Strategie di elaborazione di tracciati GPS per reti

Strategie di elaborazione di tracciati GPS per reti veicolari
R. Carisi
Strategie di elaborazione di tracciati GPS
per reti veicolari
Roberto Carisi
Inquadramento del tema trattato e del lavoro svolto
Il lavoro di tesi da me svolto è un modello computazionale per l'elaborazione delle
tracce GPS che, utilizzando algoritmi di classificazione, permette di effettuare un
reverse engineering dei comportamenti degli utenti in mobilità per inferire da essi
diversi livelli di informazione legati all’infrastruttura stradale. Questo modello
computazionale rientra nell’ambito dei servizi geolocalizzati, in cui la posizione
degli utenti ha un ruolo fondamentale per fornire agli stessi un insieme di servizi
altamente personalizzati.
Il progetto proposto permette di superare l’attuale concezione di Location Based
Services, proponendo un metodo per associare all’utente non solo dati che
rappresentano e sfruttano la sua posizione, ma anche informazioni relative al suo
comportamento. Nello specifico, analizzando posizioni consecutive del soggetto in
movimento, il sistema riesce a interpretare i diversi pattern di mobilità dell’utente
ed è in grado di inferire da esso diverse tipologie di informazioni sull’ambiente
circostante.
Numerose aziende del settore, tra cui anche Google maps e TomTom, stanno
ricercando soluzioni e sviluppando servizi di questo tipo, per fornire ad esempio
informazioni sul traffico delle autostrade e altre strade principali agli utenti, in
maniera congiunta con le informazioni raccolte da sensori fissi, quali telecamere di
monitoraggio e rilevatori installati direttamente nel manto stradale.
Il sistema da me sviluppato permette invece di ottenere informazioni topologiche
sul percorso in cui i conducenti si stanno muovendo, in maniera particolare sui
regolatori di traffico presenti in ogni incrocio attraversato. A partire dalle
informazioni raccolte, permette di comprendere se un incrocio è regolato da un
insieme di stop o da un semaforo, nel qual caso è anche in grado di calcolare la
temporizzazione dello stesso.
Lo specifico caso dei regolatori di traffico, analizzato nel dettaglio nella tesi
proposta, è uno degli svariati utilizzi a cui il mio modello operativo può essere
applicato. Ulteriori applicazioni sono ad esempio la mappatura automatica delle
fermate di tutti i mezzi pubblici di una municipalità, la raccolta di informazioni sulla
dislocazione degli attraversamenti pedonali, la raccolta in tempo reali di
informazioni sullo stato del traffico o l’eventuale presenza di incidenti stradali.
Questo caso concreto è stato però scelto come esempio per validare la
metodologia per due ragioni principali: prima di tutto, mi sono voluto mettere nel
worst case scenario, in quanto fare “reverse engineering” sul sistema semaforico a
partire dal comportamento degli utenti è particolarmente difficile a causa della
molteplicità dei fattori e dei pattern di mobilità da considerare per inferire
correttamente l’informazione topologica desiderata; in secondo luogo, le
informazioni dettagliate sui regolatori di traffico di ogni incrocio erano critiche
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all’interno del Network Research Lab di UCLA, in cui ho svolto il mio lavoro di
ricerca, per poter effettuare simulazioni accurate dei nuovi protocolli per reti
veicolari che stavano sperimentando, e non era possibile ottenerle direttamente
dalle diverse municipalità coinvolte nell’urbanistica dell’area di Los Angeles da loro
scelta per i test.
L’impatto industriale del sistema così sviluppato è descritto più nel dettaglio nei
paragrafi successivi, così come il valore nel campo della ricerca scientifica.
Innovatività dei risultati ottenuti
Il fattore innovativo del progetto da me sviluppato si può riassumere
principalmente in tre contributi fondamentali.
Innanzitutto, il sistema oggetto del mio lavoro di tesi è il primo nel suo genere a
proporre un approccio user-centered all’analisi di tracce GPS. Infatti, l’idea di
estrarre comportamenti reali accurati da una traccia GPS, e da essi fare un
ulteriore passo di astrazione per inferire cosa li abbia generati, non è attualmente
presente in letteratura.
