[发明专利]一种基于VANETs和改进的D-S证据理论的道路拥堵检测方法

说明书

本发明公开了一种基于VANETs和改进的D‑S证据理论的道路拥堵检测方法，包括以下步骤：步骤1，设道路上行驶有n辆车，通过n辆车中每辆车的速度和车流密度，根据拥堵指数集合Θ得到每辆车的拥堵指数集合A_i；步骤2，计算n辆车中的每辆车在其每个拥堵指数下的基本概率分配函数；步骤3，将n辆车中的每辆车在其每个拥堵指数下的基本概率分配函数进行合成，得到道路在每个拥堵指数下的基本概率分配函数m(A)；步骤4，根据道路在每个拥堵指数下的基本概率分配函数m(A)，得到道路的拥堵指数为A^a。本发明既能对分布式的道路拥堵检测结果进行融合，提高道路拥堵信息的可靠性，同时又能减少车辆节点对拥堵信息的转发，有效地抑制广播风暴。

技术领域

本发明属于城市道路拥堵检测技术领域，具体涉及一种基于VANETs和改进的D-S证据理论的道路拥堵检测方法。

背景技术

随着汽车保有量的持续增加，城市道路交通拥堵问题日益凸显。同时，车联网技术的蓬勃发展为解决城市交通拥堵问题提供了可能。车联网技术是指在交通参与者之间(Vehicle to Vehicle，V2V)，或者交通参与者与交通基础设施之间(Vehicle toInfrastructure，V2I)利用无线通信进行信息交互，从而实现车辆运动控制，交通信号的控制，交通信息处理以及发布的技术。V2V主要用在交通信息搜集、检测、简单处理等领域，V2I主要用在交通信息综合处理，预警发布等领域。

目前，道路交通拥堵检测主要有两种方法，即固定式道路交通拥堵检测和移动式道路交通拥堵检测。固定式道路交通拥堵检测方法是通过铺设地磁线圈或架设摄像机实现道路交通拥堵检测，该方法虽然在固定点检测的准确性高，但是地磁线圈和摄像机只能检测其覆盖区域的道路交通信息。此外，由于受成本、土地规划、环境保护、交通秩序等影响，地磁线圈和摄像机无法进行大范围铺设。移动式道路交通拥堵检测方法是通过装有GPS的浮动车辆作为传感节点来检测其行驶区域的道路交通拥堵水平。与固定式道路交通拥堵检测方法相比，移动式道路交通拥堵检测方法检测的交通区域更广。但移动式道路交通拥堵检测由于GPS定位无法精确到车道级、浮动车数量少以及分布不均匀等原因，其检测的准确性不高。针对上述方法的缺点，文献[Fahmy M F,Ranasinghe D N.Discoveringautomobile congestion and volume using vanet’s[C].International Conference onITS Telecommunications.IEEE,2008:367-372.]提出基于VANETs技术检测道路交通拥堵。该方法是在车辆拥塞时建立路由树，根据路由树来统计车辆拥塞的数目。该方法采用分布式的道路拥堵检测方法，不受道路基础设施建设情况的约束，并且检测的准确率较高。但是该方法需要建立并且维护路由树，网络开销较大。文献[Bauza R,Gozalvez J.Trafficcongestion detection in large-scale scenarios using vehicle-to-vehiclecommunications[J].Journal of NetworkComputer Applications,2013,36(5):1295-1307.]提出基于V2V的协作式道路交通拥堵检测方法，无需建立路由树，同时在发生交通拥堵时，车车之间才进行数据通信，因此该方法降低了车辆通信网络的开销和负载。但是该方法无法融合分布式检测结果以及准确地得出整个检测区域的道路交通拥堵水平。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于VANETs和改进的D-S证据理论的道路拥堵检测方法，既能对分布式的道路拥堵检测结果进行融合，提高道路拥堵信息的可靠性，同时又能减少车辆节点对拥堵信息的转发，有效地抑制广播风暴。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于VANETs和改进的D-S证据理论的道路拥堵检测方法，包括以下步骤：