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Técnicas de seguimiento mediante redes inalámbricas de sensores
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3. Seguimiento mediante sensores de proximidad
3.1 Introducción
En este capítulo se describe un sistema de seguimiento mediante sensores que forman parte
de una red inalámbrica y que se activan con la proximidad de los objetos a seguir para adquirir
información a su paso. Si estos sensores pueden extraer características de la información que
obtienen y compartirla entre ellos, entonces se puede realizar un seguimiento del vehículo a
su paso por los sensores si el objeto se re-identifica a partir de correlaciones o comparaciones
de las características extraídas. La re-identificación permitirá obtener aún más información
sobre el objeto y su comportamiento.
En el caso concreto que se describe aquí se realiza el seguimiento del tráfico de vehículos por
carretera mediante una red inalámbrica dotada de sensores magnéticos.
El tráfico rodado es un problema de gran importancia en las sociedades modernas. Por
ejemplo, en la última década el parque español de automóviles ha aumentado un 32%
mientras que la red de carreteras apenas ha aumentado un 1% [21]. La medición de las
condiciones del tráfico permitiría aumentar los niveles de seguridad y optimizar su gestión.
En los últimos años, se han desarrollado una amplia variedad de tecnologías que permiten
obtener medidas del tráfico. La mayoría de los sistemas de monitorización de tráfico
convencionales usan sensores intrusivos, que incluyen espiras inductivas [22], tubos
neumáticos [23] o cables piezoeléctricos [24] que se activan con el paso de los vehículos. Se
trata de sistemas aislados, que proporcionan medidas locales del tráfico pero no permiten
tener una percepción global. Además, para maximizar los beneficios de la instalación de estos
sistemas se necesita un despliegue a gran escala que puede perturbar al tráfico tanto en su
instalación como en su mantenimiento, lo que implica un gran coste.
En este trabajo se propone como alternativa para la medición del tráfico la tecnología de redes
inalámbricas de sensores Wireless Sensor Networks (WSN). La principal ventaja es que cada
nodo de la red WSN integra sensores, contiene cierta capacidad computacional y puede
comunicarse con el resto de los nodos WSN mediante comunicaciones inalámbricas [25]. De
forma que, las medidas captadas por los sensores, se pueden procesar localmente en cada
nodo y combinar con medidas de otros nodos WSN. El objetivo de este trabajo es emplear
nodos WSN distribuidos para percibir el tráfico de forma global en la carretera. El sistema
propuesto permite identificar un vehículo desde que entre hasta que sale de la vía
monitorizada, adquiriendo de dicho vehículo, de forma particularizada, medidas de velocidad
instantánea y media, carril por el que circula, así como medidas para estimar comportamientos
peligrosos. Otra ventaja de las redes WSN es su fácil despliegue, flexibilidad, y su alta
escalabilidad. En trabajos anteriores [36] ya se habían propuesto sistemas de medición del
tráfico basados en tecnologías WSN. Sin embargo, éstos se centran en la obtención de medidas
locales del tráfico. En este trabajo, además del sistema de detección, se propone una
arquitectura para el seguimiento de los vehículos a lo largo de una vía monitorizada.
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Este sistema constituye una de las líneas de investigación del proyecto de excelencia de I+D de
la Junta de Andalucía DETECTRA, “Percepción Distribuida basada en sensores multiespectrales
3D, aplicación al tráfico”. Su objetivo es el desarrollo de un método de monitorización y
seguimiento de vehículos mediante redes de sensores inalámbricos capaz de obtener gran
cantidad de información sobre los vehículos y el tráfico en general.
Para lograr ese cometido se han seleccionado sensores magnéticos como detectores de
vehículos. Este tipo de sensores, magnetorresistivos, miden la intensidad del campo magnético
terrestre en el punto en que están situados y en distintos ejes. Su utilidad se basa en las
alteraciones que los objetos metálicos producen sobre el campo magnético terrestre.
Así pues, los vehículos que hoy en día circulan por las carreteras están compuestos en gran
parte por piezas metálicas y por tanto el efecto que pueden causar en el campo magnético
terrestre puede ser medible.
Figura 3.1: Alteración del campo magnético al paso de un vehículo.
Además hay una propiedad muy interesante de estas alteraciones, también llamadas firmas
magnéticas, que es que un mismo objeto siempre deforma el campo magnético de la misma
forma. Esta propiedad es la que verdaderamente hace interesante a estos sensores puesto que
puede permitir el distinguir entre distintos tipos de vehículos o incluso entre un vehículo y
otro.
El dispositivo que se desarrolla en este trabajo está compuesto por dos sensores
magnetoresistivos que se situarían a lo largo de un carril de una carretera, uno atrás y otro
delante, y que estarían conectados a un nodo inalámbrico capaz de procesar los datos de los
sensores y enviar la información procesada a una base.
Este dispositivo permite detectar el paso de vehículos, contarlos, medir su velocidad, su
longitud e incluso, como se ha dicho antes, distinguir el tipo de vehículo o hacer seguimiento
de los vehículos si se dispone de una red de estos dispositivos desplegada sobre la carretera.
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3.2 Arquitectura General
La Figura 3.2, muestra el sistema propuesto para la medición precisa del tráfico desplegado en
un tramo de una carretera. Está compuesto por un conjunto de nodos colocados a lo largo de
cada carril de la carretera. El sistema está diseñado de forma modular, contempla
bifurcaciones, incorporaciones, salidas etc. que pueden encontrarse en cualquier tipo de vía.
Figura 3.2: Arquitectura del sistema para la medición precisa del tráfico.
