Resumo: O congestionamento é um problema grave nas grandes cidades, o qual acaba gerando perdas econômicas, aumento do tempo de viagem e maior emissão de gases poluentes. Umas das principais causas do congestionamento é o aumento súbito do tráfego de veículos durante os horários de pico, acidentes de trânsito e gargalos nas infraestruturas de transporte. Nos últimos anos, com os avanços nas tecnologias de comunicação sem fio e o desenvolvimento de padrões para rede veiculares, tornou-se possível a implementação de Sistemas de Transporte Inteligentes. Os sistemas de transporte inteligentes são soluções abrangentes para gerenciamento de tráfego em tempo real que se baseia, sobretudo, em dados coletados de veículos, infraestruturas de rede disponíveis às margens de ruas, rodovias e de outros sensores que monitoram o trânsito. Uma área de pesquisa promissora para sistemas de transporte inteligentes são as redes veiculares, as quais são um tipo específico de redes móveis, nas quais os nós são formados por veículos com capacidade de processamento, armazenamento e comunicação sem fio. Com esta questão em mente, nessa dissertação são propostos dois sistemas de transporte inteligentes baseados em redes veiculares para detecção e controle de congestionamentos. Em particular, para controlar congestionamentos causados por acidentes de trânsito é proposto o SPARTAN, um sistema capaz de evitar a iminência de congestionamentos em locais de acidente de trânsito, o qual detecta o acidente e alerta os veículos próximos, para que eles alterem suas rotas e evitem passar pelo local do acidente, assim, evitando o surgimento de congestionamentos no local do acidente. Além disso, para controlar congestionamentos causados pelo grande número de veículos nas vias é proposto o COLOSSUS, um sistema capaz de classificar a condição de tráfego das vias, afim de detectar congestionamentos e, por fim, gerenciar o tráfego dos veículos, roteando-os para reduzir e controlar os congestionamentos detectados. Sendo assim, os resultados mostram a eficiência do SPARTAN para controlar congestionamentos causados por acidentes, uma vez que o mesmo reduz o tempo médio de viagem, tempo médio de congestionamento, consumo médio de combustível e emissões de CO em até 62%, 88%, 36% e 35% respectivamente. Por outro lado, a eficiência do COLOSSUS pode ser observada em seus resultados, onde o mesmo reduz o tempo médio de viagem, tempo médio de congestionamento, consumo médio de combustível e emissões de CO em até 34%, 70%, 12% e 11% respectivamente para congestionamentos causados pelo grande número de veículos Ver menos

Abstract: Congestion is a major problem in large cities, which ends up causing economic losses, increases the travel time and increases greenhouse gas emissions. One of the main causes of congestion is sudden increase in vehicle traffic during peak hours, traffic accidents and bottlenecks in transport infrastructure. In recent years, with advances in wireless communication technologies and the development of standards of vehicular ad hoc networks, has became possible the implementation of Intelligent Transportation Systems. Intelligent Transportation Systems are comprehensive solutions for real-time traffic management that is based primarily on data collected from vehicles, network infrastructure and other sensors that monitor the traffic. A promising research area in intelligent transportation systems are vehicular ad hoc networks, which are a specific type of mobile networks in which the nodes are formed by vehicles with processing power, storage, and wireless communication. With this question in mind, this work proposes two intelligent transport systems based on vehicle ad hoc networks for sensing and control congestions. In particular, to control congestion caused by traffic accidents is proposed the SPARTAN, which can avoid the rise of a congestion in accident areas, SPARTAN detects the accident and warns oncoming vehicles, so they change their routes and avoid to pass in the congestion area, thus avoiding the rise of a congestion in an accident area. Furthermore, to control congestion caused by the large number of vehicles on the roads is proposed COLOSSUS, a system that are able to classify the traffic condition in all roads in order to detect congestion and, finally, manage traffic of vehicles, routing them to reduce and control the detected congestion. Thus, the results of SPARTAN showed their effectiveness for controlling congestions caused by accident, since it reduces the average travel time, average congestion time, average fuel consumption and CO emissions by 62% 88% 36% and 35% respectively. On the other hand, the COLOSSUS efficiency can be seen in its results, where it reduces the average travel time, average time of congestion, average fuel consumption and CO emissions by up to 34% 70% 12% and 11% respectively for congestion caused by large number of vehicles on the roads Ver menos