(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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Péterson Dayan Machado Gonçalves (petersondayan@hotmail.com)

Paulo Cesar Marques da Silva (pcmsilva@unb.br)

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