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  1. 1. SIICUSP 2014 – 22º Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da USP Estudo de Desenvolvimento de um Sistema Embarcado Inteligente baseado na Comunicação Veículo a Veículo (V2V) Carlos Eduardo Grivol Júnior Universidade de São Paulo carlos.grivol@usp.br Resumo A situação atual do transporte urbano tem um grande potencial de evolução se medidas corretas e eficientes forem estudadas, principalmente no Brasil. O objetivo deste relatório de Iniciação Científica é demonstrar e justificar a importância da adoção de técnicas de comunicação veículo a veículo (V2V) para uma melhoria tanto na eficiência do tráfego como na segurança dos envolvidos no transporte urbano. Isso será abordado com o desenvolvimento de uma simulação de trânsito levando em conta o uso de tecnologias V2V e comparando esses resultados com dados do cenário atual. O uso de sensores inteligentes, comunicação distribuída entre veículos, algoritmos de melhor caminho e roteamento dinâmico é fundamental no desenvolvimento deste trabalho. Palavras Chaves: Sistemas Inteligentes de Transporte (ITS), comunicação V2V, sistema embarcado inteligente, simulação realística de tráfego, rede veicular ad hoc (VANET), análise de desempenho, planejamento dinâmico de rota, Dedicated Short Range Communication (DSRC). Abstract The current situation of urban transportation has a great potential for evolution if the correct and efficient measures are studied, mainly in Brazil. The purpose of this scientific initiation report is to demonstrate and justify the importance of the adoption of vehicle to vehicle communication technologies (V2V) for an improvement in both efficiency and safety involved in urban transportation. This will be addressed with the development of a transit simulation taking into account the use of V2V technologies and comparing these results with data from the current scenario. The use of smart sensors, distributed communication between vehicles, better algorithms and dynamic routing path is critical in the development of this work. Key words: Intelligent Transportation Systems (ITS), V2V communication, intelligent embedded system, realistic simulation of traffic, vehicular ad hoc network (VANET), performance analysis, dynamic route planning, Dedicated Short Range Communication (DSRC).
  2. 2. SIICUSP 2014 – 22º Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da USP Introdução O desejo de se chegar ao destino com o menor tempo possível sempre existiu entre os homens. Ao longo dos séculos, pode-se observar um refinamento dos meios e das tecnologias envolvidas. Recentemente esse salto foi ainda maior, graças ao advento dos computadores e dos sistemas eletrônicos. Nesse contexto, acreditamos que a comunicação V2V é o próximo grande passo para a concretização desse desejo. A comunicação V2V é feita de forma anônima entre veículos, sendo que são trocados, reciprocamente, dados veiculares referentes à posição, velocidade, aceleração entre outros. Através dos dados trocados torna-se possível que o veículo detecte as situações de perigo em sua volta com uma abrangência de 360º. Baseado nas informações dos veículos em sua volta, um computador de bordo calcula os riscos de colisões, gera alertas aos motoristas, ou mesmo toma ações preventivas automaticamente (por exemplo, limitar a velocidade ou eventualmente frear o veículo). O cerne da comunicação V2V são as mensagens de dados. Os dados podem se originar de dispositivos como GPS (dados de localização, velocidade e apontamento do veículo), ou de sensores embarcados que podem coletar outras informações dinâmicas do veículo (velocidade, aceleração, esterçamento das rodas, etc). O computador de bordo analisa os dados de forma a produzir uma análise situacional de posições e tendências dos veículos que o circundam. Isso permite que os veículos façam uma espécie de acordo e estabeleçam qual é a melhor rota que cada um deve seguir para que todos cheguem aos respectivos destinos da melhor forma possível. Ao longo das próximas seções, vamos usar desenvolvimentos de expressões matemáticas, simulações computacionais e gráficos para explicar de forma detalhada todas essas informações. Será dado um foco principalmente à melhora no fluxo de veículos em uma via e o melhor aproveitamento das vias com relação às suas dimensões geométricas. Objetivos O objetivo geral desse trabalho é pesquisar os processos de comunicação entre veículos necessários para aumentar a segurança e a eficiência operacional da rede de transporte. Os objetivos específicos do projeto são os seguintes: - Elaborar um modelo cinemático que represente o comportamento dos veículos numa rede de transportes; - Definir as os tipos de mensagens a serem trocados entre os veículos; - Determinar as condições de operação do veículo através de uma análise situacional dos veículos adjacentes; - Construir um modelo de simulação de comunicação V2V; - Simular e analisar o comportamento do modelo de comunicação V2V em função da configuração da rede de transporte e das condições de tráfego. Materiais e Métodos Com a pesquisa bibliográfica aprofundada realizada no início do trabalho, foi possível descobrir o que havia sido trabalhado até então na área de Comunicação V2V e seus modelos. Depois, foram elaborados alguns detalhes específicos do trabalho, como a forma de comunicação necessária, estudos de viabilidade e confirmação da necessidade de veículos inteligentes. Para isso, foi elaborado o importante conceito e desenvolvimento sobre as diferentes tecnologias, a distância entre os veículos e a melhora na capacidade da via. Na outra metade do trabalho, utilizou-se um a teoria de Veículo Líder-Seguidor de General Motors para começar a compreender melhor como funciona cada detalhe da interação entre os veículos a cada instante de tempo. Obteve-se assim as simulações gráficas necessárias, ficando bem evidente quais resultados poderiam ser obtidos a partir daí e quais aplicações seriam possíveis. Dessa forma, foi possível realizar
