车联网：从智能电网到自动驾驶汽车和车辆云

据外媒报道，当地时间5月9日，俄亥俄州州长约翰·卡西奇签署了一项行政命令。只要自动驾驶测试车辆符合既定的安全参数和现行国家交通法规，就可以在公共道路上进行测试。正如公众高度关注自动驾驶汽车的安全性一样，俄亥俄州成为美国最新一个允许自动驾驶汽车在公共道路上进行测试的州，也是继密歇根州、匹兹堡（宾夕法尼亚州西南部城市）、亚利桑那州和加利福尼亚州之后，美国第四个批准自动驾驶汽车进行道路测试的州。

根据俄亥俄州州长签署的一项行政命令，想要在该州高速公路上进行测试的公司必须遵守几项规定，包括驾驶室必须有一名持有驾照的司机，公司必须在该州注册，并提供想要进行测试的车辆和道路的信息。在这次新闻发布会上，卡西奇表示，政府在该州对自动驾驶汽车技术的进一步投资将增加就业机会，并鼓励新技能的发展。卡西奇表示，“我们必须向前迈进，并在这项技术上进行投资。”在会议上，卡西奇还讨论了最近由传统交通事故和涉及自动驾驶汽车的事故造成的悲剧。他说，“我们必须始终承担这样的风险。如果我们不承担风险，我们就会停滞不前。”5月9日的演讲进一步深化了卡西奇在今年1月的努力（卡西奇在1月发布行政命令，为该州建设一个智能移动出行中心——DriveOhio），该州的智能移动出行倡议旨在促进自动驾驶技术的发展。卡西奇没有提及有关优步最近几个月与城市居民和官员关系恶化的报道。3月18日，优步的一辆自动驾驶测试车在亚利桑那州撞上一名行人后死亡。事故发生一周后，优步被禁止在该州运营自动驾驶汽车。与此同时，优步已自愿停止测试自动驾驶汽车，也没有在公共道路上重新推出自动驾驶汽车。卡西奇还表示，俄亥俄州应与加利福尼亚州、亚利桑那州、佛罗里达州和密歇根州一起成为美国自动驾驶技术发展良好的前五大洲。据外媒报道，当地时间5月9日，俄亥俄州州长约翰·卡西奇签署了一项行政命令。只要自动驾驶测试车辆符合既定的安全参数和现行国家交通法规，就可以在公共道路上进行测试。正如公众高度关注自动驾驶汽车的安全性一样，俄亥俄州成为美国最新一个允许自动驾驶汽车在公共道路上进行测试的州，也是继密歇根州、匹兹堡（宾夕法尼亚州西南部城市）、亚利桑那州和加利福尼亚州之后，美国第四个批准自动驾驶汽车进行道路测试的州。

根据俄亥俄州州长签署的一项行政命令，想要在该州高速公路上进行测试的公司必须遵守几项规定，包括驾驶室必须有一名持有驾照的司机，公司必须在该州注册，并提供想要进行测试的车辆和道路的信息。在这次新闻发布会上，卡西奇表示，政府在该州对自动驾驶汽车技术的进一步投资将增加就业机会，并鼓励新技能的发展。卡西奇表示，“我们必须向前迈进，并在这项技术上进行投资。”在会议上，卡西奇还讨论了最近由传统交通事故和涉及自动驾驶汽车的事故造成的悲剧。他说，“我们必须始终承担这样的风险。如果我们不承担风险，我们就会停滞不前。”5月9日的演讲进一步深化了卡西奇在今年1月的努力（卡西奇在1月发布行政命令，为该州建设一个智能移动出行中心——DriveOhio），该州的智能移动出行倡议旨在促进自动驾驶技术的发展。卡西奇没有提及有关优步最近几个月与城市居民和官员关系恶化的报道。3月18日，优步的一辆自动驾驶测试车在亚利桑那州撞上一名行人后死亡。事故发生一周后，优步被禁止在该州运营自动驾驶汽车。与此同时，优步已经自愿停止测试自动驾驶汽车，也没有在公众面前重新推出自动驾驶汽车……

有效载荷。卡西奇还表示，俄亥俄州应与加利福尼亚州、亚利桑那州、佛罗里达州和密歇根州一起成为美国自动驾驶技术发展良好的前五大洲。云形成：领导者从他们那里收到包含资源信息的rrep（路线回复）后，选择两个云成员（例如车辆V2和道路摄像头RC1），形成新的云。任务分配和结果收集：然后，云领导会分配任务，让他们拍摄接下来的两个场景，并将数据返回给它。内容发布和共享：从云成员那里收集图像后，领导会对内容进行处理，以创建并发布到全网。V1是自动驾驶应用程序消耗的内容。同时，领导者需要其他车辆（图3中的V4）将内容存储并保存在其内存中，以便在云周围重用内容。一段时间后，以下车辆V6和V7运行自动驾驶应用程序。他们通过广播带有内容名称的兴趣消息来请求内容，并找到匹配的内容。V4可以在不联系V1的情况下直接将匹配的内容发送到V6和V7。云发布：当云领导者决定不再使用云时，它将向所有云成员V2和RC1发布消息。第四，轮云和自动驾驶汽车的挑战从手动操作到自动驾驶汽车（AUV）的演变将带来几个新的挑战。其中一些挑战来自于AUV上部署的大量传感器以及AUV可以从环境中获得的大量数据。其他挑战源于AUV是“自动驾驶”，驾驶员可能忙于活动，无法在紧急情况下立即干预。在本节中，我们将回顾这些挑战及其对车辆协议和应用程序的影响，以及车内云架构的设计。A.前面关于NDN网络层的部分显示，VCC的“窄腰”网络层是NDN。换句话说，NDN网络需要找到内容，而不是主机或IP地址，也就是说，通过使用地理相关性而不是命名层次来发现内容。事实上，由于节点的移动性，不能假设存在地理上一致的名称层次结构，因此前缀位置会提示目标内容的位置。然而，在我们的案例中，大多数查询都与位置有关。例如，我们想找到一个视频，一个城市某个地区博物馆的片段；或者是车祸的目击者；

