基于Veins平臺(tái)的VANET動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃仿真設(shè)計(jì)

王丹++孟強(qiáng)

摘 要 基于Veins平臺(tái)的VANET仿真研究以交通信息服務(wù)為背景，實(shí)現(xiàn)車車通信仿真和基于車車通信的車輛動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃仿真。具體包括：通過VANET中車輛動(dòng)態(tài)路徑選擇實(shí)例對(duì)VANET在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用可行性進(jìn)行初步驗(yàn)證，并對(duì)動(dòng)態(tài)路徑與否情況下的車輛節(jié)點(diǎn)平均速度和CO2排放總量進(jìn)行對(duì)比分析，同時(shí)對(duì)不同廣播通信方式下數(shù)據(jù)投遞率和數(shù)據(jù)傳輸延時(shí)等通信性能參數(shù)進(jìn)行仿真對(duì)比。

【關(guān)鍵詞】車載自組網(wǎng) Veins 交通仿真 動(dòng)態(tài)路徑

1 前言

近年來，車載自組網(wǎng)（Vehicular Ad-hoc Network， VANET）作為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，已成為智能交通系統(tǒng)中的一項(xiàng)研究熱點(diǎn)。由于在真實(shí)環(huán)境中測試和評(píng)估車載自組網(wǎng)的應(yīng)用和通信性能難度很大，利用VANET仿真工具對(duì)指定交通場景進(jìn)行研究成為了一種有效的技術(shù)手段。本文通過對(duì)西安城市交通路網(wǎng)進(jìn)行建模，在西安城市交通場景模型中完成基于Veins平臺(tái)的車車通信仿真，實(shí)現(xiàn)車載自組網(wǎng)動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃仿真設(shè)計(jì)。

2 VANET動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃仿真設(shè)計(jì)

2.1 仿真場景設(shè)計(jì)

為了較為準(zhǔn)確地對(duì)現(xiàn)實(shí)交通狀況進(jìn)行仿真，文中對(duì)西安城市交通路網(wǎng)建立場景模型。采用微觀交通仿真器SUMO生成西安城市道路有向網(wǎng)格圖，在該有向網(wǎng)格場景中對(duì)城市車輛進(jìn)行仿真，提高了仿真的有效性與真實(shí)性。西安城市道路有向網(wǎng)格場景采用4×4路網(wǎng)，交通道路網(wǎng)格路段長度均為0.5km，網(wǎng)格中交叉點(diǎn)模擬城市交通中的交叉路口，在網(wǎng)格交點(diǎn)處設(shè)有交通信號(hào)燈，仿真中所有道路均為雙向單車道，具體交通道路網(wǎng)抽象場景如圖1所示。仿真中車輛節(jié)點(diǎn)的參數(shù)設(shè)置如下：仿真場景中車輛節(jié)點(diǎn)移動(dòng)模型采用flow型，每條單向道路中車輛總數(shù)為195輛，車輛節(jié)點(diǎn)的最大行駛速度為16.67m/s，車輛節(jié)點(diǎn)的最大加速度為 0.8m/s2，車輛節(jié)點(diǎn)最大減速度為 4.5m/s2，車輛節(jié)點(diǎn)車身長度為5m，司機(jī)反應(yīng)參數(shù)設(shè)為0.5，仿真中引入司機(jī)反應(yīng)參數(shù)是為了更加真實(shí)的對(duì)城市交通進(jìn)行建模。

在VANET仿真時(shí)，對(duì)“事故節(jié)點(diǎn)”進(jìn)入仿真場景到離開仿真場景時(shí)間段內(nèi)所有車輛節(jié)點(diǎn)平均速度進(jìn)行建模，研究車輛動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃對(duì)于緩解城市擁堵的作用。仿真時(shí)，車輛節(jié)點(diǎn)發(fā)生“事故”導(dǎo)致多個(gè)其他車輛節(jié)點(diǎn)陷入擁堵，當(dāng)事故車輛節(jié)點(diǎn)進(jìn)行預(yù)警信息廣播時(shí)，指定路徑上的車輛節(jié)點(diǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃，重新選擇行駛路線。在研究車車通信性能時(shí)，為了分析通信協(xié)議對(duì)車載自組網(wǎng)中通信性能的影響，對(duì)接收節(jié)點(diǎn)正確收到信道中的分組數(shù)與發(fā)送節(jié)點(diǎn)發(fā)送到信道中的分組數(shù)的比值（即數(shù)據(jù)投遞率）進(jìn)行統(tǒng)計(jì)?？紤]到車輛的動(dòng)態(tài)路徑是否會(huì)因繞路產(chǎn)生過多的CO2，對(duì)該時(shí)間段內(nèi)所有車輛節(jié)點(diǎn)CO2排放量進(jìn)行建模，統(tǒng)計(jì)CO2的總排放量。CO2總排放計(jì)算方法如下：

