Abstract

nnually, millions of people die and many more sustain non-fatal injuries because of road traffic crashes. Despite multitude of countermeasures, the number of causalities and disabilities owing to traffic accidents are increasing each year causing grinding social, economic, and health problems. Due to their high volume and lack of protective-shells, more than half of road traffic deaths are imputed to vulnerable road users (VRUs): pedestrians, cyclists and motorcyclists. Mobile devices combined with fog computing can provide feasible solutions to protect VRUs by predicting collusions and warning users of an imminent traffic accident. Mobile devices’ ubiquity and high computational capabilities make the devices an important components of traffic safety solutions. Fog computing has features that suits to traffic safety applications as it is an extension of cloud computing that brings down computing, storage, and network services to the proximity of end user. Therefore, in this thesis, we have proposed an infrastructure-less traffic safety architecture that depends on fog computing and mobile devices possessed by VRUs and drivers. The main duties of mobile devices are extracting their positions and other related data and sending cooperative awareness message to a nearby fog server using wireless connection. The fog server estimates collision using a collision prediction algorithm and sends an alert message, if an about-to-occur collision is predicted. Evaluation results shows that the proposed architecture is able to render alerts in real time. Moreover, analytical and performance evaluations depict that the architecture outperforms other related road safety architectures in terms of reliability, scalability and latency. However, before deploying the architecture, challenges pertaining to weaknesses of important ingredients of the architecture should be treated prudently. Position read by mobile devices are not accurate and do not meet maximum position sampling rates traffic safety applications demand. Moreover, continuous and high rate position sampling drains mobile devices battery quickly. From fog computing’s point of view, it confronts new privacy and security challenges in addition to those assumed from cloud computing. For aforementioned challenges, we have proposed new solutions: (i) In order to improve GPS accuracy, we have proposed an efficient and effective two-stage map matching algorithm. In the first stage, GPS readings obtained from smartphones are passed through Kalman filter to smooth outlier readings. In the second stage, the smoothed positions are mapped to road segments using online time warping algorithm. (ii) position sampling frequency requirement is fulfilled by an energy efficient location prediction system that fuses GPS and inertial sensors’ data. (iii) For energy efficiency, we proposed an energy efficient fuzzy logic-based adaptive beaconing rate management that ensures safety of VRUs. (iv) finally, privacy and security issues are addressed indirectly using trust management system. The two-way subjective logic-based trust management system enables fog clients to evaluate the trust level of fog servers before awarding the service and allows the servers to check out the trustworthiness of the service demanders. Engaging omnipresent mobile device and QoS-aware fog computing paradigm in active traffic safety applications has the potential to reduce overwhelming number of traffic accidents on VRUs.; Chaque année, des millions de personnes meurent et beaucoup d'autres subissent des séquelles graves à la suite d'accidents de la route. Malgré une multitude d’initiatives, le nombre de cas mortels et d'accidents graves augmente chaque année en engendrant des problèmes préoccupants à la fois sociaux, économiques et sanitaires. En raison de leur nombre élevé et de l'absence de protection personnelle, plus de la moitié de ces décès concerne les usagers vulnérables (en anglais, vulnerable road users - VRU) regroupant les piétons, cyclistes et motocyclistes. Les appareils mobiles, combinés à la technologie de Fog Computing (ou informatique géodistribuée, ou même informatique en brouillard), représentent une solution réaliste à court terme pour les protéger en les avertissant de l’imminence d'un accident de circulation. L’omniprésence des appareils mobiles et leurs capacités de calcul élevées font de ces appareils un élément important à considérer dans les solutions de sécurité routière. Le Fog Computing offre des fonctionnalités adaptées aux applications de sécurité routière, puisqu’il s’agit d’une extension du Cloud Computing permettant de rapprocher les services informatiques, le stockage et le réseau au plus près des utilisateurs finaux. Par conséquent, dans cette thèse, nous proposons une architecture réseau sans infrastructure supplémentaire (PV-Alert) pour des fins de sécurité routière et reposant uniquement sur les appareils mobiles des VRU et des conducteurs sur la route avec l’aide du concept de Fog Computing. Les données géographiques et cinématiques de ces appareils sont collectées et envoyées périodiquement au serveur fog situé à proximité. Le serveur fog traite ces données en exécutant un algorithme de calcul de risque d’accident de circulation et renvoie des notifications en cas d'accident imminent. L’évaluation de cette architecture montre qu’elle est capable de générer des alertes en temps réel et qu’elle est plus performante que d’autres architectures en termes de fiabilité, d’évolutivité et de latence.

