本文主要介紹了車輛最新可視化技術，包括了基于VANET的車輛可視化系統(tǒng)、毫米波雷達輻射電場可視化技術、工程項目可視化項目等，對于駕駛員安全行駛、故障檢測、城市移動可視化有重要作用。

1 VANET中安全駕駛的高效車輛可視化系統(tǒng)[1]

1.1 主要內(nèi)容

在過去十年中，車載自組網(wǎng)絡（VANET）因其在安全駕駛支持系統(tǒng)中的適用性而越來越受到關注。使用VANET的各種安全和路線規(guī)劃應用包括緊急事故警告、交叉口警告和道路擁堵警告應用。車輛可視化是支持安全駕駛的有效方式，車載顯示設備的導航地圖上的可視化隱藏車輛可以強有力地增強駕駛員的視野。在本文中，作者提出了一種使用VANET的高效車輛可視化系統(tǒng)。它是一種安全和路由規(guī)劃應用程序，包括減少廣播數(shù)據(jù)包的優(yōu)化機制。作者通過進行真實的VANET實驗來評估其可視化性能和優(yōu)化機制的有效性。

在本文中，作者提出了一種使用VANET進行安全駕駛的高效車輛可視化系統(tǒng)（EVVS）。EVVS旨在通過在車載顯示設備上顯示周圍的車輛來支持安全駕駛。此外，EVVS實施優(yōu)化機制以減少用于車輛可視化的廣播包。還實施了基于iOS的原型以驗證EV?VS的可行性。作者使用現(xiàn)實的VANET實驗評估EV?VS的性能，見文中Figure 1.。

基于預定間隔Tl，每個車輛周期性地向周圍車輛廣播包括其自身位置信息、速度和時間戳的位置分組。每個車輛僅在已經(jīng)在預定義的取消時間Tc內(nèi)完成了鄰居驅(qū)動的廣播時才取消其自己的位置信息的預定廣播。

Figure 1.The overview of EVVS.

作者提出EVVS，其包括兩個廣播消除機制，以減少用于車輛可視化的廣播包。作者評估EVVS的性能，實驗結果表明，可視化性能雖然在某些情況下稍微降低，但可以通過適當?shù)娜∠麜r間Tc值來接受，甚至可以減少網(wǎng)絡流量。

1.2 展望

作為未來的工作，作者將研究適合于各種道路狀況、車輛速度和廣播間隔Tl的Tc的適當值。此外，作者還將研究可以從使用兩種取消機制中受益的其他幾種流量應用程序。

2 汽車毫米波雷達輻射的電場可視化技術[2]

2.1 主要內(nèi)容

將雷達系統(tǒng)的準確性和可靠性推向更高水平是實現(xiàn)自動駕駛的要求。為了最大限度地發(fā)揮其性能，毫米波雷達必須考慮到其周圍環(huán)境，如標志、保險杠等，因為電場失真會降低性能。作者提出了電光（EO）測量系統(tǒng)來可視化毫米波的幅度和相位分布，旨在利用裝在車輛內(nèi)部的雷達模塊評估汽車部件的干擾。提供了通過塑料板的76-GHz毫米波的可視化，以證明作者的系統(tǒng)能夠診斷現(xiàn)場干擾的局部原因。

作者最近開發(fā)了一種基于光子學的電光（EO）檢測系統(tǒng)（見文中Fig.1），它使作者能夠在輻射源的近場區(qū)域內(nèi)可視化毫米波和太赫茲波的幅度和相位。測量探針對電場輻射的侵入性很小，這使得可以精確地測量場分布。近場測量的一個優(yōu)點是它提供了場干擾的局部原因，這是遠場測量無法獲得的。另一個優(yōu)點是可以通過近-遠場變換計算輻射圖。

Fig.1. Measurement of the electric-field radiated from the millimiter-wave radar equipped inside a vehicle

對于相位的測量，需要參考信號。在傳統(tǒng)的天線測量中，通過將RF信號注入被測天線然后用網(wǎng)絡分析儀獲得S參數(shù)來測量相位。然而，該方法不適用于評估汽車中配備的雷達。在作者提出的測量系統(tǒng)中，通過使用固定在輻射源附近的第二探頭的參考信號來解決該問題，作者稱此方法為異步測量。

2.2 結論及存在問題

作者已經(jīng)證明了通過76 GHz塑料板的電場可視化。獲得的振幅和相位分布清楚地反映了塑料的結構。作者的異步EO測量系統(tǒng)適用于評估雷達罩（如保險杠和徽章）的干擾，并配備汽車雷達。該系統(tǒng)現(xiàn)在正在進行修改，以測量頻率調(diào)制連續(xù)波（FMCW），以評估廣泛采用的FMCW型雷達。

3 用于連接車輛系統(tǒng)的可視化工具[3]

本文是一個關鍵設計評論，重點關注由亞利桑那大學系統(tǒng)和工業(yè)工程系贊助的“連接車輛系統(tǒng)可視化工具”設計項目。此可視化軟件項目的目的是創(chuàng)建更直觀和高級的用戶界面，以顯示MMITSS軟件系統(tǒng)生成的重要數(shù)據(jù)和指標。致力于設計此可視化軟件的團隊由五名工程專業(yè)學生（系統(tǒng)、工業(yè)、計算機和電氣重點）組成，他們在亞利桑那大學的高年級學習。通過深入研究和討論，該團隊致力于創(chuàng)建一個利用模型視圖控制器方法實現(xiàn)可視化的軟件結構。此設計使用UML圖和界面繪圖方法來創(chuàng)建對Visualization的詳細和指定的理解。

