ndsbr: um pacote em linguagem R para análise de dados naturalísticos

Pedro Augusto Borges dos Santos

Jorge Tiago Bastos

Universidade Federal do Paraná

05/10/2022

Introdução

Objetivos e Justificativa

  • Estudo Naturalístico de Direção Brasileiro (NDS-BR): início em 2019, Curitiba - PR 1

  • Estabelecer métodos ágeis e reproduzíveis de análise dentro do processo de pesquisa científica;

  • Objetivo: Apresentação do pacote ndsbr, criado para auxiliar na análise dos dados do projeto;

Materiais e Métodos

Dados do NDS-BR

  • Três câmeras + sensor GPS, frequência de coleta de 1 Hz;1

  • Amostra atual com 34 atributos e mais de 1,3 milhão de entradas.

Principais Dados do NDS-BR

Primários:

  • Coordenadas (longitude, latitude, altitude);

  • Velocidade;

  • Uso do cinto de segurança;

  • Uso do telefone celular;

Secundários1:

  • Bairros;

  • Hierarquia viária;

  • Limites de velocidade.

Funções do ndsbr

As funções foram dividas em três grupos:

  • Carregamento: Carrega os dados naturalísticos no ambiente do projeto;

  • Transformação: Transforma dos dados originais (texto) em objetos espaciais (ponto ou linestring);

  • Análise: Calcula variáveis de interesse como tempo de viagem, distância percorrida e excesso de velocidade.

Exemplo de Aplicação

Objetivo do exemplo: Calcular a taxa de excesso de velocidade1com base nas distâncias percorridas, para cada classe de hierarquia viária estabelecida pelo CTB2:

  1. Vias de Trânsito Rapido;

  2. Vias Arteriais;

  3. Vias Coletoras;

  4. Vias Locais.

Exemplo de Aplicação

# remotes::install_github("pabsantos/ndsbr")  # Instala o pacote
library(ndsbr)                                # Carrega o pacote

Exemplo de Aplicação

# remotes::install_github("pabsantos/ndsbr")  # Instala o pacote
library(ndsbr)                                # Carrega o pacote

## Carregamento
dados_nds <- nds_load_data(
  pattern = "driver",                         # Nome em comum dos arquivos
  folder = system.file("extdata", package = "ndsbr") # Local dos arquivos
)

Exemplo de Aplicação

# remotes::install_github("pabsantos/ndsbr")  # Instala o pacote 
library(ndsbr)                                # Carrega o pacote

## Carregamento
dados_nds <- nds_load_data(
  pattern = "driver",                         # Nome em comum dos arquivos
  folder = system.file("extdata", package = "ndsbr") # Local dos arquivos
)

## Transformação
linestring_nds <- nds_create_lines(
  data = dados_nds,    # Dados importados
  x = LONG,            # Coluna com longitude
  y = LAT              # Coluna com latitude
)

Exemplo de Aplicação

# remotes::install_github("pabsantos/ndsbr")  # Instala o pacote 
library(ndsbr)                                # Carrega o pacote

## Carregamento
dados_nds <- nds_load_data(
  pattern = "driver",                         # Nome em comum dos arquivos
  folder = system.file("extdata", package = "ndsbr") # Local dos arquivos
)

## Transformação
linestring_nds <- nds_create_lines(
  data = dados_nds,    # Dados importados
  x = LONG,            # Coluna com longitude
  y = LAT              # Coluna com latitude
)

## Análise
speeding_nds <- nds_calc_speeding(
  data = linestring_nds, # Dados espaciais
  type = "distance",     # Ou "time"
  by = HIERARQUIA_CTB,   # Excesso por classe de hierarquia
  spd = 5,               # Excesso (limite + 5 km/h)
  exp = 10,              # Oportunidade de exceder (limite - 10 km/h)
  percentage = FALSE     # Limiares em valores absolutos
)

Exemplo de Aplicação

speeding_nds
# A tibble: 5 × 2
# Groups:   HIERARQUIA_CTB [5]
  HIERARQUIA_CTB    SP
  <chr>          <dbl>
1 1              0.657
2 2              0.196
3 3              0.355
4 4              0.517
5 NPI            0.586

Resultados:

  • [1] Vias de Trânsito Rápido: 65,7%

  • [2] Vias Arteriais: 19,6%

  • [3] Vias Coletoras: 35,5%

  • [4] Vias Locais: 51,7%

Conclusão

Conclusão

  • Reprodutibilidade e agilidade nos processos de análise de dados;

  • Próximos passos:

    • Inserir processos de análise relacionados à outros fatores de risco;

    • Análise das características dos participantes e de seus veículos;

    • Exportação de elementos gráficos (perfis de velocidade, mapas, análises estatísticas).

Conclusão

ndsbr 0.1.5: github.com/pabsantos/ndsbr

Agradecimentos

  • CNPq;

  • CAPES;

  • Observatório Nacional de Segurança Viária;

ndsbr::obrigado()

3o Simpósio de Transportes do Paraná; 4o Seminário em Aeroportos e Transporte Aéreo (SATA); 4o Urbanidade