MoveUs, fomentando hábitos de movilidad sostenible por medio de tecnología

Comunicación presentada al II Congreso Ciudades Inteligentes:

Autores

• Sergio Campos, Responsable Smart Mobility, ICT-OPTIMA, TECNALIA R&I
• Susana Palomares, Project Manager, ATOS Research, MoveUs Consortium

Resumen

El proyecto europeo MoveUs, tiene como objetivo fomentar un cambio hacia hábitos de movilidad sostenible en Europa a través de la provisión de información y servicios avanzados de movilidad urbana. Como soporte tecnológico, se despliega mediante una plataforma de gestión de la movilidad basada en la nube. Información heterogénea asociada a diferentes medios de transporte, formas de movilidad y aplicaciones móviles de usuario, es integrada y procesada, midiendo el pulso de la movilidad urbana, proporcionando información en tiempo real, identificando y promocionando aquellos medios más sostenibles. Una red de living Labs desde el comienzo del proyecto asegura la participación activa de los diferentes actores: administradores, proveedores de servicios y ciudadanos.

Introducción / antecedentes

Actualmente el 70% de la energía de la UE se consume en las ciudades. En entornos urbanos, entre un 15% y un 25% del total del vehículos en circulación corresponde a tráfico de agitación, significando a su vez un consumo y contaminantes del 40%, de estos trayectos urbanos en un 80% viaja una única persona. Las ciudades (y sus ciudadanos) son elemento clave si se pretende alcanzar los objetivos del 20% en ahorro de energía en 2020 marcados por la Unión Europea y al desarrollo de una economía de bajo carbono hacia el año 2050. Las ciudades, por tanto, tienen un enorme potencial de mejora en cuanto a ahorro energético, a través de un uso más inteligente de los medios de transporte y la integración de tecnología avanzada como soporte a la mejora de los servicios de movilidad.

De forma directa, la congestión urbana tiene alto impacto en los indicadores contaminantes y de consumo. La disponibilidad de datos en tiempo real provenientes de campo, vehículos e incluso teléfonos móviles junto a simulaciones y datos históricos, aborda su mitigación mediante una mejor gestión de la demanda y capacidad.

Ante este doble objetivo ‘doble 0’: 0 emisiones, 0 congestión, se impone un cambio de hábitos de movilidad en el ciudadano medio europeo, el cual se espera venir facilitado y reforzado por una disponibilidad cada vez mayor de nuevos y mejores servicios de movilidad y una concepción clara de los beneficios, de forma directa en el ciudadano, la ciudad y la sociedad en su conjunto. En este sentido las TIC pueden proporcionar gran cantidad de información que puede ayudar a optimizar la gestión de la movilidad. La gestión de estos datos y la provisión de un servicio satisfactorio ajustado a las necesidades particulares de los diferentes colectivos es un reto. La cantidad cada vez mayor de información que se puede capturar, almacenar, procesar, agregar y difundir entre usuarios y proveedores de servicios de movilidad exige una transformación y el impulso de arquitecturas y métodos cada vez más avanzados.

Proyecto

El Proyecto europeo MoveUs, se marca como objetivo fomentar hábitos de movilidad sostenible en nuestras ciudades. Como aproximación a este objetivo plantea el diseño de una plataforma de gestión de la movilidad basada en la nube, que recoge datos de entrada procedentes de fuentes heterogéneas y tras su procesamiento crea y comparte información de valor en la toma de decisión inteligente de los diferentes usuarios. Siendo parte de esta información potencialmente sensible, la seguridad y confianza se incorporan como requisitos desde la concepción misma de la arquitectura.

Como resultados del proyecto se han definido, desarrollado y a corto plazo serán desplegados:

• Una plataforma basada en la nube, capaz de capturar, almacenar y procesar datos heterogéneos provenientes de diferentes fuentes de movilidad urbana y personal, para inferir información de valor acerca del estado del tráfico y servicios de transporte, así como inferir patrones de movilidad personal, asegurando en todo momento la seguridad y privacidad respecto a la información recopilada.
• Un conjunto de herramientas (APIs y despliegue como Platform-as-a-service-PaaS), definido como una extensión de la plataforma, que proporcionará a los desarrolladores y terceros el acceso a estos datos tanto capturados como procesados, así como a funcionalidades avanzadas de la plataforma y la posibilidad de desplegar nuevos servicios.
• Un conjunto de servicios centrados en el usuario apoyados por un modelo basado en incentivos, destinados a facilitar la movilidad de los usuarios, fomentando cambios de comportamiento hacia los modos de transporte sostenibles.
• Herramientas de evaluación de la eficiencia energética, para medir la huella de carbono de los usuarios y el balance obtenido una vez aplicadas las soluciones TIC a cada piloto. Tres ciudades han sido escogidas para la validación y pilotaje de los resultados, no siendo casual su elección, teniendo en cuenta su particularidades, necesidades e infraestructura: Madrid, una gran capital posicionándose como referencia en el escenarios de las Smart Cities; Génova, una ciudad inteligente mediterránea de tamaño mediano y con el puerto más grande de Italia; y Tampere, una pequeña ciudad del interior nórdico con una carrera contrastada en el mundo de la ciudad inteligente.

