Estimativa e Sinalização de Congestionamentos de Tráfego através de Redes Veiculares V2V

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1 Estimativa e Sinalização de Congestionamentos de Tráfego através de Redes Veiculares V2V Roniel Soares de Sousa 1, André Castelo Branco Soares 1 1 Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (PPGCC) Universidade Federal do Piauí (UFPI) Caixa Postal Teresina PI Brasil Abstract. The increase in traffic congestion in big cities causes financial losses annually. Intelligent Transportation Systems are used in various ways to improve the urban mobility (dynamic adjustment of traffic light timers, traffic monitoring, etc). This paper proposes a protocol to estimate and signal collaboratively congestion levels using the V2V (Vehicle-to-Vehicle) communication. The protocol was developed to efficiently use the wireless channel, reducing the signaling overhead. Through simulations, we verified the proposed protocol ability to detect and disseminate congestion information. The proposed protocol was compared to a solution present in the literature and our protocol outperformed in terms of signaling overhead. Resumo. O aumento dos congestionamentos de trânsito em grandes cidades causam prejuízos financeiros anualmente. Sistemas Inteligentes de Transporte são utilizados de diversas formas para melhorar a mobilidade urbana (ajuste dinâmico nos temporizadores de semáforos, monitoramento de tráfego, etc). Este trabalho propõe um protocolo para estimar e sinalizar de forma colaborativa os níveis de congestionamento usando comunicação V2V (Vehicle-to- Vehicle). O protocolo foi desenvolvido para utilizar eficientemente o meio sem fio, reduzindo o overhead de sinalização. Através de simulações, verificou-se a capacidade do protocolo proposto em detectar e divulgar informações de congestionamentos. O protocolo proposto foi comparado com uma solução presente na literatura e obteve melhor desempenho em termos de overhead de sinalização. 1. Introdução O constante aumento dos congestionamentos de trânsito em grandes cidades causam impactos negativos em diversas áreas, como na economia, no meio ambiente, na saúde, dentre outras. Segundo a Fundação Getúlio Vargas, os congestionamentos causaram prejuízos de cerca de R$ 40 bilhões na cidade de São Paulo, somente no ano de 2012 [Cintra 2013]. O uso de Sistemas Inteligentes de Transportes é uma das principais formas de atacar este problema [Aissaoui et al. 2014]. Recentemente, diversas soluções para monitoramento de tráfego baseadas na comunicação entre veículos através do padrão p vem sendo propostas [Araújo et al. 2014], [Gramaglia et al. 2014], [Silva et al. 2013], [Wischoff et al. 2003], [Younes and Boukerche 2013], [Aissaoui et al. 2014], [Milojevic and Rakocevic 2014].

2 As Redes Veiculares, conhecidas como VANETs (Vehicular Ad Hoc Networks), são redes que permitem a troca de informações entre veículos (comunicação V2V - Vehicle-to-Vehicle) e entre veículos e infra-estruturas localizadas às margens das vias (comunicação V2I - Vehicle-to-Infrastructure). As VANETs possuem características particulares que representam desafios na comunicação entre veículos. Algumas dessas características são: (i) a alta mobilidade dos nós, (ii) mudanças constantes na topologia da rede, (iii) a existência de redes densas que ocasionam altas taxas de perdas de pacotes por congestionamento na rede e (iv) a existência de redes esparsas que dificultam a disseminação de informações [dos S. Alves et al. 2009]. As aplicações de Redes Veiculares podem ser divididas em três classes: segurança no trânsito, entretenimento e assistência ao motorista. O principal desafio para as aplicações de segurança é divulgar rapidamente as informações para que o condutor tenha tempo para reagir. Nas aplicações de entretenimento destacam-se os sistemas de compartilhamento de conteúdo (músicas, filmes) e jogos. Já as aplicações de assistência ao motorista são aquelas que auxiliam o condutor, como por exemplo através de informações sobre as condições de trânsito [dos S. Alves et al. 2009]. Este trabalho tem foco no problema do monitoramento e da engenharia de tráfego, visando a redução de congestionamento de veículos. Este artigo propõem um protocolo para estimativa e sinalização de congestionamentos de tráfego em redes veiculares com baixo overhead. O desempenho do protocolo proposto é comparado com a solução apresentada em [Milojevic and Rakocevic 2014]. De maneira geral, o algoritmo proposto reduziu o tempo de viagem dos veículos. Além disso, quando comparado com a solução proposta em [Milojevic and Rakocevic 2014], o protocolo proposto reduziu em mais de 93% o overhead com sinalização. O restante deste artigo está organizado como segue. A Seção 2 apresenta os principais trabalhos relacionados. A Seção 3 detalha o funcionamento do trabalho proposto. As simulações e os resultados do estudo de avaliação de desempenho do protocolo são apresentados na Seção 4. Por fim, a Seção 5 apresenta as conclusões e os potenciais trabalhos futuros. 2. Trabalhos Relacionados Diversas soluções para controle de congestionamentos veiculares baseadas na comunicação entre veículos vem sendo propostas [Wischoff et al. 2003] [Younes and Boukerche 2013] [Silva et al. 2013] [Gramaglia et al. 2014] [Araújo et al. 2014] [Milojevic and Rakocevic 2014]. De maneira geral, tais soluções têm algumas das seguintes características: estimativa dos níveis de congestionamento, divulgação de informações das condições de tráfego, minimização, predição e prevenção de congestionamentos. Em [Wischoff et al. 2003] é apresentado um Sistema de Informações de Tráfego chamado SOTIS. No SOTIS cada veículo é capaz de analisar as condições de tráfego por meio de mensagens enviadas por outros veículos. Essas mensagens possuem informações de velocidade, posição e identificação de qual via cada veículo se encontra. As mensagens são enviadas periodicamente em broadcasts. Os autores em [Wischoff et al. 2003] avaliaram o SOTIS através de simulações em um cenário de avenidas. Nas simulações o único fator estudado foi o atraso no envio das mensagens.

