VANETs中面向交通狀態(tài)的車輛主動(dòng)探測(cè)方法研究的開(kāi)題報(bào)告

VANETs中面向交通狀態(tài)的車輛主動(dòng)探測(cè)方法研究的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景隨著智能交通系統(tǒng)的發(fā)展，車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用得越來(lái)越廣泛，車輛自組網(wǎng)(VehicularAd-hocNetwork,VANET)作為車聯(lián)網(wǎng)的重要組成部分，已成為人們關(guān)注的研究熱點(diǎn)。尤其在城市交通管理中，通過(guò)車輛間的信息交換，能夠提高交通效率、降低事故率、減少污染等問(wèn)題。因此，實(shí)現(xiàn)車輛間的信息交換和共享是VANETs的一項(xiàng)重要挑戰(zhàn)。而為了增強(qiáng)城市交通的智能化，就需要車輛及時(shí)地感知到周圍的交通狀態(tài)，及時(shí)調(diào)整自己的行駛狀態(tài)。在現(xiàn)有研究中，已經(jīng)有很多關(guān)于交通狀態(tài)探測(cè)的方法，但是還存在一些問(wèn)題，例如探測(cè)精度不夠高、消耗能量過(guò)大或者探測(cè)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)等。因此，為進(jìn)一步提高VANETs中面向交通狀態(tài)的車輛主動(dòng)探測(cè)方法的效率和準(zhǔn)確性，本文提出了一種新的方法。二、研究?jī)?nèi)容本文研究的是面向交通狀態(tài)的車輛主動(dòng)探測(cè)方法。主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面：1.提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通狀態(tài)識(shí)別算法，用于分析交通狀態(tài)并預(yù)測(cè)未來(lái)交通狀況；2.研究如何通過(guò)車輛自身傳感器獲取交通狀態(tài)數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和編碼；3.提出一種基于協(xié)同通信的車輛間信息共享方法，在車輛間建立信息共享機(jī)制，有效地傳遞探測(cè)到的交通狀態(tài)信息；4.提出一種基于多傳感器的數(shù)據(jù)融合策略，利用多種不同的傳感器數(shù)據(jù)，提高交通狀態(tài)探測(cè)精度。三、研究意義本文提出的VANETs中面向交通狀態(tài)的車輛主動(dòng)探測(cè)方法具有以下重要意義：1.能夠提高車輛間信息交換的效率，實(shí)現(xiàn)車輛的實(shí)時(shí)感知和交互。2.能夠提高交通狀態(tài)探測(cè)的準(zhǔn)確度，促進(jìn)交通管理的智能化和信息化。3.能夠?yàn)槌鞘薪煌ü芾砗偷缆芬?guī)劃提供科學(xué)依據(jù)，為人們提供高效、便捷、安全的交通出行環(huán)境。四、研究方法本文主要采用以下研究方法：1.理論研究：對(duì)現(xiàn)有交通狀態(tài)探測(cè)方法進(jìn)行調(diào)研和分析，總結(jié)其優(yōu)缺點(diǎn)，以此為基礎(chǔ)提出一種新的方法。2.實(shí)驗(yàn)研究：通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)際數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證所提出的方法的有效性和可行性。3.現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研：到城市交通擁堵等情況較為復(fù)雜的區(qū)域進(jìn)行調(diào)研，獲取有關(guān)交通狀況、交通流量等數(shù)據(jù)。五、預(yù)期成果1.提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通狀態(tài)識(shí)別算法，用于分析交通狀態(tài)并預(yù)測(cè)未來(lái)交通狀況。2.研究出一種面向交通狀態(tài)的車輛主動(dòng)探測(cè)方法，采用多傳感器的數(shù)據(jù)融合策略，提高交通狀態(tài)探測(cè)精度。3.給出一種基于協(xié)同通信的車輛間信息共享方法，用于進(jìn)一步提高車輛間信息交換的效率。4.通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)際數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證所提出的方法的有效性和可行性。六、研究條件本文所需的研究條件主要有：1.交通狀態(tài)數(shù)據(jù)采集設(shè)備：包括車輛自身傳感器、數(shù)據(jù)編碼和處理設(shè)備等。2.實(shí)驗(yàn)平臺(tái)：需要開(kāi)發(fā)出一個(gè)完整的VANETs實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，包括一個(gè)仿真平臺(tái)和一個(gè)實(shí)際測(cè)試平臺(tái)。3.研究人員：需要擁有一定的計(jì)算機(jī)科學(xué)、通信工程、數(shù)據(jù)處理等方向的相關(guān)背景，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有所了解的研究人員為佳。七、參考文獻(xiàn)[1]J.Zhu,Y.Zhang,andJ.S.Sen,“Avehicleactivedetectionmethodfortrafficsensingapplications,”inIEEEInternationalConferenceonVehicularElectronicsandSafety,2017.[2]C.Zhang,Y.Sun,andJ.Wang,“Anintelligentvehicledetectionmethodfortrafficmanagement,”inIEEEInternationalConferenceonComputingandNetworkCommunications,2018.[3]G.Huang,Y.Ma,andW.Liu,“Adeeplearning-basedtrafficstatepredictionmethodforintelligenttransportationsystems,”inIEEESymposiumonComputerApplicationsandCommunications,2019.[4]M.Rostami,M.J.Farsad,andF.Baccelli,“Adistributedtrafficmonitoring