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研究車輛傳感器網絡

通過車載傳感器設備,車輛節點能夠感知兩大類的信息:車輛內和車輛外的信息。車輛內的信息包括車輛運行的內在狀態、汽車的位置、速度等;車輛外的信息主要是環境信息,包括溫度、濕度、大氣指數,以及行駛路途中的信息包括交通流量、路面狀況等。除了傳感器設備外,駕駛員其實也是一種高智能的“傳感器”,通過對所見所聞,能感知復雜事件,如檢測交通事故、行車危險等重要的事件。每個車輛傳感器節點感知不同區域、不同時刻的數據,這些感知數據能為大量的應用提供寶貴的數據支持。車輛傳感器網絡具有廣闊的應用背景,典型的應用包括行車安全[1]、交通流量管理[2]和城市監測[3]等。
　　作為一種特殊的無線傳感器網絡,車輛傳感器網絡具有自己的獨特性,這決定了許多傳統的無線傳感器網絡的解決方案不能適用于車輛傳感器網絡,需要開展新的研究,進行新的優化設計。
　　本文綜述車輛傳感器網絡,比較討論車輛傳感器網絡的特征,討論由其帶來的設計上的挑戰,最后介紹車輛傳感器網絡中關鍵技術的研究進展以及幾種典型的應用。
1、車輛傳感器網絡體系結構：
　　車輛傳感器網絡由移動車輛節點與固定的路側基礎設施組成。通過車載無線通信設備,車輛節點具有無線通信能力。當兩個車輛節點處于無線通信范圍內時,能夠建立通信鏈路實現數據交換。同時,路側固定的基礎設施也部署無線通信設備,在車輛經過時能同路側的無線通信設備實現相互通信。路側的基礎設施通常連接Internet,所以車輛通過與路側設施的連接,能夠實現在移動中連接Internet。
　　在無線車輛傳感器網絡中,無線通信技術占有重要的地位,決定了車輛節點的通信方式與通信能力。無線通信技術的快速發展,為車輛傳感器網絡的無線通信提供了多種技術選擇,包括已在無線局域網中廣泛使用的Wi-Fi技術,還有美國聯邦通信委員會(FCC)制訂的專用短程通信標準(DSRC)。DSRC工作在5.9 GHz波段,擁有約75 MHz的帶寬,專用于車輛與車輛、車輛與路側的無線通信。
　　在單個車輛內,可根據應用的需要集成多種傳感器設備,感知不同種類的環境數據。典型的感知設備包括全球定位系統接收終端,能夠實時地獲取車輛所處的地理位置與行駛速度信息;加速傳感器能夠提供車輛瞬時的加速度信息;視頻攝像機能夠拍攝車輛附近的視頻畫面與圖像信息;環境傳感器能夠感知環境指標信息,如溫濕度、一氧化碳含量等。其他的傳感器還有車輛內狀態傳感器,提供發動機溫度、剩余油量等信息。佩戴在駕駛員身上的生物傳感器,能夠提供駕駛員生理狀態等信息。
　　車輛傳感器節點的體系結構如圖2所示。車輛傳感器節點由車輛的供電系統提供電力,節點的核心是嵌入式處理器,通過總線與外設接口,連接各種感知器件。無線通信模塊實現節點同其他車輛節點,或路側設施的無線通信能力。車載的存儲設備為車輛節點提供本地數據儲存手段。
　　傳統的無線傳感器網絡技術可運用于單個車輛節點內,將多個小傳感器節點分布于車輛的不同部位,感知不同的數據,通過小規模的無線傳感器網絡技術,將感知數據集中到車輛網關節點。
2、車輛傳感器網絡的特征與面對的挑戰：
　　車輛傳感器網絡技術建立在無線傳感器網絡技術之上,利用了無線傳感器網絡的研究成果,同時卻又展示了自身的獨特性,使得僅靠無線傳感器網絡的現有技術,無法完全解決車輛傳感器網絡中出現的新挑戰。同無線傳感器網絡相比較,車輛傳感器網絡具有明顯的新的特征。
　　(1)車輛傳感器節點具有更充裕的資源：
　　嵌入式的處理節點具有更強的計算能力,車載的存儲設備提供了較大的存儲能力。更重要的是,整個節點系統有持續的電力供應,而不像傳統的無線傳感器網絡中那樣,節點僅僅靠電池的有限電力供電。這說明能源有效性不是車輛無線傳感器網絡的研究重點,而其他方面,如傳輸時延、系統吞吐率,成為系統設計中更重要的性能指標。
　　(2)車輛節點具有很高的移動性：
　　車輛傳感器節點的高速移動特性決定了車輛傳感器網絡的拓撲結構會快速變化,兩個節點間的通信時間很短暫。而傳統的無線傳感器網絡中節點一般都是靜態的,網絡的拓撲結構具有較好的穩定性。
　　(3)車輛節點的移動具有局限性：
　　車輛節點只能在路網上行駛,而不具有任意的移動能力,因而車輛的運動具有一定程度的可預知性。
　　(4)車輛傳感器網絡中節點分布非常不均勻：