Il secondo elemento di innovazione è dato dall’insieme di modelli sviluppati per
estrarre le informazioni, fortemente tollerante all’imprecisione dei dati di input,
come all’incompletezza degli stessi, e quindi robusto rispetto a tracce registrate da
dispositivi consumer anche di scarsa qualità. Un notevole sforzo è stato profuso
per sviluppare algoritmi che diano precisioni superiori al 90% nella stima dei
risultati anche nel caso che la traccia GPS a disposizione sia imprecisa (ovvero
contenga errori nel campionamento anche molto superiori alla normale tolleranza
di un ricevitore GPS che si suppone attorno ai 15 metri), o che non siano
disponibili informazioni su alcune delle strade convergenti in un incrocio. Questi
algoritmi possono essere implementati in futuro in qualsiasi sistema voglia
effettuare analisi di tracce GPS registrate da dispositivi consumer (i.e.
Smartphones, navigatori da cruscotto, etc.).
Il terzo elemento di innovatività rispetto a tutti i sistemi attualmente sul mercato,
sta nel disaccoppiare la fase di analisi delle tracce GPS dall’inferenza delle
informazioni sulla topologia stradale e sui regolatori di traffico presenti. In questo
modo infatti, si è in grado di ottenere una analisi precisa della mobilità dell’utente
legato al ricevitore GPS tracciato (rallentamenti, fermate, svolte, accelerazioni, …),
applicando diverse tecniche di filtraggio dei dati al fine di avere un risultato
tollerante alle imprecisioni ed agli errori di misura. Allo stesso modo, la creazione
di un modello che leghi nel modo migliore questi comportamenti con la topologia
stradale, può essere sviluppato in maniera disgiunta, permettendo di lavorare con
informazioni ad alto livello nella creazione del modello. Avere una struttura
disaccoppiata permette inoltre di modificare singolarmente le parti, senza andare a
influire sul resto. Il sistema è stato progettato in maniera modulare, pertanto è
possibile estrarre un nuovo livello di informazione, qualunque esso sia,
semplicemente costruendo un nuovo modello che sia in grado di collegare
correttamente la specifica informazione voluta con le informazioni di alto livello
estraibili dalle tracce. Supponendo ad esempio di voler trovare la dislocazione di
tutti gli attraversamenti pedonali di una città, sarà sufficiente modellare come essi
influenzano i rallentamenti, le fermate, le accelerazioni dei veicoli che vi si
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imbattono ed inserire tale modello nel sistema, per ottenerne una mappatura
completa.
Impatto industriale dei risultati ottenuti
I possibili impatti industriali del sistema sviluppato sono molteplici, nonché
differenti fra loro, per cui vanno analizzati singolarmente nel dettaglio. Il primo
utilizzo industriale è in un sistema a catena chiusa per ottimizzare il flusso del
traffico in due ambienti specifici: sulle autostrade e all’interno delle reti stradali
urbane.
Nell’ambito autostradale, disporre di un feedback in tempo reale sull’andamento
del traffico da parte dei veicoli stessi che vi stanno viaggiando, fornirebbe un livello
di granularità molto elevato, permettendo teoricamente di conoscere lo stato del
traffico per ogni metro autostradale.
Oltre a ciò, poiché il sistema non richiede l’installazione di infrastrutture hardware
specifiche come quelle utilizzate adesso, avrebbe un costo di adozione minimo.
Un beneficio immediato del mio sistema è che avendo a disposizione questo tipo
di informazione si potrebbe agire sui singoli caselli autostradali, velocizzando o
rallentando l’afflusso di traffico entrante in modo tale da mantenere lo stato del
traffico interno sempre sotto la soglia di saturazione, evitando così la formazione di
ingorghi dovuto a un eccessivo afflusso di veicoli. Questo tipo di sistema viene già
utilizzato per regolare l’accesso alle Freeway negli Stati Uniti, ma il conteggio dei
veicoli entranti viene effettuato tramite spire immerse nel manto autostradale.
