Post on 13-Aug-2015
(1) Headway é uma medida da distância / tempo entre veículos em um sistema de trânsito. A definição precisa varia,
dependendo da aplicação, mas é mais comumente medida como a distância da ponta de um veículo para a ponta do próximo
atrás dele, expresso como o tempo que levará para o veículo de fuga para cobrir essa distância. Um headway "menor"
significa um serviço mais freqüente. Trens de carga pode ter headways medido em partes de uma hora, sistemas de metrô
operam com headways da ordem de 1 a 5 minutos, e os carros em uma rodovia tem tão pouco como 2 segundos de headway
entre eles. Headway é um insumo fundamental no cálculo da capacidade total de todo sistema de trânsito. Um sistema que
requer headways grandes tem mais espaço vazio do que a capacidade de passageiros, o que reduz o número total de
passageiros ou a quantidade de carga transportada para um determinado comprimento de linha (ferrovia ou rodovia, por
exemplo). Neste caso, a capacidade tem de ser melhorado através do uso de veículos maiores. Na outra extremidade da
escala, um sistema com headways curtos, como carros em uma rodovia, pode oferecer capacidades muito grandes apesar de
os veículos carregarem poucos passageiros.
MODELOS MICROSCÓPICOS DE SIMULAÇÃO DE TRÁFEGO PARA O
CONTROLE SEMAFÓRICO INTELIGENTE
Péterson Dayan Machado Gonçalves
Paulo Cesar Marques da Silva Universidade de Brasília – UnB
Departamento de Engenharia Civil e Ambiental – FT
Programa de Pós-graduação em Transportes
RESUMO
Este artigo faz uma análise referencial bibliográfica e identifica os modelos microscópicos de simulação de
tráfego para o controle semafórico inteligente, utilizados nos principais setores de transportes do mundo. Com
base na classificação de ferramentas disponíveis em cada sistema este artigo apresenta de forma resumida as
principais funcionalidades de cada software, onde é utilizado e quais as suas características mais importantes.
Desta forma pretende-se identificar os modelos microscópicos de simulação de tráfego capazes de controlar os
sistemas semafóricos levando em consideração os headways e fluxos de saturação nas interseções semaforizadas
que podem ser utilizados no sistema de transporte brasileiro.
ABSTRACT
This paper is a bibliographic reference analysis and identifies Microscopic traffic Simulator models for
intelligent control semaphore, used in the main sectors of the transport world. Based on the classification tools
available in each system, this paper presents a summary of the main features of each software, which is used and
what their most important features. This form is intended to identify models of microscopic traffic simulator
system capable of controlling the semaphore taking into account the saturation flows and headways at
intersections signals that can be used in the Brazilian transportation system.
1. INTRODUÇÃO
O estudo de headway (1) e fluxo de saturação em interseções semaforizadas têm se tornado
um importante limitador quanto aos modelos microscópicos de simulação de tráfego.
Principalmente ao que tange as interações veiculares e a influência do veículo perseguidor na
aproximação com o líder. Inúmeros sistemas de simulação utilizam mecanismos para
aproximar ao máximo a realidade ao sistema computacional. Entretanto essas variáveis de
fluxo de operação, que definem os níveis de interação entre a oferta e demanda, interferem na
qualidade dos dados resultantes desses sistemas.
Dessa forma dificilmente se obtém dados que refletem exatamente o cenário real não
cumprindo assim o seu papel fundamental que é a de simular uma situação proposta
considerando todas as variáveis reais. Por meio do controle semafórico em tempo real, pode-
se otimizar as características da capacidade viária para melhorar o tráfego de veículos. Dentre
as várias ferramentas que auxiliam o trabalho do Engenheiro de Tráfego, a técnica de
simulação se mostra muito importante, permitindo apontar soluções para os vários problemas
do trânsito (PORTUGAL, 2005).
2. OBJETIVO DA PESQUISA
O objetivo desse estudo é de identificar quais são os sistemas existentes que levam em
consideração os efeitos gerados nas interseções semaforizadas considerando um fluxo de
saturação e os Headways existentes. Desta forma apresentar a percepção dos softwares e
levantar as ferramentas de simulação de tráfego utilizadas pelo setor de transportes.
