Big Data for Traffic Estimation and Prediction: A Survey of Data and Tools

Big data has been used widely in many areas including the transportation industry. Using various data sources, traffic states can be well estimated and further predicted for improving the overall operation efficiency. Combined with this trend, this study presents an up-to-date survey of open data and big data tools used for traffic estimation and prediction. Different data types are categorized and the off-the-shelf tools are introduced. To further promote the use of big data for traffic estimation and prediction tasks, challenges and future directions are given for future studies

Proposal of an adaptive infotainment system depending on driving scenario complexity

Tesi en modalitat Doctorat industrialPla de Doctorat industrial de la Generalitat de CatalunyaThe PhD research project is framed within the plan of industrial doctorates of the “Generalitat de Catalunya”. During the investigation, most of the work was carried out at the facilities of the vehicle manufacturer SEAT, specifically at the information and entertainment (infotainment) department. In the same way, there was a continuous cooperation with the telematics department of the UPC. The main objective of the project consisted in the design and validation of an adaptive infotainment system dependent on the driving complexity. The system was created with the purpose of increasing driver’ experience while guaranteeing a proper level of road safety. Given the increasing number of application and services available in current infotainment systems, it becomes necessary to devise a system capable of balancing these two counterparts. The most relevant parameters that can be used for balancing these metrics while driving are: type of services offered, interfaces available for interacting with the services, the complexity of driving and the profile of the driver. The present study can be divided into two main development phases, each phase had as outcome a real physical block that came to be part of the final system. The final system was integrated in a vehicle and validated in real driving conditions. The first phase consisted in the creation of a model capable of estimating the driving complexity based on a set of variables related to driving. The model was built by employing machine learning methods and the dataset necessary to create it was collected from several driving routes carried out by different participants. This phase allowed to create a model capable of estimating, with a satisfactory accuracy, the complexity of the road using easily extractable variables in any modern vehicle. This approach simplify the implementation of this algorithm in current vehicles. The second phase consisted in the classification of a set of principles that allow the design of the adaptive infotainment system based on the complexity of the road. These principles are defined based on previous researches undertaken in the field of usability and user experience of graphical interfaces. According to these of principles, a real adaptive infotainment system with the most commonly used functionalities; navigation, radio and media was designed and integrated in a real vehicle. The developed system was able to adapt the presentation of the content according to the estimation of the driving complexity given by the block developed in phase one. The adaptive system was validated in real driving scenarios by several participants and results showed a high level of acceptance and satisfaction towards this adaptive infotainment. As a starting point for future research, a proof of concept was carried out to integrate new interfaces into a vehicle. The interface used as reference was a Head Mounted screen that offered redundant information in relation to the instrument cluster. Tests with participants served to understand how users perceive the introduction of new technologies and how objective benefits could be blurred by initial biases.El proyecto de investigación de doctorado se enmarca dentro del plan de doctorados industriales de la Generalitat de Catalunya. Durante la investigación, la mayor parte del trabajo se llevó a cabo en las instalaciones del fabricante de vehículos SEAT, específicamente en el departamento de información y entretenimiento (infotainment). Del mismo modo, hubo una cooperación continua con el departamento de telemática de la UPC. El objetivo principal del proyecto consistió en el diseño y la validación de un sistema de información y entretenimiento adaptativo que se ajustaba de acuerdo a la complejidad de la conducción. El sistema fue creado con el propósito de aumentar la experiencia del conductor y garantizar un nivel adecuado en la seguridad vial. El proyecto surge dado el número creciente de aplicaciones y servicios disponibles en los sistemas actuales de información y entretenimiento; es por ello que se hace necesario contar con un sistema capaz de equilibrar estas dos contrapartes. Los parámetros más relevantes que se pueden usar para equilibrar estas métricas durante la conducción son: el tipo de servicios ofrecidos, las interfaces disponibles para interactuar con los servicios, la complejidad de la conducción y el perfil del conductor. El presente estudio se puede dividir en dos fases principales de desarrollo, cada fase tuvo como resultado un componente que se convirtió en parte del sistema final. El sistema final fue integrado en un vehículo y validado en condiciones reales de conducción. La primera fase consistió en la creación de un modelo capaz de estimar la complejidad de la conducción en base a un conjunto de variables relacionadas con la conducción. El modelo se construyó empleando "Machine Learning Methods" y el conjunto de datos necesario para crearlo se recopiló a partir de varias rutas de conducción realizadas por diferentes participantes. Esta fase permitió crear un modelo capaz de estimar, con una precisión satisfactoria, la complejidad de la carretera utilizando variables fácilmente extraíbles en cualquier vehículo moderno. Este enfoque simplifica la implementación de este algoritmo en los vehículos actuales. La segunda fase consistió en la clasificación de un conjunto de principios que permiten el diseño del sistema de información y entretenimiento adaptativo basado en la complejidad de la carretera. Estos principios se definen en base a investigaciones anteriores realizadas en el campo de usabilidad y experiencia del usuario con interfaces gráficas. De acuerdo con estos principios, un sistema de entretenimiento y entretenimiento real integrando las funcionalidades más utilizadas; navegación, radio y audio fue diseñado e integrado en un vehículo real. El sistema desarrollado pudo adaptar la presentación del contenido según la estimación de la complejidad de conducción dada por el bloque desarrollado en la primera fase. El sistema adaptativo fue validado en escenarios de conducción reales por varios participantes y los resultados mostraron un alto nivel de aceptación y satisfacción hacia este entretenimiento informativo adaptativo. Como punto de partida para futuras investigaciones, se llevó a cabo una prueba de concepto para integrar nuevas interfaces en un vehículo. La interfaz utilizada como referencia era una pantalla a la altura de los ojos (Head Mounted Display) que ofrecía información redundante en relación con el grupo de instrumentos. Las pruebas con los participantes sirvieron para comprender cómo perciben los usuarios la introducción de nuevas tecnologías y cómo los sesgos iniciales podrían difuminar los beneficios.Postprint (published version

