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Evaluating ITS Investments in Public Transportation: A Proposed Framework and Plan for the OmniLink Route Deviation Service

Lee, Jennifer Ann 09 September 2002 (has links)
When implementing an intelligent transportation system (ITS), stakeholders often overlook the importance of evaluating the system once it is in place. Determining the extent to which the objectives of an investment have been met is important to not only the agency involved, but also to other agencies, so that lessons are learned and mistakes are not repeated in future projects. An effective evaluation allows a transit provider to identify and address areas that could use improvement. Agencies implementing ITS investments often have different goals, needs, and concerns that they hope their project will address and consequently the development of a generic evaluation plan is difficult to develop. While it is recognized that the U.S. Department of Transportation has developed guidelines to aid agencies in evaluating such investments, this research is intended to complement these guidelines by assisting in the evaluation of a site specific ITS investment. It presents an evaluation framework and plan that provides a systematic method for assessing the potential impacts associated with the project by defining objectives, measures, analysis recommendations, and data requirements. The framework developed specifically addresses the ITS investment on the OmniLink local route deviation bus service in Prince William County, Virginia, but could be used as a basis for the evaluation of similar ITS investments. The OmniLink ITS investment includes an automatic vehicle location (AVL) system, mobile data terminals (MDTs), and computer-aided dispatch (CAD) technology. / Master of Science
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Analysis of Automated Vehicle Location Data from Public Transport Systems to Determine Level of Service

Eriksson, Charlotte, Jansson, Olivia January 2019 (has links)
Many cities suffer from problems with high traffic flows in the city centers which leads to a desire to get more people to choose public transport over cars. For many car drivers, the main reason to take the car is the convenience and time efficiency; the price is often of less importance. The public transport providers should, therefore, strive to improve their Level of Service (LOS). A general process that can be used by public transport providers or other stakeholders to evaluate the LOS in a public transport system based on Automated Vehicle Location (AVL) data is developed and presented in this thesis.The process values the quality and suitability of the AVL data, propose which KPIs to use and how to use the results to find possible improvements. Four different types of erroneous data were discovered: outliers in position, outliers in speed, outliers in travel time and general errors. KPIs are developed in three main areas: on-time performance, travel time distribution and speed, where each KPI is divided into several sub-areas.
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Modelagem do comportamento espaço-temporal de veículo rastreado. / Modelling the space-temporal behavior of tracked vehicle.

Shinohara, Eduardo Jun 08 October 2013 (has links)
No Brasil existe a perspectiva de crescimento expressivo do volume de dados a ser processado pelas prestadoras de serviços de rastreamento em decorrência do aumento natural do uso de sistemas de rastreamento e também para atender a Resolução 330 de 2009 e Deliberação 135 de 30/01/2013 do Conselho Nacional de Trânsito (CONTRAN). Este crescimento gera a necessidade da incorporação de ferramentas analíticas nos sistemas de gerenciamento do rastreamento e monitoramento de veículos e na gestão de risco, para aumentar a sua eficiência e atender o crescimento do mercado. O objetivo desta dissertação é de propor uma metodologia que permita caracterizar o comportamento de movimentação de um veículo, com a finalidade de auxiliar o processo de tomada de decisão no gerenciamento e monitoramento de veículos. A caracterização do comportamento de movimentação do veículo foi feita pela geração de um modelo analítico do comportamento de movimentação, coletando os dados pretéritos da posição espacial e temporal. Este modelo baseia-se na movimentação e considera os aspectos comportamentais espaciais e temporais de forma independente. A caracterização do comportamento gera informações para identificar o comportamento espacial e temporal do veículo monitorado para um determinado nível de confiabilidade. / In Brazil there is the prospect of growth in the volume of data to be processed by the tracking service providers due to the natural increase of the use of tracking systems and also to meet the Resolution 330 of 2009 and Resolution 135 of 01.30.2013 of the National Traffic Council (CONTRAN), due to this growth the need of incorporation of analytical tools in systems management tracking and monitoring of vehicles and risk management are created, to increase their efficiency and meet market growth. This study objective is to propose a methodology to characterize the moving vehicle behavior, in order to assist the process of decision making in management and vehicle tagging. The vehicle handling behavior will be characterized by generating an analytical model of the vehicle movement, collecting bygone data of spatial position and time. This model will consist of a motion model taking into account that the spatial and temporal aspects of behavior are taken independently. The behavior characterization generates reports able to identify the spatial and temporal behavior of the monitored vehicle for a given level of reliability.
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Os sistemas Automatic Vehicle Location e o controle de jornada de trabalho do motorista rodoviário: mutação normativa do artigo 62, I, da CLT

