154 research outputs found

    Evaluation of Simulation Engines for Crowdsensing Activities

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    The goal of this paper is to analyze existing simulation engines and assess how well-suited they are for simulating the formation, existence and dissolution of dynamic social networks, with a special emphasis on networks formed around crowdsensing efforts. The crowd in this context is a loosely-coupled social network of people, who use their mobile devices to collect and share data and receive some sort of service or satisfaction in return. Often it is hard to predict whether users would like a certain future crowdsensing application, therefore it is necessary to simulate the expected behavior of the crowd in a pre-specified simulation environment. This paper proposes an urban parking scenario, in which the drivers collect and share parking related events. The main part of this research is the analysis of three simulation engines, which will show which is the best suited for simulating dynamic social networks formed around crowdsensing efforts. The results will show that there are generic simulation environments capable of simulating large crowds, which also possess suitable visualization tools and integration with geospatial data

    A blockchain and gamification approach for smart parking

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    City parking is increasingly complex and available parking spaces are scarce. Being able to identify a space to park their cars can lead many drivers to drive around the intended parking area several times, increasing traffic density and pollution. In this research we propose a collaborative blockchain solution with gamification for parking. Users collaborate to report free spaces and receive free parking minutes for their service to the community. In parallel, this approach can be used to collect beacon information from the parked vehicles and create a low-cost collaborative approach for managing a parking control process platform Blockchain that can handle this distributed process and the gamification platform increases users’ participation.info:eu-repo/semantics/acceptedVersio

    Exploiting Recurring Patterns to Improve Scalability of Parking Availability Prediction Systems

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    Parking Guidance and Information (PGI) systems aim at supporting drivers in finding suitable parking spaces, also by predicting the availability at driver’s Estimated Time of Arrival (ETA), leveraging information about the general parking availability situation. To do these predictions, most of the proposals in the literature dealing with on-street parking need to train a model for each road segment, with significant scalability issues when deploying a city-wide PGI. By investigating a real dataset we found that on-street parking dynamics show a high temporal auto-correlation. In this paper we present a new processing pipeline that exploits these recurring trends to improve the scalability. The proposal includes two steps to reduce both the number of required models and training examples. The effectiveness of the proposed pipeline has been empirically assessed on a real dataset of on-street parking availability from San Francisco (USA). Results show that the proposal is able to provide parking predictions whose accuracy is comparable to state-of-the-art solutions based on one model per road segment, while requiring only a fraction of training costs, thus being more likely scalable to city-wide scenarios

    Evaluating Sensor Data in the Context of Mobile Crowdsensing

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    With the recent rise of the Internet of Things the prevalence of mobile sensors in our daily life experienced a huge surge. Mobile crowdsensing (MCS) is a new emerging paradigm that realizes the utility and ubiquity of smartphones and more precisely their incorporated smart sensors. By using the mobile phones and data of ordinary citizens, many problems have to be solved when designing an MCS-application. What data is needed in order to obtain the wanted results? Should the calculations be executed locally or on a server? How can the quality of data be improved? How can the data best be evaluated? These problems are addressed by the design of a streamlined approach of how to create an MCS-application while having all these problems in mind. In order to design this approach, an exhaustive literature research on existing MCS-applications was done and to validate this approach a new application was designed with its help. The procedure of designing and implementing this application went smoothly and thus shows the applicability of the approach

