%\title{The DIVERT Project: Development of Inter-Vehicular Reliable Telematics}
\title{Le Projet DIVERT : D\'eveloppement de T\'el\'ematiques Inter-V\'ehicules Fiables}
\author{Hugo Concei\c{c}\~{a}o, Lu\'{\i}s Damas, Michel Ferreira et  Jo\~{a}o Barros, traduit par Marie Silvestre}

\maketitle

\section{Introduction}
\label{sec:introduction}

%The advent of wireless ad-hoc car-to-car (C2C) networks, i.e. groups of spatially-aware vehicles equipped with the ability to communicate over the ether and to self-organize into a collaborative mesh, opens a myriad of possibilities towards sharing and exploiting highly dynamic geospatial information. The CAR 2 CAR Communication Consortium Manifesto~\cite{car2car} describes several scenarios where these networks are used for purposes such as the improvement of driving safety~\cite{1161067}, optimization of traffic efficiency or to provide information and entertainment to the driver. Examples of safety applications are \emph{cooperative forward collision warning} (see e.g.~\cite{DBLP:conf/mobiquitous/YangLZV04}), \emph{pre-crash sensing/warning} or \emph{hazardous location notification}.
L'av\`enement de r\'eseaux ad-hoc de communication sans fil entre voitures (car-to-car, C2C), \`a savoir des groupes de v\'ehicules g\'eo-localis\'es \'equip\'es de mani\`ere \`a pouvoir communiquer entre eux et s'organiser de fa\c{c}on autonome en un r\'eseau collaboratif, laisse entrevoir une myriade de possibilit\'es de partage et d'exploitation d'informations g\'eographiques hautement dynamiques. Le manifeste du Consortium pour la Communication 'CAR 2 CAR'~\cite{car2car} d\'ecrit plusieurs sc\'enarios dans lesquels ces r\'eseaux pourraient \^etre utilis\'es par exemple pour am\'eliorer la s\'ecurit\'e routi\`ere~\cite{1161067}, pour optimiser l'efficacit\'e du trafic ou pour fournir des informations ou des divertissements au conducteur. Les syst\`emes \emph{collaboratifs d'avertissement de risque de collision en empillement lorsque les voitures se suivent en file} (voir par exemple~\cite{DBLP:conf/mobiquitous/YangLZV04}), \emph{de d\'etection et d'avertissement de risque d'accident} ou \emph{de notification de la localisation d'un danger} sont des exemples de telles applications de s\'ecurit\'e routi\`ere.

%Regarding traffic efficiency, applications include \emph{enhanced route guidance and navigation}, where equipped vehicles use information collected either from road infrastructures of from other vehicles about current traffic conditions to calculate optimal routes to destinations. Another application is the \emph{green light optimal speed advisory}, where a traffic sign is able to transmit to vehicles the optimal speed to make their driving smoother and avoid stopping. Similarly, wireless communication between nearby vehicles can provide a \emph{C2C merging assistance} to allow cars to join flowing traffic without disrupting it.
Concernant l'efficacit\'e du trafic, les applications incluent \emph{l'am\'elioration de la navigation et du guidage}, o\`u les v\'ehicules \'equip\'es utilisent les informations concernant les conditions de trafic collect\'ees aupr\`es des infrastructures routi\`eres ou des autres v\'ehicules, pour d\'eterminer l'itin\'eraire optimal. Une autre application est le \emph{conseil sur la vitesse optimale pour le passage aux feux verts}, o\`u un feu de signalisation est capable de transmettre aux v\'ehicules la vitesse optimale pour adoucir leur conduite et \'eviter de s'arr\^eter. De la m\^eme mani\`ere, la communication sans fil entre des v\'ehicules proches peut fournir une \emph{assistance C2C d'introduction} permettant aux voitures de rejoindre le flux de trafic sans l'interrompre.

