Contribución al desarrollo de sistemas automáticos de planificación eficiente de rutas

[SPA] El objetivo de esta tesis doctoral es el desarrollo de un sistema de detección de dispositivos móviles y su aplicación en los sistemas de planificación eficiente de rutas. Para ello, se lleva a cabo la implementación piloto de un prototipo de sistema global automático para la estimación de información origen-destino (OD) en los medios públicos de transporte. Esta herramienta TIC de medición está basada en los resultados del análisis de la demanda y el flujo de pasajeros en las líneas urbanas de transporte, sus tasas de ocupación y las matrices origen-destino. Esto se logra mediante la detección de dispositivos electrónicos personales a bordo (etiquetas Bluetooth o WiFi), el procesamiento de esa información y su transmisión. Las muestras detectadas, tras ser tratadas por un procesador estadístico de decisión para determinar cuáles de ellas son representativas y cuáles no, permiten la creación de patrones de comportamiento atendiendo a las matrices de probabilidades OD resultantes. La capacidad de este prototipo para la obtención de grandes volúmenes de muestras, ha permitido garantizar la viabilidad de predicción del sistema con porcentajes de error despreciables. Este trabajo de tesis permite la mejora del servicio prestado por las empresas de transporte público de pasajeros a sus clientes directos, el consorcio de transportes de las ciudades en las que operan, así como los usuarios finales, los pasajeros, lo que facilita una movilidad más inteligente y sostenible. [ENG] The aim of this thesis is to develop a detection system of mobile devices and their application in efficient route planning. To this end, a pilot is carried out with an automated system prototype for estimating overall information origindestination (OD) in public transport services. This ICT measurement tool is based on the results of the analysis of demand and passenger flow in urban transport lines, occupancy rates and origin-destination matrices. This is accomplished by detecting personal electronic devices on board (Bluetooth or WiFi labels), processing and transmitting such information. The samples detected, after being treated by a statistical decision processor to determine which of these are representative and which are not, allow the creation of patterns of behavior in response to the OD resulting probability matrices. The capacity of this prototype for the production of large volumes of samples, has ensured the system viability for prediction with negligible percentages error. This thesis can improve the service provided by public transport companies of passengers to their direct customers, the transport consortium of cities in which they operate, as well as end users, the passengers, facilitating a smarter mobility and sustainable.Escuela Internacional de DoctoradoUniversidad Politécnica de CartagenaDoctor en Programa Oficial de Posgrado en Tecnologías de la Información y Comunicacione