projecto modelação simulação - dei.isep.ipp.ptpaf/proj/set2004/model. sist. de trafego.pdf ·...

Projecto

Modelação e Simulação de Sistemas de Tráfego

Porto, Outubro de 2004

Realizado por: José Pedro Almeida Machado nº i980331

Orientador: Ana Almeida Figueiredo

Instituto Superior de Engenharia do Porto Porto, Outubro 2004

Sistemas Inteligentes de Tráfego: Modelação Simulação i

Aos meus pais,

Obrigado por tudo aquilo que me ensinam.


ii Sistemas Inteligentes de Tráfego: Modelação Simulação



AGRADECIMENTOS

Eu quero agradecer aos meus pais por me terem apoiado ao longo da vida,

incentivado a terminar a Licenciatura e pelas noites mal dormidas ao som do barulho

das teclas.

Quero também agradecer á minha orientadora, a doutora Ana Figueiredo, pelo

seu incansável apoio e disponibilidade durante a elaboração deste projecto.



ÍNDICE

Tabela de Acrónimos.......................................................................................................... 1 1. Introdução ................................................................................................................... 3 2. SIT............................................................................................................................... 7

2.1. Áreas Funcionais no SIT.................................................................................................9 2.1.1. Sistemas Avançados de Gestão de Tráfego....................................................... 10 2.1.2. Sistemas Avançados de Informação para Viajantes........................................... 11 2.1.3. Sistemas Avançados Controlo de Veículos ........................................................ 12 2.1.4. Sistemas Avançados para Operação de Veículos Comerciais........................... 12 2.1.5. Sistemas Avançados de Transporte Público....................................................... 13 2.1.6. Sistemas Avançados de Transportes Rurais ...................................................... 13

3. Modelação................................................................................................................. 15 3.1. Modelos e Infra-estruturas ........................................................................................... 17 3.2. Classificação de Modelos de Simulação...................................................................... 17 3.3. Modelos de Simulação de Tráfego .............................................................................. 20 3.4. Funções de um Modelo de Simulação de Tráfego ...................................................... 20 3.5. Técnicas de Modelação ............................................................................................... 21

3.5.1. Programação por Restrições............................................................................... 22 3.5.2. Lógica Difusa....................................................................................................... 23 3.5.3. Programação Orientada a Objectos.................................................................... 23 3.5.4. Redes Neuronais................................................................................................. 25 3.5.5. Computação Paralela .......................................................................................... 26 3.5.6. Cellular Automata ................................................................................................ 27 3.5.7. Simulação Paralela de Eventos Discretos .......................................................... 28 3.5.8. Descoberta de Conhecimento em Base de Dados ............................................. 30 3.5.9. Algoritmos Genéticos .......................................................................................... 31

3.6. Modelos Car Following................................................................................................. 33 3.7. Modelos Lane Changing .............................................................................................. 34 3.8. Validação e Calibração ................................................................................................ 37

3.8.1. Dados de Validação e Calibração ....................................................................... 37



3.8.2. Analise de Sensibilidade ..................................................................................... 38 3.8.3. Processo de Validação e Calibração .................................................................. 39

4. Simulação ................................................................................................................. 41 4.1. Simulação de Tráfego .................................................................................................. 43 4.2. Simuladores de Tráfego............................................................................................... 44

4.2.1. AIMSUN2............................................................................................................. 45 4.2.2. AUTOBAHN......................................................................................................... 47 4.2.3. NETSIM ............................................................................................................... 49 4.2.4. FRESIM ............................................................................................................... 54 4.2.5. CORSIM .............................................................................................................. 58 4.2.6. PARAMICS.......................................................................................................... 61 4.2.7. DRACULA............................................................................................................ 67 4.2.8. FLEXSYT II.......................................................................................................... 70 4.2.9. HUTSIM............................................................................................................... 72 4.2.10. MELROSE ........................................................................................................... 75 4.2.11. MICROSIM .......................................................................................................... 79 4.2.12. MICSTRAN / TRAS-TSC..................................................................................... 82 4.2.13. MSITIM ................................................................................................................ 86 4.2.14. TRANSIMS .......................................................................................................... 90 4.2.15. VISSIM................................................................................................................. 93 4.2.16. PHAROS.............................................................................................................. 97 4.2.17. PLANSIM-T........................................................................................................ 101 4.2.18. SITRA-B+ .......................................................................................................... 104

5. Conclusão ............................................................................................................... 107 6. Anexo ...................................................................................................................... 111

Características Gerais dos Modelos ....................................................................................... 113 Modelos Urbanos................................................................................................................ 117 Modelos Auto-Estrada ........................................................................................................ 120 Modelos Combinados ......................................................................................................... 122 Modelos Veículo Auto-estrada (SAA) ................................................................................. 124

7. Bibliografia .............................................................................................................. 126


Sistemas Inteligentes de Tráfego: Modelação Simulação iii

Índice Figuras

Figura nº 1 - Estrutura hierárquica de um exemplo de programação em programação Orientada a Objectos...................24 Figura nº 2 – Rede Neuronal ................................................................................................................................................26 Figura nº 3 – Ilustração de Algoritmo Genético para a atribuição de tráfego. ......................................................................32 Figura nº 4 – Modelo de um Sistema típico de lane changing.............................................................................................35 Figura nº 5 – Mudança de faixa ............................................................................................................................................36 Figura nº 6 – Ambiente gráfico do simulador Paramics .......................................................................................................66 Figura nº 7 – Vissim simulando situação de tráfego na rede................................................................................................95 Figura nº 8 – Simulação de rotunda....................................................................................................................................106

Índice Tabelas

Na tabela seguinte (Tabela nº1) temos o exemplo de algumas aplicações e os tipos de modelos que utilizam. ................19 Tabela nº 1 - Tabela apresenta a relação de alguns modelos de simulação e a sua classificação.....................................19 Tabela nº 2 - Simuladores de tráfego agrupados de acordo com o ambiente que simulam ................................................44 Tabela nº 1-A – Simuladores de tráfego agrupados de acordo com o ambiente que simulam..........................................113 Tabela nº 2-A – Funcionalidades de modelos Urbanos de Microsimulação [8]..................................................................117 Tabela nº 3- A – Funcionalidades dos Modelos para micro-simuladores de auto-estrada [8]............................................120 Tabela nº 4-A – Funcionalidades dos modelos de microsimulação mistos ( Urbano e Auto-estrada ) [8] ........................122


iv Sistemas Inteligentes de Tráfego: Modelação Simulação


Modelação e Simulação de Sistemas de Tráfego 1

Tabela de Acrónimos

CTU Controlo de Tráfego Urbano SAIV Sistemas Avançados para Informação a Viajantes SACV Sistemas Avançado de Controlo de Veículos SATP Sistemas Avançados de Transporte Público SAOVC Sistemas Avançados para Operação de Veículos Comerciais SIT Sistemas Inteligentes de Transporte SGT Sistema de Gestão de Tráfego VAO Veículos de Alta Ocupância


2 Sistemas Inteligentes de Tráfego: Modelação Simulação



1. Introdução



O transporte é um campo inerente e extremamente importante na vida politica,

social e económica dos nossos dias. A deslocação é-nos implícita. Conduzimos até ao

trabalho, enviamos mercadorias por companhias de transporte, andamos em

transportes públicos. Faz parte da nossa vida, do nosso dia a dia.

A qualidade de um sistema de transporte reflecte-se na dinâmica e

desenvolvimento de vários sectores da sociedade. Por isso, o investimento no

desenvolvimento de ferramentas e sistemas de transporte capazes de satisfazer as

necessidades de uma sociedade e cada vez maior. [1]

O desenvolvimento tecnológico permitiu criar sistemas inteligentes de transporte

capazes de representar, simular e gerir sistemas de transporte. Estes sistemas

consistem em representar, modelar o mundo real conforme ele é, isto é, representar

ruas, casas, sinais de transito, veículos e suas características e fenómenos

relacionados com a dinâmica do sistema de transportes existente como por exemplo,

características de veículos, ultrapassagens, deslocamento em fila, etc. Mas também

simular situações de tráfego como possíveis de acidentes, congestionamento,

semáforos, paragens de transportes públicos.

Estes sistemas vão muito para além da simples representação de

acontecimentos. O objectivo primário é prevenir e antecipar acontecimentos no sistema

de transportes que venham a influenciar negativamente o desempenho do sistema e

também criar medidas de resposta eficientes a acontecimentos que por algum motivo

surgem no sistema de transportes.

Neste relatório vamos abordar alguns aspectos relevantes a um sistema

inteligente de transporte no que refere ao caso particular aos sistemas de controlo de

tráfego.



2. SIT



Os Sistemas Inteligentes de Transporte (SIT) combinam alta tecnologia e

melhoramentos em sistemas de informação, comunicações, sensores e métodos

matemáticos avançados com a estrutura de transportes existente no mundo real. [1]

Face ao rápido crescimento urbano e devido ás exigências económicas e sociais

presentes nos transportes os Sistemas inteligentes de Transporte surgem como

resposta para um problema em que a construção de mais e maiores estradas e pontes

não solucionam. Estas soluções surgem em campos que para além de serem

complexos foram de certa forma esquecidos como o factor humano e a sua influência e

importância no desenrolar de acontecimentos na rede de transportes ou o facto de

providenciar informação sobre condições de tráfego e estado das vias que permite ao

condutor optar por se deslocar por outros locais de forma a evitar congestionamentos.

Hoje em dia, o desenvolvimento tecnológico na área dos sistemas de transporte

é orientado pelos seguintes pontos: [1]

• Capacidade de sentir a presença e identificar veículos ou cargas numa infra-

estrutura através de dispositivos periféricos em tempo real;

• Capacidade de comunicar taxas elevadas de informação de forma segura,

barata;

• Capacidade de processar grandes quantidades de informação através de

tecnologia de informação avançada;

• E por ter a capacidade de utilizar a informação correctamente e em tempo

real de modo a obter melhores operações na rede de transportes.

Esta orientação permite pensar em sistemas de relação entre infra-estrutura e

veículo em vez de componentes independentes.

2.1. Áreas Funcionais no SIT

Na base de desenvolvimento deste tipo de sistemas está a evolução tecnológica

no campo dos sistemas de vigilância de tráfego, comunicações e informática. Este

desenvolvimento permite controlar as condições ambientais e de tráfego da rede de

transportes a partir de um centro de operações onde trata a informação obtida através

de algoritmos específicos e posteriormente é enviada a informação para o sistema de



gestão de tráfego, de auto-estrada ou arterial, e para os utilizadores da rede de

transporte. [1]

2.1.1. Sistemas Avançados de Gestão de Tráfego

Este tipo de sistema agrega várias funções. O Sistema Avançado de Gestão de

Tráfego (SAGT) consiste num sistema inteligente de tráfego que é constituído por

dispositivos de sensorialmente de tráfego, centro de comunicações, e um computador

central que monitorização que permite através destes componentes optimizar as

operações de tráfego.

Cada sistema deste tipo é específico a cada problema de tráfego a que se

pretende fazer face, isto é, dependendo do local a ser implantado e das características

do tráfego existente podem ser utilizados vários módulos que tratam um tipo de

acontecimento específico. Alguns dos módulos que podem ser usados num sistema

SAGT são:

• Sinais de Tráfego – permite controlar a partir de um local remoto, um

cruzamento ou um conjunto de cruzamentos;

• Recolha de Dados de Tráfego – automatiza e centraliza a reunião de

dados relativos a contagem de tráfego, e faz calculos de volumes e

velocidades;

• Apropriação de Emergência – Este módulo permite que veículos de

emergência passem de forma segura por cruzamentos quando estão a

responder a situações de emergência;

• Apropriação de Transito – mantêm sinal verde para transportes públicos

em aproximação;

• Informação ao Viajante – avisa os condutores de obras na estrada ou

congestionamentos que possa encontrar através do uso de sinais

digitais;



• Gestão de Parqueamento – controla o fluxo de veículos na entrada e

saída de um parque ou garagem de modo a permitir apenas a entra de

veículos em número condizente com as vagas disponíveis;

• Detecção e Gestão de Incidentes – fornece vigilância e outros metodos

de monitorização acidentes de tráfego, bem como ferramentas de gestão

e resposta;

• Gestão de Emergência – apoia na criação de desvios ou evacuações em

situações de emergência;

• Ramp metering – controla o fluxo de tráfego nas entradas das auto-

estradas

2.1.2. Sistemas Avançados de Informação para Viajantes

Os Sistemas Avançados de Informação para Viajantes (SAIV) são um

componente integrante de um sistema inteligente de transporte. O SAIV foi pensado

para melhorar a mobilidade pessoal, segurança e aumentar a produtividade dos meios

de transporte. Este componente toma um papel importante na redução de

congestionamentos visto que é um acontecimento que não é resolvido por uma

alteração no tempo de abertura dos sinais de trânsito. O congestionamento da rede de

transporte atrasa a entrega de bens e mercadorias que por este facto tem impacto

negativo no preço e na economia. Os sistemas de transportes são então um elo vital

entre mercadorias, empresas produtoras e redes de distribuição o que leva a afirmar

que uma empresa pode por em causa todo o seu sistema de produção devido a

problemas relacionados com o sector do sistema de distribuição. Deste modo existe

cada vez mais uma preocupação em apostar e em desenvolver neste tipo de sistemas

para que a redução de tráfego possa beneficiar o sistema económico da sociedade. O

SAIV inclui serviços de pre-viagem e/ou informação de condições de tráfego para um

percurso ou rota, orientação e um serviço de informação sobre serviços de

entretenimento em viagens.



2.1.3. Sistemas Avançados Controlo de Veículos

De forma a tornar as viagens mais cómodas, seguras e eficientes desenvolvem-

se sistemas que permitem expandir, melhorar o controlo do veículo por parte do

condutor. Esses sistemas chamam-se Sistemas Avançados Controlo de Veículos ou

SACV. Este tipo de sistemas abrange uma larga área de conceitos que se tornam

operacionais em escalas de tempo de diferentes. Um exemplo de SACV são os

sistemas de cruise control inteligentes que para alem de controlarem a velocidade

reduzindo-a quando existe um veículo a sua frente.

Em termos gerais, sistemas de anti colisão previnem os condutores de possíveis

colisões mas em sistemas mais avançados poderão tomar iniciativa de travar ou desviar

do obstáculo tirando o veículo de uma situação de perigo.

Uma característica especifica num SACV é ser autónomo, isto é, é capaz de

tomar decisões sem orientação do condutor o que trás benefícios no aumento de

segurança e na redução de acidentes causados por congestionamento. Deste modo

podemos afirmar que a orientação e conceitos destes sistemas visa o controlo em

deferimento de aquisição de dados sobre a estrada e condições adjacentes aos locais.

Através de um SACV e a forma como se pretende controlar veículos surgiu um conceito

que pretende ter controlo total sobre veículos em faixas de rodagem específicas. Este

conceito chama-se Sistema de Auto-estrada Automatizado ou SAA. Embora este

conceito seja um objectivo a atingir a longo prazo poderá não ter a devida atenção pois

os custos de implementação são elevadíssimos e também existem outros sistemas que

se encontram desenvolvidos e captam toda a atenção dos investimentos devido a sua

orientação e objectivos. Esses sistemas são SAOVC, SATP.

2.1.4. Sistemas Avançados para Operação de Veículos Comerciais

Os Sistemas Avançados para Operação de Veículos Comerciais (SAOVC)

resultam da utilização das tecnologias envolvidas em SIT por parte de empresas

privadas de camionagem, carrinhas e táxis para aumentar a produtividade das suas

frotas e a eficiência das suas operações e na redução máxima de custos. Conceitos



como weigh-in-motion (peso em movimento), localização de veículo para controlo de

frota, sistemas de bordo para controlo de segurança, fazem parte dos desenvolvimentos

do SAOVC. Aqui estão envolvidas questões de productividade, redução de custos e

gestão que tornam este tipo de aplicações em aplicações de grande investimento.

2.1.5. Sistemas Avançados de Transporte Público

O aumento do tráfego e a procura dos transportes públicos nas grandes áreas

metropolitanas fez com que se utilizasse as tecnologias acima descritas para ampliar o

acesso a informação por parte dos utilizadores do transporte publico, praticar cobranças

justas, definir horários para os veículos, gerir frotas de autocarros e viagens inter

regionais. Um Sistema Avançado de Transporte Público propõe-se a gerir estas

necessidades.

2.1.6. Sistemas Avançados de Transportes Rurais

Ao contrario dos meios urbanos os meios rurais não sofrem congestionamentos

nem horas de ponta por isso os Sistemas Avançados de Transportes Rurais visam a

segurança. Situações como despistes e perdas de controlo do veículo são tidos como

centro de orientações deste tipo de sistemas.



3. Modelação



3.1. Modelos e Infra-estruturas

Um sistema deve ser a cópia fiel do sistema real a que nos propomos a simular.

É necessário caracterizar e analisar o que é real, para isso temos que desenvolver uma

forma, um método, capaz de representar aquilo pretendemos caracterizar tendo em

conta comportamentos, reacções e a sua fisiologia.

Um modelo é uma representação matemática de um sistema ou de um

comportamento do ou no sistema. Por outro lado uma infra-estrutura é um princípio de

organização mais ou menos eficiente de analisar um sistema. Os resultados

provenientes de um modelo traduzem-se de forma quantitativa enquanto que os

resultados provenientes de uma infra-estrutura traduzem-se na forma qualitativa.

Os modelos matemáticos que descrevem o comportamento do fluxo de tráfego

são um pré-requesito para um variado numero de tarefas possíveis de simular, podendo

simular-se o planeamento de transporte, vigilância e monitorização de tráfego, detecção

de incidentes, o desenho sistemático de estratégias de controlo, simulação, previsão,

analise de poluição produzida pelos sistemas de transporte e o seu impacto ambiental.

3.2. Classificação de Modelos de Simulação Os modelos de simulação de tráfego podem ser classificados quanto ao seu

nível de descrição da representação do sistema sem que prejudique ou comprometa a

fidelidade da sua representação:

• Microscópicos – Os modelos microscópicos descrevem as entidades do

sistema bem como as suas interacções com um elevado nível de detalhe.

A este nível a representação de uma mudança de faixa, lane changing,

pode invocar a lei de perseguição de veículo, teoria de Car-following, em

relação ao veículo que circula a frente do veículo objecto, ao veículo que

poderá vir a ficar a sua frente e ao veículo que poderá seguir o veículo

objecto na faixa de destino e representar também os processos de

decisão dos outros veículos. Estes modelos determinam continuamente



ou discretamente os estados, valores de velocidade e posição individual

dos veículos.

• Macroscópicos – Por sua vez os modelos macroscópicos descrevem as

entidades e as suas interacções a um nível de detalhe baixo. Uma

stream de tráfego é representada por um histograma ou por valores

escalares de velocidade e densidade. As mudanças de faixa poderão

nem ser representadas, o que pode acontecer é que o modelo pode

“forçar” que a stream está definida para as duas faixas ou então usa uma

aproximação.

• Mesoscópicos – Na sua generalidade um modelo mesoscópico representa

maior parte das entidades com um nível de detalhe elevado mas as suas

actividades e interacções são descritas a um nível baixo de detalhe.

