涂 芳 曾 銘 鄧左祥
(1.上汽通用五菱汽車股份有限公司,廣西 柳州 545007;2.湖南湖大艾盛汽車技術(shù)開發(fā)有限公司,湖南 長(zhǎng)沙 410221;3.廣西科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,廣西 柳州 545006)
如今,車聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)走進(jìn)人們生活中。汽車駕駛?cè)丝梢酝ㄟ^(guò)車聯(lián)網(wǎng),把汽車非駕駛部分的狀態(tài)信息傳輸?shù)椒?wù)端,結(jié)合手機(jī)App的指令,對(duì)汽車的設(shè)備進(jìn)行遠(yuǎn)程控制。比如,遠(yuǎn)程控制汽車的空調(diào)、音響、攝像頭等電器設(shè)備,可以遠(yuǎn)程讓車輛開啟空調(diào)冷車,或者通過(guò)車載攝像頭觀察周圍的情況。此外,還可以通過(guò)車聯(lián)網(wǎng),把汽車的駕駛部分狀態(tài)信息傳輸?shù)椒?wù)端,服務(wù)端經(jīng)過(guò)各種計(jì)算后,下發(fā)指令到汽車,進(jìn)行一系列的輔助駕駛和遠(yuǎn)程操作,實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)易的輔助駕駛甚至自動(dòng)駕駛,或者自動(dòng)停泊車輛。
本文關(guān)注車聯(lián)網(wǎng)這一熱點(diǎn)話題,對(duì)車輛網(wǎng)進(jìn)行介紹,并且對(duì)車聯(lián)網(wǎng)的研究熱點(diǎn)之一的路由問題,進(jìn)行綜述。
車聯(lián)網(wǎng),也叫車輛自組織網(wǎng)絡(luò),簡(jiǎn)稱是車輛網(wǎng)絡(luò)。伴隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,車聯(lián)網(wǎng)也發(fā)展起來(lái),近年來(lái)的發(fā)展越來(lái)越快。車聯(lián)網(wǎng)是物聯(lián)網(wǎng)的核心領(lǐng)域之一,主要是指車輛以及與車輛行駛相關(guān)的一些,包括行人、道路基礎(chǔ)設(shè)施、公眾電信網(wǎng),以及與車載服務(wù)相關(guān)的云平臺(tái)和服務(wù)平臺(tái),相互連接在一起的泛在智能無(wú)線網(wǎng)絡(luò)。
車輛網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)特點(diǎn)是無(wú)中心和自組織。車聯(lián)網(wǎng)是一種臨時(shí)性的、沒有中心節(jié)點(diǎn)的對(duì)等網(wǎng)絡(luò),是一種自組織網(wǎng)絡(luò)。車輛作為車聯(lián)網(wǎng)中的節(jié)點(diǎn)之一,可以隨時(shí)加入或離開車聯(lián)網(wǎng)。即使任何一輛車發(fā)生網(wǎng)絡(luò)故障,也不會(huì)影響整個(gè)車聯(lián)網(wǎng)的正常運(yùn)行。
車聯(lián)網(wǎng)是由車輛和車載系統(tǒng)、車輛標(biāo)識(shí)系統(tǒng)、路邊設(shè)備系統(tǒng)、信息通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)構(gòu)成,它的技術(shù)是在交通基礎(chǔ)設(shè)備日益完善、車輛管理難度不斷加大的背景下提出的。到目前為止,車聯(lián)網(wǎng)仍然處于初步的研究探索階段,但是經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展,如今已基本形成一套比較穩(wěn)定的車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)體系結(jié)構(gòu)。在車聯(lián)網(wǎng)的體系結(jié)構(gòu)中,主要由三大層次組成,按照層次由高到低,分別是應(yīng)用層、網(wǎng)絡(luò)層、感知層。
(1)應(yīng)用層。在車聯(lián)網(wǎng)實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中,應(yīng)用層為車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展提供原動(dòng)力,實(shí)現(xiàn)交通的智能化管理和全過(guò)程的控制。另外,還為用戶提供相應(yīng)信息的查詢、訂閱,以及事件告知的服務(wù)功能。應(yīng)用層是綜合信息化的平臺(tái),面向各種車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用,需要構(gòu)筑一些平臺(tái),包括數(shù)據(jù)平臺(tái)、運(yùn)營(yíng)平臺(tái)、支撐平臺(tái)等。