%Wireless ad-hoc C2C networks will also enable applications not directly connected to safety or traffic efficiency, such as \emph{point of interest notification} broadcasted to vehicles from local businesses or tourist attractions, or \emph{remote diagnostics} of vehicles. Another application will be \emph{internet access in vehicle} through the C2C network, allowing multi-hop routes to internet access points.
Les r\'eseaux ad-hoc de communication C2C sans fil vont \'egalement permettre des applications qui ne sont pas directement li\'ees \`a la s\'ecurit\'e ou \`a l'efficacit\'e du trafic, telles que la \emph{notification de points d'int\'er\^et} diffus\'es aux v\'ehicules par les entreprises locales ou les attractions touristiques ou telles que \emph{les diagnostiques \`a distance} des v\'ehicules. Une autre application concerne l'\emph{acc\`es \`a Internet dans les v\'ehicules} par l'interm\'ediaire du r\'eseau C2C, permettant de calculer des itin\'eraires passant par des points d'acc\`es \`a Internet.

%The deployment of a C2C network and its applications face some relevant challenges. It is clear that an inter-vehicular communication technology requires a significant distribution in the market before it can show any effect. The C2C Communication Consortium has estimated a required penetration rate of about 5\% to enable traffic information propagation. A reluctant introduction may prevent potential new customers from equipping their vehicles with such communication systems. The scalability of the C2C communication system is another important issue that has to be studied. The system must work in scenarios with very small density of road traffic and in situations with a very high traffic density, which cause different technical challenges. The development of collaborative navigation protocols is another major challenge faced by C2C networks. The goal of propagating traffic information is to allow vehicles to dynamically calculate the fastest route to their destination. Clearly, such dynamic calculation must be based on inter-vehicular collaboration, diverting routes in a global optimization perspective of the road network.
Le d\'eploiement d'un r\'eseau C2C et toutes ses applications soul\`event des d\'efis int\'eressants. Il est \'evident qu'une technologie bas\'ee sur la communication entre des v\'ehicules n\'ecessite une distribution suffisante sur le march\'e pour avoir un effet. Le Consortium pour la Communication C2C a estim\'e que le taux de p\'en\'etration requis est de 5\% pour permettre la propagation des informations sur le trafic. Un lancement timide pourrait bloquer de nouveaux clients potentiels quant \`a l'\'equippement de leur v\'ehicule avec un tel syst\`eme de communication. L'adaptabilit\'e du syst\`eme de communication C2C est un autre point important qui doit \^etre \'etudi\'e. Le syst\`eme doit fontionner dans des situations o\`u le trafic routier est de tr\`es faible densit\'e aussi bien que lorsqu'il est de tr\`es grande densit\'e, ce qui entra\^ine diff\'erents probl\`emes techniques. Le d\'eveloppement de protocols de navigation collaborative est un autre d\'efi relev\'e par les r\'eseaux C2C. L'objectif de propager des informations sur le trafic est de permettre aux v\'ehicules de calculer dynamiquement l'itin\'eraire le plus rapide. Clairement, de tels calculs dynamique doivent se baser sur une collaboration inter v\'ehicules, changeant les itin\'eraires dans une perspective d'optimisation globale du r\'eseau routier.

%Given these challenges and the complexity in modeling the mobility behavior of large-scale distributed traffic systems (see e.g. ~\cite{saha:04}), the development of realistic simulation tools is arguably a vital element towards the success of the implementation of a C2C network. Motivated by this need, we present an open-source real-time simulation framework for moving vehicles in different road environments, that includes multiple driving states, inter-vehicle communication and sophisticated visualization. Our simulator provides the basis for a systematic approach towards quantifying the performance trade-offs between relevant metrics such as transmission radius, fraction of communicating vehicles, freshness of data, and network connectivity, thus highlighting the dynamics of cooperative navigation.
Compte tenu de ces d\'efis et de la complexit\'e \`a mod\'eliser les comportements de d\'eplacement dans des syst\`emes de trafic distribu\'es \`a grande \'echelle (voir par exemple ~\cite{saha:04}), le d\'eveloppement d'outils de simulation r\'ealiste est une \'etape vitale pour le succ\`es de l'implantation d'un r\'eseau C2C. Motiv\'es par ce besoin, nous pr\'esentons ici un framework open source de simulation temps-r\'eel pour le d\'eplacements de v\'ehicules dans diff\'erents environnements routiers, incluant plusieurs \'etats de conduite, la communication entre v\'ehicules et des capacit\'es de visualisation sophistiqu\'ee. Notre simulateur jette les bases d'une approche syst\'ematique permettant de quantifier les compromis de performance \`a faire entre variables pertinentes telles que le rayon de transmission, la part des v\'ehicules qui communiquent, la fra\^icheur des donn\'ees et la connectivit\'e du r\'eseau, tout cela mettant en avant la dynamique d'une navigation coop\'erative.