Cada uno de los nodos está dotado de un par sensores magnéticos dispuestos en el sentido de
la marcha del vehículo y separados entre sí una distancia. Dichos sensores miden las
perturbaciones del campo magnético terrestre debidas al paso de cada vehículo. A partir de
ellas obtienen medidas de la velocidad instantánea, longitud, sentido de la marcha. Además, y
a diferencia de los sistemas tradicionales, el sistema propuesto obtiene un parámetro
invariable para cada vehículo, la firma magnética, que puede utilizarse junto con otros
parámetros, para la identificación del vehículo [27]. También se obtienen medidas para
estimar la peligrosidad de la conducción. En la arquitectura se diferencian dos tipos de nodos.
Los nodos que 'descubren' vehículos, que se encuentran en el inicio y en las incorporaciones
del tramo y que llamaremos nodos de detección, representados en rojo en la Figura 1. Una vez
detectado un vehículo, se le asigna un identificador y se toman medidas iniciales para permitir
su seguimiento a lo largo de la carretera. Seguidamente, el nodo de detección transmite a
todos los nodos siguientes en el sentido de la marcha, mensajes con la información necesaria
para realizar la re-identificación del vehículo.
La arquitectura también contiene nodos cuyo objetivo es realizar el seguimiento de los
vehículos ya detectados por los nodos de detección. A estos les llamaremos nodos de
seguimiento, representados en verde en la Figura 3.2. Estos nodos toman medidas del paso de
vehículos y las comparan con las medidas que han recibido de los nodos precedentes en el
sentido de la marcha. Realizan la re-identificación, calculan o actualizan los valores asociados a
dicho vehículo como la velocidad media, número de veces que ha realizado cambio de carril,
etc. Seguidamente, transmiten la información a los nodos de seguimiento dispuestos a
continuación en el sentido de la marcha. Además de estar alimentados con baterías, los nodos
están dotados de comunicaciones inalámbricas que facilitan su despliegue. Se ha optado por
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emplear implementaciones basadas en la tecnología Wireless Sensor Network (WSN) de nodos
inalámbricos de sensores. La tecnología WSN se basa en la utilización de muchos sensores de
bajo coste y pequeño tamaño con cierta capacidad computacional y de comunicación
inalámbrica. Los sensores en este caso pueden situarse dentro del sistema a medir, en este
caso se mide información sobre el tráfico desde los nodos desplegados en la carretera. Sin
embargo, la tecnología WSN tiene restricciones importantes de ancho de banda,
computacionales y de consumo energético. Por tanto, los algoritmos que se apliquen deben de
estar optimizados para minimizar el ancho de banda que requieren, enviando la mínima
información necesaria, minimizar el número de operaciones y aplicar métodos para la
reducción del consumo. El sistema se comunica con el exterior mediante una infraestructura
de servidores desplegada a lo largo de la vía monitorizada, y que podrían estar conectados a
una central de tráfico que se encargaría de gestionar la información obtenida.
Este sistema es apropiado para la monitorización del tráfico en condiciones para las que otros
sistemas podrían presentar problemas, como por ejemplo, condiciones de tráfico con baja
visibilidad debidas a las circunstancias climáticas como la niebla.
3.3 Hardware
Cada dispositivo que forma parte del sistema de vehículos está compuesto principalmente por
los sensores magnetorresistivos, una placa de tratamiento de las señales y un nodo
inalámbrico.
Las señales registradas por los sensores llegan a la placa de tratamiento donde son adaptadas
a las necesidades de las entradas del nodo inalámbrico que las procesará y los datos que
obtenga serán enviados, si procede, a una estación base.
3.3.1 Sensores Magnetorresistivos HMC1022
Los HMC1022 de Honeywell son sensores magnetorresistivos de2 ejes y de montaje
superficial. Generalmente se utilizan para hacer compases magnéticos, magnetómetros,
sensores de navegación o de corriente.
Figura 3.3: Sensor Magnetorresistivo HMC1022.
Las características principales del sensor HMC1022 se pueden ver en la tabla 3.1.
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Tabla 3.1: Características del sensor HMC1022.
Alimentación 2 a 25 V
Resistencia 800 a 1300 ohmios
Temperatura de operación -55 a 150º
Rango de detección del campo -6 a +6 gauss
Tensión de salida -10 a 11.25 mV
La relación de la tensión de salida con la fuerza del campo magnético es prácticamente lineal
dentro de su rango, lo que permite descubrir las variaciones en el campo magnético a partir de
las variaciones de la tensión de salida del sensor. Además, el rango de tensión de alimentación
es muy amplio y nos permite alimentar los sensores con las baterías del nodo, unos 3 voltios.
Figura 3.4: Relación voltaje de salida – campo magnético.
Este es el esquema de entradas y salidas del componente:
Figura 3.5: Entradas y salidas del HMC1022.
El sensor mide el campo magnético en dos ejes perpendiculares, A y B. Cada uno de ellos debe
ser alimentado de forma independiente. Así pues las patillas 7 y 3 son la tierra y la
alimentación del eje A y la 13 y 6 las del eje B. Cada uno de los ejes tiene dos salidas, una
positiva y otra negativa, de manera que la tensión de salida sería la de la patilla positiva menos
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la de la negativa. Para el eje A, la patilla positiva es la 2 y la negativa la 4. Para el eje B, la patilla
positiva es la 12 y la negativa la 5. Las demás patillas no se utilizan para este dispositivo.
En este caso el sensor se colocará de manera que un eje sea perpendicular a la carretera y el
otro tenga la misma dirección que la carretera.
Para poder colocar los sensores en el suelo se han diseñado unas pequeñas placas que
contienen un sensor magnético y un conector para el cable que llevará la señal del sensor
hasta la placa de tratamiento de señales.
