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Comunicação Técnica 187
AUTOMAÇÃO DE CADASTRAMENTO GEO REFERENCIADO EM SISTEMAS DE
TRANSPORTE PUBLICO
Automação de cadastramento georeferenciado em sistemas de transporte
público.
Murilo Beltrame1; Gustavo Marchi Tancredo2. VividVision Tecnologia Ltda,
[email protected];
VividVision
Tecnologia
Ltda,
[email protected]. Rua Miguel de Cillo 468,13412-212, Piracicaba, 01934214290
RESENHA
Artigo descreve as experiências e metodologia de uma solução automatizada, de
geo cadastramento das entidades de um sistema de transporte público,
implementada na cidade de Botucatu, SP. A solução facilita e acelera a implantação
dos sistemas de Gestão Inteligente com monitoramento On-Line da frota e dos
serviços programados e realizados da operação.
PALAVRAS-CHAVE
Gestão Inteligente, Cadastro, Automatização, Itinerário,
Webilhetagem, Objeto Espacial-Temporal, Modelo de Serviços
SIG,
AVL,
GPS,
INTRODUÇÃO
Implantação dos sistemas de gestão inteligente, com monitoramento On-Line
necessita de cadastramento prévio da operação e das entidades na forma
georeferencida (operações, linhas, itinerários, pontos da parada e zonas). Este
processo é, tradicionalmente, manual e lento e freqüentemente sofre por falta de
informações confiáveis.
No caso da existência do cadastro, enfrenta-se outro problema, no que tange às
questões dos padrões e formas (arquivos e banco de dados) dos dados cadastrados
na forma georeferenciada para que possam ser aproveitados.
DIAGNÓSTICO, PROPOSIÇÕES E RESULTADOS
O Sistema de Informações Geográficas
O Sistema de Informação Geográfica – SIG se baseia numa tecnologia de
armazenamento das análises e tratamento de dados espaciais, não-espaciais e
temporais. TEIXEIRA et al. (1992) subdividem um SIG em: Banco de dados,
Equipamento e Operações espaciais.
SILVA (1998) salienta que os Bancos de Dados são elementos que exigem grande
atenção de qualquer implantação SIG e que, de maneira geral, o processo de
aquisição de dados é caro e complexo. SILVA (1998) ainda observa que a obtenção
de dados para SIG pode ocorrer de forma direta, através de levantamentos de
campo (topográfico, geodésico, cadastrais, etc.), recenseamentos, fotografias
aéreas, imagens orbitais e fontes secundárias como mapas e cartas temáticas, que
derivam das fontes primárias.
O Sistema de Informação Geográfica (SIG) permite manusear, atualizar, alterar e
acrescentar informações. Convencionou-se chamar de GIS-T (KAGAN et al., 1992;
WATERS, 1999) a extensão do GIS (ou SIG) que aborda questões específicas do
transporte, como lista SILVA (1998):
 Dados socioeconômicos e demográficos da população;
 Dados sobre características de uso e ocupação do solo;
 Dados da oferta de transporte e
 Dados sobre demanda por transporte.
Aplicação do SIG no Transporte Coletivo
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TRANSPORTE PUBLICO
Para toda implantação SIG, como dito anteriormente, é necessária grande atenção
na modelagem e criação de dados para o Banco de Dados.
Normalmente esse processo é feito manualmente, circulando pela via e mapeando
os pontos usando um aparelho receptor GPS, como descreve GRANEMANN et al.
(2007). CARVALHO (2002) descreve o processo de cadastramento manual usando o
software MapInfo e percorrendo a via como forma de conferência e validação.
Outras práticas incluem o cadastramento dos pontos de forma manual usando
Google Earth ou outros SIG.
A popularização dos mapas digitais
Em 2005, a empresa Google lançou o Google Earth e o Google Maps API, uma API 1
que, junto com o Google Earth se valeu da extensibilidade da linguagem XML 2, para
criar e publicar um novo padrão de transporte e manipulação de dados geográficos,
junto ao OGC3: o KML4.