Desta forma, pretende-se com esta investigação identificar os sistemas disponíveis e sua
utilização pelos principais setores de transportes no mundo, e assim sugerir os softwares que
podem ser utilizados como ferramenta de controle semafórico no Brasil.
3. JUSTIFICATIVA
Verifica-se que no Brasil não existe um sistema padronizado, no setor de transportes, para o
controle semafórico que leva em consideração os headways e fluxos de saturação nas
interseções semaforizadas. O ideal para o controle semafórico é que o sistema utilize
informações em tempo real para ajustar os tempos em cada interseção de acordo com o fluxo
de saturação disponível e os headways existentes entre os veículos.
Assim pode-se obter uma melhor distribuição dos volumes de tráfego em cada local,
permitindo um melhor fluxo que pode atravessar uma seção em condições existentes de
tráfego minimizando assim a limitação de capacidade ou a formação de filas.
Sendo possível inclusive a redistribuição do fluxo de uma determinada via congestionada a
outras vias menos carregadas, seja por atingir o limite de capacidade das vias devido às
interseções semaforizadas ou por qualquer outro incidente que vier a prejudicar a circulação
normal das vias. Esses fatores são evidenciados pela diminuição dos headways entre os
veículos atingindo o fluxo de saturação e consequentemente o limite de capacidade da via.
4. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA E ESQUEMA METODOLÓGICO
Um dos grandes problemas enfrentados pela sociedade é o tráfego de veículos nas grandes
cidades. O tempo gasto no trânsito, o consumo excessivo de combustível e o estresse gerado
nos motoristas e passageiros são conseqüências graves que podem ser amenizadas com um
bom planejamento e gestão do trânsito.
Uma das ações para melhoria do tráfego seria a expansão da malha viária, no entanto, esta
ação não é a mais recomendada, pois está limitada à disponibilidade de recursos financeiros e
físicos. Nem sempre os investimentos objetivam o atendimento de um número maior de
usuários, pois visualiza-se a capacidade da via como sendo o número de veículos que a via
comporta e não como o número de pessoas atendidas pela via. As cidades são cada vez mais o
habitat dos veículos e o anti-habitat do homem, o ser humano perdeu há tempos o lugar nas
vias, quando ele deveria ser o seu foco (VASCONCELLOS, 2005).
Para apresentar os modelos microscópicos de simulação de tráfego capazes de controlar os
sistemas semafóricos levando em consideração os headways e fluxos de saturação nas
interseções semaforizadas que podem ser utilizados no sistema de transporte brasileiro foi
realizada uma vasta pesquisa bibliográfica e institucional com os fabricantes dos softwares
encontrados. Um simulador de tráfego é uma ferramenta que se caracteriza pela capacidade de
reproduzir, em um computador, as situações reais que ocorrem no tráfego urbano, gerando
informações que auxiliam na tomada de decisões (POYARES, 2000).
Nas pesquisas realizadas sobre o tema encontram-se comparações entre um sistema e outro
como tentativa de buscar um entendimento mais sistematizado sobre qual sistema seria o ideal
para uma ou outra situação. Porém as variações e limitações determinam qual modelo
microscópico de simulação de tráfego melhor se adéqua às necessidades no setor de
transportes.
A seguir a figura 1 apresenta a metodologia proposta para a realização dessa pesquisa.
Figura 1: Esquema metodológico do artigo.
Sunil e Rathi (1996) comparam o NETSIM, NETFLO I e o NETFLO II aplicados a redes
teóricas com controle semafórico por tempo fixo em sincronismo. A comparação conclui que
os modelos apresentaram divergências sobre a estimação de atrasos e velocidades. O
NETSIM sempre estimou menores velocidades, o NETFLO II obteve os maiores valores, e o
NETFLO I apresentou valores intermediários.
Rakha e Van Aerde (1996) comparam o TRANSYT e o INTEGRATION aplicados a uma
rede teórica com dois semáforos. O estudo compara os resultados dos modelos, confrontando
também contra uma abordagem analítica macroscópica e outra microscópica. Os modelos
obtivessem desempenhos similares, onde as diferenças dos tempos de viagem não superaram
5%. O estudo conclui que, embora o TRANSYT se constitua um padrão não oficial para a
avaliação de semáforos sincronizados, o INTEGRATION oferece vantagens tais como avaliar
a re-alocação do tráfego, controle semafórico em tempo real, e propagação de filas.
