Crowdsensing-driven route optimisation algorithms for smart urban mobility

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

Smart Mobility: a multimodal services study in the metropolitan area of Lisbon

Citizens’ mobility brings great challenges to the cities and smart city\u27s initiatives. This study main goal is to disclosure the current situation of the metropolitan area of Lisbon regarding smart mobility and multimodal mobility systems. The methodological approach of this study consist of collect data from citizens of the metropolitan area of Lisbon, through a survey. We report here empirical study results on citizen awareness of information systems solutions, and their level of usage in their daily lives. Our study results demonstrated the citizens of the metropolitan area of Lisbon are highly unhappy with the available mobility systems and use mainly the private car as transport mode and the importance of multimodal mobility systems were confirmed

A multimodal services study in the metropolitan area of Lisbon

Bernardo, M. R., de Castro Neto, M., & Aparicio, M. (2019). Smart mobility: A multimodal services study in the metropolitan area of Lisbon. In Atas da Conferencia da Associacao Portuguesa de Sistemas de Informacao 2019: 19ª Conferencia da Associacao Portuguesa de Sistemas de Informacao, CAPSI 2019 [19th Conference of the Portuguese Association for Information Systems, CAPSI 2019], Lisboa; Portugal; 11 October 2019 through 12 October 2019 (pp. 20). Associação Portuguesa de Sistemas de Informação.Citizens’ mobility brings great challenges to the cities and smart city's initiatives. This study main goal is to disclosure the current situation of the metropolitan area of Lisbon regarding smart mobility and multimodal mobility systems. The methodological approach of this study consist of collect data from citizens of the metropolitan area of Lisbon, through a survey. We report here empirical study results on citizen awareness of information systems solutions, and their level of usage in their daily lives. Our study results demonstrated the citizens of the metropolitan area of Lisbon are highly unhappy with the available mobility systems and use mainly the private car as transport mode and the importance of multimodal mobility systems were confirmed.authorsversionpublishe

The role of Artificial Intelligence and distributed computing in IoT applications

[EN]The exchange of ideas between scientists and technicians, from both academic and business areas, is essential in order to ease the development of systems which can meet the demands of today’s society. Technology transfer in this field is still a challenge and, for that reason, this type of contributions are notably considered in this compilation. This book brings in discussions and publications concerning the development of innovative techniques of IoT complex problems. The technical program focuses both on high quality and diversity, with contributions in well-established and evolving areas of research. Specifically, 10 chapters were submitted to this book. The editors particularly encouraged and welcomed contributions on AI and distributed computing in IoT applications.Financed by regional government of Castilla y León and FEDER funds

The role of Artificial Intelligence and Distributed computing in IoT applications

