Uma Infraestrutura para o Monitoramento e Predição de Rotas e Paradas de Ônibus no Transporte Universitário
Resumo
Devido ao crescimento da urbanização, cidades têm enfrentado transformações sociais, econômicas e ambientais. Além disso, muitos veículos atualmente possuem diversos sensores e atuadores, com capacidade de executar não só o sensoriamento da condição dos veículos, mas também do ambiente ao seu redor, sendo que esses dados podem ser utilizados para diversos serviços. O ambiente de uma universidade de grande porte pode se assemelhar com ambientes urbanos, considerando que essas instituições se comparam às cidades em vários aspectos, principalmente em relação aos problemas de infraestrutura. O objetivo deste trabalho é desenvolver uma infraestrutura para o monitoramento e predição de rotas e paradas de ônibus no transporte universitário. Foram realizados testes em rotas de ônibus reais, e os resultados, mesmo que preliminares, se mostraram atrativos e com potencial para pesquisa.
Referências
Cruz, P., Couto, R. S., and Costa, L. H. M. K. (2018). Análise da cobertura espacial de uma rede de sensores baseada emÔnibus urbanos. In XXXVI Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC2018).
de M. Neves, A. R., Sarmanho, K. U., Jr., F. C. N., and Meiguins, B. S. (2017). Iniciativa smart campus: um estudo de caso em progresso na universidade federal do pará. In I Workshop de Computação Urbana (CoUrb2017).
Feng, X., Zhang, J., Chen, J., Wang, G., Zhang, L., and Li, R. (2018). Design of intelligent bus positioning based on internet of things for smart campus. IEEE Access, 6:60005-60015.
Martins, N. A. (2005). Sistemas microcontrolados. Uma abordagem com o Microcontro-lador PIC 16F84. Editora Novatec Ltda, 1 a edição.
Miranda, W. M., de Mendonça, R. T. R., da Silva, A. A., de Lima Curvello, A. M., de Souza, F. L. d. S., and da Silva, H. J. (2017). Busme: Automatic bus localization system and route registration. Procedia Computer Science, 109:1098-1103.
Monard, M. C. and Baranauskas, J. A. (2003). Conceitos sobre aprendizado de máquina. Sistemas inteligentes-Fundamentos e aplicações, 1(1):1.
Neves, D., Dias, F. C. A., and Cordeiro, D. (2018). Uso de aprendizado supervisionado para análise de confiabilidade de dados de crowdsourcing sobre posicionamento dê onibus. In Workshop Brasileiro de Cidades Inteligentes (WBCI2018) -XXXVIII Con-gresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC 2018).
Rodrigues, D., Severino, J., Costa, F. T., Nakamura, L. H., and Meneguette, R. I. (2018). Uma nova infraestrutura para captação e comunicação dos sensores embarcados no véıculo. In II Workshop de Computação Urbana (CoUrb2018).
Saad, S. A., Ishak, M. H. I., Fauzi, M. H. M., Baharudin, M. A., Idris, N. H., et al. (2018). Real-time on-campus public transportation monitoring system. In 2018 IEEE 14th International Colloquium on Signal Processing & Its Applications (CSPA), pages 215-220. IEEE.
Sungur, C., Babaoglu, I., and Sungur, A. (2015). Smart bus station-passenger information system. In 2015 2nd International Conference on Information Science and Control Engineering, pages 921-925. IEEE.
Vianna, A., Cruz, M., Barbosa, L., and Gama, K. (2018). Análise do impacto de chuvas na velocidade média do transporte público coletivo deÔnibus em recife. In Workshop Brasileiro de Cidades Inteligentes (WBCI2018) -XXXVIII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC 2018).
Wen, M., Rosa, T. O., Souza, M. C., Aleixo, R. P., Silva, C. A., Sá, L. S., Santana, E. F. Z., and Kon, F. (2018). Criação de modelo para simulação de movimentação deÔnibus a partir de dados reais. In Workshop Brasileiro de Cidades Inteligentes (WBCI2018) -XXXVIII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC 2018).
Yamaguchi, T., As, M., and Mine, T. (2018). Prediction of bus delay over intervals on various kinds of routes using bus probe data. In 2018 IEEE/ACM 5th International Conference on Big Data Computing Applications and Technologies (BDCAT), pages 97-106. IEEE.