车联网环境下基于动态QoS和需求驱动的DASS服务生成关键技术研究

发布时间：2020-04-11 15:21

【摘要】：随着我国汽车保有量的持续增加,有限的道路资源和持续增长的车辆构成了难以调和的矛盾,导致了交通事故频发、交通拥堵加剧等一系列问题。在此背景下,行车主动服务系统(Driving Active Service System,DASS)应运而生,DASS采集车辆在车联网环境(Internet of Vehicles,IV)下的行驶信息,通过信息融合对行车服务进行有效的自动感知与辨识,为车联网环境下的车辆行驶提供实时、主动、高效的服务。论文在现有DASS的基础上,依托中国博士后科学基金:面向车联网的行车主动服务机理分析与系统建模(项目号2016M600375),针对现有系统在生成服务过程中服务选取和服务组合的不足,提出基于动态服务质量(Quality of Service,QoS)和主客观赋权评价法的行车主动服务选取方法以及基于服务需求驱动的服务组合方法。解决了在DASS服务选取中没有考虑QoS波动和QoS参数权重分配不合理以及服务组合中难以掌握服务需求的动态变化的问题。论文主要完成了以下4部分研究工作:(1)系统整理分析了车联网技术、服务选取与组合技术以及DASS的研究和发展现状。同时阐述了DASS基本原理、服务分类和相关技术,并从技术发展和应用推广的角度分析了DASS的可行性。(2)针对DASS动态交通网络环境中的QoS波动和QoS参数权重分配不合理,提出一种基于动态QoS和主客观赋权评价法的DASS选取方法。通过建立DASS-QoS区间模型表示QoS动态性,兼顾QoS客观数据和行车用户主观偏好得到QoS参数综合权重,最终两者结合指导服务选取。以甩挂运输车辆调度服务为例验证上述服务选取方法,结果显示本方法选取的服务使车辆调度运输总时间降低了36%,总成本降低了26%。(3)针对DASS服务组合中难以掌握服务需求动态变化的不足,设计了基于服务需求驱动的服务组合框架及算法。通过实时感知服务环境和服务需求的变化,自动组合DASS服务供用户使用,同时建立了行车用户需求感知算法和行车服务匹配算法,并描述了DASS服务组合的流程。以甩挂运输中牵引车和挂车匹配服务为例验证上述服务组合方法,结果表明本方法组合的服务在服务需求变化前后分别可以提升32%和30%的综合服务质量。(4)搭建了基于PreScan-Matlab/Simulink及Logitech G29的半实物驾驶员在环DASS仿真验证平台,以实时动态路径规划为例,综合测试并验证了基于动态QoS和需求驱动的DASS服务生成关键技术。仿真结果表明本方法生成的路径规划服务平均能节约9%的行车时间,最高能节约15%的行车时间。
【图文】：

示意图,联网环境,示意图

图 1.1 车联网环境下的行车服务示意图Fig. 1.1 Schematic diagram of vehicle service in internet of vehicles

影像,智能终端,驾驶员,联网环境

在车辆泊车引导服务中，驾驶员可以通过屏幕获取附近停到达停车位后，倒车影像也通过车载屏幕显示给驾驶员。图 2.6 中种传感器、摄像头在车联网环境下感知周围车辆的运动状态，车务信息，，接受 DASS 提供的个性化服务。
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：U495

【参考文献】