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iTV-Traffic: Uma Aplicação Sensível ao Contexto Baseada

em TV Digital Móvel e Interativa para Acesso a Informações

Sobre as Condições do Trânsito.

Leonardo Fontes do Nascimento¹, Fábio Santos da Silva²

1Fundação Desembargador Paulo Feitoza (FPF-Tech) – Manaus – AM – Brasil

2Fundação Centro de Análise, Pesquisa e Inovação Tecnológica (FUCAPI) – Manaus –

AM – Brasil.

[email protected], [email protected]

Abstract. Intelligent Transportation Systems are intended to provide

information about traffic conditions to users. This type of system can exploit

the user context to facilitate access to such information. The objective of this

study was to develop an application to enable context-sensitive personalized

access to information about traffic conditions through the infrastructure of the

Digital TV. The prototype was developed based on the Ginga middleware that

enables devices from access to Digital TV (such as mobile TV, gps navigation

systems, among others) to a user know about traffic conditions and

alternatives available in order to reduce the time spent with congestion.

Resumo. Sistemas Inteligentes de Transportes visam fornecer informações

sobre as condições do trânsito aos usuários. Este tipo de sistema pode

explorar o contexto do usuário para facilitar o acesso a tais informações.

Assim, o objetivo deste trabalho foi desenvolver uma aplicação sensível ao

contexto para viabilizar o acesso personalizado a informações sobre as

condições de trânsito por meio da infraestrutura da TV Digital. O protótipo

desenvolvido foi baseado no middleware Ginga, que permite a partir de

dispositivos de acesso a TV Digital (como TV móvel, navegador veicular,

entre outros) a um usuário saber sobre condições do trânsito e optar por vias

alternativas a fim de diminuir o tempo gasto com congestionamentos.

1. Introdução

O trânsito nas grandes cidades do Brasil apresenta um cenário de congestionamentos

cada vez mais frequentes. O aumento do número de veículos, os acidentes de trânsito, as

obras viárias têm contribuído para prejudicar a mobilidade nos centros urbanos. Assim,

o acesso a informações sobre as condições do trânsito tornou-se relevante no cotidiano

dos brasileiros que vivem nas cidades de grande e médio porte do país [Meirelles 2007].

A utilização da tecnologia da informação, aliada a telecomunicação e à

eletrônica é um campo de pesquisa que visa o desenvolvimento de sistemas voltados

para a gestão do transporte urbano, e na comunicação entre os gestores do transporte

público e os usuários. Estes sistemas são denominados de Sistemas Inteligentes de

Transportes (SIT) e Sistemas de Informações aos Usuários (SIU) [Meirelles 2007].

Manaus possui hoje dois grandes facilitadores para a adoção de sistemas SIT e

SIU. A cidade conta com Centro Integrado de Operações de Segurança (Ciops) que

Anais do Encontro Regional de Computa€•o e Sistemas de Informa€•o

Manaus, 25 a 27 de abril de 2013 1 ISSN 2238-5096 (CDR)

controla um sistema de circuito fechado equipado com mais de 240 câmeras espalhadas

pelas principais vias da cidade. Este sistema fornece apoio à segurança pública, e como

também captura imagens do trânsito tem potencial para ser aproveitado como fonte de

informação sobre o trânsito.

No entanto, para um sistema SIT, torna-se necessário a utilização de tecnologias

adequadas a realidade local, que ofereçam maior qualidade, alcance, desempenho e

segurança. Um estudo realizado pelo [Instituto Marplan Brasil 2012], aponta que a

Televisão ainda é o veículo de comunicação de maior alcance no país. Com um índice

de 92% esta plataforma é a fonte de informação e entretenimento mais usada pelos

brasileiros. Além disso, o advento da TV Digital Interativa e o crescimento da utilização

de dispositivos móveis com acesso à internet, tem contribuído para o surgimento de uma

nova categoria de aplicações que permitem explorar a mobilidade e o contexto do

usuário, afim de auxiliá-lo na realização de suas tarefas diárias.

Diante deste cenário, este artigo apresenta o iTV-Traffic, uma aplicação sensível

ao contexto disponibilizada por meio da TV Digital Móvel e Interativa, que possui o

objetivo de auxiliar os usuários a acessarem de forma personalizada, informações sobre

as condições do trânsito das principais vias da cidade dado o seu contexto atual,

permitindo que os motoristas possam decidir tomar rotas alternativas, e evitar vias

congestionadas.

