Os Semáforos Inteligentes

        Semáforos Inteligentes baseados em IoT: uma solução para a redução de congestionamentos na cidade de Manaus

João Victor Melo de Oliveira

Escola Superior de Tecnologia

Universidade do Estado do Amazonas

DESCRIÇÃO DO PROBLEMA

        O trânsito nas cidades brasileiras é um dos maiores problemas urbanos enfrentado por praticamente todos os cidadãos. Diariamente, milhões de brasileiros perdem horas do dia devido à lentidão nas rodovias urbanas. Além do tempo perdido, o trânsito intenso e diário causa problemas de saúde, aumenta o consumo de combustível, diminui a produtividade e o crescimento geral do país. Há maneiras de contornar e diminuir os tempos de trânsito, como construção de novas rodovias e investimento em outros tipos de transporte (trens, metrôs, vias fluviais), porém esses métodos exigem tempo, altos recursos e espaço físico livre (quase inexistente em áreas urbanas).

        Uma das causas de grandes congestionamentos urbanos são os semáforos tradicionais. Estes semáforos já centenários, também chamados se sinais, mostram-se ineficientes no controle do tráfego das vias urbanas dos dias atuais. O seu modelo de temporização fixa para cada cor de sinalização está ultrapassado, pois ele não é capaz de se adequar às mudanças de parâmetros e variáveis que contribuem para criação de congestionamentos. Primeiro, o fluxo de veículos depende da hora do dia e do mês do ano; segundo, os sinais tradicionais ficam em vermelho mesmo com o cruzamento livre; terceiro, eles não se comportam de maneira diferente em situações de emergência.

        O modelo de sinalização convencional precisa ser aprimorado para resolver os graves congestionamentos, aliviar os problemas de transporte, reduzir os tempos de espera  e o tempo médio das viagens, reduzir os acidentes e melhorar a saúde dos motoristas e pedestres. Este trabalho  propõe um modelo simples e sofisticado, basado em Internet of Things (IoT), de semáforos inteligentes para a cidade de Manaus.

SOLUÇÃO PROPOSTA

        A proposta é implementar semáforos inteligentes interconectados via internet com uma nuvem que fornece dados sobre a densidade de veículos nas rodovias captados por sensores de infravermelho (IR) e, com o auxílio de uma IA (Inteligência Artificial), determinar com precisão o tempo mais adequado para cada cor dos sinais, dentro das normas do Contran (Conselho nacional de trânsito), como mostrado na Figura 1.

TECNOLOGIAS EMPREGADAS

        No que diz respeito à complexidade, os algoritmos envolvidos são os carros-chefe. Antes de se alcançar uma IA, os terabytes de dados sobre o trânsito da cidade devem ser processados por algoritmos de Deep Learning e, consequentemente, Machine Learning. Também chamados de modelos preditivos, esses algoritmos são definidos como “uma função matemática que, aplicada a uma massa de dados, consegue identificar padrões ocultos e prever o que poderá ocorrer” [1]. Felizmente, a comunidade científica do ramo já desenvolveu diversos desses modelos que estão prontos para aplicação.

        A IA deve, então, agir baseado em dois parâmetros de entrada padrão e um especial: densidade de veículos nas ruas e quantidade de pedestres nas travessias; e um sinal de emergência disparado

[pic 1]

por veículos de mais alta prioridade (ambulâncias, viaturas policiais, carros de bombeiro entre outros), respectivamente. A partir dessas três entradas, ela deve administrar os tempos das cores para cada semáforo envolvido no sistema. Uma combinação anormal desses três parâmetros indicariam, por exemplo, obras ou acidente numa determinada via. Esse cenário também é aprendido pelos algoritmos e não são esquecidos no momento de calcular os tempos.

        Os dados necessários são coletados em tempo real por contadores de pedestres presentes nos pontos de travessia e por estruturas posicionadas nas avenidas e ruas mais essenciais da cidade. Um sistema embarcado [Figuras 2 e 3] contendo conexão à internet, sensores IR capazes de contar a quantidade de veículos comuns e receptores de radiofrequência (RF) que detectam a presença de algum emissor RF (presentes em veículos de mais alta prioridade) é instalado nessas estruturas. Os dados são então transmitidos via internet ao servidor responsável por processá-los.

        A informação gerada a partir dos dados coletados é enviada aos semáforos. Estes, por sua vez, também possuem um sistema embarcado para gerenciar os tempos das cores e se conectar à rede de transmissão dos dados, como mostrado na Figura 2.

        Um aplicativo para para os veículos integrado ao sistema pode ser implementado. Nele, os usuários visualizam as vias mais livres, os níveis de congestionamento médio de uma avenida, se há obras ou um acidente em seu percurso e a melhor velocidade em que se deve dirigir para encontrar a maior quantidade de semáforos abertos pelo caminho.

RESULTADOS ESPERADOS

        O trânsito nas cidades brasileiras é um dos problemas urbanos mais complicados de se resolver, é responsável por atrasar o crescimento do país e também pelo aumento nos casos de doenças como estresse e câncer de pulmão. Este trabalho fornece uma solução tecnológica que evita construção de novas vias ou implementação de políticas de rodízio de carros e que de fato condiz com a tendência mundial [2] no desenvolvimento de soluções. Há a necessidade de investimentos para aquisição das estruturas sensoriais, computadores potentes, pessoal qualificado e substituição dos semáforos antigos, porém não tão além do custo para construir dois viadutos [3].