【摘要】：傳統(tǒng)的智能交通(ITS)研究中,通過在交通網(wǎng)中搭載路邊單元以及在行駛車輛中搭載傳感器,連接車與車(V2V,vehicle-to-vehicle),車與路邊單元(V2R,vehicle-to-RSU)進(jìn)行信息交互協(xié)同處理。但受到通信范圍以及處理性能的限制而只能適應(yīng)某一區(qū)域的車聯(lián)網(wǎng)要求。為解決該問題,本文提出了基于云端數(shù)據(jù)交互的交通物聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu),能夠?qū)⒌讓痈兄拇罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行存儲、管理和分析,擴大了智能交通的應(yīng)用范圍,減輕底層數(shù)據(jù)處理要求。通過將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫诉M(jìn)行分析處理,保證信息的完整和交互要求,同時,客戶能夠不受時間和空間的限制,即時通過互聯(lián)網(wǎng)實時掌握交通網(wǎng)狀況,及時做出調(diào)控,保證交通網(wǎng)的有效運行。本文的研究內(nèi)容主要有以下部分:(1)提出了基于跨層交互的交通物聯(lián)網(wǎng)三層體系架構(gòu):感知層、傳輸層和應(yīng)用層。通過對行駛車輛和路邊設(shè)施搭載傳感器,設(shè)計感知終端,采集交通網(wǎng)的各種信息數(shù)據(jù),并通過基于ZigBee/WiFi的網(wǎng)絡(luò)傳輸層,將采集的數(shù)據(jù)上傳到云端。在云端上,通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理分析,設(shè)計交互應(yīng)用,實現(xiàn)對交通網(wǎng)的遠(yuǎn)程調(diào)控和決策。(2)設(shè)計交通物聯(lián)網(wǎng)信息采集終端。針對交通物聯(lián)網(wǎng)不同的信息類型,設(shè)計了基于LoRaWAN協(xié)議的廣域環(huán)境信息采集終端,實時的對交通網(wǎng)物理信息進(jìn)行采集更新;基于UWB的交通定位感知終端,通過車輛的位置信息實時優(yōu)化交通網(wǎng)絡(luò),緩解交通擁堵;基于ZigBee的多車信息傳輸,實現(xiàn)車輛的交互協(xié)同控制。(3)開發(fā)交通物聯(lián)網(wǎng)交互與決策系統(tǒng)。根據(jù)交通物聯(lián)網(wǎng)的處理要求,選用中國移動物聯(lián)網(wǎng)——OneNET平臺作為系統(tǒng)的云服務(wù)平臺。針對感知數(shù)據(jù),設(shè)計路口協(xié)同應(yīng)用和多車交互應(yīng)用。通過云端數(shù)據(jù)交互處理,交通網(wǎng)能及時對擁堵路段進(jìn)行調(diào)節(jié),保證交通網(wǎng)的有效運行。(4)搭建路口協(xié)同和車輛信息交互場景測試實驗,對本文設(shè)計的交通物聯(lián)網(wǎng)測試模型系統(tǒng)進(jìn)行驗證。表明該系統(tǒng)能夠很好的解決多信息傳輸和處理的問題,能夠針對路口車流量及時調(diào)控車輛,保證交通網(wǎng)安全有效的運行。對智能交通的研究具有很好的支撐作用,能夠很好的運用到智能交通及其他的工作場景中。
【學(xué)位授予單位】：河南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：U495;TP311.52
【圖文】：

