Análise da influência dos veículos de projeto em microssimulação de tráfego

Abstract

RESUMO: O estudo de tráfego aliado a simulação computacional são poderosas ferramentas para melhorar a operação e circulação viária nas cidades. Os dados de entrada na simulação variam com a técnica empregada, visto que os veículos que compõem os fluxos podem ser implementados de diferentes formas, alterando características de comportamento viário. Este estudo teve como objetivo simular, utilizando o software Simulation of Urban Mobility (SUMO), com cenários em uma malha viária existente, verificando a comparação de veículos mistos com diferentes métodos de cálculo de Unidade de Carro de Passeio (UCP), e avaliando as diferenças na simulação para cada método a partir de gráficos. O estudo investigou o impacto da combinação de veículos diversos na dinâmica do tráfego e na infraestrutura viária. Essa abordagem verificou as disparidades entre as configurações, e evidenciou que os veículos mistos se ajustam melhor à realidade. Os resultados indicaram que a escolha do método de cálculo pode impactar de forma significativa a análise de tráfego, afetando a eficácia das decisões no planejamento viário. Os métodos de UCP do Departamento Nacional de Infraestrutura de Transportes (DNIT), Instituto Municipal de Mobilidade Urbana (IMMU), ANDRADE, Highway Capacity Manual (HCM) e Australian Road Research Board (ARRB) se destacaram pela aproximação ao método de veículos mistos.__ABSTRACT: Traffic studies combined with computational simulation are powerful tools for improving road operation and circulation in cities. The input data in simulations vary depending on the employed technique, as the vehicles that compose traffic flows can be implemented in different ways, altering road behavior characteristics. This study aimed to simulate, using the Simulation of Urban Mobility (SUMO) software, scenarios on an existing road network, comparing mixed vehicles with different methods of calculating Passenger Car Units (PCU), and evaluating the simulation differences for each method through graphs. The study investigated the impact of the combination of various vehicles on traffic dynamics and road infrastructure. This approach examined the disparities between configurations and showed that mixed vehicles align more closely with reality. The results indicated that the choice of calculation method can significantly impact traffic analysis, affecting the effectiveness of decisions in road planning. The PCU methods from the National Department of Transport Infrastructure (DNIT), the Municipal Institute of Urban Mobility (IMMU), ANDRADE, the Highway Capacity Manual (HCM), and the Australian Road Research Board (ARRB) stood out for their approximation to the mixed vehicle method.