Abstract

This work seeks to improve the energy efficiency of backbone networks by automatically managing the paths of network flows to reduce the over-provisioning. Compared to numerous works in this field, we stand out by focusing on low computational complexity and smooth deployment of the proposed solution in the context of Software Defined Networks (SDN). To ensure that we meet these requirements, we validate the proposed solutions on a network testbed built for this purpose. Moreover, we believe that it is indispensable for the research community in computer science to improve the reproducibility of experiments. Thus, one can reproduce most of the results presented in this thesis by following a couple of simple steps. In the first part of this thesis, we present a framework for putting links and line cards into sleep mode during off-peak periods and rapidly bringing them back on when more network capacity is needed. The solution, which we term ``SegmenT Routing based Energy Efficient Traffic Engineering'' (STREETE), was implemented using state-of-art dynamic graph algorithms. STREETE achieves execution times of tens of milliseconds on a 50-node network. The approach was also validated on a testbed using the ONOS SDN controller along with OpenFlow switches. We compared our algorithm against optimal solutions obtained via a Mixed Integer Linear Programming (MILP) model to demonstrate that it can effectively prevent network congestion, avoid turning-on unneeded links, and provide excellent energy-efficiency. The second part of this thesis studies solutions for maximizing the utilization of existing components to extend the STREETE framework to workloads that are not very well handled by its original form. This includes the high network loads that cannot be routed through the network without a fine-grained management of the flows. In this part, we diverge from the shortest path routing, which is traditionally used in computer networks, and perform a particular load balancing of the network flows. In the last part of this thesis, we combine STREETE with the proposed load balancing technique and evaluate the performance of this combination both regarding turned-off links and in its ability to keep the network out of congestion. After that, we use our network testbed to evaluate the impact of our solutions on the TCP flows and provide an intuition about the additional constraints that must be considered to avoid instabilities due to traffic oscillations between multiple paths.; Ce travail a pour but d'améliorer l'efficacité énergétique des réseaux de cœur en éteignant un sous-ensemble de liens par une approche SDN (Software Defined Network). Nous nous différencions des nombreux travaux de ce domaine par une réactivité accrue aux variations des conditions réseaux. Cela a été rendu possible grâce à une complexité calculatoire réduite et une attention particulière au surcoût induit par les échanges de données. Pour valider les solutions proposées, nous les avons testées sur une plateforme spécialement construite à cet effet.Dans la première partie de cette thèse, nous présentons l'architecture logicielle ``SegmenT Routing based Energy Efficient Traffic Engineering'' (STREETE). Le cœur de la solution repose sur un re-routage dynamique du trafic en fonction de la charge du réseau dans le but d'éteindre certains liens peu utilisés. Cette solution utilise des algorithmes de graphes dynamiques pour réduire la complexité calculatoire et atteindre des temps de calcul de l'ordre des millisecondes sur un réseau de 50 nœuds. Nos solutions ont aussi été validées sur une plateforme de test comprenant le contrôleur SDN ONOS et des commutateurs OpenFlow. Nous comparons nos algorithmes aux solutions optimales obtenues grâce à des techniques de programmation linéaires en nombres entiers et montrons que le nombre de liens allumés peut être efficacement réduit pour diminuer la consommation électrique tout en évitant de surcharger le réseau.Dans la deuxième partie de cette thèse, nous cherchons à améliorer la performance de STREETE dans le cas d’une forte charge, qui ne peut pas être écoulée par le réseau si des algorithmes de routages à plus courts chemins sont utilisés. Nous analysons des méthodes d'équilibrage de charge pour obtenir un placement presque optimal des flux dans le réseau.Dans la dernière partie, nous évaluons la combinaison des deux techniques proposées précédemment : STREETE avec équilibrage de charge. Ensuite, nous utilisons notre plateforme de test pour analyser l'impact de re-routages fréquents sur les flux TCP. Cela nous permet de donner des indications sur des améliorations à prendre en compte afin d'éviter des instabilités causées par des basculements incontrôlés des flux réseau entre des chemins alternatifs. Nous croyons à l'importance de fournir des résultats reproductibles à la communauté scientifique. Ainsi, une grande partie des résultats présentés dans cette thèse peuvent être facilement reproduits à l'aide des instructions et logiciels fournis.