Figura 3.6: Placa de sensor magnético.
3.3.2 Placa de tratamiento de señales
Las señales procedentes de los sensores varían desde los -10mv a los 11.25mv. Estos valores
son muy pequeños, casi indistinguibles para las entradas del nodo inalámbrico (convertidores
A/D), y además pueden tomar valores negativos, que no son detectables por estas entradas.
Por ello es necesario transformar las entradas de manera que puedan ser válidas como
entradas del nodo y se pueda extraer la máxima cantidad de datos de ellas.
Para ello hay que amplificar la señal y sumarle una cierta tensión sobre la cual se sumará la
amplificada. Para hacer esto se necesita un amplificador y una tierra virtual.
La tierra virtual seleccionada es la TLE2426.
Figura 3.7: Tierra virtual TLE2426.
Básicamente su cometido es el de proporcionar a partir de un cierto voltaje de entrada un
voltaje de referencia igual a la mitad del voltaje de entrada.
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Figura 3.8: Comportamiento de la tierra virtual TLE2426.
En este caso la entrada de la tierra virtual será la alimentación del nodo y como esta es de
aproximadamente 3V la señal de referencia obtenida será de 1.5 V.
Por otro lado es necesario amplificar la señal. Para ello se utiliza el amplificador dual INA2126.
Figura 3.9. Amplificador dual INA2126.
Se ha seleccionado este amplificador porque es capaz de alimentarse de las baterías del nodo y
porque su ganancia puede ser ajustada mediante unas resistencias que se colocan entre las
patillas RGA para el canal A y RGB para el canal B según la fórmula de la ecuación 3.1.
(3.1)
Las salidas del sensor se conectarán a las entradas positivas y negativas respectivamente de
cada canal. La señal de referencia proveniente de la tierra virtual se conectará a las patillas de
referencia del canal A y B. Como la referencia es de 1.5V y la entrada al nodo admite de 0 a 3V
podemos amplificar la señal hasta +-1.5V. Si el máximo valor que toma la salida del sensor es
de 11.25mv se puede definir el valor de la ganancia que se necesita, que es de
aproximadamente 133 y a partir de la fórmula anterior la resistencia que se necesita es de
alrededor de 623 ohmios.
El amplificador proporcionará 2 salidas, una para cada canal, V0A y V0B.En este caso como
cada sensor tiene 2 ejes y por tanto 2 salidas, por eso al utilizar 2 sensores hacen falta 2
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amplificadores duales y una sola tierra virtual. Las cuatro salidas se conectaran a los cuatro
puertos convertidores analógicos/digitales del nodo inalámbrico.
La unión de todos estos elementos compone la placa de tratamiento de señales que se
conecta por un lado a un nodo y por otro a través de dos cables de medio metro de longitud a
los sensores magnéticos.
Figura 3.10: Placa de tratamiento de señales.
3.3.3 Nodo inalámbrico Telosb
El nodo inalámbrico que se ha seleccionado es el Telosb de Crossbow [28].
Figura 3.11: Nodo Telosb.
Este nodo inalámbrico ha sido seleccionado por su alta velocidad de transmisión (256 Kbps) y
por su bajo consumo, mejorando en ambas características a otros nodos como el Mica2. En
esta aplicación es fundamental una alta velocidad de transmisión de datos puesto que los
mensajes que se enviarán del nodo a la base serán de un tamaño grande y un tráfico denso
conllevaría el envío de un mensaje tras otro lo que podría producir que la orden de envío de un
mensaje coincidiera con el envío del mensaje anterior. Además se necesita que el dispositivo
tenga una vida larga y por ello interesa que su consumo sea reducido.
Las principales características del Telosb se describen en la tabla 3.2.
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Tabla 3.2: Características del TelosB.
Alimentación 2.1 – 3.6V
Dispositivo Inalámbrico 250kbps 2.4GHz IEEE 802.15.4 Chipcon
Wireless Transceiver
Microprocesador 8MHz Texas Instruments MSP430
microcontroller (10k RAM, 48k Flash)
Entradas/Salidas Integrated ADC, DAC, Supply Voltage
Supervisor, and DMA Controller
Rango Integrated onboard antenna with 50m range
indoors / 125m range outdoors
Sensores Integrados Integrated Humidity, Temperature, and Light
sensors
El nodo Telosb soporta TinyOS 1 y 2 [29] como sistema operativo y los protocolos de
comunicación inalámbrica IEEE 802.15.4 y ZigBee.
En este caso las cuatro salidas de la placa se conectan cada una a un puerto convertidor
analógico digital para ser leídas y procesadas por el algoritmo instalado en el nodo.
3.4 Medición con un solo nodo
Supongamos que es el tiempo de inicio de las alteraciones medidas en el sensor 1, el
primero que se encuentra el vehículo en el sentido de la marcha. es el tiempo de inicio de
las alteraciones medidas en el sensor 2. y son los tiempos de fin de las alteraciones
medidas respectivamente en los sensores 1 y 2 del nodo, ver Figura 3.12. A partir de dichos
tiempos puede calcularse, supuesto la distancia entre los sensores L conocida, dos velocidades
y a las que se aplicará la media para estimar la velocidad del vehículo:
}
(3.2)
A partir de la velocidad y de los tiempos de paso sobre cada sensor es posible calcular dos
longitudes y , que haciendo la media, permiten estimar la longitud del vehículo:
( )
( ) }
(3.3)
En la Figura 3.15a se muestra un ejemplo de firma magnética. Como puede verse las señales
son complejas y presentan un alto nivel de ruido. Es necesario un algoritmo para poder
calcular los tiempos de inicio y fin del paso del vehículo.
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Figura 3.12: Medición de tiempos de inicio y fin de alteraciones.