3 Outras soluções para detecção de congestionamentos necessitam obrigatoriamente da comunicação V2I, como os trabalhos apresentados em [Silva et al. 2013] e [Younes and Boukerche 2013]. Em [Silva et al. 2013] é implementado um middleware chamado ConProVa que depende exclusivamente da comunicação V2I. Já o trabalho de [Younes and Boukerche 2013], chamado de ECODE, utiliza tanto a comunicação V2V como a comunicação V2I. Em [Gramaglia et al. 2014] é proposta uma solução para monitoramento de tráfego chamada ABEONA. O ABEONA permite o monitoramento de tráfego em tempo real de uma maneira flexível e com um custo eficiente. ABEONA faz uso do conhecimento cooperativo e distribuído das condições de tráfego (velocidade, fluxo, densidade veicular média) e é capaz de prever as condições de tráfego em uma janela de 15 a 20 minutos. Os autores em [Gramaglia et al. 2014] não tratam de como as informações podem ser disseminadas e nem avaliam o impacto do uso de tais informações para melhorar as condições de tráfego das vias. Um protocolo para detecção e redução de congestionamento em redes veiculares chamado CARTIM é proposto em [Araújo et al. 2014]. A proposta utiliza um sistema baseado em lógica fuzzy que possui como variáveis de entrada a velocidade do veículo e a densidade veicular da via. Através dessas informações o nível de congestionamento local é estimado. A validação das estimativas de níveis de congestionamento são feitas com a troca de mensagens entre os veículos que estão presentes na via. Esse processo de validação é realizado com encaminhamento de mensagens multi-hop e unicast, partindo da extremidade dianteira do congestionamento para a extremidade traseira. Ainda em [Araújo et al. 2014] os autores propõem uma heurística para minimização dos congestionamentos de tráfego. Assim que o nível de congestionamento atingir um determinado limiar, os veículos passam a transmitir mensagens CTA (Congestion Traffic Avoid) sinalizado para outros veículos que eles devem evitar passar na via sob condições severas. Para que as mensagens CTA sejam transmitidas para veículos em outras vias, é utilizado também a comunicação V2I. Tal abordagem impede o uso da referida proposta em cenários sem unidades de acostamento. Em [Milojevic and Rakocevic 2014], os autores propõem um algoritmo distribuído para quantificação de congestionamentos de trânsito. Através desse algoritmo, cada veículo é capaz de estimar o nível de congestionamento local baseando-se apenas na velocidade atual. Através da troca de mensagens com outros veículos é possível validar estas informações e obter informações de outras vias. O algoritmo foi feito buscando atingir os seguintes objetivos: eficiência em termos de mensagens trocadas, completamente distribuído e independente de qualquer tipo de infraestrutura ou sistemas externos. Nesse trabalho, os veículos precisam obter informações sobre os níveis de congestionamentos de outras vias, mesmo aquelas nas quais o veículo não irá passar. Os autores em [Milojevic and Rakocevic 2014] não avaliam o impacto da sinalização sobre o congestionamento na eficiência do deslocamento dos veículos, o que deveria reduzir os níveis de congestionamentos ou evitar que os veículos alcancem áreas congestionadas. O trabalho desenvolvido em [Milojevic and Rakocevic 2014] limita-se a apenas detectar os congestionamentos. O protocolo proposto neste artigo busca superar algumas das limitações dos trabalhos relacionados nesta seção. Assim, a contribuição deste artigo está na proposta de um

