tecniche communication-saving per l’acquisizione dati nel sistema
DESCRIPTION
UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI MODENA E REGGIO EMILIA Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali Corso di Laurea M agistrale in Informatica. Tecniche Communication-saving per l’Acquisizione Dati nel Sistema di Trasporto Intelligente Pegasus. Tesi di Laurea di: Marcello Pietri. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
Tecniche Communication-saving
per l’Acquisizione Dati nel Sistema
di Trasporto Intelligente Pegasus
UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI MODENA E REGGIO EMILIA
Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e NaturaliCorso di Laurea Magistrale in Informatica
Tesi di Laurea di: Marcello Pietri Relatore: prof. Riccardo Martoglia
Introduzione
Lo stato attuale del traffico: In particolari momenti molto congestionato
Code, rallentamenti e ingorghi
Elevato numero di incidenti
Inquinamento acustico e ambientale
Deterioramento della qualità di vita
Intelligent Transportation Systems
Introduzione
Pegasus è un sistema di trasporto intelligente (ITS)
il cui obiettivo è la realizzazione di una piattaforma
info-telematica che dovrà permettere:il miglioramento della mobilità
l’incremento della sicurezza
Come?
Attraverso la riduzione della congestione e dei
tempi di percorrenza, tramite:l’invio di informazioni sul traffico in tempo reale
il calcolo del percorso ottimo
Introduzione
Real-time comms engine
Smart navigation engine Maps &
real-timedata
User interface
GPS unitAccel unit
GPRS V2I unit
WiFi V2V unit
Veicolo
OBU fisicaArchitettura dell’OBU
Interfaccia utente
Introduzione
ad-hoc, multi-hop, V2V communication V2I communication
BTS
BTS
Control Centre
Infr
astr
uctu
red
Net
wor
k
OBUs
OBU OBUOBU
OBU
Communication Manager
EOI Ontology
Recom-mender System
POI Ontology
OBU
OBU
Control Centre
V2I interaction
V2V interaction
Data acquisition
Storage Manager
GIS tables
Query ProcessingEngine
DSMS
Service Manager
Smart Navi-gation
SafetyUrban Mobility
Service Module
Communication-saving!
OBU
Introduzione
Introduzione
Ambito principale di ricerca:
Tecniche communication-saving• Servono a ridurre l'occupazione di banda nella trasmissione dati
digitale
• Sfruttano le ridondanze nell'utilizzo dei dati
• Introducono un’eventuale perdita d’informazione
• Sono categorizzabili come compressioni di tipo lossy
• Sono molteplici e possono essere profondamente diverse
• I risultati in uscita possono variare drasticamente in base al
contesto
• La loro qualità deve essere stabilita dall’analisi sperimentale
Argomenti della tesi:
Stato dell’arte
Analisi e progetto del simulatore
Creazione degli scenari
Simulazioni di traffico
Analisi sperimentale
Stato dell’arteTecniche communication-saving proposte:
Simple time samplinginvio di dati ad intervalli temporali regolari, ad esempio ogni 2 secondi
Simple space samplinginvio di dati ad intervalli spaziali regolari, ad esempio ogni 100 metri percorsi
Map-based samplinginvio di dati al variare del tratto di strada percorsa, ad esempio quando da via
Roma
si passa a viale Italia, oppure quando si passa dal tratto 145 al tratto 146 dell’A1
Deterministic information-needinvio di dati nel momento in cui la velocità effettiva del veicolo si discosta da quella
segnalata nella mappa, ad esempio quando sull’A1 (130Km/h) si viaggia a 70Km/h
Linear regressionsi ottimizza l’invio dei dati interpolandoli con la migliore retta possibile, stimata
con il metodo dei minimi quadrati; ad esempio invia 10 dati memorizzati nella
