva – Livianos ............. (Directo) ...................... 77 Tabla 18 Volumen hora simulada acceso 4 de Prioridad.............................................. Características de los Conductores.......................... Análisis de la variación del volumen de transito en la hora simulada....................... 50 Tabla 7..................... 90 Tabla 24........ (Giro Izquierdo N-E)............ ....................... 122 Tabla 44................ Análisis Estadístico – Motos................. 144 Tabla 57.......... Datos de campo.................................... 132 Tabla 52.. Longitud de Cola........... Bus .. 129 Tabla 49............... Resumen de Brechas analizadas.... 126 Tabla 46.. 127 Tabla 47........... 144 Tabla 58............... Datos estadísticos............................................................ Análisis Estadístico Deceleraciones – Livianos ..................... 128 Tabla 48...................................... Análisis Estadísticos para Aceleraciones Deseadas – Camiones...... 131 Tabla 51.................... ..................... 136 Tabla 55........................................... Análisis Estadístico Deceleraciones – Motos ................................. 152 xi ......... 139 Tabla 56................................................ Análisis Estadístico – Livianos ......... 147 Tabla 60. Análisis Estadístico Aceleraciones Deseadas................................................. Resumen de Aceleración Deseada................... Resumen de Errores......................................... ............ Alimentación del Modelo................. 133 Tabla 53................................................. Análisis Estadístico Deceleraciones – Camión.. Resumen de deceleración Deseada.......... .............. ........ Comparación de rango de velocidades Modelo vs...Tabla 43......... Estudio de Velocidades – Camión....................... Análisis Estadístico Deceleraciones – Bus............................ 130 Tabla 50...... 145 Tabla 59. Estadística Descriptiva – Camión......... Datos de Campo. Alimentación del Modelo......... Análisis estadístico Distancias estáticas................................... 124 Tabla 45............................................................................ BXADD y BXMUL ........................................... Comparación de Parámetro de Aceleración del Modelo vs............................ 134 Tabla 54......... ...... 68 Gráfica..... 27 Variación del Volumen hora Simulada... Acceso3 intersección Prioridad........................ Acceso 3 intersección semáforizada............................ 84 Gráfica......................... Acceso 4 intersección Prioridad........ 79 Gráfica.................................. 81 Gráfica.............................. 78 Gráfica......... 1 Errores en los modelos.......................................... ............................. 47 Gráfica................................... 20 Volúmenes vehiculares en periodos de 15 minutos.. Acceso 2........ Acceso 1 intersección Prioridad......... Acceso 2 de la intersección semáforizada.. 33 Variación del Volumen hora Simulada............................................... Acceso 1 intersección semáforizada.......... 22 Volúmenes vehiculares en periodos de 15 minutos.......................................... Acceso 3..... Acceso 2 de la intersección semáforizada.. 10 Retícula que se construyó cada metro en el tramo del sitio en estudio .. Acceso 1.......................................................... 49 Gráfica.................... ....... 29 Variación del Volumen hora Simulada................................................ 16 Volúmenes vehiculares por periodo de quince minutos......................... .. 71 Gráfica.................. 61 Gráfica.. Motos (Directo)........................ 87 xii ............................. 73 Gráfica................................. 72 Gráfica... 60 Gráfica................... 80 Gráfica...... ........ 13 Volúmenes por Tipo de Vehículo................. 31 Variación del Volumen hora Simulada...................... 11 Ubicación de la Cámara de video para distancias de seguimiento vehicular.......................... 9 Ubicación de vehículos para el estudio de aceleraciones deseadas.. 81 Gráfica............................ 8 Tramo de análisis de velocidades deseadas sentido occidente-oriente..................... 82 Gráfica.......... 23 Volúmenes vehiculares en la hora... 74 Gráfica.. 18 Volúmenes vehiculares en periodos de 15 minutos............ Acceso 3..... 24 Volúmenes vehiculares en periodos de 15 minutos.. 28 Gráfica.. Acceso 3 intersección Prioridad................... 76 Gráfica......................... 54 Gráfica............................ 30 Variación del Volumen hora Simulada............................ 75 Gráfica. Análisis de Sensibilidad .................................. 4 Representación del modelo de Wiedemann..................................................................... 21 Volúmenes vehiculares en periodos de 15 minutos.............. 7 Ubicación de cámara de video para estudio de brechas...... 17 Volúmenes vehiculares en la hora de simulación por tipo de vehículo......................................LISTA DE GRÁFICAS Gráfica....................... 70 Gráfica......... Acceso 4 semáforizada. 84 Gráfica........................ 28 Variación del Volumen hora Simulada................................................................... Acceso 4 intersección semáforizada................................................................................... Acceso 4 intersección Prioridad. 34 Histograma de Brechas Aceptadas......... 70 Gráfica... 32 Variación del Volumen hora Simulada...................... Acceso 3.......... 58 Gráfica.. 63 Gráfica.... Acceso 2 intersección Prioridad............... 73 Gráfica..... 65 Gráfica..... 14 Volúmenes vehiculares por periodos de quince minutos...... 2 Comunicación............................... 15 Volúmenes por tipo de vehículo............................ 26 Volúmenes vehiculares en periodos de 15 minutos........................................................................ (Wiedemann 1974).............. 49 Gráfica.... Acceso 2............................................. 66 Gráfica........ Acceso 1.......................................................................... Acceso 1 intersección semáforizada......... Simulador de Tránsito y el Indicador de Semaforización...................... 6 Tramo Evaluado.............. Acceso 3 semáforizada.. 77 Gráfica..... 3 Modelo de la Lógica del Seguimiento de Vehículo................... 19 Volúmenes vehiculares en la hora de simulación por tipo de vehículo............................... 25 Volúmenes vehiculares en la hora.......... 83 Gráfica......................................... 78 Gráfica........................ 12 Ubicación de aforador para el estudio de longitudes de cola.................. 5.......... 82 Gráfica............................... ................ 39 Histograma Brechas Aceptadas Motos.......................... 104 Gráfica........ 51 Histograma de Brechas Aceptadas Livianos...................... 80 Estudio de Aceleraciones Deseadas – Motos................ (Giro Izquierdo N-E) . 45 Probabilidad de Brechas Aceptadas Motos ................ 42 Probabilidad Brechas Rechazadas Motos.. 47 Probabilidad de Brechas Aceptadas Livianos...... 109 Gráfica...... 71 Probabilidad de Brechas Rechazadas Camiones... 65 Brechas Aceptadas Camiones.. 44 Histograma de Brechas Aceptadas Motos....... 63 Probabilidad de Brechas Rechazadas................ 102 Gráfica............. 125 Gráfica.......... (Giro a Izquierda N-E) .... 50... 92 Gráfica..... (Giro Izquierda N-E) .......... 97 Gráfica................... 77 Curva de Frecuencias Acumuladas – Bus ............ 35 Probabilidad de Brechas Aceptadas Moto. 105 Gráfica..... 52 Probabilidad de Brechas Aceptadas....... (Directo) . 73 Curva de Frecuencias Acumuladas – Motos.............. (Giro Izquierdo N-E) ................... 91 Gráfica.............................. 49 Probabilidad de Brechas Rechazadas Livianos... 59 Brecha Crítica .. (Directo) ...............Moto. (Giro Izquierdo E-S) .. (Giro a izquierda E-S)................ 43 Brechas Criticas Moto........ 37 Probabilidad de Brechas Rechazadas ............... 76 Histograma de Frecuencias de Velocidades – Bus..........Liviano............. 118 Gráfica............ 128 xiii .............. (Giro Izquierdo E-S)....... Camiones .................................. 112 Gráfica................ (Giro Izquierdo N-E) ................. 104 Gráfica......... 123 Gráfica................................. (Giro Izquierdo E-S)......... 99 Gráfica...... 89 Gráfica... (Giro Izquierdo E-S)............... 60 Histograma de Brechas Aceptadas Bus........ 57 Probabilidad Brechas Aceptadas Livianos. 54 Probabilidad de Brechas Livianos...Gráfica............ (Directo) ......... 36 Histograma de Brechas Rechazadas .... ........... (Directo)........... 98 Gráfica.............. 72 Histograma de Frecuencia de Velocidades – Motos .... (Directo)...............E).............................................. 107 Gráfica..... 56 Histograma Bechas Aceptadas Livianos..................... 41 Histograma de Brechas Rechazadas Motos.......... 116 Gráfica............... 96 Gráfica..... 127 Gráfica......................... ................... 94 Gráfica................ (Giro Izquierda S-E)........... 58 Histograma de Brechas Rechazadas Livianos (Giro a Izquierda E-S) ..... (Giro Izquierdo E-S).................... 92 Gráfica........... 66 Probabilidad de Brechas Aceptadas Camiones.............. 101 Gráfica.... Bus .... 78 Histograma de Frecuencias de Velocidades – Camión.......... 118 Gráfica......... 89 Gráfica................. 123 Gráfica....... 74 Histograma de Frecuencias de Velocidades – Livianos ........................................... (Directo)......... (Directo) . E-S) .. (Directo) ............... (Giro Izquierdo N-E) ................... 103 Gráfica.... 67 Histograma de Brechas Rechazadas ... 126 Gráfica.......................... 48 Histograma de Brechas Rechazadas Livianos... (Directo)................. 64 Brechas Críticas para Buses..... 106 Gráfica... (Giro Izquierdo E-S)................................ 79 Curva de Frecuencias Acumuladas – Camión .................... (Giro Izquierdo N-E) ..... (Giro Izquierdo.......................................... 101 Gráfica... 110 Gráfica............ 46 Histograma de Brechas Aceptadas Livianos.. (Directo) . Brecha Crítica Livianos (Directo) ............. 95 Gráfica....... 70 Histograma de brechas Rechazadas Camiones.................. 93 Gráfica.......... 81 Estudio de Aceleraciones Deseadas – Livianos.... (Giro Izquierda E-S) ............................................................. 116 Gráfica........ 75 Curva de Frecuencias Acumuladas – Livianos ........ 68 Probabilidad de Brechas Rechazadas........................... 90 Gráfica........ 111 Gráfica....... (Directo)............... 94 Gráfica............ 108 Gráfica........... 121 Gráfica. 112 Gráfica................. 91 Gráfica................. 53 Histograma de Brechas Livianos... (Giro Izquierdo N......... 55 Brecha Crítica Livianos........................ (Giro Izquierdo E-S) . 97 Gráfica................................Moto.............. 40 Probabilidad Brechas Aceptadas Moto.................... (Directo) .......... 99 Gráfica.......... 120 Gráfica..... 110 Gráfica.. 109 Gráfica.................. 88 Gráfica...............(Giro Izquierda E-S).......... 100 Gráfica... (Directo) ....... (Giro Izquierdo N-E) ... 62 Histograma de Brechas Rechazadas....... 38 Brechas Críticas Motos....... 61 Probabilidad de Brechas Aceptadas Buses.... 107 Gráfica..... 69 Brecha Crítica Camiones............... (Giro Izquierda N-S)...................... 82 Análisis de Aceleraciones Deseadas........................... 83 Estudio de Aceleraciones Deseadas. ................................................ 108 Máxima Separación de Tiempo para un Vehiculo en Seguimiento Influenciado por la Diferencia de Velocidades relativas............................................................ 177 Gráfica..................6............................ 192 Gráfica. 195 xiv ........... 89 Análisis para Z=0.... 113 Análisis del Proceso de Aproximación (Puntos de Acción) ................... 103 Densidad de Puntos de Acción como Función de la Aceleración Relativa .................................................................. 114 Análisis del Comportamiento de Seguimiento (2 Trayectorias con Diferente Distancia-Velocidad) ..................................................................................... 180 Gráfica.................. 179 Gráfica...........8.......... Cuando el Primer Vehículo Acelera..... 85 Estudio de Deceleraciones – Livianos ................................. 84 Estudio de Deceleraciones – Motos.............. 150 Gráfica..................................................................... 87 Estudio de Deceleraciones – Camión ......... 92 Análisis para Z=0....... 112 Análisis del Proceso de Aproximación ........................................... 93 Análisis para Z=0..................... 189 Gráfica........ 184 Gráfica.................................. 132 Gráfica........................... 91 Análisis para Z=0................ 183 Gráfica..5.................. Densidad..... 186 Gráfica...........................................................................................7............... Velocidad Media....................... 194 Gráfica.... 149 Gráfica................. 149 Gráfica........ 151 Gráfica... 115 Distribución de la Velocidad Deseada...... .................................................... 182 Gráfica....... 101 Velocidad Relativa / Trayectoria de Aceleración Relativa ..............4........ 102 Densidad de Puntos de Acción como Función de la Velocidad Relativa ..... 88 Análisis para Z=0..................................................Gráfica................................ 185 Gráfica...................................... 95 Análisis para Z=0.................. 152 Gráfica.. 110 Mínimo Tiempo de Ciclo para Vehículos en Seguimiento .. 190 Gráfica......................... 98 Máxima Aceleración en Función de la Velocidad............................. 151 Gráfica........ 105 Trayectorias entre Umbrales de Velocidad ............................. 106 Distancia Relativa Calculada con la Trayectoria de la Velocidad ................ 149 Gráfica.. 191 Gráfica..................................................................................2.... 86 Estudio de Deceleraciones – Bus ............... 133 Gráfica................................... 90 Análisis para Z=0.................. 131 Gráfica............................ 109 Cambio en la distancia de Separación Requerido para detectar Pequeñas Velocidades Relativas ................................................... 100 Fase de la Trayectoria Típica Planeada.. 94 Análisis para Z=0........ 96 Análisis para Z=0.................................. 181 Gráfica................................... 117 Relación entre Distancia y Diferencias de Velocidad ......... 130 Gráfica.......................... 116 Análisis Estadístico de Distancias Dependiendo de la Velocidad................1............. 111 Cambio en la Velocidad Angular de un Vehículo en Seguimiento............................ 151 Gráfica..... 187 Gráfica.... 107 Mínima Velocidad Relativa Detectable por un Conductor en Seguimiento ....... 193 Gráfica..................... 97 Análisis para Z=1................................ 194 Gráfica........ 150 Gráfica.................................................. 99 Mínima Aceleración en Función de la Velocidad................. 188 Gráfica...................................................3................................................................................. 188 Gráfica.................................... 150 Gráfica...................................... 104 Umbrales de Velocidad Característicos ..........9........................................... 185 Gráfica.......................................................................... 118 Relación entre Parámetros Macroscópicos: Volumen... . Error de la estimación humana....................... Distancia entre dos vehículos......................................................... 177 Ecuación 19........... Cálculo de la máxima aceleración en el modelo...................................... 178 Ecuación 20........ Percepción del umbral SDX..................... 175 Ecuación 15............................................................................................ ......................................................................... 179 Ecuación 22.............................. . Velocidad ....................................... 176 Ecuación 17................................................ ... Percepción del umbral AX........... 62 Ecuación 6....... Frenado de Emergencia.............................. Percepción del umbral SDV................................................................................................. Percepción del umbral ABX y BX... Distancia Dinámica.. Aceleración en función del Espacio y el Tiempo.............. ...................................................... Cálculo de la máxima aceleración en el modelo (pesados) .. 43 Ecuación 2. ............................ 177 Ecuación 18........ (livianos) .. 64 Ecuación 8................... ...... Percepción del umbral CLDV ............................. Espacio en función de la Aceleración........LISTA DE ECUACIONES Ecuación 1............................................ Ecuación cinemática para la deceleración. Calculo de la deceleración............................. Percepción del umbral OPDV.... Parte aditiva y multiplicativa de la distancia de seguridad............... 43 Ecuación 3.............................................. . Máxima posible deceleración............................................ 174 Ecuación 13........... 135 Ecuación 9....... 173 Ecuación 12................................. 175 Ecuación 16................ Probabilidad de que el conductor pase la luz amarilla............................................................................... 173 Ecuación 11........ ........................................................... 63 Ecuación 7... Tasa de cambio del ángulo horizontal ... Umbral de la distancia dinámica...... 175 Ecuación 14... 186 xv ....... 135 Ecuación 10.................................. 178 Ecuación 21. 61 Ecuación 5.............. 45 Ecuación 4.............................................................................................. ...................... .................... 196 ANEXO 4 Formato de estudio de brechas.................................................................................................................. 198 ANEXO 6 Formato estudio de aceleraciones......................................... 200 ANEXO 8 Formato de comportamiento del conductor................................. 216 ANEXO 14 Análisis del Comportamiento del conductor para los Diferentes Z.......................... Mesoscópicos y Microscópicos ........ Maniobra Sentido Sur ............. 171 ANEXO 3 Formato estudio de volúmenes................ Parámetros del seguimiento vehicular.........Norte....... 212 ANEXO 13 Distancia AX....................................................................................................... ... 217 ANEXO 15....................................................................................... 237 ANEXO 16..... Intersecciones semaforizadas y de prioridad 204 ANEXO 12 Datos de Brechas.................................................LISTA DE ANEXOS ANEXO 1 Modelos Macroscopicos....... 201 ANEXO 9 Formato de campo demora de buses ................... 203 ANEXO 11 Volúmenes accesos (1 – 4).... 202 ANEXO 10 Formato de estudio de Colas Vehiculares... ................................................................... ............. 238 xvi ........ 168 ANEXO 2 Traducción Artículo de Wiedemann 1974............... 199 ANEXO 7 Formato de estudio de Deceleraciones....................................... Resumen Ejecutivo................................ 197 ANEXO 5 Formato de estudio de velocidades deseadas.................................................................. Comportamiento del Conductor . ... Datos de Campo Colas.......... Brechas. velocidades deseadas. aceleraciones y deceleraciones deseadas del software (VISSIM) con la información obtenida. xvii . acorde con las condiciones y necesidades del tránsito de la ciudad de Medellín para la microsimulación. Desarrollar una metodología que permita calibrar los parámetros de Velocidades Deseadas. Objetivos Específicos • Profundizar en el conocimiento de los microsimuladores y en la forma de introducirle los datos y su calibración. estudiar. • Realizar la simulación en el sitio establecido. calibrar algunos parametros fundamentales y aplicar una herramienta computacional para microsimular el tránsito en los sitios determinados por el alcance de este estudio en la ciudad de Medellín.OBJETIVOS Objetivos generales Adquirir. usando como modelo de simulación el VISSIM. Comportamiento del Conductor. de tal manera que se realice como lo requiere la calibración del software (VISSIM) • Calibrar los parámetros de comportamiento del conductor en el modelo de seguimiento vehicular. • Recopilar información en el campo. brechas para cada tipo de vehículo. • Plantear un metodología para la recolección de datos con fines de calibrar un simulador microscópico. pero limitado al estudio de accesos a intersecciones urbanas interconectadas tipo semaforizadas y de prioridad controladas con señal de PARE. xviii . tramo que está conformado por una intersección de prioridad y una semáforizada. Este estudio se llevará a cabo en el tramo vial ubicado en la calle 50 (Colombia) entre las Carreras 81 B y 81 A. los estudios de campo se realizan en hora valle para obviar condiciones de congestión y durante un periodo de 1 hora. que a su vez deben restringirse a las más comunes o frecuentes en Medellín.ALCANCE Este trabajo se realizó teniendo en cuenta los objetivos. Todo esto se realizó enmarcado en las condiciones de los sitios definidos en el alcance para la ciudad de Medellín y con las limitaciones que se pueden presentar por la falta de recursos técnicos y económicos que puedan brindar una mayor confiabilidad de los resultados de este tipo de trabajos. Maria Isabel Lopez. además de plantear conclusiones y recomendaciones metodológicas para futuros temas de investigación. procesar. Esta investigación es una continuación del trabajo final de Evaluación y Aplicación de Modelos de Tránsito en Medellín. se enfoca directamente en el software de modelación microscópica VISSIM.RESUMEN Esta tesis se originó del proyecto general de investigación BASES PARA UN SISTEMA DE INFORMACIÓN PARA LA GESTIÓN DEL TRÁNSITO EN MEDELLÍN presentado a la DIME. xix . El aporte de esta investigación. para crear una metodología de calibración de los parámetros dentro de los límites que presenta la información recolectada . se plantearon metodologías para la recolección de la información de campo. el resultado de esto. Margarita Lopez. se definieron mediante un análisis de sensibilidad los parámetros de mayor relevancia del modelo. en el 2005. bajo la dirección del profesor Víctor Gabriel Valencia Alaíx y de la cual hace parte integral esta investigación. la cual realizó un estudio detallado de los diferentes softwares de microsimulación existentes en el mercado. analizar. donde se investigó el funcionamiento del modelo tanto técnica como de sus modelos soportes. identificando la problemática hallada en Medellín al no contar con Hardware y software que permita adquirir. fue elegir el VISSIM como el programa con mayor potencialidad para ser estudiado en ciudades de Colombia. donde analizaban las bondades y debilidades de los programas. realizado por los Ingenieros Miguel Melo. organizar. interpretar e informar los datos y resultados necesarios para determinar el diagnóstico de la operación del tránsito en esta. LOPEZ Margarita y LOPEZ Isabel. transporte privado. 1 MELO Miguel. 4. Cuerpo final del trabajo. 20 . donde se hace una reseña histórica y se recopila información de los principales modelos de tránsito que se encuentran en el mercado. estos son: el transporte público. No obstante. en él se estructura el desarrollo de la investigación recopilando todo el procedimiento desde la toma de información en el campo. es por esta razón que la simulación se ha vuelto un instrumento indispensable para el análisis y la optimización de sistemas técnicos complejos. definiendo así una metodología para la calibración. usando como modelo de microsimulación el VISSIM. donde se hace una evaluación crítica de los resultados obtenidos a lo largo del trabajo y se producen recomendaciones. este capitulo es basado en el trabajo final Evaluación y Aplicación del Modelo de Tránsito en Medellín de la especialización en Vías y Transporte1. pasajeros y guardas de tránsito). Metodología. estas herramientas computacionales tienen origen en países donde las condiciones del tránsito e incluso la cultura difieren del entorno actual de la ciudad de Medellín. ¿se pueden modificar los parámetros a las condiciones actuales? Este trabajo de investigación busca establecer metodologías para la respuesta de estos interrogantes. Conclusiones. La integración de estos factores hacen que sea complejo la modelación del sistema vial. reduciendo costos y tiempo. las situaciones actuales y futuras. Calibración del Modelo. los cuales están conformados por: 1. 3. Universidad Nacional de Colombia. Estado del arte. en este capítulo se determinará la proximidad del modelo con relación a la realidad y la relevancia de la calibración de los parámetros. Esta situación genera diversos interrogantes: ¿Cómo es más conveniente tomar la información de campo para la alimentación del software?. ¿qué metodología existe para la calibración de los parámetros?. En el sistema vial influyen diferentes factores en el comportamiento del flujo vehicular. Evaluación y Aplicación del Modelo de Tránsito en Medellín. peatones. revisión de la validación y calibración del modelo. en las vías los sistemas reguladores y el entorno urbano. La estructura de esta investigación se encuentra consignada en 4 capítulos de este documento. 2005. 2. por lo que se ha generado la necesidad de contar con herramientas que permitan la evaluación de las diferentes políticas y estrategias implementadas en escenarios actuales y futuros teniendo en cuenta la dinámica que se genera por los usos del suelo. el componente humano (conductores.INTRODUCCIÓN La planeación del transporte en las ciudades es clave para su desarrollo económico y social. Facultad de Minas. sin embargo hace ya algunas décadas se han venido desarrollando herramientas computacionales que permiten modelar en diferentes escenarios. el cual lo conforma la infraestructura geométrica de la malla vial. es por esto que desde hace mas de 50 años se han venido desarrollando una amplia gama de teorías y modelos de flujo de tránsito. garantizándoles estándares de competitividad a nivel económico y social. Modelación y Simulación del Tránsito Vehicular por Autómatas celulares. Es por esto que se han venido desarrollando herramientas computacionales que permitan la simulación de la operación del tránsito. por el cual se realizó el “primer simposio de teoría de flujo de tránsito en diciembre de 1953 en los laboratorios de investigación de la General Motors en Warren. buscando así mejorar la calidad de vida de los habitantes. Michigan”2 RAMIREZ ORTEGA. ya que su planeación debe ser una integración entre los usos del suelo y el sistema vial y de transporte. estos son: El componente humano. Por la dinámica que crean estos componentes ha sido complicado la integración de ellos en la modelación. lo que ha creado la necesidad de buscar herramientas que permitan la evaluación inmediata de las alternativas de solución que se tomen para buscar las más convenientes correspondientes a los conflictos presentados. intervienen diferentes factores que crean la dinámica de la red vial. para visualizar el presente y las proyecciones futuras del impacto que ocasionaría un proyecto integrado a los diferentes escenarios que se generan por la dinámica de la ciudad. El desarrollo económico de una ciudad tiene una estrecha relación con la planeación de la infraestructura de tránsito y transporte de ésta. como transporte público o privado. económico y político. 2 21 . Para la simulación de un sistema vial. pasajeros y conductores). Rosalía y MARTÍN ORTIZ. siendo este último de gran influencia en el comportamiento de la red y El componente de Infraestructura física. Facultad de ciencia de la computación. los sistemas reguladores y los vehículos en sus diferentes categorías. Puebla México. el cual se visualiza en tres categorías: usuarios del sistema vial (peatones.1. Manuel. ESTADO DEL ARTE El crecimiento acelerado de las ciudades sin una adecuada planeación ha generado conflictos de orden social. Abril del 2004. Mientras que la revolución de la simulación en los Estados Unidos inició su auge con la publicación del discurso “Simulación de Tráfico en Autopistas con el propósito de variables discretas” por el Dr. Gerlough. A medida que se profundiza en las investigaciones de simulación del flujo de tránsito. para esta situación los programas más conocidos eran VTI (sueco). en la Universidad de California en 1955.1. por lo que se fueron desarrollando herramientas computacionales que servían como soporte para la investigación. TRARR (Australiano). para lo que se dan alternativas de conexión a centros de control reales para la simulación. el tema de la planeación del transporte en las ciudades ha causado inquietud en los ingenieros planificadores. Op. creado en los 70´s.. 7.” Otro análisis que se debía realizar era para las carreteras de dos carriles. teniendo en cuenta el manejo de la información y estudios más detallados sobre las consecuencias de implementación de medidas de tránsito. Las bases para el desarrollo de estos modelos fueron básicamente los avances en la teoría del tránsito. El pionero en las simulaciones de las intersecciones por computador. en la tecnología de los computadores y herramientas de programación. La fórmula de Webster presenta un uso temprano de la simulación con resultados prácticos. planes y políticas”.). fue el Laboratorio de Investigación del Transporte de Carreteras en el Reino Unido en el año de 1951(TRRL). ambos desarrollados en los años 70 y el TWOPAS desarrollado por la FHWA en los Estados Unidos de América. p. Como ejemplo se tiene las intersecciones semaforizadas. etc. se complica la situación. 3 MELO. 22 . colectoras o de servicio). ya que se deben tener en cuenta los principales problemas del transporte que están ligados con la red combinando diferentes tipos de intersecciones (prioritarias y semaforizadas) y arcos (los cuales dependen de la jerarquía de la vía. mas tarde se conocieron modelos como INTEGRATION y el AIMSUN2. El modelo más conocido para suplir esta necesidad era el NETSIM. controles de adelantamiento. HISTORIA Hace más de 50 años. el cual era menos común por la interacción que se presentaba en los vehículos por estar circulando en direcciones opuestas. demostración y desarrollo de teorías de tránsito3. ya que los pelotones y los adelantamientos no dependen sólo del tránsito. en la actualidad los dispositivos de control reaccionan al tránsito. “La cantidad de herramientas era muy limitado frente a las que permitían el análisis individual de las intersecciones y las secciones de vía.1. también influye las características geométricas de la vía y los controles (distancias. cit. arterias. Sin embargo. Las nuevas técnicas y ambientes de programación. para los cuales se tienen como ejemplo los modelos americanos SAMS y SMART y el modelo TRANSIMS que combina la simulación de la demanda y de flujos de tránsito y su comportamiento en las vías. este tipo de enfoques se han denominado nanosimulaciones. Las áreas de aplicación han seguido siendo principalmente iguales. son una de las últimas tendencias de simulación del tránsito.La mayoría de los modelos de tránsito se basan en la interacción vehículo – vehículo y son microscópicos. en las que el sistema de percepción reacción de los conductores se debe describir. En los años 90 el análisis de la demanda del transporte con programas de simulación se ha convertido en un área de aplicación. pero los usos han crecido en tamaño y complejidad. como la programación orientadas a objetos y herramientas son cada vez más comunes. para los cuales los programas mas conocidos desarrollados en los años 60’s y comienzo de los 70´s. Sin embargo el análisis del flujo de tránsito es una de las pocas áreas en las que la simulación se hace también con modelos macroscópicos. el comportamiento del flujo vehicular tiene un elemento que es fundamental en la simulación. El uso integrado de varios programas y los sistemas de información geográfica (SIG). pues de él depende la reacción en determinadas situaciones de la corriente. No obstante. con el fin de separarla de las tradicionales microsimulaciones. orígenes y destinos y uso de las rutas). partición modal. De los últimos avances en simulación se encuentran los modelos relacionados con la simulación de la demanda de viaje. por lo tanto no se generaba esta situación en la modelación. todo en un solo ambiente de simulación. Y para los modelos mesoscópicos se han realizado por medio de CONTRAM. el conductor. 23 . fueron el TRANSYT. pero esta situación es un problema que ha sido difícil de simular. que es una herramienta de análisis de redes con intersecciones semaforizadas y no semaforizadas. en los tradicionales programas los conductores estaban modelados para evadir los choques. debido a la importancia de este factor se han venido desarrollando simulaciones centradas en el hombre. donde se busca reproducir los patrones de viaje (periodo del día. FREQ y el FREFLO. Universidad del Cauca. con el fin de buscar la programación óptima de la red de semáforos. p. Los modelos pueden tener diferentes clasificaciones las cuales son: clasificación por infraestructura que el modelo puede analizar como aquellos para intersecciones. El problema que se presenta con este tipo de modelos es el manejo de dos variables espacio y tiempo continuas. GOMEZ VELEZ. Aplicación del Programa TRANSYT 7F para Optimización de Semáforos en Colombia. p xxiii. clasificación por tipos de evaluación por intervalo o por evento y la clasificación más frecuente. Victor Gabriel y VILLAN ROJAS.2. donde la red de calles e intersecciones se representaron mediante un modelo de nodos y arcos. xxv 4 24 . Los diferentes modelos para el tránsito vehicular. Paralelamente al trabajo realizado con el TRANSYT 7F. La lógica varía de modelo a modelo y los diferentes escenarios para representar la operación del tránsito. por lo que al llevar a simular se debe de alguna manera discretizar. redes urbanas y autopistas. Tomaron datos de campo por alrededor de 2 semanas e hicieron los estudios de tránsito necesarios.1. Dorian. están basados en teorías con enfoques microscópicos y macroscópicos.1.2. VALENCIA A. Generalidades.. MODELOS DE SIMULACIÓN DE TRÁNSITO 1. arterias. 1987. 5 Ibíd. los cuales representan el comportamiento del flujo. Fernando. Todos estos modelos están basados en métodos y modelos matemáticos. alimentaron el Software con los datos y obtuvieron que la mejor duración del ciclo fue de 90 segundos con todos los nodos en ciclo sencillo. aplicaron el modelo NETSIM5 a la misma red de la ciudad de Medellín y simularon la situación inicial y la situación futura con el plan de semáforos recomendado por TRANSYT 7F y encontraron que se conseguían mejoras significativas en la circulación del tránsito dentro de la red analizada. clasificación basada en el volumen de la incertidumbre que representa. Por esta razón despiertan gran interés aquellos modelos basados en las teorías dinámicas de fluidos y seguimiento de vehículos. la basada en detalles de simulación Modelos de Tránsito Aplicados para algunas ciudades de Colombia: El modelo TRANSIT -7F fue aplicado para un sector de la ciudad de Medellín4. etc. 1. Modelos Macroscópicos.2. 1. Diego D. p 75. 7 MELO. los modelos pueden ser.. 1. p.2. Perfeccionamiento y Aplicación del Modelo PARE. Clasificación de los Modelos. “Los modelos macroscópicos se caracterizan por ser representaciones continuas del flujo de tránsito. Algunos modelos existentes combinan las características de modelos microscópicos. y densidad. La clasificación da presentar aquí. donde se obtuvieron datos tales como el intervalo aceptado. pero simula las conductas de cambio de carril y por lo tanto se podría decir que es un modelo mesoscópico. los movimientos de giro.2.” En el ANEXO 1 se hace una breve descripción de los modelos macroscópicos más comúnmente usados. Como metodología de simulación no consideran la conducta del seguimiento de vehículos en detalle. es el caso del KRONOS. intervalo máximo rechazado.2. Modelos Mesoscópicos. Universidad del Cauca. tiempos de entrada y salida son singularmente determinados por el mecanismo simulado. 6 25 . densidad y proporción de generación del flujo. La metodología de estos modelos consiste en simular pelotones de vehículos como si fueran uno solo. Op. 1990. microscópicos y mesoscópicos7.2. se realizó un trabajo en intersecciones de prioridad. macroscópicos. se refieren a medidas generales como la relación entre flujo. velocidad. Otro ejemplo.En las ciudades de Popayán y Cali. teniendo en cuenta esto. por lo que sirve para analizar la conducta colectiva del tránsito y las condiciones del flujo en forma dinámica. clasificado como modelo macroscópico.1. 7.2. macroscópicos y mesoscópicos. Estas características del modelo pierden mucho detalle pero ganan en habilidad para tratar los problemas grandes dentro de tiempos de ejecución cortos. frecuencias de aceptación y rechazo de los intervalos. El modelo continuo simple consiste en una ecuación de continuidad que representa la relación entre velocidad. La simulación la efectúa como un modelo de tránsito continuo. es el INTEGRATION que es un modelo microscópico para los movimientos del vehículo individual a través de la red pero no considera los PEREZ RUIZ. con el fin de ajustar y refinar el Modelo PARE6. estará basada en los detalles de simulación.2. cit. emplean los procedimientos Montecarlo para generar aleatoriedad y representar la conducta del conductor en condiciones de tránsito reales. Para efectos de la investigación y expectativas del proyecto “ Bases para un sistema de información para la Gestión del Tránsito en Medellín” del cual hace parte esta investigación. que serán detallados mas adelante. El ANEXO 1 Presenta algunos modelos Mesoscópicos 1. Análisis de los Modelos. Modelos Microscópicos. Por lo tanto como primera instancia.2. Este tipo de modelos incorpora el análisis de formación de colas de espera. ellos pueden simular las operaciones de tránsito con gran detalle pero normalmente pueden requerir de entradas extensas. se desarrolló el trabajo final de especialización en Vías y Transporte.3. Por consiguiente. y sus interacciones con otros vehículos en el flujo de tránsito. Lo cual es considerado en términos de varios umbrales de percepción que gobiernan la consideración de riesgo de aceptar una brecha en un carril vecino.2. 1. los modelos de simulación microscópicos son estocásticos por naturaleza. el análisis de propagación de onda y otras técnicas analíticas.3. Además.detalles explícitamente en la conducta del cambio de carril y seguimiento de vehículos como el atributo central de los modelos de simulación microscópica. se identificó como necesidad adquirir una herramienta que permita el análisis detallado del tránsito en la ciudad de Medellín.2. principales modelos 26 . La metodología de estos modelos está basada en la teoría del seguimiento de vehículos que se complementa con el adelanto de los vehículos bajo una distancia de seguridad deseada y cambio de carril que describe el comportamiento vehicular con respecto a la conducta del tránsito lateral. Los modelos microscópicos consideran las características de cada vehículo individual. de los vehículos y del funcionamiento de la red vial. “Evaluación y Aplicación de Modelos de Tránsito en Medellín” donde se analizaron diferentes programas de microsimulación. bajo ciertos parámetros. y tiempo de ejecución extenso para su aplicación. con el fin de elegir el software que mas beneficios produzca al representar el comportamiento real del conductor. En el ANEXO 1 se presenta un resumen de los microscópicos evaluados. en el cual su sistema vial está conformado por vías urbanas con múltiples funciones . . Errores de Especificación: Son las inexactitudes que se presentan cuando el modelo no representan fielmente el sistema real. • • • • Se puede considerar que la exactitud de un modelo depende de dos grupos de errores. en los cuales las condiciones del tránsito y del transporte son diferentes. Complejidad de los Modelos. Errores de agregación: Se presentan cuando en el proceso de simplificación de la representación del sistema real se emplean características equivalentes y de un manejo más accesible a los recursos disponibles para representar uno particular. Errores de calibración: Se presentan por la deficiente adaptación de la teoría del modelo a las características particulares del lugar donde es utilizado o del fenómeno físico que se quiere reproducir. 