Método escalável de estimação de demanda origem destino a partir de dados de identificação automática de veículos. - Martins, Douglas Francisco Wagner Capelossi (2022)
A estimativa da demanda Origem-Destino (OD) é essencial para o planejamento, projeto e gerenciamento de transporte. Vários estudos recentes na literatura têm utilizado a tecnologia de Identificação Automática de Veículos (AVI) para complementar os dados tradicionais de contagem de tráfego. No entanto, extrapolar a origem e o destino das trajetórias dos veículos, combinando origem e destino para construir modelos de matrizes OD, não tem sido amplamente explorado. Portanto, este trabalho propõe um método para estimar matrizes OD para caracterizar o tráfego de veículos de passageiros, cobrindo uma malha viária de grande porte em ambiente interurbano. Os dados foram obtidos de equipamentos ITS, como contadores de tráfego e sistemas de identificação automática de veículos (AVI), na malha rodoviária do Estado de São Paulo. Utilizando sistemas automáticos de coleta de pedágios (ETC) e reconhecimento automático de placas (LPR) como fontes de dados AVI. O método teve como objetivo reconstruir uma viagem inteira com base em observações consecutivas de veículos e estimativas de zonas de origem e destino com base no modelo gravitacional clássico de distribuição de viagens. Em seguida, um algoritmo TFlow Fuzzy foi aplicado para calibrar a matriz OD final. O desempenho do método foi comparado com as observações dos dados da pesquisa de campo na Região Metropolitana de São Paulo. A matriz calibrada tem um R2 de 0,96, indicando que nossa metodologia fornece resultados precisos. Além disso, 65% dos pontos de contagem forneceram GEH abaixo de 5, enquanto 88% ficaram abaixo de 10, resultados considerados adequados na literatura atual. Outros estudos podem aplicar essa metodologia para analisar iniciativas de transporte público, como linhas de ônibus intermunicipais e sistemas ferroviários de passageiros, e estudos de viabilidade de concessões rodoviárias.