%\section{The DIVERT Simulator}
\section{Le Simulateur DIVERT}

\label{sec:divert}

%From an abstract point of view, the road network can be seen as a large graph, whose topology is static and determined by geography, on top of which we have a random communications graph, whose spatial realization and connectivity pattern at each point in time is determined both by the position of the vehicles moving on the road network and by the transmission aspects of the wireless interface they use to communicate. To obtain a realistic road graph model, we may resort to increasingly available geospatial information, whereas the wireless transmission characteristics have been the object of intense study yielding useful random models with varying complexities (see e.g. ~\cite{gupta2000cwn}). Given these two aspects, we structured our simulation prototype (named DIVERT - Development of Inter-VEhicular Reliable Telematics) in two layers: a traffic simulation layer based on the road network graph; and a wireless telematics layer, based on the random communications graph. We next describe these layers.
D'un point de vue abstrait, le r\'eseau routier peut \^etre vu comme un grand graphe dont la topologie est statique et d\'etermin\'ee par la g\'eographie, par dessus lequel nous avons un graphe de communications al\'eatoires dont la concr\'etisation spatiale et le sch\'ema de connectivit\'e de chaque point dans le temps sont d\'etermin\'es \`a la fois par la position des v\'ehicules circulant sur le r\'eseau routier et par les aspects transmission de l'interface sans fil qu'ils utilisent pour communiquer. Pour obtenir un mod\`ele de graphe routier r\'ealiste, nous pourrions avoir recours \`a des informations g\'eographiques de plus en plus disponibles alors que les caract\'eristiques des transmissions sans fil ont fait l'objet d'une \'etude approfondie, fournissant des mod\`eles al\'eatoires tr\`es utiles et dont la complexit\'e varie (voir par exemple ~\cite{gupta2000cwn}). \'Etant donn\'es ces deux aspects, nous structurons notre prototype de simulation (appel\'e DIVERT - Development of Inter-VEhicular Reliable Telematics) en deux couches : une couche de simulation du trafic bas\'ee sur le r\'eseau routier ; et une couche t\'el\'ematique sans fil bas\'ee sur le graphe de communications al\'eatoires. Nous d\'ecrivons ces deux couches ci-apr\`es.

%\subsection{Traffic Layer}
\subsection{Couche Trafic}

%The geospatial information over which the traffic simulation layer operates is conveyed to DIVERT using widely used formats, such as shapefiles, which describe the geometry and connectivity of the road network. DIVERT includes a sophisticated user interface which allows editing the basic road segments enriching them with low-level information describing traffic entities. A screenshot of this interface is shown in Fig.~\ref{figure:interface}.
L'information g\'eographique qui permet \`a la couche de simulation du trafic de fonctionner est transmise \`a DIVERT dans un format couramment utilis\'e, tel que le format shapefile, qui d\'ecrit la g\'eom\'etrie et la connectivit\'e du r\'eseau routier. DIVERT inclut une interface utilisateur sophistiqu\'ee qui permet d'\'editer les segments routiers de base pour les enrichir d'informations de bas niveau d\'ecrivant les entit\'es de trafic. L a figure~\ref{figure:interface} pr\'esente une copie d'\'ecran de cette interface.

\begin{figure*}[htb]
  \centering
  \includegraphics[width=0.85\textwidth]{proceedings/ferreira/images/interface.jpg}
  %\caption{The DIVERT road editing interface}
  \caption{L'interface d'\'edition de la route de DIVERT}
  \label{figure:interface}
\end{figure*}

%Currently, DIVERT has been setup using geospatial information of the city of Porto, the second largest in Portugal.  Its road network covers an area of 62 square kilometers, with 1941 streets summing up to 965 kilometers of total length.
Actuellement, DIVERT a \'et\'e cr\'e\'e pour utiliser les informations g\'eographiques de la ville de Porto, la deuxi\`eme plus grande ville du Portugal. Son r\'eseau routier couvre une superficie de 62 kilom\`etres carr\'es, avec 1941 rues comptabilisant une longueur totale de 965 kilom\`etres.

