Autonomous and Connected Vehicles (CAVs) are an essential part of the future of intelligent roads around the world. They are an object of interest to the world traffic authorities and society. They have great potential for improving traffic flow, reducing the number of accidents, increasing energy efficiency, and reducing emission levels. Industry and academia have increased their efforts and investments to develop the various technologies that will integrate the CAV and assess its impact on the roads. The transition phases are more complicated due to the coexistence of autonomous and non-autonomous vehicles on the same path and need to be carefully evaluated. This dissertation's main objective is to develop a methodology to assess the impact of CAVs on traffic flow on urban and highway roads. The study also includes the transition phases that include mixed human-driven vehicle traffic (HDVs), autonomous vehicles (AVs),and autonomous and connected vehicles. The research evaluated how these technologies affect travel times in the presence of disturbances and the impact of automated trains' functionfor all scenarios within urban or road environments. The study was carried out employing traffic microsimulation using the PTV VISSIM software, where the car-following models were developed and calibrated. The results showed that scenarios with 100% CAVs combined with optimal train size settings led to a reduction of up to 71% in travel times in urban applications and 43% in road applications than scenarios where humans drove 100% of vehicles. The study also shows a specific assessment platooning applied to cities and highways. In general, the platoons can place an essential role in minimizing travel time. Finally, studies have shown that the impacts measured on traffic performance can vary significantly, depending on the network's characteristics and the configuration of the capacity of the CAVs. The convergent point is that they have positive impacts.

Veículos Autônomos e Conectados (CAVs) são parte importante do futuro das vias inteligentes ao redor mundo. Eles são objeto de interesse dos órgãos mundiais de trânsito e da sociedade por apresentarem um grande potencial para melhoria no fluxo de tráfego, redução no número de acidentes, aumento da eficiência enérgica e redução dos níveis de emissão. A indústria e a academia vêm aumentado seus esforços e investimentos para desenvolver as várias tecnologias que irão integrar o CAV assim como avaliar o seu impacto nas vias. As fases de transição apresentam maior complexidade devido a coexistência de veículos autônomos e não autônomos na mesma via, e assim necessitam ser cuidadosamente avaliadas. Esta dissertaçãotem como principal objetivo desenvolver uma metodologia para avaliar o impacto dos CAVs no fluxo de tráfego em vias urbanas e rodoviárias. São também focos do estudo as fases de transição que incluem o tráfego misto dos veículos dirigidos por humanos (HDVs), veículos autônomos (AVs) e veículos autônomos e conectados. Além disso, a pesquisa avaliou como estas tecnologias afetam os tempos de viagem na presença de distúrbios e também o impacto da função de comboios automatizados pra todos os cenários dentro de ambientes urbanos ou rodoviários. O estudo foi realizado por meio de microsimulação de tráfego utilizando o software PTV VISSIM, onde os modelos de car-following foram desenvolvidos e calibrados. Os resultados mostraram que cenários com 100% de CAVs combinados com as configurações de tamanhos ótimos de comboio levaram a redução de até 71% nos tempos de viagem em aplicações urbanas, e de 43% em aplicações rodoviárias, quando comparados com cenários onde 100% dos veículos eram dirigidos por humanos. O estudo também traz uma avaliação focada na aplicação dos comboios autônomos em cidades e rodovias. Em general, eles apresentaram um papel importante na redução do tempo de viagem. Finalmente, os estudos mostraram que os impactos medidos no desempenho do tráfego podem variar significativamente, dependendo das características da rede e da configuração da capacidade dos CAVs. O ponto convergente é que apresentam impactos positivos.