Vem Tranquilo: Rotas Eficientes baseado na Dinâmica Urbana Futura com Deep Learning e Computação de Borda

• Allan Mariano de Souza Universidade de Campinas http://orcid.org/0000-0002-5518-8392
• Leandro Aparecido Villas Universidade de Campinas http://orcid.org/0000-0002-3372-3366

DOI: https://doi.org/10.5753/sbrc.2020.12294

Resumo

Muitos fatores podem impactar em uma decisão de planejamento de rota, como tempo de viagem, consumo de combustível, cenário, e até mesmo segurança. Além disso, muitos desses fatores possuem um correlação espaço-temporal, ou seja, suas dinâmicas podem variar de acordo com dia e hora para diferentes regiões. Contudo, as soluções da literatura não consideram a dinâmica urbana futura no planejamento de rotas, o que potencialmente degrada a eficiência do sistema. Entretanto, os avanços da computação de borda juntamente com as técnicas de deep learning podem fornecer um conhecimento futuro robusto e preciso, assim, permitindo tomadas de decisões mais eficientes. Sendo assim, esse trabalho apresenta VTq um sistema para planejamento de rota que é capaz de predizer a dinâmica futura dos fatores urbanos e considerar tal dinâmica durante o planejamento de rota para planejar rotas mais seguras e eficientes. Os resultados mostraram que o VTq é capaz de realizar predições com um MSE de 0.001 e melhorar a eficiência do planejamento de rota em pelo menos 50% para a maioria dos usuários quando comparado com soluções do estado da arte da literatura.

Palavras-chave: Planejamento de rota, Sistemas de Transporte Inteligentes, Computação de Borda, Aprendizado de máquina

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