Tomando o mesmo exemplo, a mudança de faixa poderia ser representada

para veículos individuais como sendo um acontecimento instantâneo em

que a decisão recai sobre a densidade relativa das faixas em vez da

interacção do veículo.

A maioria dos modelos de simulação de tráfego descreve sistemas dinâmicos

em que a única variável independente é o tempo.

Existem modelos de simulação discretos, contínuos, estocásticos ou

determinísticos.

Os modelos de simulação discretos são modelos em que as entidades que

representam o sistema real variam abruptamente no tempo. Existem dois tipos de

modelos discretos:

• No Tempo

• No Evento

No que refere aos modelos discretos no tempo, o tempo é segmentado numa

sucessão de intervalos e o modelo de simulação executa computacionalmente as

actividades e muda os estados das entidades do sistema. A vantagem deste tipo de



modelos advém do facto que muitas das vezes existem entidades que mantêm o

mesmo valor por longos períodos de tempo e como é possível descrever com exactidão

a sucessão de acontecimentos temporais permite poupar tempo de computação, visto

que não necessita de vigiar no tempo a entidade, necessitando só de executar um

evento no momento certo. Assim a mudança de estado, um evento, pode ocorrer

instantaneamente num determinado momento, como por exemplo, o sinal passar de

verde para amarelo.

Por outro lado pode acontecer que os sistemas são limitados e as entidades não

mudam de estado frequentemente então os modelos discretos de eventos são mais

adequados pois permitem poupar tempo de execução.

Nos modelos de simulação contínuos, as entidades mudam continuamente de

estado ao longo do tempo respondendo a um estímulo contínuo.

Os modelos determinísticos e estocásticos descrevem a forma como os

processos são representados pelos modelos. Os determinísticos possuem variáveis

aleatórias, todas as interacções entre entidades são definidas por relações

matemáticas, estatísticas ou lógicas.

Já os modelos estocásticos incluem funções de probabilidade. Podemos

considerar um modelo de Car-following como sendo uma relação estocástica ou

determinista se o tempo de reacção do veículo for uma variável aleatória ou constante

respectivamente.[6]

Na tabela seguinte (Tabela nº1) temos o exemplo de algumas aplicações e os tipos de

modelos que utilizam.

Tabela nº 1 - Tabela apresenta a relação de alguns modelos de simulação e a sua classificação.



3.3. Modelos de Simulação de Tráfego

Os modelos de simulação tráfego caracterizam-se por reproduzir com precisão

as condições de tráfego existentes na rede de estradas num computador. Os modelos

microscópicos são compostos por dois componentes, uma descrição precisa da

geometria da rede de estradas, semáforos, sensores de tráfego, painéis de mensagens

variáveis e por uma modelação detalhada do comportamento do tráfego que reproduz a

dinâmica de cada veículo, distinguindo-os em diferentes tipos, e tomar em conta o seu

comportamento e assim também analisando o comportamento do condutor. Isto faz com

que os modelos de simulação microscópicos sejam os mais precisos a representar o

sistema de tráfego permitido desenvolver vários cenários de simulação em que é

possível incluir descrições de condições de controlo de tráfego e gestão de tráfego que

posteriormente podem ser testadas.

A simulação do comportamento dos veículos é feita veículo a veículo e de

acordo com modelos que descrevem comportamentos de lider-seguidor e mudança de

faixa. Desta forma reproduz-se o comportamento de veículos conduzidos que permite

simular um movimento entre um ponto de Origem e um ponto Destino de for a executar

os movimentos predefinidos permitindo analisar as reacções do sistema.

Como foi dito nos parágrafos anteriores, os modelos são uma representação do

que existe a nossa volta, de uma interacção, ou comportamento de uma entidade. Por

este motivo, e sabendo que a simulação de um ambiente real deve representar de

forma fiel e não errónea o objecto de simulação os modelos de simulação de tráfego

são uma peça chave na simulação de tráfego.

3.4. Funções de um Modelo de Simulação de Tráfego

Os modelos de simulação de tráfego têm as seguintes funções no âmbito dos

Sistemas Inteligentes de Transporte:

Simular redes incluindo a interacção entre veículos e sistemas de informação e controlo –

Um dos maiores propósitos para os modelos de simulação é avaliar um conjunto

de opções de controlo de transporte off-line, isto é, permitir avaliar aspectos que de



outra forma, avaliação local (On-site), se tornaria difícil e de elevados custos devido a

variabilidade diária do tráfego e a dificuldade de nessa situação recolher dados em

quantidade e qualidade de forma a produzir uma analise estatística e conclusiva.

Previsão a Curto Prazo – Um aspecto para o qual os modelos são também

desenvolvidos é a analise para resultados imediatos. Exemplos deste tipo de previsão

incluem a avaliação e utilização em tempo real de um conjunto de respostas a um

incidente que decorreu na estrada, ou prever emissões de gases para que os planos de

restrição de entrada de veículos na cidade, sejam postos em pratica quando são

atingidos determinados valores de emissões.

Desenvolver Modelos de Atribuição – Os modelos de atribuição ajudam a

prever mudanças no fluxo de tráfego quando são introduzidas alterações na rede de

estradas. Logo se os sistemas de controlo são usados na rede então poderá ser difícil

modelar alterações nos fluxos se não houver uma simulação.

Fornecer dados de entrada a simuladores de condução – O desenvolvimento

tecnológico permite desenvolver sistemas in – car que são testados e avaliados por

simuladores de condução, propositadamente desenvolvidos para esta função, em que

os modelos podem providenciar cenários realistas para o simulador.

3.5. Técnicas de Modelação Para além da evolução tecnológica ao longo dos anos as técnicas de modelação

também sofreram uma evolução no sentido de permitir modelar e representar o mundo

real da forma mais próxima e exacta possível. Existem algumas técnicas desenvolvidas

ao longo da evolução dos sistemas de tráfego e da microsimulação e nesta secção

serão faladas as técnicas mais relevantes de modelação. A seguir estão listadas

algumas dessas técnicas:[6]

• Programação por restrições;

• Lógica Difusa;

• Programação Orientada a Objectos;



• Computação Paralela;

• Redes Neuronais;

• Simulação Paralela de Eventos Discretos;

• Descoberta de Conhecimento em Base de Dados;

• Algoritmos Genéticos.

3.5.1. Programação por Restrições

A programação de restrições e definida como sendo uma programação de

paradigmas em que condições de um problema é dada sob a forma de Restrições de

Satisfação do Problema. Estas restrições são declaradas e são guardadas para que um

algoritmo de resolução de restrições encontre as soluções para o problema declarado.

Essa solução é encontrada quando todas a restrições do problema são satisfeitas. As

restrições de satisfação do problema são definidas por:

• Conjunto finito de variáveis;

• Função que faz o mapeamento de todas a s variáveis a um domínio ou intervalo

de valores;

• E o conjunto de restrições que delimitam a variação de valores que um variável

pode ter.

Existem restrições lógicas ou numéricas. Uma solução para um problema de

Restrições de Satisfação de Problema é atribuir a cada variável um domino que

satisfação as condições presentes em cada restrição que usa a variável pois caso

limitarmos a variável a situações binárias as limitações de escolha ou alcance de

valores não é abrangido.

Os sistemas de Restrições são resolvidos por algoritmos de satisfação de restrições que

não são mais que processos que trabalham no sistema a procura de atribuições

compatíveis com o conjunto das variáveis.

Na área das aplicações de tráfego e transportes, verifica-se que este tipo de

técnica é utilizada para optimizar os parâmetros de controlo de tráfego como por

exemplo os timings dos sinais, alocação de recursos, calendarização, pesquisa de rotas

e planeamento, etc.



No que respeita a modelação de tráfego esta técnica foi utilizada para modelar

comportamento do fluxo de tráfego em cruzamentos e na rede de estradas.

3.5.2. Lógica Difusa

A Lógica Difusa é uma teoria introduzida para expandir a lógica convencional de

modo poder compreender o conceito de “verdade parcial” que se reflecte na

possibilidade de representar conhecimento vago e impreciso. Esta teoria baseia-se no

conceito de “conjunto difuso”. Este conceito na pratica diz que existe um universo de

nome P e um subconjunto R que é um mapeamento dos elementos de P em que estão

entre [0,1]. O valor 0 indica que não é membro e 1 indica que é membro, os valores

entre 0 e 1 são considerados como graus intermédios de pertença a membro. Um

exemplo simples de como funciona os “conjunto difuso” é por exemplo o universo é o

conjunto de “pessoas” e possível definir um subconjunto de pessoas “altas” através de

um mapeamento das alturas do conjunto “pessoas” através de um intervalo entre 0 e 1.

Assim permite classificar todas as pessoas desde a mais baixa a mais alta não tendo

que ser validado através de uma resposta binária sim ou não por exemplo.

Os sistemas difusos e os controladores difusos podem ser aplicados em

sistemas complexos onde os modelos matemáticos são difíceis de aplicar e em casos

que o conhecimento é específico. A utilização por parte da logica difusa em modelação de tráfego não é muito frequente

mas é aplicada em tarefas de gestão e controlo de tráfego. Uma área em que este tipo

de técnica poderá trazer alguns frutos é na modelação do comportamento do condutor

em que esta técnica permite capturar comportamentos pouco específicos em

condutores sozinhos no veículo.

Outra vantagem de explorar modelos difusos é a que permite analisar condições

atmosféricas e de asfalto em que os valores por exemplo de visibilidade podem variar,

ou até modelar o comportamento de um condutor devido a qualidade do piso.

3.5.3. Programação Orientada a Objectos

A programação orientada a objectos surge como uma evolução da programação

estruturada. Este tipo de orientação foca os acontecimentos sobre os objectos e as



suas interacções. Nesta técnica os objectos são associados a classes, estas definem o

comportamento e características de cada objecto. Um pormenor a salientar é o facto de

objectos poderem herdar características ou funcionalidades de outros objectos. Isto

deve-se á organização estrutural da própria linguagem e da forma como relaciona os

objectos. Por exemplo, um veículo é um objecto mas dentro do objecto veicula existem

vários tipos de veículos, autocarros, carros, camiões então e Programação orientada ao

objecto podemos definir que um camião é um tipo de veículo que herda características e

funcionalidades do objecto veículo. Podemos ver a figura abaixo essa relação.

Figura nº 1 - Estrutura hierárquica de um exemplo de programação em Programação Orientada a Objectos.

Em termos práticos no que refere a modelação a programação orientada a

objectos veio permitir uma forma de definição e limpeza na forma como são definidas

características e especificações das partes integrantes do sistema como também

permite uma maior e melhor estruturação da informação utilizada para a modelação

bem como o acesso aos dados é disponibilizado mais facilmente devido a característica

de comunicação entre objectos presente nesta linguagem.

Objecto

Classe Veículo

SubClasse Autocarro

SubClasse Camioneta

SubClasse Minibus

SubClasse Carro

SubClasse Camião

Classe Nó

Classe Ligação



3.5.4. Redes Neuronais

As redes neuronais (figura nº2), são compostas por um determinado numero de

elementos de processamento chamados neurónios que recebem informação de varias

fontes distintas e produzem resultados que dependem dos valores enviados pelas

fontes. Estes neurónios estão unidos entre si através ligações que tem determinado

peso ou importância no tratamento da informação do neurónio. Por isso, o resultado

gerado por um neurónio influência o resultado de outros neurónios a ele ligado mas

esse resultado pode não ser sempre o mesmo pois com o decorrer do tempo e da

execução o peso das ligações pode variar de acordo com a aprendizagem da rede

neuronal.

O conceito das redes neuronais e abstracto, então para tornar mais comprrensivel e

usavel são feitas determinadas simplificações:

• Os neurónios são dispostos em camadas;

• Uma regra de aprendizagem e definida de forma que determine quando e como

os pesos das ligações e actualizado;

• Todos os neurónios comportam-se da mesma forma, isto é, determinam o

resultado a partir dos pesos dos dados de entrada.



Figura nº 2 – Rede Neuronal

As redes neuronais podem ser categorizadas através da regra de aprendizagem

aplicada. Existem quatro categorias: supervisionadas, reforço, auto-organizativas e

híbridas.

No que refere a micro simulação as redes neuronais são usadas para modelar

sistemas que apresentam dificuldades de compreensão ou para representar relações

que por formas matemáticas ou lógicas são difíceis de representar.

Isto faz com que as redes neuronais tenham uma capacidade única de modelar

aspectos não lineares dos sistemas de transportes. Por outro lado a natureza semi

automática das redes neuronais permitem encontrar relações de certa forma

marginalizadas pelo sistema. Uma das áreas de particular interesse para as redes

neuronais é na modelação do comportamento do condutor e da análise das relações

espaço-temporais existentes no congestionamento de tráfego, controlo de tráfego e

processamento de imagem.

3.5.5. Computação Paralela

A arquitectura de computação paralela tem sido um atractivo devido a

quantidade de informação tratada nos sistemas inteligentes de transporte. Desta forma

a computação paralela vem dar uma resposta as exigências por parte da computação

em tempo real que não eram satisfeitas por uma computação sequencial dos modelos.

Outputs Camada de Output

Camada Escondida

Camada de Input

Inputs



A complexidade dos modelos dinâmicos inibe soluções analíticas e numéricas concisas

o que através de sistemas de computação paralela é possível sendo uma abordagem

que melhora a performance se modelos de simulação relativamente pesados. Assim os

benefícios evidentes são que os problemas são resolvidos de uma forma mais rápida e

os problemas maiores são resolvidos dentro de um determinado período de tempo.

Existem duas formas de abordar um sistema de computação paralela:

• Construção de raiz de um software de simulação

• Adaptar um modelo de simulação existente para operar com esta

técnica.

A primeira forma implica a construção de raiz de um simulador novo, modelos,

ambientes gráficos e especialmente algoritmos para funcionarem com processadores

paralelos. Por sua vez a segunda implica adaptar um módulo ou alterar o simulador de

modo a poder trabalhar com a arquitectura paralela sendo esta a mais simples das

duas.

Em qualquer dos casos os dados e ou o modelo de simulação deve ser dividido

pelos dois processadores permitindo que sejam modeladas grandes redes de tráfego.

A computação paralela é aplicada á modelação de tráfego como forma de aumentar a

performance dos processos que despendem muito tempo de computação incluindo a

distribuição de tráfego por redes grandes e o próprio processo de simulação.

.

3.5.6. Cellular Automata

Outra técnica usada no micro simulação é a técnica de Cellular Automata. Nesta

abordagem o espaço e o tempo são discretos. O espaço e dividido em tamanhos iguais

a que são chamados de células que por sua vez assumem um numero finito de estados.

Os estados das células são alterados segundo regras locais, isto é, o estado varia

consoante o estado anterior da célula no período de tempo anterior e dos estados das

células vizinhas no período de tempo anterior. A actualização das células é feita em

bloco e de forma que os estados de todas a células da grelha sejam alterados a todos

os períodos de tempo.



A técnica baseada em células é usada na microsimulação para permitir

velocidade computacional necessária para simular ao nível individual cada viajante

numa região definida. Esta técnica permite simular uma quantidade elevada de veículos

viajantes pela rede e manter uma velocidade computacional rápida. Cada ligação está

dividida em um número finito de células e a cada instante de tempo é examinada para

verificar se contem algum veículo viajando por ela. Cada veículo presente numa célula

pode avançar para outra usando um conjunto simples de regras e á medida que se vai

aumentando fidelidade, diminuindo o tamanho da célula, acrescentando atributos dos

veículos e aumentado o conjunto de regras o sistema torna-se mais lento. Desta forma

é necessário contrabalançar os requisitos de análise com o nível de detalhe do sistema

permitindo que esta técnica seja proveitosa.

3.5.7. Simulação Paralela de Eventos Discretos

A técnica da Simulação Paralela de Eventos Discretos consiste na execução de

um programa de simulação com um evento simples num sistema de computação

paralela.

Este sistema paralelo pode ser usado para executar modelos enquanto que o

conceito de programação (scheduling) de eventos é usado dentro de cada processo

lógico, processo que consiste num conjunto de componentes básicos de modelos, como

por exemplo, num modelo de engarrafamento as condições do local. Cada processo

lógico é agrupado com um conjunto de processos lógicos que é processado pelo

sistema paralelo.

Nos programas de simulação de tráfego tradicionais são usados intervalos de

tempo fixos em que ao fim de cada intervalo a posição de todos os veículos é conhecida

e é calculada a sua posição para o intervalo subsequente.

No que refere á simulação baseada em eventos é tomada outra abordagem que

permite atingir níveis de performance mais elevados na resolução de problemas da

simulação de tráfego. Nesta abordagem os componentes do modelo consistem em

eventos que são activados em determinado ponto no tempo o que em termos práticos

significa que cada objecto na simulação mantém o seu estado durante a mesma só

sendo alterado quando ocorre um evento que altere esse mesmo estado. Por exemplo,

a mudança de um sinal para vermelho é um evento e pode alterar o estado de um



veículo que se aproxime de estado de marcha para um estado de paragem. Um evento

subsequente como a mudança de sinal para verde mudaria o estado do veículo.

Existem vários eventos que incluem veículos, mas que não se limitam a eles:

• Partir da Origem;

• Partir de uma ligação;

• Chegada a uma ligação;

• Chegada ao destino.

As técnicas de paralelização que se baseiam em um relógio de simulação global

não podem ser usadas na simulação de eventos visto que ocorrem poucos eventos de

simulador ocorrem num determinado momento do tempo simulado o que implica que os

eventos devem ser executados de forma concorrente em diferentes momentos

temporais da simulação.

Na Simulação Paralela de Eventos Discretos surge uma questão fundamental

que se prende com a execução concorrente de eventos e que levanta o problema de os

eventos serem concorrentes e não conhecerem o estado dos seus concorrentes e quais

os efeitos que cada um pode causar aos outros. Isto traduz-se nas relações causa-

efeito do sistema físico que resultam em restrições sequenciais no simulador. Esta

sequência de restrições dita a ordem de execução de eventos em relação a outros o

que se torna extremamente complexo em sistemas que a paralelização não seja feita

com intervalos fixos.

A vantagem inerente a esta técnica advém da redução do tempo de

processamento usando as vantagens da computação paralela e a simulação de

eventos. Assim em vez da simulação contínua no tempo dos veículos, ou seja

continuamente nos intervalos tempo, só são simulados os seus comportamentos

quando se movem caso contrário nada acontece. Num sistema com um elevado número

de eventos os benefícios não são substanciais. Assim o número de intervalos e

actualizações associadas numa programação temporal fixa devem ser comparados com

o número de eventos necessários para a simulação de forma a tirar benefícios da

implementação desta técnica.



3.5.8. Descoberta de Conhecimento em Base de Dados

O desenvolvimento tecnológico permitiu um extenso desenvolvimento na

geração e colecção de dados, contudo, os dados não eram explorados em todo o seu

potencial.

Os métodos manuais de análise usados tradicionalmente eram limitados e

sumariavam e extraiam conhecimento de forma limitada e que não suportavam volumes

pesados de dados. A resposta a este problema surge com o desenvolvimento de

técnicas e ferramentas com a capacidade de extrair, de forma inteligente e automática,

informação das bases de dados.

