| dc.description.abstract | Antallet biler i trafikken øker hver dag. Dette resulterer i voksende utfordringer relatert til økt trafikkbelastning- og sikkerhet, og ny teknologi og nye løsninger må utvikles for å adressere disse utfordringene. I fremtiden kommer Intelligente transportsystemer (ITS) og Vehikulære ad hoc-nettverk (VANETs) til å spille en avgjørende rolle i måten vi håndterer disse utfordringene på, ved å muliggjøre et trafikkbilde som er mer sammenkoblet, enhetlig, informert og trygg. På grunn av de unike egenskapene til VANET, som raskt skiftende nettopologi, kjøretøyer med høy mobilitet og høye krav til pålitelighet, må nye kommunikasjonsprotokoller utvikles spesielt for dette domene.
Disse kommunikasjonsprotokollene må testes grundig før kommersialisering, ettersom korrekt oppførsel kan være avgjørende for sikkerheten til sjåfører og passasjerer. I dag er den mest utbredte måten å teste slike protokoller på gjennom simulerte eksperimenter. Simuleringer har imidlertid sine mangler, og eksperimenter i den virkelige verden bør utføres for å få de mest nøyaktige og pålitelige resultatene. Videre kan utførelse av virkelige eksperimenter med biler bli svært ressurskrevende, tidkrevende og dyrt. I denne oppgaven har vi utforsket en ny tilnærming for å adressere dette, ved å undersøke hvilken nytteverdi droner kan gi ved å brukes i testing av nye kommunikasjonsprotokoller designet for VANET. Mer spesifikt tilnærmet vi oss dette ved å designe og utvikle en testbed for ruting- og dataformidlingsprotokoller, ved å kombinere trafikksimulatoren SUMO med droneteknologi. Løsningen vår går ut på å simulere biler på en datamaskin, og duplisere oppførselen deres til flyvende droner. Fra arbeidet vårt konkluderer vi med at droner kan brukes istedenfor biler når vi utfører virkelige tester av VANET-protokoller, men at det ikke burde brukes som en erstatning for virkelige tester med virkelige biler. Vi identifiserer også andre begrensninger.
Koden som ble utviklet i sammenheng med denne masteroppgaven, i tillegg til eksempelfiler og installasjonsinstruksjoner, har blitt publisert på GitHub. | |
| dc.description.abstract | The number of vehicles on our roads is increasing every day. This results in growing challenges related to road congestion and traffic safety, and novel technology and solutions must be developed to mitigate these issues. In the future, Intelligent Transportation Systems (ITS) and Vehicular ad hoc networks (VANET) will play a crucial role in overcoming these challenges, by making traffic more interconnected, unified, informed, and safe. Due to the unique properties of VANET, like rapidly changing network topology, high mobility vehicles and high requirements for reliability, new and novel communication protocols need to be developed specifically for this purpose.
These communication protocols need to be rigorously tested before commercialization, as correct operation may be vital for the safety of drivers and passengers. Today, the most widespread way of testing such protocols is through simulated experiments. However, simulations have their shortcomings, and real-world experiments should be conducted to obtain the most accurate and reliable results. Furthermore, conducting real-world experiments with cars can become very resource-demanding, time-consuming, and expensive. In this thesis, we have explored a novel approach to address this, by investigating how Uncrewed Aerial Vehicles
(UAV)s can benefit the domain of testing new communication protocols designed for VANET. In particular, we approach this by designing and developing a novel testbed for routing- and data dissemination protocols created for VANET, by combining the traffic simulator SUMO with UAV technology. Our solution revolves around simulating vehicles on a computer, and duplicate their behavior in airborne UAVs. From our work, we conclude that UAVs can be used instead of cars when conducting real-world testing of VANET protocols, but that it should not be used as a replacement for real-world tests with real cars. We also identify other limitations.
The code developed in this thesis, as well as example files and setup instructions, has been published on GitHub. | |
