ACERTO DO HORÁRIO NA PREVISÃO

A informação atualizada sobre os serviços resulta em maior credibilidade dos usuários no sistema público de transporte coletivo e aumenta a tolerância aos problemas que impactam nos resultados da viagem.

Nessa esteira, os corredores inteligentes já possuem um sistema de previsão de chegada dos veículos nas paradas, disponibilizado em meados de 2008 aos usuários, por meio de PMVs. Este sistema já está em seu release 4 (R4) e é capaz de gerar estimativas com grau de acerto superior a 90%, dentro de uma margem de 3 minutos para mais ou para menos.

No entanto, para capacitar o Olho Vivo com maior acurácia nos seus resultados, esse release do sistema precisou receber melhorias no processamento e no seu algoritmo de previsão. A nova parametrização impôs a necessidade de aferições ininterruptas a cada 50 metros da via, onde são utilizadas até 16

medições de tempo de passagens de veículos para gerar nova estimativa, semelhante ao que demonstra a equação para gerar a previsão:

Onde:

P = Valor que representa a previsão

ta = Trecho (local) em que o veículo está posicionado em sua última transmissão;

tf = Trecho (local) do destino ou Ponto de Parada referenciado na consulta;

T = Tempo médio de deslocamento no trecho compreendido entre “ta” e “tf”.

Para ajustar a confiabilidade do sistema informatizado em melhores patamares de eficiência e qualidade, estabeleceu-se, ainda, através da análise de dados recebidos da localização dos veículos, uma série de regras sobre o funcionamento adequado dos equipamentos embarcados. Os dados dos equipamentos LAV classificados como adequados são automaticamente inseridos na cadeia de previsão, e dão base ao cálculo das estimativas produzidas.

Assim, através da interpretação de eventos com dados incorretos (3% do total), o sistema retira e descarta dados da cadeia de previsão de forma a não amplificar o erro da estimativa. Esses eventos irregulares geralmente estão enquadrados nas causas que alteram o comportamento esperado do dado, como:

• Áreas de sombra que interferem na localização dos GPS (concentração de edificações, túneis, viadutos, coberturas metálicas, etc.);

• Regiões da cidade com variação na cobertura da rede de telefonia (GPRS) onde o LAV não consegue conexão com a central da SPTrans;

• Condições atmosféricas severas (densidade das nuvens, descargas elétricas, etc.);

• Defeitos e desconformidades eletromecânicas dos equipamentos LAV;

• Equipamento LAV desligado e

• Procedimentos incorretos dos operadores (motoristas, cobradores e fiscais) na configuração dos equipamentos LAV, em relação aos serviços a serem executados pelo veículo.

Coletivo - Revista Técnica da SPTrans - Edição nº 1 / dezembro de 2012

Infelizmente, o efeito colateral da retirada de dados da cadeia de previsão é a possibilidade da passagem de “veículos fantasmas”, ou seja, não visualizados e sem previsão pelo sistema, mas que, efetivamente, passam e atendem ao ponto de parada.

O Sistema Integrado de Monitoramento – SIM em 24 horas de operação recebe e trata cerca de 14 milhões de eventos coletados dos dados dos veículos.

No entanto, conforme demonstrado no gráfico 1, em certas horas do dia pode encontrar dificuldades na contabilização de eventos, dificuldades essas geralmente decorrentes de instabilidades na rede de comunicação.

Gráfico 1 – Medição de eventos para quantidade de frota monitorada.

A título de exemplo, dentre as diversas averiguações sobre as causas da imprecisão de dados de localização dos veículos, a linha 6500-10 – Terminal Santo Amaro / Terminal Pinheiros apresentava desvio anormal na medição da velocidade média, resultado da transmissão errônea de dados em determinado ponto do itinerário, conforme gráfico 2, a seguir:

Gráfico 2 – Análise do desvio padrão da velocidade média da linha 6500.

As variações, decorrentes de algum fator de desvio do padrão, geravam situações em que, em determinado local do itinerário, havia forte dispersão dos dados, conforme gráfico 3.

Gráfico 3 – Coeficiente de variação e identificação de desconformidade de transmissão.

O resultado da análise conclui que a dispersão dos dados transmitidos pelos equipamentos LAV dos veículos é causada por barreiras físicas, como pontes e viadutos (figura 9), no itinerário da linha.

