Simulação de controle adaptativo de tráfego urbano por meio de sistema multiagentes e com base em dados reais

Abstract

Resumo: A população urbana cresce rapidamente e a quantidade de veículos, mais rápido ainda. Esse crescimento satura a infraestrutura de transportes, gerando lentidão, congestionamentos e aumentando o tempo das viagens. Os engarrafamentos têm causado transtornos econômicos, sociais e ambientais. Com o aumento do tempo das viagens e da quantidade de veículos nas ruas, aumentam também a poluição sonora e do ar. Além disso, diariamente os condutores enfrentam situações de estresse no trânsito. Melhorias nos sistemas de controle de tráfego têm sido propostas, mesmo assim ainda há muito a ser feito. Neste trabalho foi verificada a eficácia do emprego de agentes inteligentes para o controle do tráfego urbano, em ambiente de simulação multiagentes, a fim de reduzir os efeitos negativos dos congestionamentos. Foi utilizado o simulador de tráfego urbano SUMO para realizar a simulação do tráfego de veículos em uma região de Porto Alegre, RS. Dados reais a respeito da programação dos semáforos e do volume de tráfego foram utilizados. Após, foi desenvolvido um semáforo inteligente, que utiliza uma heurística para tomar suas decisões e a simulação foi realizada novamente. O resultado das duas simulações foi, então, comparado e os resultados encontrados foram considerados de grande relevância. Palavras-chave: IntroduçãoA população urbana cresce rapidamente e a quantidade de pessoas que utiliza veículos próprios como meio de transporte cresce ainda mais, enquanto a de pessoas que utiliza o transporte público cresce a índices bem mais modestos. O crescimento do número de veículos faz com que a infraestrutura de transportes fique saturada rapidamente. Situação que se agrava devido ao tempo necessário para que obras de mobilidade urbana sejam realizadas. Isso faz com que o fluxo de veículos seja prejudicado, gerando lentidão, congestionamentos e

An Agent-Based Simulation to Explore Communication in a System to Control Urban Traffic with Smart Traffic Lights

“…In addition, our main proposal is to add communication between agents in the system proposed (Junior et al, 2015). This is justified by sharing important information that agents will pass among themselves, in this case, the number of vehicles on a given avenue, which can avoid congestion caused by the careless release of vehicles by a given agent without information from neighboring avenues.…”

“…6 https://github.com/STEMS-group/trasmapi/wiki As previously said, the work of (Junior et al, 2015) was our main related work. The problem of saturation of urban traffic that has been growing with the increase in population is addressed.…”

“…The adjustment has restrictions that are detailed in the article in question. All simulations performed as an experiment took place using the same tools presented in Figure 3: Algorithm for the control of intelligent traffic lights used in the work of Junior, Frozza and Molz (2015). this section previously.…”

“…The increase in population and cars impacts the saturation of the transport infrastructure, and as a consequence, congestion spreads through traffic around the world (Junior et al, 2015). This problem has been the subject of research to improvement for a long time.…”

“…Works such as (Junior et al, 2015) propose Multi-agent Systems as part of the solution to the problem of traffic congestion. This has been happening because Multi-agent Systems (MAS) are composed of several agents that interact with each other, performing actions to achieve their individual and shared objectives, such as managing traffic lights.…”