%In DIVERT we model two types of vehicles: vehicles which circulate and communicate, called \emph{sensors}; and vehicles which just circulate. Within each type of vehicle, DIVERT further distinguishes in normal and large-sized vehicles, associating appropriate mobility patterns to each. These mobility patterns are also individually influenced by random initialization of attributes such as acceleration, braking, aggressiveness and risk tolerance. Sensors add an attribute of wireless transmission range.
Dans DIVERT, nous mod\'elisons deux types de v\'ehicules : des v\'ehicules qui circulent et qui communiquent, appel\'es \emph{senseurs} ; et des v\'ehicules qui circulent seulement. Pour chaque type de v\'ehicule, DIVERT distingue, en plus les v\'ehicules de taille normale, ceux de grande taille, en association avec les sch\'emas de d\'eplacement de chacun. Ces sch\'emas de d\'eplacement sont \'egalement influenc\'es par une initialisation al\'eatoire d'attributs tels que l'acc\'el\'eration, le freinage, l'agressivit\'e et la tol\'erance aux risques. Les senseurs ont un attribut de plus concernant le rayon de transmission sans fil.

%DIVERT uses the following layers of geospatial information about the road network:
DIVERT utilise les couches d'information g\'eographique suivante pour le r\'eseau routier :

\begin{enumerate}

%\item Two simple layers of the road central axles, representing, through polylines, the geometry of intersection free road segments, and their topological connectivity. These layers can be given to DIVERT as shapefiles. A copy of these layers is present in every sensor, and is used for positioning of GPS readings and for the collaborative propagation of mobility conditions on road segments.
\item Deux simples couches des axes centraux des routes repr\'esentant, au travers des polylignes, la g\'eom\'etrie des segments de routes et leur connectivit\'e topologique. Ces couches peuvent \^etre transmises \`a DIVERT en tant que shapefile. Une copie de ces couches est pr\'esente dans chaque senseur et est utilis\'e pour le positionnement GPS et pour la propagation collaborative des conditions de circulation sur les segments de route.
 
%\item Low-level layers describing in detail the road network of Porto, including information of road segment lanes, lane-level connectivity, intersection visibility, traffic lights location, traffic lights inter-relationships, speed limits on segments, and parking. These layers must be edited through the DIVERT interface and are used by the traffic simulator.
Les couches de bas niveau d\'ecrivent en d\'etail le r\'eseau routier de Porto, incluant les informations sur les voies, leur connectivit\'e, la visibilit\'e des intersections, la localisation des feux de signalisation, les relations entres les feux de signalisation, les limitations de vitesse sur les segments de route et les stationnements. Ces couches doivent \^etre \'edit\'ees via l'interface DIVERT et son utilis\'ees par le simulateur de trafic.

\end{enumerate}

%A raster layer from satellite images of the simulation area further improves the visualization of traffic in our prototype, which is currently based on 2D data. Work is undergoing on a 3D model, which will not only allow more realistic accelerations parametrized by steepness, but also enable an improved modeling of wireless transmission ranges, which accounts for fading, reflection and shadowing effects based on a 3D layer for buildings.
Une couche raster d'images satellites de la zone de simulation am\'eliore la visualisation du trafic dans notre prototype, qui se base pour le moment sur des donn\'ees 2D. Le travail sur un mod\`ele 3D est en cours, il permettra non seulement de simuler des acc\'el\'eration plus r\'ealistes, d\'ependant de la pente, mais \'egalement d'am\'eliorer le mod\`ele de rayon de transmission sans fil qui d\'epend des effets d'att\'enuation, de r\'eflexion et d'ombrage en se basant sur une couche 3D de b\^atiments.

