Um Sistema Adaptativo e Colaborativo para Minimizar Congestionamentos utilizando Comunicação entre Veículos

• Thiago Da Silva Gomides Universidade Federal de São João Del Rei / Brock University
• Robson Eduardo De Grande Brock University
• Fernanda S. H. Souza Universidade Federal de São João del Rei
• Daniel L. Guidoni Universidade Federal de São João del Rei

DOI: https://doi.org/10.5753/sbrc.2020.12281

Resumo

O gerenciamento de tráfego de veículos se tornou um desafio importante para as grandes cidades devido ao constante crescimento de veículos. Como a malha viária não aumenta como o número de veículos nas ruas, soluções tecnológicas para o gerenciamento do tráfego surgem como aplicações alternativas e fáceis de usar. Este trabalho apresenta um sistema de gerenciamento de tráfego adaptável e distribuído para VANETS. A solução proposta é baseada na comunicação V2V e na visão local do congestionamento do tráfego. Durante o deslocamento em uma rua, o veículo monitora a distância percorrida e a esperada considerando condições de tráfego em fluxo livre. Essa medida é usada para classificar o congestionamento do tráfego. O sistema proposto utiliza protocolos de disseminação proativa e reativa para criar um banco de dados distribuído contendo informações sobre congestionamento de tráfego entre veículos. Usando apenas informações locais, os veículos verificam rotas alternativas com menor congestionamento de tráfego. A solução proposta é comparada com três soluções da literatura, denominadas DIVERT, PANDORA e SGTD. Nossos resultados mostraram que nossa proposta apresenta melhores resultados em relação às métricas de congestionamento de rede e tráfego veicular.

Palavras-chave: Cidades inteligentes, Redes móveis, Redes veiculares tripuladas e não tripuladas

Referências

Ahmed, E. and Gharavi, H. (2018). Cooperative vehicular networking: A survey. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 19(3):996–1014.

Brennand, C., Boukerche, A., Meneguette, R., and Villas, L. (2017). A novel urban traffic management mechanism based on fog. IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC).

Cookson, G. and Pishue, B. (2016). Inrix europe’s traffic hotspots: Measuring the impact of congestion in europe. INRIX research.

de Souza, A. M., da Fonseca, N. L. S., and Villas, L. A. (2017). A fully-distributed advanced traffic management system based on opportunistic content sharing. 2017 IEEE International Conference on Communications (ICC), pages 1–6.

Ekblad, S. (1993). Stressful environments and their effects on quality ot life in third world cities. Environment and Urbanization, 5(2):125–134.

Gomides, T., Lourenço, M., Souza, P., and Guidoni, D. (2019). Sgtd: Sistema de gerenciamento de tráfego distribuído para redes veiculares. In Anais do XXXVII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, pages 1042–1055, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.

HCM (2010). HCM 2010 : Highway Capacity Manual. Chapter 36, Travel Time Reliability. National Research Council. Transportation Research Board.

Lopez, P. A., Behrisch, M., Bieker-Walz, L., Erdmann, J., Flötteröd, Y.-P., Hilbrich, R., Lücken, L., Rummel, J., Wagner, P., and Wießner, E. (2018). Microscopic traffic simulation using sumo. In The 21st IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems. IEEE.

Lourenço, M., Gomides, T. S., de Souza, F. S. H., Meneguette, R. I., and Guidoni, D. L. (2018). A traffic management service based on v2i communication for vehicular ad-hoc networks. In Proceedings of the 10th Latin America Networking Conference on ZZZ - LANC ’18. ACM Press.

Mabogunje, A. L. (1970). Systems approach to a theory of rural-urban migration. Geographical Analysis, 2(1):1–18.

OpenStreetMap contributors (2017). Planet dump retrieved from https://planet.osm.org . https://www.openstreetmap.org.

Pan, J., Khan, M. A., Popa, I. S., Zeitouni, K., and Borcea, C. (2012). Proactive vehicle re-routing strategies for congestion avoidance. In 2012 IEEE 8th International Conference on Distributed Computing in Sensor Systems, pages 265–272.

Pan, J., Popa, I. S., and Borcea, C. (2017). Divert: A distributed vehicular traffic re-routing system for congestion avoidance. IEEE Transactions on Mobile Computing, 16(1):58–72.

Shahgholian, M. and Gharavian, D. (2018). Advanced traffic management systems: An overview and a development strategy. arXiv preprint arXiv:1810.02530.

Sommer, C., German, R., and Dressler, F. (2011). Bidirectionally Coupled Network and Road Traffic Simulation for Improved IVC Analysis. IEEE Transactions on Mobile Computing, 10(1):3–15.

Van Audenhove, F.-J., Korniichuk, O., Dauby, L., and Pourbaix, J. (2014). The future of urban mobility 2.0: Imperatives to shape extended mobility ecosystems of tomorrow.

Varga, A. and Hornig, R. (2008). An overview of the omnet++ simulation environment. In Proceedings of the 1st International Conference on Simulation Tools and Techniques for Communications, Networks and Systems & Workshops, Simutools ’08, pages 60:1–60:10, ICST, Brussels, Belgium, Belgium. ICST (Institute for Computer Sciences, Social-Informatics and Telecommunications Engineering).

Wang, S., Djahel, S., and McManis, J. (2014). A multi-agent based vehicles re-routing system for unexpected traffic congestion avoidance. In 17th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), pages 2541–2548.

Wang, S., Djahel, S., and Mcmanis, J. (2015). An adaptive and vanets-based next road re-routing system for unexpected urban traffic congestion avoidance.