{ndsbr}

Um pacote do R para análise de dados naturalísticos

Introdução

O {ndsbr} foi criado para auxíliar as atividades do projeto de pesquisa Estudo Naturalístico de Direção Brasileiro (NDS-BR), buscando estabelecer métodos ágeis e reproduzíveis de análise com base no R (Santos e Bastos, 2023).

O que são dados naturalísticos de direção?

São dados coletados através de um método observacional conhecido como estudo naturalístico de direção (NDS). Esse método permite a investigação do comportamento dos condutores de veículos automotores em condições reais, sem qualquer tipo de restrição ou estímulo. O NDS também permite a coleta de dados sobre as condições externas ao longo do percurso do indivíduo, através do registro de coordenadas geográficas, velocidade do veículo e outros fatores externos (Bastos et al., 2023).

O Estudo Naturalístico de Direção Brasileiro

O Estudo Naturalístico de Direção Brasileiro (NDS-BR) trata-se de uma iniciativa inédita no Brasil e tem por objetivo conhecer o comportamento dos condutores brasileiros a fim de orientar o planejamento de ações de segurança com foco sobre o fator humano e a engenharia viária. Em sua primeira fase, o estudo tem sido realizado em Curitiba e Região Metropolitana, com início em 2019.

Estrutura do pacote

O {ndsbr} apresenta quatro categorias principais de funções: nds_create, nds_calc, nds_join e nds_download.

As funções do nds_create são utilizadas para criar objetos sf, representando objetos espaciais com base nos dados naturatísticos:

• nds_create_points()
• nds_create_lines()

As funções do nds_calc podem ser utilizadas para extrair informações da amostra, como tempo de viagem, distância percorrida e taxa de excesso de velocidade:

• nds_calc_dist()
• nds_calc_time()
• nds_calc_speeding()

As funções do nds_join realizam a junção espacial dos dados do NDS-BR com outros dados espaciais, como eixos de vias, polígonos dos bairros de Curitiba e dados sobre os limites de velocidade das vias

• nds_join_axis()
• nds_join_neigh()
• nds_join_spdlimit()

Por fim, nds_load_data() carrega a amostra de dados naturalísticos e as funções nds_download_sf() e nds_download_cwb_osm() auxiliam no download de dados espaciais necessários para o projeto.

Utilizando o {ndsbr}

Aqui contém uma aplicação rápida do {ndsbr} para verificar o perfil de velocidade de umas das viagens presentes na amostra. O primeiro passo é instalar o pacote. Ele não está hospedado no CRAN, assim é necessário instalar pelo {remotes} ou {pak}. Aqui também é carregado os pacotes {ggplot2} e {patchwork} para a visualização dos resultados.

# pak::pak("pabsantos/ndsbr")
library(ndsbr)
library(ggplot2)
library(patchwork)

A função nds_load_data() carrega os dados da amostra. O pacote já inclui uma amostra de demonstração. Para acessar, deve-se utilizar a função system.file() para extrair o caminho dos arquivos e depois inserir no nds_load_data().

path <- system.file('extdata', package = "ndsbr")
ndsbr_sample <- nds_load_data('driver', path)

Nesse exemplo foi considerado apenas os dados da viagem “A05”. Como eu quero fazer um mapa da velocidade praticada, eu utilizo a função nds_create_points() para transformar o tibble em sf.

ndsbr_trip_a05 <- subset(ndsbr_sample, ID == "A05")
sf_trip_a05 <- nds_create_points(ndsbr_trip_a05, x = "LONG", y = "LAT")

Também vai ser necessário os dados de vias de Curitiba para plotar o mapa. A função nds_download_sf() ajuda a fazer o download e carregar o objeto sf no projeto.

url_vias_cwb <- "https://ippuc.org.br/geodownloads/SHAPES_SIRGAS/EIXO_RUA_SIRGAS.zip"
vias_cwb <- nds_download_sf(url_vias_cwb)

Reading layer `EIXO_RUA' from data source 
  `/private/var/folders/r3/lgl0wpys5y75d4vfnwp96jf80000gn/T/RtmpXCSKVY/filec64c7ecc29b' 
  using driver `ESRI Shapefile'
Simple feature collection with 40355 features and 21 fields
Geometry type: MULTILINESTRING
Dimension:     XY
Bounding box:  xmin: 662030.4 ymin: 7162884 xmax: 682331.9 ymax: 7195625
Projected CRS: SIRGAS 2000 / UTM zone 22S

Por fim, com auxílio do {ggplot2} é possível visualizar a velocidade praticada no trajeto da viagem A05 e também o perfil de velocidade ao longo do tempo de viagem.

theme_set(theme_bw(base_family = "roboto"))

map <- ggplot() +
    geom_sf(data = vias_cwb, color = "grey20", lwd = 0.1, alpha = 0.5) +
    geom_sf(data = sf_trip_a05, aes(color = SPD_KMH)) +
    theme(legend.position = 'none') +
    scale_color_viridis_c()

plot <- ggplot(sf_trip_a05, aes(x = TIME_ACUM, y = SPD_KMH, color = SPD_KMH)) +
    geom_line() +
    scale_color_viridis_c() +
    labs(
        x = "Tempo de viagem (s)",
        y = "Velocidade (km/h)"
    ) +
    theme(legend.position = 'none')

map | plot

Figura 1: Perfil de velocidade da viagem A05

Conclusão

O desenvolvimento do {ndsbr} ajudou nas atividades de pesquisa quantitativa dentro do projeto NDS-BR, padronizando e documentando os métodos que geralmente são mais utilizados pelos seus integrantes.

No futuro eu também pretendo elaborar uma versão para o Python, auxiliando os pesquisadores que preferem essa linguagem em relação ao R.

Referências

Bastos, J. T., Bernardinis, M. de A. P., Neris, D. F., Schmitz, A., Gadda, T. M. C., Amancio, E. C., e Santos, P. A. B. (2023). ESTUDO NATURALÍSTICO DE DIREÇÃO BRASILEIRO (NDS-BR): DA CONCEPÇÃO AOS PRIMEIROS RESULTADOS. Anais Do Congresso de Pesquisa e Ensino Em Transportes. 37º Congresso de Pesquisa e Ensino Em Transportes. https://proceedings.science/anpet-2023/trabalhos/estudo-naturalistico-de-direcao-brasileiro-nds-br-da-concepcao-aos-primeiros-res?lang=pt-br

Santos, P. A. B. D., e Bastos, J. T. (2023). NDSBR: UM PACOTE EM LINGUAGEM R PARA ANÁLISE DE DADOS NATURALÍSTICOS). 121–128. https://doi.org/10.5380/3stpr2022.comtec01p121-128