Pertanto, oltre a richiedere un forte investimento infrastrutturale, il sistema è
purtroppo approssimativo in quanto non vengono considerati i veicoli uscenti, ma
il traffico in uscita viene soltanto stimato, generando spesso imprecisioni nel
calcolo del flusso dei veicoli.
Utilizzando il sistema da me proposto si potrebbe invece avere lo stato attuale del
traffico in ogni punto, permettendo di calcolare la frequenza massima di vetture in
ingresso per non portare a saturazione ogni singola tratta autostradale.
In ambito urbano invece, il sistema potrebbe essere utilizzato in maniera attiva per
controllare la temporizzazione dei semafori. Alla data odierna, i semafori cittadini
sono solitamente controllati tramite uno scheduling fisso, che si suppone essere
ottimale per il traffico atteso in ogni specifica fascia oraria. Il problema però è che
negli ultimi anni, con l’aumento del numero di veicoli in circolazione a cui stiamo
assistendo, queste stime stanno perdendo molta della loro efficacia. In particolare,
il traffico reale non è praticamente mai quello stimato, per cui la temporizzazione
dei semafori si trova a non essere mai ottimale. Questo fatto è comprovato da
diverse ricerche nel settore, come ad esempio la recente “Self-Stabilizing
Decentralized Signal Control of Realistic, Saturated Network Traffic” di S. Lämmer,
D. Helbing. Riuscendo ad avere un feedback in tempo reale sullo stato del traffico
nei pressi di ogni incrocio, si potrebbero modificare le regolazioni dei semafori
avendo una visione reale della situazione.
Il vero interesse in questo caso diventa di tipo ambientale, in quanto riducendo il
tempo complessivo di attesa passiva ai semafori, così come il tempo di
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percorrenza generale da parte dei veicoli visti nella loro totalità, si avrebbe un
fortissimo impatto ecologico grazie all’enorme riduzione di CO2 emesso.
Supponendo di riuscire infatti a ridurre il tempo di attesa medio di ogni veicolo
anche solo di un minuto su un tragitto di mezz’ora, per tutti i veicoli di una cittadina
di medie dimensioni come Bologna, si avrebbe un totale di più di 100'000 minuti di
emissioni in meno, con un notevole giovamento per l’ambiente. Molto
grossolanamente si può considerare che una berlina media emetta almeno 2kg di
CO2 all’ora se ferma, per cui la riduzione di CO2 emesso sarebbe pari ad almeno
3’300kg di CO2 all’ora, per un totale giornaliero molto più alto.
Senza agire direttamente sui semafori presenti, o dove l’infrastruttura non permetta
di farlo in quanto il sistema non è centralizzato, un ulteriore modo di ridurre
l’impatto ambientale sarebbe semplicemente utilizzare le informazioni sui regolatori
di traffico ottenute col sistema proposto al fine di suggerire agli utenti percorsi in
grado di ridurre il tempo di percorrenza e di sosta agli incroci, conoscendo
l’impatto dato su questi due elementi dal tipo di regolatore presente.
Spostandosi parallelamente sul piano dell’impatto ambientale, un altro utilizzo
industriale potrebbe essere quello relativo ai mezzi pubblici. Col sistema proposto
infatti, si potrebbe fare una mappatura precisa e a costo zero delle fermate di tutti i
mezzi pubblici della città, ottenendo livelli di informazione digitalizzati e quindi
molto facilmente consultabili ed utilizzabili da applicazioni terze, che potrebbero
elaborarli per migliorare ed ampliare i servizi disponibili per i cittadini. Queste
informazioni vengono ora inserite manualmente e ogni municipalità ha la sua
mappa dei mezzi pubblici, mentre invece con questo sistema si potrebbero creare
in maniera automatizzata dei layer da sovrapporre, ad esempio, alle mappe
pubbliche di google maps, potendo così disporre dell’infrastruttura di supporto
fornita da Google e dando allo stesso tempo agli utenti la flessibilità di utilizzare un
solo portale per pianificare i propri spostamenti, invece di dover ricercare ogni
singola mappa in un sito differente, che comunque la presenta solitamente in
maniera non integrabile con gli strumenti che si è abituati ad usare per il calcolo di
tragitti online.