3.4.1 Detección de alteraciones
El algoritmo necesita conocer si se ha producido una alteración del campo magnético. La
detección se basa en un valor de umbral. Cuando comienza la lectura, se toma como umbral T
la media de las primeras muestras en cada eje. Se determinará que en un instante se ha
producido una alteración si la diferencia en valor absoluto entre el valor actual y T es mayor
que una cierta cantidad. Como el valor del campo magnético puede variar lentamente a lo
largo del día es necesario actualizar el valor de T.
El valor del umbral en un instante i se calcula como una media ponderada del valor del umbral
en i-1 y el valor actual de la lectura , siendo el factor de ponderación α cercano a cero:
( ) (3.4)
Sin embargo, no es conveniente modificar el umbral si está pasando un vehículo. Si en el
instante anterior se detectó una alteración el umbral no se actualizará.
3.4.2 Máquina de estados
El hecho de que se haya producido o no alteración en el instante actual e instantes anteriores
condicionará el paso por una máquina de estados, ver Figura 3.13.
Se parte de un estado inicial, Estado 0, en el que aún no se han producido alteraciones. Si se
detecta una alteración, se pasa al Estado 1 y se almacena ese instante como posible tiempo de
inicio de la firma. Seguidamente, se comienzan a almacenar las lecturas de los sensores.
Mientras esté en el Estado 1 se almacenan las medidas de los sensores.
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Figura 3.13: Máquina de estados para detección de un vehículo.
Si en el Estado 1 se detectan un cierto número de alteraciones consecutivas ( ) se considera
que un vehículo está pasando sobre el sensor. Se transiciona al Estado 3. En el Estado 3 se
registran las lecturas del sensor y no se saldrá hasta que se produzcan un número de instantes
consecutivos sin alteraciones ( ). Cuando ocurre esto, se considera que el vehículo ha
pasado por el sensor y se registra tiempo final de paso. Seguidamente se pasa al Estado 0.
Si en el Estado 1se deja de detectar alteración se pasa al Estado 2. Se siguen almacenando las
lecturas. Se trata de un estado de transición por si la falta de alteración estuviera originada por
una falsa alarma. Si se vuelve a detectar una alteración, se vuelve al Estado 1. Sin embargo, si
en el Estado 2 no se ha producido alteración durante un cierto número de muestras
consecutivas ( ), se considera realmente se trató de una falsa alarma y se vuelve al Estado 0.
Cuando se sale del Estado 3 en un sensor y posteriormente ocurre lo mismo en el otro se sabe
que un vehículo acaba de pasar sobre el nodo.
3.4.3 Escalado
Las lecturas tomadas de los sensores desde el Estado 1 al Estado 3 se han almacenado en
vectores. Seguidamente se procesan dichas medidas para poder obtener la firma magnética. El
objetivo es obtener una caracterización del vehículo que sea robusta de las particularidades de
cada sensor, que, por procesos de fabricación y calibración, no ofrecen la misma medida
cuando son excitados por el mismo fenómeno. Otro objetivo es estandarizar el número de
muestras de la firma. Nótese que un vehículo que en el nodo i ha pasado a mayor velocidad
que en el nodo i+1, la firma en el primero tendrá menos muestras y está diferencia podría
afectar a la re-identificación del vehículo a menos que se trabajara con una descripción de
longitud normalizada. Otra ventaja, para su implementación con tecnología WSN y sus
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limitaciones de ancho de banda, es asegurar que la firma que se transmite entre los nodos
siempre es del mismo tamaño.
Se trata de escalar las medidas obtenidas tanto en número de muestras como en amplitud. El
vector normalizado, que llamaremos firma magnética, tiene 32 componentes con valores que
pueden variar de 0 a 255. En este vector se buscan los máximos y mínimos de la magnitud,
desestimando aquellos producidos por pequeñas perturbaciones. Entre la sucesión de
máximos y mínimos resultante habrá un máximo global, el pico más alto de la firma magnética
y un mínimo global, la mayor depresión de la firma magnética.
La firma magnética es una sucesión de máximos y mínimos significativos de la firma y la
posición entre ellos del máximo y el mínimo globales. Así, se genera un vector en el que cada
posición indicará un máximo global si el valor de esa posición es 2, un máximo local, si es 1,
mínimo local si es -1 y un mínimo global si es -2 (ver ejemplo en Figura 3.14).
Figura 3.14: a) Lectura registrada en el sensor 1 de un nodo en los ejes X y Z. b) Alteraciones: En los puntos en azul se detecta alteración, en rojo no. c) Máquina de Estados: En negro instantes en Estado 0, verde Estado 1, azul
Estado 2 y rojo Estado 3. d) Firma escalada y sucesión de máximos y mínimos.
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3.5 Medición precisa con varios nodos
El objetivo es realizar la percepción del tráfico integrado todas las medidas obtenidas del
mismo vehículo obtenidas por sensores a lo largo de la vía.
Los nodos desplegados se comunican entre ellos enviándose los datos obtenidos de los
vehículos. En un tramo monitorizado de una carretera con carriles del mismo sentido, los
nodos de detección están permanentemente leyendo datos y cuando detectan el paso de un
vehículo envían un mensaje que sólo será recibido por los nodos de seguimiento siguientes en
el sentido de la marcha, Figura 3.15b. Estos datos se almacenarán para la re-identificación del
vehículo, ver Sección 3.5.1.
Si se re-identifica el vehículo que se está esperando se envían sus datos a la próximos nodos de
seguimiento y también se notifica a los nodos contiguos del resto de carriles, Figura 3.15c. Si
por el contrario pasado un intervalo de tiempo no se ha detectado un vehículo se enviará una
señal de alarma notificando la anomalía, Figura 3.15d.