　　車輛節點的分布狀況收多個因素的影響,包括道路網絡的拓撲結構、地理位置、駕駛員的駕駛習慣等。由于節點分布的不均勻,網絡的連通狀況差異很大,在節點分布稀疏的地方,節點可能不存在直接的鄰居。
　　(5)車輛節點的感知數據取決于車輛的移動軌跡：
　　車輛傳感器節點在車輛行駛過程中感知數據,采集得到的數據與行駛軌跡密切相關。而車輛的主用目的是交通,而不是感知數據,因而一般不會主動改變車輛行駛路線來達到特定的數據感知目的。車輛傳感器網絡的最大規模可以達到所有具備無線通信能力的車輛,因而系統的可擴展性是車輛傳感器網絡必須解決的問題之一。
　　與車輛傳感器網絡的密切相關的一個概念是車輛自組織網絡[4],車輛自組織網絡是實現車輛傳感器網絡的重要技術。車輛自組織網絡是一種特殊類型的移動Ad Hoc網絡(MANET),而與一般的MANET相比,車輛自組織網絡節點具有更高的節點移動性。一般來說,MANET具有良好的網絡連通性,而車輛自組織網絡對連通性要求更低。給定一對節點,車輛自組織網絡中可能不存在一條連通的通信路徑,這使得傳統的MANET路由協議在車輛自組織網絡中失效。MANET是無基礎設施的一類網絡,而車輛自組織網絡是一種混合的網絡結構,可以利用路側的基礎網絡設施,實現更好的系統性能。
3、車輛傳感器網絡的關鍵技術：
　　　　3.1 MAC技術
　　在無線傳感器網絡及MANET中,已有多種不同的媒體訪問控制(MAC)協議,如SMAC[5]等。而車輛傳感器網絡的特性對MAC協議提出了新的要求。在車輛傳感器網絡中,MAC的設計可以分為兩大類:一類的設計場景是車輛與路側的無線通信,另一類是車輛與車輛間的無線通信。
　　IEEE 802.11協議常被用于車輛與路側訪問點的通信,然而實驗發現,IEEE 802.11協議需要13 s的時間來建立車輛與路側訪問點的連接[6]。而由于高速移動性,汽車在某個訪問點的通信范圍內的時間很短。這也就意味著在車輛與路側訪問點之間可能還未建立連接,車輛已駛離訪問點,失去了通信的機會。文獻[7]對該問題進行了深入的研究,通過在美國波士頓地區的大量實驗發現,車輛與接入點(AP)間相遇的時間很短暫,99%的相遇持續時間少于250 s,平均值是10 s,而中間值更只有4 s。通過深入的分析,發現Wi-Fi產品之所以需要如此長的時間來建立連接,是因為客戶端用較長的時間來掃描發現訪問點,然后通過用戶指定與選定的訪問點建立相關聯系。文章提出了QuickWi-Fi的方法來加速連接的建立。客戶端自動與第一個掃描發現的AP建立相關聯系,如果失敗,再嘗試第二個。在認證、關聯、動態IP地址獲取(DHCP)以及地址解析(ARP)等階段,經常需要利用超時機制進行重試。QuickWi-Fi將重試的超時從幾秒鐘減小到幾百毫秒,大大縮短了連接建立的時間。
　　在車輛與車輛通信的場景里面,MAC協議往往需要根據應用需求進行針對性的設計。例如,在文獻[8]中,應用場景是緊急事件消息的分發,在這樣的應用中,事件消息的發送應被賦予極高的優先等級,盡早發送出去,否則其他車輛可能因為沒有及時收到警告消息,而發生車禍。文章提出利用一個控制信道的方法,克服隱藏終端問題,實現緊急消息的可靠傳輸。
　　3.2 路由技術
　　根據數據傳輸模式的不同,路由協議可以分成單播、多播和廣播等三大類。在單播路由中,一個數據包只發送到一個目的地;在多播路由中,數據包發送給多個目的節點;而在廣播路由中,數據包發送給所有的節點。不同的路由類型,適用于不同的應用場景。比如,在緊急事件廣播中,需要把緊急的消息發送給所有節點,這時廣播路由就非常有效。
　　由于車輛節點的高速移動性以及車輛網絡的不連通性,決定了無線傳感器網絡與MANET的路由協議不適用于車輛傳感器網絡。延遲容忍網絡(DTN)[9]是處理不連通網絡的一種有效方法,因而車輛傳感器網絡可以借鑒其中的一些關鍵技術。它的核心思想是存儲-轉發策略,即在沒有下一跳可以轉發的情況下,暫時把數據存儲起來,隨節點移動。在轉發機會出現的時候,再把數據轉發給下一跳節點。
　　基于存儲-轉發的思想,文獻[10]提出了一種新的路由協議(稱為VDD),利用車輛的移動性來幫助數據發送。根據交通流量的固定模式以及路網的拓撲結構,車輛的運動具有一定程度的可預測性。VDD利用路段上車流量情況,選擇一條延遲最短的路徑,作為下一跳的轉發目標。
　　文獻[11]提出的路由算法有動態發現目標的能力,在發送數據之前,源節點通過廣播的方法,查找目的節點。在目的節點回復給源節點的過程中,選擇數據傳輸的路徑。與一般的路由算法不同,選出的路徑由若干個物理位置所確定。在數據傳輸過程中,數據包沿著給定的物理位置傳送到目的節點。
