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Repositorio de la Universidad de Zaragoza – Zaguan http://zaguan.unizar.es Trabajo Fin de Máster Estudio de entornos de simulación en redes de vehículos Autor Alain Bedoya Reyes Director Dr. Sergio Ilarri Artigas Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas Centro Politécnico Superior Universidad de Zaragoza Diciembre de 2013 I Estudio de entornos de simulación en redes de vehículos Resumen La última década ha sido testigo de un creciente interés en las VANETs (Vehicular AdHoc Networks), redes formadas entre diferentes vehículos que intercambian datos utilizando tecnologías de comunicación de corto alcance, intentando ofrecer al conductor información dinámica que pueda resultarle de utilidad, brindándole seguridad y evitando riesgos potenciales al proporcionar un mayor conocimiento de las condiciones del camino. Se han propuesto diversos sistemas de intercambio y gestión de datos para redes de vehículos. Sin embargo, para realizar pruebas de su funcionamiento es conveniente utilizar simuladores del entorno real. De esta manera los costes serían menores, se garantizaría la obtención de resultados fiables y un mayor rendimiento del producto final. El objetivo de este trabajo es realizar un estudio de los simuladores más utilizados en el ámbito de las redes de vehículos, con el fin de contribuir a la comunidad investigadora en el momento de decidir qué simulador utilizar. Para ello se emplearán artículos realizados por diferentes investigadores y distintos software de simulación que permitan determinar características, ventajas, desventajas, usabilidad, actividad en la comunidad científica y otros criterios de evaluación que nos ayuden a la toma de decisiones en el momento de utilizar algún simulador específico. A partir de este punto se seleccionarán los que se consideren más adecuados para realizar simulaciones de diversos tipos, incluyendo escenarios de ciudades reales, así como ejemplos propios de los simuladores, donde se darán directrices de cómo llevar cabo la simulación y qué análisis se puede realizar con los resultados obtenidos. Palabras clave: Redes vehiculares, Simuladores de VANET, Modelos de Movilidad, Tráfico Vehicular, Sistemas de Transporte Inteligente (ITS), Comunicación entre Vehículos (V2V), Comunicación Vehículo Infraestructura (V2I). II Agradecimientos Quiero agradecer a toda mi familia, los que están y los que se fueron, especialmente a mi esposa y mi padre, por el apoyo y ayuda brindada en todo momento y por ser un ejemplo a seguir. Muchas gracias a mi familia fuera de España que a pesar que están lejos están presentes constantemente sus voces de apoyo y cariño. Mi agradecimiento a todos mis profesores en la Universidad de Zaragoza por los conocimientos que me han trasmitido, en especial a Sergio Ilarri por darme la oportunidad de conocer el mundo de las redes vehiculares y por sus correcciones y recomendaciones a lo largo de este proyecto. III Índice RESUMEN ....................................................................................................................... I AGRADECIMIENTOS ................................................................................................ II ÍNDICE .......................................................................................................................... III ÍNDICE DE FIGURAS ................................................................................................ VI ÍNDICE DE TABLAS ................................................................................................ VII CAPITULO 1: INTRODUCCIÓN ............................................................................... 1 1.1. REDES AD-HOC .......................................................................................................... 1 1.2. REDES DE VEHÍCULOS ............................................................................................... 2 1.2.1. CARACTERÍSTICAS DE LAS REDES DE VEHÍCULOS ..................................................... 2 1.2.2. ESTÁNDARES ........................................................................................................... 3 1.2.3. ENTORNOS Y MÉTODOS DE COMUNICACIÓN ............................................................. 4 1.2.4 ARQUITECTURA VANET DE REFERENCIA ................................................................ 5 1.2.5 EJEMPLOS DE PROYECTOS DE REDES DE VEHÍCULOS ................................................. 6 1.3. ESTRUCTURA DE LA MEMORIA ................................................................................. 7 CAPÍTULO 2: SIMULADORES PARA REDES DE VEHÍCULOS ........................ 8 2.1. CONCEPTOS GENERALES DE SIMULADORES DE REDES DE VEHÍCULOS .................... 8 2.1.1. MODELOS DE TRÁFICO ............................................................................................ 8 2.1.2. MODELOS DE MOVILIDAD ........................................................................................ 9 2.2. SIMULADORES DE TRÁFICO ..................................................................................... 11 2.3. SIMULADORES DE RED ............................................................................................. 11 2.4. SIMULADORES HÍBRIDOS ......................................................................................... 12 2.5. SIMULADORES INTEGRADOS ................................................................................... 12 CAPÍTULO 3: ANÁLISIS COMPARATIVO DE SIMULADORES ..................... 13 3.1. ANÁLISIS DE ESTUDIOS COMPARATIVOS DE OTROS AUTORES ............................... 13 3.2. TABLAS COMPARATIVAS DE SIMULADORES ............................................................ 15 3.3. CONCLUSIONES DE TABLAS COMPARATIVAS .......................................................... 22 3.3.1. CONCLUSIONES DEL ANÁLISIS DE SIMULADORES DE TRÁFICO ................................ 23 3.3.2. CONCLUSIONES DEL ANÁLISIS DE SIMULADORES HÍBRIDOS ................................... 23 3.3.3. CONCLUSIONES DEL ANÁLISIS DE SIMULADORES INTEGRADOS .............................. 24 CAPÍTULO 4: SIMULACIÓN DE ESCENARIOS DE EJEMPLO ....................... 25 4.1. SIMULANDO CON SUMO ......................................................................................... 26 IV 4.1.1. CONSTRUCCIÓN DE LA RED VIAL ............................................................................ 27 4.1.2. IMPORTACIÓN DE MAPAS ....................................................................................... 27 4.1.3. CONSTRUCCIÓN DE LA RED DE TRÁFICO ................................................................. 28 4.1.4. PROBABILIDADES EN LAS INTERSECCIONES DE VÍAS .............................................. 30 4.1.5. GENERAR EL PATRÓN DE MOVILIDAD ..................................................................... 31 4.1.6. ANÁLISIS DE LAS SIMULACIONES ........................................................................... 32 4.2. INTERCAMBIO DE DATOS UTILIZANDO UN EJEMPLO PREDEFINIDO EN VEINS ..... 33 4.2.1. ESCENARIO DEL MODELO VEINS .......................................................................... 34 4.2.2. NODOS DEL MODELO VEINS ................................................................................. 34 4.2.3. ARCHIVO DE INICIO DEL MODELO VEINS .............................................................. 35 4.2.4. LANZAR LA SIMULACIÓN ....................................................................................... 35 4.2.5. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS .............................................................................. 37 4.3. SIMULANDO CON OTRAS HERRAMIENTAS ............................................................... 39 4.3.1. ESCENARIO CON ROTONDA EN AIMSUN ............................................................... 39 4.3.2. SIMULANDO UN CRUCE PEATONAL CON VISSIM ................................................... 41 4.4. CONCLUSIONES GENERALES DE LAS SIMULACIONES ............................................. 45 CAPÍTULO 5: CONCLUSIONES Y TRABAJO FUTURO .................................... 46 5.1. CONCLUSIONES GENERALES ................................................................................... 46 5.2. VALORACIONES PERSONALES ................................................................................. 48 5.3. TRABAJO FUTURO.................................................................................................... 48 BIBLIOGRAFÍA ................................................................................................................ 50 ANEXO A: DESCRIPCIÓN DE SIMULADORES DE TRÁFICO ........................ 57 A.1. INTEGRATION ..................................................................................................... 57 A.2. SMARTPATH ............................................................................................................ 57 A.3. VISSIM ................................................................................................................... 58 A.4. STRAW .................................................................................................................. 59 A.5. VANETMOBISIM ...................................................................................................... 59 A.6. CORSIM ................................................................................................................. 59 A.7. MITSIM .................................................................................................................. 60 A.8. SUMO ..................................................................................................................... 61 A.8.1 HERRAMIENTA MOVE .......................................................................................... 63 A.9. CITYMOB ................................................................................................................. 64 ANEXO B: DESCRIPCIÓN DE SIMULADORES DE RED .................................. 65 B.1. NS-2 ........................................................................................................................ 65 B.2. NS-3 ........................................................................................................................ 65 B.3. OMNET++ .............................................................................................................. 66 B.4. QUALNET ................................................................................................................. 