Figura 3.15: Arquitectura de comunicaciones de la red: a) estado inicial; b) el nodo 2 detecta un vehículo y envía un mensaje a 3 y 4, los cuales se ponen en espera, c) el nodo 4 detecta el coche, comunica a 3 que deje de esperar
y envía un mensaje a 6 y 7 para que se pongan en espera; y d) el vehículo sufre un accidente antes de llegar a 6 ó7, que al superar el tiempo de espera lanzan una alarma.
Esta arquitectura multi-nodo permite hacer un seguimiento del vehículo en su trayectoria a lo
largo del tramo monitorizado, pudiendo medir la velocidad en cada punto y la velocidad
media. También se puede medir datos relativos al comportamiento en la conducción que
pueden indicar conductas agresivas como la frecuencia con la que cambia de carril o la
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distancia que mantiene con el vehículo que le precede. También permitiría la obtención de
datos generales como la densidad de tráfico.
Los nodos se sincronizan entre sí haciendo que todos los nodos tengan una base de tiempos
común. Se utiliza el algoritmo FTSP (Flooding Time Synchronization Protocol) [30], en el que se
lanzan periódicamente mensajes de sincronización que se transmiten por la red actualizando la
base de tiempos de los nodos (teniendo en cuenta los retrasos debidos a su transmisión).
Experimentalmente se han conseguido errores de sincronización inferiores a 1 ms.
3.5.1 Re-identificación de vehículos
Para poder lograr realizar el seguimiento es necesario re-identificar a los vehículos que ya han
sido anteriormente detectados. Para la re-identificación se utiliza la firma, la longitud del
vehículo y el tiempo de llegada esperado calculado a partir de la velocidad detectada en los
nodos anteriores.
Los nodos de seguimiento i reciben mensajes con datos de los vehículos que han sido
detectados por los nodos precedentesi-1. Así, cuando un nodo de seguimiento detecta el paso
de un vehículo, extrae sus datos y los compara con los datos de los vehículos, cuyos mensajes
ha recibido. La re-identificación consiste en decidir cuál de los vehículos cuyos datos ha
recibido es el más parecido con las medidas del vehículo detectado. El parecido en las firmas
magnéticas se estima comparando la sucesión de máximos y mínimos y asignando puntos
positivos a las coincidencias y negativos a las diferencias, ver ejemplo en Figura 3.16.
Figura 3.16: Comparación de firmas magnéticas.
La velocidad del vehículo en el nodo i-1 sirve para estimar el instante en que llegará al nodo i si
mantuviera su velocidad. La diferencia entre el tiempo de llegada estimado al nodo i y el
tiempo real puede utilizarse para la re-identificación (Tabla 3.3). También se compara la
longitud del vehículo detectado con la de los vehículos esperados, y se le asigna una
puntuación de 0 a 100 dependiendo de la diferencia de longitudes (Tabla 3.4).
Las puntuaciones de cada concepto se sumarán ponderadamente para obtener un único valor.
De entre todos los vehículos esperados se escogerá como coincidente el que tenga mayor
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puntuación. En los experimentos realizados se ha comprobado que la firma magnética debe
tener mayor peso que el resto de los criterios en el decisor.
Tabla 3.3: Tabla de puntuación a partir de la diferencia de tiempos.
Diferencia de tiempos Puntuación
Δt<200 ms 100
200 ms <Δt<400 ms 90
400 ms <Δt<600 ms 80
600 ms <Δt<800 ms 70
800 ms <Δt<1000 ms 60
1000 ms <Δt<1200 ms 50
1200 ms <Δt<1400 ms 40
1400 ms <Δt<1600 ms 30
1600 ms <Δt<1800 ms 20
1800 ms <Δt<2000 ms 10
2000 ms <Δt 0
Tabla 3.4: Tabla de puntuación a partir de diferencias de longitudes.
Diferencia de longitudes Puntuación
Δl< 20 cm 100
20 cm <Δl< 40 cm 90
40 cm <Δl< 60 cm 80
60 cm <Δl< 80 cm 70
80 cm <Δl< 100 cm 60
100 cm <Δl< 120 cm 50
120 cm <Δl< 140 cm 40
140 cm <Δl< 160 cm 30
160 cm <Δl< 180 cm 20
180 cm <Δl< 200 cm 10
200 cm <Δl 0
La Figura 3.17 muestra el formato del mensaje que se intercambia para compartir información
entre los nodos. Además de enviar la firma magnética del vehículo, se indica el carril por el que
circula y también el número de cambios de carril que lleva acumulados hasta ese momento.
Esto es importante puesto que si un vehículo realiza muchos cambios de carril puede ser un
indicador de conducción agresiva. También puede conocerse los nodos por los que ha pasado
el vehículo, lo que puede utilizarse para obtener de forma dinámica y detallada matrices
origen-destino de gran utilidad para la gestión y optimización del tráfico.
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Figura 3.17: Estructura de mensaje detallando la longitud en bytes.
Los mensajes generados por los nodos se propagan por la red hasta llegar a nodos base que
conforman una infraestructura de servidores desplegada a lo largo de la vía monitorizada, y
que podrían estar conectados a una central de tráfico que se encargaría de gestionar la
información obtenida. Se ha desarrollado un software programado en C++ que interpreta el
contenido de estos mensajes y genera un texto detallando la información obtenida con cada
mensaje que recibe. Asimismo cuando un vehículo abandona el tramo se muestra un resumen
de su paso por el tramo (ver Figura 3.18).
Figura 3.18: Ejemplo de texto generado por el programa de C++.
