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Smart approaches to the parking spot search problem
Moritz Bastian Reinhardt
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Informatik
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Scientific Computing
Betreuer*in
Wilfried Gansterer
DOI
10.25365/thesis.54883
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-18774.83594.312759-9
Link zu u:search
(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Das Parking Spot Search Problem (PSSP) ist ein wohlbekanntes Problem, mit dem Millionen von Autofahrern täglich konfrontiert werden. Es bedingt wirtschaftliche Kosten und Umweltverschmutzung. Smart Cities bieten neue Möglichkeiten um Fahrern dabei zu helfen, die Zeit, die sie zur Parkplatzsuche benötigen, und die verbleibende Distanz zwischen dem Parkplatz und dem eigentlichen Ziel zu reduzieren. Wir vergleichen drei fundamental verschiedene Ansätze das PSSP zu lösen mittels umfangreichen Simulationen in einem Gitter-Netzwerk mit zufälligen Routen und unterschiedlichen Verkehrsdichten: Erstens, zum Vergleich, einen naiven zufälligen Ansatz, bei dem Autos keinerlei intelligente Hardware nutzen. Zweitens, einen globalen Ansatz, bei dem jegliche Kommunikation von atomaren Parkplatzinformationen über einen zentralen Server läuft. Drittens, einen komplett verteilten dezentralen Ansatz, wobei Autos diese Informationen selber sammeln und nur mit ihren unmittelbaren Nachbarn teilen. Unsere Resultate zeigen, dass solch intelligente Methoden die Dauer der Parkplatzsuche und die verbleibende Distanz signifikant verringern können. Dabei erzielt der zentrale Ansatz die besten Werte. Er stellt allerdings auch die stärksten Bedingungen, aus theoretischer Sicht wie auch an die Hardware in der Praxis, und seine Umsetzung wäre teurer als die eines verteilten Ansatzes. So ein verteilter Ansatz erreicht beinahe die gleiche Leistung mit einem lokalen Speicher der nur Informationen über 5 Parkplätze speichern kann. Daher ist eine dezentrale Lösung für das PSSP eine wichtige Option, wenn man die Zufriedenheit von Autofahrern in städtischen Räumen erhöhen möchte.
Abstract
(Englisch)
The parking spot search problem (PSSP) is a problem millions of drivers face each day. It poses an economic cost as well as an environmental burden. Smart cities offer new ways of assisting drivers to reduce the time spent looking for a free parking spot and the distance between the final parking spot and the actual destination. We compare three fundamentally different approaches to the PSSP in extensive simulations on a grid network with randomly generated routes and varying vehicle densities: First, and as a reference, a naı̈ve random approach that does not use any smart hardware. Second, a global approach where communication of atomic parking spot availability data flows through a central server that can be reached by all vehicles in the network. Third, a completely distributed approach where vehicles gather such information themselves and only share it with their geographical neighbors. Our results show that such smart approaches do reduce search times and remaining distances significantly. The centralized approach performs best in all scenarios. However, it poses the strongest assumptions, from a theoretical perspective as well as on actual infrastructure, and its deployment would be much more expensive than a decentralized solution. Such a distributed approach achieves nearly as good results with a local memory that only stores information about 5 parking spots. It is therefore an important option to consider when trying to improve driver satisfaction in urban areas.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
parking spot search problem parking problem vehicular ad hoc network VANET Smart City decentralized traffic simulation algorithm message cost
Schlagwörter
(Deutsch)
Parkplatzproblem Fahrzeug-Ad-hoc-Netzwerk Verkehrssimulation Smart City dezentral Algorithmus
Autor*innen
Moritz Bastian Reinhardt
Haupttitel (Englisch)
Smart approaches to the parking spot search problem
Paralleltitel (Deutsch)
Intelligente Lösungsansätze für die Parkplatzsuche
Publikationsjahr
2018
Umfangsangabe
ix, 75 Seiten : Illustrationen, Diagramme
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Wilfried Gansterer
AC Nummer
AC15554822
Utheses ID
48509
Studienkennzahl
UA | 066 | 940 | |