(2)網(wǎng)絡(luò)層。網(wǎng)絡(luò)層主要制定專用的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和協(xié)議模型,對(duì)來(lái)自感知層的數(shù)據(jù),進(jìn)行發(fā)送和傳輸,提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)發(fā)送和傳輸服務(wù)。同時(shí),利用大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù),可以充分利用現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)資源。網(wǎng)絡(luò)層根據(jù)通信技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),解決車與人、車與車、車與路、車與設(shè)施等的互聯(lián)互通。
(3)感知層。感知層主要承擔(dān)道路交通信息的采集,這屬于車輛網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)末梢。感知層通過(guò)安裝各種各樣的傳感器,使得智能網(wǎng)聯(lián)汽車具有感知能力。除了具有感知能力的汽車之外,感知層還包括各種基礎(chǔ)設(shè)施,以及終端系統(tǒng)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。
車聯(lián)網(wǎng)可以通過(guò)緊急制動(dòng)、禁止疲勞駕駛、行人預(yù)警等措施,提醒駕駛員,有效降低交通事故的發(fā)生率,保障人員以及車輛安全。車聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用領(lǐng)域,主要包括智能駕駛、智能交通、智慧園區(qū)、車載娛樂、緊急救援等。
(1)智能駕駛:依托5G低時(shí)延、高可靠、大寬帶網(wǎng)絡(luò)特性,通過(guò)遠(yuǎn)程智能駕駛平臺(tái),實(shí)現(xiàn)對(duì)遠(yuǎn)端車輛的全向監(jiān)控和智能遠(yuǎn)程控制。此外,利用車路協(xié)同技術(shù),分析處理感知層采集的各種道路信息,由車載通信單元,通知駕駛者或自動(dòng)駕駛汽車,并使之做出及時(shí)、恰當(dāng)?shù)鸟{駛行為。
(2)智能交通:通過(guò)車聯(lián)網(wǎng)收集、發(fā)布信息,讓駕駛者掌握整個(gè)道路交通情況,便于交通管理部門的智能管理,涵蓋遠(yuǎn)程指揮調(diào)度、收費(fèi)路橋不停車?yán)U費(fèi)、無(wú)人值守停車管理、肇事車輛逃逸追蹤等。
(3)智慧園區(qū):運(yùn)用自動(dòng)駕駛技術(shù),提供無(wú)人接駁、分時(shí)租賃、無(wú)人快遞、無(wú)人清掃、無(wú)人配送、無(wú)人售賣、無(wú)人巡檢等多項(xiàng)服務(wù)。
(4)車載娛樂:通過(guò)智能座艙中車機(jī)等終端設(shè)備,實(shí)現(xiàn)車內(nèi)在線聽音樂、看電影、瀏覽新聞、在線游戲等娛樂功能。
(5)緊急救援:一旦車輛發(fā)生緊急情況,車主可以按下車輛上安裝的緊急按鈕,將緊急信號(hào)以及車輛位置等信息,通知給客服中心,客服中心可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)救援,還可以將車輛事故信息通知給其他車輛,方便周圍車輛做出緊急避險(xiǎn)反應(yīng)或者重新規(guī)劃合適的行車路線。
車聯(lián)網(wǎng)的研究?jī)?nèi)容,主要包括廣播、組播、單播路由、定位、追蹤等方面。
(1)廣播,將數(shù)據(jù)發(fā)送給車聯(lián)網(wǎng)中的所有車輛。比如,服務(wù)中心將一些重要的新聞,廣播給所有車輛,讓車聯(lián)網(wǎng)的用戶都知曉。
(2)組播,將數(shù)據(jù)發(fā)送給車聯(lián)網(wǎng)中的一部分車輛。比如,將某路段關(guān)于交通堵塞的信息,傳播到位于該路段附近的車輛,告訴這些車輛的司機(jī),不要再繼續(xù)往堵塞路段行駛,以提高交通效率。
(3)單播路由,將數(shù)據(jù)發(fā)送給車聯(lián)網(wǎng)中的某一輛車。比如,用戶將自己喜歡的視頻、音樂,分享給自己的某一朋友。
(4)定位,對(duì)某輛車,或某個(gè)人進(jìn)行定位。比如,通過(guò)定位,實(shí)現(xiàn)人找出租車,或者出租車找人,提高出租車的使用效率。
(5)追蹤,獲取某輛車當(dāng)前的位置。比如,用戶追蹤公交車的位置,可以知道公交車多久進(jìn)站;用戶追蹤物流車的位置,可以知道自己快遞的當(dāng)前所在位置。
根據(jù)車聯(lián)網(wǎng)中車輛數(shù)量多、快速移動(dòng)的特點(diǎn),使得在研究車聯(lián)網(wǎng)時(shí),存在許多難點(diǎn)和挑戰(zhàn),下面列舉四個(gè)難點(diǎn)和挑戰(zhàn)。
