An RSU placement framework for V2I scenarios

Abstract

Son yıllarda mobil cihazlar ve Nesnelerin İnterneti'nin yaygınlaşması ve Bulut Hesaplamasının bazı cihaz ve uygulamaların hesaplama gereksinimlerine çözüm sağlayamaması nedeniyle, Uçta Hesaplama öne çıkan hesaplama yöntemlerinden biri haline gelmiştir. Bulut Hesaplamasından farklı olarak Uçta Hesaplama, hesaplama işlemleri için yüksek servis kalitesi ve iletişimde minimal gecikme sunmakta ve kullanıcıların hareketliliğini desteklemektedir. Otonom ve akıllı araç senaryoları, Uçta Hesaplama alanında önemli bir uygulama alanı olarak düşünülebilir. Bu tez kapsamında, Taşıt Ağları konusunda yeterince çalışılmamış bir konu olan, bir yol ağı üzerine kapsama alanı ve kaynak talebini göz önüne alarak Yol Kenarı Ünitesi (YKÜ) yerleştirme problemine çözüm sunuyoruz. Bu doğrultuda, yol ağı üzerinde gözlemlenen trafik karakteristiğini baz alarak yerleşim modelleri üretmeyi sağlayan YKÜ yerleştirme uygulamasını geliştirdik. Çalışmamız, Taşıt Ağları alanında yapılan daha önceki araştırmalar, çoğunlukla iletişim ve ağ kapsama konularını ele aldıkları ve hesaplama ve kaynak gereksinimini dikkate almadıkları için bu çalışmalardan ayrılmakta. Taşıt Ağlarında hesaplama gereksinimleri üzerine yapılan diğer çalışmalar ise, kaynak yönetimi gibi temel problemler üzerine odaklanmış olup, bu konulara sundukları çözümler ile bizim çalışmamızı mümkün kılmışlardır. Geliştirdiğimiz YKÜ yerleştirme uygulaması, altyapı sağlayıcıları tarafından akıllı şehir dizayn sürecinde, YKÜ yerleştirme çözümü için kullanılabilir. Ayrıca bu çalışma kapsamında, Uçta Hesaplama senaryoları için dizayn edilmiş bir simülasyon aracını geliştirerek Taşıt Ağları senaryolarına elverişli hale getirdik. Böylelikle üretilen yerleştirme modellerinin işleyişini simülasyon üzerinde test edip performanslarını karşılaştırabildik.

Edge computing has become a prominent computing strategy when mobile devices and Internet of Things (IoT) became popular in the last decade and cloud computing could not meet the computational requirements of some of these devices/applications. What edge computing can provide different than cloud computing is low latency in communication, high quality of service, and support for high mobility. Connected and autonomous vehicles scenarios can be considered as an important application field for edge computing as these are the key requirements to implement a vehicular network. In this thesis, we aim to present a solution to one of the high level problems in vehicular networks: efficient RSU placement by addressing network coverage and computational demand. We propose an RSU placement framework for generating RSU placement models based on traffic characteristics of a target area. Our work is different from previous studies as they mostly approached this problem from communication aspect and focused on solving a coverage problem without considering computational requirements. Other research addressing computational requirements in vehicular networks propose solutions for low level challenges such as resource allocation. The proposed framework in this study can be used by infrastructure providers for designing an efficient RSU placement while building a smart city. Moreover, our work includes extending capabilities of a simulation framework designed for edge computing scenarios. Therefore, we can evaluate the performance of the generated models and validate their functionalities by running simulations on this environment.