车联网技术的发展与应用

车联网技术的发展与应用

现在，随着物质网络领域的发展，网络作为物联网的典型应用，引起了越来越多的人的关注。车联网的实现将会给社会和生活带来巨大的变化,然而实现车联网的技术目前并没有完全具备。本文从车联网的发展现状出发,逐步介绍了实现车联网需要突破的各项关键技术,以及各项技术与车联网功能之间的关系。驾驶过程方面一直以来,汽车在行驶过程中被当做一个个独立的个体,车辆与车辆之间、车辆与路侧基础设置之间没有任何的交互。设想一下,如果车辆之间可以“通话”,前方车辆会告诉后方车辆前面的路况,道路是否拥堵,是否有交通作业,是否发生交通事故;在行驶过程中,车辆与车辆之间通过“通话”自动保持适当的车距;通过远程诊断,车辆会告诉驾驶人哪个部位存在安全隐患;根据综合驾驶行为分析,车辆会自动引导驾驶人养成良好的驾驶习惯,包括遵守交通规则和更经济节能等。随着信息技术的发展,车联网可以使以上设想成为现实。车联网的实现需要有机地结合传感器技术、通信技术、数据处理技术、自动控制技术、信息发布技术等。国内外研究现状以构建更安全的行车环境,实现更高效的交通管理,达到更环保的经济效益为目标,车联网的发展引起了国内外相关部门和研究机构的高度重视,下面就几个成功案例做简单介绍。车、车和设施通信2010年,美国交通部研究和创新技术管理局发布的《ITS战略研究计划:2010-2014》中,将智慧驾驶(Intellidrive)作为核心。智慧驾驶安全应用是通过车辆与车辆、车辆与基础设施之间的通信来加强人们对行车状况的判断和减少或避免碰撞,主要支持以下功能:驾驶建议,驾驶警示,车或设施控制。智慧驾驶移动应用提供一个互联的,数据丰富的出行环境。网络从车载设备(汽车、卡车和公交车)和基础设施采集实时数据。这些数据通过无线发送,由运输管理者来进行大范围的动态、多模应用以使交通系统的性能得到优化。智慧驾驶环境应用同时产生和采集环境相关实时数据,并用这些数据产生实用的信息来支持和方便“绿色”交通的选择。他们同时帮助系统使用者和操作者进行“绿色”交通的选择和转换,因此减少每次出行对环境的影响。车路协同系统目前,欧洲在智能交通领域有多个项目在同时执行,如CVIS、GST、PReVENT、EASIS、ARPOSYS、AIDE和SAFESPOT等。其中车路协同协调(CVIS)最贴近车联网的概念,CVIS是由欧洲委员会发起的一个项目,目的在于允许交通主体(车辆、设施)间进行灵活、和谐、开放地通信和合作,这些主体将完善已经存在的道路服务和开发新的服务。车路协同系统基于车辆与车辆和车辆与基础设施之间的通信,为驾驶人提供车辆的实时环境、其他车辆和道路使用者等信息,由先进的驾驶环境引导安全驾驶和高效移动。车路协同系统能保证在交通系统的高效性和所有道路使用者的安全性方面都有极大的改进。类似地,车路协同系统为道路操作者和基础系统提供持续的车辆、位置和道路条件信息,允许优化并更安全地使用已有道路网络,更好地回避交通事故和伤害。vics系统的组成日本的车辆信息与通信系统(VICS)被认为是世界上最成功的道路交通信息提供系统,该系统从1996年4月开始运行,2003年起推广至全国,截止2009年12月,在日本为将近2700万用户提供交通信息服务。VICS系统可以提供交通拥堵、行车时间、交通事故或施工地点、限速或交通管制、停车场位置及空缺情况等信息,其在缓解交通堵塞,提高道路利用率,减少道路负担,增强道路安全性等方面取得了卓越的成果。VICS系统主要由信息采集、信息分析和处理、信息发送和信息使用四部分组成。警察部门和道路管理者负责把采集到的道路信息传送给日本道路和交通信息中心,再由道路和交通信息中心把信息传送给VICS中心,由VICS中心对信息进行处理之后,通过FM广播、无线电信标和红外信标提供给车辆驾驶人,驾驶人车辆上安装的车载设备可以接受信息。我国智能运输系统的发展计划及其研究趋势我国在车联网领域起步较晚,上世纪80年代从治理城市交通管理开始入手,运用高科技来发展交通运输系统;90年代,一些高校和交通研究机构开始了城市交通诱导系统技术的研究和尝试,开始跟踪国际上智能运输系统的发展,交通部也将智能运输系统的研究纳入了公路、水运科技发展“九五”计划和2010发展纲要。