Metodología para la evaluación de la conducción de choferes del transporte público a partir del uso de dispositivos inerciales PDF Download
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Author: Hernán Felipe Catalán Salas Publisher: ISBN: Category : Languages : es Pages : 0
Book Description
Actualmente el sistema de transporte público de Santiago emplea un Índice de Calidad de Atención al Usuario (ICA) que aborda superficialmente la calidad de servicio. Además, la metodología actual no permite realizar un seguimiento ni incentiva la mejora continua del servicio. El objetivo de esta investigación es utilizar datos de acelerómetros y giroscopios para formular una nueva metodología para la clasificación del atributo de conducción del ICA de Transantiago. Para probar la metodología propuesta se diseñó un experimento donde se recolectó información de 5 recorridos de diferentes operadores y con una duración similar. Luego, se evaluaron 3 métodos de clasificación: máquinas de soporte vectorial (SVM), árboles de decisión y k vecinos más cercanos (KNN). Los resultados de la modelación muestran que SVM tiene el mejor rendimiento, árboles de decisión entrega un modelo muy interpretable y KNN es el método más simple de aplicar. Respecto a la conducción, los resultados muestran que la mayor cantidad de maniobras bruscas se debe a variaciones de velocidad. Los recorridos con peor conducción fueron 210 y 210V, donde más de la mitad de las variaciones de velocidad fueron clasificadas como bruscas. En cambio, el bus 213E obtuvo resultados bastante mejores incluso en el mismo trayecto que los recorridos anteriormente mencionados. Por otro lado, el uso del GPS y etiquetar según conductor permite identificar focos a mejorar el servicio mediante capacitación y, en casos puntuales, modificaciones al trazado del recorrido. Finalmente, la metodología es replicable más allá de Transantiago. Como beneficio, se requiere una pequeña muestra para calibrar un modelo de buen rendimiento. Como futura línea de investigación, se propone evaluar la calibración de modelos diferentes para casos particulares (recorridos en pendiente, en autopista, etc.). Es importante señalar que los modelos calibrados son válidos para el experimento realizado. Para aplicarlo a mayor escala sólo se debe seguir la metodología expuesta.
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Actualmente el sistema de transporte público de Santiago emplea un Índice de Calidad de Atención al Usuario (ICA) que aborda superficialmente la calidad de servicio. Además, la metodología actual no permite realizar un seguimiento ni incentiva la mejora continua del servicio. El objetivo de esta investigación es utilizar datos de acelerómetros y giroscopios para formular una nueva metodología para la clasificación del atributo de conducción del ICA de Transantiago. Para probar la metodología propuesta se diseñó un experimento donde se recolectó información de 5 recorridos de diferentes operadores y con una duración similar. Luego, se evaluaron 3 métodos de clasificación: máquinas de soporte vectorial (SVM), árboles de decisión y k vecinos más cercanos (KNN). Los resultados de la modelación muestran que SVM tiene el mejor rendimiento, árboles de decisión entrega un modelo muy interpretable y KNN es el método más simple de aplicar. Respecto a la conducción, los resultados muestran que la mayor cantidad de maniobras bruscas se debe a variaciones de velocidad. Los recorridos con peor conducción fueron 210 y 210V, donde más de la mitad de las variaciones de velocidad fueron clasificadas como bruscas. En cambio, el bus 213E obtuvo resultados bastante mejores incluso en el mismo trayecto que los recorridos anteriormente mencionados. Por otro lado, el uso del GPS y etiquetar según conductor permite identificar focos a mejorar el servicio mediante capacitación y, en casos puntuales, modificaciones al trazado del recorrido. Finalmente, la metodología es replicable más allá de Transantiago. Como beneficio, se requiere una pequeña muestra para calibrar un modelo de buen rendimiento. Como futura línea de investigación, se propone evaluar la calibración de modelos diferentes para casos particulares (recorridos en pendiente, en autopista, etc.). Es importante señalar que los modelos calibrados son válidos para el experimento realizado. Para aplicarlo a mayor escala sólo se debe seguir la metodología expuesta.
Author: Hernán Felipe Catalán Salas
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