1. Errores de transferencia: Son producto de la aplicación de un modelo desarrollado para un caso específico en otro distinto. equipos de mediciones deficientes. Watsim. pues es necesaria tener más información para obtener resultados satisfactorios. lo que requiere que la información de campo sea lo más precisa para la alimentación del modelo.Debido a la cantidad de modelos que existen en el mercado para la simulación del tránsito. La complejidad depende del nivel de detalle de los modelos.2. falta de claridad en preguntas. etc. Cube e Integration. se debe identificar como primer parámetro las necesidades que el planificador tiene y en qué entorno debe aplicar el modelo. Aimsun. Para hacer más realista el modelo se recurre a la incorporación de más variables y la introducción de nuevas relaciones entre variables. p 10. 27 . Cit. Los modelos seleccionados para la comparación y análisis fueron Corsim. al igual que los aspectos culturales.3. la complejidad de un modelo 8 MELO. Es en este punto donde se pueden cometer varios errores de diferentes tipos los cuales se mencionan a continuación8: • Errores de Medición: Diferencia entre el valor real de la variable y el de la medición en campo. Además se debe seleccionar el modelo teniendo en cuenta la disponibilidad de la información y la aplicabilidad que este tenga en el entorno de la ciudad de Medellín. para esto existen las siguientes alternativas: redes urbanas.1. pueden ocurrir por: errores de digitación. tanto en el escenario de referencia o año base como en el de diseño. sin embargo. autopistas o redes integradas. Op. ya que la mayoría de modelos que se analizaron son Europeos o Norteamericanos. Vissim. los que provienen de los datos (errores de medición) y los que se deben a una pobre especificación del modelo (errores de especificación). • Disponibilidad del código fuente: la disponibilidad del código fuente hace que el modelo se pueda modificar y entender. • Interacción con otros modelos: enlace con módulos de otro software. En términos generales. situación común en países en desarrollo. Herramientas para Análisis y 28 . características de los conductores. se basó en la comparación en paralelo de 44 características que originaron los siguientes grupos: características generales de la simulación. un modelo más complejo no es necesariamente un modelo más exacto por la incidencia de la disponibilidad de datos de entrada confiables. interrelaciones y concatenaciones incluidas en el mismo. 1 Errores en los modelos Complejidad y errores en modelos Error Error Total Ee + Em* Error Para bases poco confiables Em* Error Total Ee + Em Error de medición Em Error de especificación Ee Complejidad FUENTE: Citado en: TF.2. calibración y parámetros. 1. pero aumenta los errores de medición (debidos a los datos). (Ver Gráfica 1) Gráfica. la complejidad de un modelo reduce los errores de especificación.3. sumado a la diferencia en las condiciones del transporte en estas regiones que difieren de la de los países industrializados que la mayoría de los modelos tratan de representar lo que induce a los errores de transferencia.se asocia al número de elementos. Características Generales de la Simulación.2. La metodología utilizada para la elección del modelo. 2005. extracción de datos. esto es necesario para complementar los análisis. Facultad de Minas. Evaluación y Aplicación de Modelos de tránsito en Medellín. • Editor gráfico de red extensible: permite la configuración de códigos externos. puede verse en la Tabla 1. Característica Disponibilidad del código fuente Interacción con otros modelos Herramientas para el procesamiento posterior. • Orientado a objetos: Las simulaciones con orientación a objetos son probablemente más fáciles de modificar y mejorar. Una comparación de características de diferentes software. • Modelación de semáforos controlados: evaluación de diferentes fases semafóricas dependiendo de los controladores. Universidad Nacional de Colombia. manejo y visualización). TRANSYT 7F SI SI NI SERVIDOR SI SI*** Watsim NO CINEMA Integration NO NO NO NO N/A SI NO SI SI* NI NO SI NI NO FUENTE: TF. LOPEZ Margarita y LOPEZ Isabel.VISSUM NO SI NO SI SI SI** Aimsun NO EMME/2 SCATS. 2005. Facultad de Minas. interpreta los comandos lógicos de control y crea los comandos de control para los semáforos en la red de VISSIM 29 . VNP. Tabla 1. Editores gráficos de la red Editor gráfico de la red (extensible) Se ejecuta en PC Estructura orientada a objetos Modelación de semáforos controlados Corsim SI ACS. Herramientas para posterior análisis de la información: • Editores gráficos de la red: hacen que el uso del modelo sea más fácil (construcción. CID NO SI SI SI NO SI Vissim NO CID. • Se ejecuta en un computador personal. Características Generales de la Simulación. Evaluación y Aplicación de Modelos de Tránsito en Medellín.procesamiento posterior: Algunos programas generan archivos de texto que pueden ser procesados posteriormente. NI (No hay información) N/A (No aplica) *El sofware tiene archivos de salida para análisis independientes ** Usa lenguaje VAP (programación de vehículos actuados) . parámetros en conjunto con la creación y configuración de la red. VAP. MELO Miguel. Características de los conductores. árboles. versus señales de pare o semáforos. Ceda el paso circulando: significa que la operación de ceder el paso puede realizarse sin que los vehículos paren por completo antes de reincorporarse al flujo. Interacción de vehículos y peatones: La seguridad de los peatones es muy importante para los ingenieros de tránsito.3. edificaciones etc. Reacción al amarillo: este parámetro generalmente depende de variables como tipo de conductor. Limites en la distancia de visibilidad: estas limitaciones permiten modelar las obstrucciones en las vías. En la realidad la reacción de los conductores depende de la experiencia. no sólo modelar la disminución de velocidad o parada como 30 • • • • • • • • . modelo del seguimiento de vehículos y velocidades de giro en todos los modelos revisados permiten la configuración de estos parámetros. cambios de carril.2. la simulación de la interacción entre vehículos y peatones permiten evaluar efectos en la seguridad de los peatones en varias alternativas. crestas. Tiempo de reacción del conductor: Refleja las habilidades del modelo para representar la demora experimentada entre la identificación de una colisión potencial y la aplicación de medidas para evadirla como frenado. la modelación adecuada de las señales de ceda el paso y su localización es crucial para analizar y comparar alternativas de señales de ceda el paso. tipo de vehículo. Porcentaje de variación de la aceleración o deceleración: En la simulación se incluyen varios tipos de vehículos con capacidades diferentes. Mezclamiento “amigable”: se refiere al fenómeno en el que algunos conductores reducen la velocidad o paran para dejar que otros vehículos se mezclen o incorporen al tránsito de una manera más segura. Modelación del comportamiento de los conductores y algunas características de los modelos: • Medición de brechas aceptadas.*** (Con hardware redundante) 1. etc. edad.3. aceleración o cambio de carril. como curvas. Movimientos en las intersecciones: Para la evaluación de medidas de seguridad es importante que la simulación de los movimientos de los vehículos en las intersecciones sea con la mayor fidelidad. como ocurre en la realidad. gasolineras etc. Modelación de las señales de giro: La falta de señales de giro afecta las lógicas del seguimiento de vehículos y el cambio de carril es importante para la evaluación de la frecuencia y la severidad de conflictos en las colas. el vehículo próximo puede continuar a su velocidad actual sin tener que frenar por el vehículo que se incorpora (esta maniobra se considera comportamiento cortés). Modelación del derecho de vía en intersecciones: Un resultado importante de modelar eventos conflictivos. Giros en U: Esta maniobra frecuentemente genera situaciones de conflicto y algunos lugares presentan grandes volúmenes de tránsito para los giros en U cuyo impacto sobre la seguridad puede ser dirigido con otras alternativas. • • • • • • La comparación de las características puede verse en la Tabla 2 31 . • Modelación del comportamiento para el mezclamiento en vías multicarriles: es típico para los vehículos que se incorporan al flujo del carril principal para cruzarse en la trayectoria de un vehículo cercano que viaja en la misma dirección que la del vehículo que entra y comienza a acelerar en el carril adyacente. es que algunos comportamientos en los giros generan eventos que frenan el tránsito que tiene el derecho de vía lo que los convierte en maniobras inseguras. generalmente se prefieren los modelos que pueden simular estas situaciones a los que no lo pueden hacer. De esta manera.reacciones de los conductores. supermercados. significa que el vehículo que está en seguimiento crea una brecha para que el otro vehículo se pueda mezclar en el flujo. Maniobras de estacionamiento: los estacionamientos en las vías generan situaciones de conflicto como cambios de carril que en la realidad tienen un gran impacto en la seguridad. Modelación y registro de maniobras erradas: Los modelos que pueden registrar el rechazo o falta del proceso de aceptación de brechas producen otras medidas auxiliares de la distribución y número de brechas rechazadas. Orígenes y destinos en intersecciones: Algunos vehículos generan situaciones de conflicto al no girar en las intersecciones porque su origen o destino se ubica en las esquinas de dichas intersecciones (tiendas.). Universidad Nacional de Colombia. Evaluación y Aplicación de Modelos de Tránsito en Medellín. Facultad de Minas. Característica Medidas de las brechas Medidas de los cambios de carril Medidas del modelo seguimiento de vehículos Medidas de la velocidad de giro Reacción al amarillo Tiempo de reacción del conductor Movimientos en las intersecciones Porcentaje de variación de la aceleración y deceleración Límites en la distancia de visibilidad Ceda el paso en movimiento Interacción de vehículos y peatones Mezclamiento amigable Mezclamiento en multicarriles Derecho de vía en intersecciones Registro de maniobras erradas Maniobras de parqueo Señales de giro Giros en U Orígenes y Destinos en intersecciones Corsim SI SI SI NO POR TIPO NO SI* Vissim SI SI SI SI POR CONDUCTOR Y POR SEMÁFORO NO SI Aimsun SI SI SI NO Watsim SI SI SI NO POR TIPO NO SI Integration SI SI SI NO SI NI SI SI NO NO SI SI SI SI SI SI** SI IMPLÍCI TA SI NO SI POSIBL E SI^ NO NO NO SI** SI SI SI SI*** SI POSIBLE SI NO SI SI SI** SI SI SÓLO EN RAMPAS NO SI POSIBLE NO NO SI NO NI SI IMPLÍCIT A NO NO SI POSIBLE NO NO NI NO NO NI NO NO NI NI NO NO NO NI NO FUENTE: TF. 32 . MELO Miguel. Características de los Conductores.Tabla 2. LOPEZ Margarita y LOPEZ Isabel. 2005. 4. pero las obstrucciones no. El modelo puede incluir carriles de entrada preferenciales pero depende de los vehículos que se aproximan. Característica Estado de los vehículos exportable a archivos Formato de archivo animación publico API Disponible Archivos de salida configurables Exportación de eventos aceptación de brechas Exportación de eventos rechazo de brechas Exportación de cambios de carril eventos de de de de Corsim SI SI SI NO POSIBLE POSIBLE POSIBLE SI** SI*** Vissim SI SI SI SI POSIBLE POSIBLE POSIBLE SI SI**** Aimsun SI NO SI NI POSIBLE POSIBLE POSIBLE SI NO Watsim NO NO NO NO NI NI NI SI NO Integration NO NO NO NO NO NO NO NI SI^^ Ubicación de los vehículos (x. etc. identificación. Universidad Nacional de Colombia. tener en cuenta que esta lógica no es adecuada El límite de la distancia de visibilidad se puede especificar. • Formato del archivo de animación público • API Disponible: Habilidad para extraer datos detallados de la simulación (APIs: Aplication Programming Interfases) Archivos de salida y fuente abierta. 1.NI : * ** *** ^ Sin información Usa la lógica del micronodo. ubicación. • Archivos de salida configurables: los archivos de salida permiten esconder o mostrar algunas estadísticas. • Exportación de eventos de aceptación de brechas • Exportación de eventos de rechazo de brechas • Exportación de eventos de cambios de carril • Las variables del estado de los vehículos incluyen ubicación en el plano (x. La duración principal de los parqueos debe ser inferior a 100 s y el número de eventos debe ser superior a 14. 2005. aceleración. La comparación de las características puede verse en la Tabla 3. Facultad de Minas. Extracción de Datos.2. MELO Miguel. • Estado de los vehículos exportable a archivos: Indica que el simulador puede exportar las variables relacionadas con el estado de los vehículos (velocidad.y). Extracción de Datos.y) Incluye estadísticas de conflictos FUENTE: TF. LOPEZ Margarita y LOPEZ Isabel. Tabla 3.) a un archivo procesable externamente. 33 . Evaluación y Aplicación de Modelos de Tránsito en Medellín.3. • Longitud del vehículo considerada por la lógica de la brecha: Las medidas basadas en la proximidad de los vehículos en espacio y tiempo se afectan significativamente dependiendo de la modelación del vehículo.0 s Criterio de aceptación de brechas cambia con las demoras Longitud del vehículo Longitud del vehículo considerada por la lógica de la brecha Avances variables Progreso variable en la descarga de las colas Corsim NO NO SI* POR TIPO NI POR TIPO POR TIPO Vissim SI SI SI* POR TIPO SI POR TIPO POR TIPO Aimsun SI SI SI POR TIPO SI POR TIPO POR TIPO Watsim NO NO NO POR TIPO NI POR TIPO POR TIPO Integration SI SI SI SI NO SI NO 34 . • Progreso variable en la descarga de las colas Las características son comparadas en la Tabla 4. • Tiempos de paso <1.2.3. no es absoluto Con la lógica de los micronodos. Calibración y Parámetros. sólo provee el conteo de conflictos aproximados. 1.0 segundo • El criterio de aceptación de la brecha cambia con las demoras: en la realidad muchos conductores cambian su comportamiento dependiendo del tiempo que lleven esperando. • Longitud de los vehículos: La seguridad en maniobras conflictivas depende del tamaño del vehículo involucrado. • Tiempos de ciclo de variables: Las simulaciones que permiten el ajuste del tiempo para cada paso permiten evaluaciones de sensibilidad a las medidas sobre el tiempo de paso. ya sea como un punto o como un rectángulo. • Avances variables: Los diferentes tipos de conductores avanzan distinto con respecto al vehículo que van siguiendo dependiendo del nivel de riesgo aceptado por ellos. Las siguientes características se refieren a los parámetros microscópicos que el usuario puede seleccionar. Sólo el tiempo para la colisión.5. adicionalmente estos simuladores tienen unos modelos de comportamiento más robustos.NI: ** *** ^ Sin Información Relacionado con la ubicación de los arcos. Característica Tiempos de paso variables Tiempos de paso <1. Calibración y Parámetros. Tabla 4. NI: Sin Información • La aceptación de la brecha por cambios de carril se modifica por la distancia requerida por la maniobra. Basados en la evaluación de las 44 características presentadas anteriormente. se obtiene la siguiente tabla. Como conclusión final de este estudio se obtuvo: “Los dos modelos que generan mayor confianza en cuanto a los resultados reportados por la evaluación técnica son los modelos Vissim con el 89% de cumplimiento con respecto a las características evaluadas y Aimsun con el 82%. LOPEZ Margarita y LOPEZ Isabel. el porcentaje hallado es la suma de las características positivas de cada uno de ellos bajo el total de las características evaluadas9. CARACTERÍSTICAS Corsim Características conductores Características simulación de generales los de 14 6 5 8 33 75% CUMPLIMIENTO DE CARACTERÍSTICAS Vissim 18 5 7 9 39 89% Aimsun 15 7 7 7 36 82% Watsim 13 4 4 4 25 57% Integration 10 4 5 2 21 48% Calibración y parámetros Extracción de datos Total de elementos evaluados Porcentajes FUENTE: TF. para el caso de América Latina son EMME/2 y TRANSCAD.2. así que el valor agregado en este ítem lo tiene Aimsun. LOPEZ Margarita y LOPEZ Isabel. Facultad de Minas.FUENTE: TDG. Universidad Nacional de Colombia. 1. Evaluación Final de Modelos. Facultad de Minas. Facultad de Minas. Tabla 5. 2005. suministra el paquete 9 MELO Miguel. Evaluación y Aplicación de Modelos de Tránsito en Medellín. 2005 35 . Evaluación y Aplicación de Modelos de Tránsito en Medellín. aunque para Vissim ésta no es una desventaja muy grande pues la compañía que lo representa. 2005. Universidad Nacional de Colombia. Evaluación y Aplicación del Modelo de Tránsito en Medellín. pero se debe tener en cuenta la interfase con un planificador de transporte conocido y valorado. la cual es un resumen de las potencialidades de cada uno de los modelos bajo los parámetros evaluados. MELO Miguel. Por lo tanto la opción más favorable por la evaluación es el modelo Vissim. Modelo Elegido.4. 3. planificación de ciudades e investigadores que requieran evaluar la influencia de tecnologías nuevas de control. Los resultados de VISSIM se utilizan en la definición de estrategias en el control de la semaforización para el manejo óptimo de vehículos. En 1995 se aplica en Norte América por primera vez en Eugene.1. para 1973 se inicia la comercialización y distribución por parte de PTV America Inc. y en 1999 se realiza la actualización con el modelo de seguimiento de vehículos en autopista.completo o sea también software de planificación llamado VISUM aunque éste aún no entra a competir con los enunciados anteriormente que son muy conocidos en el mercado”. 2005] 1. Oregon. la viabilidad de sitios de peaje. traffic mobility logistics. etc. semaforización. 10 PTV VISION. también para probar varias disposiciones y asignaciones de cruces complejos. convirtiéndose así en una herramienta útil para la evaluación de varias alternativas basadas en el diseño y la planeación del tránsito y transporte.2. MODELO DE MICROSIMULACIÓN VISSIM Este modelo se desarrolló en los inicios de los años 70 en la Universidad de Karlsruhe en Alemania. en el 2001 se integró con VISUM (modelador de planificación de transporte y sistema de información geográfica) y por último en 2004 se crea una nueva interfase gráfica de usuario basada en Microsoft. este programa puede analizar: configuración de carriles.3.. 1.NET10. año 2006. composición del tránsito. la viabilidad de paradas complejas. Aplicación. señal de PARE. operación de tránsito. Definición. [Melo.3. 1. VISSIM es un simulador multiuso que se dirige al personal técnico responsable del control de la semaforización. Manual del Vissim 4. lo mismo que para la ubicación de bahías de autobuses.20. así mismo se encuentra que es para asignar carriles de mezclamiento. 36 . entre otros. Vissim está basado en un modelo de microsimulación que se desarrolló para modelar el tránsito urbano y operaciones del transporte público. longitud. Generalidades del Modelo.:colas.3. En VISSIM algunos de ellos pueden ser incorporados. VISSIM no es solo un simulador del tránsito que representa conductores en una autopista multicarril precedidos por dos vehículos. también pueden ser dos vehículos vecinos en su circulación por carriles adyacentes. Además de la funcionalidad de la construcción de programación de tiempos fijos. hay semaforización accionada por el tránsito idéntica a los paquetes de software de semaforización instalados en el campo. • • • • • • • 1. evaluación y ajuste de la lógica de las señales de prioridad. Además. Puede usar varios tipos de lógica de semaforización. El modelo ha sido calibrado a través de múltiples medidas en la Universidad Técnica de Karlsruhe Alemania. • • Desarrollo. Es aplicado para el análisis de oscilación de velocidades bajas y áreas de mezclamiento.3.El VISSIM es usado para simulación de tránsito y las necesidades del transporte público. esto incluye. La distribución estocástica de la velocidad y los diferentes umbrales relacionados con la distancia se refleja en las características de comportamiento individual del conductor. Permite la comparación fácil de alternativas que incluyen semáforización e intersecciones controladas con señal de PARE. algunos se pueden añadir usando agregaciones y otros se pueden simular a través del generador externo del estado de la semaforización (VAP) que permite diseño de la lógica de control definida por la semaforización. Soluciones de tratamientos especiales para buses (Ej. Periódicamente se miden los parámetros y los resultados del modelo que aseguran que los cambios en la conducta del conductor y el mejoramiento del vehículo son tenidos en cuenta. Evaluación y optimización (interfaces para signal97/TEAPAC) de la operación del tránsito en una red con combinación de semáforos coordinados y actuados. la aproximación a un semáforo previene a los conductores a una distancia de 100 metros de la línea de detención. carriles solo para bus) Con la incorporación de un modelo de asignación dinámica. 37 . Evaluar la viabilidad y el impacto de integrar trenes ligeros dentro de la red vial urbana. VISSIM puede responder a un cambio de ruta dependiendo de cuestionamientos tales como es el impacto de las señales de mensaje variable o del posible tránsito dentro de los barrios vecinos para la red o para ciudades de tamaño mediano. glorietas e intercambios a desnivel. Análisis de operación y capacidad de estaciones de tren y sistemas de bus. 3. posición actual en la red. velocidad actual y aceleración. aceleración basada en la velocidad de la corriente y la velocidad deseada. cada atributo de las características de la unidad vehículo-conductor puede ser discriminado dentro de tres categorías: 1) Especificaciones técnicas de los vehículos: Longitud. memoria del conductor. Para cada tipo de vehículo se asigna dos funciones de aceleración y otras dos para la deceleración.4. y se representan mediante gráficas. (Esta es la aceleración que garantizan las industrias de vehículos) 38 . Cada gráfica consiste de tres diferentes curvas que muestran los valores mínimos. máxima velocidad. Aceleración Técnica: Es la aceleración factible técnica para los vehíuclos. 2) Comportamiento de la unidad vehículo . Cada conductor con sus características de conducta específica es asignado a una clase de vehículo.4 Elementos de entrada del modelo. Relación de enlaces de las corrientes de flujo a las intersecciones próximas.3. Relación de la próxima señal de tránsito. Vissim utiliza distribuciones estocásticas para las funciones de aceleración y deceleración las cuales dependen de la velocidad actual y representan los diferentes comportamientos en la conducción.conductor: Umbral de sensibilidad del conductor (habilidad para estimar. 3) Interdependencia de la unidad vehículo. 1. medios y máximos de las funciones. el comportamiento del conductor corresponde a las capacidades técnicas de su vehículo.El flujo de tránsito es simulado por el movimiento de la unidad vehículo conductor" a través de la red. Como consecuencia. Es considerada sólo si una aceleración excede la aceleración deseada para mantener la velocidad en pendientes.conductor: Relación de lecturas del seguimiento de vehículos en carriles propios y adyacentes. potencia de aceleración. agresividad).1 Funciones de Aceleración y Deceleración. 1. Algunos parámetros que se manejan en Vissim están representados por medio de distribuciones de naturaleza estocástica. entonces la deceleración deseada es usada como la máxima para la deceleración (Medida de campo).2 Distribuciones.3. Distribución de Color: Está distribución es sólo necesaria para la visualización de las gráficas. Los siguientes son parámetros que corresponden a esta naturaleza: Distribución de Velocidad: Para cualquier tipo de vehículo.Aceleración deseada: La que el conductor desea. es un parámetro que influye de manera notable en autopistas donde este tipo de vehículos presenta un alto porcentaje de la composición del flujo vehicular. la cual se define. por lo tanto se hace necesario saber no sólo la característica técnica del vehículo relacionada con la potencia sino también el peso de la carga para poder establecer la relación. (Medida de campo). Deceleración Técnica: Es la deceleración factible técnicamente para por los vehículos. 1. y es la relación de su peso y potencia. la distribución de la velocidad es un parámetro de gran influencia en la capacidad de las vías. (longitud. los cuales permiten asemejarse más a las situaciones reales. Distribución de Modelo de Vehículos: Está distribución modela los diferentes tipo de vehículos que se pueden encontrar en una red de acuerdo a las características de sus dimensiones. 39 . y no es un parámetro que afecte los resultados de la modelación. Esta es usada para cualquier otra situación. Distribución de Peso y Potencia: Ésta se realiza sólo para los vehículos pesados. al eje trasero.1 m/s2. Deceleración deseada: La que el conductor desea. Para alimentar el programa se debe tener en cuenta la velocidad deseada para cada tipo de vehículo. Si esta es menor que la máxima deceleración técnica.4. Por realizarse en una zona urbana donde este tipo de vehículos representa menos del 3% de la composición este parámetro no es considerado relevante. distancia al eje frontal. (Esta es la deceleración que garantizan las industrias de vehículos). Ésta es ajustada a pendientes por cada 1 m/s2 para pendientes positivas y para pendientes negativas en . como la velocidad a la que un conductor desea viajar a flujo libre la cual puede tener pequeñas variaciones llamadas oscilaciones. trenes. buses y motos. buses. señales de pare. peatones y bicicletas. 1.4. ya que este vehiculo representa un porcentaje considerable en la composición vehicular de la ciudad de Medellín.3. Se puede ingresar mediante dos formas: • • Distribución Normal: Con una media y una desviación estándar.4. bus articulado. para efectos de la investigación se dejarán establecidas las mismas clases que el programa trae por defecto las cuales son: Livianos. paradas de buses. Además se puede definir el porcentaje que cada tipo de vehículos conforma en su clase. camiones. 40 . 1. 1. pesados. Distribución de Modelo. Se le denomina tipo a un grupo de vehículos con características técnicas y comportamiento de conducción similar.3.3.etc. Distribución de Tiempos de Demora: Estas distribuciones son usadas en Vissim para simular: parqueo. además de crear la moto.). Para este trabajo. camiones. pues el comportamiento de los conductores de las ciudades colombianas.3 Tipos de Vehículos. se crearán los siguientes tipos de vehículos: Liviano. En este ítem se puede agrupar diferentes tipos de vehículos (creados previamente) que contengan ciertas características similares.5 Comportamiento de Conducción. Millaje y Temperatura: Este tipo de distribuciones tiene como principal función cumplir con las evaluaciones de emisiones.4. Distribución Empírica: Se definirá por medio de una gráfica similar a las distribuciones de velocidades donde se hallará un valor máximo y un mínimo y con puntos intermedios con los que se construirá la gráfica. bicicletas y peatones. bus. trenes. conteo en peajes. aparentemente difiere mucho a los conductores de las ciudades Europeas lo cual sólo se puede reflejar mediante la agresividad que estos manifiestan al conducir y que se pretendió representar con las observaciones y mediciones realizadas. en este trabajo no se evaluaran este tipo de alternativas por el alcance que se ha definido.4 Clases de Vehículos. Este parámetro es considerado el de mayor relevancia para este trabajo de investigación. por defecto el Vissim presenta los siguientes tipos: autos. mujer.6 Seguimiento de Vehículo. Movimiento lateral. 2. 1.4. Cada una de estas fases está compuesta por diferentes parámetros los cuales afectan directamente la interacción de los vehículos y por lo tanto pueden causar diferencias substanciales en los resultados de la simulación. Control por semaforización.5).3. Seguimiento de Vehículo. El Vissim asigna un comportamiento de conducción a cada arco por medio del tipo de arco. Esta distancia se divide en una distancia máxima y una mínima. Como 41 . estocástico. configurando el vehículo y el conductor como una sola unidad. Parámetros Disponibles: • Distancia hacia adelante: Define la distancia que un conductor puede ver para reaccionar ante otros vehículos que se encuentran adelante o al lado de el en el mismo arco. tiempos de reacción e inclusive dependen de las características físicas de los vehículos y del tipo de conductor (anciano. (Ver modelo de Wiedemann sección 1. Cambio de Carril. discreto. brechas. En Vissim se modela el comportamiento del conductor en cuatro fases las cuales son: 1. Para efectos de este trabajo se tomará como la mayor distancia que permite la zona de estudio teniendo en cuenta la visibilidad del sitio. 3.3.). El seguimiento del vehículo está basado en un modelo microscópico. A continuación se definirán los diferentes parámetros asignados en las cuatro fases descritas anteriormente. por lo tanto existe para cada clase de vehículo diferentes parámetros de comportamiento de conducción. este valor depende de la velocidad de aproximación. 4. especialmente si varios vehículos se encuentran próximos a una cola. basado en la teoría de que el conductor se encuentra en cuatro diferentes estados de seguimiento con el paso del tiempo. etc. Distancia Mínima: este es un valor importante para la modelación del comportamiento lateral. distancias de seguridad. joven.El comportamiento de los conductores se refleja en diferentes variables las cuales pueden ser: velocidades. Distancia Máxima: Es la máxima distancia permitida para mirar hacia delante. Wiedemann 99: Modelo que se utiliza para autopistas. Existen tres tipos de selección: 1. Este valor es considerado porque el seguimiento tiene en cuenta el vehículo de adelante principalmente y en una proporción muy baja el que sigue más adelante del vehículo en cuestión. 2. Para efectos del estudio se tomará una distancia aproximada de 10 metros. Este parámetro no será tenido en cuenta en la calibración. por lo tanto los parámetros aquí descritos corresponde al modelo Wiedemann 74. • Número de Vehículos Observados: Este parámetro afecta tan bien los vehículos en la red. 42 . Probabilidad: la frecuencia con la que ocurre la falta de atención. • Parámetros del Modelo: Dependiendo del modelo seleccionado estos parámetros cambian.recomendación del programa. Distancia estática Promedio: ( ax ) define el promedio de la distancia entre dos vehículos que se encuentran detenidos. Este parámetro será asignado como 2 vehículos. pueden predecir el movimiento de los demás vehículos y reaccionar adecuadamente. No interacción: Se relaciona con vehículos que no reconocen otros vehículos este es seleccionado para simplificar el comportamiento peatonal. ya que el sitio escogido es en zona urbana. es decir tránsito interurbano. • Falta de Atención Temporal: (parámetro del sueño): Los vehículos no reaccionarán a un vehiculo precedente. por un intervalo de tiempo. sin embargo por la experiencia se considera que este valor representa las maniobras arriesgadas observadas. 3. dependiendo del modelo seleccionado los parámetros cambian. Este parámetros se encuentra dividido en dos: Duración: definida como el tiempo en segundos que duró la última falta de atención. la cual tiene una variación fija de ±1m. Este será el modelo seleccionado para esta investigación. por lo tanto se trabajará con los valores que vienen por defecto. Wiedemann 74: Modelo que se utiliza para tránsito urbano. Para este caso no se hicieron observaciones de campo. • Modelo del Seguimiento de vehículo: Este parámetro selecciona el modelo base para el comportamiento del vehículo. para zonas urbanas se encuentra entre 20 y 30 metros. Estas afectan la distancia de seguridad ( d ).1] alrededor de 0. 1. 43 .7 Cambio de Carril.15. el primer paso es hallar una brecha conveniente en la dirección del flujo. bx = (bx _ add + bx _ mult * z ) * v Donde: v Es la velocidad del vehículo. Parte aditiva y multiplicativa de la distancia de seguridad. Cambio de carril necesario: para continuar por un conector y seguir la ruta asignada.Parte aditiva y multiplicativa de la distancia de seguridad: ( bx _ add ) y ( bx _ mult ). 2. Estos parámetros pueden afectar la capacidad del flujo.3. Cambio de carril libre: cambiar a un carril de velocidades más altas. El tamaño de la brecha depende de la velocidad del carril a cambiar y del actual. El modelo contempla básicamente dos cambios de carril: 1. La distancia d entre dos vehículos esta calculada usando la siguiente formula: Ecuación 1. Distancia entre dos vehículos d = ax + bx Donde ax es la distancia estática y Ecuación 2. Los parámetros de comportamiento de conducción contienen una máxima deceleración aceptable para el vehículo que se encuentra en el carril y desea cambiar y para el vehiculo que quedará detrás en el nuevo carril.4.5 con una desviación estándar de 0. Esta distancia de seguridad depende de la velocidad de este vehículo y del vehículo que desea cambiar de carril En ambos casos cuando un conductor intenta cambiar de carril. dependiendo de la posición de la parada de emergencia en el próximo conector de la ruta. z Es una distribución normal con un rango de [0. Vissim chequea la distancia de seguridad deseada del vehículo que quedará atrás en el nuevo carril. 4.3. El rango de esta deceleración está definida por una deceleración máxima y una aceptada. Selección libre del carril: Los vehículos adelantan en cualquier carril. • Factor de reducción de la distancia de seguridad: El factor de reducción que se utiliza para el cambio de carril del vehículo que realizará la maniobra es de 0. • Tiempo de espera ante una intersección: Define la máxima cantidad de tiempo que un vehículo puede esperar en la posición de línea de detención. pues se observa en el campo este tipo de comportamiento. Esta opción será la seleccionada para esta investigación.Parámetros Disponibles: • Comportamiento General: Define como es el comportamiento del adelantamiento en la conducción. Para los carriles lentos se les está permitido a los vehículos comprometerse con una máxima diferencia de velocidades de 20 km/h. Parámetros disponibles: 44 .8 Comportamiento Lateral.6 por defecto. • Cambio de carril necesario: La agresividad del cambio de carril puede ser definida. Esta es determinada por umbrales de deceleración tanto para el vehiculo que realizará el cambio de carril como para el que quedará detrás de él. 1. para esperar una brecha y cambiar de carril para continuar su ruta • Mínima Separación: Definida como la mínima distancia al vehículo de enfrente que está disponible para realizar el cambio de carril en condiciones estáticas. además se usa una tasa de cambio de 1 metro por 1 m/s2 para reducir la máxima deceleración con el incremento de la distancia de la posición de la parada de emergencia. Regla de la mano derecha o izquierda: Permite el adelantamiento en el carril rápido solo si la velocidad está alrededor de 60 km/h. Por defecto en Vissim un vehículo ocupa el ancho entero de un carril: Los parámetros del comportamiento lateral permiten viajar a diferentes posiciones laterales y también sobrepasar vehículos que se encuentran en el mismo arco si el ancho es suficiente. Probabilidad de que el conductor pase la luz amarilla. 2. Está opción sólo se usará para las motos. • Adelantamiento en el mismo carril: Selecciona la clase de vehículos que les está permitido el adelantamiento en el mismo carril por otros vehículos que estén especificados dentro de este parámetro. Para la simulación de la zona en estudio se tomará la mitad del carril. p= 1 1 + e −α −β1v−β2dx 45 . Está opción será seleccionada. la distancia que por defecto carga el programa es de 1m para ambos casos.9 Control por Semaforización. • Configuración de la cola en diamante: Permite la configuración de los vehículos cuando se encuentran en cola en forma de diamante.4. • Observación de los vehículos en carriles próximos: Los vehículos también consideran la posición de otros vehículos que viajan en carriles adyacentes. asemejándose más a la realidad. Las opciones que se presentan son a mitad del carril o derecha o izquierda. Esta opción se deberá tener en cuenta para modelar el comportamiento de las motos 1. La distancia está definida para una velocidad de 0 Km/h como también para 50 Km/h. Ecuación 3. También se puede definir por qué lado se realizará el adelantamiento. Chequeo continuo: Los vehículos asumen que la luz amarilla permanece amarilla por 2 segundos y continuamente deciden seguir y pasar el semáforo. pues es el comportamiento observado en campo. Una decisión: Tres parámetros son usados para calcular la probabilidad de que el conductor pare frente a la luz amarilla. Esta opción será seleccionada. • Reacción al amarillo: Este parámetro define el comportamiento del vehículo que se encuentre frente a un semáforo que está en amarillo. Decisión del Modelo: Este parámetro presenta dos opciones: 1. • Distancia mínima Lateral: Es la distancia mínima lateral por clase de vehículos que se encuentran en un mismo carril.• Deseo de la posición a Flujo Libre: Define la posición lateral de un vehículo dentro del carril mientras está a flujo libre.3. 1. El simulador de tránsito es un modelo microscópico de flujo de tránsito que incluye la lógica del seguimiento de vehículo y del cambio de carril.• Reducción de la distancia de seguridad cerca a la línea de pare: Este parámetro define el comportamiento del vehículo frente a la línea de pare. Por defecto el programa tiene 100 m 1. Por defecto este factor es de 0. en la gráfica 2 se esquematiza la comunicación entre el simulador y generador de estado de señales. Reducción del factor: Define un factor de reducción de la distancia de seguridad de los vehículos que se encuentran dentro de la distancia definida para la línea de pare. Por defecto el programa tiene 100 m Final de la línea de pare corriente abajo: Distancia corriente debajo del semáforo.4. 46 .5 Desarrollo del Modelo. Este parámetro asigna en el arco el tipo de comportamiento de conducción a cada clase de vehículo definido. El paquete de simulación VISSIM consiste internamente de dos programas el simulador de tráfico y el generador de estado de señales La simulación genera una animación en tiempo real de las operaciones del tránsito e internamente una generación de archivos de salida con acumulación de datos estadísticos tales como tiempos de viajes y longitudes de cola.3.3. De acuerdo con esa información determina el estado de señales para el siguiente segundo y retorna esta información al simulador del tránsito. (Más pequeño que una décima de segundo).60m Comienzo de la línea de pare corriente arriba: Distancia corriente arriba del semáforo. El generador del estado de señales es un indicador del control del software para detectar información de la simulación del tránsito en un intervalo de tiempo discontinuo.10 Tipos de Arcos. El movimiento longitudinal de los vehículos está influenciado por los vehículos que viajan al frente en el mismo carril. VISSIM usa el modelo del comportamiento psicofísico del conductor desarrollado por Widemann (1974). Los vehículos siguen uno a otro en un proceso de oscilación. Es por esto que el modelo es llamado el “modelo del seguimiento de vehículos”.Tiempos fijos -. Si ese es el caso. En contraste con esto hay modelos menos complicados que usan la velocidad constante y determinan la lógica del seguimiento de vehículos.Gráfica.3. el paso de tiempo se basó primero en un modelo microscópico.5.: la metodología del movimiento de los vehículos a través de la red. Cuando un vehículo más rápido se acerca a un vehículo más lento en un solo carril se ajusta su separación. la distancia y el comportamiento del conductor. 2 Comunicación. El modelo de flujo de tránsito de VISSIM es discreto y estocástico. camiones y buses en la red Tráfico Actuado . ellos verifican la posibilidad de encontrar los espacios aceptables en carriles vecinos. por lo tanto este modelo se 47 . Simulador de Tránsito y el Indicador de Semaforización. es la calidad de la modelación real de los vehículos. Ej. Valores de Detectores CONTROL DEL TRÁFICO MODELO DE FLUJO DE TRÁFICO Modelo microscópico de seguimiento de vehículos. 1. Un conductor está directamente influenciado por el primer vehículo que viaja al frente suyo ya que el segundo vehículo tendrá alrededor del doble de la distancia. PTV American Año 2006.Programación Actuados Señal controladora Aspecto de señal de cada grupo ANÁLISIS Medidas en cruces de sección Análisis de tiempos de viaje Análisis de colas Diagramas de tiempo y espacio FUENTE: Manual del VISSIM.1 Modelo de Seguimiento de vehículo. El seguimiento de vehículos y el cambio de carril forman un conjunto integrado en el modelo de tránsito. con unidades de vehículo como entidades individuales. Lo esencial para la exactitud de la simulación del tránsito. Wiedemann. En conexiones de multi-carril se verifica sí los vehículos manejan cambiando de carriles. El punto de acción o de reacción consciente depende de la diferencia de velocidad. cambios en la distancia y en la diferencia de velocidades. Esto es un fenómeno natural que puede ser representado por distribuciones normales aunque no se tiene un conocimiento exacto acerca de estas distribuciones. las cuales son representadas en la siguiente gráfica: 48 . Algunos de estos parámetros también dependen de la capacidad de los vehículos como lo son: la máxima velocidad y máxima aceleración y deceleración. El vehículo no está influenciado por un vehiculo que viaje al frente. Estas áreas son: 1. El vehículo empieza un proceso de seguimiento.2 Umbrales del Modelo. las cuales son características de la agresividad en la conducción. 