Med det ökande antalet fordon och trafikstockningar blir stadstrafiken en allvarlig fråga. I den här artikeln föreslår vi en ny fyrdelad arkitektur för stadstrafikledning med konvergens av VANET, 5G-nätverk, programvarudefinierade nätverk och mobil kantdatorteknik. Den föreslagna arkitekturen ger bättre kommunikation och snabbare responsiv hastighet på ett mer distribuerat och dynamiskt sätt. Det praktiska fallet med snabb räddning av olyckor kan avsevärt förkorta räddningstiden. Nyckelteknik med avseende på lokalisering av fordon, förhämtning av data, styrning av trafikljus och trafikprognoser diskuteras också. Det är uppenbart att den nya arkitekturen visar på en betydande potential för att minska trafikstockningarna och förbättra effektiviteten i stadstrafiken. I och med urbaniseringens tillväxt har problemet med trafikstockningar i städerna blivit ett allvarligt problem. Under 2014 förlorade stadspendlare i USA kollektivt 6,9 miljarder timmar och 3,1 miljarder liter bränsle till trafikförsening, och överskottet bränsle och förlorad produktivitet kostade US$160 miljarder. Eftersom nästan en tredjedel av världens 50 mest överbelastade städer ligger i Kina, är trafikproblemet också värre än i Förenta staterna. Forskare har lagt till extra infrastruktur för att minska trängseln, t.ex. att bygga särskilda körfält för snabb busstransitering. Effekten är dock begränsad eftersom bygghastigheten på extra vägar är mycket långsammare än den ökande hastigheten på nya fordon. Den nya lösningen för trafikstyrning i städer förväntas därför undersöka strategier för att använda ny teknik för att minska trafikstockningarna i städerna [1]. För att uppnå en högeffektiv stadstrafikledning finns det minst tre nyckelfrågor som måste tas upp. Perception av trafikförhållanden i realtid: Många högupplösta vägsensorer och ombordsensorer måste användas för att känna av alla trafikförhållanden i realtid, inklusive fordonets hastighet, riktning, läge, väggenomströmning, väderförhållanden, temperatur/fuktighet och så vidare. Låg latent kommunikation och massiv datalagring: Sensorer producerar intermittent enorma mängder rådata, och lätt röra petabyte storleksordningen i storlek. Med tanke på skillnaden i datatyper, dimensionalitet och enorm volym, måste bandbredden i kommunikationsnät, lagringskapacitet och databehandlingshastighet expandera än någonsin. Trafikprognoser och respons i realtid: Massiva trafikdata hjälper stadsplanerare att övervaka trafiktäthet, genomströmning och händelser i realtid, och trafikledningssystemen bör ha förmåga att reagera i realtid på trafikhändelser, och fatta omedelbara beslut baserade på trafikförutsägelsealgoritmer för att styra trafikflödet. Att utforma ett sammanhangsmedvetet trafikljuskontrollsystem för att minska väntetiden vid korsningar, ett system för snabb räddning av olyckor för att förbättra beredskapen vid nödsituationer, och ett nytt dataanalys- och trafikförutsägelsesystem som bygger på massiva trafikdata för att optimera effektiviteten hos de befintliga vägarna betraktas som nyckelelement. Tyvärr är det befintliga systemet för insamling av uppgifter, fordonsbaserade ad hoc-nätverk (VANET) och den traditionella modellen för trafikflödesprognoser [2] långt ifrån tillräckligt för att lösa de ovannämnda frågorna. VANET stöder till exempel en rad olika tjänster och uppnår framgång i en viss aspekt, t.ex. ett system för undvikande av kollisioner med fordon till fordon eller kommunikation mellan fordon och infrastruktur [3]. Dess inneboende brister såsom obalanserat trafikflöde och låg bandbredd påverkar emellertid utbyggnaden av stadstrafikledning [4]. Därför blir det ytterst angeläget att utforska ett högeffektivt trafikstyrningssystem i städerna. Den snabba utvecklingen av ny teknik som femte generationen (5G), programvarudefinierat nätverk (SDN) [5], och mobila kantdatorer (MEC) [6] förväntas öka utvecklingen av trafikstyrningen i städerna. Genom att införa 5G- och SDN-teknik i fordonsnätet ska det nya SDN-baserade heterogena fordonsnätet erbjuda kommunikationstjänst med hög bandbredd med flexibilitet och programmerbarhet [7]. På så sätt blir miljöanalyserna smidigare. Under tiden placerar MEC dataresursen i utkanten av 35 mobila fordonsnät, och utför kritiska uppdrag med realtids- eller nästan realtidssvarshastigheter. De viktigaste bidragen i denna artikel är att föreslå en ny arkitektur i kombination med 5G trådlösa nätverk, SDN- och MEC-teknik, använda ett paradigm för räddning av trafikolyckor för att validera den höga effektiviteten i den föreslagna arkitekturen och diskutera nyckelteknik och potentiella