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Título: Uma simulação para Sistemas de Gerenciamento do Tráfego com Tratamento do Clima
Autor(es): Silva, Pablo Xavier Barbosa da
Orientador(es): Marotta, Marcelo Antônio
Assunto: Climatologia
Engenharia de tráfego
Transporte rodoviário
Segurança de trânsito
Mobilidade urbana
Veículos autônomos
Data de apresentação: 12-Dez-2019
Data de publicação: 1-Fev-2021
Referência: SILVA, Pablo Xavier Barbosa da. Uma simulação para Sistemas de Gerenciamento do Tráfego com Tratamento do Clima. 2019. xii, 44 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.
Resumo: O desenvolvimento de capacidades de cooperação entre veículos conectados (CV) é indispen- sável para o futuro de transportes terrestres sobre redes viárias com infraestruturas cada vez mais populadas e inteligentes. O conhecimento de métodos de predição de tráfego e de es- tratégias de controle de trânsito é essencial no desenvolvimento de aplicações que auxiliem os condutores em seus percursos diários. Em geral o clima afeta o trânsito criando efeitos adversos sobre a via, tais como redução da visibilidade, diminuição da fricção do pavimento, bem como ameaça ao desempenho do veículo (e.g., , tração, estabilidade e manobrabilidade). O uso de ferramentas de simulação é a melhor maneira de se tratar alterações repentinas nas condições da rede viária devido ao surgimento de eventos de precipitação extrema. Contudo, a maioria das soluções de Sistema de Gerenciamento de Tráfego (SGT) atuais não consideram os efeitos das condições adversas de tempo. Nesse contexto, o trabalho presente estuda os impactos de eventos de precipitação extrema sobre o fluxo regular de veículos num cenário urbano típico. É proposto um mecanismo de ocorrência de eventos de precipitação para um SGT completa- mente distribuído e baseado em Vehicular ad hoc Networks (VANET). Resultados da simulação mostraram que mesmo para uma situação restrita de chuva forte, quando comparada ao registro original de mobilidade dos veículos (OVMT), apresentam um aumento drástico na variabilidade dos dados relativos a mensagens duplicadas, número de mensagens recebidas e tempo de espera acumulado. O estudo pretende ajudar na compreensão das necessidades na disciplina de SGT com Tratamento do Clima (WRTM) para fornecer alertas de segurança a veículos autônomos e conectados (CAV).
Abstract: The development of cooperation capabilities between connected vehicles (CV) seems to be in- dispensable for the future of land-based transports over road networks with increasingly more populated and intelligent infrastructures. The knowledge around methods of traffic prediction and transit control strategies is essential in the development of applications which aim to aid drivers in their daily routes. Generally, weather impacts the transit by generating adverse ef- fects on the roads, like reduced visibility, decreasing pavement friction, as well as influencing driver behaviour and threating vehicle performance (e.g., traction, stability, maneuverability). The use of simulation tools is the best way to address sudden changes in the road network con- ditions due to the emergence of inclement weather. In this context, the present work studies the impacts of extreme precipitation events on regular vehicle flow in a typical urban scenario. A mechanism of precipitation occurrence is proposed for a fully-distributed and VANET-based Traffic Management System (TMS). Simulation results shows that, even for the occasion of a constricted heavy rain, when compared to the original vehicle mobility trace (OVMT), presents a drastic increase in the variability of the data related to duplicated messages, total messages received and accumulated waiting travel time. The research intends to be helpfull in under- standing Weather-Responsive Traffic Management System (WRTMS) needs for the offering of safety alerts to connected and automated vehicles (CAV).
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2019.
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