4. La percepción y reacción están representadas por un conjunto de umbrales y distancias deseadas. y en la aceptación de las máximas aceleraciones o deceleraciones . la cual es una función de la diferencia de velocidades y distancias.3. en las distancias de seguridad. La percepción de los cambios depende de qué tan rápido la imagen del vehículo del frente cambie. 3. con el propósito de encontrar los límites de la percepción humana en el proceso de seguimiento de vehículos. el proceso de conducción de acuerdo a las condiciones dadas se asocia a las diferentes áreas.5. Estas medidas e investigaciones fueron realizadas por TODOSIEV (1963). Estos umbrales representan diferentes áreas que están asociadas a diferentes situaciones de la interacción entre un vehículo y el vehículo que está frente a él. llamado umbral. en los deseos de velocidad. Estos cambios son percibidos si el impulso físico excede un cierto valor mínimo. El vehículo está influenciado porque el conductor percibe un vehículo al frente con una velocidad más baja que la de él. Esta investigación forma la base del “modelo de seguimiento de vehiculo” desarrollado por WIEDEMANN (1974). Por lo tanto. 2. La influencia del movimiento está caracterizado por la percepción del movimiento relativo del vehiculo del frente.concentra en la influencia del primer vehiculo que está al frente. El comportamiento humano tiene una distribución natural: En diferentes conductores se encuentra diferencias en la habilidad a la percepción y estimación. MIECHAELS (1965) y HOEFS (1972). incluyendo la opción de frenado. 1. por lo tanto diferentes parámetros se usarán al azar dentro del modelo para calcular los valores del umbral y las funciones de conducción. El vehiculo se encuentra en una situación de emergencia. 4 Representación del modelo de Wiedemann. además del método utilizado para su calibración y validación. Ver gráfica 4. I I-1 Distancia de separación entre vehículos Para mayor claridad de los umbrales se realizó la traducción del artículo original de Wiedemann 1974 donde se aclara el planteamiento del modelo de seguimiento para los cuatro umbrales planteados.Gráfica. Y el eje vertical representa la distancia al vehículo de en frente (I-1). Gráfica. (Wiedemann 1974) FUENTE: Manual del VISSIM. 3 Modelo de la Lógica del Seguimiento de Vehículo. Año 2006 Los umbrales son representados para una unidad de vehículo-conductor (I) que viaja a una velocidad (real). PTV American. Ver ANEXO 2. 49 . El eje horizontal representa la diferencia de velocidades con valores positivos caracterizando el cierre del proceso (la velocidad del vehículo de en frente (I-1) es mas baja). Parámetros Evaluados Escenario base.1 REVISIÓN DEL MODELO Para determinar la sensibilidad de los parámetros vistos en el capítulo 1 se realizó una evaluación de diferentes escenarios que se conformaron variando uno por uno los parámetros a calibrar y dejando los demás fijos. Tabla 6. Después de este análisis se determina cuáles parámetros ejercen una mayor incidencia en los resultados del modelo.50 2.50 1.00 1.50 3.20 2.20 3. Disminución de la velocidad deseada base en (10 Km).50 1.50 3. los cuales fueron evaluados y analizados en el tramo en estudio. Escenario 3. Escenarios Creados para el Análisis de Sensibilidad.20 2.20 2. Disminución de la aceleración deseada base Escenario 4. en la siguiente tabla se explican éstos. luego se comparaban los resultados de estas simulaciones con los resultados de un escenario base el cual está conformado por los parámetros que tiene por defecto el Vissim. teniendo como escenario base los parámetros que tiene Vissim por defecto. Liviano Bus Camión Moto Liviano Bus Camión Moto Liviano Bus Camión Moto Liviano Bus Camión Moto Liviano velocidad (km/h) 40 30 30 40 30 20 20 30 50 40 40 50 40 30 30 40 40 aceleraci ón (m/s2) 3. 2.50 3. Aumento de la velocidad deseada base en (10 Km).50 1.50 brecha (s) 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 intervalo (m) 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 2 2 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3 ax (m) Bxadd Bxmult 50 .20 1. Parámetros por defecto en Vissim Escenario 1. Escenario 2.2 METODOLOGÍA 2.50 2.1 Análisis de Sensibilidad Se crearon 19 escenarios variando algunos de los parámetros de entrada del modelo.00 1.1.50 2. Aumento del intervalo base en 4 unidades Escenario 11.50 1.20 2. Disminución de la brecha e intervalo base Escenario 7.50 2.50 3.50 3.00 3.20 2.50 3.50 4.50 1.50 1.50 3.50 1.50 2.20 2. Bus Camión Moto Liviano Bus Camión Moto Liviano Bus Camión Moto Liviano Bus Camión Moto Liviano Bus Camión Moto Liviano Bus Camión Moto Liviano Bus Camión Moto Liviano Bus Camión Moto Liviano Bus Camión Moto Liviano Bus Camión Moto Liviano Bus Camión Moto Liviano 30 30 40 40 30 30 40 40 30 30 40 40 30 30 40 40 30 30 40 40 30 30 40 40 30 30 40 40 30 30 40 40 30 30 40 40 30 30 40 40 30 30 40 40 2.50 2. Escenario 15. Aumento de la distancia de separación base ax en 2 unidad.20 2.50 2.20 2.50 3.50 3.50 3.50 1.50 3.20 2. Disminución de la brecha base en 2 unidades. Aumento de la brecha base en 4 unidades.50 1.50 1.20 2. Escenario 12.50 2. Escenario 14.50 1.50 2.20 2. Escenario 13.50 2.50 1.50 1.50 3 3 3 5 5 5 5 2 2 2 2 7 7 7 7 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 5 5 5 5 7 7 7 7 1 1 1 1 3 3 3 3 3 5 5 5 7 7 7 7 3 3 3 3 9 9 9 9 7 7 7 7 3 3 3 3 9 9 9 9 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 1 2 3 4 2 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3 2 2 3 51 . Aumento del intervalo base en 2 unidades Escenario 9.50 3. Aumento de la brecha e intervalo base en 4 unidades Escenario 8. Aumento de la brecha e intervalo base en 2 unidades Escenario 6.50 2. Disminución del intervalo base en 2 unidades Escenario 10.20 2.50 2.50 2.50 3.50 3.Aumento de la aceleración deseada base Escenario 5. Aumento de la brecha base en 2 unidades.20 2. 50 2.50 1.20 2.20 2. de estas evaluaciones Vissim arrojó los siguientes resultados: (Ver Tabla 7) 52 .50 3.20 2.Disminución de la distancia de separación base ax en 1 unidad.20 2.20 2. Disminución del parámetro amult base en 2 unidad Bus Camión Moto Liviano Bus Camión Moto Liviano Bus Camión Moto Liviano Bus Camión Moto Liviano Bus Camión Moto 30 30 40 40 30 30 40 40 30 30 40 40 30 30 40 40 30 30 40 1.50 2.50 1.50 3.50 2. Escenario 16. Aumento del parámetro add base en 2 unidades Escenario 17. Con los 19 escenarios descritos para cada uno de ellos se realizaron diferentes evaluaciones para identificar que tan elásticos eran estos parámetros ante las variaciones. Disminución del parámetro add base en 1 unidades Escenario 18.50 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 2 2 1 2 2 5 2 1 3 2 4 3 FUENTE: Elaboración Propia.50 1.50 3.50 1.50 3. Aumento del parámetro amult base en 2 unidades Escenario 19.50 2.50 2. 719 5.518 389.345 15.467 10.18 Number of Stops Average number of stops per vehicles 0.198 11.254 9.462 20. 2 ESC.002 8.437 388.693 0.196 389.844 20. 14 ESC. 18 ESC.213 17.516 18.942 19.585 17.737 10.857 18.504 8.752 0.318 9.527 388.017 10.Tabla 7.482 13.662 17.433 8. 13 ESC.176 22.367 5.341 18.641 9.337 20.258 4. 7 ESC.408 9.632 0.467 24.555 16.142 18.103 21.517 389.848 18.722 0.695 0.428 8.527 Total travel time [h] 18.659 0.314 8.68 19.679 8. 5 ESC.944 4.941 5.504 8. Resultados Evaluados por Vissim de los Diferentes Escenarios EVALU ACION ES ESC.889 18.465 389.136 5.504 8.341 18.929 388.237 18. 6 ESC.928 21. 9 ESC.585 16.511 8.396 389.11 23.743 21.716 5. 15 ESC.386 16.71 4.368 Total delay time [h] 8.635 10.224 21.204 4.237 21.33 16.217 6.677 21.545 20.49 4.339 9.701 388.99 22.597 16.369 Average delay time per vehicle [s] 16.682 389.202 10.733 8.718 0.301 4.714 390.363 20.43 389.656 9.237 20.66 388.387 10.515 388.594 10. 17 ESC.659 0.714 1216 1326 1166 1317 1246 1283 1182 1389 1219 1216 1216 1280 1366 1148 1376 1281 1371 1284 1333 1318 FUENTE: Elaboración Propia.991 5.169 28.394 390.147 9.941 5.925 17.576 18.635 9.116 10.836 5.504 389.696 0. 3 ESC.74 0. 4 ESC.506 5.862 6. 16 ESC.23 21.341 21.121 17.152 Average speed [km/h] 21.085 9.997 10.187 5.48 389.585 16.447 16.745 0.622 0.191 21.321 Total stopped delay [h] 4. 8 ESC.204 21.399 8.356 20. BASE ESC.932 16.696 388.694 0.173 12.343 17.804 14.74 15.713 0.148 9.959 8.22 Average stopped delay per vehicle [s] 9.244 20.732 10.382 10.64 0. 19 Number of vehicles in the network 15 16 15 17 16 14 14 15 15 15 15 15 15 13 15 16 16 15 16 16 Number of vehicles that have left the network 1831 1830 1831 1829 1830 1832 1832 1831 1831 1831 1831 1831 1831 1833 1831 1830 1830 1831 1830 1830 Total Path Distance [km] 389.743 0.635 10. 10 ESC.279 17. 53 .482 18.388 18. 1 ESC. 12 ESC.398 18.417 17.265 388.471 16.66 0. 11 ESC.659 0.675 0.347 18.941 4. 8 ESC. 12 ESC. 19 ESC.Gráfica. 14 ESC. 4 ESC. 18 ESC. 3 ESC. 17 ESC. 15 ESC. 16 ESC. 2 ESC. 10 ESC. Análisis de Sensibilidad % CON RESPECTO AL ESCENARIO BASE 100% 120% 140% 160% 180% 200% 20% 40% 60% 80% 0% Number of vehicles in the network Number of vehicles that have left the network Total Path Distance [km] Total travel time [h] Average speed [km/h] ESCENARIO BASE VARIABLES EVALUADAS ANALISIS DE SENSIBILIDAD Total delay time [h] 54 Average delay time per vehicle [s] Total stopped delay [h] Average stopped delay per vehicle [s] Number of Stops Average number of stops per vehicles ESC. 11 ESC. 1 . 9 ESC. 5 ESC. 5. 7 ESC. 6 ESC. 13 ESC. 17. de los cuales el 88% están por encima del escenario base. los cuales están basados directamente con el comportamiento del conductor presentan un cambio notable con respecto al escenario base. presenta una alta variabilidad de la elasticidad en las evaluaciones tiempo total de viaje. pues el 74% de los escenarios presentan un cambio en la elasticidad de esta variable. tiempo totales de demoras. 16. 6 y 13 es menor que los indicados por el escenario base. • El escenario 3.2. para la semaforización. cuando se presentan las siguientes situaciones: Disminución y aumento de la aceleración deseada.1. • El número de vehículos que se encuentra en la red en los escenarios 5. por arcos etc. el cual está basado en la disminución de la aceleración deseada. de los cuales el 68% de ellos se encuentran por debajo del escenario base. Cabe notar. aumento y disminución de los parámetros de calibración del comportamiento del conductor (add y amult). Los siguientes comentarios se refieren al análisis de la gráfica 5. para los vehículos. debido a que las variables que presentan variabilidad en todos ellos son las brechas e intervalos. para este análisis se realizaron evaluaciones para la red. se puede observar que existe un aumento en la elasticidad de las variables evaluadas por encima de los valores bases para la variable de número de vehículos en la red. ellas son: El número de vehículos que se encuentran al final de la simulación en la red y la distancia total de la ruta. promedio de los tiempos totales 55 . sin embargo es de aclarar que algunas de estas son más representativas para el análisis de sensibilidad. situación que es de esperarse. se observa cómo el 79% de los escenarios presentan un cambio en su elasticidad. se observa como es una de las variables que presentan mayor variación. • Si se análiza la evaluación del total del tiempo de viaje. • Al evaluar la velocidad promedio.2 Evaluación de Análisis de Sensibilidad: Aunque el Vissim tiene la opción de realizar diferentes evaluaciones: Para la red. es decir es una variable elástica. 4. 18 y 19. debido a que son variables que se pueden confrontar con datos reales de campo y tienen gran incidencia en la capacidad de las intersecciones. con las diferentes variaciones de los parámetros se observa como 2 de las variables evaluadas no presentan sensibilidad. • De la evaluación de los escenarios 3. • En los 19 escenarios que se crearon. que del escenario 14 hasta el 19. es decir son inelásticas ante estos cambios. tiempos de paradas y promedios de velocidades. pues es necesario verificar que los rangos de aceleración deseada que presenta Vissim por defecto. Dentro de los parámetros a evaluar se encuentran: • • Velocidades deseadas para cada tipo de vehículo. además se debe tener en cuenta que el programa permite la evaluación de estos dos parámetros por tipo de vehículo. • Al analizar la gráfica por escenario. 2. • Al observar los escenarios 5. aunque no significativos. sean acordes a los desarrollados en el tramo en estudio. es importante realizar un análisis de estas variables para cada tipo de vehículo. con el fin de observar su incidencia en el comportamiento del flujo vehicular en el sitio en estudio. Además es importante evaluarlo desde otro punto de vista. cuando existe una gran diferencia operacional entre livianos. Por otro lado. se encuentra que en el 82% de las variables evaluadas existen cambios en su elasticidad. Aceleraciones y deceleraciones deseadas para cada tipo de vehículo.por vehículo. Vissim permite crear nuevos rangos y gráficas de velocidad deseada para cada tipo de vehículo. es de aclarar que si esta hipótesis no es cierta. ya que los valores que se encuentran por defecto en Vissim son el 3 s y 5 m para la brecha y el intervalo respectivamente. los cuales están basados en los parámetros del comportamiento del conductor. Sin embargo se cuestiona si es correcto usar estos valores para todos los tipos de vehículos. por lo tanto este parámetro es uno de los escogidos para la evaluación de campo. • Si se analiza los escenarios 1 y 2 que tienen como variación la velocidad deseada por encima y por debajo de la velocidad del escenario base. lo cual es una potencialidad del programa que no se debe desaprovechar. 56 . se puede observar cómo los escenarios del 14 al 19. Lo que indica que sería importante que uno de los parámetros evaluados en la calibración fuera éste (comportamiento del conductor).2 PARAMETROS A CALIBRAR Los siguientes parámetros son los que se estudiarán en el campo de acuerdo con el análisis de sensibilidad realizado. se observa como presentan elasticidad en las variables evaluadas que tengan que ver con los tiempos de demora. 6 y 7 los cuales tienen como base la variación del intervalo y la brecha. presentan cambios en su elasticidad en el 82% de las variables evaluadas. camiones y motos. sin embargo se desea verificar si los rangos que vienen por defecto en el programa concuerdan con las velocidades deseadas que se desarrollan en el tramo en estudio. las maniobras permitidas. ESTUDIO EXPERIMENTAL Y TOMA DE DATOS EN EL CAMPO. Esto se hizo con el fin de elegir el que mejor se acomodara a ciertas características que estaban previamente definidas. El tramo de la Calle 50 (Colombia) y la Carrera 81 (intersección semáforizada) tiene las siguientes características: doble calzada conformada por dos carriles 57 . configuración de las calzadas representativas de trazados de la ciudad y básicas según modelación con Vissim. • Que el estado de la carpeta de rodadura facilitara a los vehículos circular cuando las condiciones de los sistemas de control lo permitieran. Parámetros del comportamiento del conductor en el proceso del seguimiento del vehículo. • Que las condiciones del tránsito correspondieran a hora valle para evitar condiciones de congestión. Para la selección se visitaron diferentes sitios en los cuales se observaba: el flujo vehicular. • Diseño geométrico con pendientes bajas (3%).• • Brechas para cada tipo de vehículo. Ejm: establecimientos que ocasionaran pocas maniobras de estacionamiento en la vía pública. estos son: Distancia estática de los vehículos (ax) y parámetros de calibración para la distancia entre vehículos a bajas velocidades ( BXadd y BXmult ). 2. el uso del suelo. Teniendo en cuenta lo descrito anteriormente. visibilidad adecuada para la maniobra. con el fin de evaluar el comportamiento del Vissim con este tipo de configuraciones.3.1 Características del sitio a evaluar. el tramo que cumplió con estas característica está ubicado en el barrio Calasanz en la Calle 50 (Colombia) entre las carreras 81A y 81B el cual está conformado por una intersección semáforizada y otra de prioridad respectivamente. las cuales eran: • Un uso de suelo que no influencie demasiado el comportamiento del flujo vehicular.3 Para realizar el estudio del programa se optó por seleccionar un tramo de la red vial que estuviera conformado por una intersección de prioridad y otra semáforizada. 2. el diseño geométrico y el estado de la carpeta de rodadura. Para la toma de velocidades y aceleraciones de los diferentes tipos de vehículos se tomaron los datos el día jueves 28 de junio desde la 8:00 am hasta las 6:00 pm . 6 Tramo Evaluado. 81 B . se realizó en un tiempo de 3 horas (8:30 am – 11:30 am) con intervalos de 15 minutos. en periodo valle de la mañana en un día típico de la semana (jueves 5 de julio de 2007).cada una en sentido contrario con separador central en toda la longitud del tramo evaluado. La siguiente gráfica da una mayor claridad del sitio considerado Gráfica. detención de buses en los controladores y longitudes de colas en la fase del semáforo en rojo. Por la falta de recursos económicos fue necesario utilizar metodologías muy manuales que permitiera la alimentación del modelo.2 Diseño del Estudio Experimental. Cra. 81 Calle Colombia 2. 58 Cra. La intersección conformada por la carrera 81B (intersección de prioridad) está conformada por una calzada con dos carriles cada uno de ellos en sentido opuesto y una carrera sin separador. por lo que se optó por realizar algunos estudios en diferentes días de la siguiente manera: La toma de datos de volúmenes.3. registro de brechas. Para el diseño del estudio experimental se realizaron diferentes pruebas piloto con el fin de ajustar la toma de datos final. brechas para cada uno de los giros permitidos (intersección prioritaria). pero se tomará sólo una hora para realización de la simulación. Para alimentar el modelo se hizo necesario la implementación de una metodología de estudios que fuera acorde a las exigencias del Vissim. pues no se tiene los recursos suficientes para usar contadores mecánicos. Box y Joseph C Oppelander en su obra: Manual de Estudios de Ingeniería de Tránsito (1.976). El periodo de muestra puede variar entre horas y semanas. Para este estudio se realizó el aforo vehicular en horas valle por un periodo de tres horas.3. teniendo en cuenta la maniobra y clasificación vehicular. Sin embargo al analizar y observar el video se concluyó que era mejor aforar manualmente los volúmenes vehiculares. La metodología utilizada (manual) consta de la ubicación de 2 aforadores en cada intersección los cuales se encargan de hacer un conteo de los vehículos que atraviesan su respectivo acceso clasificando por maniobra y tipo de vehículo. 2. estos son anotados en un formato previamente establecido.3. distancia estática y dinámica entre vehículos. cada una de ellas situada en las intersecciones. • Metodología del aforo. 2.3.1 Estudio de Volúmenes. velocidades de vehículos. con la idea de registrar los siguientes parámetros: volumen por tipo y maniobra de vehículos. Para esta investigación se utiliza el método manual. Existen diferentes métodos manuales y mecánicos para la realización de este estudio. para mayor información consultar Paul C. Este estudio tiene como fin conocer el número de vehículos que entran a cada uno de los accesos de las intersecciones evaluadas. pues la visual de la cámara de video no permitió una toma clara.3 Estudios de campo. Para ello se utilizaron 2 cámaras de video ubicadas en diferentes posiciones. las cuales se usan de acuerdo a su propósito. Ver ANEXO 3. por lo tanto se llevaron a cabo diferentes estudios de campo algunos de ellos manualmente y otros por medio de video cámaras. Los demás parámetros que sean necesarios para alimentar el Vissim se registran en el campo con la respectiva metodología descrita en la siguiente sección. 59 . 2. sin embargo. Gráfica. presenta una mayor agresividad a la hora de conducir. Este procedimiento se realizó con el objetivo de obtener una mayor precisión en el cálculo de las brechas. éste es uno de los parámetros que Vissim tiene definido por defecto.2 Estudio de Brechas. la información se procesó en cámara lenta con el fin de contabilizar el número de saltos (28 ) que presentaba la filmación. • Metodología de estudio. después de varias pruebas pilotos. es necesario medirlo para las condiciones de la ciudad estudiada. La toma de información del estudio de brechas. con una duración de una (1) hora.3. Después de tomado el video. Por lo tanto. Este estudio tiene como objetivo identificar las brechas que aceptan y rechazan los diferentes tipos de vehículos que componen el flujo vehicular de la intersección de prioridad en estudio. con el fin de abarcar todos los accesos y encontrar la mejor ubicación se eligió el costado sur occidental de la intersección de prioridad.3. Las siguientes gráficas muestran la ubicación de la cámara de video. 7 Ubicación de cámara de video para estudio de brechas 60 . la cual abarcaba el periodo de simulación. los cuales se convertían en centésimas de segundos. Ver ANEXO 4 donde se procesa la información. La cámara fue sincronizada con el fin de que el reloj apareciera durante toda la grabación. pues el comportamiento de los conductores en Colombia. se realizó por medio de video. tomando como referencia la intersección semáforizada. Para esta consideración. el manual americano considera que un vehículo va a flujo libre cuando hay por lo menos 5 segundos de intervalo entre ellos. con el fin de obtener un mayor acercamiento a la realidad en el momento de aplicar el modelo. teniendo en cuenta que para poder calcular la velocidad a flujo libre se esperará el cambio la fase del semáforo a verde y se medirá el tiempo sólo de los vehículos que circulan a velocidad deseada. 61 .3 Estudio de Velocidades Deseadas. cabe aclarar que esta metodología puede incurrir en mayores grados de error que si se utilizara tecnología de avanzada. por lo tanto se tomará a partir del tercer o cuarto vehículo después del cambio de fase. Para este estudio se tomaron todas aquellas brechas que se registraron en todos los sentidos de giro permitidos en un periodo de una (1) hora que abarcara la hora de simulación. 8 Tramo de análisis de velocidades deseadas sentido occidente-oriente.3.3. Velocidad v= d t Sin embargo. Este estudio está diseñado para medir las características de la velocidad en un tramo del sitio en evaluación. por lo tanto se tomarán las velocidades de aquellos vehículos que se encuentren a flujo libre. 2. pues en este trabajo de investigación no se cuenta con recursos suficientes. se medirá el tiempo que tardan los vehículos en recorrer esta distancia. Está gráfica muestra el sentido y el tramo sobre el que se evaluó la velocidad deseada de los conductores sobre la vía principal.• Tamaño de la muestra. Metodología Medición en Campo: A una distancia conocida. Se obtuvo un tamaño de muestra de 229 datos registrados. Gráfica. sin embargo se debe tener en cuenta que la velocidad que pide el Vissim es la deseada. Ecuación 4. Metodología Medición en Campo: Para medir este parámetro en el campo.13 95% 1. Velocidades deseadas.Tamaño de la muestra: En la prueba piloto realizada. vehículos equipados con acelerómetros.3.23 95% 1.96 1. Tabla 8.5 170 AUTO 7.96 1. En vista que en este estudio no se cuenta con estos recursos. Espacio en función de la Aceleración.96 1. esta toma de datos se desarrolló con la siguiente metodología que está basada en suposiciones cinemáticas. Tipo vehículo Estadístico Desviación Estándar Nivel de Confiabilidad K (Constante del Nivel de Confiabilidad) Error permitido Tamaño de la muestra MOTO 9. por lo tanto: Ecuación 5. se encuentra el formato para la toma de datos.5 29 2. radares y velocímetros.5 93 CAMION 4.99 95% 1. 1 x(t ) = x0 + v0t + at 2 2 62 . aceleraciones en periodos de tiempo menores a un segundo.5 89 BUS 7.37 95% 1. identificando una distancia conocida. En el ANEXO 5. Cuando se realiza un estudio de aceleraciones o deceleraciones se debe contar con un equipo especial que permita una mayor exactitud en las mediciones del campo. se tomaron un mínimo de 30 datos de muestra con el fin de obtener una desviación estándar y una media confiable para cada tipo de vehículo. Tamaño de muestra.3. lo que generaría que en la ecuación (5) v0 = 0 y x0 =0. tales equipos están conformados por llantas con instrumentación especial.96 1. se tendrá lo siguiente: Suponer que es un movimiento rectilíneo que presenta una aceleración constante. que están conectados en la mayoría de sus casos a un sistema en tiempo real que permite la construcción de curvas de velocidad vs.4 Estudio de Aceleraciones Deseadas. Gráfica. Calle Colombia con carrera 81. por lo tanto sólo se puede medir aquellos vehículos que se encuentren detenidos en la línea de pare de la intersección semafórica.Ecuación 6. Aceleración en función del Espacio y el Tiempo. que garanticen la aplicación de la ecuación 6. 63 . Acceso occidental. Para la muestra del formato ver ANEXO 6. 9 Ubicación de vehículos para el estudio de aceleraciones deseadas. Sin embargo. donde se tomaron 30 datos para cada tipo de vehículos. se toma el tiempo que el vehículo tarda en recorrer cierta distancia previamente definida. los cuales se analizaron con los respectivos estadísticos y se determinó el tamaño de la muestra. los vehículos deben cumplir ciertas condiciones en el campo. pues en la realidad la aceleración no es constante en el tiempo y para cada segundo se puede obtener una pareja de velocidad y su respectiva aceleración con los equipos adecuados. cuando el semáforo da luz verde. a= 2 x t2 Para cumplir con el supuesto anteriormente descrito. es de aclarar que este procedimiento puede incurrir en altos porcentajes de error. • Tamaño de la Muestra Para determinar el tamaño de la muestra se realizó una prueba piloto. 15 35 2. con el fin de identificar la posición de detención de los vehículos. ( v0 = vi ).47 1. Formato Estudio Deceleraciones. 3.1 83 BUS 0. Metodología Medición en Campo: Para este estudio se realizaron las siguientes actividades: 1. Calculo de la deceleración. Ecuación 7. Tamaño de muestra para Aceleraciones. Previo al tramo se identificó una distancia para medir el tiempo de recorrido y así obtener la velocidad inicial con la que los vehículos ingresaban al tramo. Sin embargo la metodología para la toma de datos es diferente. debido a que se busca la deceleración de los vehículos y se debe realizar en el tramo entre las dos intersecciones.15 104 LIVIANO 0.5 Estudio de Deceleraciones Deseadas. Este estudio presenta las mismas observaciones que se realizaron en el estudio de aceleraciones. Se toma el tiempo que los vehículos requieren para detenerse y con la siguiente fórmula se calcula la deceleración para cada tipo de vehículo. PARAMETROS ESTADISTICOS DESVIACION ESTANDAR MEDIA ERROR TAMAÑO DE LA MUESTRA MOTO 0.44 1. además se debe tener en cuenta que velocidad final es igual a cero ( vf = 0). Ver ANEXO 7.76 2.  x − Vo t  a = 2*  2  t  64 .69 0.3.Tabla 9.3.02 0. 2. Se dividió el tramo de la vía en cada metro.56 0.40 0.45 2.1 89 CAMION 0. Gráfica.20 -0. • Tamaño de la Muestra Para el tamaño de la muestra se realizó una prueba piloto.75 -1.27 32 2.88 0. con el fin de obtener distancias de seguimiento vehicular tanto dinámicas (vehículos en movimiento a baja diferencia de velocidades) y distancias estáticas (distancia entre vehículos que se encuentran detenidos).19 120 BUS 1. 10 Retícula que se construyó cada metro en el tramo del sitio en estudio Las líneas rojas representan las secciones transversales que se pintaron en toda la longitud del tramo cada metro. 65 .30 56 CAMION 0.54 0. con el fin de identificar la posición de los vehículos.71 0.10 16 LIVIANO 1. PARAMETROS ESTADISTICOS DESVIACION ESTANDAR MEDIA ERROR TAMAÑO DE LA MUESTRA MOTO 0. donde el tamaño de la muestra es de 16.6 Estudio de comportamiento del conductor Este estudio se realizó por medio de video.12 -1. Tabla 10.18 0. Tamaño de la muestra para el estudio de deceleraciones. sin embargo es de aclarar que para el tipo de vehículo moto.3.3.02 -1. además de la velocidad del vehículo que se encuentra en proceso de seguimiento. se tomaron 42 observaciones con el fin de tener una mayor exactitud del estudio en el cálculo de las muestras. Metodología de Medición en Campo. Se ubicó la cámara de video en la acera del costado oriente - occidente, de tal manera que la calzada en dirección occidente –oriente (calzada filmada) formará un ángulo perpendicular con la visual de la cámara, esto con el fin de evitar distorsiones en las distancias de seguimiento vehicular. Además, de la ubicación de dos puntos de referencia estáticos que permitieran la conversión de la escala de medida de distancias para el procesamiento de la información obtenida. La filmación se llevo a cabo por espacio de una (1) hora de 10:30 a.m. a 11:30 a.m. del día 5 de julio del 2007, la cámara se ubicó en un sitio que no tuviera obstáculos permanentes en la visual, además que se pudieran captar más de dos vehículos detenidos en el tramo de estudio. Gráfica. 11 Ubicación de la Cámara de video para distancias de seguimiento vehicular Metodología del procesamiento de la información. El procesamiento de la información se realizó mediante la filmación del sitio en formato de 8 mm, con el fin de reproducir el video en un VHS y en un televisor de 42 pulgadas, el cual permitiera una escala mayor de las distancias, con este procedimiento se pueden obtener velocidades mas lentas de reproducción, con el objetivo de conseguir el número de saltos por segundo (28 sal/seg.) para una mayor precisión de las velocidades del vehículo en seguimiento y una mayor precisión en las distancias. Medición de las distancias: Ubicados los dos puntos de referencia en el video, los cuales fueron dos arbustos localizados en el separador central con una distancia entre ellos de 8 metros, se halló la escala, la cual es de diez centímetros por metro (1:10). Luego con esta 66 escala, se tomaron los datos de distancias dinámicas y estáticas que quedaron registrados en el video. Medición de Velocidades: Se tomaron los tiempos en que el vehículo delantero y el vehículo en seguimiento tardaban en recorrer la distancia de los dos puntos de referencia captados en el video, para una mayor precisión, el tiempo se determinó con centésimas de segundos, apoyados con el número de saltos que se registran por segundo (28 sal/seg) a bajas velocidades de reproducción del video. En el ANEXO 8 se observa el formato para la toma de datos. 2.3.3.7 Estudio de tiempos de demora. Metodología Medición de Campo: En el tramo a evaluar se realiza un control de rutas de buses, además de un paradero ocasional, por lo tanto se tomará el tiempo en segundos de parada de los vehículos para realizar esta actividad, durante el periodo del estudio. Para el formato utilizado en la recolección de la información, ver ANEXO 9. Estudios para la evaluación del modelo Vissim: Para determinar si el modelo se ajusta a las condiciones de la ciudad es necesario realizar algunos estudios de campo que permitan determinar indicadores para evaluar los resultados de la modelación con los datos tomados en campo, y verificar de esta manera el grado de ajuste del modelo a la realidad. Para la evaluación de la simulación del tramo en estudio, se consideraron los volúmenes vehiculares, las velocidades promedio y las longitudes de cola en el arco de la calzada con dirección occidente a oriente, y se realizó un análisis comparativo de los resultados de la simulación con los provenientes del campo. 2.3.3.8 Estudio de colas. Este estudio no produce un dato de entrada al modelo, es uno de los resultados de evaluación de la simulación, por lo tanto será un indicador que comparado con los resultados de campo determinará el grado de aproximación del resultado de la simulación con los datos obtenidos en campo. Cuando se determina este parámetro en las evaluaciones del Vissim, la longitud de cola se mide en metros y no por número de vehículos. 67 Metodología de Estudio de Campo. Durante la hora de simulación por cada ciclo de la fase semafórica, al final del rojo, se determinó la longitud de cola en metros que se generaba en el tramo en estudio. Para esto, se ubicó un aforador en el tramo, y cada que el semáforo se encontraba en rojo se tomaba la longitud de la cola (en metros) hasta el último vehículo que se encontrará en esta condición. El ANEXO 10, muestra el formato utilizado para la toma de datos. Gráfica. 12 Ubicación de aforador para el estudio de longitudes de cola. 2.4 ANÁLISIS DE DATOS DE CAMPO En esta sección se presentan los resultados y análisis de los diferentes datos de campo que se realizaron en el sitio en estudio, los cuales fueron obtenidos con la metodología descrita en la sección anterior. 2.4.1. Datos de Volúmenes. Los volúmenes vehiculares se aforaron cada 15 minutos tanto en la intersección de prioridad como en la semáforizada, sin embargo cabe aclarar que se inició con 30 minutos comprendidos entre las 8:30 a.m. y 9:00 a.m., con el fin de obtener una mayor precisión de la identificación de los vehículos, el cambio de periodo y la sincronización entre ellos. Por esta razón la hora escogida para la simulación se encuentra entre en el periodo de las 9:15 a.m. y 10:15 a.m., pues es la hora en la que se encuentran sincronizadas y aforadas a la vez ambas intersecciones. 68 2.4.1.1 Intersección Semáforizada. La intersección semáforizada está compuesta por un ciclo semafórico que contempla tres fases con un ciclo de duración de 60 segundos y distribuidos de la siguiente forma Fase 1. Grupos 1 y 2 los cuales corresponden a los accesos 1 y 2 de la intersección: V = 24 s R = 22 s A = 3 s Tr = 1 s Fase 2: Grupo tres el cual pertenece al acceso tres de la intersección V = 12 s R = 44 s A = 3 s Tr = 1 s Fase 3: Grupo 4, El cual pertenece al acceso 4 de la intersección V = 12 s R = 44 s A = 3 s Tr = 1 s Los formatos con la información recogida de los volúmenes por los 4 accesos, se encuentran en el ANEXO 11. Tabla 11 Volumen hora simulada acceso 1 Semáforizada VOLUMEN HORA SIMULADA UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA - SEDE MEDELLÍN ESTUDIO DE VOLÚMENES VEHICULARES POR MANIOBRA Y TIPO DE VEHICULO CALIBRACION DEL VISSIM INTERSECCIÓN: Fecha (DDMMAA): Observaciones: Calle 50 Carrera 81 - Intersección Semaforizada. jueves 5 de julio del 2007 ACCESO 1 - SEM HORA DE SIMULACIÓN INTERVALO Moto Auto Bus Camion I 0 0 0 0 0 F 112 351 51 27 541 D 19 67 0 2 88 09:15 - 10:15 Total Tipo 131 418 51 29 629 % Tipo 21% 66% 8% 5% 100% I 0% 0% 0% 0% 0% % Maniobra F 21% 65% 9% 5% 100% D 22% 76% 0% 2% 100% 69 9:30 9:30 .Gráfica.9:45 HORA 9:45 . donde el auto se encuentra siempre con el mayor porcentaje en la composición vehicular seguido de las motos. 14 Volúmenes vehiculares por periodos de quince minutos. tiene una composición vehicular donde predominan los vehículos livianos con el 66% seguido de las motos las cuales representan el 21% de la composición. • Los camiones conforman el menor porcentaje con un 5 % de la composición vehicular. 120 100 80 VOLUMENES 60 40 20 0 9:15 . Acceso 1 intersección semáforizada. Gráfica. 70 .10:00 10:00 . 13 Volúmenes por Tipo de Vehículo. Acceso 1 intersección semáforizada. 400 360 320 280 240 VOLUMENES 200 160 120 80 40 0 Moto Auto Bus Camion TIPO DE VEHÍCULO • De la gráfica se puede observar cómo los vehículos que ingresan a la intersección semáforizada por el costado oriental (acceso 1).10:15 moto auto bus camion • Durante el transcurso de la hora los intervalos de quince minutos siempre reflejaron el mismo comportamiento. luego buses y por último camiones. • Los buses constituyen el 12% de la composición vehicular. lo que es de esperarse debido a que por este acceso ingresan todas las rutas de transporte público que prestan el servicio en sentido occidente oriente del tramo estudiado. Tabla 12 Volumen hora simulada acceso 2 Semaforizada VOLUMEN HORA SIMULADA UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA . 71 . jueves 5 de julio del 2007 ACCESO 2 . • El camión no aporta dentro de la composición vehicular de este acceso un porcentaje considerable ya que es del 3%. Acceso 2 de la intersección semáforizada 600 VOLUMENES 500 400 300 200 100 0 Moto Auto Bus Camion Moto Auto Bus Camion TIPO DE VEHÍCULO • Nuevamente en este acceso predomina los autos en el 66% de la composición vehicular seguido de las motos en un porcentaje del 19%.SEM HORA DE SIMULACIÓN INTERVALO Moto 09:15 10:15 Auto Bus Camion Total I 0 0 0 0 0 F 145 499 89 22 755 D 3 12 1 0 16 Total Tipo 148 511 90 22 771 % Tipo 19% 66% 12% 3% 100% % Maniobra I 0% 0% 0% 0% 0% F 19% 66% 12% 3% 100% D 19% 75% 6% 0% 100% Gráfica.Intersección Semaforizada.• De la gráfica se puede observar cómo en la hora simulada el tercer intervalo es el más cargado de la hora en todos los tipos de vehículos analizados.SEDE MEDELLÍN ESTUDIO DE VOLÚMENES VEHICULARES POR MANIOBRA Y TIPO DE VEHICULO CALIBRACION DEL VISSIM INTERSECCIÓN: Fecha (DDMMAA): Observaciones: Calle 50 Carrera 81 . 15 Volúmenes por tipo de vehículo. m. jueves 5 de julio del 2007 ACCESO 3 .m a las 10:15 a.Gráfica. 16 Volúmenes vehiculares por periodo de quince minutos.m. mientras que para las motos el mayor porcentaje se encuentra en el intervalo de 9:30 a.Intersección Semaforizada. • En esta gráfica se observa cómo el porcentaje de camiones durante los 4 periodos de quince minutos no tiene una mayor incidencia en la composición del flujo vehicular.10:00 10:00 .9:30 9:30 .SEDE MEDELLÍN ESTUDIO DE VOLÚMENES VEHICULARES POR MANIOBRA Y TIPO DE VEHICULO CALIBRACION DEL VISSIM INTERSECCIÓN: Fecha (DDMMAA): Observaciones: Calle 50 Carrera 81 . Acceso 2 de la intersección semáforizada.SEM HORA DE SIMULACIÓN INTERVALO Moto 09:15 10:15 Auto Bus Camion Total I 5 27 1 1 34 F 17 64 1 0 82 D 12 43 1 0 56 Total Tipo 34 134 3 1 172 % Tipo 20% 78% 2% 1% 100% % Maniobra I 15% 79% 3% 3% 100% F 21% 78% 1% 0% 100% D 21% 77% 2% 0% 100% 72 .m a 9:45 a.9:45 HORA 9:45 . Tabla 13 Volumen hora simulada acceso 3 Semáforizada VOLUMEN HORA SIMULADA UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA .10:15 moto auto bus camion • Al analizar los diferentes intervalos de quince minutos en la hora de simulación se puede diferenciar cómo el mayor flujo vehicular de autos se presenta en el intervalo de las 10:00 a. 180 160 140 120 VOLUMENES 100 80 60 40 20 0 9:15 . esta situación obedece a que sólo por los accesos oriental y occidental se encuentran las rutas de transporte público colectivo y obedecen a una jerarquía mayor ( Arteria. por lo tanto su flujo es bajo comparado con la vía principal. 18 Volúmenes vehiculares en periodos de 15 minutos.9:30 9:30 .m a las 9:30 a. 40 35 30 25 VOLUMENES 20 15 10 5 0 9:15 . 140 120 100 VOLUMENES 80 60 40 20 0 Moto Auto Bus Camion Moto Auto Bus Camion TIPO DE VEHICULO Gráfica. 73 . Acceso 3 semáforizada.9:45 HORA 9:45 .m para los autos.10:00 10:00 . se encuentra que los mayores componentes del flujo vehicular son los autos y las motos. las cuales son aun consideradas vías muy locales. Acceso 3 intersección semáforizada.m. calle 50. mientras que el bus conforma tan solo un 2% y el camión un 1% de la composición. 17 Volúmenes vehiculares en la hora de simulación por tipo de vehículo.m a las 10:00 a.Gráfica. • Los quince minutos más cargados para este acceso en la hora de simulación se encuentran en el periodo de las 9:45 a.10:15 moto auto bus camion • Para el acceso sur (tres). Colombia) que las carreras 81 y 81B. mientras que para las motos este periodo obedece al de las 9:15 a. 19 Volúmenes vehiculares en la hora de simulación por tipo de vehículo. jueves 5 de julio del 2007 ACCESO 4 . 180 160 140 120 100 VOLUMENES 80 60 40 20 0 Moto Auto Bus Camion Moto Auto Bus Camion TIPO DE VEHICULO 74 .Tabla 14 Volumen hora simulada acceso 4 Semáforizada VOLUMEN HORA SIMULADA UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA .Intersección Semaforizada.SEDE MEDELLÍN ESTUDIO DE VOLÚMENES VEHICULARES POR MANIOBRA Y TIPO DE VEHICULO CALIBRACION DEL VISSIM INTERSECCIÓN: Fecha (DDMMAA): Observaciones: Calle 50 Carrera 81 .SEM HORA DE SIMULACIÓN INTERVALO Moto 09:15 10:15 Auto Bus Camion Total I 19 93 0 1 113 F 15 69 0 2 86 D 1 8 0 1 10 Total Tipo 35 170 0 4 209 % Tipo 17% 81% 0% 2% 100% % Maniobra I 17% 82% 0% 1% 100% F 17% 80% 0% 2% 100% D 10% 80% 0% 10% 100% Gráfica. Acceso 4 semáforizada. 9:45 HORA 9:45 . que debido a que son los accesos de la vía secundaria su flujo vehicular no es tan alto como el de la vía principal.m. Tabla 15 Volumen hora simulada acceso 1 de Prioridad VOLUMEN CADA HORA UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA .PRIOR INTERVALO Moto 09:15 10:15 Auto Bus Camion Total I 6 41 19 0 66 F 108 330 34 30 502 D 3 11 0 1 15 Total Tipo 117 382 53 31 583 % Tipo 20% 66% 9% 5% 100% % Maniobra I 9% 62% 29% 0% 100% F 22% 66% 7% 6% 100% D 20% 73% 0% 7% 100% 75 . Acceso 4 intersección semáforizada 50 45 40 35 30 VOLUMENES 25 20 15 10 5 0 moto auto bus camion 9:15 . sin embargo se sigue repitiendo como para los demás accesos que la base de la composición vehicular son los autos y las motos. se presenta la misma situación del acceso sur.4. 20 Volúmenes vehiculares en periodos de 15 minutos.10:15 • Para el acceso norte (cuatro). 