Smart City Traffic Optimization using IoD and IoT Integration. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF 202304010_AMINU_YUSUF_Thesis.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only until 27 May 2026. Download (2MB)

Arabic Abstract

يشكل الازدحام المروري في المناطق الحضرية، إلى جانب هدر الوقود الناتج عنه (ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى تأخيرات السفر) والتلوث، تحديات متزايدة مع نمو سكان المدن. وهناك حاجة ماسة إلى تقنيات للتخفيف من هذه الآثار مع ضمان كفاءة المرور. في هذا البحث، نقترح نظامًا يدمج البنية التحتية لإنترنت الأشياء (IoT) وإنترنت الطائرات بدون طيار (IoD) لتحسين إدارة حركة المرور في المناطق الحضرية. تراقب أجهزة استشعار إنترنت الأشياء ظروف حركة المرور في الوقت الفعلي، بينما تجمع وحدات الطرق (RSUs) البيانات وتعالجها لتقديم تحديثات حركة المرور في الوقت المناسب للمركبات. تعمل الطائرات بدون طيار على توسيع نطاق تغطية الاتصالات بشكل ديناميكي من خلال العمل كعقد ترحيل متنقلة، مما يسرع نشر معلومات المرور على مناطق أكبر، وخاصة تلك ذات الاتصال المتناثر. لتعزيز وضع الطائرات بدون طيار لتحقيق أقصى تغطية، تم استخدام خوارزمية تحسين جسيمات السرب (PSO). أجريت عمليات المحاكاة في SUMO باستخدام بيانات OpenStreetMap من مدينة الدمام، مع تكرار سيناريو حركة المرور لمدة 4 ساعات مع 500 مركبة. استُخدمت لغة بايثون وواجهة التحكم في حركة المرور (TraCI) لتنفيذ وظائف مثل PSO، وبروتوكولات الاتصال، وإعادة التوجيه الديناميكي، والتشفير. تشير النتائج إلى أن النظام يُقلل انبعاثات المركبات بنسبة 41٪ ويُقلل أوقات السفر بنسبة تصل إلى 32٪، متفوقًا بذلك على أنظمة الاتصال بين المركبات (V2V) التقليدية المُستخدمة كأساس. تُظهر هذه النتائج أن دمج إنترنت الأشياء والطائرات بدون طيار يُمكن أن يُقلل من تأخيرات السفر، ويُقلل الانبعاثات، ويُحسّن تدفق حركة المرور، ويُحسّن جودة الهواء في نهاية المطاف، مع دعم الاستدامة في المدن الذكية.

English Abstract

Urban traffic congestion, along with the resulting fuel waste (largely due to travel delays) and pollution, poses growing challenges as city populations expand. There is a critical need for techniques to mitigate these effects while ensuring traffic efficiency. In this research, we propose an integrated system that combines Internet of Things (IoT) infrastructure with the Internet of Drones (IoD) to improve urban traffic management. IoT sensors continuously monitor real-time traffic conditions, while Roadside Units (RSUs) collect and process data to deliver timely traffic updates to vehicles. Drones act as a mobile relay, dynamically extend communication coverage by acting as mobile relay nodes, accelerating traffic information dissemination over larger areas, particularly those with sparse connectivity. To optimize drone placement for maximum coverage, Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm was employed. Simulations were conducted in SUMO using OpenStreetMap data from Dammam City, replicating a 4-hour traffic scenario with 500 vehicles. Python and the Traffic Control Interface (TraCI) were used to implement functionalities such as the PSO, communication protocols, dynamic rerouting, and encryption. Results indicate that the system reduces vehicular emissions by 41\% and decreases travel times by up to 32\%, outperforming traditional Vehicle-to-Vehicle (V2V) systems used as a baseline. These outcomes demonstrate that integrating IoT and drones can minimize travel delays, reduce emissions, improve traffic flow, and ultimately enhance air quality while supporting sustainability in smart cities.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Research > Information Technology
Department:	College of Computing and Mathematics > Computer Engineering
Committee Advisor:	Sheltami, Tarek
Committee Members:	Mahmoud, Ashraf S. and Mahmoud, Muhammad Yahya Imam
Depositing User:	AMINU YUSUF (g202304010)
Date Deposited:	28 May 2025 07:44
Last Modified:	28 May 2025 07:44
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/143480