车联网大数据环境下的交通信息服务协同体系

以车联网大数据环境下的新型交通信息服务协同体系建设为目标,在深入分析车联网和大数据的内涵和技术特征的基础上,针对交通信息服务的应用需求,基于分布移动交通信息原子服务计算平台,提出了新型交通信息服务协同体系,包括交通信息服务模型描述、基于机会通信的服务发现协议、基于语义的交通信息服务匹配算法和上下文驱动的服务动态组合4个部分,从这4个方面入手,建立了车联网大数据环境下的新型交通信息服务协同原型系统,验证了服务描述、服务发现、服务匹配服务组合技术。研究结果表明:新型交通信息服务协同体系能够很好地提高交通信息服务的智能化和个性化水平,服务质量明显提高,用户所需服务供给的针对性显著提高;该服务协同体系能为车联网用户提供更为智能和个性化的交通信息服务,有助于保障交通运输的安全和高效运营。     

智能运输系统信息平台

从计算机学科的视角分析了智能运输系统（ITS）的特征，抽象出了ITS信息平台需要研究的两个重要问题：上下文感知计算与异步、分布式的系统管理与协同。用上下文计算为ITS中各个实体的行为提供依据，实现智能运输。通过异步、分布式的系统管理与协同，协调ITS中各个实体间的交互，从而达到整个ITS的协调运行。对ITS信息平台的这种抽象符合ITS的客观实际，适合用先进的计算机技术对ITS进行研究和开发。     

一种面向车联网的高效条件匿名认证方案

针对传统基于公钥基础设施(Public Key Infrastructure,PKI)的匿名证书方案需要更新的问题,提出一种车联网匿名证书分发机制,车辆从途经的路侧单元(Road Side Unit,RSU)获得临时匿名证书,并利用该证书进行消息广播.因而不存在复杂的证书管理问题,并且车辆在认证消息时也不需要耗时的证书撤销列表(Certificate Revocation List,CRL)检查,显著提高了认证效率.安全分析表明本文方案满足匿名性、不可关联性、可追踪性、撤销性及消息完整性,能够抵抗伪造攻击、假冒攻击和重放攻击,特别是与已有类似方案相比较,能够抵抗RSU的关联攻击.实验结果显示本文方案具有较高的计算效率,具有实际应用价值.     

分区分层的动态最优行车路径算法

结合自适应信号控制系统和Internet的路由策略研究了动态行车路径算法,定义了路网结构图中的连线及其交通阻抗,介绍了根据实时交通数据预测连线交通阻抗的方法,提出并举例说明了分区分层的动态最优行车路径算法.连线交通阻抗包括行驶时间、停车线延误和拥塞延误3部分:以平均车速预测行驶时间;根据车辆到达率和信号参数分析停车线延误;根据交通调查结果估算拥塞延误.将路网分成若干区域,利用Dijkstra算法计算区域内从任一节点到另外任一节点的最优路径,在此基础上计算路网范围内从任一节点到另外任一节点的最优路径.