{"id":69256,"date":"2026-05-06T08:05:30","date_gmt":"2026-05-06T06:05:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.km77.com\/revista\/?p=69256"},"modified":"2026-05-06T08:05:49","modified_gmt":"2026-05-06T06:05:49","slug":"trafico-tiempo-real-gps-funcionamiento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.km77.com\/revista\/engendro-mecanico\/trafico-tiempo-real-gps-funcionamiento\/","title":{"rendered":"Tr\u00e1fico en tiempo real, \u00bfc\u00f3mo funciona?"},"content":{"rendered":"\n<p>Hace apenas dos d\u00e9cadas, la informaci\u00f3n sobre el tr\u00e1fico llegaba a los conductores a trav\u00e9s de boletines de radio o de los paneles luminosos de la DGT. Hoy, la precisi\u00f3n de los sistemas de navegaci\u00f3n nos permite saber con un margen de error peque\u00f1o cu\u00e1ntos minutos perderemos en una retenci\u00f3n o si tomamos uno u otro desv\u00edo. Sin embargo, <strong>el&nbsp;GPS por s\u00ed solo<\/strong> <strong>no<\/strong> <strong>tiene capacidad<\/strong> para conocer el tr\u00e1fico, ya que su \u00fanica funci\u00f3n es proporcionar coordenadas de latitud y longitud.<\/p>\n\n\n\n<p>La magia de las l\u00edneas rojas que vemos en el mapa y que muestran los tramos donde hay m\u00e1s tr\u00e1fico es el resultado de una gran operaci\u00f3n de&nbsp;<strong>fusi\u00f3n de datos<\/strong>&nbsp;en la nube. Los proveedores de cartograf\u00eda como Google, Apple o TomTom no solo utilizan sat\u00e9lites, sino que han convertido a cada veh\u00edculo y a cada smartphone en un sensor activo que informa sobre el estado de la v\u00eda de forma <strong>agregada y, en muchos casos, an\u00f3nima.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Datos agregados o <em>probe data<\/em><\/h2>\n\n\n\n<p>La fuente de informaci\u00f3n m\u00e1s valiosa para los navegadores actuales son los&nbsp;datos de sonda&nbsp;o&nbsp;<em>probe data<\/em>. Cada vez que utilizamos una aplicaci\u00f3n de navegaci\u00f3n, ya sea Google Maps, Waze o cualquier otra, nuestro dispositivo env\u00eda informaci\u00f3n a los servidores centrales, con la <strong>ubicaci\u00f3n exacta, la velocidad de desplazamiento y el rumbo.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Cuando el servidor recibe se\u00f1ales de cientos de dispositivos en un mismo tramo de autov\u00eda que circulan a 20 km\/h en una zona limitada a 120 km\/h, el algoritmo <strong>identifica r\u00e1pidamente una anomal\u00eda<\/strong>. Para evitar falsos positivos (como un tel\u00e9fono en el bolsillo de un peat\u00f3n o un veh\u00edculo agr\u00edcola circulando por el arc\u00e9n), los sistemas utilizan un filtrado. Si solo un dispositivo se mueve despacio, se ignora, pero si es una cantidad importante de ellos, se marca el tramo en naranja o rojo.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"683\" src=\"https:\/\/www.km77.com\/revista\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/ChatGPT-Image-28-ene-2026-09_06_50-1024x683.png\" alt=\"Tr\u00e1fico en tiempo real en navegadores\" class=\"wp-image-66757\" srcset=\"https:\/\/www.km77.com\/revista\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/ChatGPT-Image-28-ene-2026-09_06_50-980x653.png 980w, https:\/\/www.km77.com\/revista\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/ChatGPT-Image-28-ene-2026-09_06_50-480x320.png 480w\" sizes=\"(min-width: 0px) and (max-width: 480px) 480px, (min-width: 481px) and (max-width: 980px) 980px, (min-width: 981px) 1024px, 100vw\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Hoy en d\u00eda, algunos veh\u00edculos conectados \u2014especialmente de fabricantes como BMW, Mercedes-Benz o Volvo\u2014 ya comparten de forma agregada datos procedentes de sus sensores, como velocidad, uso de limpiaparabrisas o activaci\u00f3n de sistemas de estabilidad. Esta informaci\u00f3n se procesa en la nube y se utiliza para generar avisos de tr\u00e1fico o condiciones de la v\u00eda, aunque su disponibilidad todav\u00eda es muy limitada (esto es lo que se llama V2N o Vehicle-to-Network). <\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">C\u00f3mo funciona el algoritmo<\/h2>\n\n\n\n<p>Tener los datos no es suficiente, ya que lo realmente dif\u00edcil es procesarlos con una latencia peque\u00f1a. Aqu\u00ed es donde entran en juego los&nbsp;<strong>algoritmos predictivos<\/strong>. Los grandes proveedores de mapas no solo analizan lo que ocurre en ese preciso momento, sino que cruzan esa informaci\u00f3n con&nbsp;<strong>datos hist\u00f3ricos<\/strong>. El sistema sabe, por estad\u00edstica, que un lunes a las 08:30 h en la entrada de una gran ciudad habr\u00e1 retenciones, por lo que el c\u00e1lculo de la ruta ya incluye ese retardo preventivo aunque en ese preciso instante la v\u00eda parezca despejada.<\/p>\n\n\n\n<p>Es clave que el GPS sea preciso al mostrar la ubicaci\u00f3n, ya que los algoritmos deben ser capaces de distinguir si un conductor est\u00e1 atrapado en un atasco en una v\u00eda de servicio o si circula con fluidez por la v\u00eda principal situada apenas a cinco metros de distancia. Para ello, los sistemas actuales, adem\u00e1s del GPS, se apoyan en los <strong>aceler\u00f3metros y giroscopios del m\u00f3vil <\/strong>para detectar cambios de carril o de nivel que confirmen en qu\u00e9 calzada exacta se encuentra el veh\u00edculo.<\/p>\n\n\n\n<p>Finalmente, la infraestructura f\u00edsica tambi\u00e9n aporta su grano de arena. Los&nbsp;<strong>sensores de espira<\/strong>&nbsp;(hilos de cobre bajo el asfalto que detectan el paso de masas met\u00e1licas) y las c\u00e1maras de visi\u00f3n de los centros de gesti\u00f3n de tr\u00e1fico tambi\u00e9n env\u00edan datos. Esta informaci\u00f3n se fusiona con los datos de los usuarios para validar la veracidad de un incidente, y de esta forma, si una autoridad informa de una carretera cortada por obras, el navegador la evitar\u00e1 aunque no haya coches enviando datos desde ese punto.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Hace apenas dos d\u00e9cadas, la informaci\u00f3n sobre el tr\u00e1fico llegaba a los conductores a trav\u00e9s de boletines de radio o de los paneles luminosos de la DGT. 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