A Comparative Study of Data Dissemination Models for VANETs

Caio Cesar Luiz

IC - Unicamp

• Agenda▫ Introdução▫ Motivações▫ TrafficView▫ Disseminação de dados no TrafficView▫ Análise de performance▫ Métricas de performance▫ Resultados da simulação▫ Conclusão▫ Trabalhos Relacionados▫ Trabalhos Futuros▫ Sobre os autores▫ Referências

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Introdução• No futuro próximo, o número de veículos equipados

com tecnologias e comunicação wireless tende a crescer drasticamente.

• Tecnologias aplicadas à detecção de colisões, condições de tráfego, acidentes, situações de emergência, elaboração de rotas alternativas e condições de tráfego em tempo real tornam as redes VANETs uma grande promessa.

• Redes veiculares tradicionais (MANETs) x Redes VANETs.

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Introdução• VANETs são redes baseadas em comunicação

wireless de curta distância entre veículos que requerem pouca estrutura física.

• Cada veículo é um nó da rede ou um roteador.

• Comunicação puramente ad-hoc ou híbrida.

• Estão surgindo como o modelo preferido para os ITSs. 4

Introdução• Características das VANETs:

▫ Topologia altamente dinâmica▫ Conexão/desconexão frequente ▫ Mobilidade restrita a malha viária.▫ Não possuem limitação de energia▫ São influenciadas pelas condições ambientais.

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Introdução• Aplicações:

▫ Segurança (detecção de acidentes e congestionamento)

▫ Assistência ao motorista (otimização e controle de bordo).

▫ Automação de cobrança (pedágios e estacionamentos)

▫ Informações sobre a rodovia e pontos comerciais.

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Introdução• Comunicação:

▫ Modos V2V (Vehicle-to-vehicle Communication) Comunicação de curto alcance Vários saltos até o destino Nós precisam ser auto-organizáveis Desafio no roteamento de pacotes e segurança dos

dados.

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Introdução• Comunicação:

▫ Modos V2I (Vehicle-to-infrastructure Communication) Comunicação entre veículos e bases na infraestrutura

da via. Bases são fixas representando nós estáticos. Maior alcance nos sinais. Mensagens entregues com um salto.

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Introdução• Comunicação:

▫ Protocolos DSRC (Dedicated Short Range Communication):

Faixa de frequência para a comunicação veicular (75 MHz dentro dos 5.9 GHz de banda, regularizada pela FCC em 2002).

Usado na Europa na faixa entre 5725 MHz e 5875 MHz.

Wave/DSRC (Wireless Access in a Vehicular Environment): Tentativa de padronização de um protocolo para redes

veiculares. Novo padrão 802.11p adaptado do 802.11a. 9

Introdução• Comunicação:

▫ Roteamento de pacotes Baseados em topologia São os mesmos utilizados nas MANETs Usam tecnologias como o DSR (Dinamic Source

Routing) e AODV (Ad hoc On-Demand Distance Vector Routing)

Necessário enviar mensagem para descobrir rota. Nós pode não existir mais após encontrar o caminho. Não são suficientes dado o contexto de trânsito, pois a

distância entre os nós é desconhecida. 10

Introdução• Comunicação:

▫ Roteamento de pacotes Baseados em posição geográfica Utilizam posições atuais ou histórico da coordenadas

dos nós. Técnicas de beaconing. Vizinhos armazenam em suas tabelas vizinhos que

recentemente enviaram um beacon. Presença e posição na rede são guardadas. Transmissão periódica. Vizinhos são excluídos das tabelas depois de um certo

período sem enviar um beacon. 11

Introdução• Comunicação:

▫ Protocolos VITP

▫ Protocolo implementado na camada de aplicação.▫ Independe da camada física.▫ Veículo tem que estar equipado com equipamento GPS on-

board, interface wireless e um dispositivo de diagnóstico de parâmetros do veículo.

▫ Utiliza-se de protocolos baseados em georouting.▫ Suporta ainda conexão via GPRS.▫ Implementa VAHS (Virtual Ad-hoc Servers)

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O Artigo

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Motivações• Como trocar informações entre veículos de

maneira escalável?▫ Push model: Informações são disseminadas periodicamente

utilizando broadcast.▫ Pull model: Obtém informações usando dados em demanda.