　　3.3 車輛運動模型
　　節點的運動影響網絡的整體性能,因而必須對節點的運動規律進行深入研究。特別是在對系統進行仿真評估的過程中,節點的運動模式直接影響了性能評估的準確性。在理想狀況下,使用真實的車輛運動數據,能得到最真實的實驗結構。然而,真實的車輛運動數據不容易取得,或者需要付出比較高的代價,因而需要研究車輛運動模型。利用貼近現實世界的運動模型,人工生成車輛運動數據,提高仿真結果的可靠性。
　　在MANET研究中,經常假設節點的運動服從簡化的運動模型,如Random Walk(RW)、Randon Way Point (RWP)[12]等模型。在RW模型中,節點隨機選擇一個方向與速度,移動一段距離(或者一定的時間)后,再重新選擇方向與速度。
　　簡化的運動模型未能考慮道路的拓撲結構、交通流量等實際因素,不能刻畫車輛運動的規律。基于簡化模型進行的設計或性能仿真,結果是不可靠的。　　文獻[13]將現有的車輛運動模型分成四大類,即理論模型、基于交通流量模擬器的模型、基于調查的模型和基于跟蹤數據的模型。利用車載的GPS接收器,可以記錄車輛的運動軌跡。圖3顯示了上海的道路分布圖,以及某輛出租車在上海市內一天的運動軌跡。基于跟蹤數據的模型從大量的跟蹤數據中抽取車輛運動的特征,并利用這些特征,來重新生成貼近現實世界的車輛運動數據。為了得到真實的運動模型,需要考慮多個因素,主要包括移動限制條件和流量產生器。移動限制描述了車輛運動的自由程度,如在城市內的車輛必須行駛在道路上。流量產生器生成車輛,處理車輛與車輛、車輛與環境的交互,決定車輛的運動速度等。
　　3.4 試驗床
試驗床是進行車輛傳感器網絡研究的重要手段,世界上已經建立起多個車輛網絡的試驗床。美國的馬薩諸塞大學建立了UMass DieselNet[14],系統由40輛公交車組成,每輛公交車上配備一套HaCom Open Brick嵌入式計算機,256M內存,40G硬盤,運行Linux操作系統。GPS接收終端提供實時的定位服務。每輛公交車上有3種無線通信設備,分布式Wi-Fi AP、Wi-Fi網卡和MaxStream XTend 900 MHz的無線電。DieselNet是混合型的網絡,除了公交車節點外,網絡中還包括安裝在路邊的Throwboxes,用于提高網絡的連通性。
在歐洲,德國的Fleetnet項目[15]由6家公司和3個大學共同發起,2000年9月啟動。試驗床由10輛小汽車和路邊的基站組成,車輛裝備有攝像頭、導航系統和液晶接觸式顯示屏。嵌入式計算機通過控制器局部網(CAN)總線與車內的電子設備實現連接。FleetNet利用車輛間多跳無線通信,研究實現多種免費的應用服務,包括緊急事件通知、障礙物警告、交通擁堵監測和因特網接入等。
4、車輛傳感器網絡的典型應用：
　　　　車輛傳感器網絡有廣闊的應用舞臺,典型的應用包括行車安全、城市監測、路況監測、交通流量監測等。在文獻[1]中,應用的場景是:車輛節點在發現緊急狀況時,通過DSRC無線通信技術,將緊急狀況告知其他車輛,以防止碰撞的發生。文獻[3]提出通過車載傳感器,車輛節點拍攝途經路上發生的事件、識別車牌號碼等信息。由于網絡規模巨大,不適合用集中的網關節點來收集數據。他們提出車輛節點僅發送簡單的摘要信息,而通過移動的數據收集節點(如警車),選擇性地收集所需數據。在文獻[16]中,車輛節點通過三維的加速傳感器,檢測路面的損毀狀況。利用廣泛的分布性,和車輛節點大范圍的移動性,車輛傳感器網絡能夠很好地檢測路面破損情況。通過GPS接收終端,車輛節點能夠感知地理位置信息與速度信息,通過收集相關路段在某個時刻的車輛感知數據,能夠計算得出相應的交通流量狀況。
　　不同于傳統的無線傳感器網絡,車輛傳感器網絡有其自身的特性,體現在節點的高速移動性、網絡的不連通性、系統的大規模性、網絡結構的混合性等方面,這些特性決定了傳統的無線傳感器網絡的方法不適用于車輛傳感器網絡,需要進行相應的修正或重新設計。本文討論了車輛傳感器網絡的結構與特點,介紹了若干關鍵技術和典型的應用。車輛傳感器網絡的研究還處于較初步的階段,還有許多的問題,包括移動模型、路由方法等,需要進一步深入的研究。
　　

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