new trabajo fin de grado · 2018. 9. 27. · urbanización en curso, los crecientes problemas de...
TRANSCRIPT
Grado en Ingeniería Informática
Trabajo Fin de Grado
Autor:
Sara Ivars Bañuls
Tutor:
Higinio Mora Mora
Septiembre 2018
Humans are allergic to change.
They love to say,
‘We've always done it this way.’
I try to fight that.
That's why I have a clock on my wall
that runs counter-clockwise.
Grace Hopper
1. Introducción ..................................................................................................... 1
2. Estado del arte ................................................................................................. 6
2.1. Desarrollo científico ........................................................................................ 6
2.2. Soluciones comerciales.................................................................................. 10
2.3. Tecnologías .................................................................................................... 13
2.3.1. Protocolos de comunicación ...................................................................... 13
2.3.2. Detección inteligente ................................................................................. 14
2.3.3. Singularidades y problemas por resolver ................................................... 16
3. Especificación del problema .......................................................................... 18
3.1. Punto de vista del peatón ............................................................................... 19
3.2. Punto de vista del vehículo ............................................................................ 20
4. Arquitectura propuesta .................................................................................. 22
4.1. Componentes de la arquitectura .................................................................... 23
4.2. Implementación ............................................................................................. 27
4.3. Modalidades de detección ............................................................................. 28
4.3.1. Modalidad A .............................................................................................. 28
4.3.2. Modalidad B .............................................................................................. 29
4.3.3. Modalidad C .............................................................................................. 30
4.3.3.1. Rol cámara.............................................................................................. 31
4.3.3.2. Rol nube ................................................................................................. 32
5. Experimentación y análisis ............................................................................ 34
5.1. Experimentación ............................................................................................ 34
5.2. Análisis .......................................................................................................... 38
5.3. Proyección del ahorro en una ciudad pequeña .............................................. 43
6. Conclusiones .................................................................................................. 53
6.1. Conclusiones del resultado ............................................................................ 53
6.2. Conclusiones personales ............................................................................... 54
6.3. Futuro trabajo ................................................................................................ 55
Referencias .............................................................................................................. 57
Tablas y figuras ....................................................................................................... 60
ANEXO ................................................................................................................... 61
Código ..................................................................................................................... 61
Plano Benissa .......................................................................................................... 63
Datos urbanísticos Ayuntamiento Benissa .............................................................. 66
1
Las ciudades actualmente prestan cada vez más importancia a la iluminación de sus
calles, plazas y/o sitios públicos como forma de conseguir ahorros económicos y energéticos
para adecuar los espacios y así conseguir determinados efectos sensoriales (calidez, resaltar
algún aspecto mobiliario urbano, reducir la contaminación lumínica, etc.), a través de las
luminarias.
El principal impulso para este cambio se debe a varios factores, el rápido índice de
urbanización en curso, los crecientes problemas de movilidad, los costes de energía y, más
recientemente, la desaceleración económica global. Estos factores afectan seriamente a los
parámetros de crecimiento claves: económico, social y medioambiental.
Estas medidas están incluidas en los objetivos que nos llevarán a un mundo mejor, a un
mundo sostenible, donde se requiere que haya un equilibrio entre nuestra especie, los
humanos, con los recursos de nuestro entorno. Además, cabe destacar que la sostenibilidad
consiste en la satisfacción de las necesidades de la actual generación, sin llegar a sacrificar
la de futuras generaciones. En los últimos años, los expertos han vaticinado que el modelo
de desarrollo mundial actual es insostenible. De este modo, si no se cumplen estos objetivos
antes de una fecha establecida, se corre el riesgo de condenar a millones de personas a una
vida de pobreza. [10] Es por ello por lo que uno de los retos más importantes es, plantear
una sociedad donde contribuya a un desarrollo humano ambiental y socialmente sostenible.
Para concienciar a la humanidad se plantearon, mediante las Naciones Unidas (ONU),
objetivos globales que deben alcanzarse en los próximos 15 años. Estos fueron llamados los
17 Objetivos de Desarrollo Sostenibles (ODS). [1] La ODS espera poder cumplir estos
objetivos: la erradicación de la pobreza extrema, combatir la desigualdad y la injusticia y
solucionar el cambio climático para todos los países y para todas las personas. Estos
objetivos son metas alcanzables por todos, tanto por gobiernos, entidades privadas o por la
sociedad civil.
Al analizar todos los objetivos en la ODS, será determinante detallar los siguientes
objetivos ya que están relacionados con la finalidad de este proyecto, tener una iluminación
2
inteligente urbana mejorando así la calidad, seguridad, economía y además ayudar a
contrarrestar el cambio climático.
Se seguirán por orden los objetivos para relacionarlos con los objetivos finales del
proyecto haciendo hincapié en sus puntos más destacables o verosímiles con los objetivos
de un sistema de iluminación inteligente urbano.
Los objetivos para detallar son los siguientes:
o Objetivo 7: Garantizar el acceso a una energía asequible, segura, sostenible y
moderna para todos. [2]
Este objetivo en especial tiene varios requisitos en especial, que estarán relacionados
con el proyecto, donde se quiere cumplir para 2030 el aumento sustancial del porcentaje de
energía renovable, duplicar la tasa mundial de mejora de la eficiencia energética y la
ampliación de infraestructuras y mejoría de la tecnología para prestar servicios de energía
modernos y sostenibles para todos los países, en especial para los menos desarrollados.
Principalmente con una inteligencia lumínica obtendríamos el cumplimiento de energía
renovable y una mejora en la eficiencia energética destacable.
o Objetivo 9: Construir infraestructuras resilientes, promover la industrialización
inclusiva y sostenible y fomentar la innovación. [3]
En este objetivo tendremos dos puntos a destacar, el desarrollo de infraestructuras
fiables, sostenibles, resilientes y de calidad para conseguir un desarrollo económico y un
bienestar humano equitativo para todos. Además, mejorar la infraestructura existente,
usando los recursos con mayor eficacia y promoviendo la adopción de tecnologías y
procesos limpios y ambientalmente racionales. Con una iluminación inteligente urbana
estaríamos ayudando a la obtención de estos dos puntos, creando una infraestructura
sostenible, fiable y de calidad con el fin de que los recursos que sean utilizados brinden
mayor eficacia y promueva la adaptación a nuevas tecnologías.
3
o Objetivo 11: Lograr que las ciudades y los asentamientos humanos sean inclusivos,
seguros, resilientes y sostenibles. [4]
Con el objetivo 11 cumpliremos la seguridad vial en nuestras calles y ciudades,
cumpliendo así varios de los puntos que se detallan de la siguiente forma. Para 2030
quieren proporcionar la mejora de la seguridad vial, obtener espacios públicos seguros
para todas las personas, apoyar vínculos económicos, sociales y ambientales positivos
entre zonas urbanas, periurbanas y rurales. Es por ello por lo que la iluminación
inteligente brindara una seguridad al ciudadano.
o Objetivo 13: Adoptar medidas urgentes para combatir el cambio climático y sus
efectos. [5]
Con el proyecto sobre una iluminación inteligente ponemos en práctica el punto
donde se tiene compromiso por mejorar y sensibilizar a los humanos sobre el cambio
climático, cumpliendo el objetivo de mejorar la eficiencia energética y ayudar en la
disminución de contaminación lumínica.
Después de detallar todos estos objetivos, podremos decir que con una infraestructura
de iluminación dotada de inteligencia podremos contribuir a cumplir estos objetivos
fechados el 25 de septiembre de 2015 por la ONU.
Seguidamente, los objetivos anteriormente citados, nos llevan a introducir dos
conceptos dependientes entre sí. Uno de ellos es la eficiencia energética que consiste
en optimizar los procesos de producción de energía, así como su empleo, siendo
utilizado lo mismo o menos para producir más. Es decir, producir más con menos
energía. Su fin no es el ahorro eléctrico, sino iluminar de forma mejorada consumiendo
menos electricidad. Actualmente la eficiencia energética es el área con más potencial,
como anteriormente hemos visto, para luchar contra el cambio climático.
De ahí llegamos al siguiente concepto, la energía sostenible. Esta se puede definir
como aquella energía capaz de satisfacer las necesidades presentes sin comprometer los
4
recursos y capacidades de las futuras generaciones. Es decir, estaría compuesta de
energías renovables y alternativas, además de la energía de fusión. [6]
Es más, un estudio realizado sobre el alumbrado de ciudad revela que una de las
principales preocupaciones que requieren una respuesta rápida es la reducción del gasto
público. Una parte importante de este gasto se debe a la factura de la energía, de la que
el alumbrado público representa el 40%. [7] Mediante la combinación de bombillas
LED y sistemas de control es posible conseguir un ahorro energético de hasta el 85%
en comparación con instalaciones equipadas con fuentes de luz tradicionales. [8]
Un ejemplo práctico de este ahorro se puede ver en la ciudad de Barcelona. El
ayuntamiento de Barcelona, ciudad que se sitúa en el puesto 26 según IESE Cities in
Motion, [9] ha decidido implantar un sistema de alumbrado inteligente en algunas de
sus calles como la “Avenida Josep Tarradellas”, la “Vía Láctea” y la calle “Guerau de
Liost”, para maximizar el ahorro energético y reducir las emisiones a la atmosfera. En
este caso, el ayuntamiento decidió regular los niveles de iluminación al 30% cuando las
calles están vacías, volviendo al 100% de intensidad cuando se detecta presencia
humana, proporcionando un ahorro estimado superior al 80%. [8]
Así mismo, las luminarias inteligentes pretenden integrar inteligencia en las nuevas
ciudades para así facilitar la administración de estas y poder abastecer nuevos lugares
hacia las nuevas tecnologías. Con las luminarias tradicionales, los servicios públicos
carecen de poder de decisión más allá de establecer un horario estático de apagado y
encendido y el reemplazo de bombillas rotas cuando estas ya fallan.
Por lo tanto, dado que las luminarias se encuentran por toda la ciudad, la red de malla
que forman puede proporcionar una infraestructura de red para la comunicación, siendo
así de bajo coste para futuros sensores de ciudad inteligente y dispositivos de internet
de las cosas.
Finalmente, el objetivo de este trabajo es el estudio y la planificación de un sistema
de iluminación inteligente en un entorno urbano para dotar de seguridad vial, seguridad
personal, mejorar la eficiencia energética, la reducción de contaminación lumínica y la
5
reducción de costes en facturas y el ahorro energético para la contribución a un mundo
sostenible. En este caso se dotará una calle peatonal de 40 luminarias repartidas
estratégicamente a ambos lados de la calzada, con una disposición de tresbolillo, [29]
además proveerá de computadores de placa reducida y de cámaras de vigilancia para
poder abastecer de forma segura la proporción de intensidad lumínica cuando el peatón
y/o vehículo estén recorriendo dicha calzada. Adicionalmente, esta infraestructura
podrá ser ampliable y reestructurada en un futuro, para dotar de nuevas funcionalidades
que brinden o mejoren los objetivos actuales. Con estas luminarias y el dote de
inteligencia, demostraremos que la iluminación inteligente es un paso más allá de las
luminarias actuales, siendo beneficiosa para la economía de las ciudades y para el
bienestar de sus habitantes. Además, con este cumplimiento de objetivos estaremos
contribuyendo a la aprobación de los objetivos marcados en los ODS por la ONU,
donde recientemente España ha sido calificada negativamente no habiendo superado
ninguno de los 17 objetivos. [50-51-52]
6
En el apartado del estado del arte se introducirán estudios previos sobre el avance en la
materia del alumbrado urbano público en las ciudades inteligentes, dando a conocer artículos
de revistas científicas y conferencias que han sido de gran interés para el desarrollo del
proyecto. Además, se enunciarán soluciones comerciales halladas en el mercado,
describiendo estas tecnologías vanguardistas, que han sido de utilidad para el proyecto. Estas
tecnologías y soluciones comerciales obtienen la misma finalidad detallada en la
introducción de este proyecto, es decir, llegar a una iluminación inteligente que proporcione
un entorno urbano sostenible, y por ende un mundo sostenible.
Para poder llegar a soluciones que nos lleven a una ciudad inteligente y un mundo
sostenible, se hablará de diferentes conferencias, donde tratan a través del ámbito de la
industria tecnológica y medioambiental los problemas del mundo actual mediante las
infraestructuras dotadas de inteligencia, basadas en el término IoT (internet de las cosas o
Internet of Things). Podremos decir que el internet de las cosas está basado en la
interconexión de cualquier producto, cosa u objeto con cualquier otro de su alrededor. Es
decir, dotar de conexión de red a cualquiera de los dispositivos, para así conseguir que se
comuniquen entre sí, por consiguiente, sean más independientes e inteligentes. Es así como
conseguimos que las luminarias urbanas interactúen con los ordenadores centrales. Además,
esto dotará a la ciudad el término de ciudad inteligente.
Partiendo de estos términos y con una motivación de mejorar tanto la economía como el
ahorro energético, y el medioambiente, se incrementan las investigaciones científicas sobre
vías públicas dotadas de inteligencia en conferencias relacionadas con la materia. Se
explicará la mejora de las ciudades inteligentes gracias a la tecnología basada en IoT, hasta
llegar al punto donde esa mejora sucede por dotar de inteligencia las vías urbanas, respecto
a la iluminación urbana.
Una de las primeras conferencias que será de interés sobre el termino IoT será el
presentado en la 11th UCAml (Ubiquitous Computing and Ambient Intelligence). Donde se
propone un modelo de colaboración y una arquitectura para aprovechar los recursos
7
informáticos disponibles. Haciendo así que las ciudades inteligentes tengan una arquitectura
mejorada a la actual. Esta arquitectura resultante implica un nuevo diseño de red con
diferentes niveles que combina capacidades de detección y procesamiento basadas en el
paradigma de Mobile Cloud Computing (MCC). Los resultados muestran la flexibilidad de
la arquitectura para realizar tareas computacionales complejas de aplicaciones avanzadas.
