A Mini Review of Peer-to-Peer (P2P) for Vehicular Communication

In recent times, peer-to-peer (P2P) has evolved, where it leverages the capability to scale compared to server-based networks. Consequently, P2P has appeared to be the future distributed systems in emerging several applications. P2P is actually a disruptive technology for setting up applications that scale to numerous concurrent individuals. Thus, in a P2P distributed system, individuals become themselves as peers through contributing, sharing, and managing the resources in a network. In this paper, P2P for vehicular communication is explored. A comprehensive of the functioning concept of both P2P along with vehicular communication is examined. In addition, the advantages are furthermore conversed for a far better understanding on the implementation

Roteamento de tráfego veicular colaborativo e sem infraestrutura para sistemas de transportes inteligentes

Orientadores: Leandro Aparecido Villas, Edmundo Roberto Mauro MadeiraTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Devido à atual tendência mundial de urbanização, a sociedade moderna enfrenta, cada vez mais, sérios problemas de mobilidade urbana. Além disso, com o aumento constante do fluxo de tráfego veicular, as atuais soluções existentes para gerenciamento de tráfego se tornaram ineficientes. Com isso, para atender às crescentes necessidades dos sistemas de transporte, é necessário sistemas de transporte inteligentes (ITS). O desenvolvimento de ITS sustentável requer integração e interoperabilidade contínuas com tecnologias emergentes, tais como as redes veiculares (VANETs). As VANETs são consideradas uma tecnologia promissora que provê aplicações críticas de segurança e serviços de entretenimento, consequentemente melhorando a experiência de viagem do motorista e dos passageiros. Esta tese propõe um sistema de gerenciamento de tráfego de veículos sem a necessidade de uma infraestrutura de apoio. Para alcançar o sistema desejado foram necessários propor soluções intermediárias que contribuíram nesta tese. A primeira contribuição reside em uma solução que emprega conhecimento histórico dos padrões de mobilidade dos motoristas para obter uma visão global da situação da rede viária. Diferentemente de outras abordagens que precisam de troca constante de informações entre os veículos e o servidor central, nossa solução utiliza informações espaciais e temporais sobre padrões de mobilidade, além das informações específicas da infraestrutura viária, a fim de identificar congestionamentos no tráfego, permitindo, assim, o planejamento de roteamento de veículos. Como segunda contribuição, foi proposta uma solução distribuída para calcular a intermediação egocêntrica nas VANETs. Por meio da métrica egocêntrica foi proposto um mecanismo inovador de ranqueamento de veículos em redes altamente dinâmicas. As principais vantagens desse mecanismo para aplicações de VANETs são: (i) a redução do consumo de largura de banda e (ii) a superação do problema de topologias altamente dinâmicas. A terceira contribuição é uma solução de planejamento de rotas colaborativo com intuito de melhorar o gerenciamento do tráfego de veículos em cenários urbanos. Como última contribuição, esta tese integra as soluções descritas acima, propondo um sistema eficiente de gerenciamento de tráfego de veículos. As soluções propostas foram amplamente comparadas com outras soluções da literatura em diferentes métricas de avaliação de desempenho. Os resultados mostram que o sistema de gerenciamento de tráfego de veículos proposto é eficiente e escalável, qual pode ser uma boa alternativa para mitigar os problemas de mobilidade urbanaAbstract: Due to the current global trend of urbanization, modern society is facing severe urban mobility problems. In addition, considering the constant increase in vehicular traffic on roads, existing traffic management solutions have become inefficient. In order to assist the increasing needs of transport systems today, there is a need for intelligent transportation systems (ITS). Developing a sustainable ITS requires seamless integration and interoperability with emerging technologies such as vehicular ad-hoc networks (VANETs). VANETs are considered to be a promising technology providing access to critical life-safety applications and infotainment services, consequently improving drivers¿ and passengers¿ on-road experiences. This thesis proposes an infrastructure-less vehicular traffic management system. To achieve such a system, intermediate solutions that contributed to this thesis were proposed. The first contribution lies in a solution that employs historical knowledge of driver mobility patterns to gain an overall view of the road network situation. Unlike other approaches that need constant information exchange between vehicles and the central server, our solution uses space and temporal information about mobility patterns, as well as road infrastructure information, in order to identify traffic congestion, thus allowing for vehicle routing planning. Secondly, a distributed solution to calculate egocentric betweenness in VANETs was proposed. Through the egocentric metric, an innovative vehicle ranking mechanism in highly dynamic networks was proposed. The main advantages of this mechanism for VANETs applications are (i) reduced bandwidth consumption and (ii) overcoming the problem of highly dynamic topologies. The third contribution is a collaborative route planning solution designed to improve vehicle traffic management in urban settings. As the last contribution, this thesis integrates the solutions described above, proposing an efficient vehicle traffic management system. The proposed solutions were widely compared with other literature solutions on different performance evaluation metrics. The evaluation results show that the proposed vehicle traffic management system is efficient, scalable, and cost-effective, which may be a good alternative to mitigate urban mobility problemsDoutoradoCiência da ComputaçãoDoutor em Ciência da Computação2015/25588-6FAPES

