Controle e Rastreamento de Equipamentos de Mobilidade Urbana Individuais e Análise de Comportamento em Nuvem
Resumo
A proposta deste trabalho é focada na melhora da eficiência autonômica em veículos elétricos individuais utilizados em grande cidades. Para realizar estas melhoras, desenvolvemos uma arquitetura que faz uso de diferentes algoritmos de optimização de rotas oferecendo alternativas para o usuário. Para tanto, consideramos os tempos máximos de percurso. Para a melhora dos tempos de resposta da arquitetura ampliamos o uso em servidores distribuídos.Referências
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Liu, S., Jiang, H., Chen, S., Ye, J., He, R., and Sun, Z. (2020). Integrating dijkstra’s algorithm into deep inverse reinforcement learning for food delivery route planning. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 142:102070.
Scherler, S., Goellner, M., and Liu-Henke, X. (2020). Design of a self-optimized electronic management for autonomous electric vehicles with fuel cells as range extenders using the intelligent guidance platform doplar. In 2020 Fifteenth International Conference on Ecological Vehicles and Renewable Energies (EVER), pages 1–11.
Silva, L. A., dos Santos, D. A., Dazzi, R. L. S., Silva, J. S., and Leithardt, V. R. Q. (2018). Priser-utilização de ble para localização e noticação com base na privacidade de dados. Revista Eletrônica Argentina-Brasil de Tecnologias da Informação e da Comunicação, 2(1).
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Publicado
14/04/2021
Como Citar
MENDES, Andre; SILVA, Luís Augusto; DA SILVA, Bruno; LEITHARDT, Valderi; GONZÁLEZ, Gabriel.
Controle e Rastreamento de Equipamentos de Mobilidade Urbana Individuais e Análise de Comportamento em Nuvem. In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO DA REGIÃO SUL (ERAD-RS), 21. , 2021, Evento Online.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2021
.
p. 141-142.
ISSN 2595-4164.
DOI: https://doi.org/10.5753/eradrs.2021.14809.