▫ Acredita-se que mecanismos baseados em push se adaptem melhor em redes ad-hoc.

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Motivações• Mecanismos de disseminação de dados por push:

▫ Flooding Veículo envia e retransmite informações periodicamente

e de maneira imediata. Pouco escalável para um grande número de mensagens

trafegando na rede.▫ Dissemination

Cada veículo realiza broadcast com informações sobre si mesmo e sobre veículos que ele conhece.

Realiza diferenciação dos dados recebidos e dos dados a serem retransmitidos.

Mensagens limitadas, podem ou não ser direcionadas. Mecanismo de agregação de dados.

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Motivações• Necessidade de analisar modos de disseminação

de dados mais eficientes.▫ Utilizando apenas veículos que trafegam na

mesma direção?▫ Utilizando apenas veículos que trafegam na

direção oposta?▫ Utilizando veículos que trafegam nas duas

direções?

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TrafficView• Sistema para disseminação e visualização de

dados de tráfego em redes veiculares ad-hoc.

• Objetivo de prover atualizações contínuas aos veículos na via sobre as condições de tráfego que possam auxiliar motoristas e passageiros.

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TrafficView• Protótipo

▫ Veículo equipado com receptor GPS, interface wireless e opcionalmente com equipamentos que possam prover informações de telemetria.

▫ Veículo obtém e transmite informações sobre si e sobre outros veículos de modo peer-to-peer.

▫ Informação obtida armazenada em database local.▫ Registro composto por dados de: identificação do veículo (id),

posição (latitude e longitude), velocidade atual, direção e timestamps.

▫ Monitor LCD touch-screen embutido no veículo mostra mapa (MapView) com informações em tempo real das condições da via, assim como informações dinâmicas sobre outros veículos e também imagem sobre veículos a frente (NearView).

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TrafficView• Protótipo

▫ Desenvolvido pelo Laboratory for Network-Centric Computing (DisCo Lab) na Rutgers University.

▫ Desenvolvido principalmente em Java e C.

▫ Portável para Windows e Linux.

▫ OpenGL adotado para a exibição gráfica.

▫ Desenvolvimento de um simulador para o TrafficView para as simulações realizadas, devido a impossibilidade de simulação em larga escala. 19

TrafficView

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TrafficView

NearView 21

TrafficView• Simulador

▫ Os autores assumiram que os veículos podiam se mover em duas direções (leste e oeste).

▫ Os veículos estão em uma velocidade Se ou Sw.

▫ Comunicação onidirecional com área de alcance R.

▫ Cada veículo responsável pela obtenção dos dados dos veículos a sua frente.

▫ Informação deve ser propagada para trás em relação a direção do veículo.

▫ Veículos transmitem pacotes de maneira periódica a cada B segundos.

▫ Para simplificação, consideraram a propagação dos dados referentes apenas a veículos que se movem para leste.

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TrafficView• Simulador

▫ No TrafficView as posições relativas de cada veículo são calculadas usando mapas registrados das posições (lat. e lon.) que os veículos percorrem na rodovia.

▫ Dados de posições dos mapas de rodovias de uma região foram criados a partir de arquivos oferecidos pelo Depto. de Censo dos Estados Unidos em 2005. 23

Disseminação de dados no TrafficView• Modelos de disseminação

▫ Same-dir: Transmitem dados apenas a veículos que trafegam na

mesma direção. Dados gerados e retransmitidos são disseminados no

mesmo pacote.▫ Opp-dir

Veículos no sentido leste transmitem apenas dados gerados. Veículos no sentido oeste recebem e propagam dados gerados para os veículos que vem atrás do carro que transmitiu o dado.

▫ Bi-dir Combinação dos dois modelos anteriores.

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Disseminação de dados no TrafficView

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Disseminação de dados no TrafficView

• Métricas utilizadas▫ Tempo de latência (L).▫ Utilização de broadcast (U).

• Resultados (U)▫ Opp-dir possui pior desempenho quando os

veículos estão muito próximos, principalmente se estiverem em baixa velocidade.

▫ Aumento da área mínima de alcance resulta em melhora da utilização de broadcast.

