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NnannaEkedebe,ChaoLu和WeiYu
计算机与信息科学系
TowsonUniversity,Towson,Maryland21252
电子邮件:******@,{clu,wyu}***@
摘要-交通效率和安全是智能交通系统(ITS)的主要标志。为了准确验证和调查交通效率和安全应用ITS的有效性,高度要求现实的研究[1]。在本文中,我们使用现实交通和仿真数据,开发了一个现实的ITS测试台和称为事件警告应用程序(IWA)的移动应用程序,以回答以下问题:什么是流量效率和安全效益在现实的ITS环境中的车对基础设施(V2I)通信?2012年8月8日至2012年9月27日,我们的现实数据集包括马里兰州(MD)/华盛顿特区和弗吉尼亚州(VA)地区的六周公路交通数据。我们的评估数据显示,运行IWA应用程序的车辆显示出改进几乎所有评估的绩效指标。具体来说,我们的数据显示,通过V2I通信可以实现旅行时间(%),燃料消耗(%)和环境排放-二氧化碳(CO2)(%)等的改善。
关键词:智能交通系统;车辆自组织网络;车对车通信;车对基础设施交流;安全;交通效率
一,引言
根据美国联邦公路管理局(FHWA)[3],提高交通效率,建设新的道路和基础设施,鼓励替代交通工具(如拼车,坐公共汽车或火车,而不是单独驾驶)是一些主要的拥堵缓解技术。使用可以最佳地利用现有道路容量的动态/自适应路由机制是具有成本效益和有效的拥塞缓解技术[4]。
低效的路由导致环境污染,燃料/***/能源浪费和其他对环境有害的其他影响。为了动态控制流量以最小化不期望的后果,在ITS应用中使用诸如可变速度限制和斜坡计量的机制[5-7]。特别是车间通信(IVC)和车对车(V2V)通信改善了拥堵,从而提高了安全性和旅行时间,因为通过最有效的路由可以重新路由流量,以避开拥塞[8,9]。
虽然IVC能够提供更好的安全性和平均旅行时间,但由于车辆通常需要较长的路线以避免拥塞,因此可能会对环境造成负面影响。另外,如果不及时包含拥堵的来源,这些替代路线会变得拥挤,因为越来越多的车辆通过相同的有限容量的道路路线[10-12]。因此,没有IVC比IVC发射更多的CO2(给定相同的距离),忽略了重新路由通常需要更长的路径的事实[10]。注意,V2I通信具有导致替代道路未来拥塞的缺点,因为所有车辆将尝试使用它们来避免主路面上的拥塞,而没有事先知道这些替代路线上的拥塞状况[4]。
一些ITS安全应用包括但不限于硬制动信号警报,在碰撞或避免碰撞时使用的紧急制动警告,其他车辆可能的红灯违规警告,未来不稳定的道路弯道警告,危险的交通操纵警告(即,盲点警告),速度咨询等。同样,交通灯援助,交通模式预测,最佳路线指导,交通状况意识和绿光最优速度咨询(GLOSA)也是ITS中的一些交通效率应用[13-16]。
一般而言,从上述到车辆到X(V2X)的通信可以提高交通效率和安全性,配备的车辆不断向他们的邻居交换信息(例如他们的位置,方向,速度等),以确保最佳的路由。为了更好地了解ITS安全和流量效率的问题,模拟实验通常应在实际现场测试之前首先进行,因为后者的昂贵性[4,17,18]。
在本文中,我们解决了使用真实世界数据集评估ITS的安全和流量效率应用的问题。特别是,我们根据我们现实的流量跟踪数据开发了一个测试台,并模拟了交通事故。模拟的交通事故导致配备我们开发的移动事件警告应用程序(IWA)的车辆将替代路线(尽管更长时间)运送到目的地,以避免主/原始路线上的交通事故。另一方面,没有IWA的车辆被事件拖延。
我们的研究结果表明,V2I通信带来了重要的安全和交通效率的改善。这在特定的IWA启用率方面尤其普遍,其定义为装备IWA的车辆与换乘路线指令的正比值与配备IWA的车辆总数的比例。请注意,使用现实世界的交通数据以及现实的道路网拓扑,使我们的工作表现出独特的贡献。