Como a transmissão de dados é realizada a cada 85 segundos, o sistema de tratamento dos dados demora em corrigir as informações. O gráfico 4 demonstra a variação ocorrida no trecho, devido ao impacto da passagem dos veículos sob a estrutura viária.

Coletivo - Revista Técnica da SPTrans - Edição nº 1 / dezembro de 2012

Figura 9 – Impactos na transmissão de dados dos localizadores devido à estrutura viária.

Gráfico 4 – Variação média da velocidade no trecho de maior dispersão da linha 6500

Além dos eventos de transmissão irregular de dados, outras variáveis alteram a precisão das informações processadas. Essas imprecisões decorrem de eventos gerados após a última localização do veículo. Da última localização transmitida até a efetiva chegada do veículo no ponto de parada, acontecimentos possíveis e prováveis alteram o acerto da previsão. São eles:

• Sinalização (exemplo: um ou vários conjuntos semafóricos fechados);

• Ocorrências que alteram o fluxo de veículos na via (exemplos: alagamentos, acidentes, concentração excepcional de veículos);

• Ocorrência ou desconformidade que impeça o deslocamento do ônibus (exemplos: quebra de veículo, acidente de trânsito, mal súbito de passageiro);

• Serviços que demandam maior tempo de operação (exemplos:

atendimento a pessoas com deficiência e maior quantidade de embarques ou desembarques nos pontos de parada anteriores).

Desta forma, quanto maior for a distância do veículo monitorado até o local onde se espera sua passagem, maior a probabilidade da incidência de eventos que podem afetar a previsão.

Para monitorar e aferir o índice de acerto foi desenvolvido um algoritmo complementar ao sistema Olho Vivo. Chamado de “polegador”, atua dentro do sistema e virtualmente solicita estimativas dos veículos nos pontos de parada e verifica o acerto das previsões.

A análise dos resultados desse sistema demonstra que, nos corredores exclusivos, os melhores níveis de acerto das previsões ocorrem quando os veículos estão a uma distância entre 50 e 4.000 metros de distância do ponto, conforme demonstra o gráfico 5. Temos, assim, os seguintes resultados:

• 67% de acerto no minuto exato da previsão;

• 90% de acerto com erro de 2 minutos (para mais ou para menos);

• 92% de acerto com erro de 3 minutos (para mais ou para menos) e

• 96% de acerto com erro de 5 minutos (para mais ou para menos).

Gráfico 5 - Acerto na previsão x distância Coletivo - Revista Técnica da SPTrans - Edição nº 1 / dezembro de 2012

Fora dos corredores exclusivos, a interferência na fluidez dos ônibus é intrinsicamente afetada pelas condições do trânsito, pois eles circulam compartilhando a mesma estrutura viária com os automóveis e motocicletas, entre outros. Nesses casos, os efeitos de sucessivas reduções da velocidade, decorrentes da incidência de fatores aleatórios diversos, trazem maior índice de erro nas estimativas do tempo de chegada do ônibus ao ponto.

Devido a esse problema, na primeira versão do sistema foi desenvolvida a interface De Olho na Linha que permite apenas a consulta da localização dos veículos no itinerário. Sendo assim, é possível conceder aos usuários informações de todas as linhas que também operam fora dos corredores exclusivos.

A tabela 1, a seguir, demonstra os índices percentuais de acerto fora dos corredores exclusivos, obtidos através da análise de pontos de paradas em locais distintos na cidade:

Tabela 1 – Média dos percentuais de acerto em medições fora dos corredores exclusivos.

Os melhores índices de acerto das previsões do horário de chegada, fora dos corredores exclusivos, ocorrem, em média, quando os veículos estão a até 2.000 metros do ponto. O gráfico 6, a seguir, demonstra a curva média de acerto da previsão em função da distância.

Gráfico 6 – Acerto na previsão x distância fora dos corredores exclusivos O núcleo de previsões, atualmente em produção, foi desenvolvido com base nos cenários encontrados nos corredores exclusivos de ônibus. Porém, no processo de evolução contínua do SIM e do Olho Vivo, foi imposta a necessidade de expandir o cálculo da previsão de chegada para pontos de parada localizados em outros pontos da cidade, fora desses corredores. Para que o núcleo seja capaz de gerar previsões confiáveis para esses pontos é necessária a criação de uma nova regra de cálculo, que considerará fatores como o comportamento do trânsito e, consequentemente, seus efeitos nessas previsões.

ABRANGÊNCIA DOS SERVIÇOS E INTEGRAÇÃO DAS FUNCIONALIDADES