Candidato(a): Willy Carvalho Tiengo

Título do Trabalho: Assistente Avançado de Motorista para Redução de Risco de Tombamento em Curva de Veículos Pesados

Orientador(es): 

Evandro Costa

Joseana Macêdo Fechine Régis de Araújo

Data: 13/12/2016

Horário: 14:00:00

Local: Auditório do CEEI

Resumo: 

No Brasil, o transporte rodoviário é responsável por 58% do transporte de carga, que tem os acidentes como um grande problema, pois, em geral, esses ocasionam muitas vítimas, prejuízos econômicos relevantes e em alguns casos danos ambientais decorrentes de derramamento de carga. Estudos apontam que os prejuízos com os acidentes no transporte de carga em 2012 foram de mais de 9 bilhões de reais. Estudo realizado em 2007, pela PAMCARY, corretora de seguros e gestora de riscos, revelou que os eventos que combinam maior frequência e gravidade são tombamento e capotagem. Nesse sentido, a proposta de pesquisa consiste na adoção de um agente assistente avançado de motorista para alertá-lo previamente sobre a velocidade limite da curva, a fim de diminuir os riscos de tombamento. Em outras palavras, consiste em buscar mitigar o problema auxiliando o motorista para que ele mantenha o veículo em uma velocidade segura, por meio de alertas personalizados e em prazo adequado, que permitam ao motorista tomar medidas corretivas em caso de estado inseguro. A solução está sendo desenvolvida a partir de uma arquitetura baseada em agente, que funciona da seguinte forma: por meio de sensores (velocidade, GPS e posição do acelerador), associado a mapas digitais, o risco de acidente é controlado em tempo real. Com isso, um dispositivo poderia ser embarcado na cabine do veículo para emitir alertas visual e auditivo de risco de tombamento. A solução utiliza o indicador de estabilidade chamado Limiar Estático de Tombamento que, associado à informação a priori de mapas digitais, permite o cálculo do tempo para tombamento. Para tanto, é proposto um modelo probabilístico baseado em redes bayesianas para medir o risco de acidente. A decisão sobre a emissão dos alertas está sendo desenvolvida utilizando regras de inferência fuzzy. A validação está sendo conduzida por meio de simulação e os resultados preliminares indicam a viabilidade do assistente. Pretende-se validar a solução com um experimento para 14 curvas e análise estatística será aplicada para confirmação da eficácia da solução.

Banca Examinadora: 

(Membros Internos)

Ângelo Perkusich 

Leandro Dias da Silva

(Membros Externos)

Jaime Simão Sichman, Universidade de São Paulo (USP)

Aluizio Fausto Ribeiro Araújo, Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)