(1)車聯(lián)網(wǎng)中,由于車輛的移動(dòng)方向和速度變化快、難以預(yù)測(cè),使得網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化非???,難以維持穩(wěn)定,因此,從數(shù)據(jù)傳輸?shù)脑窜囕v到目標(biāo)車輛的一條完整的路由路徑,是很難找到的,甚至從數(shù)據(jù)傳輸?shù)脑窜囕v到目標(biāo)車輛的完整的路由路徑,是根本不存在的。這使得車輛網(wǎng)絡(luò)的路由問題,成為一個(gè)重大的難點(diǎn)和挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的路由算法,已經(jīng)不能直接適用于車聯(lián)網(wǎng)中,這使得設(shè)計(jì)可靠性高、時(shí)延較低的路由算法,成為一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。
(2)數(shù)據(jù)傳輸?shù)臒o(wú)線信號(hào)質(zhì)量不穩(wěn)定。在車聯(lián)網(wǎng)中,無(wú)線信號(hào)的質(zhì)量是不穩(wěn)定的,數(shù)據(jù)傳輸受到多種因素影響,包括天氣情況、實(shí)時(shí)道路狀況、路邊的建筑物、車輛相對(duì)速度等因素,導(dǎo)致信號(hào)質(zhì)量不穩(wěn)定,使得車輛之間的數(shù)據(jù)傳輸失敗。如何提高車聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)傳輸?shù)某晒β?,成為一個(gè)挑戰(zhàn)。
(3)在現(xiàn)實(shí)生活中,城市道路的車輛通常非常多,導(dǎo)致車輛網(wǎng)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)量也可能非常多。因此,在車聯(lián)網(wǎng)中,車輛之間的數(shù)據(jù)傳輸可能會(huì)引發(fā)沖突。如何解決沖突,成為一個(gè)挑戰(zhàn)。
(4)在現(xiàn)實(shí)生活中,道路上的交通狀況,存在高峰路段和低峰路段,也存在高峰時(shí)刻和低峰時(shí)刻。因此,車流的密度在不同地點(diǎn)或不同時(shí)間,可能發(fā)生改變。此外,車輛的行駛方向,是由駕駛員控制的,存在自主性和不可預(yù)見性,有時(shí)候還會(huì)涉及隱私。這在一定程度上使得車聯(lián)網(wǎng)的算法設(shè)計(jì)變得困難。車聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)傳輸算法的設(shè)計(jì),應(yīng)該考慮這些因素,需要具有自適應(yīng)性。
近年來(lái),車聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者的研究熱點(diǎn),受到各行各業(yè)的越來(lái)越多人的關(guān)注。本小節(jié),針對(duì)車聯(lián)網(wǎng)的單播路由算法,進(jìn)行綜述。
在單播路由里,存在一個(gè)源車輛和一個(gè)目標(biāo)車輛,路由算法考慮的是如何將數(shù)據(jù)從源車輛發(fā)送到目標(biāo)車輛。路由算法是無(wú)線通信的基礎(chǔ)和關(guān)鍵點(diǎn)之一,在車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域發(fā)揮著巨大作用。高效的路由算法,以高成功率、低延遲、低通信代價(jià)為指標(biāo),可以提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)男省?/p>
車聯(lián)網(wǎng)的路由算法,可以分為以下七類:基于路段的路由、基于拓?fù)涞穆酚?、基于地理位置的路由、基于?fù)制的路由、基于預(yù)測(cè)的路由、基于人工智能技術(shù)的路由、基于網(wǎng)絡(luò)編碼的路由。
(1)基于路段的路由。在基于路段的路由算法中,路由路徑都是由一條條路段來(lái)組成的。源車輛根據(jù)道路的電子地圖,從源車輛到目標(biāo)車輛的所有路徑之中,選擇一條具有最小延遲的路徑,作為路由路徑來(lái)傳輸數(shù)據(jù)?;诼范蔚穆酚伤惴ò╒ADD[1]、TBD[2]、TSF[3]、SADV[4]等。
(2)基于拓?fù)涞穆酚?。文獻(xiàn)[5]提出車聯(lián)網(wǎng)中的一種基于交叉路口的路由算法,先應(yīng)式建立與相鄰交叉路口間的多跳鏈路,在路由決策時(shí),根據(jù)路段路況,優(yōu)先選擇車輛密度高的路徑,作為路由路徑。文獻(xiàn)[6]提出在穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)下,根據(jù)車輛的實(shí)時(shí)分布情況,采用改進(jìn)后的果蠅優(yōu)化算法,尋找一條最短的、最優(yōu)的路由路徑,以提高車輛之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。