2.SEDE MEDELLÍN ESTUDIO DE VOLÚMENES VEHICULARES POR MANIOBRA Y TIPO DE VEHICULO CALIBRACION DEL VISSIM INTERSECCIÓN: Fecha (DDMMAA): Observaciones: Calle 50 Carrera 81 B . • Al evaluar el periodo más cargado de la hora de simulación se encuentra que para los tipos de vehículos principales se encuentra en el periodo de las 9:30 a.m a las 9: 45 a.2 Intersección de Prioridad.9:30 9:30 .1.Gráfica. mientras que los camiones y buses continúan con un porcentaje menor al 2%.Intersección Prioritaria julio 5 de 2007 ACCESO 1 .10:00 10:00 . • Tabla 16 Volumen hora simulada acceso 2 de Prioridad VOLUMEN CADA HORA UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA .m. a 10:15 a. ACCESO 2 . Para este tipo de vehículos el periodo más cargado se encuentra en el intervalo de 10:00 a. Los camiones representan aproximadamente un 6% de la composición vehicular siendo este acceso el de mayor representación en camiones del tramo en estudio. se aprecia como los autos representan el 61% del flujo vehicular seguido de las motos con un porcentaje del 23%.SEDE MEDELLÍN ESTUDIO DE VOLÚMENES VEHICULARES POR MANIOBRA Y TIPO DE VEHICULO CALIBRACION DEL VISSIM INTERSECCIÓN: Fecha (DDMMAA): Observaciones: Calle 50 Carrera 81 B .9:45 HORA 9:45 .9:30 9:30 . 21 Volúmenes vehiculares en periodos de 15 minutos.Gráfica.10:00 10:00 .PRIOR INTERVALO Moto 09:15 10:15 Auto Bus Camion Total I 2 24 0 1 27 F 136 490 88 22 736 D 2 25 0 0 27 Total Tipo 140 539 88 23 790 % Tipo 18% 68% 11% 3% 100% % Maniobra I 7% 89% 0% 4% 100% F 18% 67% 12% 3% 100% D 7% 93% 0% 0% 100% 76 .m.10:15 moto auto bus camion • Para el acceso 1 de la intersección de prioridad el cual corresponde al costado oriental. Acceso 1 intersección Prioridad 120 100 80 VOLUMENES 60 40 20 0 9:15 .Intersección Prioritaria jueves 5 de julio de 2007. Los buses representan el 10% de la composición situación que era de esperarse. los vehículos y motos conforman el mayor porcentaje de la composición vehicular y nuevamente se evidencia el bajo porcentaje de camiones en este acceso.9:45 HORA 9:45 . 22 Volúmenes vehiculares en periodos de 15 minutos. 160 140 120 100 VOLUMENES 80 60 40 20 0 9:15 .Intersección Prioritaria jueves 5 de julio del 2007 ACCESO 3 . • • Tabla 17 Volumen hora simulada acceso 3 de Prioridad VOLUMEN CADA HORA UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA . para las motos es el de las 9:30 am y 9:45 am y para buses es de 10:00 am a 10:15 am.10:00 10:00 .PRIOR INTERVALO Moto 09:15 10:15 Auto Bus Camion Total I 1 3 0 0 4 F 6 3 0 0 9 D 4 13 0 0 17 Total Tipo 11 19 0 0 30 % Tipo 37% 63% 0% 0% 100% % Maniobra I 25% 75% 0% 0% 100% F 67% 33% 0% 0% 100% D 24% 76% 0% 0% 100% 77 . El periodo donde mayor carga se presenta en la para livianos es el horario de las 9:45 am a las 10 am. Acceso 2 intersección Prioridad.SEDE MEDELLÍN ESTUDIO DE VOLÚMENES VEHICULARES POR MANIOBRA Y TIPO DE VEHICULO CALIBRACION DEL VISSIM INTERSECCIÓN: Fecha (DDMMAA): Observaciones: Calle 50 Carrera 81 B . donde se encuentran rutas de servicio público colectivo.10:15 moto auto bus camion • Para el costado occidental de la intersección de prioridad. debido a que este acceso se encuentra sobre la vía principal (Colombia).Gráfica.9:30 9:30 . Acceso3 intersección Prioridad.10:00 10:00 . siendo este acceso el de menor representatividad en todo el tramo estudiado. en cuanto a camiones y buses. En este acceso se observa cómo para los diferentes tipo de vehículos se encuentran diferentes periodos de máxima demanda. 24 Volúmenes vehiculares en periodos de 15 minutos. 8 7 6 5 VOLUMENES 4 3 2 1 0 9:15 .10:15 moto auto bus camion • Para el acceso sur de la intersección de prioridad. 23 Volúmenes vehiculares en la hora.9:45 HORA 9:45 .Gráfica. 20 18 16 14 12 VOLUMENES 10 8 6 4 2 0 Moto Auto Bus Camion Moto Auto Bus Camion TIPO DE VEHICULOS Gráfica. • 78 .9:30 9:30 . Acceso 3 intersección Prioridad. se muestra cómo los autos y motos representan en su totalidad la composición del flujo vehicular. para los autos se encuentra en el periodo de 9:30 a 9:45. para las motos en el periodo de 9:45 a 10:00. • En el periodo de las 10:00 a las 10:15 se observa cómo se encuentran en igual porcentaje (50%) la composición vehicular para los autos y las motos.Intersección Prioritaria jueves 5 de julio del 2007 ACCESO 4 . Tabla 18 Volumen hora simulada acceso 4 de Prioridad VOLUMEN CADA HORA UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA . 25 Volúmenes vehiculares en la hora.SEDE MEDELLÍN ESTUDIO DE VOLÚMENES VEHICULARES POR MANIOBRA Y TIPO DE VEHICULO CALIBRACION DEL VISSIM INTERSECCIÓN: Fecha (DDMMAA): Observaciones: Calle 50 Carrera 81 B . Acceso 4 intersección Prioridad.PRIOR INTERVALO Moto 09:15 10:15 Auto Bus Camion Total I 10 14 0 1 25 F 5 17 1 1 24 D 0 9 1 0 10 Total Tipo 15 40 2 2 59 % Tipo 25% 68% 3% 3% 100% % Maniobra I 40% 56% 0% 4% 100% F 21% 71% 4% 4% 100% D 0% 90% 10% 0% 100% Gráfica. 40 35 30 25 VOLUMENES 20 15 10 5 0 Moto Auto Bus Camion Moto Auto Bus Camion TIPO DE VEHICULO 79 . mientras que los accesos sur y norte se encuentran en vías que aun se consideran muy locales del sector.m a las 9:30 a.10:15 moto auto bus camion • El acceso norte de la intersección de prioridad presenta un alto porcentaje de autos y motos. Esta situación obedece a que los accesos occidental y oriental de las intersecciones son localizados sobre una de las vías de jerarquización arterial del municipio de Medellín (Calle 50 Colombia). También se puede observar como para los periodos de 9:30 a 10:00 a.9:45 9:45 .10:00 HORA 10:00 . Cabe aclarar que teóricamente el siguiente análisis se realiza para la hora de máxima demanda.Gráfica. mientras que para los buses sólo se encontraba un porcentaje aproximado del 12% en los accesos occidentales y oriental y un porcentaje de aproximadamente un 3% para los accesos sur y norte. Del resultados de los aforos realizados se observó cómo para todos los accesos de las intersección semáforizada y de prioridad se presentaba el mismo comportamiento. para los 80 .m y para las motos el día de 10:00 a. siendo el periodo mas cargado de la hora de simulación el de las 9:15 a.9:30 9:30 .m y 10:15. 12 10 8 VOLUMENES 6 4 2 0 9:15 . ANÁLISIS DE LA VARIACIÓN DEL VOLUMEN DE TRÁNSITO EN LA HORA SIMULADA. donde la mayor composición del flujo vehicular estaba conformado por livianos y motos. sin embargo por el alcance de este trabajo la hora de simulación se encuentra en el periodo valle del sector. 26 Volúmenes vehiculares en periodos de 15 minutos. no obstante se desea encontrar el factor hora y el volumen hora de demanda simulada. Análisis General. Acceso 4 intersección Prioridad.m no se presenta aporte al flujo de camiones y buses. 9:30 1 INTERVALOS DE TIEMPO 81 . siguiendo la misma metodología. Acceso 1. FLUJOS (vehículos mixtos/15 min) 180 175 170 165 160 155 150 145 140 135 1 9:15 . 28 Variación del Volumen hora Simulada.10:00 VHMD como q15 10:00 .9:30 9:30 . 27 Variación del Volumen hora Simulada.10:00 200 150 100 50 0 9:15 . Acceso 2 FLUJOS (vehículos mixtos/15 min) 250 VHDM como q15 10:00 .9:45 9:45 . Intersección semáforizada: Gráfica.10:15 9:30 .10:15 INTERVALOS DE TIEMPO (15 min) Gráfica.9:45 9:45 .diferentes accesos de la intersección semáforizada y priorizada. 9:30 9:30 .86 Volumen de la Hora de Máxima Demanda Simulada.9:45 VHMD como q15 9:45 . Intersección Semáforizada INTERSECCIÖN SEMAFORIZADA ACCESO 1 ORIENTAL 2 OCCIDENTAL 3 SUR 4 NORTE VHMDS: FHMDS: VOLUMEN Vehículos Mixtos. 30 Variación del Volumen hora Simulada. Factor de la Hora de Máxima Demanda Simulada.89 0. 629 231 172 209 4*q máx.10:15 Gráfica.) 60 50 40 30 20 10 0 1 INTERVALOS DE TIEMPO (15 min) 9:15 .Gráfica.10:00 1 INTERVALOS DE TIEMPO (15 min) Tabla 19. Acceso 3 FLUJOS (vehíuclos mixtos/15 min. Análisis de la variación del volumen de transito en la hora simulada. Acceso 3 FLUJOS (vehículos mixtos/15 min) 70 9:15 .84 0. Volumen real. Vehículos mixtos/hora 1672 924 196 244 VHMDS Vehículos mixtos/hora 157 193 43 52 FHMDS 0.88 0.10:15 9:45 . 29 Variación del Volumen hora Simulada. 82 .9:45 VHMD como q 15 10:00 .9:30 60 50 40 30 20 10 0 9:30 .10:00 10:00 . 9:45 9:45 .89 en todos los accesos de la intersección. Esta situación se puede observar claramente en los accesos oriental y occidental. no necesariamente significa que el flujo sea constante durante toda la hora.9:30 9:30 .• En un volumen horario.10:00 VHDM como q15 10:00 . 31 Variación del Volumen hora Simulada.10:15 1 INTERVALOS DE TIEMPO (15 min) 83 . • Intersección de prioridad: Gráfica. como se observa de la tabla estos valores oscilan entre 0. su mayor valor es la unidad lo que indica que existe una distribución uniforme de flujos máximos durante la hora. El factor de la hora de máxima demanda es un indicador de las características del flujo de transito en estos periodos. Acceso 1 FLUJOS (vehículos mixtos/15 min) 204 202 200 198 196 194 192 190 188 186 184 9:15 . lo que indica que estos flujos para esta intersección son muy uniformes. Lo cual indica que pueden existir periodos cortos dentro de la hora con tasas de flujo muchos mayores.84 y 0. donde se manifiesta la importancia de considerar periodos inferiores a una hora en el análisis de flujos vehiculares. 91 0. 32 Variación del Volumen hora Simulada.10:15 VHDM como q 15 1 INTERVALOS DE TIEMPO (15 min) Tabla 20. 583 790 30 59 4*q máx. 84 .97 0.10:15 1 INTERVALOS DE TIEMPO (15 min) Gráfica.9:30 9:30 .78 Volumen de la Hora de Máxima Demanda Simulada. Factor de la Hora de Máxima Demanda Simulada.10:00 VHDM como q15 10:00 .68 0. 33 Variación del Volumen hora Simulada.Gráfica.9:45 9:45 . INTERSECCIÖN PRIORIDAD ACCESO 1 ORIENTAL 2 OCCIDENTAL 3 SUR 4 NORTE VHMDS: FHMDS: VOLUMEN Vehículos Mixtos/hora.9:45 9:45 .9:30 9:30 . Acceso 3 FLUJO (vehículos mixtos/15 20 18 16 14 12 min) 10 8 6 4 2 0 SIMULACION 9:15 . Acceso 2 FLUJOS (vehículos mixtos/15 min) 12 10 8 6 4 2 0 9:15 . Intersección de Prioridad. Análisis de la variación del volumen de transito en la hora simulada.10:00 10:00 . 640 808 44 76 VHMDS Vehículos mixtos/hora 146 198 8 15 FHMDS 0. • 2. Para la configuración de un par de vehículos en seguimiento.• Al observar el factor de hora. 85 . por lo tanto los sentidos donde se presentan estas condiciones son: norte-sur y sur norte. Pág. Ingeniería de Tránsito. sin embargo se debe tener especial cuidado porque al entrar como dato el intervalo las unidades de medida se encuentran en distancia y por definición del modelo Vissim es la longitud del área de conflicto. James Cárdenas G. Datos de Brechas. en los cuales se encuentra la siguiente definición: “el paso es el tiempo necesario para que el vehículo recorra su propia longitud. y la brecha o claro es el intervalo del tiempo libre disponible entre los dos vehículos equivalente a la separación entre ellos medida desde el parachoques trasero del primero hasta el parachoques delantero del segundo”11 El modelo Vissim considera la brecha como el intervalo de tiempo libre disponible entre los dos vehículos medido desde el parachoques trasero del primero hasta el parachoques delantero del segundo. nos damos cuenta cómo para los accesos sur y norte presentan mayores concentraciones de flujos máximos en periodos cortos dentro de la hora. Se analizó el sentido que tiene una mayor muestra. por lo tanto para ingresar este parámetro se definirá que esta longitud de área de conflicto es el espaciamiento (longitud del vehículo + separación). fundamentos y aplicaciones.sur. este primer concepto es acorde con lo enunciado en el párrafo anterior. 11 Rafael Cal y Mayor R. el cual corresponde al sentido norte . se ha determinado atributos que son asociados con el tiempo y el espacio. Para los accesos oriental y occidental se observa cómo el factor hora indica una distribución uniforme de estos flujos dentro de la hora simulada. Debido a los bajos flujos que se presentaron en algunas maniobras. generados en las vías secundarias (carrera 81 B) se tendrán en cuenta las siguientes consideraciones: • La maniobra que genera mayor riesgo es el cruzamiento de una corriente vehicular y aún mas cuando la vía a cruzar presenta altos flujos y su composición geométrica corresponde a una doble calzada. 257.4.2. estos tipos de vehículos sólo se analizaron en los accesos donde se pudieron registrar datos. se considere una intersección prioritaria donde se presente un alto volumen vehicular. Maniobra que se realiza de la vía secundaria a incorporarse al flujo de la secundaria. • Se debe aclarar que por el bajo volumen de camiones y buses sobre la vía secundaria. además de que se genera el cruzamientos en los flujos de las corrientes. por lo tanto se recomienda que para una futura investigación. además de los diferentes sentidos. No obstante. 86 . esta situación se da cuando el ciclo del semáforo se encuentra en rojo. por lo tanto las brechas que quedaron abiertas en el ciclo anterior deben esperar el cambio del semáforo a verde. pues algunos datos de brechas están afectados por la fase del acceso 1 de la semáforizada (acceso Oriental). al realizar las evaluaciones se observó que en los datos hay una influencia directa del control de la intersección de la Calle 50 con la Carrera 81A (semáforizada) sobre la intersección de prioridad. Inicialmente se había planteado escoger la brecha aceptada para cada tipo de vehículo usando el percentil 85 y para hallar el intervalo (espaciamiento) con el percentil 95 de las brechas rechazadas. en especial de buses y camiones que permita definir las brechas y espaciamiento que este tipo de vehículos necesitan para incorporarse o atravesar una corriente vehicular.• Los giros a izquierda representan un mayor grado de complicación por la maniobra de conducción que se debe realizar al no ser directo el movimiento. 2. • Maniobra de Cruzamiento Directa.1 Motos. Movimiento norte – este: se genera de la vía secundaria a la vía principal. En el ANEXO 12 se encuentran los datos de brechas aceptadas y rechazadas por acceso y tipos de vehículos.2. En esta situación se encuentran dos sentidos que son analizados: el movimiento este – sur y el norte – este. El análisis de estos datos se realizó por maniobras y tipos de vehículos. lo que genera brechas con valores afectados por el ciclo del semáforo. Sentido Norte – Sur.4. Aunque estos movimientos generan giros a izquierda presentan cada uno de ellos una particularidad: Movimiento este – sur: se genera de la vía principal a la vía secundaria. Brechas Aceptadas Motos. presentándose que la mayor frecuencia se encuentra en el intervalo de 26 segundos a 36 segundos. Frecuencia 2..00% 40. situación que por criterio no es aceptable por la razón expuesta en el párrafo anterior. Sin embargo cabe anotar que en la hora de medición sólo se registraron 3 datos.Tabla 21.00% 60.00% 20.00% • Si se analiza la grafica de Probabilidad de brechas aceptadas por percentil 85 se observa cómo la brecha estaría en el intervalo de 26-36 segundos. 0 1 0 2 0 Frecuencia % acumulado 0.5 0 6 16 Clase Frecuencias % Acumulado 26 36 100.00% 0. los cuales no son una muestra representativa para definir el tipo de brecha que aceptan este tipo de vehículos de una manera general.5 1 0.00% • De los datos obtenidos se puede observar cómo la mínima brecha aceptada por las motos es de 8 segundos en este sentido y la máxima es de 33 segundos. 34 Histograma de Brechas Aceptadas. Motos (Directo).00% 0.5 2 1.00% 33. esta situación se presenta debido a que estos dos últimos datos se encuentran influenciados por el ciclo semafórico. Maniobra Directa BRECHAS ACEPTADAS MOTOS ACCESO N-S Clase 0 6 16 26 36 y mayor.33% 33.00% 80. por lo 87 . Gráfica..33% 100.00% 100. sin embargo si se analiza por el porcentaje de este tipo de vehículos en el acceso corresponden al 20% de los vehículos de esta clase que cruzaron por este acceso en la hora simulada. 00% 35.00% 88 .. 35 Probabilidad de Brechas Aceptadas Moto. 100.tanto sólo quedaría una brecha de 8 segundos. Tabla 22. % ACUMULADO 120. (Directo).00% y mayor.71% 78.. Frecuencia 0 5 6 2 1 0 % acumulado 0. Gráfica..00% 0.00% 80.00% 40.00% 60. (Directo) BRECHAS RECHAZADAS MOTOS Clase 0 1 2 3 4 y mayor.00% 16 26 RANGO DE CLASE 36 y mayor. Brechas Rechazadas Motos.33% 26...57% 92. 33.00% 100.00% 20.00% 6 6.33% 36.. 100..00% 100. 33.00% 16. 0. sin embargo se puede analizar las brechas rechazadas y de allí elegir una brecha que sea mas razonable para este tipo de vehículos.86% 100. 57% 3.00% 40. 89 . además se observa que se presenta una frecuencia de 14 datos.00% 1... 100..00% 1 2 3 4 y mayor. % ACUMULADO 100. 0. 35. (Directo). RANGO DE CLASE • De las gráficas se observa cómo los conductores rechazan brechas menores o iguales a 4 segundos. por lo tanto se podría plantear que los conductores aceptan brechas mayores a 4 segundos. 36 Histograma de Brechas Rechazadas ..Moto.00% 0.00% 80. 92.Gráfica.00% 0.00% Gráfica.00% 20. lo que equivale al 93% del flujo simulado en este acceso para este tipo de vehículos.. (Directo) Frecuencia 7 6 5 4 3 2 1 0 0 1 2 Clase Frecuencia % acumulado 3 4 y mayor.00% 40.00% 60.86% 4.. 78.00% 60..00% y mayor.00% 20. para tener un margen de error se considerará que la mínima brecha aceptada es de 5 segundos.71% 2.00% 0 0. 100. 37 Probabilidad de Brechas Rechazadas .Moto. 100.00% 80. Al realizar este tipo de maniobra el conductor experimenta una transición al cambiar de un bajo flujo vehicular a uno de mayores proporciones. Sentido Norte – Este • Maniobra que se realiza de la vía secundaria a la vía principal.00% 100. sin embargo como esta gráfica está compuesta por las brechas rechazadas y aceptadas.00% 20.. (Giro Izquierdo N-E) BRECHAS ACEPTADAS MOTOS Clase 9 18 27 y mayor. estas últimas se encuentran influenciadas por el ciclo semafórico distorsionando la realidad de las brechas aceptadas por los conductores. Brechas Aceptadas Moto. Frecuencia 0 1 1 0 % acumulado 0.00% 40.00% 90 .00% 0 6 16 26 RANGO DE CLASES Brechas Rechazadas 36 Brechas Aceptadas • Otro método de encontrar la mínima brecha aceptada. 38 Brechas Críticas Motos.Gráfica.00% 50.00% 100. Maniobra de Giro a izquierda. sería utilizando la brecha mínima critica. (Directo) % ACUMULADO 100. Para el sitio en estudio este giro representa aún más complicaciones por la geometría de la vía principal.00% 80. por lo tanto el conductor debe atravesar la primera calzada y después ingresar en convergencia al destino..00% 60. Tabla 23.00% 0. 2 0 9 18 120. 40 Probabilidad Brechas Aceptadas Moto.Gráfica.00% 80. (Giro a Izquierda N-E) Frecuencia 1. 39 Histograma Brechas Aceptadas Motos.00% 0. es decir el 20% del flujo total simulado para esta maniobra se encuentra representado en estos datos. ya que el 50% de brechas aceptadas se encuentran en el intervalo de 18 – 27 segundos.00% 20.00% 0.4 0.00% 100.00% 60. 100.. 50..8 0..2 1 0..00% 40. sin embargo nuevamente se evidencia la influencia del semáforo en el comportamiento de las brechas aceptadas.00% Clase 27 y mayor.. Frecuencia % acumulado Gráfica.00% 18 27 y mayor.. INTERVALOS DE CLASE 18.00% 9 9.00% 80. 0.00% 40..6 0. de las cuales 10 motos/hora giran a la izquierda. (Giro Izquierdo N-E) % ACUMULADO 120. 91 • .00% 100.00% 20.00% 27.00% y mayor.00% 60.18 segundos la cual corresponde a que el conductor acepta una brecha de 9 segundos para realizar la maniobra. 100.00% • Observando los volúmenes tomados para la hora de simulación se tiene que las motos por este acceso tiene un volumen de 15 motos/hora. La menor brecha aceptada se encuentra en el intervalo de 9 . ..00% 40.00% 0.00% 100. (Giro Izquierdo N-E) Frecuencia 2.. 92 .4 1.00% 100.5 0 1.00% Clase Frecuencia % acumulado Gráfica.Tabla 24.00% 60.00% Gráfica. 100.6 y mayor.5 1.00% 80..00% 75.00% 0. (Giro Izquierdo N.E) BRECHAS RECHAZADAS MOTOS Clase 1.3 1.00% 60. 41 Histograma de Brechas Rechazadas Motos.5 1.4 1.6 y mayor. (Giro Izquierdo N.00% 1. 42 Probabilidad Brechas Rechazadas Motos.5 1 0.5 RANGO DE CLASES 1.00% 20.00% 80.00% 75.00% 25.E) % ACUMULADO 120.6 y mayor.3 1.00% 20.. Frecuencia 0 1 2 0 1 % acumulado 0.3 1..4 1.5 2 1.00% 40. Brechas Rechazadas Motos. Para determinar la brecha de esta maniobra se analizará en conjunto tanto la mínima brecha aceptada. lo que equivale al 40% de las motos que realizan esta maniobra en la hora de simulación. 43 Brechas Criticas Moto. teniendo en cuenta la consideración presentada en el párrafo anterior. Brechas Aceptadas Moto.00% 93 . dando como resultado que la máxima brecha rechazada es de 2 segundos. por lo que se considera conveniente aumentar por lo menos 2 segundos más como margen de error.. INTERVALOS DE CLASE Brechas Aceptadas Brechas Rechazadas • Maniobra de Giro izquierda.00% 100. Se iniciará con una brecha de 6 seg.67% 100. por lo tanto no se puede tener generalizada.00% 9 18 27 y mayor. Maniobra que se realiza de la vía principal a la vía secundaria... Sentido Este – Sur.33% 66. (Giro Izquierdo N-E) • % ACUMULADO 150. Frecuencia 1 0 1 0 1 % acumulado 33.• Para las brechas rechazadas en esta maniobra se obtienen cuatro datos para la hora de registro. Tabla 25. es decir 4 seg. por lo tanto se escogerá la brecha mínima para alimentar el programa de un Intervalo de 4 – 9 seg.. Gráfica. como la máxima rechazada. sin embargo se considera que está brecha la origina un conductor que es muy arriesgado. debido a la dificultad de la maniobra.00% 0.00% 50.67% 66.33% 33. (Giro Izquierda E-S) BRECHAS ACEPTADAS MOTOS Clase 3 6 9 12 y mayor. 2 1 0.00% 60. 44 Histograma de Brechas Aceptadas Motos.00% 80. no es suficiente para que se realice el análisis. En esta maniobra.00% 40. para este tipo de vehículos sólo se logró.8 0.00% mayor.00% 0..00% 0.(Giro Izquierda E-S) % ACUMULADO 100. (Giro a izquierda E-S) Frecuencia 1.6 0. Para el dato registrado el conductor rechaza una brecha de 2 segundos. Gráfica.00% 20. por lo tanto. • La mínima brecha aceptada para este movimiento se encuentra en 3 segundos y la máxima en 12 segundos y cada una de ellas con una frecuencia igual a 1 lo que indica que los datos se encuentran muy homogéneos para definir cual sería la brecha mínima aceptada para esta maniobra.2 0 3 6 9 Clase Frecuencia % acumulado 12 y 100..00% 20. Debido a que estos valores se encuentran contemplados también en la maniobra de norte a sur se unificará que los movimientos a izquierda de este tipo de vehículos se trabajaran con una brecha de 6 segundos.00% 3 6 9 RANGO DE CLASES 12 y mayor. en el periodo de la hora registrada tomar un solo dato de brechas rechazadas para motos.00% 40..4 0.00% 60.00% 80. 45 Probabilidad de Brechas Aceptadas Motos . 94 • ..Gráfica. 5 2 1.00% Gráfica.4.00% 80.2. Brechas Aceptadas Livianos.2.00% 60.23% 76..38% 30.77% 61..5 4 3. (Directo) BRECHAS ACEPTADAS LIVIANOS Clase 3 6 9 12 15 18 y mayor.00% 0..00% Clase Frecuencia % acumulado 95 . Frecuencia 0 2 2 4 1 1 3 % acumulado 0.54% 69. Sentido Norte – Sur..5 0 3 6 9 12 15 18 y mayor.2 • Livianos.00% 20.00% 100.00% 40.92% 100. 120.5 1 0. Tabla 26.00% 15.5 3 2. (Directo) Frecuencia 4. Maniobra de Cruzamiento Directa. 46 Histograma de Brechas Aceptadas Livianos. 00% 100...) Tabla 27. (Directo) BRECHAS RECHAZADAS LIVIANOS Clase 0 1 2 3 4 y mayor. Brechas Rechazadas Livianos.00% 40.54% 72.Gráfica. (Directo) % ACUMULDO 100.89% 100.00% 0.. 47 Probabilidad de Brechas Aceptadas Livianos.00% 96 ..00% 60.00% 80. RANGO DE CLASES • Las brechas aceptadas para los livianos varían en un rango de una brecha mínima de 4 segundos y una máxima de 49 segundos estando este último dato afectado por el ciclo semafórico. además de presentarse la mayor frecuencia en un rango de 9 a 12 segundos (4 datos registrados en este intervalo.00% 3 6 9 12 15 18 y mayor.00% 20.00% 40.97% 91. Frecuencia 0 15 12 7 3 0 % acumulado 0. 00% 80.00% 20.00% 20.00% 40.00% 100.00% 60.. Gráfica.00% 100. 120.00% 0 1 2 3 4 y mayor.00% 60.00% 0.00% 80.. encontrándose que el intervalo de 0 a 1 segundos presenta la mayor frecuencia con 15 datos.00% Clase Frecuencia % acumulado • Los conductores rechazan brechas iguales o menores a 4 segundos. seguido del intervalo de 1 a 2 segundos con 12 datos. 49 Probabilidad de Brechas Rechazadas Livianos.00% 0. RANGO DE CLASE 97 .. (Directo) Frecuencia 16 14 12 10 8 6 4 2 0 0 1 2 3 4 y mayor.00% 40. (Directo) % ACUMULADO 120. 48 Histograma de Brechas Rechazadas Livianos..Gráfica. Maniobra de Giro Izquierdo. Brecha Crítica Livianos (Directo) % ACUMULADO 120. Norte – Este.00% 86. por lo tanto se asumirá una brecha de 7 segundos.67% 60.67% 93.00% 80..00% 66.67% 66..33% 100..00% 100.00% 3 6 9 12 15 18 y mayor.67% 66.00% • 98 . pues al encontrarse esta como intercepto se puede concluir que conductores mas arriesgados tienden a cruzar el flujo de la principal en 4 segundos. Brechas Aceptadas Livianos (Giro Izquierdo N-E) BRECHAS ACEPTADAS Clase 3 8 13 18 23 28 33 38 43 y mayor.00% 20. Frecuencia 0 7 2 1 0 0 2 1 1 1 % acumulado 0.Gráfica. Tabla 28. 50.00% 46. RANGO DE CLASE Brechas Aceptadas Brechas Rechazadas • Si se analizan los datos tomados en campo observamos como la mínima brecha aceptada es de 4 segundos coincidiendo con la mayor brecha rechazada.00% 0..67% 80.00% 60.00% 40. por lo tanto se debe considerar aumentar esta brecha aceptada. pero si se basa en el hecho de que la mayor frecuencia de brechas aceptadas se encuentran en el rango de 9-12 se puede pensar que existen una mayor proporción de conductores más cautelosos. 00% 3 8 13 18 23 28 33 38 43 y mayor. Lo que genera que el flujo de la vía principal en ambas direcciones. 99 .00% 100. 52 Probabilidad de Brechas Aceptadas. y observando los datos se obtiene que dentro de este intervalo la brecha de 7 segundos corresponde a la de mayor frecuencia. es decir la intersección de prioridad estudiada se encuentra en el centro de dos cruces semáforizados. (Giro Izquierdo N-E) Frecuencia 8 7 6 5 4 3 2 1 0 3 8 13 18 23 28 33 38 43 y mayor..00% 20. en determinados periodos de tiempo viaje en pelotones. INTERVALO DE CLASE • La mayor frecuencia de brechas se encuentra en el intervalo de 3 a 8 segundos.00% Clase Frecuencia % acumulado • Los datos analizados corresponden al 100% del flujo de esta maniobra en la hora de simulación.00% 0.00% 40.00% 20. Gráfica.Gráfica. presentándose brechas mínimas de 4 segundos y máximas de 44 segundos.. (Giro Izquierdo N-E) % ACUMULADO 120.00% 80.00% 60.00% 80. 51 Histograma de Brechas Aceptadas Livianos..00% 100.00% 0.00% 60. 40.. este último dato también se encuentra influenciado por el semáforo que se encuentra en el costado occidental de la intersección de la calle Colombia con la carrera 82. Gráfica.00% 0. • Se puede observar cómo el 81% de los datos se encuentra en el intervalo de 0 a 3 segundos de las brechas rechazadas. dándose que este último dato pudo tener alguna influencia del ciclo semafórico.00% 20.00% 100.00% • Las brechas rechazadas halladas en campo se encuentran en una mínima de 1 segundo con una brecha máxima de 12 segundos.Tabla 29. 120. Brechas Rechazadas Livianos (Giro Izquierdo N-E)..00% 100. BRECHAS RECHAZADAS Clase 0 3 6 9 12 y mayor.00% 40.95% 95.00% Clase Frecuencia % acumulado 100 . lo que indica que la mayoría de los conductores para realizar esta maniobra no aceptan brechas menores a 3 segundos.00% 80.62% 100.00% 60. Frecuencia 0 34 6 1 1 0 % acumulado 0. 53 Histograma de Brechas Livianos. (Giro Izquierda N-S) Frecuencia 40 35 30 25 20 15 10 5 0 0 3 6 9 12 y mayor...24% 97.00% 80.. por lo tanto entre estos dos valores genera más seguridad optar por una brecha mínima aceptada de 7 segundos para realizar esta maniobra.. 101 .00% 0 3 6 9 12 y mayor. Gráfica..Gráfica. por lo tanto observando la grafica de probabilidades el 95% de los conductores rechazan brechas menores a 6 segundos. INTERVALO DE CLASE • En el intervalo de 3 a 6 segundos se encuentra el 15% de la brechas rechazadas con una frecuencia de 6 datos.00% 60.00% 0.00% 100. 55 Brecha Crítica Livianos. (Giro Izquierda N-E) % ACUMULADO 120. de aquí se observa que los conductores rechazarán brechas menores que 6 y mayores que 3.00% 20.00% 80.00% 40. (Giro Izquierdo N-E) % ACUMULADO 120% 100% 80% 60% 40% 20% 0% 3 8 13 18 23 28 33 38 43 y CLASE BRECHAS RECHAZADAS BRECHAS ACEPTADAS • Para este movimiento se encuentra que la mínima brecha aceptada es de 7 segundos y que 6 segundos corresponde a la máxima brecha rechazada. 54 Probabilidad de Brechas Livianos. 00% 70.00% 95.00% 5.5 2 1.00% 90..5 4 3.5 15 17.00% 100.00% 40..00% 90..00% 25 y mayor..5 1 0.00% 60. Frecuencia B 0 1 2 3 4 4 3 1 0 1 0 1 % acumulado 0.5 25 y mayor.00% Clase Frecuencia % acumulado 102 .00% 100.• Maniobra de Giro Izquierdo.Sur Tabla 30. Este.5 15 17.00% 20.00% 30.00% 15.5 20 22.5 0 0 2.00% 85.5 5 7.00% Gráfica.. Brechas Aceptadas Livianos.5 3 2.5 10 12.00% 50.5 5 7. (Giro Izquierdo E-S) Frecuencia 4. 56 Histograma Bechas Aceptadas Livianos.5 0.5 20 22.5 10 12.00% 95. 80. (Giro Izquierdo S-E) BRECHAS ACEPTADAS Clase 0 2. 65% 95.00% 60. 57 Probabilidad Brechas Aceptadas Livianos.00% 40.5 .Gráfica.00% 0 5 15 10 20 7.00% 100. (Giro Izquierdo E-S) PROBABILIDAD DE BRECHAS ACEPTADAS ..5 25 .00% 103 ym .17% 86.5 or .5 2. Observando en los datos que se tomaron brechas mínimas aceptadas de 2 segundos y máximas de 26 segundos..65% 100. Frecuencia BR 0 12 8 2 0 1 0 % acumulado BR 0. ay 12 17 22 • Los datos tomados para esta maniobra corresponden al 83% de los volúmenes aforados para este sentido en la hora de simulación..00% 52.96% 95. Tabla 31. una brecha mayor de 7 segundos y menor de 10.00% 0.00% 80. es decir. • El intervalo de mayor frecuencia es de 7 a 10 segundos de brechas aceptadas.5 .LIVIANOS 100.00% 20. Brechas Rechazadas Livianos (Giro Izquierdo E-S) BRECHAS RECHAZADAS Clase 0 2 4 6 8 10 y mayor.. 0% 100.00% 60. con este valor estamos dando un margen de 3 segundos más a la mínima brecha rechazada registrada (4 segundos) 104 .. 58 Histograma de Brechas Rechazadas Livianos (Giro a Izquierda E-S) HISTOGRAMA .00% 0.Liviano.00% 40.5 15 17.00% 20.Gráfica.0% 80.BRECHAS RECHAZADAS 14 12 120. (Giro Izquierdo E-S) % ACUMULADO 120. • Por lo tanto para esta dirección de movimiento se analizará con la brecha mínima aceptada. la cual corresponde a 7 segundos.0% 60.5 25 RANGO DE CLASE % acumulado BR % acumulado • Los datos de brechas rechazadas se encuentran en un rango de 1 a 9 segundos.0% 0 2.. Clase Frecuencia % acumulado Gráfica.0% 20.00% 80.5 5 7.5 20 22. encontrando que el 87% de los datos analizados rechazan brechas menores o iguales a 4.0% 40.5 10 12.00% 0 2 4 Frecuencia 10 8 6 4 2 0 6 8 10 y mayor. 59 Brecha Crítica .0% 0.00% 100. 5 1 0.22% 55.00% 22. al ser el origen la vía secundaria.89% 100.4.. 3 2.Sur. 60 Histograma de Brechas Aceptadas Bus.... Norte . no se registraron datos en el tiempo que se realizó la toma de información. Frecuencia 0 2 3 3 1 0 % acumulado 0. en el periodo registrado no se obtuvo datos de este tipo de vehículos.00% 20.. (Giro Izquierda E-S) HISTOGRAMA BRECHAS ACEPTADAS PARA BUSES 3.00% 40.00% 60. Maniobra de Giro Izquierdo.5 2 1. en donde el flujo de camiones y buses es menor del 2%.00% 0. (Giro Izquierdo E-S). • Maniobra de Giro Izquierdo. Este es el sentido de la vía secundaria. BRECHAS ACEPTADAS Clase 4 8 12 16 20 y mayor..5 100.00% 80.2.00% • Gráfica.Sur Tabla 32.Este Debido a que este sentido de maniobra parte de la vía secundaria a la vía principal.00% 4 8 12 16 20 y mayor.2.00% 100. Este.3 Bus • Maniobra Directa.56% 88.5 0 Frecuencia Clase Frecuencia % acumulado 105 . Norte. Brechas Aceptadas Bus. Brechas Rechazadas Bus..00% 40. RANGO DE CLASES • Los datos registrados corresponden al 69% de los volúmenes aforados en la hora de simulación para esta dirección. (Giro Izquierdo E-S) PROBABILIDAD DE BRECHAS ACEPTADAS-BUSES 120..00% 100. • De la gráfica de histograma se puede observar como existen dos intervalos que presentan la misma frecuencia los cuales son de 8 – 12 segundos y de 12 -16 segundos.00% 0.00% 4 8 12 16 20 y mayor.00% 20. Frecuencia 0 9 2 0 % acumulado 0.82% 100.00% 81..00% 80. encontrándose que la brecha mínima aceptada por este tipo de vehículos es de 6 segundos y la máxima de 18 segundos..00% 60. (Giro Izquierdo E-S) BRECHAS RECHAZADAS Clase 0 2 4 y mayor. 61 Probabilidad de Brechas Aceptadas Buses. Tabla 33.00% 106 .Gráfica.00% % ACUMULADOS 100. 00% % ACUMULADO 100.. (Giro Izquierdo E-S). HISTOGRAMA DE BRECHAS RECHAZADAS-BUSES 10 100..00% 60. Frecuencia % acumulado Gráfica.00% 80.00% 20. (Giro Izquierdo E-S) PROBABILIDAD DE BRECHAS RECHAZADAS-BUSES 120. 62 Histograma de Brechas Rechazadas.00% 0 2 4 y mayor..Gráfica.00% 40.00% 0..00% 60.00% 0 2 8 6 4 2 0 Frecuencia Clase 4 y mayor.00% 40. 63 Probabilidad de Brechas Rechazadas.00% 80.00% 20. INTERVALO DE CLASE 107 .00% 0. en especial la vía principal en sentido occidente – oriente. es decir en el de 8 a 12 segundos. donde se tiene que la mínima brecha que aquí se registra es de 8 segundos.4.00% 4 8 12 16 20 y mayor. lo que implica que se debe realizar un estudio de aceptación y rechazó de brechas en un sitio donde se presenten altos flujos vehiculares de este tipo de vehículos.00% 60.00% 20. puedo haber estado despejada por la influencia del semáforo en este costado. 64 Brechas Críticas para Buses.BUSES 120.00% 100.00% % ACUMULADO 80.00% 40. porque se pudo haber dado que en el momento que se registraron estos datos en la intersección. 108 . 2.. sin embargo se considera que aun estos valores se encuentran muy bajos. (Giro Izquierdo.2.4 Camión.Gráfica. Estos vehículos presentaron un porcentaje muy bajo en la composición vehicular del tramo en estudio.00% 0. • Por lo tanto. CLASES DE INTERVALO BRECHAS ACEPTADAS BRECHAS RECHAZADAS • Las brechas rechazadas para este tipo de vehículo se encuentran en un rango de 0 a 3 segundos. E-S) BRECHAS CRITICA . se debe tener especial cuidado. se analizará que la brecha mínima rechazada para este tipo de vehículos se encuentra en el menor intervalo que mayor frecuencia obtuvo.. .. (Directa). Frecuencia 0 1 1 % acumulado 0. (Directo) 110.00% % ACUMULADO 100.00% PROBABILIDAD BRECHAS ACEPTADAS-CAMIONES 120.00% 50.2 1 0.8 0.00% 0.00% 7 17 RANGO DE CLASE Frecuencia y mayor.• Maniobra Directa.. Brechas Aceptadas Camiones.6 0..Sur.00% 30.4 0.00% Gráfica.00% 40. Tabla 34.00% 80. 66 Probabilidad de Brechas Aceptadas Camiones. BRECHAS ACEPTADAS CAMIONES Clase 7 17 y mayor.00% -10.00% 60. (Directo) BRECHAS ACEPTADAS CAMIONES 1.. 109 .00% 10..00% 20.00% 100.00% 70.00% 90. Norte.00% 50. Frecuencia Clase % acumulado Gráfica. 65 Brechas Aceptadas Camiones.2 0 7 17 y mayor.. 5 3 y mayor.00% 0.00% 20.00% % ACUMULADO 80.00% 40.00% 100.Tabla 35 .00% Frecuencia 2 1.00% 0 2. Brechas Rechazadas Camiones. (Directo) PROBABILIDAD BRECHAS RECHAZADAS CAMIONES 100.00% 50.00% 60. (Directo) HISTOGRAMA DE BRECHAS RECHAZADAS 2..00% Gráfica.00% 40. Gráfica.. 68 Probabilidad de Brechas Rechazadas.00% 0. Frecuencia 0 2 2 0 % acumulado 0.5 0 0 2. 67 Histograma de Brechas Rechazadas .00% 100.00% 60.00% 80.5 RANGO DE CLASE 3 110 . (Directo) BRECHAS RECHAZADAS CAMIONES Clase 0 2.5 100..5 Frecuencia Clase 3 % acumulado y mayor.00% 20.5 1 0.. • Maniobra de Giro Izquierdo. (Directo) BRECHA CRITICA CAMIONES 120.Sur. por lo tanto no se realizó el análisis correspondiente. Norte – Este.00% 20. De la composición vehicular.00% 0. analizando que se encuentra dentro de este rango.00% % ACUMULADO 100.. 69 Brecha Crítica Camiones..00% 80. con un volumen aproximado del 3%.00% 7 17 RANGO DE CLASE Serie1 Serie2 y mayor. Debido a que esta maniobra se origina en la vía secundaria.00% 60. sin embargo se debe considerar que por las condiciones físicas de estos vehículos.00% 40.. • Este tipo de vehículos presentó un porcentaje aproximado del 3% de la composición vehicular. Este. las maniobras de brechas que se requieren son de mayor magnitud que las que se necesitan para los otros tipos de vehículo. lo que generó que los datos que se obtuvieron no sean representativos para una definición de brecha más precisa. En cuanto a brechas aceptadas sólo se presentó un registro con una duración de 7 segundos. además de suponer que el tipo de vehículo que puede tener características similares físicas es el bus. • Maniobra de Giro Izquierdo. por lo tanto como el intervalo de las brechas aceptadas se encuentra en el rango de 7 a 17 segundos. Además se debe tener en cuenta que los mayores flujos vehiculares de este tipo de vehículos sólo se presentaban sobre la vía principal en dirección norte – sur o viceversa. esta brecha se trabajará con 8 segundos.Gráfica. 111 . donde no se registran este tipo de vehículos no se tienen registros. (Giro Izquierda S-E) HISTOGRAMA DE BRECHAS RECHAZADAS-CAMIONES 2.00% 80..00% 60.Tabla 36. 40.00% 20..00% Gráfica.00% 40. (Giro Izquierdo E-S) PROBABILIDAD BRECHAS RECHAZADAS CAMIONES 120.00% 100. 71 Probabilidad de Brechas Rechazadas Camiones.00% 80..00% 80. 70 Histograma de brechas Rechazadas Camiones.5 0 0 1 2 3 y mayor.00% 60. Frecuencia 0 0 2 2 1 % acumulado 0.00% 0...00% 40.5 Clase Frecuencia % acumulado Gráfica..00% 20.00% 0 1 2 INTERVALOS DE CLASE 3 y mayor. (Giro Izquierdo E-S) BRECHAS RECHAZADAS Clase 0 1 2 3 y mayor.5 2 120.00% 100.00% % ACUMULADO 100.00% 0. Brechas Rechazadas Camiones.00% 0.00% 1 0.00% Frecuencia 1. 112 . dar un mayor tiempo con el fin de evitar posibles cruzamientos con la corrientes vehiculares que se dan en sentido occidente-oriente. ya que la mínima registrada es de 7 segundos. 113 . Además debido a la falta de datos es necesario observar cuáles fueron las brechas aceptadas y rechazadas para todas las maniobras. pero es mas conveniente.• Para este giro también se considera una brecha de 8 segundos. Datos de Velocidades Deseadas La siguiente sección describe el análisis de los resultados del estudio de velocidades deseadas para cada tipo de vehículo que conforma el tramo en estudio. por lo que se verificó esta hipótesis con ayuda del programa Statgraphics obteniendo los siguientes resultados para los diferentes tipos de vehículos. cuya metodología se definió en el capítulo anterior. resumen los datos tomados en campo para los diferentes tipos de vehículo.3.4. siendo estos dos tipos de vehículos los que más se ajustan a este tipo de distribución. esto con el fin de obtener el rango de mayor frecuencia en el que variaban estas velocidades. de la cual se graficaron los histogramas de frecuencia y la curva de velocidades acumuladas. Para poder realizar los análisis correspondientes se hizo necesario verificar si los datos se ajustaban a una distribución normal. 114 . Esta dos graficas muestra que tan ajustadas se encuentran estos datos a una distribución normal. Las tablas de estudios de velocidades.2. 1.1% 25.6% 99. Estudio de Velocidades – Motos ESTUDIO DE VELOCIDADES DE PUNTO CALIBRACIÓN DEL VISSIM INTERSECCIÓN: TIPO DE VEHÍCULO: Velocidad menor = Velocidad mayor = Número total de observaciones (N) = Valor medio del intervalo de clase vi 23 27 31 35 39 43 47 51 55 59 MOTOS 21.0 57.0 45.3% 18.0 29. Como conclusión general se puede decir que los datos de los diferentes tipos de vehículos se ajustan a una distribución normal.1% 1.0 37.0 61.0 49.80 m Número de intervalos de clase elegidos (m)= 10 Amplitud del intervalo de clase = 3.0 25.69 km/h 170.6% 1. Motos Tabla 37.3.0 Frecuencia de clase absoluta fi 1 1 14 41 43 31 28 7 3 1 170 Distancia base (m): 38.4% 100.0 53.El ajuste de los datos para buses y camiones no es tan preciso.0 29.0 53. debido a que el tamaño de muestra no es suficiente para lograr una confiabilidad aceptable.2% 16.0 33.0 49.4% 33.0 INTERVALO DE CLASE Grupo de velocidades (km/h) 21.8% 77.6% 1 2 16 57 100 131 159 166 169 170 23 27 434 1435 1677 1333 1316 357 165 59 6826 529 729 13454 50225 65403 57319 61852 18207 9075 3481 280274 115 .5% 97.0 41.2% 9.6% 8.0 25.4.0 37.0 33.5% 58.0 TOTALES Frecuencia FRECUENCIAS ACUMULADAS Frec.0 41.46 km/h 59.5% 4. 2.82 Amplitud del intervalo de clase (valor redondeado)= 4. de Acumulada Acumulada clase relativa Absoluta Relativa 100 * fi/ N fi vi fi vi 2 Fi 100 * Fi / N 0.0 57. Frec.2% 24.1% 93.6% 0.8% 0.0% 0.0 45. Gráfica.0% 100.0% 75.0% 60. el cual indica que es la velocidad a la cual o debajo 116 .0% 85.0% 35.0% 30. sesgado positivamente. Por lo tanto este histograma presenta un comportamiento unimodal.0% 20. • Para velocidades deseadas menores o iguales a 29 Km/h y mayores o iguales a 57 Km/h.0% 55. 73 Curva de Frecuencias Acumuladas – Motos CURVA DE FRECUENCIAS ACUMULADAS MOTOS 105. • El análisis de estas velocidades lo determinará la curva de frecuencias acumuladas en el percentil 85.0% 80.0% 95.0% 15.0% 0.0% 50.0% 90.0% 40.0% Frecuencia Acumulada Relativa 21-25 25-29 29-33 33-37 37-41 41-45 45-49 49-53 53-57 57-61 Velocidades (Km/h) • Si se observa el histograma de frecuencias se puede concluir que las motos que se analizaron presentan la mayor frecuencia observada de 43 datos en el intervalo de 37-41 Km/h.0% 25. se registran las menores frecuencias. 72 Histograma de Frecuencia de Velocidades – Motos HISTOGRAMAS DE FRECUENCIAS MOTOS 50 Frecuencias Absolutas (Fi) 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 21-25 25-29 29-33 41 43 31 28 ESTUDIO DE VELOCIDADES DE PUNTO 14 7 1 1 33-37 37-41 41-45 45-49 49-53 3 53-57 1 57-61 Velocidades (Km/h) Gráfica.0% 5.0% 45.0% 65.0% 70.0% 10. 0 33.00 0.0 33.24 21.13 0.7% 3 26 47 90 115 125 135 140 140 141 69 621 651 1505 975 430 470 255 0 59 5035 1587 16767 20181 52675 38025 18490 22090 13005 0 3481 186301 117 .0 25.0 53.5% 0.3% 14.0 Frecuencia de clase absoluta fi 3 23 21 43 25 10 10 5 0 1 141 Distancia base (m): 38.63 Amplitud del intervalo de clase (valor redondeado)= 4.0% 2. Tabla 38.1% 18.0 TOTALES Frecuencia FRECUENCIAS ACUMULADAS Frec.0 25.4.7% 95.1% 3. por lo tanto para este tipo de vehículos de obtiene que es aproximadamente 44 Km/h.92 5.1% 7.0 49.45 170.0%) 40.0 57.0 45.0 37.2.0 57.1% 16.3% 99.0 45. Livianos Tabla 39.90 2.3% 100.6% 88.7% 7.8% 81.0 49.0 INTERVALO DE CLASE Grupo de velocidades (km/h) 21.0 61.69 6821.0 29.0 41.9% 30.46 39.64 km/h 58. Estadística Descriptiva – Motos Motos Media Error típico Mediana Moda Desviación estándar Varianza de la muestra Curtosis Coeficiente de asimetría Rango Mínimo Máximo Suma Cuenta Nivel de confianza(95.3.60 0.4% 33.0% 0. Estudio de Velocidades – Liviano ESTUDIO DE VELOCIDADES DE PUNTO CALIBRACIÓN DEL VISSIM INTERSECCIÓN: TIPO DE VEHÍCULO: Velocidad menor = Velocidad mayor = Número total de observaciones (N) = Valor medio del intervalo de clase vi 23 27 31 35 39 43 47 51 55 59 LIVIANO 22.5% 17.25 38.94 km/h 141.02 34.0 53. de Acumulada Acumulada clase relativa Absoluta Relativa 100 * fi/ N fi vi fi vi 2 Fi 100 * Fi / N 2.80 m Número de intervalos de clase elegidos (m)= 10 Amplitud del intervalo de clase = 3.97 35.3% 63.7% 99.0 29.30 0.0 37.0 41. Frec.de la cual operan el 85 % de los conductores.46 59. 