4 protocolo para minimizar os congestionamentos de veículos sem a exigência de Unidades de Acostamento. Em especial, destaca-se que o protocolo proposto usa de forma mais eficiente o meio sem fio, reduzindo o overhead de sinalização. 3. Protocolo de Sinalização de Congestionamento com Baixo Overhead O protocolo proposto neste trabalho para sinalização de congestionamento com baixo overhead é apresentado nesta seção. O protocolo proposto faz uso de três mecanismos: (i) detecção e quantificação de congestionamento, (ii) disseminação de informação e (iii) minimização de congestionamento. Ressalta-se que o mecanismo de detecção e quantificação de congestionamento utilizado é baseado no protocolo apresentado em [Milojevic and Rakocevic 2014] Detecção e Quantificação de Congestionamento Uma das definições de congestionamento de trânsito mais utilizadas na literatura é a apresentada em [Lomax et al. 1997]. Os autores em [Lomax et al. 1997] definem o congestionamento de trânsito como um tempo de viagem ou atraso superior ao que é necessário para realizar o mesmo deslocamento em condições de baixo fluxo de veículos. Em [Rao and Rao 2012] os autores apresentam diferentes métricas para identificar e medir o congestionamento veicular urbano. Os autores concluem que congestionamento é uma função da redução nas velocidades dos veículos. Os autores em [Rao and Rao 2012] também apontam a utilidade de medir o congestionamento relacionando a velocidade dos veículos a um limiar de velocidade apropriado para uma dada via de trânsito. Entrada: T : Tempo desde a última vez que a velocidade instantânea do veículo ultrapassou o limiar V t V c : Velocidade atual do veículo V t : Limiar de velocidade de referência C L : Nível de congestionamento atual. Saída: Novo valor para C L inicio se V c > V t e T > 10s então retorne 1; fim se V c V t então retorne max(10, T +19 ); 20 fim retorne C L ; fin Algoritmo 1: Algoritmo que altera o valor de C L. De acordo com [Rao and Rao 2012], neste contexto a velocidade atual de cada veículo (V c ) é utilizada como parâmetro para quantificar o nível de congestionamento. Assume-se que cada via de trânsito tem um limiar de velocidade (V t ) de referência para quantificar o nível de congestionamento da própria via. Assim como em [Milojevic and Rakocevic 2014], neste artigo adotou-se V t = 6m/s. Dessa forma, cada

5 veículo calcula um nível de congestionamento local C L, analisando o período de tempo em que a sua velocidade se mantem acima ou abaixo de V t. C L pode assumir valores discretos de 1 a 10. O valor inicial de C L é 1, o que representa fluxo livre. Os valores de 2 a 10 são reservados para situações onde a velocidade é menor que o limiar V t. O Algoritmo 1 é utilizado para atualizar o valor de C L. A função max retorna o maior valor dentre os passados como parâmetros. A variável T refere-se ao período de tempo em que a velocidade do veículo (V c ) se mantem acima ou abaixo do V t. De acordo com as equações, a cada 20 segundos, o valor de C L é incrementado em 1 unidade se V c se mantiver abaixo do limiar. Se V c for mantida abaixo de V t por mais de 200 segundos o congestionamento será máximo (C L = 10). Se V c for mantida acima de V t por 10 segundos o valor de C L é igual a 1, independente do valor anterior de V t. A Figura 1 exemplifica a estimativa de congestionamento de um veículo calculada a partir de sua velocidade instantânea V c. O gráfico da Figura 1 foi gerado através de simulação considerando os aspectos adotados neste trabalho. Nível de Congestionamento e Velocidade representam as curvas da estimativa de congestionamento e da velocidade instantânea do veículo, respectivamente. Figura 1. Resultados da quantificação do congestionamento de um veículo e sua velocidade. Ainda na Figura 1 observa-se as curvas de velocidade e estimativa de congestionamento instantâneos. Durante os 80 segundos iniciais a velocidade do veículo analisado se mantém acima de V t. Dessa forma, estima-se que a via tem fluxo livre, C L = 1. A partir dos 80 segundos, V c passa a diminuir com o tempo. Observa-se que, a cada 20 segundos, C L é incrementado em 1 unidade porque a velocidade do veículo se mantém abaixo de V t. Em 260 segundos o nível de congestionamento é máximo, C L = 10. A partir dos 340 segundos, V c aumenta rapidamente, o que significa que o veículo saiu de

