Simuladores de tráfego são ferramentas importantes para planejamento e operação do tráfego, pois permitem avaliar cenários de maneira segura e com baixo custo. Porém, a configuração original desses programas é ajustada para replicar as condições do tráfego observado no país de origem do simulador. Em rodovias, o modelo de desempenho de caminhões tem grande influência no comportamento da corrente de tráfego. No Vissim, todavia, esse modelo simula veículos com melhor desempenho, se comparados aos caminhões brasileiros. Apresenta-se neste trabalho a calibração das funções de aceleração para caminhões do Vissim, utilizando a diferença entre perfis de velocidade simulados e reais como medidas de ajuste. Os perfis de velocidade foram criados a partir de dados de GPS para caminhões que trafegaram ao longo de uma rodovia de pista dupla em relevo ondulado, sob baixo fluxo de tráfego. O ruído na velocidade presente nesses dados foi atenuado por meio de um filtro gaussiano. Determinou-se então o perfil longitudinal da rodovia através dos pontos coletados pelo GPS, de modo a ser possível comparar as velocidades reais e simuladas em pontos preestabelecidos ao longo do trecho. A calibração foi automatizada por meio de um algoritmo genético. Todas as replicações da calibração resultaram em configurações para as funções de aceleração capazes de gerar perfis de velocidade simulados mais próximos dos reais se comparadas à configuração original do simulador. Por fim, um estudo de caso foi usado para demonstrar a necessidade de recalibração do simulador, através da avaliação do impacto causado pela calibração do simulador nos equivalentes veiculares obtidos com dados simulados.

Traffic simulators are important tools for traffic planning and operation, as they can be used to perform safe, low-cost scenario evaluation. However, these software's default configuration is adjusted to replicate the traffic conditions found in the simulators' country of origin. The truck performance model heavily impacts traffic behavior in simulations of freeway segments. The default values for Vissim's performance model are adjusted for trucks with lower mass/power ratios than typical Brazillian trucks. The objective of the research reported here was to recalibrate Vissim's truck acceleration functions using the difference between real and simulated truck speed profiles as goodness-of-fit measures. The speed profiles were created using GPS data obtained from trucks travelling over a four-lane freeway situated on rolling terrain, under low traffic flow. Speed noise was removed from GPS data using a Gaussian filter. The longitudinal profile of the freeway was determined using GPS data, to allow for the comparison of observed and simulated speeds at fixed points along the segment. The calibration procedure was automated and based on a genetic algorithm. Every calibration run provided a configuration for the acceleration functions that reduced the difference between simulated and real speed profiles, if compared to the simulator's default configuration. The effects of the truck performance model recalibration were demonstrated by means of a case study focusing on the estimation of passenger-car equivalents for Brazilian trucks travelling on freeways.