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車-車、車-基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)應(yīng)用智能裝置和物聯(lián)網(wǎng)解決道路擁擠時(shí)的路線尋找

物聯(lián)網(wǎng)中特定情況下把物體整合到傳統(tǒng)的通信網(wǎng)絡(luò)，然后去解決一個(gè)確定的問(wèn)題，車-車（V2V）通信技術(shù)和車-基礎(chǔ)設(shè)施（V2I）通信技術(shù)是物聯(lián)網(wǎng)（IoT）面向汽車行業(yè)的應(yīng)用，也是智能交通系統(tǒng)（ITS）的重要組成部分。V2V和V2I已經(jīng)廣泛應(yīng)用于解決與城市交通有關(guān)的領(lǐng)域，尤其在交通擁堵方面。大多數(shù)情況下，交通擁堵是由于沒有恰當(dāng)使用車輛的基礎(chǔ)設(shè)施資源而造成的；此外，由于車輛動(dòng)態(tài)行為的多變性，對(duì)制定解決交通擁堵決策帶來(lái)很大挑戰(zhàn)。在基于V2I通信機(jī)制，節(jié)點(diǎn)能夠與車輛進(jìn)行信息交換并與其它方法進(jìn)行對(duì)比，對(duì)比方法包括基于最短路徑的試探法、只識(shí)別自車參數(shù)方法和不依賴于任何通信的決策方法。

提出了一個(gè)描述街道擁擠情況百分比的最優(yōu)模型，探討了阻塞時(shí)尋找路線的方法，并基于通信基礎(chǔ)設(shè)施提出一個(gè)方案，該方案能夠支持V2V通信和V2I通信。提出的尋找路線的方法與修正的Dijkstra方法在反映擁擠狀態(tài)上進(jìn)行對(duì)比。在使用車載網(wǎng)絡(luò)情況下，比較車輛旅程效率的結(jié)果。試驗(yàn)結(jié)果表明：①本文制定的決策不僅能夠識(shí)別交通擁堵狀態(tài)，并對(duì)此狀態(tài)做出積極反應(yīng)，還能在每一時(shí)刻趨向于減輕擁堵情況；②僅僅提供擁擠狀態(tài)信息不足以保證車輛旅途高效，每個(gè)元素都進(jìn)行全球通信很有必要；③如果缺乏機(jī)械結(jié)構(gòu)的支持，任何尋找最佳路徑都會(huì)導(dǎo)致更差的結(jié)果。在具有不同特征的場(chǎng)景下，所提出的方法兼顧了高效和公平，可為車輛生成一個(gè)最佳路徑。

刊名：Sensors（英）

刊期：2015年第4期

作者：Natalia Parrado et al

編譯：于立嬌