Abstract-Även om konnektivitetstjänster har införts redan idag i många av de senaste bilmodellerna, har potentialen hos fordon som fungerar som mycket mobil sensorplattform i Internet of Things (IoT) ännu inte utnyttjats tillräckligt. Det europeiska AutoMat-projektet har därför definierat en öppen gemensam fordonsinformationsmodell (CVIM) i kombination med en branschövergripande, molnbaserad stordatamarknad. Därmed kan fordonssensordata utnyttjas för att utforma helt nya tjänster även utanför trafikrelaterade tillämpningar (t.ex. lokala väderprognoser). Detta dokument fokuserar på förutsägelse av den uppnåeliga datahastigheten med användning av en analytisk modell baserad på empiriska mätningar. För en fördjupad analys har CVIM integrerats i en fordonssimulator för att producera CVIM-kompatibla dataströmmar till följd av varje fordons individuella beteende (hastighet, bromsaktivitet, styraktivitet osv.). I nästa steg har en simulering av fordonstrafiken i ett realistiskt modellerat stort gatunät använts i kombination med ett mobilt LTE-nätverk (long Term Evolution) för att bestämma den kumulerade mängden data som produceras i varje nätverkscell. Till följd av detta har en ny modell för kommunikationstrafik mellan bilar och moln tagits fram, som kvantifierar datahastigheten för aggregerade carto-cloud-data som kan produceras av fordon beroende på aktuella trafiksituationer (fritt flöde och trafikstockning). Resultaten ger en referens för nätverksplanering och resursplanering för tjänster av typen bil-till-moln inom ramen för smarta städer.
Resultaten kvantifierar den tillgängliga datahastigheten för bil-till-moln-kommunikation och en fordonstrafiktillståndsmedveten dataaggregation föreslås REF.
Car-to-Cloud Communication Traffic Analysis Based on the Common Vehicle Information Model
{'venue': 'Vehicular Technology Conference (VTC Spring), 2017 IEEE 85th', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}