PARKING AI : facilitando o estacionamento urbano

Abstract

Resumo: O crescimento da frota de veículos em relação ao número de habitantes e a limitação em termos espaciais das vias públicas causa uma condição de deterioração do trânsito urbano, que é agravada pelo fenômeno "cruising for parking" – o tráfego circular de veículos em busca de vagas de estacionamento. O conjunto da plataforma Parking AI surge então como uma proposta de solução de software para melhorar essa condição relacionada à mobilidade urbana. A plataforma fornece uma previsão das probabilidades de ocupação de vagas públicas de estacionamento, por um serviço de Inteligência Artificial treinado, em regiões próximas a um endereço de destino informado pelo usuário. Os sistemas que fazem a composição do projeto incluem um aplicativo para dispositivos móveis, um sistema backend robusto, com múltiplos microsserviços coordenados com uso do padrão de projetos API Gateway, algoritmos de uma Inteligência Artificial, além de um banco de dados otimizado para atender à demanda. Inicialmente, foram produzidas a especificação e documentação da plataforma, e em seguida foi realizada a codificação do software proposto. Para tanto, foi adotada a metodologia ágil Scrum combinada com técnicas de Kanban, o que auxiliou na integração entre os componentes da equipe e para a rapidez na produção e entrega dos artefatos necessários

Abstract: The growth of the vehicle fleet in relation to the number of inhabitants and the spatial limitations of public roads causes a condition of urban traffic deterioration, aggravated by the phenomenon of "cruising for parking" – the circular traffic of vehicles searching for parking spaces. The Parking AI platform suite emerges as a software solution proposal to improve this condition related to urban mobility. The platform provides a forecast of the probabilities of occupancy of public parking spaces, using a trained Artificial Intelligence service, in areas near a destination address provided by the user. The systems that will comprise the project include a mobile application, a robust backend with multiple microservices coordinated using the "API Gateway" design pattern, Artificial Intelligence algorithms, and an optimized database to meet the demand. Initially, the specification and documentation of the platform were produced, followed by the coding of the proposed software. For this purpose, the agile Scrum methodology combined with Kanban techniques was adopted, which facilitated team integration and expedited the production and delivery of the required artifacts