智能城市背景下智慧交通的仿真方法研究與模擬器篩選

文/王曉霞

1 引言

傳統(tǒng)的交通系統(tǒng)已經(jīng)不能適應道路安全、交通擁堵、燃油效率等方面的挑戰(zhàn)。眾所周知，汽車制造商部署了安全帶、安全氣囊、保險杠和車輛防鎖系統(tǒng)等安全功能，目的就是為了保證行駛安全。此外，近年來，基于傳感器的主動安全系統(tǒng)像雷達、激光和照相機等大型測量設備被用于道路交通安全的提升。這些傳感器在車輛中收集的數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡遠程訪問云服務器進行存儲和處理。云計算可以通過改進傳統(tǒng)的交通安全設施建立新型主動交通安全設備。本文基于智能城市背景下對現(xiàn)代智慧交通的仿真方法進行研究和淺析。

2 智慧交通的仿真網(wǎng)絡模擬器研究

為了實現(xiàn)智慧交通云計算在未來的應用，從安全信息和信息娛樂到自主駕駛，連接車輛的強大網(wǎng)絡至關重要。一個關鍵的方面是需要移動化模型顯示車輛交通的真實行為，因為它對車輛網(wǎng)絡的網(wǎng)絡形態(tài)進行邊緣計算具有深刻的影響。以前的研究，已經(jīng)表明車輛列隊以提高公路安全性和吞吐量，這種方案的魯棒性測試可以通過使用動態(tài)網(wǎng)絡模擬器與交通模擬器的耦合，且車輛聚類是一種有效的方法，提高車輛組網(wǎng)協(xié)議的可擴展性即vanets。但是，一些特征，比如高度動態(tài)的拓撲結構和間歇性連接可能會影響群集的性能。建立和維護穩(wěn)定的集群正成為智慧交通的仿真的一大挑戰(zhàn)性問題。這樣的模擬工作可以進一步投入到動態(tài)研究中去。基于該方法的機動性與網(wǎng)絡模擬器耦合框架。擬議框架還提供了訪問python的深入學習庫，用于此類車輛模擬。在各種建模中通常考慮車輛的機動性視圖，例如興趣點之間行程建模、路徑建模（通過定義端到端路徑）和流程建模（通過模擬車輛之間的相互作用）。網(wǎng)絡模擬器和交通模擬器之間雙向交互在車輛網(wǎng)絡中的主要作用。

最近，許多先進的vanet模擬平臺結合了各種流量和網(wǎng)絡模擬器。然而，因為無法完全保證最終功能執(zhí)行，云平臺的發(fā)展僅僅用于邊緣計算。實際上，如果一個模擬器管理和控制任務無法更新，取而代之的將是一個較新的模擬器。因此，對雙向耦合框架有一個最大的要求是模型能夠隨著最新版本的耦合模擬器進行計算。框架模型還應提供預測未來城市模型的分析、可視化和模擬功能。當大量車輛在更廣泛的城市地圖上行駛時，路徑規(guī)劃可以從微觀或宏觀上看，作為模擬環(huán)境的函數(shù)。微觀路徑規(guī)劃為每輛車分配了一條獨特的路徑。它控制每輛車和在車輛上進行的任何必要的操作（以模擬事故場景，交通擁擠，司機改變主意等等），目的是直接的通過其計算最佳路徑并進行應用。許多交通模擬器采用微觀路徑規(guī)劃，如Matsim和vanetmobisim。Vanet-Q被開發(fā)成一種工具，用來獲取車輛的流動模式（具有微觀流動性建模和現(xiàn)實世界道路仿真）。

目前，有各種網(wǎng)絡模擬器可供使用。按照網(wǎng)絡來源分為商業(yè)網(wǎng)絡和開放網(wǎng)絡。opnet可能是使用最廣泛的商業(yè)產(chǎn)品。網(wǎng)絡模擬器Qualnet具有多處理器并行計算的特點。與opnet一樣，它還包含一個大型的無線庫網(wǎng)絡協(xié)議。omnet++是另一個基于許可證的網(wǎng)絡并提供各種網(wǎng)絡協(xié)議庫。NS2是另一個開源網(wǎng)絡模擬器，并不是因為它的簡單性或效率而受到歡迎，而最大的優(yōu)點是它的模塊性。它包含OSI堆棧的主要層以及Manet的主要協(xié)議。但是NS2的官方在2008年停止了其支持，并將功能轉移到其繼任者NS3上。NS2的一個替代方案是一種免費的Qualnet版本，減少了其過于復雜的計算功能。

3 車輛通信協(xié)同仿真模型

交通流動模擬器和網(wǎng)絡相結合的各種解決方案模擬器是最近開發(fā)出來的。嵌入式解決方案由Bononi等人提出，基本的網(wǎng)絡模擬器還包括生成車輛移動軌跡。盡管流動性模型有足夠的細節(jié)層次，但缺點是過于簡化網(wǎng)絡模型，重點關注基本物理層和MAC層體系結構，以及缺少路由協(xié)議。戈爾戈林等開發(fā)了自己的嵌入式流量和網(wǎng)絡仿真器。因為它只由一個簡單的離散事件模擬器建模，處理基本無線電傳播和CSMA/CA MAC協(xié)議。王和周的NCTUNS模擬器，盡管最初是一個網(wǎng)絡模擬器，后來在車輛交通模擬器嵌入了車輛運動模式。另一個嵌入式通信模塊是vissim，為了提高可伸縮性，通信模型不基于在網(wǎng)絡模擬器上，分析結果網(wǎng)絡模擬器NS2的仿真結果模型在類似的環(huán)境中。但是，它們的主要局限性是簡化的網(wǎng)絡或缺少移動仿真能力。groovesim是一個集成的流量和網(wǎng)絡模擬器。包括多種機動模型，但缺乏有效性通信模塊。這種方法的一個主要缺點它不能實時改變交通流動數(shù)據(jù)。

Trans是另一個開源模擬器，使用交通控制的NS2接口（TRACI）。雖然Trans仍然很受歡迎，但自2008年以來不再得到與舊版本的更新支持。此外，ovnis是另一個平臺，其中NS3擴展為“流量感知網(wǎng)絡管理器”。所有模擬控制數(shù)據(jù)采集由NS3完成，其表示駕駛行為和無線電傳播情況，并將它們連接到控制回路，并能夠再現(xiàn)它們之間的相互影響。通過使用三維地圖和數(shù)字高程模型，它能夠在城市地區(qū)再現(xiàn)真實的無線電傳播效果，是一個不錯的選擇。

4 結論

綜上所述，本文闡述了多種智慧交通的仿真網(wǎng)絡模擬器框架，NS2是一種很好的選擇，將它嵌入在NS3中，一種非常可靠和強大的方式。NS2框架模型可以對于未來的城市模式提供預測分析、可視化和模擬。此外，通過綜述車輛通信協(xié)同仿真模型，對各種模型的優(yōu)缺點進行了剖析，為更好地理解智能交通問題開辟了一條新的途徑。將來，可以將本文提議的模型框架在不同車輛在不同路徑下進行實例模擬，并在現(xiàn)有基礎上改進計算方法。