El auge de las poblaciones urbanas ha generado un incremento en la demanda de sistemas de transporte eficientes en las ciudades principales. Un avance significativo en este ámbito es la incorporación de los vehículos autónomos conectados (CAV) y los sistemas inteligentes de transporte (ITS) para transformar la movilidad urbana, mejorando la seguridad, reduciendo la congestión y optimizando el uso de recursos. Un estudio reciente presenta un sistema de intercambio de autos autónomos empoderado por gemelos digitales, que fue validado a través de una demostración de prueba de concepto (PoC) en un entorno real de un campus universitario.
El sistema integra datos en tiempo real de unidades de carretera (RSU) y CAV, usando un gemelo digital para superar los desafíos dinámicos del tráfico urbano. Utiliza el metric de edad de la información (AoI) para optimizar la ruta de los vehículos manteniendo la frescura de los datos y ubicarse dinámicamente ante las condiciones de tráfico en tiempo real. En las pruebas experimentales, se logró una mejora del 22% en la eficacia de entrega comparado con los métodos convencionales.
Además, las simulaciones basadas en gemelos digitales han demostrado una mejora del 12% en la eficacia general de entrega y una reducción del 23% en el AoI medio máximo comparado con métodos convencionales. Lo que destaca la factibilidad práctica de los sistemas de conducción cooperativos mediante gemelos digitales escalables para optimizar la movilidad en complejos ambientes urbanos.
Las innovaciones del sistema incluyen un marco para compartir autos cooperativos basado en gemelos digitales que integra datos de sensores en tiempo real, permitiendo una planificación de rutas cooperativa y eficiencias de transporte mejoradas. Asimismo, la implementación y demostración de PoC en un campus real valida su efectividad ante condiciones de tráfico del mundo real.
Una prueba en un campus universitario consistió en recolectar datos en tiempo real desde las RSU y los CAV, replicando el entorno dentro de un gemelo digital para supervisar el tráfico. El sistema planificó rutas optimizadas para evitar congestionamientos, lo cual luego fue transmitido a los vehículos autónomos para recoger a los usuarios y transportarlos a sus destinos de manera completamente autónoma.
Conclusivamente, la integración de tecnología de gemelos digitales en el ámbito de la movilidad inteligente muestra un potencial sólido para mejorar significativamente la eficiencia de los servicios de car-sharing autónomos. Esto resulta en una mayor eficacia logística en entornos urbanos a gran escala, reflejando una dirección prometedora para el futuro de la movilidad inteligente.