Medición inferencial en sistemas de transporte público empleando modelos dinámicos híbridos

Abstract

Luego de la puesta en marcha el año 2007 del Transantiago, el sistema de transporte público en la ciudad de Santiago, han surgido diversos esfuerzos desde el área académica para contribuir al mejoramiento del servicio que se entrega a los usuarios. Debido a que variadas aplicaciones ligadas al control del sistema de buses y metro requieren del conocimiento de variables del sistema que no siempre es posible medir, ya sea por inexistencia de sensores o por limitaciones económicas, surge la necesidad de generar técnicas que permitan obtener de manera indirecta estas variables no medidas. Por otra parte la formulación de modelos híbridos ha potenciado la disciplina de Control Automático debido a la capacidad para describir en un modelo único el comportamiento de diversos modos de operación del sistema que se desea caracterizar, permitiendo crear soluciones más adecuadas a problemas complejos y abriendo paso a la generación de nuevas herramientas y aplicaciones. La coexistencia de variables continuas y discretas, inherente a la formulación híbrida, hace necesaria una reformulación de las herramientas actuales de control, estimación de estados e identificación de sistemas. Entre los objetivos del presente trabajo está el desarrollar una metodología que permita obtener variables no medibles de un sistema de Metro, tales como el número de pasajeros que viajan en los trenes y de los que esperan en las estaciones. Los resultados obtenidos muestran que la utilización de un enfoque de estimación de estado en sistemas híbridos permite acceder con la precisión necesaria a las variables de interés, posibilitando la implementación de estrategias de control de flota más avanzadas. Investigaciones futuras involucran una extensión de la metodología para una aplicación a sistemas de buses en corredores o una red completa de transporte.