隨著社會的快速進步和經濟的飛速發展,汽車已經成為了日常消費品走入了千家萬戶,據統計,2020年全國汽車保有量達到了4億多。人們在駕駛汽車的同時,亦希望它也能像其它移動終端一樣具有強大的互聯網功能,從而進一步提高駕乘體驗。
伴隨著車輛的增多,基于車聯網技術的智能交通系統應運而生,其設計初衷是通過網絡技術對車輛和交通的狀況進行有效的實時監控,從而提前行動來避免事故、緩解擁堵,為用戶提供安全可靠的駕乘環境。
車聯網技術包含硬件和軟件兩個方面,硬件的發展非常迅速,那么設計并開發出一款優秀的軟件產品就成為了車聯網技術中較為關鍵的一環,這時云計算技術開始萌芽、逐漸發展并且快速地普及了,基于云計算的軟件產品對用戶的終端配置要求很低,基本上只要是一臺能使用瀏覽器上網的電腦或者移動端設備就能訪問應用程序。個人電腦只負責發送和接收信息,應用程序完全運行在云端,從而降低了用戶使用軟件產品的成本。
隨著云計算技術、傳感器技術、無線通信技術和網絡技術的飛速發展,車聯網顯示出了廣闊的應用前景,擁有改善民生的重大戰略意義,車聯網已被列為國家“十三五”重點建設項目。
思科全球云計算指數表明,在2018年78%的工作量將由云數據中心處理。在國內,云計算在各行各業內都得到了應用,政府機構也大力支持云計算,并且在科技部成立專門的部門機構,用于負責云計算技術的發展和推廣。
現如今,互聯網、人工智能、云計算、大數據和無線網絡等技術越來越成熟和普及,伴隨著這些科學技術的發展,車輛的智能化和聯網化程度也越來越高,汽車幾乎成為了和手機一樣的智能終端。
車聯網的發展現狀一直備受關注,2014年是車聯網全面發展的新紀元。如果從 2010 年開始計算,我國車聯網用戶的數量為350萬左右;截止到2017年,這一數量已經增長到5000多萬,增長速度十分驚人。2018年中國報告大廳發布了最新車聯網領域價值評估,報告中說全世界車聯網市場在2020年將達到1319億美元,成為和汽車行業關系密切的獨立行業。5G時代的到來,將把數據傳輸速度推升到一個新的高度,并進一步提升自動駕駛汽車的穩定性及推動其商業化普及,車聯網將迎來更大的發展契機。
要實現車輛聯網,每個人都要成為參與者。試想每個人都開著不同品牌型號的車輛,終端設備也不相同,然而產生的龐大用戶數據卻可以上傳到統一的車聯網服務系統,從而形成一個可以共享資源的巨大車聯網絡。
車聯網是交通領域中物聯網的具體應用,是智能交通的基礎和前提。盡管車聯網仍處于起步階段而且網絡還不夠成熟,但中國正不斷加強對汽車網絡研究,這也導致人們從無到有地認知并了解車聯網。
首先收集一個市的交通信息,通過數據挖掘及深度學習技術分析出大數據中車聯網智能交通信息,以一個市作為車聯網智能交通系統研究突破口,對改地方的交通發展做出了積極貢獻,并且具有現實意義和可操作性。
本文的研究分為兩部分:一是基于云計算平臺,設計并實施一個具有高性能、高可用性、可伸縮性、可擴展性和安全性的車聯網服務平臺;二是基于車聯網服務平臺設計并實現一個基于位置的服務LBS(Location Based Services)系統。
(一)車聯網服務平臺
該課題的車聯網服務平臺,其主要功能是實現車輛運行數據(包括位置)的接收和記錄,并提供快速高效的查詢接口。在車輛運行數據存儲方面,使用了兩種方案,一個是使用阿里云提供的高性能云數據庫,另一個是百度鷹眼平臺。考慮到數據量龐大、數據的安全和訪問速度等問題,本文使用阿里云的關系型數據庫服務(RDS,Relational Database Service)來自定義存儲車輛運行數據。因為需要方便快捷的數據存儲和訪問,數據庫設計和接口設計也是本課題的主要研究內容。前期為了節約成本使用鷹眼提供的功能來記錄車輛運行數據,鷹眼還具有糾偏功能。
(二)LBS系統
在車聯網服務平臺的基礎上,利用平臺提供的查詢接口等,設計并實現 LBS系統。其主要功能包括車輛信息管理、設備管理、車輛實時監控、車輛報警提醒、車輛軌跡回放、無軌跡車輛查詢和歷史報警信息查詢等。
(三)系統測試。
該課題的車聯網服務系統在設計和實施完成以后,需要對其功能和性能進行測試。主要是對車聯網服務平臺進行性能測試,對LBS系統進行系統測試,并得出測試報告。
智能交通系統應用多種多樣,其中包括車輛導航、交通信號控制、可變道路標志、自動車牌識別、高速攝像頭監控、集成實時數據、停車引導和信息系統、天氣信息、道路結冰積水、以及其它更高級應用等。為實現典型智能交通系統,需要大幅建立車聯網體系。隨著云技術、5G技術的不斷成熟,汽車的智能聯網系統發展還具有無限的進步空間。
(一)網絡規模大
車聯網是一個巨大的網絡,可能包括數百萬的網絡節點,其中包括車輛及道邊設備等。即使在單個道邊設備的信號覆蓋范圍內,也可能包含幾十甚至上百個車輛節點。
(二)拓撲變化快
安裝在車輛節點上的車載通信單元會隨著車輛的運動而移動,其平均移動速度會遠大于絕大多數無線網絡移動應用場景中的節點移動速度,網絡拓撲、信道環境、通信傳輸參數等都會隨時間而快速變化。
(三)移動軌跡可預見
由于車輛移動要依附于道路,運行速度有一定的范圍,并且車流有一定的規律性,可以根據車輛歷史數據預測移動軌跡。
針對上述特性,如何將先進的人工智能技術、自動控制技術、計算機技術、信息與通信技術及電子傳感器技術等有效地集成,從而應用于完整的地面交通管理系統,建立在大范圍內、全方位發揮作用的,實時、準確、高效的車聯網智能交通管理系統,是本文的研究重點。
作者簡介:
羅秀娟(1975-),女,漢族,山東菏澤人,碩士,講師,研究方向:計算機技術