本文的其余部分组织如下:在第二部分中,我们回顾了与ITS交通效率和安全应用相关的一些现有和最新的研究工作。在第三节中,我们详细介绍了我们的测试台设置。在第四节中,我们介绍了我们的实验评估结果。最后,我们在第五节中总结了我们的论文。
二,相关工作
我们现在回顾一些关于ITS的安全和交通效率的现有研究工作。
使用V2XSimulationRuntimeInfrastructure(VSimRTI),Schunemannetal。[4]通过重新路由车辆通过备用路线获得更好的旅行时间(TT)性能(衡量交通效率的指标),以避免拥塞。随着V2X车辆数量的增加,越来越多的车辆采取交替路线,以避免主要路线拥堵。他们的结果表明,当80%的车辆使用V2X时,可以实现近50%的行车时间改善。
已经发现分散路由通过拥塞避免减少车辆行驶时间[6,10,19,20]。通过动态路由配置的车辆远离拥挤的道路,实现了这一目标,导致25%%[4,21]。与集中式方法相比,V2V通信用于实现更好的行驶时间,特别是通过增加V2X车辆的比例[4]。集中路由的一个缺点是其准确性(传播当前业务信息)主要由路边单元(RSU)和其他基础设施组件的最佳布局决定。值得注意的是,在给定的道路上存在10%或更多的故障或行为不正的节点(例如RSU)可能会对旅行时间产生负面影响。
导致分散式路由效率下降和效率下降的其他因素包括但不限于V2V车辆的稀疏性,自然或环境因素(如雨,雾,冰等),对农村与城市的干扰道路,高层建筑物或障碍物,传输功率,带宽和通信范围限制,以及其他自然和人为事件等。[11,22]。
为了创建一个拥挤的场景来评估V2X流量效率,Schunemannetal。[4]通过将主要路线的最大速度限制降低到50公里/小时,使得车辆更喜欢使用比主要路线更多的替代路线。这给了替代路线更高的优先级,因为当感测到拥塞时,V2X车辆选择具有最佳旅行时间(TT)到目的地的路线。通过延长交通灯路段的红灯持续时间,同时减少绿灯的持续时间也产生拥塞。首先,车速而不是旅行时间(特别是Dijkstra的算法普遍使用)被用作确定拥堵的存在和选择替代路线的主要加权因子,因为它在预测拥塞方面具有更好的准确性。这是真实的,因为使用旅行时间不考虑交通拥堵的动态性质,低效率的交通灯转换/时间效应,不可预见的道路交通事故等因素[4,9]。此外,如何保护车辆自组织网络,并在大型车辆网络中实现有效的数据共享[23,24]也很重要。
从广泛审查文献来看,在ITS中使用V2I通信的交通效率和安全应用方面需要更加现实的研究已被证明是必不可少的。大多数现有研究不是基于真实数据和/或准确,无偏差和逼真的模拟结果所需的道路网络[12,25]。为此,我们努力填补这一整体差距。
三,我们的模拟设置
在本节中,我们将详细介绍我们的模拟测试台和我们的评估方案。
(VSimRTI)
除了V2X模拟运行时基础架构(VSimRTI)之外,在一些研究中使用的一些V2X环境/框架包括但不限于静脉(车辆网络仿真)[10],iTETRIS[26]和TraNS[8,27]等
尝试将车辆交通模拟器(如模拟城市移动(SUMO))和无线通信模拟器(如ns-3/OMNeT++)相结合,存在一些挑战。其中一些挑战包括但不限于:生命周期管理,交互/通信管理,数据交换管理和时间同步管理挑战[8,9]。
