城市中心区交通拥堵检测与控制的智能交通系统外文翻译资料

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城市中心区交通拥堵检测与控制的智能交通系统

摘要

交通堵塞使驾驶员沮丧，每年造成数十亿美元的时间成本和燃料消耗。为了避免这样问题，本文提出了一种智能交通系统收集实时交通信息，并能够检测和基于此信息管理交通拥堵。模拟结果表明，该实验可以减少平均行驶时间，二氧化碳排放量和燃料消耗。特别地,平均旅行时间减少约23%，平均燃料消耗9%和平均二氧化碳排放量10%。

第一章 引言

交通拥堵是一个经常性的问题，主要发生在城市中心，并因为燃料消耗的增加，直接影响经济。此外，它影响社会的生产力，因为拥挤增加人们需要从一个地点移动到另一个地点的时间，并且由于污染气体的排放增加，它会干扰环境。研究表明^[1]，2012年，巴西圣保罗市拥堵的货币成本约为200亿美元。类似的数字可以在世界各地的可比城市找到。 其中85%与交通浪费的时间有关，13％与燃油消耗量的增加有关，2%为污染气体排放量的增加。

为了防止拥堵和提高运输系统的效率，提出了智能交通系统（ITS）。ITS利用检测和通信领域先进的技术，监测特定地区的交通状况，管理和减少拥堵，减少事故数量。此外，它们可以用于为司机和乘客提供信息和娱乐服务，以使他们的旅程更愉快的过程^[2][3]。车载网络是ITS中的重要组成部分。 在该网络中，车辆配备有处理器，传感器和无线通信接口，使得它们可以彼此通信并且与网络基础设施（RSU—路侧单元）中的元件通信，从而在车辆通过道路时创建自组织网络 ^[4][5][6]。

在文献中的一些研究提出了一个ITS的设计架构，其范围从集中式解决方案^[7]到分布式解决方案^[8]。一般来说，这些解决方案使用车辆所提供的信息和道路的基础设施的特点来检测和控制拥塞。因此，在检测到拥挤区域或道路之后，在车辆应用重新路由机制以防止更多车辆进入受影响的区域，使得交通更加畅通。

因此，这项工作的目的是实现一个分布式的检测和拥堵控制。为此，RSU分布在整个城市，以确保该地区全部被覆盖。此外，每个RSU只负责在其所覆盖的通信半径的区域进行管理。因此，车辆可以沿着其路径与几个RSU进行交互，以减少拥塞的有害影响，如行驶时间，燃料消耗和二氧化碳排放。

这项研究的其余部分结构如下。第二部分概述了现有的使城市中心拥堵最小化的方法。 第三节介绍了我们的拥堵管理解决方案。 第四节介绍了我们提出的方法的性能评估以及所使用的方法和获得的结果。最后，第五节介绍了结论和未来的工作。

第二章 相关工作

这项工作旨在优化城市中心车辆的流量，以减少车辆拥堵，从而减少旅行时间，燃料消耗和二氧化碳排放。 文献中已经探讨了拥堵问题，并提出一些解决方案来优化车辆的流动^{[7][8][9][10][11]}。 其中，文章^[7][8]中提出的与我们的建议最相似，正如我们下面讨论的。

潘等^[7]提出了一种预测、检测和控制拥堵以减少出行时间、油耗和二氧化碳排放的系统。该系统采用集中式的方法来收集实时的交通信息（位置，速度和方向）。收集的信息用于检测和预测拥塞。之后，该系统具有控制它的机制，其中接近拥挤区域的车辆执行重新路由。为了控制拥堵的机制，提出了三种车辆重路由策略。第一个被称为动态最短路径（DSP），这是在距离和时间上将车辆与最短路径相关联的默认重新路由策略。第二种策略是随机选择最短k路径的随机k最短路径（RkSP）。最后，有一种称为熵平衡k最短路径（EBkSP）的策略，它采用与RkSP策略相同的思想。然而，应用更智能的机制来选择路径，因为k路径中的每一条对道路的未来密度的影响应该被考虑。

Doolan和Muntean ^[8]提出了一种基于车对车通信模式重新布线车辆的分布式算法。该算法也称为EcoTrec，利用公路网络和交通条件的特点，提高交通效率，降低燃油消耗和二氧化碳排放。在该算法中，每个车辆周期性地传播其路径和其燃料消耗。此信息被用于计算每个车辆的最佳路径。如有必要，建议车辆减少燃料消耗和二氧化碳排放的新途径。 以分布式方式计算每个车辆的更好的路径，以便每个车辆使用Dijkstra算法计算其最佳路径。