Hall et al. (2000) aplicaram e compararam três modelos (INTEGRATION, CORSIM e
FREQ), em condições super-saturadas. Os autores destacam as diferenças entre os modelos na
avaliação da capacidade viária. O FREQ trata a capacidade como um dado de entrada
informado diretamente pelo analista. O CORSIM avalia a capacidade como conseqüência do
comportamento micro-simulado dos veículos. O INTEGRATION adota uma abordagem
intermediária: calcula a capacidade a partir de um fluxo de saturação, que sofre reduções
devido ao comportamento modelado dos veículos.
Crowther (2001) estuda detalhadamente as simulações do CORSIM e do INTEGRATION,
confrontando resultados, apresentando as fundamentações teóricas dos modelos, comparando
resultados, e explicando as diferenças. O estudo avalia o desempenho dos modelos em
condições saturadas e não-saturadas, em vias arteriais urbanas e freeways, e confrontam
diversos parâmetros de saída como filas, atrasos, velocidades e paradas.
5. CONCEITOS
Volume de tráfego: nº. veículos contados (Nt) em uma seção (período T).
Volume Horário: VH (veículos/hora).
intervalo médio entre passagens de veículos no período (h):
h=3600/VH (seg)
Fluxo de tráfego: taxa de passagem de veículos (q) em uma seção (e período).
q (veículos/hora ou veículos/segundo) = nº de veículos / duração do sub- período = Nt/ T
cada sub-período de medição tem um fluxo próprio (diferente de VH).
intervalo médio entre passagens de veículos no sub-período (h):
h=1/q (seg)
Demanda: volume, fluxo => veículos que passam;
demanda => veículos que desejam passar;
demanda em volume (DH) ou fluxo (Q).
limitação de capacidade => formação de filas: nt = no + (Q + q).t q < C
onde:
Q: fluxo de demanda
C: capacidade
q: fluxo observado
Nc:número de chegadas
Ns:número de saídas
nt: veículos em fila em t
Figura 2: Fluxo de demanda x tempo x número de veículos (PIETRANTONIO, 2009)
demanda = volume + Δfilas
(DH) (VH) (Δn)
fila = demanda reprimida acumulada
período de congestionamento = Tsobredemanda + Trecuperação
recuperação: dissipação das filas acumuladas na sobre-demanda
(o sistema viário ainda opera com utilização intensa).
Capacidade: máximo fluxo que pode normalmente atravessar uma seção em condições
existentes de tráfego, geometria e controle, num dado período.
C=qmax => C = 1/hmin onde hmin é o intervalo mínimo
(média para os diferentes tipos de veículos).
Variações:
geometria da via: nº de faixas, largura, rampa, curvatura;
condições locais: tipo de motorista, interferências (pedestres, estacionamento);
composição de tráfego: tipo de veículo, movimentos;
controle de tráfego: sinalizações (prioridade, semáforos), fluxos conflitantes;
outros: acidentes e outros eventos, fatores climáticos como chuva, neblina,...
capacidade real = f(capacidade ideal, correção para fatores intervenientes)
condições ideais condições locais
Fluxo de saturação: fluxo que escoa livremente a partir de uma fila contínua com 100% do
tempo disponível para o movimento.
S = 1 / hs ≠ C, onde hs é o intervalo de saturação
C = capacidade ou fluxo contínuo (S < C)
(Fluxo de Saturação: Veículos/Horas de Movimento)
saturação: qualidade de operação ruim (mas fluxo igual à capacidade)
capacidade função dos tempos disponível e perdido (<<Cn).
super-saturação: filas em um elemento bloqueiam a operação de outros (perda de capacidade
em função do bloqueio).
Velocidade de fluxo livre - VFL: velocidade média de operação dos veículos de uma via,
num dado período, ao utilizar a via sem tráfego na via própria, nas condições existentes de
geometria e de controle de tráfego.
Vf = f(Vl, controle), onde Vl é a velocidade livre de percurso da via;
Vl = f(V*, via), onde V* é a velocidade de operação desejada do tráfego;
V* = f(veículos, hábito e humor dos condutores, restrições de tempo).