lösningar. Kort sagt skulle den nya stadstrafikledningsstrukturen vara mer effektiv än någonsin tidigare med inslag av intelligent känsla, låg latent kommunikation och realtidsrespons. Artikeln är organiserad enligt följande. Vi föreslår en ny arkitektur på fyra nivåer. Efteråt används snabb räddning av olyckor, ett praktiskt fall, för att bekräfta den höga effektiviteten i den föreslagna arkitekturen, och flera nyckeltekniker mot arkitekturen diskuteras. Slutligen dras slutsatsen. Nu för tiden gör enorma trafikstockningar pendlaren oerhört stressad. Olika ny teknik ger dock en möjlighet att förbättra trafikstockningar och avgasutsläpp genom övervakning av trafikförhållandena. På grundval av dessa tekniker är det nödvändigt att bygga en ny arkitektur för att förbättra reaktionsförmågan vid nödsituationer, balansera trafikflödet och spara bränsle och tid vid transport av medborgare. När artificiell intelligens kombineras med stordata utforskas en ny datadriven datormodell, till exempel djupinlärning. Förutom datainsamling och kommunikation måste den nya arkitekturen noggrant ta hänsyn till lagrings-, åtkomst- och analysteknik. Den fyrdelade arkitekturen för stadstrafikledning visas i bild. 1, inklusive miljösensorskiktet, kommunikationsskiktet, MEC-serverskiktet och fjärrkärnan i molnserverskiktet (RCCS). Liknar IoT-tillämpningar är datainsamlingslagret grunden och spelar en viktig roll [8]. Trafikdata härrör huvudsakligen från väginfrastruktur och fordonsbaserade sensorer. Som vanligt är väginfrastrukturen, såsom den induktiva slingan, ansvarig för att räkna antalet fordon, identifiera registreringsnummer och så vidare. Sådana data från detektorn klassificeras som passiva data. Men nu, fordon som fungerar som en stor intelligent sensor använder inbyggda sensorer för att känna fordonsstatus inklusive motorvarvtal, hastighet, riktning och omgivande miljöinformation, inklusive plats, körfält, temperatur och luftfuktighet. Denna typ av data klassificeras som aktiva data. I miljösensorskiktet är precisionen och integriteten bättre än på det traditionella sättet eftersom högupplösningssensorer används massivt, och fordonen rapporterar sin status och miljödata aktivt. Framför allt kan fordonslokalisering, som är viktig trafikdata, också uppskattas med hjälp av ny trådlös lokaliseringsteknik i urbana miljöer där GPS-täckning inte är tillgänglig. VANET har betraktats som en av de mest möjliggörande teknikerna för "anslutna bilar", men enorma mängder trafikdata medför vissa utmaningar för VANET, såsom obalanserat trafikflöde [9]. För att bryta flaskhalsen i kommunikationen överväger vi två framväxande nätverksparadigm: 5G och SDN. 5G-nätverket använder multi-input multiple-output (MIMO) och kognitiv radioteknik för att uppnå 1,2 Gb/s kommunikationshastighet i en mobil miljö från ett fordon som färdas i över 100 km/h, medan enhet-till-enhet (D2D) teknik kan erbjuda positioneringstjänst, förutom mer flexibel och direkt informationsutbyte. SDN-arkitektur, en ny revolutionerande idé i nätverk, frikopplar nätverksstyrningen (kontrollplanet) och vidarebefordringsfunktionerna (dataplanet), vilket gör det möjligt för nätverksstyrningen att bli programmerbar. Den underliggande infrastrukturen kan hämtas från tillämpningar och nätverkstjänster. SDN-baserade nätverk ger flexibilitet, skalbarhet, programmerbarhet och global kunskap om nätverket. SDN-modellen fungerar med OpenFlow-protokollet, som visas i bild. 2, vars komponenter är följande. SDN global controller: Den centrala globala controllern upprätthåller alla nätverksbeteenden i alla SDN-baserade heterogena trådlösa nätverk och trådnät. Den tillhör kontrollplanet och kommunicerar med dataplanet med hjälp av ett gränssnitt för datastyrningsplanet (D-CPI) och med applikationsplanet med hjälp av ett gränssnitt för applikationsstyrningsplanet (A-CPI). 5G basstation (BS): BS spelar tre typer av roller: • En router som global mobil kommunikationsenhet fungerar som en resurs (router). • MEC kan fungera som en server; den bärbara virtuella maskinen (VM) är utplacerad på BS. • SDN:s lokala styrenhet styr nätverkselementen, vägenheterna och fordonen i ett visst lokalt område.
Baserat på detta, Liu et al. I Ref föreslogs en fyrdelad centraliserad arkitektur för trafikstyrning i städer i kombination med 5G trådlösa nätverk, SDN (programvarudefinierade nätverk) och MEC-teknik (mobile edge computing).
High-Efficiency Urban Traffic Management in Context-Aware Computing and 5G Communication
{'venue': 'IEEE Communications Magazine', 'journal': 'IEEE Communications Magazine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}