(3)基于地理位置的路由。文獻(xiàn)[7]提出城市場(chǎng)景中的車輛網(wǎng)絡(luò)路由算法,將傳統(tǒng)的基于地理位置的路由算法,結(jié)合交通燈感知、交通實(shí)時(shí)路況、負(fù)載均衡等因素,以達(dá)到低延遲和高成功率的數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪繕?biāo)。
(4)基于復(fù)制的路由。在基于復(fù)制的路由算法中,對(duì)源車輛需要發(fā)送的數(shù)據(jù),產(chǎn)生多份拷貝,這些拷貝分發(fā)給車聯(lián)網(wǎng)的其他車輛,擁有數(shù)據(jù)拷貝的車輛如果遇到目標(biāo)車輛,就發(fā)送數(shù)據(jù)給目標(biāo)車輛,數(shù)據(jù)就可以發(fā)送成功。基于復(fù)制的路由算法,包括三個(gè)關(guān)鍵問題:如何確定一個(gè)數(shù)據(jù)的拷貝數(shù)量、如何將這些數(shù)據(jù)拷貝任務(wù)分發(fā)給其他車輛和如何發(fā)送這些數(shù)據(jù)拷貝給其他車輛。基于復(fù)制的路由算法,主要包括直接傳輸路由、傳染路由,以及Spray and Wait、Spray and Focus[8]。
(5)基于預(yù)測(cè)的路由。在基于預(yù)測(cè)的路由算法中,路由算法通過(guò)對(duì)路由指標(biāo)的預(yù)測(cè)和估計(jì),在進(jìn)行路由時(shí),選擇合適的節(jié)點(diǎn)來(lái)發(fā)送數(shù)據(jù)。通過(guò)分析出租車和公交車的歷史行駛數(shù)據(jù),文獻(xiàn)[9]得出一輛車的行駛路線,在時(shí)間和空間上都存在一定的規(guī)律,從而根據(jù)馬爾可夫鏈,一輛車的未來(lái)行駛路線,可以通過(guò)這輛車的歷史行駛路線來(lái)估計(jì)和預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)車輛未來(lái)行駛路線的估計(jì)和預(yù)測(cè),計(jì)算車輛和車輛之間的相遇概率,進(jìn)而推算出所有可能的數(shù)據(jù)發(fā)送方法的發(fā)送成功率,從而選擇出合適的數(shù)據(jù)發(fā)送方法,以提高發(fā)送成功率?;趯?duì)歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì),文獻(xiàn)[10]估計(jì)了一輛車和目標(biāo)車輛之間的相遇概率,當(dāng)一輛數(shù)據(jù)攜帶的車輛,與另一輛車相遇時(shí),根據(jù)比較它們與目標(biāo)車輛之間相遇概率的大小,來(lái)決定數(shù)據(jù)是否應(yīng)該從數(shù)據(jù)攜帶車輛轉(zhuǎn)發(fā)到另一輛車。
(6)基于人工智能技術(shù)的路由。文獻(xiàn)[11]針對(duì)車輛網(wǎng)絡(luò)的一些特殊需求,在考慮無(wú)線信號(hào)強(qiáng)度、車輛移動(dòng)性的參數(shù)、車輛之間距離等因素的情況下,提出一種車輛網(wǎng)絡(luò)中基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和模糊邏輯的路由算法。文獻(xiàn)[12]針對(duì)車輛密度稀疏情況下,存在傳輸?shù)缆分熊囕v連通不穩(wěn)定、數(shù)據(jù)傳輸不可靠的問題,利用蟻群算法,研究一種車輛網(wǎng)絡(luò)中基于鏈路質(zhì)量的路由算法。
(7)基于網(wǎng)絡(luò)編碼的路由?;诰W(wǎng)絡(luò)編碼的路由,通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)編碼來(lái)傳輸數(shù)據(jù)。基于網(wǎng)絡(luò)編碼的路由,存在一個(gè)缺點(diǎn),就是需要花費(fèi)額外的時(shí)間和代價(jià),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼和解碼。在考慮本地存儲(chǔ)容量,以及網(wǎng)絡(luò)容量等約束的情況下,文獻(xiàn)[13]提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)編碼的車聯(lián)網(wǎng)路由算法,在減少數(shù)據(jù)傳輸延遲的同時(shí),極大地降低通信代價(jià)。
本文首先介紹車聯(lián)網(wǎng)的一些知識(shí),接著對(duì)車聯(lián)網(wǎng)的研究?jī)?nèi)容之一的路由算法,進(jìn)行綜述。在不久的將來(lái),車聯(lián)網(wǎng)將廣泛走進(jìn)人們的生活中,給生活帶來(lái)更多便利。