Efeito do controle de tráfego: densidade de cruzamentos semaforizados (taxa de verde);
densidade de conversões permitidas em semáforos;
densidade de cruzamentos não semaforizados (prioridade ou não);
densidade de conversões à esquerda permitidas não semaforizadas;
densidade de veículos estacionados (e manobras de estacionamento);
densidade de paradas de coletivos (e manobras de paradas);
densidade e freqüência de travessias de pedestres e outros usos locais;
densidade de redutores de velocidade com obstáculos;
Limites de velocidade regulamentadas (fiscalização, educação). Cada tipo de veículo tem
velocidades de fluxo livre específicas, função de suas características operacionais. Elementos
que reduzem capacidade podem também reduzir velocidade de fluxo livre (por exemplo,
semáforos) mas não há relação direta entre os efeitos (PIETRANTONIO, 2009).
Figura 3: Fluxo x Densidade (PIETRANTONIO, 2009)
Dados empíricos indicam que as curvas de desempenho em condições de fluxo normal e forçado
não são da mesma natureza e que a velocidade é mais sensível ao nível de utilização quando em
fluxo forçado de forma geral ou próximo à capacidade (a partir de 70-80% da capacidade, em
fluxo normal) (PIETRANTONIO, 2009).
6. COLETA DE DADOS
A coleta de dados foi realizada a partir dos sistemas de micro-simulação utilizados pelos
principais setores de transportes a nível mundial, classificados em ordem alfabética na Tabela
1 utilizada como instrumento de coleta de informações.
Tabela 1: lista de modelos de análise de micro-simulação
Nome Setor de transportes País
AIMSUN2 Universitat Politècnica de Catalunya, Barcelona
ANATOLL ISIS and Centre d'Etudes Techniques de l'Equipement
AUTOBAHN Benz Consult - GmbH
CASIMIR Institut National de Recherche sur les Transports et la Sécurité
CORSIM Federal Highway Administration
DRACULA Institute for Transport Studies, University of Leeds
FLEXSYT II Ministry of Transport
FREEVU University of Waterloo, Department of Civil Engineering
FRESIM Federal Highway Administration
HUTSIM Helsinki University of Technology
INTEGRATION Queen's University, Transportation Research Group
MELROSE Mitsubishi Electric Corporation
MICROSIM Centre of parallel computing (ZPR), University of Cologne
MICSTRAN National Research Institute of Police Science
MITSIM Massachusetts Institute of Technology
MIXIC Netherlands Organisation for Applied Scientific Research - TNO
NEMIS Mizar Automazione, Turin
NETSIM Federal Highway Administration
PADSIM Nottingham Trent University - NTU
PARAMICS The Edinburgh Parallel Computing Centre and Quadstone Ltd
PHAROS Institute for simulation and training
PLANSIM-T Centre of parallel computing (ZPR), University of Cologne
SHIVA Robotics Institute - CMU
SIGSIM University of Newcastle
SIMDAC ONERA - Centre d'Etudes et de Recherche de Toulouse
SIMNET Technical University Berlin
SISTM Transport Research Laboratory, Crowthorne
SITRA-B+ ONERA - Centre d'Etudes et de Recherche de Toulouse
SITRAS University of New South Wales, School of Civil Engineering
TRANSIMS Los Alamos National Laboratory
THOREAU The MITRE Corporation
VISSIM PTV System Software and Consulting GMBH
7. ESTUDO DE CASO
Foram levantadas algumas funcionalidades para os sistemas microscópicos de simulação de
tráfego encontrados, sendo categorizados por vinte itens que definem as principais funções
destes sistemas, como pode ser verificado na Tabela 2 a seguir:
Tabela 2: Índice de funções de transporte
1 Coordenadas de semáforos
de tráfego 10 Rotas dinâmicas
2 Controle semafórico do
tráfego 11
Velocidade de execução (R rápida, L lento e, R 1-3 vezes
mais rápido e tempo real)
3 Prioridade para transporte
público 12 Informações de transporte público
4 Integração com bases de
dados e SIG 13 Taxas para congestionamentos
5 Controle de fluxo de auto-
estrada 14 Sistema de rodovias automatizadas
6 Gestão de incidentes 15 Veículos autônomos
7 Headway 16 Suporte a pedestres e ciclistas
8 Informações de tráfego
regional 17 Detecção de veículos
9 Rotas estáticas
Após a identificação dos sistemas disponíveis e definidas as suas principais funções, foi
elaborada a Tabela 3 que mostra quais as ferramentas cada sistema possui como instrumento
de análise de tráfego.
