Lazizjon Suyunov
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Email: lazizjon.suyunov@uniroma1.it
ISTRUZIONE
Dottorato di Ricerca in Infrastrutture e Trasporti | Nov 2024 – Presente
Sapienza Università di Roma, Roma, Italia
Argomento di ricerca: Smartphone Sensing, Filtering, and Map Matching: An Uncertainty-Aware Pipeline for Urban Mobility
Supervisori: Prof. Guido Gentile e Prof. Augusto Mazzoni
Sede: Dipartimento di Ingegneria Civile, Edile e Ambientale (DICEA)
Sapienza Università di Roma
Via Eudossiana 18, 00184 Roma RM, Italia
Laurea Magistrale | Ott 2021 – Giu 2024
Sapienza Università di Roma, Roma, Italia
Tesi di Laurea Magistrale: GNSS Processing in Android Applications
Relatore: Prof. Augusto Mazzoni
Voto finale: 97/110
Laurea Triennale | Set 2015 – Giu 2019
Università dei Trasporti, Tashkent, Uzbekistan
Facoltà di Elettrotecnica e Ingegneria Informatica
Tesi di Laurea: Rinnovamento dei sistemi ferroviari a relè mediante soluzioni basate su microprocessori
Voto finale: 84/100
ESPERIENZA PROFESSIONALE
Android & VR Developer | Nov 2023 – Nov 2024
Net4U, Università di Cagliari, Italia
* Sviluppo di un'applicazione per la gestione di server VPN.
* Partecipazione a progetti di realtà virtuale e realtà mista.
* Integrazione di tecnologie di realtà virtuale e aumentata in applicazioni sperimentali.
Android Developer | Apr 2023 – Nov 2023
Net4U, Università di Cagliari, Italia
* Progettazione e sviluppo di un'applicazione Android a contenuto storico mediante Jetpack Compose e animazioni personalizzate.
* Collaborazione con ricercatori nella pianificazione e realizzazione di progetti software orientati alla ricerca.
* Implementazione di elaborazioni asincrone e concorrenti mediante Kotlin Coroutines e Flows.
Ingegnere Responsabile dell'Automazione e Telemeccanica Ferroviaria | Lug 2019 – Ott 2021
Complesso Minerario e Metallurgico di Almalyk, Uzbekistan
* Modernizzazione di sistemi ferroviari a relè obsoleti mediante soluzioni basate su microprocessori.
* Coordinamento della progettazione, dell'aggiornamento e della modernizzazione dei sistemi di automazione delle stazioni ferroviarie.
* Partecipazione all'implementazione e alla manutenzione delle infrastrutture di automazione e telemeccanica ferroviaria.
CORSI E CERTIFICAZIONI
Android Development Bootcamp
GITA Academy | Gen 2022 – Lug 2022
COMPETENZE TECNICHE
Linguaggi di programmazione: Java, Kotlin, C++, JavaScript, TypeScript, C#
Sviluppo mobile: Android, Jetpack Compose, Kotlin Coroutines, Flows, React Native
Sviluppo web: React, REST API, gestione dello stato, autenticazione, integrazione con database
GNSS e dati di mobilità: acquisizione di dati GNSS, elaborazione delle traiettorie, filtraggio, rilevamento degli outlier, valutazione dell'accuratezza spaziale, analisi delle traiettorie
Altre tecnologie: Realtà Virtuale, Realtà Aumentata, Realtà Mista
ATTIVITÀ DI RICERCA DEL DOTTORATO
Primo anno
* Sviluppo di UGER, un'applicazione Android per il logging di dati GNSS basata su chipset u-blox, dotata di un servizio in background affidabile, acquisizione dei dati epoca per epoca e memorizzazione persistente su database.
* Validazione delle misure GNSS acquisite tramite smartphone mediante confronto con un sistema GNSS professionale di riferimento e utilizzo di tecniche di post-processing RTK.
* Sviluppo di un'applicazione per il tracciamento della posizione in background, in grado di proseguire la raccolta dei dati anche dopo la chiusura dell'applicazione e il riavvio del dispositivo.
* Implementazione di un database locale e di un'architettura di sincronizzazione remota offline-first con meccanismi di ritentativo ordinato e controllo della consistenza dei dati.
* Sviluppo di una dashboard web in tempo reale per il monitoraggio dei dati GNSS, comprendente visualizzazione live delle traiettorie, marker in movimento, scie delle traiettorie, stato dei dispositivi, riproduzione dello storico recente, metriche di latenza, indicatori di perdita dei dati e controlli di base sulla qualità delle misure.
* Progettazione di una pipeline di filtraggio e pulizia dei dati preliminare al map matching, basata su soglie di accuratezza, informazioni HDOP e satellitari, rilevamento di spike e outlier, eliminazione dei duplicati, correzione dell'ordinamento temporale e segmentazione delle traiettorie in periodi di sosta e movimento.
* Implementazione di controlli di fattibilità tra osservazioni consecutive basati su distanza e intervallo temporale, con stima di velocità, accelerazione e comportamento in curva, al fine di identificare movimenti fisicamente non plausibili e gap nelle traiettorie.
* Integrazione delle traiettorie filtrate, degli indicatori di qualità e dei flag relativi alle anomalie all'interno del database e della dashboard di visualizzazione.
* Progettazione di API e schemi dati per supportare la successiva fase di map matching con gestione dell'incertezza e la relativa integrazione con la piattaforma di monitoraggio.
* Consolidamento delle competenze tecniche in JavaScript, TypeScript, React Native, React, REST API, gestione dello stato, autenticazione e integrazione con database.
Secondo anno
* Estensione della piattaforma di raccolta dei dati GNSS per supportare esperimenti controllati in differenti modalità di mobilità, comprese automobile, bicicletta, spostamento a piedi e condizioni stazionarie.
* Progettazione e conduzione di campagne sperimentali finalizzate alla valutazione delle prestazioni del posizionamento GNSS tramite smartphone in differenti scenari di mobilità urbana.
* Raccolta di dati mediante rilievi GNSS ad alta precisione per la definizione di traiettorie di riferimento e misure ground truth da utilizzare nella validazione quantitativa.
* Sincronizzazione delle osservazioni GNSS dello smartphone con le misure di riferimento ed esecuzione di procedure di allineamento temporale, pulizia delle traiettorie e verifica della consistenza dei dati prima della fase di valutazione.
* Valutazione dell'accuratezza e della stabilità del posizionamento nelle diverse modalità di mobilità mediante metriche di errore spaziale, deviazioni rispetto alle traiettorie di riferimento, indicatori della qualità del segnale e misure di consistenza temporale.
* Analisi dell'influenza della dinamica del movimento, dell'ambiente urbano, dell'accuratezza GNSS riportata dal dispositivo, della disponibilità dei satelliti e del rumore di misura sulle prestazioni del posizionamento tramite smartphone.
* Confronto tra le traiettorie grezze e filtrate dello smartphone e i dati GNSS di riferimento ad alta precisione, al fine di valutare l'efficacia della pipeline di filtraggio e rilevamento degli outlier sviluppata precedentemente.
* Preparazione di dataset validati e di un framework sperimentale per la successiva fase della ricerca, dedicata al map matching con gestione dell'incertezza e alla ricostruzione delle traiettorie.