为了以高效和有效的方式克服这些挑战和其他挑战,VSimRTI使用灵活的仿真架构,通过耦合三个最重要的联盟/组件来实现成功的V2X仿真,即:流量,通信和应用模拟器。模拟器/联盟的开始和结束由VSimRTI[28][8,18]控制。与VSimRTI不同,将SUMO与OMNeT++相结合的Veins以及将SUMO与ns-3(与其他V2X仿真框架一起使用)的iTETRIS都使用固定的模拟器耦合方法。这意味着由于需要(重新)编写已经并入到这些耦合模拟器的较新版本中的新命令,耦合模拟器的更新无法有效和高效地进行。因此,由于固定的模拟器耦合受到升级和过时的模拟器问题的限制,所以最有效和有效地解决问题所需的模拟器选择的修改是有限的。

为了我们的研究目的,我们使用了V2X模拟运行时基础架构(VSimRTI)平台。使用SUMO交通模拟器进行车辆移动,其交通控制接口(TraCI)用于在运行时控制模拟。SUMO车辆运动被用作VSimRTI蜂窝模拟器的输入,eWorld(/)用于在从OpenStreetMap导入的道路网拓扑上产生冰和雾事件(http://www。),然后再将其输入SUMO作为输入[4]。
在我们的仿真设置中使用以下主要但不完整的参数列表:通信范围(300m),最大节点带宽(100Mbps),吞吐量(350Mbps)和分组传送率(PDR)()[8,18,28]。我们的模拟运行了20次,比例为IWA-
在我们的模拟(7000秒)的整个持续时间内,与IWA无装备/经典车辆相关的装备车辆从0%增加到100%,增量为5%。此外,在我们的参考研究区内,共有144辆车辆,每5分钟记录一次路面探测器的交通量,最多是早上凌晨5点到10点,晚上4点-下午7点)工作日高峰时间。为了我们的模拟,我们选择了早晨高峰时段的交通量作为我们的主要焦点。表1和表2显示了我们的现实交通数据及其记录和属性的部分视图[2]。
表1:表1:交通记录示例[2]
表2:表2:流量属性示例[2]。

为了确定V2I通信的流量效率和安全性,我们开发了以下场景:
情景1:我们评估了V2I通信的流量效率。我们模拟了宪法大道上的道路交通事故,其中包括道路交通事故,由冰引起的滑坡路段,以及由雾造成的道路可视性差导致的速度下降。未装备的车辆遭受上述事件的后果,,因为他们积极回应了到达第9街的更改路线指令。我们的模拟车辆由JohnHansonHwy(来源)发送到杜勒斯收费公路(目的地)。宪法大道正常速度限制为模拟事故,为50公里/小时。由于道路交通事故阻碍了所有3条车道,车辆完全停车40分钟后,所有受影响的车辆随后以20公里/小时的速度恢复行驶,持续50分钟,因为有危险的冰冷和滑溜的道路条件具有较低的可见度来自雾的存在,[2]。另外,使用手册排放因子进行道路运输(HBEFA),我们评估了以下六大污染物的性能:PMx(颗粒物或颗粒物质值),NOx(包括NO2[二氧化氮]和NO[一氧化氮]),HC-烃(由苯,甲苯,CH4[甲烷],NMHC[非甲烷烃]和二甲苯组成),CO2(二氧化碳)和CO(一氧化碳)[29-32]。
情景2:我们通过计算所有装备IWA的车辆的比例来确定V2I通信的安全率,这些车辆实际上是重新路由所有接收到重新路由指令的车辆。因此,如果所有装备了IWA的车辆,都收到了路线指令,以逃避宪法道路NW的有害道路事件,实际上重新路线,我们的安全率为100%,反之亦然。
四,评估结果与讨论
图。图1显示了我们的实验中使用的GoogleMap(左)和Openstreetmap(Right)中的研究区域。图。2[a-d]显示了我们的交通效率评估的结果,而图。2[e-f]显示了我们的交通安全评估结果。图中的后缀_app,_noapp和_ref。2指配备有我们开发的IWA(_app),IWA未装备的车辆(_noapp)和参考车辆性能(_ref)的车辆,没有模拟事件在宪法大道NW。同样地,在安全性方面,我们把IWA装备的车辆(rerouted_yes)和那些没有重新路由的车辆(rerouted_no)表示为响应于改变路线指令,并且两个车辆的总和表示为(总)。2[f]。在现有研究证实的基础上,我们发现V2I通信具有提高安全性和交通效率的效果,而且路网车辆的数量也与配备IWA的车辆的比例成正比。
