20、基于关键点的分层 VANET：一种交通拥堵管理方法

基于关键点的分层 VANET：一种交通拥堵管理方法

1. 引言

交通拥堵仍是大城市交通管理面临的主要挑战之一。即便像谷歌地图这样广泛使用且强大的平台，也未能在实时交通管理方面做到尽善尽美。它们虽能提供用户所经路线的交通拥堵信息，但无法防止交通堵塞的发生。

随着物联网（IoT）的发展，未来互联网将连接数十亿智能通信“事物”。在汽车领域，物联网体现为车载自组织网络（VANETs），车辆可通过广播通信相互交换信息。

典型的 VANETs 可表示为无向图，节点为车辆，边为车辆间的连接。当两辆车距离足够近，信号强度足以接收广播信号时，它们之间就存在边。VANETs 的操作通常依赖于环境地图，该地图也以无向图表示。

本文引入分层结构，提出分层 VANET（H - VANET），根据不同抽象级别以不同方式处理交通管理。具体而言，使用关键点和关注区域，将环境在第一级划分为关注区域，每个关注区域在第二级再划分为可能的关键点。目标是设计一种作用于分层模型的算法，在高层将车辆分配到连接两点的可用路径上，并在低层考虑从起点到终点的最佳路线。

2. 相关工作

在交通拥堵管理领域，已有诸多研究。例如，有些研究提出使用 VANETs 的分布式、协作式交通拥堵检测与传播系统，还有些采用聚类技术或逻辑框架来处理交通管理，也有运用机器学习技术和模型解决该问题。

本文首次将分层建模应用于 VANETs 的交通管理和车辆分配。此前，分层结构多用于隐私保护、安全保障或移动性预测等目的，且在经济、生物、博弈论等多个领域也有研究。分层建模的关键在于设计特定算法，利用分层结构优势，通常采用懒方法分析子结构并使用摘要以加快计算速度。

3.