车联网环境下基于模糊逻辑的交通拥堵检测方法
Traffic congestion detection method based on IoV and fuzzy logic
长安大学 车联网教育部—中国移动联合实验室, 西安 710064
摘要
针对现有的道路交通拥堵检测方法的不足，提出了一种基于V2V的道路交通拥堵检测方法。首先基于V2V的方式实时获取邻居车辆状态信息，建立车辆邻居表；其次依据车辆行驶速度、车流密度、交通拥堵评级体系构建模糊控制器，完成本地交通拥堵水平的估计；然后通过车车通信进行邻居车辆交通拥堵状况的查询，并根据大子样假设检验验证本地交通拥堵水平值，完成所在区域交通拥堵水平的检测；最后基于Veins平台搭建仿真测试场景，仿真对比了拥堵检测结果的准确率，同时测试车辆节点的退避时槽数量和接收广播数据包的数量。实验结果表明， 提出的道路交通拥堵检测方法实现的拥堵检测准确率分别比线圈法和CoTEC法提高了5.5%和7.5%；提出的道路交通拥堵检测方法实现的车车通信网络拥塞比CoTEC法降低了90.8%，并且在未发生交通拥堵时通信节点的通信负载显著降低。
基金项目
国家重点研发计划资助项目(2018YFB0105104)
陕西省重点研发计划资助项目(2018ZDCXL-GY-05-02)
国家教育部联合实验室建设项目(教技司(2016)477号)
中央高校基本科研业务费资助项目(300102248105)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.10.0894
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第6期
所属栏目: 网络与通信技术
出版页码: 1830-1834
文章编号: 1001-3695(2020)06-046-1830-05
发布历史
[2020-06-05] 印刷出版
引用本文
王润民, 刘丁贝, 胡锦超, 等. 车联网环境下基于模糊逻辑的交通拥堵检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (6): 1830-1834. (Wang Runmin, Liu Dingbei, Hu Jinchao, et al. Traffic congestion detection method based on IoV and fuzzy logic [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (6): 1830-1834. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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