%Regarding vehicle routes, DIVERT currently uses an hybrid model of pre-defined routes and randomly generated routes. For randomly generated routes, our system arbitrarily selects an origin and a destination and calculates the route based on a shortest-path algorithm, either parameterized by distance or by time. Shortest-path based on time uses not only the speed limits of segments, but mainly the dynamic calibration of average mobility derived from previous simulation results. Pre-defined routes have an associated frequency and have been carefully chosen to approximate the simulation to our perception of traffic distribution in our current work case, the city of Porto. Figure~\ref{figure:routes} shows the DIVERT interface for setting up a pre-defined route.
Concernant les itin\'eraires des v\'ehicules, DIVERT utilise actuellement un mod\`ele hybride entre des itin\'eraires pr\'e-d\'efinis et des itin\'eraires g\'en\'er\'es al\'eatoirement. Pour les itin\'eraires g\'en\'er\'es al\'eatoirement, notre syst\`eme s\'electionne arbitrairement un point de d\'epart et une destination et calcule l'itin\'eraire en se basant sur un algorithme du plus court chemin, soit en distance soit en temps. Le chemin le plus court en temps utilise non seulement les limitations de vitesse des segments mais principalement la calibration dynamique de la mobilit\'e moyenne provenant des pr\'ec\'edents r\'esultats de simulation. Les routes pr\'e-d\'efinies ont une fr\'equence associ\'ee et sont choisies avec soins pour que la simulation se rapproche de la perception que nous avons de la distribution du trafic dans notre cas d'\'etude actuel, i.e. la ville de Porto. La figure~\ref{figure:routes} montre l'interface de DIVERT pour cr\'eer un itin\'eraire pr\'e-d\'efini.

\begin{figure*}[htb]
  \centering
  \includegraphics[width=0.85\textwidth]{proceedings/ferreira/images/routes.jpg}
  %\caption{Setting up pre-defined routes in DIVERT}
  \caption{Cr\'eation d'itin\'eraires pr\'e-d\'efinis dans DIVERT}
  \label{figure:routes}
\end{figure*}

%Traffic simulation is parameterized by the number of vehicles and the percentage of these vehicles which are sensors. Simulation is initialized by randomly placing each vehicle in an arbitrary point of its route. Vehicles which arrive at their destination are removed. New vehicles also show up during the simulation, either from entry points in the map, or from parking lanes of segments, as DIVERT tries to maintain the targeted number of vehicles for the simulation.
La simulation du trafic est param\'etr\'ee par le nombre de v\'ehicules et le pourcentage de senseurs parmi ces v\'ehicules. La simulation est initi\'ee en pla\c{c}ant chaque v\'ehicule de mani\`ere al\'eatoire sur un point de son itin\'eraire. Les v\'ehicules qui arrivent \`a leur destination sont retir\'es. De nouveaux v\'ehicules apparaissent \'egalement en cours de simulation, soit au niveau de leur point d'entr\'ee sur la carte soit \`a partir d'un stationnement, de sorte que DIVERT essaie de maintenir un nombre constant de v\'ehicule pour la simulation.

%It should be noted that the simultaneous micro-simulation of thousands of vehicles, with the degree of sophistication offered by DIVERT, poses major challenges in term of optimization of algorithms and efficiency of data-structures. In particular, DIVERT implementation is multi-threaded, exploring multi-core architectures of current processors. A geographic partitioning of the simulation region is performed, allowing each partition to be independently simulated in a thread.
Il est important de noter que la micro-simulation simultan\'ee de milliers de v\'ehicules, avec le degr\'e de sophistication offert par DIVERT, repr\'esente un d\'efi majeur en terme d'optimisation des algorithmes et d'efficacit\'e des structures de donn\'ees. L'impl\'ementation de DIVERT est multi-thread, exploitant les architectures multi-coeurs de processeurs d'aujourd'hui. Une partitionnement g\'eographique de la zone de simulation est effectu\'ee, permettant \`a chaque partition d'\^etre simul\'ee ind\'ependamment par un thread.

%\subsection{Wireless Telematics Layer}
\subsection{Couche T\'el\'ematique Sans Fil}