Abstract

Increasing energy efficiency is nowadays a requirement in all technical fields. The reduction of global consumption, thus carbon footprint, has become the world's priority, as for example, the climate and energy package of the European Union.Railways' share of energy consumption is one of the highest. Electrical solutions are developed in order to reduce these systems' losses, optimize their consumption and reduce global energy bill. Given their diversity, two main categories are considered in this study. The first one consists of urban lines that are characterized by a DC electrification and a relatively dense traffic. In this case, braking energy burned in trains' rheostats represents the main share of losses. The proposed solution is to recuperate this energy using a DC micro-grid implemented in a passengers' station. It allows an interaction with the non-railway electrical environment, for example, re-using this energy in charging electric hybrid buses parked nearby. The excess of braking energy is recuperated using a DC/DC converter and injected into a DC busbar. A second DC/DC converter will store it in a hybrid storage system. It will then serve to charge the buses connected to the DC busbar. The micro-grid is also connected to the grid using a low power AC/DC converter. A power management system ensures optimizing power flow between different components. An energy evaluation showed that this solution is a good Investment especially because no contract is needed with the energy provider. The system's stability is studied and a stabilizing command, the backstepping, is applied. This new smart station allows railways to communicate, energetically, with its evolving environment.The second category is suburban and high speed lines that are AC electrified. Contrarily to the previous case, braking energy is reinjected to the upper grid through substations. Therefore, a second solution is to reduce global energy consumption by optimizing trains' speed profiles and timetable's synchronization. It is done using a differential evolution algorithm. Each speed profile is divided into zones to which are associated driving parameters. The optimization of the latter allowed generating new optimal speed profiles and a less-consuming timetable. Simulation results showed that it is possible to make important energy savings while respecting train's punctuality.; L'amélioration de l'efficacité énergétique est devenue aujourd'hui une nécessité dans tous les domaines techniques. La réduction de la consommation, et donc du bilan carbone, est placée parmi les priorités mondiales tel que le paquet énergie-climat 2020 de l'Union Européenne.Les systèmes ferroviaires font partie des plus grands consommateurs d'énergie. Des solutions électriques sont développées pour réduire les pertes dans ces systèmes, optimiser la consommation et donc réduire la facture énergétique globale. Étant donné la diversité de ces systèmes, deux catégories principales sont considérées. La première regroupe les lignes urbaines caractérisées par une électrification en mode DC et un trafic relativement dense. Dans ce cas, l'énergie de freinage brûlée dans les rhéostats des trains constitue une perte considérable. La solution proposée consiste à récupérer cette énergie à l'aide d'un DC micro-grid installé dans une station passager. Elle permettra une interaction avec son environnement non-ferroviaire comme par exemple réutiliser cette énergie pour charger des bus électriques hybrides stationnant à proximité. Ce micro-grid contient un premier convertisseur DC/DC qui récupère l’excès d'énergie de freinage d'un train et l'injecte dans un DC busbar. Un deuxième convertisseur DC/DC va ensuite la stocker dans un système de stockage hybride pour que le bus électrique puisse se charger une fois branché au DC busbar. Le micro-grid est relié au réseau par un onduleur réversible AC/DC de faible puissance. L'ensemble est géré localement par un système gestion de puissance. Une évaluation énergétique montre que cette solution est intéressante lorsqu’un investissement, station de charge, est nécessaire pour charger les bus. En plus, dans le cas du DC micro-grid, aucun contrat avec le fournisseur d’électricité n’est nécessaire. La stabilité du système est aussi étudiée et une commande de stabilisation, le backstepping, est appliquée. Ce nouveau concept d’une future station intelligente permettra au système ferroviaire de communiquer avec son environnement qui est en pleine évolution.La deuxième catégorie est constituée par les lignes régionales et les lignes à grandes vitesses fonctionnant en mode AC. Contrairement au cas précédent, l’excès d’énergie de freinage est renvoyé à travers les sous-stations d’alimentation. Par conséquence, une deuxième solution propose la réduction de la consommation totale par l’optimisation du profile de vitesse de chaque train et la synchronisation de la grille horaire. Ceci est réalisé à l’aide d’un algorithme d’évolution différentielle. Chaque profile de vitesse est découpé en zones auxquelles sont attribuées des paramètres de conduite. L'optimisation de ces derniers permet de générer un nouveau profile de conduite optimal. Les résultats montrent la possibilité de faire des économies d’énergie tout en respectant la ponctualité des trains.

Abstract

Proceedings of 7th Transport Research Arena TRA 2018, VIENNE, AUTRICHE, 16-/04/2018 - 19/04/2019; This contribution is based on the European collaborative project TRANSFORMERS (Configurable and adaptable trucks and trailers for optimal transport), which received co-funding from the European Commission. The project has the goal of reducing energy use per tonne.kilometre of goods transported by up to 25%. This is achieved by innovations including: i) Configurable whole vehicle aerodynamics, ii) Improved loading efficiency measures, iii) A distributed, trailer mounted electric driveline known as 'hybrid-on-demand' for truck-semitrailer combinations. The combination of innovations gives the possibility of a semi-trailer combination which can be adapted or re-configured to suit individual transport missions. The paper focuses on providing background to the project, an overview of the innovations developed within the project, and the main conclusions that were drawn from the wide range of work undertaken within the project. It covers both the 'Energy Efficiency' and the 'Load Optimisation' trailers which were developed and tested within the project. Document type: Conference object