Hermida, Denis Domingues 10 August 2012 (has links)
Made available in DSpace on 2016-04-26T20:21:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Denis Domingues Hermida.pdf: 8446847 bytes, checksum: 8056c52cc4f1b810717f8365e1494a66 (MD5) Previous issue date: 2012-08-10 / Technologies based on mobile devices, telematics wireless networks and sensors have given rise to changes in the regime of visibility which is the way people see and are seen in society. At present the regime of visibility is based not only on the physical space or on the limits of human vision, but also on cyber space, the so-called enlarged space . The concept of enlarged space includes representations in the form of images, sounds and even tactile sensations relating to a reality that may be physically far from the individual. Despite the physical distance, the enlarged space allows individuals not only to have access to this reality but also to interact with it. The regime of visibility is a value appreciated by society in factual realities and therefore is part of the juridical experience and it should, in the light of 'ethicity', govern normatized facts when the legal norm is construed. Changes in the regime of visibility in a society may give rise to a change in the norm, which is to be understood as a change in the content of a norm despite the fact that the statute (the legal text) may remain unchanged. This is so especially for those legal rules which constitutive elements are based on visibility. Automatic Vehicle Location systems are an assembly of technologies and pieces of equipment which allow the position of a vehicle to be known. These systems also allow related operations to take place such as transmission of information available on board, and at their current stage, these systems also allow their users to have access to reliable and highly accurate information in real time. The systems managers therefore have access to an enlarged space of the work environment which goes well beyond the limited physical space of the company s headquarters. This new space is limitless and managers are able to monitor the vehicle and the driver as they travel, and to monitor the driver s behavior during work activities outside the headquarters. The Automatic Vehicle Location systems available in the Brazilian market allow employers to control the work hours, compliance with orders and the quality of service of driver employees who work on the road. It is no longer justifiable to rule out the right to overtime pay of this type of employees based on Item I of Article 62 of CLT, Consolidation of Labor Laws. The change in the regime of visibility has given rise to a change in the legal norm construed based on Item I of Article 62 of CLT, Consolidation of Labor Laws / As tecnologias fundadas em dispositivos móveis, redes telemáticas sem fio e sensores geraram mudança no regime de visibilidade, que é a forma como os indivíduos vêem e são vistos na sociedade. Atualmente, o regime de visibilidade baseia-se não exclusivamente no espaço físico ou nos limites de alcance do olho humano, mas também no espaço informacional, que é denominado espaço ampliado e conceituado como representações, sob a forma de imagens, sons e até mesmo de sensações táteis, de uma realidade que natural e fisicamente seria distante do cidadão comum, permitindo ao indivíduo não só ter efetivo acesso a essa realidade, como também com ela interagir. O regime de visibilidade é um valor cultuado pela sociedade em realidades factuais que se apresentam e, portanto, faz parte da experiência jurídica, devendo, frente à eticidade , incidir sobre os fatos normados quando da construção da norma jurídica. A mudança, numa sociedade, do regime de visibilidade é capaz de gerar mutação normativa, entendida como modificação do conteúdo de uma norma jurídica apesar da manutenção do enunciado prescritivo (texto legislativo), especialmente naquelas normas jurídicas cujos elementos constitutivos baseiam-se na visibilidade. Os sistemas Automatic Vehicle Location são resultado de uma montagem de tecnologias e equipamentos que permitem o conhecimento da posição de um determinado veículo, bem como a realização de operações associadas, como a transmissão de informações disponíveis a bordo, sendo que o atual estado da técnica de tais sistemas permite aos seus usuários o acesso a informações fidedignas com alto grau de precisão e em tempo real, proporcionando ao seu gestor um espaço ampliado do ambiente de trabalho, que extrapola em muito o limitado território físico da sede da empresa e é ilimitado, acompanhando o deslocamento do veículo e de seu condutor, bem como revelando o comportamento do condutor no transcurso da atividade laboral externa. Através dos sistemas Automatic Vehicle Location disponíveis no mercado brasileiro é absolutamente possível ao empregador controlar a freqüência, o cumprimento de ordens e a qualidade do serviço do empregado-motorista rodoviário com atividade eminentemente externa, não mais se justificando o afastamento do direito a horas extras à essa categoria de empregados sob o fundamento de enquadramento no inciso I do artigo 62 da CLT. Tem-se, pois, que a mudança no regime de visibilidade gerou mutação na norma jurídica construída a partir do inciso I do artigo 62 da CLT
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Modelagem do comportamento espaço-temporal de veículo rastreado. / Modelling the space-temporal behavior of tracked vehicle.