history inviando le coordinate di due punti e il loro tempo di acquisizione
Strategie di clustering V2Vinvio unificato dei dati di più veicoli previa aggregazione e comunicazione WiFi V2V
Stato dell’arte
Necessità di dati reali sul traffico in formato digitale
Utilizzo del simulatore di traffico Vissim
Implica l’utilizzo di scenari reali ad hoc
Necessità di un simulatore di OBU al fine di testarele tecniche communication-saving e le strategie V2V
Creazione del simulatore
In letteratura non sono presenti analisi o ambienti di sviluppo per le tecniche communication-saving :
Analisi, progetto e sviluppo del software
Testing e validazione dei risultatiAnalisi sperimentale
Argomenti della tesi:
Stato dell’arte
Analisi e progetto del simulatore
Creazione degli scenari
Simulazioni di traffico
Analisi sperimentale
Analisi e progetto del simulatore
Dopo la fase di analisi e la fase di specifica SRS, sono statisviluppati gli use case diagram e gli activity diagram, chehanno permesso la stesura dei package diagram e dei class diagram dello standard UML:
Real-time comms engine
Smart navigation engine Maps &real-time
dataUser interface
GPS unit Accel unit GPRS V2I unit WiFi V2V unit Architettura reale dell’OBU
Class diagramdell’OBU simulata
Analisi e progetto del simulatore
Analisi e progetto del simulatore
Analisi e progetto del simulatoreTecniche communication-saving implementate:
Simple time samplinginvio di dati ad intervalli temporali regolari, ad esempio ogni 2 secondi
100 metri 100 metri
V2I V2I
Simple space samplinginvio di dati ad intervalli spaziali regolari, ad esempio ogni 100 metri percorsi
2 secondi
V2I V2I
2 secondi
Analisi e progetto del simulatoreTecniche communication-saving
implementate:Map-based sampling
invio di dati al variare del tratto di strada percorsa, ad esempio quando da via Roma
si passa a viale Italia, oppure quando si passa dal tratto 145 al tratto 146 dell’A1
Via Emilia est
V2I
V2I
Via Roma
Viale Italia
V2I
Via Emilia nord-est
Analisi e progetto del simulatoreTecniche communication-saving implementate:
Deterministic information-needinvio di dati nel momento in cui la velocità effettiva del veicolo si discosta da quella
teorica
Versione classica:
48 Km/h V2I25 Km/h 51 Km/h
Versione sperimentale con history:
V2I58 Km/h38 Km/h Nuova media 38,1 Km/hMedia 38,27 Km/h
Analisi e progetto del simulatoreTecniche communication-saving implementate:
Simple regressionsfrutta la possibilità di eseguire varie tecniche communication-saving in
contemporanea, infatti si occupa di interpolare solo i tratti rettilinei,
mentre tralascia i tratti curvilinei
Linear regressioncerca di ottimizzare qualsiasi percorso interpolandolo con la migliore retta
possibile, utilizzando il metodo dei minimi quadrati
tragitto re
ttilineo ipotetico
tragitto re
ale
semi-rettilineo
errori tragitto reale
qualsiasi
tragitto rettilineo ipotetico
latlat
lon lo
n
Argomenti della tesi:
Stato dell’arte
Analisi e progetto del simulatore
Creazione degli scenari
Simulazioni di traffico
Analisi sperimentale
Creazione degli scenari
Lo scenario di Beijing (Pechino, Cina):
Progetto originale
Progetto nel simulatore di traffico Vissim
1Km
1,2Km
Creazione degli scenariLo scenario di Toll Plaza (Cadmen, New Jersey, USA):
Modello usato per analizzare le operazioni sul traffico in
Benjamin Franklin Toll Plaza per i veicoli verso il ponte di Delaware
River da Cadmen, e dal New Jersey
verso Philadelphia in Pennsylvania,
USA. I volumi di traffico, le velocità,
e tutti gli altri dati sono reali.
