车联网雾网络中面向智能车辆的高效三维道路地图数据交换
网络与互联网体系结构
2020-04-03 v1
摘要
通过连接智能车辆与路边基础设施，车辆的感知范围可显著扩展，盲区中的隐藏物体可被有效检测与规避。为实现此目标，必须将精确的道路地图数据实时下载至这些智能车辆以用于导航与定位。此外，云必须随路网中发生的动态变化进行更新。这些涉及高清晰度三维道路地图数据的传输，以准确表征物理环境。本文中，我们在异构车载网络的雾计算架构下提出解决方案，以优化智能车辆、路边基础设施以及区域数据库之间的数据交换。具体而言，路边雾节点处三维道路地图数据分发的效率通过利用索引编码技术降低整体数据负载来实现，而异构传输的机会式调度可审慎管理网络资源并最小化运营成本。此外，应用三维点云编码与哈希技术加速网络中各种动态变化的更新。我们基于车辆真实移动轨迹与城市街道三维激光探测及测距（LIDAR）数据对所提方案进行实证评估。所提系统还在多机器人测试平台上实现以进行实际评估。
引用
@article{arxiv.2001.04057,
title = {Efficient 3D Road Map Data Exchange for Intelligent Vehicles in Vehicular Fog Networks},
author = {Ivan Wang-Hei Ho and Sid Chi-Kin Chau and Elmer R. Magsino and Kanghao Jia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.04057},
year = {2020}
}
备注
This paper appears in IEEE Transactions on Vehicular Technology