Eduardo Jun Shinohara 08 October 2013 (has links)
No Brasil existe a perspectiva de crescimento expressivo do volume de dados a ser processado pelas prestadoras de serviços de rastreamento em decorrência do aumento natural do uso de sistemas de rastreamento e também para atender a Resolução 330 de 2009 e Deliberação 135 de 30/01/2013 do Conselho Nacional de Trânsito (CONTRAN). Este crescimento gera a necessidade da incorporação de ferramentas analíticas nos sistemas de gerenciamento do rastreamento e monitoramento de veículos e na gestão de risco, para aumentar a sua eficiência e atender o crescimento do mercado. O objetivo desta dissertação é de propor uma metodologia que permita caracterizar o comportamento de movimentação de um veículo, com a finalidade de auxiliar o processo de tomada de decisão no gerenciamento e monitoramento de veículos. A caracterização do comportamento de movimentação do veículo foi feita pela geração de um modelo analítico do comportamento de movimentação, coletando os dados pretéritos da posição espacial e temporal. Este modelo baseia-se na movimentação e considera os aspectos comportamentais espaciais e temporais de forma independente. A caracterização do comportamento gera informações para identificar o comportamento espacial e temporal do veículo monitorado para um determinado nível de confiabilidade. / In Brazil there is the prospect of growth in the volume of data to be processed by the tracking service providers due to the natural increase of the use of tracking systems and also to meet the Resolution 330 of 2009 and Resolution 135 of 01.30.2013 of the National Traffic Council (CONTRAN), due to this growth the need of incorporation of analytical tools in systems management tracking and monitoring of vehicles and risk management are created, to increase their efficiency and meet market growth. This study objective is to propose a methodology to characterize the moving vehicle behavior, in order to assist the process of decision making in management and vehicle tagging. The vehicle handling behavior will be characterized by generating an analytical model of the vehicle movement, collecting bygone data of spatial position and time. This model will consist of a motion model taking into account that the spatial and temporal aspects of behavior are taken independently. The behavior characterization generates reports able to identify the spatial and temporal behavior of the monitored vehicle for a given level of reliability.
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Previsão de localização futura de veículos baseada em dados de AVL. / Future location prediction of vehicles based on data AVL.