67 B.5. JIST ......................................................................................................................... 68 B.6. SWANS ................................................................................................................... 68 B.7. GLOMOSIM .............................................................................................................. 69 B.8. GTNETS .................................................................................................................. 69 V ANEXO C: DESCRIPCIÓN DE SIMULADORES HÍBRIDOS E INTEGRADOS ........................................................................................................................................ 71 C.1. TRANS ..................................................................................................................... 71 C.2. MOBIREAL ............................................................................................................ 71 C.3. VEINS ..................................................................................................................... 72 C.4. GROOVENET ............................................................................................................ 73 C.5. AIMSUN ................................................................................................................. 74 C.6. GROOVESIM ............................................................................................................. 75 C.7. NCTUNS .................................................................................................................. 76 C.8. ITETRIS .................................................................................................................. 78 VI Índice de Figuras Figura 1.1: Red ad-hoc. .................................................................................................... 1 Figura 1.2: Tipos de comunicación a) vehículo a vehículo b) vehículo a infraestructura. .......................................................................................................................................... 4 Figura 1.3: Arquitectura de C2CC (extraída de [8]) ......................................................... 5 Figura 2.1: Tabla de simuladores por categorías. ............................................................. 8 Figura 4.1: Características del ordenador para las simulaciones. ................................... 25 Figura 4.2: Área de simulación definida en OpenStreetMap: a) Fragmento de la ciudad de Los Ángeles (Estados Unidos), b) Fragmento de la ciudad de Roma (Italia), c) Fragmento de la ciudad de Zaragoza (España). .............................................................. 26 Figura 4.3: Mapa de escenarios importados en SUMO: a) Fragmento de la ciudad de los Ángeles, b) fragmento de la ciudad de Roma, c) fragmento de la ciudad de Zaragoza. 28 Figura 4.4: Interfaz gráfica de MOVE. .......................................................................... 28 Figura 4.5: Ejemplo de cómo buscar los id de los edge en SUMO. ............................... 29 Figura 4.6: Flujo de vehículos: a) Los Ángeles, b) Roma, (c) Zaragoza. ...................... 29 Figura 4.7: Configuración de tipos de vehículos: a) Los Ángeles, b) Roma, c) Zaragoza. ........................................................................................................................................ 30 Figura 4.8: Cruces definidos en MOVE. ........................................................................ 31 Figura 4.9: Generación de archivo de movilidad del escenario de la ciudad de Los Ángeles. .......................................................................................................................... 31 Figura 4.10: Simulación del tráfico vehicular (a-b) Puntos de salidas de Los Ángeles, (cd) puntos de salida de Roma, (e-f) Puntos de salida de Zaragoza. ................................. 32 Figura 4.11: Interfaz gráfica del escenario en el modelo VEINS. .................................. 34 Figura 4.12: Nodos del modelo VEINS.......................................................................... 35 Figura 4.13: Archivo omnetpp.ini. ................................................................................. 35 Figura 4.14: Mensajes TRACI. ...................................................................................... 36 Figura 4.15: Ampliación de zona de vehículos de SUMO y OMNeT++ (a) 6 nodos, (b) 15 nodos. ......................................................................................................................... 36 Figura 4.16: Opción Browse Data, donde se observan los datos vectoriales. ................ 37 Figura 4.17: Análisis de la aceleración de los nodos 1 y 2. ............................................ 37 Figura 4.18: Análisis de la velocidad del nodo 0. .......................................................... 38 Figura 4.19: Distancia recorrida por los 20 primeros nodos. ......................................... 38 Figura 4.20: Velocidad máxima de los 10 primeros nodos. ........................................... 39 Figura 4.21: Importación de mapa en AIMSUN versión limitada. ................................ 40 Figura 4.22: Creación de elementos de tráfico. .............................................................. 40 Figura 4.23: Área de trabajo de VISSIM. ....................................................................... 41 Figura 4.24: Configuración de líneas a) vehículos b) peatones. ..................................... 42 Figura 4.25: Configuración de semáforos a) grupo 1: vehículos b) grupo 2: peatones. . 42 Figura 4.26: a) Entrada de vehículos b) Entrada de peatones. ....................................... 43 Figura 4.27: Detectores para el cruce de peatones. ........................................................ 43 Figura 4.28: a) Imagen de fondo de escenario real b) imagen integrada........................ 44 Figura 4.29: a) Circulación de vehículos b) Circulación de peatones. ........................... 44 Figura 4.30: Ejemplo de simulación con VISSIM. ........................................................ 44 Figura A.1: Arquitectura de MOVE. .............................................................................. 64 Figura B.1: Arquitectura de JIST. .................................................................................. 68 Figura C.1: Arquitectura de las simulaciones y emulaciones distribuidas. .................... 77 Figura C.2: Arquitectura de ITETRIS. ........................................................................... 78 VII Índice de Tablas Tabla 1.1: Comparación de MANET y VANET. ............................................................. 2 Tabla 3.1: Comparación de simuladores: a) elementos de software, b) popularidad. .... 16 Tabla 3.2: Características de simuladores. ..................................................................... 16 Tabla 3.3: Modelo de movilidad y tráfico. ..................................................................... 17 Tabla 3.4: Soporte para micro simulación. ..................................................................... 18 Tabla 3.5: Capacidad de simular eventos. ...................................................................... 18 Tabla 3.6: Elementos implementados en simuladores microscópicos. .......................... 19 Tabla 3.7: Nivel de actividad y control de versiones de los simuladores. ...................... 19 Tabla 3.8: Publicaciones sobre simuladores en la revista IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (2012-2013). ........................................................... 20 Tabla 3.9: Análisis de los simuladores según artículos publicados recientemente. ....... 22 Tabla 4.1: Parámetros de generación de tráfico. ............................................................ 27 Alain Bedoya Reyes 7 En C2CC [14] desarrollan un estándar abierto en Europa para los sistemas de comunicación, fomentar la creación de un estándar de comunicación V2V en todo el mundo, promover la asignación de una banda de frecuencia exclusiva para sus comunicaciones y desarrollar estrategias y modelos de negocio para acelerar la introducción en el mercado. Estos son los principales consorcios y grupos de trabajo líderes en el campo de redes de vehículos, no obstante, cabe destacar que cada vez se suman más investigadores al desarrollo de esta área. 1.3. Estructura de la memoria El resto de la memoria está compuesta por los siguientes capítulos y anexos: Capítulo 2: Se introducen los simuladores para redes de vehículos, se comentan los modelos de tráfico y movilidad que utilizan y se detallan los cuatro tipos de simuladores existentes. También se comentan algunas herramientas que se integran a los simuladores con el fin de mejorar sus especificaciones. Capítulo 3: Se realiza una comparación de los simuladores mediante información disponible en artículos de investigación y páginas oficiales de los simuladores. Se tuvieron en cuenta características como el sistema operativo en el que pueden funcionar, si son de uso comercial o no, fechas de las últimas versiones, si tienen documentación disponible para el usuario, características de micro-simulación, tipo de comunicaciones, elementos que pueden simularse, entre otras. Al finalizar el capítulo, se proponen los simuladores que creemos más adecuados para simular redes de vehículos. Capítulo 4: Se realizan simulaciones en determinados escenarios a los simuladores seleccionados en el capítulo 3, con el objetivo de mostrar cómo se deben configurar y ejecutar las simulaciones, así como análisis de los resultados de dichas simulaciones y comparación del rendimiento y facilidad de uso de los simuladores. Capítulo 5: Se presentan las conclusiones del trabajo realizado y se plantean las principales líneas de trabajos futuros. Anexo A: Se describen los simuladores de tráfico estudiados en esta memoria. Destacando sus principales características, herramientas con las que se integra, arquitectura, año y lugar de desarrollo, etc. Anexo B: Se detallan características de los simuladores de red mencionados en el capítulo 2. Haciendo énfasis en su facilidad de integración con simuladores de tráfico, sus principales objetivos, si son o no de software libre y elementos de su funcionamiento, entre otros. Anexo C: Se detallan los simuladores híbridos e integrados presentados en este trabajo. Mostrando sus elementos más importantes, así como sus principales características con el fin de dar una idea clara de cada uno de ellos. Alain Bedoya Reyes 8 CAPÍTULO 2: SIMULADORES PARA REDES DE VEHÍCULOS Siempre es importante realizar pruebas a la hora de estudiar las características de una red antes de ser implementada, las VANETs no son la excepción, utilizar técnicas de simulación es un método común que nos permite no tener que invertir demasiado en infraestructuras y poder recrear escenarios muy similares al real para llevar a cabo las pruebas y puesta a punto del modelo final. Existen varias herramientas para llevar a cabo las simulaciones, cada una de ellas con sus características particulares y varias dependen de la integración con otros programas. En la actualidad hay gran aceptación dentro de la comunidad científica en cuanto a clasificarlas en cuatro categorías principales; simuladores de tráfico, simuladores de red, simuladores híbridos y simuladores integrados. En la Figura 2.1 se muestran las cuatro categorías y los simuladores que se estudiarán en esta memoria. Figura 2.1: Tabla de simuladores por categorías. 