Il Mobile Crowdsensing (MCS) è una ramificazione del paradigma Cro-
wdsensing. Quest’ultimo indica una raccolta di dati con l’aiuto di utenti
tramite i dispositivi personali o a loro distribuiti per studiare certi fenome-
ni. MCS precisa che i dispositivi sono mobili, e grazie alla loro crescente
diffusione in questi decenni ne ha guadagnato in popolarità.
L’efficienza di MCS risiede in un elevato numero di partecipanti, spes-
so reclutati grazie ad incentivi. Per ragioni di costi e tempo, l’analisi in
ambienti urbani reali è spesso impraticabile, la valida alternativa è rappre-
sentata dai simulatori. La tesi propone nuove funzionalità incorporate in
CrowdSenSim, simulatore stateful per lo sviluppo di sistemi MCS in am-
bienti urbani reali, mantenendo retro-compatibilità. L’obiettivo principale
è gestire la copertura del territorio, grazie all’estensione dell’architettura,
introducendo il cambio di percorso degli utenti soddisfacendo le richieste
del server predisposto a questo controllo. La dimostrazione avviene adot-
tando come caso di studio un algoritmo di raccolta dati, modificato con le
nuove caratteristiche, testato su 3 città diverse per conformazione urbana
e dimensione
