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Haré conteo de vehículos y lógica de tráfico adaptativa en sumo
Construyo tecnología inteligente y diseño presentaciones impresionantes
¡Hola, soy Sara! Soy ingeniera en sistemas embebidos y experta en PowerPoint.
Ingeniería: desarrollo proyectos de IoT, IA y firmware usando C/C++ y Python. Me especializo en Arduino, ESP32, Raspberry...
Nivel 1
Ha cumplido determinados criterios de rendimiento y muestra un gran potencial en la plataforma.
Acerca de este Servicio
¿Te cuesta implementar lógica de tráfico compleja en SUMO?
¡Bienvenido! Soy Sara, una Ingeniera en Sistemas Embebidos (M.Sc.) especializada en Sistemas de Transporte Inteligentes (ITS). Conecto la brecha entre algoritmos teóricos de tráfico y simulaciones SUMO (Simulation of Urban MObility) funcionales.
Me especializo en usar Python y TraCI para evitar los semáforos de tiempo fijo estándar y aplicar Control Adaptativo en Tiempo Real basado en conteo en vivo de vehículos y datos de densidad.
Mis servicios incluyen:
- Creación de mapas en SUMO: Convertir datos de OpenStreetMap (OSM) en redes SUMO funcionales (.net.xml) con rutas personalizadas.
- Co-simulación con TraCI: Escribir scripts en Python para controlar semáforos de forma dinámica según datos en tiempo real de la simulación.
- Implementación de lógica adaptativa: Programar algoritmos (Machine Learning/RL) que ajustan la duración de los semáforos según el tiempo de espera o la longitud de la fila.
- Extracción de datos: Generar gráficos de flujo de vehículos, tiempos de espera y emisiones.
¿Por qué escoger este servicio?
- Experto en algoritmos: No solo ejecuto la simulación, también programo la lógica (C++/Python).
- Análisis visual: Ofrezco código limpio y visualización de datos para tu informe o tesis.
- Calidad de nivel maestría: Garantizo estándares profesionales de ingeniería.
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Necesito proporcionar el mapa?
Puedes simplemente darme la ubicación de Google Maps o las coordenadas de la intersección que quieres simular. La importaré a SUMO usando OpenStreetMap.
¿Puedes implementar agentes de Reinforcement Learning (RL)?
Sí, puedo usar librerías de Python (como PyTorch o TensorFlow) conectadas vía TraCI para entrenar un agente que controle los semáforos. Esto corresponde al paquete Premium por su complejidad.
¿Qué entregables obtengo?
Recibirás toda la carpeta del proyecto (archivos de configuración, scripts en Python, archivos de red) para que puedas ejecutar la simulación en tu propia máquina.