3.6 Experimentos
Para comprobar el comportamiento del sistema diseñado se han realizado diversos
experimentos. En principio, y para facilitar la realización de pruebas y la corrección de fallos de
1 2 3 4 5 6 7
TIPO ID NODO NODO DETECTOR ID COCHE CARRIL CAMBIOS CARRIL DETECCIONES
27
FIRMA MAGNÉTICA
TIEMPO V. INSTANTÁNEA
11 13
SUMA VELOCIDADES V. MEDIA LONGITUD
15 17 19
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los programas, se utilizaron robots Pioneer [31] a modo de vehículos, puesto que no es fácil
disponer de vehículos y zonas de pruebas siempre que se necesita. Sin embargo, sí que se han
utilizado vehículos reales en las pruebas finales. En este apartado sólo se muestran los
resultados de los experimentos con vehículos, puesto que sólo estos son significativos para la
detección y seguimiento de vehículos.
3.6.1 Experimentación previa
Para decidir cómo colocar el sensor sobre la carretera se situó un sensor dispuesto de dos
formas distintas, una disposición con un eje en la vertical (eje Z) y el otro perpendicular a la
dirección de la carretera (eje Y), y la otra disposición mantiene el eje vertical pero el otro eje es
paralelo a la dirección de la carretera (eje X). De los resultados obtenidos se puede concluir
que es mejor utilizar la segunda configuración puesto que las perturbaciones causadas por los
vehículos en los ejes Z e X son mayores y más fáciles de identificar, ver ejemplo Figura 3.19a.
Por otro lado se realizaron experimentos con pasadas a distinta distancia lateral de los
sensores al centro del vehículo, ver Figuras 3.19b hasta 3.19f.
Figura 3.19: Medidas de los sensores en diferentes experimentos: a) medidas en los ejes X, Y y Z; b) medidas pasando por encima; c) medidas a80 cm a la izquierda; d) medidas a80 cm a la derecha. e) medidas a150 cm a la
izquierda; y f) medidas a150 cm a la derecha.
A partir de estas gráficas se puede concluir que mientras el vehículo pase por encima del
sensor o la distancia lateral entre los sensores y el centro del vehículo no sea mayor de 1 m, la
forma de las perturbaciones generadas por el paso del vehículo serán parecidas y por tanto la
firmas magnéticas serán similares.
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En otro experimento se tomaron lecturas de los ejes X y Z a distintas velocidades para
comprobar que la forma se mantiene con la velocidad, haciendo pasadas a 10, 20, 30 y
40Km/h, ver Figura 3.20a-d. De este experimento se puede concluir que la forma de las
lecturas varía poco con la velocidad del vehículo. Lo que sí cambia es la longitud de las
perturbaciones, lo que justifica que en el algoritmo se haga un escalado antes de extraer las
características de la firma.
Figura 3.20: Lecturas a distintas velocidades: a) 10 Km/h, b) 20 Km/h, c) 30 Km/h y d) 40 Km/h.
En el siguiente experimento un sólo nodo en una carretera y se realizan pasadas con dos
vehículos de distinto modelo. El objetivo de este experimento es ajustar los distintos
parámetros que conforman el algoritmo, concretamente la máquina de estados y la re-
identificación, y el cálculo de velocidades y longitudes.
A continuación se muestran ejemplos de la forma de la firma magnética de los dos vehículos
utilizados en el experimento (Figuras 3.21 y 3.22):
Figura 3.21: Firmas magnéticas del coche 1 en el eje Z (izquierda) y el eje X (derecha).
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 5002200
2250
2300
2350
2400
2450
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 5001650
1700
1750
1800
1850
1900
Técnicas de seguimiento mediante redes inalámbricas de sensores
29
Figura 3.22: Firmas magnéticas del coche 2 en el eje Z (izquierda) y el eje X (derecha).
Los datos del conjunto de firmas obtenido se prueban con la máquina de estados, ajustando
cada uno de los tres parámetros, N13, N30 y N20 de manera que la ejecución de la máquina de
estados con cualquiera de las firmas de cómo resultado la notificación del paso de un vehículo
sin dar ninguna detección errónea. Así pues, N13, el número de alteraciones detectadas de
manera consecutiva para que la máquina pase del estado 1 al 3 queda establecido en 4. N20,
el número de instantes consecutivos sin alteración para volver del estado uno al cero, se
establece en 15 y N30, el número de instantes consecutivos sin alteración para pasar del
estado 3 al 0 y señalizar el fin del paso de un vehículo se establece en 35.
Con este ajuste de parámetros se obtienen los siguientes datos de longitudes y velocidades
para los dos vehículos (ver Tabla 3.5):
Tabla 3.5: Velocidades y longitudes de los dos vehículos en el experimento 1.
Cuentakilómetros
Coche 1 Coche 2
Longitud (cm) Velocidad (km/h) Longitud (cm) Velocidad (km/h)
15-20 Km/h
629 23,97 445 17,13
381 18,94 476 18,93
423 18,94 401 15,62
508 21,17 411 17,13
366 14,98 430 17,13
25-35 Km/h
513 32,72 540 36
472 27,68 428 25,7
378 25,7 442 27,68
465 27,68 508 29,98
474 29,98 449 29,98
Como se puede ver en la gráfica, las velocidades registradas están dentro de los intervalos de
velocidad en los que se ha intentado ir con los vehículos en las distintas pasadas. De hecho el
error de medida de velocidad sólo depende en este método del tiempo de muestreo y de la
velocidad del vehículo, por ejemplo con el tiempo de muestreo utilizado en estos
experimentos (10ms) el error máximo varía desde menos de 0.5 km/h a una velocidad menor
de 9 km/h hasta más de 9 km/h a velocidades mayores de 45 km/h (ver Figura 3.23).
