A presente dissertação traz a questão da aderência de viagens de veículos em monitoramentos inteligentes com sistemas Automatic Vehicle Location (AVL) que operam em rotas rodoviárias. Uma viagem é considerada como uma série de "passadas", que correspondem ao tempo em que o veículo está em movimento, mas excluindo os tempos gastos em paradas para atividades como carregamento/descarregamento entre outras. A partir de dados históricos coletados via Global Positioning System (GPS) pelo sistema AVL, uma metodologia de filtragem e aplicações estatísticas para geração das passadas é apresentada. Além disso, são propostos métodos para geração de padrões de viagem de referência, baseados em tempos de viagem e velocidades, desvios padrões, locais de descontinuidades entre outros parâmetros. A geração desses padrões em conjunto com procedimentos operacionais permite o monitoramento eficiente do progresso de viagens de frotas de veículos, para finalidades logísticas e de segurança. O progresso de um veículo ao longo de uma rota é analisado diante dos padrões de viagem de referência obtidos a partir de suas viagens prévias, de veículos similares na mesma rota ou de viagens em rotas de mesma classe, dependendo do que for mais adequado. A geração de padrões é um processo dinâmico que gera conhecimento sobre o veículo e comportamento da rodovia ao longo do tempo. Desenho do processo de monitoramento do progresso de viagem é apresentado, no qual, a cada nova coleta de dado GPS ou a cada instante solicitado pelo usuário, a aderência é medida, eventuais descontinuidades (saídas da rota, paradas ou mudança de sentido) são identificadas e avisos são gerados. Tal aderência é definida por índice de desempenho que considera os desvios de tempo em relação a valores de referência e respectivas tolerâncias. Para experimentação da metodologia, foi realizada simulação de viagem na rodovia BR116 na ligação São Paulo - Rio de Janeiro, sobre base com cerca de 130.000 registros de dados GPS associados. Com integração em Geographic Information System (GIS) para suporte de funcionalidades, foram gerados os padrões de viagem e simulado o processo de monitoramento com sucesso.

This dissertation addresses the question of vehicle travel adherence in intelligent monitoring with Automatic Transportation Location (AVL) operating in a regional environment. A trip is considered as series of runs, corresponding to time in movement but excluding time spent on activities such as loading/unloading and others. Based on historic data collected from AVL/GPS a statistical data filtering method to generate the runs is presented. Furthermore, statistical methods are proposed to generate travel patterns based on travel time, speed, standard deviation and other parameters. The pattern generation together with operational procedures allows effective monitoring of large fleets in logistics and safety. The progress of a vehicle along a route is evaluated face to the statistical patterns of its previous successful trips or against statistical patterns of similar vehicles on the same route, whichever appropriate. The generation of patterns is a dynamic continuous process that generates knowledge on vehicle and road behavior along time. A broad outline of the travel monitoring process is presented. Whenever the requested by user, the process calculates the travel adherence, identifies abnormalities and generates alarms. That adherence is defined by a performance index, which considers the travel time deviations from the reference values and the respective tolerances. Successful experimentation was carried out on the Rio de Janeiro - São Paulo motorway, with 130.000 Global Positioning System (GPS) positional data relayed from trucks to a Geographic Information System (GIS) based monitoring system in Brazil.