0% 60.0% 30.0% 25.0% 55.0% 95.0% 85.Gráfica.0% 90. 75 Curva de Frecuencias Acumuladas – Livianos CURVA DE FRECUENCIAS ACUMULADAS LIVIANOS 105.0% 65.0% 0.0% 5.0% 40.0% 10.0% Frecuencia Acumulada Relativa 21-25 25-29 29-33 33-37 37-41 41-45 45-49 Velocidades (Km/h) 49-53 53-57 57-61 118 .0% 15.0% 100.0% 45.0% 70.0% 80.0% 50. 74 Histograma de Frecuencias de Velocidades – Livianos HISTOGRAMAS DE FRECUENCIAS LIVIANOS 50 45 40 43 Frecuencias Absolutas (Fi) 35 30 25 20 15 10 5 0 21-25 25-29 29-33 33-37 37-41 41-45 45-49 49-53 53-57 57-61 23 21 25 10 3 10 5 0 1 Velocidades (Km/h) Gráfica.0% 20.0% 75.0% 35. 8 6.3 22.1 • Analizando la gráfica de histograma se observa cómo los datos corresponden a un distribución unimodal y sesgado positivamente.9 141.8 46. • Las velocidades deseadas registradas oscilan entre un rango de un mínimo valor de 22.9 5056.9 0.6 36.6 Km/h y un máximo de 58. Estadística Descriptiva – Livianos Livianos Media Error típico Mediana Moda Desviación estándar Varianza de la muestra Curtosis Coeficiente de asimetría Rango Mínimo Máximo Suma Cuenta Nivel de confianza (95. es decir la moda corresponde a 35. presentándose que la mayor frecuencia de los datos se encuentran en el intervalo de 33-37 Km/hora.Tabla 40.9 Km/h.8 Km/h.8 35. • De la curva de frecuencias acumuladas se observa que el 85% de los conductores de vehículos livianos desarrollan velocidades deseadas menores o iguales a 40 Km/h.0%) 35.3 0. Además se observa que las mínimas frecuencias se encuentra para valores menores o iguales a 25 km/hora y 53 km/hora. 119 .0 1.1 0. • La velocidad que más se repite en los datos registrados. son un poco superiores a las de los livianos. las velocidades de las motos. • Aquí se confirma que al salir del semáforo.6 35.6 58. 0 49.5% 6.2% 23.0 52.2% 94.0 INTERVALO DE CLASE Grupo de velocidades (km/h) 22. Estudio de Velocidades – Bus ESTUDIO DE VELOCIDADES DE PUNTO CALIBRACIÓN DEL VISSIM INTERSECCIÓN: TIPO DE VEHÍCULO: Velocidad menor = Velocidad mayor = Número total de observaciones (N) = Valor medio del intervalo de clase vi 23.3.0 Frecuencia de clase absoluta fi 2 20 25 16 13 6 6 1 3 1 93 Distancia base (m): 38.5 26.1% 3.0 43.5 32.2% 1. de Acumulada Acumulada clase relativa Absoluta Relativa 100 * fi/ N fi vi fi vi 2 Fi 100 * Fi / N 2.5 38.9% 17.7% 88.0 28.5 50.0 28.5% 67.0 46.7% 98.7% 50.80 m Número de intervalos de clase elegidos (m)= 10 Amplitud del intervalo de clase = 2.5 47.0 34.0 31. Bus Tabla 41.0 40.0% 6.5% 1.0 43.5 44.0 40.5 BUS 24.0 46.57 Amplitud del intervalo de clase (valor redondeado)= 3. Frec.0 49.6% 95.3.0 25.0 25.4.2.2% 21.0 37.5 41.51 km/h 50.0 37.2% 14. 76 Histograma de Frecuencias de Velocidades – Bus HISTOGRAMAS DE FRECUENCIAS BUS 30 Frecuencias Absolutas (Fi) 25 20 15 10 25 20 16 13 6 5 0 22-25 25-28 28-31 31-34 34-37 37-40 6 1 40-43 43-46 2 3 1 49-52 46-49 Velocidades (Km/h) 120 .1% 2 22 47 63 76 82 88 89 92 93 47 530 738 520 462 231 249 45 143 51 3014 1105 14045 21756 16900 16383 8894 10334 1980 6769 2550 100715 Gráfica.0 34.5 35.0 TOTALES Frecuencia FRECUENCIAS ACUMULADAS Frec.5 29.5% 26.0 31.9% 100.0% 2.7% 81.24 km/h 93. 97 1.0%) 32.0% 65.58 0.73 24. Tabla 42.0% 95.0% 35.13 25.70 32.0% 15.0% 70.0% 50.97 26.0% 30.17567565 121 .0% 90.47 0.0% 5.0% Frecuencia Acumulada Relativa 22-25 25-28 28-31 31-34 Velocidades (Km/h) 34-37 37-40 40-43 43-46 46-49 49-52 • El histograma de frecuencias para este tipo de vehículos presenta un comportamiento unimodal con un sesgo positivo.0% 10. 77 Curva de Frecuencias Acumuladas – Bus CURVA DE FRECUENCIAS ACUMULADAS BUS 105.0% 100.80 5.0% 60. Estadística Descriptiva – Bus Bus Media Error típico Mediana Moda Desviación estándar Varianza de la muestra Curtosis Coeficiente de asimetría Rango Mínimo Máximo Suma Cuenta Nivel de confianza(95.0% 25.0% 0.0% 20. en el cual se pueden observar que el pico mas alto corresponde a la mayor frecuencia que se encuentra ubicada en el intervalo de (28 a 31 Km/h.0% 85.0% 55.59 30.) y las mínimas frecuencias se hallan para velocidades deseadas menores o iguales a 25 Km/h y mayores o iguales a 43 Km/h.0% 80.0% 75.50 50.Gráfica.0% 45.24 3019.0% 40.87 93 1. 0 31.0 37.0 25.0 43.3% 9.33 km/h 43.0 28.0 28.3% 32.5 38. 2.5 26.0 37.7% 100.4.77 Amplitud del intervalo de clase (valor redondeado)= 3.0 31.0 46. Camión.24 Km/h.4% 83.3.0 49.0 40.5 29.5 35. Frec.4.• La mayor concentración de datos la cual corresponde a un 80% de los registrados para este tipo de vehículos. Para este estudio. además de que para hacer esta prueba se necesitaba que los vehículos viajaran a flujo libre.1% 74.3% 7.3% 9.3% 1 4 14 25 32 36 36 36 42 43 21 71 265 325 228 142 0 0 267 48 1365 420 1657 7023 9573 7394 5041 0 0 11882 2256 45245 122 .0 25.5 47.5 23. • Los datos registrados presentaban variaciones entre 24. se encuentra en el rango de 25 a 37 Km/h.7% 83.7% 83.0 34.0 TOTALES Frecuencia FRECUENCIAS ACUMULADAS Frec. • De la curva de frecuencias acumuladas se observa que el 85% de los conductores de este tipo de vehículos desarrollan velocidades deseadas menores o iguales a 36 Km/h. • La moda para este tipo de vehículos es de 26.0% 23.5 44. por lo que se restringían a un más el tamaño de la muestra.7% 97.0% 0.0 34.0 22.0% 14.0 22. Debido a esta situación es más conveniente evaluar este tipo de vehículos en autopistas donde realmente el conductor tenga el espacio suficiente para desarrollar la velocidad deseada.0 43.80 Km /h.0 Frecuencia de clase absoluta fi 1 3 10 11 7 4 0 0 6 1 43 Distancia base (m): 38.5 CAMION 20.3% 25.6% 16. no se registraron los datos suficientes para una mejor precisión.0 INTERVALO DE CLASE Grupo de velocidades (km/h) 19. Estudio de Velocidades – Camión ESTUDIO DE VELOCIDADES DE PUNTO CALIBRACIÓN DEL VISSIM INTERSECCIÓN: TIPO DE VEHÍCULO: Velocidad menor = Velocidad mayor = Número total de observaciones (N) = Valor medio del intervalo de clase vi 20. Tabla 43.0 46.5 41.66 km/h 48.3% 0.5 32. aún cuando la toma de datos de campo fue durante todo un día.6% 58.0% 2. de Acumulada Acumulada clase relativa Absoluta Relativa 100 * fi/ N fi vi fi vi 2 Fi 100 * Fi / N 2.0 40.50 Km/h y 50.0% 2.80 m Número de intervalos de clase elegidos (m)= 10 Amplitud del intervalo de clase = 2. 123 .0% 65.0% 35.0% 60. de la anterior tabla se puede observar que los datos tomados para este tipo de vehículo durante todo un día sólo corresponden a 43 datos.0% 19-22 22-25 Frecuencia Acumulada Relativa Velocidades (Km/h) 25-28 28-31 31-34 34-37 • Del histograma de frecuencia se observa cómo el intervalo de mayor frecuencia es el de 28-31 Km/h.0% 10.0% 70.0% 80. seguido con solo un dato de diferencia del intervalo de (25 – 28 Km/h).0% 90.0% 55.0% 5. 78 Histograma de Frecuencias de Velocidades – Camión HISTOGRAMAS DE FRECUENCIAS CAMIÓN 12 11 10 7 4 3 1 19-22 22-25 25-28 28-31 31-34 34-37 Frecuencias Absolutas (Fi) 10 8 6 4 2 0 Velocidades (Km/h) Gráfica.0% 50.0% 0.0% 30.0% 75.0% 15.0% 95. 79 Curva de Frecuencias Acumuladas – Camión CURVA DE FRECUENCIAS ACUMULADAS CAMIÓN 100.0% 20. Gráfica.0% 45.0% 25.0% 85.Para lograr que la muestra fuera representativa se basó en la hipótesis de obtener como mínimo 30 datos que permitiera determinar si los datos presentaban o no distribuciones normales.0% 40. 85 1.0%) 31.58 0.04 49. el hecho de que el tramo en estudio estuviera regulado por el semáforo.66 20.33 Km/h. no permitía un flujo continuo que facilite la obtención de datos de este parámetro.16 • Para los camiones se registró una moda en la velocidad deseada de 26.94 27. • Sin embargo se puede afirmar que estas son las velocidades desarrolladas en aquellos sitios que presenten condiciones similares geométricas.33 1369.03 26.70 43 2. Por lo tanto. refleja otros factores que inciden en la velocidad las características del conductor.07 0.50 7. Estadística Descriptiva – Camión Camiones Media Error típico Mediana Moda Desviación estándar Varianza de la muestra Curtosis Coeficiente de asimetría Rango Mínimo Máximo Suma Cuenta Nivel de confianza(95. • Al analizarse la velocidad deseada. del vehículo. de la vía y del medio ambiente.• De la curva de frecuencias acumuladas se tienen que el 85% de los conductores desarrollan velocidades deseadas iguales o menores a 35 Km/h.50 Km/h. en especial de buses y camiones que no tienen un porcentaje en la composición vehicular significativo. • Las velocidades se encontraban variando en un rango de 20. por definición se obtiene que es la velocidad de marcha de aquellos vehículos cuyo avance no está impedido ni por la interacción vehicular ni por la regulación del tránsito. Tabla 44. 124 .66 Km/h y 48.07 30.66 48. aunque la metodología planteaba buscar en lo posible en el tramo los vehículos que cumplieran con esta definición. de control y de composición vehicular al tramo evaluado. ya que para este no se encontró bibliografía de cómo se podrían tomar los datos manualmente. 80 Estudio de Aceleraciones Deseadas – Motos. se evidencia.9963 2 2 Velocidades (km/h) 125 .0.4.99x + 15.4.00 30.0175x . pues este dato.00 4.2.4.00 14.00 16.00 22.00 0. de aceleración vs velocidades y se ajustaron los datos a una regresión polinomial de grado 2.00 2.50 2.00 Aceleración (m/s^2) 3. la falta de equipos especializados que permitiera tomar aceleraciones más precisas.50 0. Para el análisis de los diferentes tipos de vehículos se graficaron los datos tomados. 2. ANALISIS DE ACELERACIÓN DE MOTOS 5.50 1.4. teniendo en cuenta los datos ajustados.3 Estudio Experimental y Toma de Datos en el Campo.00 18.00 26.498 R = 0.1 Motos Para este tipo de vehículos se observaron 107 datos y se graficaron dando como resultado la siguiente gráfica.50 4. Gráfica.00 24. Ver apartado 2.00 20. Datos de Aceleraciones Deseadas Aunque se planteó toda una metodología basada en las leyes de la física. Al alimentar el programa se utilizará la mínima y máxima aceleración hallada en el campo con sus respectiva media. sin embargo este estudio podrá ser una base en la metodología.00 y = 0.00 28.00 1.50 3. el modelo lo toma como función y permite crear las propias gráficas. para este tipo de vehículos.5 m/s2 a 4.00 y = 0. se tiene que la regresión polinomial de grado 2 representa un buen ajuste a los datos que se obtuvieron.73 2.50 2.07 • En el campo se obtuvieron aceleraciones que varían desde 1.53 2 m/s .0127x .4.00 3.73 m/s2.50 0.MOTOS MEDIA DESV.38 0. que están representados en la siguiente gráfica Gráfica.7724x + 13.00 19.00 25.50 Aceleración (m/s^2) 3.00 17.00 1.99.00 21.9978 2 Velocidades (km/h) 126 . con una media de 2. DATOS ESTADISTICOS .50 1.00 2.2 Livianos.00 23.77 m/s2 • Si se analiza el R2 = 0.4. Para éste tipo de vehículos se tomo un tamaño de muestra de 97 datos.00 29. • La moda que se presenta en este tipo de vehículos es de 2.077 2 R = 0.00 27.Tabla 45. 81 Estudio de Aceleraciones Deseadas – Livianos.73 3.00 0.00 31.77 0. ESTAN MEDIANA MODA ERROR ESTANDAR DE LA MUESTRA 2. 2.00 15. Análisis Estadístico – Motos.0. ANALISIS DE ACELERACIÓN DE LIVIANOS 4. Gráfica.4.00 20.00 24.00 36. • El ajuste de los datos a una regresión polinomial de grado 2 es una buena aproximación ya que se da un R2 de 0.35 m/s2 y 3.50 0.00 y = 0. debido al paradero que se encuentra en el tramo en estudio.0061x2 .20 m/s2. Presentándose una media de 2.00 22.00 30. ESTAN MEDIANA MODA ERROR ESTANDAR DE LA MUESTRA 2.00 0.05 • Las aceleraciones para este tipo de vehículos varían entre 1.0. • El dato que más se repite en los registrados corresponde a una aceleración de 2. 2.00 16.95 0.00 26.Tabla 46.50 Aceleración (m/s^2) 3.00 40.00 42.00 38. Análisis Estadístico – Livianos DATOS ESTADISTICOS MEDIA DESV.50 2.00 28.00 18.50 1.00 3. 82 Análisis de Aceleraciones Deseadas.4.00 34.52 2.4568x + 9.00 1.00 2.67 m/s2.95 m/s2. Bus ANALISIS DE ACELERACIÓN DE BUS 4. sumado a las condiciones que se debían presentar para que cumplieran con las hipótesis planteadas en la metodología de campo.20 0.99.3 Bus Para este tipo de vehículos se complica la toma de datos.00 32.9857 Velocidades (km/h) 127 .16 2.3276 R2 = 0. Bus DATOS ESTADISTICOS MEDIA DESV.00 26.50 1.9965 2 0.50 y = 0. ESTAN MEDIANA MODA ERROR ESTANDAR DE LA MUESTRA 1. • Se puede observar cómo la aceleración para este tipo de vehículos es más baja que para motos y livianos. pues esta situación se ve reflejada en la variabilidad de la desviación estándar.64 0. Camiones ANALISIS DE ACELERACIÓN DE CAMIONES 2.18 m/s2.99 0. encontrándose un media de 1.00 28.00 Velocidades (km/h) 128 . Análisis Estadístico Aceleraciones Deseadas.00 38.98 aunque el tamaño de muestra se considera no era es suficiente.67 1.08 • Para los buses se presenta que la las aceleraciones oscilan entre 0. además se presenta una moda de 1.00 32.0.4.52 1.00 30. • Se presenta un R2 = 0.50 2.00 Aceleración (m/s^2) 1.00 34. 83 Estudio de Aceleraciones Deseadas. 2. Gráfica.00 40.4.4 Camión Por el bajo volumen de este tipo de vehículos se presentan dificultades en el tamaño de la muestra.00 20.64 m/s2.00 36.00 24.401x + 8.99 m/s2.4943 2 R = 0.00 22.81 m/s2 y 3.Tabla 47.0052x .00 0. se recomienda que se haga este estudio. Con una media de 1. ESTAN MEDIANA MODA ERROR ESTANDAR DE LA MUESTRA 1.Tabla 48. pues la relación peso/potencia también influye.54 1.77 0. 129 .06 • Para este tipo de vehículos sólo se alcanzó la mínima muestra permitida de 31 datos. pues el porcentaje vehicular sobre la vía es aproximadamente del 3% de la composición. pero en sitios donde se pueda clasificar los diferentes tipos de camión. el R2 = 0.32 m/s2 . • De los datos tomados en campo se presentó que la mínima aceleración es de 0. • Se puede observar.57 m/s2.57 0. Análisis Estadísticos para Aceleraciones Deseadas – Camiones DATOS ESTADISTICOS MEDIA DESV.77 m/s2 y la máxima de 2.99 del ajuste polinomial de grado 2. sumado esto a las condiciones de la hipótesis del planteamiento de la metodología que el camión debía cumplir para que fuese tenido en cuenta dentro de la muestra.33 1. 00 65.19 1.00 -1.5.93 m/s2 y máximas de -0.00 -3. 2.10 m/s2. Análisis Estadístico Deceleraciones – Motos DECELERACIONES . 130 .4.07 1.00 -6.00 45.00 60. El modelo se alimentará con estos valores y se realizará el mejor ajuste que este ofrece.17 1.15 0. sin embargo se observa como se presenta un R2 es igual a 0.5.00 -5.00 70. Con media de (-1. • Se ajustaron los datos a una regresión lineal.1.36 0.00 -4.00 75.2.5914 VELOCIDADES (Km/h) Tabla 49.00 y = -0.00 40.00 20.00 55. 84 Estudio de Deceleraciones – Motos DECELERACION MOTOS DECELERACIONES (m/s^2) 1.36 m/s2).33 • Para este tipo de vehículos se encontraron deceleraciones mínimas de 4.00 0.00 -2.8776 2 R = 0.59.MOTOS Media Error típico Mediana Desviación estándar Varianza de la muestra Nivel de confianza (95. Datos de Deceleraciones Deseadas Para cada tipo de vehículo se realizó el análisis de manera similar que para las aceleraciones deseadas. Motos Gráfica.00 50.4.00 80.0836x + 1.00 30.00 25.0%) 1.00 35. obteniéndose un R2 igual 0.00 55.00 20.00 -1.00 60.• Estos datos dependen mucho del comportamiento del conductor.10 1.0844 2 R = 0.00 75. • Para ajustar los datos se utilizó un ajuste por medio de regresión lineal.0%) 1.08 0.16 1.00 50.43 0.00 30.4587 VELOCIDAD (Km/h) Tabla 50.0727x + 1.00 40.00 -6.00 45.20 • Para este tipo de vehículos se registraron 114 datos los cuales cumplen con las hipótesis planteadas por la metodología del estudio.2. • Observando la desviación estándar de los datos se tienen que presentan una gran variabilidad. 131 .00 70.46.5.63 m/s2.00 25.02 m/s2 y como mínima deceleración – 6. Análisis Estadístico Deceleraciones – Livianos DECELERACIONES LIVIANOS Media Error típico Mediana Desviación estándar Varianza de la muestra Nivel de confianza(95.00 DECELERACIONES (m/s^2) 15. 2.00 -2. Presentándose que se tienen como máxima deceleración registrada de -0. conductores más arriesgados tienden a decelerar en distancias mas cortas que conductores más prevenidos. 85 Estudio de Deceleraciones – Livianos DECELERACIÓN LIVIANO 0.00 -4.00 -5.00 80.4.00 -3. Livianos Gráfica.00 y = -0.00 65.04 1.00 35.00 -7. 00 70.3.14 1.00 -5.4. • Para obtener un mejor ajuste de los datos.28 m/s2).0882x + 1.1.75 0. 132 .00 65.64.49 1.2754 2 R = 0.00 -2.00 -4.20 0. por lo tanto es necesario aumentar la muestra para obtener una menor desviación. Análisis Estadístico Deceleraciones – Bus DECELERACIONES BUS Media Error típico Mediana Desviación estándar Varianza de la muestra Nivel de confianza (95.59 m/s2) y una máxima de (.75 m/s2).00 20. con una media de (.0.00 15.00 y = -0.00 60. 86 Estudio de Deceleraciones – Bus DECELERACION BUS DECELERACIONES (m/s^2) 0.00 35. se les realizó un ajuste lineal donde dio como resultado un R2 de 0. Para este tipo de vehículos se obtuvo un tamaño de muestra de 58 datos los cuales cumplían con las hipótesis planteadas para este estudio.4.0%) 1.00 -6. • La desviación estándar de la muestra indica lo disperso que se encuentran los datos de la media.00 -1.5.00 30.00 45.00 -3.00 55. Gráfica.2.10 1.00 75. se registró una mínima deceleración de (.00 50.00 40.00 25.29 • De los datos que se obtuvieron. Bus.6469 VELOCIDADES (Km/h) Tabla 51. 00 35.92 0.04 m/s2.0.00 -2.43 m/s2. Análisis Estadístico Deceleraciones – Camión DECELERACIONES CAMIÓN Media Error típico Mediana Desviación estándar Varianza de la muestra Nivel de confianza (95.3105 VELOCIDADES (Km/h) Tabla 52.14 • Para camiones se obtuvo una muestra de 41 datos los cuales presentan una media de . Gráfica.98 m/s2.00 45.00 -1.00 25. La máxima deceleración obtenida es igual a .00 50. 87 Estudio de Deceleraciones – Camión DECELERACIÓN CAMION 0.00 -0.5.0.00 y = -0.00 30. 133 .0%) 0.50 20.0359 2 R = 0.2.4.50 -2. Camión.0.19 0.00 40.31.4.43 0.50 -1.064 m/s2y la mínima corresponde a . • Para ajustar los datos se realizó un a regresión lineal la cual presentó un R2 igual a 0.2.07 0.0333x + 0. y de acuerdo a la desviación estándar se presenta una variabilidad de estos de . siendo este el peor ajuste para los diferentes tipos de vehículos evaluados.98 0.00 DECELERACIONES (m/s^2) 15. 30 0.40 4. ANALISIS ESTÁDISTICO DE LOS DATOS Media Error típico Mediana Moda Desviación estándar Varianza de la muestra Curtosis Coeficiente de asimetría Rango Mínimo Máximo Suma Cuenta Nivel de confianza (95.08 1.27 114. Análisis estadístico Distancias estáticas.16 • Se puede observar cómo los datos varían desde una mínima distancia de 0.40 m a una máxima de 4.70 192.50 1.0%) 1. sin embargo de las observaciones en campo se identificó la siguiente situación: los datos se tomaron sobre la doble calzada en el costado 134 . Para este dato se esperaba que se dieran distancias menores a un metro. Datos de Comportamiento del Conductor El análisis de éste estudio está comprendido en 2 etapas: la primera de ellas se refiere al análisis de ax la cual corresponde a la distancia estática de los vehículos cuando estos se encuentran detenidos pero están en proceso de seguimiento. bx = (bx _ add + bx _ mult * z ) * v 2.69 0. cuando los vehículos van a bajas diferencias de velocidades y cortas distancias. y la segunda es la parte dinámica. debido a la agresividad de los conductores en nuestro medio.13 4.70 m.1 Distancia Estática de los Vehículos. Datos tomados en campo.6.4.89 0.00 0. La siguiente tabla presenta un resumen estadístico de los 110 datos que fueron tomados en campo.79 1.6.4. Tabla 53. Ver ANEXO 13.26 1.70 0.2. al momento de los conductores llegar cuando el semáforo se encontraba en rojo. estos empezaban a buscar la sombra que cada árbol ofrecía. limpia vidrios). como lo son: los cambios climáticos y en Medellín la presencia de trabajadores ocasionales en los semáforos (vendedores. BX = (bx _ add + bx _ mult * z ) * v 135 . La distancia dinámica de los vehículos se halló por medio de registro de video. Los datos de campo buscan dar solución a las siguientes ecuaciones basados en el comportamiento del conductor del tramo en estudio Ecuación 8. como se explicó en la metodología planteada en el capítulo de estudios de tránsito.68 m) BX Distancia dinámica de los Vehículos a baja diferencia de velocidades y distancias donde: Ecuación 9.4. Presentándose distancias mayores de 2 metros.occidental de la vía principal. Por tal razón se considera que este parámetro es difícil generalizarlo para el comportamiento en general de los conductores. • De esta observación se puede concluir que el comportamiento de los conductores en cuanto a las distancias de separación estática. la cual en su separador se encuentran sembrados árboles que producían sombra en este tramo. Umbral de la distancia dinámica ABX = AX + BX Donde: ABX Distancia dinámica de los vehículos más la estática. (Dato registrado de campo) AX Distancia estática de los vehículos (1.69 metros) y los datos presenten variabilidad.2 Distancia Dinámica de los Vehículos. 2.6. por esta razón se encuentran distancias tan grandes que hacen que la media se encuentra con un valor mayor de un metro (1. están influenciados no sólo en la clasificación del conductor (arriesgados o prevenido). sino que también influye en su decisión factores externos ajenos a él. Distancia Dinámica. 199651 24 12 9. El análisis de estos datos se encuentra en el capítulo 3. teniendo en cuenta que Vissim realiza el conteo de colas desde la línea de detención aguas arriba hasta el próximo conector durante el tiempo en que el semáforo tenga su fase de rojo.1] alrededor de 0. Para datos tomados en campo ver ANEXO 15.14493 1.122988 37 7 44 1666 69 136 .4. en la cual se tomaron los datos de campo obteniendo como resultado el promedio de cola que se halla en este tramo.7. En la sección 3. Datos de Longitudes de Cola. Tabla 54. Por lo tanto dentro de la configuración del modelo se adicionará un contador de colas en la calzada occidental.96505 99. Es una distribución normal con un rango de [0.15. Longitud de Cola.30222 -0.92957 0.Columna1 Media Error típico Mediana Moda Desviación estándar Varianza de la muestra Curtosis Coeficiente de asimetría Rango Mínimo Máximo Suma Cuenta 24. Este estudio evalúa qué tan ajustados están los datos al modelo. v z 2.3 Ajuste de Parámetros.5 con una desviación estándar de 0. Datos estadísticos.Donde: Es la velocidad del vehículo. El análisis de estos datos está basado en el siguiente análisis estadístico. dato que servirá como evaluación del modelo. • La longitudes de cola varían entre 7 m y 44 m.• La media hallada en el campo para las longitudes colas es de 24 m. 137 . • La longitud de cola que más se repite es de 12 m lo que equivale a un aproximado de 3 vehículos livianos. las cuales se describen en la sección 2. en donde se tiene una configuración típica de la red vial urbana. asignaciones de ruta. El sitio elegido para el estudio cumple con ciertas características. funciones y valores que ofrece el Vissim. 138 . se analizó: • Qué tan ajustado es el modelo calibrado en Alemania para la aplicación en nuestro medio sin calibrar parámetros. el objetivo de este trabajo fue analizarlo en un tramo de la malla vial urbana. El objetivo de este escenario es analizar que tan ajustados son los resultados bajo estas condiciones.3. aceleraciones deseadas. brechas y comportamiento del conductor). en cuanto a los parámetros en estudio. el cual fue el estudio realizado en campo para tener un punto de comparación que tan ajustado es el modelo con la realidad. Teniendo estos dos escenarios evaluados. 3. etc) y los parámetros que se desean analizar (velocidades deseadas. Este análisis es concluyente para los modeladores que han utilizado éste. brechas y comportamiento del conductor) se trabajó con los valores. Cabe aclarar que estos parámetros se encuentran calibrados para Alemania. • Cuáles de los parámetros analizados y calibrados para el tramo en estudio pertenecen a los rangos y curvas que ya el Vissim trae por defecto y cuales se deben ajustar porque se encuentran por fuera de los rangos.1 APLICACIÓN DEL MODELO DE SIMULACIÓN El modelo está creado para que sea aplicado en Autopistas o vías urbanas. pero sin ningún estudio previo. utilizando las diferentes opciones de distribuciones. especialmente longitudes de colas promedios. escogiendo los parámetros basados en la experiencia. ciclos semafóricos. funciones y distribuciones que el Vissim trae por defecto. Escenario 2: se alimentó el modelo con los datos básicos de entrada y se incluyeron los resultados del análisis de los parámetros evaluados (velocidades deseadas.3 CALIBRACIÓN DEL MODELO Para realizar el análisis de la simulación se tuvieron en cuenta dos escenarios: Escenario 1: donde se alimentó el Modelo con los datos básicos de entrada (volúmenes. Se analizó mediante las evaluaciones del modelo. aceleraciones deseadas. para realizar una maniobra de cruzamiento o convergencia del flujo vehicular). BRECHA DIRECTA (seg) 7 5 8 8 BRECHA IZQUIERDO E-S (seg) 7 6 8 8 BRECHA IZQUIERDO N-E (seg) 7 6 8 8 BRECHA DERECHA (seg) 7 5 8 8 TIPO DE VEHÍCULO LIVIANO MOTO BUSES CAMIONES E-S: Maniobra Este Sur N – E: Maniobra Norte – Este.2. • Realmente lo que se midió en este estudio es la llamada “brecha de seguimiento”. La intersección conformada por la carrera 81B (intersección de prioridad) está conformada por una calzada con dos carriles cada uno de ellos en sentido opuesto y una carrera sin separador.1 Brechas. 3. para tener una mayor comprensión del resultado de estos datos ver sección 2. donde se puede observar dos puntos de vista diferentes: la óptica de los conductores que van sobre la vía principal (quienes originan las brechas) y la del conductor que se encuentra en la vía secundaria (quien acepta o rechaza las brechas que originan los conductores de la vía principal. 3.4. Resumen de Brechas analizadas. Análisis de Datos de Campo. Tabla 55. Análisis General. Los parámetros ajustados son los que se definieron por medio del análisis de sensibilidad. El tramo de la Calle 50 (Colombia) y la Carrera 81 (intersección semáforizada) tiene las siguientes características: doble calzada conformada por dos carriles cada una en sentido contrario con separador central en toda la longitud del tramo evaluado. 139 .Localización del Sitio: Barrio Calasanz en la Calle 50 (Colombia) entre las carreras 81A y 81B el cual está conformado por una intersección semáforizada y otra de prioridad respectivamente.2 AJUSTE DE PARÁMETROS. asigna para todos los tipos de vehículo una brecha mínima de 3 segundos. entre 3 segundos y las brechas descritas en la tabla anterior. el programa está diseñado para que el modelador le asigne una brecha para cada tipo de vehículo. Por lo tanto esta simulación se trabajó con los datos presentados en la tabla anterior. pues del campo se observa cómo las brechas varían de acuerdo al tipo de vehículo. condiciones de la vía y del ambiente. esta situación se ve claramente reflejada en la simulación.2. debido a que debe sumar además el tiempo de reacción y percepción al estar su vehiculo detenido y ponerlo en marcha cuando encuentre una brecha de aceptación adecuada según su comportamiento de conducción (arriesgado o prevenido). por lo tanto se asumirá que alrededor del 95% de los valores están dentro de 2 desviaciones estándar de la media. Para alimentar el modelo es necesario elegir una curva de distribución que se determinará de acuerdo a que los datos presentan una tendencia de distribución normal.2 Velocidades Deseadas. tipo de vehículo que maneja. Conductor de la vía secundaria: De lo observado en campo se puede concluir que este conductor necesita una brecha de aceptación mayor a la planteada de 5 segundos. es decir. Los datos obtenidos en campo fueron analizados mediante Statgraphics. debido a esta situación se tomaron rangos de brechas entre las planteadas por el Modelo y las mínimas halladas en campo. sin embargo. del cual se concluyó que éstos tienen un comportamiento de distribución normal. por lo tanto esta conclusión es la base de los análisis para los diferentes tipos de vehículos. 3. esta situación se debe a la variabilidad de población evaluada. 140 .Conductor de la vía principal: Según Guido Radelat. Sin embargo se observa que la desviación estándar presenta un valor muy alto. quien presenta en su libro principios de ingeniera de tránsito que la brecha de seguimiento no es mayor de cinco segundos. No obstante estas brechas no se pueden generalizar para el comportamiento del conductor en las demás intersecciones. lo cual es lo más razonable. esta brecha es muy variable porque depende principalmente de: Estado de ánimo del conductor. además en esta situación influye de manera directa la metodología con que se tomaron los datos. sin embargo. • El modelo Vissim. ya que la influencia del semáforo generó datos que distorsionaron las brechas reales de deseo de aceptación del conductor. Motos. Para las motos se tendrá un rango de: µ − 2σ y µ + 2σ 40 − 12 y 40 + 12 ⇒ [28 − 52]Km / h Este será el rango de distribución que se ingresará a la curva del modelo además de dos puntos adicionales que se tomarán de la curva de frecuencias acumuladas, correspondientes al percentil 85 y 25 para hacer coincidir aún más las velocidades tomadas. • El siguiente análisis se realiza para hallar el rango en que la media de la población se encuentra con una confiabilidad del 95% Intervalo de confianza del 95% para la media de la población t(α/2,95%) 1,96 Límite superior Límite superior 39,2 41,0 Se puede afirmar con una confiabilidad del 95% que la media de la población se encuentra en el intervalo entre 39,2 Km/h y 41,0 Km/h Livianos Para los livianos se tendrá un rango de: µ − 2σ y µ + 2σ 36 − 14 y 36 + 14 ⇒ [22 − 50]Km / h Este será el rango de distribución que se ingresará a la curva del modelo además de dos puntos adicionales que se tomarán de la curva de frecuencias acumuladas, los cuales serán los correspondientes al percentil 85 y al 25 para ajustar aun más la gráfica a lo observado en el campo. • El siguiente análisis se realiza para hallar el rango en que la media de la población se encuentra con una confiabilidad del 95%. 141 Intervalo de confianza del 95% para la media de la población t(α/2,95%) 1,96 Límite inferior Límite superior 34,7 37,0 Se puede afirmar con una confiabilidad del 95% que la media de la población se encuentra en el intervalo entre 34,7 Km/h y 37,0 Km/h Buses • se tendrá un rango de: µ − 2σ y µ + 2σ 32 − 12 y 32 + 12 ⇒ [20 − 44]Km / h Este será el rango distribución que se ingresará a la curva del modelo además de dos puntos adicionales que se tomarán de la curva de frecuencias acumuladas, los cuales serán los correspondientes al percentil 85 y al 25 para ajustar aún más la gráfica a lo observado en el campo. En este tipo de vehículos es pertinente que se ajuste el rango, pues se observa como dentro de éste se están teniendo en cuenta aquellos valores que registraron las menores frecuencias, por lo tanto estos serán los límites para el intervalo de los buses, dando así como resultado el siguiente intervalo: [ 25 - 44] Km/h. • Para hallar en que rango se encuentra la media de la población se efectuó el siguiente análisis. Intervalo de confianza del 95% para la media de la población t(α/2,95%) 1,96 Límite superior Límite superior 31,3 33,6 Se puede afirmar con una confiabilidad del 95% que la media de la población se encuentra en el intervalo entre 31,3 Km/h y 33,6 Km/h 142 Camiones. Para los camiones se recomienda que en una próxima investigación se calculen las velocidades deseadas con un mayor tamaño de muestra, además que se clasifiquen las velocidades para cada tipo de vehículo de esta clase. • Dado que a pesar de el que el tamaño de la muestra se encontraba en un porcentaje muy bajo por encima de los datos permitidos (30), para el análisis de las distribuciones normales se obtuvo un buen ajuste a ésta. Por lo tanto, el intervalo para este tipo de vehículos, tendrá un rango de: µ − 2σ y µ + 2σ 32 − 14 y 32 + 14 ⇒ [18 − 46] Km / h • EL siguiente análisis afirma en que intervalo se encuentra la media de la población con una confiabilidad del 95%. Intervalo de confianza del 95% para la media de la población t(α/2,95%) 1,96 Límite superior Límite superior 29,7 34,0 Se puede afirmar con una confiabilidad del 95% que la media de la población se encuentra en el intervalo entre 29,7 Km/h y 34,0 Km/h Análisis General • Para la calibración y validación de este parámetro en Alemania, se llevaron a cabo los estudios en autopistas por un periodo de 8 días las 24 horas, mediante el uso de detectores. Prácticamente las curvas que por defecto se establecen en el modelo, están calibradas para condiciones de vías en autopistas, donde se presenta un flujo continuo y el cual varia para vías urbanas debido a que en esta situación se presentan flujos interrumpidos. Por lo tanto, por definición de velocidad deseada y para vías urbanas, es necesario plantearse una metodología similar a la presentada en este trabajo, pero teniendo en cuenta que las curvas quedarán calibradas bajo unos estándares predefinidos como los son: Geometría de la vía (especialmente la pendiente), composición vehicular y regulación del tramo, pues estos influyen directamente en la velocidad deseada; además de utilizar equipos de medición que permita la recopilación de datos en un periodo establecido igual al planteado por el modelo. • De acuerdo al análisis y a la manera como el programa deja de ingresar los datos se pueden tener dos consideraciones para este parámetro: 143 Consideración 1: El Vissim presenta 18 curvas de velocidades que varían entre un rango mínimo y un máximo. De acuerdo al ajuste obtenido para las velocidades tomadas en campo se analizaron los rangos del modelo y se determinó si de las curvas existentes se podía tener un ajuste, de lo que resultó: Tabla 56. Comparación de rango de velocidades Modelo vs. Datos de campo. TIPO DE VEHICULO MOTO LIVIANO BUS CAMION RANGO DE CAMPO [39 - 41] [35 - 37] [31 - 34] [30 - 34] RANGO VISSIM [40 - 45] [30 - 35] [30 - 35] [30 - 35] Consideración 2: Ingresar dato por dato de cada uno de los tipos de vehículos de las curvas de frecuencias acumuladas, aunque realmente este procedimiento es muy tedioso, es mucho más practica la primera consideración, ya que se puede garantizar con una probabilidad del 95% para todos los tipos de vehículos que la media de la población se encuentra entre los rangos establecidos. 3.2.3 Aceleraciones Deseadas. Análisis General. Tabla 57. Resumen de Aceleración Deseada. Alimentación del Modelo. ACELERACIÓN TIPO DE VEHICULO MOTO LIVIANO BUS CAMION ECUACIÓN R 2 ACELERACIÓN MAXIMA m/s 2 MINIMA m/s 2 MEDIA y = 0,0175x2 - 0,99x + 15,498 y = 0,0127x2 - 0,7724x + 13,077 y = 0,0061x2 - 0,4568x + 9,3276 y = 0,0052x2 - 0,401x + 8,4943 0,99 0,99 0,98 0,99 1,50 1,35 0,81 0,77 4,53 3,67 3,18 2,32 2,77 2,20 1,64 1,57 • Para la alimentación del modelo se le darán como límites la máxima y mínima aceleración encontrada con la ecuación lineal de los datos ajustados, y se usará la opción que presenta el modelo del mejor ajuste. • Se observan todos los modelos aceptables en cuanto a su ajuste. 144 • Para los diferentes tipos de vehículos se realizó una comparación entre los datos observados y las curvas que por defecto el modelo Vissim trae en donde las aceleraciones varían entre un rango, con excepción de la moto que se debe crear debido a que este tipo de vehículos no está contemplado en el Modelo. En la siguiente tabla se muestra el resultado. Tabla 58. Comparación de Parámetro de Aceleración del Modelo vs. Datos de Campo. TIPO DE VEHÍCULO RANGOS DE VISSIM ACELERACIÓN 2 m/s [ 0 – 7,5] Valores de algunos puntos ( v , a) [20 , 2,80] [30 , 2,50] [23 , 2,80] ACELERACIÓN 2 m/s [ 0 – 7,0] Bus Valores de algunos puntos ( v , a) [20,0 , 1,2] [26,5 , 1,3] [34,0 , 1,2] ACELERACIÓN 2 m/s [ 0 – 7,0] Camión Valores de algunos puntos ( v , a) [22,0 , 2,5] [28,0 , 2,1] [33,0 , 1,8] VELOCIDAD Km/hora [ 0 – 250] Rango de Aceleración en el que ésta varia [1,3 - 3,5] [1,2 - 3,5] [1,3 - 3,5] VELOCIDAD Km/hora [ 0 – 250] Rango de Aceleración en el que ésta varia [1,00 - 1,5] [1,10 – 1,5] [1,00 - 3,4] VELOCIDAD Km/hora [ 0 – 250] Rango de Aceleración en el que ésta varia [1,10 - 2,50] [0,80 – 2,60] [0,60 – 2,30] RANGOS DE CAMPO ACELERACIÓN 2 m/s [ 1,25 – 3,77] VELOCIDAD Km/hora [ 17 – 30] Liviano Valores de algunos puntos ( v , a) tomados en campo [ 20 , 2,68] [ 30 , 1,25] [ 23 , 2,10] ACELERACIÓN VELOCIDAD 2 m/s Km/hora [ 0,7 – 3,50] [ 17 – 40] Valores de algunos puntos ( v , a) tomados en campo [ 20,2 , 2,63] [ 26,7 , 1,50] [ 34,2 , 0,92] ACELERACIÓN VELOCIDAD 2 m/s Km/hora [ 0,75 – 2,37] [ 20 – 38] Valores de algunos puntos ( v , a) tomados en campo [ 22,4 , 3,15] [ 28,0 , 1,37] [ 33,0 , 1,00] • Analizando los vehículos livianos se tiene que los rangos obtenidos en campos coinciden con los planteados por las curvas del modelo. Se da el siguiente ejemplo para dar una mejor comprensión del análisis: el primer punto analizado de campo es de [ 20 Km/h, 2,68 m/s2], para esta velocidad el modelo asigna una aceleración de 2,80 m/s2 la cual puede variar entre [1,3 - 3,5], en este 145 rango se encuentra la observada en el campo (2,68 m/s2). Otra justificación se puede dar analizando los rangos en que la gráfica se mueve con las velocidades halladas en campo, la cual se da en un rango de [ 17 – 30] Km/h y para estas velocidades el modelo Vissim muestra rangos de aceleración entre [1,2 – 3,5] m/s2, valores muy aproximados a los obtenidos en campo, como conclusión se puede adoptar la gráfica del modelo para asignarla al tramo en estudio, para este tipo de vehículos. • Para los buses se observa, cómo para velocidades similares las aceleraciones halladas en campo son mayores a las que presenta el modelo, y no se encuentran dentro de los rangos en que éste las varía. Además si se analiza el rango de las aceleraciones dentro del rango de las velocidades halladas en campo el cual varía entre [ 17 – 40] Km/h se encuentra variaciones de aceleración entre [0,7 -3,5] m/s2; mientras que para el modelo, en este mismo rango de velocidades se presenta un rango de aceleraciones de [ 0,9 – 1,5] . Esto indica que más del 62% de los datos de campo se encuentran por fuera de la curva del modelo Vissim; por lo tanto, como conclusión es necesario para este tipo de vehículos crear una curva de aceleraciones que sea mas ajustada a los datos observados en campo. Se debe aclarar que dado el ajuste de los datos de campo al modelo de regresión polinomial el cual arrojó un R2 de 0.98, estos datos presentan una buena aproximación a la realidad, por lo tanto la diferencia encontrada con los calibrados en el modelo Vissim no obedece a errores en la toma de datos sino mas bien a las diferentes características que se presentarían en el comportamiento del conductor al conducir en vías urbanas o en autopistas. Un posible análisis de este comportamiento es que los buses en zona urbana presentan un comportamiento diferente a los que transitan en autopistas, para los cuales fue calibrado el modelo. • Realizando el mismo análisis para los camiones se tiene que las aceleraciones con sus respectivas velocidades tomadas en campo se ajusta a las curvas que el Modelo presenta para este tipo de vehículos. Sin embargo se hace la recomendación de hacer este estudio clasificando los vehículos en pesados, pues se considera que la relación peso/potencia puede generar curvas de aceleración diferentes para cada tipo. 146 3.2.4 Deceleraciones. Análisis General. Tabla 59. Resumen de deceleración Deseada. Alimentación del Modelo. TIPO DE VEHICULO MOTO LIVIANO BUS CAMION ECUACIÓN y = -0,0836x + 1,8776 y = -0,0727x + 1,0844 y = -0,0882x + 1,2754 y = -0,0333x + 0,0359 R 2 DECELERACIÓN MAXIMA m/s2 -4,93 -6,63 -4,59 DECELERACIÓN MINIMA m/s2 -0,10 -0,02 -0,28 MEDIA 1,36 1,43 1,75 0,98 0,59 0,46 0,64 0,31 --2,04 -0,064 • Estos datos se tomaron en el tramo en estudio, el cual es en una zona urbana, y por lo tanto el conductor se ve influenciado a decelerar por factores externos ajenos a su deseo, como lo son: la regulación y control de la vía, los peatones, la influencia de vehículos detenidos, la interacción de los vehículos en el mismo carril y en carriles laterales. Todos estos factores generan que en muchas ocasiones el proceso de deceleración sea realizado de una manera abrupta, lo que se ve reflejado en altas deceleraciones. • En el campo se observa cómo los vehículos livianos y motos, presentan las mayores deceleraciones, esto se debe al comportamiento del conductor y a las características físicas de estos vehículos. • Debido a la falta de equipos y recursos, el método utilizado para la toma de información es muy manual, lo que genera que los datos no tengan una buena precisión, lo cual se ve reflejado en los parámetros estadísticos evaluados, además de ver que no se encuentre un buen ajuste, situación que se ve reflejada en los R2, por lo anterior no es conveniente utilizar estos datos en la modelación del tramo, ya que la dispersión demuestra que no son datos confiables, por lo tanto se opta por tomar las curvas del modelo Vissim que ya tiene una previa calibración. • Para el modelo Vissim estas curvas se analizaron para la Autopista de Karlsruhe, en donde el comportamiento del conductor se ve influenciado por factores diferentes a los que estaría sometido en una vía urbana, de aquí que los valores del modelo tenga menos fluctuaciones en las deceleraciones. Sin embargo una de las ventajas de este modelo es que tanto las distribuciones como 147 las funciones se dejan editar o ingresar nuevas de acuerdo a los datos obtenidos en el sitio en estudio. 