As demais seções deste artigo estão organizadas da seguinte forma. A seção 2

apresenta alguns trabalhos correlatos que serviram de base para o presente trabalho. As

seções 3 e 4 trazem respectivamente um breve fundamento sobre Sistemas Inteligentes

de Transportes e Computação Sensível ao Contexto. A seção 5 descreve a arquitetura, o

modelo matemático aplicado para processar as informações contextuais e os aspectos de

implementação do iTV-Traffic. A seção 6 apresenta o protótipo gerado bem como as

suas principais telas. A seção 7 mostra os resultados obtidos nos testes e a avaliação da

aplicação. Por fim, a seção 8 apresenta as conclusões finais, as contribuições, as

limitações e sugestões de trabalhos futuros.

2. Trabalhos Relacionados

A finalidade desta seção consiste em analisar alguns trabalhos recentes, que serviram de

fonte de conhecimento e que possuem um objetivo similar ao iTV-Traffic. Para assim

posicionar este trabalho com relação aos demais.

[Terra 2002] em sua dissertação propôs um controle inteligente de semáforos

baseado em lógica fuzzy capaz de identificar o fluxo de veículos para delimitar quais os

tempos dos ciclos de semáforos necessários para cada momento, e assim diminuir os

congestionamentos. Contudo, apesar de se tratar de um SIT, sua proposta está mais

voltada ao controle de tráfego urbano ao invés de estar voltado ao usuário final

(motoristas e passageiros) como ocorre no iTV-Traffic.

[Pereira 2012] em seu artigo descreve vários exemplos de SIT e como estão

sendo utilizados no Brasil. No setor privado, no qual é almejado o aumento dos

benefícios financeiros, está sendo usado por empresas transportadoras e de segurança

como sistemas de controle e gerenciamento de frotas. Enquanto, que no setor público,

nota-se uma maior preocupação com o gerenciamento e a fiscalização do sistema de

transportes. No entanto, em ambos os casos não há um aproveitamento direto dos

benefícios providos pelos SIT a maioria dos usuários (motoristas e passageiros), como



de fato ocorre com o iTV-Traffic que provê informações do trânsito para as pessoas

utilizarem em seu favor.

Na plataforma de TV Digital Interativa [William 2012] criou uma aplicação

baseada em Ginga-NCL chamada de Trânsito Interativo na TV Pública, que fornece

informações sobre as condições do trânsito na cidade de São Paulo. Entretanto, este

aplicativo não explora a Sensibilidade ao Contexto e não fornece um resultado

personalizado de acordo com o contexto do usuário. Já o iTV-Traffic fornece extamente

este tipo de resultado ao usuário, que acaba gerando até mesmo uma consulta mais

segura quando acessado de um dispositivo veicular, onde qualquer desvio de atenção

pode acerretar riscos a segurança do usuário.

3. Sistemas Inteligentes de Transportes

Para Silva Júnior apud [Meirelles 2007], resumidamente a estrutura de um SIT é um

complexo de sistemas como sistemas de informação, sistemas de telecomunicação de

dados e imagens além do próprio sistema de transporte, que operam em conjunto para

oferecer operações básicas de um sistema inteligente de transporte.

Contudo, em raras situações, as informações geradas por estes sistemas estão

disponíveis ao usuário final (motoristas ou passageiros). Quando isto ocorre, de acordo

com o Departamento de Transportes dos Estados Unidos da América [ITSA - ITS

AMERICA AND USDOT 2000] este passa a ser definido como um Sistema de

Informação ao Usuário – SIU, um tipo de SIT mais complexo, que envolve a integração

de uma rede de outros sistemas e até mesmo de instituições, a partir dos quais dados de

boa qualidade são coletados em tempo real, transformados em informações e remetidos

para dispositivos de informação a fim de alcançar a massa.

É neste contexto que se situa este trabalho, aproveitando o grande avanço

tecnológico, o alcance e o apelo social que a plataforma de TV Digital trás hoje ao

Brasil para prover um sistema de SIT. A exemplo de cidades brasileiras como Belo

Horizonte, São Paulo, Rio de Janeiro, Fortaleza e Florianópolis com sistemas deste tipo

disponibilizando informações para usuários de automóveis, hoje pela internet, que

servem para orientação e otimização dos seus deslocamentos.