L’interesse del mondo industriale per il progetto da me sviluppato è stato
evidenziato principalmente da due fattori: la commissione Fulbright ha premiato il
mio progetto come uno dei vincitori del bando Fulbright BEST 2010, una delle
iniziative più prestigiose nell’ambito dell’imprenditorialità giovanile in ambito di
tecnologie innovative. Fulbright BEST (Business Exchange and Student Training) è
un programma nato per favorire il cambiamento culturale nelle giovani generazioni
di scienziati con un progetto imprenditoriale, proponendo un modello basato su
innovazione e trasferimento tecnologico. Esso prevede una borsa di studio a
copertura completa per un periodo di studio di 6 mesi presso la Santa Clara
University, in Silicon Valley, in materia di entrepreneurship e management per il
consolidamento, creazione e crescita di aziende basate sull'innovazione
tecnologica. Lo scopo ultimo è di portare un’idea innovativa a diventare una realtà
industriale concreta, sotto forma di una start-up che si inserisca attivamente nella
realtà industriale nazionale.
Oltre a questo, Finmeccanica ha mostrato interesse al mio lavoro, invitandomi a
presentarlo nel workshop annuale che tiene presso i suoi uffici americani a
Washington D.C. il 15 e 16 marzo 2011. L’obiettivo del workshop è discutere l’idea
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con altri ricercatori e con manager di aziende del gruppo Finmeccanica operanti in
settori analoghi a quello del mio progetto. In particolare, l’interesse del gruppo è
rivolto all’idea innovativa che sta dietro lo sviluppo di strumenti e di algoritmi che
consentano di collegare informazioni provenienti dai GPS con situazioni reali.
Rilevanza scientifica dei risultati ottenuti e pubblicazioni
Il tema della mobilità veicolare è molto caldo in questi anni nel campo della ricerca
scientifica, dagli studi di ingegneria del traffico fino ad arrivare alle ricerche in
ambito di retiveicolari.
Il primo valore scientifico del mio lavoro è proprio nel campo delle reti veicolari,
dove i risultati ottenuti riguardo i regolatori di traffico e le loro caratteristiche
vengono utilizzati al momento dal Network Research Lab dell’University of
California, Los Angeles (UCLA) per tarare in maniera realistica i simulatori di
mobilità che vengono utilizzati per testare i nuovi protocolli di comunicazione
wireless e routing veicolare che stanno sviluppando nell’ambito del progetto C-VeT
(UCLA Campus Vehicular Testbed), e di alcuni progetti europei come ad esempio
ESSENCE (Environmental Sensing and Emissions management system for Smart
Cities and Urban area).
Il secondo risultato d’eccellenza per la comunità scientifica è essere stato in grado
di sviluppare un’innovazione interamente italiana all’interno di uno dei laboratori
più famosi al mondo ad occuparsi di reti veicolari, in una delle università più
prestigiose degli Stati Uniti.
Oltre a ciò, il mio lavoro di tesi è stato oggetto di una pubblicazione scientifica con
titolo "Enhancing in Vehicle Digital Maps via GPS Crowdsourcing", presentata
all’IEEE International Conference on Wireless On Demand Networks (WONS) 2011,
una delle più importanti del settore.
L’approccio innovativo introdotto all’analisi dei comportamenti degli utenti
“nascosti” nelle tracce GPS per legarla al mondo circostante apre nuove
prospettive per la ricerca scientifica anche a campi differenti, quali la ricerca in
ambito di pattern comportamentali o di mobilità, coi quali può integrarsi
perfettamente. Oltre ad avere un impatto scientifico, il progetto ha importanti
ricadute sociali poiché la cooperazione trasparente degli utenti come fonte di
arricchimento per le informazioni a disposizione della comunità è una delle
direzioni di ricerca riaffermate dal mio lavoro di tesi.
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