O KML e a popularidade das aplicações da Google impulsionaram a criação de
aplicativos e o uso de dados geográficos como comenta SMITH e LAKSHMANAN
(2005).
MILLER (2006) propõe o uso do Google Earth para a criação de mashups5 como
GIS/2, baseado em discussões de grupos de trabalhos que sugerem um SIG menos
rígido, mais social e mutável culturalmente.
Podemos citar como um sistema genérico que se utiliza o SIG a seu favor o Google
Transit, lançado em dezembro de 2005, que utiliza como SIG o próprio Google
Maps, exibindo informações de trânsito e horários disponíveis para o transporte
público, permitindo um melhor planejamento para o usuário.
Modelagem dos serviços em sistema de transporte público
Para contemplar a estrutura real de serviços de transporte, não apenas dados
geográficos devem ser modelados, mas também a dinâmica temporal das viagens.
FERRAZ e TORRES (2004) citam que o tempo da viagem é um indicador de
qualidade importante para analisar o serviço. Segundo HUIBING (2008), “espaço e
tempo são as informações mais básicas e importantes no mundo real”.
Metodologia proposta para Coleta dos Dados – Realização através de AVL
(GPS) instalado no Ônibus
Comprovadamente, o cadastro manual é um processo demasiadamente lento e
custoso, mesmo para sistemas de transporte de pequeno e médio porte, dado às
variáveis envolvidas na modelagem dos serviços de transporte.
Figura 1: Dinâmica real de uma viagem
1
API – Application Programming Interface de modo geral é composto por uma série de funções e que permitem
utilizar e/ou embutir funcionalidades de um programa de terceiro.
2 XML – Extensible Markup Language, é uma linguagem de programação de computador que serve de padrão
para transferência de dados entre aplicações e é mantido pelo World Wide Web Consortium (W3C).
3
OGC – Open Geographical Consortium discute e mantém especificações de linguagens e protocolos
relacionados a dados geográficos.
4 KML – Keyhole Markup Language, uma extensão do XML.
5 Mashup – conteúdo tipicamente criado através de aplicações de terceiros ou API.
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Nesta mesma linha, o resultado do processo manual é fortemente acoplado ao
desempenho do operador que executa a tarefa. Todos os humanos são passíveis de
falhas. Ocorrendo em freqüência, por motivos adversos, um cadastro pode ficar
comprometido e descaracterizado.
Para acelerar a implantação de um Sistema de Controle Operacional e
Monitoramento, foi criada uma metodologia e conjunto de softwares que pudessem
atender a essa causa.
Essa solução usa um dispositivo AVL embarcado em ônibus que opera no sistema
de transporte. Esse dispositivo envia para uma Central os eventos que localizam os
trajetos da operação real, pontos de inflexão, pontos da parada, trazendo as
informações da localização, velocidade, direção e horário do evento.
Figura 2: Arquitetura da Central para Cadastramento Automático
Modelo Espacial- Temporal dos serviços (atividades) no sistema de transporte
O modelo dos dados implantado é espacial-temporal para atender as características
reais do sistema de transporte que se caracteriza pela sua característica espacial
(localização) e tempo (horário da entrega do serviço). Este modelo é chave para
conseguir manuseio simultâneo dos dados espaciais e temporais gravados no banco
dos dados (Data Warehouse).
Figura 3: O modelo espacial-temporal das atividades no trecho – cerca virtual
Tendo as informações temporais armazenadas na unidade mínima de controle do
sistema – o objeto do trecho, “Segmento de Ponto”, uma vértice do vetor de itinerário
– conseguimos reproduzir essas informações para os serviços de nível mais alto,
numa estrutura hierárquica de serviços, transmitindo informações de espaço e
tempo para outros objetos.
Figura 4: O modelo geral espacial-temporal dos dados
Dessa forma, para uma determinada linha, existe uma grande gama de modelos de
viagens dependendo das variações temporais e espaciais da prestação desses
serviços como atendimentos, variações do tempo de viagem em faixas horárias,
mudanças de itinerários em finais de semana, etc.