    Crowdsensing-driven route optimisation algorithms for smart urban mobility

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    Urban rörlighet anses ofta vara en av de främsta möjliggörarna för en hållbar statsutveckling. Idag skulle det dock kräva ett betydande skifte mot renare och effektivare stadstransporter vilket skulle stödja ökad social och ekonomisk koncentration av resurser i städerna. En viktig prioritet för städer runt om i världen är att stödja medborgarnas rörlighet inom stadsmiljöer medan samtidigt minska trafikstockningar, olyckor och föroreningar. Att utveckla en effektivare och grönare (eller med ett ord; smartare) stadsrörlighet är en av de svåraste problemen att bemöta för stora metropoler. I denna avhandling närmar vi oss problemet från det snabba utvecklingsperspektivet av ITlandskapet i städer vilket möjliggör byggandet av rörlighetslösningar utan stora stora investeringar eller sofistikerad sensortenkik. I synnerhet föreslår vi utnyttjandet av den mobila rörlighetsavkännings, eng. Mobile Crowdsensing (MCS), paradigmen i vilken befolkningen exploaterar sin mobilkommunikation och/eller mobilasensorer med syftet att frivilligt samla, distribuera, lokalt processera och analysera geospecifik information. Rörlighetavkänningssdata (t.ex. händelser, trafikintensitet, buller och luftföroreningar etc.) inhämtad från frivilliga i befolkningen kan ge värdefull information om aktuella rörelsesförhållanden i stad vilka, med adekvata databehandlingsalgoriter, kan användas för att planera människors rörelseflöden inom stadsmiljön. Såtillvida kombineras i denna avhandling två mycket lovande smarta rörlighetsmöjliggörare, eng. Smart Mobility Enablers, nämligen MCS och rese/ruttplanering. Vi kan därmed till viss utsträckning sammanföra forskningsutmaningar från dessa två delar. Vi väljer att separera våra forskningsmål i två delar, dvs forskningssteg: (1) arkitektoniska utmaningar vid design av MCS-system och (2) algoritmiska utmaningar för tillämpningar av MCS-driven ruttplanering. Vi ämnar att visa en logisk forskningsprogression över tiden, med avstamp i mänskligt dirigerade rörelseavkänningssystem som MCS och ett avslut i automatiserade ruttoptimeringsalgoritmer skräddarsydda för specifika MCS-applikationer. Även om vi förlitar oss på heuristiska lösningar och algoritmer för NP-svåra ruttproblem förlitar vi oss på äkta applikationer med syftet att visa på fördelarna med algoritm- och infrastrukturförslagen.La movilidad urbana es considerada una de las principales desencadenantes de un desarrollo urbano sostenible. Sin embargo, hoy en día se requiere una transición hacia un transporte urbano más limpio y más eficiente que soporte una concentración de recursos sociales y económicos cada vez mayor en las ciudades. Una de las principales prioridades para las ciudades de todo el mundo es facilitar la movilidad de los ciudadanos dentro de los entornos urbanos, al mismo tiempo que se reduce la congestión, los accidentes y la contaminación. Sin embargo, desarrollar una movilidad urbana más eficiente y más verde (o en una palabra, más inteligente) es uno de los temas más difíciles de afrontar para las grandes áreas metropolitanas. En esta tesis, abordamos este problema desde la perspectiva de un panorama TIC en rápida evolución que nos permite construir movilidad sin la necesidad de grandes inversiones ni sofisticadas tecnologías de sensores. En particular, proponemos aprovechar el paradigma Mobile Crowdsensing (MCS) en el que los ciudadanos utilizan sus teléfonos móviles y dispositivos, para nosotros recopilar, procesar y analizar localmente información georreferenciada, distribuida voluntariamente. Los datos de movilidad recopilados de ciudadanos que voluntariamente quieren compartirlos (por ejemplo, eventos, intensidad del tráfico, ruido y contaminación del aire, etc.) pueden proporcionar información valiosa sobre las condiciones de movilidad actuales en la ciudad, que con el algoritmo de procesamiento de datos adecuado, pueden utilizarse para enrutar y gestionar el flujo de gente en entornos urbanos. Por lo tanto, en esta tesis combinamos dos prometedoras fuentes de movilidad inteligente: MCS y la planificación de viajes/rutas, uniendo en cierta medida los distintos desafíos de investigación. Hemos dividido nuestros objetivos de investigación en dos etapas: (1) Desafíos arquitectónicos en el diseño de sistemas MCS y (2) Desafíos algorítmicos en la planificación de rutas aprovechando la información del MCS. Nuestro objetivo es demostrar una progresión lógica de la investigación a lo largo del tiempo, comenzando desde los fundamentos de los sistemas de detección centrados en personas, como el MCS, hasta los algoritmos de optimización de rutas diseñados específicamente para la aplicación de estos. Si bien nos centramos en algoritmos y heurísticas para resolver problemas de enrutamiento de clase NP-hard, utilizamos ejemplos de aplicaciones en el mundo real para mostrar las ventajas de los algoritmos e infraestructuras propuestas

    Improving Parking Availability Maps using Information from Nearby Roads

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    Parking search traffic causes increased travel times and air pollution in many cities. Real-time parking availability maps are expected to help drivers to find a parking space faster and thus to reduce parking search traffic. A possibility to create such maps is the aggregation of parking availability information from crowdsourcing solutions like probe vehicles and mobile phone applications. Since these sources cannot sense the whole city at the same time, estimation methods are necessary to fill uncovered areas. This paper investigates the estimation of parking availability based on spatial methods using sensor data from San Francisco. First, spatial similarities in parking availability are evaluated for different aspects like time of day and number of parking spaces depending on the distance to reveal the parking characteristics. Then, interpolation methods are examined to estimate parking availability in unobserved road segments. Results show that relevant similarities mainly exist for short distances of less than hundred meters. Their similarity values are lower than the temporal similarity even for multiple hours of time gap. Nevertheless, spatial information is useful to interpolate parking availability. Investigated interpolation methods show significantly better results than random guess. Inverse distance weighting method outperforms a simple averaging by up to 5%.DFG/GRK/193

    Mapping Accessible Paths in the City Using Collective Intelligence

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    New information and communication technologies (ICTs) have an increasingly stronger role in people\u27s lives, especially after the commoditization of smartphones. They affect many aspects of everyday life, including urban mobility. Some applications, including Waze, benefit from the collective intelligence (CI) of the crowds to gather the information they need to provide users with good advice on the routes to follow. But they are mainly focused on roads and streets, giving little information on the quality of sidewalks, which are essential to pedestrians, people on wheelchairs and blind people. With the intention to improve the mobility of citizens with special needs, we developed the prototype of an application that allows users themselves to update accessibility maps, tagging obstacles and also indicating the existence of resources that contribute to improve the mobility of people with special needs in urban spaces. Tests in a controlled environment helped to debug the application’s functionalities, before members of the intended target group of users were finally exposed to it. Results are promising, as users were able to include relevant data by themselves and seem motivated to keep doing so, due a sense of utility, social facilitation or simply due to altruism, as anticipated by the CI literature. One unexpected outcome was that impaired users are more excited about the potential the application has to give visibility to the challenges they face than with the actual improvement it can bring to their mobility