0 100 200 300 400 500 6002150
2200
2250
2300
2350
2400
2450
2500
0 100 200 300 400 500 6001550
1600
1650
1700
1750
1800
1850
1900
1950
Técnicas de seguimiento mediante redes inalámbricas de sensores
30
Figura 3.23: Error máximo de medida con la velocidad.
Con esto se puede ver que el rango de velocidades que tienen un error aceptable es limitado y
desde luego no sirve para medir las velocidades de los vehículos en una carretera real. Sin
embargo los dispositivos de nodos inalámbricos están experimentando un incremento de su
capacidad de procesamiento y es de esperar que las próximas generaciones de nodos puedan
ejecutar este algoritmo en mucho menos tiempo que los nodos telosb, lo cual permitiría medir
velocidades altas sin cometer grandes errores.
En cuanto a la longitud hay que indicar que la longitud medida no es exactamente la del
vehículo sino la de su firma magnética, que no tiene por qué coincidir, sino que depende de la
distribución de las partes metálicas del coche. Además está influenciada por el error de
medida de la velocidad, puesto que se calcula a partir de ésta. Por tanto será difícil diferenciar
un vehículo de otro a partir de la longitud, a no ser que la diferencia entre sus longitudes sea
significativa.
El procesamiento también da como resultado las siguientes firmas magnéticas (ver Tabla 3.6):
Tabla 3.6: Máximos y mínimos de firmas magnéticas.
Firmas Magnéticas
Cuentakilómetros Coche 1 Coche 2
15-20 Km/h
1-12-11-10-2 2-11-11-21-1
1-12-11-11-2 2-11-11-11-2
1-12-11-11-1 2-11-11-21-1
1-12-11-11-1 2-101-21-11
1-12-11-11-1 2-11-11-11-2
25-35 Km/h
1-12-11-11-1 2-11-11-21-1
1-12-11-11-1 2-11-11-21-1
1-12-11-11-1 2-11-11-21-1
2-11-11-210 2-11-11-21-1
1-12-11-11-1 2-11-11-21-1
0
2
4
6
8
10
0 10 20 30 40 50
Erro
r M
áxim
o (
Km
/h)
Velocidad (Km/h)
Técnicas de seguimiento mediante redes inalámbricas de sensores
31
Como puede verse, las firmas son casi siempre muy parecidas para un mismo modelo de coche
e independientes de la velocidad. En este caso sólo una de las firmas del coche 1 es
significativamente diferente de las demás, y las del coche 2 son todas muy parecidas. Puede
determinarse que este método es bueno para diferenciar entre modelos de vehículos (al
menos entre estos dos modelos).
Si se utiliza conjuntamente la longitud y la firma como criterios de re-identificación, dando un
peso de 1/3 a la longitud y 2/3 a la forma se obtienen los siguientes resultados (Figura 3.24):
Figura 3.24: Resultados de re-identificación entre los dos coches.
En esta figura se muestran los resultados que daría (en puntos de 0 a 100) el proceso de re-
identificación entre las pasadas del coche 1 (muestras 1 a la 10) y las del coche 2 (muestras 11
a la 20). Si el resultado fuera perfecto, los cuadrantes inferior izquierdo y superior derecho
estarían completamente en rojo o naranja y el resto en azules. Los resultados aunque son
buenos no son perfectos, en este caso la muestra número 9 del coche 1 se parece más a las
muestras del coche 2 que a las muestras del coche 1. Este tipo de errores, aunque no muy
habituales, pueden ser subsanados si además de tener en cuenta la forma de la firma y la
longitud se tiene en cuenta un factor adicional como el tiempo esperado de llegada del
vehículo. Evidentemente en este experimento no se puede tener en cuenta ese factor puesto
que sólo hay un nodo, pero en experimentos con múltiples nodos si puede tenerse en cuenta.
3.6.2 Medición con un solo nodo
Se han realizado numerosas pruebas para comprobar el buen funcionamiento del método de medición mono-nodo. Por ejemplo en uno de los experimentos realizados se colocaron tres nodos consecutivos en el mismo carril separados cuatro metros y medio y se hicieron varias pasadas con un mismo vehículo. En la Tabla 3.7 se muestran algunos de los resultados.
Técnicas de seguimiento mediante redes inalámbricas de sensores
32
Tabla 3.7: Resultados de un experimento de medición mono-nodo.
En este experimento en las dos primeras pasadas del vehículo el conductor conducía a
aproximadamente a 10 Km/h y en el tercero a 20 Km/h. Los resultados obtenidos reflejan esa
diferencia. Incluso se observa que al principio de la tercera pasada el vehículo estaba todavía
acelerando.
En cuanto a la longitud, el vehículo utilizado en la prueba tiene una longitud de 440 cm, por lo
que el error máximo cometido es de 44 cm, mientras que el error medio fue de 20,6 cm,
inferior a 5%. La desviación típica de 28,4 cm. Hay que reseñar que la medida de la longitud
refleja la longitud de la distorsión magnética generada por el vehículo.
En cuanto a la firma magnética se observa que siempre se ha medido la misma durante el
experimento. Esta característica de repetitividad es importante puesto que permite re-
identificar a los vehículos con gran precisión.
3.6.3 Medición con varios nodos
Para los experimentos con varios nodos se ha desplegado un escenario como el mostrado en la
Figura 3.25, de pequeña escala pero suficientes para probar la viabilidad del método
propuesto.
Figura 3.25: Despliegue del experimento con múltiples nodos.