Tabela 3: Funções de Transporte estudadas
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
AIMSUN2 X X - X - X - - X X - - - - - - X
ANATOLL - - - - - - - - - - R100 - X - - - -
AUTOBAHN X X - - X X X X X X Tempo Real - X X X - X
CASIMIR - X - - - - - - - - - - - - - - X
CORSIM X X X - X X - - - - - - - - - - -
DRACULA X X X - - - - - - - R20 - X - - - X
FLEXSYT II X X X - X X X - - - R10 - - - - X X
FREEVU - - - - - - - - - - L50% - - - - - X
FRESIM - - - - X X - - - - - - - - - - X
HUTSIM X X X - - - X - X - R1-5 - - - X X X
INTEGRATION X X X - X X - - X X R1-5 X X - - - X
MELROSE X X - - X - - - X X R14 - X X X - X
MICROSIM - X - - - - - - X X - - - - - - -
MICSTRAN X X X - - - X - X X R15 - X - - - X
MITSIM X X - X X X X - X X Tempo Real - - - - - X
MIXIC - - - - X - X - - - R3 - - X X - -
NEMIS X X X X - X X - X X - - - - - - -
NETSIM X X X - - X - - - - - - - - - - -
PADSIM X X - X - - - - - X R3 - - - - - -
PARAMICS X X - - X X X X X X R2 - X X - - X
PHAROS X - - - - - - - - - Tempo Real - - - - - -
PLANSIM-T X X X - - - - X X X - - X X - - X
SHIVA - - - - - - X - - - Tempo Real - - X X - X
SIGSIM X X X - X X - - - - - X - - X - -
SIMDAC - - - - - - X - - - R5 - - - - - -
SIMNET X X X - - X - - X X R6 - - - - - -
SISTM - - - - X - X - X - R5 - - - - - -
SITRA-B+ X X X - - X - - X X R1-5 - - - - - -
SITRAS X X - X - X - - X X R1-2 - - - - - -
THOREAU X X - - - - X - X X R2-3 - - - - - -
VISSIM X X X X X - X - - - Tempo Real X - - - X -
7.1. AUTOBAHN
Autobahn é um modelo alemão para simulação de medidas sobre o fluxo de tráfego. É
utilizado para ver os efeitos do tráfego em um sistema inteligente de transporte em tempo real.
7.2. FLEXSYT-II
O modelo de simulação utilizado pelo Ministério dos Transportes da Holanda é um programa
de simulação microscópica de redes de pequena escala, que pode ser usado para estudar os
efeitos de todos os tipos de alternativas geométricas, como corredores de ônibus, rotatórias,
virar à esquerda, etc, e todos os tipos de medidas de gestão de tráfego, tais como estratégias
de controle de tráfego, as medidas prioritárias, medição de rampa, linha de medição principal,
de veículos de alta ocupação (HOV) vias e praças de pedágio. O modelo é validado com
medições em tempo real.
O simulador pode prever os efeitos de uma estratégia de controle determinados ou comparar
diferentes estratégias. FLEXSYT-II é baseado em eventos: apenas mudanças de estado dos
veículos, detectores e os sinais são calculados. Veículos se movem através da rede em uma
base estocástica. A rede é dividida em segmentos que pode ter um número de atributos, tais
como linhas de parar. Veículos aceleram e desaceleram e reagem uns sobre os outros em seu
ambiente. O controle de tráfego é simulado com uma linguagem de programação especial de
controle de tráfego, chamado FLEXCOL-76.
7.3. HUTSIM
HUTSIM é uma ferramenta de micro-simulação desenvolvida especialmente para a simulação
do sinal de trânsito. É utilizado pela Universidade de Tecnologia de Helsinki na Finlândia.
HUTSIM pode ser conectado com os controladores de sinal em tempo real, que torna possível
o teste e avaliação de estratégias de controle em tempo real. Recentemente, o escopo do
sistema foi ampliado para simulação de tráfego urbano em geral.
