Smart parking : Network, infrastructure and urban service

par Trista Shuenying Lin

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Hervé Rivano.

Soutenue le 17-12-2015

à Lyon, INSA , dans le cadre de École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon , en partenariat avec CITI - Centre d'Innovation en Télécommunications et Intégration de services (Lyon, INSA) (laboratoire) et de CITI Centre of Innovation in Telecommunications and Integration of services / CITI (laboratoire) .

Le président du jury était Véronique Vèque.

Le jury était composé de Hervé Rivano, Véronique Vèque, Bertrand Ducourthial, Sidi Mohammed Senouci, Ling-Jyh Chen, Thierry Delot, Frédéric Le Mouël, Fabrice Valois.

Les rapporteurs étaient Bertrand Ducourthial, Sidi Mohammed Senouci.

  • Titre traduit

    Parking intelligent : Réseaux, infrastructures et services urbains


  • Résumé

    Le parking intelligent, permettant aux conducteurs d'accéder aux informations de stationnement sur leurs appareils mobiles, réduit les difficultés des usagers. Tout d'abord, nous mettons en lumière la manière de recueillir les informations de parking en introduisant une architecture de réseaux de capteurs multi-saut, et les modèles d'intensité applicative en examinant la probabilité d'arrivées et de départs de véhicules. Puis nous étudions la stratégie de déploiement des réseaux de capteurs et définissons un problème multi-objectifs, puis nous le résolvons sur deux cartes de parking réelles. Ensuite, nous définissons un service Publish-Subscribe pour fournir aux conducteurs des informations pertinentes. Nous illustrons le système dans des réseaux véhiculaires et mobiles et soulignons l'importance du contenu et du contexte du message au conducteur. Afin d'évaluer la résilience du système, nous proposons un modèle Publish-Subscribe étendu et nous l'évaluons dans différentes circonstances imprévues. Notre travail est basé sur la prémisse que les capteurs de parking sont déployés à une grande échelle dans la ville. Nous considérons une vue d'ensemble des services urbains du point de vue de la municipalité. Ainsi, nous faisons la lumière sur deux thèmes principaux: la collecte d'informations sur le déploiement de capteurs et un modèle étendu de Publish-Subscribe. Notre travail donne un guide avant de démarrer un projet de parking intelligent ou tout service urbain similaire en temps réel. Il fournit également une plate-forme d'évaluation valable pour tester des jeux de données plus réalistes, comme des traces de véhicules ou de trafic réseau.


  • Résumé

    Smart parking, allowing drivers to access parking information through their smart-phone, is proposed to ease drivers' pain. We first spotlight the manner to collect parking information by introducing the multi-hop sensor network architecture, and how the network is formed. We then introduce the traffic intensity models by looking at the vehicle's arrival and departure probabilities, following the heavy-tailed distribution. We study the deployment strategy of wireless on-street parking sensor layouts. We define a multiple-objective problem and solve it with two real street parking maps. In turn, we present a Publish-Subscribe service system to provide good parking information to drivers. We illustrate the system with a vehicular network and point out the importance of content and context of a driver’s message. To evaluate the resilience, we propose an extended Publish-Subscribe model, and evaluate it under different unforeseen circumstances. Our work is based on the premise that large-scale parking sensors are deployed in the city. We look at the whole picture of urban service from viewpoint of the municipality. As such, we shed light on two main topics: the information collection on sensor deployment and an extended version of Publish-Subscribe messaging paradigm. Our work gives a guideline from network-related perspectives for city before launching a smart parking or any similar real-time urban service. It also provides a meaningful evaluation platform for testing more realistic datasets, such as real vehicle traces or network traffic.


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