或者关于给定路线上的路况信息（如坑洞、颠簸等），火车站附近的救护车，或者我们应该开车经过的拥堵街道的照片或视频。当道路上有很多AUV时，这种“环境监测”服务将非常受欢迎。如今，谷歌汽车结合建筑物的实际图片，在城市和地图的拓扑结构中漫游。有远见的人认为，AUV将比普通汽车更好地描绘整个“世界”，VCC的车载NDN服务将面临挑战，即在AUV上存储的大量数据中找到所需的内容。B.信标和警报在车辆云中的一个重要应用是“信标和警报”。回想一下，AUV传感器的大部分工作（从光学到激光雷达）都是为了避免给车辆及其乘客带来麻烦。然而，传感器本身不足以保持高速稳定的运行，也不足以大大缩短车辆之间的距离。在卡车排中尤其如此（图4）。在这种情况下，有必要感知前后车辆之间的通信，以避免碰撞。类似地，V2V（车对车）通信是必要的，以避免在前方减速或发生事故时，在AUV的长队中形成冲击波。因为AUV（与人类驾驶员不同）服从信号，而且大多数汽车都是自动驾驶的，所以十字路口碰撞并不是一个关键问题。C.智能交通自动驾驶仪的引入将大大增强智能交通。AUV可以比人类驾驶更有效地利用现有的公路网络，因为它们可以在紧凑的车队中运行。他们还可以通过维持这些车道上的“车轮上的火车”配置以及使用传感器和V2V通信的组合，有效地使用首选车道（或按次付费服务）。以一种比人类更安全的方式（考虑到所涉及的高速）。AUV还可以管理自动充电。在安全性方面，AUV可以实现其他手机共享道路，例如行人和自行车。他们可以跟踪先进的传感器/激光雷达，并通过V2V通信与后方车辆和两条车道之一共享“前方自动驾驶汽车”的信息。D.基础设施故障恢复AUV依靠基础设施（如WIFI接入点、DSRC RSU和LTE）实现各种非安全功能，如高级传感器数据处理和智能传输。在地震导致重大基础设施故障的情况下，也就是说，一些功能必须由人类驾驶员接管。然而，从大规模基础设施故障的发生到人工接管之间存在一个灰色期，在此期间，AUV必须自己解决问题。这是一个非常关键的窗口，因为AUV只知道它们的近邻。灾难发生后，他们失去了传感器可以到达的邻居的知识，而这些传感器是由互联网ITS服务器提供的。为了避免AUV失控造成的第二次灾难，保持V2V在相邻道路上支持的交通条件非常重要。这种众包交通背景将使AUV能够做出智能的路线决策（以防在地震中避开障碍物或阻塞道路）。E之前认知无线电和频谱数据库众包的应用指出了无人潜航器之间V2V的关键要求。DSRC专用频谱原则上可以支持V2V业务，或者至少支持信标和紧急服务业务。然而，有远见的人预测，DSRC 75 Mhz频谱将被基本的安全应用迅速耗尽。在这种情况下，先前的研究表明，在动态频谱共享模式下，V2V的需求必须得到WIFI频谱的支持，并在城市环境中与居民竞争。认知无线电功能必须得到多无线电AUV平台的支持。他们还可以获得用于802.11b/g信道占用的AUV众包的支持。五、结论城市车队正在从一系列传感器平台向自动驾驶汽车互联网发展。与物联网的其他例子一样，车联网将具有通信、存储、智能和学习的能力，以预测客户的意图。我们相信，汽车云，相当于汽车互联网云，将成为使进化成为可能的核心系统环境，自动驾驶将成为云架构的主要受益者。我们详细展示了一个车辆云模型，并讨论了AUV的潜在设计视角和未来研究的重点。云形成：领导者从他们那里收到包含资源信息的rrep（路线回复）后，选择两个云成员（例如车辆V2和道路摄像头RC1），并形成一个新的……