Suporte a gerenciamento do trânsito baseado em computação na névoa para os sistemas de transporte inteligentes

Orientadores: Leandro Aparecido Villas, Daniel Ludovico GuidoniTese (doutorado) ¿ Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: O trânsito nos grandes centros urbanos contribui com problemas que vão desde diminuição da qualidade de vida e segurança da população até o aumento de custos financeiros às pessoas, cidades e empresas. Um dos motivos para um maior tráfego de veículos é o vertiginoso crescimento populacional dos centros urbanos. Além disso, o fluxo de veículos é prejudicado por situações adversas recorrentes nas vias, como o aumento súbito do tráfego durante os horários de pico, gargalos nas infraestruturas de transporte, e acidentes de trânsito. Com o avanço das tecnologias de comunicação, processamento e sensoriamento, os Sistemas de Transporte Inteligentes (ITS) surgem como uma alternativa para mitigar esses problemas. A interoperabilidade dos ITS com novas tecnologias tais como as redes veiculares (VANETs) e computação em névoa, os tornam mais promissores e eficazes. As VANETs preveem que veículos possuam poder computacional e capacidade de comunicação sem fio com outros veículos e com as infraestruturas fixa de comunicação, assim, uma nova gama de serviços de segurança e entretenimento aos motoristas e passageiros podem ser desenvolvidas. Entretanto, estes tipos de serviços, em especial o de gerenciamento de trânsito, demandam uma análise contínua das condições de fluxo de veículos nas vias e um vasto recurso de rede e processamento, tornando o desenvolvimento de soluções para ITS mais complexo e de difícil escalabilidade. A computação em névoa é uma infraestrutura de computação descentralizada na qual dados, processamento, armazenamento e aplicações são distribuídos na borda da rede, assim, aumentando a escalabilidade do sistema. Na literatura, os sistemas de gerenciamento de tráfego não tratam de maneira adequada o problema de escalabilidade, implicando em problemas relacionados ao balanceamento de carga e tempo de resposta. Esta tese de doutorado propõe um sistema de gerenciamento de tráfego baseado no paradigma de computação em névoa, para detectar, classificar e controlar o congestionamento de tráfego. O sistema proposto apresenta um framework distribuído e escalável que reduz os problemas supracitados em relação ao estado da arte. Para tanto, utilizando da natureza distribuída da computação em névoa, a solução implementa um algoritmo de roteamento probabilístico que faz o balanceamento do tráfego e evita o problema de deslocamento de congestionamentos para outras regiões. Utilizando às características da computação em névoa, foi desenvolvida uma metodologia distribuída baseada em regiões que faz a coleta de dados e classificação das vias em relação às condições do trânsito compartilhadas pelos veículos. Finalmente, foi desenvolvido um conjunto de algoritmos/protocolos de comunicação que comparado com outras soluções da literatura, reduz a perda de pacotes e o número de mensagens transmitidas. O serviço proposto foi comparado extensivamente com outras soluções da literatura em relação às métricas de trânsito, onde o sistema proposto foi capaz de reduzir em até 70% o tempo parado e em até 49% o planning time index. Considerando as métricas de comunicação, o serviço proposto é capaz de reduzir em até 12% a colisão de pacotes alcançando uma cobertura de 98% do cenário. Os resultados mostram que o framework baseado em computação em névoa desenvolvido, melhora o fluxo de veículos de forma eficiente e escalávelAbstract: Traffic in large urban centers contributes to problems that range from decreasing the population¿s quality of life and security to increasing financial costs for people, cities, and companies. One of the reasons for increased vehicle traffic is the population growth in urban centers. Moreover, vehicle