2.1. Conceptos generales de simuladores de redes de vehículos En esta sección se comentan los aspectos generales del modelado y simulación de escenarios en redes vehiculares. En primer lugar se presentarán los modelos de tráfico existentes, que representan el nivel de detalle con que se quiera realizar la simulación. En segundo lugar se exponen los tipos de modelos de movilidad y se mencionan algunos ejemplos de los más utilizados para redes de vehículos. Los modelos de movilidad tienen que ver más con la representación de los elementos del escenario, tratando de imitar el comportamiento de dichos elementos en la simulación de la red, para ello, se deben tener en cuenta aspectos como el comportamiento de los conductores, señales de tráfico, cambios de aceleración y velocidades de los vehículos, obstáculos en la carretera, entre otros. 2.1.1. Modelos de Tráfico Los simuladores de redes de vehículos cuentan con modelos de tráfico que se encargan del nivel de detalle en la simulación y están clasificados en cuatro tipos: macroscópicos o de macro tráfico, microscópicos o de micro tráfico, mesoscópicos y submicroscópicos, como se indica en [15]. Alain Bedoya Reyes 9 En los modelos macroscópicos la simulación se realiza partiendo el espacio de simulación en secciones, de ahí su bajo coste computacional, al no simular el entorno real con precisión. La simulación depende de factores como la velocidad del vehículo, la densidad vehicular y el flujo de tráfico, factores que tienen que ver con la topología de la simulación. Mientras que en los modelos microscópicos, sí se logra simular la realidad con un alto nivel de precisión ya que se considera el vehículo como una unidad independiente, poniendo toda la atención a su forma de actuar en las carreteras, siendo el resultado de la simulación la suma de los comportamientos de todos los vehículos, es por ello que su coste es bastante elevado. El simulador VanetMobiSim, es un ejemplo de modelo macroscópico, no obstante, también utiliza características de nivel microscópico, por su parte SUMO está basado en el modelo microscópico. Los modelos sub-microscópicos se basan en el modelo microscópico y describen el funcionamiento de las distintas partes de los coches, dividiendo el mismo en subunidades, de ahí que tenga un alto coste computacional al tener que describir las características de los vehículos de forma individual. Además, realizan un seguimiento de los coches, su interacción por las carreteras y los procesos que siguen en la conducción. Los modelos mesoscópicos representan los sistemas de transporte que analizan el comportamiento de grupos de conductores que muestran conductas similares. Estos modelos combinan propiedades de modelos macro y microscópicos, siendo la unidad de simulación el vehículo individual (como en el modelo microscópico) y los movimientos de éstos siguen una aproximación macroscópica. Para realizar simulaciones de redes VANETs se recomiendan los modelos microscópicos, debido a que permite modelar los movimientos de cada vehículo individualmente y recrea escenarios reales con un alto nivel de complejidad. 2.1.2. Modelos de movilidad Para simular correctamente redes de vehículos ad-hoc es imprescindible el uso de un modelo de movilidad que represente los nodos con precisión y que trate de imitar los movimientos de los vehículos que conforman la red, así como los cambios de velocidad, dirección, aceleración, etc. El desarrollo de los modelos de movilidad vehicular puede clasificarse en cuatro clases diferentes [16]: Modelos sintéticos: intenta comprender el comportamiento de los movimientos de los conductores y de los coches para a partir de ellos poder desarrollar un modelo matemático y reproducir sus acciones de forma "virtual". Su principal inconveniente, es la complejidad de los modelos y la incapacidad en ocasiones de poder realizar una "copia fiel" de dichos comportamientos. Ejemplos de modelos de este tipo son: Manhattan Mobility Model [17]: es utilizado para imitar el movimiento de los vehículos en las calles definidas por un mapa, siendo de utilidad para modelar el movimiento vehicular en áreas urbanas. El mapa se compone por calles horizontales con dos carriles dirección este y oeste y verticales con dos carriles dirección norte y sur, por donde Alain Bedoya Reyes 10 circula el vehículo a lo largo de toda la red. Para variar la dirección de movimiento de los vehículos se utilizan datos probabilísticos. RWP (Random Waypoint) [18]: es un modelo bastante utilizado debido a su simplicidad, el movimiento de cada nodo es independiente del resto, eligiendo un destino de forma aleatoria se mueve desde un punto origen a un destino. Tras alcanzar el destino, se elige otro escogiéndolo uniformemente dentro del área de simulación. El principal inconveniente de este modelo es que no es capaz de modelar escenarios reales, debido a que no tiene en cuenta factores importantes como la velocidad de los vehículos, la presencia de obstáculos y las correlaciones entre nodos. Obstacle Mobility Model [19]: fue diseñado para modelar el movimiento de los vehículos de forma tal que se parezca al entorno real. Permite al usuario definir el escenario proporcionando las dimensiones del terreno y posicionando los obstáculos (coches, edificios, etc.). Para el cálculo de los caminos potenciales que existen dado los obstáculos determinados se utiliza el Diagrama de Voronoi de vértices de los obstáculos, que proporciona caminos que se encuentran en medio de dos obstáculos adyacentes. Posteriormente se ubican los vehículos seleccionando un destino y velocidad aleatoria siguiendo el camino de distancia mínima del diagrama de Voronoi, donde el coste de cada parte del segmento del camino es su distancia euclidiana. Al llegar a su destino, el vehículo se detiene por un periodo de "descanso", luego se selecciona nuevo punto de destino, se calcula la ruta que se necesita para llegar a él y se repite el ciclo. Modelos basados en datos: teniendo como base los patrones de movilidad de datos reales obtenidos en estudios o encuestas se pretende obtener un modelo que permita simular el comportamiento del tráfico. El modelo Realistic Vehicular Traces es un ejemplo de este tipo de modelos. Realistic Vehicular Traces [20]: estas trazas se obtienen de un simulador de tráfico microscópico multi-agente MMTS (multi-agent microscopic traffic simulator) desarrollado por K. Nagel en la ETH de Zurich, ahora Universidad Técnica de Berlín, Alemania. Este simulador es capaz de simular, con un alto nivel de realismo, el tráfico público y privado sobre los mapas de las calles reales de Suiza. Modelos basados en trazas: generan patrones de movimiento basándose en trazas de movilidad reales. Para ello se necesitan hacer varios tipos de mediciones ya que la traza de movimiento depende del tipo de vehículo, no siendo la misma la de un camión que la de un autobús o vehículo pequeño. El proyecto Reality Mining del MIT Media Laboratories [21] es un ejemplo. Reality Mining [22]: El objetivo de este experimento fue estudiar las características de los smart phones que permitieron a los investigadores conocer las interacciones humanas más allá de la metodología basada en encuestas o en simulaciones. Antes de este experimento, los teléfonos móviles no eran lo suficientemente potentes como para rastrear a las personas. Modelos basados en simuladores de tráfico: constituyen un eslabón superior frente a los otros modelos. Generan redes VANETs en base a la creación de topologías en Alain Bedoya Reyes 11 simuladores de tráfico. Para lograr resultados reales se debe tener en cuenta los protocolos de red que se van a utilizar y el modelo de movilidad de los vehículos. Los modelos basados en simuladores de tráfico suponen una evolución de los anteriores y son los más utilizados en la actualidad. 2.2. Simuladores de tráfico Se trata de simuladores especializados en el tráfico de vehículos que nos permiten modelar escenarios reales teniendo en cuenta las características (físicas y psicológicas) de los elementos que componen el flujo de tránsito como conductores, varios tipos de vehículos, tranvías, peatones y otros, así como su interacción con elementos de la vía como el número de carriles, cruces complejos, semáforos, obstáculos, líneas de transporte público, etc. Estos simuladores permiten configurar el movimiento de los elementos en las vías con modelos de movilidad aleatorios en determinados escenarios, incluyendo aspectos como aceleración, velocidad, tiempo de parada y porcentaje de giro en un cruce, etc. Además, ofrecen la posibilidad de generar trazas de movimiento y en varios de ellos estas trazas pueden ser utilizadas por simuladores de red. La mayoría de estos simuladores, por lo general los más actuales permiten importar mapas reales de cualquier ciudad desde diversas fuentes como TIGER (Topologically Integrated Geographic Encoding and Referencing) [23] y OSM (OpenStreetMap) [24], también se pueden generar mapas diseñados por el usuario sin restricción y con una gran capacidad de nodos dentro de la red En este trabajo se estudian simuladores de tráfico como INTEGRATION [25], SmartPath [26], VISSIM [27], STRAW [28], VanetMobSim [29], CORSIM [30], MITSIM [31-32], SUMO [33-35], CityMob [36] y MinnesotaTG [37-39]. Información adicional de estos simuladores puede ser consultada en el Anexo A. 2.3. Simuladores de red Los simuladores de red son aplicaciones que permite diseñar redes virtuales, ya sea entre ordenadores, enrutadores u otros periféricos que se encuentren conectados entre sí. Permiten realizar varios tipos de pruebas tales como compatibilidad