2,3Km
1,4Km
0,4Km
Creazione degli scenariLo scenario italiano di Bologna:
Modello creato dall’università di Bologna,
modificato in modo da permettere la circolazione dei veicoli nelle strade.I flussi di veicoli sono stati creati a posteriori con l’utilizzo di dati
pubblici.
0,6 Km
1,4Km1,6Km
1,2 Km
Creazione degli scenariLo scenario italiano di Roma:
Questo modello è stato realmente
usato dalla pubblica amministrazione
per creare ed analizzare la variante
“via Tiburtina, tratto via Casal Bruciato – Ponte Mammolo” a
Roma; nello specifico per la costruzione
e per gli impianti semaforici.Tutti i dati, tra cui anche i flussi
di veicoli, sono reali, anche se
riferiti al ‘99. Si presume che il numero
di veicoli ad oggi sia notevolmente aumentato.
2,2Km0,7Km
Argomenti della tesi:
Stato dell’arte
Analisi e progetto del simulatore
Creazione degli scenari
Simulazioni di traffico
Analisi sperimentale
Simulazioni di traffi co
Le simulazioni di traffico sono state eseguite con il software Vissim,
un potente simulatore multimodale della PTV Vision:
Per un utilizzo avanzato si richiede la lettura di più di mille pagine di
manuali in lingua inglese o tedesca
Il traffico è stato monitorato in tempi compresi tra un minuto e quattro ore
La quantità di dati utili prodotti è stata superiore ai dieci giga byte
Il campionamento è stato effettuato ad intervalli di 0,1 e 0,5 secondi
Simulazioni di traffi co
Argomenti della tesi:
Stato dell’arte
Analisi e progetto del simulatore
Creazione degli scenari
Simulazioni di traffico
Analisi sperimentale
Analisi sperimentale
• La fase di analisi sperimentale è stata suddivisa in due parti: l’analisi V2I e l’analisi V2V.
• Le tecniche communication-saving e le strategie di clustering V2V sono state sperimentate su tutti gli scenari descritti e anche sugli stessi scenari leggermente modificati in termini di viabilità e numero di veicoli.
• I parametri utilizzati coprono l’intero range di valori accettabili in termini di qualità del servizio.
• Nell’analisi V2I il trade-off tra quantità dati inviati ed errori commessi, in termini di distanza e velocità, determina la qualità della tecnica in analisi.
Analisi sperimentale – V2I
60 0,5
60 0,1
600 0,5
600 0,1
3600 0,5
0,0% 0,2% 0,4% 0,6% 0,8% 1,0% 1,2% 1,4% 1,6% 1,8% 2,0%
ROME
errori commessi - baseline
Dist err% ok V err % ok
percentuale d'errore
tipo
di c
am
pio
na
me
nto
60 0,5
60 0,1
600 0,5
600 0,1
3600 0,5
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000
ROME
dimensione dati per obu
data x obu
byte trasmessi
tipo
di c
am
pio
na
me
nto
Stime preliminari e dimensione del flusso di dati
Gli errori sulla distanza e sulla velocità diminuiscono al diminuire del
campionamento
La quantità di dati inviati aumenta al diminuire dell’intervallo di
campionamento
Il flusso di dati medio per ogni OBU, nella simulazione da 3600 secondi, è di
3035 byte.
Considerando circa un milione di OBU, il flusso di dati totali è di circa 0,8
MB/s, pari a 2,83 GB all’ora e 68 GB al giorno.
