Vehicular Crowdsensing with High-Mileage Vehicles: Investigating Spatiotemporal Coverage Dynamics in Historical Cities with Complex Urban Road Networks
Notice bibliographique
Résumé
Background. Vehicular crowdsensing (VCS) can be a cost-effective solution to gather data in urban environments, leveraging the onboard sensors of modern vehicles moving around the city. Many experimental studies have proven that high-mileage vehicles, such as taxis, can be effectively used for VCS. However, these studies have been mostly carried out in cities with regular, grid-based, road networks. Conversely, little work has been conducted to assess the suitability of VCS in cities with more complex urban road networks, such as historical ones. Goal. As a step towards filling this gap, the present study investigates the feasibility of using different-sized fleets of taxis to crowdsense information in the urban areas of the historical cities of Porto (Portugal) and Rome (Italy), whose road networks evolved over the centuries and feature a complex topology. Data and Methodology. This work leverages massive real-world datasets of taxi trajectories collected over three contiguous weeks in the cities of Porto and Rome to estimate the spatiotemporal coverage achievable by different-sized fleets of taxis if they were used for VCS. Indeed, using these trajectories, several simulations were conducted, considering four sizes of taxi fleets, ranging from 50 to 400 vehicles, for both cities. The achievable spatiotemporal road network coverage metrics were computed at a fine-grained scale of single road segments. Results. Results show that the achievable coverage in both historical cities exhibits very similar trends, with as few as 50 vehicles being capable of visiting a relevant part of the road network at least once in the considered time frame. As expected, increasing the number of involved vehicles improves spatial and temporal coverage. Still, time gaps between subsequent visits can be possibly inadequate for some VCS use cases. As a consequence, recruiting more vehicles and/or devising specialized routing/incentivization mechanisms might be necessary to achieve more comprehensive coverage of the urban road network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».