2.2 車車通信協(xié)議

交通安全服務(wù)通信協(xié)議是杜克大學(xué)研究員設(shè)計(jì)的一種應(yīng)用于交通服務(wù)的車車通信協(xié)議。在交通安全服務(wù)通信協(xié)議中，DSRC控制信道廣播服務(wù)分為常規(guī)服務(wù)和緊急服務(wù)兩種等級(jí)，并使用通信模型對(duì)基于802.11p協(xié)議的單跳或多跳交通服務(wù)廣播性能和可靠性進(jìn)行評(píng)估。由于西安城市交通道路網(wǎng)交通仿真場景模型較為簡單，仿真中不需要加入通信忙音來抑制隱藏終端的干擾。因此，在本次仿真時(shí)使用去掉忙音抑制功能的簡化型交通安全服務(wù)通信協(xié)議（下文中統(tǒng)稱為車車通信協(xié)議）。車車通信仿真運(yùn)行時(shí)，設(shè)置特定的車輛節(jié)點(diǎn)在某一時(shí)間點(diǎn)停止運(yùn)行來模擬交通事故發(fā)生，其他車輛節(jié)點(diǎn)通過車車通信協(xié)議實(shí)現(xiàn)與事故車輛節(jié)點(diǎn)的通信，及時(shí)獲取堵塞信息，重新進(jìn)行路徑規(guī)劃。

3 仿真結(jié)果分析

如圖2所示，通過對(duì)仿真場景中的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，仿真結(jié)果如下：

（1）由于仿真時(shí)加入了車輛路徑的動(dòng)態(tài)規(guī)劃，事故發(fā)生時(shí)車輛的總平均速度為15.12m/s，高于無動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃時(shí)的平均速度（14.37m/s），可以看出動(dòng)態(tài)路徑有效的提高了車輛的運(yùn)行效率。但CO2總排放量統(tǒng)計(jì)稍高于不進(jìn)行動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃的情況。但進(jìn)行動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃與否產(chǎn)生的CO2釋放量相差較小，進(jìn)行動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃在提高整體交通運(yùn)行速度時(shí)不會(huì)產(chǎn)生附加的環(huán)境污染。

（2）仿真加入交通安全服務(wù)通信協(xié)議后，事故信息轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)會(huì)通過評(píng)估延時(shí)確定轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)，降低了并發(fā)沖突和隱藏終端的干擾，相比于使用較為普遍的泛洪廣播機(jī)制，信息包投遞率得到了增加。

（3）在不考慮其他干擾的情況下，加入了車車通信協(xié)議后的評(píng)估延時(shí)的時(shí)長比隨機(jī)延時(shí)的平均值大，因此使用交通安全服務(wù)通信協(xié)議的時(shí)延大于泛洪廣播機(jī)制。

4 結(jié)束語

本文在對(duì)西安城市交通路網(wǎng)抽象建模的基礎(chǔ)上，使用基于微觀交通仿真SUMO和網(wǎng)絡(luò)通信仿真OMNeT++雙向耦合的Veins仿真平臺(tái)實(shí)現(xiàn)基于車車通信的車輛動(dòng)態(tài)路徑仿真設(shè)計(jì)，并驗(yàn)證了交通安全服務(wù)通信協(xié)議在VANET中的有效性。通過分析車輛平均速度和CO2釋放量，可以看出進(jìn)行車輛動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃時(shí)可保證在車輛CO2排放量增加不明顯的條件下提高平均行駛速度，降低車輛平均行駛時(shí)間，促進(jìn)城市健康交通的發(fā)展。

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作者單位

山東省交通規(guī)劃設(shè)計(jì)院 山東省濟(jì)南市 250031