Barbosa, Luciano Aparecido 04 October 2010 (has links)
O crescente desenvolvimento de aplicações utilizadas por dispositivos móveis que fazem uso das tecnologias de posicionamento via satélite e comunicação móvel, juntamente com a popularização destes dispositivos, sejam eles celulares ou GPSs (Global Positioning System) automotivos reforçam ainda mais a necessidade de representação e o entendimento a cerca das entidades móveis retratadas nestes dispositivos e incentivam estudos que forneçam um significado maior do que a simples representação posicional destas entidades. Considera-se neste trabalho, que estas entidades móveis são veículos rastreados via satélite que fornecem sua posição espacial, determinada por um par de coordenadas geográficas (latitude e longitude), coletadas em intervalos de tempo regulares para sistemas AVL (Automatic Vehicle Location) que são responsáveis pelo monitoramento do estado destes veículos. Neste trabalho, foram desenvolvidas funções para a previsão da localização e geração de padrões dos veículos monitorados por sistemas AVL. Para tanto, as paradas efetuadas pelos veículos irão definir regiões comuns de parada ocorridas durante um intervalo de tempo passado e serão consideradas como um padrão de localização, enquanto que as trajetórias serão utilizadas para definir o padrão de movimentação. Os relacionamentos topológicos que estes padrões possuem irão definir por meio de condições espaciais/direcionais e temporais quais serão as regiões de paradas consideradas como prováveis destinos, a partir de outra região de parada, considerada como origem e, permitirão a geração de matrizes com valores de frequências relativas que consideram o número de visitas que uma região recebe a partir da outra. O que possibilita extrair valores de probabilidade condicional para cada destino provável. Portanto, a metodologia proposta e as funções desenvolvidas que foram validadas em experimentos, que utilizaram dados reais de rastreamento, fornecem uma camada inicial de inteligência aos sistemas AVL, que proporciona aos controladores destes sistemas utilizarem consultas preditivas, identificarem mais facilmente anomalias de comportamento, que possam evidenciar alguma ocorrência incomum na movimentação do veículo, além de aumentar a segurança dos veículos que possuem um dispositivo de rastreamento por meio da definição de padrões inerentes ao veículo. / The increasing development of applications used by mobile devices that make use of the technologies of satellite positioning and mobile communications, along with the popularity of these devices, whether cell phones or GPS\'s (Global Positioning System) automotive further reinforce the need for representation and understanding about the mobile entities represent in these devices and encourage studies that provide a greater meaning than the simple positional representation of these entities. It is considered in this work that these entities are tracked vehicles that provide satellite spatial position, determined by a pair of coordinates (latitude and longitude), collected at regular time intervals for systems AVL (Automatic Vehicle Location) that are responsible for monitoring the state of these vehicles. In this work, functions have been developed to predict the location and pattern generation of vehicles monitored by AVL systems. Accordingly, these stops will define common regions of the stop occurred during a period of time past and will be considered as the pattern location, while the trajectories are used to define the pattern of movement of the vehicle. The topological relationships that have these patterns define conditions through spatial/directional and temporal, which are stops regions considered as probable destinations from another stop region, regarded as origin and allow the generation of matrices with values of frequencies on considering the number of visits that region receives from the other. What makes it possible to extract values of conditional probability for each likely destination. Therefore, the proposed methodology and functions developed that been validated in experiments using real data to tracking provide a initial layer of intelligence to the AVL system that gives drivers of these systems use predictive queries, more easily identify behavioral abnormalities that may show some unusual occurrence in moving the vehicle, in addition to increasing the safety of vehicles which have a tracking device by setting patterns relating to the vehicle.
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Metodologia de geração dinâmica de padrões de viagens rodoviárias para monitoramentos inteligentes de veículos de carga em sistemas AVL. / Dynamic generation metodology of road travel patterns to vehicles intelligent monitoring in AVL systems.

Cunha, Joana Nicolini 18 September 2008 (has links)
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.
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Metodologia de geração dinâmica de padrões de viagens rodoviárias para monitoramentos inteligentes de veículos de carga em sistemas AVL. / Dynamic generation metodology of road travel patterns to vehicles intelligent monitoring in AVL systems.