de conexión, comportamiento de los equipos, seguimiento y control de tráfico de red, etc. Además, posibilita la configuración de varios parámetros de la comunicación entre dispositivos por ejemplo, enrutamiento, porcentaje de pérdida de datos, latencias, asignación de direcciones IP, cambios de tarjetas de red y otras funciones que se pueden realizar en un entorno real. Al realizar una simulación con estas redes, uno de los errores que se pueden presentar es la utilización de patrones de movilidad deterministas cuando en la realidad el comportamiento de los vehículos es aleatorio al depender de las condiciones del camino. Por tal motivo algunos simuladores de red están equipados para permitir patrones de movilidad generados por simuladores de tráfico y cuentan con interfaces Alain Bedoya Reyes 12 gráficas API (Application Programming Interface) para establecer sesiones de conectividad. Entre los simuladores de red analizados en esta investigación se encuentran NS-2 [4041], NS-3 [42], OMNET++ [43-44], QualNet [45], JiST/SWANS [46], GloMoSim [47] y GTNets [48]. Estos simuladores se estudian con mayor profundidad en el Anexo B. 2.4. Simuladores híbridos Los simuladores híbridos integran simuladores de tráfico o movilidad con simuladores de redes a través de una interfaz diseñada para ello. En este caso ambos simuladores se ejecutan en paralelo lo que permite que se comuniquen dinámicamente entre sí mediante la alteración de los patrones de movilidad basados en los flujos de red y viceversa. Lo que nos permite utilizar las mejores prestaciones de ambas herramientas, agrupando modelos de movilidad de última generación con simuladores de redes actuales y eficientes. Estos simuladores constituyen un paso de avance a la hora de realizar simulaciones de redes de vehículos y evaluar su comportamiento. Sin embargo la principal limitación es que exige numerosos recursos computacionales debido a que los dos simuladores necesitan ejecutarse en paralelo. Aún así son los más utilizados en la actualidad ya que cuentan con muchas ventajas, flexibilidad, gran desarrollo y además los simuladores de tráfico y red que los conforman se desarrollan y actualizan de manera independiente. Los simuladores híbridos evaluados en este proyecto son TraNS [49-50], MOBIREAL [51], VEINS [52-53], GrooveNet [54-56], AIMSUN [57] y GrooveSim [58]. Sus principales características se presentan en el Anexo C. 2.5. Simuladores integrados Los simuladores integrados surgieron con el fin de unificar en una sola herramienta las funcionalidades de simuladores de tráfico y de red, debido a que en ocasiones la ejecución en paralelo de estos últimos consumía numerosos recursos. Para la implementación de estos simuladores se elaboraron nuevos simuladores de red con un desarrollo limitado, donde se compensa la falta de protocolos elaborados con una colaboración directa entre la red y el generador de movilidad. El principal objetivo de estos simuladores es tener ambos modelos trabajando e interactuando eficientemente. Sin embargo, la principal desventaja es precisamente la mala calidad del simulador de red. Además, no permiten aún incorporar mapas públicos de Google Maps y OpenStreetMap. Teniendo en cuenta que en la actualidad la principal tendencia en el desarrollo y mejoras de simuladores de redes es la unión entre protocolos estándares y la eficiencia computacional (utilizando computación paralela y distribuida), los simuladores integrados no parecen la mejor opción para la simulación de escenarios reales. No obstante, en el Anexo C se detallan dos simuladores integrados que se encuentran en proceso de mejoras NCTUns [59-60] e iTETRIS [61]. Alain Bedoya Reyes 13 CAPÍTULO 3: ANÁLISIS COMPARATIVO DE SIMULADORES Existen numerosas herramientas para realizar simulaciones VANETs, muchas de ellas comentadas en el capítulo anterior. Sin embargo, la técnica de más aceptación en la actualidad para simular una VANET es utilizar un simulador de tráfico vehicular e integrarlo con un simulador de red mediante un simulador híbrido. En este capítulo se hará un análisis, comparación y evaluación de los simuladores de tráfico e híbridos teniendo en cuenta características fundamentales de cada uno de ellos, para definir los de mejores prestaciones que permitan simular una VANET en entornos reales. No se tendrán en cuenta para la comparación los simuladores de red, ya que no consideramos una prioridad estudiarlos con el mismo nivel de detalle y sí como elementos potencialmente integrables con las herramientas de movilidad y las de tipo híbrido para hacer simulaciones más realistas a nivel de comunicaciones. Para realizar esta comparación se analizarán estudios de otros investigadores sobre el tema, así como instalación, configuración y ejecución de algunos simuladores. Como resultado se seleccionarán los que a nuestro entender mejor se adapten a la simulación de redes de vehículos en entornos reales, para posteriormente realizar simulaciones en estos escenarios que se mostrarán en el Capítulo 4 de esta memoria. 3.1. Análisis de estudios comparativos de otros autores Las comparaciones realizadas anteriormente están basadas en una bibliografía relevante para éste trabajo. A continuación se muestran cuatro trabajos donde se realizan comparaciones entre algunos de los simuladores mencionados: IEstudio comparativo de simuladores para redes ad-hoc vehiculares. [62] IISimulación de movilidad vehicular para VANETs. [63] IIIDesarrollo de un simulador VANET basado en agentes móviles. [64] IVEstudio comparativo de simuladores. [65] Cabe mencionar que algunos de estos trabajos se centran específicamente en tres simuladores como máximo, para poder realizar pruebas exhaustivas sobre ellos. Otros investigadores analizan solamente un grupo de simuladores, por ejemplo, los de tráfico, incluso en ocasiones los estudios fueron realizados hace algunos años por lo que no tienen en cuenta herramientas que han sido mejoradas en la actualidad. Uno de los aportes de nuestra investigación es el estudio de un gran número de simuladores (25), así como herramientas adicionales que facilitan el trabajo de los mismos. Se incluyen ejemplos de simuladores de todos los grupos existentes (explicado en el Capítulo 2) y se realiza un estudio comparativo bastante completo teniendo en cuenta varios aspectos importantes a la hora de decidir cuál de ellos utilizar en determinada situación. Además se hace una propuesta de simulación al final de éste capítulo y se realizan simulaciones con ella en el Capítulo 4. Alain Bedoya Reyes 14 A continuación se realiza un análisis de cada uno de los trabajos mencionados: Trabajo de investigación I Se realiza una comparación entre un buen número de simuladores, los cuales se encuentran dentro de los cuatro grupos analizados en este trabajo, Tráfico, Red, Híbridos e Integrados. En este estudio entre los simuladores de tráfico destacan VanetMobiSim por un excelente soporte de trazas y a CityMob por su modelo de tráfico. Entre los simuladores híbridos e integrados, los autores de este artículo concluyen que se utilizan más estos últimos y recomiendan GrooveNet y NCTUns para simulaciones VANETs, basado en una encuesta realizada a trabajos publicados entre 2000 y 2009. A pesar de que en este artículo se ha realizado una comparación de varios simuladores para redes VANETs, hay que tener en cuenta que se realizó en el año 2009, por lo que muchos de estos simuladores presentan nuevas versiones, la gran mayoría de ellas con más ventajas que desventajas. Además, no se han considerado simuladores como VEINS, iTETRIS, AIMSUN, entre otros que se analizan en este proyecto y que en la actualidad son muy recomendados por la comunidad. Trabajo de investigación II Se analiza a fondo el simulador de tráfico VanetMobiSim en escenarios reales, realizando una comparación con su antecesor CanuMobiSim y después de realizar varios estudios macroscópicos y microscópicos de ambos, se concluye que VanetMobiSim está claramente por encima de su antecesor incorporando aspectos de micro-simulación como señales de tráfico, múltiples carriles, adelantamientos, etc. Apuntar que se coincide plenamente con los aportes del trabajo mencionado y que sin dudas VanetMobiSim es un gran generador de tráfico y movilidad de código abierto, pero a pesar de esto, no lo recomendamos como la principal opción para simular redes VANETs en esta memoria, debido a que se integra con el simulador de red NS-2, que tiende a dejar de utilizarse dando paso a su sucesor NS-3 o con el simulador de red QualNet que es una herramienta comercial. Además VanetMobiSim solamente ofrece mapas de Europa. Todos los simuladores mencionados en este párrafo se detallan en el Capítulo 2 de este trabajo. Trabajo de investigación III Se mejora un simulador de tipo integrado que se ha implementado en la Universidad de Zaragoza y se realizan comparaciones con otros simuladores similares, este simulador por su descripción es muy parecido a NCTUns pero con el aliciente de que es multiplataforma, gratuito y permite realizar simulaciones de monitorización de áreas geográficas. Incluso, para estudios futuros se propone a los investigadores realizar pruebas con éste simulador. Según las investigaciones que se han llevado a cabo para la realización de este trabajo fin de máster, recomendamos la utilización de un simulador de tráfico y uno de red, Alain Bedoya Reyes 15 integrados por un simulador híbrido, ya que se pueden explotar mejor las ventajas de cada uno de ellos, además de que hasta la fecha los integrados se han desarrollado con una limitada simulación de red. Trabajo de investigación IV Analizan el desempeño de tres simuladores de tráfico microscópicos: SUMO, VISSIM y TRANSIMS en un fragmento de una red urbana real de la ciudad de Poznan en Polonia. Los resultados de esta comparación muestran que VISSIM permite un modelado más preciso, enfatizando en ofrecer un alto nivel de realismo, pero con baja velocidad de simulación. En el lado opuesto aparece TRANSIMS con un modelado a grandes rasgos que no se acerca tanto a la realidad, pero ofrece simulación de alta velocidad y soporta multiprocesamiento. Y finalmente se presenta SUMO como la alternativa, ofreciendo las siguientes ventajas: modelo car-following, modelado de grandes redes de vehículos, incluso redes regionales. También se analizan estos simuladores teniendo en cuenta la facilidad de uso concluyendo que VISSIM es muy fácil de usar, ofrece una potente e intuitiva interfaz gráfica con edición de la red en 2D, así como simulación y visualización en modo 2D/3D, con la desventaja de que es una herramienta de pago. Por otra parte, tanto SUMO como TRANSIMS son software de código abierto y gratuitos que permiten a los programadores ver, analizar y modificar el código fuente, lo que permite la integración con un software externo. Los resultados comparativos de este artículo son similares a algunos de los obtenidos en este trabajo fin de máster. 