[44]
En la sexta edición de la UCAml (Ubiquitous Computing and Ambient Intelligent) se
presenta un sistema inteligente de gestión de alumbrado público basado en lamparas led,
diseñado para facilitar el despliegue en instalaciones existentes. Tendrán en cuenta, las
instalaciones ya desplegadas y dotaran de inteligencia con un enfoque de comunicación
inalámbrica, además abordaran el sistema a cada condición ambiental con reglas que
aprenderán finalmente una dinámica. Esta instalación proporciona soluciones tangibles para
reducir el consumo de energía y el mantenimiento de las instalaciones. [31]
Otras de las soluciones experimentales que se han propuesto en la conferencia Smart
Grid Technologies, trata de dotar de una red IP y sensores al alumbrado público para así
reducir el consumo de electricidad y el mal uso o el derroche de la energía utilizada, sobre
todo en las horas nocturnas. Estos sensores, se comunican entre los sensores vecinos para
poder dotar de inteligencia y así conseguir que la red se ilumine por sí sola mediante la
comunicación e infraestructura construida. Otro de los temas tratados que también es
considerado como llamativo, es tener en cuenta las condiciones del ciclo lunar, para no hacer
un uso indebido de la energía durante estos días específicos. [32]
En el pasado evento de IES Street and Area Lighting Conference se introdujeron varios
temas relacionados sobre las infraestructuras de alumbrado público. Uno de los temas más
destacable fue la sesión dada por un investigador de Senseable City Lab, un departamento
del MIT (Massachusetts Institute of Technology), donde se mostraría como a través de la
integración de sensores digitales y tecnologías de comunicación y procesamiento, podrían
reutilizar características únicas de las farolas hasta llegar a evolucionarlas de tal modo que
sirvieran como fuentes de información y conocimiento urbano para crear un sistema urbano
del siglo XXI. Este nuevo tipo de infraestructura seria de naturaleza multifuncional y
8
recentraría el valor de las luminarias de fotones a bit, creando así una nueva dimensión de
valor para las ciudades, empresas y los usuarios en general. [33]
Por otra parte, hoy en día se publican revistas científicas donde se escriben artículos de
investigación, dando a conocer así los trabajos que mejoraran el ecosistema de luminarias
urbanas.
Una de las primeras publicaciones que es destacable para el termino de ciudad
inteligente, sería el artículo de la revista International Journal of Design & Nature and
Ecodynamics. Donde se explica que el progreso tecnológico de la difusión de las TIC
(Tecnologías de la información y la Comunicación) acerque a los ciudadanos a una mejora
de la calidad en la satisfacción de las necesidades reales en los entornos urbanos. Este
artículo se centra en mejorar el sistema de acceso a transportes, dando conocimiento del
nivel de accesibilidad de personas con discapacidades a la sociedad. Con este articulo se ve
la importancia de dotar las ciudades de inteligencia, con tecnología basada en el término IoT,
para ir mejorándolas hasta un mundo sostenible. [42] Se trata de una ampliación del artículo
anteriormente, el publicado en NCBI (National Center for Biotechnology Information),
donde explica el sistema para analizar la experiencia del usuario urbano y la accesibilidad al
movimiento, lo que permite la identificación precisa de las barreras urbanas y el monitoreo
de su efectividad en el tiempo. Por lo tanto, el objetivo principal del sistema es satisfacer las
necesidades y los requisitos reales de las personas con discapacidades motrices. [43]
Siguiendo con el termino de IoT, se encuentra también el artículo publicado en la revista
anteriormente citada, en que describe una amplia revisión del estado del arte de la
computación distribuida para sistemas IoT. Donde se propone una arquitectura distribuida
que combina la detección y el procesamiento en diferentes niveles de la red para compartir
la carga informática entre los dispositivos. Demostrándose en un caso simplificado que, el
modelo general y particular de IoT es posible implementarlo en cualquier área. [46]
Otro artículo relacionado con el interés de mejorar la salud y/o comodidad de los
ciudadanos con la IoT, es el publicado en Smart Sensor Networks and Technology for
Healthcare Monitoring and Decision Making. Se describe un marco distribuido basado en
el paradigma de internet de las cosas para monitorear señales biomédicas humanas en
9
actividades que involucran esfuerzo físico. Las principales ventajas y novedades del sistema
propuesto es la flexibilidad en el cálculo de la aplicación de salud mediante el uso de recursos
de dispositivos disponibles dentro de la red de área corporal del usuario. Estas mejoras en la
sociedad marcan que la satisfacción aumente y ayude a conseguir un mundo mejor y
sostenible. [45]
Recientemente la revista IEEE Sensors Journal ha publicado un artículo de unos
investigadores que presentan un sistema para recopilar y analizar la información sobre la
infraestructura del alumbrado público. Consiste en desarrollar una plataforma de sensores
montada en un automóvil que permite la recopilación y el registro de datos de las luces
durante las horas nocturnas. De esta manera, con el algoritmo detallado pueden recopilar
datos para finalmente dotar de una iluminación vial en 3D que permita a los usuarios ser los
responsables de la toma de decisiones y optimización del alumbrado público. [34]
En la revista Energies, hace un par de años, presentaron un artículo sobre el impacto
económico al utilizar control dinámico en el alumbrado público, una infraestructura
modernizada. En el articulo se demuestra que el simple reemplazo de una bombilla
convencional a una bombilla LED no exprime todo el potencial de la fuente de luz con la
tecnología actual. Es por ello, que presentan varias opciones, desde programas que atenúan
la intensidad de las luminarias a través de algoritmos que tienen categorizados los días y las
condiciones ambientales, hasta una iluminación dinámica basada en sensores de intensidad
de tráfico, ayudado por unas reglas establecidas en un algoritmo. Dando como conclusión
que, gracias a la iluminación dinámica, se consume hasta 1/3 menos por LED. [35]
Por último, hay que destacar un artículo citado en ACM y, además presentado en la 20th
ACM international conference on Multimedia, donde explican una interacción real con la
iluminación interactiva en una plaza en Aalborg (Dinamarca). El experimento tomó 16
luminarias LED y tres cámaras de visión térmica. Estas dos herramientas unidas a un
software que analizaba la intensidad de movimiento y las trayectorias de los usuarios
consiguieron que los viandantes no se percataran de los cambios de intensidad según su
presencia o sus acciones tomadas al instante. Fue así como consiguieron establecer una
infraestructura dotada de inteligencia y dinamismo que facilitaba a los usuarios estar siempre
10
bien iluminados y sin causar confusiones lumínicas y finalmente, además conseguir un
ahorro económico, siendo una diferencia del 92% entre ambos escenarios. [36]
Las primeras soluciones en el campo del ahorro energético en cuanto a la iluminación,
tanto interior como exterior, consistían en sistemas de control de iluminación. Un sistema
de control de iluminación es una solución de control basada en redes de comunicación entre
varios componentes, diseñado para regular un sistema de iluminación programado,
supervisado y gestionado desde uno o más dispositivos informáticos centrales. Los sistemas
de control en la iluminación funcionan para distribuir la cantidad adecuada de luz artificial
en el espacio y momento necesario, y son ampliamente utilizados tanto en interiores, como
exteriores en espacios residenciales, industriales o comerciales. [11]
Con el desarrollo de la domótica y el IoT (Internet of Things o Internet de las cosas)
este tipo de sistemas constituyen la base de la iluminación contemporánea y sin duda del
futuro más cercano. Además, el uso de energías alternativas y de las nuevas tecnologías de
iluminación [12-13], permiten obtener un considerable ahorro de energía. Dentro de las
tecnologías de iluminación, los diodos emisores de luz (LED) aseguran la posibilidad de
encender la lampara sin el precalentamiento típico de los halógenos con una eficiencia de
iluminación muy alta y un bajo consumo de energía. Esto conlleva a un tiempo de vida
superior y tiempos de conmutación rápidos no comparables a los de las tecnologías más
antiguas, ya que solo las luces incandescentes tienen un tiempo de iluminación menor, pero
con un consumo de energía mayor y una vida útil más corta.
Estas características innovadoras y el desarrollo de nuevas tecnologías permiten el
desarrollo de un nuevo sistema de control remoto basado en luminosas inteligentes a un
sistema de control central para simplificar los problemas de administración y
mantenimiento [12-13-14], utilizando también estrategias de diseño holístico y ascendente.
Dentro de estas investigaciones, un tema relevante es el uso de nuevas redes de sensores
y tecnologías de comunicaciones, tanto para gestionar localmente las luminarias, como las
redes de sensores, y para evitar datos hacia un centro remoto. [15] Así mismo como para
11
regular mediante algoritmos las intensidades necesarias en diferentes instantes de tiempo
las luminosas. [16]
Basada en las mejores tecnologías, este proyecto describe una mejora para el usuario y
el ecosistema. A menudo estos están descuidados por los municipios y estas tecnologías no
están al abasto de los ciudadanos de a pie, aun teniendo una enorme relevancia social.
En el mercado encontramos diversos tipos de empresas donde se ofrece ampliamente
material suficiente para abastecer la ciudad. Por una parte, encontramos las empresas que
trabajan con las luminarias, es decir los postes y casquillos y además por otra parte hay
empresas que trabajan con el software embebido necesario para dotar de inteligencia estas
luminarias anteriormente citadas.
A continuación, se describen con una tabla las características más destacadas que se
encuentran en las diversas empresas vanguardistas en la adaptación inteligente para las
luminarias exteriores.
Tabla 1. Características físicas de las luminarias ofertadas en el mercado
Philips [37] Osram [41] Schreder [39] Roura [40]
Envolvente Aluminio Aluminio Aluminio Aluminio
Dimensión
casquillo
764x440x440
mm
136x775x500
mm
501x251x192
mm
760x440x440
mm
Peso 11 kg 9.7 kg 4 kg 7 kg
Altura poste 4 - 6 m 3 - 6 m 3.5 - 5 m 3 - 4 m
Fuente de luz LED integral LED LED LED de alta
eficacia
Número LED 30 12 32 32
Flujo luminoso 93 lm/W 83 lm/W 133 lm/W 134 lm/W
Apertura haz de
luz 152º x 157º - 180º x 270º -
Área proyección 0.26 m2 0.28 m2 - 0.36 m2
Corriente entrada 460 mA 350 mA 350 mA 350 mA
Voltaje 220 – 240 V 220 – 240 V 220 – 240 V 220 – 240 V
Potencia inicial 33 W 30 W 36 W 32 W
Vida útil 100.000 h 100.000 h 100.000 h 80.000 h
ENEC sí sí Sí sí
Ampliando lo anteriormente mostrado en la tabla se explicará que hardware embebido
se comercializa para que las luminosas tengan un comportamiento dotado de inteligencia.
12
En el catálogo de Novatilu [17] encontramos el sistema embebido para la regulación y
el control de luminaria. Este dispositivo tiene el propósito de reducir el flujo, es decir,
reducir el consumo eléctrico del alumbrado público durante las horas nocturnas de menor
circulación, en la madrugada. Reduciendo la intensidad lumínica a la mitad durante seis
horas centrales de la madrugada, se consigue ahorros energéticos globales hasta el 35%.
Uno de los dispositivos ofertados es el “Power Switch PS 16 K” de Vosshloh S. La línea
de mando actúa sobre el mediante una tensión (flanco positivo o negativo) haciéndole
conmutar el nivel de regulación del driver, cogiendo como tiempo de actuación el reloj
astronómico.
Otra opción que se ofrece y comercializa en Novatilu es las opciones de tele gestión
donde se permite controlar la instalación de forma remota, permitiendo así el encendido,
apagado, la regulación de flujo, el consumo energético y la detección de fallos. En ambos
sistemas, la comunicación entre la cabecera y el sistema de control se efectúa mediante
Ethernet o GPRS. Es así como los datos transmitidos entre cabeceras y las luminarias se
pueden realizar a través de la propia línea eléctrica (Power Line Communicaction, más
conocido como PLC) a través de tecnologías de radio frecuencia (ZigBee).
Otra empresa especializada en sistemas de gestión de alumbrado público en las que se
hace hincapié es Circutor. Esta nos ofrece la gestión inteligente del alumbrado público, con
el objetivo de aumentar la eficiencia disminuyendo el consumo de energía, con el
dispositivo CirLamp. [18]
La posibilidad de controlar de forma remota el funcionamiento de cada punto de
alumbrado supone numerosas ventajas frente a alternativas que proponen un único control
en cabecera. El sistema CirLamp aporta tanto la flexibilidad del control de punto a punto,
como la facilidad de la gestión de mantenimiento, siendo directamente repercutido en el
consumo de energía eléctrica y en la satisfacción de los usuarios.
También por otro lado se encuentra la empresa intelliLight [19] con diversas soluciones
para resolver el problema de sistemas inteligentes lumínicos. Uno de sus dispositivos es el
SigFox, que emplea una tecnología Ultra-Narrow Band (UNB), que permite que se utilicen
niveles de potencia de transmisor muy bajos al mismo tiempo que se puede mantener una
13
conexión de datos robusta, utilizando bandas de radio ISM sin licencia. La topología de red
ha sido diseñada para proporcionar una red escalable y de alta capacidad, con un consumo
de energía muy bajo, mientras se mantiene una infraestructura de célula basada en estrellas
simple y fácil de implementar. El dispositivo que se utilizará será el controlador de
radiofrecuencia de largo alcance SigFox FRE-220M que puede integrarse en la mayoría de
los diseños de luminarias, permitiendo a cualquier productor ofrecer accesorios de ilutación
listos para SigFox.
