Simulation Engine for Traffic Scenarios

Abstract

Muitos governos estão a adotar o conceito de cidade inteligente para melhorar os padrões de vida, otimizar a utilização de recursos urbanos e alcançar níveis mais altos de transparência e abertura. As cidades inteligentes podem ajudar com aplicações de big data, desde o consumo de energia até a manutenção de lixo, mobilidade e uso do solo.O desenvolvimento de um plano eficiente para mudanças na mobilidade, especificamente obras rodoviárias e melhorias na infraestrutura, representa um desafio significativo para os municípios. Esse desafio decorre dos recursos limitados disponíveis para os municípios e de sua forte dependência de estudos de caso semelhantes como base para a tomada de decisões.A tarefa de implementar mudanças na mobilidade é complexa e multifacetada, com cada município enfrentando circunstâncias únicas. Fatores como densidades populacionais, layout geográfico, infraestrutura existente e necessidades de transporte variam de um município para outro. Consequentemente, depender exclusivamente de estudos de caso semelhantes como ponto de referência pode apresentar vários obstáculos e restrições.Uma possível solução para o problema pode ser encontrada em estruturas de simulação de tráfego como ferramentas de suporte à análise e auxiliares no processo de tomada de decisão, reduzindo assim o impacto nos custos e cronogramas gerados por resultados indesejados do plano inicial.A presente dissertação contribui para o desenvolvimento de um sistema integrado que simula cenários de tráfego realistas, adotando uma estrutura de simulação e utilizando dados de aplicações IoT, como a Plataforma Urbana da Ubiwhere, para ajudar as autoridades públicas a terem uma melhor compreensão e avaliação do fluxo de tráfego da cidade, e assim tomar melhores decisões e melhorar a vida de seus cidadãos.Os resultados da dissertação destacam o potencial de combinar estruturas de simulação de tráfego com plataformas IoT para enfrentar os desafios encontrados pelos municípios. O sistema integrado desenvolvido permite a simulação de cenários de tráfego realistas, fornecendo conhecimentos valiosos para desenvolver obras rodoviárias, melhorias na infraestrutura e mudanças gerais na mobilidade. Esta pesquisa serve como um passo crucial para a concretização de cidades mais inteligentes e habitáveis, onde os recursos são otimizados e a qualidade de vida é elevada por meio de tomadas de decisão informadas na mobilidade urbana.

Many governments are adopting the smart city concept to improve living standards, optimize the utilization of urban resources as well as reach higher levels of transparency and openness. Smart cities can help with big data applications, from energy consumption to garbage maintenance, mobility, and land use.The development of an efficient plan for mobility changes, specifically road work and infrastructure improvements, poses a significant challenge for municipalities. This challenge stems from the limited resources available to municipalities and their heavy reliance on similar case studies as a basis for decision-making.The task of implementing mobility changes is complex and multifaceted, with each municipality facing unique circumstances. Factors such as population densities, geographical layouts, existing infrastructure, and transportation demands vary from one municipality to another. Consequently, relying solely on similar case studies as a reference point can pose several obstacles and constraints. A possible solution for the problem can be found in traffic simulation frameworks as analysis support tools and auxiliary to the decision-making process and, as such, lower the effect in costs and schedule, generated by unintended results of the initial plan.The present dissertation contributes to the development of an integrated system that simulates realistic traffic scenarios, adopting a simulation framework and using data from IoT applications, such as Ubiwhere's Urban Platform, to help public authorities to have a better understanding and evaluating of the traffic flow of the city, and by so, making better decisions and improving the lives of its citizens.The dissertation results emphasize the potential of combining traffic simulation frameworks with IoT platforms to address challenges encountered by municipalities. The developed integrated system enables the simulation of realistic traffic scenarios, providing valuable insights for optimizing road work, infrastructure improvements, and overall mobility changes. This research serves as a crucial stepping stone towards the realization of smarter and more livable cities, where resources are optimized, and the quality of life is elevated through informed decision-making in urban mobility.