UM ALGORITMO APRIMORADO DE CONTROLE INTELIGENTE DE SEMÁFORO COM PELOTÕES VEICULARES MAIS ACURADOS

Abstract

RESUMO: Os congestionamentos de trânsito nos grandes centros urbanos vêm aumentando a cada ano e prejudicando a mobilidade das pessoas. Além disso, causam stress aos motoristas, consumo excessivo de combustível e intensificam a degradação do meio ambiente por meio da emissão do dióxido de carbono (CO2). As interseções entre as vias são pontos que podem contribuir significativamente para o aumento dos congestionamentos de trânsito. O uso de semáforos nesses pontos pode ajudar a controlar o trânsito e reduzir os congestionamentos. A configuração de temporização desses semáforos também é um fator importante a ser considerado. Normalmente, a maioria dos semáforos controla os fluxos nas interseções de acordo com configurações de tempo fixo. Porém, os fluxos de veículos, em cada uma das vias de uma interseção, nem sempre possuem as mesmas características no decorrer do tempo. Para controlar o fluxo de veículos nas interseções de forma mais eficiente, é preciso que os semáforos operem de forma adaptativa, considerando informações de tráfego em cada uma das vias que ele controla. Uma das tecnologias utilizadas para obtenção dessas informações de tráfego pelos semáforos são as redes veiculares. As redes veiculares (VANETs - Vehicular Ad hoc Networks) são um tipo particular de rede móvel ad hoc na qual cada veículo é dotado de uma OBU (On-Board Unit), que periodicamente envia informações na rede. Além disso, um semáforo pode operar como uma RSU (Road Side Unit) que permite a recepção das informações enviadas pelas OBUs. Utilizando redes veiculares, este trabalho apresenta um algoritmo de controle adaptativo de semáforo reformulado a partir de um aperfeiçoamento da melhor solução encontrada na literatura até então, o ITLC (Intelligent Traffic Light Controlling). O trabalho também apresenta uma revisão sobre ITLC e outras 11 soluções da literatura. O ITLC escalona pelotões de veículos, delimitados por uma área virtual no entorno de um semáforo, para cruzar a interseção conforme suas características de tráfego. As contribuições deste trabalho incidem na forma como os pelotões de veículos são formados e atualizados em relação ao ITLC original. Foram realizados experimentos em ambiente sintético simulado para avaliar o desempenho do algoritmo aprimorado. Verificou-se que o atraso médio dos veículos no semáforo, utilizando o algoritmo aprimorado, foi em média 20% menor que o ITLC. Já a vazão de veículos no semáforo foi aumentada em média 8% em relação ao ITLC. Também foram observadas reduções na emissão média de CO2 pelos veículos, bem como na média de pacotes transmitidos pelas OBUs dos veículos comparado ao ITLC. Adicionalmente, foram simulados experimentos em um cruzamento realístico, localizado na cidade de Bolonha na Itália, que reafirmaram os resultados obtidos no cenário sintético.

ABSTRACT: Traffic congestion in large urban centers has been increasing every year and hampering the mobility of people. In addition, they cause stress to drivers, excessive fuel consumption and intensify environmental degradation through the emission of carbon dioxide (CO2). The roads intersections are likely to contribute significantly to the increase in traffic congestion. Using traffic lights at these points can help control traffic and reduce congestion. The timing configuration of these traffic lights is also an important factor to consider. Normally, most traffic lights control the flows at the roads intersections according to fixed time settings. However, the flows of vehicles in each one of the intersection routes do not always have the same characteristics in the course of time. In order to control the flow of vehicles at the intersections more efficiently, traffic lights need to operate dynamically, considering traffic information on each of the tracks it controls. One of the technologies used to obtain this traffic information at traffic lights is the vehicular networks. Vehicle ad hoc networks (VANETs) are a particular type of mobile ad hoc network where each vehicle is endowed with an OBU (On-Board Unit) which periodically sends information on the network. In addition, a traffic light can operate as a RSU (Road Side Unit) that allows the receipt of information sent by the OBUs. Using vehicular ad hoc networks, this master’s work presents an intelligent traffic control algorithm reworked from an improvement of the best solution found in the literature so far, the ITLC (Intelligent Traffic Light Controlling). This master’s work also presents a review on ITLC and 11 other solutions in the literature. The ITLC schedules platoons of vehicles, enclosed in a virtual area surrounding a traffic light to cross the intersection as their traffic characteristics. The improvements in this work focus on how vehicle platoons are formed and updated in relation to the original ITLC. Experiments were performed in a simulated synthetic environment to evaluate the performance of the improved algorithm. It was found that the mean delay of vehicles at the traffic light, using the improved algorithm, was on average 20% lower than the ITLC. The traffic flow at traffic lights was increased by 8% on the ITLC. Reductions were also observed in the average emission of CO2 by vehicles, as well as in the average of the packets transmitted by them compared to the ITLC. In addition, experiments were simulated in a realistic crossing, located in the city of Bologna in Italy, which reaffirmed the results obtained in the synthetic scenario.