Um dos passos existentes no processo de descoberta de conhecimento é o data

mining, este passo consiste em aplicar algoritmos de extracção padrões dos dados ou

aplicar modelos aos dados. Existem enumeros algoritmos de data mining e baseiam-se

geralmente em conceitos de aprendizagem, reconhecimento de padrões e estatísticas,

raciocínio baseado em casos, classificação e regressão não linear, árvores de decisão,

algoritmos genéticos, modelos gráficos e redes neuronais.

O data mining e a descoberta de conhecimento surgiram também em sistemas

de gesto de bases de dados paralelas onde permitem o processamento de mais dados,

construir e resolver um maior numero e modelos e atingir um nível de precisão elevado.

No processo de descoberta de conhecimento existem passos como a desenvolvimento

do modelo e do output que antecedem o data mining. O desenvolvimento do modelo é

constituído pela segmentação de dados escolha e representação do modelo que melhor

representa os dados (exemplo, regressão, arvore de decisão, etc.) e selecção dos

parâmetros que serão analisados. O output é gerado por um conjunto variado de

ferramentas de representação e transformação de dados que podem resultar em

medidas estatísticas, descrições textuais, representações gráficas de relações, etc. [16]

No âmbito da simulação e modelação de tráfego o processo de descoberta de

conhecimento não é um elemento vital isto porque os dados que envolvem a modelação

e processamento não se apresentam em volumes que causem dificuldades de

processamento ou situações que a selecção eficaz de dados seja impossível de lidar

pelos utilizadores ou modelos. Contudo, em ambientes de tráfego que veículos

inteligentes, estradas automatizadas, comunicação e instrumentalização da berma das

estradas e sistemas dinâmicos de encaminhamento levarão a que a descoberta de

conhecimento seja uma ferramenta comum.[6]



3.5.9. Algoritmos Genéticos

Os algoritmos genéticos são uma técnica baseada em pesquisa estocástica que

deriva dos princípios da evolução natural e da “sobrevivência do mais apto” e é

apropriada para os problemas que requerem optimização de determinados critérios.

O funcionamento deste algoritmo pode ser descrito da seguinte forma:

• Geração – Inicialização do algoritmo através de um conjunto de soluções viáveis

geradas aleatoriamente. Cada solução é representada na forma binária e o

número de soluções contidas no conjunto inicial é chamado de população;

• Cada solução é avaliada numericamente, através de um procedimento que se

assemelha a uma função num problema de pesquisa tradicional, para determinar

a sua ajustabilidade ou rácio;

• A geração seguinte, composta por uma nova população, é estabelecida a partir

das soluções que apresentam o melhor ajuste. As soluções são transpostas de

uma geração para outra através de operadores genéticos;

• A probabilidade de um indivíduo se reproduzir é proporcional á qualidade da

solução que representa e daqui as soluções das gerações futuras devem

melhorar automaticamente. O processo de recriação é terminado quando uma

solução óptima ou quase óptima é encontrada ou um tempo determinado para

limite termina.

Na figura seguinte (figura nº3), encontra-se ilustrado um algoritmo genético para

a aplicação da atribuição de tráfego.



Figura nº 3 – Ilustração de Algoritmo Genético para a atribuição de tráfego.

Os operadores genéticos mais comuns são a reprodução, o cruzamento e a

mutação. A reprodução caracteriza-se por escolher as soluções potenciais a partir da

população, baseando-se nas avaliações de aptidão e que servem para criar novas

gerações e como é fácil de perceber as que forem mais aptas passam e as que forem

menos aptas são eliminadas.

O operador cruzamento selecciona aleatoriamente duas soluções da população e

cruza-as de forma aleatória com o objectivo de criar dois novos rebentos por exemplo,

0000 e 1111 cruzando-se podem gerar os seguintes rebentos 1010 e 0101. A

probabilidade e a frequência de cruzamento é definida pelo utilizador e não se deve

descorar que podem ser descartadas boas soluções e que soluções menos boas

podem permanecer no algoritmo. Por ultimo a mutação altera aleatoriamente a

composição de cada indivíduo na população, isto é, altera uma solução dentro da

população de forma a assegurar a variabilidade da população. O padrão de mutação é

definida da mesma maneira que o cruzamento e evolvendo os mesmos riscos de perda

se aplicar uma taxa de mutação errada.[16]

A técnica dos algoritmos genéticos, no contexto dos sistemas de transporte, é

aplicável nos seguintes aspectos:

Inicialização Geração N

Avaliação/Aptidão (tempo viagem,custo)

Geração N+1

Parar?

Mutação

Cruzamento

Reprodução

Sim

Não

Fim

Inicio



• Optimização e quasi-optimização dos sinais de transito;

• Design das redes de transportes;

• Atribuição dinâmica de tráfego.

É de salientar que os algoritmos genéticos permitem obter conjuntos de resultados

óptimos através de um conjunto de critérios em vez de soluções únicas o que permite

ser possível utilizar algoritmos genéticos em vez de técnicas de optimização

tradicionais.

3.6. Modelos Car Following

Os modelos do tipo Car following são usados para descrever o comportamento

entre condutor e veículo, numa fila de veículos que interagem entre si. Desta forma

define-se o componente básico dos modelos de micro simulação de tráfego. [29] [6]

A formula geral destes modelos e a seguinte:

Resposta (t) = sensibilidade (t-Tn) * estimulo (t-Tn)

Em que:

t é o tempo de observação

Tn é o tempo de reacção para o condutor n Resposta (t) é a aceleração/desaceleração aplicada no tempo t

O tempo de reacção Tn consiste o tempo de percepção, que é o tempo que o

condutor recebe o estimulo ate ao momento que o pé reage e ao tempo de movimento

do pé do condutor (reacção do sistema condutor-veículo) em que na maioria dos

modelos a reposta é a aceleração ou desaceleração do veículo que o persegue e o

estimulo a diferença de velocidades entre o veículo líder e o perseguidor.

De outra forma podemos dizer que:

Resposta (t) = Função (Vl, Vs, ds, Dl, Ds, Tr, Ui)



A resposta traduzida pela aceleração ou desaceleração é obtida em função de

vários factores.

Em que:

Vl - velocidade do líder

Vs - velocidade dos perseguidores ds - distância entre líder e perseguidor Dl - desaceleração do líder Ds - desaceleração do perseguidor Tr - tempo de reacção do condutor do veículo perseguidor Ui - especificações dos modelos de Car-following

Todos os modelos de Car-following de uma forma ou de outra seguem esta

equação. A sua maior ou menor complexidade deve-se as especificações pretendidas e

as características específicas do simulador e de cada rede de estradas a simular. [29]

3.7. Modelos Lane Changing

Os modelos que representam os movimentos de mudança de faixa, Lane Changing,

são a par dos modelos Car Following um componente vital dos modelos de simulação

de tráfego microscópicos. Os movimentos de mudança de faixa acontecem quando há

uma ultrapassagem ou mudança de direcção. Há duas situações distintas em que

ocorrem as mudanças de faixa, essas mudanças ocorrem quando há pouco transito

como por exemplo na auto-estrada ou então em situações urbanas em que existe um

elevado grau de congestionamento.

Em ambas as situações a mudança de faixa só é praticável se existir espaço

disponível na faixa destino de modo a que o veículo possa efectuar a manobra em

segurança e sem provocar abrandamentos significativos nos veículos da faixa destino.

A modelação do comportamento adjacente a mudança de faixa torna-se bastante

complexo devido a ser composto por três partes:

• A necessidade de mudar de faixa;



• A possibilidade de mudar de faixa;

• E a trajectória para a mudança de faixa.

Cada uma destas partes do modelo tem importância extrema no resultado final

modelado pelo modelo pois cada uma destas partes torna o modelo mais próximo da

realidade.

Existem vários aspectos importantes a ter em conta nestes modelos. Aspectos

que se prendem com a dificuldade em modelar o comportamento do condutor na

mudança de faixa, a manobra ser perigosa a possibilidade em acontecerem incidentes

tendo em conta que existem vários veículos presentes durante a mudança de faixa,

posicionamento dos veículos da faixa actual e faixa destino o que implica o

conhecimento do fluxo de tráfego. [29] [6]

Estes modelos podem ser classificados em duas categorias: imperativos e

descritivos. A figura seguinte (figura nº4) mostra um modelo de um sistema típico de

lane changing.

Figura nº 4 – Modelo de um Sistema típico de lane changing

Uma questão implícita na mudança de faixa é o espaçamento entre veículos de

modo a permitir a manobra. Logo podemos afirmar que os modelos que tratam os

espaços disponíveis ou em inglês Gap acceptance constituem um elemento importante

nos modelos de mudança de faixa.

lane changing

Imperativo Descritivo

N é seguro mudar

Mudou de faixa Mudou de faixa

Manteve-se na Faixa



Estes modelos de Gap acceptance permite verificar se é possível executar a

mudança de faixa observando o posicionamento e as velocidades dos veículos líder e

perseguidor da faixa destino e decide se o espaço entre eles é suficiente para executar

a mudança de faixa.

O critério que define a mudança de faixa após a análise dos espaços disponíveis

consiste em comparar uma distância mínima predefinida com a distância existente. A

resposta ao problema é traduzida por numa resposta binária, do tipo sim ou não. As

distâncias mínimas são modeladas como variáveis aleatórias que definem o

comportamento de vários condutores ao longo do tempo

A figura nº5, mostra um exemplo de mudança de faixa.

Figura nº 5 – Mudança de faixa

Legenda:

Veículo – veículo que efectua ou não a manobra,

Espaço Perseguidor, Espaço Líder são os espaços críticos que influenciam a decisão de mudança

de faixa.

Sl, Sv, Sp – são as velocidades do líder, do veículo e do perseguidor respectivamente.

Como podemos ver na figura anterior o veículo muda da faixa de Origem para a

faixa de Destino. Existem vários factores a ter em conta como o espaço critico atrás do

líder e a frente do perseguidor, que definem o espaço limite para o condutor do veículo

Sv

Espaço á Frente

Espaço Perseguidor Espaço

Lider

Veículo

Perseguidor Lider

Espaço Total

Sp Sl

Faixa de Origem

Faixa de Destino



decidir se pode ou não efectuar a mudança, outro aspecto que está relacionado com o

espaço critico é a velocidade dos veículos em movimento. Se o espaço resultante entre

o espaço crítico dos dois veículos, líder e perseguidor na faixa de destino é satisfatória

então o veículo muda de faixa caso contrario não ocorre essa mudança de faixa.

3.8. Validação e Calibração

Na área da simulação a precisão dos dados e dos resultados obtidos tomam

extrema importância e peso nas conclusões tiradas a partir de uma dada simulação. Por

isso, é necessário dotar e afinar o modelo de forma que represente com máxima

exactidão aquilo que pretende simular.

A Validação e a Calibração tratam de verificar e afinar o sistema para que os

resultados sejam obtidos de uma representação mais próxima do real possível da

situação a simular.

A calibração distingue-se como sendo o processo que verifica e prepara os

dados de entrada e os parâmetros de um modelo de forma que os resultados obtidos na

simulação sejam coerentes com os dados obtidos do mundo real. Assim, podemos

afirmar que é necessário calibrar o modelo para que os resultados da simulação sejam

fidedignos e possam permitir tomar decisões certas para a gestão de tráfego.

Por outro lado a validação é a comparação entre os dados de saída da

simulação com dados que não fazem parte do processo de calibração. Os dados de

usados para calibrar ou validar um modelo de micro simulação são medidos a partir de

uma situação real de tráfego.

Outra questão a ter em conta antes de se proceder a calibração é efectuar uma

análise de sensibilidade de forma a obter melhor conhecimento dos parâmetros que

vamos calibrar.

3.8.1. Dados de Validação e Calibração

Os dados de validação e calibração são usados para fazer a calibração e validação

da modelação base do tráfego, isto é modelar velocidades, fluxos, escolhas de

caminhos. Estes dados são obtidos através de varias medições em diferentes pontos da

rede ou através de equipamento específico de detecção e medição. Na lista seguinte



encontram-se alguns tipos de dados que podem ser usados para validar e calibrar os

modelos:

• Fluxo e velocidade;

• Tempo de viagem

• Progressividade na rede

• Tempo total em fila

• Comprimento máximo de fila em numero de carros

• Percentagem de paragens

• Tempo de atraso

3.8.2. Analise de Sensibilidade

A analise de sensibilidade surge devido a necessidade de obter uma melhor

compreensão sobre quais os factores que tem maior peso no desempenho do modelo e

influência no resultado e qualidade do modelo. A atribuição de valores aos diferentes

parâmetros de um modelo faz parte do processo de calibração e se os parâmetros de

calibração forem fáceis de entender e de medir então os processos de analise de

sensibilidade e calibração juntamente com o conhecimento do comportamento do

tráfego do sistema a estudar permite uma fácil compreensão.

Este processo é demorado e lento visto que há uma variedade enorme de

parâmetros a analisar em que essa análise é feita individualmente, parâmetros esses

que vão depender das características do tráfego e do sistema a modelar.

Existem três formas através das quais é possível fazer uma análise de

sensibilidade:

Alteração dos parâmetros do modelo – alterar escolhas de caminhos route

choice, parâmetros locais ou globais, parâmetros dos veículos)

• Alterar a rede – efectuar alterações geométricas na estrutura da rede

de estradas.



• Alterar o plano de controlo – modificar por exemplo tempos de sinal

verde.

3.8.3. Processo de Validação e Calibração

O processo de validação e calibração estão presentes e são necessários

conhecimentos de comportamento de tráfego e dados relativos ao tráfego. Por esta

razão a validação e calibração não é um processo fácil. No que refere á calibração a

questão crucial encontra-se na capacidade de modelar a correctamente volume tráfego.

A razão desta dificuldade prende-se com o facto que num caso de engarrafamento o

valor certo ou errado de fluxo máximo influencia o estado do congestionamento,

aumenta o tempo das viagens e aumenta os níveis de poluição.

Num modelo microscópico a capacidade da rede e definida pelo volume de

tráfego obtido pelo comportamento do condutor e parâmetros do veículo.



4. Simulação



4.1. Simulação de Tráfego

A simulação surge nos nossos dias como a melhor forma de inferir sobre

comportamentos de sistemas modelados. Essas inferências são tiradas a partir de

resultados obtidos de varias experiências computacionais sobre um modelo

representado.

Sendo uma ferramenta largamente comprovada pela sua capacidade de analisar

e desenvolver sistemas, hoje em dia é usada para encontrar soluções no

desenvolvimento de novos sistemas ou melhoramentos nos sistemas existentes através

de analise do sistema e apresentando resultados de viabilidade para as varias

possibilidades de alteração.

Uma questão a salientar é o facto que um modelo de simulação é especifico, é

uma representação simplificada de um sistema e que se destina apenas a analisar o (s)

problema (s) no sistema proposto, e com o objectivo de ajudar na compreensão de

como o sistema se comporta, avaliar o impacto de alterações feitas no sistema, analisar

valores de parâmetros do sistema ou avaliar decisões relacionadas com politicas

implementadas no sistema.

A simulação é considerada genericamente como uma ferramenta de análise de

sistemas, logo podemos afirmar que através da simulação podemos estudar sistemas

de tráfego e de transporte. Assim, pode assumir uma importância chave na analise de

aplicações desenvolvidas neste domínio, bem como o medir o impacto destas

aplicações no sistema, nas decisões de gestão de tráfego, ou em cenários em que em

termos físicos não seria possível experimentar o que torna na ferramenta adequada

para analise de tráfego.



4.2. Simuladores de Tráfego

Seguidamente irão ser apresentados alguns modelos de simuladores de tráfego

e as suas características principais. Existe uma oferta variada de simuladores que se

dividem por quatro ou cinco áreas em que a arquitectura ou infra-estrutura é

desenvolvida.

Essas áreas são referentes ao ambiente em que a rede de estradas se

enquadra, isto é, se é Urbana, se são desenvolvidos para redes de auto-estrada ou se

são modelos combinados podendo simular ambientes urbanos ou de auto-estrada, por

fim os simuladores que tratam do sistema Veículo – Auto-estrada. A tabela nº 2 contem

um conjunto de simuladores agrupados por ambientes.

Tabela nº 2 - Simuladores de tráfego agrupados de acordo com o ambiente que simulam

Urbano Auto-estrada Combinado SAA Outros

ARTWORK AUTOBAHN AIMSUN2 PHAROS ANATOLL

CASIM CARSIM CORSIM SHIVA MIMIC

DRACULA FREEVU INTEGRATION SMART-SAA TRARR

CASIMIR FOSIM FLEXSYT II SIMDAC PARKSIM

HUTSIM FRESIM MELROSE SMARTPATH TRGMSM

MICSTRAN INTRAS MICRO SPEACS VTI

MISSION MIXIC MICROSIM

MITRAM PELOPS MSITIM

MULTSIM SIMCO2 PARAMICS

NETSIM SISTM PLANSIM-T

NEMIS WEAVSIM TRANSIMS

PADSIM VISSIM

SCATSIM

SIGSIM

SIMNET

SITRA-B+

SITRAS

STEER

STEP

THOREAU

Tiss-NET WIN

TRAFFICQ



4.2.1. AIMSUN2

4.2.1.1. Objectivos

Os objectivos estabelecidos para este simulador são a simulação urbana e

interurbana de tráfego contendo uma variada gama de sistemas telemáticas com uma

interface amiga do utilizador e que facilite a construção de modelos e use a simulação

como uma ferramenta de avaliação.

4.2.1.2. Campos de Aplicação

Esta ferramenta propõe-se a avaliar e testar vários sistemas de controlo de

tráfego fixos, variáveis ou adaptativos e diferentes estratégias de gestão. Um aspecto a

salientar é o editor gráfico que permite desenhar alterações na rede de estradas

permitindo testar futuras alterações no traçado real.

4.2.1.3. Aspectos Técnicos

Modelo da Rede: conjunto de nós e ligações decompostos em faixas e curvas.

Modelação de Tráfego: dois tipos de modelos de distribuição de tráfego

Introdução de fluxos e proporções de curvas.

Matrizes de Origem e Destino e modelos de escolha de rota. Modelos de

actualização de veículos: car-following e lane changing

Modelos de Controlo de Tráfego: semáforos, sinais de stop, ramp metering.

(contagem de entradas nas rampas de acesso as vias)

4.2.1.4. Inovações

• Capacidade de edição gráfica;

• Dados de saída simulação animados;

• Servidor de simulação permitindo comunicar com aplicações externas

exemplo sistemas de controlo adaptativos;



• Duas formas de modelação: por modificação do fluxo ou viragens e

modelação por caminhos (Matrizes de O-D).

4.2.1.5. Características Técnicas Úteis

Tamanho da rede: Não existe limite teórico aparente mas está condicionado

pela memória RAM disponível nas máquinas.

.

Detalhes da rede: modela faixa a faixa, movimentos de viragem. Modelação

precisa de cruzamentos considerando a fila de tráfego gerado.

Representação dos Veículos: podem ser definidos os tipos de veículos

desejados e considerar os paramentos necessários. Classes de tipos de veículos

podem ser definidas para os agrupar por tipos.

Atribuição de Veículos: pode ser feita de duas formas:

De acordo com alguns fluxos de entrada em algumas ligações e distribui-los pela

rede através de viragens determinadas pelo método das percentagens.

