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Nome do aluno
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Marcus Elias Silva Freire
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Título do trabalho
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Mitigando Falhas na Comunicação entre Veículos Autônomos Conectados e a Infraestrutura de Gerenciamento de Fluxo de Interseções com Técnicas de Imputação de Dados Faltantes
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Resumo do trabalho
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No cenário atual de avanços tecnológicos e desenvolvimento do sistema de transportes inteligentes, diversas soluções têm surgido para enfrentar os desafios do tráfego urbano. Isso inclui a implementação de semáforos inteligentes e sistemas avançados de gerenciamento de interseções. Nesse contexto, a gestão eficaz de interseções, especialmente no que diz respeito a veículos autônomos conectados, torna-se uma abordagem crítica, considerando a previsão de que esses veículos irão predominar no cenário de transporte após 2055. Entretanto, a presença de dados faltantes representa um desafio significativo para esse ambiente. As lacunas podem surgir devido a problemas na comunicação entre os veículos autônomos e a infraestrutura de gerenciamento de interseções. Tais problemas podem ser causados por obstáculos, interferências ou falhas na rede que limitam a transmissão de informações essenciais. Além disso, a presença de sensores defeituosos nos veículos autônomos também pode resultar na falta de dados cruciais. Essa ausência de informações pode ter impactos adversos nas soluções de gerenciamento de interseções para veículos autônomos conectados, contribuindo para a ocorrência de congestionamentos, atrasos no tempo de viagem, riscos de colisões e acidentes. Portanto, este trabalho propõe a aplicação de métodos de imputação de dados faltantes para mitigar o impacto da falta de dados no gerenciamento das interseções para os veículos autônomos conectados. Como observação inicial, foi identificado que a eficiência do sistema de gerenciamento de interseções está diretamente relacionada à frequência dos dados recebidos. Em outras palavras, à medida que a frequência de dados diminui ou ocorre a falta de dados devido a falhas na comunicação, a performance do sistema de gerenciamento de interseções tende a decair, a menos que sejam utilizadas técnicas para imputação dos dados faltantes.
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Orientador
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Maycon Leone Maciel Peixoto
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Membro Titular 1
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Ricardo Araújo Rios
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Membro Titular 2
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Frederico Araújo Durão
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Suplente 1
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Cássio Vinicius Serafim Prazeres
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Suplente 2
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Gustavo Bittencourt Figueiredo
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Data do exame
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01 Nov, 2023
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Horário do exame
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2:00 PM
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