基于雾计算的城市堵车时道路信息服务系统及方法与流程

本发明属于通信技术领域，更进一步涉及车联网技术领域中的一种基于雾计算的城市堵车时道路信息服务系统及方法。本发明可用于城市堵车情况下，雾服务器收集了实时路况信息后，路边单元根据目的地地址信息和实时路况信息去规划行车路线，将得到的最佳路径反馈给发送服务请求的车载智能终端，节省了驾驶时间。

背景技术：

雾计算扩大了以云计算为特征的网络计算范式，将网络计算从网络的中心扩展到网络的边缘，从而更加广泛地运用于更多的应用形态和服务类型。具体的，雾计算在云和终端之间，利用网络设备和专用设备提供计算、存储和网络通信服务。雾计算的基本特征大概有以下几点：低延迟和位置感知、更为广泛的地理分布、更大范围的移动性、适合更多的节点、在无线接入应用中更起主导作用、在实时和流媒体应用中更有价值，支持异构性。主要应用于人群密集且有特定目标的地方，如：商场、学校、医院、酒店，或对延迟要求高的系统，如：电网中的感知控制闭环系统、车联网中的车路协同系统。

目前，Oanh Tran Thi Kim,Nguyen Dang Tri等人在《A Shared Parking Model in Vehicular Network Using Fog and Cloud Environment》中提出了一种基于雾计算的网络架构，用来共享停车场的车位。通过引入雾层，系统可以实时更新车辆附近所有停车场的车位信息。路边单元中包含一个模块，被称为RFPARK(Roadside Cloud and Fog computing-based parking slot repository，基于路边云和雾计算的停车位置存储库)。当司机请求的停车场位置属于路边单元的管辖范围时，RFPARK将被启动，为车辆选择合适的停车场车位。此方案有两个较为明显的优势：一方面可以帮助车主找到合适的停车位；另一方面可以为停车场带来更大的收益。而这一切都得益于实时车位信息的快速获取以及共享。不足之处在于，倘若是上下班高峰期，道路拥堵，车辆并不能及时到达停车场，而停车场仍为该车辆预留了车位，停车场必然造成新的损失，所以选择合适的行驶路径变得非常重要。

深圳市赛格导航科技股份有限公司在申请的专利技术“一种基于云计算的GPS导航方法及系统”(申请号201110082267.6，公开号102735251A)中公开了一种基于云计算的GPS导航方法及系统。本发明的方案中，利用信息服务中心来计算导航路线，导航终端用于传输数据，综合利用服务器群所计算导航路线来设计路线，将所设计的导航路线传送到GPS导航终端。该方案存在的不足是，信息服务中心和服务器群的数据处理能力也是有限的，当数据量巨大时，必然造成高延迟，一旦出现问题，整个系统将会瘫痪。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服上述已有技术的不足，提出一种基于雾计算的城市堵车时道路辅助信息服务系统及其方法。本发明可以在城市堵车环境下，为行驶车辆找到一条到达目的地的最优路径，满足节省时间和提高驾驶舒适度的需求。

实现本发明的基本思路是：雾服务器构建局域网，收集其管辖范围内的实时路况信息，并传送给管辖雾服务器的路边单元，车载智能终端通过WiFi连接附近的雾服务器，利用三边定位算法进行车辆定位，发送服务请求，路边单元接收服务请求和实时路况信息，在路边云服务器划分的可用区域内，规划行车路线，路边云服务器模块将得到的最佳路径，通过距离发送服务请求的行驶车辆最近的路边单元，反馈给发送服务请求的车载智能终端，提高了最佳路径的计算速度，节省了驾驶时间的。

本发明的系统包括车载智能终端、雾服务器、路边单元、路边云服务器模块。

所述的车载智能终端，通过WiFi连接附近的雾服务器；接收来自三个不同位置的雾服务器的信号强度后，利用三边定位算法进行车辆定位；向距离该行驶车辆最近的路边单元，发送目的地地址信息；接收距离该车载智能终端最近的路边单元反馈的最佳路径。

所述雾服务器，基于WiFi技术，建立各自的无线局域网WLAN；监听WiFi信号；收集其管辖范围内的实时路况信息，将得到的实时路况信息传送给管辖雾服务器的路边单元。