Gerar viagens com Origens e Destinos e destruí-los por determinados caminhos.

4.2.1.6. Estratégias de Controlo e Algoritmos

Sistema de Controlo de Trafico Urbano: definido por um controlo fixo em que as

variáveis são constantes e os planos também o controlo de tráfego adaptativo deve ser

externo. Orientação de rotas e Sistema de Mensagens Variáveis são implementados por

m sistema externo.

4.2.1.7. Interface Gráfica

É uma interface baseada em Windows que permite inserir e editar redes de

estradas, gerir experiências e visualizar resultados com a hipótese de animação dos

resultados.



4.2.2. AUTOBAHN

4.2.2.1. Objectivos

Investigar as medidas de SIT no fluxo de tráfego e da influência do tráfego nos

veículos inteligentes.


Destina-se avaliar todas as medidas do SIT em especial as que envolvem

veículos inteligentes.


Veículos simples: modelos de espaçamento fisico-psicologicos

Veículos equipados: qualquer comportamento permitido

Rede modelada por diferentes tipos de segmentos

Limite de velocidade, modelação de fenómeno de “ninguém a ultrapassar”

através de alterações de comportamento.


Qualquer tipo de comportamento arbitrário para condutores e tipo de sistemas

pode ser atribuído a um conjunto determinado de veículos. Por exemplo, a programação

orientada a objectos permite atribuir a 50% dos veículos um sistema A e a 30% um

sistema B e os restantes não possuem nenhum sistema.


Tamanho da rede: ilimitado.

Detalhes da rede: • Faixas individuais;



• Faixas de “transferência” em entroncamentos;

• Variáveis incrementais;

• Comportamento especial de veículos em zonas de conflito como por exemplo

entroncamentos;

• Comportamento especial de veículos na aproximação e afastamento de

semáforos.

4.2.2.6. Representação dos Veículos:

Veículos de passageiros diferenciados pela potência aceleração máxima e

velocidade máxima

Veículos comerciais diferenciados por relações entre massa e potência.


Neste modelo é permitido incluir qualquer estratégia mas tem de ser

implementada de forma separada dos modelos dos veículos.

4.2.2.8. Interface Gráfica

Input: ficheiros de texto.

Output: sistema de avaliação separado que fornece resultados através de

diagramas e tabelas.



4.2.3. NETSIM

4.2.3.1. Objectivo

NETSIM (Network Simulator) é um modelo de simulação microscópico que

permite a avaliação de melhoramentos operacionais numa determinada. Pode avaliar os

efeitos de conversão de uma rua de dois sentidos para um só sentido, adicionar faixas

ou zonas de inversão de marcha, alterar a posição de uma paragem de autocarro ou a

instalação de um novo sinal. O objectivo é avaliar o efeito do controlo de tráfego e as

estratégias dos sistemas de gestão de transportes sobre o nível de performance

operacional do sistema expressas em medidas de eficácia que incluem as medidas de

velocidade media, paragens de veículo, horas de viagem de um veículo, numero de

quilómetros percorridos por um veículo, consumo de combustível e emissão de

poluentes. Estas medidas permitem visualizar os efeitos resultantes da estratégia

aplicada ao fluxo de tráfego e criar uma base de melhoramento dessa mesma

estratégia.

A disponibilidade de modelos de simulação de tráfego permite que engenheiros

e planeadores de tráfego ensaiem novas estratégias e conceitos sem necessitar de

partir para o terreno para os testar antes de serem aplicadas no sistema. Assim os

modelos permitem encontrar pontos fracos na concepção e desenho de estratégias

permitindo encontrar a estratégia mais apropriada ao sistema existente.


Destina-se a avaliar diferentes estratégias sobre redes urbanas. Os cruzamentos

e entroncamentos controlados por sinais cruzamento de carros e autocarros são

modelados explicitamente.


O NETSIM aplica a simulação baseada em intervalos para descrever operações de

tráfego. Cada veículo é identificado por categorias e é um objecto distinto que se move



a cada segundo e a variável representativa de cada dispositivo de controlo tais como

semáforos, é actualizada também a cada segundo. Para além disso é atribuído a cada

veículo uma característica definidora do comportamento do condutor sendo passivo ou

agressivo. Os movimentos de viragem, velocidade e outros comportamentos são

atribuídos estocasticamente. Assim cada veículo pode ser simulado de maneira a

reflectir os processos reais. A velocidade, aceleração, estado posição e relação com

outros veículos são recalculadas a medida que o veículo se move. O movimento do

veículo é definido de acordo com a lógica de Car-following, por resposta a dispositivos

de controlo de tráfego e outras especificações.

Situações como peões a atravessar a estrada, autocarros recolherem passageiros

nas paragens, congestionamentos provocam filas que muitas vezes bloqueiam

cruzamentos ao longo do sentido da fila impedem o fluir de tráfego e definem o

comportamento de cada veículo.

A lista seguinte define as caracterizam as principais características do modelo de

simulação NETSIM:

• Composição de frotas;

• Factor carga (numero passageiros por veículo);

• Movimento de viragem;

• Operações de transportes públicos (caminhos, paragens, rotas);

• Faixas prioritárias;

• Distribuição de carga de filas;

• Geometria detalhada;

• Sinais de stop e paragem;

• Controlo de sinais pré temporalizados;

• Numero de faixas por aproximação (máximo 7);

• Incidentes e Acontecimentos temporários.


O NETSIM possui lógica para tratar mudança de faixa nos cruzamentos, lógica

detalhada para simulação de tráfego em cruzamentos, admite nos seus controladores

de actuação a inclusão de extensões para mudança a viragem a esquerda, tempo de

demora (lag) para viragem a esquerda, serviço condicional e alargamento das zonas de



detecção de forma a facilitar uma melhor interpretação das distancias entre veículos.

Outra característica de salientar é a possibilidade de inserir o percurso de cada veículo

ou basear a sua rota através de percentagens de forma a decidir uma mudança de

direcção.


Tamanho da Rede –

Limitações da sub rede do modelo NETSIM: Numero máximo de:

• Nós: 250

• Ligações: 500

• Veículos: 10000

• Autocarros: 256

• Paragens de autocarro: 99

• Percursos de autocarros: 100

• Actuated controllers: 100,

• Sensores: 300.

Detalhe da Rede – No NETSIM é feita uma modelação detalhada da rede e dos

cruzamentos. Os cruzamentos são considerados como micro-nós se forem modelados

com uma lógica predefinida para modelar os cruzamentos. Existe um numero limitado a

20 micro-nós e neste tipo de nós os veículos que viram a esquerda esperam por uma

possibilidade de passagem por entre o tráfego contrario dentro do cruzamento e entram

em movimento caso exista esse espaço de passagem, esta situação não acontece nos

outros nós em que cada veículo espera por passagem no sinal e fora do cruzamento. A

vantagem presente com uma lógica de cruzamento é a possibilidade de modelar

congestionamento no interior dos cruzamentos e analisar a interacção dos veículos

nesta situação específica e incluir a analise no resultado final da simulação onde a

possibilidade de incluir também dados de consumo de combustível e poluição

específicos para o cruzamento.



Representação de Veículos – são possíveis representar cerca de 16 tipos

diferentes de veículos em que é possível definir várias forma de operatividade e

performance. Pode ser definido os dados referentes ao percurso do veículo através dos

dados referentes a origem e destino de cada veículo bem como pontos internos de

geração e destino de veículos.

Um aspecto pertinente é o facto de os modelos que atribuem tráfego não serem

considerados como modelos de simulação embora representem a relação entre a

viagens e fluxos de tráfego.

Este tipo e modelos, os modelos de atribuição tem como função converter

tabelas de viagens em que são definidos os dados de Origem e Destino em tráfego na

rede para que os modelos de simulação simulem tráfego e avaliar pedidos de resposta

a alterações operacionais na rede.

Neste modelo de geração de tráfego são usadas duas técnicas de atribuição de

tráfego que são a atribuição por equilíbrio e a atribuição por sistema óptimo. O critério

pendente a determinação se o ponto de equilíbrio foi alcançado é quando nenhum

condutor é capaz de diminuir o seu tempo de viagem através da escolha de outra rota.

Já no sistema óptimo o critério consiste em no custo total mínimo de toda a rede.

Uma matriz de Origem-Destino é atribuída a uma rede específica em que depois

da distribuição de tráfego os dados são transformados em percentagens de viragens em

cruzamentos de acordo com as especificações patente nos modelos que iniciam a

execução após esta atribuição de carga.

O modelo de atribuição de tráfego aplica uma função de impedância e funções

de filas modificadas (funções de Davidson) que relacionam o tempo de demora a

percorrer uma ligação, volume nessa ligação e características da ligação no que refere

ao tempo de percurso livre de tráfego e a sua capacidade. A atribuição do tráfego e

efectuada sobre uma rede de trajectos que representam os movimentos de viragem na

rede inicial para isso é usado um algoritmo de decomposição que gera atribuições de

tráfego do tipo “tudo ou nada”, através da analise das impedâncias produzidas pela

iteração anterior. A cada iteração é construída uma árvore de trajectos de cada nó de

origem para os outros nós da rede. O custo de cada função de rede e calculado no fim

de cada iteração e é efectuada uma busca pelas ligações em que o fluxo é rentabilizado

e minimizam o custo da função. Este procedimento termina quando uma convergência

de valores é alcançado ou o limite máximo de iterações é atingido.




Controlo de sinais temporalizado e programado. Todos os métodos avançados

ou relacionados com o SIT são externos ao modelo.

4.2.3.7. Interface com o Utilizador

Os dados são introduzidos (Input) através de ficheiros ASCII bem como os

resultados (output) são produzidos neste tipo de ficheiros embora a construção e

visualização seja feita através de uma ferramenta gráfica

4.2.3.8. Limitações

• Tamanho da rede limitado;

• Percentagem de viragens não é específica ao tipo de veículos;

• Não é uma simulação específica de trajectos;

• Não simula rotundas;

Estas limitações estão previstas serem removidas na próxima actualização.

4.2.3.9. Validação e Calibração

O TRAF-NETSIM tem sido validado em várias situações específicas e variadas

os dados por defeitos foram actualizados de acordo com estudos realizados que

evidenciaram a desactualização dos dados existentes por defeito no simulador.



4.2.4. FRESIM

4.2.4.1. Objectivo

O FRESIM (FREeway micro-SIMulator) é um modelo de simulação de auto-

estrada que modela cada veículo como sendo uma entidade distinta.


Este modelo e capaz de simular a maioria das configurações físicas existentes

nas auto-estradas que incluam as seguintes características:

• Contenham entre uma a cinco faixas principais, com uma a três faixas de

rampas de acesso e 1 a 3 conexões entre auto-estradas;

• Variações no grau, raio e curvatura e elevação da auto-estrada;

• Acrescentar ou tirar faixas em qualquer sítio da auto-estrada

• Bloqueio da auto-estrada devido a incidentes;

• Zonas de trabalho através da utilização da capacidade de bloqueio devido a

incidentes;

• Faixas auxiliares para serem usadas no processo de mudança de faixa ou entrar

ou sair da auto-estrada;

O modelo possibilita também a simulação realista de características

operacionais que incluem:

• Um modelo compreensivo de lane-changing;

• Contagem de acessos, ramp metering, por tempo ou responsivo ao

tráfego;

• Representação compreensiva do sistema de vigilância da auto-estrada;

• Representação de nove tipos diferentes de veículos, incluindo dois tipos

de veículo de passageiros e quatro tipos de veículos pesados

distinguindo individualmente a performance de cada um;



• Diferenciar hábitos de condutores, através da definição de dez tipos

diferentes de condutor que vão desde um condutor passivo a agressivo.


O comportamento de cada veículo é representado no modelo através da

interacção com o ambiente que o rodeia, isto é, com a construção física da auto-

estrada, e outros veículos.

Este modelo, o FRESIM é uma versão consideravelmente melhorada e

reprogamada do seu predecessor o modelo INTRAS. Os melhoramentos visam a

representação geométrica e a operatividade permitindo ao FRESIM representar

geometrias mais complexas e representar de forma ainda mais realista o

comportamento do tráfego que o seu predecessor o INTRAS.


As inovações deste modelo são:

• Movimentos de veículos podem ser baseados em faixas ou restringidos

as faixas.

• Reacção dos veículos as alterações geométricas que se aproximam, a

possibilidade de utilizar sinais de aviso para influenciar o comportamento

de mudança de faixa, lane changing, dos veículos que se aproximam de

uma saída, incidente ou redução de numero de faixas.


Tamanho da Rede –

Limitações da sub rede do modelo FRESIM:

Numero máximo de:



• Nós: 350;

• Ligações: 600;

• Veículos: 10000;

• Autocarros: 200;

• Percursos de autocarros: 100;

• Sensores: 300;

• Incidentes: 20;

• Sinais de ramp metering: 150.

Representação de Veículos –. São permitidos nove tipos de veículos que se

definem por comprimento do veículo, aceleração máxima e desaceleração.


Este modelo é capaz de modelar quatro tipos diferentes de on-ramp metering de

acordo com exigência/resposta, controlo de velocidade, por tempo, tolerância a

distâncias.


Os dados são introduzidos (input) através de ficheiros ASCII bem como os

resultados (output) são produzidos neste tipo de ficheiros embora a construção e

visualização seja feita através de uma ferramenta gráfica.

O ITRAF (Interactive traffic network data editor for the integrated TRAFfic

simulation system [TRAF]) é um programa de computador interactivo que tem uma

interface gráfica desenvolvida para simplificar e acelerar o processo de criação e

desenvolvimento dos ficheiros de dados que servem de input para a família de modelos

de trafico TRAF e permite criar ficheiros de dados novos bem como editar ficheiros já

existentes.

A vantagem do ITRAF reside na capacidade de eliminar a necessidade de

recordar e entender tipos de registos permitindo evitar erros a quando a o processo de



inserção de dados que aliada a uma função integrada de verificação de erros permite

obter uma maior consistência e precisão dos dados.

Outra ferramenta disponível é o TRAFVU que é um processador interactivo de

gráficos desenvolvido para mostrar e animar os resultados das simulações do FRESIM.

Esta ferramenta caracteriza-se por um ambiente de janela que permite visualizar os

dados introduzidos e posteriormente gerados, pela portabilidade e capacidade de

executar em vários sistemas operativos como o UNIX e Windows.


Embora o FRESIM seja considerado o simulador de auto-estrada mais detalhado

existem algumas limitações que podem restringir a sua aplicação a determinados casos

porque por exemplo não tem a capacidade de representar operações de VAO e não

existe forma directa de modelar o efeito da largura reduzida de faixa.



4.2.5. CORSIM

4.2.5.1. Objectivo

O simulador CORSIM (CORridor microscopic SIMulation) é a combinação de

dois micro simuladores o NETSIM e o FRESIM. Está associação resultou num micro

simulador capaz de simular grandes áreas urbanas compostas de estradas e auto-

estradas.


O CORSIM foi desenvolvido com o intuito de avaliar as estratégias dos Sistemas

de Gestão de Transportes sendo orientado para engenharia e panificadores de tráfego.


Para o modelo CORSIM o ambiente da rede é definido por um conjunto de sub

redes. Cada modelo componente do CORSIM simula uma sub rede diferente e

relaciona as sub redes através de interfaces que permitem que os veículos transitem de

sub rede para a outra essas interfaces não são mais que nós de interface. Estes nós

são distinguidos dos outros tipos de nós através da atribuição de números específicos.

As ligações adjacentes entre duas redes são definidas como sendo ligações de

entrada e saída sendo eles que “transportam” o tráfego de uma rede para outra.

.


A inovação patente neste modelo é a capacidade de combinar dois modelos

diferentes.




Tamanho da rede

Limitações da sub rede do modelo NETSIM:

Numero máximo de:

• Nós: 250

• Ligações: 500


• Autocarros: 256

• Paragens de autocarro: 99



• Sensores: 300.

Limitações da sub rede do modelo FRESIM

Numero máximo de:

• Nós: 300

• Ligações: 600


• Autocarros: 200



• Sensores: 300

• Incidentes: 20

• Sinais de ramp metering: 150 (contagem de entradas em acessos as

auto-estradas)

Detalhes de Rede: Analisado em NETSIM e FRESIM.

Representação de Veículos: Analisado em NETSIM e FRESIM.



Atribuição de Tráfego: A atribuição de tráfego no que respeita aos dados de

Origem e Destino é possível para o modelo NETSIM mas não é possível no modelo

FRESIM.


A interface com o utilizador e descrita nos modelos FRESIM e NETSIM



4.2.6. PARAMICS

4.2.6.1. Objectivo

O simulador Paramics (PARAllel MICroscopic Simulation) surge como um pacote

de ferramentas de alta performance para a simulação microscópica de tráfego e que

reúne um elevado numero de funcionalidades de alta performance a nível de

visualização e engenharia de software e tecnologia avançada no que refere a

engenharia de tráfego.

Neste simulador os veículos são modelados individualmente em todo o seu

percurso pela rede e com um nível elevado de detalhe de forma a permitir uma maior

precisão sobre o fluxo de tráfego, congestionamento, tempo de transito bem como a

possibilidade de modelar a interface entre os condutores e o SIT.

Através da portabilidade e escalabilidade, permite modelar o tráfego da mesma

forma quer para redes a escala nacional ou um pequeno cruzamento.


As áreas de simulação das ferramentas são vastas e variadas e que vão desde

a simulação de impacto de tráfego causado por sinais, contagem de acessos (ramp

meters), estratégias de sinalização, dispositivos in-vehicle de verificação do estado da

rede, dispositivos in-vehicle de avisos de problemas na rede e de sugestão de rotas e

reencaminhamento.

O sucesso deste simulador traduz-se pelo constante desenvolvimento

tecnológico e técnico e incorporação dessas mesmas tecnologias ao dispor dos

sistemas de transporte reais. Desenvolvimentos em técnicas de modelação de ruído e

poluição de escape, modelação multi-modal de transporte, determinação de estados de

tráfego a partir de veículos on-line e modelos de previsão de tráfego para incorporação

in-vehicle.

.




O software do simulador Paramics oferece um ambiente integrado para a simulação de

tráfego disponibilizando funcionalidades nas seguintes áreas:

Simulação Microscópica de Alta Performance – Esta é por assim dizer a

função principal do simulador. Através da computação paralela e da dinâmica presente

proporcionada pela engenharia de software é possível, neste simulador, ter dois modos

complementares de paralelismo que aliado a uma construção desde a base virada para

a performance permite que sejam simulados milhares de veículos em tempo real sem

que percam qualquer tipo de detalhe. Um facto inerente a simulação é que quanto mais

veículos existem e maior numero de simulações é feita, mais processador é necessário

para dar resposta as solicitações, contudo o Paramics através da sua escalabilidade o

desenvolvimento vai partindo do elementar e simples de forma a não atingir o pico de

performance a medida que o modelo cresce.

Software Integrado Completo – O pacote de software contem ferramentas de

simulação visualização, módulos interactivos de criação e edição de redes, controlo

adaptativo de sinais, dados e estatísticas de simulação on-line, perseguição de

veículos, avaliação de estratégias de controlo de tráfego e afinação interactiva de

parâmetros de simulação.

