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Un sistema para reducir el tiempo de llegada de los servicios de emergencia

Un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) y la Universidad de Granada ha ideado un sistema que ayudaría a reducir el tiempo que tardan los servicios de emergencia en llegar a la zona donde se ha producido un accidente, o cualquier otra incidencia que requiera de su actuación.

El sistema está planteado para actuar en las ciudades. Ante un incidente que necesite de la rápida actuación de policía, bomberos o ambulancias, ayuda a redirigir el tráfico por rutas alternativas para dar un trato prioritario a los servicios de emergencia. Este trabajo ha sido publicado en la revista Future Generation Computer Systems.

Para la reordenación del tráfico, el sistema utiliza una red definida por software (SDN) que articula las distintas redes de sensores (redes IoT) y controla elementos de tráfico como semáforos o paneles informativos.

“La ruta se calcula haciendo uso de la posición de los distintos recursos de emergencia disponibles. Para ello, utilizando un algoritmo de cálculo de rutas como el algoritmo A*, se obtiene la ruta más rápida de los recursos hasta el área de emergencias. En el proceso hay que tener en cuenta que parte de la ruta de un recurso puede encontrarse en la ruta de otro. De esta forma es posible reducir cálculos y optimizar”, detalla Albert Rego, otro de los autores e investigador de la UPV.

“La principal ventaja de usar el sistema propuesto es la capacidad que otorga de utilizar los elementos de tráfico para priorizar la llegada de los servicios de emergencia. Y, en situaciones extremas, el sistema puede ser utilizado para desviar el tráfico evitando que éste atraviese zonas conflictivas”, concluye Sandra Sendra, investigadora de la Universidad de Granada.

Referencia bibliográfica:

Albert Rego, Laura Garcia, Sandra Sendra, Jaime Lloret. "Software Defined Network-based control system for an efficient traffic management for emergency situations in smart cities". Future Generation Computer Systems, 2018. https://doi.org/10.1016/j.future.2018.05.054


(Fuente: SINC)

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