Customizing the promotion strategies of integrated air-bus service based on passenger satisfaction

The integrated air-bus service expands the catchment area and alleviates congestion of regional airports. To gain further insights into the unexplored potential attributes of the integrated service that generate passenger satisfaction, this paper utilizes a two-stage analysis approach to identify the key promotion factors for passengers from different constituents. Based on the survey data collected in Nanjing Lukou International Airport, this paper 1) uses k-means clustering to categorize respondents into four groups. 2) Combines the gradient boosting decision tree and impact asymmetry analysis to identify the attributes that have nonlinear influences on the overall service satisfaction for each group respectively. Results suggest that the timetable of the airport bus is critical for all passenger groups. Interestingly, there are noticeable differences in passenger satisfaction with the accessibility, cost affordability, comfort, reliability, and integration of the integrated service, providing the basis for customizing service promotion strategies among different passenger groups and airports.</p

Traffic Prediction using Artificial Intelligence: Review of Recent Advances and Emerging Opportunities

Traffic prediction plays a crucial role in alleviating traffic congestion which represents a critical problem globally, resulting in negative consequences such as lost hours of additional travel time and increased fuel consumption. Integrating emerging technologies into transportation systems provides opportunities for improving traffic prediction significantly and brings about new research problems. In order to lay the foundation for understanding the open research challenges in traffic prediction, this survey aims to provide a comprehensive overview of traffic prediction methodologies. Specifically, we focus on the recent advances and emerging research opportunities in Artificial Intelligence (AI)-based traffic prediction methods, due to their recent success and potential in traffic prediction, with an emphasis on multivariate traffic time series modeling. We first provide a list and explanation of the various data types and resources used in the literature. Next, the essential data preprocessing methods within the traffic prediction context are categorized, and the prediction methods and applications are subsequently summarized. Lastly, we present primary research challenges in traffic prediction and discuss some directions for future research.Comment: Published in Transportation Research Part C: Emerging Technologies (TR_C), Volume 145, 202

Proposal of an adaptive infotainment system depending on driving scenario complexity

