城市道路中基于车辆状态预测的连通性模型的构造方法技术

现有城市道路中车联网连通性研究均从路口至路口之间路段的密度等宏观角度衡量道路的连通性，而城市道路中车辆往往存在分布不均、路口转发节点空洞等问题，因此使用密度衡量连通性存在缺限。为此，本发明专利技术给出一种城市道路中基于车辆状态预测的连通性模型的构造方法。首先结合车辆的具体分布和动态变化，利用已有的车辆状态预测技术，计算车辆间链路生存时间，以此评估道路是否连通以及连通的稳定性，得到路口和路段连通性方法，然后推导城市道路整体连通性模型，并给出连通性最优的路径选择方法。本发明专利技术从根本上提升了城市道路网络路径连通的可靠性和稳定性，为车联网数据和信息提供最优传输路径，有助于推动车联网可靠有效的信息共享渠道的建设。

【技术实现步骤摘要】
城市道路中基于车辆状态预测的连通性模型的构造方法
本专利技术涉及车联网领域，具体涉及城市道路中基于车辆状态预测的连通性模型的构造方法。
技术介绍
车联网连通性研究是连通性量化度量并应用于车联网路由机制设计。量化度量方法研究主要集中在基于连通性的路由协议，因为连通性的度量直接影响到路由协议中路径的选择。部分研究简单地以车辆密度作为道路连通性的指标，然而道路密度高可能仅是局部分布密集，出现车辆分簇的情况，形成若干互不连通性的分支。更准确的研究综合考虑连通率和时延的影响，其连通率和时延通过发送位置数据包来统计网络传输的成功率和延迟，然而这样需要频繁发送大量附加数据包，需要非常大的网络开销。为更好的评估连通性需要更精细的计算，Lei等人假设车辆均匀分布，利用给定的路段车辆密度估算该路段的连通度，但是该种假设并不符合车辆的实际分布，尤其在交通灯的影响下，车辆的分布很可能集中在路口位置，分布不均匀。Yang等人的研究则使用随机分布模型来度量连通性，应用了车辆密度、交通灯等信息，考虑了多车道的问题，但其并没有充分利用实时的车辆分布信息，且只也针对路口至路口的短距离路段，而路口情况缺乏保障，当路口没有车辆节点或车辆节点驶离的情况下将出现路口转发节点空洞问题。Lin等的研究使用模糊理论建立了车辆密度、安全距离(根据位置和速度计算得到)和车辆正方行驶方向比例相关的连通性模型，但该研究也仅是从宏观上通过衡量道路的车辆密度和方向等宏观因素来计算连通性，仍然不能很好地避免车辆分簇和路口转发节点空洞等问题。因此，目前的连通性机制研究缺乏一个结合车辆分布、道路信息、交通灯信息准确计算连通性的微观连通性机制。相较于高速公路，城市道路客观存在道路纵横交错，交通灯和路口广泛分布和车辆运动状态频繁变化等特性，成为阻碍车辆之间相互连通的主要因素。现有关于城市道路中车联网连通性的研究通常以车辆密度来衡量路口至路口路段的连通性，存在如下问题：首先，没有考虑车辆分布在交通灯的影响下形成两极分化、分布疏密不均，导致车辆形成若干互不连通的分簇；其次，当路口缺乏车辆节点或者路口车辆驶离时，会造成路口车辆转发节点空洞问题；此外，基于车辆密度的连通性方法缺乏对车辆动态变化和网络稳定性的考量。公开日为2015-08-26(公开号104867329A)的中国专利申请《一种车联网车辆状态预测方法》(申请号：201510197749.4申请日：2015-04-23)，该车联网车辆状态预测方法，包括：1)获取目标车辆所处的车辆环境信息以及目标车辆前方的交通灯信息；2)根据车辆环境信息，以及目标车辆的历史状态信息预测目标车辆的车辆行为；3)根据车辆环境信息、目标车辆前方的交通灯信息和预测得到的车辆行为，结合目标车辆的历史状态信息预测车辆的状态。该专利技术基于车辆环境信息、以及车辆历史状态对车辆的车辆行为进行预测，再通过车辆行为对车辆的未来状态进行预测，基于车辆行为的预测准确，并且具有良好地扩展性，简单高效，适用大规模网络情况。本专利技术技术方案用到此在先技术，即，本专利技术技术方案是该在先中国专利申请《一种车联网车辆状态预测方法》(申请号：201510197749.4)的基础上进一步研发深入。