3.2. Tablas comparativas de simuladores En esta sección se realizan comparaciones de simuladores de tráfico, híbridos e integrados estudiados en este trabajo. Teniendo en cuenta aspectos importantes de su funcionamiento. La Tabla 3.1 presenta un resumen de elementos técnicos y popularidad de los simuladores. La tabla está dividida en dos categorías (a) elementos de software y (b) actividad en la comunidad científica. Simuladores de Tráfico S.O. Lenguaje de programación GUI Código abierto Licencia Popularidad de uso en trabajos de investigación Documentación disponible Nivel de actividad INTEGRATION Windows 95/98/00 Windows NT C y BASIC No No comercial 1 1 1 SmartPath Windows 95 SHIFT Si Si Gratuito 2 2 2 VISSIM Windows C/C++ Si No comercial 5 4 5 STRAW Windows o Linux java Si Si Gratuito 3 4 3 VanetMobiSim multiplataforma java Si Si Gratuito 4 3 3 CORSIM Windows C++ Si No (*) comercial 3 3 3 MITSIM multiplataforma Visual C++ Si Si Gratuito 3 3 2 SUMO multiplataforma C++ Si Si Gratuito 5 5 5 CityMob multiplataforma java Si Si Gratuito 3 3 3 Alain Bedoya Reyes 16 Simuladores Híbridos e Integrados TraNS multiplataforma java y C++ Si Si Gratuito 3 4 3 VEINS multiplataforma java Si Si Gratuito 4 5 5 iTETRIS Windows muti-lenguaje Si Si Gratuito 3 5 4 GrooveNet Linux C++ Si No Gratuito 3 4 3 AIMSUN multiplataforma C++ y Python Si No comercial 5 4 5 NCTUns Linux Fedora 7 C++ Si Si Gratuito 4 4 3 (a) (b) Tabla 3.1: Comparación de simuladores: a) elementos de software, b) popularidad. (*) 50% de descuento para instituciones académicas calificadas. La información de la mayoría de parámetros en esta tabla proviene principalmente de las páginas webs oficiales de cada simulador, en el caso de “documentación disponible y popularidad de uso” se ha tenido en cuenta la experiencia acumulada a través del largo proceso de recopilación y análisis de información sobre simuladores de esta memoria. La Tabla 3.2 compara aspectos importantes de los simuladores como la precisión del modelo de movilidad, soporte para micro simulación, comportamientos específicos de los conductores, simulación de eventos, integración con otras herramientas y simuladores, entre otros. Más adelante en este capítulo se explicarán los parámetros cuyos valores se encuentran en la escala del 1 al 5 en esta tabla. Simuladores de Tráfico Precisión del Modelo de Movilidad Soporte para microsimulación Comportam ientos específicos Simulación de eventos Elementos que pueden simularse Tipo de simulación Herramienta s de Importación de mapas Precisión de comunicaci ones inalámbric as Integración con otros simuladores y herramienta s INTEGRATION 3 3 0 0 2 microscópica no importa mapas reales información no encontrada no SmartPath 3 2 2 1 2 microscópica no importa mapas reales 2 no VISSIM 5 5 4 4 5 microscópica, espacio continuo y tiempo discreto OpenStreet Map 4 SUMO STRAW 2 2 2 1 2 microscópica TIGER 3 JiST/SWANS VanetMobiSim 3 4 4 4 4 microscópica, macroscópica GDF/Tiger 4 NS2,GlomoSim, QualNet CORSIM 3 4 2 3 4 microscópica Base de datos TIGER 3 (**) FRESIM NetSim y Qualnet MITSIM 3 4 4 3 4 microscópica información no encontrada 3 traffic management simulator (TMS) SUMO 4 4 4 4 4 microscópica, espacio continuo y tiempo discreto OpenStreet Map, Tiger, incluso VISSIM 5 TraNS,VEINS ,NS-2,NS3,iTETRIS, MOVE CityMob 4 4 4 4 4 microscópica OpenStreet Map 4 NS-2,SUMO Simuladores Híbridos e Integrados TraNS (*) (*) (*) (*) (*) (*) (*) 5 SUMO,NS-2, QualNet VEINS (*) (*) (*) (*) (*) (*) (*) 5 SUMO, OMNeT++/Mi XiM iTETRIS (*) (*) (*) (*) (*) (*) (*) 4 SUMO,NS-3 GrooveNet 4 4 4 4 4 microscópica, espacio continuo y tiempo discreto OpenstreetM ap 5 (***) Roadnav, GrooveSim AIMSUN 5 5 5 5 5 microcópica,me soscópica,macr oscópica OpenstreetM ap, (***) Autocad 5 Autocad NCTUns 3 2 2 3 2 microscópica no importa mapas reales 5 no Tabla 3.2: Características de simuladores. Alain Bedoya Reyes 23 protocolos, tipo de simulación y otros. Al finalizar recomendamos desde nuestro punto de vista la mejor opción para simular escenarios reales en VANETs. 3.3.1. Conclusiones del análisis de simuladores de tráfico El simulador de tráfico SUMO permite modelar escenarios con un alto nivel de detalle y posibilita una fácil integración con herramientas del sector, por ejemplo, MOVE, NS-2, OPNET++, etc. SUMO también se caracteriza por su facilidad de uso, es de código abierto y se encuentra en constante desarrollo. Por estos motivos consideramos que es uno de los simuladores de tráfico más asequibles y de mejores prestaciones en la actualidad. El simulador de tráfico STRAW tiene como desventajas que sólo brinda mapas fuentes de Estados Unidos, además de ser inferior a SUMO en cuanto al modelo de movilidad, elementos que pueden simularse, entre otras. Con lo cual consideramos que existen mejores opciones para realizar simulaciones reales. VISSIM es una herramienta comercial, a pesar que las comparaciones sugieren que brinda muy buenas prestaciones y está bien valorada por la comunidad, sólo está disponible de forma gratuita una versión de prueba por 30 días que no permite guardar las simulaciones. En este trabajo modelamos un escenario sencillo utilizando VISSIM. Sin embargo, se recomienda realizar pruebas en escenarios complejos para evaluar su rendimiento, en caso de que se tengan los recursos necesarios. Nuestra propuesta como simulador de tráfico es SUMO, los demás simuladores de tráfico analizados en las tablas no se recomiendan debido a que muchos no están en constante desarrollo o poseen características inferiores a él. 3.3.2. Conclusiones del análisis de simuladores híbridos VEINS es un simulador híbrido cuya ventaja principal frente a otros simuladores es que acopla de manera bidireccional el simulador de tráfico SUMO y OMNeT++ como simulador de red. Utiliza una interfaz de comunicaciones común denominada TraCi con una arquitectura cliente-servidor donde se intercambian mensajes entre ambos simuladores sobre el protocolo TCP; el resultado se ve reflejado en cambios sobre los patrones de movilidad y sobre el funcionamiento de la red, permitiendo la simulación de VANETs en tiempo y escenarios reales. Otras ventajas de VEINS son: es de código abierto, soporta los estándares IEEE 802.11p e IEEE 1609.4, incluye operación multicanal, calidad de servicio en el acceso al canal y efectos de interferencia y ruido. También soporta la ejecución de las simulaciones en paralelo usando computación distribuida e incluye la importación de mapas reales de varias de las herramientas disponibles para este fin. Por su parte, TraNS, integra a SUMO como simulador de tráfico y NS-2 como simulador de red. A pesar de no poder utilizar la última versión de SUMO debido a que detuvo su desarrollo, cuenta con una versión reducida llamada TraNSLite que nos permite realizar simulaciones a gran escala. Es relativamente fácil de usar para la simulación de escenarios reales y es un software de libre distribución. Además de permitir la importación de mapas reales mediante varias herramientas, incluye para Alain Bedoya Reyes 24 TIGER una visualización de la simulación en Google Earth. Otras características a señalar de TraNS son la generación de rutas aleatorias y simulación de eventos de tráfico así como el soporte para aplicaciones de seguridad y eficiencia vial. Una de sus desventajas es no poder utilizar NS-3 como simulador de red. AIMSUN es un software de modelado de tráfico que permite modelar prácticamente cualquier escenario real al mínimo detalle lo que se considera un punto a favor en las simulaciones. Es un programa de licencia comercial con muy buenas prestaciones, posee una versión de prueba por 30 días que se utilizará para un modelado sencillo en nuestro proyecto. AIMSUN además destaca por la excepcional velocidad de sus simulaciones, asignación de tráfico estático y dinámico con las tres variantes de simulación vehicular: mesoscópica, microscópica e híbrida, todo dentro una aplicación informática única. Además permite llevar a cabo evaluaciones de las operaciones de tráfico de cualquier escala y complejidad. Su principal inconveniente para su uso en este trabajo es su elevado coste. Nuestra propuesta basándonos en el estudio realizado, es VEINS, no obstante, si se cuenta con recursos suficientes valdría la pena realizar pruebas con la versión completa de AIMSUN. 3.3.3. Conclusiones del análisis de simuladores integrados Comenzar apuntando que nuestra recomendación para la simulación de redes VANETs es una propuesta de simulador híbrido, debido a que se aprovechan características de varios simuladores que actualmente interactúan entre sí bidireccionalmente de forma muy rápida, con lo cual hace pensar que se utiliza una sola herramienta. No obstante, los simuladores híbridos como iTETRIS vienen despuntando bien en el área, sin embargo todavía está en desarrollo de mejoras. iTETRIS es una plataforma de simulación de red y tráfico integrado, entre sus ventajas se encuentran: es de libre distribución, permite el acoplamiento bidireccional de los simuladores NS-3 para el intercambio de mensajes de comunicación y SUMO para la simulación del movimiento y la gestión del tráfico. También soporta aplicaciones de seguridad y eficiencia vial. Este simulador se recomienda como una opción sobre todo para usuarios de Linux. GroveNet destaca por su arquitectura modular, lo que permite recrear escenarios en entornos vehiculares fácilmente escalables, soportando múltiples modelos de movilidad. Además, es un simulador híbrido de comunicaciones V2X, acopla bidireccionalmente los módulos de red y tráfico y soporta los estándares para VANET definidos por DSRC. En resumen proponemos una simulación híbrida utilizando VEINS. También se realizarán simulaciones con versiones limitadas de AIMSUN y VISSIM pues a pesar de ser herramientas comerciales presentan buenas prestaciones. Alain Bedoya Reyes 25 CAPÍTULO 4: SIMULACIÓN DE ESCENARIOS DE EJEMPLO El cuarto capítulo de este proyecto está dedicado a la presentación de escenarios de diferentes características seleccionados para realizar las simulaciones. Para estudiar la gran variedad de escenarios que se pueden analizar con la información recopilada, se proponen simular en la Sección 4.1, tres escenarios utilizando el simulador de tráfico SUMO. a) Fragmento del mapa de