3.2.5 Comportamiento del Conductor. Distancia estática AX. El modelo vissim toma esta distancia estática como el promedio de todos los datos observados o media. Para una mejor comprensión de los datos ver sección 2.4 Análisis de datos de campo. • En el modelo Vissim esta distancia estática corresponde a 2 m , para el tramo en estudio se usa el promedio de la distancia estática hallada en el campo la cual es de 1,68 metros. Distancia Dinámica del Modelo. Análisis General. Los datos que pide Vissim de entrada son los parámetros de calibración del comportamiento del conductor los cuales son: bx –add y bx-mult, estos parámetros se deben despejar de la ecuación Bx. Por lo tanto para hallar estos parámetros se planteó la siguiente metodología: ABX = AX + BX ABX − AX = BX Para cada una de las observaciones se hallaron los siguientes datos del registro de video, BX, ABX, AX, velocidad del vehículo trasero, velocidad del vehículo delantero, además del modelo se tiene que Z es una distribución normal de rango [0,1]. Por lo tanto para cada una de las observaciones se solucionó la ecuación BX variando Z de 0 a 1 cada 0,1. Se planteó que la ecuación BX tiene un BX = (bx _ add + bx _ mult * z ) * v ; comportamiento de ecuación lineal donde: haciendo esto se obtuvieron los resultados que se presenta en el ANEXO 14. 148 750 0.650 0.00 6.00 0.600 1.0005 2 Gráfica.00 3.00 0.00 4.500 0.00 2.00 2.00 DISTANCIAS 4.2 7.00 6.0005 Gráfica.300 0.00 5.250 0.2411 R = 0.00 0.00 4.3 7.00 5.550 0. 88 Análisis para Z=0.00 0.2 ANALISIS PARA Z=0.2411 R2 = 0.1 7.400 0.600 y = -0.Gráfica.00 0.800 y = -0.150 y = -0.000 1.550 0.050 1.00 3.282x + 4.0005 149 . 90 Análisis para Z=0.400 1.00 3.2411 R 2 = 0.3 ANALISIS DE Z=0.1 ANALISIS PARA Z =0.450 0.188x + 4. 89 Análisis para Z=0.950 1.850 0.5639x + 4.00 1.800 1.00 2.450 0.00 6.00 0.00 1.00 5.350 0.200 1.00 1. 000 1.141x + 4.400 1.2 2.00 DISTANCIAS 5.5 7.800 2.00 6.400 1.00 4.200 1.000 1.4 1.0 3.0005 150 .6 1.6 7.000 2.2411 2 R = 0.00 2.00 4.400 2.6 3.0 2.000 2.800 2.00 1.00 2.2 1.00 1. 92 Análisis para Z=0.00 0.4 7.1128x + 4.2411 2 R = 0.00 6.00 1.200 2.00 3.00 DISTANCIAS 5.00 3.000 y = -0.094x + 4.Gráfica.6 ANALISIS DE Z=0.00 0.2411 2 R = 0.8 2.00 1.00 4.600 1.00 3.0005 Gráfica.00 1.200 1.400 y = -0.00 2.4 ANALISIS DE Z=0.0005 Gráfica.8 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 y = -0.600 1.00 DISTANCIAS 5. 93 Análisis para Z=0.6 2.200 2.4 2.00 0.00 6.2 3.600 2.5 ANALISIS DE Z=0.8 3.4 3.0 1.00 1. 91 Análisis para Z=0.800 3. 96 Análisis para Z=0.00 2.00 DIS TANCIAS 4.00 DISTANCIAS 5.2411 R2 = 0.000 3.500 Gráfica.0005 151 .00 3.00 4.00 2.00 3.500 4.00 5.0705x + 4.000 4.7 7.000 y = -0.0627x + 4.00 2. 94 Análisis para Z=0.7 ANALISIS PARA Z=0.00 1.000 y = -0.8 ANALISIS PARA Z=0.2411 R2 = 0.500 4.000 4.00 2.500 5.500 3.00 2.500 4.00 1.9 7. 95 Análisis para Z=0.00 0.00 6.500 3.00 2.00 DISTANCIA 5.0806x + 4.000 3.000 3.9 ANALISIS PARA Z=0.0005 2.500 y = -0.00 0.00 6.00 3.000 4.500 3.00 1.8 7.00 0.Gráfica.00 4.2411 R 2 = 0.500 5.000 5.00 6.0005 Gráfica. 0806 -0.2411 4.00 2.094 -0.282 -0.2411 4.71643244020030 99.2411 R2 = 0.00 DISTANCIA 4.000 3.141 -0.1 0.4 0.Gráfica.000 y = -0.00 6.00 3. BXADD y BXMUL Z 0. además de encontrar que el error calculado entre los datos de campo y el teórico presentan porcentajes muy altos.71643244020030 99.9 1 ERR 99. 97 Análisis para Z=1 ANALISIS PARA Z=1 7.71643229731090 99.000 5. • Debido al resultado de este estudio no es conveniente reemplazar los valores que el Vissim presenta por defecto los cuales son: Bx add = 2 y Bx mult= 152 . add y Bx-mult sean el término independiente y la ecuación de una recta.500 6.2 0.00 1.8 0.71643439973430 99.2411 4.71643244020030 99.5639 -0.0564x + 4.71643244020030 99.2411 4.2411 4.000 4.5 0. pues se presentan R2 muy bajos que no son aceptables.6 0.2411 4.71643244020030 99.00 2.3 0.00 5.1128 -0. • Para el análisis de estos datos es necesario contar con herramientas como programas estadísticos que creen series de simulación y permitan correr el programa hasta encontrar la convergencia de estos.0564 • De los datos obtenidos se puede observar cómo la dispersión de puntos es tal que no se puede considerar que los términos Bx .0627 -0.71643244020030 BXADD 4.0005 Tabla 60.2411 4.188 -0.0705 -0.500 3.2411 4.71643244020030 99. Resumen de Errores.2411 4.71643349141210 99.2411 BXMUL -0.500 5.00 0.500 4.7 0. 0 to 3600. Number of vehicles in the network Number of vehicles that have left the network Total Path Distance [km] Total travel time [h] Average speed [km/h] Total delay time [h] Average delay time per vehicle [s] Total stopped delay [h] Average stopped delay per vehicle [s] Number of Stops Average number of stops per vehicles All Vehicle Types All Vehicle Types All Vehicle Types All Vehicle Types All Vehicle Types All Vehicle Types All Vehicle Types All Vehicle Types All Vehicle Types All Vehicle Types All Vehicle Types 16 1907 407.075 9.413 17.0. hasta no encontrar una metodología de procesamiento de la información que permita tener datos estadísticamente aceptables y coherentes.011 20.364 9.3.740 • Longitud de cola.517 20.621 5. vissim\tesis def.500 1423 0.m.inp Comment: 03 de Diciembre de 2007 01:16:39 Date: Lunes p.3 RESULTADO DE LA MODELACIÓN. Parámetro evaluado en el campo en la hora de simulación el cual es igual a: 24 m. ESCENARIO 1. 153 . Network Performance File: c:\documents and settings\lili\mis documentos\trabajo de grado\modelacion \resultados arch. 3. modelación con parámetros que el modelo • Evaluación de Desarrollo en la red. Simulation time from 0. : Resultados de vissim trae por defecto. m.: average queue length [m] within time interval Max.Queue Length Record File: c:\documents and settings\lili\mis documentos\trabajo de grado\modelacion \resultados arch. Queue Counter m 1: Link 5 At 56.211 Avg.: Avg. vissim\tesis def. calzada occidental donde se tomaron los datos 154 .: maximum queue length [m] within time interval Stop: number of stops within queue Time No.inp Comment: Date: 03 de Diciembre de 2007 Lunes 01:16:39 p. max 1 3600 24 Stop 1 103 1 714 • Recolección de Datos: de esta tabla se analizarán las medidas en los puntos 1 y 2 pues corresponden al tramo de la vía principal. 7 41.8 37. • Si se analiza la longitud promedio de cola.4 42.4 41.4 Km por hora.1 40.1 28.5 26.8 27.7 122 9.3 30.2 539 9.3 34.5 106 15.0 Speed Mean Car 24.5 23.9 39.0 28.6 36.Tm.5 19.7 41.2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3600 3600 3600 3600 3600 3600 3600 3600 3600 3600 3600 3600 3600 3600 Análisis de las evaluaciones: • De los reportes entregados por el modelo Vissim se observa cómo el promedio de la velocidad de los vehículos se encuentra del orden 20. types 848 6.7 44 2.4 25 0. from to Speed Number Veh QueueDel.6 30. la cual fue el dato que se eligió en el tramo para evaluar el modelo se encuentra con una precisión del 100% al obtenido en campo. Mean Mean all veh.8 34. Measurement Measurement Measurement Measurement Measurement Measurement Measurement Measurement Measurement Measurement Measurement Measurement Measurement Measurement 1: Data Collection 2 Point(s) 1 2: Data Collection 4 Point(s) 3 3: Data Collection 6 Point(s) 5 4: Data Collection 8 Point(s) 7 5: Data Collection 10 Point(s) 9 6: Data Collection 12 Point(s) 11 7: Data Collection 14 Point(s) 13 8: Data Collection 16 Point(s) 15 9: Data Collection 18 Point(s) 17 10: Data Collection Point(s) 19 11: Data Collection Point(s) 20 12: Data Collection Point(s) 21 13: Data Collection Point(s) 22 14: Data 24 Collection Point(s) 23 Measur.8 486 8.2 22. types all veh.m. que es exactamente igual a la obtenida en campo.4 31.4 984 14.4 25.: Total Queue delay time [s] Speed: Speed [km/h] Measur.8 40.7 27.3 38.5 216 0. vissim\tesis def.: Data Collection Number from: Start time of the Aggregation interval to: End time of the Aggregation interval Accel.0 38.7 27.5 29.6 147 0.7 593 0.: Acceleration [m/s²] Number Veh: Number of Vehicles QueueDel.6 24.7 38.6 38. Lo que equivale que este dato tiene un ajuste a la realidad del 85 %.2 65 0.4 38.4 166 13.inp Comment: Date: Lunes 03 de Diciembre de 2007 02:54:49 p.Data Collection (Compiled Data) File: c:\documents and settings\lili\mis documentos\trabajo de grado\modelacion\resultados arch.9 38. mientras que la obtenida en campo se encuentra aproximadamente en 24 Km/h.5 874 0.9 27. types all veh.1 33. • Si se analiza el volumen total a la hora de simulación se tiene que en el campo de obtuvo aproximadamente un volumen total en toda la red de 1890 155 .9 31.2 41.5 31.7 42. pues de la tabla de longitud de cola arrojada por el modelo se encuentra que en este tramo corresponde a 24 m .1 41.1 Speed Mean MOTO 21.Tm.6 40. : average queue length [m] within time interval Max. Queue Length Record File: c:\documents and settings\lili\mis documentos\trabajo de grado\modelacion\resultados arch. El cual corresponde al tramo evaluado con los datos calibrados para el sitio. • Longitud de cola.211 m Avg. 27.m. Queue Counter 1: Link 5 At 56. ya que estos obedecen al carril uno y dos de la calzada evaluada). mientras que la arrojada por el modelo es de 26 Km/H (promediando los resultados 1. mientras que el modelo arroja como resultado 1907 Veh/h.6 Km/ h. • El modelo presenta un buen ajuste con los parámetros que se definen por defecto. 103. lo que indica que el modelo aumentó en 1% el volumen total hallado en campo.: maximum queue length [m] within time interval Stop: number of stops within queue Time No. ESCENARIO 2. 716.veh/h. vissim\tesis cali.: Avg.2 de la tabla de recolección de datos. 1 27 max 1 103 Stop 1 716 3600 3600.inp Comment: Date: Lunes 03 de Diciembre de 2007 03:50:42 p. 156 . Por lo tanto la velocidad del modelo se encuentra un 8% por encima de la tomada en campo. • La velocidad media para los vehículos en la calzada occidental arroja en el campo es del orden de 23. 5 864 32.7 65 26.1 Km/h. types all veh.7 26.3 215 25.0 18.3 25.5 Number Veh Car 579 112 389 179 349 89 683 130 599 18 40 89 26 309 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3600 3600 3600 3600 3600 3600 3600 3600 3600 3600 3600 3600 3600 3600 • Para las motos se obtuvo en el campo una velocidad promedio de 20.6 28.• Recolección de datos en la red.2 457 40. Estos resultados indican que 157 .8 122 39.3 28.1 508 37. de la tabla se observa cómo éstas se encuentran aproximadamente en 21.3 41.4 37.0 570 28.9 31.8 173 40.2 38.6 143 27.: Total Queue delay time [s] Speed: Speed [km/h] Measur.6 Km/h del modelo y en campo se observó un promedio de 23.4 42.inp Comment: Date: Lunes 03 de Diciembre de 2007 03:50:45 p.1 34.4 40.: Acceleration [m/s²] Number Veh: Number of Vehicles QueueDel.1 34.9 39.2 25 27. from to Number Veh Speed Speed Mean Mean all veh.6 Speed Mean MOTO 21. vissim\tesis cali. lo que indica que las velocidades para este tipo de vehículos se lograron ajustar en un 96% a la realidad.8 26.5 30.m.8 27.3 38.7 41.3 25. Measurement Measurement Measurement Measurement Measurement Measurement Measurement Measurement Measurement Measurement Measurement Measurement Measurement Measurement 1: Data Collection 2 Point(s) 1 2: Data Collection 4 Point(s) 3 3: Data Collection 6 Point(s) 5 4: Data Collection 8 Point(s) 7 5: Data Collection 10 Point(s) 9 6: Data Collection 12 Point(s) 11 7: Data Collection 14 Point(s) 13 8: Data Collection 16 Point(s) 15 9: Data Collection 18 Point(s) 17 10: Data Collection Point(s) 19 11: Data Collection Point(s) 20 12: Data Collection Point(s) 21 13: Data Collection Point(s) 22 14: Data 24 Collection Point(s) 23 Measur. Data Collection (Compiled Data) File: c:\documents and settings\lili\mis documentos\trabajo de grado\modelacion\resultados arch. types Car 841 23.0 33.4 38.5 41.2 Km/h.1 23.0 29.2 38 39.6 Km/h lo que indica que estas están ajustadas en un 93% a la realidad.: Data Collection Number from: Start time of the Aggregation interval to: End time of the Aggregation interval Accel. Mientras que para los livianos se obtuvo un 25.0 40.1 114 40.3 964 37.Tm.1 42. • Analizando las longitudes de cola se tiene que el Vissim arroja como resultado una longitud de cola del 27 m y la obtenida en campo es de 24 m. en la modelación y en esta evaluación. de donde se puede observar además.el parámetro de velocidades presenta un mejor ajuste con la calibración que si su usan las curvas por defecto. lo que indica que como se ajustaron los datos tiene una aceptación el modelo del 88% comparado con la realidad. 158 . que la precisión de las brechas juega un papel importante en la modelación del comportamiento del conductor afectando esto todos los demás parámetros. en la simulación entran a afectar todos los parámetros de la modelación. Aunque el ajuste es aceptable. por lo tanto es indispensable que este parámetro sea investigado con mayor profundidad siguiendo las recomendaciones planteadas en este trabajo. especialmente en brechas y espaciamientos (intervalos) para estos tipos de vehículos. tanto en la vía secundaria como en la principal.4. pues estas condiciones entorpecen los resultados ya que se presentan brechas aceptadas que dependen de los valores del ciclo del semáforo. * La intersección evaluada no puede estar influenciada por algún tipo de control en las intersecciones adyacente. • Para determinar con mayor precisión intervalos y brechas de los diferentes tipos de vehículos. este estudio no arroja resultados precisos en alguno de los parámetros evaluados. comportamientos del conductor y brechas. es importante aclarar que el modelo permite la modelación para cada tipo de vehículo variando la brecha y el espaciamiento. por defecto generaliza para todo tipo de vehículo una brecha mínima de 3 segundos y un espaciamiento de área de conflicto de 5 metros. en el cual se evaluaron 19 escenarios se concluye que los parámetros que mayor sensibilidad representaron son: Cambios en la velocidad deseada. se deben tener en cuenta las siguientes condiciones para obtener resultados satisfactorios: * Evaluar una intersección de prioridad que presente altos volúmenes vehiculares de los diferentes tipos de vehículos. No obstante. por facilidad algunos modeladores utilizan estos datos. • El modelo Vissim. induce a que se este forzando en situaciones donde los camiones y buses representen un alto porcentaje en la composición vehicular a comportarse como livianos. • Debido a los bajos porcentajes que los camiones y buses representan en el tramo en estudio y en las maniobras donde se dan. Del estudio de brechas se puede concluir: Las brechas aceptadas difieren en los diferentes tipos de vehículos que se encuentran en proceso de cruzamiento del flujo vehicular. (Ver análisis de sensibilidad). por lo tanto para vías que presenten condiciones similares en cuanto a su geometría y composición vehicular 159 . CONCLUSIONES • Del análisis de sensibilidad realizado. • Las velocidades deseadas para lo vehículos livianos y motos son los datos que mayor ajuste presentan a una distribución normal. por lo tanto modelar sin tener en cuenta esta consideración. con el fin de obtener una muestra estadísticamente aceptable en todas las maniobras posibles. cuando sus características físicas son totalmente diferentes y este parámetro influye en la aceptación de la brecha. especialmente si son Semáforizadas. * Se deben clasificar de acuerdo a la jerarquía de las vías y de las características geométricas (especialmente de la pendiente y radios de giro) que conforman la intersección. a la estudiada se puede determinar estas mismas velocidades. pues se refleja en el análisis de los datos un muy buen ajuste de los datos de campo con una regresión polinomial de grado 2 . mientras que para los buses es necesario ajustar las curvas. no obstante según Guido Radelat “ en vías urbanas. • El comportamiento de los conductores en el parámetro de distancias estáticas se encuentra influenciado por factores externos a él. presentándose el menor R2 de 0. a la interacción vehicular y a criterios de efectos sicológicos del medio como peatones y vehículos estacionados”. pues en este caso y de acuerdo a la hipótesis planteada por Guido Radelat. no es conveniente utilizar estos datos en la modelación del tramo. en sitios de la ciudad que presenten condiciones diferentes en los diseños geométricos de las vías. • Para las aceleraciones de los diferentes tipos de vehículos y basado en el análisis de los datos de campo se concluye que para los livianos y camiones se pueden utilizar las gráficas que el modelo Vissim trae por defecto. u obtener curvas según tipología de vía y vehículo. • La metodología planteada para la toma de datos en campo de las aceleraciones para los diferentes tipos de vehículos se puede adoptar para futuras investigaciones.98 para los buses. la velocidad de los vehículos de distintos tipos no difiere mucho pues las condiciones que impone el medio vial urbano tiende a emparejarlas. • Los rangos de las curvas de velocidad que plantea el modelo se ajustan a las velocidades deseadas que fueron encontradas en el tramo. que influyen directamente en esta decisión. por lo tanto se optó por tomar las curvas del modelo que ya tiene una previa calibración. que es necesario verificar esta curvas para los diferentes tipos de vehículos de transporte público colectivo y para la clasificación de los vehículos pesados. por lo tanto no se puede generalizar este parámetro.99. Es importante realizar un estudio de velocidades deseada. ya que la dispersión demuestra que no son datos confiables. aunque se debe tener en cuenta. pues el comportamiento de los conductores para este tipo de vehículo en zona urbana difiere mucho del comportamiento en autopista. 160 . Estas se deben a la regulación del tránsito. mientras que para los demás tipos de vehículos éste se encuentra en 0. y de esta manera mejorar los ajustes y estándares estadísticos. • Para obtener una mayor precisión de los datos de deceleraciones es necesario que este estudio esté acompañado de equipos que permitan el mínimo error posible. por lo tanto se concluye. es de la única manera que se pueden unificar las curvas de velocidad deseada para cada tipo de vehículo sin importar las características de las vías. que suelen ser de circulación discontinua. • Para obtener mejores resultados en este tipo de trabajos investigativos es necesario buscar apoyo de recursos económicos con entidades del estado que les sea útil este tipo de investigaciones. lo que indica que las velocidades para este tipo de vehículos se lograron ajustar en un 96% a la realidad. se deberá escoger entre las diferentes opciones que el modelo le presenta. • Se puede concluir que el modelo presenta una buena aproximación de la realidad con los datos que traen por defecto. de la tabla se observa como éstas se encuentran aproximadamente en 21. porque para algunos parámetros. • Para las motos se obtuvo en el campo una velocidad promedio de 20. Mientras que para los livianos se obtuvo un 25. Sin embargo esto también se debe al buen criterio del modelador.6Km/h lo que indica que estas están ajustadas en un 93% a la realidad. ya que por los escasos recursos con que se realizan no se logran resultados con un mayor volumen de casos que permitan generalizar los resultados para toda una ciudad. Estos resultados indican que el parámetro de velocidades presenta un mejor ajuste con la calibración que si se usan las curvas por defecto. por lo tanto este trabajo investigativo será una base para modeladores principiantes que necesiten hacerse una idea del comportamiento del flujo vehicular en intersecciones y tramos de una red vial urbana. 161 .6 Km/h del modelo y en campo se observó un promedio de 23. como son las distribuciones de velocidad y aceleraciones.2 Km/h.1 Km/h. es necesario realizar una investigación del modelo Vissim. Por lo tanto se recomienda además de evaluar el modelo de seguimiento. sea el segundo modo de transporte más utilizado del tramo en estudio. este análisis de sensibilidad se realizó. • Como resultado de este trabajo se observa que aproximadamente un 20% del flujo vehicular lo representan las motos. lo que genera que este tipo de vehículo. con el objetivo de observar los resultados de la simulación bajo estas condiciones.-mecánicas. al alcance del trabajo y a los recursos disponibles. cuya infraestructura vial esté conformada por autopistas. (de ahí brechas de más de 25 segundos). Debido a ello. se recomienda realizar una modelación en un sitio donde el flujo peatonal sea considerable. lo que genera que algunas brechas se vean afectadas por esta condición. • Dado que el alcance de este estudio no considera la interacción de los peatones con el entorno y el modelo de microsimulación Vissim permite incluirlos. • Al realizarse el estudio de brechas se debe tener en cuenta que las condiciones de control que presenta el tramo en estudio antes de llegar a la intersección de prioridad es una intersección semáforizada. etc. distancias de seguimiento. al cual pertenecen los modelos que simulan esta situación. realizar una investigación acerca del comportamiento lateral y cambio de carril.RECOMENDACIONES • El procedimiento tradicional para hacer calibraciones supone como una de las primeras etapas el análisis de sensibilidad de los parámetros del modelo. se pueden crear diferentes tipos de vehículos se debe tener especial cuidado con éste. ya que el comportamiento de los motociclistas difiere mucho del comportamiento de los demás conductores. Para tener 162 . Debido a la magnitud del programa. por la facilidad de maniobrar que este medio de transporte tiene gracias a sus condiciones físico. teniendo en cuenta brechas. de esta manera se busca realizar un análisis más preciso del comportamiento de este tipo de vehículos. se puede observar en el campo. sin embargo se recomienda complementarlo teniendo un mayor análisis estadístico en cada uno de los demás trabajos de investigaciones que se vienen adelantando. en zonas interurbanas. Aunque dentro del modelo de simulación Vissim. pues la composición vehicular de este tipo de vehículos es de aproximadamente el 3%. velocidades deseadas. como la mayoría de estos conductores realizan sus recorridos entre carriles lo que difiere de la teoría del seguimiento de vehículos con respecto a los demás tipos de vehículos que conforman la composición vehicular. • Dado que el porcentaje de vehículos pesados en la zona en estudio no fue representativo. donde el porcentaje de vehículos pesados sea representativo en la composición del flujo vehicular. es necesario que se profundice en la investigación clasificando los diferentes tipos de tramos más comunes de la malla vial. • Aunque los datos obtenidos en el campo en el estudio de aceleraciones presentaron un muy buen ajuste con una regresión polinomial de grado dos. y en zonas donde las características de la vía en cuanto a su geometría y control sea diferente. Para esto es necesario contar con el apoyo de las entidades del estado. lo que es equivalente en unidad de distancia a espaciamiento.un análisis más preciso. pues en este trabajo se presentaron dificultades para obtenerlo. plantear una metodología sin ayuda de equipos que permitan una buena precisión genera que en los datos se encuentre una alta variabilidad que no permitan realizar un buen ajuste. se recomienda realizar un estudio en una intersección de prioridad que no se encuentre influenciada por intersecciones semaforizadas o algún otro tipo de control. • Para calibrar curvas de velocidad en las vías urbanas se debe buscar la manera de recopilar datos por lo menos 8 días a la semana. • Se recomienda realizar una investigación para encontrar una metodología además de contar con equipos de precisión para hallar las deceleraciones que desarrollan los diferente tipos de vehículos en el campo. 163 . además de generar las brechas e intervalos de acuerdo a la configuración que se haga con los circuitos inductivos. además se debe realizar este estudio donde se presenten altos flujos vehiculares sobre la vía secundaria para obtener un tamaño de muestra representativa. ya que para obtener una mayor precisión de los datos se debe procesar la información como se explicó en el capitulo de metodología de estudios de campo. con el objetivo de verificar si este análisis se puede extender a estos o es preciso clasificar las curvas de acuerdo a las características del tramo evaluado. se recomienda que este sea el alcance de varios trabajos de grado en Ingeniería Civil. dado a que por la experiencia obtenida en éste trabajo de investigación. • Se debe tener especial cuidado en los próximos trabajos investigativos de este modelo en la terminología utilizada en el manual. quien tiene ADR que permitirá la recopilación de los datos por este periodo. Además por lo dispendioso del procesamiento de la información. Además se hace pertinente que para el tipo de vehículos camión se analice para cada una de las clasificaciones que estos presentan. un ejemplo de ellos es el término Intervalo para el Modelo. pues en el transcurso de este estudio se encontraron términos que están definidos de manera diferente a como se establecen en la terminología de Ingeniería de Tránsito. en este caso secretaría de Transporte y Tránsito. las 24 horas. y se considera que no es suficiente para determinar por cada tipo de vehículo y maniobra realizada cual debe ser la brecha y separación adecuada. hay varios profesores interesados en crear un software de tránsito que sea bajo los parámetros de la ciudad de Medellín. sede Medellín. Teniendo estas dos situaciones con la primera se tendría un comportamiento generalizado del conductor. limpia vidrios etc).• Para las distancias estáticas del comportamiento del conductor se recomienda realizar una investigación en diferentes sitios de la ciudad. de vendedores ambulantes. • Para lograr mejores resultados en este tipo de investigaciones se recomienda realizar una investigación del Software con un grupo interdisciplinario conformado por: Ingeniero de Tránsito y Transporte. presencia de peatones ocasionales en la vía. buscando dos escenarios: En un primer escenario: no se pueden dar agentes externos que afecten la distancia estática de parada. para cuando el tramo a simular presente este tipo de condiciones. Ingeniero Físico y un especialista en programación de programas computacionales. pues a medida del desarrollo de este trabajo se ha tenido que recurrir a estos profesionales. 164 . evidenciando el hecho de que en la Universidad Nacional de Colombia. con la segunda se hallaría un factor de afectación. un segundo escenario: con afectación de agentes externos (sombras. Universidad de Chile. Perfeccionamiento y Aplicación del Modelo PARE. Santiago de Chile ________ Seminario “El tránsito en las ciudades: nuevos problemas. Margarita y LOPEZ. Aplicación del NETSIM en Colombia. Universidad del Cauca. Trabajo de grado (Maestría en ingeniería de Tránsito y Transporte). Universidad Nacional de Colombia. Medellín. VILLAN ROJAS. p. Año 2000. MELO. ALVAREZ. Diego D. Ed Alfaomega. Trabajo de grado (Ingeniera Civil). Fernando y VALENCIA ALAÍX Victor G. 3 PLANUN TRANSPORT VERKEHR (PTV). nuevas técnicas”. PEREZ RUIZ. Universidad Nacional de Colombia. nuevos enfoques. Carlos Alberto. y CÁRDENAS G. GOMEZ VELÉZ. GRAJALES MONTOYA. Departamento de ingeniería civil. BALCÁZAR. fundamentos y aplicaciones. Cauca 1988. Ed PTV. Vías y Transporte. GIBSON. Universidad del Cauca. James. Carolina. Jaime. Trabajo de grado (Maestría en ingeniería de Tránsito y Transporte). 2005. Santiago de Chile 1984. Alemania 2006. Ingeniería de Tránsito. Universidad del Cauca.BIBLIOGRAFÍA CAL Y MAYOR. 2003. Vías y Transporte. Estimación de Factores de Equivalencia Vehicular en Intersecciones Urbanas de Medellín. Pascual Alonso. Trabajo de grado (Ingeniera Civil). 165 . Álvaro Enrique y BECERRA CHAVES. 2005. LOPEZ. Pág. Cauca 1990 Trabajo de grado (Maestría en ingeniería de Tránsito y Transporte). Modelo de redes en gestión del tránsito en América latina: una visión crítica. Aplicación del TRANSYT-7F para la Optimización de Semáforos en Colombia. Trabajo de grado (Especialistas en Vías y Transporte). Manual del Usuario Vissim 4. Análisis Operacional de Miniglorietas en la Ciudad de Medellín. Miguel. Facultad de Minas. 1-14. p. 257. Medellín. Facultad de Minas. Dorian. Universidad Nacional de Colombia. Modelos de Tránsito en Medellín. Vías y Transporte. Rafael R. Medellín. María Isabel.20. Cauca 1988. Facultad de Minas. Ed. Facultad de ciencia de la computación. Coordinación General de transporte. Puebla México. WIEDEMANN R. Paul C y OPPENLANDER. 1999. 166 . BOX. Pág 84-97 RADELAT. RAMIREZ ORTEGA. Cap 15. p: 590 – 640. Pág. James L. Principio de Ingenieria de Tránsito. 5a edition. Asociación Mexicana de Ingeniería de Transporte. Abril del 2004. Microscopic Traffic Simulation the Simulation System Mission. Manual de Estudios de Ingeniería de Tránsito. Washington. Traffic engineering handbook. Rosalía y MARTÍN ORTIZ. Cuarta 1976. Guido. Manuel. Institute of transportation engineers. Modelación y Simulación del Tránsito Vehicular por Autómatas celulares.PLINE. Joseph C. Instituto de Ingenieros de Transporte. Edición 2003. Alemania Karlsruhe 1974. 167 . es un modelo de simulación de autopista que representa el flujo de tránsito. unión. es un modelo de simulación de asignación de un corredor de autopista. trata cada vehículo en la red como una entidad identificable. Los flujos de tránsito se toman continuos y los tiempos de viaje se calculan con funciones sencillas de flujo libre y en condiciones congestionadas clave de CORQ es la técnica de asignación dinámica para asignar la proporción de tiempo de la matriz de demandas Origen – Destino (O-D) a una red de tránsito que depende del tiempo. no hay ninguna representación de vehículos individuales. no se planea el automóvil compartido y las conductas de cambio de carril explícitamente Es un modelo de simulación determinístico para un corredor de autopista. separación y mezclamiento Desarrollado por Yagar. simula el flujo de tránsito en autopistas. Para solucionar este problema se desarrolló otro modelo de autopista. Puede simular el tránsito que fluye a dos niveles. esto se logra coordinando los semáforos adyacentes para que los pelotones de vehículos puedan pasar sin detenerse. El corredor consiste en una autopista. la relación de tiempo de viaje se expresa como una función constante de flujos y demoras en los cruces esto es un inconveniente de CORQ. LOPEZ Margarita y LOPEZ Isabel. Modela la conducta del tránsito en las áreas urbanas controladas con semáforos. Payne. y con la posibilidad escoger cualquier alternativa en la malla vial.ANEXOS ANEXO 1 Modelos Macroscopicos. Desarrollado por H. Sin embargo. Mesoscópicos y Microscópicos Modelos Microscópicos MODELO Redes urbanas TRANSYT CARACTERÍSTICAS Es un modelo determinístico desarrollado por el Laboratorio de Investigación del Transporte de Carreteras del Reino Unido (TRL). desarrollado por la UC-Berkeley.J. FRECON . Evaluación y Aplicación de Modelos de Tránsito en Medellín. Mueve cada vehículo intermitentemente según los eventos. basado en eventos. El módulo de simulación consiste en dos partes: la primera para simular la autopista y la segunda para las arterias paralelas. con sus rampas. Las rutas por las arterias paralelas se agregan y modelan como una sola. La debilidad primaria de FREQ es la simplificación de alternativas arteriales y falta de técnicas para desviar el cambio de itinerario. Durante una optimización. MELO Miguel. Desde 1968 el modelo ha estado en continuo desarrollo llegando a la nueva versión Freq10. 168 . y todos los cálculos son hechos con base a las proporciones medias de flujo. con los cruces de calles principales. Desarrollado por Michalopoulos. Facultad de Minas. 2005. TRANSYT7F NETFLO Autopistas FREQ FREFLO KRONOS: CORQ FUENTE: TF. El trabajo inicial con el FREFLO reveló que el modelo estaba limitado en su habilidad de 12 simular las condiciones de flujo congestionado de una manera real . Universidad Nacional de Colombia. movimientos de giro y colas. KRONOS modela explícitamente las conductas ininterrumpidas del flujo tales como el cambio de carril. busca un conjunto de programación de tiempos y desfases que minimiza una función objetivo de los vehículos. NETFLO I es un modelo estocástico. La relación de tiempo es insensible a cambios en tiempos de semáforos en arterias paralelas. La asignación usa estas curvas a su vez para determinar la opción de la ruta y actualizar las maniobras de giro. El modelo puede ocuparse de los rasgos operacionales de la autopista como cambio de carril. Estas iteraciones continúan hasta que las maniobras de giro alcancen valores bastante estables. el uso de un vehículo específico cronometrado con una lógica de cambio de carril. Es un modelo de simulación estocástico. El modelo INTRAS fue reprogramado por JFT y Asociados según algunas técnicas en un ambiente más amigable para el usuario. Universidad Nacional de Colombia. La mayoría de las condiciones operacionales pueden simularse experimentando en un ambiente de la red urbana de calles. como la transición de anchura de carril. MELO Miguel. de seguimiento de vehículos y control de tránsito real en un corredor de autopista con una superficie circundante de ambiente urbano. en términos de afluencias dadas y esto los diferencia de TRANSYT y NETSIM. éste modelo detalla y representa favorablemente el flujo de tránsito. 2005. Facultad de Minas. acoplado con una fase de asignación que determina las rutas tomadas para los viajes de Origen – Destino (OD). Este modelo trata un grupo de vehículos (pelotón). En CONTRAM. LOPEZ Margarita y LOPEZ Isabel. Modelos Microscópicos. Desarrollado por los asociados de KLD en los 70 y se reforzó continuamente en los años ochenta. El modelo revisado se llamó FRESIM y ha estado incorporado en la familia de TRAF. MODELO CONTRAM CARACTERÍSTICAS Es un modelo de asignación de tránsito y evaluación que modela los flujos en las redes urbanas. se dio a conocer inicialmente en 1971 e integró dentro del TRAF (un sistema de simulación de tránsito integrado) en los años 80s (TRAF-NETSIM). se determinan curvas de flujo-demora basadas en un juego dado de los movimientos de asignación. Este modelo proporciona un nivel alto de detalle y exactitud y es probablemente el modelo de simulación de tránsito más usado. y la variación en las pendientes. FRESIM puede simular la geometría de una autopista compleja. como una sola entidad. APLICACI ÓN Redes urbanas MODELO NETSIM: CARACTERÍSTICAS Es el único modelo microscópico disponible para vías de redes urbanas. El modelo completo está basado en ciclos de asignación y fases de simulación y espacioAsí. entrada a la vía. y representación de una variedad de conductas de tránsito. Evaluación y Aplicación de Modelos de Tránsito en Medellín. peralte y radio de curvatura.Modelos Mesoscópicos. Estas proporciones de O-D se convierten en un número equivalente de grupos que se asignan a la red en una proporción uniforme para cada intervalo de tiempo. SATURNO FUENTE: TF. anteriormente llamado UTCS-1. se expresan las demandas de tránsito como las proporciones de Origen – Destino (O-D) para cada intervalo de tiempo dado. FRESIM se ha vuelto el más completo y actualizado Autopistas INTRAS FRESIM 169 . CONTRAM determina los flujos de conexión variando el tiempo y los costos de la ruta. Un equilibrio de asignación de tránsito se logra a través de iteraciones en que cada grupo que está alejado de la red es reasignado a un nuevo camino Es un modelo de asignación de tránsito basado en la incorporación de dos fases: una fase de simulación detallada de demoras en intersecciones. la inclusión de carriles auxiliares. y simulación y animación en tiempo real. trenes ligeros. Facultad de Minas. WEAVSIM se desarrolló específicamente para el estudio de la dinámica de flujo de tránsito de mezclamiento. el modelo es una rutina basada en el origen del viaje. la lógica de cambio de carril del modelo INTRAS no podía representar las maniobras de cambio de carril frecuentes adecuadamente a las secciones de mezclamiento en autopistas. Universidad Nacional de Colombia. evaluación y prueba de sistemas de control de tránsito. rampas. Es un modelo estocástico de simulación integrado. 170 . la lógica de INTRAS en el evento de seguimiento de vehículos no era capaz de simular la conducta de las condiciones de tránsito en las autopistas de una manera ajustada a la realidad en el evento de pare y siga. es decir. contiene un amplio rango de sistemas de transporte. NETSIM y FRESIM. que permiten hacer la evaluación de alternativas para el diseño de vías. el destino. El modelo difiere de la mayoría de los otros modelos microscópicos en que sólo considera las interacciones acumuladas de velocidad-volumen del tránsito y no los detalles de un cambio de carril y la conducta de seguimiento de vehículos. Un juego de algoritmos fue establecido para simular al conductor en el seguimiento de vehículos y el comportamiento al cambio de carril en respuesta a las señales preventivas. los movimientos individuales de cada vehículo en la red se trazan para monitorear y controlar la conducta no ordinaria de los vehículos que pertenecen a un cierto subconjunto de la población. MELO Miguel. le ofrece al usuario una interfase amigable lo que facilita la construcción del modelo. y los tiempos de salida que se especifican al modelo externamente. se considera una función extensiva de los modelos TRAF-NETSIM que incorporan la autopista y las operaciones de rampa con el tránsito urbano. El modelo es capaz de simular las operaciones de tránsito simultáneamente en las calles y en las autopistas de una manera integrada. incluye configuraciones de HOV (High Occupancy Vehicles). El modelo de simulación WATSIM también incluye una interfase con un modelo de asignación de tránsito. Este modelo es adecuado para la simulación de redes urbanas e interurbanas. para ofrecer rasgos realistas adicionales y con capacidades para la simulación de la conducta de seguimiento de vehículos en las autopistas. Fue desarrollado a finales de los 80s. 2005. es un modelo de asignación de ruta orientado a autopista integrada y redes urbanas. LOPEZ Margarita y LOPEZ Isabel. manejo de estrategias. Por consiguiente se desarrolló un nuevo modelo para este evento denominado CARSIM. que se considera como un modelo de análisis de propósito general. De una manera similar.modelo de simulación microscópico. Evaluación y Aplicación de Modelos de Tránsito en Medellín. Es un modelo estocástico cuya lógica está basada en una descripción racional del comportamiento de los conductores en una situación de cierre de carril de autopista. FREESIM Redes Integradas CORSIM INTEGRA TION: WATSIM AIMSUN2 FUENTE: TF. con ciertas limitaciones. trazado de vía. CARSIM y WEAVSIM Son basados en INTRAS. Es virtualmente una combinación de dos modelos microscópicos. En el modelo. El punto de acción o de reacción consciente depende de la diferencia de velocidad. llamado umbral.ANEXO 2 Traducción Artículo de Wiedemann 1974. En conexiones de multi-carril se verifica sí los vehículos manejan cambiando de carriles. la cual es una función de la diferencia de velocidades y distancias. La influencia del movimiento está caracterizado por la percepción del movimiento relativo del vehiculo del frente. cambios en la distancia y en la diferencia de velocidades. El comportamiento humano tiene una distribución natural: En diferentes conductores se encuentra diferencias en la habilidad a la percepción y estimación. MIECHAELS (1965) y HOEFS (1972). Estas medidas e investigaciones fueron realizadas por TODOSIEV (1963). en los deseos de velocidad. Los vehículos siguen uno a otro en un proceso de oscilación. Algunos de estos parámetros también dependen de la capacidad de los vehículos como lo son: 171 . El movimiento longitudinal de los vehículos está influenciado por los vehículos que viajan al frente en el mismo carril. las cuales son características de la agresividad en la conducción. Simulación Microscópica del Tránsito VISSIM usa el modelo del comportamiento psico-físico del conductor desarrollado por Widemann (1974). Es por esto que el modelo es llamado el “modelo del seguimiento de vehículos”. ellos verifican la posibilidad de encontrar los espacios aceptables en carriles vecinos. la distancia y el comportamiento del conductor. Esta investigación forma la base del “modelo de seguimiento de vehiculo” desarrollado por WIEDEMANN (1974). Estos cambios son percibidos si el impulso físico excede un cierto valor mínimo. Si ese es el caso. y en la aceptación de las máximas aceleraciones o deceleraciones . Cuando un vehículo más rápido se acerca a un vehículo más lento en un solo carril se ajusta su separación. con el propósito de encontrar los limites de la percepción humana en el proceso de seguimiento de vehículos. por lo tanto este modelo se concentra en la influencia del primer vehiculo que esta al frente. Umbrales del Modelo. Un conductor esta directamente influenciado por el primer vehículo que viaja al frente suyo ya que el segundo vehículo tendrá alrededor del doble de la distancia. en las distancias de seguridad. incluyendo la opción de frenado. El seguimiento de vehículos y el cambio de carril forman un conjunto integrado en el modelo de tránsito. La percepción de los cambios depende de que tan rápido la imagen del vehículo del frente cambie. FUENTE: Manual del VISSIM.la máxima velocidad y máxima aceleración y deceleración. El eje horizontal representa la diferencia de 172 . Estas áreas son: El vehículo no esta influenciado por un vehiculo que viaje al frente. (Wiedemann 1974). El vehiculo se encuentra en una situación de emergencia. Estos umbrales representan diferentes áreas que están asociadas a diferentes situaciones de la interacción entre un vehículo y el vehículo que está frente a él. Año 2006 Los umbrales son representados para una unidad de vehículo-conductor (I) que viaja a una velocidad (real). PTV American. El vehículo está influenciado porque el conductor percibe un vehículo al frente con una velocidad más baja que la de él. el proceso de conducción de acuerdo a las condiciones dadas se asocia a las diferentes áreas. por lo tanto diferentes parámetros se usarán al azar dentro del modelo para calcular los valores del umbral y las funciones de conducción. Esto es un fenómeno natural que puede ser representado por distribuciones normales aunque no se tiene un conocimiento exacto acerca de estas distribuciones. Por lo tanto. El vehículo empieza un proceso de seguimiento. La percepción y reacción están representadas por un conjunto de umbrales y distancias deseadas. las cuales son representadas en la siguiente gráfica: Modelo de la Lógica del Seguimiento de Vehículo. velocidades con valores positivos caracterizando el cierre del proceso (la velocidad del vehículo de en frente (I-1) es mas baja). Y el eje vertical representa la distancia al vehículo de en frente (I-1). AX Distancia estática deseada cuando los vehículos se encuentran uno tras otro: Consiste en la longitud del vehículo de en frente ( L ) y de la distancia deseada del vehículo trasero (I), que depende de la necesidad de seguridad del conductor y está representada por un parámetro que tiene una distribución normal RND1( I ) = N (0.5 , 0.15) ; teniendo valores entre 0 y 1, con una media de 0.5 y una desviación estándar de 0.15. Por lo tanto AX está definido como: Ecuación 10. Percepción del umbral AX. AX = L + AXadd + RND1( I ) ∗ AXmult Donde AXadd y AXmult son parámetros de calibración que serán factores del rango definido para la mínima distancia deseada del vehículo trasero. ABX Mínima distancia de seguimiento deseada para diferencias de velocidad bajas: Está distancia depende de la distancia AX y de la velocidad en ese periodo. Investigaciones realizadas por TODOSIEV (1963) y HOESFS (1972) demostraron que la distancia en el tráfico real no es proporcional a la velocidad. Los conductores más arriesgados tienden a subestimar las distancias de seguridad a altas velocidades mucho más que a bajas velocidades; esto es representado por una relación parabólica entre BX y la velocidad real De nuevo, este valor mínimo tiene una distribución normal que depende de la necesidad de seguridad del conductor y está representado por el parámetro RND1( I ) = N (0.5 , 0.15) , este resultado es: Ecuación 11. Percepción del umbral ABX y BX. ABX = AX + BX BX : (BXadd + BXmult ∗ RND1( I ))) ∗ V Donde BXadd y BXmult son parámetros de calibración que definen el rango de variación. Para cerrar el proceso la velocidad del vehículo de en frente es 173 considerada v (I-1), para abrir el proceso se considera la velocidad del vehículo trasero v (I). SDV Percepción del umbral de diferencias de velocidades en largas distancias: Este umbral marca el punto en el que el conductor es conciente que esta siendo cerrado por un vehículo más lento. Si es imposible cambiar de carril, entonces reaccionará reduciendo su velocidad a la velocidad del vehículo de en frente haciéndosele difícil mantener una distancia mayor que ABX . Este proceso en largas distancias ha sido investigado por MIECHAELS (1965) y HOEFS (1972), las mediciones mostraron que el vehículo que se aproxima más rápido es debido a que tiene una mayor percepción de la distancia, estando entre 25 * DV y 75 * DV para diferentes conductores, (DV diferencia de velocidades). La distribución natural de nuevo es modelada como un parámetro de distribución normal, RND1( I ) = N (0.5 , 0.15) como se mencionó anteriormente y RND 2( I ) = N (0.5 , 0.15) considera la estimación de la habilidad del conductor, y tiene el mismo rango, media y desviación estándar de RND1( I ) . SDV es modelado por: Ecuación 12. Percepción del umbral SDV.  