Semáforos adaptativos, uma abordagem baseada em inteligência de enxames para a mobilidade urbana

Abstract

O problema de mobilidade urbana tem crescido a níveis cada vez mais desgastantes para a população das cidades. Acompanhamos diariamente notícias sobre: os enormes engarrafamentos, a falta de transporte público eficiente e de qualidade, o desrespeito as regras de trânsito, os acidentes e as mortes desnecessárias. Nem todos os problemas podem ser resolvidos apenas com a melhoria da educação no trânsito, alguns requerem altos investimentos, como na expansão e duplicação de vias, construção de viadutos e pontes, e que permitem suprir a demanda cada vez maior de veículos. Com menor custo de implantação podemos incluir a sinalização de trânsito e semafórica, que ajuda no controle das vias e aumenta a segurança para as pessoas. Neste trabalho é estudado um sistema de controle de trânsito simulado com a perspectiva de melhorar o sistema semáforico real. Visto que desta forma é possível causar um grande impacto aos sistemas de transporte em geral com um baixo custo de implantação quando comparado as modificações na infraestrutura das vias. Serão aplicados três algoritmos de inteligência artificial ao sistema semafórico experimental, de forma a torná-lo adaptativo, e assim permitir uma melhoria do fluxo de veículos através de um sistema que não necessita de um controle centralizado. Os resultados serão apresentados através da comparação dos algoritmos utilizados, levando-se em conta questões como tempo de simulação e tempo de viagem dos veículos.

The problem of urban mobility has grown to increasingly stressful levels for the cities population. We see daily reports about: huge traffic jams, the lack of a quality and efficient public transportation, the disregard of the traffic rules, the accidents and the unnecessary deaths. All problems can not be solved only with the improvement of traffic education, some require high investments, such as the expansion and duplication of streets, construction of viaducts and bridges, which allow to meet the increasing demand of vehicles. With lower cost of deployment we can include traffic signs and traffic lights, which helps in streets control and increases the people safety. In this work is presented a study about a simulated traffic control system with the prospect of improving the actual traffic system. In this way is possible to generate a major impact on transport systems, in general with a low implementation cost if compared with changes in the infrastructure of roads. Will be applied three artificial intelligence algorithms to an experimental traffic lights system, in order to make it adaptive, and thus allow an improvement in the traffic flow through a system which does not require a centralized control. The results are presented through a comparison of the algorithms used, taking into account issues such as simulation time and vehicles travel time.