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傳統(tǒng)上，車輛一直是“人”的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的延伸，車子對(duì)駕駛員的“惟命是從”，但是，通信，控制和嵌入式系統(tǒng)方面的最新技術(shù)改變了這種模式，為智能車輛網(wǎng)絡(luò)鋪平了道路。現(xiàn)在一輛車是一個(gè)強(qiáng)大的傳感器平臺(tái)，吸收來自周圍環(huán)境（和其他環(huán)境）的信息，并將其供應(yīng)給司機(jī)和基礎(chǔ)設(shè)施，以協(xié)助安全導(dǎo)航，污染控制和交通管理。 

這一演變的下一步即將到來：自動(dòng)駕駛汽車的互聯(lián)網(wǎng)。一款由Google開創(chuàng)的汽車將成為一個(gè)分布式交通網(wǎng)絡(luò)，能夠自行決定如何將客戶帶到目的地。與物聯(lián)網(wǎng)的其他重要實(shí)例（例如智能建筑）一樣，車輛互聯(lián)網(wǎng)將具有通信，存儲(chǔ)，思考和學(xué)習(xí)能力，以預(yù)測(cè)客戶的意圖。在本文中，我們討論從智能車輛網(wǎng)絡(luò)到自動(dòng)駕駛，互聯(lián)網(wǎng)連接的車輛和車載云的演變。 

一、從個(gè)人的車到云 

未來城市車輛將從一系列傳感器平臺(tái)演變，這些傳感器平臺(tái)向駕駛者提供信息并將過濾后的傳感器數(shù)據(jù)（例如，GPS位置，道路狀況等）上傳到云端;到自動(dòng)車輛的網(wǎng)絡(luò)，它們彼此交換其傳感器輸入信息，形成一個(gè)函數(shù)算法，在自動(dòng)駕駛汽車的情況下，此功能能夠迅速將乘客送到目的地，并且最大程度地保證安全和舒適，并且對(duì)環(huán)境影響最小。 

換句話說，人們?cè)谲囮?duì)中見證了與傳感器網(wǎng)絡(luò)相同的演變（即，可以從互聯(lián)網(wǎng)傳感器以獲取他們的數(shù)據(jù)）到物聯(lián)網(wǎng)。在智能家居中，由大量?jī)?nèi)部和外部覆蓋房屋的傳感器和執(zhí)行器組成的物聯(lián)網(wǎng)可以以最經(jīng)濟(jì)的方式管理所有的設(shè)施，為居民提供最大的舒適度，而且?guī)缀醪恍枰藶楦深A(yù)。同樣，在現(xiàn)代能源電網(wǎng)中，由大小組成的所有組件形成的物聯(lián)網(wǎng)可以安全高效地管理電力負(fù)載，操作員只需扮演觀察員的角色。 

在車載網(wǎng)絡(luò)中，與所有其他物聯(lián)網(wǎng)一樣，當(dāng)人為控制被移除時(shí)，自主車輛必須有效地合作以保持道路和公路上的暢通。有遠(yuǎn)見者預(yù)測(cè)，這些車輛的表現(xiàn)會(huì)比駕駛員得更好，從而能夠以更低的延誤，更少的污染以及更好的駕駛員和乘客舒適度來處理更多狀況。 

但是，數(shù)十萬輛汽車的分布式控制的復(fù)雜性不能掉以輕心。如果突然發(fā)生自然災(zāi)害，比如地震，車輛必須能夠快速有序地協(xié)調(diào)關(guān)鍵區(qū)域的疏散。這需要彼此高效溝通并發(fā)現(xiàn)所需資源（例如救護(hù)車，警車，逃生路線信息等）的能力。 

此外，通信必須是安全的，以防止在自動(dòng)駕駛汽車的情況下發(fā)生惡意攻擊，因?yàn)闆]有備用控制，并且有可能被駕駛員（可能在網(wǎng)上操作）干預(yù)的第二次機(jī)會(huì)，這在自動(dòng)駕駛汽車中可能是致命的。 