Interface Directa para Dados em Formato Macroscópico – O simulador

Paramics é capaz de carregar dados directamente de sets de nós ou ligações ou

basear a simulação em dados de matrizes de Origem – Destino. Ao simular o

movimento de cada veículo, o simulador produz uma imagem do fluxo e

densidade do tráfego em cada ligação da rede segundo a segundo permitindo

um melhoramento significativo nas ferramentas macroscópicas que lidam com a

aproximação do equilíbrio do fluxo de tráfego. Desta forma é obtida informação

detalhada sobre medias, variações e alterações com o tempo das condições de

tráfego em vez de um conjunto de fluxos de equilíbrio. Este tipo de resultados

são necessários quando as ferramentas baseadas em fluxos falham em produzir

modelos precisos e as redes sofrem de congestionamentos.



O uso destes modelos macroscópicos destina-se a ser usados em

preparação geométrica e em dados de input, para que o software produza o

resultado que descreve com detalhe completo os movimentos do tráfego

resultante.

Modelos Microscópicos Car-following e lane-changing sofisticados –

Os modelos de dinâmica de veículos existentes no Paramics provam serem

capazes de responder em situações problemáticas do tráfego real em que o

congestionamento faz com que as ferramentas existentes sejam pouco precisas. Para

isso também contribui a extensa validação dos modelos em situações reais tanto em

ambientes de alta saturação de tráfego como em ambientes livres de tráfego.

Funcionalidade de Encaminhamento Inteligente – A capacidade de

reencaminhamento dos veículos está presente no software e para alem das tabelas de

caminho – custo standard o modelo Paramics possui:

• Perturbação do custo de caminhos por parte do utilizador de forma a simular

uma variação na percepção de custo de cada caminho por parte do

condutor;

• Feedback de caminho-custo em determinada frequência de modo a simular

aprendizagem de caminhos e impacto da informação em tempo real dos

sistemas in-vehicle;

• Calculo dinâmico do caminho-custo durante a simulação de incidentes;

• Tabelas alternativas de caminho-custo para condutores com diferentes tipos

de conhecimento da rede.

Estas funcionalidades estão implementadas no Paramics no encaminhamento

por destino em vez de caminhos (rotas) predefinidas permitindo que as rotas sejam

actualizadas dinamicamente em resposta ao SIT ou alterações na rede. Um módulo

paralelização de cálculo de custo-caminho está disponível para cálculo de custos

interactivo em redes muito grandes.

Interface directa para pontos de contagem de dados de Tráfego – Esta

interface permite que sejam construídos modelos a partir de dados recolhidos através



de ciclos ou sensores que contam veículos em destinos específicos. È também usada

na construção inicial dos modelos e também em aplicações on-line com centros de

controlo de tráfego, onde dados em tempo real estão disponíveis.

Operação em Batch de Estudos Estatísticos – Existe uma gama de opções

disponíveis para a gravação detalhada da actividade gerada pela montagem da

simulação no Paramics. Esses resultados podem ser gravados em ficheiro ou

visualizados a partir da interface gráfica do Paramics.

Ambiente de Visualização Compreensivo – Mais uma vez o software inclui um

sistema completamente integrado para uma visualização interactiva das simulações. O

mesmo sistema permite a visualização interactiva do editor de manipulação da rede de

estradas bem como funções para visualizar o output de fluxo de tráfego em tempo real,

densidade, poluição, fases de sinais, paragens de autocarros, rotas de veículos, infra-

estrutura e impacto do sistema SIT, visualização in-vehicle, output em tempo real de

dados estatísticos, referencias na estrada, estrutura Origem-Destino e capacidade e

estado de parques de estacionamento.

4.2.6.4. Inovação

O facto de ser capaz de simular individualmente movimentos de 200,000

veículos sobre uma rede de estradas é um aspecto a salientar pois os modelos

microscópicos restringem-se a áreas pequenas. E também a concretização de um

objectivo a muito ansiado que é a extensão da modelação microscópica a escalas

macroscópicas.

4.2.6.5. Características Técnicas Úteis Tamanho de Rede – A única restrição coloca-se com a memória e processador

da máquina que corre o programa.

Detalhes da Rede – Os modelos Car-following e lane-changing foram

desenvolvidos com o objectivo de validar dois pontos de vista, o da simulação iterativa



em que existe uma correlação entre um array de dados numéricos de estradas urbanas

e inter urbanas (validação objectiva) e usando a computação gráfica deve ser vista uma

correlação em observações visuais (validação subjectiva).

O procedimento de mudança de faixa ou lane changing é feito usando uma

politica de aceitação de distâncias (gap acceptance) e um registo histórico de distâncias

aceitáveis. A simulação das Unidades Condutor-Veículo em ligações rectas ou curvas

da rede é feita em uma dimensão, por exemplo pela sua distancia na ligação, por outro

lado nos cruzamentos, intercepções, rotundas sinalizados ou não é necessário um

maior detalhe de modelação visto que sobre condições de congestionamento a

modelação eficaz de rotundas, cruzamentos e suas sinalizações é vital obter uma

precisão extrema pois os congestionamentos na maior parte dos casos ocorre neste tipo

de nós. Cada junção e descrita pelo Paramics como um vector de 3 variáveis de modo a

não só definir a sua posição X, Y e Orientação para deslocamento do veículo bem como

orientação a quando a sua chegada a junção. De forma a orientar o veículo de uma

forma mais realista entre a sua posição actual e o seu destino o simulador contem um

algoritmo que define e tem em conta ângulos de orientação e limites de direcção. No

que refere a orientação esta é regulada pelos atributos físicos e velocidade corrente do

veículo.

Representação de Veículos – Existem sete classes de veículos pré definidos

mas é possível acrescentar outro tipo de veículos de acordo com o necessário. Os

autocarros seguem rotas fixas e param nas paragens.

Atribuição de Tráfego – Não existe modelo de atribuição tradicional. A escolha

da rota é feita através das tabelas de Custo Caminho e permite que os veículos se

reencaminhem dinamicamente a medida que os custos variam. Assim os veículos

viajam para os destinos escolhidos por si em vez de caminhos pré definidos.


A interface do utilizador e uma interface gráfica disponível para a construção da

rede e visualização dos resultados em que o seu ambiente é bastante comum para

maior parte dos utilizadores. Menus pull-down, zoom e panning nas áreas gráficas das



janelas são feitas através do uso do rato, a variação de parâmetros é feita através de

botões deslizantes que permite controlar a validade dos valores permitidos.

Como foi dito anteriormente os dados de input podem ser lidos de Sets de dados

ou de matrizes de O-D, e a possibilidade de sobrepor desenhos de AutoCAD permite

utilizar o editor de Rede com a maior precisão possível e de forma a afinar aspectos

relativos a junções que podem não corresponder com os dados macroscópicos da rede.

Figura nº 6 – Ambiente gráfico do simulador Paramics



4.2.7. DRACULA

4.2.7.1. Objectivo

O Objectivo do simulador DRACULA é suportar a estrutura de um modelo de

uma rede urbana baseada em computador capaz de simular a evolução diária de uma

rede com ênfase nas escolhas e movimentos individuais de cada veículo, testar

questões fundamentais da modelação de uma rede de estradas, e determinar novas

estratégias de transporte incluindo sistemas de tempo real e comportamento complexo

de forma a conseguir uma estrutura flexível de modelação capaz de incorporar

resultados como por exemplo novas regras comportamentais de resposta a estratégias

de tempo real assim que os dados se tornem disponíveis.


O DRACULA especializa-se em testar politicas de tempo real que lidam com a

especificamente com a variabilidade:

• avaliar o efeito das estratégias de gestão de tráfego os transportes públicos;

• Avaliação de estratégias diferentes de CTU;

• Ver a variação diária e dia a dia do tráfego;

• Representar e avaliar os custos das estratégias de congestionamento;

• Examinar estratégias de redução de consumo de combustível e emissões de

gases.

É também indicado para medir a fiabilidade de uma estrutura de modelação e

testar determinadas suposições básicas de modelos macroscópicos.


A fonte do sub-modelo do DRACULA consiste na microsimulação do movimento

de veículos pela rede, sob condições previamente especificadas. As condições podem

variar dia a dia ou diariamente em termos globais devido a condições atmosféricas,



luminosidade e em termos específicos ao local devido a incidentes em determinado

local da rede.

O modelo de micro simulação foi programado em C e é uma simulação baseada

no tempo em que os estados dos veículos variam em intervalos discretos de um

segundo, cada veículo é modelado individualmente e é governado por um modelo de

car following, lane-changing e regras de tráfego.

Existem faixas reservadas a transportes públicos, paragens, os sinais de tráfego

são fixos ou adaptativos de acordo com as condições de tráfego ou prioridades para

transportes públicos e as condições de tráfego são obtidas por sensores nas estradas.

4.2.7.4. Inovação

A estrutura apresentada pelo DRACULA é nova e em que a variabilidade dos

efeitos, diferenças entre condutores e diferenças entre dias são reconhecíveis e o

comportamento de condutores e veículos e representado. Ao contrario da maioria dos

modelos existentes o sub modelo que representa a escolha da rota do condutor,

processos de aprendizagem, tempo de partida e o sub modelo que simula os

movimentos através da rede são baseados na micro simulação e evoluem a partir do dia

a dia.

O modelo de tráfego e está ligado ao modelo de poluição que captura o

movimento dos veículos segundo a segundo e calcula o consumo de combustível e

emissões de gases para cada veículo.


Tamanho da Rede – maior rede testada no simulador envolveu:

• 180 Nós,

• 400 Ligações,

• 23000 Viagens numa hora matinal de pico de tráfego.

Detalhes da Rede – Consiste na relação de nós, ligações, faixas. Os nós podem

ser internos (cruzamentos) ou de entrada ou saída de tráfego.



Representação de Veículos – Os veículos são representados individualmente,

cada característica individual consiste em velocidade, aceleração, tipo, tamanho, etc. Os

veículos de transporte publico são representados por numero de serviço, rota fixa,

frequência de serviço, paragens e variação de tempo de paragem em cada paragem.

Atribuições de Tráfego – Os veículos seguem rotas fixas e pré definidas pela

rede e a atribuição é feita externamente antes de a simulação. Os veículos chegam a

rede com tempos de partida definidos ou aleatoriamente de acordo com uma

distribuição exponencial do seu headway. A matriz de viagem pode ser dada a partir de

uma amostra aleatória de uma matriz de medias ou derivada de um modelo explícito e

evolutivo do dia a dia.


Algoritmos de controlo de sinais são internos logo não são ligados ao um

sistema real de controlo como SCOOT ou o SPOT.


Ficheiros de dados de entrada são ficheiros de texto e os dados de saída

surgem numa combinação de ficheiros de texto e a animação no ecran da simulação.


Não existem procedimentos automáticos para múltiplas execuções de forma a

analisar a variabilidade. Ambiente é gráfico pobre e necessita de um modelo que trate a

escolha de caminhos após um incidente.



4.2.8. FLEXSYT II

4.2.8.1. Objectivo

O Objectivo do simulador FLEXSYT é analisar e o efeito causado por varias

estratégias de gesto de tráfego que incluem a configuração de sinais, ramp metering,

estrutura da rede, sistemas de portagens, faixas especiais e qualquer outro tipo de

estratégia de controlo que possa surgir.


A previsão de efeitos causados por determinadas estratégias de controlo

bem como a comparação entre estratégias fazem parte da sua aplicação. Este

modelo é usado por autoridades, universidades e construtores de equipamento

de tráfego.


O FLEXSYT-II é baseado em eventos e as únicas alterações de estados

calculados são as dos veículos, sensores e sinais.

Os veículos circulam pela rede de forma estocástica e reagem acelerando e

desacelerando ao movimento dos outros veículos. O controlo de tráfego e simulado com

uma linguagem de programação especifica chamada FLEXCOL-76.

4.2.8.4. Inovação

O que distingue este simulador em relação aos outros simuladores é a

possibilidade de utilizar a linguagem de programação de controlo de tráfego que permite

simular qualquer tipo de controlo e garantir que o simulador e baseado na totalidade em

eventos.




Tamanho da Rede – Cerca de 10 000 veículos podem ser simulados

simultaneamente mas dependem da capacidade de memória disponível.

Detalhes de Rede – A rede e dividida em segmentos, partes de estrada com a

largura de uma faixa. Estes segmentos têm atributos que representam vários aspectos

relativos a sinais de stop, paragens, zonas de fila, etc.

Representação de Veículos – Existem 8 tipos de veículos que têm

determinadas características que podem ser ajustados pelo utilizador.

Atribuição de Tráfego – Neste modelo não existe atribuição de tráfego para

além da definida nas matrizes de Origem e Destino para cada intercepção.


Qualquer tipo de estratégia de controlo pode ser simulada.



4.2.9. HUTSIM

4.2.9.1. Objectivo

O HUTSIM é uma ferramenta de micro simulação desenvolvida especialmente

para a simulação de sinais de tráfego podendo ser ligado directamente com

controladores de sinais reais que permite testar e avaliar estratégias de controlo reais.


Este simulador pode ser usado para:

• Avaliação e teste de estratégias de controlo de sinais;

• Avaliação de diferentes configurações de tráfego;

• Desenvolvimento de novos sistemas de controlo;

• Avaliação de aplicações telemáticas;

4.2.9.3. Utilizadores do HUTSIM:

• Administradores de estradas;

• Gabinetes de planeamento municipal;

• Companhias de consultadoria de tráfego;


• Utilização de sistemas de controlo e controladores reais;

• Programação e modelação orientada a objectos;

• Regras baseadas em dinâmica;

• Actualizações temporais de modelos;

• Interface gráfica com o utilizador;



4.2.9.5. Inovação

• Aproximação orientada a objectos flexível e versátil;

• Utilização de objectos reais de controlo;

• Regras consistentes de dinâmica de sistema/veículo.


Tamanho da Rede – Até 3000 objectos fixos, 20 rotas de destino, numero

máximo de veículos recomendado 2000.

Detalhe de Rede – a modelação dos cruzamentos e zonas de aproximação e

bastante detalhada e o posicionamento de linhas de stop, sensores, pontos de conflito é

extremamente preciso.

Representação de Veículos – Tipos pré calibrados:

• Veículo de passageiros;

• Camiões;

• Autocarros;

• 6 a 10 tipos definidos pelo utilizador;

• Sinal luminoso;

• Peões;

• Bicicletas.

Atribuição de Tráfego – um sistema de atribuição estática de rotas faz parte do

modelo onde os veículos podem escolher a faixa ou rota de acordo com a situação que

se apresenta.




Objectos internos de controlo de sinais: controlo por tempo, orientado ao tipo de

veículo. Interfaces para controladores externos de sinais do tipo: Genérico, ELC-2, KLT-

5000, SPOT, SOS-II. Variação limitada de velocidade e sinais de utilização de faixa.


Interface gráfica completa com apoio de rato em que os objectos podem ser

desenhados com a utilização do programa HUTEDI, Animação On-line e apresentação

de resultados no ecran, input e output através de ficheiros de texto.


Requer máquinas de alta performance para simulação de redes detalhadas e

pesadas sujeitas a elevada carga de tráfego.

4.2.9.10. Validação e Calibração Validado e calibrado nos seguintes pontos:

• Rácio de aceleração e desaceleração consoante os tipos de veículos;

• Distâncias de Car-following e paragem;

• Distância critica para paragens e mudança de faixa;

• Atrasos, paragens e filas;

• Fluxos de saturação em diferentes tipos de faixas.



4.2.10. MELROSE

4.2.10.1. Objectivo

O MELROSE (MSITubishi ELectric ROad traffic Simulation Environment) é um

micro simulador desenvolvido para avaliar a performance global dos sistemas de tráfego

que permite contornar a dificuldade e custo elevado da execução desta tarefa no mundo

real. Pode ser também considerado como uma ferramenta de planeamento avançado e

avaliação no SIT.


O simulador e capaz de simular fluxo de tráfego em estradas urbanas e vias

rápidas.


O modelo modela os seguintes comportamentos dos veículos: perseguição do

veículo que vai a frente, observação de sinal, seguir enfrente, virar esquerda e direita,

mudar de faixa, esperar e convergência e divergência de tráfego. Outros factores são

tratados no MELROSE, estes factores prendem-se com as motivações para a mudança

de faixa como por exemplo veículo estacionado. No que refere ao modelo de

movimento do veículo, o modelo é sub dividido em dois, um modelo de decisão e outro

modelo de movimento de veículo. No modelo de decisão o condutor decide acelerar,

parar, ou mudar de faixa com base no seu carácter e factores externos e permite definir

vários estilos de condução no que respeita aos condutores estilos por sua vez devem

ser baseados em características observadas nos condutores reais.



4.2.10.4. Inovação .

Em termos inovativos o MELROSE possuir uma interface de rede CAD que

permite ao utilizador desenvolver uma rede graficamente.


Tamanho da Rede – Uma rede composta por 69 nós, 1500 veículos foi testada

e o tempo de execução para uma rede com o comprimento total de faixas de 22.2 km ,

volume de tráfego nas entradas de 1200 veículos/(faixa*hora). Os resultados

alcançados indicam que é mais rápido que o tempo real sem mostrar a animação da

simulação e mesmo com a animação da simulação é mais rápido.

Detalhe de Rede – Uma rede de estradas e composta por nós e ligações que se

assemelham a arestas e vértices de um grafo. Os nós são classificados como

cruzamentos, portos, nó de convergência ou de divergência e cada ligação direccionada

é chamada de rua nesta rede. Cada rua pode transportar tráfego de um nó para outro

numa determinada direcção, por sua vez cada nó tem uma posição X, Y definida. Cada

rua é composta por dois nós que une, comprimento, limite de velocidade, direcção para

que o tráfego viaje pela rua de forma a sair dela.

Representação de Veículo – Existem dois tipos definidos de veículos

automóvel ou camião e as suas características de aceleração e desaceleração são

diferentes para os dois tipos de veículos. Cada veículo entra na rede por um porto de

entrada e sai em determinado nó onde é possível definir os dados de entrada de cada

porto. Esses dados referem-se a densidade (Veículos/Hora) para cada tipo de veículo e

a distribuição de rotas para cada destino. Cada rota e definida por uma sequência de

nós desde um porto de entrada até ao nó de saída podendo o modelo gerar rotas

aleatórias de acordo com o rácio de viragens em cada cruzamento de modo a abordar

redes de grande escala.

Atribuição de Tráfego – Cada veículo entra na rede com uma determinada rota

no momento que é determinada a sua entrada.




Este modelo possui um sistema de sinais controlado por método de tabelas de

tempos ou por um método responsivo ao tráfego.


As funcionalidades do MELROSE incluem a animação da simulação, diagramas

espaço/tempo, monitorização de tráfego, estatísticas e uma interface para CAD de

forma a facilmente especificar a topologia e geometria da rede.

Animação – Uma funcionalidade presente no simulador é a animação da

simulação enquanto esta decorre apresentado a animação dos veículos e fases de

sinais das ruas. A visão da rede e geral e pode aproximar ou afastar arbitrariamente

consoante o momento simulado. Permitem varias vistas da rede podendo visualizar uma

ou varias áreas de congestionamento ao mesmo tempo e em um ou mais postos de

trabalho.