Por último, la empresa Sternberglighting [20] nos ofrece la solución de un módulo
adaptado con conexiones Wireless, a 2.4 GHz, donde se podrá regular la intensidad, los
niveles de luz y el control de la luminosa. Además, todo se podrá controlar desde una
aplicación basada en estas luminarias. Como extra, este hardware nos ofrece la opción de
mandar señales de emergencia a través de radiofrecuencia. Es por ello por lo que el
hardware intelliStreets es una solución flexible para la integración de luz, audio y señales
digitales para la seguridad vial del usuario.
En este apartado se introducirán las tecnologías del mercado que facilitarán la
introducción de inteligencia en las vías urbanas de las ciudades. Es por lo que se detallarán
los protocolos de comunicación, para entender cómo se gestionan y se comunican entre sí
las luminarias urbanas, dando a conocer finalmente su utilidad. Además, se podrán ver las
diferentes técnicas para la detección y reconocimiento de los usuarios en la calzada, desde
los sensores, que es la tecnología hoy en día más usada para dotar de inteligencia cualquier
dispositivo, hasta los algoritmos, que segmentan y reconocen los usuarios mediante
algoritmos software. Abordando por último las pequeñas singularidades y problemas que
quedan por resolver en dicha tecnología vanguardista hacia una mejora inteligente en el
alumbrado público urbano.
En lo que respecta a protocolos de comunicación podemos observar distintos trabajos
que utilizan diferentes tecnologías, desde Wireless usando ZigBee [21] a tecnologías
14
basadas en cables usando protocolos TCP con cables dedicados o compartidos usando
una tecnología PLC. [22]
A continuación, se comparan los protocolos estudiados para la comunicación entre
luminarias en esta pequeña tabla, separando entre los protocolos inalámbricos y los de
cable. [23]
Tabla 2. Comparativa de protocolos de comunicación
Protocolo Precio Distancia Seguridad Consumo N.º máx. malla
Inalámbrico
Bluetooth Bajo Bajo Bajo Bajo Bajo
IEEE 802.11n Medio Alto Medio Medio Alto
ZigBEE Bajo Medio Medio Muy Bajo Medio
LoRaWAN Medio Alto Alta Bajo Alto
Cable
IEEE 802.3 Medio Alto Muy Alta Alto Alto
Ethernet PLC Alto Alto Muy Alta Alto Alto
Se pueden observar diferentes técnicas para detectar a los usuarios, de las cuales
podemos diferenciar claramente los dos tipos más usados. [24] Por un lado, tenemos la
sensorización de las luminarias, es decir sensores de movimiento, y en contrapartida la
utilización de cámaras y procesamiento de imagen. A continuación, hablaremos un
poco de estas dos técnicas y trataremos de, en la medida de lo posible, compararlas.
El proceso de detectar a los usuarios dentro del sistema mediante sensores de
movimiento es relativamente sencillo, es la primera aproximación a una solución para
un sistema de iluminación inteligente y, de hecho, es probablemente una de las
soluciones más extendidas. Pero debido a su sencillez presenta unas desventajas claves
que queremos destacar.
El primer problema que se encuentra es el coste, pues para cada luminaria se ha de
disponer de un dispositivo sensor individual. El segundo, y el cual se considera el más
importante, la escalabilidad y adaptabilidad del sistema, dicho de otro modo, se trataría
de un sistema cerrado cuyas entradas no podrían ser utilizadas en ningún otro sistema
15
de inteligente para la ciudad. Es por ello por lo que, en un futuro, esta infraestructura
no tendría ninguna ampliación posible con los sensores ya añadidos previamente.
Por otro lado, podemos hacer uso de cámaras de vigilancia que nos permite
segmentar las imágenes para tener un control de lo que está ocurriendo en la calzada
deseada. Las ventajas están claras, mayor control de lo que ocurre, menos dispositivos
para crear una infraestructura inteligente, reutilización de la información y, además,
reutilización del hardware ya existente.
A la hora de detectar los usuarios de la infraestructura creada mediante cámaras,
podemos observar un excelente trabajo [25] que utiliza técnicas de filtrado y
segmentación de objetos en movimiento, así como otras técnicas como la sustracción
de fondo. Cabe destacar que se pueden llegar a soluciones o ampliaciones de la solución
más complejas como la técnica de tracking de personas, donde haciendo uso de
estereovisión y filtro de Kalman [26] podemos detectar y predecir el movimiento de los
peatones, permitiendo adelantarnos y adaptar el sistema a sus necesidades. Hoy en día
también existen otras técnicas de detectar a los viandantes y vehículos, ya sea basado
en el color, la forma o la textura. [27-28]
Si bien se trata con énfasis los problemas que encontramos al utilizar sensores de
movimiento, la utilización de cámaras y segmentación de imágenes no está exenta de
problemas.
Primeramente, el coste de una cámara es superior al de los sensores de movimiento,
problemática que se resuelve al tener que utilizar un número menor y al existir la
posibilidad de utilizar las cámaras ya disponibles en la ciudad, aprovechando así el
hardware existente y pudiendo adaptar la infraestructura. Otra desventaja sería el
procesamiento de la imagen, esté requiere de capacidad de computación, ya sea en un
servidor centralizado o de forma descentralizada en cada cámara.
A continuación, se muestra una tabla que compara las dos técnicas de sensorización
utilizadas para la detección de usuarios con las características esenciales para ser
decantados hacia una técnica u otra.
16
Tabla 3. Comparativa de las técnicas de sensorización
Técnica Precio Ratio Escalabilidad Seguridad
Sensores de movimiento Bajo 1:1 Ninguna -
Cámaras y segmentación Alto 1:20 Muy Alta Alto
Uno de los primeros problemas planteados para solventar a este tipo de sistemas son
los falsos negativos, cuando el sistema no detecta a un peatón y/o vehículo habiendo
uno de ellos presente. Otro problema sería el fallo en detectar usuarios en condiciones
meteorológicas adversas. Por ello se tratará de ser lo más permisivo a la hora de detectar
usuarios y activar las luminarias en condiciones climatológicas malas.
Por otra parte, sería interesante tener en cuenta situaciones de excepción, donde
quizás se requiera de un control humano, como por ejemplo podrían ser las festividades,
donde quizás sea más interesante fijar las luminarias o utilizar otros parámetros para
estas fechas singulares, donde estos casos específicos podrán ser controlados desde el
computador central, o incluso dejarlo programado exclusivamente para cada calzada,
con un software creado específicamente.
Al hablar de sistemas de control siempre es importante tener en cuenta la durabilidad
del sistema, en este caso en particular el sistema de control estará expuesto a las
inclemencias del tiempo y al posible vandalismo.
Por último, el principal problema que representa el procesado de las imágenes es su
coste computacional. De aquí se han extraído dos soluciones, realizar el cálculo de
forma centralizada o descentralizada. Ambas soluciones presentan sus desventajas, en
un sistema centralizado la carga de trabajo crece de forma exponencial a medida que se
añaden más luminarias y sistemas de control. Por otro lado, una solución
descentralizada presenta un coste muy elevado ya que cada sistema de control deberá
tener la capacidad de cómputo suficiente para analizar la imagen, procesarla y tomar
las decisiones por sí misma. Por tanto, la solución debería procesarse de forma
intermedia, es decir, donde el sistema de control captura la imagen y la pre-procesa para
17
enviarla a un sistema centralizado que analizará la información y se encargará del
control de la iluminación.
18
Para el apartado de la especificación del problema se hablará de que un sistema de control
está definido como un conjunto de componentes que pueden regular su propia conducta o la
de otro sistema con el fin de lograr un funcionamiento predeterminado. Al implementar el
sistema de control se necesitará ir un punto más hacia adelante y especificar el problema
visto con sistema de control inteligente, es decir, un sistema que será capaz de analizar el
entorno y dar una respuesta consecuente. Además, entenderemos que es un sistema donde el
comportamiento de sus elementos tiene cualidades cognoscitivas; como en el
comportamiento humano, aprendizaje, razonamiento, planificación y adaptación al medio
cambiante.
Por lo tanto, se presentará una nueva propuesta para la implementación de un sistema
inteligente lumínico en zona urbana, este caso concreto se centrará en una calle de 400
metros de longitud con un total de 40 postes lumínicos, repartidos equitativamente en cada
lado de la calzada, a una distancia equitativa de 20 metros. En este proyecto, adoptamos la
estrategia de control de ocupación adecuada para dicha calle residencial. Trabajaremos con
el comportamiento de las lámparas para encender/apagar o atenuar la intensidad de la luz de
acuerdo con la presencia de peatones o vehículos.
Seguidamente se mostrará el algoritmo para el Sistema Lumínico (SL) que representa
nuestra calle compuesta por las Ln luminarias. El sistema detallado diferencia entre dos tipos
diferentes de usuario, los vehículos y peatones. Siendo considerado como vehículo los
indicados por las normas de tráfico vigentes.
𝑆𝐿 = {𝐿1, 𝐿2, 𝐿3 … 𝐿40} ( 1)
Las luminarias dispondrán de 3 niveles de intensidad, siendo el nivel 1 equivalente a
0% de potencia, el nivel 1 equivaldrá a 30% de potencia y el nivel 2 representa el 100% de
potencia. La decisión de la intensidad se debe a los grandes beneficios obtenidos en otras
ciudades, donde ya se han desarrollado infraestructuras parecidas a la solución dada en este
proyecto. Como ejemplo se tiene las ciudades de Vitoria y Barcelona donde se obtienen el
85 y 80% respectivamente de beneficios, frente al gasto energético anterior, donde la
infraestructura previa no estaba dotada de inteligencia. [30]
19
𝑓(𝑥) = {0, 𝑠𝑖 𝑑𝑖𝑎 1, 𝑠𝑖 𝑛𝑜𝑐ℎ𝑒 𝑦 𝑛𝑜 𝑢𝑠𝑢𝑎𝑟𝑖𝑜2, 𝑠𝑖 𝑛𝑜𝑐ℎ𝑒 𝑦 𝑠𝑖 𝑢𝑠𝑢𝑎𝑟𝑖𝑜
( 2)
Como podemos ver el nivel 0 sucederá cuando la bombilla de la luminaria este apagada,
es decir cuando estemos en horario diurno. Durante el horario nocturno, se mantendrá el
nivel 1 de intensidad, es decir al 30% mientras no se detecte a ningún viandante o vehículo.
Es así como, tras detectar un usuario, las bombillas de las luminarias permanecerán
encendidas a nivel 2, durante un tiempo determinado, representado seguidamente por la
función tencendido. Otro caso donde se mantiene al máximo la intensidad será durante la
detección de un usuario en el radio de acción de la luminaria, para así poder asegurar que no
tan solo la luminaria en la que se encuentra el usuario ilumina el camino, sino la anterior y
posterior al posible recorrido de un usuario. Cabe decir que las bombillas se encenderán y
apagarán de forma gradual, para no causar efectos extraños para los usuarios, tardando 1.5
segundo para alcanzar el nivel 2 y tardando 3 segundos en bajar de nivel 2 a nivel 1. El
tiempo determinado, que viene representado en la función siguiente, será propuesto de esta
manera, ya que, la velocidad de un vehículo es mayor a los otros usuarios. En este caso,
serán 10 segundos para los vehículos y 30 segundos para los peatones, ya que estos tardan
una media de 30 segundos de llegar de un poste de luminaria a otro.
𝑡𝑒𝑛𝑐𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑜 = {10, 𝑠𝑖 𝑢 ∈ 𝑣𝑒ℎ𝑖𝑐𝑢𝑙𝑜𝑠30, 𝑜𝑡𝑟𝑜 𝑐𝑎𝑠𝑜
( 3)
Seguidamente se explicarán los algoritmos necesarios para los diferentes tipos de
usuarios. En nuestro proyecto nos centraremos en dos especialmente, el peatón y el vehículo;
dentro del grupo de usuarios del vehículo incluye los denominados para suelo firme o
pavimentados (coche, bicicleta, motocicleta, patinete, entre otros).
Desde la perspectiva de los peatones, el alumbrado público efectivo es aquel que ayuda
a los peatones a evitar los obstáculos que puedan existir en el pavimento e impedir que se
produzcan lesiones a causa de tropiezos o caídas, así como el reconocimiento facial a otros
peatones (identificación) y hacerlos sentir más seguros durante el trayecto. Por lo tanto, un
esquema de alumbrado público eficaz debería mejorar la capacidad de detectar obstáculos
20
en el camino. Como sugeriría la intuición, la detección de obstáculos se mejora a medida
que aumenta la intensidad lumínica.
Los peatones comienzan a evitar obstáculos a una distancia de entre 6 y 7 metros, aunque
estos se sienten más seguros con un mayor rango de visibilidad. En cambio, para el
reconocimiento facial de otros peatones requiere una intensidad lumínica considerablemente
mayor en comparación con la detección de obstáculos. Se informa que una luminosa en el
nivel de iluminación mínimo para un peatón debe permitir el reconocimiento de otros
usuarios de la calzada a una distancia de 4 metros, aunque para mayor seguridad del usuario
la identificación estaría alrededor de 8 ó 9 metros.
Por lo tanto, la utilidad del alumbrado público en nuestro sistema de control inteligente
será la detección de obstáculos peatonales, la navegación y el reconocimiento facial
incorporando los requisitos antes mencionados.
Desde la perspectiva de un vehículo, el alumbrado público ayuda a extender y ampliar
el alcance visual más allá de lo que ofrecen los propios vehículos. Esto les permite detectar
peligros potenciales en la dirección de viaje. En general, un alumbrado público efectivo para
el vehículo sería considerar el brillo promedio, la uniformidad de la luminosa, el incremento
del umbral y el sonido envolvente en proporción.
