Vehicular networks data for traffic management
Données des réseaux véhiculaires pour la gestion du trafic
Résumé
In this thesis, data analysis work was carried out on two types of data. The first consists of PCAP files from a test vehicle, providing essential information on vehicle communication. The second source is information collected via the CoopITS smartphone application, which is a C-ITS simulator application, where a smartphone plays the role of a C-ITS station.In the first contribution, we analyzed PCAP data. The main objective was to target a critical C-ITS failure, namely the transmission failure of a roadside unit (RSU). End-users (vehicles) are responsible for detecting and informing roadside operators about the issue, who then take the necessary steps to resolve the problem.In the second contribution, we used data from the CoopITS application. Focusing on two particular actions: the transmission of a CAM message and the actions of the traffic light manager (TLM). We conducted a matching process between CAM messages and TLM records, using the results to examine vehicle behavior at signalized intersections. This analysis led to the observation and classification of four distinct patterns.In the third contribution, we examined CAM data from CoopITS to establish road profiles. The trajectories of individual vehicles are classified into various categories using four distinct algorithms. Finally, the results of these clustering algorithms are compared.
Dans cette thèse, un travail d'analyse des données a été effectué sur deux types de données. La première est constituée de fichiers PCAP provenant d'un véhicule d'essai et fournissant des informations essentielles sur la communication du véhicule. La seconde source est constituée d'informations collectées via l'application CoopITS pour smartphone, qui est une application simulant le C-ITS, où un smartphone joue le rôle d'une station C-ITS.Dans la première contribution, nous avons analysé les données PCAP. L'objectif principal était de cibler une défaillance critique du C-ITS, à savoir la défaillance de transmission d'une unité de bord de route (RSU). Les utilisateurs finaux (véhicules) sont chargés de la détecter et informer les opérateurs routiers, qui prennent ensuite les mesures nécessaires pour résoudre le problème.Dans la deuxième contribution, nous avons utilisé des données de l'application CoopITS. En se concentrant sur deux actions particulières de l'application : la transmission d'un message CAM et les actions du gestionnaire des feux de circulation (TLM). Nous avons mené un processus de correspondance entre les messages CAM et les enregistrements TLM, en utilisant les résultats pour examiner le comportement des véhicules aux intersections signalisées. Cette analyse a conduit à l'observation et à la classification de quatre patterns distincts.Dans la troisième contribution, nous avons examiné les données des CAMs provenant de CoopITS pour établir des profils routiers. Les trajectoires des véhicules individuels sont classées en diverses catégories à l'aide de quatre algorithmes distincts. À la fin, les résultats de ces algorithmes de clustering sont comparés.
Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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