4. Computação Sensível ao Contexto

Segundo a definição de Dey e Abowd apud [Vieira et al. 2009], que é bastante

referenciada e aceita na comunidade acadêmica “Contexto é qualquer informação que

pode ser utilizada para caracterizar a situação de uma entidade. Uma entidade, por sua

vez, pode ser uma pessoa, lugar ou objeto que é considerado relevante para a interação

entre um usuário e uma aplicação, incluindo o usuário e a aplicação em si.” As

informações contextuais geralmente podem ser identificadas a partir de seis dimensões

contextuais básicas, bastante referenciadas na literatura, inclusive supracitado por

[Vieira et al. 2009], e são conhecidas como 5W+1H. São estas tempo (when),

localização (where), identificação (who), atividade (what), motivação por trás das ações

(why) e o meio (how), que identificam como os elementos são coletados.

Para Dey e Abowd apud [Vieira et al. 2009] um sistema sensível ao contexto

utiliza o contexto para fornecer informação ou serviço relevante para o usuário, onde a

relevância depende da tarefa do usuário. A aplicação descrita neste artigo considera o

contexto da interação do usuário sendo composto pela localização (na zona sul, na zona



norte, na zona leste, na zona oeste, na zona centro oeste e na zona centro sul da cidade

de Manaus), pelo tempo (às 10h da manhã, às 2h da tarde, às 8h da noite, entre outros).

A zona da cidade em que o usuário se encontra é obtida a partir do

processamento das informações contextuais de baixo nível (coordenadas geográficas da

sua localização) que são capturadas via Sistema de Posicionamento Global (GPS). Por

fim, a partir da hora do dia obtêm-se as informações mais atualizadas das principais vias

que estão localizadas na zona em que se encontra o usuário, trazendo um resultado

personalizado e mais relevante de acordo com o seu contexto corrente.

5. iTV-Traffic

Esta seção descreve a arquitetura e detalhes de implementação do iTV-Traffic, um

aplicativo para acesso a informações sobre as condições do trânsito por meio de

informações contextuais dinâmicas extraídas de GPS. O aplicativo apresenta

informações automáticas das principais vias a partir do contexto do usuário.

5.1. Arquitetura

De modo geral a arquitetura da aplicação conforme apresentada na Figura 1 é dividida

em dois módulos principais: o Cliente e o Servidor. Tais módulos estão interligados por

meio da pilha de protocolo TCP/IP e HTTP sob um canal de comunicação denominado

canal de retorno.

Figura 1. Arquitetura da aplicação.

O Módulo Cliente, possui classes escritas em linguagem NCLua e um

documento escrito em linguagem NCL que estão organizados em componentes distintos

responsáveis por todo o funcionamento da aplicação cliente. Possibilita que o usuário

tenha acesso às informações do trânsito de forma personalizada por meio de um

dispositivo de acesso a TV Digital.

O Gerenciador de Aplicação funciona como um maestro e dita todo o fluxo de

execução dos demais componentes. O Gerenciador de Apresentação é responsável pela

organização e controle das interfaces com o usuário. O Gerenciador de Contexto

possibilita a aquisição, o processamento e a disseminação das informações contextuais.

O Gerenciador de Conexão permite que a aplicação cliente possa realizar requisições

aos componentes do módulo servidor. O Gerenciador de Metadados é o responsável por



validar e extrair os dados trocados por meio de XML entre a aplicação cliente e servidor

via canal de retorno.

Já o Módulo Servidor, possui classes desenvolvidas em linguagem PHP que são

executadas sobre um servidor web. No trabalho desempenha o papel do servidor a ser

utilizado pela aplicação por um administrador do Ciops, a fim de manter uma base de

dados com informações sobre as condições do trânsito nas avenidas, informações estas

obtidas por meio da análise das imagens capturadas por este serviço de segurança

pública.

Finalmente, o Gerenciador de Requisição é o componente que possibilita que a

aplicação servidor possa responder às requisições vindas do módulo cliente. Enquanto

que o Gerenciador de Informações do Trânsito trata das consultas à base de dados das

avenidas.

5.2. Processamento do Contexto

Para inferir automaticamente uma zona da cidade como localização corrente do usuário

e gerar uma consulta personalizada às informações do trânsito. A aplicação neste

trabalho utiliza o processamento do contexto baseado em políticas de raciocínio, estas

criadas a partir do estudo de um modelo matemático proposto por [Finley 2011].

