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Selective data collection in vehicular networks for traffic control applications

机译:用于交通控制的车载网络中的选择性数据收集   应用

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摘要

Vehicular sensor network (VSN) is an emerging technology, which combineswireless communication offered by vehicular ad hoc networks (VANET) withsensing devices installed in vehicles. VSN creates a huge opportunity to extendthe road-side sensor infrastructure of existing traffic control systems. Theefficient use of the wireless communication medium is one of the basic issuesin VSN applications development. This paper introduces a novel method ofselective data collection for traffic control applications, which provides asignificant reduction in data amounts transmitted through VSN. The underlyingidea is to detect the necessity of data transfers on the basis of uncertaintydetermination of the traffic control decisions. According to the proposedapproach, sensor data are transmitted from vehicles to the control node only atselected time moments. Data collected in VSN are processed using on-linetraffic simulation technique, which enables traffic flow prediction,performance evaluation of control strategies and uncertainty estimation. Ifprecision of the resulting information is insufficient, the optimal controlstrategy cannot be derived without ambiguity. As a result the control decisionbecomes uncertain and it is a signal informing that new traffic data from VSNare necessary to provide more precise prediction and to reduce the uncertaintyof decision. The proposed method can be applied in traffic control systems ofdifferent types e.g. traffic signals, variable speed limits, and dynamic routeguidance. The effectiveness of this method is illustrated in an experimentalstudy on traffic control at signalised intersection.
机译:车载传感器网络(VSN)是一项新兴技术,将车载自组织网络(VANET)提供的无线通信与安装在车辆中的传感设备相结合。 VSN为扩展现有交通控制系统的路边传感器基础设施提供了巨大的机会。无线通信介质的有效使用是VSN应用程序开发中的基本问题之一。本文介绍了一种用于交通控制应用的选择性数据收集的新方法,该方法大大减少了通过VSN传输的数据量。基本思想是基于流量控制决策的不确定性确定来检测数据传输的必要性。根据所提出的方法,传感器数据仅在选定的时刻从车辆传输到控制节点。 VSN中收集的数据使用在线交通仿真技术进行处理,可实现交通流量预测,控制策略的性能评估和不确定性估计。如果结果信息的准确性不足,则毫无疑问就无法得出最佳控制策略。结果,控制决策变得不确定,这是一个信号,通知需要来自VSN的新流量数据以提供更精确的预测并减少决策的不确定性。所提出的方法可以应用于不同类型的交通控制系统,例如交通控制系统。交通信号,变速限制和动态路线指引。在信号交叉口的交通控制实验研究中说明了该方法的有效性。

著录项

  • 作者

    Płaczek, Bartłomiej;

  • 作者单位
  • 年度 2011
  • 总页数
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  • 正文语种
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