Obtenção da demanda de passageiros em pontos de parada de ônibus utilizando captação de sondas Wi-Fi para planejamento operacional

Abstract

A falta de dados contínuos de demanda em tempo real é um gargalo no Planejamento de Transportes, a fim de ajustar a oferta atualmente conhecida à demanda que varia no tempo e no espaço. Visando resolver este problema, o presente estudo propõe no âmbito de Sistemas Inteligentes de Transporte o desenvolvimento de um protótipo para captar dados de campo que possibilitem a estimativa do número de pessoas em pontos de parada de ônibus para fins de planejamento e operação do sistema. O protótipo é baseado no microprocessador ESP32 com tecnologia de captação passiva de pacotes WLAN públicos do tipo sondas Wi-Fi, dos quais podem ser aferidos os parâmetros de intensidade do sinal, endereço MAC, e rede procurada. Posteriormente, estes dados foram agrupados em atributos por janelas de um minuto, e alimentados em um modelo de Máquina de Vetores de Suporte para um aprendizado de máquina supervisionado correlacionando o número de dispositivos detectados com o número de passageiros, de forma a estimar a demanda no ponto de instalação do sensor. Foram realizadas cinco coletas de campo totalizando dez horas de dados, e nos resultados observaram se uma grande quantidade de endereços MAC aleatorizados, que não se repetiam entre as coletas, e variabilidade significativa entre os histogramas de classes de intensidade de sinal para coletas diferentes. A impossibilidade de correlação entre os sinais fortes com os dados de referência por regressão linear evidenciou a utilidade do modelo em estimar a demanda no ponto de parada contanto que os passageiros se encontrem dentro do raio de alcance de aproximadamente seis metros. No entanto, o conjunto sensor se mostra viável em captar dados que viabilizem a operação de sistemas dinâmicos por meio do monitoramento em tempo real da demanda, de forma a assegurar respostas rápidas a eventos imprevistos, melhorando a qualidade do serviço prestado à população.