En ese escenario se realizan distintas pasadas con el vehículo con distintas trayectorias a velocidad constante: por el carril izquierdo, por el carril derecho, entrando por la incorporación. También se realizan simulacros de accidente en el que el vehículo queda parado en medio de la carretera. En la Tabla 3.8 se muestran los resultados obtenidos.
Velocidad Longitud Forma de la firma
Dispositivo 1 10,59 Km/h 396 cm 2 -1 1 -1 1 -2 1 -1
Dispositivo 2 12,85 Km/h 464 cm 2 -1 1 -1 1 -2 1 -1
Dispositivo 3 11,99 Km/h 442 cm 2 -1 1 -1 1 -2 1 -1
Dispositivo 1 11,99 Km/h 442 cm 2 -1 1 -1 1 -2 1 -1
Dispositivo 2 11,99 Km/h 436 cm 2 -1 1 -1 1 -2 1 -1
Dispositivo 3 11,99 Km/h 442 cm 2 -1 1 -1 1 -2 1 -1
Dispositivo 1 16,34 Km/h 404 cm 2 -1 1 -1 1 -2 1 -1
Dispositivo 2 19,98 Km/h 482 cm 2 -1 1 -1 1 -2 1 -1
Dispositivo 3 18 Km/h 470 cm 2 -1 1 -1 1 -2 1 -1
Pasada 1
Pasada 2
Pasada 3
Técnicas de seguimiento mediante redes inalámbricas de sensores
33
Tabla 3.8: Resultados de un experimento de medición precisa multi-nodo.
La Tabla 3.8 muestra la trayectoria registrada por el vehículo en cada experimento, su velocidad instantánea, su velocidad media, longitud y firma magnética. También se muestra el valor de la alarma de accidente. Aunque la firma magnética en los diferentes experimentos tienen algunas diferencias, la similitud entre ellas es bastante alta y la re-identificación del vehículo se realizó de forma adecuada en un porcentaje de veces muy cercano al 100%. Se observa también que la estimación de la velocidad instantánea coincide con la velocidad real. Las velocidades medias a lo largo del tramo se calculan de forma correcta. Las medidas de la longitud se mantienen coherentes. Aunque se tratan de experimentos de pequeña escala, los resultados validan en enfoque adoptado y el sistema desarrollado. En cuanto a experimentos realizados con varios vehículos simultáneamente, se ha conseguido el seguimiento con densidades de hasta 5 vehículos entre cada par de nodos de forma satisfactoria. Si se extrapola este resultado a un hipotético despliegue en el que cada par de nodos está espaciado 50 m, se podrían monitorizar hasta 100 vehículos (distribuidos de forma regular) por kilómetro. Evidentemente el número de vehículos que se pueden monitorizar simultáneamente depende directamente de las características del nodo inalámbrico utilizado, en este caso los Crossbow TelosB.
Trayectoria
detectada
V. Instantánea
(Km/h)
V. Media
(Km/h)
Longitud
(cm)
Forma de la
FirmaAlarma
1 10,58 - 414 1 -1 2 -1 1 -2 1 -1 No
3 12,85 11,7 471 1 -1 2 -1 1 -2 1 -1 No
5 12,85 12,09 435 1 -1 2 -1 1 -2 1 -1 No
7 13,82 12,53 449 1 -1 2 -1 1 -2 1 -1 No
2 11,23 - 393 1 -1 2 -1 1 -2 1 -1 No
4 12,85 12,02 428 2 -1 2 -1 1 -2 1 -1 No
6 12,85 12,31 428 1 -1 2 -1 1 -2 1 -1 No
8 14,97 12,96 499 2 -1 1 -1 1 -2 1 -1 No
9 18 - 500 1 -1 2 -1 1 -1 1 -2 No
6 13,84 16,88 469 2 -1 1 -1 1-2 1 -1 No
8 19,98 505 1 -1 2 -1 1 -1 1 -2 No
1 12,85 - 435 1 -1 2 -1 1 -2 1 -1 No
3 11,99 12,42 416 2 -1 1 -1 1 -2 1 -1 No
5 - - - - Si
6 - - - - Si
Carril
izquierdo
Carril derecho
Incorporación
Accidente
Técnicas de seguimiento mediante redes inalámbricas de sensores
34
3.7 Conclusiones
En este artículo se ha presentado un sistema de medición del tráfico basado en tecnología Wireless Sensor Networks (WSN) capaz de obtener información global de los vehículos que viajan a lo largo de la vía. Este sistema puede obtener información típica de los vehículos (velocidad, longitud) y además la firma magnética. El sistema desarrollado permite la re-identificación de los vehículos, lo cual hace posible su seguimiento a lo largo de la vía, permitiendo la obtención de más información del vehículo (velocidad media, comportamiento agresivo, etc.). Además el sistema obtiene de forma dinámica matrices origen destino, que permitirían estrategias dinámicas de optimización del tráfico. Este sistema es apropiado para la monitorización del tráfico en condiciones para las que otros
sistemas podrían presentar problemas, como por ejemplo, condiciones de tráfico con baja
visibilidad debidas a las circunstancias climáticas como la niebla.
Los datos obtenidos en los experimentos de campo realizados validan el enfoque y el sistema desarrollado. Los errores medios de las medidas fueron inferiores al 5% y la re-identificación se realiza de forma correcta casi en el 100% de los casos. La implantación y prueba en un tramo de carretera real para la validación en circunstancia operativa es el siguiente paso en este trabajo. Este trabajo ha formado parte del proyecto DETECTRA y ha dado lugar a la publicación del artículo “Monitorización y Medición Automáticas del Tráfico mediante Redes Inalámbricas de Sensores” de A. De San Bernabé, J.R. Martínez de Dios y K. Lferd en las XXXII Jornadas de Automática en Sevilla en septiembre de 2011 [1].