CN106211349A - 基于大数据的车联网设备接入方法 - Google Patents

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CN106211349A CN201610464420.4A CN201610464420A CN106211349A CN 106211349 A CN106211349 A CN 106211349A CN 201610464420 A CN201610464420 A CN 201610464420A CN 106211349 A CN106211349 A CN 106211349A
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陈宏滨
赵峰
李春海
李晓欢
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Guilin University of Electronic Technology
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Guilin University of Electronic Technology
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
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    • H04W74/00—Wireless channel access
    • H04W74/08—Non-scheduled access, e.g. ALOHA
    • H04W74/0808—Non-scheduled access, e.g. ALOHA using carrier sensing, e.g. carrier sense multiple access [CSMA]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • H—ELECTRICITY
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    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
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    • H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks

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Abstract

本发明公开了基于大数据的车联网设备接入方法。所述内容包括：车联网使用的大数据由车载设备采集大数据模块和路基设备采集大数据模块。车载设备采集的大数据包括本车的位置和速度，本车周围车辆数及其位置、距离。路基设备采集的大数据包括路上单位时间的车流量、拥塞状况和交通事故情况，附近道路单位时间的车流量、拥塞状况和交通事故情况。速度快和周围车辆密集的车载设备优先接入车联网，拥塞的道路和交通事故发生率高的道路旁的路基设备也优先接入车联网，其它车载设备和路基设备采用随机竞争方式接入车联网。本方法能够适应道路和车辆实况，利用交通大数据提高驾驶安全性、减少道路拥塞和交通事故，适用于车联网。

Description

基于大数据的车联网设备接入方法
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，具体涉及基于大数据的车联网设备接入方法。
背景技术
车联网由车辆与车辆以及车辆与路边基础设施联网而成，通过蜂窝网基础设施或者无线自组网进行无线通信。车辆之间相互通信以及车辆与路边基础设施的通信提高了驾驶安全性和娱乐性、减少了道路拥塞和交通事故。近年来人们提出很多种车联网信息传输方法和媒质接入控制协议，目的主要是减少传输延迟、增加安全反应时间。
随着海量终端设备互联和物联网技术的发展，它们产生的数据呈几何级数增长，现有的数据处理技术难以管理和控制这么大规模的数据。为此，人们提出大数据这个新概念，它的特征表现在大量、高速、多样、有价值。大数据由成千上万的终端设备采集，然后在云计算平台处理。大数据在股票行情预测、天气预测、球赛比分预测等方面已经产生积极效果，在精准农业、智慧城市、智慧医疗等领域也有潜在的应用价值。但是目前还很少有人提出基于大数据的车联网设备接入方法。
发明内容
本发明提出基于大数据的车联网设备接入方法，以适应道路和车辆实况，提高设备接入效率、减少设备接入冲突，以解决上述背景技术中存在的问题。
实现本发明目的的技术方案如下：
基于大数据的车联网设备接入方法，包括如下步骤：
(1)设置一个车联网设备系统；
(2)由车载设备采集大数据模块根据实际情况确定，将速度快和周围车辆密集的车载设备优先接入车联网，保证这些车辆能够及时获取交通环境数据；
(3)由路基设备采集大数据模块根据实际情况和以往交通事故发生的次数及规模确定，将拥塞的道路和交通事故发生率高的道路旁的路基设备也优先接入车联网，保证它们能够及时给通过车辆发出预警消息并且跟踪监测道路的拥塞状况和交通事故情况；
(4)上述优先接入的设备被分配固定的链路，如果还存在空闲链路，其它车载设备和路基设备采用CSMA/CD或ALOHA随机竞争方式接入车联网；
(5)当优先接入的车辆速度不快以及周围车辆不密集、优先接入的路基设备所在道路不拥塞、没有发生交通事故时，相应的车载设备和路基设备释放固定链路，采用随机竞争方式；
(6)类似地，采用随机竞争方式的车载设备所在车辆速度快或者周围车辆密集、采用随机竞争方式的路基设备所在道路拥塞或者发生交通事故时，相应的车载设备和路基设备优先接入固定分配的链路。
用于实现上述基于大数据的车联网设备接入方法的系统，包括与车联网连接的车载设备采集大数据模块和路基设备采集大数据模块。
所述车载设备采集大数据模块包括：本车的位置和速度，本车周围车辆数及其位置、距离，这些数据存放在车联网云中心。
所述路基设备采集大数据模块包括：大数据包括路上单位时间的车流量、拥塞状况和交通事故情况，附近道路单位时间的车流量、拥塞状况和交通事故情况，这些数据也存放在车联网云中心。
本发明的有益效果为：本发明可用于车联网，具有利用交通大数据提高驾驶安全性、减少道路拥塞和交通事故等优点。
附图说明
图1为基于大数据的车联网结构示意图；
图2为基于大数据的车联网设备接入示意图。
具体实施方式
以下结合附图及实施例对本发明做进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，基于大数据的车联网设备接入方法的系统，包括与车联网连接的车载设备采集大数据模块和路基设备采集大数据模块。其中：
所述车载设备采集大数据模块包括：本车的位置和速度，本车周围车辆数及其位置、距离，这些数据存放在车联网云中心。
所述路基设备采集大数据模块包括：路上单位时间的车流量、拥塞状况和交通事故情况，附近道路单位时间的车流量、拥塞状况和交通事故情况，这些数据也存放在车联网云中心。
如图2所示，本实施例设有3条道路，分别用x1、x2、x3表示。道路x1旁有路基设备3个，分别用x1,1、x1,2、x1,3表示。道路x2旁有路基设备4个，分别用x2,1、x2,2、x2,3、x2,4表示。道路x3旁有路基设备3个，分别用x3,1、x3,2、x3,3表示。
根据路基设备大数据模块分析确定，路基设备x1,1检测到道路x1的该路段发生拥塞，而路基设备x2,2检测到道路x2的该路段发生交通事故。路基设备x1,1和x2,2优先接入车联网，向即将通过该路段的车辆发送预警消息。道路x1、x2、x3上正在行驶的车辆上的车载设备分别用向量记为其中yi,l表示第i条道路上的第l个车载设备；
根据车载设备采集大数据模块分析确定，车载设备y1,4所在车辆速度快，在市区达到60公里/小时。车载设备y3,5所在车辆前后左右都有车辆。车载设备y1,4和y3,5优先接入车联网，保证这两辆车能够及时获取交通环境数据。其它车载设备和路基设备采用CSMA/CD方式接入车联网。

