Módulo de lección · Detalle

Simulación de tráfico urbano y peatones

Este módulo introduce el desarrollo de modelado de una simulación de tráfico basada en web, combinando estructura HTML, presentación CSS y lógica de estado JavaScript. Desde un punto de vista técnico, es relevante la expansión paso a paso de un prototipo funcional hacia un sistema de simulación comprensible con reglas, valores de medición y enfoques de evaluación.

Tiempo 180 minutos
Para la lección, esta configuración proporciona un marco claro para discutir el programado asistido por IA como un proceso de desarrollo reflexivo en lugar de un atajo. Se enfoca en el desarrollo de código trazable, solicitudes de modificación dirigidas y resultados inmediatamente testables dentro del contexto del proyecto. Codificación con IA
Idioma HTML
Tareas 12
Imagen previa: Simulación de tráfico urbano y peatones

Contexto del curso

Codificación con IA en formato 'Prototipo Primero'

El curso utiliza Codificación con IA como soporte contextualizado en CodeRoom para desarrollar aún más el código existente, explicar errores y verificar cambios en la etapa actual del proyecto.

Este módulo está configurado en formato Primero con Prototipo: El punto de partida es un prototipo funcional con mapa de ciudad, intersecciones, semáforos, vehículos y valores de medición. Las expansiones se realizan paso a paso, para que los docentes puedan estructurar el desarrollo de competencias mediante pequeñas decisiones de desarrollo verificables.

Esta configuración proporciona un marco claro para enseñar la programación asistida por IA como un proceso de desarrollo reflexivo, en lugar de un atajo. El foco está en el desarrollo de código comprensible, solicitudes de cambios dirigidas y resultados inmediatamente testables dentro del contexto del proyecto.

Clasificación Didáctica

El módulo se clasificará compactamente desde una perspectiva tanto del contenido como de la práctica docente.

Objetivo del Contenido

El enfoque central es modelar una situación de tráfico simple como una aplicación web interactiva. Conceptos clave incluyen estados de vehículos y semáforos, control de eventos, pasos de simulación regulares, cálculo de valores de medición y la expansión paso a paso de un prototipo existente en HTML/CSS/JavaScript.

Desarrollo de Competencias

  • Modelado: Vehículos, semáforos, paradas de autobús y densidad del tráfico se describen como objetos, estados y reglas abstractas.
  • Algoritmización: La lógica de movimiento, fases de semáforo, estados de espera y controles de distancia se descomponen en funciones manejables.
  • Análisis: Se extraen valores derivados de datos de simulación como vehículos esperando, velocidad promedio, valores ambientales y niveles de congestión.
  • Desarrollo Adicional: El prototipo existente se expande en hitos, se prueba y se justifica económicamente la mejora.

Valor educativo

  • Estructura de tareas que permite una progresión clara desde el prototipo visible hasta la simulación basada en reglas.
  • Las extensiones ofrecen diferenciación significativa mediante tipos adicionales de vehículos, valores ambientales, estadísticas y evaluación final.
  • La combinación de representación visual y métricas apoya la confirmación de resultados, la reflexión y la comparación de distintos enfoques de solución.

Flujo de la unidad didáctica

Las tareas se presentan en el orden del JSON y están organizadas didácticamente.

1

Pantalla inicial con objetivo del proyecto

La introducción complementa el prototipo con un panel introductorio que hace visible el objetivo de flujo de tráfico fluido con tiempos de espera bajos. Didácticamente, este paso clarifica el objetivo del proyecto y establece una base común para la evaluación posterior.

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Datos de vehículos ampliados

Los objetos de vehículo se complementan con propiedades adicionales como tiempo de espera, destino, color o velocidad máxima. Este paso ilustra cómo los modelos de datos pueden expandirse y luego utilizarse en la visualización o cálculo.

3

Distancia entre vehículos

La lógica de movimiento se extiende con una comprobación simple para que los vehículos en el mismo carril no choquen. Esto transforma un movimiento puramente animado en un comportamiento basado en reglas.

4

Fases automáticas del tráfico

El control manual del tráfico se complementa con un modo automático que cambia después de un número fijo de pasos de simulación. Este paso refuerza la comprensión del control basado en el tiempo y eventos recurrentes.

5

Horario diurno y densidad del tráfico

La selección de la hora del día cambia con qué frecuencia se generan nuevos vehículos. Esto introduce un parámetro externo que influye en el comportamiento de la simulación de una manera fácil de entender.

6

Línea de autobús con parada

Los autobuses tienen su propia lógica de parada y esperan algunos pasos de simulación en un área definida. Este paso muestra cómo se puede modelar un tipo de vehículo usando reglas específicas.

7

Modo de construcción

Un modo de construcción añade un bloqueo o obstáculo visible a la simulación, haciendo que los vehículos reaccionen al ralentizarse o esperar. Esto modela interrupciones en el flujo del tráfico.

8

Vehículo de emergencia con prioridad

Se introduce un tipo especial de vehículo que circula más rápido y tiene una regla simple de prioridad en los semáforos. La tarea es adecuada para investigar excepciones en sistemas de reglas y su impacto sobre el modelo general.

9

Valor de CO2 y ruido

A partir del número, tipo y estado de espera de los vehículos, se calculan valores ambientales simples y se muestran en la gráfica de medición. Esto amplía la simulación con un nivel de evaluación interpretable.

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Mejorar la visualización del atasco

La simple indicación se desarrolla en un nivel de tráfico como libre, lento, congestión o caos. La tarea combina la evaluación del estado con retroalimentación comprensible y prepara para una lógica de evaluación posterior.

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Panel estadístico pequeño

La simulación cuenta los vehículos que han salido exitosamente del mapa y puede capturar tiempos promedio de espera. Este paso refuerza la perspectiva de evaluación y hace que los resultados de la simulación sean comparables.

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Objetivo de optimización y evaluación final

Después de una duración de simulación definida, se muestra una evaluación del flujo de tráfico, incluyendo niveles de congestión, tiempos de espera y valores ambientales. La conclusión muestra claramente que las simulaciones requieren criterios para evaluar los resultados profesionalmente.

Fragmento de código

Este fragmento muestra el núcleo de la simulación: se revisan los estados de los vehículos, influidos por los estados de las luces de tráfico, y luego se procesan como valores de medición en cada paso de simulación.

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const ampeln = {
  nord: 'rojo',
  ost: 'verde'
};

function simulationsSchritt() {
  tickNummer++;
  for (const fahrzeug of fahrzeuge) {
    fahrzeugBewegen(fahrzeug);
    fahrzeugAnzeigen(fahrzeug);
  }
  werteAktualisieren();
  stauHinweisAktualisieren();
}

function fahrzeugBewegen(fahrzeug) {
  const stopLinie = window.innerWidth * 0.46 - 58;
  const vorAmpel = fahrzeug.x > stopLinie - 35 && fahrzeug.x < stopLinie;
  const rotFuerOst = ampeln.ost === 'rot';
  fahrzeug.wartet = false;
  if (fahrzeug.richtung === 'ost' && vorAmpel && rotFuerOst) {
    fahrzeug.wartet = true;
    return;
  }
  fahrzeug.x += fahrzeug.tempo;
}
El módulo conecta la modelización del tráfico, la lógica de estado y los valores de medición con el desarrollo paso a paso de un prototipo funcional.

La estructura clara de tareas apoya la organización de las lecciones y garantiza resultados porque cada extensión tiene un enfoque profesional verificable. Es posible diferenciar mediante tipos de vehículos, valores ambientales, estadísticas y evaluación final.

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