6 um trecho congestionado da via. Note que após 10 segundos, com V c > V t, a estimativa do congestionamento vai para o valor mínimo, C L = Disseminação de Informação Um dos objetivos do monitoramento de tráfego é proporcionar que os veículos cientes das condições de trânsito utilizem um trajeto menos congestionado para deslocamento. Assim, é importante fazer uso de um mecanismo para o compartilhamento das estimativas de congestionamento entre os veículos. O compartilhamento de informações também é útil para a validação das informações coletadas. Nesta proposta os veículos transmitem suas estimativas de congestionamento para seus vizinhos através de beacons. São transmitidas as estimativas de congestionamento calculadas da via atual e da via percorrida anteriormente. Assim, as seguintes informações são inseridas nos beacons: (i) identificador da via atual, (ii) identificador da via percorrida anteriormente, (iii) estimativa de congestionamento da via atual e (iv) estimativa de congestionamento da via percorrida anteriormente. Esse conjunto de informações para um dado veículo é chamado neste artigo de Estimativa Local de Congestionamento (ELC). Vale ressaltar que as informações dos beacons desta proposta podem ser inseridos nas Cooperative Awareness Messages (CAMs). As CAMs são definidas pelo European Telecommunications Standards Institute (ETSI) para a disseminação de dados de interesse locais. Assim a transmissão dos dados dos beacons não elevaria o overhead de sinalização. Esta abordagem também é utilizada em outros trabalhos, como em [Gramaglia et al. 2014]. A disseminação das estimativas de congestionamento são transmitidas com o uso de clusters. Esta abordagem também é utilizada em [Aissaoui et al. 2014]. A Figura 2 ilustra o processo de escolha do cluster-head. Legenda Centro do cluster Cluster-head Demais veículos Figura 2. Escolha do cluster-head para disseminação do ELC. Assume-se que cada veículo possui um mapa digital com uma lista dos centros de todos os clusters da cidade. Cada veículo mantém as informações de posições de

7 seus vizinhos. Estas informações são coletadas dos beacons detectados nos últimos 5 segundos [Gramaglia et al. 2014]. Para cada cluster um único veículo (cluster-head) é escolhido para transmitir em broadcast as informações coletadas de seus vizinhos. Na Figura 2 o veículo azul é escolhido para ser o cluster-head por estar mais próximo do centro do cluster. O cluster-head agrega as informações dos veículos pertencentes ao seu cluster. As estimativas de congestionamento enviadas pelo cluster-head são transmitidas em multi-hop para alcançar os veículos fora do cluster emissor. Cada veículo mantém uma tabela com as estimativas de congestionamentos das diversas vias da região. Essa tabela é preenchida com as estimativas de congestionamento do próprio veículo e com as estimativas recebidas de outros veículos. Destaca-se que cada veículo recebe estimativas de congestionamento dos seus vizinhos (através dos beacons) e de veículos de outros clusters. A tabela com as estimativas de congestionamentos é atualizada sempre que um veículo recebe novas estimativas. A atualização da tabela segue uma média simples entre a estimativa atual e a nova estimativa recebida. Conforme mencionado anteriormente, cada veículo calcula uma nova estimativa de congestionamento com a mudança de sua velocidade. Se essa nova estimativa for maior ou igual a estimativa armazenada em sua tabela (de sua própria via), os seguintes passos são realizados para decidir sobre o envio da mensagem para os demais veículos com as novas estimativas. Primeiro verifica-se a qual cluster o veículo em questão pertence. Para isso verifica-se qual é o cluster com o centro mais próximo da posição atual do veículo. A mensagem somente será enviada se o veículo for o mais próximo do centro do seu cluster (neste caso o veículo em questão é o cluster-head). Vale lembrar que o posicionamento dos vizinhos é identificado com a leitura dos seus beacons. A mensagem enviada pelo cluster-head contem o ELC do próprio cluster-head e o ELC de seus vizinhos. Para isso, cada veículo reune os ELCs de até 10 vizinhos recebidos nos últimos 5 segundos. Cada veículo mantém uma tabela com informações de estimativas de congestionamento de diversas vias. Essa tabela é montada através das mensagens recebidas de outros veículos. A Figura 3 apresenta uma comparação entre a estimativa local de congestionamento (Nível de Congestionamento Local) de um determinado veículo e o valor salvo na tabela (Nível de Congestionamento no Banco de Dados), para uma mesma via. Observase que mesmo antes do veículo estimar um aumento no nível de congestionamento (após os 100 segundos), as informações presentes na tabela já indicam um aumento no nível de congestionamento. É importante notar que as estimativas do veículo e as estimativas presentes na tabela se mantém compatíveis no decorrer da simulação Minimização de Congestionamento Com o objetivo de tentar reduzir o tempo gasto no trânsito pelos motoristas, foi proposta a utilização da tabela que cada veículo possui com as estimativas de congestionamentos das diversas vias da região para o cálculo das rotas. Sempre que uma alteração na tabela for feita o veículo poderá recalcular a sua rota da seguinte forma. Será atribuido um peso para cada via através da Equação 1, onde P é o peso atribuído para a via, T é o tamanho da via em metros, V id é a velocidade máxima permitida para a via e C L é o nível de congestionamento da via salvo na tabela. P = T V id C L (1)

