223 resultados para Bologna, mobilità
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Apertura, partecipazione, collaborazione e possibilità di creare una competenza collettiva sono i motivi che portano alla nascita e alla diffusione degli OpenData, i quali favoriscono l'interoperabilità e la trasparenza dei governi nei confronti dei cittadini, inoltre migliorano l'efficienza delle amministrazioni pubbliche, e mettono in grado le persone di affrontare meglio le decisioni che riguardano la loro vita potendo utilizzare informazioni che prima non erano disponibili. Il lavoro svolto nell'elaborato si colloca nel settore della mobilità urbana e nasce dalla decisione dell'azienda Tper di mettere a disposizione i propri dati in formato OpenData sul sito web http://www.tper.it/tper-open-data. L'obiettivo principale è la realizzazione di un'applicazione in grado di fornire informazioni in tempo reale sulle linee di autobus, e relative fermate, in una determinata area di interesse.
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In questa Tesi di laurea, si è affrontato il problema della mobilità veicolare in caso di nebbie. Si è quindi sviluppato un prototipo con architettura Client-Server, che si è soffermato maggiormente sull’analisi dei dati per la creazione di un percorso alternativo. Si è preso in considerazione il sistema operativo mobile di Apple, iOS7 che rappresenta uno dei Sistemi Operativi mobili maggiormente presenti sul mercato oggigiorno e che possiede un buon bacino di utenze. La parte Server è stata sviluppata secondo l’architettura REST; è presente un Server HTTP che riceve richieste e risponde in modo adeguato ai Client tramite lo scambio bidirezionale di dati in formato JSON. Nella parte Server è inclusa la base di dati: un componente molto importante poiché implementa al suo interno, parte della logica di Sistema tramite stored procedure. La parte Client è un’applicazione per dispositivi iPad e iPhone chiamata Fog Escaping; essa è stata sviluppata secondo il pattern MVC (Model- View-Controller). Fog Escaping implementa un algoritmo Greedy di ricerca del percorso alternativo, che può essere utilizzato per diverse tipologie di applicazioni.
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L'obiettivo della tesi è esplorare i più avanzati dispositivi, sensori e processori per la computazione spaziale, correlarli con i modelli di spatial computing, e derivarne un'architettura concettuale di middleware distribuito che possa supportare le più avanzate applicazioni in mobilità.
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Nelle smart cities moderne, la mobilità di veicoli elettrici (EV) è considerata un fattore determinante nella riduzione del consumo di combustibili fossili e conseguenti emissioni inquinanti. Tuttavia, nonostante gli interessi e investimenti a livello globale, l'accettazione da parte degli utenti è ancora bassa, principalmente a causa della mancanza di infrastrutture e servizi a supporto dei guidatori di EV. Queste mancanze sono la causa principale della cosiddetta range anxiety (timore che il veicolo non abbia autonomia sufficiente per raggiungere la destinazione) e hanno portato al preconcetto che gli EV siano adatti alla sola percorrenza di brevi tragitti. Per contrastare questi problemi, in questo documento è proposta un'applicazione di route planning che supporti mobilità di EV anche su percorsi medio-lunghi, mediante utilizzo di un modello di predizione del consumo energetico e considerazione dell'eventuale necessità di ricarica. Saranno descritte tecniche per determinare il tragitto che un EV sia in grado di percorrere per arrivare a destinazione, in considerazione di restrizioni energetiche, fattore altimetrico del percorso ed eventuali operazioni di ricarica necessarie. Il modello di consumo e l'algoritmo che determina il miglior percorso (dal punto di vista energetico) sono implementati da un web service che interagisce con i servizi di Google Maps (per ottenere indicazioni stradali, dati altimetrici e informazioni in tempo reale sul traffico) e con servizi che offrono informazioni sulle stazioni di ricarica e relative posizioni. Dopo aver descritto il modello di consumo e l'algoritmo per la ricerca del percorso, sarà presentata l'architettura del servizio implementato. Sarà quindi fornita una valutazione del servizio, analizzandone performance e scalabilità, nonché l'efficacia nel supporto di percorsi di EV all'interno di scenari su larga scala (nello specifico la regione Emilia Romagna), attraverso tecniche di simulazione.
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Nell'ultimo ventennio l'impatto delle tecnologie wireless ha rivoluzionato il modo di comunicare. Tuttavia oltre a svariati benefici sono emersi diversi problemi di integrazione e ottimizzazione. Uno tra i protocolli più conosciuto e utilizzato in ambito di comunicazioni di rete, il TCP, viene sempre più spesso usato all'interno di sistemi wireless, per le sue caratteristiche di affidabilità e controllo, senza però fornire supporto specifico. Ciò è materia di forte dibattito e ricerca, che mira a cercare di raffinare le differenti versioni di TCP per renderle wireless-oriented. In questo lavoro si analizzano due varianti di sistema che sfruttano il TCP in scenari di mobilità, una con TCP classico e l'altra con TCP modificato tramite l'aggiunta di un meccanismo di ritrasmissione anticipata, e se ne studiano i vari aspetti e comportamenti, valutandone le prestazioni per mezzo di metodi matematici consolidati in letteratura.
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Con l'aumento del numero di sensori e ricevitori presenti sui dispositivi mobili attuali, è possibile lo sviluppo di nuove applicazioni in grado di fornire dati utili sul contesto in cui si trova un utente in un determinato momento. In questa tesi viene descritta la realizzazione di un servizio per dispositivi Android in grado di riconoscere il tipo di mobilità dell'utente. La motivazione principale di questo progetto è stata la scarsità di soluzioni specifiche per questo tipo di riconoscimento contestuale. Sono state quindi realizzate una libreria Java e un'applicazione Android in grado di fornire tale funzionalità. La tecnica impiegata per il riconoscimento è derivata da una ricerca dei dottori Luca Bedogni e Marco Di Felice e del professore Luciano Bononi, dell'Università di Bologna. Tale tecnica sfrutta le misurazioni di accelerometro e giroscopio del dispositivo per rilevare pattern di movimento e associarli ai vari tipi di mobilità dell'utente. Per mostrare un possibile impiego di questo servizio, è stata realizzata un'applicazione che sfrutta i dati forniti dal servizio di riconoscimento per la gestione dello stato di alcune funzionalità del dispositivo. Inoltre, è stata effettuata una analisi statistica della precisione effettiva di questo sistema di riconoscimento, per evidenziarne i punti di forza e i limiti rispetto alle soluzioni già esistenti. E' stato osservato che il consumo energetico di questo sistema è minore rispetto ad applicazioni basate su servizi di geolocalizzazione, e che la sua precisione è accettabile rispetto ad altre soluzioni già esistenti.
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Proxy VoIP basato su PJSIP