Desenvolvimento e avaliação de um sistema multiagente aplicado à assistência ao condutor em interseções urbanas

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorMiranda Neto, Arthur de-
Autor(es): dc.contributorVictorino, Alessandro Corrêa-
Autor(es): dc.contributorMoreira, Mayron Cesar de Oliveira-
Autor(es): dc.creatorMilfort, Smiralda-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T12:00:28Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T12:00:28Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-10-27-
Data de envio: dc.date.issued2025-07-11-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/60435-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1152311-
Descrição: dc.descriptionUrban intersections are critical points in traffic due to the confluence of vehicle flows and high risk of accidents. Technological tools, such as traffic simulations, data science, and artificial intelligence, are essential for analyzing patterns, preventing accidents, and optimizing vehicular flow. The main objective of this study is to design and evaluate a multi-agent system applied to driver assistance, focusing on safety at urban intersections, where the risks are more pronounced. To achieve this goal, the study used the Java Agent DEvelopment Framework (JADE), which enables the modeling of autonomous agents that interact in a simulated environment. The Simulation of Urban MObility (SUMO) is used to provide a detailed simulation of traffic interactions in complex urban scenarios. The integration between JADE and SUMO is facilitated by the Traffic Simulation Manager Application Programming Interface (TraSMAPI), an interface that allows you to coordinate and synchronize communication between the two platforms. The results showed the potential of multi-agent systems in the prevention of accidents at urban intersections. The cooperative messaging protocol ACL (Agent Communication Language) eliminates the collisions recorded in the purely reactive SUMO scenario, while imposing an average increase of 7.3% in travel time and only 0.18s of waiting time per vehicle. These results suggest that multi-agent coordination can promote safer decisions without significantly compromising traffic flow. Although simulations still need validation in higher density networks and comparison with empirical data, this work contributes to the development of more resilient driver assistance systems with the adoption of an automated test protocol that varies systematically, pointing the way for applications in smart cities and for future extensions involving distributed machine learning and field calibration.-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior no Brasil (CAPES)-
Descrição: dc.descriptionGrupo de Cooperação Internacional das Universidades Brasileiras (GCUB)-
Descrição: dc.descriptionOrganização dos Estados Americanos (OEA)-
Descrição: dc.descriptionFondation Connaissance et Liberté d'Haïti (FOKAL)-
Descrição: dc.descriptionAs interseções urbanas são pontos críticos no trânsito devido à confluência de fluxos de veículos e elevado risco de acidentes. As ferramentas tecnológicas, como simulações de tráfego, ciência de dados e inteligência artificial, são essenciais para analisar padrões, prevenir acidentes e otimizar o fluxo veicular. O objetivo principal deste estudo é projetar e avaliar um sistema multiagente aplicado à assistência ao condutor, com foco na segurança em interseções urbanas, onde os riscos são mais acentuados. Para alcançar esse objetivo, o estudo utilizou o Java Agent DEvelopment Framework (JADE), que possibilita a modelagem de agentes autônomos que interagem em um ambiente simulado. O Simulation of Urban MObility (SUMO) é utilizado para oferecer uma simulação detalhada das interações de tráfego em cenários urbanos complexos. A integração entre JADE e SUMO é facilitada pelo Traffic Simulation Manager Application Programming Interface (TraSMAPI), uma interface que permite coordenar e sincronizar a comunicação entre as duas plataformas. Os resultados mostram o potencial de sistemas multiagente na prevenção de acidentes em interseções urbanas. O protocolo cooperativo de mensagens ACL (Agent Communication Language) elimina as colisões registradas no cenário puramente reativo do SUMO, ao passo que impõe um acréscimo médio de 7,3% no tempo de viagem e de apenas 0,18s de espera por veículo. Esses resultados sugerem que a coordenação multiagente pode promover decisões mais seguras sem comprometer significativamente a fluidez do tráfego. Embora as simulações ainda necessitem de validação em redes de maior densidade e comparação com dados empíricos, este trabalho contribui para o desenvolvimento de sistemas de assistência ao condutor mais resilientes com adoção de um protocolo automatizado de testes que varie sistematicamente, apontando caminhos para aplicações em cidades inteligentes e para futuras extensões envolvendo aprendizado de máquina distribuído e calibração em campo.-
Descrição: dc.descriptionSociais-
Descrição: dc.descriptionTecnológico-
Descrição: dc.descriptionEconômicos-
Descrição: dc.descriptionTecnologia e produção-
Descrição: dc.descriptionODS 9: Indústria, inovação e infraestrutura-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Federal de Lavras-
Publicador: dc.publisherPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação-
Publicador: dc.publisherUFLA-
Publicador: dc.publisherbrasil-
Publicador: dc.publisherDepartamento de Ciência da Computação-
Publicador: dc.publisherInstituto de Ciências Exatas e Tecnológicas (ICET)-
Direitos: dc.rightsAttribution-NoDerivs 3.0 Brazil-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/-
Palavras-chave: dc.subjectSistemas de transporte inteligentes-
Palavras-chave: dc.subjectControle de tráfego-
Palavras-chave: dc.subjectTráfego urbano-
Palavras-chave: dc.subjectSemáforos-
Palavras-chave: dc.subjectInteligência artificial-
Palavras-chave: dc.subjectSimulação-
Palavras-chave: dc.subjectRedes de computadores-
Palavras-chave: dc.subjectIntelligent transportation systems-
Palavras-chave: dc.subjectTraffic control-
Palavras-chave: dc.subjectTraffic lights-
Palavras-chave: dc.subjectArtificial intelligence-
Palavras-chave: dc.subjectComputer networks-
Palavras-chave: dc.subjectSimulation-
Palavras-chave: dc.subjectCiências Exatas e da Terra-
Título: dc.titleDesenvolvimento e avaliação de um sistema multiagente aplicado à assistência ao condutor em interseções urbanas-
Título: dc.titleDevelopment and evaluation of a multi-agent system applied to driver assistance at urban intersections-
Tipo de arquivo: dc.typedissertação-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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