Monitorização do estado do pavimento e da congestão das vias em cidades inteligentes

Abstract

Nos últimos anos, cada vez mais pessoas que anteriormente viviam em zonas rurais migram para centros urbanos à procura de novas oportunidades. Face a este movimento, vários problemas e adversidades foram-se agravando, nomeadamente, o aumento do fluxo rodoviário, que cria problemas de trânsito, o aumento dos níveis de poluição, o acesso à saúde, entre outros. Desta forma, torna-se imperativo gerir de forma eficaz e sustentável os recursos, com a finalidade de melhorar a qualidade de vida dos habitantes destas cidades. Neste contexto, juntamente com os avanços tecnológicos que se tem observado, surge o conceito de Cidades Inteligentes, que recorrendo a redes de sensores recolhem todos os dados necessários para ”virtualizar” as cidades. Desse modo, a informação coletada está centralizada, para que assim seja possível gerir os recursos disponíveis de forma informada, responsável e eficiente, para que seja possível responder às necessidades da população. Com este trabalho, pretende-se estudar dois problemas concretos no âmbito das Cidades Inteligentes, nomeadamente na área do Transporte Inteligente, recorrendo à simulação de redes de sensores, constituídas por sensores de aceleração instalados na rede de transporte públicos da cidade, a partir da qual vão ser recolhidos dados. O primeiro problema que se tenciona solucionar está relacionado com a monitorização do estado do pavimento. Com os dados provenientes dos acelerómetros, espera-se ser possível estimar o estado de conservação das vias rodoviárias e, desta forma, as entidades responsáveis passam a ser capazes de realizar decisões informadas e apropriadas face ao estado de determinada estrada, procedendo assim à sua restauração caso necessário. Uma segunda vertente que se pretende explorar foca a monitorização da congestão das vias rodoviárias em que, com base na mesma rede de transportes, se projeta ser possível determinar os níveis de fluxo rodoviário. Por fim, é ainda expectável que beneficiando dos transportes públicos dos quais já se está a tirar proveito, seja plausível medir os níveis de poluição aérea.

In recent years, we have been witnessing more and more people who previously lived in rural areas are migrating to urban centers in search of new opportunities. Faced with this movement, several problems and adversities have worsened, namely, the increase in the flow of traffic that creates traffic problems, increased levels of pollution, and access to health, among others. Thus, it becomes imperative to manage the resources effectively and sustainably, in order to improve the quality of life of the inhabitants in these cities. In this context, and with the technological advances that have been observed, the concept of Smart Cities emerges, by using sensor networks, it’s possible to collect all the data needed to ”virtualize”the cities. In this way, the information collected is centralized to manage the available resources in an informed, responsible, and efficient way to meet the population’s needs. This work aims to study two specific problems in the scope of smart cities, namely in the area of Intelligent Transportation, using a simulation of a network of sensors, based on accelerometers, installed in the city’s public transportation network, from which data will be collected. The first problem that is intended to be solved is related to sidewalk condition monitoring. With the data from the accelerometers, it is expected that it will be possible to estimate the condition of the roads, and in this way, the responsible entities will be able to make informed and appropriate decisions regarding the condition of a given road, and thus, proceed with its restoration, if necessary. The second aspect that’s intended to be explored focuses on monitoring the congestion of roads, which based on the same transport network is projected to be possible to determine the levels of road flow. Finally, if possible, it is also expected that the public transport vehicles, that are already being taken advantage of, can be used to measure the levels of air pollution.