%In order to capture the inter-vehicle communication aspects it is necessary to define the level of abstraction with respect to the physical communication channel and the protocol architecture.  At the current preliminary stage, we opted for a very simple model, in which vehicles communicate with each other if their distance is below a certain threshold, determined by the transmission radius. The resulting random geometric graph is widely accepted as a simple yet reasonable first-order approximation of the connectivity pattern attained by a mobile ad-hoc network~\cite{xue2004nnn}. A more laborate approach would be to consider path loss, multi-path and shadowing effects, however this would incur in a high penalty in terms of simulation complexity. Another alternative would be to consider collisions and packet losses over the wireless medium.  We are currently considering the possibility of integrating these aspects in our simulation in order to obtain a richer connectivity profile.
Afin de saisir les aspects de communication entre v\'ehicules, il est n\'ecessaire de d\'efinir le niveau d'abstraction en lien avec le canal de communication physique et l'architecture du protocole. \`A ce niveau pr\'eliminaire, nous avons opt\'e pour un mod\`ele tr\`es simple, dans lequel les v\'ehicules communiquent entre eux si leur \'eloignement est inf\'erieur \`a un certain seuil, d\'etermin\'e par le rayon de transmission. Le graphe g\'eom\'etrique al\'eatoire qui en r\'esulte est largement acceptable en tant qu'une simple mais cependant raisonnable approximation du premier ordre du sch\'ema de connectivit\'e atteint par les r\'eseaux ad-hoc mobiles~\cite{xue2004nnn}. Une approche plus \'elabor\'ee serait de consid\'erer la perte du signal, les signaux multiples et les effets d'affaiblissement mais cela serait tr\`es p\'enalisant, en termes de complexit\'e de simulation. Une autre alternative serait de consid\'erer les collisions et les pertes de paquets sur le r\'eseau sans fil. Nous sommes actuellement en train de consid\'erer la possibilit\'e d'int\'egrer ces aspects dans notre simulation afin d'obtenir un profil de connectivit\'e plus riche.

%The wireless telematics layer simulates the communication between vehicles. Several inter-vehicular protocols can be implemented in this layer, such as protocols for safety applications or for traffic conditions propagation and collaborative navigation. The implementation of this wireless telematics layer is supported by the traffic simulation layer, which acts as a global positioning server, emulating a GPS receiver in each of the sensors. The interface between the two layers is thus done through GPS-like sentences, where the traffic simulator generates the position of each sensor, in terms of latitude and longitude, and its velocity vector, together with a global timestamp which provides the time-synchronization among the inter-vehicle data exchange. It is a task of the wireless telematics layer to calculate the vehicles in the (parameterized) transmission range of a given sensor, to implement the message exchange protocols between vehicles, and to trigger actions based on the information collected, such as a route modification. The architecture of the two layers in DIVERT allows that a triggered action such as route modification can be conveyed back to the traffic simulation layer, affecting the behaviour of the vehicle.
La couche t\'el\'ematique sans fil simule la communication entre les v\'ehicules. Plusieurs protocoles entre les v\'ehicules peuvent \^etre int\'egr\'es dans cette couche, tels que les protocoles utilis\'es pour des applications de s\'ecurit\'e ou pour la propagation des conditions de circulation et pour la navigation collaborative. L'impl\'ementation de cette couche t\'el\'ematique sans fil d\'epend de la couche de simulation du trafic qui joue le r\^ole d'un serveur de positionnement global, \'emulant un r\'ecepteur GPS dans chacun des senseurs. L'interface entre les deux couches est donc r\'ealis\'ee gr\^ace \`a des commandes de type GPS o\`u le simulateur de trafic g\'en\`ere la position de chaque senseur, en latitude et longitude, leur vecteur de vitesse ainsi que le timestamp global qui permet la synchronisation temporelle pour l'\'echange de donn\'ees entre v\'ehicules. Le calcul des v\'ehicules pr\'esents dans le rayon de transmission (param\'etr\'e) d'un senseur donn\'e, l'impl\'ementation de protocoles d'\'echange de messages entre les v\'ehicules et le d\'eclenchement des actions bas\'ees sur les informations collect\'ees telle que la modification d'un itin\'eraire sont \`a la charge de la couche t\'el\'ematique sans fil. L'architecture des deux couches dans DIVERT permet qu'une action d\'eclench\'ee, telle qu'une modification d'itin\'eraire, puisse \^etre retransmise \`a la couche de simulation du trafic, affectant ainsi le comportement du v\'ehicule.