Diagramas Espaço/Tempo – De forma a verificar a performance do controlo de

sinais, os diagramas mostram e focam o movimento de veículos e fase de sinais numa

rota específica na rede.

Monitorização de tráfego – A monitorização de tráfego colecciona dados

obtidos pelos sensores simulados e depois mostra as condições de tráfego existentes,

exemplo nível de congestionamento, comprimento e tempo de espera em fila rácio e

controlo de parâmetros de sinais.

Estatísticas – A capacidade de produzir dados estatísticos permite ao

MELROSE desenvolver estatísticas referentes ao número de veículos processados,

tempo médio de viagem, tempo médio de paragem, atraso médio, número médio de

veículos em espera, etc.



Interface CAD – Existe uma interface neste modelo que permite inserir dados

topológicos e geométricos de uma rede com alguma facilidade e precisão.


A maior limitação do MELROSE consiste na incapacidade de simular rotundas.



4.2.11. MICROSIM

4.2.11.1. Objectivo

O objectivo do MICROSIM é a microsimulação de alta performance de tráfego

usando modelos de baixa fidelidade em arquitecturas paralelas de computadores.


• Estudo de aspectos da implementação paralela de modelos de microsimulação;

• Avaliação de estimativas de tempo de viagem de conjuntos de rotas.

• Feedback iterativo entre planeador de rota e simulador;

• Avaliação da resposta da rede á carga de tráfego;

• Reencaminhamento On-line de veículos;


• Modelo de tráfego Cellular Automata;

• Distribuição geométrica com passagem de mensagens;

• Balanceamento de carga dinâmico em redes heterogéneas com topologia de

comunicação variável.

4.2.11.4. Inovação

• Modelo Minimalista (Cellular Automata mais cruzamentos simples);

• Um dos simuladores mais rápidos disponíveis.

• balanceamento de carga dinâmico em redes heterogéneas com topologia de

comunicação variável.




Tamanho de Rede – Uma rede de tamanho típico pode ser computacionada em

tempo real (por 8 CPUs Sparc-Enterprise 2000) de:

75,000 Quilómetros de faixa;

1,000,000 Veículos;

3300 Nós;

6800 Extremidades.

Detalhes da Rede – Modelo de baixa fidelidade dos segmentos de estrada;

Junções de auto-estrada com desaceleração, transferência, e faixas de

aceleração;

Cruzamentos com sinalização faseada;

Cruzamentos com sinais de stop;

Verificação de interferência com tráfego que se aproxima.

Representação de Veículos – Representação da velocidade máxima e

aceleração.

Atribuição de Tráfego – Clonagem do template do veículo, variação estatística

da velocidade máxima e ou aceleração.


Reencaminhamento através da monitorização das velocidades media nos

segmentos.


Importa a partir de ASCII ou Postgres95;

Exporta as estatísticas no formato ASCII;

Gráficos para visualização da rede, zoom até veículos individuais;



Gráficos para aspectos da computação paralela como a carga, eficiência, tempo

morto, balanceamento de carga)


O modelo Cellular Automata necessita de ser adaptado para medias de

velocidades baixas em ambientes urbanos.

Design orientado por grelhas pode resultar em bloqueios de grelhas em certos

limites de carga de rede;

Cruzamentos simples podem sobre estimar o tráfego que circula.



4.2.12. MICSTRAN / TRAS-TSC

4.2.12.1. Objectivo

O MICSTRAN (MICroscopic Simulator model for TRAffic Networks) faz parte de

um conjunto de quatro simuladores usados pelo instituto governamental NRIPS

(National Research Institute of Police

Science) que é a agencia que gere o tráfego no Japão. Esses modelos são:

• MICSTRAN (MICroscopic Simulation of TRAffic Network)

• MACSTRAN (MACroscopic Simulation of TRAffic Network)

• DYTAM (DYnamic Traffic Assignment Model)

• MICTRAD (MICroscopic TRAffic Demand Model)

Sendo que o MICSTRAN é usado para a microsimulação de tráfego urbano de

redes de grande escala.


O pacote MICSTRAN é uma ferramenta desenhada para a pré avaliação das

estratégias de gestão de tráfego como regularização de tráfego e controlo de sinais de

tráfego.


Possui a capacidade de representar individualmente e com considerável detalhe o

comportamento dos veículos e no que respeita a escolhas de rotas, ou caminhos, este

modelo trata as características de escolha de faixa do condutor em detrimento em

detrimento das características de escolha de rota. Estas características, as de escolha

de rota são simuladas pelo modelo DYTAM antes de o MICSTRAN operar.



A ligação de entrada na rede e as probabilidades de viragem em cada cruzamento

são obtidas através do DYTAM que gera informação que é usada como dados de

entrada parra o MICSTRAN operar, por isso para avaliar estratégias que possam alterar

as rotas que os condutores podem tomar obriga que sejam usados os dois modelos,

DYTAM e MICSTRAN,

No que refere com o comportamento de mudança de faixa, o modelo determina

quando é possível ou não executar essa manobra avaliando o que rodeia o veículo no

momento em que o motivo de mudar de faixa do condutor é gerado. Estes motivos são

rudemente determinados de acordo com o tipo de viagem ou em relação ao destino

assim permitindo ao condutor mudar de faixa de forma a atingir uma velocidade maior.

Para alem disso, os motivos são classificados em tipos de detalhe. Aqui encontram-se

alguns motivos utilizados:

• Porque há veículos estacionados;

• Virar a esquerda;

• Virar a direita;

• Conduzir sempre em frente;

• Estacionar na ligação destino;

• Para virar a esquerda na ligação destino;

• Para virar a direita na ligação destino;

• Para evitar uma fila de transito;

• Evitar veículos mais lentos;

• Evitar carros a virar a esquerda;

• Evitar carros a virar a direita;

• Evitar estacionamento;

• Evitar faixa de Bus;

• Por causa de zona bloqueada.

A mudança de faixa é possível quando todas as condições estão reunidas

(distancias, ocupação da faixa de destino, velocidades, etc.). O que acontece quando

um veículo muda de faixa e pretende voltar a mesma faixa é que é gerado um motivo

para esse acontecimento e só e executada a mudança se o motivo for valido caso

contrario a mudança de faixa não acontece.




Modela o tempo de retardamento causado pela espera dos veículos pela

passagem de peões.


Detalhe de Rede – A rede consiste em cruzamentos e ligações, as ligações são

classificadas como entrada, saída e de rede. É feita a modelação de paragens de

autocarro, parques de estacionamento e passagens de linhas-férreas.

Representação de Veículos – Para todos os veículos são dados atributos

(velocidade, tipo, aceleração, etc.) a quando a sua geração e de acordo com as

probabilidades definidas nos dados de entrada. O posicionamento e velocidade são

definidos pelas características da estrada e condições de tráfego que são analisados

em cada ciclo de 1 segundo. Os veículos são gerados de acordo com uma distribuição

de Poisson e/ou em chegadas uniformes. Nesta geração a media de volume de tráfego

pode variar de acordo com intervalos pré ajustados e para os movimentos dos veículos

o modelo selecciona o comportamento adequado a cada situação por entre quatro

comportamentos possíveis classificados consoante a condição de condução livre, de

comportamento independente, ou de condução restringida por veículos atrás e a frente,

comportamento de perseguição, de paragem para estacionamento ou esperar por

mudança de sinal, comportamento de paragem e por condução a baixa velocidade para

mudança de direcção, comportamento de viragem. O sistema calcula para cada veículo

a distância de mobilidade em cada ciclo.

Atribuição de Tráfego – A atribuição de tráfego e feita pelo DYTAM antes de o

MICSTRAN executar. O DYTAM, é um modelo dinâmico de atribuição de tráfego que

tem como função atribuir as opções de escolha e características de rotas do condutor e

a entrada de dados é baseada em matrizes de OD. Neste modelo a cada rota que não

faça o backtrack é candidata a escolha pelo condutor e assume uma probabilidade de



escolha diferente de zero dependendo do valor do critério de rota que não é nada mais

do que um caminho designado.


O modelo foi validado nos seguintes itens:

• Replicação do comportamento de veículos em cruzamentos;

• Rácio de saturação de fluxo;

• Probabilidade de paragem de veículos por peões;

• Tempo de viagem;

• Numero de mudança de faixas.



4.2.13. MSITIM

4.2.13.1. Objectivo

Desenvolvido no MIT o MSITIM e um de dois núcleos de componentes

desenvolvidos no laboratório de simulação de (SIMLAB) e destina-se a avaliar sistemas

dinâmicos de gestão de tráfego. O outro componente é o SGT que e nada mais nada

menos que um simulador de gestão de tráfego. O MSITIM aceita entrada de controlo de

sinais e orientação de rotas do SGT e modela os movimentos individuais dos veículos

na rede e fornece ao SGT dados de vigilância de sensores e cálculos de medições de

eficiência necessárias na avaliação de uma vasta gama de sistemas de gestão de

tráfego.

Campos de Aplicação

O MSITIM foi desenhado para avaliar e testar os desenhos alternativos de

estratégias de gestão de tráfego e em particular o estudo dinâmico do controlo de

tráfego, gestão de incidentes, controlos de sinais adaptativos, ramp e mainlin metering e

sistemas de controlo de faixa como por exemplo sinais de utilização de faixa, sinais de

mensagens variáveis, portagens de pagamento electrónico, etc. Outra característica

deste modelo é possibilidade de determinar o impacto e a sensibilidade de parâmetros

de design alternativos como numero de faixas, comprimento das rampas, etc.


A representação da estrada, controlos de tráfego e dispositivos de vigilância é

feita a nível microscópico onde a estrada consiste em nós, ligações, segmentos e

faixas. O simulador de tráfego aceita tabelas de OD independentes do tempo ou

partidas de veículos individuais para representar exigência de viagens. Os veículos são

descritos por alguns parâmetros e movem-se de acordo com a lógica Car-following e

lane changing. Os veículos interagem entre si e movimentam-se de acordo com sinais,

incidentes, portagens, etc.



Os sensores de vigilância na rede simulada recebem dados sobre o tráfego e

envia os dados para o SGT. Enquanto o MSITIM actualiza o estado dos sinais de

tráfego de acordo com os dados recebidos do SGT. Durante a simulação, o modelo

recebe dados de forma a calcular as várias estimativas de tempos de percurso, filas,

etc.


O laboratório de simulação é independente da simulação de tráfego o que quer

dizer simplesmente que o MSITIM serve como um “movimentador de veículos” e

gerador de dados de vigilância sem que tenha acoplado um conjunto de lógica de

controlo de tráfego e encaminhamento. O MSITIM é um simulador microscópico

baseado em caminhos, em que nele se movimentam veículos individualmente da sua

origem para o seu destino seguindo um determinado caminho ou percorrendo um

caminho gerado dinamicamente. Cada veículo realiza varias mudanças de faixa de

forma a atingir uma velocidade mais elevada ou então manter as ligações do caminho.

Este tipo de simulação providencia um nível elevado de flexibilidade ao suportar a

avaliação de operações SAIV. Contudo, a lógica inerente ao Car-following e lane

changing aumenta consideravelmente de complexidade e a modelação do

comportamento do condutor e tido em conta quando responde a informação de tráfego

em tempo real e em conformidade com sinais de tráfego.


Tamanho da Rede – Não existem nenhuma limitação aparente para a rede mas

é necessário limitar a rede de acordo com a capacidade do processador e da

quantidade de RAM disponível.

Detalhes da Rede – A rede são modelados ao nível da faixa e os sensores e

sinais pode ser definidos para a largura da ligação ou especifico a cada faixa

Representação de Veículos – No MSITIMos tipo de veículos é a combinação

de classe veículo com um (ETC, HOV, over-height, guided/unguided, etc).



Podem ser representadas até 15 classes de veículos e seus parâmetros sendo lidos a

partir.

Atribuições de Tráfego – Os veículos escolhem o percurso de acordo com os

modelos de escolha de rota. A cada par OD ou veículo pode ser atribuído caminhos pré

determinados por seus caminhos podem ser definidos ou gerados on-line. Quando um

veículo entra na rede, escolhe um percurso da sua lista de caminhos baseados em

probabilidades dadas pelos modelos de escolha de caminhos. Os dados usados na

escolha de caminho incluem o tipo de veículo, tempos de percurso de caminhos, tipo de

caminhos, movimentos de viragem nos cruzamentos, etc.


Todo o controlo e algoritmos de encaminhamento são externos. O MSITIM

guarda só o estado actual dos sinais, ligação actual e tempo de percurso de caminho.


O MSITIM tem duas versões construídas a partir do mesmo código, uma é

interface de texto e outra é uma interface gráfica. A interface de texto é usada

normalmente para processamento em batch e para produção de estimativas e a versão

gráfica permite aos utilizadores visualizar o processo de simulação, e dados relativos ao

processo.


Devido a natureza da simulação microscópica de tráfego este modelo não pode

ser aplicado a redes muito grandes especialmente quando os recursos computacionais

são limitados.

O conjunto rico de parâmetros permite a alteração do modelo para o

comportamento do condutor e adapta-lo as várias áreas geográficas.

Na simulação microscópica a rede é sempre uma sub rede e quando um

congestionamento acontece os condutores podem escolher a rota que não está a ser



modelada na simulação o que resulta numa alteração na rota e destino na rede

simulada


Os parâmetros no modelo Car-following model foram estimados por observação.

Fluxos de simulação, velocidade, ocupância foram comparados com dados recolhidos

por sensores numa estrada real.



4.2.14. TRANSIMS

4.2.14.1. Objectivo

O Transims tem como objectivo a simulação de transportes regional de acordo com o

seguinte critério de design:

• Representação de cada veículo individualmente;

• Dinâmica de tráfego realista á escala macroscópica;

• Identificação da dinâmica de condução á escala microscópica possível;

Velocidade computacional elevada (100000 veículos em tempo real em pares de

postos de trabalho, tecnologia capaz de simular num super computador 5 milhões de

veículos). Futura inclusão de outros modos de transporte.


Campos relacionados com questões de planeamento de transporte, como por

exemplo, avaliação de diferentes alterações nas infra-estruturas (adição de faixa,

introdução de um sistema de tráfego, introdução de tecnologia SIT, etc.). O Transims é

um pacote de modelação que inclui módulos para geração de actividades, escolha

modal e encaminhamento e análise.


A lógica de condução é composta por lógicas simples de car following e lane

changing e são baseadas na técnica de Cellular Automaton. No que refere a

cruzamentos sinalizados a modelação é feita por um plano de sinais e nos cruzamentos

não sinalizados a modelação é feita através de um modelo de gap acceptance,

aceitação de espaços.

Suporta também computação paralela.




Agrupar populações sintéticas e geração de actividades, escolha modal e

encaminhamento, microsimulação e analise na mesma arquitectura.

A própria microsimulação surge de uma intensa pesquisa sobre o

comportamento macroscópico da aproximação na literatura física. Velocidade

computacional elevada. Tecnologia capaz de suportar escalas regionais.


Tamanho da Rede – Sem restrições relevantes dependendo da capacidade da

computação paralela.

Detalhe de Rede – Modelação de conectividade de faixas, comprimento de

zonas de viragem, estradas locais, planos de sinais, movimentos protegidos, etc.

Representação de Veículos – A única caracterização feita aos veículos é a sua

velocidade.

Atribuição de Tráfego – Cada viajante tem um plano de rota que é pré

computacionado no módulo de escolha modal ou de encaminhamento. As iterações são

feitas entre o planeador e a microsimulação, exemplo, os planos de rota são alterados

baseando-se nos tempos de viagem das ligações da microsimulação.


Existe uma interface gráfica para configuração, para representação individual e

agregada de planos de rota, para resultados de microsimulação. Os dados de rede são

introduzidos via arcview/oracle e os planos de rota por ficheiros de ASCII gerados por

computador.




O modelo não é capaz de responder a questões cuja resolução é inferior a 1

segundo e o modelo serve para planeamento de transportes numa escala regional o

que não faz dele o melhor simulador de um cruzamento específico.


Dinâmica de fluxo de tráfego validada e calibrada por diagrama fundamental,

fluxos através de zonas sinalizadas e por zonas não sinalizadas.



4.2.15. VISSIM

4.2.15.1. Objectivo

O VISSIM (Termo alemão para tráfego em cidades - Simulation) modela

microscópicamente trânsito e fluxo de tráfego em zonas urbanas bem como em zonas

interurbanas. É um sistema de apoio a decisão para o planeamento de trânsito e

tráfego. Neste modelo os cenários alternativos, junções complexas e estratégias de

controlo são a validas antes da própria situação seja construída e implementada. Os

cenários são apresentados e visualizados de forma a convencer em termos políticos

quem toma as decisões por isso a simulação em tempo real não é um dos objectivos do

modelo.


Os resultados do VISSIM são usados para definir estratégias óptimas de

controlo de sinais, testar vários layouts, alocação de faixas em cruzamentos complexos,

testar locais de terminais de autocarros, testar a praticabilidade de paragens de transito,

a praticabilidade de zonas de portagem, etc.

O VISSIM encontra-se apetrechado de vários micro controladores

descentralizados de vários fabricantes para testar detalhadamente as suas estratégias

de controlo antes de serem implementadas e sendo simulador direccionado para

técnicos responsáveis pelo controlo de sinais, operadores de transito, planeadores e

investigadores avaliarem a influência das novas tecnologias de controlo e de veículos.


O modelo de fluxo de tráfego é discreto, estocástico e baseado em passos

temporais de 1 segundo, com unidades de veículo-condutor e entidades únicas. Os

VISSIM contem um modelo de Car-following psico-fisico para movimento longitudinal de

veículos e um algoritmo baseado em regras para o movimento lateral (mudança de

faixa).



No movimento dos veículos, estes seguem uns aos outros num processo

oscilante. A medida que um veículo mais rápido se aproxima de um mais lento (na

mesma faixa) estes desacelera, o ponto de acção da reacção consciente depende da

diferença de velocidade, distancia e comportamento do condutor. Em ligações de

múltiplas faixas os veículos verificam se melhoram as suas condições através da

mudança de faixa e se esse caso for verdadeiro então verifica as distâncias e os

espaços para a mudança de faixa. Os modelos car following e lane changing formam o

modelo de fluxo de tráfego que é o núcleo do VISSIM.


O VISSIM caracteriza-se por ser um dos poucos simuladores de tráfego

microscópico compreensivo que abrangem um vasto leque de situações incluindo o

tráfego e trânsito em áreas urbanas e interurbanas.


Tamanha da Rede – A rede não é limitada pelo software mas por razões de

hardware. Normalmente a rede cobre uma área de 1 a 5 km² ou corredores até 10km.

No que refere as ligações não há limites pois depende apenas do detalhe das junções.

Detalhe de Rede – O VISSIM modela cruzamentos, interligações entre auto-

estradas, paragens de trânsito, etc.

Representação de Veículos – Os valores por defeito para a velocidade,

aceleração, distribuições de velocidade máxima e velocidade desejada são dados mas

podem ser alterados pelo utilizador de forma a retratar condições de tráfego local.

Vários tipos de veículos e peões são modelados mas o movimento não linear de

bicicleta não é modelado.

Atribuição de Tráfego – O VISSIM usa caminhos gerados por modelos de

atribuição e um modelo de escolha de rota está incluído.