8 Figura 3. Nível de congestionamento que o veículo calculou localmente através de sua velocidade e o nível de congestionamento recebido de outros veículos para a via atual. Calculado os pesos de todas as vias, o veículo poderá recalcular sua rota através do algoritmo de menor caminho de Dijkstra. 4. Simulações e Resultados Simulações foram conduzidas para avaliar o protocolo proposto. A finalidade é atestar a eficácia do protocolo em estimar e sinalizar os congestionamentos de tráfego além de comparar o overhead de sinalização com o de [Milojevic and Rakocevic 2014]. Também foram realizadas simulações para avaliar o impacto da proposta na minimização de congestionamentos em termos do tempo médio de viagem dos veículos. Para este propósito foi utilizada a ferramenta de simulação de rede OM- NET [Varga and Hornig 2008] em conjunto com o simulador de tráfego e mobilidade urbana SUMO [Krajzewicz et al. 2012]. O framework Veins 3.0 [Sommer et al. 2011], que é amplamente utilizado no estudo de redes veiculares [Milojevic and Rakocevic 2014], [Araújo et al. 2014], [Gramaglia et al. 2014] e possui suporte para o padrão p, foi utilizado para integrar estes dois simuladores. A potência de transmissão para a comunicação V2V foi de 1.3mW, o que resulta em um raio de transmissão de aproximadamente de 125 metros. Já a frequência de transmissão de beacons é de 1 Hz. Foram utilizados os valores padrões para o restante dos parâmetros de simulação. O cenário de avaliação gerado através do SUMO foi um Manhattan Grid (5x5) sob uma região de 1 Km 2. A Figura 4 apresenta o mapa do cenário de avaliação. Cada segmento de via possui extensão de 250 metros, duas faixas em cada direção e limite de velocidade de 50 km/h. Esse tipo de mapa é comumente utilizado em redes veiculares para avaliar protocolos em ambientes urbanos. Foram geradas 3600 rotas aleatórias de tamanho mínimo de 1 km. Estas rotas foram criadas escolhendo pares aleatórios de vias origem e destino. Para cada par uma rota era criada composta pela sequência de vias com o menor caminho que ligassem esse par. A velocidade máxima de cada veículo foi configurada para 50km/h. A duração de