The PhD research project is framed within the plan of industrial doctorates of the “Generalitat de Catalunya”. During the investigation, most of the work was carried out at the facilities of the vehicle manufacturer SEAT, specifically at the information and entertainment (infotainment) department. In the same way, there was a continuous cooperation with the telematics department of the UPC. The main objective of the project consisted in the design and validation of an adaptive infotainment system dependent on the driving complexity. The system was created with the purpose of increasing driver’ experience while guaranteeing a proper level of road safety. Given the increasing number of application and services available in current infotainment systems, it becomes necessary to devise a system capable of balancing these two counterparts. The most relevant parameters that can be used for balancing these metrics while driving are: type of services offered, interfaces available for interacting with the services, the complexity of driving and the profile of the driver. The present study can be divided into two main development phases, each phase had as outcome a real physical block that came to be part of the final system. The final system was integrated in a vehicle and validated in real driving conditions. The first phase consisted in the creation of a model capable of estimating the driving complexity based on a set of variables related to driving. The model was built by employing machine learning methods and the dataset necessary to create it was collected from several driving routes carried out by different participants. This phase allowed to create a model capable of estimating, with a satisfactory accuracy, the complexity of the road using easily extractable variables in any modern vehicle. This approach simplify the implementation of this algorithm in current vehicles. The second phase consisted in the classification of a set of principles that allow the design of the adaptive infotainment system based on the complexity of the road. These principles are defined based on previous researches undertaken in the field of usability and user experience of graphical interfaces. According to these of principles, a real adaptive infotainment system with the most commonly used functionalities; navigation, radio and media was designed and integrated in a real vehicle. The developed system was able to adapt the presentation of the content according to the estimation of the driving complexity given by the block developed in phase one. The adaptive system was validated in real driving scenarios by several participants and results showed a high level of acceptance and satisfaction towards this adaptive infotainment. As a starting point for future research, a proof of concept was carried out to integrate new interfaces into a vehicle. The interface used as reference was a Head Mounted screen that offered redundant information in relation to the instrument cluster. Tests with participants served to understand how users perceive the introduction of new technologies and how objective benefits could be blurred by initial biases.El proyecto de investigación de doctorado se enmarca dentro del plan de doctorados industriales de la Generalitat de Catalunya. Durante la investigación, la mayor parte del trabajo se llevó a cabo en las instalaciones del fabricante de vehículos SEAT, específicamente en el departamento de información y entretenimiento (infotainment). Del mismo modo, hubo una cooperación continua con el departamento de telemática de la UPC. El objetivo principal del proyecto consistió en el diseño y la validación de un sistema de información y entretenimiento adaptativo que se ajustaba de acuerdo a la complejidad de la conducción. El sistema fue creado con el propósito de aumentar la experiencia del conductor y garantizar un nivel adecuado en la seguridad vial. El proyecto surge dado el número creciente de aplicaciones y servicios disponibles en los sistemas actuales de información y entretenimiento; es por ello que se hace necesario contar con un sistema capaz de equilibrar estas dos contrapartes. Los parámetros más relevantes que se pueden usar para equilibrar estas métricas durante la conducción son: el tipo de servicios ofrecidos, las interfaces disponibles para interactuar con los servicios, la complejidad de la conducción y el perfil del conductor. El presente estudio se puede dividir en dos fases principales de desarrollo, cada fase tuvo como resultado un componente que se convirtió en parte del sistema final. El sistema final fue integrado en un vehículo y validado en condiciones reales de conducción. La primera fase consistió en la creación de un modelo capaz de estimar la complejidad de la conducción en base a un conjunto de variables relacionadas con la conducción. El modelo se construyó empleando "Machine Learning Methods" y el conjunto de datos necesario para crearlo se recopiló a partir de varias rutas de conducción realizadas por diferentes participantes. Esta fase permitió crear un modelo capaz de estimar, con una precisión satisfactoria, la complejidad de la carretera utilizando variables fácilmente extraíbles en cualquier vehículo moderno. Este enfoque simplifica la implementación de este algoritmo en los vehículos actuales. La segunda fase consistió en la clasificación de un conjunto de principios que permiten el diseño del sistema de información y entretenimiento adaptativo basado en la complejidad de la carretera. Estos principios se definen en base a investigaciones anteriores realizadas en el campo de usabilidad y experiencia del usuario con interfaces gráficas. De acuerdo con estos principios, un sistema de entretenimiento y entretenimiento real integrando las funcionalidades más utilizadas; navegación, radio y audio fue diseñado e integrado en un vehículo real. El sistema desarrollado pudo adaptar la presentación del contenido según la estimación de la complejidad de conducción dada por el bloque desarrollado en la primera fase. El sistema adaptativo fue validado en escenarios de conducción reales por varios participantes y los resultados mostraron un alto nivel de aceptación y satisfacción hacia este entretenimiento informativo adaptativo. Como punto de partida para futuras investigaciones, se llevó a cabo una prueba de concepto para integrar nuevas interfaces en un vehículo. La interfaz utilizada como referencia era una pantalla a la altura de los ojos (Head Mounted Display) que ofrecía información redundante en relación con el grupo de instrumentos. Las pruebas con los participantes sirvieron para comprender cómo perciben los usuarios la introducción de nuevas tecnologías y cómo los sesgos iniciales podrían difuminar los beneficios