Entre estos factores, el brillo y la uniformidad promedio afectan la capacidad de los
conductores para detectar peligros potenciales. La detección de peligros normalmente se
asocia con la proximidad del peligro al vehículo en tiempo o en distancia, en el que se pueden
llevar a cabo maniobras para evitar una colisión y, por lo tanto, reducir la probabilidad de
lesiones a uno mismo u otros usuarios de la carretera. Esta distancia se refleja como la
distancia de frenado donde el conductor debe poder detener su vehículo de manera segura
después de que un peligro potencial es detectado.
Por lo general, la distancia de parada es de entre 60 y 160 metros en función de factores
que incluyen el vehículo, la velocidad, las condiciones de la superficie de la carretera y el
21
tiempo de reacción del conductor. Conocemos que la velocidad máxima en una calle
peatonal es de 30 km/h, es por ello por lo que la distancia de parada aproximada será entre
15 y 20 metros. Por lo tanto, cuando un coche acceda a la calle peatonal se encenderán las
luminarias necesarias para cubrir los 15-20 metros de frenado. Seguidamente dada la
velocidad del vehículo recorre unos 8’5 m/s, dado que las farolas están a 20 metros de
distancia sabemos que el sistema de control deberá responder con un tiempo de deadline de
2 segundos.
Por lo tanto, la utilidad del alumbrado público en nuestro sistema de control inteligente,
consideramos que requiere que un segmento de carretera delante de los vehículos esté
iluminado, lo que les permite detectar posibles peligros dentro del camino de viaje y detener
el vehículo a tiempo.
22
En este apartado se abordará las partes más técnicas del proyecto, razonando el hardware
elegido, la distribución de dichos elementos y se explicará el funcionamiento del algoritmo
que permitirá detectar a los usuarios de dicho sistema. Se hablará también de la arquitectura
usada para la comunicación entre los componentes descritos del sistema, es decir, entre las
cámaras, los postes y el procesamiento central.
Primeramente, se abordará a grandes rasgos la arquitectura del sistema con un esquema,
mostrando como se comunica esta infraestructura con todos los dispositivos que forman el
sistema del alumbrado público urbano. La cámara se compone de un sensor CCD, un
semiconductor que recoge la luz y la convierte en una señal eléctrica., y de un dispositivo
embebido para el procesamiento de la imagen. La cámara controlará un conjunto de
luminarias, en este caso en bloques de 10, cubriendo con un total de 4 cámaras la totalidad
de la calle. Este sistema también se comunicará con la nube, que será la encargada de
controlar un conjunto de servicios específicos. Todos estos detalles de la infraestructura del
sistema se detallarán en la figura siguiente, donde se ilustrará la distribución de cada uno de
los dispositivos.
Figura 1. Infraestructura del sistema
23
Además, la disposición hipotética de la calle será la siguiente, la cual estará compuesta
por 40 luminarias repartidas estratégicamente a ambos lados de la calzada, con una
disposición de tresbolillo. [29] La distancia entre cada luminaria será de 20 metros, hasta
cubrir los 400 metros. También se introducirán 4 cámaras distribuidas a lo largo de los 400
metros de la vía urbana, es decir una cada 100 metros, y junto a cada cámara se instalará un
computador de placa reducida. La siguiente figura muestra la distribución completa de las
luminarias y dispositivo añadidos en la vía urbana. Como se puede ver hay dos figuras
diferentes a lo largo de la vía urbana. El cuadrado rojo representa una luminaria en cambio
el cuadrado rojo y verde representa la luminaria junto a la cámara y el computador de placa
reducida.
Figura 2. Distribución de las luminarias
Se ha empezado hablando a grandes rasgos de la arquitectura y la infraestructura del
alumbrado público urbano, en este apartado se enumerarán de forma específica los
componentes que forman esta arquitectura, detallando los dispositivos necesarios y
definiendo sus características hasta llegar a la conclusión de proceso de elección de dichos
componentes.
La arquitectura del alumbrado público inteligente urbano estará compuesta por:
o Luminarias
o Cámaras
o Sistemas embebidos
24
Estudiando las características vistas en el apartado de la experimentación técnica, se ha
elegido la opción de la empresa Iluminación Roura del modelo Ochocentista, ya que para la
instalación se necesitará una bombilla tipo LED que sea de bajo consumo y que su reducción
de vatios sea elevada cuando se baja la intensidad de la bombilla LED. Además, se necesitará
que esta reducción tenga una tecnología vanguardista para facilitar el control de iluminación.
Es por ello por lo que la razón principal de escoger este tipo de luminarias es el gran
desarrollo tecnológico, ya que vienen dotadas de sistemas de iluminación con la tecnología
más avanzada, dando la facilidad de regular la intensidad de lux con el sistema Dali. El
sistema Dali (Digital Addressable Lighting Interface), es uno de los sistemas de iluminación
más potentes en la actualidad. Nos permite controlar toda la iluminación, en cuanto a la
intensidad de la bombilla LED, de manera digital. Su funcionamiento se gestiona a través de
la línea de control sin necesidad de relé, es decir toda la información vital se almacena en el
equipo de control y está disponible para todos los elementos. Este sistema tiene diversas
ventajas, entre ellas su fácil planificación, donde una sola línea de control de dos hilos
implica un máximo de 64 dispositivos y, además, tiene una sencilla instalación ya que no
precisa de cableado especial. Esto hará que el trabajo de acoplamiento de las luminarias a
las cámaras de visión y al dispositivo embebido, que se comentará más adelante, sea más
fácil y sencillo. Cabe destacar que este tipo de alumbrado público conserva lo tradicional,
manteniendo así el patrimonio de los entornos de la península, con la mezcla de lo original,
vanguardista y excelente de la tecnología más avanzada. Las características principales de
este tipo de luminaria vienen citadas en el apartado de la experimentación técnica. [40]
Figura 3. Luminaria modelo Ochocentista
25
Una vez detallado el modelo de luminaria escogida y teniendo en cuenta la altura del
poste, de 4 a 6 metros, se sabrá que se necesitará un dispositivo de imagen digital con alta
resolución y además con una visión nocturna de gran alcance, donde el dispositivo este
expuesto a inclemencias climatológicas.
Tras revisar la oferta comercial un buen ejemplo es el modelo S130277 de TOPECAM.
[53] Se trata de una cámara de vigilancia exterior con una alta protección al agua (IP65), una
característica física indispensable para las adversidades climatológicas que suceden día tras
día, en el caso del clima mediterráneo, estará expuesto a niveles altos de temperatura y
lluvias moderadas durante el invierno. Además, dispone de visión nocturna de gran alcance,
con un rango de infrarrojos que alcanza hasta los 100 metros, que será un requisito
indispensable para poder captar a los usuarios de forma correcta en las horas nocturnas.
Estas dos cualidades han sido las que se han valorado para escoger esta cámara de
vigilancia, pero además tiene otras características, que son las mostradas en la siguiente
tabla, que también son destacables y nos proporcionan ventajas sobre las otras cámaras de
vigilancia.
Tabla 4. Características de la cámara de vigilancia
Elemento de imagen Sensor CCD Colour Sharp de 1/3
Pixeles 500(H) x 582(V)
Salida de video BNC
Lente 16 mm (17º apertura)
Resolución 420 líneas de TV
Consumo 1500 mA
Alimentación 12 V
Dimensiones 185 x 105 x 105 mm
Peso 2400 gr
Precio 129’95 €
Una vez escogida la cámara y sabiendo que la calle escogida tendrá cada luminaria
separada a 20 metros de distancia entre ellas, donde la vía estará dotada de 40 postes
luminosos, se necesitaran cuatro cámaras para cubrir los 400 metros de calle. Es decir, una
cámara cubrirá 10 postes luminosos, sin importar a que lado de la calzada se encuentren los
postes, ya que una cámara tiene la visión máxima de alcance de 100 metros, y en este caso
26
el área a analizar será de 80 metros, dejando así los 20 metros restantes de margen para
asegurarnos un buen análisis de peatones y vehículos que se encuentren en la vía.
Por último, se deberá integrar un dispositivo embebido para el procesamiento de
imágenes y para la comunicación de red con el computador central, situado en la nube. Se
necesitará un buen computador embebido para poder brindar un alto rendimiento a la vía
que dotaremos de inteligencia. Por ello la mejor oferta que existe en el mercado son los
computadores de placas simples de la empresa Raspberry, debido a su alto procesamiento y
además su bajo coste comercial lo hace todavía más llamativo.
El último modelo es Raspberry Pi 3 Model B+ y será la opción elegida por sus
características más destacables. Una de ellas es que cuenta con el soporte WiFi 802.11ac de
doble banda, de modo que se podrá conectar a redes en la banda de los 2,4 y los 5 GHz. Eso
permitirá aprovechar la mayor velocidad de las redes 802.11ac para transferencias
inalámbricas. Además, debemos saber que Raspberry sigue siendo el microordenador más
económico del mercado, teniendo un este producto un precio de 39,75 €, que permitirá que
la instalación final rebaje mucho el coste total de la infraestructura.
Otras de las características de este modelo de Raspberry están detalladas seguidamente:
o Broadcom BCM2837B0, Cortex-A53 (ARMv8) 64-bit SoC @ 1.4GHz
o 1GB LPDDR2 SDRAM
o 2.4GHz y 5GHz IEEE 802.11.b/g/n/ac wireless LAN, Bluetooth 4.2, BLE
o Gigabit Ethernet con USB 2.0 (máxima transferencia 300 Mbps)
o Extended 40-pin GPIO header
o Full-size HDMI
o 4 puertos USB 2.0
o Puerto de cámara CSI para conectar a la cámara Raspberry Pi
o Puerto de pantalla DSI para conectar pantalla táctil Raspberry Pi
o Salida estéreo 4-polos y puerto de video compuesto
o Puerto de Micro SD para cargar el sistema operativo y almacenar datos
o Alimentación de 5V/2.5A DC
o PoE y PoE HAT
27
Este apartado hablará de la resolución del procesamiento y de le evaluación de los
usuarios que se encuentran en la calzada especificada, por ello se explicarán los algoritmos
utilizados. Los códigos correspondientes se muestran en el anexo del proyecto.
Especialmente en este proyecto se explicará en el algoritmo utilizado para el
reconocimiento de peatones. Este se trata de un sencillo código escrito en el lenguaje Python
que es capaz de detectar regiones en las imágenes captadas del video. Para compilar y
ejecutar el programa se requerirá instalar esencialmente tres librerías:
o OpenCV: librería diseñada para la eficiencia computacional y con un enfoque en
aplicaciones de tiempo real.
o NumPy: extensión soporte para vectores y matrices, constituyendo una biblioteca de
funciones matemáticas de alto nivel para operar.
o Imutils: una serie de funciones para realizar operaciones básicas de procesamiento
de imágenes como traducción, rotación, cambio de tamaño, esqueletización y
visualización de imágenes.
Aunque este algoritmo no es muy preciso, es un algoritmo sencillo de desarrollar para el
reconocimiento de peatones y no conlleva mucho procesamiento, lo que termina siendo una
gran ventaja. Aunque aún no se permite detectar vehículos se puede utilizar con el fin de
preparar una demostración antes de continuar con una ampliación de la investigación.
Concurrentemente para que el anterior algoritmo pueda procesar imágenes
correctamente, se necesitará correr un programa que ha sido creado con el lenguaje Java.
Este pequeño programa captura y guarda las imágenes tomadas desde la cámara de la calle
peatonal. Estas capturas serán tomadas en directo, durante las horas nocturnas, gracias a la
tecnología que brinda Selenium WebDriver juntamente con Firefox y JUnit. Haciendo
posible que se tomen instantáneas procesadas del video, podremos seguidamente analizarlas
para detectar peatones.
Además, junto a estos códigos para el reconocimiento de usuario, se tendrá en cuenta las
fórmulas en el apartado de la especificación del problema, para fijar el estado de la luminaria
en cada momento determinado.
28
Es decir, con la fórmula detallada en la figura 5 evaluaremos que nivel de intensidad será
necesario en cada una de las luminarias, pasando durante el periodo de horas nocturnas entre
los niveles 1 o 2 dependiendo de la captación de usuarios. Cada uno de los postes tendrá
asignado un número correlativo para así poder fijar el valor del estado lumínico. Cabe decir
que para el estado de nivel 0, donde la luminaria se encontrara apagada, será establecido en
las líneas de código, con la hora de salida y la puesta del sol, facilitando así que el código
sea dinámico, dependiendo de la ciudad donde se establezca la infraestructura.
Finalmente, también tendremos en cuenta la última función establecida en el apartado
de especificación, sobre el tiempo necesario de encendido a máximo nivel de intensidad.
Esta fórmula diferenciará el tiempo de encendido dependiendo del tipo de usuario que este
en ese momento en la calzada.
De acuerdo con la implementación que se ha realizado, vamos a describir un modo de
uso flexible con diferentes posibilidades de ejecución, para que la infraestructura final sea
dinámica y adaptable a cada ciudad no importunando escoger una modalidad para la
totalidad de superficie del alumbrado público.
Las modalidades que se proponen son las siguientes:
o Ejecución en el dispositivo embebido –Modalidad A–: el algoritmo completo se
ejecuta en el sistema embebido.
o Ejecución en la nube –Modalidad B–: las imágenes se envían a la nube y el algoritmo
completo se ejecuta allí.
o Ejecución híbrida –Modalidad C–: las imágenes se preprocesan en el sistema
embebido y se envían a la nube para analizarlas al completo.
Este modelo de ejecución trabajará de forma íntegra en el dispositivo embebido
juntamente con la cámara. Es por ello por lo que la lista de tareas a realizar por el
computador de placa reducida estará compuesta por:
29
o Procesar: Realizar el procesamiento de la imagen capturada por la cámara,
obteniendo así las áreas de interés.
o Evaluar: Evaluar si hay o no hay un usuario de nuestro sistema urbano, evitando
falsos positivos o negativos.
o Fijar estado: Enviar el estado a los postes luminosos para el acondicionamiento
lumínico.