Bastante referenciado em trabalhos com esta finalidade, o modelo sugere que dado um

ponto p que se deseja verificar se está ou não contido em um polígono P, é preciso

comparar cada lado do polígono com a coordenada vertical de p, traçando a partir de p

duas semi-retas paralelas ao eixo horizontal à direita e a esquerda do ponto, então se p

está contido no polígono o número de interseções que ocorre entre as semi-retas e as

arestas do polígono é impar, ou se p não está contido o número de cruzamentos será par.

A Figura 2 ilustra a aplicação do modelo ao demonstrar um polígono fechado

com quatorze pontos principais representados na cor preta, um ponto de teste na cor

vermelha, duas semi-retas traçadas a partir do ponto de teste à direita e à esquerda do

ponto, e oito pontos de interseção entre as semi-retas e as arestas do polígono

representados na cor azul. A contagem do número de interseções que ocorrem do lado

esquerdo do ponto de teste é igual a cinco, enquanto que a contagem do lado direito do

ponto resulta em três. Portanto, segundo a solução proposta por [Finley 2011] como

cinco e três são números ímpares, infere-se que o ponto de teste está contido no

polígono.

Figura 2. Polígono fechado com 14 pontos.



Neste trabalho, o modelo foi implementado utilizando grades geográficas criadas

a partir do Google Earth1. Conforme ilustra a Figura 3, estas grades representam as

zonas administrativas da cidade de Manaus, portanto são os polígonos usados na

solução apresentada. Os pontos destacados em amarelo são as coordenadas geográficas

dos pontos principais de cada zona, e os destacados em vermelho são as coordenadas

geográficas da localização de um usuário em cada uma das zonas.

Figura 3. Dados geográficos obtidos pelo Google Earth.

5.3. Implementação do iTV-Traffic

Na implementação do iTV-Traffic foram adotadas algumas tecnologias e ferramentas

específicas:

A aplicação cliente foi escrita utilizando as linguagens Ginga NCL2 e NCLua

2,

ambas suportadas pelo middleware brasileiro de TV Digital. Foi executada dentro da

máquina virtual Ginga, ferramenta oficial que implementa uma referência em C++ de

um set-top-box virtual com base no sistema operacional Linux. Para carregar a máquina

virtual utilizou-se o VMWare Player3, um software de virtualização que possibilita

executar um ou mais sistemas operacionais em um mesmo ambiente, executando em

um computador físico. Por fim, para ter acesso ao middleware virtualizado, foi utilizada

uma aplicação de console remoto denominada SSH Secure Shell Client4, que permite

que um desenvolvedor dispare um login em uma máquina remota e a partir disto

controlá-la por meio de um ambiente textual de linhas de comando.

Os componentes do módulo servidor foram desenvolvidos utilizando a

linguagem PHP. Para isso, foi utilizado o EasyPHP5, um pacote de software que inclui

no lado servidor a fácil instalação do módulo de linguagem de script PHP, o servidor

web Apache e o servidor de banco de dados MySQL, bem como ferramentas de

desenvolvimento, como o PHPMyAdmin5, o depurador Xdebug e muitos outros.

1 http://www.google.com/intl/pt-PT/earth/index.html 2 http://www.softwarepublico.gov.br/ 3 http://www.vmware.com/ 4 http://www.dartmouth.edu/comp/soft-comp/software/downloads/windows/ssh-sftp/install.html 5 http://www.easyphp.org/



Para o desenvolvimento de todos os componentes da aplicação , foram utilizados

o ambiente integrado de desenvolvimento Eclipse provido do NCL Eclipse6, um plugin

de instalação desenvolvido para auxiliar e agilizar o desenvolvimento de aplicações em

NCL, bem como o Lua Eclipse6, um plugin de instalação desenvolvido para facilitar a

edição de scripts desenvolvidos em Lua.

Finalmente, para viabilizar a troca de informações entre as aplicações foram

utilizadas duas bibliotecas específicas. A primeira é a NCLua HTTP7, uma API

desenvolvida a partir da abstração da biblioteca padrão TCP do Ginga NCL que facilita

o envio de requisições e permite uma chamada mais simples via protocolo HTTP. A

segunda é a XML Lua7, uma API concebida em C que provê algumas funções para

processamento de arquivos XML utilizando Lua, permitindo uma maneira simples e

natural de extrair dados de arquivos XML e armazenar em tables lua.

