System testowania i walidacji modeli do sterowania ruchem pojazdów

pol Artykuł w języku polskim DOI: 10.14313/PAR_255/61

wyślij Marcin Hubacz , Andrzej Paszkiewicz , Bartosz Pawłowicz , Mateusz Salach , Bartosz Trybus , Konrad Żak Politechnika Rzeszowska, Wydział Elektrotechniki i Informatyki, ul. W. Pola 2, 35-959 Rzeszów

Pobierz Artykuł

Streszczenie

W artykule przedstawiono prototypowy model do testowania różnych koncepcji i scenariuszy monitorowania i zarządzania ruchem pojazdów z wykorzystaniem koncepcji RFID oraz Internetu Rzeczy. Wskazano na wyzwania związane z identyfikacją ruchomych obiektów oraz potrzebę stosowania wydajnych protokołów komunikacyjnych w środowiskach wielodostępowych. Przedstawiono badania związane z zastosowaniem automatycznej identyfikacji pojazdów (AVI) do zarządzania ruchem i kontrolą dostępu w czasie rzeczywistym, podkreślając korzyści płynące ze stosowania technologii RFID w tworzeniu w pełni zautomatyzowanych systemów zarządzania dostępem. Rozproszony system testowy pozwala na walidację prototypów i algorytmów związanych z procesami i strukturami do zarządzania ruchem. Model uwzględnia wykorzystanie rozwiązań chmurowych, w szczególności Azure IoT Hub do zbierania i monitorowania danych o ruchu pojazdów. Elastyczność proponowanej architektury testowej pozwala na sprawdzanie różnych konfiguracji sprzętu i oprogramowania w zróżnicowanych scenariuszach użytkowania, co prowadzi do szybszego rozwoju i wdrażania proponowanych rozwiązań.

Słowa kluczowe

identyfikacja pojazdów, IoE, rfid, zarządzanie ruchem

A System for Testing and Verifying Prototypes of Models for Vehicle Traffic Control

Abstract

The paper presents an overview of a prototype model for testing various concepts and scenarios related to monitoring and managing traffic in urban and industrial environments using RFID and the Internet of Things (IoT) concepts. The challenges posed by identification of moving objects and the need for efficient communication protocols in multi-access environments are indicated. The use of Automatic vehicle identification (AVI) for access control and real-time traffic management is also explored, emphasizing the benefits of RFID technology in creating fully automated access management systems. The presented distributed testing system allows for validating prototypes and algorithms related to processes and structures for traffic management. The model considers the use of cloud solutions, in particular the Azure IoT Hub to collect and control vehicle traffic data. The flexibility of the proposed architecture allows for testing different hardware and software configurations in various usage scenarios, leading to faster development and deployment.

Keywords

IoT, rfid, traffic management, vehicle identification

Bibliografia

  1. Ustundag The Value of RFID. Benefits vs. Costs, 1st ed., Springer, London, UK, 2013.
  2. Greengard S., The Internet of Things, MIT Press, 2021.
  3. Tseng C. W., Huang C. H., Toward a consistent expression of things on EPCglobal architecture framework, 2014 International Conference on Information Science, Electronics and Electrical Engineering, Sapporo, Japan, 2014, 1619–1623, DOI: 10.1109/InfoSEEE.2014.6946195.
  4. Alrafaei M.N., Bushager A., Smart city mobility: Investigation of RFID adoption within transportation management, Smart Cities Symposium 2018, Bahrain, 2018, DOI: 10.1049/cp.2018.1403.
  5. Yatao Z., Jiangfeng W., Sijie C., Zhijun G., Haitao H., Multi-tag Information Interactive Communication Model based on Precise Position Detection in Vehicle-Infrastructure Collaboration Environment, 2020 IEEE 5th International Conference on Intelligent Transportation Engineering (ICITE), Beijing, China, 2020, 326–330, DOI: 10.1109/ICITE50838.2020.9231342.
  6. Zhang X., Li H. X., Chung H. S. H., Setup-Independent Sensing Architecture With Multiple UHF RFID Sensor Tags, “IEEE Internet of Things Journal”, Vol. 9, No. 2, 2022, 1243–1251,DOI: 10.1109/JIOT.2021.3079448.
  7. Hidalgo E., Muñoz F., Guerrero de Mier A., Carvajal R.G., Martín-Clemente R., Wireless inventory of traffic signs based on passive RFID technology, IECON 2013 – 39th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, Vienna, Austria, 2013, 5467–5471, DOI: 10.1109/IECON.2013.6700026.
  8. Adarsh A., Arjun C., Koushik S., Krishnan M., Purushothaman V S., Nair A.K., Integrated Real-time Vehicle Speed Control System using RFID and GPS, 2020 Second International Conference on Inventive Research in Computing Applications (ICIRCA), Coimbatore, India, 2020, 194–200, DOI: 10.1109/ICIRCA48905.2020.9182925.
  9. Dobkin D.M., The RF in RFID: UHF RFID in Practice, 2nd ed., Newnes, Oxford, UK, 2012.
  10. Pawłowicz B., Salach M., Trybus B., Infrastructure of RFID-Based Smart City Traffic Control System: Progress in Automation, “Robotics and Measurement Techniques”, Springer International Publishing, Cham, Switzerland, Vol. 920, 2019, DOI: 10.1007/978-3-030-13273-6_19.
  11. Wong S.F., Mak H.C., Ku C.H., Ho W.I., Developing advanced traffic violation detection system with RFID technology for smart city, 2017 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM), Singapore, 2017, 334–338, DOI: 10.1109/IEEM.2017.8289907.
  12. Chowdhury P., Bala P., Add D., Giri, S. Chaudhuri A.R., RFID and Android based smart ticketing and destination announcement system, 2016 International Conference on Advances in Computing, Communications and Informatics (ICACCI), Jaipur, India, 2016, 2587–2591, DOI: 10.1109/ICACCI.2016.7732447.
  13. Hassan M.A., Javed R., Farhatulla, Granelli F., Gen X., Rizwan M., Ali S. H., Junaid H., Ullah S., Intelligent Transportation Systems in Smart City: A Systematic Survey, 2023 International Conference on Robotics and Automation in Industry (ICRAI), Peshawar, Pakistan, 2023, DOI: 10.1109/ICRAI57502.2023.10089543.
  14. Chen R., Huang X., Zhou Y., Hui Y., Cheng N., UHF-RFID-Based Real-Time Vehicle Localization in GPS-Less Environments, “IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems”, Vol. 23, No. 7, 2022, 9286–9293, DOI: 10.1109/TITS.2021.3085824.
  15. Vincent R.A., Peirce J.R., ‘MOVA’: Traffic Responsive, Self-Optimising Signal Control for Isolated Intersections, TRRL Research Report RR 1. Transport and Road Research Laboratory, Wokingham, Berkshire, United Kingdom, 1988.