Primeiramente o VISSIM inclui o modelo de fluxo de tráfego e depois o modelo

de controlo de sinais. O modelo de fluxo de tráfego é o programa principal que envia

valores de sensores segundo a segundo para um programa de controlo de sinais

(escravo) que usa os valores dos sensores para decidir qual a configuração actual do

sinal. Uma linguagem de programação parecida com C é incluída para descrever os

sistemas de controlo local e de rede. Os sistemas de controlo SCATS são modelados e

a existe uma interface SCOOT. Uma interface aberta permite ao VISSIM aliar-se com

estratégias de controlo que permite testar varias lógicas e algoritmos baseados em

lógicas Difusas.

Figura nº 7 – Vissim simulando situação de tráfego na rede.


Dados como a definição de rede e pistas, especificações técnicas de veículos e

de comportamento do condutor, volumes de veículos e caminhos, rotas de transito e



horário são introduzidas graficamente e através de caixas de dialogo e o controlo de

sinal depende da estratégia e tipo de controlador utilizado.


O modelo de fluxo de tráfego está bem preparado para simular as distribuições

de velocidade e aceleração em filas e ondas de choque mas usa-lo para Cruise Control

Automático é inadequado devido aos intervalos longos de 1 segundo.

A redução do tempo de iteração requer a calibração do modelo car following psico-fisico

que embora possível e testado não teve desenvolvimento.

O VISSIM não possui algoritmos de atribuição, as rotas dos carros, camiões e

transito são dados de entrada. As rotas são obtidas do simulador de tráfego

macroscópico DYNEMO ou de modelos de atribuição estática como por exemplo o

VISUM ou EMME/2.


O modelo car following psico-fisico de Wiedemann e o algoritmo de lane-

changing são núcleo do VISSIM e são constantemente calibrados e validados.



4.2.16. PHAROS

4.2.16.1. Objectivo

O Objectivo principal do simulador PHAROS (Public Highway And ROad

Simulator) é fornecer um ambiente detalhado para um veículo conduzido por um robot.

Este ambiente não foi desenvolvido especificamente para a lógica de condução de um

robot mas também para o estudo activo do controlo de busca visual desta forma os

aspectos geométricos do ambiente são de elevada importância. O tipo e a localização

dos sinais, marcadores e veículos são representados em detalhe de modo a permitir

que o programa determine para onde o sistema visual do robot tem de olhar enquanto

conduz.

O programa de condução do robot pode mandar perguntas de visualização ao

PHAROS, determinar o estado da estrada e do tráfego e depois envia os dados de

direcionamento e aceleração para o PHAROS.


No que respeita a aplicação do PHAROS encontra-se intimamente ligado com

pesquisas interessassem ter ou desenvolver um ambiente de tráfego para a

investigação de agentes inteligentes. De notar contudo que o código fonte está

disponível e escrito em C, e que devido a estrutura organizada e útil e relativamente

fácil acrescentar funcionalidades novas ao programa.


O PHAROS é um micro simulador de tráfego em que cada veículo “vê”

continuamente a situação de tráfego e toma decisões sobre a aceleração e escolha de

faixa consoante o que interpreta da sua “visão”. Para estas decisões os condutores do

PHAROS escolhem uma restrição por entre varias restrições em que por exemplo a

aceleração contem restrições por vários factores, factores que podem ser a velocidade

do veículo que vai a frente, limite de velocidade da estrada, a possível paragem num



cruzamento á frente, etc. No caso de o condutor mudar de faixa estas restrições são

validas para a faixa destino.

As restrições de mudança de faixa são baseadas na manobra desejada num

cruzamento próximo vs as manobras permitidas a partir da faixa, filas longas formadas

nos cruzamentos que se aproximam, presença de uma distância entre o tráfego numa

faixa.

As preferências de escolha de faixa incluem a escolha da faixa direita por defeito,

preferência de faixa para executar a manobra no próximo cruzamento e preferência de

faixa adjacente que permita velocidade mais elevada. Em caso de a faixa corrente não

ser a faixa ideal então a manobra de mudança de faixa é iniciada. Durante o tempo que

decorre esta manobra o condutor e sujeito as restrições de aceleração das duas faixas.

Quando determina como parar num cruzamento os condutores do PHAROS

consideram primeiramente o controlo de tráfego que se divide em quatro classes

equivalentes que são ordenadas por prioridade decrescente:

• Sinal verde, amarelo se o robot parou ou não pode parar no cruzamento, ou sem

controlo;

• Sinal de paragem ou sem controlo numa estrada secundaria que intercepta uma

estrada principal;

• Sinal de stop, sinal vermelho se virar a direita, parado, e viragens a direita são

permitidas com sinal vermelho;

• Sinal vermelho ou amarelo, se o robot ainda não parou ou não consegue parar.

• Se existe um conflito de tráfego num cruzamento o condutor tem em

consideração a sua distância do cruzamento e o seu controlo de tráfego. Se o

conflito de veículos e s classes de controlo são as mesmas então o condutor

considera o uso de esquemas baseados na configuração da rede, ordem de

chegada, oportunidade e agressividade do condutor.


• Representação do tipo e local de todos os sinais e marcas;

• Computação de posicionamento e orientação de cada veículo continuo, mesmo

quando atravessa um cruzamento ou muda de faixa.



• Controlo de aceleração simples mecanismo de comportamento para condução

aberta e condições de fila.

• Controlo independente de comportamento do condutor a cada passo temporal.

• Modelo explícito do atraso do condutor a passar de travagem para aceleração.

• Indicadores de luz de travagem e pisca nos veículos.

• Parâmetro de agressividade do condutor aleatório que afecta a velocidade em

trânsito livre, distancia, prioridade em cruzamentos bloqueados, tempo de

reacção e comportamento.

• Capacidades de os condutores formarem uma fila de trânsito.

• Modelação de cruzamentos não controlados e estradas menores.

• Lógica de cruzamento compreensiva que considera veículos em conflito que não

conseguem parar, conflito de veículos afastados, sinais de paragem e de stop,

ordem de chegada, e agressividade dos condutores

• Lógica de escolha de faixa que considera as restrições de velocidade nas faixas,

distancia para o próximo cruzamento, espaços e filas longas.

• Um veículo na simulação pode ser conduzido por um programa separado que

comunica com o PHAROS. Este programa pode correr num computador

diferente e comunicar através de uma comunicação de rede.


Tamanho da Rede – Não existe um limite para o número de veículos mas é um

facto que o aumento causa atraso na simulação.

Detalhe de Rede – Rede: representada como cruzamentos com ligações entre

eles. As ligações são divididas em segmentos uniformes que podem ter um número

indeterminado de faixas e possuem limites de velocidade, que podem ser marcadas

com setas de mudança de direcção, linhas diagonais, etc.

Representações de Veículos – Todos os veículos usam a mesma lógica de

decisão e os mesmos parâmetros físicos que correspondem a carros de passageiros.

Atribuição de Tráfego – Não está disponível.




Não existem sistemas de navegação modelados pelo PHAROS.


A rede e descrita usando um ficheiro de texto o que obriga a calcular todas as

coordenadas de todos os segmentos. Os dados de saída do simulador soa feitos

através de um ambiente gráfico mostrando a animação da rede de um ponto de vista de

um pássaro.


Para alem das limitações referidas atrás a ultrapassagem não é implementada

para alem de algumas limitações que recaem no factor de “ uma simulação pouco

perfeita do comportamento humano”.



4.2.17. PLANSIM-T

4.2.17.1. Objectivo

Este programa implementa um conjunto de modelos microscópicos e tem como

dois objectivos a investigação de modelos microscópicos de fluxo de tráfego no seu

ambiente natural de modo a compreender como os diferentes modelos descrevem o

tráfego. Até agora, todos os modelos implementados pertencem a uma categoria a que

se chama “minimalista” e a todos usam um pequeno conjunto de suposições a cerca do

comportamento de condução humano sem que simulem detalhadamente o

comportamento. O segundo objectivo do desenvolvimento deste programa tem a haver

com a capacidade de estes modelos minimalistas realizarem simulações rápidas sobre

redes grandes, e que fazem deles o candidato ideal para passar da atribuição estática

para uma atribuição dinâmica.


Esta ferramenta é direccionada para o teste de estratégias diferentes

especialmente no sistema gestão de tráfego e planeamento de transportes. Contudo, é

razoável poder utilizar a ferramenta para controlo de tráfego on-line.


Este programa de simulação é escrito em C++ e permite a simulação de redes

arbitrárias de estradas. Pode-se afirmar que o programa constrói a representação

interna da rede a partir da descrição feita num ficheiro.


Existem duas funcionalidades principais:



Implementação de uma família de modelos microscópicos de simulação com

vários níveis de realidade e permite fazer pares de modelos de forma a verificar e testar

situações novas permitidas pela associação de dois modelos.

O modelo permite a atribuição dinâmica devido a sua eficiência numérica.


Tamanho da Rede – Depende do tamanho da memória e do poder

computacional. Já foi simulada uma rede com 1 milhão de veículos e 3000 nós e as

maiores limitações prendem-se com o armazenamento dos planos de rota que atingem

elevadas quantidades de memória.

Detalhe de Rede – Neste programa não é intenção fazer uma simulação

detalhada. Enquanto a rede e resolvida em detalhes a microsimulação fica limitada a

uma aproximação pouco precisa de velocidades e acelerações.

Representação de Veículos – Estão restringidos apenas a veículos a motor e

também há uma restrição no que toca aos cálculos de emissões dos veículos.

Atribuição de Tráfego – È possível especificar as classes de veículos e os

respectivos rácios no fluxo de tráfego. Cada classe é caracterizada pelos parâmetros do

modelo microscópico que a usa. Para os modelos mais realistas estes parâmetros são a

velocidade, aceleração, desaceleração máxima, comprimento do veículo e descrição do

barulho da aceleração.


Código de simulação interno, paralelização do código de simulação, algoritmos

de Dijkstra para os encaminhamentos.




Interface é feita principalmente através de ficheiros de texto, mas existe uma

interface embora limitada que apresenta o estado corrente da rede colorindo as ligações

de acordo com a densidade, velocidade ou por mostrar veículos individuais nas

ligações.


A modelação microscópica não é correcta onde só as variáveis agregadas saem

de forma correcta, atribuição dinâmica tem problemas que consistem na oscilação em

condições de elevado congestionamento.


Encontra-se em fase de calibração a parte microscópica de forma a tornar-se

mais detalhada e precisa.



4.2.18. SITRA-B+

4.2.18.1. Objectivo

O objectivo do SITRA-B+ é representar com o maior nível de detalhe possível o

tráfego de vários tipos de veículos numa rede urbana tendo em conta o detalhe e

diferentes tipos de layout de cruzamentos, tipos diferentes de sensores, e por isso

fornecer ao utilizador uma ferramenta de medição que permita comparar de uma forma

objectiva estratégias de orientação e controlo de tráfego urbano diferentes.


Avaliação estratégias de orientação e controlo de tráfego urbano incluindo politicas de

transporte, e gestão de parqueamento;

Teste de layouts de rede;

Organização: centros de investigação, universidades, autoridades citadinas, operadores

de orientação de rotas, empresas de sinais de tráfego, operadores de transportes

públicos;


• Lei Car-following derivada do modelo Helly, 1 passo temporal de integração de 1

segundo

• Estratégias de mudança de faixa;

• Movimentos internos dentro de cruzamentos complexos descritos por gestor de

conflitos;

• Alocação de memoria dinâmica para gestão de veículos.


• Uso de linguagem de programação orientada a objectos;



• Estratégias a ser testadas são consideradas como um processo

separado;

• Interface de visualização amiga do utilizador;

• Tipos de veículos definidos pelo utilizador.


Tamanho da Rede – Não existe limitação a partida.

Detalhes de Rede – As ligações são compostas por varias faixas,

estacionamento lateral, faixas reservadas, paragens de autocarro, cruzamentos,

movimentos complexos dentro de cruzamentos descritos por faixas internas, pontos de

conexão, movimentos proibidos, procedimentos de gestão de conflitos, etc.

Representação de Veículos – Qualquer tipo de veículo pode ser modelado.

Possibilidade de atribuir um horário ao veículo.

Atribuição de Tráfego – A atribuição é feita por matrizes de O-D e de atribuição

inicial. (1 conjunto de caminhos possíveis para um par O-D é associado com uma

percentagem de atribuição). Um algoritmo interno de atribuição pode é usado para esta

atribuição.


CTU (Controlo de Tráfego Urbano): planos temporais fixos dados a cada fatia de

tempo.

Orientação de Rotas: algoritmos de caminho mais curtos e tempo de viagem.


Dados de entrada: ficheiros ASCII

Analise de resultados: ficheiros ASCII



Visualização on-line: display gráfico da rede e dos veículos em movimento com a

possibilidade de interromper a execução para aceder aos parâmetros dos veículos,

ligações e sensores.

.

Figura nº 8 – Simulação de rotunda.


Modelação de rotundas necessita de ser melhorado;

Necessita de validação extensa;

Necessário melhoramento na introdução de dados.


Lei de Car-following parcialmente validada;

Verificação ou validação de parâmetros e comportamentos alcançáveis através

da interface de visualização.



5. Conclusão



Os Sistemas Inteligentes de Transporte são uma área preponderante a vários

níveis na nossa sociedade. A globalização desencadeou novos desafios e

oportunidades que afectam a vida das populações, nesta âmbito a mobilidade tem um

papel fundamental na criação de uma comunidade global, criando condições de vida

melhoradas para o cidadão, para tal os sistemas de transporte deverão ser pensados

com vistas à melhoria das condições de vida das nossas comunidades, dando aos

nossos cidadãos melhores escolhas e mobilidade. Nesse sentido as vantagens da

utilização dos Sistemas Inteligentes de Transporte são, para o utente triplas: maior

segurança rodoviária, exploração máxima da rede rodoviária e impacto ambiental

reduzido.

Os Sistemas Avançados de Gestão de Tráfego (SAGT) são uma das categorias

fundamentais dos SIT. O objectivo é garantir que a capacidade da rede de vias

rodoviárias é utilizada ao máximo, isto é, melhorar as condições de tráfego,

proporcionando uma melhor qualidade de serviço, contribuindo para a optimização do

sistema de transportes, utilizando modelação e a simulação.

Os modelos de simulação que representam veículos e redes de vias de

comunicação, permitem a análise de cenários e resultados, “Off line”, sendo ainda

possível analisar o efeito de qualquer tipo de alteração ao sistema, nomeadamente da

rede de vias de comunicação, dos veículos ou ainda do comportamento do condutor.

O desenvolvimento tecnológico permite um melhor desempenho dos sistemas

bem como a capacidade de modelar situações complexas caracterizadas por uma maior

exigência, como a representação do comportamento humano enquanto condutor em

especial o factor imprevisibilidade que o caracteriza e o faz ter comportamentos

inesperados.

O futuro passa pela capacidade de modelar mais e melhor os comportamentos,

reacções, especificações técnicas dos sistemas, bem como disponibilizar recursos mais

eficientes para que os simuladores consigam desenvolver as suas capacidades em

pleno e todo potencial.

Assim, é possível afirmar que os SIT assumem um papel cada vez mais

importante na nossa sociedade devido as suas potencialidades e provas dadas, bem

como a modelação e a simulação de tráfego. Podemos então esperar da simulação de

tráfego um elemento dinamizador das nossas estradas de forma que o veículo, comum,



público, comercial e de emergência circule com a segurança e conforto na estrada mas

também desenvolver tecnologias e soluções que permitam reduzir ao máximo acidentes

e perdas humanas nas estradas.

Sem dúvida alguma que não é desperdício as milhares de horas passadas atrás

da secretaria a desenvolver modelos, simular acontecimentos, resolver problemas e

testar soluções para que qualquer um de nós entre dentro de um veiculo e faça de

forma segura e confortável o percurso desejado até ao nosso destino.



6. Anexo



Neste capítulo serão descritas características de modelos de microsimulação

que se encontram disponíveis no mercado. Estes modelos dividem-se em cinco áreas.

Na tabela em baixo estão listados áreas vários modelos de microsimulação de tráfego.

Urbano Auto-estrada Combinado SAA Outros ARTWORK AUTOBAHN AIMSUN2 PHAROS ANATOLL CASIM CARSIM CORSIM SHIVA MIMIC DRACULA FREEVU INTEGRATION SMART-SAA TRARR CASIMIR FOSIM FLEXSYT II SIMDAC PARKSIM HUTSIM FRESIM MELROSE SMARTPATH TRGMSM MICSTRAN INTRAS MICRO SPEACS VTI MISSION MIXIC MICROSIM MITRAM PELOPS MSITIM MULTSIM SIMCO2 PARAMICS NETSIM SISTM PLANSIM-T NEMIS WEAVSIM TRANSIMS PADSIM VISSIM SCATSIM SIGSIM SIMNET SITRA-B+ SITRAS STEER STEP THOREAU Tiss-NET WIN TRAFFICQ

Tabela nº 1-A – Simuladores de tráfego agrupados de acordo com o ambiente que simulam

Características Gerais dos Modelos Quase todos os modelos usam um sistema de aproximação por passos em que

os veículos se movem pela rede de estradas través de um passo temporal fixo,

usualmente fixado em intervalos de 1 segundo. Apenas três dos modelos (FLEXSYT-II,

SIGSIM e SIMNET) usam um evento baseado em aproximação onde os estados dos

objectos na rede se movem em intervalos de tempo discretos em resposta aos eventos



de uma lista de eventos. Os veículos são guiados através de regras de aceitação de

distâncias, mudanças de faixa e regras simples de fluxo de tráfego. Os cruzamentos

sinalizados e não sinalizados podem ser modelados, as filas de trânsito formadas em

junções podem ser estendidas até junções onde se possam bloquear movimentação de

tráfego.

Em cada modelo o número de veículos a usar a rede é calculado consoante os

dados referentes á sua Origem e Destino (dados O-D). Este é o número de veículos que

viajam a partir de qualquer uma das possíveis entradas (Origens) da rede com qualquer

destino na rede. O tipo de dados O-D é usado para identificar as viagens que irão ser

feitas através da rede. È sempre assumido o principio que a alteração esquemática da

circulação da rede pode alterar a escolha do percurso seguido, por isso, a circulação em

ramos individuais vai mudar, embora o novo esquema não afecte o numero de viagens

efectuadas entre cada origem para cada destino. São utilizadas duas formas de

determinar um caminho para um veículo seguir através da rede.

A primeira é o método tradicional que define o fluir do veículo nas entradas para

a rede e define a percentagem de veículos que viram em cada direcção nas ligações ao

longo da rede. Os veículos são gerados aleatoriamente nas entradas a um determinado

rácio e quando chegam a uma junção um numero é gerado e utilizado para determinar

em que direcção o veículo vai seguir. Por exemplo, se um veículo chega a uma junção

onde 60% dos veículos vira a direita e 40% viram a esquerda então é gerado um

numero aleatório entre 0 e 1 e se o numero gerado for igual ou inferior a 0.4 o veículo

vira a esquerda senão vira para direita.

O outro método é um modelo baseado em caminhos (route). Neste método a

cada veículo gerado no modelo será dado um caminho inicial a seguir desde o ponto de

partida ao ponto de chegada, são indicados as ligações pelas quais deve seguir até ao

seu destino. Este método tem a vantagem de ser mais realista e por ser mais

cooperante entre as alterações ao caminho, acidentes ou no fornecimento de

informação referente ao caminho a seguir.