la ciudad de Los Ángeles, Estados Unidos. b) Fragmento del mapa de la ciudad de Roma, Italia. c) Fragmento del mapa de la ciudad de Zaragoza, España. El resto del capítulo está organizado de la siguiente manera: la Sección 4.2 presenta una guía por pasos de cómo realizar simulaciones con el simulador híbrido VEINS, basado en el intercambio de datos utilizando un ejemplo que viene por defecto con la herramienta. En la Sección 4.3 se simula utilizando versiones limitadas de herramientas de pago que presentan muy buenas prestaciones. Primero se simula un escenario con intersección de tipo rotonda con AIMSUN, donde se explica cómo configurar y utilizar esta herramienta. Debido a que es una herramienta de pago sólo se realizó un sencillo ejemplo para comprobar algunas de sus prestaciones con la versión de pruebas, que no incluye el intercambio de información entre vehículos. También en esta sección se simula un paso peatonal que cruza una vía de doble sentido utilizando semáforos. Para ello se utiliza VISSIM y se marcan las pautas a seguir para conocer los elementos de esta herramienta, así como para ejecutar simulaciones. La instalación de los simuladores seleccionados no se detallará a fondo pues no es objetivo de este trabajo. Las simulaciones se realizarán en un ordenador portátil con las características que se muestran en la Figura 4.1. Figura 4.1: Características del ordenador para las simulaciones. Alain Bedoya Reyes 26 4.1. Simulando con SUMO En esta sección se va a demostrar que uno de los factores que influyen en los resultados de simulaciones para VANET es el escenario escogido, muchos simuladores no rinden igual dependiendo de la topología de la red, como se explica en [94]. Se van a seleccionar escenarios de tres ciudades con diferentes características mostradas en la Tabla 4.1. Simulamos los tres escenarios seleccionados con la misma configuración utilizando SUMO, para realizar un análisis en distintos escenarios reales. Los escenarios a considerar son muy diferentes en cuanto a su arquitectura, aspectos como la longitud de las calles y regularidad del trazado, entre otras. Con lo cual nos permite realizar un análisis más profundo de SUMO en diversos escenarios. Los escenarios escogidos fueron, Central LA, un barrio al noroeste del centro de la ciudad de Los Ángeles en Estados Unidos, otro en la ciudad de Roma en Italia al noroeste del Coliseo y un entorno de tráfico urbano del centro de la ciudad de Zaragoza en España, específicamente en los alrededores de un segmento del Paseo María Agustín. Los fragmentos seleccionados tienen una extensión de 2 km2 . La Figura 4.2 representa el área de simulación sobre la que se despliega el tráfico vehicular, donde se puede ir observando las características de cada fragmento. a) b) c) Figura 4.2: Área de simulación definida en OpenStreetMap: a) Fragmento de la ciudad de Los Ángeles (Estados Unidos), b) Fragmento de la ciudad de Roma (Italia), c) Fragmento de la ciudad de Zaragoza (España). Alain Bedoya Reyes 27 En la Tabla 4.1 se muestra la configuración definida para los tres escenarios escogidos. Parámetros Valor Área de simulación 2000m X 2000m Número de vehículos 100 Tiempo de simulación 300 s Max Velocidad Vehicular 50 km/h Capacidad de Aceleración 1,4 m/s² Capacidad de Desaceleración 2 m/s² Grado de imperfección del conductor 0,5 (escala de 0 a 1) Longitud del vehículo 5 metros Modelo de Movilidad car-following Krauss Tabla 4.1: Parámetros de generación de tráfico. 4.1.1. Construcción de la red vial Como primer paso, teniendo en cuenta los escenarios definidos anteriormente se procederá a generar la red vial, por la que viajarán los vehículos. Aquí juega un papel importante nuestro simulador de tráfico SUMO en el que se manejan cuatro términos principales. Nodo: Intersecciones y uniones de la red. Edge: Vías, carreteras y calles de la red. Tipo: Características de las vías, por ejemplo, número de carriles, velocidad máxima de la vía, entre otras. Conexiones: Cómo conectan los vértices para formar la red vial. 4.1.2. Importación de mapas Seguidamente se procede a importar los mapas reales utilizando la herramienta OpenStreetMap, se ubica la región a simular y se exporta obteniendo un archivo .osm, en nuestro caso será: angeles.osm, roma.osm y zaragoza.osm. Estos archivos se colocan dentro de la carpeta bin de SUMO y luego se convierten utilizando la herramienta NETCONVERT perfectamente compatible con SUMO, al formato xml, en nuestro caso: angeles.net.xml, roma.net.xml y zaragoza.net.xml. A continuación se muestran los comandos a ejecutar en la consola para realizar la conversión. netconvert --osm angeles.osm -o angeles.net.xml netconvert --osm roma.osm -o roma.net.xml netconvert --osm zaragoza.osm -o zaragoza.net.xml Una vez que tenemos los archivos xml se abre la interfaz gráfica de SUMO que se encuentra en el directorio principal (bin/sumo-gui.exe). Desde aquí importamos los mapas en SUMO y queda representado como muestra la Figura 4.3. Alain Bedoya Reyes 28 a) b) c) Figura 4.3: Mapa de escenarios importados en SUMO: a) Fragmento de la ciudad de los Ángeles, b) fragmento de la ciudad de Roma, c) fragmento de la ciudad de Zaragoza. Con esto se da por terminado el proceso de generación de la red vial para la simulación. 4.1.3. Construcción de la red de tráfico Una vez importado el mapa en SUMO se construye la red de tráfico utilizando la herramienta MOVE, que también es de código libre y permite generar patrones de tráfico para un gran número de vehículos, tomando como parámetros el lugar de salida y de llegada de los vehículos, en este paso se genera un archivo que guarda la configuración de la red de tráfico, para este caso: angeles.flow.xml, roma.flow.xml, zaragoza.flow.xml. La herramienta MOVE cuya interfaz gráfica se muestra en la Figura 4.4, necesita un pequeño ajuste inicial que consiste en indicarle la ruta donde está instalado SUMO, esta configuración la encontramos en: file/ set sumo binaries path que tiene como valor por defecto untitled, aquí colocamos en nuestro caso: C:\sumo-0.15.0\bin\. Figura 4.4: Interfaz gráfica de MOVE. Alain Bedoya Reyes 29 A continuación se procede en la opción flow a rellenar los campos para definir el flujo de vehículos: ID: Identificador del flujo, puede ser cualquier nombre o id. FromEdge: Lugar de salida de los vehículos, se obtiene al hacer clic con el botón derecho encima de carril que se desee en el mapa importado en SUMO. Ver Figura 4.5. ToEdge: Lugar de destino, se obtiene igual que el anterior. Begin: Inicio del flujo. End: Final del flujo. No Vehicles: Número de vehículos del flujo Figura 4.5: Ejemplo de cómo buscar los id de los edge en SUMO. MOVE permite generar tantos puntos de entrada y salida del escenario como se estime conveniente. Para este proyecto se configurarán dos puntos de entrada y dos de salida para cada escenario a simular como se muestra en la Figura 4.6. a) b) c) Figura 4.6: Flujo de vehículos: a) Los Ángeles, b) Roma, (c) Zaragoza. MOVE se centra en generar los flujos, por lo que omite algunas características de carfollowing necesarias para generar escenarios más realistas, esto se puede solucionar editando a mano los valores correspondientes al tipo de vehículo vtype en el archivo flow.xml como se muestra en la Figura 4.7. Alain Bedoya Reyes 30 Se definieron los parámetros para cada vehículo tal cual se describieron en la Tabla 4.1 mostrada anteriormente. En cada escenario se utiliza exactamente la misma configuración, excepto que los vehículos tendrán diferente color. En la parte inferior de la figura se muestran los parámetros que se pueden editar en los vehículos. a) b) c) Figura 4.7: Configuración de tipos de vehículos: a) Los Ángeles, b) Roma, c) Zaragoza. 4.1.4. Probabilidades en las intersecciones de vías En este paso se procede a darle más realismo al patrón de movilidad, indicando las probabilidades de que un vehículo tome una de las vías posibles al llegar a una intersección, para ello se crea un archivo *.turn.xml; si este archivo se guarda vacío quiere decir que las condiciones de nuestro escenario serán totalmente aleatorias y caóticas en este sentido. Se pueden definir tantos cruces como existan en el mapa para hacerlo más realista. En este caso no se definirán cruces pues la idea es generar simulaciones lo más aleatoriamente posible y analizar cómo se desempeña SUMO en los distintos escenarios escogidos. No obstante comentar que los cruces se pueden definir en MOVE utilizando la opción turn donde se definen los siguientes parámetros: Begin: Inicio del flujo. End: Fin del flujo. From edge: Carril desde donde se accede al cruce. To edge: Carril al cual se accede al dejar el cruce. Percentage: Porcentaje de vehículos que toman el cruce. La Figura 4.8 muestra un cruce que se realizó en otras simulaciones de escenarios aislados con SUMO; este ejemplo tiene un 10% de girar a la derecha y un 90% de seguir al frente. Alain Bedoya Reyes 31 Figura 4.8: Cruces definidos en MOVE. 4.1.5. Generar el patrón de movilidad En esta sección se procede a generar el archivo de movilidad para la simulación, en nuestro caso serían: angeles.rou.xml, roma.rou.xml y zaragoza.rou.xml. Para este fin se utiliza la opción create vehicle de MOVE donde se colocan las rutas de los tres archivos creados anteriormente y que se explican en este capítulo: *.flow.xml, *.turn.xml, *.net.xml, se coloca la ruta del archivo de salida y se presiona la opción ok. Siempre es importante verificar en la consola que no existan errores. La Figura 4.9 muestra como quedaría la ventana final para el escenario de Los Ángeles, los otros dos escenarios son muy similares. Figura 4.9: Generación de archivo de movilidad del escenario de la ciudad de Los Ángeles. A continuación se procede a simular este archivo de movilidad utilizando la opción configuration, que se encuentra en la parte inferior dentro de las opciones de simulación. Aquí se configuran los directorios de los archivos del mapa *net.xml y el archivo de movilidad *.rou.xml, para luego salvar la simulación en un archivo * sumo.cfg en nuestro caso angeles.sumo.cfg, roma.sumo.cfg y zaragoza.sumo.cfg. La Figura 4.10 muestra la simulación centrada en los puntos de salida de los tres escenarios escogidos al final del tiempo de simulación, para estos casos 300 segundos. a) b) Alain Bedoya Reyes 32 c) d) e) f) Figura 4.10: Simulación del tráfico vehicular (a-b) Puntos de salidas de Los Ángeles, (cd) puntos de salida de Roma, (e-f) Puntos de salida de Zaragoza. 