关于图1中的交通效率。2[a-d],我们的研究结果表明,一方面,由于V2I通信,100%IWA启用率获得了平均最高收益的以下收益:旅行时间[TT]:(%)-,平均速度(%)-,CO(%)-,二氧化碳(%)-,NOx(%)-,HC(%)-,燃料消耗量(%)-。另一方面,以相同的100%IWA启用率记录以下损失:PMx(%)-(%)-。
图1:GoogleMap(左)和Openstreetmap(右)的研究区域[2]。
图2与增加IWA使能比相关的评估指标的性能
(a)旅行时间与IWA启用比(b)旅行距离与IWA启用比
(c)NOx排放与IWA启用比(d)二氧化碳排放与环境启用比
(e)安全率与IWA启用比(f)发射车与IWA启用比
在最糟糕的情况下(即95%的IWA启用率),仍然获得以下好处:旅行时间[TT]:(%)-,平均速度(%)-,CO(%)-,二氧化碳(%)-,NOx(%)-,HC(%)-,燃料消耗量(%)-。类似地,以相同的95%IWA启用率记录以下损失:行驶距离(%)-,PMx(%)-。关于安全性,2[e-f],例如,在72%的IWA装备的车辆中,以50%IWA启用率,全部72(100%)重新路由,从而避免了宪法大道上发现的交通事故。
总的来说,由于几乎所有接收到变更路线的IWA车辆都注意到了这一点(除了在65%的IWA启用率和以上,只有一辆车在以后的模拟步骤中都不能重新路由),V2I通信产生了100%安全性能低于65%IWA启用率。值得注意的是,%以上的安全性能,这是值得赞扬的,尽管在65%IWA以上的安全/生命关键情况下仍然无法可靠地使用100%的表现仍然是强制性的。
这些好处是由于装备IWA的车辆避开了交通事故,在到达最终目的地(杜勒斯收费公路)之前在道路上花费的时间更少,尽管距离更远。因此,经典车辆的平均速度平均低于一半(48公里/小时),装备IWA的车辆(106公里/小时)的平均速度。V2I通信执行的另一个可能的原因是它可能是由于它使用广播或单跳通信来告知装备的车辆触发重新路由的交通事件。换句话说,装备IWA的车辆在300m的地理广播半径范围内收到重新路线指令,这足以让他们及时决定绕过宪法大道的事件。此外,降雨,高层建筑等障碍物的外部干扰(自然和/或人为)对V2I通信几乎没有或没有不利影响。
五,结论
在本文中,我们讨论了使用真实世界数据集来评估ITS的安全和流量效率应用的问题。我们根据我们的现实流量跟踪数据开发了一个测试台,并模拟了交通事故。我们的评估结果最终证明,在现实环境中使用V2I通信可以获得显着的好处。具体来说,对于我们的一些评估指标,%,%,%,%,%,%%的旅行时间(TT),CO,CO2,HC,NOx,平均速度和燃油消耗。此外,在安全性方面,我们的数据还显示,在低于65%的IWA启用率下,观察到100%的安全性能。我们的研究结果表明,有形的改进,特别是与在现实的模拟试验台中,使用V2I通信获得了交通效率和安全性。
参考文献
高速公路车辆安全通信的高效交通信息转发解决方案
在一个高效和有效的智能交通系统(ITS)使用现场和模拟数据
流量拥塞和可靠性:趋势和拥塞减轻的先进策略
基于V2X交通拥堵识别和规避
双向网格中基于事件的交通阻塞分散控制策略
自组织交通拥堵的分析预测作为增加ACC渗透的函数
实时协调和综合高速公路交通控制的有效优化方法
V2X模拟运行时基础设施VSimRTI:评估工具设计智能交通管理系统
性能和可扩展性的基于V2X模拟系统分析联合会
双向耦合网络和道路改善IVC分析交通仿真
车辆网络机会交通管理系统的有效性
二元分割辅助MAC层广播在VANETs急救的消息传播
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