La transformación de la movilidad vial está cada vez más marcada por la irrupción de los Vehículos Automatizados y Conectados o Vehículos Autónomos y Conectados (VAC), cuya adopción progresiva promete alterar de forma profunda el comportamiento del tráfico y las dinámicas de seguridad en carretera. Este trabajo se inscribe dentro de esa revolución tecnológica, con un enfoque centrado en la evaluación del impacto que distintos niveles de automatización vehicular pueden tener sobre un tramo crítico del sistema viario español: el arco sur de la autopista M-40 de Madrid.
Desde el inicio, el objetivo no es únicamente técnico, sino estratégico. Se busca no solo anticipar los efectos del avance de la automatización y del parque motor, sino también ofrecer herramientas que ayuden a tomar decisiones más informadas en la planificación y gestión del tráfico futuro. En lugar de una visión especulativa o futurista, el enfoque combina rigor metodológico, modelado realista y simulación detallada. Esto permite aproximarse con solidez a una pregunta central: ¿cómo evolucionará la seguridad vial, el flujo vehicular y las emisiones contaminantes cuando se incorporen de forma progresiva los VAC en la red interurbana?
El análisis arranca con una revisión del estado del arte que revela la aceleración en el desarrollo de tecnologías de automatización —especialmente a partir de 2010— y su potencial para reducir accidentes y mejorar la eficiencia. Sin embargo, la literatura también muestra que estos beneficios no se alcanzan de forma automática ni inmediata: dependen del nivel de penetración tecnológica, de la interacción entre vehículos convencionales y automatizados, y del diseño de las infraestructuras. Además, existen lagunas importantes en torno a los efectos intermedios, es decir, qué ocurre durante la convivencia entre distintos niveles de automatización, un aspecto clave para la planificación a medio plazo.
Con base en esa revisión, se diseña un marco metodológico que apuesta por la microsimulación con el software Aimsun, considerado idóneo por su capacidad para modelar el comportamiento individual de cada vehículo. Este modelo se nutre de dos componentes principales: parámetros técnicos calibrados (tiempos de reacción, distancia de seguridad, aceleración, agresividad, etc.) y una red vial construida a partir de datos reales del tramo de estudio. La elección de este segmento de la M-40 responde a múltiples factores: elevada intensidad de tráfico, presencia de más de 20 salidas y entradas en solo 17 km, alta siniestralidad, y proximidad a zonas de elevada densidad urbana y logística.
El modelo generado replica fielmente la configuración del entorno, incluyendo carriles principales, vías de servicio, enlaces, limitaciones de velocidad y dispositivos de aforo. Para asegurar la precisión del modelo, se calibra mediante comparación con datos procedentes de detectores reales, colocados en la misma autopista.
Una vez validado el modelo base, se construye el núcleo del trabajo: una batería de escenarios prospectivos que representan distintas combinaciones posibles del parque motor entre los años 2025 y 2075, además de las ya conocidas entre 2000 y 2025. En total se definen 8 escenarios, que reflejan la transición desde un parque 100% convencional hasta una flota compuesta únicamente por vehículos totalmente automatizados. Cada escenario incorpora distintas proporciones de vehículos por nivel de automatización (del 0 al 5), tipo de combustible (diésel, gasolina, GLP, eléctricos) y uso de tecnologías como ACC (Control de Crucero Adaptativo) y CACC (Control de Crucero Adaptativo Conectado). También se tienen en cuenta variables como la segmentación entre turismos y vehículos pesados, así como su distribución temporal en franjas punta y valle.
La lógica de diseño de escenarios no es arbitraria. Parte de una proyección del parque motor actual y sus posibles tasas de renovación, aplicando una lógica de transición tecnológica realista. De hecho, se estima que la penetración de vehículos de nivel 3 comenzará a generalizarse hacia 2040, mientras que los niveles 4 y 5 podrían alcanzar cuotas significativas hacia mediados del siglo.
Todo ello permite simular con fidelidad cómo podría comportarse la infraestructura ante diferentes grados de automatización. No se trata simplemente de comparar dos extremos (presente y futuro), sino de entender los efectos de transición: qué mejoras son progresivas, cuáles son exponenciales, y qué riesgos aparecen en entornos mixtos donde conviven vehículos convencionales y automatizados. Esta perspectiva de transición es clave, ya que en las próximas décadas será precisamente ese entorno mixto el dominante en la mayoría de las vías.
Además, uno de los aportes más relevantes es la integración de variables de seguridad vial y emisiones dentro del modelo de tráfico. Esto implica no solo medir flujos y velocidades, sino también identificar puntos de conflicto, calcular métricas de riesgo (como el tiempo hasta colisión o la deceleración requerida) y estimar emisiones contaminantes con un alto grado de precisión. La inclusión de estos indicadores permitirá en fases posteriores evaluar de forma cuantitativa el impacto de cada escenario en términos de siniestralidad y sostenibilidad ambiental.
