Sistema de Identificación y caracterización dinámica de malla vial mediante IoT y Minería de datos

Abstract

Muchas organizaciones utilizan vehículos de diferente índole como parte de sus mode-los de negocio, los cuales requieren monitoreo en tiempo real para garantizar su correctofuncionamiento y cumplimiento de su labor. Para realizar estas tareas, deben contar condatos geográficos precisos y actualizados, específicamente mapas y mallas viales, loscuales son costosos de adquirir.En el presente trabajo se propuso, diseñó, implementó y validó un sistema de identi-ficación y caracterización dinámica de malla vial utilizando datos generados por dis-positivos IoT y minería de datos, aplicando algoritmos de agrupación y clasificación,para la empresa AZLOGICA, empresa colombiana de soluciones de IoT y telemática.Este sistema fue implementado en un servidor en la nube con el fin de poder integrarsefácilmente con sistemas de monitoreo y logística de activos móviles.El sistema propuesto está diseñado para aprovechar los datos de GPS transmitidos porequipos IoT instalados en vehículos, identificando vías a partir de los mismos con elfin de actualizar datos de malla vial que posea la organización e incluso detectar nue-vas vías no contempladas en la misma. Así mismo, utilizando variables adicionales delvehículo, proveídas también por el dispositivo, el sistema es capaz de generar alarmaspreventivas que alertan al conductor en caso de que puedan presentarse eventos de ries-go en su trayectoria, los cuales a su vez pueden utilizarse para caracterizar la malla vialmediante zonas de riesgo.Las ventajas del sistema radican principalmente en la reducción de costos operacionalesasociados a la adquisición de datos geográficos de malla vial, utilizando datos geográfi-cos propios de las organizaciones; en adición a proveer una herramienta adicional quepermite reducir la probabilidad de ocurrencia de accidentes o siniestros de sus vehícu-los.El sistema sobresale por su fácil integración con otros sistemas de monitoreo así comola calidad de sus resultados, los cuales fueron validados por expertos del sector, quienesresaltaron tanto su utilidad como el valor agregado que otorga en aplicaciones prácticasreales.

Abstract: Many organizations use vehicles in their everyday operations as part of their businessmodels, which requires real time monitoring and control in order to guarantee their co-rrect performance and fulfilment of their tasks. To perform this task, organizations musthave precise and update geographical data, specifically maps and road network data,which are expensive to acquire.In the following project a dynamic identification and characterization system for roadnetwork was proposed, design, implemented and validated using data from IoT devi-ces and data mining, applying clustering and classification algorithms for the companyAZLOGICA, a colombian IoT and telematics enterprise. This system was deployed ona cloud server with the purpose of being easily integrable with monitoring and logisticmobile assets systems.The proposed system is design to take advantage of GPS data transmitted by IoT de-vices installed on vehicles, identifying roads from these with the purpose of updatingexisting road network data of the organization and even detect new roads not includedyet in the network itself. Likewise, by using additional vehicle data obtained from thedevices, the system is capable of generate preventive alarms that alert the driver in casethere is a possibility of occurrence of a risk event in its path, which in turn can be usedfor characterizing the road network through risk areas.The system advantages relay on reducing the operational cost associated to geographi-cal road network data acquisition by using organizations own geographic data, plus itprovides an additional tool that helps reduce accidents occurrence probability on theirvehicles.The system excels by its easy integration with other systems and the quality of its re-sults, which were validated by experts in the field, who highlighted both its utility andvalue-added services the system grants in real life applications and cases.