车联网资源优化调度与车辆移动优化方法

The Internet of Vehicles (IoV) for 5G applications will become an important information service carrier to realize the intellectualization of vehicles and the intelligent traffic control of cities. The intelligently dynamic information service of IoV is of great significance to ensure the driving safety, improve the travel efficiency and enhance the comprehensive traffic control. How to integrate and optimize the communication, computing, storage and other multi-domain resources is the key to achieve the IoV for 5G diversified applications. How to collaboratively optimize the safe mobility of vehicles based on multi-domain resources is the core of the large-scale application of IoV. Focusing on “the core scientific problem of the elastic scheduling of multi-domain resource in IoV and the coordinated optimization of vehicle’s mobility in moving and complex environment“, this project aims to guarantee driving safety and improving travel efficiency with the support of real-time and efficient information interaction. Overall, the above purpose can be achieved through realizing the architecture modeling of IoV for 5G applications, the service-centric multi-domain resource management and control, and the multi-level vehicle mobility optimization based on collaboration. Specifically, a systematical framework is proposed in this proposal, which matches the dynamic and heterogeneous network resources with vehicular services, accommodates the real-time information interaction into the vehicle mobility optimization, and couples the vehicle mobility optimization and real-time network state. Moreover, the proposed mechanisms will be implemented and evaluated in both simulation verification platform and demonstration platform. The results of the project will provide a theoretical support and design guidance for the important scientific and technical needs facing the IoV.

面向5G应用的车联网将成为实现车辆智能化和智能交通管控为一体的重要信息服务载体，其提供的智能动态信息服务对于保障行车安全、提高出行效率、提升城市综合交通管控等方面具有重要意义。如何融合并优化通信、计算、存储等多域资源是实现车联网面向5G多样化应用的关键；如何基于多域资源优化车辆安全协同移动是推动车联网大规模应用的核心。本项目以保障行车安全和提升出行效率为目的，以实时高效信息交互为支撑，聚焦“移动复杂环境下车辆网多域资源弹性调度与车辆协同移动优化”这一核心科学问题，开展面向5G应用车联网的体系架构构建、以服务为中心的多域资源管控、协作式多层次车辆移动优化三方面研究，形成动态多域资源与车辆应用服务匹配、实时信息交互与移动优化需求匹配、车辆移动优化与实时网络状态匹配的综合性车联网解决方案，并构建车联网的仿真验证和演示示范平台。预期成果将为车联网面临的重要科学问题和技术需求提供理论指导和设计支持。

面向5G应用的车联网是实现车辆智能化和交通管控为一体的重要信息服务载体。本项目以保障行车安全和出行效率为目的，以实时高效信息交互为支撑，形成支持移动服务的车联网多域资源分配、计算任务卸载与调度、基于车路协同的多层次车辆移动优化三方面成果：1、针对车联网分层云架构，提出结合分层博弈论与契约论的多阶段资源分配方案，解决分散式资源汇聚面临的信息不对称性、资源定价、多域资源分配调度等问题，实现车辆云多方利益的优化；面向车辆移动引发的跨区域任务迁移，提出了基于半马尔科夫决策过程的跨区多域资源管理方案，实现不同区域的负载均衡与系统长期收益最大化；2、面向车辆移动过程存在的重计算任务的调度与卸载，提出基于有向无环图的任务结构解析、计算任务调度与协同方法，从而实现在满足任务完成时间约束下的精准卸载与调度。3、基于车联网多域资源分配，提出多层次车辆移动优化方法。在单车层面，利用车联网获取交通态势信息预测车辆功率输出，提出电池与超级电容混合供电车辆的功率优化输出方案，在不影响车辆性能前提下延长电池寿命；在多车协作层面，提出车队控制中的车间距动态调节与信息交互的联合设计，实现在人工、自动驾驶组成的混合车队的安全驾驶与高效信息交互，进一步提出十字路口场景中分层调度与分散式控制的自主通行方案，兼顾安全与通行效率；在区域层面，提出多场景交通流预测方法，以及基于拥堵区域辨识的分布式车流滚动优化调控方案，降低拥堵区域通行时间；进一步考虑高比例电动车渗透带来的交通-电力有和协调，提出车流调控、充电诱导与电网能量供给的多层级优化方法，实现交通-电力耦合系统的成本最优。基于上海真实路网与交通数据，搭建车路云协同仿真系统与验证平台，并获得第四届“长风杯”大数据分析与挖掘竞赛一等奖，有力的支撑基于车联网的交通调控与资源分配研究。项目研究成果发表SCI收录论文47篇，EI收录论文42篇，授权发明专利11项。主办国际学术会议6次。

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