%Currently, the protocols we have implemented using DIVERT aim at the collaborative propagation of mobility information about road segments. Each sensor stores a common data structure, where the pair $(AverageSpeed,Freshness)$ describes the average speed attained by sensors traversing each of the road segments, together with a quantification of the timeliness of average speed estimate. These pairs are updated either by each sensor based on the road it is traversing and its GPS information, or by aggregated information collected from the wireless communications broadcasted by other sensors. Typically, sensors only transmit information about road segments for which the freshness value is above a predefined threshold. DIVERT is able to simulate the propagation of this mobility information using different wireless transmission radii.  Our results show that there exists a critical value for the transmission radius after which the dissemination of traffic information is sufficient for a large number of vehicles to be able to compute a comprehensive and accurate congestion map. This observation is strikingly related to the physical phenomenon of percolation, which is well known to govern the connectivity of large classes of wireless networks~\cite{booth2003cac}. Once the transmission radius is above the critical threshold, the graph representing wireless connectivity has a giant component on which traffic information flows very fast and over long distances.
Actuellement, les protocoles que nous avons impl\'ement\'es en utilisant DIVERT visent \`a la propagation collaborative d'informations sur la circulation sur chaque segment de route. Chaque senseur stocke une structure de donn\'ees commune o\`u le couple $(AverageSpeed,Freshness)$ d\'ecrit la vitesse moyenne atteinte par les senseurs traversant chaque segment de route, de m\^eme que la quantification de la rapidit\'e de prise en compte de l'estimation de la vitesse moyenne. Ces couples sont mis \`a jour soit par chaque senseur en se basant sur la route qu'il emprunte et les informations du GPS, soit par les informations agr\'eg\'ees collect\'ees par les communications sans fil diffus\'ees par les autres senseurs. Typiquement les senseurs ne transmettent que des informations sur des segments de route pour lesquels la fra\^icheur (Freshness) d\'epasse un certain seuil pr\'e-d\'efini. DIVERT est capable de simuler la propagation des informations de circulation en utilisant diff\'erents rayons de transmission sans fil. Nos r\'esultats montrent qu'il existe une valeur critique pour le rayon de transmission au del\`a de laquelle la diffusion des informations de trafic est suffisante pour qu'un grand nombre de v\'ehicules puissent calculer une carte d'embouteillages compr\'ehensible et pr\'ecise. Cette observation est li\'ee de fa\c{c}on frappante au ph\'enom\`ene physique de la percolation qui est bien connu pour r\'egir la connectivit\'e de grandes classes de r\'eseaux sans fil~\cite{booth2003cac}. Lorsque le rayon de transmission d\'epasse le seuil critique, le graphe repr\'esentant la connectivit\'e sans fil acquiert un composant g\'eant sur lequel les informations de trafic circulent tr\`es vite et sur de longues distances.


%\section{Future Developments}
\section{D\'eveloppements \`a venir}

\label{sec:future}

%DIVERT is under constant development. Currently the implementation lists $50000$ lines of C++ code, including the graphical interface and visualization component. The DIVERT interface also allows launching simple programs written in Python, which are very useful to make the simulator produce several types of reports, generate videos of a simulation or help in the edition of maps. A redefinition of the simulator architecture in several independent modules is undergoing. Our goal is to have a larger number of independent modules which will make it simpler for a large community of users to modify the simulator to their specific needs.
DIVERT est en d\'eveloppement constant. Actuellement l'impl\'ementation compte $50000$ lignes de code C++, incluant les composants d'interface graphique et de visualisation. L'interface de DIVERT permet \'egalement le lancement de programmes simples, \'ecrits en Python, qui sont tr\`es utiles pour permettre \`a l'application de g\'en\'erer diff\'erents types de rapports, des vid\'eos de simulation ou de l'aide dans l'\'edition des cartes. Une red\'efinition de l'architecture du simulateur en plusieurs modules ind\'ependants est en cours. Notre objectif est d'avoir un grand nombre de modules ind\'ependants qui simplifieront pour une grande communaut\'e d'utilisateurs les modifications du simulateur pour l'adapter \`a des besoins sp\'ecifiques.