9 Figura 4. Mapa do cenário de simulação. cada simulação foi de 1000 segundos. A quantidade de veículos foi mantida constante em 150, 200, 250 e 300, e cada cenário foi replicado 5 vezes, totalizando 20 replicações por cenário. Com o objetivo de avaliar o impacto da proposta na minimização de congestionamentos em termos do tempo médio de viagem dos veículos, o protocolo proposto foi avaliado em dois cenários. No primeiro cenário cada veículo deveria percorrer uma das rotas geradas anteriormente. No segundo cenário também era escolhido uma das rotas geradas anteriormente para cada veículo, porém os veículos poderiam utilizar as estimativas de congestionamento parar alterar as suas rotas, objetivando alcançar a ultima via da rota em menor tempo. No restante deste artigo o primeiro cenário será chamado de cenário sem alteração de rotas e o segundo cenário de cenário com alteração de rotas. O desempenho do protocolo proposto foi analisado em cenários com a proposta de minimização de congestionamento (alteração de rotas) e em cenários onde a proposta não foi utilizada. Todos os gráficos apresentados nesta seção possuem intervalos de confiança de 95%. O primeiro fator avaliado foi o overhead de sinalização. Nas Figuras 5 e 6 o desempenho do protocolo proposto (com e sem as alterações de rotas) é comparado com o protocolo apresentado em [Milojevic and Rakocevic 2014]. Vale notar que esses valores representam apenas a quantidade de mensagens geradas em cada veículo, excluindo os beacons e os encaminhamentos realizados pelo broadcast multi-hop. A Figura 5 apresenta a quantidade total de pacotes gerados em cada cenário. Já a Figura 6 apresenta a quantidade média de pacotes gerados por veículo em cada cenário. Pode-se observar que a quantidade de mensagens geradas pela proposta chega a ser cerca 93% menor que a quantidade gerada pelo protocolo de [Milojevic and Rakocevic 2014]. Isso representa uma diferença significativa. A principal caracteristica da proposta que causa este resultado satisfatório

10 é a utilização de clusters para o envio das informações para outras regiões. No cenário com alterações de rotas os níveis de congestionamentos são menores e mais dinâmicos, o que justifica um overhead ligeiramente maior quando comparado com o cenário sem alteração de rotas. Quan%dade Total de Mensagens Veículos 200 Veículos 250 Veículos 300 Veículos Milojevic Proposta - Com alteração de rotas Proposta - Sem alteração de rotas Figura 5. Quantidade total de mensagens geradas para sinalizar as estimativas de congestionamento. Quan%dade Média de Mensagens Geradas Por Veículo Veículos 200 Veículos 250 Veículos 300 Veículos Milojevic Proposta - Com alteração de rotas Proposta - Sem alteração de rotas Figura 6. Quantidade média de mensagens geradas por veículo para sinalizar as estimativas de congestionamento. O impacto do uso da proposta de minimização de congestionamento foi avaliado comparando os cenários com alteração de rotas e sem alteração de rotas. A Figura 7 apresenta o tempo médio de viagem por veículo em cada um dos cenários. No cenário com 300 veículos o tempo médio de viagem por veículo foi cerca de 13% menor quando as estimativas de congestionamento são utilizadas para alteração de rotas. Observa-se

11 que quanto maior a densidade de veículos, maior o ganho em tempo de viagem com as alterações de rotas Tempo (s) Veículos 200 Veículos 250 Veículos 300 Veículos Proposta - Com alteração de rotas Proposta - Sem alteração de rotas Figura 7. Tempo médio levado por cada veículo para concluir o trajeto. A Figura 8 apresenta as distâncias médias percorridas pelos veículos nos cenários simulados Distância (m) Veículos 200 Veículos 250 Veículos 300 Veículos Proposta - Com alteração de rotas Proposta - Sem alteração de rotas Figura 8. Distância média percorrida por cada veículo durante as simulações. Observa-se que com as alterações de rotas, os veículos acabam percorrendo uma distância maior. Isso acontece devido aos seguintes fatores: i) as novas rotas sempre possuem uma distância maior ou igual à rota original (já que a rota original foi calculada através do algoritmo de menor caminho de Dijkstra sem considerar pesos de congestionamentos), ii) sem a alteração de rotas, os veículos passam a maior parte do tempo presos nos congestionamentos.

