Direction de recherche : Giovanni PAU

Les voitures connectées: un défi de mise en réseau et une ressource informatique pour les villes intelligentes

Récemment, les villes sont devenues "de plus en plus intelligentes", avec une multitude de périphériques IoT et de capteurs déployés partout. Parmi ces objets intelligents, les voitures peuvent jouer un rôle important. Les véhicules sont (ou seront), en effet, équipés avec plusieurs interfaces réseau, ils ont (ou auront) des capacités de calcul et des dispositifs capables d'analyser l'environnement. Pour réaliser le concept de "connected-car" il faut un changement de modèle Internet, à partir d'une architecture centrée sur l'hôte (IP) vers un paradigme centré sur l'information, comment l'architecture ICN (Information Centric Networking). Cette thèse analyse ainsi les avantages et les défis du paradigme ICN, en particulier du Named Data Networking (NDN), dans le domaine VANET, en présentant la première implémentation de NDN pour VANET (V-NDN). Il propose ensuite Navigo, un mécanisme de forwarding basé sur NDN pour la récupération de contenu en utilisant les communications V2V et V2I. Ensuite, le problème de la mobilité des fournisseurs de données est traité, proposant une solution distribuée basée sur NDN, MAP-Me. Toutefois, le rôle du véhicule dans les villes intelligentes ne s'arrête pas au niveau de la connectivité. Les voitures, avec leurs nouvelles capacités de calcul, sont les candidates idéales pour jouer un rôle dans l'architecture Fog Computing, en déplaçant des tâches de calcul vers l'edge du réseau. En tant que preuve de concept, cette thèse présente ParkMaster, un système qui combine les techniques de machine learning, le cloud et l'edge pour analyser l'environnement et traiter le problème de la disponibilité du stationnement.

Publications 2013-2018