所述路边单元，接收其管辖范围内的雾服务器上传的实时路况信息；将路边云服务器模块覆盖范围内的路边的每一个雾服务器监听到的WiFi信号，传递给同一路边单元管辖范围内的雾服务器；接收其管辖范围内的行驶车辆中的车载智能终端发送的目的地地址信息；根据已定位车辆的当前地址信息和行驶车辆中的车载智能终端发送的目的地地址信息，以及可用区域内每一个雾服务器收集的其管辖范围内的实时路况信息，采用获取可用区域内全部路径的路径寻找方法，得到所有行车路线；采用最佳路径匹配方法，从所有行车路线中选取其中的最佳路径；将最佳路径上传至路边云服务器模块；将最佳路径反馈给发送服务请求的行驶车辆中的车载智能终端。

所述路边云服务器模块，根据已定位车辆的当前地址信息和行驶车辆中的车载智能终端发送的目的地地址信息，采用区域划分方法，划分出用于规划行车路线的可用区域；将最佳路径保存在路边云服务器模块的路况数据库中；将最佳路径反馈给距离发送服务请求的行驶车辆最近的路边单元。

本发明方法的步骤包括如下：

(1)构建局域网：

(1a)位于路边云服务器模块覆盖范围内的路边的每一个雾服务器，基于WiFi技术，建立各自的无线局域网WLAN；

(1b)行驶车辆中的车载智能终端通过WiFi连接附近的雾服务器。

(2)车辆定位：

(2a)管辖雾服务器的路边单元，将路边云服务器模块覆盖范围内的路边的每一个雾服务器监听到的WiFi信号，传递给同一路边单元管辖范围内的雾服务器；

(2b)待定位的行驶车辆中的车载智能终端，接收来自三个不同位置的雾服务器的信号强度后，利用三边定位算法进行车辆定位。

(3)发送服务请求：

已定位的行驶车辆通过其车载智能终端，向距离该行驶车辆最近的路边单元，发送目的地地址信息。

(4)接收服务请求：

位于路边云服务器模块覆盖范围内的路边的每一个路边单元，接收其管辖范围内的行驶车辆中的车载智能终端发送的目的地地址信息，将接收的目的地地址信息上传至路边云服务器模块。

(5)规划行车路线：

(5a)位于路边云服务器模块覆盖范围内的路边的每一个雾服务器，收集其管辖范围内的实时路况信息，将实时路况信息传送给管辖雾服务器的路边单元；

(5b)路边云服务器模块，根据已定位车辆的当前地址信息和行驶车辆中的车载智能终端发送的目的地地址信息，采用区域划分方法，划分出用于规划行车路线的可用区域；

(5c)可用区域内的每一个路边单元，根据已定位车辆的当前地址信息和行驶车辆中的车载智能终端发送的目的地地址信息，以及可用区域内每一个雾服务器收集的其管辖范围内的实时路况信息，采用获取可用区域内全部路径的路径寻找方法，得到所有行车路线；

(5d)采用最佳路径匹配方法，从所有行车路线中选取其中的最佳路径。

(6)反馈最佳路径：

(6a)可用区域内的每一个路边单元，将最佳路径上传至路边云服务器模块；

(6b)路边云服务器模块将收到的最佳路径，保存在路边云服务器模块的路况数据库中，并反馈给距离发送服务请求的行驶车辆最近的路边单元；

(6c)接收到路边云服务器模块反馈的最佳路径的路边单元，将最佳路径反馈给发送服务请求的行驶车辆中的车载智能终端。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

第一，由于本发明在系统中引入了雾服务器，基于WiFi技术，建立各自的无线局域网WLAN，监听到WiFi信号，收集其管辖范围内的实时路况信息，将得到的实时路况信息传送给其上层的路边单元，克服了现有技术采用卫星定位技术中，都需要在能够接收到卫星信号的区域工作，在城市密集区依然无法实现定位，在数据量巨大时高延迟、系统面临瘫痪的问题，使得本发明提供了低延迟和位置感知、更为广泛的地理分布、适合更多的节点的优点。

第二，由于本发明在方法中采用的规划行车路线的步骤，通过位于路边云服务器模块覆盖范围内的路边的所有雾服务器，收集其管辖范围内的实时路况信息，路边云服务器模块，划分出用于规划行车路线的可用区域，可用区域内的路边单元接收服务请求和实时路况信息，采用获取可用区域内全部路径的路径寻找方法，得到所有行车路线，采用最佳路径匹配方法，从所有行车路线中选取其中的最佳路径，克服了现有技术采用卫星定位技术中，只根据地图提供最短路径，无法提供最优的车路匹配的问题，使得本发明提供了提高车辆导航的效率、节省驾驶时间的优点。

