6 de marzo, 2025 | Por: Maikoll Rodríguez
La detección de la siguiente parada en el transporte público se ha convertido en un factor clave para mejorar la experiencia de viaje y optimizar los sistemas de recaudo. En un mundo cada vez más conectado, contar con información en tiempo real permite a las personas usuarias saber con precisión cuándo llegará su bus y a las empresas operadoras gestionar la flota de manera más eficiente. Sin embargo, esta tecnología no solo depende de la precisión en el cálculo de distancias, sino también de la velocidad de procesamiento y los recursos disponibles en cada dispositivo (sea un validador en la estación, un computador a bordo o incluso un servidor en la nube).
Elegir la mejor opción de implementación —ya sea priorizando velocidad, precisión o menor carga computacional— depende de las necesidades de cada proyecto, por ejemplo: si se requiere un cálculo continuo en tiempo real, conviene instalar la solución directamente en el bus; si se busca una verificación ocasional, como en aplicaciones de movilidad individual (tipo taxi), la nube puede ser más adecuada.
En los siguientes apartados, se presentan tres métodos para detectar la próxima parada y optimizar la experiencia de quienes viajan en bus, así como algunos consejos para integrar estas soluciones en validadores o computadores a bordo.
Algoritmo basado en cuadrantes: una opción rápida y eficiente
Una de las técnicas más eficientes para recorridos urbanos consiste en dividir el mapa en “cuadrantes” y convertir las coordenadas geográficas (latitud y longitud) en coordenadas planas dentro de cada zona. De esta forma, se puede calcular la distancia mediante fórmulas sencillas (como Pitágoras) para determinar si el bus está cerca de la siguiente parada. Este método es rápido, demanda pocos recursos y funciona muy bien en ciudades con recorridos bien definidos.
Fórmulas de distancia en la nube: cuando la precisión lo es todo
Otros proyectos optan por enviar la información del GPS a un servidor remoto que aplica fórmulas como Haversine o Vincenty, populares para distancias más extensas. Estas toman en cuenta la curvatura de la Tierra y permiten un mayor grado de exactitud, aunque requieren una buena conectividad para procesar los datos y regresar el resultado.
Modelos híbridos y aprendizaje automático: soluciones flexibles y escalables
En entornos con múltiples líneas o condiciones de tráfico variables, algunas empresas combinan la lógica a bordo con inteligencia en la nube, usando técnicas de aprendizaje automático para predecir la próxima parada y estimar tiempos de llegada según el flujo de tránsito. Esto resulta en un sistema flexible: si se pierde la conexión, los cálculos básicos siguen ejecutándose en el bus; cuando la señal regresa, se aprovechan los servidores remotos para análisis más avanzados.
¿Qué opción es la mejor para tu operación de transporte?
No existe una sola respuesta para todos los casos. La decisión depende de varios factores, como la disponibilidad de internet, el número de vehículos, la amplitud de las rutas y el nivel de detalle que se necesite.
Flotas urbanas de buses: Un enfoque local o híbrido suele ser el más efectivo. Se logra respuesta inmediata a bordo y, al mismo tiempo, la nube aporta análisis más avanzados.
Servicios de movilidad individual (tipo taxi o rideshare): A menudo es preferible la nube, sobre todo cuando la verificación de la ubicación se hace de forma esporádica y la cobertura de red es confiable.
Operaciones con rutas extensas o varios modos de transporte: Un esquema híbrido puede balancear la necesidad de cálculos complejos con la rapidez de la información a nivel local.
Al final, lo esencial es elegir una solución que combine rapidez, precisión y confiabilidad, adaptable a los constantes cambios de la operación en el transporte público o privado. Y con el apoyo de algoritmos inteligentes —ya sean basados en cuadrantes, fórmulas geodésicas o aprendizaje automático— podemos transformar la experiencia de viaje y llevarla a un nuevo nivel de eficiencia y comodidad para todas las personas usuarias. Logrando así una movilidad más inteligente para la ciudad.
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