Claims (4)

1.基于大数据的车联网设备接入方法，其特征是：包括如下步骤：
（1）设置一个车联网设备系统；
（2）由车载设备采集大数据模块根据实际情况确定，将速度快和周围车辆密集的车载设备优先接入车联网，保证这些车辆能够及时获取交通环境数据；
（3）由路基采集大数据模块根据实际情况和以往交通事故发生的次数及规模确定，将拥塞的道路和交通事故发生率高的道路旁的路基设备也优先接入车联网，保证它们能够及时给通过车辆发出预警消息并且跟踪监测道路的拥塞状况和交通事故情况；
（4）上述优先接入的设备被分配固定的链路，如果还存在空闲链路，其它车载设备和路基设备采用CSMA/CD或ALOHA随机竞争方式接入车联网；
（5）当优先接入的车辆速度不快以及周围车辆不密集、优先接入的路基设备所在道路不拥塞、没有发生交通事故时，相应的车载设备和路基设备释放固定链路，采用随机竞争方式；
（6）类似地，采用随机竞争方式的车载设备所在车辆速度快或者周围车辆密集、采用随机竞争方式的路基设备所在道路拥塞或者发生交通事故时，相应的车载设备和路基设备优先接入固定分配的链路。
2.用于实现权利要求1所述的基于大数据的车联网设备接入方法的系统，其特征是：该系统包括与车联网连接的车载设备采集大数据模块和路基设备采集大数据模块。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征是：所述车载设备采集大数据模块包括：本车的位置和速度，本车周围车辆数及其位置、距离，这些数据存放在车联网云中心。
4.根据权利要求2所述的系统，其特征是：所述路基设备采集大数据模块包括：大数据包括路上单位时间的车流量、拥塞状况和交通事故情况，附近道路单位时间的车流量、拥塞状况和交通事故情况，这些数据也存放在车联网云中心。
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