Modelos mediante agentes de potenciales situaciones de riesgo para ciclistas en entornos urbanos

La concentración de personas en los núcleos urbanos ha generado beneficios y desafíos, como la congestión vehicular, la contaminación y la escasez de servicios de transporte. En este contexto, el uso de la bicicleta como medio de transporte ha aumentado considerablemente a nivel mundial, debido a sus ventajas económicas, prácticas y para la salud. Sin embargo, el incremento de usuarios plantea la necesidad de adaptar las ciudades a estas nuevas demandas, creando infraestructuras y promoviendo la confianza y seguridad de los ciclistas. Los ciclistas, junto con los peatones, son los usuarios más vulnerables de las vías y representan más del 8% de las muertes en carretera a nivel mundial. Por esta razón, es de vital importancia analizar y comprender su vulnerabilidad, así como buscar formas de prevenir y abordar los accidentes en los que se ven involucrados. Una herramienta efectiva para estudiar estos escenarios es la utilización de modelos de simulación basados en agentes. Estos modelos permiten recrear situaciones realistas y evaluar cómo interactúan los diferentes usuarios de la vía, proporcionando una visión clara de los posibles peligros y medidas de seguridad necesarias. Además, una correcta simulación puede proporcionar una gran cantidad de datos que posteriormente serán analizados, lo que impulsa la investigación en este campo. La concienciación es un aspecto fundamental que persigue la creación de modelos de simulación. Mediante representaciones visuales e interactivas, se pueden mostrar los potenciales peligros a los que se enfrentan los usuarios de la vía y promover un mutuo respeto entre ciclistas y conductores de vehículos de cuatro ruedas . Es importante que cada individuo comprenda qué acciones pueden tomar para garantizar una conducción más segura. Estos aspectos han motivado el presente trabajo, que tiene como objetivo desarrollar una herramienta multiplataforma mediante el software AnyLogic que permita analizar situaciones peligrosas a las que se enfrentan los conductores de ambos medios de transporte. Tras evaluar los riesgos a los que se enfrentaban los protagonistas de este estudio, se ha seleccionado un escenario concreto para modelar. El escenario urbano escogido quiere exponer la vulnerabilidad especial de los ciclistas debido a los ángulos muertos de otros vehículos, que son especialmente característicos en vehículos pesados. Estas circunstancias aumentan el riesgo de colisiones frontolaterales y la probabilidad de sufrir accidente. Se han desarrollado funcionalidades muy diversas utilizando tanto el software mencionado como el lenguaje de programación Java para conseguir simular el escenario. Dichas funcionalidades se han implementado en diagramas de estados para así construir la lógica que define el comportamiento de los agentes involucrados.Durante el desarrollo de este proyecto, se empleó AnyLogic 8.8.1 Personal Learning Edition, una poderosa herramienta de simulación que proporciona funcionalidades y capacidades de modelado efectivas. Su enfoque basado en agentes permite capturar la complejidad de los sistemas y analizar el comportamiento individual de los usuarios de una vía, su interacción con el entorno y la toma de decisiones. Esto permite evaluar el rendimiento del sistema de manera detallada y realista, brindando información valiosa para la toma de decisiones. El uso de Java como lenguaje de programación proporciona diversas ventajas. Este lenguaje es reconocido por su versatilidad y amplia adopción en la industria, permitiendo que las simulaciones y modelos creados en AnyLogic sean fácilmente ejecutables en diferentes sistemas, lo que brinda flexibilidad y accesibilidad a los usuarios. La mayoría de las funcionalidades han sido codificadas con Java ya que las funciones predefinidas de AnyLogic son limitadas. Las funcionalidades desarrolladas son: • Funcionalidad de Movimiento Independiente • Funcionalidad Campo de Visión Directa del Ciclista • Funcionalidad Campo de Visión Directa del Camión • Funcionalidad Campo de Visión Indirecta del Camión • Funcionalidad Colisión • Funcionalidad Camión Parado • Funcionalidad Comportamiento del Ciclista • Funcionalidad Comportamiento del Conductor del Camión • Funcionalidad Desaceleración • Funcionalidad Distracción • Funcionalidad Ángulos Muertos • Funcionalidad Simulación • Funcionalidad Recopilar Datos Una vez implementadas las funcionalidades y construido el modelo, se realizaron 1000 simulaciones por cada experimento que proporcionaron datos relevantes para su posterior análisis. Los resultados demostraron que, bajo condiciones normales y con una correcta atención, es posible prevenir accidentes. Sin embargo, es crucial destacar la importancia de la responsabilidad compartida entre conductores de vehículos y ciclistas, ya que los accidentes son evitables si ambos mantienen un comportamiento atento. La distracción es una de las principales causas de accidentes de tráfico en España y no puede ser pasada por alto. De acuerdo con la Dirección General de Tráfico, en el año 2020, un 31% de los accidentes ocurrieron debido a distracciones, superando así a otros factores como el consumo de sustancias psicoactivas o alcohol. Es importante destacar este factor dentro del contexto del estudio, ya que la atención constante y adecuada es fundamental tanto para conductores como para ciclistas a fin de prevenir situaciones de riesgo. Adicionalmente, se justifica la necesidad de implementar tecnologías auxiliares para mejorar la visibilidad y promover la concientización, especialmente para los conductores de vehículos pesados que tienen limitaciones en su visión. Los resultados obtenidos respaldan la importancia de seguir invirtiendo en políticas efectivas, tecnologías innovadoras y concienciación para abordar la seguridad vial. La herramienta desarrollada posee un gran potencial debido a su flexibilidad. Permite modificar los valores de los parámetros para representar diferentes situaciones, e incluso adaptar el escenario y los diagramas de estados de manera sencilla. Agregar campos de visión, aumentar la población o incluir nuevos agentes no resultaría una tarea complicada, ya que las funcionalidades ya han sido definidas y codificadas. Esta versatilidad genera oportunidades para explorar diversas configuraciones y enriquecer la simulación en función de las necesidades de estudio