%A particular effort is being put on the development of a specification language that will allow making easier the setting up of DIVERT with different geospatial data. The geographic layers underpinning the simulation are already based on open standards, but there are still a number of areas where the lack of automation constitutes an obstacle to the wide use of DIVERT. % In particular, the realistic calibration of routes and their frequency is a crucial problem. We are trying to approach such automation through the analysis and processing of cellular phone logs, a technique known as \emph{floating car data}, which in urban environments are able to provide high-precision descriptions of travels in the road network. The automation of the construction of realistic origin/destination matrices, together with geospatial data defining the road network based on widely used standards, would provide the necessary data to test DIVERT in different scenarios.
Un effort particulier est mis sur le d\'eveloppement d'un langage de sp\'ecification qui faciliterait la configuration de DIVERT avec diff\'erentes donn\'ees g\'eographiques. Les couches g\'eographiques servant de base \`a la simulation s'appuient d\'ej\`a sur des standards ouverts mais il reste encore de nombreux \'el\'ements pour lesquels le manque d'automatisation constitue un obstacle \`a une large utilisation de DIVERT. En particulier, la calibration r\'eelle des itin\'eraires et de leur fr\'equentation est un probl\`eme crucial. Nous essayons d'atteindre l'automatisation \`a travers l'analyse et le traitement des journaux (logs) des t\'el\'ephones portables qui permettent, dans les environnements urbains, de fournir des descriptions de trajets sur un r\'eseau routier avec une grande pr\'ecision. Cette technique est connue sous le nom de \emph{floating car data}. L'automatisation de la construction de matrices d'origine/destination r\'ealistes, avec des donn\'ees g\'eographiques d\'efinissant le r\'eseau routier bas\'ees sur des standards largement utilis\'es, fournirait les donn\'ees n\'ecessaires pour tester DIVERT dans diff\'erents sc\'enarios.

%We will continue designing, implementing and testing different protocols for inter-vehicular communications through DIVERT. Our focus will continue to center in traffic efficiency, where we have been able to find challenging problems related to collaborative optimization of traffic flow. We hope to see alternative protocols developed worldwide using the DIVERT framework, in all areas of C2C communication.
Nous continuons la conception, l'impl\'ementation et le test des diff\'erents protocoles pour les communications entre v\'ehicules au travers de DIVERT. Nous nous concentrons toujours sur l'efficacit\'e du trafic qui nous a permis de soulever des probl\`emes concernant l'optimisation collaborative du trafic. Nous esp\'erons voir d'autres protocoles, d\'evelopp\'es ailleurs dans le monde, utiliser le framework DIVERT et ceci dans tous les domaines de la communication C2C.

%For those who missed the FOSS4G2007 DIVERT demonstration, a video of a simulation is available online.\footnote{FOSS4G2007 DIVERT demonstration: \url{http://myddas.dcc.fc.up.pt/divert/}}
Pour ceux qui ont rat\'e la d\'emonstration de DIVERT au FOSS4G 2007, une vid\'eo de simulation est disponible en ligne.\footnote{D\'emonstration de DIVERT au FOSS4G2007 : \url{http://myddas.dcc.fc.up.pt/divert/}}

%\section{Acknowledgments}
\section{Remerciements}
%We would like to thank the Porto City Council for providing us with the maps of the road network.  This work has been partially supported by the Portuguese Foundation for Science and Technology (FCT) under project MYDDAS (POSC/EIA/59154/2004) and by funds granted to LIACC and IT through the Programa de Financiamento Plurianual and POSC.
Nous remercions le Conseil Municipal de Porto pour nous avoir fourni les cartes du r\'eseau routier. Ce travail a \'et\'e en partie financ\'e par la Fondation Portugaise pour la Science et la Technologie (FCT) dans le cadre du projet MYDDAS (POSC/EIA/59154/2004) et par des fonds accord\'es au LIACC et au IT gr\^ace au Programa de Financiamento Plurianual et au POSC.
   
\begin{footnotesize}

\begin{thebibliography}{99}

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\address{Hugo Concei\c{c}\~{a}o\\ DCC-FC \& LIACC, University of Porto\\
  \email{hc AT dcc.fc.up.pt}}

\address{Lu\'{i}s Damas\\
  DCC-FC \& LIACC, University of Porto\\
  \email{luis AT dcc.fc.up.pt}}

\address{Michel Ferreira\\
  DCC-FC \& LIACC, University of Porto\\
  \email{michel AT dcc.fc.up.pt}}

\address{Jo\~{a}o Barros\\
  DCC/FC \& IT - University of Porto \\
  \email{barros AT dcc.fc.up.pt}}