Análise de comportamento de direção de motoristas por meio de um simulador preditivo

Eduardo  Tamanaha; Ivan Carlos Alcântara de Oliveira

doi:10.5020/23180730.2021.11399

Authors

Eduardo Tamanaha IPT Instituto de Pesquisas Tecnológicas, São Paulo https://orcid.org/0000-0001-7226-4433
Ivan Carlos Alcântara de Oliveira IPT Instituto de Pesquisas Tecnológicas de São Paulo https://orcid.org/0000-0002-6020-7535

DOI:

https://doi.org/10.5020/23180730.2021.11399

Abstract

Os acidentes e as fatalidades no trânsito brasileiro ocorrem especialmente por falha humana, normalmente associada ao comportamento e atitudes indevidas do condutor do veículo, como abuso de velocidade, consumo de álcool e outras infrações à legislação de trânsito. A análise de comportamento de direção pode ser aplicada para auxiliar o motorista em averiguar a qualidade de sua condução. Este trabalho desenvolveu um protótipo de software para analisar a direção de motoristas fazendo uso de machine leaning e uma base de dados pública para geração do seu modelo preditivo. Para isso, foi realizada uma revisão sistemática da literatura para identificar os métodos de machine learning mais utilizados. Baseado nos resultados dessa revisão, foram identificadas algumas técnicas, dentre elas, Dynamic Time Warping (DTW) foi a mais citada e selecionada para gerar o modelo preditivo. O modelo gerado com DTW e a base de dados obtida encontrou uma acurácia de 84,21%. Esse modelo foi utilizado para compor o protótipo Canary Driver Alert que lê um arquivo contendo dados de condução de motoristas coletados por aplicativo de smartphone e identifica o evento de direção realizado. O Canary Driver Alert foi avaliado por meio de doze experimentos de viagens com diferentes eventos de direção e foi observado que em vias com terreno plano identifica adequadamente os eventos de direção, em particular a aceleração e frenagem agressivas.

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Author Biographies

Eduardo Tamanaha, IPT Instituto de Pesquisas Tecnológicas, São Paulo

Analista de desenvolvimento de sistemas na área de Tecnologia da Informação

Ivan Carlos Alcântara de Oliveira, IPT Instituto de Pesquisas Tecnológicas de São Paulo

Graduado em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo (USP), mestre em Engenharia da Computação (IPT-SP) e doutor em Ciências pela USP. Entre 2013 e 2015 atuou como consultor da Lessa, Treinamento, Cursos e Consultoria Ltda. na Coordenação, Projeto, Desenvolvimento, Integração de Sistemas e Ambientes Virtuais de Aprendizagem. No período de 2000 a 2020, trabalhou na Universidade Cruzeiro do Sul em diversas funções, dentre elas: Professor Titular dos curso de Computação, coordenador geral da pós-graduação lato-sensu a distância e coordenador do curso de Pós-Graduação Lato Sensu “Educação a Distância: Elaboração de Material, Tutoria e Ambientes Virtuais”, além de trabalhar como orientador de Trabalhos de Conclusão de Curso dos cursos de graduação e pós-graduação lato-sensu. Desde 2015 trabalha como professor da Universidade Municipal de São Caetano do Sul (USCS) nos cursos de Computação e Sistemas de Informação. A partir de 2013 atua como docente colaborador do Mestrado Profissional em Engenharia de Computação do IPT/SP, na função de orientador. Tem publicações em congressos e capítulos de livro nas áreas de Computação e Educação a Distância. Pesquisa principalmente os temas: Aprendizado de Máquina, Mineração de Dados, Ciência de Dados, Sistemas de Aprendizagem Adaptativos e Inteligentes, Teoria dos Grafos, Learning Analytics, Recursos Educacionais Abertos, Ambientes Virtuais de Aprendizagem e Orientação a Objetos.

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