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Neste trabalho é apresentado um algoritmo para predi‡Æo dos tempos de chegada de ônibus urbano em pontos de parada, usando a abordagem de Filtro de Kalman com análise de dados históricos. Fatores que aumentam o nível das incertezas associadas ao processo e da medi‡Æo sÆo considerados como propriedades estocásticas das perturba‡äes do processo. A gera‡Æo de dados de medi‡Æo é realizada através de dois cenários distintos desenvolvidos e simulados no software de simula‡äes microscópicas Aimsun 6.1. O teste de ajustamento de Kolmogorov-Smirnov é aplicado para análise das distribui‡äes estatísticas destes dados. Os parâmetros necessários para configura‡Æo do Filtro de Kalman sÆo obtidos a partir de dados históricos através de dois métodos de análise estatística propostos: o método de análise longitudinal e o método de análise transversal. O Filtro de Kalman é usado para estima‡Æo de dois estados do veículo, sua posi‡Æo e sua velocidade. Por fim, é proposto um algoritmo que usa as estima‡äes oriundas do Filtro de Kalman para realizar a predi‡Æo dos tempos de chegada do ônibus em pontos de parada.

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Felipe Sanches Gurgel é graduado em Tecnologia em Automa‡Æo Industrial pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná e Mestre em Engenharia de Automa‡Æo e Sistemas pela Universidade Federal de Santa Catarina. Além disso, é experiente professor e coordenador dos cursos de Engenharia Mecânica e Engenharia Mecatrônica no estado de SÆo Paulo/Brasil.

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