Resultados

Durante a idealização do trabalho, identificamos algumas métricas de desempenho para confrontar os resultados das simulações. Além das definidas no início, ao extrairmos os dados e avaliar as informações que o simulador nos permitia coletar, adotamos algumas a mais, e todas estão descritas abaixo:

As duas redes viárias foram simuladas com 6 algoritmos diferentes, sendo o primeiro a versão controle, com fases de tempo fixo baseadas em como os semáforos atuais funcionam no Brasil.

Rede de cruzamento simples

Consiste em 4 vias de três faixas cada unidas em um cruzamento central. Cada via possui uma taxa de entrada de veículos diferente e cada veículo possui chances iguais no momento da escolha entre seguir reto, virar à esquerda ou virar à direita.

A redução no tempo médio de deslocamento dos veículos ficou entre 35% e 54%, o que indica que todos os algoritmos atingiram o objetivo principal.

O tempo máximo de deslocamento sofreu reduções entre 49% e  75% dentre todos os algoritmos, superando nossas expectativas iniciais.

  A redução do consumo total de combustível pode parecer insignificante inicialmente, mas devemos nos lembrar de que este cruzamento possuía apenas 250 metros. Neste caso, a redução de aproximadamente 7% seria de ótima ajuda na cidade.

O rendimento dos veículos é a única métrica onde valores maiores são melhores, e também foi a única onde o algoritmo com taxas de roteamento desconhecidas apresentou um resultado pior que o controle. O melhor algoritmo aumentou o rendimento em aproximadamente 10%.

Qualquer uma das versões do algoritmo proporcionou uma melhora significativa no tempo parado de cada veículo, e é a métrica que mais influencia na percepção de congestionamento aos motoristas. O melhor resultado reduziu em 78% o tempo parado.

O tempo até o fluxo de pico se normalizar foi o que apresentou maior queda: aproximadamente 83% de melhoria no melhor dos casos, e 70% no pior.

A rede com um único cruzamento, apesar de pequena, foi de extrema ajuda para validar a capacidade de modernização dos conjuntos de semáforos atualmente, mostrando não apenas que um algoritmo e alguns sensores podem salvar muito tempo de motoristas, mas também que esta é uma solução promissora para pontos isolados, onde apenas um cruzamento é responsável por grande parte do congestionamento gerado.

Rede de cruzamento da Avenida Paulista

Consiste em um pedaço da Avenida Paulista e seus arredores, com taxas diferentes de entrada de veículos em cada via lateral. Nos cruzamentos mais externos, há maiores chances dos veículos se direcionarem a uma via com ponto de saída, de maneira a evitar que os motoristas virtuais deem voltas desnecessárias pela rede.

Houve uma redução no tempo médio até o destino entre 27% e 47%, e todos os algoritmos se mostraram eficazes em aumentar o fluxo de veículos pelas vias.

Mesmo no pior caso, o veículo que mais demorou para chegar a seu destino levou 16% menos tempo. Esta métrica é difícil de avaliar em uma rede grande pois existem vários semáforos no caminho, e um veículo pode ser "azarado" de parar em todos.

Apesar de imaginarmos que uma rede mais complexa demonstraria uma redução maior no combustível consumido, houve uma melhoria de apenas 8%.

Ao contrário do que aconteceu na rede mais simples, o rendimento médio não variou tanto entre os algoritmos, mas melhorou significativamente em relação ao cruzamento simples.

Na simulação com tempo fixo, o tempo parado foi aproximadamente o dobro do que qualquer algoritmo conseguiu produzir, chegando a 87% de redução quando usado taxa de roteamento desconhecida, sendo o melhor resultado produzido.

Muito provavelmente, o último veículo a ir embora escolheu o maior trajeto possível, e alinhando isso com a possibilidade dos semáforos estarem fechando em seu caminho, é possível que o tempo alto para encerrar o pico seja um 'outlier'. Caso não seja, este torna-se o ponto fraco do algoritmo que produziu os melhores resultados até agora.

É possível notar que, na simulação da rede da Paulista, apesar do último veículo demorar muito para chegar ao seu destino e do tempo máximo de deslocamento ser alto, o tempo médio de deslocamento é baixo. Essa situação pode ter acontecido caso o veículo encontre todos os semáforos fechados em seu trajeto, fazendo com que esteja sempre em velocidade baixa.

Levando em consideração a direção pouco consistente do motorista médio brasileiro, que costuma realizar mais mudanças de faixa do que o necessário, tem uma distração fácil com o telefones celulares durante o trânsito e freiam com maior intensidade, podemos entender que o algoritmo que melhor se adequou a tais imprevisibilidades foi aquele que possuía como hipóteses a falta de noção sobre a movimentação dos veículos, o algoritmo com taxa de roteamento desconhecida.

Conclusão

A utilização de controles semafóricos sem um algoritmo de previsão de tempo de fase com o estado atual da tecnologia de microcontroladores se mostrou extremamente ineficaz, considerando que é necessário apenas adicionar sensores para coleta da quantidade de veículos em cada rua em um determinado momento. 

A melhoria de qualidade de vida da população proporcionada pela redução do tempo perdido em engarrafamentos e no trajeto para tarefas cotidianas faria o custo de implantação de tal sistema se pagar rapidamente. Gastando menos dinheiro com combustíveis e menos tempo dentro de um veículo, as pessoas podem investir mais em si e em suas famílias, o que já foi comprovado aumentar a produtividade e sensação de felicidade em seres humanos.

Melhorias

Este estudo focou primariamente na criação de uma rede de controle descentralizada e independente de serviços externos, utilizando dados extraídos com sensores nos próprios cruzamentos. Porém, pensando em apenas baratear o projeto, é possível realizar uma outra análise utilizando dados viários produzidos por aplicativos de navegação, como Google Maps ou Waze, que já possuem uma relação amigável com os motoristas, apesar de não terem a precisão de um sensor fixado localmente.