Estudo comparativo de ferramentas de simulação de tráfego veicular

Resumo

O modelo de trânsito urbano tradicional é um sistema complexo, caracterizado por congestionamentos, atrasos, acidentes e impactos ambientais. No entanto, a gestão de tráfego busca melhorar a fluidez, a segurança e a eficiência do sistema de transporte viário por meio do monitoramento, controle e planejamento adequados. Isso envolve o gerenciamento de semáforos, a otimização de rotas, a implementação de políticas de transporte sustentável e a alocação inteligente de recursos. Com o constante crescimento populacional e da frota de transportes viários, a gestão eficiente do tráfego veicular tornou-se um desafio crucial para promover, assim, o desenvolvimento urbano sustentável (SCHRANK; EISELE; LOMAX, 2019). Nesse contexto, surge o conceito das smart cities, cidades que utilizam soluções integradas de tecnologias da informação e comunicação para aprimorar a qualidade de vida dos cidadãos e otimizar a infraestrutura urbana. Nelas, podem ser adotados sistemas avançados de transporte e o uso de dados em tempo real, proporcionando uma gestão mais inteligente e adaptativa do tráfego, melhorando assim a experiência dos usuários e reduzindo os impactos negativos (GALEGO; PASCOAL, 2022). Visando a boa incorporação dessas novas tecnologias, faz-se necessário avaliar previamente como elas irão impactar no trânsito. Uma dessas formas é utilizando simuladores de tráfego, eles permitem a modelagem virtual do sistema viário, considerando diversos fatores, como o volume de veículos, os tempos de viagem, as restrições de tráfego e os eventos especiais. Os simuladores fornecem uma representação virtual realista do tráfego, permitindo que os planejadores e engenheiros de tráfego testem diferentes cenários e avaliem o impacto de intervenções e políticas antes de implementá-los no mundo real (GUASTELLA; BONTEMPI, 2023). Dessa forma, o objetivo geral da pesquisa foi realizar um estudo comparativo entre diferentes simuladores de tráfego, a fim de avaliar suas características, funcionalidades e capacidades de simulação para a gestão de tráfego em uma smart city. Já nos objetivos específicos, foi realizado uma análise da literatura acadêmica para identificar as principais vantagens e limitações dos simuladores selecionados, proporcionando embasamento teórico para futuras pesquisas. Para atingir essas finalidades, o método aplicado foi dividido em três etapas. Na primeira, foi realizada a revisão de trabalhos científicos em bancos de dados, como Google Scholar e Elicit, buscando compreender como as abordagens de simulação de tráfego estão sendo aplicadas e quais são os principais simuladores utilizados. Posteriormente, após a filtragem e seleção das ferramentas, foram observados aspectos pré-definidos, como principais funcionalidades, dificuldade de aprendizado, representação da realidade, custos computacionais e integração com outros sistemas. Por último, essas informações foram utilizadas para alimentar uma tabela na qual foi possível realizar o estudo comparativo. Em relação aos resultados, durante a busca pelos trabalhos acadêmicos, foram observados distintos simuladores que podem ser utilizados, tais como: TRANSIMS, DYNASMART-P, Flow, PARAMICS, CORSIM, CityFlow e AequilibraE. Essas ferramentas estão sendo aplicadas em pesquisas para avaliar o controle adaptativo de tráfego, verificar o fluxo e a velocidade do trânsito, gerenciar a sinalização semafórica, integrar diferentes modais e testar modelos de detecção e sistemas multiagentes. Todavia, para este estudo foram selecionados o SUMO (Simulation of Urban Mobility), o MATSim (Multi-Agent Transport Simulation), o VISSIM (Verkehr In Städten - SIMulationsmodell) e o AIMSUN (Aimsun Next). A escolha desses quatro é justificada não apenas pela presença na literatura científica, mas pelo fato de todos serem tecnologias gratuitas ou disponíveis para pesquisadores e estudantes. Ainda, é destacada a possibilidade de integrar dados georreferenciais com os projetos, como através do Open Street Map, facilitando a aplicação para soluções do mundo real. Em se tratando dos recursos iniciais, as documentações do SUMO e MATSim fornecem um roteiro didático para instalação e execução. Por serem programas de código aberto, promovem maior transparência, possibilidade de modificações e colaboração de comunidades ativas, nesse sentido o SUMO é considerado o simulador de tráfego veicular mais utilizado atualmente (ZHANG et al., 2019). Por outro lado, o VISSIM e o AIMSUN necessitam de inscrição como pesquisador para ativar o licenciamento para suas atividades e contam com um suporte técnico realizados por suas empresas para auxiliar na aprendizagem. Especificamente em relação ao MATSim, quando comparado aos demais, ele apresenta melhor eficiência quando trabalhado em sistemas de elevado número de agentes, sejam eles indivíduos, veículos ou qualquer unidade de tomada de decisão, haja visto suas funcionalidades baseadas em comportamentos e interações ao longo do tempo. No que diz respeito ao processamento exigido, O custo computacional do SUMO é relativamente baixo em comparação com alguns outros softwares. No entanto, é importante observar que simulações de grande escala ou com muitos veículos podem exigir mais recursos computacionais e, consequentemente, mais tempo de execução. O do MATSim pode ser moderado a alto, especialmente em simulações com grande quantidade de agentes e execuções de longo prazo. Executar várias iterações ou cenários diferentes no MATSim pode exigir tempo significativo de processamento. O VISSIM e o AIMSUN são projetados para simulações de tráfego complexas e de grande escala e oferecem recursos avançados de modelagem e simulação que podem exigir consideráveis recursos computacionais, especialmente em simulações com alta resolução e detalhamento, podendo gerar planos tridimensionais. Em síntese, os simuladores SUMO, MATSim, VISSIM e AIMSUN são estratégias eficazes para estudos de engenharia de tráfego e planejamento de transporte em smart cities. Cada um oferece abordagens distintas: o SUMO é altamente configurável e de baixo custo computacional, o MATSim oferece uma modelagem realista do comportamento individual, enquanto o VISSIM e o AIMSUN são adequados para simulações complexas em grande escala. A escolha do simulador depende das necessidades do projeto, considerando, entre alguns fatores, usabilidade, desempenho computacional e custos. Espera-se que esta análise possa servir como um ponto de partida para futuras pesquisas.