  3. 3. SIICUSP 2014 – 22º Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da USP uma análise de todos os conhecimentos produzidos e sintetizar os resultados mais importantes do trabalho realizado dentro do projeto de Iniciação Científica. Para validar as ideias centrais do trabalho, aplicou-se uma metodologia inicial baseada em modelos cinemáticos dos veículos. Isso foi feito com base nos seguintes parâmetros principais da análise: capacidade da via, distância segura entre os veículos e velocidade média dos veículos. Entretanto, esse cenário simulado varia bastante de acordo com o tipo de veículos em questão: veículos “mecânicos”, veículos com sensores e veículos com tecnologia V2V. O termo “veículo mecânico” se refere aos veículos populares comumente usados no Brasil, que não apresentam nem sensores (sensor de distância, GPS, etc) e também não podem se comunicar com outros veículos (V2V). Para uma aproximação inicial, adota-se o valor de 4,12 metros para o comprimento médio dos veículos. A unidade de velocidade adotada foi km/h e as devidas conversões foram feitas. Resultados O espaçamento longitudinal entre veículos é de particular importância do ponto de vista da capacidade, segurança e nível de serviço disponível. O espaço longitudinal ocupado por um veículo dependerá das dimensões físicas dos veículos, assim como os intervalos entre os veículos. Figura 1: Esquema Líder-Seguidor Figura2: Equações do Modelo usado nas Simulações O   Modelo   de   General   Motor   é   baseado   esencialmente   na   mecânica   de   Newton.   Nela,   a   aceleração   é   considerada  como  uma  resposta  dada  após  receber  o  estímulo  na  forma  de  força  de  outras  partículas  que   interagem  no  sistema.    Nota-­‐se  que  o  resultado  depende  de  três  parâmetros  que  devem  ser  detalhados  de   acordo  com  o  nível  de  inteligencia  do  veículo  e  as  condições  do  cenário  utilizado  na  simulação.     Figura 3: Distância Segura X Velocidade Figura 4: Capacidade da Via X Velocidade   Figura 5: Capacidade da Via X Porcentagem de Carros V2V
  4. 4. SIICUSP 2014 – 22º Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da USP   Figura 6: Aceleração X Tempo Figura 7: Velocidade X Tempo Figura 8: Distância Relativa X Tempo Conclusões Finalmente, pode-se afirmar que muito em breve grandes metrópoles como São Paulo não vão ter mais como resolver problemas de trânsitos simplesmente construindo novas vias, principalmente pela questão de saturação do espaço urbano e por questões legais. Desse modo, a solução mais inteligente para os problemas atuais e os que encontraríamos no futuro com certeza é a aplicação em larga escala de tecnologias como a comunicação entre veículos. Para isso, deve-se considerar dois fatores importantíssimos. Primeiramente, devemos compreender que a tecnologia aqui apresentada depende bastante do quanto ela foi implantada dentro de um espaço geográfico, já que se trata de comunicação de veículos que partilham da mesma capacidade. Assim, para se ter resultados satisfatórios e que compensem o investimento, deve-se ter uma porcentagem considerável de veículos V2V. Claro que esse processo é gradual e o próprio uso de sensores já qualifica o estudo aqui debatido. O segundo fator é a confiança dos usuários nesse sistema, já que os veículos inteligentes vão realizar gradualmente tarefas que antes eram exclusivas aos motoristas. A privacidade também é um quesito de grande importância, já que informações individuais são disseminadas e compartilhadas com outros veículos. Conclui-se portanto que toda a engenharia por trás desse desenvolvimento deve ser feita com precisão e confiabilidade adequadas. Isso é resolvido com uma maior difusão dessa área de pesquisa nos meios acadêmicos e crescente interesse do setor privado nessas tecnologias, o que já vem sendo feito nos últimos anos no exterior, mas que ainda é nascente no Brasil. Referências Bibliográficas [1] Ilias Leontiadis, Gustavo Marfia, David Mack, Giovanni Pau, Cecilia Mascolo e Mario Gerla, On the Effectiveness of an Opportunistic Traffic Management System for Vehicular Networks, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol.12, No.4, Dezembro de 2011. [2] Qing Song e Xiaofan Wang, Efficient Routing on Large Road Networks Using Hierarchical Communities, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol.12, No.1, Março de 2011. [3] Yi Yang e Rajive Bagrodia, Evaluation of VANET-based Advanced Intelligent Transportation Systems, VANET’09, Setembro de 2009. [4] H.M. Zhang e T. Kim, A car following theory for multiphase vehicular traffic flow, University of California. [5] SCHAGRIN, M. “Vehicle-to-Vehicle (V2V) Communications for Safety”, US Department of Transportation, 2013. Disponível em: http://www.its.dot.gov/research/v2v.htm [6] MAHAJAN, A. “Urban Mobility Models for Vehicular Ad Hoc Networks”, Florida State University, 2006. Disponível em: http://www.cs.fsu.edu/research/theses/amahajan.pdf [7] MATHEW, T.V. e BOMBAY, I.I.T., “Chapter 14 - Car Following Models”, Traffic Engineering and Management, Abril de 2012.

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