交通物聯(lián)網(wǎng)測試模型的系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)3）用戶體驗。云服務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)要求具有簡單的操作界面和強大的響應(yīng)實現(xiàn)功能，能夠完成客戶對交通網(wǎng)的調(diào)控需求。4）組網(wǎng)簡單。用戶管理交通物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，能夠輕松的接入其他感知節(jié)點，這樣才能滿足交通物聯(lián)網(wǎng)對現(xiàn)實交通應(yīng)用的要求。5）數(shù)據(jù)通信安全。要求能夠保證參與交通的所有執(zhí)行機構(gòu)，傳輸?shù)臄?shù)據(jù)及命令是可靠和安全的，不會被竊取信息和丟失數(shù)據(jù)。6）低成本。保證交通物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用功能的完善，盡量降低系統(tǒng)能耗和成本，有利于交通物聯(lián)網(wǎng)的推廣和發(fā)展。2.2 交通物聯(lián)網(wǎng)的分層技術(shù)架構(gòu)交通物聯(lián)網(wǎng)采用了物聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)設(shè)計，從分層邏輯上分析，交通物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)主要分為三層：信息感知層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層和云端應(yīng)用層[39]。具體結(jié)構(gòu)如下圖 2-1 所。

2 基于跨層交互的交通物聯(lián)網(wǎng)總體架構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行上傳，實現(xiàn)底層數(shù)據(jù)與云端應(yīng)用之間的交互感知。應(yīng)用層則是基于云平臺的應(yīng)用，根據(jù)獲取到的交通物聯(lián)網(wǎng)要素信息，對整個交通網(wǎng)進(jìn)行優(yōu)化協(xié)同控制。2.2.1 信息感知層一個完整的交通網(wǎng)，不僅包含交通的直接參與者：行駛的車輛和行人，還包括交通網(wǎng)所處的環(huán)境信息，路邊的紅綠燈等基礎(chǔ)設(shè)施。因此，我們對交通網(wǎng)的感知，需要對交通網(wǎng)的所有信息進(jìn)行感知。測試模型的交通網(wǎng)資源如圖 2-2 所示，主要包括對物理信息采集的 LoRa 節(jié)點，對交通車輛進(jìn)行定位的 UWB 節(jié)點以及實現(xiàn)底層 V2X 交互組網(wǎng)的ZigBee 節(jié)點。

圖 2-3 溫濕度傳感器及空氣檢測傳感器實物圖絡(luò)進(jìn)行調(diào)節(jié)的時候，我們需要知道交通網(wǎng)絡(luò)中每輛以及車輛本身的行駛狀態(tài)。因此，對于小車的交通定準(zhǔn)，我們采用 UWB 進(jìn)行精確的交通定位感知。通過確對車輛進(jìn)行調(diào)控，包括對車輛的限行和誘導(dǎo)，這樣可資源，使交通網(wǎng)絡(luò)能夠進(jìn)行更加智能的出行服務(wù)。在交通網(wǎng)中布置 UWB 定位感知終端，還能對車輛進(jìn)

【參考文獻(xiàn)】

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1 劉小洋;伍民友;;車聯(lián)網(wǎng):物聯(lián)網(wǎng)在城市交通網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用[J];計算機應(yīng)用;2012年04期

2 姜桂艷;常安德;牛世峰;叢玉良;程德明;王秋蘭;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通數(shù)據(jù)序列動態(tài)可預(yù)測性分析方法[J];北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報;2011年07期

3 謝輝;董德存;歐冬秀;;基于物聯(lián)網(wǎng)的新一代智能交通[J];交通科技與經(jīng)濟;2011年01期

4 寧煥生;徐群玉;;全球物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展及中國物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)若干思考[J];電子學(xué)報;2010年11期

5 劉強;崔莉;陳海明;;物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用[J];計算機科學(xué);2010年06期

6 陳康;鄭緯民;;云計算:系統(tǒng)實例與研究現(xiàn)狀[J];軟件學(xué)報;2009年05期

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1 吳召華;基于GIS的配電網(wǎng)新型搶修平臺的研究[D];華北電力大學(xué)(北京);2016年

2 樊健;基于ZigBee無線頂板離層儀監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)[D];太原理工大學(xué);2014年

3 胡玉霞;面向物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)能MAC協(xié)議的研究[D];天津理工大學(xué);2012年

本文編號：2806798