DX − AX  SDV =    CX  CX = CXcons ∗ (CXadd + CXmult ∗ (RND1( I ) + RND 2( I ) )) Donde CXconst , CXadd y CXmult son parámetros de calibración que definen el rango del umbral. Siguiendo las mediciones de las investigaciones CX podría representar el rango entre 25 y 75. SDX Percepción del umbral a una distancia cada vez mayor en el proceso de seguimiento: Este umbral describe que el conductor es conciente que esta dejando el proceso de seguimiento del vehículo quedando demasiado distante. El reaccionará acelerando para conseguir un intervalo ideal. Mediciones realizadas por TODOSIEV (1963), HOEFS (1972), concluyeron que SDX varía entre 1.5 y 2.5 de la distancia de seguimiento mínima; la variación no solo depende del conductor, adicionalmente este valor SDX varia para cada conductor. Este segundo fenómeno es modelado para un conductor independiente con parámetros al azar NRND = N (0.5 , 0.15) ; SDX es calculada por: 2 174 Ecuación 13. Percepción del umbral SDX. SDX = AX + EX ∗ BX EX = EXadd + EXmult ∗ ( NRND − RND 2( I ) ) Para conductores que tienen buenas habilidades de estimación. RND 2( I ) , es cercano a 1.0. El elemento EX tendrá un valor de media más pequeño por lo tanto SDX será más pequeño. El conductor reconoce pronto que está dejando el proceso de seguimiento. El resultado serán pequeñas oscilaciones en la distancia. CLDV Percepción del umbral para reconocer diferencias de velocidades pequeñas en distancias cortas, decrecientes: En el seguimiento de un vehículo en diferencias de velocidades pequeñas, el conductor percibe que está cerrando el proceso y tiene que decelerar para evitar un accidente. CLDV es similar a la naturaleza de SDV pero tiene una variación del rango mas largo. Mediciones de TODOSIEV (1963), HOEFS (1972), concluyeron que CLDV empieza alrededor de cuatro veces SDV . Ya que los mismos factores influyen en SDX y CLDV , el elemento EX puede ser usado para describir el rango de CLDV . Este está definido como: Ecuación 14. Percepción del umbral CLDV CLDV = SDV ∗ EX 2 OPDV Percepción del umbral para reconocer diferencias de velocidad pequeñas en distancias cortas pero crecientes. El rango de variación es incluso más largo que el de CLDV . Adicionalmente hay más variación para el mismo conductor. Mediciones realizadas por TODOSIEV (1963), HOEFS (1972), concluyen que OPDV empieza de 1 a 3 veces CLDV . Ecuación 15. Percepción del umbral OPDV. OPDV = CLDV ∗ (−OPDVadd − OPDVmult ∗ NRND ) Donde OPDVadd y OPDVmult son parámetros de calibración que definen el rango del umbral. El parámetro del conductor NRND representa la variación para el mismo conductor. El límite superior de la reacción describe la máxima distancia de interacción entre dos vehículos. Investigaciones dentro del HCM (1965), mostraron que no 175 hay una influencia significativa entre dos vehículos en distancias mayores a 150 metros. La descripción de los umbrales delimitan los cuatro tipos de comportamiento en la conducción, sin influencia, se encuentra influenciado por la presencia de otro vehículo, en proceso de seguimiento y estado de frenado. Cada tipo está representado por un procedimiento para calcular el real comportamiento de la conducción, Ej.: el valor de la aceleración en dirección longitudinal. BNULL Representa los valores más bajos de la aceleración y deceleración. Mediciones realizadas por HERMAN (1959), DREW (1967) y MONTROLL (1961) demostraron que este valor tiene una media de alrededor de 0.2 m/s2. Esto es representado por: BNULL = BNULLmult ∗ ( RND 4( I ) + NRND ) RND 4( I ) Representa la habilidad del conductor al control de la aceleración RND 4( I ) = N (0.5 , 1.5) . NRND es un parámetro independiente del conductor que representa la variación de la modelación para el mismo conductor. Tipos de comportamiento en la conducción. Conducción sin influencia. El conductor conduce a la velocidad deseada o intenta alcanzarla. Una oscilación en la velocidad deseada es modelada usando valores BNULL de aceleraciones positivas o negativas. Estos valores dependen de las capacidades del vehículo y si el conductor usará estas capacidades. La máxima posible aceleración de un vehículo esta determinada por la velocidad real y la máxima velocidad. Un conductor usará la aceleración dependiendo de su velocidad deseada y de la relación de ésta con la velocidad real. Para vehículos pesados esta depende de la potencia del motor con relación a la carga. En el modelo la máxima aceleración está calculada: Para automóviles: Ecuación 16. Cálculo de la máxima aceleración en el modelo. (livianos) BMAX = BMAXmult ∗ (VMAX − V ∗ FaktorV ) FaktorV = VDES VMAX + FAKTORMult ∗ (VMAX − VDES ) Para vehículos Pesados 176 98 Máxima Aceleración en Función de la Velocidad Proceso de acercamiento: El conductor reconoce que está siendo cerrado por un vehículo más lento. mientras que el rango de variación está representado por las líneas delgadas. comienza a decelerar hasta reducir su velocidad a la del vehículo de en frente manteniendo siempre una distancia mas larga que ABX . DX distancia real. (− BMAXadd + BMAXmult ∗ KW per Ton ∗ e (− BMAXVadd + BMAXVmult ∗KW per Ton )∗V ) Donde VMAX velocidad máxima. B( I ) = 1  DV 2 ∗ 2   ABX − DX    + B(I − 1)  Donde DV es la diferencia de velocidades reales. B( I ) es el valor objetivo de la deceleración necesaria. con una velocidad máxima fija y una variación de la velocidad deseada. VDES velocidad deseada. ABX distancia mínima deseada y B(I − 1) la aceleración del vehículo de en frente. V velocidad real. Un conductor no se comportará de una forma determinada. Gráfica. La ecuación cinemática para la deceleración del movimiento es: Ecuación 18. Cálculo de la máxima aceleración en el modelo (pesados) BMAX = MIN (2.Ecuación 17. KW per Ton potencia del motor. Todos los otros elementos son parámetros de calibración. La función BMAX para vehículos livianos se muestra en la Gráfica. el comportamiento humano es una distribución normal que depende de la estimación y de las habilidades de 177 . después de un breve retrazo de reacción. 98. el valor medio está representado por la línea gruesa. Ecuación cinemática para la deceleración.5 . estimará el movimiento del vehículo de en frente. 99 178 .conducción. De nuevo esto está en función de la velocidad actual y es modelada para diferentes tipos de vehículos por: Ecuación 20. Máxima posible deceleración. La estimación del error puede ser positiva o negativa. El mismo efecto puede ser conseguido sí se varía el valor calculado de B( I ) . el error de la estimación humana está representado por la adición de un término especial: Ecuación 19. DV y B(I − 1) . Ver Gráfica. un mayor RND 2(I ) hace el término aditivo más pequeño. El mejor conductor estima los movimientos relativos del vehículo de en frente. R(I ) es incrementada cada segundo. Error de la estimación humana. B( I ) humana = B( I ) + (1 − RND2(I )) ∗ (1 − 2 ∗ NRND ) R (I ) La estimación de la habilidad está representada por RND 2(I ) . el conductor y las condiciones de la vía. Un conductor que este más tiempo decelerando. Este podría se modelado por varios valores estimados de DX . BMIN = − BMINadd − BMINmult ∗ RND3( I ) + BMINVmult ∗ V Con RND3( I ) representando una distribución normal de la variación de las capacidades de los vehículos y la habilidad de los conductores al usarlas. R(I ) Representa un conocimiento del proceso durante la aproximación conciente: la estimación del error depende de la duración del proceso de seguimiento. La máxima deceleración posible depende de las especificaciones del vehículo. Esto es modelado por el segundo término multiplicativo y el parámetro independiente del conductor NRND . 99 Mínima Aceleración en Función de la Velocidad Proceso de seguimiento: El conductor está siguiendo al vehículo de en frente a la misma velocidad. Esto es modelado para el cálculo de la deceleración como la suma de dos términos: Ecuación 21. B( I ) = 1  DV 2 ∗ 2   AX − DX  ABX − DX   + B(I − 1) + BMIN ∗ BX  El primer término representa la relación cinemática para la deceleración de un objetivo en movimiento. El no reacciona concientemente a los movimientos del vehículo de en frente pero intenta conservar una aceleración baja. LEUTZBACH (1971) en situaciones de acercamiento con duraciones alrededor de 6 a 12 segundos. ABX o SDX sea excedido. El proceso de oscilaciones fue medido por HOEFS (1972). Esto incrementa linealmente por encima la deceleración BMIN para distancias iguales absolutas a las distancias mínima AX . El conductor reaccionará con dificultad para evitar un accidente y difícilmente comienza a seguir a una distancia mayor que la distancia deseada mínima. 179 . Cuando la actual distancia DX sea igual a la mínima distancia deseada ABX éste término será igual a cero. MICHAELS (1965). Esto es representado por el valor de aceleración y deceleración más bajo. El último término representa un valor de deceleración que depende de cuanto la distancia deseada ha sido excedida. OPDV . BNULL es usado en las aceleraciones positivas y negativas. Esto es modelado para conservar el signo BNULL como aceleraciones fijas hasta que uno de los umbrales CLDV . Frenado de Emergencia. Este objetivo ahora es AX . Frenado de Emergencia: Una deceleración repentina del vehículo de en frente puede causar una situación peligrosa para el seguidor llevando a que la distancia actual sea más baja que la distancia deseada. porque ABX ha sido excedido.Gráfica. mientras que la segunda fase se planeó velocidad relativa / aceleración relativa (∆v/∆a). mientras que Michaels incluyó en sus investigaciones el proceso de acercamiento de dos vehículos. El orden de la planeación de la primera fase fue definir la distancia/velocidad relativa (∆x/∆v). Todosiev observó el proceso de seguimiento en diferencias de velocidades bajas. Las trayectorias típicas se planearon en una primera y segunda fase y fueron observadas en los experimentos. 100 Fase de la Trayectoria Típica Planeada Donde h = Distancia y V = Velocidad Relativa 180 . Las medidas de HOEFS (1972) fueron cuantificadas para el modelo de tránsito de autopistas de Alemania. En el análisis de éstas trayectorias se fundamentó que ésta aceleración relativa fue casi constante en ciertas partes y fue cambiada por el conductor en el llamado punto de acción. El modelo de seguimiento de vehículos está basado en investigaciones y medidas realizadas por TODOSIEV (1963) y MICHAELS (1965) definiendo las funciones bases. 101 Gráfica. Gráfica.La estimación humana es considerada de la misma forma como un comportamiento normal adicionando el término al objetivo calculado B( I ) representando el error estimado. TODOSIEV (1963) estudió el proceso del seguimiento motivado por el estado en el que se encontraban los experimentos de este proceso. 100 Conductores cambiaron la aceleración de un valor positivo a uno negativo y viceversa. Gráfica. éste midió ambos tipos. Calibración del modelo. el acercamiento y el proceso de seguimiento. 105). el umbral positivo es mucho más grande que el umbral negativo. 103). 104).Gráfica. (ver Gráfica. 106). por lo tanto están definidos por los diferentes umbrales de curvas. Todosiev postula que el mismo conductor usa diferentes visuales de muestreo de tiempo y elegía la azar. El umbral de la velocidad fue definida como la velocidad relativa que un conductor puede detectar en el momento con una cierta probabilidad fija en un determinado intervalo para un determinado tiempo de velocidad relativa. Para la mayoría de valores de tiempo en el mismo intervalo. 102 y Gráfica. el umbral de la velocidad es función del intervalo y del tiempo. Los puntos de acción. resultando un flujo lento para largos intervalos Esto fundamenta que el conductor resuelve el problema para la conducción en velocidades negativas relativas en lugar de intercambiar a deceleraciones en la trayectoria. 101 Velocidad Relativa / Trayectoria de Aceleración Relativa Todosiev (1963) comenzó a simular lo estudiado para analizar los puntos de acción y los umbrales de la percepción humana. 181 . hasta que él ha reaccionado a más bajos intervalos (ver Gráfica. (ver Gráfica. Los resultados de la aceleración y de la velocidad de las trayectorias fueron usados para determinar una aproximación de la normalización de la densidad de los puntos de acción como una función de la velocidad relativa y como función de la aceleración relativa (Gráfica. 102 Densidad de Puntos de Acción como Función de la Velocidad Relativa 182 .Gráfica. Gráfica. 103 Densidad de Puntos de Acción como Función de la Aceleración Relativa 183 . 104 Umbrales de Velocidad Característicos 184 .Gráfica. con variaciones para el mismo conductor. SDX es el punto donde el conductor detecta que su intervalo ha alcanzado un valor demasiado alto a causa de su impulso. 106 Distancia Relativa Calculada con la Trayectoria de la Velocidad Estos resultados forman la base del modelo de acercamiento al seguimiento: la percepción de los umbrales CLDV y OPDV están basados en los umbrales de velocidad de Todosiev.Gráfica. 185 . 105 Trayectorias entre Umbrales de Velocidad Gráfica. En el proceso de seguimiento el ángulo de la visual percibe que el primer vehículo cambia constantemente. La tasa de cambio de ángulo de la visual es la correlación de la percepción del movimiento y por lo tanto es una velocidad relativa en la situación del seguimiento del vehículo. 108). 107 Mínima Velocidad Relativa Detectable por un Conductor en Seguimiento 186 . La tasa en la que el ángulo horizontal capta que el vehículo de adelante está cambiando es mostrada por: Ecuación 22. El tiempo de separación en el que el siguiente conductor llega bajo la influencia del vehículo que está aproximando puede ser calculado con base a la velocidad del primer vehículo (ver Gráfica. (ver Gráfica. Determinado el umbral absoluto y de la ecuación es posible determinar la distancia en la que un conductor puede detectar la velocidad angular para cualquier velocidad relativa..MICHAELS (1965) estudió tres situaciones del proceso de seguimiento de vehículo: el proceso de acercamiento con una velocidad relativa constante. 107). Gráfica. Tasa de cambio del ángulo horizontal v − v2 dθ =k∗ 1 dt (x1 − x 2 )2 El umbral humano de la velocidad angular fue fundamentada ponerse entre 310 *10-4 rad/seg. el estado del seguimiento y la respuesta de aceleración del vehículo de en frente. con una media de 6*10-4 rad/seg. Es posible calcular el mínimo cambio en una distancia requerida para que el siguiente conductor detecte si se está aproximando o está detrás del primer vehículo ver Gráfica. la velocidad relativa comienza más baja que 1 m/s. 108 Máxima Separación de Tiempo para un Vehiculo en Seguimiento Influenciado por la Diferencia de Velocidades relativas Michael propuso tres fases para el seguimiento vehicular: en la primera fase donde la velocidad angular está por debajo del umbral el conductor sencillamente emplea la detección de cambios en la distancia para determinar sí se está aproximando. El ciclo del tiempo donde se encuentra depende del nivel de velocidad ver Gráfica. Este intervalo es el de seguridad mínima deseada. Para el estudio del estado de seguimiento se asume que la velocidad angular del primer vehículo está por debajo de los umbrales de percepción. El cambio de la distancia requerida par detectar si es menor para la situación de cierre que para la de apertura. Por debajo de estas condiciones el conductor detecta cambios en las distancias. 110 187 . 109.Gráfica. finalmente el conductor intentan mantener su velocidad relativa en cero en un intervalo asegurando la dirección del vehículo y el control de la velocidad. en la segunda fase la velocidad angular es detectada por encima del umbral: el conductor responde por reducir suficientemente su velocidad para mantener la velocidad angular cerca de su umbral absoluto de detención. definida por una “Justa Diferencia Notable (JDN)” para distancias. El JDN o mínimo cambio detectable del ángulo de la visual dependen de la visual del conductor. 110 Mínimo Tiempo de Ciclo para Vehículos en Seguimiento La respuesta a la aceleración del vehículo que sigue a un primer vehículo depende de la percepción de la velocidad angular.Gráfica. Los valores de la aceleración del primer vehículo se muestran el la Gráfica. 111 como función del tiempo 188 . 109 Cambio en la distancia de Separación Requerido para detectar Pequeñas Velocidades Relativas Gráfica. Un registrador y controlador del mecanismo. Usando éste equipamiento fue posible medir las velocidades exactas. Unas ruedas especiales para medir la velocidad exacta.Gráfica. comienza a adaptarse al comportamiento más lento del vehículo de en frente decelerando. en el proceso de acercamiento. la primera en una autopista entre Mannheim y Heidelberg teniendo altos flujos de tráfico y la segunda en una autopista con bajos volúmenes de tráfico (Heidelberg – Basel) En el primer tipo se observó principalmente el proceso de seguimiento a bajas diferencias de velocidades y en el segundo tipo. 1965). 113). tener un registro gráfico de velocidad vrs tiempo y determinar la distancia del vehículo que está en proceso de seguimiento. b). Cuando el Primer Vehículo Acelera Hoesfs desarrolló unas medidas técnica para la investigación del modelo del seguimiento de vehículo. a altas diferencia de velocidades fueron investigadas haciendo lento el adelantamiento en 2 carriles de la autopista y observando vehículos que se aproximaban a menos de 1000 metros. 111 Cambio en la Velocidad Angular de un Vehículo en Seguimiento. Los demás parámetros usados en la teoría de seguimiento son calculados de las mediciones. la cual se ocultó detrás de una ventana oscura para no influenciar los conductores. (Gráfica. descritas en HOEFS. MICHAELS. Las mediciones mostraron que los llamados punto de acción en el comportamiento de acercamiento. HOEFS (1972). es el momento cuando un conductor que está en seguimiento. Los resultados de las mediciones fueron usados para calibrar el modelo básico (TODOSIEV. Una cámara de registro. c). La cámara tomó registros cada 0. LEUTZBACH (1971).5 segundos. 112 y Gráfica. Dos tipos de mediciones fueron determinadas. Este resultado fue usado para calibrar el umbral 189 . 1963). En las medidas un vehículo fue equipado con los siguientes elementos: a). 114). Mediciones de la distancia media en situaciones de seguimiento se usaron para la calibración de las distancias de deseo ABX y SDX . Gráfica. 112 Análisis del Proceso de Aproximación 190 . Esta gráfica fue usada para la calibración de los umbrales que delimitan el comportamiento del seguimiento CLDV y OPDV . Otros resultados de mediciones fueron las gráficas de tiempo acerca del comportamiento del seguimiento a bajas diferencias de velocidad: relación entre distancia y diferencia de velocidad (Gráfica.SDV . Gráfica. 113 Análisis del Proceso de Aproximación (Puntos de Acción) 191 . en tres carriles de un autopista cercana a Karlsruhe: BAB A5 Frankfurt-Karlsruhe cercano al Km. Diferentes medidas fueron usadas para la validación del modelo de seguimiento de vehículos. 114 Análisis del Comportamiento de Seguimiento (2 Trayectorias con Diferente Distancia-Velocidad) Las medidas en las diferentes curvas de distancia-velocidad dieron una impresión acerca del comportamiento en la conducción bajo las diferentes condiciones: comportamiento de la deceleración en el proceso de seguimiento. 192 . 19. Los datos fueron recolectados un día entre el 27 de agosto y el 5 de septiembre en dos sitios usando circuitos inductivos.Gráfica. Validación del Modelo. Las últimas mediciones fueron tomadas durante el verano de un día festivo en hora pico en 1990. duración del proceso de oscilación en situaciones de acercamiento al seguimiento. Las mediciones de estas curvas fueron usadas para definir el comportamiento de la conducción según el submodelo. El tramo de vía tiene las siguientes características: Tres carriles. Para la medida de los datos microscópicos los vehículos fueron dotados con el equipamiento necesario para registrar: Velocidades de los vehículos.Sin curvas verticales y horizontales. Usando un software especial de evaluación fueron determinados parámetros microscópicos adicionales. longitud de circuitos: 3 metros. como: Velocidad deseada (distribución) para la libre conducción. Punto B: distancia entre circuitos: 5 metros. La distribución de la velocidad deseada puede ser usada directamente como ingreso del modelo (Gráfica. longitud de circuitos: 3 metros. definiendo en principio a todos estos vehículos con un intervalo mayor al mínimo valor (por ejemplo 5 segundos) Intervalos y distancias como una función de la velocidad para vehículos que se encuentran en un proceso de seguimiento. Longitud de los vehículos. por ejemplo. 115) Gráfica. Los datos microscópicos fueron usados para recalibrar el modelo de seguimiento de vehículo. Cada sitio esta conformado por un par de circuitos inductivos por carril teniendo las siguientes características: Punto A: distancia entre circuitos: 12 metros. 115 Distribución de la Velocidad Deseada 193 . Sin límite de velocidades. Intervalos entre vehículos. se define. comenzando todos los vehículos con un intervalo de atrás a adelante menor que un segundo. 117) Gráfica.Las distancias dependiendo de la velocidad fueron analizadas estadísticamente revisando los valores actuales de distancias deseadas en el modelo. 116 Análisis Estadístico de Distancias Dependiendo de la Velocidad La relación entre distancias y diferencias de velocidad fueron usadas para chequear las áreas delimitadas por los umbrales de percepción y las distancias deseadas del modelo. (Gráfica. 117 Relación entre Distancia y Diferencias de Velocidad Adicionalmente los datos microscópicos recolectados fueron usados para calcular relaciones macroscópicas entre: 194 . (Gráfica. 116) Gráfica. Velocidad media. 118 Relación entre Parámetros Macroscópicos: Volumen. Velocidad Media. 118) Gráfica.Volumen de tráfico. Los datos macroscopicos fueron usados para validar el modelo comparando medidas y simulando el tráfico. 195 . Densidad de tráfico. Densidad. (Gráfica. Ocupación de carriles. Interseccion Prioridad HOJA: ACCESO Intervalo Tipo de vehículo ACCESO EN ESTUDIO: ???? A izquierda De frente A derecha MOTO LIVIANO BUS CAMION MOTO LIVIANO BUS CAMION FUENTE: Elaboración Propia 196 .SEDE MEDELLÍN ESTUDIO DE VOLÚMENES VEHICULARES POR MANIOBRA Y TIPO DE VEHICULO CALIBRACION DEL VISSIM INTERSECCIÓN: Fecha (DDMMAA): Aforador: Observaciones: Calle 50 Carrera 81 . UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA .ANEXO 3 Formato estudio de volúmenes. S U R IN IC IO TIEMPO (seg) SEGUNDOS MINUTOS MINUTOS SALTOS HORA HORA F IN A L IZ AC IO N TIEMPO (seg) SEGUNDOS BRECHA SALTOS (seg) ACEPTAN Automovil TOTAL amion Moto Moto Bus RECHAZAN Automovil TOTAL amion Bus FUENTE: Elaboración Propia 197 .S E D E M E D E L LÍN E S T U D IO S D E B R E C H AS C A L IB R A C IÓ N D E L V IS S IM IN TE R SE CC IÓ N : F ec ha (D D M M A A ): O b serv acio nes: S E N T ID O N O R T E .ANEXO 4 Formato de estudio de brechas. U N IV E R S ID A D N A C IO N A L D E C O LO M B IA . FACULTAD DE MINAS ESTUDIO DE VELOCIDADES DESEADAS INTERSECCIÓN: Fecha (D.ANEXO 5 Formato de estudio de velocidades deseadas.): Aforador: Dirección del movimiento: Distancia base (m): Estado del tiempo: Observaciones: OBSEVACIÓN 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 N= Tamaño de la Muestra TIEMPO (Segundos) MOTO VELOCIDAD (km/h) AUTO BUS CAMION TIEMPO VELOCIDAD TIEMPO VELOCIDAD TIEMPO VELOCIDAD (Segundos) (km/h) (Segundos) (km/h) (Segundos) (km/h) FUENTE: Elaboración Propia 198 .M.A. UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA. ANEXO 6 Formato estudio de aceleraciones.): Aforador: Dirección del movimiento: Distancia base (m): Estado del tiempo: Observaciones: OBSERVACIÓN 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 TIEMPO (Segundos) VELOCIDAD (m/s) MOTO VELOCIDAD (km/h) ACELERACIÓN (m/s^2) LIVIANO TIEMPO VELOCIDAD VELOCIDAD ACELERACIÓN TIEMPO (Segundos) (m/s) (km/h) (m/s^2) (Segundos) BUS CAMION VELOCIDAD VELOCIDAD ACELERACIÓN TIEMPO VELOCIDAD VELOCIDAD ACELERACIÓN (m/s) (km/h) (m/s^2) (Segundos) (m/s) (km/h) (m/s^2) FUENTE: Elaboración Propia 199 .M. UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA.FACULTAD DE MINAS ESTUDIO DE ACELERACIONES DESEADAS Fecha (D.A. A. INICIAL VEL. INICIALTIEMPO ACE DISTANCIAACELERACIÓN TIEMPO VEL.): Aforador: Dirección del movimiento: Distancia base (m): Estado del tiempo: Observaciones: OBSERVACIÓN 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 MOTO LIVIANO BUS CAMION TIEMPO VEL. INICIALTIEMPO ACE DISTANCIA ACELERACIÓN (Segundos) (m/s) (Km/h) (Segundos) m (m/s^2) (Segundos) (m/s) (Km/h) (Segundos) m (m/s^2) (Segundos) (m/s) (Km/h) (Segundos) m (m/s^2) (Segundos) (m/s) (Km/h) (Segundos) m (m/s^2) FUENTE: Elaboración Propia 200 . INICIAL VEL. INICIAL TIEMPO ACE DISTANCIA ACELERACIÓN TIEMPO VEL. INICIAL VEL.M. UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA.FACULTAD DE MINAS ESTUDIO DE DESACELERACIONES DESEADAS CALIBRACIÓN VISSIM Fecha (D.ANEXO 7 Formato de estudio de Deceleraciones. INICIAL VEL. INICIALTIEMPO ACE DISTANCIA ACELERACIÓN TIEMPO VEL. M. No. Veh. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 AX (m) ABX (m) (S) VEHICULO (I) (SALTOS) (km/h) (S) VEHICULO (I-1) (SALTOS) (km/h) FUENTE: Elaboración Propia 201 .): Aforador: Condiciones atmosféricas: OBSERVACIONES: Ubicación de Camara de video.ANEXO 8 Formato de comportamiento del conductor.A. Parámetros del seguimiento vehicular. UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA-SEDE MEDELLÍN FORMATO-PARAMETROS DEL COMPORTAMIENTO DEL CONDUCTOR CALIBRACION DEL VISSIM INTERSECCIÓN: TRAMO CALLE COLOMBIA ENTRE LA CRA 81 Y CRA 81B Fecha (D. M.ANEXO 9 Formato de campo demora de buses UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA.A.FACULTAD DE MINAS ESTUDIO DE PARADA DE BUSES CALIBRACION DE MODELO VISSIM Fecha (D.): Aforador: Dirección del movimiento: Distancia base (m): Estado del tiempo: Observaciones: OBSERVACIÓN 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 TIEMPO DE PARADA Segundos OBSERVACIÓN 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 TIEMPO DE PARADA Segundos OBSERVACIÓN TIEMPO DE PARADA Segundos 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 FUENTE: Elaboración Propia 202 . ): Aforador: Estado del tiempo: Observaciones: OBSERVACIÓN 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 LONGITUD DE COLAS (m) OBSERVACIÓN 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 LONGITUD LONGITUD DE COLAS OBSERVACIÓN DE COLAS (m) (m) 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 FUENTE: Elaboración Propia 203 .A.M.FACULTAD DE MINAS ESTUDIO DE COLAS CALIBRACIÓN DEL VISSIM TRAMO Fecha (D.ANEXO 10 Formato de estudio de Colas Vehiculares UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA. Intersección Semaforizada.ANEXO 11 prioridad Volúmenes accesos (1 – 4).SEM INTERVALO Moto Auto Bus Camion Moto Auto Bus Camion Moto Auto Bus Camion Moto Auto Bus Camion Moto Auto Bus Camion Moto Auto Bus Camion Moto Auto Bus Camion Moto Auto Bus Camion Moto Auto Bus Camion Moto Auto Bus Camion I 0 0 0 0 0 F 15 48 15 5 83 D 5 11 0 0 16 08:30 Total 08:45 Total Tipo 20 59 15 5 99 % Tipo 20% 60% 15% 5% 100% I 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% F % Maniobra D 31% 69% 0% 0% 100% 23% 77% 0% 0% 100% 16% 84% 0% 0% 100% 19% 81% 0% 0% 100% 18% 82% 0% 0% 100% 28% 68% 0% 4% 100% 20% 75% 0% 5% 100% 27% 73% 0% 0% 100% 08:45 Total 09:00 0 0 0 0 0 20 76 27 7 130 3 10 0 0 13 23 86 27 7 143 16% 60% 19% 5% 100% 18% 58% 18% 6% 100% 15% 58% 21% 5% 100% 18% 67% 14% 2% 100% 22% 67% 8% 3% 100% 16% 72% 9% 3% 100% 22% 61% 9% 8% 100% 23% 61% 11% 5% 100% 19% 63% 13% 5% 100% 09:00 Total 09:15 0 0 0 0 0 26 99 20 3 148 4 21 0 0 25 30 120 20 3 173 17% 69% 12% 2% 100% 09:15 Total 09:30 0 0 0 0 0 29 88 10 4 131 4 17 0 0 21 33 105 10 4 152 22% 69% 7% 3% 100% 09:30 Total 09:45 0 0 0 0 0 20 91 12 4 127 4 18 0 0 22 24 109 12 4 149 16% 73% 8% 3% 100% 09:45 Total 10:00 0 0 0 0 0 33 92 14 12 151 7 17 0 1 25 40 109 14 13 176 23% 62% 8% 7% 100% 10:00 Total 10:15 0 0 0 0 0 30 80 15 7 132 4 15 0 1 20 34 95 15 8 152 22% 63% 10% 5% 100% 10:15 Total 10:30 0 0 0 0 0 25 85 18 7 135 7 19 0 0 26 32 104 18 7 161 20% 65% 11% 4% 100% 10:30 Total 10:45 0 0 0 0 0 28 79 28 4 139 2 17 0 0 19 30 96 28 4 158 19% 61% 18% 3% 100% 20% 57% 20% 3% 100% 11% 89% 0% 0% 100% 10:45 Total 11:00 0 0 0 0 0 13 67 8 8 96 3 20 0 0 23 16 87 8 8 119 13% 73% 7% 7% 100% 14% 70% 8% 8% 100% 13% 87% 0% 0% 100% 204 . jueves 5 de julio del 2007 ACCESO 1 . Intersecciones semaforizadas y de VOLUMEN CADA 15 MINUTOS UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA .SEDE MEDELLÍN ESTUDIO DE VOLÚMENES VEHICULARES POR MANIOBRA Y TIPO DE VEHICULO CALIBRACION DEL VISSIM INTERSECCIÓN: Fecha (DDMMAA): Observaciones: Calle 50 Carrera 81 . SEM INTERVALO Moto 08:30 08:45 Auto Bus Camion Total Moto 08:45 09:00 Auto Bus Camion Total Moto 09:00 09:15 Auto Bus Camion Total Moto 09:15 09:30 Auto Bus Camion Total Moto 09:30 09:45 Auto Bus Camion Total Moto 09:45 Total 10:00 Total 10:15 Total 10:30 Total 10:45 Total 11:00 Moto Auto Bus Camion 10:45 Moto Auto Bus Camion 10:30 Moto Auto Bus Camion 10:15 Moto Auto Bus Camion 10:00 Auto Bus Camion I 0 0 0 0 0 F 24 110 18 2 154 D 0 6 0 0 6 Total Tipo 24 116 18 2 160 % Tipo 15% 73% 11% 1% 100% % Maniobra I 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% F 16% 71% 12% 1% 100% 17% 72% 10% 0% 100% 15% 72% 12% 1% 100% 16% 70% 12% 3% 100% 28% 57% 13% 2% 100% 19% 67% 10% 4% 100% 15% 70% 12% 4% 100% 15% 64% 15% 6% 100% D 0% 100% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 17% 67% 0% 17% 100% 0% 67% 33% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 40% 60% 0% 0% 100% 25% 75% 0% 0% 100% 33% 67% 0% 0% 100% 0 0 0 0 0 40 168 23 1 232 0 5 0 0 5 40 173 23 1 237 17% 73% 10% 0% 100% 0 0 0 0 0 42 202 33 4 281 1 4 0 1 6 43 206 33 5 287 15% 72% 11% 2% 100% 0 0 0 0 0 30 130 22 5 187 0 2 1 0 3 30 132 23 5 190 16% 69% 12% 3% 100% 0 0 0 0 0 50 101 23 3 177 0 4 0 0 4 50 105 23 3 181 28% 58% 13% 2% 100% 0 0 0 0 0 31 110 17 6 164 2 3 0 0 5 33 113 17 6 169 20% 67% 10% 4% 100% 0 0 0 0 0 34 158 27 8 227 1 3 0 0 4 35 161 27 8 231 15% 70% 12% 3% 100% 0 0 0 0 0 28 119 28 12 187 1 2 0 0 3 29 121 28 12 190 15% 64% 15% 6% 100% 0 0 0 0 0 39 110 24 5 178 0 2 0 0 2 39 112 24 5 180 22% 62% 13% 3% 100% 22% 62% 13% 3% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 0 0 0 0 0 25 147 21 3 196 0 6 0 0 6 25 153 21 3 202 12% 76% 10% 1% 100% 13% 75% 11% 2% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 205 .VOLUMEN CADA 15 MINUTOS UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA . jueves 5 de julio del 2007 ACCESO 2 .Intersección Semaforizada.SEDE MEDELLÍN ESTUDIO DE VOLÚMENES VEHICULARES POR MANIOBRA Y TIPO DE VEHICULO CALIBRACION DEL VISSIM INTERSECCIÓN: Fecha (DDMMAA): Observaciones: Calle 50 Carrera 81 . SEM INTERVALO Moto 08:30 08:45 Auto Bus Camion Total Moto 08:45 09:00 Auto Bus Camion Total Moto 09:00 09:15 Auto Bus Camion Total Moto 09:15 09:30 Auto Bus Camion Total Moto 09:30 09:45 Auto Bus Camion Moto Auto Bus Camion I 0 5 1 0 6 F 1 14 1 0 16 D 0 11 0 0 11 Total Tipo 1 30 2 0 33 % Tipo 3% 91% 6% 0% 100% % Maniobra I 0% 83% 17% 0% 100% 20% 80% 0% 0% 100% 9% 91% 0% 0% 100% 10% 80% 10% 0% 100% 11% 89% 0% 0% 100% 13% 75% 0% 13% 100% 29% 71% 0% 0% 100% 20% 80% 0% 0% 100% F 6% 88% 6% 0% 100% 20% 75% 0% 5% 100% 33% 63% 0% 4% 100% 20% 76% 4% 0% 100% 33% 67% 0% 0% 100% 9% 91% 0% 0% 100% 25% 75% 0% 0% 100% 21% 79% 0% 0% 100% D 0% 100% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 10% 90% 0% 0% 100% 36% 64% 0% 0% 100% 20% 80% 0% 0% 100% 8% 92% 0% 0% 100% 20% 73% 7% 0% 100% 21% 79% 0% 0% 100% 1 4 0 0 5 4 15 0 1 20 0 17 0 0 17 5 36 0 1 42 12% 86% 0% 2% 100% 1 10 0 0 11 8 15 0 1 24 2 19 0 0 21 11 44 0 1 56 20% 79% 0% 2% 100% 1 8 1 0 10 5 19 1 0 25 5 9 0 0 14 11 36 2 0 49 22% 73% 4% 0% 100% 1 8 0 0 9 5 10 0 0 15 3 12 0 0 15 9 30 0 0 39 23% 77% 0% 0% 100% Total 09:45 Total 10:00 Total 10:15 Total 10:30 Total 10:45 Total Moto Auto 10:45 Bus Camion Moto Auto 11:00 Bus Camion Moto Auto 10:30 Bus Camion Moto Auto 10:15 Bus Camion 10:00 1 6 0 1 8 2 20 0 0 22 1 11 0 0 12 4 37 0 1 42 10% 88% 0% 2% 100% 2 5 0 0 7 5 15 0 0 20 3 11 1 0 15 10 31 1 0 42 24% 74% 2% 0% 100% 1 4 0 0 5 5 19 0 0 24 3 11 0 0 14 9 34 0 0 43 21% 79% 0% 0% 100% 0 6 0 0 6 2 17 0 0 19 1 12 0 0 13 3 35 0 0 38 8% 92% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 11% 89% 0% 0% 100% 8% 92% 0% 0% 100% 0 3 0 0 3 3 19 0 0 22 1 9 0 0 10 4 31 0 0 35 11% 89% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 14% 86% 0% 0% 100% 10% 90% 0% 0% 100% 206 .Intersección Semaforizada. jueves 5 de julio del 2007 ACCESO 3 .VOLUMEN CADA 15 MINUTOS UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA .SEDE MEDELLÍN ESTUDIO DE VOLÚMENES VEHICULARES POR MANIOBRA Y TIPO DE VEHICULO CALIBRACION DEL VISSIM INTERSECCIÓN: Fecha (DDMMAA): Observaciones: Calle 50 Carrera 81 . VOLUMEN CADA 15 MINUTOS UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA .SEDE MEDELLÍN ESTUDIO DE VOLÚMENES VEHICULARES POR MANIOBRA Y TIPO DE VEHICULO CALIBRACION DEL VISSIM INTERSECCIÓN: Fecha (DDMMAA): Observaciones: Calle 50 Carrera 81 .Intersección Semaforizada. jueves 5 de julio del 2007 ACCESO 4 .SEM INTERVALO Moto 08:30 08:45 Auto Bus Camion Total Moto 08:45 09:00 Auto Bus Camion Total Moto 09:00 09:15 Auto Bus Camion Total Moto 09:15 09:30 Auto Bus Camion Total Moto 09:30 09:45 Auto Bus Camion Total Moto 09:45 Total 10:00 Total 10:15 Total 10:30 Total 10:45 Total Moto Auto 11:00 Bus Camion Moto Auto 10:45 Bus Camion Moto Auto 10:30 Bus Camion Moto Auto 10:15 Bus Camion 10:00 Auto Bus Camion I 9 22 0 1 32 F 7 13 0 0 20 D 1 0 0 0 1 Total Tipo 17 35 0 1 53 % Tipo 32% 66% 0% 2% 100% % Maniobra I 28% 69% 0% 3% 100% 19% 81% 0% 0% 100% 7% 91% 0% 2% 100% 10% 90% 0% 0% 100% 21% 79% 0% 0% 100% 21% 75% 0% 4% 100% 14% 86% 0% 0% 100% 31% 69% 0% 0% 100% F 35% 65% 0% 0% 100% 24% 74% 3% 0% 100% 13% 87% 0% 0% 100% 15% 81% 0% 4% 100% 15% 85% 0% 0% 100% 20% 73% 0% 7% 100% 21% 79% 0% 0% 100% 11% 89% 0% 0% 100% D 100% 0% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 0% 67% 0% 33% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 25% 75% 0% 0% 100% 0% 83% 0% 17% 100% 7 29 0 0 36 8 25 1 0 34 0 4 0 0 4 15 58 1 0 74 20% 78% 1% 0% 100% 3 40 0 1 44 4 26 0 0 30 0 3 0 0 3 7 69 0 1 77 9% 90% 0% 1% 100% 3 27 0 0 30 4 21 0 1 26 0 2 0 1 3 7 50 0 2 59 12% 85% 0% 3% 100% 7 26 0 0 33 4 22 0 0 26 0 2 0 0 2 11 50 0 0 61 18% 82% 0% 0% 100% 6 21 0 1 28 3 11 0 1 15 0 1 0 0 1 9 33 0 2 44 20% 75% 0% 5% 100% 3 19 0 0 22 4 15 0 0 19 1 3 0 0 4 8 37 0 0 45 18% 82% 0% 0% 100% 10 22 0 0 32 2 17 0 0 19 0 5 0 1 6 12 44 0 1 57 21% 77% 0% 2% 100% 12 26 0 0 38 3 19 0 1 23 2 4 0 0 6 17 49 0 1 67 25% 73% 0% 1% 100% 32% 68% 0% 0% 100% 13% 83% 0% 4% 100% 33% 67% 0% 0% 100% 9 26 0 0 35 5 11 0 0 16 0 1 0 0 1 14 38 0 0 52 27% 73% 0% 0% 100% 26% 74% 0% 0% 100% 31% 69% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 207 . SEDE MEDELLÍN ESTUDIO DE VOLÚMENES VEHICULARES POR MANIOBRA Y TIPO DE VEHICULO CALIBRACION DEL VISSIM INTERSECCIÓN: Fecha (DDMMAA): Observaciones: Calle 50 Carrera 81 B .PRIOR INTERVALO Moto 09:15 09:30 Auto Bus Camion Total Moto 09:30 09:45 Auto Bus Camion Total Moto 09:45 10:00 Auto Bus Camion Total Moto 10:00 10:15 Auto Bus Camion Total Moto 10:15 10:30 Auto Bus Camion I 0 6 4 0 10 F 29 84 9 9 131 D 1 1 0 0 2 Total Tipo 30 91 13 9 143 % Tipo 21% 64% 9% 6% 100% % Maniobra I 0% 60% 40% 0% 100% 14% 57% 29% 0% 100% 5% 68% 27% 0% 100% 15% 60% 25% 0% 100% 6% 67% 22% 6% 100% 15% 31% 46% 8% 100% 29% 47% 18% 6% 100% F 22% 64% 7% 7% 100% 16% 74% 5% 5% 100% 22% 61% 9% 8% 100% 25% 65% 6% 4% 100% 20% 65% 8% 7% 100% 24% 59% 11% 5% 100% 28% 59% 7% 6% 100% D 50% 50% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 33% 50% 0% 17% 100% 17% 83% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 2 8 4 0 14 18 81 6 5 110 0 4 0 0 4 20 93 10 5 128 16% 73% 8% 4% 100% 1 15 6 0 22 28 78 11 10 127 0 3 0 0 3 29 96 17 10 152 19% 63% 11% 7% 100% 3 12 5 0 20 33 87 8 6 134 2 3 0 1 6 38 102 13 7 160 24% 64% 8% 4% 100% 1 12 4 1 18 22 71 9 8 110 1 5 0 0 6 24 88 13 9 134 18% 66% 10% 7% 100% Total 10:30 Total 10:45 Total Moto Auto 11:00 Bus Camion Moto Auto 10:45 Bus Camion 2 4 6 1 13 36 88 17 7 148 0 7 0 0 7 38 99 23 8 168 23% 59% 14% 5% 100% 5 8 3 1 17 31 66 8 7 112 0 3 0 0 3 36 77 11 8 132 27% 58% 8% 6% 100% 208 .VOLUMEN CADA 15 MINUTOS UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA .Intersección Prioritaria jueves 5 de julio del 2007 ACCESO 1 . Intersección Prioritaria jueves 5 de julio del 2007 ACCESO 2 .PRIOR INTERVALO Moto 09:15 09:30 Auto Bus Camion Total Moto 09:30 09:45 Auto Bus Camion Total Moto 09:45 10:00 Auto Bus Camion Total Moto 10:00 10:15 Auto Bus Camion Total Moto 10:15 10:30 Auto Bus Camion I 1 7 0 0 8 F 31 118 20 6 175 D 2 6 0 0 8 Total Tipo 34 131 20 6 191 % Tipo 18% 69% 10% 3% 100% % Maniobra I 13% 88% 0% 0% 100% 10% 80% 0% 10% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 10% 80% 0% 10% 100% 15% 77% 8% 0% 100% 8% 83% 0% 8% 100% F 18% 67% 11% 3% 100% 24% 62% 12% 2% 100% 17% 69% 11% 3% 100% 15% 68% 13% 4% 100% 14% 67% 13% 7% 100% 20% 67% 11% 3% 100% 15% 72% 11% 2% 100% D 25% 75% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 8% 92% 0% 0% 100% 33% 67% 0% 0% 100% 13% 88% 0% 0% 100% 1 8 0 1 10 45 116 22 3 186 0 6 0 0 6 46 130 22 4 202 23% 64% 11% 2% 100% 0 3 0 0 3 32 130 21 6 189 0 8 0 0 8 32 141 21 6 200 16% 71% 11% 3% 100% 0 6 0 0 6 28 126 25 7 186 0 5 0 0 5 28 137 25 7 197 14% 70% 13% 4% 100% 1 8 0 1 10 23 112 21 11 167 1 11 0 0 12 25 131 21 12 189 13% 69% 11% 6% 100% Total 10:30 Total 10:45 Total Moto Auto 11:00 Bus Camion Moto Auto 10:45 Bus Camion 2 10 1 0 13 34 114 18 5 171 3 6 0 0 9 39 130 19 5 193 20% 67% 10% 3% 100% 1 10 0 1 12 26 126 19 3 174 1 7 0 0 8 28 143 19 4 194 14% 74% 10% 2% 100% 209 .SEDE MEDELLÍN ESTUDIO DE VOLÚMENES VEHICULARES POR MANIOBRA Y TIPO DE VEHICULO CALIBRACION DEL VISSIM INTERSECCIÓN: Fecha (DDMMAA): Observaciones: Calle 50 Carrera 81 B .VOLUMEN CADA 15 MINUTOS UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA . Intersección Prioritaria jueves 5 de julio del 2007 ACCESO 3 .PRIOR INTERVALO Moto 09:15 09:30 Auto Bus Camion Total Moto 09:30 09:45 Auto Bus Camion Total Moto 09:45 10:00 Auto Bus Camion Total Moto 10:00 10:15 Auto Bus Camion Total Moto 10:15 10:30 Auto Bus Camion I 0 0 0 0 0 F 1 0 0 0 1 D 1 3 0 0 4 Total Tipo 2 3 0 0 5 % Tipo 40% 60% 0% 0% 100% % Maniobra I 0% 0% 0% 0% 0% 33% 67% 0% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 100% 0% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 100% 0% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% F 100% 0% 0% 0% 100% 50% 50% 0% 0% 100% 100% 0% 0% 0% 100% 50% 50% 0% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 100% 0% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% D 25% 75% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 25% 75% 0% 0% 100% 100% 0% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 33% 67% 0% 0% 100% 29% 43% 0% 29% 100% 1 2 0 0 3 2 2 0 0 4 0 4 0 0 4 3 8 0 0 11 27% 73% 0% 0% 100% 0 0 0 0 0 2 0 0 0 2 2 6 0 0 8 4 6 0 0 10 40% 60% 0% 0% 100% 0 1 0 0 1 1 1 0 0 2 1 0 0 0 1 2 2 0 0 4 50% 50% 0% 0% 100% 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 2 0 2 0 0 2 0% 100% 0% 0% 100% Total 10:30 Total 10:45 Total Moto Auto 11:00 Bus Camion Moto Auto 10:45 Bus Camion 0 1 0 0 1 0 2 0 0 2 1 2 0 0 3 1 5 0 0 6 17% 83% 0% 0% 100% 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 3 0 2 7 2 3 0 2 7 29% 43% 0% 29% 100% 210 .VOLUMEN CADA 15 MINUTOS UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA .SEDE MEDELLÍN ESTUDIO DE VOLÚMENES VEHICULARES POR MANIOBRA Y TIPO DE VEHICULO CALIBRACION DEL VISSIM INTERSECCIÓN: Fecha (DDMMAA): Observaciones: Calle 50 Carrera 81 B . VOLUMEN CADA 15 MINUTOS UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA .Intersección Prioritaria jueves 5 de julio del 2007 ACCESO 4 .PRIOR INTERVALO Moto 09:15 09:30 Auto Bus Camion Total Moto 09:30 09:45 Auto Bus Camion Total Moto 09:45 10:00 Auto Bus Camion Total Moto 10:00 10:15 Auto Bus Camion Total Moto 10:15 10:30 Auto Bus Camion I 2 4 0 0 6 F 1 5 0 1 7 D 0 3 0 0 3 Total Tipo 3 12 0 1 16 % Tipo 19% 75% 0% 6% 100% % Maniobra I 33% 67% 0% 0% 100% 40% 60% 0% 0% 100% 20% 80% 0% 0% 100% 56% 33% 0% 11% 100% 60% 40% 0% 0% 100% 14% 86% 0% 0% 100% 40% 60% 0% 0% 100% F 14% 71% 0% 14% 100% 50% 50% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 25% 63% 13% 0% 100% 17% 83% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 33% 67% 0% 0% 100% D 0% 100% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 50% 50% 0% 100% 33% 67% 0% 0% 100% 25% 75% 0% 0% 100% 0% 100% 0% 0% 100% 2 3 0 0 5 2 2 0 0 4 0 5 0 0 5 4 10 0 0 14 29% 71% 0% 0% 100% 1 4 0 0 5 0 5 0 0 5 0 0 0 0 0 1 9 0 0 10 10% 90% 0% 0% 100% 5 3 0 1 9 2 5 1 0 8 0 1 1 0 2 7 9 2 1 19 37% 47% 11% 5% 100% 3 2 0 0 5 1 5 0 0 6 1 2 0 0 3 5 9 0 0 14 36% 64% 0% 0% 100% Total 10:30 Total 10:45 Total Moto Auto 11:00 Bus Camion Moto Auto 10:45 Bus Camion 1 6 0 0 7 0 4 0 0 4 1 3 0 0 4 2 13 0 0 15 13% 87% 0% 0% 100% 2 3 0 0 5 2 4 0 0 6 0 2 0 0 2 4 9 0 0 13 31% 69% 0% 0% 100% 211 .SEDE MEDELLÍN ESTUDIO DE VOLÚMENES VEHICULARES POR MANIOBRA Y TIPO DE VEHICULO CALIBRACION DEL VISSIM INTERSECCIÓN: Fecha (DDMMAA): Observaciones: Calle 50 Carrera 81 B . NORTE FINALIZACION TIEMPO (seg) TIEMPO (seg) SEGUNDOS MINUTOS BRECHA (seg) SALTOS HORA INICIO SEGUNDOS MINUTOS SALTOS HORA ACEPTAN Automovil TOTAL amion Moto Moto Bus RECHAZAN Automovil TOTAL 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 amion Bus 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 42 42 42 42 42 42 43 43 43 43 6 6 6 7 7 19 19 24 24 24 31 32 32 18 29 31 34 45 46 41 46 52 55 46 47 49 42 45 48 54 8 11 13 47 34 36 3 25 18 15 14 10 14 20 0 10 18 18 13 6 28 6 15 27 13 15 13 23 23 34938.6071 37977.1429 37453.5357 37907.Norte SENTIDO SUR .4643 36462.4643 35034.25 11 2 3 11 1 9 13 5 3 2 1 1 12 3 10 5 1 2 2 26 8 2 20 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Calzada en sentido oriente – occidente.0714 35031.5357 36409.8929 34951.9286 37956.9643 37451.5 35026.6429 36409.5 34966. Maniobra Sentido Sur .5357 34954.1786 37479.1071 36421.8214 37956.6071 36476.5357 34951. Calzada en sentido occidente – oriente.5714 37451.1071 34949.1786 34966.6071 37195.6071 36465.ANEXO 12 Datos de Brechas.2143 36466 37188.3929 37193. 