Metodología

En MoveUs la innovación tecnológica es traccionada por los drivers de negocio definidos por los usuarios y actores levantes en la movilidad urbana. Consideramos que un cambio en el comportamiento colectivo perdurable en el tiempo no puede ser meramente tecnológico, es necesario un planteamiento centrado en el propio usuario. Para ello se ha establecido una dinámica de Living Labs para los pilotos, que facilitará la participación representativa de colectivos y empresas que componen la cadena de valor: asociaciones ciudadanas, empresas de ingeniería e integración de sistemas, entidades de transporte público-privado y administraciones municipales, diferentes rangos de edad y perfiles usuarios relevantes en los diferentes casos de uso desplegados.

Si bien en este momento la fase de pilotaje no ha comenzado aún, tres iteraciones han tenido lugar hasta ahora en cada una de las ciudades involucradas, abordándose diferentes aspectos del proyecto según su avance, desde contraste de los servicios planteados, la puesta en común del planteamiento en cada uno de los pilares principales del proyecto: eficiencia energética, gestión de incentivos y la propia dinámica del Living Labs, hasta la solución arquitectónica y diseño, realimentándose sus comentarios en cada caso al equipo de proyecto involucrado, teniéndose en cuenta en el desarrollo y alcance final. Restan aún talleres específicos focalizados en la experiencia de usuario ya en fase de pilotaje y sostenibilidad del modelo de negocio con actores relevantes a la explotación futuro.

Resultados

Soluciones comerciales aparte, cierto número de proyectos I+D están siendo financiados en el marco FP7 y H2020, abordando las problemáticas anteriormente comentadas. Tras una serie de workshops de coordinación entre dichos proyectos, a fin de intercambiar experiencias y sinergias, se identifican los siguientes aspectos clave, en los que MoveUs incide de forma específica:

1. Evaluación contínua de la eficiencia energética e impacto ambiental

Existe una carencia percibida de metodologías aceptadas y estandarizadas, de cara a la definición de estrategias para la mejora de la eficiencia energética en las ciudades desde la perspectiva de la movilidad, lo cual impide o al menos dificulta, la comparación y compartición de resultados y acciones entre diferentes núcleos urbanos. MoveUs aborda esta limitación mediante la definición y despliegue de una metodología integral, que comienza con la definición de un marco comparativo común compuesto por una serie de Key Performance Indicators (KPIs), la identificación de todos aquellos factores relevantes y por último, una metodología detallada para desplegar el proceso de evaluación. Partiendo de este marco común, se ha definido un plan de medición y evaluación, particularizado en cada una de las ciudades según sus características, infraestructura, necesidades y objetivos específicos. A su vez se han diseñado diferentes algoritmos de cálculo, a partir de la información de los diferentes trayectos y desplazamientos. Asimismo otros parámetros asociados a la satisfacción personal, que mide el nivel de cobertura de las necesidades de movilidad de los usuarios, son recogidos y analizados.

2. Incentivación

En el contexto que nos ocupa, aproximaciones bajo un enfoque de gamificacion o incentivación, parecen más adecuadas que los métodos coercitivos clásicos, propiciando y arraigando un cambio comportamental sostenible a largo plazo. Se identifican dos tipos de incentivos extrínsecos (por ejemplo, premios, puntos canjeables por descuentos, etc.) e intrínsecos, tales como reconocimiento social o personal, explorando en objetivos altruistas, colaborativos en su comunidad en su impacto; si bien, las mejores opciones apuntan a una combinación entre precios, financieras y sociales. MoveUs define una estrategia de incentivación, basada en las características de los usuarios, servicios de movilidad personal y las necesidades específicas existentes en las diferentes ciudades y sus gestores. Tal estrategia se sustenta en cuatro pilares básicos: establecimiento de reglas u objetivos, esquemas de incentivos, medición y seguimiento de los hábitos de movilidad, como reflejo del impacto de los métodos y acciones acometidas y por último, la presentación y reparto de los mismos. Según la definición inicial de los pilotos y especificaciones, la asignación actual de incentivos a un usuario viene determinada por una serie de reglas parametrizables, en base a los detalles de trayecto (p.e. modos de transporte y franjas horarias), valoración en cuanto a eficiencia energética y participación activa, en forma de realimentación de información (crowdsourcing), valoración de calidad de servicios, notificaciones de incidencias, etc.