La siguiente figura es un diagrama de flujo para facilitar la comprensión lectora de
las operaciones y tareas que se realizaran por parte del sistema embebido y la cámara.
De esta forma se podrá percibir fácilmente que cometido tienen los roles especificados.
Figura 4. Diagrama de flujo Modalidad A
Este modelo de ejecución trabajará de forma íntegra en el computador central, o
nube. A continuación, se detallan la lista de tareas que realizará dicho computador:
o Enviar: La cámara junto al sistema embebido envía las imágenes a la nube para
el procesamiento.
o Procesar: Realizar el procesamiento de la imagen capturada por la cámara,
obteniendo así las áreas de interés.
30
o Evaluar: Evaluar si hay o no hay un usuario de nuestro sistema urbano, evitando
falsos positivos o negativos.
o Fijar estado: Enviar el estado a los postes luminosos para el acondicionamiento
lumínico.
La siguiente figura es un diagrama de flujo para facilitar la comprensión lectora de
las operaciones y tareas que se realizaran por parte del dispositivo central (nube).
Aunque todo se ejecuta de forma íntegra en la nube, necesitaremos previamente el envío
de las fotografías tomadas por la cámara.
Figura 5. Diagrama de flujo Modalidad B
Este modelo de ejecución trabajara de forma hibrida con el dispositivo embebido y
la cámara junto a la nube. A continuación, se listan las tareas que realizará in situ la
cámara y cuales enviará para el procesamiento en la nube.
Obtener la imagen de la calle:
o Preprocesar: Realizar un primer procesamiento de la imagen capturada por la
cámara, obteniendo así las regiones de interés.
o Enviar: Recortar estas regiones de interés y enviarlas a la nube para su
procesamiento exhaustivo.
31
Por su lado, la nube se encargará de las siguientes operaciones:
o Procesar: Procesar las regiones de interés de las imágenes recibidas.
o Evaluar: Evaluar si hay o no hay un usuario de nuestro sistema urbano.
o Fijar estado: Enviar el estado a los postes luminosos para el acondicionamiento
lumínico.
La siguiente figura es un diagrama de flujo para facilitar la comprensión lectora de
las operaciones y tareas que se realizaran por parte de la cámara o del dispositivo central
(nube).
Figura 6. Diagrama de flujo Modalidad C
En este caso, una vez explicado el proceso de tarea de las cámaras junto a la
Raspberry, será necesario explicar como se dividen los algoritmos que procesan y
desarrollan lo necesario para detectar peatones y vehículos. Para ello, necesitaremos los
algoritmos que se detallarán seguidamente divido entre los dos roles vistos en el
diagrama anterior de la figura.
Para el rol establecido como la parte esquemática de la cámara juntamente al
sistema embebido se utilizarán los dos códigos a previamente explicados en el
apartado de implementación y referenciados en el anexo. Es aquí donde se trabajará
la captación de imágenes y el posterior preprocesamiento del reconocimiento de los
32
usuarios, recortando así las áreas de interés y finalmente terminando su ejecución en
el envío continuo de información de usuarios detectados al procesador central, o
nube.
Para el rol establecido como la parte esquemática de la nube estarán los
algoritmos detallados a partir de las fórmulas especificadas en el apartado
especificación del problema. De modo que, con la tecnología determinada
anteriormente para el envío de información se obtendrán en la nube las imágenes
marcadas con las áreas de interés y un procesado previo.
Una vez obtenidas dichas imágenes, se realizará un exhaustivo repaso de la
imagen, donde se determinará finalmente si se encuentran uno o más usuarios en la
calle peatonal para así poder determinar el estado de las bombillas led para cada una
de las luminarias. Finalmente se enviará dicho estado a cada luminaria para fijar el
estado cumpliendo así el propósito inicial de alumbrar a los usuarios de la calzada
durante su estancia.
33
Para finalizar con el apartado de las diferentes modalidades de detección de los usuarios
en la calzada se presentan las ventajas y desventajas. Se puede visualizar en la próxima tabla,
sobre los inconvenientes, que tanto la modalidad A como la modalidad B tienen en uno
común, la saturación. Es decir, cuando la infraestructura del sistema aborda demasiada
información estas dos modalidades no tendrían la habilidad para reaccionar y adaptarse al
crecimiento continuo de trabajo de manera fluida sin perder calidad en el servicio ofrecido.
En cambio, la modalidad C su inconveniente más destacable será la responsabilidad a la hora
de operar y mantener el centro de datos y hacerse cargo de la seguridad de forma más
trascendental. Además, sobre las conveniencias se podrá decir que todas las modalidades
son dispares entre sí, ya que el inconveniente arriba tratado sobre las modalidades A y B
será solucionado con la modalidad C y a su vez, la modalidad A soluciona a los problemas
de alta programación mencionado en los inconvenientes de la modalidad C. Esto se detallará
seguidamente en la siguiente tabla.
Tabla 5. Ventajas y desventajas de las modalidades
Modalidad A Modalidad B Modalidad C
Ventajas
Procesador único Gestión centralizada Sistema flexible
Software
sencillo
Software
sencillo Altamente escalable
Luminaria de sistema
autónomo
Análisis de conjunto
de datos -
Desventajas
Mayor coste por
luminaria
Saturación de la red
por la transmisión de
imágenes.
Requiere alta
programación
Mas capacidad de
proceso Saturación en la nube
Arquitectura más
completa
No existe base de datos - -
34
En este apartado del proyecto se detallará la experimentación seguida y seguidamente el
análisis de los resultados. Se podrá experimentar que, con ambos roles detallados en el punto
anterior, se puede captar a los usuarios que pasan y/o están por la calle peatonal. Así por
ende aumentar o reducir convenientemente la intensidad de las luminarias para poder
cumplir una buena iluminación y, además, obtener los objetivos principales tratados en el
primer apartado del trabajo. La parte de la experimentación y análisis será trabajada con los
algoritmos arriba detallados, utilizando la modalidad A –utilizando tan solo la Raspberry
como método de procesamiento– y centrándose en la parte de usuarios de tipo peatones.
Finalmente, se proyectará el ahorro que supondría en una ciudad de tipo medio completa la
infraestructura de iluminación inteligente urbana.
Como ejemplo de experimentación y análisis, se ha escogido la famosa calle de Abbey
Road de Londres –Reino Unido–, más abajo mostrada en la figura 7. Se ha escogido esta
calle por la cámara de videovigilancia que nos proporciona acceso 24 horas los 7 días a la
semana. Podemos acceder a la cámara gracias a la retransmisión en la página web EarthCam.
[54] Esta empresa es líder mundial en el suministro de contenido, tecnología y servicios para
cámaras web. Su objetivo es fomentar la exploración, fomentar el descubrimiento y conectar
a las personas a través de la tecnología innovadora de cámara en directo. Se construyó como
una forma de transportar a las personas a lugares interesantes y únicos en todo el mundo que
pueden ser difíciles o imposibles de visitar en persona. [55]
También es de interés esta calle por el famoso paso de cebra, que se ha convertido en
una zona popular para fotografías turísticas, brindando así un elevado paso de usuarios en
horas nocturnas. Facilitando la tarea de analizar los cambios de intensidades de las
luminarias instaladas en una calle concurrida. Este análisis nos dará un porcentaje menor de
ganancias comparado con calles residenciales que no tienen un excesivo transito nocturno,
como sucedería en la calle peatonal de la infraestructura detallada en este proyecto. Aun así,
es interesante la experimentación con dicha calzada para como se ha comentado, observar el
máximo cambio de intensidades en el alumbrado público.
35
Figura 7. Calle escogida para el análisis
Una vez explicada el acceso al video, la primera tarea que se realizará será la extracción
de una imagen del video captado por la cámara. Seguidamente, de forma concurrente se saca
las incidencias de peatones que existen en la imagen. Como se puede ver en la siguiente
figura que, cuando encuentra usuarios en las diferentes zonas de la calzada, los marca con
un rectángulo de color verde.
Figura 8. Peatones detectados en la vía
36
Sin embargo, se ha podido visualizar, con los resultados obtenidos, que el algoritmo
no siempre funciona a la perfección, teniendo así un pequeño porcentaje de error. Se
encontrarán en el algoritmo los conceptos denominados como falso positivo y falso negativo.
El primer término, llamado falso positivo es un hallazgo en el resultado que se considera
verdadero pero que luego se demuestra falso. En cambio, el falso negativo es un error por el
cual, al realizar una ejecución de una prueba, su resultado es normal no detectando la
alteración buscada.
A continuación, se muestran en las figuras algunos ejemplos de estos errores de
forma más detallada. La primera imagen es una muestra de falso positivo, donde se encuadra
una porción de la fotografía sin haber ningún peatón, en este caso la luminaria pasaría a
máxima intensidad malgastando energía.
Figura 9. Ejemplo de falso positivo
Sin embargo, en la segunda imagen se ve como a pesar de que hay dos personas en
la calle, no han sido detectadas por el algoritmo. En este caso, las luminarias se quedarían
en mínima intensidad, con un porcentaje del 30%, pudiendo no ser suficiente para los
peatones que permanecen andando en la calzada.
37
Figura 10. Falso negativo
También existe otro caso de error, como se ve en la próxima figura. En este caso
además de detectar a las personas que se encuentran en la calle también identifica a otros
objetos como posibles peatones. En este caso el error no es muy problemático puesto que no
gastamos más energía, y como futura ampliación se podría mejorar el algoritmo con un
previo entrenamiento de la calzada donde se construya el sistema.
Figura 11. Error leve en el reconocimiento
38
En este apartado se abordará los diferentes análisis realizados sobre el beneficio que
aporta el reconocimiento de peatones y vehículos en la luminaria urbana inteligente. El
estudio analiza cómo la iluminación urbana inteligente puede utilizarse como mejora en las
ciudades inteligentes.
Para realizar los análisis, escogeremos las diversas fotografías, extraídas de la calle
anteriormente citada, agrupando así el consumo energético total. Estas están almacenadas
en un rango horario nocturno para poder calcular con qué frecuencia hay movimiento en la
calle, evitando así que la luminaria este encendida con una intensidad del 100% durante
todas las horas nocturnas. Consecuentemente podremos analizar los gastos totales anuales,
la evolución de gastos de inversión y el ahorro tanto en gastos eléctricos como las emisiones
de CO2 y además será importante hacer las comparativas pertenecientes frente a las
luminarias convencionales no inteligentes.
Durante la noche de la calle escogida ha transcurrido un total de 7:27:00 horas nocturnas,
donde se han almacenado 5364 fotos, ya que se toma una imagen cada cinco segundos.
Mientras pasan las horas se han detectado la presencia de peatones en 725 imágenes,
teniéndose en cuenta los falsos positivos y negativos, para obtener un análisis correcto y
preciso. Es así como sabiendo que las 725 fotografías son tomadas cada cinco segundos,
podremos extraer el tiempo, en segundos, necesario para tener la luminaria encendida a una
intensidad del nivel 2.
𝑡𝑒𝑛𝑐𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑜 𝑛𝑖𝑣𝑒𝑙 3 = 725 ∗ 5 = 3625 𝑠𝑒𝑔𝑢𝑛𝑑𝑜𝑠 ( 4)
Por lo tanto, durante 3625 segundos, lo equivalente a 1 hora y pocos segundos serían
necesarias las luminarias encendidas a una intensidad del 100%.
Se puede observar como el resto total de horas nocturnas, en este caso 6:27:00 horas,
sería innecesario tener las luminarias urbanas a una intensidad de nivel 2, es así como durante
estas horas se estaría malgastando energía de forma redundante. En el caso de las luminarias
propuestas en este proyecto, durante este transcurso horario, establecería la intensidad a un
nivel 1.
39
Seguidamente se procederá a calcular el ahorro económico y de consumo energético que
tendríamos en la calle anteriormente detallada. Se comparará las luminarias convencionales
frente a las luminarias de bombilla LED con un regulador de intensidad. Esta
experimentación estará adulterada en cuanto a la cantidad de luminarias establecidas y la
longitud de la calle, como así de la cuantía de vatios en las bombillas tradicionales, en
contraposición los datos reales las fotografías obtenidas de la cámara situada en la calle
Abbey Road –Londres, Reino Unido–.
El alumbrado público se formará con 40 luminarias para iluminar la calle peatonal de
400 metros, siguiendo así la estructura que se ha detallado en primera instancia. Suponiendo
que las luminarias convencionales no tienen aplicada la tecnología LED, se establecerá la
potencia en 250 W –escogiendo la información de las bombillas convencionales del futuro
experimento detallado posteriormente–, siendo el promedio de una bombilla incandescente
tradicional. [58] En cambio, para las luminarias inteligentes el tipo de bombilla LED
establece 32 W de consumo estando encendidas a máxima intensidad, siendo las instaladas
en el modelo Ochocentista de la empresa Iluminación Roura.
A pesar de estar encendidas unas 7 horas las luminarias de la calle inglesa detallada
anteriormente, que es el rango nocturno en verano, se calculará el consumo energético con
una media nocturna anual, es decir 12 horas. Será detallado de la siguiente manera
establecida en la figura.
𝐶𝑙𝑢𝑚𝑑𝑖𝑎𝑟𝑖𝑜 =(40 ∗ 250 ∗ 12)
1000= 120 𝑘𝑊ℎ
( 5)
𝐶𝑙𝑢𝑚𝑚𝑒𝑛𝑠𝑢𝑎𝑙 = 120 ∗ 30 = 3600 𝑘𝑊ℎ ( 6)
Una vez calculado el consumo energético mensual, el siguiente paso será calcular el
gasto mensual que supone la infraestructura convencional. Sabiendo que la tarifa regulada
por el ministerio de energía, turismo y agenda digital en 2018 [38], ha establecido un precio
de 0,12159 €/kWh se podrá obtener el gasto total mensual.