12 A Figura 9 mostra a porcentagem de veículos que completaram seus percursos em cada um dos cenários. Porcentagem de Veículos que concluíram o percurso 88,00% 86,00% 84,00% 82,00% 80,00% 78,00% 76,00% 74,00% 150 Veículos 200 Veículos 250 Veículos 300 Veículos Proposta - Com alteração de rotas Proposta - Sem alteração de rotas Figura 9. Porcentagem de veículos que completaram o seu percurso. Observa-se que nos cenários sem alteração de rotas a quantidade de veículos que completaram seus percusos é menor do que nos cenários com alteração de rotas. Sem a alteração de rotas os veículos ficam mais tempo presos em congestionamentos e acabam não concluíndo seu percurso a tempo. 5. Conclusões Neste trabalho foi proposto um protocolo para estimativa, sinalização e minimização de congestionamentos através de redes veiculares V2V e independente de qualquer infraestrutura adicional. O protocolo permite que cada veículo estime o nível de congestionamento local utilizando a sua velocidade e, através da troca de mensagens com outros veículos, obtenha informações de estimativas de congestionamento de outras vias. O overhead de sinalização do protocolo proposto neste trabalho foi comparado com desempenho do algoritmo proposto em [Milojevic and Rakocevic 2014]. O protocolo proposto apresentou um uso mais eficiente do meio sem fio em todos os cenários avaliados. Em alguns cenários a quantidade de mensagens geradas pelo protocolo proposto chega a ser cerca de 93% menor do que a quantidade gerada pelo protocolo de [Milojevic and Rakocevic 2014]. Também foi avaliada a capacidade do protocolo em minimizar os congestionamentos utilizando as estimativas de congestionamentos para o cálculo de rotas menos congestionadas. Através de simulações observou-se que o protocolo conseguiu atingir o seu objetivo de diminuir o tempo médio de viagem dos veículos. Como trabalho futuro, pretende-se analisar o desempenho do protocolo em outros cenários. Também pretende-se avaliar o uso do paradigma store-carry-and-forward para auxiliar na disseminação de informações em cenários com uma menor densidade de veículos.

13 Referências Aissaoui, R., Menouar, H., Dhraief, A., Filali, F., Belghith, A., and Abu-Dayya, A. (2014). Advanced real-time traffic monitoring system based on v2x communications. In Communications (ICC), 2014 IEEE International Conference on, pages Araújo, G. B., Tostes, A. I. J., de L. P. Duarte-Figueiredo, F., and Loureiro, A. A. F. (2014). Um protocolo de identificação e minimização de congestionamentos de tráfego para redes veiculares. In XXXII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, pages , Florianópolis. Cintra, M. (2013). A crise do trânsito em são paulo e seus custos. GV-executivo. dos S. Alves, R., do V. Campbell, I., and de S. Couto, R. (2009). Redes Veiculares: Princípios, Aplicações e Desafios, chapter 5, pages Sociedade Brasileira de Computação. Gramaglia, M., Calderon, M., and Bernardos, C. (2014). Abeona monitored traffic: Vanetassisted cooperative traffic congestion forecasting. Vehicular Technology Magazine, IEEE, 9(2): Krajzewicz, D., Erdmann, J., Behrisch, M., and Bieker, L. (2012). Recent development and applications of SUMO - Simulation of Urban MObility. International Journal On Advances in Systems and Measurements, 5(3&4): Lomax, T., Turner, S., Shunk, G., Levinson, H. S., Pratt, R. H., Bay, P. N., and Douglas, G. B. (1997). Quantifying Congestion, volume 1. Milojevic, M. and Rakocevic, V. (2014). Distributed road traffic congestion quantification using cooperative vanets. In Ad Hoc Networking Workshop (MED-HOC-NET), th Annual Mediterranean, pages Rao, A. M. and Rao, K. R. (2012). Measuring urban traffic congestion - a review. IJTTE. Silva, F., Silva, T., Ruiz, L., and Loureiro, A. (2013). Conprova: A smart context provisioning middleware for vanet applications. In Vehicular Technology Conference (VTC Spring), 2013 IEEE 77th, pages 1 5. Sommer, C., German, R., and Dressler, F. (2011). Bidirectionally Coupled Network and Road Traffic Simulation for Improved IVC Analysis. IEEE Transactions on Mobile Computing, 10(1):3 15. Varga, A. and Hornig, R. (2008). An overview of the omnet++ simulation environment. In Proceedings of the 1st International Conference on Simulation Tools and Techniques for Communications, Networks and Systems & Workshops, Simutools 08, pages 60:1 60:10, ICST, Brussels, Belgium, Belgium. ICST (Institute for Computer Sciences, Social-Informatics and Telecommunications Engineering). Wischoff, L., Ebner, A., Rohling, H., and Halfmann, R. (2003). Sotis - a self-organizing traffic information system. In Vehicular Technology Conference, VTC Spring. The 57th IEEE Semiannual, volume 1, pages Younes, M. and Boukerche, A. (2013). Efficient traffic congestion detection protocol for next generation vanets. In Communications (ICC), 2013 IEEE International Conference on, pages

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