Analisi sperimentale – V2ISimple time sampling
Gli errori sulla distanza e sulla velocità diminuiscono al diminuire del
campionamento
La quantità di dati inviati aumenta al diminuire dell’intervallo di
campionamento
La crescita dell’errore non è lineare come per i dati inviati, ma iperbolica
0,5
1
2
4
8
0,0% 1,0% 2,0% 3,0% 4,0% 5,0% 6,0% 7,0% 8,0%
ROMA
Dur. 600 - errori al variare del campionamento
Dist err% ok V err % ok
errore %
cam
pio
na
me
nto
(s
)
0,5
1
2
4
8
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
ROMA
Dur. 600 - data per obu al variare del campionamento
data x obu
byte trasmessi
cam
pio
na
me
nto
(s
)
0,7510% 0,1910%
1,1470% 0,2812%
1,9913% 0,5401%
3,7658% 1,2828%
7,2913% 3,4007%
Analisi sperimentale – V2ISimple space sampling
Gli errori sulla distanza e sulla velocità diminuiscono al diminuire del
campionamento
La quantità di dati inviati aumenta al diminuire dell’intervallo di
campionamento
L’errore sulla distanza risulta molto soddisfacente, quello sulla velocità no
0,5s
1m
10m
20m
40m
80m
100m
0,0% 1,0% 2,0% 3,0% 4,0% 5,0% 6,0% 7,0% 8,0% 9,0%
ROMA
Dur. 600 - errori al variare del campionamento
Dist err% ok V err % ok
errore %
cam
pio
na
me
nto
0,5s
1m
10m
20m
40m
80m
100m
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
ROMA
Dur. 600 - data per obu al variare del campionamento
data x obu
byte trasmessi
cam
pio
na
me
nto
0,7510% 0,1910%
0,7531% 2,3587%
1,1175% 5,5345%
1,7333% 5,8719%
3,1825% 6,0067%
6,1879% 6,6805%
8,2286% 7,3627%
Analisi sperimentale – V2IDeterministic information-need
(Versione sperimentale con history)
Gli errori sulla distanza risultano inferiori a quelli sulla velocità
Le percentuali di errore sono decisamente superiori alle aspettative
La tecnica è da scartare
0,5s
0.01km/h-h15
0.05km/h-h15
0.1km/h-h1
0.1km/h-h3
0.1km/h-h9
0.1km/h-h15
1km/h-h9
10km/h-h9
0,0% 10,0% 20,0% 30,0% 40,0% 50,0% 60,0% 70,0% 80,0% 90,0% 100,0%
ROMADur. 600 - errori al variare del campionamento
Dist err% ok V err % okerrore %
cam
pion
amen
to
0,5s
0.01km/h-h15
0.05km/h-h15
0.1km/h-h1
0.1km/h-h3
0.1km/h-h9
0.1km/h-h15
1km/h-h9
10km/h-h9
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
ROMADur. 600 - data per obu al variare del campionamento
data x obubyte trasmessi
cam
pio
na
me
nto
0,7510% 0,1910%
0,8124% 3,5226%
0,8360% 10,9404%
1,0789% 25,0423%
0,8740% 18,4573%
0,8647% 17,7751%
0,8643% 17,7673%
5,2492% 85,9966%
62,1489% 99,4708%
Analisi sperimentale – V2IDeterministic information-need
(Versione off-line)
L’andamento e le deduzioni sono leggermente negativi rispetto simple time
sampling
La variazione su errori e quantità di dati non subisce mutamenti drastici fino a
1Km/h
La tecnica è utilizzabile per individuare i punti di rallentamento (stop, code a
tratti, …)0,5s
0.025Km/h
0.05Km/h
1Km/h
2Km/h
4Km/h
8Km/h
10Km/h
0,0% 5,0% 10,0% 15,0% 20,0% 25,0% 30,0% 35,0% 40,0% 45,0%
ROMA
Dur. 600 - errori al variare del campionamento
Dist err% ok V err % ok
errore %
cam
pio
na
me
nto
0,5s
0.025Km/h
0.05Km/h
1Km/h
2Km/h
4Km/h
8Km/h
10Km/h
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
ROMA
Dur. 600 - data per obu al variare del campionamento
data x obu
byte trasmessi
cam
pio
na
me
nto
0,7510% 0,1910%
0,8311% 0,3088%
1,6499% 1,1502%