𝐺𝑎𝑠𝑡𝑜 𝑚𝑒𝑛𝑠𝑢𝑎𝑙 = 3600 ∗ 0,12159 = 437,72 € ( 7)
40
Se harán los mismos cálculos con las luminarias no convencionales, es decir dotadas de
inteligencia. Teniendo en cuenta que solo estarán encendidas al 100% de intensidad durante
1 hora sobre las 7 horas nocturnas y suponiendo que se mantiene constante durante los 30
días del mes. Se deberá extrapolar este dato a la media de 12 horas nocturnas anuales.
Primeramente, calcularemos este dato con una simple regla de tres en la siguiente función
sabiendo así cuanto tiempo total nocturno estarían hipotéticamente encendidas a la totalidad
de intensidad. Seguidamente, se calculará el consumo diario para poder extraer el consumo
de kWh mensual y así seguidamente llegar al cálculo del gasto mensual de dichas luminarias.
𝑥 = 1 ∗ 12
7= 1,70 ℎ𝑜𝑟𝑎𝑠
(8)
𝐶𝑙𝑢𝑚𝑑𝑖𝑎𝑟𝑖𝑜 =(40 ∗ 32 ∗ 1,70)
1000= 2,18 𝑘𝑊ℎ
(9)
𝐶𝑙𝑢𝑚𝑚𝑒𝑛𝑠𝑢𝑎𝑙 = 2,18 ∗ 30 = 65,28 𝑘𝑊ℎ (10)
𝐺𝑎𝑠𝑡𝑜 𝑚𝑒𝑛𝑠𝑢𝑎𝑙 = 65,28 ∗ 0,12159 = 7,94 € (11)
Consecutivamente se calculará para las horas restantes nocturnas, es decir el transcurso
de casi 11 horas restantes donde el alumbrado público se mantendrá con un percentil del
30% de intensidad lumínica. Para poder hacer los cálculos arriba detallados con este
percentil de luminosidad, se deberá calcular la potencia mínima que utilizaran el alumbrado
publico con el nivel 1. Esta potencia en las luminarias es reducida gracias al sistema Dali
(Digital Addressable Lighting Interface), como se ha explicado en el apartado de
arquitectura. Para ello necesitaremos una sencilla regla de tres.
𝑥 = 32 ∗ 30
100= 9,60 𝑊
(12)
𝐶𝑙𝑢𝑚𝑑𝑖𝑎𝑟𝑖𝑜 =(40 ∗ 9,60 ∗ 10,30)
1000= 3,96 𝑘𝑊ℎ
(13)
41
𝐶𝑙𝑢𝑚𝑚𝑒𝑛𝑠𝑢𝑎𝑙 = 3,96 ∗ 30 = 118,66 𝑘𝑊ℎ (14)
𝐺𝑎𝑠𝑡𝑜 𝑚𝑒𝑛𝑠𝑢𝑎𝑙 = 118,66 ∗ 0,12159 = 14,43 € (15)
Con estos cálculos previamente realizados sobre las luminarias inteligentes se podrá
extraer el total con las respectivas sumas para así futuramente compararlas con los resultados
obtenidos de las luminarias que no están dotadas de inteligencia.
𝐶𝑙𝑢𝑚𝑑𝑖𝑎𝑟𝑖𝑜 = 2,18 + 3,96 = 6,13 𝑘𝑊ℎ (16)
𝐶𝑙𝑢𝑚𝑚𝑒𝑛𝑠𝑢𝑎𝑙 = 65,28 + 118,66 = 183,94 𝑘𝑊ℎ (17)
𝐺𝑎𝑠𝑡𝑜 𝑚𝑒𝑛𝑠𝑢𝑎𝑙 = 7,94 + 14,43 = 22,36 € (18)
Una vez realizados todos los cálculos, para facilitar la lectura de comparación entre
ambas infraestructuras, se resumirá en la próxima tabla todos los resultados extraídos
añadiendo así, datos de interés, como los valores anuales de cada una de las variables.
Tabla 6. Tabla comparativa de consumo y gasto
Luminarias convencionales Luminarias inteligentes
Consumo mensual 3600 kWh 183,94 kWh
Consumo anual 43800 kWh 2237,88 kWh
Gasto mensual 437,72 € 22,36 €
Gasto anual 5325,64 € 272,10 €
Con la información obtenida y detallada en la tabla se puede conocer que el ahorro, tanto
económico como energético, sería de un 94,89% entre la infraestructura convencional y la
que está dotada de inteligencia.
Como último cálculo a determinar será las emisiones de CO2 de cada infraestructura.
Sabiendo los datos anuales de gasto y consumo en cada infraestructura se podrá extraer el
ahorro de emisiones anuales de CO2 en la vía urbana dotada de 40 luminarias inteligentes.
Se deberá tener en cuenta que el factor de emisión (kg de CO2 eq/kWh) está en 0,43 siendo
este valor GDO (Garantía de Origen y Etiquetado de la Electricidad). [47] El factor de
emisión eléctrico es el valor que expresa las emisiones de CO2 asociadas a la generación de
42
la electricidad que consume el dispositivo y, por tanto, es un indicador de las fuentes de
energía utilizadas para producir dicha electricidad, cuanto más bajo es, mayor es la
contribución de fuentes energéticas de origen renovable o bajas en carbono.
𝐸𝑚𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 43800 ∗ 0,43 = 18834 𝑘𝑔 𝑑𝑒 𝐶𝑂2 𝑒𝑞 (19)
𝐸𝑚𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 2237,89 ∗ 0,43 = 962,29 𝑘𝑔 𝑑𝑒 𝐶𝑂2 𝑒𝑞 (10)
Una vez obtenidos estos cálculos, podremos saber que la emisión de CO2 se ha rebajado
en un 94,89 % respecto a las emisiones de las luminarias convencionales.
Por último, se podrá ver en los tres gráficos siguientes la comparación entre ambas
infraestructuras. Ampliaremos los datos en las gráficas a términos anuales, para una mejor
visualización. El primer gráfico trata sobre el consumo energético de la vía urbana
inteligente frente a la convencional. Seguidamente, se expone un gráfico sobre el beneficio
obtenido del gasto económico con el alumbrado urbano inteligente. Finalmente, se muestra
una gráfica con los resultados de emisión de CO2 en cada infraestructura.
Figura 12. Gráfico consumo anual
43
Figura 13. Gráfico gasto anual
Figura 14. Gráfico emisión de CO2 anual
Una vez vistos los beneficios que supone la infraestructura en una supuesta calzada de
400 metros, junto al procesamiento real de imágenes, se proyectará el ahorro hacia una
ciudad pequeña para así poder extrapolar el ejemplo con una batería de datos reales. Para
entender que amplitud tiene una ciudad pequeña deberemos saber que se entiende como
ciudad media aquella que es lo suficientemente grande como para generar dinámicas
44
económicas y sociales que supera la frontera del propio municipio, y es punto receptor de
movilidad de los pueblos de su alrededor. Las ciudades medias, en España, tienen entre
20.000 y 200.000 habitantes, excluyendo las ciudades que forman parte de áreas
metropolitanas de ciudades de rango superior y aquellas que configuran áreas metropolitanas
propias mayores de 400.000 habitantes. [48] Consiguiente a este dato se entenderá que una
ciudad pequeña estará formada por municipios inferiores a los habitantes de una ciudad
media, pero con los mismos recursos anteriores citados, es decir ciudades donde el municipio
albergue menos de 20.000 habitantes y generen dinámicas económicas y sociales superando
sus fronteras. Siguiendo la definición de ciudad pequeña, se escogerá Benissa. Una ciudad
y municipio español de la provincia de Alicante, en la Comunidad Valenciana, con un censo
de población de 10.879 habitantes. [49]
Sabiendo que Benissa tiene 1600 luminarias diferentes en toda la ciudad, repartidas en
muchas líneas de distribución, se pueden ver en las figuras detalladas en el anexo, los planos
donde se introducen las líneas diferenciadas con colores de la distribución de las luminarias.
Algunas de estas líneas han sufrido cambios, es decir se han ampliado sus cuadros eléctricos
y actualizado las luminarias a tecnología LED. Es por eso por lo que en la siguiente tabla
podremos ver un pequeño resumen distribuido en los distintos cuadros eléctricos –haciendo
referencia a las líneas del plano–, detallando la cantidad de luminarias y el consumo total del
respectivo cuadro, y pudiendo visualizar en que cuadros ha habido modificaciones a
tecnología LED.
Tabla 7. Potencia y cantidad de luminarias
Cuadro eléctrico Cantidad Potencia(w) Cuadro eléctrico Cantidad Potencia(w)
Q01 71 4476 Q11 19 3730
Q02 22 5140 Q12 100 5770
Q03 14 3000 Q13 21 3950
Q04 46 2720 Q14 19 4750
Q05 24 2430 Q15 37 2835
Q06 191 11183 Q16 29 4100
Q07 61 4639 Q17 4 280
Q08 96 4810 Q18 39 6582
Q09 98 19900 Q19 42 4170
Q10 24 6000 Q20 14 2900
45
Cuadro eléctrico Cantidad Potencia(w) Cuadro eléctrico Cantidad Potencia(w)
Q21 110 25500 Q31 13 1950
Q22 11 2750 Q32 5 350
Q23 20 5000 Q33 7 490
Q24 14 1828 Q34 5 625
Q25 102 24100 Q35 6 900
Q26 70 17500 Q36 47 3043
Q27 82 20000 Q37 8 1750
Q28 71 17750 Q38 7 490
Q29 6 900 Q39 18 630
Q30 27 4050
TOTAL 1600 232971
Como se puede ver en la tabla anterior el total de las luminarias son 1600 con una
potencia de 232971 vatios totales. Cabe destacar que cada cuadro eléctrico está dotado de
distintos tipos de luminarias y por ende cada una establece una potencia de vatios, dando la
suma de potencias como resultado parcial de cada cuadro eléctrico para finalmente dar la
totalidad. Además de toda la iluminación urbana de la ciudad se ha elegido el tipo de
luminaria que es vial o urbano, excluyendo luminarias tipo proyectores o balizas.
Una vez obtenido el total de vatios que se consumen en toda la ciudad de Benissa, será
necesario para los próximos cálculos extraer la mediana de vatios utilizados en el municipio
para tener unos cálculos lo más cercanos a la realidad de cada cuadro eléctrico. Es así, que
con el diferente rango de datos de vatios por cuadro se ha sabido que la mediana de vatios
tiene un valor de 100, en el anexo se puede ver este cálculo detallado.
Por otra parte, se deberá tener en cuenta que la ciudad de Benissa tan solo consta de
cuatro cámaras de vigilancia en todo el municipio, por lo tanto, la infraestructura de dotación
de cámaras de vigilancia y sistemas embebidos deberá ser instalada desde cero y siendo
instalada donde sea requerida. A excepción de las cuatro cámaras citadas anteriormente,
dicha instalación se encuentra en la N-332 con dirección Av. País Valencià, dos cámaras en
cada extremo de avenida. En las próximas figuras se muestran dichas cámaras, en ambas
salidas de la avenida. Primeramente, la norte seguida de la salida sur.
46
Figura 15. Cámara vigilancia salida norte
Figura 16. Cámara vigilancia salida sur
47
Es así como partir del total de luminarias y el consumo calculado, se deducirá el ahorro
energético, de facturación y de emisiones de CO2. Además, se propone un caso de
experimentación, explicando como sucedería una escena de análisis de las luminarias que
intervienen, con el paso de un peatón durante un tiempo determinado por una calle de la
ciudad escogida.
Se proyectará primero el análisis de las luminarias involucradas en la escena lumínica al
encontrar un peatón. La calle escogida para la experimentación será la calle de la Puríssima,
uno de los tramos peatonales de la ciudad de Benissa.
Figura 17. Calle de la Puríssima
Sabiendo que la calle escogida contiene 20 luminarias y con un gasto energético de 47
vatios, en una disposición bilateral de tresbolillo y tiene un total aproximado de 314 metros.
[56] Siendo así se podrá obtener la distancia entre las luminarias, en este caso será de 33
metros entre ellas, exceptuando dos luminarias que se encuentran a menor distancia –que
han sido excluidas para el cálculo de distancia–. También tendremos en cuenta que habrá
que añadir desde cero toda el sistema embebido y las cámaras de videovigilancia en la calle
de la Puríssima. Para esta calle la arquitectura necesaria estaría dotada de 3 cámaras de
videovigilancia con sus respectivos sistemas embebidos, sabiendo que las cámaras tienen un
48
precio de 129,95€ y la Raspberry tiene un precio de 39,75€ podremos calcular que el precio
total de la infraestructura en la calle de Benissa será de 510€.
Para el experimento se acortará el trayecto realizado por el usuario, es decir un peatón
se introducirá en la calle escogida y recorrerá una distancia de 90 metros, para poder
visualizar fácilmente las intensidades de cada luminaria. Siendo un recorrido integro de 1
minutos a pie, [57] el peatón llevará una velocidad promedio calculada de 5’40 km/h.
En la siguiente imagen se podrá ver el plano de la calle y la situación de las luminarias.
Además, podemos visualizar el área marcada a recorrer, en un color violáceo, dando así a
conocer el número de luminarias urbanas involucradas en el tramo del usuario tipo peatón.
Figura 18. Plano de la calle de la Puríssima
En este tramo habrá un total de 7 luminarias en ambos lados de la calzada, representadas
en la figura 19 de forma secuencial, sin importar a qué lado de la calzada se encuentran. Se
muestra a continuación el desplazamiento del usuario tipo peatón en cuatro partes, en
relación con el minuto del recorrido. Junto al desplazamiento del usuario se podrá visualizar
las diferentes intensidades que tendrá cada luminaria.