[ES] La serie «El rol de la inteligencia artificial y la computación distribuida en las aplicaciones IoT» contiene publicaciones sobre la teoría y aplicaciones de la computación distribuida y la inteligencia artificial en el Internet de las cosas. Prácticamente todas las disciplinas como la ingeniería, las ciencias naturales, la informática y las ciencias de la información, las TIC, la economía, los negocios, el comercio electrónico, el medio ambiente, la salud y las ciencias de la vida están cubiertas. La lista de temas abarca todas las áreas de los sistemas inteligentes modernos y la informática como: inteligencia computacional, soft computing incluyendo redes neuronales, inteligencia social, inteligencia ambiental, sistemas auto-organizados y adaptativos, computación centrada en el ser humano y centrada en el ser humano, sistemas de recomendación, control inteligente, robótica y mecatrónica, incluida la colaboración entre el ser humano y la máquina, paradigmas basados en el conocimiento, paradigmas de aprendizaje, ética de la máquina, análisis inteligente de datos, gestión del conocimiento, agentes inteligentes, toma de decisiones inteligentes y apoyo, seguridad de la red inteligente, gestión de la confianza, entretenimiento interactivo, inteligencia de la Web y multimedia. Las publicaciones en el marco de «El rol de la inteligencia artificial y la computación distribuida en las aplicaciones IoT» son principalmente las actas de seminarios, simposios y conferencias. Abarcan importantes novedades recientes en la materia, tanto de naturaleza fundacional como aplicable. Un importante rasgo característico de la serie es el corto tiempo de publicación. Esto permite una rápida y amplia difusión de los resultados de las investigaciones[EN] The series «The Role of Artificial Intelligence and Distributed Computing in IoT Applications» contains publications on the theory and applications of distributed computing and artificial intelligence in the Internet of Things. Virtually all disciplines such as engineering, natural sciences, computer and information sciences, ICT, economics, business, e-commerce, environment, health and life sciences are covered. The list of topics covers all areas of modern intelligent systems and computer science: computational intelligence, soft computing including neural networks, social intelligence, ambient intelligence, self-organising and adaptive systems, human-centred and people-centred computing, recommendation systems, intelligent control, robotics and mechatronics including human-machine collaboration, knowledge-based paradigms, learning paradigms, machine ethics, intelligent data analysis, knowledge management, intelligent agents, intelligent decision making and support, intelligent network security, trust management, interactive entertainment, web intelligence, and multimedia. The publications in the framework of «The Role of Artificial Intelligence and Distributed Computing in IoT Applications» are mainly the proceedings of seminars, symposia and conferences. They cover important recent developments in the field, whether of a foundational or applicable character. An important feature of the series is the short publication time. This allows for the rapid and wide dissemination of research results

Service vs Protection: A Bayesian Learning Approach for Trust Provisioning in Edge of Things Environment

Edge of Things (EoT) technology enables end-users participation with smart-sensors and mobile devices (such as smartphones, wearable devices) to the smart devices across the smart city. Trust management is the main challenge in EoT infrastructure to consider the trusted participants. The Quality of Service (QoS) is highly affected by malicious users with fake or altered data. In this paper, a Robust Trust Management (RTM) scheme is designed based on Bayesian learning and collaboration filtering. The proposed RTM model is regularly updated after a specific interval with the significant decay value to the current calculated scores to update the behavior changes quickly. The dynamic characteristics of edge nodes are analyzed with the new probability score mechanism from recent services’ behavior. The performance of the proposed trust management scheme is evaluated in a simulated environment. The percentage of collaboration devices are tuned as 10%, 50% and 100%. The maximum accuracy of 99.8% is achieved from the proposed RTM scheme. The experimental results demonstrate that the RTM scheme shows better performance than the existing techniques in filtering malicious behavior and accuracy

Computational Challenges in Cooperative Intelligent Urban Transport

This report documents the talks and group work of Dagstuhl Seminar 16091 “Computational Challenges in Cooperative Intelligent Urban Transport”. This interdisciplinary seminar brought researchers together from many fields including computer science, transportation, operations research, mathematics, machine learning and artificial intelligence. The seminar included two formats of talks: several minute research statements and longer overview talks. The talks given are documented here with abstracts. Furthermore, this seminar consisted of significant amounts of group work that is also documented with short abstracts detailing group discussions and planned outcomes

A comprehensive view of intelligent transport systems for urban smart mobility

Information accuracy and decision-making speed are of paramount importance in managing today’s mobility of goods and people inside the city. Intelligent Transport Systems (ITS) can provide road users with updated information and forecasts on both traffic and weather conditions. The result is a higher efficiency in the use of resources and a better management of physical flows. The purpose of this paper is to conduct an in-depth review on the role of ITS supporting urban Smart Mobility, in order to identify the main gaps in the literature and propose future research streams. In total, 71 papers have been thoroughly analysed: they are mainly focused on technology, with limited attention to value creation. Even though some benefits have been examined, a general lack of quantitative models emerged. Eventually, there is a lack of contributions considering both people and freight transport, even if they are strongly related, especially in an urban environment