這種有效的通信和分布式處理環(huán)境可以通過專門為車輛設(shè)計(jì)的新網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算范例-車輛云提供。這種移動(dòng)云通過標(biāo)準(zhǔn)的開放接口為所有汽車制造商提供從路由到內(nèi)容搜索，頻譜共享，傳播，攻擊保護(hù)等的幾項(xiàng)基本服務(wù)，以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)車輛應(yīng)用。本文討論從智能車輛網(wǎng)絡(luò)到互聯(lián)網(wǎng)自動(dòng)駕駛車輛和車輛云的演變。特別是，我們強(qiáng)調(diào)了自動(dòng)駕駛汽車互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)也暴露了由內(nèi)容發(fā)布網(wǎng)絡(luò)向可能的敵對(duì)攻擊帶來的挑戰(zhàn)。 

二、車輪上的新興應(yīng)用

車輛通信的應(yīng)用范圍從安全性和舒適性到娛樂和商業(yè)服務(wù)。本節(jié)討論在新興車輛應(yīng)用中觀察到的四個(gè)顯著特征，并提供了對(duì)智能車輛網(wǎng)絡(luò)趨勢(shì)的看法以及對(duì)自動(dòng)車輛的影響。 

應(yīng)用內(nèi)容時(shí)空有效性：車輛產(chǎn)生大量?jī)?nèi)容，同時(shí)消耗內(nèi)容。也就是說，他們成為豐富的數(shù)據(jù)“消費(fèi)者”。這些內(nèi)容顯示了幾個(gè)本地相關(guān)性的常見屬性-本地有效性，明確的生命期和本地利益。本地有效性表明車輛生成的內(nèi)容對(duì)消費(fèi)者有其自己的空間范圍。

例如，在安全應(yīng)用中，角落附近的速度警告信息僅適用于接近角落的車輛，明確的生命期反映了車輛內(nèi)容具有其自身的時(shí)間有效范圍。這也意味著內(nèi)容必須在其整個(gè)生命周期內(nèi)可用。例如，道路擁堵信息可能對(duì)30分鐘有效，而道路施工警告的有效期必須持續(xù)。 

這個(gè)概念進(jìn)一步擴(kuò)展，以區(qū)分消費(fèi)者的范圍。例如，附近的所有車輛都希望收到安全信息，而只有一小部分車輛對(duì)商業(yè)廣告感興趣。數(shù)據(jù)的時(shí)間空間有效性意味著數(shù)據(jù)收集/存儲(chǔ)/處理應(yīng)用程序的可擴(kuò)展性，因?yàn)榕f數(shù)據(jù)被丟棄。 

這也意味著數(shù)據(jù)應(yīng)該保存在車輛上，而不是上傳到互聯(lián)網(wǎng)，從而節(jié)省大量的頻譜。考慮到自動(dòng)車輛傳感器收集的大量數(shù)據(jù)，該屬性對(duì)于自動(dòng)車輛概念的可擴(kuò)展性至關(guān)重要。 

以內(nèi)容為中心的網(wǎng)絡(luò)：車輛應(yīng)用主要對(duì)內(nèi)容本身感興趣，而不是其來源。這種無記憶的屬性是VANET（Vehicular Ad hoc Networks）的特征。在固定的互聯(lián)網(wǎng)中，當(dāng)想檢查交通擁堵時(shí)，她訪問了一個(gè)最喜歡的服務(wù)站點(diǎn)。也就是說，顯式網(wǎng)站的URL可以保證訪問充足，可靠的信息。 

相比之下，車輛應(yīng)用將查詢消息蜂擁而至到本地區(qū)域而不是特定車輛，不管內(nèi)容提供商的身份如何都接受和響應(yīng)。事實(shí)上，這種反應(yīng)可能來自附近的車輛，而車輛又通過鄰近的車輛間接接收這些交通信息。在這種情況下，車輛不關(guān)心誰開始了廣播。這個(gè)特征主要是由于信息來源（車輛）是可移動(dòng)的且地理上分散的。以內(nèi)容為中心的網(wǎng)絡(luò)將在自動(dòng)車隊(duì)的管理和控制中發(fā)揮重要作用。 

這有兩個(gè)原因： 

首先，自動(dòng)駕駛車輛將與高速公路以高速和短距離行駛，并且必須具有最新的周圍車輛信息，長(zhǎng)達(dá)幾公里才能保持穩(wěn)定的路線。因此，在以內(nèi)容為中心的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)格中，車輛定期發(fā)送信息需求以接收來自其他車隊(duì)的位置，速度和方向。 

