| Summary: | O principal objetivo desta dissertação consiste no estudo, criação e implementação de um sistema genérico/conjunto de regras como base da expansibilidade configurável e reconfigurável de diferentes situações urbanas. A gestão e recolha de dados dinâmicos é um processo desafiante, principalmente num contexto de baixa penetração de dados flutuantes sobre veículos (FVD) e limitada disponibilidade de estações de monitorização de tráfego. Neste trabalho, foram selecionados três segmentos de vias rodoviárias de uma cidade portuguesa de média dimensão (Aveiro) para recolher dados dinâmicos do veículo ao longo de vários cenários de tráfego. Simultaneamente, os volumes de tráfego foram gravados em tempo real. O principal objetivo desta experiência piloto foi avaliar como seria possível ler e prever os níveis de congestionamento de tráfego e emissões com informações limitadas e como devem ser geridos os dados de várias fontes de forma a correlacionar e lidar com esta informação em tempo real. Foi possível correlacionar simultaneamente vários conjuntos de dados, tais como valores de congestionamento, distribuição de modo da potência específica do veículo - VSP (que relaciona a dinâmica de um veículo com as suas emissões de poluentes), dados de tráfego Google e as emissões, de forma a antecipar o que acontece na infraestrutura rodoviária. Os resultados preliminares sugerem que, em artérias urbanas, o tempo de viagem e os níveis de congestionamento podem ser indicadores fiáveis para a estimativa das emissões em tempo real. No entanto, em secções de artérias não urbanas, devido a uma maior variabilidade dos padrões de condução, a estimativa do desempenho do tráfego em tempo real é mais complexa. São igualmente discutidas as questões-chave relativas à implementação de uma plataforma para análise de dados num contexto urbano.
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