3,0952% 2,2134%
11,0853% 6,0523%
38,3545% 11,4743%
41,9727% 14,5546%
42,3624% 15,7069%
Analisi sperimentale – V2IMap-based sampling
Gli errori sulla distanza e sulla velocità risultano molto marcati
Il trade-off errori commessi - dati inviati risulta peggiore che con simple time
sampling
L’uso di questa tecnica potrebbe riguardare solo la ricostruzione dell’itinerario
percorso
0,5s
map F
map T
0,0% 5,0% 10,0% 15,0% 20,0% 25,0% 30,0% 35,0%
ROMA
Dur. 600 - errori al variare del campionamento
Dist err% ok V err % ok
errore %
cam
pio
na
me
nto
0,5s
map F
map T
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
ROMA
Dur. 600 - data per obu al variare del campionamento
data x obu
byte trasmessi
cam
pio
na
me
nto
0,7510% 0,1910%
29,9905% 22,7322%
9,8246% 6,3324%
Analisi sperimentale – V2ISimple regression
Il trade-off errori commessi - dati inviati risulta di poco peggiore a simple time
sampling
Usando campionamenti base più fini si ottengono risultati in linea a simple
time sampling
I risultati ottenuti indirizzano verso lo sviluppo di tecniche simili più avanzate
0,5s
7m_h3
7m_h5
7m_h7
7m_h10
10m_h3
10m_h5
10m_h7
10m_h10
0,0% 1,0% 2,0% 3,0% 4,0% 5,0% 6,0%
ROMA
Dur. 3600 - errori al variare del campionamento
Dist err% ok V err % ok
errore %
cam
pio
na
me
nto
0,5s
7m_h3
7m_h5
7m_h7
7m_h10
10m_h3
10m_h5
10m_h7
10m_h10
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 20000
ROMA
Dur. 3600 - data per obu al variare del campionamento
data x obu
byte trasmessi
cam
pion
amen
to
0,6862% 0,1536%
1,8485% 0,6496%
2,6247% 0,9659%
3,5071% 1,2809%
5,4560% 1,8572%
1,8487% 0,6490%
2,6385% 0,9777%
3,4700% 1,3103%
4,9872% 1,8220%
Analisi sperimentale – V2ILinear regression (1)
Il trade-off errori commessi - dati inviati risulta molto performante
Gli errori su distanza e velocità risultano inferiori all’1% interpolando anche
10 punti
I risultati ottenuti indirizzano verso l’analisi su scenari in cui l’OBU circola per
più tempo
0,5s on 0.5
0,5s on 0,1
reg h3 on 0,5 f0.5
reg h7 on 0,1 f0.5
reg h10 on 0,1 f0.5
reg h8 on 0,1 f60
0,00% 0,20% 0,40% 0,60% 0,80% 1,00% 1,20% 1,40% 1,60%
BOLOGNA
Dur. 600 - errori al variare del campionamento
Dist err% ok V err % ok
errore %
cam
pio
na
me
nto
0,5s on 0.5
0,5s on 0,1
reg h3 on 0,5 f0.5
reg h7 on 0,1 f0.5
reg h10 on 0,1 f0.5
reg h8 on 0,1 f60
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000
BOLOGNA
Dur. 600 - data per obu al variare del campionamento
data x obu
byte trasmessi
cam
pio
na
me
nto
0,4429% 0,3893%
0,4098% 0,4475%
0,9140% 1,5298%
0,6180% 0,6793%
0,7081% 0,8336%
0,5712% 0,5585%
Analisi sperimentale – V2ILinear regression (2)
Il trade-off errori commessi - dati inviati risulta migliore di simple time
sampling
L’errore sulla distanza si è ridotto fino a 5,6 volte, quello sulla velocità fino a 2
volte
L’invio di dati è diminuito di 2,3 volte nel primo caso e di 3,5 volte nell’ultimo
0,5s
regression h3 on 0.5
regression h4 on 0.5
regression h5 on 0.5
0,0% 0,1% 0,2% 0,3% 0,4% 0,5% 0,6%
BOLOGNA - RID
Dur. 7200 - errori al variare del campionamento
Dist err% ok V err % ok
errore %
ca
mp
ion
am
en
to
0,5s
regression h3 on 0.5
regression h4 on 0.5
regression h5 on 0.5
0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000 160000