HUTSIM pode ser usado para:
• avaliação e teste de estratégias de controle de sinal
• avaliação de diferentes regimes de pequeno tráfego
• desenvolvimento de novos sistemas de controle
• avaliação de aplicações telemáticas
7.4. MICSTRAN
MICSTRAN (MICroscopic Simulator model for TRAffic Networks) é um dos quatro
modelos de simulação de tráfego utilizado no instituto NRIPS (Instituto Nacional de
Pesquisas de Ciências Policiais). No Japão, a agência nacional de polícia tem a
responsabilidade de gestão do tráfego, como sinal de controle de tráfego. Os modelos
utilizados são os seguintes:
• MICSTRAN (simulação microscópica de tráfego de rede)
• MACSTRAN (simulação macroscópica da Rede Tráfego)
• DYTAM (Modelo de atribuição dinâmica de Tráfego)
• MICTRAD (Modelo de Demanda Microscópica de Tráfego)
MICSTRAN é utilizado para a micro-simulação de tráfego urbano (público ou privado) em
redes de larga escala. O pacote MICSTRAN foi projetado como uma ferramenta para a pré-
avaliação de estratégias de gestão de tráfego, como a regulação e controle de tráfego e sinal de
trânsito antes da sua operação.
7.5. MITSIM
MITSIM é um dos dois componentes principais do laboratório de simulação de tráfego
(SIMLAB) desenvolvido no MIT – Instituto de Tecnologia de Massachusetts dos Estados
Unidos, para a avaliação de sistemas de gestão dinâmica de tráfego. Outro componente é o
simulador de gestão de tráfego (TMS), que representa o tráfego de sistemas de vigilância de
controle em avaliação. MITSIM é projetado para representar o "mundo real". Ele aceita como
entrada o controle semafórico para a orientação da rota de tráfego TMS, e modelos de
movimentos de veículos individuais na rede. Ele fornece o controle do tráfego em "tempo
real" os dados do sensor de vigilância e calcula as medidas de eficácia necessárias para a
avaliação de uma vasta gama de sistemas de gestão de tráfego.
7.6. NEMIS
Micro-simulação de tráfego urbano (público ou privado) em redes de larga escala. O pacote
de software NEMIS foi projetado especificamente como uma ferramenta para testar
estratégias e técnicas de controle, antes ou em paralelo com testes nas vias.
Ele é capaz de representar grandes redes urbanas e infra-estruturas ATT (atuadores, como
sinais VMS e beacons e sensores, tais como loops indutivos, monitores de poluição, carros
flutuantes, etc) em detalhe considerável e pode modelar o comportamento de cada veículo.
Respostas tráfego para eventos com ou sem as operações de sistemas de ATT podem ser
modelados (por exemplo, orientação de rota coletiva através de VMS, orientação de rota
individual usando balizas, gestão de estacionamento e orientação, AVM, conexão em tempo
real UTC). NEMIS não pode ser considerado como um produto comercial. Foi desenvolvido
ao longo dos anos em resposta às necessidades específicas dos departamentos de
planejamento de tráfego da Itália para testar o provável impacto imediato das estratégias de
controle de tráfego. Ele tem sido usado por institutos públicos de pesquisa e consultores de
trânsito.
7.7. PARAMICS
Paramics (simulação microscópica paralela) é um conjunto de ferramentas de alta
performance de software para simulação de tráfego microscópica utilizado na Inglaterra.
Veículos individuais são modelados em detalhes para a duração da sua viagem inteira,
fornecendo fluxo de tráfego muito preciso, o tempo de trânsito e informações de
congestionamento, permitindo a modelagem da interface entre motoristas e ITS.
A equipe de desenvolvimento Paramics reúne uma combinação única de habilidades
altamente especializadas em engenharia de software de alto desempenho e visualização e
experiência líder da indústria britânica em engenharia de tráfego. O software Paramics é
portátil e escalável, permitindo uma abordagem unificada para modelagem de tráfego em todo
o espectro de tamanhos de rede, a partir de cruzamentos simples até redes nacionais.
7.8. THOREAU
Thoreau foi desenvolvido para quantificar os benefícios de Sistemas Inteligentes de
Transporte, e principalmente os Sistemas de Informação de Viajantes Avançado (ATIS) e o
Sistemas de Gerenciamento de Tráfego Avançado (ATMS). Através da geração de milhares
de veículos, simulando-os em viagens através de redes complexas, e gravação de tempos de
viagem. Está escrito na linguagem II.5 MODSIN e funciona em estações de trabalho UNIX.
