Simulação de tráfego urbano com veículos regulares e conectados usando modelagem numérica simples.

Abstract

O crescente fluxo de veículos nas grandes cidades representa um desafio significativo para a mobilidade urbana, qualidade de vida e meio ambiente. Este trabalho aborda a complexidade do tráfego urbano, identificando suas causas e consequências, bem como as medidas adotadas pelas cidades para mitigar tais problemas. Destaca-se a importância da modelagem de tráfego, com ênfase em simulações computacionais envolvendo veículos regulares e conectados. Focando em modelos microscópicos, a pesquisa compara o Intelligent Driver Model (IDM) e o Cooperative Adaptive Cruise Control (CACC). O IDM descreve o comportamento de veículos autônomos, enquanto o CACC envolve um sistema centralizado de controle. O objetivo principal é desenvolver uma metodologia computacional para modelar o tráfego urbano em diversos cenários, implementando os modelos IDM e CACC em Python, utilizando o software SUMO para simulações. Os objetivos específicos incluem a implementação dos programas, a realização de simulações em diferentes cenários e a análise dos dados resultantes para avaliação e comparação dos modelos. A justificativa do estudo reside na necessidade de desenvolver estratégias eficientes de gerenciamento de tráfego, aproveitando a simplicidade do IDM e a complexidade do CACC de forma integrada. A metodologia abrange revisões bibliográficas, implementação computacional, simulações, análise de resultados, considerações éticas e limitações, seleção de parâmetros, validação da implementação, estratégias de otimização e visualização de dados.