BOLOGNA - RID
Dur. 7200 - data per obu al variare del campionamento
data x obu
byte trasmessi
cam
pio
na
me
nto
0,5401% 0,5289%
0,0963% 0,2652%
0,1531% 0,2776%
0,3077% 0,5722%
Analisi sperimentale – V2ILinear regression (3)
Il trade-off errori commessi - dati inviati risulta migliore di simple time
sampling
L’errore sulla distanza si è ridotto fino a 1,6 volte, quello sulla velocità fino a
1,7 volte
L’invio di dati è diminuito fino a 1,8 volte
0,5s
1s
2s
regression h3 on 0.5
regression h4 on 0.5
regression h5 on 0.5
regression h6 on 0.5
0,0% 0,1% 0,2% 0,3% 0,4% 0,5% 0,6% 0,7% 0,8% 0,9% 1,0%
BOLOGNA - ZTL
Dur. 14400 - errori al variare del campionamento
Dist err% ok V err % ok
errore %
ca
mp
ion
am
en
to
0,5s
1s
2s
regression h3 on 0.5
regression h4 on 0.5
regression h5 on 0.5
regression h6 on 0.5
0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 350000 400000
BOLOGNA - ZTL
Dur. 14400 - data per obu al variare del campionamento
data x obu
byte trasmessi
cam
pio
na
me
nto
0,4577% 0,4613%
0,1187% 0,1248%
0,7974% 0,7848%
0,1595% 0,1833%
0,1036% 0,1273%
0,0989% 0,0824%
0,1962% 0,1692%
Analisi sperimentale – V2V
0
5
10
15
20
25
30
Dimensione dei gruppi
(al variare dello scenario)
scenario
dim
ensi
one
grup
po (#
OB
U)
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
Permanenza veicolo nel gruppo
(al variare dello scenario)
scenario
Per
man
enza
vei
colo
(s)
Analisi V2V – variazione dello scenario
La dimensione dei gruppi e il tempo di permanenza variano in base allo
scenario
Il tempo di permanenza dell’OBU nel gruppo non è legato alla dimensione del
gruppo
Nel caso peggiore i veicoli permangono nel gruppo per circa 8 secondi, nel
migliore 177
Analisi sperimentale – V2VAnalisi V2V – variazione della copertura WiFi
I cambiamenti all’interno dei gruppi sono costanti La dimensione dei gruppi aumenta in modo lineare Il tempo medio di permanenza dei veicoli all’interno dei gruppi cresce in modo lineare
100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250
29
31
33
35
37
39
41
BEIJING - Dur. 1200 C0.5Dimensione media del gruppo
al variare della portata WiFi
Portata WiFi (metri)
Dim
ensi
one
del g
rupp
o (O
BU)
100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250
1,2
1,4
1,6
1,8
2
2,2
2,4
ROMA - Dur. 3600 C0.5Dimensione media del gruppo
al variare della portata WiFi
Portata WiFi (metri)
Dim
ensi
one
del g
rupp
o (O
BU)
100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250
3
3,5
4
4,5
5
5,5
6
6,5
TOLL PLAZA - Dur. 3600 C0.5
Dimensione media del gruppoal variare della portata WiFi
Portata WiFi (metri)
Dim
ensi
one
del g
rupp
o (O
BU)
100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250
170
180
190
200
210
220
230
240
250
BEIJING - Dur. 1200 C0.5Tempo di permanenza
al variare della portata WiFi
Portata WiFi (metri)
Tem
po d
i per
man
enza
(s)
100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250
60
65
70
75
80
85
90
95
Tempo di permanenzaal variare della portata WiFi
Portata WiFi (metri)
Tem
po d
i per
man
enza
(s)
TOLL PLAZA - Dur. 3600 C0.5
100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250
46
48
50
52
54
56
58
60
62
Tempo di permanenzaal variare della portata WiFi
Portata WiFi (metri)
Tem
po d
i per
man
enza