4.1.6. Análisis de las simulaciones Se pueden analizar varios aspectos de las simulaciones realizadas, por ejemplo, en calles de la ciudad de Los Ángeles que son más anchas, largas y con menor número de intersecciones que las de Roma que son exactamente lo contrario, los vehículos tienen menos dificultades para llegar al final del recorrido, como se observa en las figuras anteriores la ciudad de Roma tiene un gran número de vehículos en zonas aledañas al origen de la simulación, no siendo así en el caso de Los Ángeles. La ciudad de Zaragoza se encuentra en un término medio en este sentido. Otro aspecto importante es que SUMO puede sufrir un gran número de atascos en ciudades de tipo Roma, a no ser que se configure un mayor intervalo de salida entre vehículos, debido a que las calles son muy cortas y con gran número de intercepciones con señales de tráfico y donde los conductores deben parar o reducir bastante su velocidad. En ciudades tipo Los Ángeles sucede lo contrario por lo que existen menos congestiones en el tráfico. En ciudades como Zaragoza el comportamiento está en un término medio, en zonas de muchas intersecciones y calles cortas puede adoptar un comportamiento similar al de Roma y en caso contrario al de los Ángeles. Para la trasmisión de datos en estos escenarios se recomienda el estudio de [62], donde se habla del envío de mensajes en los distintos tipos de ciudades. En ciudades irregulares como Roma se dificulta mucho la transmisión de datos, debido a las interferencias de objetos en la vía como edificios, entre otros. Mientras que en ciudades más regulares como Los Ángeles y Manhattan los datos se distribuyen rápidamente y con mayor facilidad a través de la red y es mucho menor el número de vehículos que quedan incomunicados. Además clasifican un gran número de ciudades en los tres grupos desarrollados en este trabajo, y demuestran que los resultados de simulaciones en ciudades del mismo grupo son muy similares. Alain Bedoya Reyes 39 Figura 4.20: Velocidad máxima de los 10 primeros nodos. Para finalizar, a modo de resumen, se han visto varios aspectos para realizar simulaciones con VEINS: definir el escenario y patrón de movilidad con SUMO, el intercambio de mensajes utilizando OMNeT++ con muchas de sus funcionalidades extras. Luego se muestra cómo mediante el sistema TRACI ambos simuladores se ejecutan en paralelo y bidireccionalmente acoplados. También se ha dejado un abanico amplio de opciones para que los lectores puedan crear sus propios proyectos en entornos reales, uno de los objetivos de este trabajo, donde se han presentado ejemplos de creación, ejecución y análisis de las simulaciones de redes de vehículos. 4.3. Simulando con otras herramientas En esta sección se muestran simulaciones realizadas con versiones de pruebas de herramientas de grandes prestaciones como AIMSUN y VISSIM. Se realizaron pequeñas simulaciones de escenarios sencillos con el fin de explotar sus ventajas de modelado y simulación de redes VANETs. Sin embargo, nos ha sido imposible ir más a allá debido al alto coste de sus licencias y las grandes limitaciones de sus versiones gratuitas. 4.3.1. Escenario con rotonda en AIMSUN Se llevará a cabo una simulación de tráfico centrada en la intercepción de tipo rotonda y sus zonas aledañas, que aparece en el fragmento seleccionado de la ciudad de Zaragoza, con el objetivo de realizar simulaciones con AIMSUN para comprobar sus características de micro-simulación, muy aceptadas por la comunidad, así como su rendimiento en un escenario real. Este simulador a pesar de ser de pago en teoría presenta muy buenas prestaciones, por lo que se ha decidido simular utilizando una versión limitada de 30 días. En primer lugar se ha obtenido un mapa real de la zona de simulación utilizando la herramienta OpenStreetMap, para luego importarlo en el simulador AIMSUN representado en la Figura 4.21, además del mapa importado nos muestra una vista total de la herramienta donde se puede apreciar en la columna derecha que tiene en cuenta muchos aspectos importantes para la micro-simulación y que permite definir propiedades particulares a cada escenario. Alain Bedoya Reyes 40 Figura 4.21: Importación de mapa en AIMSUN versión limitada. Una vez que tenemos el mapa se comienza a construir la red vial centrada en la rotonda que se encuentra en el centro del mapa, creando elementos como secciones, intersecciones (con o sin semáforos), centroides, vehículos, líneas, entre otros. Para nuestro ejemplo se definen 11 secciones, el número de carriles de cada una de ellas y una rotonda que las une como se muestra en la Figura 4.22. Figura 4.22: Creación de elementos de tráfico. Después de construir la infraestructura se procede a introducir los parámetros que definirán la circulación en las vías. El simulador AIMSUN permite realizar esta tarea de dos formas diferentes en función de los datos que se dispongan. La primera es mediante una Matriz O/D que indica el número de vehículos que viajan entre los centroides, es decir, los puntos de entrada y salida del sistema y la segunda, es mediante los flujos de vehículos conocido como tabla de estados de tráfico con datos de flujo de entrada de vehículos al sistema y porcentajes de giro en cada uno de los cruces. Una vez calibrada la Matriz O/D podemos realizar diversas pruebas: cambios de tiempos o estructuras semafóricas, reordenación del tráfico, controles de acceso, pruebas con paneles de señalización variable, estrategias, condiciones del tráfico y problemas que pudieran surgir como dobles filas, cierres de carril, etc. Después de estudiar de forma práctica el funcionamiento de la herramienta AIMSUN para modelado de escenarios reales a nivel microscópico, considerado como uno de los mejores a nivel mundial en este aspecto debido a la cantidad de parámetros que logra configurar, se ha decidido no llevar a cabo la parte de creación de flujo de tráfico y Alain Bedoya Reyes 41 movilidad y la de comunicación debido a que la versión gratuita no nos permite estas opciones. 4.3.2. Simulando un cruce peatonal con VISSIM Para mostrar el funcionamiento del simulador de tráfico VISSIM se realiza una simulación de un escenario con un cruce peatonal sencillo que pasa por dos carriles en sentidos opuestos y luego se mostrará un ejemplo más complejo que viene por defecto con VISSIM. La versión que se utilizará es la PVT-VISSIM 6.00-04 Demo, esta versión es completamente funcional pero no permite guardar las simulaciones por lo que se hace muy difícil trabajar en proyectos grandes. En la versión 6 de VISSIM se han realizado cambios notables con respecto a versiones anteriores, desde el modelado de la red hasta los formatos en que se guardan las simulaciones. Estos aspectos se irán mencionando a lo largo de esta sección. En la Figura 4.23 se muestra la nueva interfaz gráfica de VISSIM en su versión limitada. Aquí se puede apreciar a la izquierda el menú de creación de objetos, en el centro el área de construcción de la red y debajo las listas (elementos que nos ayudarán en la simulación). Figura 4.23: Área de trabajo de VISSIM. Para crear un nuevo escenario lo primero que se añadirán son las líneas o calles, para ellos seleccionamos la opción links en el menú de la izquierda. Al crear la línea aparece una nueva ventana para definir sus características como el número de carriles, ancho de carriles, tipos de elementos que circulan, etc. Véase la Figura 4.24. En nuestro ejemplo configuramos dos líneas verticales de un solo carril en sentidos opuestos para los vehículos y una línea horizontal de doble sentido para el paso de peatones. Alain Bedoya Reyes 42 a) b) Figura 4.24: Configuración de líneas a) vehículos b) peatones. Para crear una señal de tráfico de tipo semáforo se selecciona la opción signal heads y se crea dentro del carril la señal, aparecerá una ventana de configuración del semáforo donde se puede definir grupos de semáforos, tipo de semáforo, para qué elementos debe actuar, la frecuencia de cambio, etc. Para nuestro ejemplo se crearán dos grupos a) para todos los vehículos y b) para los peatones, cada grupo de señales contiene dos semáforos. Véase la Figura 4.25. a) b) Figura 4.25: Configuración de semáforos a) grupo 1: vehículos b) grupo 2: peatones. La creación del tráfico vehicular se ejecuta en la opción vehicle inputs con botón derecho y luego en la opción show list, donde se muestran los parámetros de entrada de vehículos a la red. La entrada de peatones se ejecuta de la misma forma pero en la opción pedestrian inputs. La configuración de este ejemplo se muestra en la Figura 4.26. Alain Bedoya Reyes 43 a) b) Figura 4.26: a) Entrada de vehículos b) Entrada de peatones. Para el paso peatonal incluimos dos detectores, en la opción detectors. Al utilizar los detectores se coloca una barra de parada para los peatones y se define la longitud, posición, tipo de detector, etc. En la Figura 4.27 se puede observar la configuración para nuestro ejemplo. Figura 4.27: Detectores para el cruce de peatones. También incluimos una imagen de fondo de un mapa real con las características de nuestro ejemplo mediante la opción background imag, luego en las opciones del menú de contexto se puede definir la escala. En la Figura 4.28 se observa a) la imagen de fondo y b) la imagen integrada al escenario. Alain Bedoya Reyes 44 a) b) Figura 4.28: a) Imagen de fondo de escenario real b) imagen integrada. A continuación mostramos una captura de imagen de la simulación donde se muestra a) un instante de tiempo donde están circulando los vehículos y b) momento en que circulan los peatones. Véase la Figura 4.29. a) b) Figura 4.29: a) Circulación de vehículos b) Circulación de peatones. Para finalizar la Figura 4.30 muestra un ejemplo que viene por defecto con la versión de pruebas de VISSIM, que representa un escenario algo más complejo, con intersecciones, líneas con varios carriles, varios tipos de vehículos, etc. Figura 4.30: Ejemplo de simulación con VISSIM. Alain Bedoya Reyes 45 Después de realizar estas prácticas de simulación con VISSIM podemos afirmar que es una herramienta muy competa para el modelado de escenarios reales. Al igual que AINSUM es una herramienta de pago lo que limita bastante su utilización en proyectos de investigación. En esta memoria sólo se muestra un ejemplo sencillo debido a que no permite guardar escenarios en su versión limitada a pesar de ser completamente funcional, lo que supone realizar la simulación sin poder cerrar la herramienta. 