flow is hampered by recurring adverse situations on roads, such as the sudden increase in vehicle traffic during peak hours, bottlenecks in transportation infrastructure, and traffic accidents. Considering the advance of communication, processing, and sensing technologies, Intelligent Transport Systems (ITS) have emerged as an alternative to mitigate these problems. The interoperability of ITS with new technologies, such as vehicular networks (VANETs) and Fog computing, make them more promising and effective. VANETs ensure that vehicles have the computing power and wireless communication capabilities with other vehicles and with fixed communication infrastructures; therefore, a new range of security and entertainment services for drivers and passengers can be developed. However, these types of services, especially traffic management, demand a continuous analysis of vehicle flow conditions on roads and a huge network and processing resource, making the development of ITS solutions more complex and difficult to scale. Fog computing is a decentralized computing infrastructure in which data, processing, storage, and applications are distributed at the network edge, thereby increasing the system¿s scalability. In the literature, traffic management systems do not adequately address the scalability problem, resulting in load balancing and response time problems. This doctoral thesis proposes a traffic management system based on the Fog computing paradigm to detect, classify, and control traffic congestion. The proposed system presents a distributed and scalable framework that reduces the aforementioned problems in relation to state of the art. Therefore, using Fog computing¿s distributed nature, the solution implements a probabilistic routing algorithm that balances traffic and avoids the problem of congestion displacement to other regions. Using the characteristics of Fog computing, a distributed methodology was developed based on regions that collect data and classify the roads concerning the traffic conditions shared by the vehicles. Finally, a set of communication algorithms/protocols was developed which, compared with other literature solutions, reduces packet loss and the number of messages transmitted. The proposed service was compared extensively with other solutions in the literature regarding traffic metrics, where the proposed system was able to reduce downtime by up to 70% and up to 49% of the planning time index. Considering communication metrics, the proposed service can reduce packet collision by up to 12% reaching 98% coverage of the scenario. The results show that the framework based on Fog computing developed improves the vehicles¿ flow efficiently and in a scalable wayDoutoradoCiência da ComputaçãoDoutor em Ciência da Computaçã

Diseño de infraestructura vial para mejorar la transitabilidad vehicular de la carretera La Huamantanga km.00+000 al km.5+974, Pueblo Nuevo, Ferreñafe

Este proyecto de investigación tiene como objetivo de estudio, diseñar la infraestructura vial para mejorar la transitabilidad vehicular de la carretera La Huamantanga km.00+000 al km.5+974, Pueblo Nuevo, Ferreñafe. Para la elaboración de este proyecto de investigación se realizó el estudio preliminar, los estudios de ingeniería básica los cuales comprenden el estudio de tráfico, topografía, estudio de suelos, canteras, y los estudios hidrológicos e hidráulicos, también el diseño geométrico, diseño de pavimento, diseño estructural, y diseño de seguridad vial y señalización, evaluación de los estudios socio ambientales, estimación de los costos y presupuestos, los cuales comprenden la elaboración de los metrados, análisis de precios unitarios, fórmula polinómica, cronograma y presupuesto. Se realizó una investigación descriptiva no experimental, para lo cual se realizaron mediante programas como Excel, Ms Project, Autocad 2019, Civil 3D 2019 y S10