目前中国正在进行和已经完成的和车辆通信相关的项目及课题也有很多,例如:在“九五”、“十五”、“十一五”中国国家科技攻关计划关于智能交通项目实施的基础上,北京实施了“科技奥运”智能交通应用试点示范工程;上海为世博开设了智能交通系统及服务;随着车联网概念的提出,越来越多的汽车厂商、通信企业、高校和研究机构加入到车联网的研究中。车辆连接的主要技术应用车联网的技术实现分为三个层次,分别为感知层、数据承载传输层和应用控制层,笔者就这三个层次从下面六个技术角度进行展开介绍。交通个人信息采集的关键技术车联网的实现需要大量的信息来源。传统的做法是在路面铺设感应线圈、架设超声波传感器、图像传感器等对交通流、车速进行探测。目前,一种全新的信息采集方法可以把汽车作为移动传感器来采集交通数据,或者叫浮动车信息采集。传统的方法在这里不做过多讨论,在浮动车信息采集技术中,有两项关键技术,一是通过遍布于车身的各种传感器,包括速度、加速度、陀螺、GPS、胎压以及跟汽车安全和性能相关的其他传感器等采集数据,运用先进的多传感器集成和数据融合技术,将采集到的原始数据转化成实用的数据进行传输;二是车身网络建设。现在的汽车电子化集成程度非常高,如何管理整车数据,并且在不影响车辆安全和性能的情况下为车联网提供各种原始数据也是未来要解决的一个难题。车联网特殊环境通信技术无线通信技术是车联网技术的关键,它直接决定了信息传输的实时性和有效性。根据目前通用的无线技术802.11、GSM、UMTS、3G、DSRC等,提出适合车联网特殊环境应用的通信技术和通信协议,需要研究在车载环境中,无线信道受环境的影响情况以及信道规律与传统无线网络的区别;研究呼叫接入技术、网络切换技术、QoS支持等技术;研究路由转换技术以及多种异构网络的异构互联技术等。此外,开发具有多种网络连接能力的多端口移动网关也很重要,移动网关不仅仅是连接和通信的通道,同时也是进行数据和内容处理的中间环节,在提升前端局部短距离网络连接能力的同时,也要进行局部信息融合处理。智能控制和路段道路交通拥堵车联网的移动节点车载计算平台安装在高速行驶的汽车上,因此需要研究移动计算环境下数据挖掘与信息融合,使车载感知设备、各种路口信号设备可以无缝接入车车、车路、车到数据中心的网络系统中,通过车内数据库建立实现车内车外数据的传输和共享,通过对路口、路段汽车数量、车度等数据的分析,实施路口信号智能控制和路段拥堵的优化调整。另外,还需要进行移动计算环境下数据存储技术、数据广播技术、数据同步机和位置预测等技术的研究。交通信息分析与交通态势预测,为交通管理的应用提供依据数据控制中心是车联网的“大脑”,所有交通相关信息和数据在控制中心汇集、进行处理后并发布。中央信息处理技术的关键有以下几部分:一是多源多路数据和服务的移动接入和管理,为车辆、路边固定基础设施、数据控制中心之间不断进行着的数据交换提供保障;二是广域交通信息分析与交通态势预测,采用特定方法,对从各个采集端得到的交通信息源进行分析,得到某个路段或某个区域的交通状况,并根据历史数据和现有实时数据对未来一段时间的交通态势进行预测;三是多节点交通信息宏观调控技术研究,即如何高速、有效地完成指挥调度;四是适合大容量节点交通调控信息分布计算的研究,通过云计算的手段提升计算速度;五是大容量交通数据存储技术研究。对个性化信息发布的技术研究通常情况下,数据控制中心将不断产生大量的实时交通信息,所有信息需要以最便捷、有效的方式发送出去。目前常用的做法是将信息发布给所有人,这种方法不仅无故占用大量的计算和网络资源,而且给不需要这条信息的人带来困扰,因此需要研究一种独特的针对个性化服务的信息发布技术,是某一条信息能够实时、准确地发布到需要它的人手中;同时,对所有信息进行优先级划分,优先发布紧急信息。车联网系统架构网络控制技术的难点在于网络总体架构、网络应急以及网络安全。包括研究整个车联网的网络总体架构,所有车联网的功能都在该架构下实现,该架构既要考虑目前车联网功能的需求,还有考虑未来功能的扩展;网络应急是指一旦有突发事件发生,车联网网络总体架构有自动恢复的能力;网络安全除了目前常指的信息安全等之外,尤其要考虑行车的安全性,车载终端中的车身网络与外界网络要做