6. Protótipo

Figura 4. Menu principal da aplicação.

Figura 5. Informações do trânsito.

Figura 6. Informações das avenidas.

Figura 7. Solicitação de emergência.

A aplicação desenvolvida é sensível ao contexto, pois permite que um usuário a partir

de uma consulta tenha acesso às informações sobre o trânsito que sejam adequadas ao

6 http://www.gingadf.com.br/ 7 http://manoelcampos.com/tvd/



seu contexto. Possui interfaces gráficas de usuário simples e de fácil aprendizagem, o

que consequentemente melhora a usabilidade do protótipo.

No total o protótipo conta com seis interfaces com o usuário. As principais estão

ilustradas nas Figuras 4, 5, 6 e 7. Onde respectivamente, na primeira tela é apresentado

o menu principal e uma breve descrição da aplicação sem interromper a transmissão

atual. Na segunda tela é apresentado o resultado obtido caso o usuário tenha pressionado

o botão de interatividade de cor verde, que traz uma consulta das informações do

trânsito dado o contexto percebido, bem como a previsão do tempo para aquela zona

inferida. Na terceira tela é apresentado o resultado obtido caso tenha sido pressionado o

botão de interatividade de cor amarelo, que traz uma consulta das informações a

respeito das condições físicas das avenidas juntamente com a previsão do tempo na

zona. E na quarta tela é apresentado o resultado obtido caso tenha sido pressionado o

botão de interatividade de cor azul, que envia as informações contextuais extraídas para

os serviços de emergência próximos afim de agilizar o atendimento, onde o menor

tempo gasto torna-se o diferencial para a sua eficácia.

7. Testes e Resultados Obtidos

Para avaliar o protótipo quanto à satisfação do usuário com relação às funcionalidades,

usabilidade e precisão das informações apresentadas, foram conduzidos testes durante

32 dias, nas 6 zonas administrativas da cidade, em horários atípicos, com 18 pessoas de

idade entre 21 e 44 anos, profissionais de diversas áreas, professores e acadêmicos

condutores de veículos privados e usuários de transporte público que logo após o uso do

protótipo preencheram um formulário de questões.

Este documento foi baseado no Computer System Usability Questionnaire da

IBM definido por [Lewis 2010]. Entretanto, a exemplo de outros trabalhos como o

Real-Time Context-Aware Recomendations for Mobile proposto por [Peer 2010]

também sofreu adaptações para se adequar melhor ao nicho da aplicação com questões

específicas do domínio deste trabalho. Nele as pessoas tinham que indicar ao lado de

cada afirmação um número que variava em um intervalo de 1 (indicando fortemente

discordância) até 5 (indicando fortemente concordância).

Os resultados estão representados na Figura 8 por meio de um gráfico que

representa a percentagem de usuários para cada escala de medida empregada por

questão, onde os valores poderiam variar de 0% a 100%. Ao analisá-lo é possível notar

que nas questões:

Q1 a Q5, sobre a usabilidade, 78% fortemente concordaram que aplicação

alcançou uma tela simples, 72% que era organizada e clara e 67% que as informações

fornecidas eram precisas e fáceis de encontrar.

Q6, sobre a satisfação quanto ao funcionamento do sistema, 83% fortemente

concordaram que era fácil aprender a utilizar o sistema.

Q7 a Q9, sobre a opinião geral do sistema, embora 72% fortemente concordaram

que gostam de usar o sistema, apenas 33% que o sistema tem todas as funções e

capacidades que esperaram que ele tivesse.

Q10 a Q12, sobre as avenidas retornadas, a qualidade, utilidade das informações

e os benefícios trazidos por se tratar de um sistema sensível ao contexto, 44%

fortemente concordaram que estão satisfeitos com as avenidas retornadas, 72% que



podem encontrar as avenidas que lhe interessam, e 78% que as avenidas retornadas

estão na mesma zona em que se encontram no momento. Demonstrando que o resultado

trouxe relevância, precisão e eficiência.

Q13, sobre os pontos positivos, destacaram o acesso imediato à informação, fácil

compreensão, personalização do resultado, maior confiabilidade e precisão nas

informações, tela simples de fácil aprendizado e a não necessidade de fornecer dados

para que a aplicação traga resultados de acordo com o seu contexto.

Q14, sobre os pontos negativos, sugeriram que a aplicação fornecesse

informações sobre pontos de referência e também o nome da avenida onde está.