就服務器而言，作者希望更多地了解套接字如何相互通信以及UDP協(xié)議如何影響系統(tǒng)的行為。此外，作者最初并不知道數(shù)據(jù)報如何影響套接字通信，并且更好地理解緩沖區(qū)大小及其局限性?？偟膩碚f，作者對項目的結果感到滿意，但希望作者提供指標來證明作者的解決方案比原始可視化更好，并且它將為流量工程師帶來積極的好處。

4 用于支持可視化的城市移動數(shù)據(jù)的語義集成[4]

4.1 主要內(nèi)容

本文提出了一種基于本體的方法來支持城市移動數(shù)據(jù)可視化過程。該方法包括構建面向可視化的城市移動本體，側重于乘客、車輛流等主題。現(xiàn)有的本體專注于對交通網(wǎng)絡的整體結構進行建模，而不是解決這些主題的形式化問題。本體還允許使用人類感知因素來表征可視化技術，以便可以使用它們來自動推斷數(shù)據(jù)集的推薦技術。最終目標是通過提供可以幫助開發(fā)具有語義豐富的可視化過程的本體來提高決策者的利益，同時提高數(shù)據(jù)互操作性和知識提取能力。作者提供了葡萄牙波爾圖市公共交通系統(tǒng)的實際數(shù)據(jù)示例。該示例顯示了可視化技術的語義特征，以及語義如何協(xié)助自動推薦可視化的任務.

作者的研究考慮使用語義Web技術（SWT）來解決這些問題。在持續(xù)開發(fā)中，該方法包括構建面向可視化的城市移動本體，該異構數(shù)據(jù)允許集成異構數(shù)據(jù)并使用嵌入式語義進行正式表征。本體還允許使用人類感知因子來表征可視化技術，以便它們可用于推斷數(shù)據(jù)集的推薦技術。作者的目標是通過提供可以支持開發(fā)語義豐富的可視化過程的本體，增強互操作性和知識提取功能，從而使決策者受益。

本研究的目標是：

●描述面向可視化的城市移動本體的結構和主要元素;

●描述和舉例說明數(shù)據(jù)語義集成的過程，以及可視化技術的表征。

●為了支持作者的例證，作者使用從葡萄牙波爾圖的公共交通系統(tǒng)中檢索到的真實數(shù)據(jù)。該例子探討了可視化技術的語義特征，并展示了語義如何協(xié)助自動推薦可視化技術的任務。見文中Figure 7.。

Figure 7.2D Geographic Heat Map visualization technique showing data from(a)ticket validations,(b)nearby stops requests,and(c)both.

4.2 結論及存在問題

本文提出了一種面向可視化的城市移動本體，以支持數(shù)據(jù)可視化過程。在城市移動領域的可視化研究中使用本體和語義Web技術的機會仍然很小，并提供了探索的機會。諸如OTN之類的本體仍然不包括對理解運輸系統(tǒng)的使用很重要的主題。由于為數(shù)據(jù)和可視化提供了語義和邏輯推理功能，SWT帶來了相當大的優(yōu)勢，例如增強的知識提取功能。將人類感知因素應用到本體中對于確保可視化技術的有效性，以及允許他們根據(jù)他們擁有的數(shù)據(jù)自動推薦給決策者也是至關重要的。

5 利用聲音可視化技術識別和分析車輛噪聲源[5]

5.1 主要內(nèi)容

通過噪聲可視化技術在道路和高速公路上使用連續(xù)測量可以在未來增加道路安全性。例如，中央計算機系統(tǒng)可以持續(xù)評估信息，并且反饋將通過他們的移動電話或GPS警告駕駛員更換來自經(jīng)銷商或汽車服務中的輪胎。車輛故障診斷目前由汽車服務中的不同設備執(zhí)行。在提高效率方面，可以擴展診斷方法以用于噪聲可視化技術。如果輪胎仍然安全或不安全，可以使用汽車服務中的測量裝置（用于噪聲可視化）來更快地檢測故障和損壞部件以及基于噪聲壓力水平的測量。聲學相機和各種噪聲可視化技術被實施到乘用車制造商的制造過程中。它們的用途是檢測錯誤，減少發(fā)動機及其零件以及汽車內(nèi)飾的噪音。

本研究的目的是證明兩輛車Skoda Octavia在同一條道路上以不同速度的聲級差異。部分輸出是VW Golf 1.4車輛發(fā)動機空間中主要聲源的頻率分析和識別。世界各地都在使用噪聲的動態(tài)可視化方法。在作者的例子中，作者使用聲學相機來可視化和識別移動車輛的聲源以及發(fā)動機空間中的噪聲源（見文中Fig.1）。結論已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，來自發(fā)動機的振動通過底盤傳遞到車輛內(nèi)部并引起不舒服的噪音。將來，作者希望在汽車服務中使用這種測量設備，以便更快地檢測故障和損壞的部件。當車輛以較高速度行駛時，會引起噪音、接觸輪胎-道路中的壓力波。噪音壓力水平的差異主要是由于重量、輪胎質(zhì)量、空氣動力學以及胎面的形狀和尺寸。

Fig.1.Delay-sum beamforming method of the acoustic camera[4;5]

以使用可視化技術來定位發(fā)動機部件的聲源。然后可以確定缺陷的來源并采取措施消除它們。已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，來自發(fā)動機的振動通過底盤傳遞到車輛內(nèi)部并引起不舒服的噪音。目前，聲學相機和各種噪聲可視化技術被實施到乘用車制造商的制造過程。它們的用途是檢測錯誤，減少發(fā)動機噪音及其零件以及汽車內(nèi)飾。

5.2 展望

將來，作者希望在汽車服務中使用這種測量設備，以便更快地檢測故障和損壞的部件。通過噪聲可視化技術在道路和高速公路上使用連續(xù)測量可以在未來增加道路安全性。根據(jù)噪聲壓力水平的測量值，可以評估輪胎是否仍然安全。