附图说明

图1为本发明系统的示意图；

图2为本发明方法的流程图；

图3为本发明区域划分方法的示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步详细的描述。

参照附图1，本发明的系统包括车载智能终端、雾服务器、路边单元、路边云服务器模块。其中：

所述的车载智能终端，通过WiFi连接附近的雾服务器；接收来自三个不同位置的雾服务器的信号强度后，利用三边定位算法进行车辆定位；向距离该行驶车辆最近的路边单元，发送目的地地址信息；接收距离该车载智能终端最近的路边单元反馈的最佳路径。

所述雾服务器，基于WiFi技术，建立各自的无线局域网WLAN；监听WiFi信号；收集其管辖范围内的实时路况信息，将得到的实时路况信息传送给管辖雾服务器的路边单元。

所述路边单元，接收其管辖范围内的雾服务器上传的实时路况信息；将路边云服务器模块覆盖范围内的路边的每一个雾服务器监听到的WiFi信号，传递给同一路边单元管辖范围内的雾服务器；接收其管辖范围内的行驶车辆中的车载智能终端发送的目的地地址信息；根据已定位车辆的当前地址信息和行驶车辆中的车载智能终端发送的目的地地址信息，以及可用区域内每一个雾服务器收集的其管辖范围内的实时路况信息，采用获取可用区域内全部路径的路径寻找方法，得到所有行车路线；采用最佳路径匹配方法，从所有行车路线中选取其中的最佳路径；将最佳路径上传至路边云服务器模块；将最佳路径反馈给发送服务请求的行驶车辆中的车载智能终端。

所述路边云服务器模块，根据已定位车辆的当前地址信息和行驶车辆中的车载智能终端发送的目的地地址信息，采用区域划分方法，划分出用于规划行车路线的可用区域；将最佳路径保存在路边云服务器模块的路况数据库中；将最佳路径反馈给距离发送服务请求的行驶车辆最近的路边单元。

下面结合附图2，对本发明方法的具体步骤描述如下。

步骤1，构建局域网。

位于路边云服务器模块覆盖范围内的路边的每一个雾服务器，基于WiFi技术，建立各自的无线局域网WLAN。

行驶车辆中的车载智能终端通过WiFi连接附近的雾服务器。

步骤2，车辆定位。

管辖雾服务器的路边单元，将路边云服务器模块覆盖范围内的路边的每一个雾服务器监听到的WiFi信号，传递给同一路边单元管辖范围内的雾服务器。

待定位的行驶车辆中的车载智能终端，接收来自三个不同位置的雾服务器的信号强度后，利用三边定位算法进行车辆定位。

所述的利用三边定位算法进行车辆定位的具体步骤如下：

第一步，待定位的行驶车辆中的车载智能终端接收来自三个不同位置的雾服务器的信号强度后，按照下式，分别计算待定位的行驶车辆中的车载智能终端与三个不同位置的雾服务器的距离，

其中,di表示待定位的行驶车辆中的车载智能终端与第i个雾服务器的距离，i分别取值1、2、3，RSSIi表示待定位的行驶车辆中的车载智能终端接收到的第i个雾服务器的信号强度，i分别取值1、2、3，Ai表示待定位的行驶车辆中的车载智能终端在参考距离接收到的第i个雾服务器的信号强度，参考距离一般取1m，n表示行驶车辆中的车载智能终端给定的受信号传输环境影响的路径传播耗散系数；

第二步，分别以三个雾服务器为圆心，以行驶车辆中的车载智能终端与已知位置的三个雾服务器的距离为半径作三个圆，将三个圆的交点作为待定位的行驶车辆中的车载智能终端的位置。

步骤3，发送服务请求。

已定位的行驶车辆通过其车载智能终端，向距离该行驶车辆最近的路边单元，发送目的地地址信息。

步骤4，接收服务请求。

位于路边云服务器模块覆盖范围内的路边的每一个路边单元，接收其管辖范围内的行驶车辆中的车载智能终端发送的目的地地址信息，将接收的目的地地址信息上传至路边云服务器模块。

