Contexto del proyecto (definido en claude.ai, 2026-10-19)

Proyecto de Redes Vehiculares (Universidad de Cuenca): SUMO + TraCI + IA aplicado al parqueo tarifado SERT del Centro Histórico de Cuenca.

Nombre (propuestas): CuadraLibre, SERT+ o ParqueaYa.

Objetivo: reducir el tiempo, la distancia y las emisiones de buscar parqueo en la zona SERT, con una app que detecta la llegada y la salida reales del auto, construye un mapa de ocupación en vivo, guía al puesto libre más cercano al destino y cobra el tiempo real.

Entrega: 16 de noviembre de 2026 (4 semanas desde el 19 de octubre).

Dentro del alcance

• SUMO: red OSM de todo el Centro Histórico; los parkingArea se generan por script sobre los bordes de las calles tarifadas (no a mano).
• TraCI:
• Al parquear se crea un peatón que hace diligencias y vuelve.
• Emulador de GPS con ruido.
• Máquina de estados de la sesión de parqueo.
• Guiado con setParkingAreaStop.
• El guiado usa la ocupación actual, no una predicción.
• IA (la parte evaluable): clasificador de movimiento (a pie / quieto / en vehículo) con Random Forest sobre ventanas de GPS.
• Se compara contra una regla simple: "> 8 km/h = en auto".
• Evita las falsas liberaciones: el conductor se baja a caminar, sale del radio y el sistema marca libre un puesto que sigue ocupado.
• Datos:
  • Entrenamiento: GeoLife (solo GPS; hay que derivar la clase "quieto" y remuestrear) más ventanas generadas en SUMO.
  • Prueba: usuarios de GeoLife nunca vistos (partición fija por usuario) y escenarios difíciles generados en SUMO: auto en tráfico lento a velocidad de peatón, peatón rápido y GPS con ruido de σ entre 3 y 15 m.
  • Opcional: grabaciones caseras con los teléfonos (caminando o en auto, donde sea, sin salir al Centro) como validación extra, si hay tiempo.
  • SHL (Sussex-Huawei) queda como opción si después se suma el acelerómetro.
• Escenarios: búsqueda a ciegas (línea base) frente a la app con 20, 50 y 80 % de usuarios, con al menos 2 semillas.
• KPIs:
• Tiempo y distancia de búsqueda, y CO₂.
• Falsas liberaciones por cada 100 sesiones y retardo de cierre.
• Error de facturación y precisión del mapa de ocupación.
• Backend: FastAPI + WebSocket, con la billetera como libro interno de movimientos: recarga, retención, débito y liberación.
• Visor web: mapa Leaflet con autos, peatones y puestos (verde/rojo) en vivo. TraCI convierte las posiciones a lat/lon y el backend las empuja por WebSocket. Opcionalmente se muestra sumo-gui en paralelo.
• App Expo (React Native): el equipo tiene 3 iPhone y 1 Android, y se prueba con Expo Go.
• Sensores: expo-location y expo-sensors.
• Sesión de parqueo, billetera y recarga con Payphone en modo de prueba.
• Limitación: en iPhone el segundo plano es limitado, así que la app debe estar abierta en la demo.
• Extras:
• Entrada por LLM en la app (opcional): "cerca de la Catedral Nueva una hora" → JSON {destino, duración}. Nunca va dentro del lazo de SUMO/TraCI.

• Teléfono espejo: la app sigue a un auto simulado elegido en SUMO y muestra lo que vería su conductor: guiado al puesto, sesión, costo en vivo, avisos y recibo. El teléfono no se mueve: todo es simulado, y no hay pruebas de campo en el Centro.

• VPS (Dokploy): backend y visor publicados en https://demo.e-sert.tesisucuenca.com, para que el teléfono espejo se conecte sin depender del Wi-Fi del aula, Payphone tenga su URL de retorno y el visor se vea desde cualquier pantalla. SUMO sigue corriendo en la laptop de la demo. Detalles en docs/DESPLIEGUE.md.

Reglas de cobro

Se retiene al llegar y se debita al salir:

1. Al buscar puesto: si el saldo es menor que el bloque mínimo, se pide recargar ($5 o más).
2. Al confirmar la llegada (placa + puesto): se retiene el bloque mínimo.
3. Al detectar la salida real: se debita el tiempo real, en fracciones de 5 min con un mínimo de cobro, y se libera la retención.
4. Si el tiempo real supera el saldo: se permite un saldo negativo pequeño y se bloquean nuevas sesiones hasta recargar. La app avisa cuando el saldo cubre menos de 10 min.
5. Tope de tiempo SERT: es un parámetro, y la app avisa antes de que se cumpla.

Los autos simulados nunca llaman a Payphone; solo mueven el libro interno. Las credenciales van en un .env fuera del repositorio.

Fuera de alcance

• Predicción de ocupación futura.
• Aprendizaje por refuerzo.
• Deuna.
• Integración con la EMOV.
• Motos.
• Fraude intencional.

Equipo

• Tyrone + Freddy: escenario SUMO, controlador TraCI, emulador GPS, guiado, KPIs, backend y visor.
• Miguel + Pablo: app Expo, dataset y clasificador.

Siguiente paso (pendiente)

Armar el plan de 4 semanas con los prompts para Claude Code: dos tareas largas por persona por semana, más un prompt de unificación cada domingo. Antes hay que fijar el contrato de la semana 1: el formato de los eventos entre TraCI, el backend y la app.