(s)
ROMA - Dur. 3600 C0.5
Analisi sperimentale – V2VAnalisi V2V – variazione del numero di OBU
L’andamento della grandezza media dei gruppi segue un comportamento standard La dimensione dei gruppi aumenta in modo logaritmico all’aumentare del numero di OBU Il tempo medio di permanenza di un veicolo in un gruppo diminuisce, fino a stabilizzarsi, al crescere del numero di OBU coinvolte
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
0
5
10
15
20
Grandezza media dei gruppi
(BOZTL 14400 0.5)Numero di OBU conivolte (dal basso) 25, 51, 80, 108
OBU id group
dim
en
sio
ne
de
l gru
pp
o
0 25 51 81 108
00.5
11.5
22.5
33.5
44.5
5f(x) = 3.0904430904358 ln(x) + 0.244654384905165R² = 0.980080417257215
Grandezza media gruppi
Numero di OBU coinvolte
Gra
nd
ezz
a d
el g
rup
po
(O
BU
)
0 25 51 81 108
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7f(x) = 0.452713571290125 ln(x) − 0.00110456543419718R² = 0.977186070859229
Cambiamento medio nei gruppi
Numero di OBU coinvolte
Ca
mb
iam
ne
ti p
er
seco
nd
o
Conclusioni
Il lavoro svolto:
Studio di tecniche communication-saving, strategie V2V e ambienti di simulazione presenti in letteratura
Utilizzo del simulatore di traffico professionale Vissim
Analisi, modifica e creazione di nuovi scenari per la simulazione di traffico
Analisi, progetto e implementazione di un simulatore di OBU
Analisi sperimentale dei dati ottenuti
ConclusioniGli obiettivi raggiunti:
Sviluppo del codice nel rispetto degli standard e in modo da permettere la portabilità sull’architettura reale di ogni OBU
Analisi di scenari reali al fine di mostrare i flussi di veicoli necessari per un efficiente utilizzo delle strategie V2V
Definizione di strategie e politiche di clustering tra veicoli
Stima della riduzione del carico sulle comunicazioni V2I, derivata dall’utilizzo di comunicazioni V2V
Conclusioni
Riduzione delle comunicazioni senza compromettere il trade-off dati inviati – errore commesso
Quantificazione delle reali quantità di informazioni con cui si avrà a che fare nel contesto pratico
Individuazione delle migliori strategie communication-saving utilizzabili nei contesti specifici della realtà
Studio e analisi di nuove tecniche communication-saving al fine di migliorare quelle proposte in letteratura
Sviluppi futuri
In merito alle tecniche communication-saving:
eseguire test su scenari molto più estesi, aggiornati e forniti da enti certificati, al fine di validare completamente le analisi svolte
implementare un’ulteriore codifica in stile Huffmann, affiancata ad altre compressioni lossless, al fine di ridurre ulteriormente la banda richiesta
implementare ed analizzare tecniche di regressione più complesse quali Multivariate adaptative regression splines e Segemented regression
Sviluppi futuriIn merito all’estensione delle funzionalità
dell’OBU:
sviluppare ulteriormente algoritmi per il clustering V2V, al fine di ottimizzare le comunicazioni ed i gruppi formati
analizzare praticamente le migliori combinazioni di utilizzo contemporaneo di tecniche communication-saving
studiare ed implementare una tecnica di auto-selezione adattativa, che selezioni il migliore insieme di tecniche communication-saving dinamicamente
GRAZIE A TUTTI PER L’ATTENZIONE