步骤5，规划行车路线。

位于路边云服务器模块覆盖范围内的路边的每一个雾服务器，收集其管辖范围内的实时路况信息，将实时路况信息传送给管辖雾服务器的路边单元。

路边云服务器模块，根据已定位车辆的当前地址信息和行驶车辆中的车载智能终端发送的目的地地址信息，采用区域划分方法，划分出用于规划行车路线的可用区域。

下面结合附图3对本发明的区域划分方法做进一步描述。

图3中的符号S表示已定位的行驶车辆中的车载智能终端的当前地址，H表示行驶车辆中的车载智能终端发送的目的地地址，矩形ABCD和矩形A1B1C1D1分别表示路边云服务器覆盖范围内的区域，E表示行驶车辆中的车载智能终端到达的新位置。

将已定位的行驶车辆中的车载智能终端的当前地址S为起点，将行驶车辆中的车载智能终端发送的目的地地址H为终点，连接起点和终点的线段SH为边长，分别作两个正方形，所作的两个正方形合在一起的矩形区域ABCD即为可用区域。

当已定位的行驶车辆从S点行驶到E点，将已定位的行驶车辆中的车载智能终端的当前地址E为起点，将行驶车辆中的车载智能终端发送的目的地地址H为终点，连接起点和终点的线段EH为边长，分别作两个正方形，所作的两个正方形合在一起的矩形区域A1B1C1D1即为可用区域。

可用区域内的每一个路边单元，根据已定位车辆的当前地址信息和行驶车辆中的车载智能终端发送的目的地地址信息，以及可用区域内每一个雾服务器收集的其管辖范围内的实时路况信息，采用获取可用区域内全部路径的路径寻找方法，得到所有行车路线。

所述的获取可用区域内全部路径的路径寻找方法的具体步骤如下：

第一步，在可用区域内，利用穷举法，列举已定位行驶车辆从当前地址到目的地地址的可选择的所有路径；

第二步，根据下式，计算已定位行驶车辆从当前地址到目的地地址的可选择的每一条路径的权值，

其中，αr表示已定位行驶车辆从当前地址到目的地地址的可选择的第r条路径的权值，r＝1,2,3......,m，m表示已定位行驶车辆从当前地址到目的地地址的可选择的路径总数，∑表示求和操作，j表示第r条路径包含的道路数目，a、b分别表示比例系数，取值范围为0到1，a+b＝1，X表示道路阻塞严重时取值大的阻塞等级，取值为0,1,2,3,4,5，D表示行驶车辆距离阻塞点的距离，W表示道路宽度，G表示道路级别，取值为1,2,3,4。

所述的道路是指，在路边云服务器模块覆盖的区域内，将两个相邻路口之间的路作为一条道路。

采用最佳路径匹配方法，从所有行车路线中选取其中的最佳路径。

所述的最佳路径匹配方法的具体步骤如下：

第1步，将所有行车路线，组成已定位车辆的可选路径集合；

第2步，采用冒泡法，利用路径的权值对可选路径集合中的路径排序；

第3步，路边单元分析历史路况数据之后，得出可选路径集合中的路径在不发生拥堵的情况下最大允许的车流量，该车流量的值即为路径配额量的值；

第4步，对于可选路径集合中的路径，路边单元参照行驶车辆发送服务请求的先后顺序，选择排在路径配额量的值前面的车辆进入该路径，并拒绝其余车辆，将拒绝的车辆信息保存在拒绝集合中；

第5步，已定位车辆将可选路径集合中权值最小的路径作为偏好路径；

第6步，判断已定位车辆是否在偏好路径的拒绝集合中，若是，则执行第8步，否则，执行第7步；

第7步，将该偏好路径作为已定位车辆的最佳路径；

第8步，路边单元在可选路径集合中重新选择偏好路径，转到第6步开始执行；

第9步，将已定位车辆的最佳路径保存在路边单元中。

步骤6，反馈最佳路径。

可用区域内的每一个路边单元，将最佳路径上传至路边云服务器模块。

路边云服务器模块将收到的最佳路径，保存在路边云服务器模块的路况数据库中，并反馈给距离发送服务请求的行驶车辆最近的路边单元。

接收到路边云服务器模块反馈的最佳路径的路边单元，将最佳路径反馈给发送服务请求的行驶车辆中的车载智能终端。