Método para avaliação, baseada em visão computacional, da interpretabilidade da sinalização viária vertical e horizontal para o tráfego de veículos autônomos

Abstract

A evolução tecnológica dos Veículos Autônomos (VA) traz consigo perspectivas de diversos benefícios a serem ganhos pela sociedade. Desde a redução de acidentes, melhoria da capacidade de tráfego das rodovias e redução dos custos operacionais para o transporte, existem diversos incentivos para que os transportadores adotem a tecnologia tão cedo esteja disponível no mercado. Isso é o caso especialmente do setor de transporte rodoviário de cargas brasileiro, que desempenha um papel vital para a economia e bem-estar da nação. No entanto, os VA necessitam ler e interpretar com clareza as características da rodovia para que possam navegar com segurança, possuindo necessidades diferentes dos condutores humanos. Por esse motivo, convém que a infraestrutura rodoviária brasileira esteja preparada para a recepção desses veículos, para que não haja obstáculos estruturais para o crescimento do setor de transporte de cargas no país. Este trabalho explora as necessidades estruturais para os VA em rodovias rurais em termos de leitura e interpretação de suas características, com foco na sinalização viária. Para realizar isso, além de uma revisão de literatura sobre o tema, realiza-se a proposição de um método para a avaliação das rodovias em termos do quão interpretáveis são as suas sinalizações, através do Índice de Interpretabilidade da Sinalização ? IIS. O método proposto para cálculo do IIS é aplicado em 14 trechos viários no estado de SC que somam 235,6 km, e os resultados da aplicação prática demonstram a aplicabilidade do método proposto. Uma análise de sensibilidade é realizada com base nos dados da aplicação prática através de uma análise de correlação, onde se demonstra que o valor do IIS pode estar relacionado com o tipo das placas existentes no trecho analisado, mas que esse valor não necessariamente está associado com a qualidade da sinalização do ponto de vista de um condutor humano. Embora os fatores associados com a interpretação da sinalização por VA sejam complexos, a discussão apresentada e o método de avaliação proposto podem ser de utilidade para as entidades brasileiras no planejamento da infraestrutura viária em relação ao tráfego dos VA e a sua evolução ao longo do tempo.

Abstract: Autonomous Vehicles (AV) as a technological evolution brings with it perspectives of several benefits to be gained by society. There are several incentives for carriers to adopt the technology as soon as it becomes available in the market, which include reducing accidents, improving road traffic capacity, and reducing operating costs for transport. This is especially the case for the Brazilian road freight transport sector, which plays a vital role for the nation's economy and well-being. However, AVs have different needs than human drivers, and they need to clearly read and interpret the characteristics of the road so that they can navigate safely. For this reason, the Brazilian highway infrastructure should be prepared to receive these vehicles, so that there are no structural obstacles to the growth of the freight transport sector in the country. This work explores the main structural needs for AV on rural roads in terms of reading and interpreting their characteristics, with a focus on traffic signs and road markings. To accomplish this, in addition to a literature review on the subject, a method for the classification of highways in terms of how interpretable their signs are, through the Road Interpretability Index ? IIS, is proposed. The proposed method for calculating the IIS is then applied to 14 road segments in the state of SC, totaling 235.6 km, and the results of the practical application demonstrate the applicability of the proposed model. A sensitivity analysis of the model is performed based on the practical application data through a correlation analysis, which demonstrates that the IIS value may be related to the type of traffic signs that exist in the analyzed segment, but that this value is not necessarily associated with the quality of the traffic signaling from the point of view of a human driver. Although the factors associated with the interpretation of traffic signaling by AVs are complex, the discussion presented, and the proposed classification method might be useful for Brazilian entities in planning the road infrastructure and its evolution over time for AV traffic.