Es así como en la próxima imagen se podrá observar al peatón recorrer el tramo de 90
metros en cuatro porciones de tiempo, cada uno representa 15 segundos de recorrido.
Además, se observa como la luminaria anterior y posterior a la localización del usuario,
49
mantienen una intensidad mayor al resto de luminarias. Esto es debido a que las intensidades
de las luminarias tienen un retardo, detallado en el apartado de especificación del problema,
donde crece la intensidad en 1.5 segundo para alcanzar el nivel 2 y decrece la intensidad en
3 segundos para bajar de nivel 2 a nivel 1. Cada porción de la imagen son 15 segundos en el
tiempo y alrededor de 30 metros. Esta característica distintiva de regular la intensidad de las
luminarias proporcionara que el usuario nunca se quede a oscuras o mejor dicho con una
intensidad mínima necesaria para que se sienta seguro durante el recorrido total.
Figura 19. Intensidad de luminarias en un tramo de la calle
50
Una vez explicada y detallada cómo funciona la iluminación de la calzada en cuanto
a representación de intensidades, se detallará el ahorro económico, energético y
ecológico de la ciudad de Benissa frente a la infraestructura actual. Esta estará dotada
de 1600 luminarias, mayoritariamente tipo LED, con una potencia calculado –con el
valor de la variable que ocupa el lugar central en la serie ordenada de datos que se
visibilizan en el anexo del proyecto– de 100 W, sin ninguna función inteligente. Para
este ejemplo, de ahorro en una ciudad pequeña, se supondrá que transcurre en 12 horas
nocturnas, dado el promedio anual, y que las luminarias se mantienen encendidas a
intensidad nivel 2 durante 4 horas, extraído con una regla de tres del experimento
hipotético anterior. Para simplificar los resultados, que en otro apartado han sido
detallados paso a paso, se mostrarán en las siguientes figuras todos los datos calculados
de ambas infraestructuras.
Figura 20. Datos infraestructura Benissa calculados
El cálculo del consumo anual es muy aproximado al real, por el ayuntamiento de
Benissa, por lo tanto, se podrá visualizar que los resultados finales serán veraces. En la
siguiente figura se podrá ver la mínima diferencia entre ambas al haber utilizado una
potencia media calculada de 100 W frente a las potencias reales en cada cuadro eléctrico.
Alumbrado LED
Consumo LED 100 W
Luminarias 1600 unidades
Encendidas 100% 12 h
Precio kWh 0,12159 €
consumo diario 1920 kWh
consumo mensual 57600,00 kWh
consumo anual 700800,00 kWh
gasto diario 233,45 € €
gasto mensual 7.003,58 € €
gasto anual 85.210,27 € €
emisión 301344,00 kg de CO2 eq/kWh
51
Figura 21. Datos infraestructura Benissa reales
Figura 22. Datos infraestructura inteligente
Finalmente, para terminar el análisis de proyección en una ciudad pequeña como
Benissa, se detallará el ahorro en las tres materias anteriormente citadas. En las próximas
figuras se podrá ver una tabla resumen comparativa de los resultados obtenidos.
Energía Activa Facturada (kWh) (v.e.)
69.598,00 24.072,00 27.570,00 10.835,00
1.555,00 4.801,00 20.586,00 22.554,00
24.861,00 36.398,00 43.381,00 9.264,00
604,00 29.028,00 7.927,00 314,00
32.321,54 10.007,00 58.071,00 207,00
27.363,00 1.641,00 13.689,00 1.691,00
6.173,00 14.979,00 6.840,00 1.595,00
21.078,00 5.686,00 44.089,00 1.146,00
21.473,00 21.177,00 73.269,00 320,00
26.922,00 507,00 3.870,00
TOTAL 727.462,54
Alumbrado inteligente
Vatios 100% 32 W
Vatios 30% 9,6 W
Nº luces 1600 unidades
Encendidas 100% 4 h Promedio noche 12
Encendidas 30% 8 h
Precio kWh 0,12159 €
100% 30%
consumo diario 204,8 kWh consumo diario 122,88 kWh
consumo mensual 6144,00 kWh consumo mensual 3686,4 kWh
consumo anual 74752,00 kWh consumo anual 44851,2 kWh
consumo total diario 327,68 kWh gasto diario 39,84 € €
consumo total mensual 9830,4 kWh gasto mensual 1.195,28 € €
consumo total anual 119603,2 kWh gasto anual 14.542,55 € €
emisión 51429,38 kg de CO2 eq/kWh
52
Tabla 8. Tabla comparativa de consumo y gasto
Luminarias LED Luminarias inteligentes
Consumo mensual 57600,00 kWh 9830,40 kWh
Consumo anual 700800,00 kWh 119603,20 kWh
Gasto mensual 7003,58 € 1195,28 €
Gasto anual 85210, 27€ 14542,55 €
Emisión anual 301344 kg de CO2 eq/kWh 51429 kg de CO2 eq/kWh
Una vez obtenidos los resultados y comparados se puede decir que el ahorro, tanto
económico, energético y de emisiones de CO2, en la ciudad de Benissa –con un mínimo
de cuatro horas encendidas las luminarias a intensidad de nivel 2– sería de un 83%
frente la infraestructura existente.
53
Para terminar este proyecto sobre el diseño de iluminación inteligente para el desarrollo
de ciudades sostenibles, se extraerán las diferentes conclusiones, desde unas conclusiones
basadas en los resultados obtenidos en el apartado de experimentación y análisis, hasta
terminar con unas conclusiones personales sobre este proyecto y las futuras
implementaciones o mejoras que pueden agregarse al sistema de iluminación inteligente.
Como se ha podido ver en el experimento y análisis arriba detallado, tanto en la situación
real de una calle –Londres– hasta el experimento de proyección hacia una ciudad pequeña
alicantina –Benissa–, crear una infraestructura urbana dotada de inteligencia en el alumbrado
público nos dará beneficios mayores a un 94%. Aunque es cierto que no se han detallado un
coste total de la infraestructura, gracias a este beneficio en las facturas anuales, será
recompensado gradualmente en los próximos años. Además, centrándose el proyecto en los
objetivos iniciales, este alumbrado público inteligente nos acercará a una ciudad inteligente,
gracias a la tecnología IoT y por ende nos llevará a cumplir los objetivos establecidos de la
ONU de un mundo mejor, con una ciudad y un mundo sostenible.
Como uno de los objetivos principales era acercarnos a un mundo sostenible, se puede
afirmar que este proceso será viable, gracias a que la instalación de este sistema urbano de
alumbrado publico nos mejora en un 95% las emisiones del CO2 en una ciudad. También se
podría corroborar que, gracias a que las luminarias permanecen gran parte del horario
nocturno en una intensidad de luz menor, no generará tanta contaminación lumínica, por lo
tanto, esto conlleva a que el vecindario colindante a la infraestructura concilie una estancia
más cómoda y placentera, brindándoles así beneficios personales y sociales.
Finalmente, estos beneficios expuestos anteriormente justifican el objetivo de este
proyecto. Es decir, el estudio y la planificación de un sistema de iluminación inteligente en
un entorno urbano, detallado en el proyecto, nos proporciona una mejora de la seguridad
vial, seguridad personal, eficiencia energética, además de la reducción de contaminación
lumínica y la reducción de costes en facturas y el ahorro energético para la contribución a
una ciudad sostenible.
54
Hoy en día pensamos en el futuro, creemos en un mundo mejor y proporcionamos gracias
a la tecnología, y a expertos en la materia, una mejora en todos los campos. Día tras día y al
haber realizado una búsqueda exhaustiva sobre la tecnología basada en IoT y sobre las
ciudades inteligentes, he tomado conciencia de las grandes ideas que se tienen para conseguir
una sociedad mejorada y más acomodada y así conseguir un mundo sostenible, tanto como
para la sociedad actual como para la sociedad futura.
Con esta oportunidad, de sumergirme en proyectos que estudian el campo del alumbrado
público tanto inteligente como no, he podido expandir mis conocimientos para llegar a la
conclusión de que la infraestructura detallada será una mejora para cada uno de los usuarios
que utilicen dicho sistema en todos los aspectos. Aunque pueda parecer que estamos bien
con la tecnología LED sin patrones de conducta en las luminarias, en mi opinión, dotar de
inteligencia cada una de ellas es necesario a largo plazo. Es necesario ya que mejoramos
aspectos que deben preocuparnos, o más bien concienciarnos, como la contaminación
lumínica o el gasto energético. Se puede observar que con pocos cambios y/o ampliaciones
podemos tener una mejora de la salud, tanto individual, social como mundial –haciendo
referencia a un mundo sostenible y no como cuantía de individuos–.
Además, con las recientes noticas de que España no supera en 2018 los objetivos
marcados por la ONU, y puntúa muy bajo en el objetivo 9 y 13 –dos de los objetivos
recalcados en la introducción–, es de interés social que nos percatemos que si algo estamos
haciendo mal debemos evitar seguir haciéndolo, para crecer en el buen camino, y así
prosperar. Personalmente, creo que uno de los pilares fundamentales de este proyecto es
mejorar sostenible y energéticamente, pero además que las facturas se vean reducidas casi
un 75% del coste actual, en tan solo una calle de 400 metros, es un detalle que debemos tener
en cuenta. Con este beneficio obtenido se podría hacer una redistribución de la economía
para los espacios que realmente sean más necesarios, y así seguir consiguiendo otros tipos
de objetivos.
Es gracias a todo esto que el proyecto, en el que he estado trabajando, es una inversión
tecnológica y vanguardista para mejorar, al mundo y a nosotros mismos como sociedad, ya
que todo lo que obtenemos son grandes beneficios –económicos, sociales y ecológicos–.
55
Dado que el tiempo de realización del trabajo es limitado, no se pudo cumplir todas las
partes especificadas detalladas en la arquitectura. En dicho apartado se especificaba que
existen diversos tipos de usuarios en una vía urbana, vehículos y peatones. Una vez llegados
al apartado de experimentación y análisis, tan solo se ha abordado el tipo de usuario peatón,
dejando el otro tipo de usuario vehículo a merced de otros desarrolladores el crear el
algoritmo para su posterior análisis y experimentación de este tipo de usuario. Aunque eso
podría variar los resultados del análisis obtenido anteriormente, no seria un gran impacto,
porque los vehículos suelen tener una velocidad constante mayor a la del peatón.
Otro posible aumento de la infraestructura es dotar de placas solares cada una de las
luminarias del alumbrado público, ya que este tipo de luminarias son ampliables con placas
individuales. Este añadido eliminaría las emisiones de CO2, ya que la luz vendría
directamente del sol transformándola en energía eléctrica. Además, es un proyecto que,
gracias al clima que tenemos en gran parte de la península sería útil durante gran parte del
año, excluyendo tal vez los meses invernales que se prevean nublados. Esta eliminación nos
acercaría a un mundo sostenible ya que cumpliría varios objetivos de los marcados en la
ODS que expone la ONU.
Finalmente, como futuro trabajo también se podría calcular el coste total de la
infraestructura de las luminarias escogidas en el proyecto. Tanto el precio de las luminarias,
los dispositivos agregados para dotar de inteligencia y el gasto de mano de obra. Así será
posible proyectar durante cuantos años la inversión en el alumbrado público urbano no
obtendrá un beneficio económico.
56
57
1. Objetivos ONU. Recuperado de: ‘ODS Objetivos’
2. Objetivo Energía. Recuperado de: ‘ODS Objetivos’
3. Objetivo Infraestructura. Recuperado de: ‘ODS Objetivos’
4. Objetivo Ciudades. Recuperado de: ‘ODS Objetivos’
5. Objetivo Cambio Climático. Recuperado de: ‘ODS Objetivos’
6. ¿Qué es la Energía Sostenible? – El Blog de la Energía Sostenible (2012).
Recuperado de: ‘Energía sostenible‘
7. E. R. Sanseverino, G. Scaccianoce, V. Vaccaro, G. Zizzo and S. Pennisi, "Smart
city and public lighting," 2015 IEEE 15th International Conference on
Environment and Electrical Engineering (EEEIC), Rome, 2015, pp. 665-670.
8. Dynamic LED lighting - Smart Cities | Philips Lighting (2016). Recuperado de:
‘Light Empowers Places’
9. Lista IESE Cities in Motion. Recuperado de: ‘IESE’
10. ¿Qué es el desarrollo sostenible? Recuperado de: ‘Exterior Gobierno de España’
11. TStreeT Light - Control de alumbrado individual y gestión inalámbrica del
alumbrado. Recuperado de: ‘TStreeT Light’
12. Juntunen, E., Tetri, E., Tapaninen, O., Yrjänä, S., Kondratyev, V., Sitomaniemi, A.,
... & Heikkinen, V. (2015). A smart LED luminaire for energy savings in pedestrian
road lighting. Lighting Research & Technology, 47(1), 103-115.
13. Bora, S. A., & Pol, P. V. (2016, August). Development of solar street lamp with
energy management algorithm for ensuring lighting throughout a complete night in
all climatic conditions. In Inventive Computation Technologies (ICICT),
International Conference on (Vol. 2, pp. 1-5). IEEE.
14. Smart street lighting system: A platform for innovative smart city applications and
a new frontier for cyber-security Dong Jina, Christopher Hannona, Zhiyi Lib, Pablo
Cortesa, Srinivasan Ramarajua, Patrick Burgessb, Nathan Buchc, Mohammad
Shahidehpourb (2016, December), 2-8.
15. Todorović, B. M., & Samardžija, D. (2017). Road lighting energy-saving system
based on wireless sensor network. Energy Efficiency, 10(1), 239-247.
16. Lau, S. P., Merrett, G. V., Weddell, A. S., & White, N. M. (2015). A traffic-aware
street lighting scheme for Smart Cities using autonomous networked sensors.