乌德。任务分配和结果收集：然后，云领导会分配任务，让他们拍摄接下来的两个场景，并将数据返回给它。内容发布和共享：从云成员那里收集图像后，领导会对内容进行处理，以创建并发布到全网。V1是自动驾驶应用程序消耗的内容。同时，领导者需要其他车辆（图3中的V4）将内容存储并保存在其内存中，以便在云周围重用内容。一段时间后，以下车辆V6和V7运行自动驾驶应用程序。他们通过广播带有内容名称的兴趣消息来请求内容，并找到匹配的内容。V4可以在不联系V1的情况下直接将匹配的内容发送到V6和V7。云发布：当云领导者决定不再使用云时，它将向所有云成员V2和RC1发布消息。第四，轮云和自动驾驶汽车的挑战从手动操作到自动驾驶汽车（AUV）的演变将带来几个新的挑战。其中一些挑战来自于AUV上部署的大量传感器以及AUV可以从环境中获得的大量数据。其他挑战源于AUV是“自动驾驶”，驾驶员可能忙于活动，无法在紧急情况下立即干预。在本节中，我们将回顾这些挑战及其对车辆协议和应用程序的影响，以及车内云架构的设计。A.前面关于NDN网络层的部分显示，VCC的“窄腰”网络层是NDN。换句话说，NDN网络需要找到内容，而不是主机或IP地址，也就是说，通过使用地理相关性而不是命名层次来发现内容。事实上，由于节点的移动性，不能假设存在地理上一致的名称层次结构，因此前缀位置会提示目标内容的位置。然而，在我们的案例中，大多数查询都与位置有关。例如，我们想找到一个视频，一个城市某个地区博物馆的片段；或者是车祸的目击者；

或者关于给定路线上的路况信息（如坑洞、颠簸等），火车站附近的救护车，或者我们应该开车经过的拥堵街道的照片或视频。当道路上有很多AUV时，这种“环境监测”服务将非常受欢迎。如今，谷歌汽车结合建筑物的实际图片，在城市和地图的拓扑结构中漫游。有远见的人认为，AUV将比普通汽车更好地描绘整个“世界”，VCC的车载NDN服务将面临挑战，即在AUV上存储的大量数据中找到所需的内容。B.信标和警报在车辆云中的一个重要应用是“信标和警报”。回想一下，AUV传感器的大部分工作（从光学到激光雷达）都是为了避免给车辆及其乘客带来麻烦。然而，传感器本身不足以保持高速稳定的运行，也不足以大大缩短车辆之间的距离。在卡车排中尤其如此（图4）。在这种情况下，有必要感知前后车辆之间的通信，以避免碰撞。类似地，V2V（车对车）通信是必要的，以避免在前方减速或发生事故时，在AUV的长队中形成冲击波。因为AUV（与人类驾驶员不同）服从信号，而且大多数汽车都是自动驾驶的，所以十字路口碰撞并不是一个关键问题。C.智能交通自动驾驶仪的引入将大大增强智能交通。AUV可以比人类驾驶更有效地利用现有的公路网络，因为它们可以在紧凑的车队中运行。他们还可以通过维持这些车道上的“车轮上的火车”配置以及使用传感器和V2V通信的组合，有效地使用首选车道（或按次付费服务）。以一种比人类更安全的方式（考虑到所涉及的高速）。AUV还可以管理自动充电。在安全性方面，AUV可以实现其他手机共享道路，例如行人和自行车。他们可以跟踪先进的传感器/激光雷达，并通过V2V通信与后方车辆和两条车道之一共享“前方自动驾驶汽车”的信息。D.基础设施故障恢复AUV依靠基础设施（如WIFI接入点、DSRC RSU和LTE）实现各种非安全功能，如高级传感器数据处理和智能传输。在地震导致重大基础设施故障的情况下，也就是说，一些功能必须由人类驾驶员接管。然而，从大规模基础设施故障的发生到人工接管之间存在一个灰色期，在此期间，AUV必须自己解决问题。这是一个非常关键的窗口，因为AUV只知道它们的近邻。灾难发生后，他们失去了传感器可以到达的邻居的知识，而这些传感器是由互联网ITS服务器提供的。为了避免AUV失控造成的第二次灾难，保持V2V在相邻道路上支持的交通条件非常重要。这种众包交通背景将使AUV能够做出智能的路线决策（以防在地震中避开障碍物或阻塞道路）。E之前认知无线电和频谱数据库众包的应用指出了无人潜航器之间V2V的关键要求。DSRC专用频谱原则上可以支持V2V业务，或者至少支持信标和紧急服务业务。然而，有远见的人预测，DSRC 75 Mhz频谱将被基本的安全应用迅速耗尽。在这种情况下，先前的研究表明，在动态频谱共享模式下，V2V的需求必须得到WIFI频谱的支持，并在城市环境中与居民竞争。认知无线电功能必须得到多无线电AUV平台的支持。他们还可以获得用于802.11b/g信道占用的AUV众包的支持。五、结论城市车队正在从一系列传感器平台向自动驾驶汽车互联网发展。与物联网的其他例子一样，车联网将具有通信、存储、智能和学习的能力，以预测客户的意图。我们相信，汽车云，相当于汽车互联网云，将成为使进化成为可能的核心系统环境，自动驾驶将成为云架构的主要受益者。我们详细展示了一个车辆云模型，并讨论了AUV的潜在设计视角和未来研究的重点。

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