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license: apache-2.0
tags:
  - vehicle
  - ved
  - energy
  - gps
  - timeseries
  - fuel
  - eletric
  - eved
size_categories:
  - 10M<n<100M

VED & eVED

Os datasets desse Espaço são uma cópia. O original pode ser obitido diretamente no github dos autores: https://github.com/gsoh/VED. Esses datasets são bem conhecidos no contexto veicular, pois contém dados de alta relevância para testes em cenários realistas.

Como baixar/usar

Primeiro instale datasets:

pip install datasets

Agora, em python

import pandas as pd
from datasets import load_dataset

global dir_hf
dir_hf = 'jwsouza13/ved'

folder = 'eVED' # ou 'ved_1', 'ved_2'
path_glob = f"{folder}/*.csv"

dataset = load_dataset(
    dir_hf, 
    data_files=path_glob
  )
df_completo = dataset['train'].to_pandas()

Fazendo o merge para integrar as informações

info_ice_hev = pd.read_excel('https://huggingface.co/datasets/jwsouza13/ved/resolve/main/VED_Static_Data_ICE%26HEV.xlsx')
info_phev_ev = pd.read_excel('https://huggingface.co/datasets/jwsouza13/ved/resolve/main/VED_Static_Data_PHEV%26EV.xlsx')
info_data = pd.concat([info_ice_hev, info_phev_ev], ignore_index=True)

df = df_completo.merge(info_data, on='VehId', how='left')

df_ice = df[df['Vehicle Type'] == 'ICE']
df_hev = df[df['Vehicle Type'] == 'HEV']
df_phev = df[df['EngineType'] == 'PHEV']
df_ev = df[df['EngineType'] == 'EV']

VED - Vehicle Energy Dataset

O VED registra trajetórias GPS de veículos juntamente com suas séries temporais de dados de combustível, energia, velocidade e uso de potência auxiliar.
Os dados foram coletados por meio de registradores OBD-II instalados a bordo dos veículos entre novembro de 2017 e novembro de 2018.

A frota monitorada é composta por um total de 383 veículos particulares, distribuídos da seguinte forma:

• 264 veículos a gasolina
• 92 veículos híbridos (HEV)
• 27 veículos híbridos plug-in ou elétricos (PHEV/EV)

Os dados foram coletados na cidade de Ann Arbor, Michigan, EUA, abrangendo diversos cenários de condução, desde rodovias até áreas urbanas com tráfego intenso, em diferentes condições e estações do ano.
No total, o VED acumula aproximadamente 374.000 milhas percorridas.

🧠 Aplicações

• Modelagem de consumo de energia veicular baseada em dados
• Modelagem de comportamento de motoristas
• Aplicações de aprendizado de máquina e aprendizado profundo (deep learning)
• Calibração de simuladores de tráfego
• Modelagem de escolha de rotas ótimas
• Previsão de comportamentos de condutores humanos
• Tomada de decisão de veículos autônomos

📍 Local

• Local: Ann Arbor, Michigan, EUA
• Período: Novembro de 2017 a Novembro de 2018
• Distância total acumulada: ~374.000 milhas

eVED - Extend Vehicle Energy Dataset

Este repositório contém a versão estendida do Vehicle Energy Dataset (VED). O Extended Vehicle Energy Dataset (eVED) é um conjunto de dados em larga escala voltado à análise de consumo de energia veicular. Em comparação com sua versão original, o VED estendido (eVED) foi aprimorado com coordenadas GPS precisas das viagens dos veículos, servindo como uma base confiável para associar os registros de viagem do VED a informações externas — por exemplo, limites de velocidade das vias e interseções — obtidas de serviços de mapas acessíveis.
Essas informações adicionais permitem agregar atributos relevantes e essenciais para a análise detalhada do consumo de energia veicular. Em particular, foram calibrados todos os registros de trajetórias GPS do conjunto VED original, a partir dos quais os dados foram associados a novos atributos extraídos de:

• Geographic Information System (QGIS)
• Overpass API
• OpenStreetMap API
• Google Maps API

📊 Novos atributos do eVED

Tipo de Atributo	Quantidade de Registros
Elevação da via	12.609.170
Limite de velocidade	12.203.044
Limite de velocidade com direção (vias bidirecionais)	12.281.719
Interseções	584.551
Pontos de ônibus	429.638
Faixas de pedestres	312.196
Sinais de trânsito	195.856
Placas de parada	29.397
Loops de conversão	5.848
Cruzamentos ferroviários (nível)	4.053
Rotatórias	3.554
Junções de rodovia	2.938

Pastas

• ved_1: primeira parte dos dados do VED
• ved_2: segunda parte dos dados do VED
• eVED: dados brutos do eVED
• code: notebooks mostrando como abrir/tratar os dados e outras manipulações

📚 Citação

Se utilizar este/estes conjunto(s) de dados, cite o VED original.

---

Licença: Igual à do conjunto de dados original VED.
Fonte: https://github.com/gsoh/VED

Artigo

Link para o artigo dos autores idealizadores do VED e eVED: Vehicle Energy Dataset (VED), A Large-scale Dataset for Vehicle Energy Consumption Research
Geunseob (GS) Oh, David J. LeBlanc, Huei Peng
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (T-ITS), 2020.
The paper is also available on Arxiv.