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???metadata.dc.type???: Tese
Title: Cooperative localization improvement in vehicular ad hoc networks.
Other Titles: Melhoria da localização cooperativa em redes ad hoc veiculares.
???metadata.dc.creator???: Lobo, Felipe Leite 
???metadata.dc.contributor.advisor1???: Oliveira, Horácio Antonio Braga Fernandes de
???metadata.dc.contributor.referee1???: Souto, Eduardo James Pereira
???metadata.dc.contributor.referee2???: Barreto, Raimundo da Silva
???metadata.dc.contributor.referee3???: Balico, Leandro Nelinho
???metadata.dc.contributor.referee4???: Lima, Moysés Mendes de
???metadata.dc.description.resumo???: In Vehicular Ad Hoc Networks (VANets), a precise localization system is a crucial factor for several critical safety applications. Even though the Global Positioning System (GPS) can be used to provide the position estimation of vehicles, it still has an undesired error that can increase even more in some areas, such as tunnels and indoor parking lots, making it unreliable and unfeasible for most critical safety applications. In this work, we present a new position estimation technique by two algorithms, the CoVaLID (Cooperative Vehicle Localization Improvement using Distance Information), which improves GPS positions of nearby vehicles and minimize their errors using Extended Kalman Filter (EKF) to perform Data Fusion of both GPS and distance information, and the COLIDAP that uses Particle Filter (PF). Our solution also uses distance information to assess the position accuracy related to three different aspects: the number of vehicles, vehicle trajectory, and distance information error. For that purpose, we use a weighted average method to put more confidence in distance information given by neighbors closer to the target.We implement and evaluate the performance of CoVaLID using realworld data, as well as discuss the impact of different distance sensors in our proposed solution. Our results clearly show that our algorithms are capable of reducing the GPS error by 63%, and 53% when compared to the state-of-the-art VANet LOCation Improve (VLOCI) algorithm.
Abstract: Em redes veiculares ad hoc (VANets), um sistema de localização preciso é um fator crucial para várias aplicações críticas de segurança. Embora o Sistema de Posicionamento Global (GPS) possa ser usado para fornecer a estimativa de posição de veículos, ele ainda possui erros indesejados que pode aumentar ainda mais em algumas áreas, como túneis e prédios de estacionamento, tornando-o não confiável e inviável para a maioria aplicações críticas de segurança. Neste trabalho, apresentamos uma nova técnica de estimativa de posição através de dois algoritmos, o CoVaLID (melhoria de localização de veículo cooperativa usando informações de distância), que melhora as posições de GPS de veículos próximos e minimiza seus erros usando o Extended Kalman Filter (EKF) para executar a fusão de dados de informações de GPS e distância, e o COLIDAP que utiliza filtro de partículas (PF). Nossa solução também usa informações de distância para avaliar a precisão da posição relacionada a três aspectos diferentes: número de veículos, trajetória do veículo e erro de informações de distância. Para esse fim, usamos um método de média ponderada para aumentar a confiança nas informações de distância fornecidas pelos vizinhos mais próximos do alvo. Implementamos e avaliamos o desempenho dos nossos algoritmos usando cenários do mundo real simulados, além de discutir o impacto de diferentes sensores de distância em nossa solução proposta. Nossos resultados mostram claramente que nossos algoritmos são capazes de reduzir o erro de GPS em 63% e 53% quando comparado ao algoritmo estado da arte Vanet LOCation Improve (VLOCI).
Keywords: Data Fusion
Localization Systems
Vehicular Ad-hoc Networks
Distance Information
Precise Localization System
???metadata.dc.subject.cnpq???: CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
???metadata.dc.subject.user???: Vehicular Ad-hoc Networks
Localization Systems
Data Fusion
Distance Information
Language: eng
???metadata.dc.publisher.country???: Brasil
Publisher: Universidade Federal do Amazonas
???metadata.dc.publisher.initials???: UFAM
???metadata.dc.publisher.department???: Instituto de Computação
???metadata.dc.publisher.program???: Programa de Pós-graduação em Informática
Citation: LOBO, Felipe Leite. Cooperative localization improvement in vehicular ad hoc networks. 2020. 111 f. Tese (Doutorado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2020.
???metadata.dc.rights???: Acesso Aberto
URI: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7714
Issue Date: 21-Feb-2020
Appears in Collections:Doutorado em Informática

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