THOREAU tem sido utilizado principalmente para a avaliação de vários algoritmos de sinal
adaptativo de tráfego, a partir de sincronização de corredor para atuação em tempo real a uma
combinação de ambos. Também tem sido utilizado para avaliar o benefício de orientação de
rota com base em relatórios emitidos pelos sensores de tráfego e para o comportamento de
modelagem de desvio em um caminho de via livre. Ele tem sido usado principalmente pelo
Departamento de Transportes dos EUA Federal Highway Administration, particularmente o
Escritório do Programa Conjunto sobre sistemas de transporte inteligentes.
7.9. VISSIM
É um sistema alemão de apoio à decisão para os planejadores de tráfego e transporte.
Cenários alternativos de cruzamentos complexos e estratégias de controle são avaliados
utilizando VISSIM antes que a situação de construir seja realmente implementada. Cenários
são apresentados e visualizados para convencer os tomadores de decisão a nível político.
Operação em tempo real não é um objetivo, porém não deixa de ser uma opção.
Os resultados de VISSIM são usados para definir as estratégias de controle ótimo de
semáforos, para testar vários layouts e alocações de pista de cruzamentos complexos, testar a
localização dos compartimentos de ônibus, testar a viabilidade de paradas de trânsito
complexas, testar a viabilidade de praças de pedágio, encontrar alocações adequadas das
seções de tecelagem nas auto-estradas, etc. VISSIM é acoplado a micro-escala de
controladores descentralizada de vários fabricantes de controle de sinal para testar as suas
estratégias de controle em detalhes antes de serem implementados. VISSIM é um simulador
de multiuso destinado ao pessoal técnico responsável pelo controle semafórico, operadores de
trânsito, urbanistas e pesquisadores para avaliar a influência do novo controle do veículo e
tecnologias.
8. CONSIDERAÇÕES FINAIS
Como resultado das análises os sistemas relatados nos sub-itens 7.1 a 7.9 indicam as melhores
opções como modelos microscópicos de simulação de tráfego para o controle semafórico
inteligente. Os demais sistemas relatados na Tabela 1 também se referem a micro-simulação
de tráfego, porém os estudos mostraram que estes não contemplam as questões de headway e
fluxo de saturação em interseções semaforizadas ao mesmo tempo, sendo este um limitador
da avaliação desenvolvida nesta pesquisa. É importante salientar que foram considerados
como modelos microscópicos de simulação de tráfego os sistemas que tenham pelo menos
uma das características descritas na Tabela 2 - Índice de funções de transporte.
A partir dos resultados obtidos, pôde-se observar a necessidade de utilização de um modelo
microscópico de simulação de tráfego para os sistemas de controle semafóricos do Brasil.
Interações veiculares e a influência do veículo perseguidor na aproximação com o líder são as
principais fontes limitadoras dos sistemas computacionais.
Inicialmente foi realizada uma contextualização bibliográfica sobre o tema, a qual permitiu o
desenvolvimento deste trabalho com base na fundamentação teórica apresentada. Esta
composição conceitual se mostrou bastante importante para o desenvolvimento deste artigo, e
se mostra necessário para a evolução deste tema em trabalhos futuros.
Este trabalho não teve como objetivo esgotar as funcionalidades dos simuladores
apresentados, nem tampouco de compará-los de forma exaustiva, senão a de apresentar os
sistemas utilizados pelos principais setores de transportes do mundo e assim trazer a tona as
possibilidades de uso em território nacional.
Por fim, pôde-se identificar que inúmeros modelos de simulação utilizam mecanismos para
aproximar ao máximo a realidade ao sistema computacional. No entanto nenhum dos sistemas
estudados reflete exatamente o cenário real não cumprindo assim o papel fundamental de
simular uma situação proposta considerando todas as variáveis reais.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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Universidade de Brasília – UnB
Departamento de Engenharia Civil e Ambiental – FT
Programa de Pós-graduação em Transportes
Campus Universitário Darcy Ribeiro – Faculdade de Tecnologia – Bloco SG-12
CEP 70919-970, Brasília, Brasil