Un equipo de investigación del Instituto de investigación en redes informáticas y de comunicaciones IMDEA Networks ha desarrollado un sistema de coordinación denominado estrategia Cord-Approach, que reduce de manera significativa el tiempo que los conductores dedican a buscar aparcamiento en la vía pública. Esta estrategia asigna diferentes lugares de estacionamiento en la calle a los conductores utilizando predicciones estadísticas y un algoritmo de coincidencia óptima. Esto se probó en simulaciones detalladas de Madrid utilizando un conjunto de datos de tráfico real. De media, los conductores que utilizaron la estrategia Cord-Approach encontraron aparcamiento en 6,7 minutos, frente a los casi 20 minutos que tardaban sin ella.
La metodología dividió a los conductores en dos grupos (usuarios de la aplicación y conductores habituales) y simuló cómo las diferentes estrategias afectan a los tiempos de búsqueda y la tasa de éxito en el estacionamiento. La estrategia Cord-Approach coordina a los conductores prediciendo la probable disponibilidad de plazas a partir de patrones históricos de éxito y asignando a cada conductor a diferentes plazas mediante un algoritmo de coincidencia óptima, para que no compitan por la misma.
Este enfoque coordinado logra resultados cercanos a un escenario óptimo de ‘conocimiento total’. El hallazgo clave del estudio ‘Reducción del tiempo de búsqueda de aparcamiento en la vía pública mediante estrategias de asignación inteligente’ se basa en cómo la coordinación aumenta la eficiencia.
Estrategia Cord-Approach
La estrategia Cord-Approach funciona coordinando a los conductores, para que no compitan por la misma plaza de aparcamiento. A diferencia de otras aplicaciones que se centran en predecir la disponibilidad de plazas, este enfoque añade una capa de coordinación a nivel de ciudad. Su eficacia se ha probado con un parámetro teórico propuesto como Oracle, que asume información precisa sobre todos los conductores y plazas de aparcamiento.
El sistema se puede integrar en plataformas de movilidad existentes como Google Maps, Waze o aplicaciones municipales a través de una API, proporcionando a los conductores indicaciones en tiempo real hacia los espacios de estacionamiento disponibles a medida que se acercan a su destino.
Al guiar a los conductores hacia lugares específicos para aparcar en la calle, el sistema les ahorraría tiempo. Por ejemplo, en Madrid, se observó una reducción del 66% en el tiempo de búsqueda para los conductores que usaban la app en comparación con los conductores habituales, lo que se traduce en miles de horas de conducción ahorradas diariamente. Al haber menos vehículos buscando aparcamiento en la calle, se reduce la congestión del tráfico y las emisiones, lo que contribuye a una mejor calidad del aire y una menor huella ambiental.
Además, los investigadores destacan que las autoridades municipales podrían utilizar este sistema para gestionar la demanda de aparcamiento en la vía pública de forma más eficiente, por ejemplo, integrándolo con la gestión del tráfico municipal o incluso con la tarificación dinámica. Otra aplicación es el uso de los conocimientos de esta investigación para la planificación urbana.
Puesta en marcha en situaciones reales
La investigación se ha basado hasta la fecha en simulaciones. El equipo está desarrollando un prototipo completamente funcional para demostrar el potencial de la tecnología en situaciones reales.
El sistema ha sido diseñado para adaptarse a diferentes contextos urbanos. Madrid fue elegida como caso de estudio por su diversa distribución urbana y la disponibilidad de conjuntos de datos de tráfico detallados. Ahora se están explorando oportunidades para probar la estrategia Cord-Approach en colaboración con una ciudad o empresa.