Joana Nicolini Cunha 18 September 2008 (has links)
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.
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Previsão de localização futura de veículos baseada em dados de AVL. / Future location prediction of vehicles based on data AVL.

Luciano Aparecido Barbosa 04 October 2010 (has links)
O crescente desenvolvimento de aplicações utilizadas por dispositivos móveis que fazem uso das tecnologias de posicionamento via satélite e comunicação móvel, juntamente com a popularização destes dispositivos, sejam eles celulares ou GPSs (Global Positioning System) automotivos reforçam ainda mais a necessidade de representação e o entendimento a cerca das entidades móveis retratadas nestes dispositivos e incentivam estudos que forneçam um significado maior do que a simples representação posicional destas entidades. Considera-se neste trabalho, que estas entidades móveis são veículos rastreados via satélite que fornecem sua posição espacial, determinada por um par de coordenadas geográficas (latitude e longitude), coletadas em intervalos de tempo regulares para sistemas AVL (Automatic Vehicle Location) que são responsáveis pelo monitoramento do estado destes veículos. Neste trabalho, foram desenvolvidas funções para a previsão da localização e geração de padrões dos veículos monitorados por sistemas AVL. Para tanto, as paradas efetuadas pelos veículos irão definir regiões comuns de parada ocorridas durante um intervalo de tempo passado e serão consideradas como um padrão de localização, enquanto que as trajetórias serão utilizadas para definir o padrão de movimentação. Os relacionamentos topológicos que estes padrões possuem irão definir por meio de condições espaciais/direcionais e temporais quais serão as regiões de paradas consideradas como prováveis destinos, a partir de outra região de parada, considerada como origem e, permitirão a geração de matrizes com valores de frequências relativas que consideram o número de visitas que uma região recebe a partir da outra. O que possibilita extrair valores de probabilidade condicional para cada destino provável. Portanto, a metodologia proposta e as funções desenvolvidas que foram validadas em experimentos, que utilizaram dados reais de rastreamento, fornecem uma camada inicial de inteligência aos sistemas AVL, que proporciona aos controladores destes sistemas utilizarem consultas preditivas, identificarem mais facilmente anomalias de comportamento, que possam evidenciar alguma ocorrência incomum na movimentação do veículo, além de aumentar a segurança dos veículos que possuem um dispositivo de rastreamento por meio da definição de padrões inerentes ao veículo. / The increasing development of applications used by mobile devices that make use of the technologies of satellite positioning and mobile communications, along with the popularity of these devices, whether cell phones or GPS\'s (Global Positioning System) automotive further reinforce the need for representation and understanding about the mobile entities represent in these devices and encourage studies that provide a greater meaning than the simple positional representation of these entities. It is considered in this work that these entities are tracked vehicles that provide satellite spatial position, determined by a pair of coordinates (latitude and longitude), collected at regular time intervals for systems AVL (Automatic Vehicle Location) that are responsible for monitoring the state of these vehicles. In this work, functions have been developed to predict the location and pattern generation of vehicles monitored by AVL systems. Accordingly, these stops will define common regions of the stop occurred during a period of time past and will be considered as the pattern location, while the trajectories are used to define the pattern of movement of the vehicle. The topological relationships that have these patterns define conditions through spatial/directional and temporal, which are stops regions considered as probable destinations from another stop region, regarded as origin and allow the generation of matrices with values of frequencies on considering the number of visits that region receives from the other. What makes it possible to extract values of conditional probability for each likely destination. Therefore, the proposed methodology and functions developed that been validated in experiments using real data to tracking provide a initial layer of intelligence to the AVL system that gives drivers of these systems use predictive queries, more easily identify behavioral abnormalities that may show some unusual occurrence in moving the vehicle, in addition to increasing the safety of vehicles which have a tracking device by setting patterns relating to the vehicle.

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