技术实现思路
本专利技术目的在于公开一种城市道路中基于车辆状态预测的连通性模型的构造方法，对城市道路中客观存在道路纵横交错，交通灯和路口广泛分布和车辆运动状态频繁变化等特性进行深入系统的研究，从而有效提高城市道路网络路径连通的可靠性和稳定性。为此，本专利技术给出以下技术方案实现：本专利技术研究方法，其特征在于，基于目前关于城市道路车联网的连通性研究并没有考虑车辆往往存在分布不均、路口转发节点空洞等问题，基于在先提出的车辆状态预测技术，给出路口链路和路段链路连通性的相关计算和解析，在此基础上，对城市道路的最优路径进行推导，得出基于车辆状态预测的城市道路连通性的相关结论。即，技术方案概括表征为：首先结合车辆的具体分布和动态变化，利用车辆状态预测方法，计算车辆间链路生存时间，以此评估道路是否连通和连通的稳定性，得到路口和路段连通性模型，然后推导城市道路整体连通性模型，并给出连通性最优的路径选择方法。一种城市道路中基于车辆状态预测的连通性模型的构造方法，其特征在于，具体方法包括如下步骤：步骤1.计算基于路口链路的连通性；步骤11.计算路口区车辆的停留时间；步骤12.计算过渡区车辆到达和离开路口的时间段；步骤13.路口链路连通性整体计算。步骤2.计算基于路段链路的连通性；步骤21.计算源路口S和目的路口D范围通信范围内节点与其的链路生存时间；步骤22.计算相邻节点中方向为源路口S到目的路口D方向的链路生存时间；步骤23.路口S到路口D路段整体连通性计计算。步骤3.推导最优路径。构建城市道路整体连通性模型，通过路口和路段链路连通性度量方法得到衡量从源节点到目的节点的路径组成部分找到一条最优路径。步骤31.源节点出发的边权值设置为无限大；步骤32.到达目的节点的边的权值为节点所代表路段的连通性的值；步骤33.转弯情况的边的权值为出发节点所代表路段的连通性与其所指向路口连通性中的较小值；步骤34.直行情况的权值为出发节点所代表路段的连通性。有益效果：一现有技术中，密度并不能准确评估车联网的连通性，即使相同密度下，由于分布不均匀仍然将导致连通性评估失误；而本专利技术基于路口链路和路段链路的连通性方法，其连通性机制考虑具体分布，且因能区分路口和路段的连通性机制更为合理。具体说，本专利技术连通性计算方法体现了三个方面的优点：(1)离散链路生存时间，体现了一点的容错性；(2)体现链路生存时间，即十字路口范围内存在大于等于1个节点的持续时间，十字路口范围内存在大于等于1个节点的持续时间，体现十字路口链路的最大生存时间；(3)考虑十字路口范围内节点的数量，体现十字路口链路的鲁棒性。本专利技术连通性计算方法体现了两个方面的指标：(1)链路生存时间，即十字路口范围内存在大于等于1个节点的持续时间，十字路口范围内存在大于等于1个节点的持续时间，体现十字路口链路的最大生存时间；(2)十字路口范围内节点的数量，体现十字路口链路的鲁棒性。二、本专利技术给出的基于车辆预测的连通性模型，该连通性模型得到指标与投递率成正比，与延迟成反比；该连通性度量指标可以比较准备地评估网络路径的连通率和质量。附表说明表1交通灯对照表附图说明图1路口车辆节点分布图2路段连通性节点分布图3源节点和目的节点分布情况图4路口链路连通性计算图5转弯和直行路径权值的不同计算图6实验路口和路段场景图7右路口交通灯周期图8车道编号图9路口链路连通性图10路段链路连通性图11车辆节点网络结构图12数据包投递率与连通性的关系图13数据包延迟与连通性的关系图14为本专利技术方法流程图图15本专利技术算法1路口连通性计算流程图。图16本专利技术算法2路段连通性计算流程图。图17本专利技术算法3最优路径推导流程图。