La carrera del joven investigador

Hace apenas dos semanas se celebró el Congreso Campus FIT 2020, organizado por el Foro de Ingeniería del Transporte, cuyo objetivo principal fue el intercambio de información y experiencias científicas de jóvenes investigadores, principalmente doctorandos, en el ámbito del transporte.

Concretamente, se presentaron un total de 25 ponencias, se impartieron dos talleres formativos de la mano de las empresas PTV Group y AIMSUN, se llevaron a cabo dos conferencias invitadas y se repartieron hasta 3.000€ en premios para los tres mejores trabajos presentados por jóvenes investigadores.

En todo este interesante programa, tuve la oportunidad de ser uno de los conferenciantes invitados para charlar, desde mi propia experiencia y punto de vista, sobre la carrera de los jóvenes investigadores. Así, en esta entrada intentaré sintetizar la información que presenté en el congreso y que podéis visualizar en el siguiente vídeo.

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Vehículos autónomos y diseño de carreteras (II)

Tras la última entrada del blog centrada en cómo el trazado geométrico en planta de carreteras influye en la operación de los actuales vehículos autónomos presentes en el mercado automovilístico, hoy trataremos de mostrar el impacto de los acuerdos convexos en la operación de estos vehículos.

Figura 1. Acuerdo convexo.

Esta investigación, como la que se presentó previamente, fue desarrollada por el Grupo de Investigación en Ingeniería de Carreteras (GIIC) de la Universitat Politècnica de València donde realizo la mayor parte de mi actividad investigadora. Sigue leyendo

Vehículos autónomos y diseño de carreteras (I)

Actualmente ya se encuentran circulando por nuestras carreteras vehículos autónomos con niveles de automatización 2 y 3. En esta línea, para 2030 se espera que ya circulen también vehículos de nivel 4 y que los niveles 2 y 3 representen gran parte del parque vehicular. Sin embargo, la fiabilidad de los sistemas de asistencia a la conducción autónoma depende en gran medida de las características de la infraestructura. En este sentido, la geometría de la carretera constituye una de las principales restricciones para la conducción automatizada.

Figura 1. Influencia del trazado en planta en la operación de vehículos autónomos.

Por ello, durante este mes de junio presentaré los resultados de los distintos estudios que hemos llevado a cabo recientemente en el Grupo de Investigación en Ingeniería de Carreteras (GIIC) de la Universitat Politècnica de València con el propósito de identificar aquellas configuraciones que conducen a los vehículos semiautónomos a ceder el control al conductor, es decir, bajo qué condiciones el vehículo no puede operar de manera automática o automatizada.

Específicamente, en esta primera entrada hablaré sobre los resultados relativos a la influencia del trazado geométrico en planta.
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Exposición al riesgo y siniestralidad

Durante este último mes hemos estudiado el concepto de consistencia del diseño geométrico de carreteras y su relación tanto con la siniestralidad como con las emisiones de CO2 de los vehículos. Concretamente, vimos como el diseño de carreteras consistentes conduce a carreteras no solo más seguras, sino también más respetuosas con el medio ambiente.

Si recordáis, al hablar de consistencia global de carreteras se introdujo el concepto de Función de Estimación de la Siniestralidad (SPF, del inglés Safety Performance Function). Estas ecuaciones nos permiten estimar el número de accidentes con víctimas en un tramo homogéneo de carretera, principalmente, a partir de la exposición al riesgo y el nivel de consistencia.

Particularmente, en esta entrada nos centraremos en analizar la influencia de la exposición al riesgo, caracterizada por el volumen de tráfico y la longitud del tramo de carretera, en la siniestralidad. Para ello, se distinguirán dos tipos de tramos de carretera: libre y coartado. En este sentido, diremos que un tramo es coartado cuando al inicio y/o final del mismo se encuentra una intersección, cambio brusco de sección transversal o la entrada o salida de un núcleo urbano. En caso contrario, hablaremos de tramo libre.

Figura 1. Trazado geométrico.

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Deterioro de pavimentos urbanos

Uno de los principales activos de un país es su red de carreteras. Es fundamental que la red se encuentre en un estado óptimo para garantizar un adecuado crecimiento y desarrollo tanto a nivel económico como social y medioambiental. Por tanto, la importancia del mantenimiento de la red vial debería ser reconocida por las administraciones competentes de manera que se le dote de un presupuesto adecuado y esté correctamente gestionado.

En este sentido, varias administraciones alrededor del mundo han desarrollado y utilizan un Sistema de Gestión de Pavimentos (SGP) para analizar el ciclo de vida de la red de carreteras y gestionar y planificar de la mejor manera posible las actividades de mantenimiento y rehabilitación. En este contexto, juega un papel esencial la predicción del estado del pavimento, es decir, conocer cómo se va a deteriorar el pavimento a lo largo de los años.

Cabe destacar que existen diferentes investigaciones que han tratado de identificar qué factores son clave en el proceso de deterioro del pavimento. No obstante, la mayoría de estos estudios se han centrado en la calibración de modelos para predecir el estado del pavimento de carreteras interurbanas, los cuales no pueden aplicarse a una red vial urbana debido, fundamentalmente, a que existen importantes diferencias en cuanto a las características del tráfico, la estructura del firme, las propiedades de la sección transversal y la influencia del propio deterioro en la funcionalidad. Asimismo, muchos de los modelos calibrados han sido desarrollados en áreas muy concretas donde no existen apenas variaciones climáticas.

Por ello, desde el Grupo de Gestión del Proceso Proyecto-Construcción de la Universitat Politècnica de València hemos estudiado la influencia de la capacidad estructural del pavimento, las condiciones climáticas y el volumen de tráfico en el proceso de deterioro de pavimentos urbanos considerando un total de 53 tramos urbanos localizados en regiones con muy distintas condiciones climáticas. Todo ello empleando el Pavement Condition Index (PCI) como medida sustitutoria de la condición del pavimento.

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