交通拥堵重路由控制系统与空气污染监测系统

### 交通拥堵重路由控制系统与空气污染监测系统 #### 交通拥堵重路由控制相关研究 在交通拥堵重路由控制领域，有众多学者进行了相关研究。2012年，Juan等人探讨了“主动车辆重路由策略以避免拥堵”的概念，提出了三种交通重路由策略，旨在将其纳入一个经济高效且易于部署的车辆交通监管系统，以减少交通拥堵的影响。2017年，Divya等人提出了“使用集中式路边单元的拥堵重路由方案”，建议采用中央路边单元（RSU），减轻车辆上重路由计算的负担，使重路由过程能够实时实现。2014年，Wang等人讨论了“基于多智能体的车辆重路由系统以应对意外交通拥堵”，该多智能体系统可以通过为车辆提供最佳绕行建议，在个体和整体利益之间取得平衡，避免前方道路堵塞。2016年，Allan M. de Souza等人指出交通系统在解决社会可持续性和流动性方面发挥着重要作用。还有研究利用观察摄像头或卫星发送的信息来拦截车辆交通拥堵，前者采用时空马尔可夫场算法进行追踪和事件识别，后者的优点是卫星可以覆盖大面积区域，解决空间暴露方面的限制。 在基于位置的服务中，保护用户隐私也是一个重要问题。随着GPS接收器在手机和汽车中变得普遍，人们对追踪更多用户群体的兴趣日益增加。许多研究致力于解决这个问题，例如提出“基于个性化k - 匿名性保护位置隐私的架构和算法”，设计高效的消息扰动引擎来应用所提出的位置隐私框架；还有“用烟花隐藏星星”的区域安全框架，避免了现有区域保护策略在精度、稳定任务和稳定活动之间的权衡。 模糊逻辑在拥堵避免方面也有应用。模糊逻辑处理部分真理的概念，即真值介于“完全真”和“完全假”之间，是解决各种制造控制和数据处理应用的有效方法。2001年，Gi Young等人认为电敏灯比固定的预定交通信号周期更有效，因为它们能够根据车辆数量的快速增加或减少来调整信号周期。2011年，Osigwe等人开发了软件来模拟基于此技术的远程交通路口情况。1996年，Tan等人设计了一个智能交通控制系统来观察和管理城市道路交通。 #### 系统架构与设计 提出的系统架构由中央服务器和运行在每个参与车辆车载设备上的软件栈组成。系统使用两种通信方式：车辆通过蜂窝系统与服务器通信，上报本地交通密度数据并接收道路网络的整体交通密度；相邻车辆通过车载自组织网络（VANET）相互通信，确定本地交通密度并分配从服务器获取的交通数据。 路边单元（RSU）位于主要交通位置，是路边的计算设备，为过往车辆提供连接支持。雷达位于RSU之后，自动发射雷达波。RSU连接到互联网，形成永久基础设施，为互联网和智能车辆提供连接解决方案。 系统设计方面，隐私指标是系统的重要目标之一。系统旨在保护驾驶员的隐私，防止服务器端的攻击者将交通报告（包括位置）与驾驶员身份关联起来。虽然交通报告需要频繁发送以准确计算全局交通视图和检测拥堵，但频繁发送位置报告可能会导致严重的隐私泄露。因此，系统通过减少上传到服务器的位置报告数量来尽量减少驾驶员的隐私泄露，同时保持良好的交通准确性。 模糊规则是系统的另一个重要部分。模糊逻辑是一个包含区间(0, 1)内真值集合的逻辑系统，模糊推理有助于表示人类在特定应用领域