具体实施方式本专利技术研究方法，针对现有城市道路中车联网连通性研究均从路口至路口之间路段的密度等宏观角度衡量道路的连通性，而城市道路中车辆往往存在分布不均、路口转发节点空洞等问题，因此使用密度衡量连通性存在缺点，且缺乏对车辆动态变化的考虑。针对这些问题，本专利技术给出了一种城市道路中基于车辆状态预测的连通性模本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种城市道路中基于车辆状态预测的连通性模型的构造方法，其特征在于，首先结合车辆的具体分布和动态变化，利用车辆状态预测方法，计算车辆间链路生存时间，以此评估道路是否连通和连通的稳定性，得到路口和路段连通性模型，然后推导城市道路整体连通性模型，并给出连通性最优的路径选择方法。

【技术特征摘要】
1.一种城市道路中基于车辆状态预测的连通性模型的构造方法，其特征在于，首先结合车辆的具体分布和动态变化，利用车辆状态预测方法，计算车辆间链路生存时间，以此评估道路是否连通和连通的稳定性，得到路口和路段连通性模型，然后推导城市道路整体连通性模型，并给出连通性最优的路径选择方法。2.如权利要求1所述的城市道路中基于车辆状态预测的连通性模型的构造方法，其特征在于，具体方法包括如下步骤：步骤1.计算基于路口链路的连通性；步骤11.计算路口区车辆的停留时间；步骤12.计算过渡区车辆到达和离开路口的时间段；步骤13.路口链路连通性整体计算设前面1,2,…,k个时间间隔的车辆个数为n1,n2,….nk，则路口连通性c如下步骤2.计算基于路段链路的连通性步骤21.计算源路口S和目的路口D范围通信范围内节点与其的链路生存时间；步骤22.计算相邻节点中方向为源路口S到目的路口D方向的链路生存时间；步骤23.路口S到路口D路段整体连通性计计算记录每条源节点到目的节点路径上最小链路生存时间作为该路径的链路生存时间，而源节点到目的节点之间有多条路径，假设源节点到目的节点有k条路径，每条路径的链路生存时间为tk，路径按照链路生存时间从大到小排序，则该路口源节点到路口目的节点的连通性可表示为:步骤3.推导最优路径步骤31、构建城市道路整体连通性模型，表征为:源节点出发的边权值设置为无限大；到达目的节点的边的权值为节点所代表路段的连通性的值；转弯情况的边的权值为出发节点所代表路段的连通性与其所指向路口连通性中的较小值；直行情况的权值为出发节点所代表路段的连通性。步骤32、通过路口和路段链路连通性度量方法得到衡量从源节点到目的节点的路径组成部分找到一条最优路径。3.如权利要求1所述的城市道路中基于车辆状态预测的连通性模型的构造方法，其特征在于，所述的路口连通性计算，其算法1：1.定义时刻数组time2.判断是否对ts中每一个元素t都进行了处理。若未都进行了处理，则进行下一步；否则转到步骤7。3.进行赋值操作：tstart←t[tstart]，tend←t[tend]。4.将i赋予初始值tstart+1，然后在tstart+1和tend之间进行遍历，每次i加1。5.若遍历尚未结束，则将time[i]加上1，返回步骤4；否则进行下一步。6.返回步骤2。7.进行赋值操作：c←0，size←sizeof(time)。8.将i赋予初始值1，然后在1和size之间进行遍历，每次i加1。9.若遍历尚未结束，则进行下一步；否则跳到步骤14。10.判断time[i]是否等于0。若不等于0，则进行下一步；否则跳到步骤13。11.将j赋予初始值0，然后在0到time[i]之间进行遍历，每次j加1。若没有遍历完成，进行下一步；否则跳到步骤8。12.进行赋值操作：c←c+1/(1<<j)，跳到步骤11。13.跳到步骤14。14...

【专利技术属性】
技术研发人员：程久军，鄢晨丹，臧笛，刘春梅，张长柱，米浩，尚铮，秦鹏宇，陈向荣，杨阳，廖竞学，邵剑雨，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：上海,31