3. Procesamiento y analítica de datos

Diferentes métodos analíticos y algoritmos se han desplegado a fin de procesar y analizar el volumen de datos de tráfico y movilidad, recopilado de diferentes fuentes y proporcionar funcionalidades y servicios personalizados atractivos que faciliten en engagement de los diferentes usuarios.

• Estimación y predicción del estado de tráfico. Aplicación de técnicas de fusión de datos en la estimación del estado del tráfico, según las diferentes fuentes y datos disponibles en tiempo real (Floating Car data-FCD, balizas bluetooth y las medidas de tráfico agregadas, como el nivel de servicio y los tiempos de viaje). Por otra parte, a partir de históricos de medidas de diferentes variables de tráfico, capturadas en diferentes puntos de medida, es posible realizar estimaciones estado de la carretera por segmento, que pueden ayudar a los diferentes gestores a anticiparse a ciertas situaciones y que puede incorporarse a la planificación de rutas facilitando una mejor planificación de sus viajes por parte del usuario.
• Seguimiento e identificación del modo de transporte. Adicionalmente al seguimiento de los usuarios a lo largo de su ruta planificada, una vez finalizada se identifica la secuencia de modos de transporte que han sido utilizados en los diferentes tramos. Se han considerado diferentes opciones, incrementándose la inteligencia y autonomía de los algoritmos, hasta identificar automáticamente el modo de transporte utilizado, mediante la correlación entre la red de transporte público, topología urbana y la información geo-localizada obtenida por el dispositivo móvil.
• Identificación de patrones de movilidad personal. A partir de las trazas de desplazamiento geo-posicionadas y guiado por diferentes métodos no supervisados, se identifican hábitos de comportamiento y desplazamiento individuales, en concreto localizaciones de interés y trayectorias habituales. Este conocimiento se emplea tanto en la provisión de servicios personalizados anticipándose a los propios desplazamientos del usuario, como el análisis estadístico agregado, que adquiere importancia vital en la planificación, dimensionamiento del transporte y en particular, la gestión dinámica de demanda.
• Planificación Multimodal. Identifica las mejores opciones de viaje en términos de una serie de parámetros (tiempo, coste, transbordos, consumo energético, incentivos asociados, etc.) y combinaciones ponderadas según preferencias individuales, utilizando los diferentes modos de transporte disponibles en cada ciudad: transporte público, vehículo particular, alquileres de vehículos/bicicletas, car-pooling,  etc. MoveUs adopta un planteamiento basado en el concepto de meta-planificador, según el cual soluciones parciales generadas por planificadores locales, restringidos a modos específicos, se combinan en rutas optimizadas, aplicándose tanto preferencias de usuario como información de tráfico en tiempo real o previsiones en caso de tratarse de planificaciones a futuro.
• A fin de mejorar la fiabilidad de los diferentes algoritmos y de la información procesada, se ha presentado especial atención a la eliminación de ruido añadido o errores asociados a la adquisición de datos (cleansing). En concreto, uno de los más importantes algoritmos, es el denominado de Map-Matching, que ajusta los datos GPS muestreados a puntos alineados con la red navegable.
• Servicios de control de acceso y gestión de seguridad/confianza. El proyecto propone un análisis de seguridad horizontal y a nivel de sistema, adoptando un enfoque Privacy and Security By Design, ambos aspectos son considerados a lo largo del ciclo completo del proyecto, desde la fase de requisitos, hasta su implementación guiados por una serie de guía de buenas prácticas  aplicados en el diseño y despliegue de la plataforma, concretamente en las siguientes soluciones entre otras:
  • Independent Identity & Access Management (IAM): componente responsable de establecer la identidad del usuario durante el registro y su autenticación.
  • Pseudo ID Hub (PI Hub): gestiona la correlación entre UserIds y Pseudo Ids, utilizados para el almacenamiento anonimizado.