Computers & Electrical Engineering, 45, 192-207.
17. Novatilu - Sistema de control y regulación de iluminación urbana inteligente.
Recuperado de: ‘Novatilu’
18. Cirlamp – Sistema de control del alumbrado. Recuperado de: ‘Circutor’
19. intelLIGTH - Hardware embedded. Recuperado de: ‘IntelLight’
20. Sternberglighting - Hardware embedded. Recuperado de: ‘Sternberglighting’
21. Francisco Sánchez-Rosario, David Sánchez-Rodríguez, Jesús B. Alonso-
Hernández, "A low consumption real time environmental monitoring system for
smart cities based on ZigBee wireless sensor network", 23-25 Oct. 2016.
22. Augustine Ikpehai, Bamidele Adebisi, Rupak Kharel, "Smart street lighting over
narrowband PLC in a smart city: The Triangulum case study", 23-25 Oct. 2016.
23. Jonathan de Carvalho Silva, Joel J. P. C. Rodrigues (2017) “LoRaWAN — A low
power WAN protocol for Internet of Things: A review and opportunities”
58
24. M. Castro, A. J. Jara and A. F. G. Skarmeta, "Smart Lighting Solutions for Smart
Cities," 2013 27th International Conference on Advanced Information Networking
and Applications Workshops, Barcelona, 2013
25. Jorge Hiraiwa Yamanishi, Sergio L. Toral Marín (2010). “Sistema de Visión
Empotrada para la Detección de Personas en Tiempo Real”
26. Jorge García, Alfredo Gardel, Ignacio Bravo, José Luis Lázaro, Miguel Martínez,
David Rodríguez (2012). “Detección y Seguimiento de Personas Basado en
Estereovisión y Filtro de Kalman.”
27. B. Wang, G. Wang, K. L. Chan, L. Wang, "Tracklet association with online target-
specific metric learning", Proceedings of the IEEE Computer Society Conference
on Computer Vision and Pattern Recognition
28. X. Wang, W.-S. Zheng, X. Li, J. Zhang, "Cross-Scenario Transfer Person
Reidentification", IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video
Technology, vol. 26, no. 8, pp. 1447-1460, 2016.
29. Disposición de las luminarias. Recuperado de: ‘Citcea’
30. Beneficio de la iluminación pública inteligente. Recuperado de: ‘esmartcity’
31. An easy to deploy street light control system based on wireless communication and
LED technology. Elejoste P., Angulo I., Perallos A., Chertudi A., Zuazola I.J.G.,
Moreno A., Azpilicueta L., (...), Villadangos J. (2013) Sensors (Switzerland), 13
(5), pp. 6492-6523.
32. Y.M. Jagadeesh, S. Akilesh, S. Karthik, Prasanth, Intelligent Street Lights,
Procedia Technology, Volume 21, 2015, Pages 547-551, ISSN 2212-0173
33. Charla Beyond Light: Creating a next generation hybrid public clight IoT.
Recuperado de: ‘IES 2017 Street and Area Lighting Conference’
34. Kumar, S., Deshpande, A., Ho, S. S., Ku, J. S., & Sarma, S. E. (2016). Urban street
lighting infrastructure monitoring using a mobile sensor platform. IEEE Sensors
Journal, 16(12), 4981-4994.
35. Wojnicki, I., Ernst, S., & Kotulski, L. (2016). Economic impact of intelligent
dynamic control in urban outdoor lighting. Energies, 9(5), 314
36. Poulsen, E. S., Andersen, H. J., Jensen, O. B., Gade, R., Thyrrestrup, T., &
Moeslund, T. B. (2012, October). Controlling urban lighting by human motion
patterns results from a fullscale experiment. In Proceedings of the 20th ACM
international conference on Multimedia (pp. 339-348). ACM.
37. Modelo luminaria Villa LED – Philips. Recuperado de: ‘Philips’
38. Tarifa kWh 2018. Recuperado de: ‘tarifasgasluz’
39. Modelo luminaria Valentino – Schreder. Recuperado de: ‘Schreder’
40. Modelo luminaria Ochocentista – Roura. Recuperado de: ‘Roura'
41. Modelo luminaria DL 50 mini – Osram. Recuperado de: ‘Osram’
42. H Mora, V Gilart-Iglesias, R Pérez-delHoyo, MD Andújar-Montoya, HJ Compañ
Gabucio, Interactive cloud system for the analysis of accessibility in smart cities,
International Journal of Design & Nature and Ecodynamics 11 (3), 447-458, 2016.
43. H Mora, V Gilart-Iglesias, R Pérez-del Hoyo, MD Andújar-Montoya, A
comprehensive system for monitoring urban accessibility in smart cities, Sensors
17 (8), 1834, 2017.
44. H Mora, MT Signes-Pont, D Gil, M Johnsson, Collaborative Working Architecture
for IoT-Based Applications, Sensors 18 (6), 1676, 2018.
59
45. H Mora, D Gil, RM Terol, J Azorín, J Szymanski, An IoT-Based Computational
Framework for Healthcare Monitoring in Mobile Environments, Sensors 17 (10),
2302, 2017.
46. H Mora, JF Colom, D Gil, A Jimeno-Morenilla, Distributed computational model
for shared processing on Cyber-Physical System environments, Computer
Communications 111, 68-83, 2017.
47. Factor de emisión CO2. Recuperado de: ‘Gobierno de España’
48. Las ciudades pequeñas y medias en España, Vilagrasa, Joan. Recuperado de:
‘cervantes virtual’
49. Censo de población y habitantes. Recuperado de: ‘INE’
50. Articulo prensa sobre cumplimientos ODS. Recuperado de: ‘Periódico ElDiario’
51. Articulo prensa sobre cumplimientos ODS. Recuperado de: ‘Periódico Público’
52. Articulo prensa sobre cumplimientos ODS. Recuperado de: ‘Periódico El País’
53. Cámara TopeCAM S130277. Recuperado de: ‘superinventos’
54. Cámara calle Abbey Road. Recuperado de: ‘earthcam’
55. Sobre nosotros – EarthCam. Recuperado de: ‘about us – earthcam’
56. Longitud de la calle la Puríssima. Recuperado de: ‘Google Maps’
57. Recorrido acortado a 95 metros. Recuperado de: ‘Google Maps’
58. Vatios promedio bombilla convencional. Recuperado de: ‘Consumidor’
60
Tabla 1. Características físicas de las luminarias ofertadas en el mercado
Tabla 2. Comparativa de protocolos de comunicación
Tabla 3. Comparativa de las técnicas de sensorización
Tabla 4. Características de la cámara de vigilancia
Tabla 5. Ventajas e inconvenientes de las modalidades
Tabla 6. Tabla comparativa de consumo y gasto
Tabla 7. Potencia y cantidad de luminarias
Tabla 8. Tabla comparativa de consumo y gasto
Figura 1. Infraestructura del sistema
Figura 2. Distribución de las luminarias
Figura 3. Luminaria modelo Ochocentista
Figura 4. Diagrama de flujo Modalidad A
Figura 5. Diagrama de flujo Modalidad B
Figura 6. Diagrama de flujo Modalidad C
Figura 7. Calle escogida para el análisis
Figura 8. Peatones detectados en la vía
Figura 9. Ejemplo de falso positivo
Figura 10. Falso negativo
Figura 11. Error leve en el reconocimiento
Figura 12. Gráfico consumo anual
Figura 13. Gráfico gasto anual
Figura 14. Gráfico emisión de CO2 anual
Figura 15. Cámara vigilancia salida norte
Figura 16. Cámara vigilancia salida sur
Figura 17. Calle de la Puríssima
Figura 18. Plano de la calle de la Puríssima
Figura 19. Intensidad de luminarias en un tramo de la calle
Figura 20. Datos infraestructura Benissa calculados
Figura 21. Datos infraestructura Benissa reales
Figura 22. Datos infraestructura inteligente
61
- Código para el reconocimiento de peatones, extraído de GitHub, donde el único
cambio importante se verá reflejado en la línea 21. Previamente había un valor
de 400 y para el buen funcionamiento se ha establecido en 1000.
(https://gist.github.com/bigsnarfdude/52f96f1cf345492e93d3f520a09e67a0)
62
- Código para guardar imágenes del video capturado, extraído de javacreed
(http://www.javacreed.com/take-a-screenshot-of-web-page/) el código base. A
partir de la idea del código base, se creó íntegramente el siguiente código java,
se basa en una prueba. Esta prueba extrae las fotografías del video capturado por
la cámara de vigilancia.
63
Se divide en diversas fotografías la infraestructura del alumbrado público de Benissa.
64
65
66
Datos del alumbrado publico facilitados por el ayuntamiento de Benissa, donde se
puede ver un resumen extenso de cada cuadro eléctrico, con el total de las luminarias –
incluyendo las luminarias tipo proyector y baliza– y además el cálculo de la mediana
sobre la potencia de las luminarias del municipio de Benissa.
70 250 47 30 65 30 150 70 125 70 35 150 30 63
63 250 47 40 47 30 30 250 250 250 250 125 250 30 MEDIANA 100
63 250 30 47 30 30 30 250 250 250 106 125 63 250 MODA 250
63 250 30 100 50 30 40 250 250 250 150 250 63 125 MEDIA 124
63 150 30 40 250 40 125 250 250 250 250 150 63 250
63 100 100 30 35 30 40 250 250 250 250 150 30 250
60 100 30 40 35 150 58 250 250 30 250 250 30 21
50 70 30 47 50 40 58 250 70 250 250 80 63 250
40 40 40 40 100 30 250 250 250 30 250 70 125 125
40 30 125 100 125 250 250 150 250 40 250 70 30 30
100 30 63 100 250 250 30 250 30 250 63 40 30 100
100 100 63 125 150 250 30 250 30 70 40 40 30 30
100 125 65 30 250 250 30 250 40 125 100 50 250 125
100 30 40 30 150 250 125 250 53 250 40 250 250 30
100 125 63 30 150 250 125 250 75 150 40 30 250 125
100 250 63 150 250 250 150 250 40 250 40 250 125 250
40 30 63 30 150 250 250 250 40 150 40 30 100 58
250 100 125 30 250 250 150 30 40 150 100 250 250 75
47 30 30 150 80 250 14 150 30 45 125 250 250 30
67
QUADRES LLOC P total Nº lumina nº circuits doble nivell dif.auto estat
Q01 barri dels desamparats,alacant,maset 9546 92 4 en cap,temporit no nou
Q02 avd. Ausiàs March 5625 25 2 no no be
Q03 avd. pais valencia 3000 14 2 no no vell
Q04 avd. pais valencia 13800 68 2 en cap,amb fil no be
Q05 c\ xàbia,avd. constitucio 3250 13 2 algun en cap,amb fil no nou
Q06 centre poble,barri san nicolas 21623 199 4 algun en cap,temporit si nou
Q07 de c\nou a c\ bilbao 6349 67 2 en cap,els socelec,tempo si nou
Q08 convent, escoto, sant josep 16200 99 4 regulador de fluxe si nou
Q09 avd.l'Alcudia 20583 116 2 en cap, amb fil si nou
Q10 beniver-est 11200 89 4 algun en cap,amb fil no nou
Q11 beniver-oest 5190 33 2 algun en cap,amb fil no nou
Q12 capella 15670 100 3 regulador de fluxe si nou
Q13 plaça 9 d'octubre 5750 27 6 en cap,amb fil no nou
Q14 Plaça Germans Ivars 5204 35 2 no no be
Q15 Avd. Pais Valencia-oest 9275 38 2 algun en cap,amb fil no be
Q16 molins 5325 31 2 algun en cap,amb fil no be
Q17 mirador 3750 15 1 no no be
Q18 purissima,placeta vella 2295 39 2 no no be
Q19 costera povil 4250 17 1 no no vell
Q20 voltans palau 5370 34 1 no no be
Q21 esglesia i voltans 7395 68 2 no no nou
Q22 cementiri 3100 62 2 no no nou
Q23 parque i paseo dolores piera 4400 38 3 no no nou
Q25 pla carrals 25500 110 4 en cap, amb fil no
Q26 parquing manuel bru 2750 11 1 en cap, amb fil no nou
Q27 avd. Europa 6260 30 2 regulador de fluxe si be
Q28 cementiri vell 1828 14 1 no no nou
Q29 pla bonaire 24100 102 4 en cap, amb fil no be
Q30 poligon la pedrera-oest 17950 73 4 en cap, amb fil algun circuitnou
Q31 poligon la pedrera-est 20000 82 4 en cap, amb fil algun circuitnou
Q32 urb. Magraner 18230 77 4 en cap, amb fil no nou
Q33 Fustera entrada 900 6 1 no no be
Q34 Platja Fustera 4050 27 1 no no vell
Q35 park Fustera 3144 42 2 en cap, amb fil no be
Q36 casa 100 Vents 350 5 1 no no nou
Q37 platja Pinets 490 7 1 no no be
Q38 urb. Pinets 4465 73 2 algun en cap, amb fil no be
Q39 platja advocat 4700 23 2 en cap, amb fil no be
Q40 platja Baladrar 750 5 1 no no be
Q41 Urb. Sant Jaume 2863 43 1 en cap.temporitzat no be
Q42 Pinos,Leus,Sant Anna,San Jau 5900 28 1 no no be
Q43 c\ roser 840 12 1 no no vell
Q44 c\ pinpinella 490 7 1 no no be
Q45 patis de escola musica i banda 950 20 2 no si be
Q46 raco galeno 2 be
Q47 zona costera (faroles solars) 0 51 nou
Q48 avd Garcies,Bellota 1890 27 2 no no
Q49 avd Calcides,Ferreret 1200 14 1 no ,pero esta instalat no be
Q50 avd Baladrar 640 8 1 no no be
W 338390 2216 luminaries