Método probabilístico para estimativa de embarques de passageiros em transporte coletivo por ônibus utilizando dados de sinalizações Wi-Fi

Abstract

O planejamento e a operação eficientes de sistemas de transporte coletivo dependem de dados atualizados sobre os carregamentos dos ônibus ao longo dos itinerários e as origens e destinos dos passageiros transportados. Métodos tradicionais baseados em contagens manuais de passageiros têm custo elevado e realização onerosa. Nesta tese, propõe-se um método probabilístico para estimar os volumes e os locais de embarque de passageiros a partir de informações coletadas do Wi-Fi de dispositivos móveis dos passageiros embarcados. Para a coleta, foram desenvolvidos um detector que monitora e armazena as buscas de rede e uma aplicação embarcada nos dispositivos que registra com que frequências os dispositivos móveis realizam as buscas de rede. Inicialmente, os dados coletados pelo detector foram usados de forma agregada para estimação de passageiros, com resultados animadores. Porém, a análise individualizada dos dados indicou viés causado pela contagem de falsos positivos, isto é, detecções de pessoas fora do ônibus contabilizadas como passageiros a bordo. A partir desse resultado, e com a aferição do detector por meio do uso da aplicação embarcada, obtiveram-se distribuições de probabilidade dos intervalos entre buscas de rede sucessivas realizadas pelos dispositivos móveis. Um método de estimação bayesiana foi aplicado sobre as distribuições obtidas tanto experimentalmente como por meio de acesso a dados de estudos publicados por terceiros e disponibilizados para acesso público. Simulações em sistema de informações geográficas permitiram espacializar amostras de detecções para aplicação do método. Resultados indicam a adequação da proposta para levantamentos de zonas de tráfego com vários pontos de ônibus, bem como a perda de qualidade na estimação de embarques em pontos específicos quando o tempo de viagem entre pontos é pequeno em face dos intervalos de detecção.

Abstract: The efficient planning and operation of public transport systems depends on up-to-date data about bus loads along routes and the origins and destinations of transported passengers. Traditional methods based on manual passenger counts are expensive and costly. In this thesis, a probabilistic method is proposed to estimate the volumes and the passenger's boarding locations from information collected from the Wi-Fi of mobile devices of the boarded passengers. For the data collection, a detecting device that monitors and stores the network searches and an application embedded in the mobile devices that records how often the mobile devices perform the network searches were developed. Initially, the data collected by the detecting device were used in a aggregate form for passenger estimation, with encouraging results. However, the individual analysis of the data indicated bias caused by the false positives counts, that is, detections of people outside the bus counted as passengers on board. As follow up, and with the gauging of the detector using the embedded mobile application, probability distributions of the intervals between successive network searches performed by mobile devices were obtained. A Bayesian estimation method was applied to distributions obtained experimentally and through access to data from studies published by third parties that were available for public access. Simulations with a geographic information system allowed the spatialization of samples of detections for the application of the method. Results indicate the adequacy of the proposed method for surveying traffic zones with several bus stops, as well as the loss of quality in the estimation of boardings at specific bus stops when the travel time between bus stops is short when compared to the detection intervals.