4.4. Conclusiones generales de las simulaciones Todos los simuladores utilizados en este capítulo, mantuvieron un buen rendimiento en los escenarios escogidos. En cuanto a facilidad de uso SUMO ha destacado sobre los demás. A continuación se detallan algunas ventajas y desventajas obtenidas de las simulaciones. Para la simulación de elementos AIMSUN y VISSIM toman una ligera ventaja sobre SUMO, ya que tienen en cuenta más elementos para ejecutar la simulación, por ejemplo, tranvías, peatones, etc. Además de realizar un mejor modelado de intersecciones complejas y rotondas. No obstante, con SUMO se pueden definir escenarios en menor tiempo debido a que importa el mapa con los carriles definidos y se configura únicamente el modelo de movilidad, mientras que en AIMSUN y VISSIM hay que crear las vías, las intersecciones, señales y cada elemento que se desee simular. Además la versión gratuita de AIMSUN es muy limitada. Las simulaciones utilizando VISSIM muestran que es un simulador de tráfico muy potente, que permite configurar los más mínimos detalles de un escenario real. Sin embargo, posee una curva de aprendizaje lenta, toma bastante tiempo modelar un escenario al detalle y es una herramienta comercial donde la versión de pruebas no permite guardar proyectos. Las simulaciones de red con OMNET++ resultaron satisfactorias sobre todo destacar su integración bidireccional con SUMO mediante VEINS. No obstante, es una herramienta complicada de utilizar debido al gran número de elementos que pueden configurarse. En definitiva, consideramos que a día de hoy VEINS es una de las mejores opciones no comerciales para realizar simulaciones en una VANET. Como nota adicional mencionar que existen numerosas posibilidades de cómputo y escenarios de simulación que nos ofrece una herramienta tan completa como VEINS, con lo cual se recomienda seguir realizando pruebas en diversos escenarios y elementos reales en la carretera. Apuntar que al realizar pruebas con VEINS utilizando escenarios reales: Roma, Los Ángeles y Zaragoza, produjo errores cerrando las interfaces gráficas de SUMO y OPNNET++ debido al tamaño y complejidad de los escenarios y a las bajas características del portátil en el que se realizaron las simulaciones. Alain Bedoya Reyes 46 CAPÍTULO 5: CONCLUSIONES Y TRABAJO FUTURO La motivación de este trabajo nos conduce a conocer las redes VANETs y demostrar que las simulaciones juegan un papel importante en las mismas, así como poner a disposición de la comunidad científica un estudio comparativo teórico-práctico de las herramientas más utilizadas en la simulación de redes de vehículos. Una vez finalizada la investigación se presentan las conclusiones obtenidas y las líneas de trabajo que se han abierto a partir de su desarrollo. 5.1. Conclusiones generales En este trabajo se ha presentado un acercamiento al mundo de las simulaciones de redes de vehículos. Además, se han valorado varios de los simuladores existentes comparando sus principales características. Finalmente, se realizan simulaciones prácticas en escenarios reales con los simuladores más destacados de nuestro estudio. En definitiva, se han cumplido los objetivos propuestos y se publica un estudio completo de los simuladores más utilizados en la actualidad, lo que hace más sencillo el proceso de seleccionar adecuadamente una herramienta para realizar simulaciones de redes vehiculares. A continuación se presentan algunos puntos a tener en cuenta de esta tesis de fin de máster. Sobre las redes de vehículos: Estas redes son un factor imprescindible para mejorar la seguridad, el entretenimiento y la información en las carreteras, debido a que permiten el intercambio de información de forma inalámbrica en tiempo real. Pueden ofrecer servicios como información sobre accidentes, congestionamiento de tráfico, eventos de masas, rutas alternativas en caso de algún problema en la vía, inclemencias del tiempo, entre otros. Además, los conductores pueden tomar decisiones en tiempo real de acuerdo con la información recolectada y provista por los nodos de la red. El estándar 802.11p mejora el desempeño de las redes vehiculares y presenta las características necesarias para el acceso inalámbrico vehicular de forma segura en un rango de aproximadamente 350 metros. La importancia de estas redes aumentará significativamente en los próximos años, debido a que ofrecen grandes ventajas y que los vehículos estarán equipados con comunicación V2V. En cuanto a los simuladores estudiados: La utilización de escenarios reales y modelos de movilidad le aporta un gran nivel de realismo a la simulación. No obstante, los resultados a día de hoy se pueden mejorar, debido a que todavía simuladores gratuitos (SUMO, VEINS, Alain Bedoya Reyes 47 etc.), no incluyen obstáculos en la carretera, que interfieren en las comunicaciones reales, en el caso de VEINS está en proceso de implementación. Muchos simuladores analizados en este trabajo, incluso los que se proponen para realizar simulaciones VANETs, se pueden instalar en las plataformas más comunes y utilizadas en la actualidad como Windows y Linux, lo que brindan una mejor adaptación a los usuarios y demuestra que son herramientas con el soporte necesario para ser utilizadas en la actualidad. La mayoría de los simuladores en la actualidad utilizan interfaces gráficas GUI, lo que es una gran ventaja con respecto a la utilización de líneas de comandos y permiten configurar una red vehicular fácilmente, por ejemplo: MOVE y GNED. La modelación de tráfico en AIMSUN y VISSIM para simular redes vehiculares es un proceso muy similar al escenario real en nuestras calles y carreteras, debido a que introduciendo los datos reales de la vía se obtienen simulaciones con resultados exactos de entornos reales. El principal aporte de VEINS es el acoplamiento bidireccional entre el buen modelo de movilidad que brinda una herramienta como SUMO y la óptima simulación del canal inalámbrico de OMNET++, brindando una mejora notable sobre herramientas desacopladas. Se recomienda a los lectores el uso de las versiones utilizadas en esta memoria que hasta la fecha son las últimas desarrolladas para cada simulador. Sin embargo, las herramientas de código abierto suelen evolucionar muy rápido, debido al gran número de desarrolladores que trabajan en la implementación de mejoras y nuevas funcionalidades, por lo que en un futuro se deben analizar nuevas versiones. Finalmente sobre las simulaciones: La velocidad que alcanza un vehículo depende del número de intersecciones que existan en el escenario simulado debido a que estos obligan a reducir la velocidad, impidiendo que aumente indefinidamente. Que un vehículo reciba un gran número de mensajes implica que su trayecto puede ser una ruta crítica dentro de la red simulada. Cuanto mayor sea el número de vehículos de la red más amplia es la cobertura de la misma. No obstante, también el canal está más ocupado lo que puede llevar a perder información, con lo cual, es necesario que ambos aspectos estén proporcionalmente relacionados. El desempeño de la red disminuirá acorde a la cantidad de nodos que intervengan por lo que se debe implementar un protocolo de enrutamiento que permita una mejor fiabilidad en el sistema. A modo de resumen este trabajo ha establecido las bases para el estudio de las simulaciones de redes VANETs. Sin embargo, no se trata de un trabajo cerrado, sino Alain Bedoya Reyes 48 que está abierto a nuevas líneas de trabajo futuro para realizar pruebas más complejas y consistentes sobre nuestra propuesta. 5.2. Valoraciones personales Primero decir que al ser mi primera incursión en la investigación científica veía muy complicado conseguir los objetivos propuestos, debido a que tenía que investigar sobre dos grandes campos, por un lado las redes vehiculares y por otro el funcionamiento de las simulaciones, lo que muchas veces no se hace fácil debido a que son temáticas diferentes y muy amplias, donde existe una gran cantidad de artículos y proyectos de investigación. Además, me ha resultado difícil encontrar ayudas y tutoriales de algunos simuladores, con lo cual, me he visto obligado algunas veces a realizar simulaciones probando un gran número de elementos del simulador para entender sus finalidades. También en ocasiones el portátil utilizado generó fallos en su rendimiento al intentar realizar pruebas más complejas. Otro aspecto que me supuso algunos problemas fueron las versiones de pago de varias herramientas, por lo que tenía que probar versiones gratuitas que casi siempre eran muy limitadas y prácticamente sin documentación disponible. Sin embargo, cuando me fui adentrando en el tema de las simulaciones de redes vehiculares me encontré con una grata experiencia personal, resolviendo problemas que surgían y sobre todo al realizar simulaciones prácticas en las herramientas e ir consiguiendo resultados satisfactorios. Una vez finalizado el trabajo y haber cumplido sus objetivos resulta gratificante observar los resultados obtenidos, tanto en la parte técnica y práctica, como en el estudio de otros trabajos interesantes sobre el tema. En fin me quedo con los conocimientos aprendidos y la experiencia obtenida a lo largo de este trabajo que sin dudas, me ha aportado mucho en lo personal y profesional. 5.3. Trabajo futuro El desarrollo de esta tesis de fin de máster ha abierto varias líneas de investigación, algunas de ellas serán abordadas por el autor de este trabajo como próximos pasos a seguir en la investigación. A continuación se detallan estas líneas. Estudiar en profundidad simuladores como AIMSUN, iTETRIS y NCTUNS, con el objetivo de realizar comparaciones entre resultados prácticos de simulaciones complejas en determinados escenarios. Además destacar ventajas y desventajas de cada uno de ellos, lo que podría ayudar a mejorar sus funcionalidades. Investigar y realizar pruebas sobre simuladores que permitan incluir obstáculos en las simulaciones: edificios, construcciones, etc., ofreciendo un mayor nivel de realismo a las comunicaciones dentro de un escenario real. Alain Bedoya Reyes 55 Violation-Prone Environment”. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2012. Vol.13, No.4. pp 1880-1890. [74] Scott Biddlestone, Keith Redmill, Radovan Miucic, Ümit Özgüner. “An Integrated 802.11p WAVE DSRC and Vehicle Traffic Simulator With Experimentally Validated Urban (LOS and NLOS) Propagation Models”. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2012. Vol.13, No.4. pp 1792-1802. [75] Syed A. Hussain and A. Saeed. “An Analysis of Simulators for Vehicular Ad hoc Networks”. World Applied Sciences Journal. 2013. Vol. 23, No. 8. pp 1044-1048. [76] Qing-Jie Kong, Yanyan Xu, Shu Lin, Ding Wen, Fenghua Zhu, Yuncai Liu. “UTN-Model-Based Traffic Flow Prediction for Parallel-Transportation Management Systems”. 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