Arquitectura

• Volviendo a la perspectiva global de la arquitectura MoveUs, ésta se adhiere a otros proyectos en los que la interacción con las fuentes de datos se realiza en base a una interfaz definida, proporcionando un acceso estandarizado. Aguas abajo, la adquisición de datos, se realiza por medio de adaptadores que transforman los diferentes formatos de entrada heterogéneos al modelo interno. La siguiente figura muestra el escenario operativo global, mostrando los principales actores y roles, elementos de la arquitectura y de los flujos de información. Fuentes de datos gestionadas por el ayuntamiento o empresas de servicios de transporte
• Sistemas centralizados de gestión de tráfico y transporte público.
• Alquileres de bicicletas/vehículos, car-pooling y vehículo eléctrico.
• Protección civil/Tráfico, Estaciones meteorológicas.
• Dispositivos de campo: controladores semafóricos y red de balizas bluetooth.
• Servicios existentes en la ciudad: Planificadores locales, geocoders y plataformas de incentivos.
• Vehículos/usuario final: agregadores de información de movilidad, OBUs (autobuses) y app/websites.

La arquitectura de la plataforma de MoveUs ha sido concebida, en busca de la flexibilidad en su despliegue. Dicha flexibilidad, considera las necesidades de una amplia gama de las ciudades: en el caso de ciudades grandes, que se pueden implementar como solución local para dar a los administradores del ayuntamiento y la autoridad de transporte flexibilidad total sobre su configuración y funcionamiento; en ciudades de tamaño medio o para las autoridades regionales de transporte, que se pueden implementar como un servicio compartido de manera que muchas instituciones pueden colaborar en un amplia área metropolitana y por último, para las ciudades más pequeñas o ciudades con departamentos de transporte modestas, la oferta de capacidades cloud públicas puede liberar a la ciudad del esfuerzo de implementación de una solución privada.

Otro factor de flexibilidad radica en la posibilidad de manejar diferentes localizaciones para las funcionalidades, pudiendo desplegarse en la plataforma, equipos adjuntos o utilizar plataformas ya existentes en la ciudad.

Siguiendo estas premisas, un par de implementaciones se han propuesto (en desarrollo, con el apoyo de una nube privada interna y otra en pilotaje, con el apoyo de un proveedor comercial de servicios en la nube). Se han analizado las implicaciones en cada caso asociadas en términos de rendimiento y costes.

Servicios

Algunos ejemplos de aplicaciones que se pueden desplegar, apoyándose en la plataforma MoveUs son:

• Herramienta web de gestión de incentivos. Esta herramienta proporciona todas las funcionalidades asociadas a la gestión de incentivos y será común a todas las ciudades donde se despliegue una política de incentivos.
• Consola de operador para gestión de feedack. Integración de crowd-sourced data (incidencias y reporte de QoS), gestión y reporte al equipo supervisor de tráfico.
• Aplicación embarcada de priorización de transporte público.
• Aplicación de estado y sugerencias de consumo energético.
  • Usuarios anónimos. Acceso a cálculos de energía/contaminantes y al mismo tiempo, simular los cambios en estos valores si opta por el uso de transporte público, bicicleta o andar, en vez del coche particular.
  • Usuarios registrados, donde los usuarios pueden proporcionar información a la plataforma MoveUs para conseguir incentivos (premios).
• Aplicación común MoveUs (Smartphone). Esta aplicación es el punto de acceso al planificador multi-modal, información de movilidad local, feedback y servicios de incentivos. Específicamente, también proporciona el acceso al servicio de cruce inteligente (Smart Crossing) para peatones.

Conclusiones

MoveUs pretende cambiar radicalmente los hábitos de movilidad en Europa mediante la provisión de servicios inteligentes y personalizados de información de movilidad, facilitando a sus usuarios a decidir la mejor opción de transporte en términos de eficiencia energética. Tecnológicamente, propone el despliegue de una plataforma de gestión de movilidad basada en cloud, integrando alta capacidad de adquisición y procesamiento de información, analítica y una serie de componentes funcionales avanzados: planificación multi-modal, gestión de incentivos, análisis del consumo energético y gestión de tráfico. La dinámica de Living Labs ha permitido la participación activa de los actores relevantes en todas las fases, evitando desviaciones respecto a las necesidades reales.

Agradecimientos

El trabajo presentado ha sido financiado bajo el European Community’s Seventh Framework Programme (FP7/2007-2013) con Grant Agreement n. 608885.

Referencias

• (Olabarrieta, 2014)  Olabarrieta I.Molinete B., Torre A. Campos S. Autopistas Inteligentes – Monografía: Sistemas de asistencia al conductor y de gestión inteligente del tráfico, Pg 131-150 (2014).
• (Campos, 2015) S.Campos, I.Olabarrieta, J.Martinez, R.Little, A.Crespo. Definition of a cloud-based platform architecture to foster sustainable mobility habits. ITS World Congress. Bordeaux (2015).
• (MoveUs, 2015) Entregables de proyecto D2.2, D3.2.1, D4.1, D5.1