基于V2X通信的交通拥堵预测算法

基于V2X通信的交通拥堵预测算法

由于交通拥堵而造成的运输延误是全球的一个重要问题。为了使得道路交通更有效率，目前正在开发和部署一种智能交通服务。为了缓解（甚至避免）交通拥堵，车-车（V2V）通信以及车-基础设施（V2I）通信在运输网络中相关合作和智能路由管理方面可提供技术支持。主要介绍了一种基于A*路由（PCMA*）算法，该算法提供了一个全面的框架，来预测交通拥堵，并使其最小化，以节省车辆行驶时间和燃料。利用V2X（车与外界）通信来传输当前车辆的相关数据（如路线来源、目的地或当前位置），进而为该车辆提供路线建议。PCMA*算法除了能够根据当前的道路状况来预测未来拥堵，还可以在交通拥堵情况下重新规划路线，利用无拥堵的替代路线规避拥堵。

采用PCMA*算法并利用两种不同的场景来进行交通拥堵模拟试验，即人造场景和现实场景。模拟结果表明，在时间和燃油消耗方面，可节约车辆燃油消耗量高达47.3%，行车时间缩短了71.8%。但是，对于实际道路网络特征来说，PCMA*算法并不是理想的选择，因为宽敞的可替代的路线数量非常有限。尽管如此，PCMA*算法仍胜过其它基准算法。

未来的研究工作是解决所选道路网络配置参数的自适应问题和优化问题，包括对预处理过程配置参数的自适应和优化。另外，还应该考虑到一些车辆可能并不配备必要的V2X通信硬件；V2X通信质量对所提出的算法也起着至关重要的作用；实际环境数据传输可能不总是完整的。因此，未来将对链路层的通信渠道进行详细而具体的建模，并对PCMA*算法在实际应用中的效果进行调查。

刊名：IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems（英）

刊期：2017年第2期

作者：Christian Backfrieder et al

编译：张帅