    A Survey of Smart Parking Solutions

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    International audienceConsidering the increase of urban population and traffic congestion, smart parking is always a strategic issue to work on, not only in the research field but also from economic interests. Thanks to information and communication technology evolution, drivers can more efficiently find satisfying parking spaces with smart parking services. The existing and ongoing works on smart parking are complicated and transdisciplinary. While deploying a smart parking system, cities, as well as urban engineers, need to spend a very long time to survey and inspect all the possibilities. Moreover, many varied works involve multiple disciplines, which are closely linked and inseparable. To give a clear overview, we introduce a smart parking ecosystem and propose a comprehensive and thoughtful classification by identifying their functionalities and problematic focuses. We go through the literature over the period of 2000-2016 on parking solutions as they were applied to smart parking development and evolution, and propose three macro-themes: information collection, system deployment, and service dissemination. In each macro-theme, we explain and synthesize the main methodologies used in the existing works and summarize their common goals and visions to solve current parking difficulties. Lastly, we give our engineering insights and show some challenges and open issues. Our survey gives an exhaustive study and a prospect in a multidisciplinary approach. Besides, the main findings of the current state-of-the-art throw out recommendations for future research on smart cities and the Internet architecture

    Distributed Data Management in Vehicular Networks Using Mobile Agents

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    En los últimos años, las tecnologías de la información y las comunicaciones se han incorporado al mundo de la automoción gracias a sus avances, y han permitido la creación de dispositivos cada vez más pequeños y potentes. De esta forma, los vehículos pueden ahora incorporar por un precio asequible equipos informáticos y de comunicaciones.En este escenario, los vehículos que circulan por una determinada zona (como una ciudad o una autopista) pueden comunicarse entre ellos usando dispositivos inalámbricos que les permiten intercambiar información con otros vehículos cercanos, formando así una red vehicular ad hoc, o VANET (Vehicular Ad hoc Network). En este tipo de redes, las comunicaciones se establecen con conexiones punto a punto por medio de dispositivos tipo Wi-Fi, que permiten la comunicación con otros del mismo tipo dentro de su alcance, sin que sea necesaria la existencia previa de una infraestructura de comunicaciones como ocurre con las tecnologías de telefonía móvil (como 3G/4G), que además requieren de una suscripción y el pago de una tarifa para poder usarlas.Cada vehículo puede enviar información y recibirla de diversos orígenes, como el propio vehículo (por medio de los sensores que lleva incorporados), otros vehículos que se encuentran cerca, así como de la infraestructura de tráfico presente en las carreteras (como semáforos, señales, paneles electrónicos de información, cámaras de vigilancia, etc.). Todos estas fuentes pueden transmitir datos de diversa índole, como información de interés para los conductores (por ejemplo, atascos de tráfico o accidentes en la vía), o de cualquier otro tipo, mientras sea posible digitalizarla y enviarla a través de una red.Todos esos datos pueden ser almacenados localmente en los ordenadores que llevan los vehículos a medida que son recibidos, y sería muy interesante poder sacarles partido por medio de alguna aplicación que los explotara. Por ejemplo, podrían utilizarse los vehículos como plataformas móviles de sensores que obtengan datos de los lugares por los que viajan. Otro ejemplo de aplicación sería la de ayudar a encontrar plazas de aparcamiento libres en una zona de una ciudad, usando la información que suministrarían los vehículos que dejan una plaza libre.Con este fin, en esta tesis se ha desarrollado una propuesta de la gestión de datos basada en el uso de agentes móviles para poder hacer uso de la información presente en una VANET de forma eficiente y flexible. Esta no es una tarea trivial, ya que los datos se encuentran dispersos entre los vehículos que forman la red, y dichos vehículos están constantemente moviéndose y cambiando de posición. Esto hace que las conexiones de red establecidas entre ellos sean inestables y de corta duración, ya que están constantemente creándose y destruyéndose a medida que los vehículos entran y salen del alcance de sus comunicaciones debido a sus movimientos.En un escenario tan complicado, la aproximación que proponemos permite que los datos sean localizados, y que se puedan hacer consultas sobre ellos y transmitirlos de un sitio cualquiera de la VANET a otro, usando estrategias multi-salto que se adaptan a las siempre cambiantes posiciones de los vehículos. Esto es posible gracias a la utilización de agentes móviles para el procesamiento de datos, ya que cuentan con una serie de propiedades (como su movilidad, autonomía, adaptabilidad, o inteligencia), que hace que sean una elección muy apropiada para este tipo de entorno móvil y con un elevado grado de incertidumbre.La solución propuesta ha sido extensamente evaluada y probada por medio de simulaciones, que demuestran su buen rendimiento y fiabilidad en redes vehiculares con diferentes condiciones y en diversos escenarios.<br /
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