Figura 8. Gráfico dos resultados obtidos nos testes da aplicação.

8. Conclusões

O objetivo deste trabalho consistiu no desenvolvimento de uma aplicação que visa

auxiliar os condutores de veículos a decidirem qual é a melhor rota a seguir para a sua

corrente necessidade de deslocamento, possibilitando ao usuário reduzir o tempo gasto

em congestionamentos bem como no trânsito, e que pudesse ser caracterizado como um

Sistema Inteligente de Transporte voltado ao usuário na cidade de Manaus.

Para isto, a aplicação explorou algumas informações contextuais como

localização e tempo, e disponibilizou informações referentes às condições do trânsito

nas vias pertencentes à mesma zona da localização do usuário, sem que o mesmo tenha

que indicar explicitamente onde se encontra no momento do acesso a aplicação.

A partir da análise dos resultados obtidos por meio dos testes descritos

anteriormente, percebeu-se que a implementação e o uso de uma aplicação do tipo SIU

e SIT como a que foi proposta neste trabalho, pode ser uma ferramenta promissora para

lidar com o problema do congestionamento do trânsito na cidade de Manaus.

As principais contribuições deste trabalho foram a implementação de classes

utilizando a linguagem Lua responsáveis pela aquisição, processamento e disseminação

das informações contextuais. Além de uma ferramenta que possibilita ao usuário reduzir

o tempo gasto no trânsito, e que pode ser de grande ajuda em áreas de logística.

O Ginga ainda não oferece suporte a GPS real ou virtual. Para o trabalho, foram

extraídos de um programa shareware arquivos logs gerados por um GPS Virtual, que

continha sentenças características do protocolo de comunicação NMEA, típico em

dispositivos GPS.

78

33

72 67 67 83

67 72

33 44

72 78

22

61

28 22 28 17

33 28

67 56

22 17

0 6 0 11 6 0 0 0 0 0 6 6

0

20

40

60

80

100

Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 Q10 Q11 Q12

5

4

3

2

1



Visto que a aplicação necessita de uma base de dados a respeito das avenidas,

sugere-se como uma proposta de trabalho o desenvolvimento de um sistema que permita

que um administrador, por exemplo, um agente do Ciops, possa alimentar esta base de

conhecimento, que poderá gerar estatística e relatórios que possam apoiar os órgãos

públicos na gestão e planejamento do trânsito. Para uma segunda proposta sugere-se o

desenvolvimento de uma biblioteca baseada em Lua, que permita ao desenvolvedor um

acesso facilitado a coordenadas geográficas de um dispositivo de GPS, até mesmo a

criação de um framework que dê suporte ao desenvolvimento de aplicações sensíveis ao

contexto em TV Digital Interativa. Para uma terceira proposta, sugere-se a evolução do

sistema para apresentar a situação em trechos das avenidas, como também sugerir vias

alternativas para o usuário. E finalmente, uma quarta proposta seria o desenvolvimento

de uma versão deste trabalho para outras plataformas móveis como Android, iOS,

Windows Phone e Ubuntu Phone por exemplo.

Referências

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Instituto Marplan Brasil. (2012), “Brasil – Economia e Comunicações”,

http://www.portalbrasil.net/brasil_economia.htm, Novembro.

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Quality Advanced Traveler Information System (ATIS) Data”,

http://ntl.bts.gov/lib/jpodocs/rept_mis/13580.html, Setembro.

Lewis, J. R. (2010), “Computer System Usability Questionnaire”.

Meirelles, A. A. C. (2007), “Sistema de Informações de Tráfego Urbano na Internet:

Analisando a Experiência Estrangeira e sua Aplicação nas Cidades Brasileiras”,

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Peer, S. (2010), “Real-Time Context-Aware Recommendations for Mobile Users”,

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Pereira, W. F. (2012), “Utilização de Sistemas Inteligentes de Transportes para o

Gerenciamento do Tráfego Urbano no Brasil”, Congresso Brasileiro de Transporte e

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Crítica, Manaus, Junho.

Terra, T. (2002), “Aplicação de Lógica Fuzzy no Controle de Trânsito Urbano”,

Florianópolis.

Vieira, V, et. al., (2009), “Uso e Representação de Contexto em Sistemas

Computacionais”.

William, A. (2012), “Trânsito Interativo na TV Pública”,

http://arturoilha.com.br/transito-interativo-na-tv-publica, Maio.



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