212 .6429 34954.4643 37954.1429 37915.7143 35032 35035.3571 34965.5357 35037 36407.5357 34965.3571 36406.2143 37194.3571 35021.5357 37448.8214 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 42 42 42 42 42 42 43 43 43 43 6 6 7 7 7 19 19 24 24 24 31 32 32 29 31 34 45 46 55 54 51 54 57 47 49 1 45 56 53 55 11 13 39 55 36 57 15 15 10 5 2 13 2 17 15 0 15 3 17 17 11 17 16 4 5 4 26 17 7 34949.6071 35034.0714 34975.4643 37453.6429 36407. 6071 34959.6071 37044.0357 34967.7143 34947.2857 34569.25 34922 34922.9643 37041.1786 35206.8929 35744.4643 34921.2857 34516. Maniobra Sentido –Norte .5714 35445.9286 36941.1071 35435.0714 34509.6429 34950.8571 34924.6429 36078.6429 34519.3571 36951.3571 34525.0357 36075.1071 34956.75 34929.3929 34957.75 37042.4643 36952.3571 35033.8571 35743.8214 34545.5 34926.25 36935.1429 34510. SENTIDO NORTE .0714 34509.3571 36083.25 34510.1786 36132.5357 36945.3571 34521.5 36938.1071 36409.2143 34522.4286 34933 34941.4643 34951.0714 36079.Sur.2143 34543.6429 34942.1786 34520.75 35203.6071 36935.25 34521.3571 36082.1071 35038.5357 36082.1429 35751.4286 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 32 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 36 35 35 35 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 43 44 46 46 47 50 55 55 55 55 55 56 1 1 1 1 1 2 1 7 15 15 15 15 15 16 16 17 17 21 9 10 14 16 16 19 20 21 22 25 9 43 45 49 2 2 4 6 7 9 10 45 22 24 27 30 35 36 37 39 47 53 7 45 47 14 45 40 42 44 47 50 2 18 19 21 22 23 12 37 1 35 38 41 44 52 9 25 21 34 2 4 15 2 8 18 20 7 6 5 8 12 11 5 7 0 24 14 10 20 17 21 18 20 20 18 22 3 11 17 1 10 3 10 2 16 16 15 16 25 11 0 23 18 2 4 10 7 5 24 20 17 14 26 12 13 16 8 27 8 14 34341.1071 34520.3571 34927.0714 36941. Calzada en sentido occidente – oriente.0714 35207.9643 36939.4286 34542.Datos de Brechas. 213 .4643 34509.4286 36081.4643 35031.4643 36935.2857 34930.5714 36078.7143 34944.3929 34957.7143 34929.1429 36081.1429 34924.8214 34514.SUR INICIO TIEMPO (seg) SEGUNDOS MINUTOS MINUTOS SALTOS HORA HORA FINALIZACION TIEMPO (seg) SEGUNDOS BRECHA (seg) SALTOS ACEPTAN Automovil TOTAL amion Moto Moto Bus RECHAZAN Automovil TOTAL 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 2 2 2 2 0 2 2 2 2 2 2 2 2 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 amion 1 1 1 1 Bus 1 1 1 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 32 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 43 43 46 46 46 50 55 55 55 55 55 55 1 1 1 1 1 1 1 6 15 15 15 15 15 15 16 17 17 17 9 9 10 14 16 17 20 20 21 22 25 42 43 45 1 2 3 4 6 9 10 12 21 23 25 28 31 35 37 38 39 51 58 43 46 48 35 39 40 43 44 47 51 15 18 19 21 22 23 27 49 35 35 39 41 45 51 9 22 24 13 2 7 23 8 13 3 5 10 15 10 12 6 23 13 25 3 4 18 21 8 12 28 3 14 0 13 14 11 3 0 13 3 21 5 13 3 10 0 24 4 18 4 1 16 8 12 15 10 14 3 13 7 27 2 15 10 27 21 17 12 34337.75 34965.5 36087.7143 34520.1071 34958 34959.5357 34522.8571 36097.5 4 0 1 3 2 0 3 0 1 1 3 44 1 1 4 0 1 1 2 1 0 0 33 2 1 3 2 4 1 1 1 8 2 9 2 1 26 10 2 2 1 2 4 12 3 1 2 1 1 49 11 12 0 3 2 3 7 17 16 -1 10 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Calzada en sentido oriente – occidente.2857 34516.5357 34514.4286 34543.6071 34930.2857 36079.6429 34926.25 36083.5 34945 34948.1071 34923.3571 35205.8929 34922.6429 35747.3929 34545.1786 34549.5714 35742.4643 34517.1071 34943.2857 37054.1429 35744.8214 35762.9643 36969.3929 35747 35750.5 34955.5357 35740.4286 36944.2857 36985.4643 35208.1071 35047.7143 36421.7857 34955.3571 35739 35740.1786 34525.0714 34516.5714 36969.5714 35234. 8214 37365.6071 36327 36787.7143 36326.4643 37366.6071 35323.7857 34670.1071 37162.6429 36128.8929 36324.25 35382.0714 35382.25 36318.5714 36149.9643 36311.4643 37122.8214 37092.3571 36790.3571 36304.3571 36316.6429 35384.8214 37092.1429 36304.3571 37680.5 36302.9643 37366.1429 37150.3571 35324 35327.6429 35328.3571 34665.9643 37088.ESTE INICIO TIEMPO (seg) SEGUNDOS MINUTOS MINUTOS SALTOS HORA HORA FINALIZACION TIEMPO (seg) SEGUNDOS BRECHA (seg) SALTOS ACEPTAN Automovil TOTAL amion Moto Moto Bus RECHAZAN Automovil TOTAL 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 amion Bus 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 33 37 37 37 37 37 37 37 38 38 48 48 48 48 48 49 49 49 50 0 0 0 2 2 2 2 2 2 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 13 13 13 13 13 16 18 18 18 19 19 19 19 19 22 22 22 22 22 28 54 33 45 46 50 51 51 54 0 4 39 43 44 47 48 41 42 44 35 18 20 23 2 4 8 11 13 19 58 0 2 4 4 10 11 12 15 16 17 18 19 24 27 7 9 10 10 11 9 5 10 12 10 10 12 22 23 41 45 45 46 48 0 10 10 19 22 6 9 23 21 8 3 17 10 0 3 16 2 18 10 10 7 7 15 7 0 22 8 0 2 16 14 10 4 23 27 10 8 10 12 7 5 25 17 0 2 18 10 25 23 21 4 23 22 2 13 3 4 12 23 2 27 10 10 4 34434.0714 36298.5714 35381.7143 37192 37364.7857 37150.5357 37687.1786 34671 34671.4643 37152.3571 37151.25 36023.6429 36790.7857 36131.4286 36317.3571 37368.1071 35328.3571 35435.7143 34674.3214 34671.6429 36317.25 36020.75 37085.6786 34666.2857 36133 36139.5714 36021. Calzada en sentido occidente – oriente.3571 36312.3571 36018.4286 37361.7143 37365.1071 35319.0714 36789.2143 34671.1429 37090.8571 37161 37162.6429 36310.4286 36123.5357 36130.0714 36300.0714 36316.1786 36312.0714 36790.5357 36122.1429 37163. 214 .75 34691.6786 36790.0714 35334.8214 36310.6429 36794.6071 37411.8929 36318. SENTIDO NORTE .9643 35323.7143 36138.1786 35322.3571 34653.2857 34684.3571 34665 34666.5 36356.0714 36316.8214 36969.8214 36304.5357 36019.7143 36331.3214 34669.7143 36791.0714 37365.1429 7 12 1 2 1 0 3 38 3 7 3 0 3 1 6 1 2 9 10 1 1 25 1 5 2 1 6 10 2 2 1 1 6 0 1 3 1 0 1 0 37 2 5 8 0 0 1 4 16 4 2 29 0 1 9 1 29 3 0 0 1 43 7 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Calzada en sentido oriente – occidente.4286 36311.5 36795.2857 36315.0714 36315.5 35384. Maniobra Sentido Norte – Este.5714 36300.8929 36791.25 36303.7143 35326.25 36124 36128.7143 36048.75 34680.8214 34674.25 35393.0714 37367.7857 35445.1429 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 34 37 37 37 37 37 37 38 38 38 48 48 48 48 48 49 49 49 50 0 0 0 2 2 2 2 2 2 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 13 13 13 13 13 16 18 18 18 19 19 19 19 19 22 22 22 22 23 28 1 45 46 49 51 51 54 33 3 11 42 43 46 48 54 42 44 53 45 19 21 48 3 8 10 12 18 29 0 2 3 4 10 11 12 15 16 16 17 18 56 26 31 14 10 10 11 15 25 8 12 42 10 11 21 22 52 44 45 46 47 31 7 10 0 9 5 0 20 9 0 21 5 27 20 18 2 7 14 7 22 15 16 20 12 18 15 17 20 16 2 10 7 23 18 12 5 2 2 2 18 25 14 20 20 18 19 2 20 14 9 27 23 13 4 10 24 0 20 0 20 13 2 17 15 4 34441.3571 36302.6071 36132.3214 36985.1786 36319.3214 34713 34683.0714 37150.Datos de Brecha. 25 35001.6429 35991.5357 35866.7857 35002.1429 35744.3571 35537.3571 37226.7143 36228.0714 37225.9643 37231.7857 34863.0357 35863 35863.2143 37300.1071 35003.7857 34806.5357 37216.4286 35721.7857 36593.1071 35018 35019.5357 36231.0357 35991.5357 36720.7143 36220.0714 36593.1071 35016.1071 34898.0714 35723.25 34679.8571 37224.6429 35747.7143 37299.3571 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 32 37 37 38 40 40 40 41 41 41 41 41 41 41 41 42 42 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 44 44 45 45 51 52 54 54 54 55 55 55 55 55 55 55 56 57 57 57 59 59 59 59 0 1 1 2 3 3 3 4 7 9 9 10 12 14 14 15 20 20 20 20 20 21 21 21 21 21 21 21 21 22 30 31 31 54 57 59 7 6 20 58 0 1 3 5 40 43 54 55 9 51 3 22 24 27 30 35 36 37 39 47 53 7 13 28 36 59 17 24 26 35 23 31 40 42 44 47 50 2 43 45 55 11 51 53 55 12 27 37 37 48 51 54 9 1 52 53 0 6 40 52 39 18 24 25 31 41 30 33 35 39 40 47 49 52 10 9 16 20 6 0 4 12 13 15 24 20 10 0 16 18 14 14 7 22 23 22 20 20 18 22 3 11 17 1 10 3 10 2 20 23 10 2 4 7 6 14 22 16 25 11 0 23 18 4 23 12 18 20 10 12 23 3 24 20 15 18 15 7 17 22 11 18 27 8 15 4 10 2 27 14 2 5 3 20 6 16 24 26 2 3 10 2 11 34374.1071 35038.7143 36880.0357 35027.8214 34856.6071 35520.3571 37224.1429 35751.7857 35740.6071 34675.3571 37874.4643 34820.3571 37312.8571 36875.6429 35739 35740.3571 34863 34865.1429 35865.4286 37293.3571 35053.8214 35519.0714 35128.1429 35666.8214 36087.2857 34861.3571 34972.8571 37309.5357 36249.7143 36926.1071 37295.5 34914.0357 36087.0357 35664.3571 34860 34861.3571 35995.3571 37296.5357 34677.8571 35993.6429 35863.6071 36592.1786 37293.7143 35993.7857 34971.3929 21 1 2 8 2 14 3 1 0 1 2 2 3 11 0 14 3 12 2 1 3 2 4 1 1 1 8 2 9 5 1 8 2 17 1 2 9 2 8 2 2 1 2 4 12 0 2 9 26 3 2 2 17 9 11 3 8 3 3 14 12 3 0 7 6 5 12 13 1 5 2 5 9 2 3 2 3 1 7 2 2 18 7 2 4 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 2 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 2 2 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 215 .5714 35995.6429 36234.0714 35664.2143 34677 34679.8571 35743.3571 37876.3571 37231.1071 36097.9286 35127.8214 34915.7857 35015.8214 35875.5714 34900.1071 37809.8929 35744.SUR INICIO TIEMPO (seg) SEGUNDOS MINUTOS MINUTOS SALTOS HORA HORA FINALIZACION TIEMPO (seg) SEGUNDOS BRECHA SALTOS Moto (seg) ACEPTAN Autom ovil TOTAL amion Moto Bus RECHAZAN Autom ovil TOTAL 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 2 2 2 2 2 2 2 2 0 1 1 0 1 0 2 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 2 2 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 amion 1 1 1 1 1 1 1 Bus 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 32 37 37 37 40 40 40 41 41 41 41 41 41 41 41 41 42 42 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 44 45 45 51 52 54 54 54 55 55 55 55 55 55 55 55 57 57 57 58 59 59 59 59 1 1 2 3 3 3 3 6 9 9 9 12 14 14 15 20 20 20 20 20 21 21 21 21 21 21 21 21 21 30 31 31 33 55 57 59 4 6 56 0 1 1 3 38 40 43 54 55 48 52 21 23 25 28 31 35 37 38 39 51 58 7 27 29 57 0 23 24 26 21 23 39 40 43 44 47 51 43 43 46 45 49 51 53 55 18 27 34 40 48 52 55 49 49 53 53 0 35 40 26 16 18 24 26 31 28 30 33 36 39 40 48 50 52 2 14 16 17 15 7 10 22 23 10 0 8 22 3 20 22 20 23 15 10 7 3 14 0 13 14 11 3 0 13 3 21 26 7 5 17 4 1 17 12 2 18 0 24 4 18 4 1 0 15 2 27 1 24 16 15 1 7 20 10 22 0 2 13 22 2 15 24 20 20 15 25 24 10 10 17 19 12 10 2 12 22 7 10 12 10 10 10 34353.2857 36892.5357 36939.4286 34806.4643 36589.25 34929.6071 35019.1429 34687.5 37241.8929 37218.4286 37802.8571 36157.6429 36726.0714 36409.1071 35047.9643 36880.7143 35007.5357 36078.7857 34903. Maniobra Sentido Este – Sur.6429 35010.3929 35017.0714 37290.1786 35517.7143 35004.1429 35663.3571 34804.Datos de Brecha.3929 36600.9286 37312.9643 35989.6071 37288.5357 34968.3929 35747 35750.0714 37330.5 34915.4286 37300.8214 34983.4286 35951.8571 34860.5714 37307.25 37310.75 35047.7857 36232 36235.5 35015.25 35129.25 36154.0714 37880.3571 36228.7143 34861.5 35731.3571 37876.4643 35011.0714 37299.7857 37308.7143 35136.3929 35017.25 36421.8214 35762.2143 35723. SENTIDO ESTE .0714 35925.7857 36593.4643 35031.5714 35742.6786 37290.1429 37218.7143 34900.6429 34903.7143 34914.6071 35666.5 35005 35008.3571 35033.5357 34858.25 35675.4286 36012. 25 1.4 1.9 1.6 2.3 0.09 2.55 0.7 1.3 1 2 1.7 1.4 0.3 3.15 1.28 1.4 4. OBSERVACIÓN 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 57 58 DISTANCIA AX 2.05 2.4 1.3 1.7 1.38 0.6 0.7 0.ANEXO 13 Distancia AX.6 1.55 OBSERVACIÓN 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 DISTANCIA AX 2.45 0.75 1.2 3 2.6 1.45 0.95 2.04 0.74 1.1 1.2 1 1.85 2.45 1.05 1.75 3.4 2.43 1.8 1.95 0.M.61 1.45 1.5 1.2 3.3 2.1 1.5 1.1 2 2.3 2.8 4.9 2 0. Comportamiento del Conductor UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA-SEDE MEDELLÍN FORMATO-PARAMETROS DEL COMPORTAMIENTO DEL CONDUCTOR CALIBRACION DEL VISSIM INTERSECCIÓN: TRAMO CALLE COLOMBIA ENTRE LA CRA 81 Y CRA 81B Fecha (D.4 1.7 1.9 3 1.7 1.95 1.98 1.7 0.5 1.5 2.85 3.A.65 0.): JUEVES 5 DE JULIO DE 2007 Aforador: Condiciones atmosféricas: OBSERVACIONES: Ubicación de Camara de video.55 3.5 1 1.6 0.2 1.32 0.1 0.95 1.3 2.9 1.9 1.25 1 0.6 0.88 2.5 0.5 1 1.7 2.8 2.55 1.8 1.8 1.67 2.5 1.2 2.32 216 .05 3.7 1.3 0.1 1.2 2.94 1.3 4.35 0.77 1.4 1.4 1.05 1.6 0.9 1.9 1. 41 3.71 5.440 16.406 0.41 5.21 4.81 2.221 25.461 0.386 0.160 16.01 4.364 0.390 0.611 14.221 23.662 15.200 14.933 16.753 20.433 0.128 16.677 18.394 0.668 21.668 21.21 3.361 0.31 4.221 21.200 13.147 15.012 9.400 14.423 0.800 21.461 0.31 3.128 15.221 21.358 18.157 15.920 13.414 0.41 3.600 21.800 19.200 11.220 23.157 16.812 17.01 5.128 23.530 15.668 16.160 14.221 19.61 6.718 23.423 0.440 25.157 17.400 20.414 0.812 28.449 0.157 15.920 16.31 3.200 16.508 22.394 0.91 4.398 0.518 0.364 0.21 2.41 4.410 0.71 3.41 2.31 4.31 1.433 0.71 4.662 16.41 4.903 13.61 5.487 0.438 0.160 17.443 0.438 0.61 5.01 1.221 16.61 3.508 26.377 9.449 0.147 16.11 3.461 0.537 0.508 21.668 14.41 4.800 17.361 0.11 4.221 Z*V(I) 0.51 3.81 4.71 4.358 16.91 4.81 2.800 16.508 28.753 25.221 23.11 5.01 2.31 3.662 14.800 15.920 21.668 16.800 18.31 5.71 4.31 3.220 13.71 3.337 0.455 0. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 217 .01 3.752 17.795 20.006 28.718 26.753 19.600 17.400 14.200 21.147 19.662 28.410 0.410 0.1 BX (m) 4.487 0.221 19.530 13.51 4.040 13.753 14.215 16.376 0.11 5.920 21.461 0.394 0.800 10.11 2.81 4.438 0.51 3.128 15.414 0.221 18.812 15.379 0.480 0.473 0.394 0.880 21.402 0.91 6.040 18.457 16.800 14.200 17.753 13.398 0.147 15.433 0.449 0.81 3.31 4.11 2.600 10.ANEXO 14 Z = Análisis del Comportamiento del conductor para los Diferentes Z 0.128 13.157 16.160 17.383 0.31 4.310 0.51 3.200 14.040 21.200 13.443 No Obs.443 0.443 0.580 0.31 6.147 14.01 2.753 17.215 16.328 0.800 18.221 19.502 0.508 20.502 0.800 19.220 16.71 2.800 18.91 2.61 6.800 15.419 0.376 0.358 0.376 0.467 0.006 13.221 19.753 20.461 0.51 3.677 18.11 5.461 0.920 14.51 6.379 0.718 13.419 0.01 2.61 1.668 11.880 14.327 23.795 20.221 13.220 17.400 21.400 20.800 22.457 15.160 17.457 14.006 16.423 0.21 4.147 15.423 0.398 0.11 3.11 4.41 V (I) (km/h) 12.21 4.668 V (I-1) (km/h) 7.128 21.21 5.402 0.933 17.800 9.795 13.508 19.508 21.518 0.215 14.370 0.128 21.128 33.51 4. 4632 0.21 4.61 1.4080 4.0936 0.02 3.0123 0.97 3.1263 0.02 3.96 4.51 3.9166 0.61 6.11 5.8700 0.01 4.6455 0.0071 1.6763 2.71 4.1052 0.51 3.0024 7.0304 0.98 3.2753 0.97 3.98 4.03 3.96 4.95 3.2007 0.01 5.0112 1.04 4.51 4.04 4.7207 0.41 5.51 4.03 4.99 3.01 4.03 4.5056 4.01 4.1548 0.61 5.0107 3.51 3.91 4.71 3.02 4.4852 0.0652 2.91 4.99 3.1977 1.21 4.00 4.31 4.00 4.99 4.00 4.97 4.0065 1.1453 3.11 3.2189 0.98 3.01 3.31 4.0652 2.2866 1.0347 1.41 ERROR 0.3336 99.02 4.99 4.71 4.01 2.5639 BX ESTIMADO BX CALCULADO 4.41 2.9882 0.01 4.61 6.0000 3.8039 0.0507 0.81 2.3898 0.5046 0.31 3.98 3.00 4.91 2.3734 4.61 3.6131 0.31 4.21 3.71 5.4185 2.21 5.0248 0.1328 1.98 3.BXADD 4.61 5.8119 0.03 4.31 4.0911 1.01 2.31 3.02 3.07 4.3058 0.31 1.31 3.21 2.2831 4.3642 0.4565 0.01 2.99 4.41 4.71 2.4684 1.1177 0.98 3.00 3.03 4.51 6.2411 BXMUL -0.81 3.3527 0.41 3.4799 2.01 3.02 4.0020 5.11 2.00 4.00 3.1645 5.11 4.71643229731090 218 .1921 0.04 4.11 2.98 3.81 2.41 4.31 6.0337 2.00 4.91 6.04 4.1915 0.7655 1.01 4.91 4.97 4.81 4.05 4.8030 0.51 3.01 3.94 3.04 3.8415 7.4128 4.99 3.99 4.98 3.4870 0.11 3.03 3.99 4.99 4.11 5.0093 2.95 4.41 3.02 4.11 4.01 3.02 3.11 5.21 4.71 4.01 1.71 3.81 4.00 3.31 5.0751 0.6310 0.0495 1.41 4.2466 0.06 4.31 3.1539 0.99 4.03 4.01 4.1183 0.0662 0.01 4.3668 0.02 3. 037 0.01 5.157 17.31 4.788 0.759 0.800 17.847 0.668 16.358 18.61 6.847 0.200 14.147 15.974 1.147 15.221 19.01 2.753 13. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 0.752 0.920 21.128 15.128 13.800 14.31 3.800 18.11 5.61 5.508 21.803 1.71 2.773 0.11 4.921 1.31 4.753 25.31 4.21 4.508 22.073 0.718 23.718 26.200 13.837 0.947 0.800 16.51 3.128 16.400 21.820 0.788 0.31 3.837 0.677 18.01 3.800 10.159 0.753 14.800 22.847 0.656 0.800 21.61 3.11 5.221 16.662 14.81 4.903 13.766 0.600 17.753 20.662 28.128 21.800 15.887 0.200 11.51 3.200 16.11 5.81 3.71 4.611 14.847 0.668 16.157 16.721 0.327 23.221 21.200 14.31 4.215 14.41 V (I) (km/h) 12.160 14.006 16.01 1.921 0.880 14.160 17.400 20.668 11.887 0.800 18.898 0.221 13.221 23.221 21.508 26.71 3.820 0.716 0.752 0.800 19.440 25.600 10.921 0.788 1.620 0.795 1.71 5.81 4.037 0.898 0.530 15.358 16.921 0.220 16.81 2.668 V (I-1) (km/h) 7.01 2.909 0.752 0.41 3.721 0.508 19.006 13.2 BX (m) 4.51 3.012 9.795 0.221 19.040 21.727 0.921 0.866 0.41 3.800 18.71 3.128 15.828 0.71 4.31 3.457 14.811 0.866 1.21 4.933 17.11 2.674 0.812 17.221 23.31 3.377 9.220 23.508 28.61 5.921 0.040 13.21 3.508 20.147 19.800 9.21 5.160 17.215 16.220 13.887 0.220 17.880 21.800 15.400 20.828 0.61 6.887 219 .795 20.440 16.11 3.920 21.040 18.200 21.920 16.200 13.004 0.400 14.01 2.11 2.31 1.718 13.752 17.221 19.812 28.876 0.753 20.160 17.221 Z*V(I) 0.31 5.933 16.727 0.81 2.91 4.51 6.200 17.147 15.41 4.128 33.974 0.876 0.812 15.91 4.920 14.803 0.21 2.31 6.128 23.530 13.128 21.400 14.753 17.876 0.662 15.934 0.91 6.820 0.51 3.157 16.795 0.157 15.004 0.41 4.71 4.739 0.828 0.51 4.006 28.41 2.753 19.759 0.960 0.91 2.21 4.41 4.221 19.215 16.668 21.457 15.61 1.795 13.662 16.41 5.668 14.51 4.600 21.788 0.01 4.221 25.147 16.668 21.508 21.457 16.677 18.795 20.Z = No Obs.866 0.157 15.800 19.920 13.221 18.780 0.898 0.160 16.147 14.11 3.11 4. 11 5.02 3.8698 0.5048 0.91 4.31 4.4126 4.61 5.11 3.51 4.2006 0.41 3.0107 3.11 5.3667 0.BXADD 4.11 2.01 3.21 4.00 4.31 1.01 2.4186 2.41 5.31 3.01 3.11 2.0751 0.71 5.8120 0.4871 0.51 4.1184 0.21 3.01 4.0071 1.03 3.8028 0.71 4.9167 0.03 3.02 3.6764 2.06 4.0347 1.01 4.0653 2.02 3.0000 3.04 4.98 3.81 2.01 4.00 4.01 4.31 4.98 3.2865 1.71 3.31 3.00 4.4800 2.51 3.01 5.51 3.01 1.01 4.99 4.1263 0.00 3.97 3.2751 0.01 3.0020 5.91 6.31 4.00 4.94 3.4685 1.1546 0.41 3.98 4.1328 1.1539 0.8038 0.04 4.11 4.6311 0.0250 0.61 6.03 4.3336 99.02 3.99 4.0495 1.98 3.3734 4.02 3.98 3.07 4.2189 0.0938 0.4631 0.3057 0.6455 0.00 3.0024 7.5056 4.1645 5.2411 BXMUL -0.41 4.99 4.1915 0.05 4.31 4.71 2.97 4.6129 0.8413 7.61 1.0093 2.1454 3.00 4.04 4.71 4.41 4.99 3.0123 0.02 4.11 3.81 4.7657 1.99 4.31 3.01 4.98 3.03 4.11 5.282 BX ESTIMADO BX CALCULADO 4.0910 1.03 4.61 3.21 4.91 4.7206 0.03 4.21 4.01 2.9882 0.21 2.00 3.02 4.0506 0.04 4.0662 0.98 3.97 3.99 4.96 4.31 5.1978 1.3528 0.95 3.71 4.0653 2.97 4.99 3.1920 0.02 4.2466 0.31 3.99 4.03 4.91 4.51 3.95 4.71 3.01 4.61 6.1175 0.0065 1.51 3.11 4.0112 1.81 2.01 3.98 3.71643244020030 220 .81 3.1052 0.41 4.61 5.51 6.41 ERROR 0.31 6.0304 0.3897 0.04 3.4852 0.81 4.4082 4.4566 0.91 2.99 4.21 5.96 4.01 2.00 4.99 3.3642 0.41 2.2832 4.0336 2.02 4. 11 4.01 1.21 4.800 14.200 14.800 10.555 1.01 5.71 5.205 1.157 16.382 1.800 18.457 14.508 19.147 16.668 16.243 1.11 3.51 3.21 5.01 2.01 2.530 15.Z = No Obs.41 3.221 23.800 21.457 15.508 21.221 23.270 1.330 1.812 28.220 23.147 19.41 4.138 1.330 1.81 2.718 23.128 1.221 19.812 17.71 3.006 28.920 14.256 1.61 6.358 16.800 17.31 4.41 V (I) (km/h) 12.382 1.193 1.200 11.073 0.200 16.662 14.200 21.382 1.160 14.600 21.800 19.800 18.930 0.51 6.220 16.91 6.040 13.739 1.51 3.81 4.41 5.81 3.221 19.040 21.31 3.880 14.006 13.160 17.221 Z*V(I) 1.71 4.668 21.71 2.508 26.215 16.81 4.600 10.800 19.315 1.012 9.800 9.230 1.358 18.933 17.61 5.109 1.299 1.193 1.984 1.61 3.71 4.461 1.11 2.205 1.181 1.21 2.718 26.753 13.270 1.31 3.147 15.21 4.128 1.555 1.662 15.11 5.31 5.752 17.440 1.159 1.315 1.157 15.41 2.400 20.01 3.128 21.401 1.31 6.81 2.215 16.795 20.382 1.377 9.157 15.31 3.668 16.160 17.256 1.530 13.71 3.221 19.082 1.668 V (I-1) (km/h) 7.220 17.006 16.31 4.508 21.668 21.200 13.221 16.128 13.920 16.800 18.718 13.128 33.181 1.508 22.506 1.400 14.270 1.221 21.31 1.71 4.903 13.21 4.347 1.138 1.400 14.457 16.800 16.220 13.200 17.753 14.221 13.753 17.508 28.41 4.508 20.01 2.181 1.160 16.753 20.933 16.147 15.147 15.215 14.800 15.243 1.230 1.091 1.327 23.880 21.61 5.200 13.157 16.91 4.299 1.51 3.506 1.128 16.221 18.230 1.920 13.157 17.51 4.170 1.193 1.11 3.128 15.347 1.128 15.382 1.668 14. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 0.800 15.41 4.677 18.668 11.01 4.31 4.160 17.420 1.753 25.270 1.149 1.795 13.753 19.795 20.600 17.21 3.662 28.181 1.440 25.51 4.147 14.61 1.610 1.91 2.128 1.662 16.812 15.243 1.347 1.315 1.677 18.128 23.128 21.200 14.41 3.330 221 .920 21.11 4.920 21.221 25.91 4.3 BX (m) 4.364 1.31 4.440 16.461 1.382 1.400 20.400 21.611 14.299 1.800 22.217 1.011 1.31 3.091 1.11 5.221 21.11 2.11 5.330 1.040 18.753 20.082 1.51 3.61 6.221 19. 99 4.4566 0.4871 0.04 4.04 4.0751 0.81 2.71 4.41 4.02 3.96 4.41 4.41 4.98 3.61 5.01 4.51 6.6764 2.02 3.91 4.02 3.02 3.31 1.95 4.21 3.1546 0.0506 0.00 4.0020 5.03 4.01 4.31 3.03 4.1539 0.98 4.3734 4.98 3.04 4.8120 0.71 4.7206 0.21 2.0123 0.4082 4.00 4.3642 0.81 4.99 4.00 4.0653 2.91 4.06 4.81 4.8698 0.3667 0.6311 0.01 4.11 5.31 3.51 3.04 3.03 3.51 4.7657 1.01 3.2466 0.01 4.11 4.9167 0.3057 0.91 4.8413 7.0024 7.02 4.02 4.0000 3.11 2.71 3.99 3.8028 0.188 BX ESTIMADO BX CALCULADO 4.02 4.00 4.0304 0.31 4.BXADD 4.11 3.1175 0.1978 1.03 4.61 3.95 3.5056 4.01 2.4126 4.0662 0.0653 2.21 4.6455 0.1454 3.51 3.00 3.51 3.51 4.9882 0.4800 2.00 4.6129 0.99 4.31 4.11 5.5048 0.91 2.41 ERROR 0.01 4.01 2.97 4.99 3.03 4.21 4.1263 0.8038 0.81 2.11 3.0910 1.0107 3.0495 1.21 4.97 3.98 3.96 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27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 0.657 1.220 17.221 18.600 10.668 11.774 223 .61 5.400 20.753 1.591 1.128 21.800 19.41 3.880 21.31 6.147 19.774 1.147 15.530 13.81 2.668 16.518 1.51 3.61 1.800 14.662 16.51 3.843 1.732 1.91 6.753 17.358 16.31 1.718 23.518 1.41 4.319 1.220 23.753 1.377 9.31 4.606 1.677 18.440 25.640 1.200 13.91 4.675 1.457 16.71 5.128 15.312 1.040 18.800 10.31 3.753 20.147 1.040 21.41 4.221 13.157 15.200 16.400 20.948 1.220 16.91 4.221 Z*V(I) 1.200 21.508 22.221 25.718 26.01 2.71 4.61 6.008 1.074 1.41 4.843 1.800 18.11 4.753 14.668 21.147 14.796 1.718 13.11 5.812 28.800 17.508 21.677 18.774 1.006 16.31 4.732 2.41 5.157 17.843 2.933 17.221 21.11 3.454 1.795 20.Z = No Obs.774 1.31 4.220 13.006 13.933 16.800 9.796 1.160 17.21 2.006 28.843 1.215 16.200 11.657 1.128 23.040 13.800 18.640 1.431 1.21 3.400 14.668 14.01 4.753 13.81 4.128 16.920 14.11 2.752 17.11 4.800 21.221 19.51 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0.01 4.0000 3.00 4.1454 3.00 3.1915 0.2751 0.31 3.11 2.21 4.51 3.2832 4.0938 0.2189 0.1978 1.01 2.41 4.61 1.95 4.61 6.4186 2.31 4.1184 0.0653 2.61 5.1263 0.5056 4.4871 0.02 4.11 4.81 3.03 4.91 6.01 3.31 6.41 3.2006 0.01 4.41 5.0107 3.4631 0.21 3.5048 0.81 4.8698 0.02 3.00 4.03 4.11 2.0020 5.2865 1.95 3.00 4.6764 2.02 4.4852 0.0662 0.4685 1.0250 0.01 2.41 4. 71 4.51 6.221 23.545 3.795 20.800 15.225 3.41 4.128 15.225 3.012 9.656 2.21 2.200 17.41 4.51 3.200 13.143 2.668 16.221 Z*V(I) 2.268 3.880 21.753 14.358 16.128 21.41 3.221 16.963 2.903 13.01 2.295 2.221 21.900 2.157 16.11 4.900 2.160 17.51 4.41 4.933 17.757 3.662 16.006 28.795 13.963 3.91 6.61 3.157 15.147 15.104 2.91 2.225 3.215 14.067 2.508 20.662 14.920 21.718 23.143 2.795 20.81 4.963 2.800 16.215 16.61 5.215 16.225 3.21 4.812 15.220 17.220 23.067 3.31 5.51 3.104 3.358 18.41 V (I) (km/h) 12.409 3.31 4.327 23.147 16.811 3.800 15.400 14.545 2.220 16.11 3.633 2.200 16.525 2.11 4.200 14.457 16.668 21.21 4.530 13.61 6.400 20.400 21.811 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2.31 3.800 19.783 2.963 2.400 14.157 15.508 22.753 19.600 10.31 4.508 28.81 4.757 3.800 18.Z = No Obs.51 3.200 13.900 2.508 21.31 3.757 3.147 14.800 22.157 16.7 BX (m) 4.783 3.508 26.221 23.668 14.128 21.869 3.508 19.220 13.359 3.812 17.067 2.21 5.600 21.040 18.668 V (I-1) (km/h) 7.677 18.457 15.104 229 .753 20.128 33.668 16.11 2.656 3.160 17.840 2.933 16.753 17.677 18. 97 4.01 4.03 3.7659 1.00 4.11 3.11 2.02 3.31 4.1051 0.0304 0.3896 0.00 4.31 3.2833 4.31 6.41 4.3335 99.91 4.98 3.99 4.0093 2.99 3.1457 3.4873 0.03 4.31 3.01 3.06 4.99 4.0941 0.21 4.31 5.99 4.3666 0.3643 0.6312 0.0907 1.01 4.0112 1.81 4.51 3.21 3.07 4.1264 0.71 4.31 3.97 3.99 4.91 4.21 4.8025 0.91 4.0752 0.91 2.71 2.1540 0.02 3.9880 0.0124 0.91 6.7204 0.21 2.11 5.71 4.8696 0.51 3.0336 2.BXADD 4.99 4.96 4.51 6.3531 0.8122 0.31 4.0655 2.11 2.1187 0.99 3.01 3.1979 1.03 3.71 3.2188 0.0107 3.03 4.4853 0.51 3.00 3.98 3.00 4.03 4.51 4.41 3.71643349141210 230 .05 4.21 4.00 4.01 4.71 5.81 4.11 3.4570 0.97 4.0655 2.0662 0.04 3.41 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(km/h) 12.800 16.920 13.800 10.548 3.505 3.440 25.006 16.508 28.505 3.41 4.01 1.31 6.71 4.160 16.157 16.400 21.91 4.71 4.800 21.508 21.221 19.009 3.81 2.293 3.21 4.387 3.662 14.81 2.909 3.358 18.51 3.800 15.150 3.880 21.01 4.21 3.221 Z*V(I) 2.377 9.221 19.668 16.160 14.800 9.11 5.668 V (I-1) (km/h) 7.221 21.31 5.71 4.800 18.387 3.880 14.668 16.040 21.31 4.41 3.548 3.11 2.696 3.637 3.600 17.41 5.753 13.464 4.41 3.735 3.662 15.091 3.147 14.920 14.160 17.279 3.181 4.11 4.885 2.147 15.215 16.220 23.685 3.016 2.457 16.245 3.11 5.147 15.61 6.718 26.685 3.51 4.800 19.753 14.157 15.51 4.11 4.128 33.800 15.91 2.31 3.592 3.753 17.221 19.213 4.314 3.387 2.006 13.31 3.160 17.21 4.677 18.21 5.885 3.51 3.31 4.358 16.505 3.213 3.508 22.314 3.81 4.786 3.147 16.753 20.41 4.592 3.611 14.200 13.009 3.508 26.508 21.221 23.016 2.677 18.148 3.01 2.314 3.128 13.012 9.662 16.909 3.600 21.01 2.128 16.61 6.81 4.128 21.41 2.220 13.279 3.685 3.718 23. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 0.753 20.200 16.006 28.200 14.200 11.128 15.71 3.063 3.350 2.31 3.221 21.508 20.800 14.685 3.508 19.128 21.800 19.600 10.350 3.400 20.150 3.11 5.668 14.668 21.31 3.71 2.181 3.896 4.61 5.121 3.685 4.215 16.160 17.147 15.327 23.920 21.200 14.11 2.548 231 .958 3.221 25.01 2.530 13.795 20.662 28.718 13.221 16.01 3.387 3.800 22.592 3.457 14.51 3.51 6.31 4.147 19.150 4.200 13.795 20.Z = No Obs.11 3.668 21.638 3.464 3.530 15.920 21.800 18.200 17.21 2.61 1.91 4.812 15.157 17.41 4.220 17.8 BX (m) 4.840 2.61 5.221 23.933 17. 21 2.04 4.71 4.0304 0.1645 5.8120 0.0662 0.2832 4.81 3.51 3.01 3.31 3.4631 0.98 3.71 5.41 ERROR 0.2006 0.0938 0.4126 4.6455 0.7657 1.01 2.01 4.4852 0.98 3.00 3.03 3.95 3.03 4.06 4.81 2.4186 2.3734 4.98 3.8028 0.0705 BX ESTIMADO BX CALCULADO 4.11 5.11 3.3528 0.96 4.4871 0.BXADD 4.0065 1.8413 7.99 4.0653 2.31 3.95 4.41 2.11 4.2189 0.1915 0.0336 2.21 5.31 4.11 2.94 3.1454 3.96 4.01 4.00 4.71 4.1539 0.71 2.61 6.0112 1.02 3.0093 2.71 3.5056 4.41 4.02 3.2751 0.01 5.00 4.21 4.31 3.8038 0.2865 1.6129 0.00 3.0250 0.02 4.31 4.31 4.4800 2.8698 0.6764 2.41 4.0107 3.41 4.98 3.9167 0.21 3.99 4.0024 7.01 3.3667 0.31 4.41 5.02 3.71 4.01 4.0653 2.51 3.99 4.1920 0.9882 0.51 4.98 3.01 4.04 4.91 6.97 3.31 1.01 3.01 4.01 2.05 4.81 4.71643244020030 232 .7206 0.99 3.03 4.0751 0.01 2.0506 0.3336 99.03 4.51 3.01 4.00 4.0495 1.99 4.51 3.02 3.0123 0.03 4.11 4.5048 0.01 3.02 4.6311 0.1184 0.61 1.31 3.00 3.21 4.99 3.01 1.99 4.1263 0.71 3.07 4.2466 0.1328 1.03 4.1175 0.00 4.02 4.97 3.97 4.03 3.1978 1.1052 0.51 6.4685 1.61 5.61 5.0910 1.99 4.98 3.02 3.98 4.0000 3.0071 1.97 4.11 2.61 6.21 4.98 3.0020 5.81 2.41 3.04 4.81 4.91 4.91 4.3897 0.91 2.91 4.00 4.31 5.11 3.11 5.2411 BXMUL -0.4566 0.61 3.0347 1.51 4.01 4.11 5.4082 4.04 4.1546 0.41 3.3057 0.00 4.02 4.99 3.31 6.04 3.3642 0.99 4. 128 15.272 3.21 5.944 3.897 4.146 3.200 21.128 21.385 3.689 3.006 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19.800 16.160 16.508 20.41 3.457 15.041 3.81 4.544 4.71 3.146 4.752 17.944 3.246 3.157 16.71 4.327 23.21 2.800 19.385 3.220 2.991 4.012 9.991 4.530 13.21 4.31 3.544 4.614 4.383 4.508 26.728 3.668 14.006 13.01 2.91 6.71 2.128 15.01 1.920 14.31 3.440 25.544 3. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 0.880 21.01 2.668 16.221 19.810 3.215 14.600 10.41 5.508 21.157 16.903 13.147 15.508 19.385 3.800 18.810 4.200 11.31 4.215 16.246 3.579 3.668 11.753 20.400 21.146 3.795 20.718 23.768 3.508 21.272 4.728 3.51 3.358 18.21 4.157 15.944 4.128 21.41 4.666 3.11 4.753 19.31 1.795 20.810 3.040 21.01 4.221 19.383 4.991 233 .71 4.812 28.221 21.202 4.31 3.61 6.579 4.51 4.160 14.01 2.753 20.800 19.544 4.11 3.160 17.800 18.31 5.457 14.753 14.400 20.040 13.31 6.400 20.668 21.41 3.041 3.880 14. 1644 5.6453 0.3736 4.31 3.21 2.11 3.98 3.8033 0.61 5.9879 0.41 3.71 4.03 4.11 4.3533 0.2411 BXMUL -0.91 4.0066 1.0942 0.96 4.61 1.98 3.1912 0.00 4.01 5.03 4.61 6.6122 0.02 4.61 3.11 3.61 5.01 4.41 3.91 4.07 4.02 3.00 4.51 6.71 4.98 3.03 4.71643439973430 234 .51 3.2833 4.01 4.1980 1.4854 0.6766 2.5054 0.97 4.21 3.3896 0.91 2.4686 1.4188 2.02 3.99 4.1459 3.0348 1.0662 0.2863 1.31 4.01 2.1916 0.11 5.02 4.0506 0.98 3.1168 0.4874 0.98 4.0072 1.99 3.4088 4.01 3.31 3.81 2.95 4.41 2.97 3.4120 4.0107 3.04 4.31 3.04 3.51 3.1327 1.02 4.8409 7.11 4.06 4.71 5.00 4.01 3.01 2.8694 0.0656 2.11 2.1189 0.01 4.51 4.0112 1.99 3.51 3.97 3.81 3.71 3.3644 0.91 6.01 4.41 5.41 4.71 2.02 3.96 4.02 3.21 4.01 2.0336 2.99 4.01 4.71 3.0021 7.9170 0.1540 0.1051 0.00 4.7660 1.1264 0.99 4.00 3.2747 0.00 4.98 3.02 4.31 3.0627 BX ESTIMADO BX CALCULADO 4.04 4.2467 0.8122 0.01 3.95 3.81 4.0000 3.00 3.3666 0.00 3.41 4.05 4.0495 1.03 3.21 4.31 1.2188 0.0020 5.81 2.61 6.6313 0.0905 1.03 3.94 3.31 4.41 4.3334 99.21 4.11 5.0304 0.4803 2.21 5.99 4.99 3.2002 0.01 1.5058 4.4572 0.99 4.31 4.0656 2.11 5.91 4.41 ERROR 0.1542 0.00 4.31 5.BXADD 4.03 4.02 3.8023 0.31 4.81 4.04 4.01 4.51 4.71 4.11 2.0255 0.0124 0.01 4.51 3.99 4.97 4.03 4.04 4.7203 0.31 6.99 4.0093 2.4630 0.01 3.3056 0.0752 0.98 3.98 3. 157 15.11 2.220 13.11 4.61 1.233 4.800 18.880 21.012 9.718 26.938 4.753 17.753 14.508 21.457 15.91 4.800 22.636 4.142 3.668 16.938 4.221 19.Z = No Obs.233 3.508 19.006 13.21 4.435 4.870 5.41 V (I) (km/h) 12.327 23.147 15.607 4.11 3.795 20.099 4.668 4.160 17.142 4.099 3.61 6.440 16.185 3.11 5.490 3.31 5.662 28.331 4.753 20.800 19.185 4.800 10.71 3.795 20.880 14.662 14.220 16.11 5.200 14.200 17.01 5.221 19.800 15.382 4.81 4.21 2.668 21.733 3.812 15.221 19.508 22.920 14.233 4.800 15.508 21.31 4.51 4.400 14.221 16.01 1.91 6.547 4.933 17.668 16.160 17.221 18.81 4.976 5.611 14.636 4.147 15.41 4.128 21.920 21.157 17.600 17.662 15.800 17.128 15.607 4.829 3.367 4.901 4.006 16.508 20.157 16.797 4.147 19.795 13.71 4.331 4.753 20.812 28.677 18.200 13.920 21.040 13.600 10.578 3.490 4.71 2.128 15.600 21.508 28.753 13.01 2.938 5.331 5.200 16.71 3.21 5.128 13.160 14.128 23.761 4.71 5.382 4.31 3.11 2.128 16.864 4.795 3.400 14.71 4.976 4.800 9.220 17.400 20.668 V (I-1) (km/h) 7.812 17.41 3.718 13.440 25.221 21.31 6.490 4.040 21.220 23.800 3.400 20.606 4.800 21.81 2.221 23.31 3.200 21.147 14.697 3.800 18.157 15.370 4.606 3.11 4.31 3.187 3.221 23.677 18.215 16.187 3.31 3.662 16.718 23.41 4.753 19.31 4.920 13.71 4.81 2.61 3.21 4.31 4.530 15.81 3.761 3.800 16.01 2.51 6.147 15.040 18.41 4.21 4.358 16.457 16.870 4.31 4.457 14.435 4.752 17.435 4.795 4.377 9.016 5.128 33.358 18.668 14. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 1 BX (m) 4.607 4.607 5.057 3.41 2.938 4.221 13.01 2.142 4.01 3.41 3.006 28.200 11.099 4.221 25.01 4.221 19.016 4.668 11.128 21.51 4.382 3.607 4.215 16.91 4.530 13.41 5.761 3.933 16.020 3.221 21.903 13.200 14.147 16.233 3.607 4.668 21.21 3.098 3.400 21.508 26.753 25.020 3.91 2.800 19.920 16.51 3.61 5.279 4.51 3.51 3.221 Z*V(I) 3.215 14.157 16.61 5.800 14.11 3.160 17.435 235 .51 3.200 13.31 1.160 16.800 18.11 5.976 3.61 6. 02 4.02 4.61 5.7657 1.02 4.61 1.01 4.00 4.11 5.95 3.71 3.0250 0.06 4.6311 0.03 4.5048 0.8413 7.21 4.4566 0.0751 0.99 4.98 3.71 4.11 4.11 4.51 4.0107 3.41 4.02 3.01 2.0506 0.81 3.21 5.99 4.4186 2.11 2.2751 0.03 4.31 4.0336 2.6455 0.9882 0.99 3.2466 0.71 5.04 4.2411 BXMUL -0.01 3.01 4.4082 4.3642 0.8120 0.31 6.01 4.0564 BX ESTIMADO BX CALCULADO 4.0910 1.03 4.6129 0.2832 4.11 5.51 3.71 2.81 4.04 3.1454 3.21 4.11 3.41 3.0495 1.99 3.81 2.1263 0.0653 2.96 4.99 3.01 2.01 4.98 3.91 4.11 2.0071 1.01 4.01 3.21 3.02 3.03 3.97 4.03 3.21 2.01 4.31 4.04 4.2865 1.31 5.0020 5.0024 7.4800 2.4871 0.1920 0.99 4.04 4.3057 0.00 4.03 4.51 6.2006 0.8028 0.98 3.0000 3.31 3.1546 0.0123 0.4685 1.21 4.41 5.1915 0.61 6.1052 0.5056 4.6764 2.1328 1.61 3.41 2.00 4.01 4.71 3.0653 2.51 3.3734 4.01 2.99 4.91 6.31 3.4852 0.95 4.0093 2.3897 0.1539 0.91 4.0112 1.31 3.71643244020030 236 .98 3.61 6.31 4.02 3.BXADD 4.01 1.1175 0.00 4.0304 0.99 4.7206 0.51 4.0938 0.31 3.98 3.4631 0.0662 0.31 1.01 3.3667 0.1184 0.97 3.99 4.31 4.91 4.1645 5.0347 1.2189 0.96 4.0065 1.00 4.02 3.03 4.01 5.41 ERROR 0.98 3.41 3.81 4.41 4.3336 99.02 3.00 3.98 4.05 4.99 4.00 3.97 3.11 3.07 4.71 4.4126 4.1978 1.97 4.00 3.3528 0.00 4.94 3.01 3.91 2.71 4.98 3.51 3.8038 0.04 4.81 2.8698 0.51 3.9167 0.02 4.11 5.61 5.41 4. 09:53:08 a. 09:42:47 a.m. 09:10:30 a. 09:24:38 a. 09:19:40 a. Datos de Campo Colas. 09:35:30 a.m.m. 09:16:47 a. 09:47:56 a.m.m. 09:31:13 a.m. 09:13:40 a.m. 09:38:36 a. 09:11:30 a. 09:09:30 a.): 5 de julio 2007.m. 09:28:10 a.m.m.m. 10:00:32 a.m. 09:56:12 a. 09:12:38 a.m. 10:10:48 a.m. Fecha (D.m. 09:14:34 a. 10:06:34 a.m. 09:23:40 a.m.m.m.m. 09:07:26 a.m.m. 10:04:30 a. 10:08:38 a. 09:37:32 a.m. 09:29:14 a.m.m.m. 09:40:40 a.m. 09:36:40 a. 09:17:42 a.m. 10:03:27 a.m. 09:45:53 a. 09:58:16 a.ANEXO 15. 09:57:14 a.m.m.m.m.m. 09:51:03 a.m. 09:54:04 a.m.m.m. 10:05:31 a.m. 09:06:30 a. 09:26:10 a.m.m. 10:13:50 a.m.m. 10:01:30 a.m.m.m. LONGITUD DE COLAS (m) 24 12 22 32 12 22 32 20 10 34 36 24 26 16 32 7 12 18 30 26 18 25 28 18 18 8 36 19 20 44 24 32 24 30 237 . 09:52:03 a.m.m.m.m. 09:32:20 a. 09:48:58 a.m.m.m. 09:46:58 a.m. 09:03:27 a. 09:02:00 a. 09:49:57 a. 10:09:40 a.m.m. 09:04:20 a. 09:08:28 a.FACULTAD DE MINAS ESTUDIO DE COLAS CALIBRACIÓN DEL VISSIM TRAMO Costado occidental via principal Colombia. 09:44:51 a. 09:15:45 a.m.m. 09:05:23 a.m.m.m. 09:41:45 a. UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA.m.m. 09:55:10 a. 10:07:40 a. Aforador: Luis Hames Estado del tiempo: Observaciones: OBSERVACIÓN 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 HORA 09:00:00 a.M.A. 09:25:30 a.m. 09:33:18 a. 10:12:48 a. 09:34:22 a. LONGITUD DE COLAS OBSERVACIÓN (m) 26 36 40 37 35 38 18 39 14 40 38 41 12 42 26 43 30 44 21 45 12 46 10 47 22 48 12 49 28 50 24 51 17 52 32 53 26 54 8 55 18 56 12 57 36 58 32 59 12 60 36 61 28 62 10 63 38 64 28 65 12 66 36 67 44 68 38 69 44 70 HORA 09:39:38 a. 09:59:28 a. 10:11:48 a.m.m. 09:27:10 a. 10:02:27 a. 09:30:15 a.m. 09:43:45 a.m. 09:18:30 a.m. se creó una metodología de calibración de los parámetros dentro de los límites que presenta la información recolectada. aceleraciones y deceleraciones deseadas.co VÍCTOR GABRIEL VALENCIA ALAÍX DIRECTOR RESUMEN: Esta investigación es una continuación del trabajo final de Evaluación y Aplicación de Modelos de Tránsito en Medellín. fue elegir el VISSIM como el programa con mayor potencialidad para ser estudiado en ciudades de Colombia. which conducted a detailed study of the different softwares microsimulation available in the market. calibración. comportamiento del conductor. los cuales son: velocidades deseadas. el resultado de esto. Margarita Lopez. conducted by Engineers Miguel Melo. donde analizaban las bondades y debilidades de los programas. metodología de campo. PALABRAS CLAVES: Modelos Microscópicos.ANEXO 16. velocidad deseada. Resumen Ejecutivo. se plantearon metodologías para la recolección de la información de campo. sensibilidad. se definieron mediante un análisis de sensibilidad los parámetros de mayor relevancia del modelo. Margarita Lopez. aceleraciones deseadas. Vissim. which investigated the operation of the model both technical and supports its models were raised methodologies for the collection of field information. Maria Isabel Lopez. the result was as VISSIM choose the program with greater potential to be studied in cities throughout Colombia. Maria Isabel Lopez. simulación. in 2005. comportamiento del conductor. en el 2005. parámetros. la cual realizó un estudio detallado de los diferentes softwares de microsimulación existentes en el mercado.net. brechas. brechas. modelación. Para esto. The contribution of this research focuses directly on the software modeling microscopic VISSIM. donde se investigó el funcionamiento del modelo tanto técnica como de sus modelos soportes. realizado por los Ingenieros Miguel Melo. se enfoca directamente en el software de modelación microscópica VISSIM. además de plantear conclusiones y recomendaciones metodológicas para futuros temas de investigación. which discussed the merits and weaknesses of the programs. Todo esto se realizó enmarcado en las condiciones de los sitios definidos en el alcance para la ciudad de Medellín y con las limitaciones que se pueden presentar por la falta de recursos técnicos y económicos que puedan brindar una mayor confiabilidad de los resultados de este tipo de trabajos. identified through an analysis of sensitivity 238 . SUMMARY: This research is a continuation of the final work for the Assessment and Application of Models Transit in Medellín. El aporte de esta investigación. ANÁLISIS Y EVALUACIÓN OPERACIONAL DE INTERSECCIONES URBANA MEDIANTE MICROSIMULACIÓN LILIANA ANDREA SUÁREZ CASTAÑO E/mail: lasuarez@une. confiabilidad. deceleraciones deseadas. Vissim. accelerations and decelerations desired. calibration methods. desired accelerations. which are desired speeds. sensitivity. gaps. field. it created a methodology calibration parameters within which presents the information collected. All this was done in framing the terms of the sites identified in the scope for the city of Medellin and with the limitations that can be filed by the lack of technical and financial resources that might provide greater reliability of the results of this type of work .parameters of greater relevance of the model. driver behaviour. For this. decelerations desired 239 . simulation. speed desired. parameters. reliability. gaps. driver behaviour. modeling. in addition to raising findings and methodological recommendations for future research topics. KEY WORDS: Microscopic models.