Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2022 |
Autor(a) principal: |
Matsumoto, Paola Yumi |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-18102022-103557/
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Resumo: |
Um método que vem sendo cada vez mais aplicado à simulação de veículos é o sistema computacional de Cellular Automata (CA), que se destaca por ser de fácil implementação e capaz de bem representar comportamentos complexos, como o fluxo de tráfego, utilizando um número mínimo de parâmetros e regras simples que ditam a forma como os veículos se movimentam. O estudo de CA no Brasil é escasso e, apesar da grande quantidade de pesquisas internacionais realizadas, questiona-se sua aplicabilidade às rodovias brasileiras. Diante disso, esta pesquisa teve como objetivo implementar um modelo CA e calibrá-lo utilizando Algoritmo Genético (AG) e dados advindos de sensores. Quatro modelos CA com regras de diferentes características foram implementados com sucesso, com todos sendo capazes de simular os veículos, coletando os dados de posição e velocidade ao longo da simulação, e ilustrando a influência das diferentes regras no comportamento do tráfego. A análise dos diagramas espaço-tempo e veículos simulados identificou valores de desaceleração excessivos para três dos modelos implementados, acarretando na decisão de calibrar apenas o modelo baseado na pesquisa de Guzmán et al. (2018), combinando-o a um modelo de mudança de faixas (NAGEL et al., 1998). Testes de verificação da relação fluxo-densidade-velocidade foram realizados de maneira a analisar a capacidade do modelo representar o fluxo congestionado, implicando na necessidade de implementação de um acesso na via, já que a presença de veículos pesados não é suficiente para gerar congestionamentos, limitação esta característica de simuladores de tráfego, devido à forma como se dá a geração de veículos. Também foi realizada a verificação do impacto tanto de veículos pesados quanto acessos na corrente de tráfego, bem como uma análise de sensibilidade dos parâmetros do modelo, sendo que todos os testes corroboraram com o comportamento esperado da corrente de tráfego. Um trecho da rodovia SP-348 (Rodovia dos Bandeirantes) foi calibrado com dados disponíveis de velocidade e fluxo, advindos dos sensores da via, utilizando AG, também implementado com sucesso. A calibração foi feita com apenas oito parâmetros, porém o tempo de processamento foi um empecilho, possibilitando apenas 556 simulações em uma calibração de 7 dias. Apesar da redução de 300% do tempo de processamento após a otimização, o desempenho do modelo não se compara aos tempos obtidos pelas pesquisas estudadas, ainda que não tenham considerado as mesmas condições que esta pesquisa. Os resultados da calibração indicaram uma boa aderência dos dados apenas para regiões de fluxo livre, alcançando uma mediana das raízes do erro médio (erromedio) de 15% nessas regiões, em contraste aos valores na faixa de 30% nos demais sensores. A validação resultou em valores similares de erro, não apresentando outliers. Os valores altos de erros para a região de fluxo congestionado decorreram do método de definição do banco de dados, que contém períodos não contínuos de oscilações bruscas de velocidade, comprovando que dados sem continuidade não foram adequados para o caso. A não aderência dos dados simulados a essas regiões, no entanto, implica que o modelo não permite simulações com distribuições anormais de velocidade. Uma nova calibração utilizando períodos contínuos comprovou a melhoria dos resultados, com a representação de regiões de congestionamentos por todas as faixas. |