这些解决方案存在一些缺点。 在文章^[7]中，整个重路由是集中完成的，单个RSU负责计算网络中所有车辆的替代路径。这通常导致在道路网络较大时计算替代路径用时较多。另一方面，在文章^[8]中，重新路由以分布式方式完成，其中每个车辆计算其自己的替代路径。 然而，由于车辆不具有网络的完整信息并且仅使用本地信息来计算其替代路径，所以许多车辆可能会计算相同的替代路径，从而导致新的拥塞。

鉴于此，我们的解决方案提出了使用几个RSU重新路由车辆的分布式方法。这样，与文章^[7]中相比，计算替代路径的时间变短，因为每个RSU负责对位于其通信半径所覆盖的区域内的车辆进行重新路由。 此外，使用分布式重路由方法使用几个RSU消除了文章^[8]中存在的问题，因为解决方案具有更广泛的交通状况。

第三章 建议的解决方案

所提出的系统包括通过地图分发的一组RSU，以提供全面覆盖。每个RSU负责管理车辆并仅在通信半径的覆盖范围内检测拥塞。此外，所提出的系统包括拥塞控制机制，其周期性地执行所有车辆的重新路由，使得它们不经过拥塞区域。

该系统分为四个阶段，即：（1）分布的RSUs，（2）数据的采集和传输到RSUs，（3）拥塞检测，以及（4）拥塞控制。

3.1 RSUs的分布

RSU的分布基于它们的通信半径和地图的尺寸均匀地产生。因此，通信半径越高，用于覆盖地图的RSU的数量就越小。 算法1介绍了分配RSU的过程。 输入是地图的总宽度，地图的总长度和RSU的通信范围。该算法基于地理区域的尺寸和RSU的通信半径来验证覆盖整个地图所需的RSU的数量。在设置必要的RSU数量后，它们的坐标（x，y）被相应地分配给地图。

RSU的通信范围影响实现系统的最终成本，即通信半径越小，RSU的数量越多，以确保覆盖整个地图。 第四节提供的结果显示了RSU通信半径对所提系统的影响。

3.2数据的采集和传输到RSUs

RSU收集获取在通信范围内发生的事件的信息数据，并了解在其覆盖区域车辆的行为。车辆定期向最近的RSU发送信息（位置，速度，当前路径，方向和通过其路径中的每条道路所经过的时间）。考虑到RSU和车辆都使用长距离通信，如LTE或3G，该信息通过远程发送。

算法2描述了每个车辆将其信息发送到最近的RSU的过程。该算法接收模拟中的车辆集合和每个RSU的坐标集合，在算法中分别表示为N和RSU。，每辆车创建一个包含收集的信息的消息，并将其发送到最近的RSU。收集和发送数据到RSU后，有必要对其进行分析和解释。下一节将介绍使用RSU收集的数据来检测和控制拥塞的机制。

3.3检测和控制网络拥塞

通过车辆报告的信息，每个RSU识别其通信半径覆盖的区域的特征。 因此，利用这些特征，每个RSU创建图G =（V，A），使得V是RSU范围内的交叉集合（表示顶点），并且A是连接交叉点V的道路集合 （表示边缘）。图G的每个道路（边缘）具有由车辆行驶的平均速度和允许的最大速度限定的重量。 该重量与车辆行驶道路的速度成反比。因此，车辆的速度越接近最大允许速度，道路（边缘）的重量就越小。另一方面，车辆速度相对于最大允许速度越低，重量越高。

随着图形的创建，车辆的重路由周期性地发生，使得每个RSU负责在其图中重新路由车辆集合，即其通信半径内的车辆组合。在该阶段发生拥堵检测，其中基于组成图的道路的重量来识别拥挤的道路。检测到的拥塞的控制也发生在这个阶段，以便车辆重新路由以避免拥挤的地区。车辆的重新路由从其当前位置开始直到包含在RSU的通信半径内的路径的最后一条道路。在我们的系统中，用于执行重新路由的度量是最短的路径。然而，一组k个最短路径被计算为替代路径，其中k可以容易地调整以更好地适应网络的行为。从这些替代路径，通过Boltzmann概率分布选择一条路径^[12]。计算多个替代路径的目的是避免同一路径归因于许多车辆（文章^[8]中存在的缺点）的问题。

算法3描述了车辆重路由的过程。该算法作为输入在每个RSU的通信半径内（在算法中表示为N）作为输入接收一组车辆，该图由先前描述的各个特征（在算法中表示为G）创建，并且变量K表示必须计算的最短路径。因此，RSU计算每个车辆的路径及其当前点。然后，RSU计算其图中包含的车辆v的路径的最后边缘（在RSU的范围内的车辆的路径的最后道路）。在检测到RSU的最后道路之后，从车辆的当前点v开始到RSU的最终道路）计算k条最短路径。从k条最短路径，基于Boltzmann概率分布[12]选择一条新的路径。

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