A hierarquia do modelo dos serviços com programação temporal - espacial
Historicamente, a programação (as tabelas horárias) e os cadastros dos itinerários
tratam de forma diferente e separada a informação temporal e a informação
espacial.
Este modelo integra os dados temporais e espaciais na estrutura única dentro de
DataWarehouse o que facilita e acelera processamento e pesquisa posterior. É
constituído de uma estrutura hierárquica de Serviços de Transporte, implantada da
mesma forma em todos os módulos da aplicação, buscando um cenário mais
próximo ao “mundo real” onde cada serviço é constituído a partir do fluxo de outros
serviços e o fluxo da operação é dado pela conexão desses serviços. O uso de
objetos na modelagem dos dados permite encapsular os dados de cada nível de
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serviço, tornando possível flexibilizar a estrutura e simplificar a complexidade de um
sistema real.
.
Figura 5: O modelo hierárquico de Serviços de Transporte
O processo do cadastro usa dados disponibilizados através da Google Maps API
somados aos dados do rastreamento baseado no padrão GXL para criar o modelo
da viagem usando padrão KML que em seguida é usado para criação dos objetos
espaciais – temporais.
RESULTADOS
Em comparação com processo de cadastramento nas anteriores outros projetos a
solução facilitou e acelerou trabalho de forma significativa. Tempo necessário para
cadastramento de modelo da uma linha, com mais de 200 trechos, um sentido, foi
para 2-3 horas de trabalho.
CONCLUSÃO
Qualquer tipo de trabalho está sujeito a falhas, em especial, as tarefas que não
possuem ferramentas para auxiliar no trabalho. O cadastro georefrenciado é uma
peça complexa e essencial para implantação e operação dos sistemas de Gestão
Operacional com monitoramento On-Line.
A metodologia permite gravação automática e real da operação e posterior
processamento, identificação e cadastramento das entidades na forma
georeferenciada e automatizada, com todas as características do objeto EspacialTemporal. Operação, zonas, pontos, itinerários e os horários, com todos os detalhes
das secções e dos trechos (localização, tempo de percurso, velocidade permitida,
lombadas, áreas de risco, paradas, inflexões, pontos de controle, pontos de
interesse) são identificados e cadastrados na forma automatizada por AVL / GPS.
A nova metodologia está baseada no uso de plataforma para Gestão Inteligente do
Sistema de Transporte, Webilhetagem, da VividVison Tecnologia Ltda.
REFÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
FERRAZ, Antonio Clóvis “Coca” Pinto; TORRES, Isaac Guilhermo Espinosa.
Transporte Público Urbano, 2º ed., São Carlos: Rima, 2004.
SILVA, Antônio Nélson Rodrigues da. Sistemas de informações geográficas para
planejamento de transportes. 1998
TEIXEIRA, A.L.A; MORETTI, E.; CHRISTOFOLETTI, A. Introdução aos Sistemas de
Informação Geográfica. Rio Claro. 1992
SMITH, Travis M.; LAKSHMANAN, Valliappa. Utilizing Google Earth as a GIS
platform for weather applications. 2005
SILVA, Alan Ricardo da; TEDESCO, Giovanna Meguni Ishida; YAMASHITA, Yaeko;
GRANEMANN, Sérgio Ronaldo. Metodologia para roteirização do Transporte
Escolar Rural. 2007
CARVALHO, Alexandre de. Geoprocessamento como recurso para analise das
ocorrências em linhas de ônibus urbanos em Belo Horizonte – Um estudo de caso.
2002
RODRIGUES, Marcos Antonio; SORRATINI, José Aparecido. A qualidade no
transporte coletivo urbano. 2008
BERNARD, Lars; WYTZISK, Andreas. A Web-based Service Architecture for
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TRANSPORTE PUBLICO
HUIBING, Wang. Extending object-relational database to support spatio-temporal
data GOODALL, J.L., D.R. MAIDMENT, and J. SORENSON. Representation of
Spatial and Temporal Data in ArcGIS, AWRA GIS and Water Resources III
Conference, Nashville, TN. 2004.