La transformación de la movilidad vial está cada vez más marcada por la irrupción de los Vehículos Automatizados y Conectados o Vehículos Autónomos y Conectados (VAC), cuya adopción progresiva promete alterar de forma profunda el comportamiento del tráfico y las dinámicas de seguridad en carretera. Este trabajo se inscribe dentro de esa revolución tecnológica, con un enfoque centrado en la evaluación del impacto que distintos niveles de automatización vehicular pueden tener sobre un tramo crítico del sistema viario español: el arco sur de la autopista M-40 de Madrid.
Desde el inicio, el objetivo no es únicamente técnico, sino estratégico. Se busca no solo anticipar los efectos del avance de la automatización y del parque motor, sino también ofrecer herramientas que ayuden a tomar decisiones más informadas en la planificación y gestión del tráfico futuro. En lugar de una visión especulativa o futurista, el enfoque combina rigor metodológico, modelado realista y simulación detallada. Esto permite aproximarse con solidez a una pregunta central: ¿cómo evolucionará la seguridad vial, el flujo vehicular y las emisiones contaminantes cuando se incorporen de forma progresiva los VAC en la red interurbana?
El análisis arranca con una revisión del estado del arte que revela la aceleración en el desarrollo de tecnologías de automatización —especialmente a partir de 2010— y su potencial para reducir accidentes y mejorar la eficiencia. Sin embargo, la literatura también muestra que estos beneficios no se alcanzan de forma automática ni inmediata: dependen del nivel de penetración tecnológica, de la interacción entre vehículos convencionales y automatizados, y del diseño de las infraestructuras. Además, existen lagunas importantes en torno a los efectos intermedios, es decir, qué ocurre durante la convivencia entre distintos niveles de automatización, un aspecto clave para la planificación a medio plazo.
Con base en esa revisión, se diseña un marco metodológico que apuesta por la microsimulación con el software Aimsun, considerado idóneo por su capacidad para modelar el comportamiento individual de cada vehículo. Este modelo se nutre de dos componentes principales: parámetros técnicos calibrados (tiempos de reacción, distancia de seguridad, aceleración, agresividad, etc.) y una red vial construida a partir de datos reales del tramo de estudio. La elección de este segmento de la M-40 responde a múltiples factores: elevada intensidad de tráfico, presencia de más de 20 salidas y entradas en solo 17 km, alta siniestralidad, y proximidad a zonas de elevada densidad urbana y logística.
El modelo generado replica fielmente la configuración del entorno, incluyendo carriles principales, vías de servicio, enlaces, limitaciones de velocidad y dispositivos de aforo. Para asegurar la precisión del modelo, se calibra mediante comparación con datos procedentes de detectores reales, colocados en la misma autopista.
Una vez validado el modelo base, se construye el núcleo del trabajo: una batería de escenarios prospectivos que representan distintas combinaciones posibles del parque motor entre los años 2025 y 2075, además de las ya conocidas entre 2000 y 2025. En total se definen 8 escenarios, que reflejan la transición desde un parque 100% convencional hasta una flota compuesta únicamente por vehículos totalmente automatizados. Cada escenario incorpora distintas proporciones de vehículos por nivel de automatización (del 0 al 5), tipo de combustible (diésel, gasolina, GLP, eléctricos) y uso de tecnologías como ACC (Control de Crucero Adaptativo) y CACC (Control de Crucero Adaptativo Conectado). También se tienen en cuenta variables como la segmentación entre turismos y vehículos pesados, así como su distribución temporal en franjas punta y valle.
La lógica de diseño de escenarios no es arbitraria. Parte de una proyección del parque motor actual y sus posibles tasas de renovación, aplicando una lógica de transición tecnológica realista. De hecho, se estima que la penetración de vehículos de nivel 3 comenzará a generalizarse hacia 2040, mientras que los niveles 4 y 5 podrían alcanzar cuotas significativas hacia mediados del siglo.
Todo ello permite simular con fidelidad cómo podría comportarse la infraestructura ante diferentes grados de automatización. No se trata simplemente de comparar dos extremos (presente y futuro), sino de entender los efectos de transición: qué mejoras son progresivas, cuáles son exponenciales, y qué riesgos aparecen en entornos mixtos donde conviven vehículos convencionales y automatizados. Esta perspectiva de transición es clave, ya que en las próximas décadas será precisamente ese entorno mixto el dominante en la mayoría de las vías.
Además, uno de los aportes más relevantes es la integración de variables de seguridad vial y emisiones dentro del modelo de tráfico. Esto implica no solo medir flujos y velocidades, sino también identificar puntos de conflicto, calcular métricas de riesgo (como el tiempo hasta colisión o la deceleración requerida) y estimar emisiones contaminantes con un alto grado de precisión. La inclusión de estos indicadores permitirá en fases posteriores evaluar de forma cuantitativa el impacto de cada escenario en términos de siniestralidad y sostenibilidad ambiental. Read More
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