Qualquer que seja o método utilizado, as percentagens de caminhos ou viragens

é determinado a partir dos dados de entrada de Origem e Destino (dados O-D). Para

isso, pode ser usado um modelo de atribuição. Alguns modelos de microsimulação

usam modelos de atribuição (MELROSE, NEMIS, NETSIM, STRA-B+, SITRAS) ou um

modelo dinâmico de escolha de caminhos (MSITIM, THOREAU, TRANSIMS, Paramics).



Outros sistemas têm integrado um modelo de atribuições separado (AISUM2 com

EMME/2, DRACULA com SATURN, MICSTRAN com DYTRAN, Paramics com

SATRUN e TRIPS) que permite uso comum dos dados de input e output. A maioria dos

modelos não faz as próprias atribuições assumindo que é uma tarefa feita por um

modelo externo.

Todos os simuladores podem modelar sistemas de sinais de tráfego adaptativo

ou coordenado sendo usadas quatro abordagens diferentes para modelar a operação

de sinas de tráfego. Na primeira abordagem os algoritmos modificação de

características dos sinais são parte integrante do simulador. Se um sistema de controlo

de tráfego urbano (CTU) está a ser modelado então o código que duplica a operações

tem de ser escrito e incluído dentro do microsimulador. Os sistemas Paramics e

FLEXSYT-II usam uma abordagem ainda mais flexível. Nestes sistemas foram

desenvolvidas linguagens de programação de controlo de sinais que permitem que o

utilizador especificar como é que os sinais irão operar. Na terceira abordagem o controlo

do sinal tem um módulo externo com uma interface de comunicações bem definida com

o simulador. Estes módulos de controlo de sinal podem ser desenvolvidos

independentemente do simulador e posteriormente conectados a um microsimulador.

Sistemas de microsimulação como o MSITIM e o VISSIM adoptaram esta abordagem o

que permite dar um passo para frente e permitir ligar sistemas reais de CTU ao

microsimulador. O simulador fornece ao sistema CTU dados que normalmente iria obter

do “mundo exterior” e o sistema CTU envia as configurações apropriadas para o

microsimulador. Esta abordagem torna-se cada vez mais popular e foi adoptada por

sistemas como o AIMSUM2 para ligar-se ao SCOOT, NEMIS para se ligar ao

SPOT/UTOPIA ou SCOOT, HUTSIM a uma variedade de sistemas de CTU incluindo o

SPOT, SIGSIM para se ligar também ao SCOOT e o VISSIM para se ligar ao SCATS.

A maioria dos modelos tem a capacidade de mostrar a animação de veículos

movimentando-se na rede durante o progresso de uma simulação, bem como fornecer

dados de saída que permitem obter indicadores de eficiência relacionados com tempos

de viagem, variância de tempos de viagem, comprimento de filas e velocidades de

veículos. Poucos são os modelos que contêm um construtor de rede gráfico (AIMSUN2,

FLEXSYT-II, HUTMSIM, MELROSE, Paramics e VISSIM) que permite reduzir o tempo

dispendido na representação fiel da rede a simular. Cerca de metade disponibilizam

outputs de consumo de combustível e emissão de gases que permitem abranger



objectivos e metas ambientais e por outro lado são muito poucos os modelos que

permitem medir os valores de conforto e segurança.

Maior parte dos modelos são flexíveis ao ponto de os parâmetros chave serem

definidos pelo utilizador, em contra partida integração com outros modelos e bases de

dados não é tão linear e fácil. Um em cada três modelos é aprovado por autoridades

locais ou associações nacionais de tráfego. A velocidade de execução típica é uma a

cinco vezes mais rápida que na realidade.

No que refere a calibração e validação dos vários modelos podemos afirmar que

varia de modelo para modelo. Os dados de calibragem são usados no modelo como

dados de input. Um exemplo de dados de calibragem é as características de um veículo

(aceleração desaceleração... etc.). Os dados para validação não são de input directo,

são usados para verificar o output do modelo. Um exemplo de dados de validação é o

número de trocas de faixa feitas num segmento de estrada delimitado num dado

determinado tempo. [8]



Modelos Urbanos

Características Gerais

Tabela nº 2-A – Funcionalidades de modelos Urbanos de Microsimulação [8]

CA

SIM

IR

DR

AC

ULA

HU

TSIM

MIC

STR

A

NEM

IS

NET

SIM

PAD

SIM

SIG

SIM

SIM

NET

SITR

A-B

+

SITR

AS

THO

REA

U

Funções Modeladas Coordenar sinais Tráfego x x x x x x x x x x xSinais de Tráfego adaptativos x x x x x x x x x x x xPrioridade a transportes públicos x x x x x x x X Ramp metering x x x x xControlo de fluxo em Auto-estrada x Gestão de Incidentes x x x x x x Controlo de acesso a zonas x x x Sinais de mensagem variáveis x x x xInformação de tráfego regional Guia estático de encaminhamento x x x x x x xGuia dinâmico de encaminhamento x x x x x x xOrientação de Estacionamento x x x Informação de transportes públicos x Posto de débito automático/portagem x Congestion pricing x Cruise control adaptativo x x x x x x Sistema de Auto-estrada automatizado Veículos autónomos x x Peões e ciclistas x Veículos sonda x x x x xDetector de veículos x x x x x x x x x x x xObjectos e fenómenos modelados Condições climatéricas x x xProcura por estacionamento x x Veículos estacionados x x x x x x xModelo de motor de elaboração x x Veículos comerciais x x x x x x x Bicicletas/Motas x x Peões x x X xIncidentes x x x x x x x x xVeículos de transporte publico x x x x x x x x Medidas de resfriamento de tráfego x x x xCongestionamento de filas x x x x x x x x x x x Weaving (Mudanças de fila const.) x x x x x x x xRoundabout (rotundas) x x x x x x x xOutras Propriedades Funciona em PC x x x x x x x x Funciona em maquina Linux x x x x x x xConstrutor Gráfico da Rede x x Apresentação Gráfica de resultados x x x x x x x x x



O Uso mais comum para os modelos de microsimulação é a analise e

desenvolvimento de esquemas de análise e gestão de tráfego urbano. A maioria destes

modelos são capazes de modelar as funções da primeira geração SIT que se encontra

agora a ser implementada, nomeadamente controlo responsivo de tráfego, guias de

tráfego estático e dinâmico e sistemas de gestão de incidentes.

Inovação

Alguns modelos têm características que outros modelos não incluem. O

simulador DRACULA preocupa-se com as variações do dia a dia na rede e permite

fazer simulações que permitem incluir variáveis, com condutores a aprender das

experiências e deixando que isso influencie o caminho a seguir e que isso seja tomado

em conta em simulações seguintes.

Os modelos tendem a ignorar peões e ciclistas, onde aqui os modelos

HUT_SIM que modela os dois elementos e o MICSTRAN que tem um modelo bem

validado que visa um atraso causado por tráfego causado por peões a atravessar a

estrada. O SITRAB+ é particularmente bem adaptado para modelar sistemas de guias

de caminhos e que permite ligar a sistemas reais de orientação de caminhos.

Por ultimo, só três modelos tratam o estacionamento ao logo da via de uma forma

realista (NEMIS, NETSIM and MICSTRAN). Este último, o MICSTRAN, é o único que se

apresenta capaz de similar cruzamentos com linhas-férreas.

Limitações

Os maiores obstáculos que se apresentam aos sistemas de microsimulação urbanos

e que são apontados pelas empresas que desenvolvem este tipo de aplicações são:

• Validação;

• Ferramentas de visualização;



• Ligações a Sistemas de Informação Geográfica (GIS) para analise e

interpretação de resultados em redes de grande escala;

• Ferramenta de construção gráfica amiga do utilizador;

• Algoritmos para escolha dinâmica de caminhos;

• Modelar operações de transportes públicos, especialmente caminhos e sinais de

prioridade.

• Falta de modelos para descrever comportamentos em rotundas e melhor

qualidade dos dados para modelos de poluição.



Modelos Auto-Estrada


Aut

oBah

n

FREE

VU

FREE

SIM

MIX

SIC

SIST

M

Funções Modeladas Coordenar sinais Tráfego x Sinais de Tráfego adaptativos x Prioridade a transportes públicos Ramp metering x x x Controlo de fluxo em Auto-estrada x x x x Gestão de Incidentes x x Controlo de acesso a zonas x Sinais de mensagem variáveis x x Informação de tráfego regional x Guia estático de encaminhamento x x Guia dinâmico de encaminhamento x Orientação de Estacionamento x Informação de transportes públicos Posto de débito automático/portagem x Congestion pricing x Cruise control adaptativo x Sistema de Auto-estrada automatizado x Veículos autónomos x Peões e ciclistas Veículos sonda x Detector de veículos x Objectos e fenómenos modelados Condições climatéricas x Procura por estacionamento Veículos estacionados Modelo de motor de elaboração x x x Veículos comerciais x x x Bicicletas/Motas Peões x x x Incidentes x Veículos de transporte publico x x Medidas de resfriamento de tráfego x x x x Congestionamento de filas x x x x Weaving (Mudanças de fila const.) x x x x x Roundabout (rotundas) x Outras Propriedades Funciona em PC x x x x x Funciona em maquina Linux Construtor Gráfico da Rede Apresentação Gráfica de resultados x x x x

Tabela nº 3- A – Funcionalidades dos Modelos para micro-simuladores de auto-estrada [8]



A maioria dos sistemas de controlo para auto-estradas debruçara-se na

modelação da geometria complexa das auto-estradas dos dias de hoje, do controlo de

velocidade e dos sistemas de mensagens variáveis usados para gerir o tráfego que

circula pelas auto-estradas. O modelo FREEVU tem um objectivo mais especifico para

qual foi desenvolvido, esse objectivo é determinar o impacto que o tráfego de camiões

tem nas operações diárias de uma auto-estrada.

Inovações

O modelo AUTOBAHN permite modelar uma mistura de tráfego equipado com

sistemas de controlo de velocidade diferentes. Por sua vez o modelo FRESIM permite

que os veículos reajam a sinais colocados na berma da estrada. Já o SISTM modela

vários limites de velocidade que é usado no Reino Unido para suavizar o fluxo de

tráfego nas auto-estradas e reduzir os efeitos das ondas de choque

Calibragem e Validação

Aqui o esforço foi empregue na calibração e validação de modelos de que

definem comportamentos dos condutores. Os modelos AUTOBAHN and MIXIC usam

dados retirados de simuladores de condução para calibrar os seus modelos.

Limitações

São poucas as empresas que aponta dificuldades com os seus modelos nesta

área. Os responsáveis pelo SISTM pretendem desenvolver e melhorar o modelo

referente a que rodeia a auto-estrada e os responsáveis pelo FRESIM pretendem

desenvolver um modelo (high Occupancy Vehicle HOV) e tomar conta da variância

entre as larguras das faixas de rodagem.



Modelos Combinados


Tabela nº 4-A – Funcionalidades dos modelos de microsimulação mistos ( Urbano e Auto-estrada ) [8]

AIM

SUN

2

CO

RSI

M

FLEX

SYT-

II

INTE

GR

ATI

ON

MEL

RO

SE

MIC

RO

SIM

MSI

TIM

PAR

AM

ICS

PLA

NSI

M-T

TRA

NSI

M

VIS

SIM

Funções Modeladas Coordenar sinais Tráfego x x x x x x x x x Sinais de Tráfego adaptativos x x x x x x x x x x Prioridade a transportes públicos x x x x x Ramp metering x x x x x x x x x x Controlo de fluxo em Auto-estrada x x x x x x x Gestão de Incidentes x x x x x x Controlo de acesso a zonas x x x x x Sinais de mensagem variáveis x x x Informação de tráfego regional x x Guia estático de encaminhamento x x x x x x x Guia dinâmico de encaminhamento x x x x x x x Orientação de Estacionamento x x Informação de transportes públicos x x Posto de débito automático/portagem x x x x x x Congestion pricing x x x x Cruise control adaptativo x Sistema de Auto-estrada automatizado x Veículos autónomos x Peões e ciclistas x x Veículos sonda x x x x Detector de veículos x x x x x x x Objectos e fenómenos modelados Condições climatéricas x x Procura por estacionamento x x x Veículos estacionados x x x x Modelo de motor de elaboração x x x Veículos comerciais x x x x x x x x x Bicicletas/Motas x x Peões x x x x Incidentes x x x x x x x Veículos de transporte publico x x x x x x x x Medidas de resfriamento de tráfego x x x x x Congestionamento de filas x x x x x x x x x x Weaving (Mudanças de fila const.) x x x x x x x x x Roundabout (rotundas) x x x x x x x x Outras Propriedades Funciona em PC x x x x x x Funciona em maquina Linux x x x x x x x x x Construtor Gráfico da Rede x x x x Apresentação Gráfica de resultados X x x x x x x x x x x



È sabido que os modelos urbanos e modelos de auto-estrada partilham varias

características e funcionalidades no que nos permite verificar que com uma pequena

disponibilidade de tempo podemos transformar qualquer dos dois tipos numa proposta

capaz de cooperar com uma ou as duas situações.

No caso do CORSIM foi utilizado uma aproximação diferente, o simulador

urbano NETSIM foi combinado com o modelo de auto-estrada FRESIM com o intento de

produzir um modelo misto. Novos esquemas de controlos estão a ser desenvolvidos que

irão afectar tanto o tráfego em redes urbanas como extra-urbanas. Por exemplo, um

sistema de gestão de incidentes poderá desviar o trânsito de uma auto-estrada urbana

para a rede urbana circundante. Por isso, a capacidade para modelar os dois tipos rede

com o mesmo modelo torna-se essencial.

Alguns esquemas podem cobrir grandes áreas ou abranger um número vasto de

opções que necessitam de ser avaliadas num curto espaço de tempo para que as

acções de controlo sejam tomadas em tempo real.

Isto significa que as vezes os modelos muito rápidos são extremamente

necessários. Alguns responsáveis por desenvolvimento de modelos optaram por usar

hardware paralelo (MICROSIM, PLANSIMT, TRANSIMS) enquanto outros

desenvolveram versões dos seus modelos para serem capazes de correrem em

máquinas paralelas caso seja necessário (AIMSUN2 and Paramics).

Inovações

Maior parte dos modelos tem características similares. Os modelos MICROSIM e

TRANSIMS são modelos paralelos que usam autómatos celulares.

Calibração e Validação

O tempo de calibração e validação dos modelos mistos é igual aos modelos

urbanos. Só o modelo Paramics foi validado para ambas as condições urbanas e de

auto-estrada. Para condições urbanas, os outputs são comparados com medidas de

saturação de fluxo de tráfego, para condições de auto-estrada a validação é feita em

relação a utilização de faixas, rácio de faixas, destinos e distribuições de velocidade.

MSITIM e VISSIM estão validados para recolha de dados recebido das auto-estradas.

Limitações As limitações são semelhantes as dos modelos urbanos.



Modelos Veículo Auto-estrada (SAA)

Características gerais

PHA

RO

S

SHIV

A

SIM

DA

C

Funções ModeladasCoordenar sinais Tráfego xSinais de Tráfego adaptativosPrioridade a transportes públicosRamp meteringControlo de fluxo em Auto-estradaGestão de IncidentesControlo de acesso a zonasSinais de mensagem variáveisInformação de tráfego regionalGuia estático de encaminhamentoGuia dinâmico de encaminhamentoOrientação de EstacionamentoInformação de transportes públicosPosto de débito automático/portagemCongestion pricingCruise control adaptativo x xSistema de Auto-estrada automatizado xVeículos autónomos xPeões e ciclistasVeículos sondaDetector de veículos xObjectos e fenómenos modeladosCondições climatéricasProcura por estacionamentoVeículos estacionadosModelo de motor de elaboraçãoVeículos comerciaisBicicletas/MotasPeões Incidentes xVeículos de transporte publicoMedidas de resfriamento de tráfegoCongestionamento de filas x x Weaving (Mudanças de fila const.) x xRoundabout (rotundas) xOutras PropriedadesFunciona em PCFunciona em maquina Linux x x xConstrutor Gráfico da RedeApresentação Gráfica de resultados x x x

Tabela nº 5 A – Funcionalidades dos modelos de microsimulação veículo auto-estrada (SAA) [8]



Estes modelos são usados para aceder a performance de sistemas inteligentes de

cruise controlo automáticos e veículos autónomos. Foram desenvolvidos para objectivos

muito específicos como por exemplo modelação de níveis tácticos de condução e teste

algoritmos de veículos inteligentes com a missão de ajudar a escrever programas de

inteligência artificial que conduzem veículos no meio do tráfego (SHIVA) ou para

providenciar um ambiente rodoviário detalhado para veículos robots simulados

(PHAROS), ou para avaliar a segurança de um determinado numero de dispositivos anti

colisão (SIMDAC).

Inovações Todos os estes modelos são bastante inovadores.

Calibração e Validação Não é possível validar ou calibrar estes modelos pois estão a ser usados no

desenvolvimento de sistemas que neste momento ainda não existem. O modelo

SIMDAC contém dados calibrados sobre tempos de reacção de condutores e rácio de

desaceleração.

Limitações Estes modelos são mais detalhados ao nível do comportamento do condutor e detalhe

da rede e correm espaços temporais menores.



7. Bibliografia



Bibliográficas:

[1] “Introduction to Transportation Systems” - Joseph Sussman – Artech House

WWW: [2] http://www.dot.gov;

[3] http://wwwtvs.et.tudelft.nl/P&N/education/et4-024/notes/h10.pdf

[4] http://www.aimsun.com/crtpap1st.pdf

[5] http://www.uctc.net/papers/662.pdf

[6] http://web.mit.edu/SIT/papers/DRIVIN.PDF

[7] http://swCTU.tamu.edu/Reports/167602-1.pdf

[8] http://www.SIT.leeds.ac.uk/projects/smartest/delivs.html

[9] www.mva.fr (TRIPS),

[10] www.ptv.de (VISUM),

[11] www.inro.ca (EMME/2),

[12] www.uagworld.com (MINUTP)

[13] www.caliper.com (TransCAD)

[14] www.ptv.de (DAVISUM),

[15] www.contram.com (CONTRAM)

[16] http://www.SIT.leeds.ac.uk/projects/smartest/

[17] www.dynamictrafficassignment.org (DYNAMIT and DYNASMART)

[18] www.wsatkins.com (SATURN)

[19] www.adpc.be (METROPOLIS)

[20] www.meap.co.uk (MEPLAN)

[21] www.modelistica.com (TRANUS)

[22] www.ptv.de (VISSIM)

[23] www.traficon.fi (HUTSIM),

[24] www.wsatkins.com (DRACULA)

[25] www.kCTU.ku.edu (CORSIM)

[26] www.aimsun.com (AIMSUN2)

[27] www.paramics-online.com (PARAMICS)

[28] http://etd.lsu.edu/docs/available/etd-06072004-50022/unrest [29] http://www.tfhrc.gov/SIT/tft/tft.htm

projecto modelação simulação - dei.isep.ipp.ptpaf/proj/set2004/model. sist. de trafego.pdf ·...

Documents