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Disseminação de dados no TrafficView

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Análise de performance• Os autores parametrizaram o simulador com

dados como:▫ Tempo de simulação▫ Tamanho da rodovia▫ Número de faixas por rodovia▫ Média de velocidade dos veículos▫ Média de distância entre veículos na mesma via▫ Número de veículos na rodovia.

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Métricas de performance• Os autores avaliaram:

▫ Porcentagem de conhecimento.▫ Precisão.▫ Tempo de latência.▫ Taxa de utilização.

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Resultados da simulação• Gráficos:

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Resultados da simulação• Gráficos:

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Resultados da simulação• Gráficos:

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Resultados da simulação• Gráficos:

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Resultados da simulação• Gráficos:

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Resultados da simulação• Gráficos:

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Resultados da simulação• Comentários:

▫ Modelos Opp-dir e Bi-dir obtiveram melhor conhecimento que o modelo Same-dir, sendo que o Bi-dir obteve os melhores resultados.

▫ Modelo Opp-dir obteve melhores resultados com relação a menores taxas de erros com relação a posição dos veículos (30% melhor que o modelo Same-dir).

▫ Modelo Bi-dir(surpreendentemente) aumenta essa taxa de erro em 90% com relação ao Opp-dir.

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Resultados da simulação• Comentários:

▫ Modelo Bi-dir possui maior latência que o modelo Opp-dir.

▫ A taxa de utilização da rede aumenta de acordo com a distância entre veículos e o modelo opp-dir tem a maior taxa de utilização entre os modelos.

▫ Mantendo o tráfego esparso no sentido leste e variando a densidade no sentido oeste a performance relativa foi a mesma que nos experimentos onde a densidade de tráfego era a mesma para ambas as vias.

▫ Há variação no entanto quando a densidade de veículos que vão a leste variam e a densidade dos veículos que vão a oeste é esparsa.

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Conclusão• A performance da disseminação de dados depende da densidade de

tráfego nos dois sentidos da via.

• Quando o tráfego na direção oeste não é esparso, o modelo opp-dir mostra-se mais eficiente em termos de média de erros, latência, e utilização da rede.

• No entanto, o modelo bi-dir possui melhor conhecimento que o opp-dir nessas condições.

• Modelo opp-dir é o mais eficiente na disseminação de dados em termos de eficiência, precisão e escalabilidade.

• Bi-dir supera o opp-dir e o bi-dir quando o tráfego na via oposta é esparso. 38

Trabalhos relacionados• Estudos usando mecanismos de comunicação

V2V de curta distância.• Estudo em MANETs usando a abordagem

flooding são comuns.• Desenvolvimento de protocolos baseados em

encaminhamento para a disseminação de dados tem sido propostos.

• Interesse por aplicações que aumentem a segurança do trânsito nas vias.

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Trabalhos Futuros• Autores pretendem trabalhar em mecanismos de

avaliação de critérios que decidam sobre a entrada ou não de um veículo na rede.

• Pretendem também emular os dados no Orbit testbed e usá-lo como uma plataforma para avaliar o modelo de disseminação de dados.

• Pretendem também investigar outras aplicações de tráfego que podem se beneficiar do uso dos modelos de disseminação de dados do TrafficView. 40

Sobre os autores

• Tamer Nadeem: ▫ PhD do Department of Computer

Science, University of Maryland. Atualmente é cientista de pesquisa na Siemens Corporate Research, Inc., Princeton, onde trabalha com projetos de pesquisa na área de mobilidade inteligente aplicadas a sistemas de transporte.

• Página:http://tmrnadeem.ifastnet.com//Web_Page/html_css/index.html

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Sobre os autores

• Pravin Shankar: ▫ Cientista de dados da Green Dot

Corporation. PhD pela Rutgers University. PhD obtido com pesquisas com foco na aplicação de algoritmos para resolver problemas do mundo real com a utilização de computação móvel e redes sociais.

• Página:http://paul.rutgers.edu/~spravin/

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Referências• T. Nadeem, P.Shankar, “A Comparative Study of

Data Dissemination Models for VANETs”, 2006.

• VANETsAvailable at: http://grenoble.ime.usp.br/~gold/cursos/2012/movel/VANETs.pdf

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Perguntas?

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