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INTERCONECTIVIDADE

Trânsito em rede

Sem conexão com a internet, sistema permite que veículos troquem informação sobre condição de tráfego em cidades

Podcast: Rodolfo Meneguette

 
     
Avanços recentes em áreas da tecnologia da informação e da comunicação estão ampliando as possibilidades de desenvolvimento de sistemas de transporte inteligentes. Muitos fabricantes têm investido na concepção de veículos com computador de bordo, dispositivos de comunicação sem fio, câmeras, sensores e sistemas de navegação que permitem a coleta de informações em tempo real sobre consumo de combustível, condições meteorológicas, entre outras. Diante das possibilidades de aplicação dessas tecnologias, um grupo de pesquisadores brasileiros desenvolveu um modelo computacional para ajudar a detectar, informar e gerenciar o tráfego de veículos em grandes cidades. O Incident, como foi batizado, baseia-se na troca de dados entre veículos por meio de uma rede Wi-Fi projetada especificamente para redes veiculares. O modelo não precisa de conexão com a internet e permite o intercâmbio de informações em tempo real sobre as condições de trânsito em cidades e rodovias.

Com base em dados relacionados ao índice de aceleração e de velocidade média, o computador de bordo de cada veículo classifica o grau de congestionamento em um determinado trajeto e propõe rotas alternativas a partir da localização atual e do destino final no GPS, sistema de geolocalização por satélite já disponibilizado por alguns fabricantes como item de série. “Diferentemente de aplicativos como Waze, Beat the Traffic e Inrix, o Incident, além de não precisar de conexão com a internet, não depende da ação do motorista para abrir o aplicativo ou alimentá-lo com informações sobre a intensidade do congestionamento”, diz o cientista da computação Jó Ueyama, pesquisador do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP) de São Carlos e um dos desenvolvedores do sistema.

O modelo computacional arquitetado pelos pesquisadores brasileiros apoia-se em um conceito relativamente novo, chamado Redes Ad Hoc Veiculares (Vanet na sigla em inglês). Esse sistema compreende a integração e a comunicação de sensores a bordo de automóveis com componentes fixos dispostos à margem de ruas, avenidas e rodovias. O Incident é uma das aplicações possíveis dentro dos Vanets. Nele, cada carro se transforma em um roteador sem fio, de modo que veículos distantes 1 quilômetro (km) se conectem uns aos outros, criando uma rede ampla, dinâmica e móvel.

Nos últimos anos, os Vanets começaram a chamar cada vez mais a atenção de pesquisadores da área de Redes Veiculares Inteligentes por serem uma solução viável para mitigar os congestionamentos em grandes cidades. Em 2014, um estudo elaborado pelo economista Marcos Cintra, professor da Fundação Getulio Vargas, em São Paulo, estimou que as despesas geradas pelos engarrafamentos na capital paulista — como desgaste de materiais, acidentes, manutenção viária etc. — passaram de R$ 7 bilhões em 2002 para R$ 10 bilhões em 2012, enquanto os custos de tempo perdido no trânsito saltaram de R$ 10,3 bilhões para R$ 30,2 bilhões no mesmo período.

Para o cientista da computação Leandro Villas, pesquisador do Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) e um dos desenvolvedores do Incident, o custo gerado pelos congestionamentos poderia ser reduzido com os Vanets, uma vez que eles forneceriam informações atualizadas e dinâmicas sobre as condições de tráfego, dando mais fluidez ao trânsito. Para ele, contudo, demorará alguns anos para que o potencial dos Vanets possa ser mais bem explorado. “Ainda assim, o Brasil tem capacidade técnica para produzir inovação em software para veículos conectados”, diz.

Sistema autônomo
Os resultados das primeiras simulações feitas com o Incident foram apresentados em um artigo publicado em agosto na revista PLoS One. O sistema está arquitetado com base em técnicas computacionais inspiradas em estruturas neurais de organismos inteligentes, as chamadas Redes Neurais Artificiais (RNA). “Sistemas baseados em RNAs são capazes de adquirir conhecimento pela experiência. Quando exposto a novas situações em vias públicas, o sistema absorve as informações e se aprimora sozinho”, explica o cientista da computação Rodolfo Meneguette, pesquisador do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP), campus Catanduva, e autor principal do estudo.

Para testar o modelo, os pesquisadores rodaram o sistema em programas que simulam o fluxo de tráfego de veículos, as emissões de dióxido de carbono (CO2) e o consumo de combustível com base na aceleração e na velocidade de cada um deles. Os programas tomaram como base dois mapas: o de Manhattan, em Nova York, Estados Unidos, e o da rodovia Dom Pedro I, no interior paulista. Segundo Meneguette, o sistema conseguiu determinar com uma precisão superior a 90% o nível de congestionamento nesses mapas, o que, segundo ele, sugere um comportamento bastante estável, independentemente do cenário. O Incident também manteve um fluxo estável e constante de envio de dados a veículos dentro de um raio de até 30 km.

A ideia, segundo os pesquisadores, é que o sistema seja um componente de fábrica embarcado no computador de bordo de todos os veículos produzidos. O problema é que, hoje, veículos com esse tipo de tecnologia ainda são muito caros no Brasil. Desse modo, eles trabalham no desenvolvimento de versões do modelo que possam ser instaladas em dispositivos móveis, como celulares e tablets, aproveitando o receptor GPS. Um protótipo desse sistema para esses dispositivos deve estar disponível para download gratuito até junho de 2017. Para que o sistema funcione adequadamente em áreas com uma ampla malha viária, contudo, será preciso transpor alguns obstáculos, segundo os pesquisadores, como aumentar o raio de comunicação entre os veículos e integrar o Incident a outras tecnologias de rede — não necessariamente a internet —, de modo a melhorar seu desempenho.

Projeto
Um framework para redes veiculares em auxílio na gestão de grandes cidades (nº 2015/11536-4); Modalidade Auxílio à Pesquisa – Regular; Pesquisador responsável Rodolfo Ipolito Meneguette (IFSP); Investimento R$ 27.928,00.

Artigos científicos
MENEGUETTE, R. I. et al. Increasing intelligence in inter-vehicle communications to reduce traffic congestions: Experiments in urban and highway environments. PLoS One. ago. 2016.
MENEGUETTE, R. I. A vehicular cloud-based framework for the intelligent transport management of big cities. International Journal of Distributed Sensor Networks. v. 12, n. 5, p. 1-9. mai. 2016.

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