其次，如果發(fā)生事故，車輛必須提醒司機(jī)（可能已經(jīng)在其他事項(xiàng)中占用）緊急情況，以便司機(jī)可以選擇人工干預(yù)。 

車輛協(xié)作共享數(shù)據(jù)：新興的車輛應(yīng)用以協(xié)作方式消耗大量的傳感器數(shù)據(jù)。也就是說，安裝在車輛上的多個(gè)傳感器記錄著無數(shù)的物理現(xiàn)象。車輛應(yīng)用程序收集這樣的傳感器記錄，甚至從鄰近的車輛，以生產(chǎn)增值服務(wù)。例如，在MobEyes中，車輛使用一些傳感器（包括攝像機(jī)）記錄所有周圍事件，包括駕車時(shí)發(fā)生車禍。 

此后，如果確實(shí)報(bào)告了事故，則互聯(lián)網(wǎng)代理人和/或移動(dòng)代理人（例如警察）在車輛網(wǎng)絡(luò)搜索證人作為其調(diào)查的一部分。CarSpeak應(yīng)用程序使車輛能夠訪問相鄰車輛上的傳感器，其方式與訪問它自己的相同。在智能交通系統(tǒng)中，車輛交換交通擁堵和路況信息以構(gòu)建最新的負(fù)載狀況數(shù)據(jù)庫，從該數(shù)據(jù)庫計(jì)算到本地目的地的最佳路徑。 

傳感器數(shù)據(jù)共享和處理中的協(xié)作是一個(gè)自動(dòng)車輛的強(qiáng)大資產(chǎn)。持續(xù)共享位置數(shù)據(jù)對(duì)于保證自動(dòng)隊(duì)的穩(wěn)定性至關(guān)重要。采用可用傳感器集合的道路狀況（惡劣的路面狀況，障礙物，事故等）的眾包（Crowdsourcing）將允許平穩(wěn)駕駛，即使在危險(xiǎn)的條件下。此外，使用復(fù)雜的車載無線電對(duì)集合式可用頻道進(jìn)行跟蹤，可以精確映射可用頻譜，從而實(shí)現(xiàn)車隊(duì)情境感知和內(nèi)容下載到“被動(dòng)”駕駛所需的高效通信。 

智能車輛網(wǎng)絡(luò)和車輛云：車輛配備有傳感器，每秒產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。同時(shí)，道路上裝備了智能微塵組件（smart dust components），RFID標(biāo)簽和嵌入式微控制器。這些東西組成了一個(gè)車輛網(wǎng)絡(luò)，即一個(gè)類似于智能發(fā)電和配電能源網(wǎng)的智能道路基礎(chǔ)設(shè)施。 

我們想報(bào)告的最后一個(gè)趨勢(shì)是車輛云的出現(xiàn)。車輛云是車輛互聯(lián)網(wǎng)的實(shí)例，其包括車輛網(wǎng)有效且安全地運(yùn)行所需的所有協(xié)議和服務(wù)。云在網(wǎng)絡(luò)頂部提供了一個(gè)通信和計(jì)算環(huán)境，以便將網(wǎng)格中感知和移動(dòng)的所有事物相互聯(lián)網(wǎng)。車輛云架構(gòu)的主要受益者之一是自動(dòng)駕駛。 

回想一下，無人駕駛車輛必須能夠在沒有人力投入的情況下感知周圍環(huán)境并駕駛汽車。為此，它使用了無數(shù)的車載傳感器，從雷達(dá)，GPS，攝像機(jī)到監(jiān)測(cè)車輛內(nèi)部運(yùn)行狀態(tài)的CAN總線傳感器。先進(jìn)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)處理所有的傳感數(shù)據(jù)，構(gòu)建交通圖，識(shí)別適當(dāng)?shù)穆窂胶捅荛_這些道路上的障礙，并使駕駛安全舒適。

最近，Google1和戴姆勒-奔馳2在真實(shí)道路上展示了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)原型。在未來，鄰近車輛上的傳感器的訪問將顯著提高駕駛的準(zhǔn)確性和安全性。車輛云將提供理想的系統(tǒng)環(huán)境，以協(xié)調(diào)部署未來自動(dòng)駕駛車輛所需的傳感器匯總，融合和數(shù)據(jù)庫共享應(yīng)用程序。 

三、車輪云

汽車正在從簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)消費(fèi)者演變?yōu)橹悄艽?，使本地協(xié)作能夠通過豐富的內(nèi)容共享實(shí)現(xiàn)更豐富的用戶體驗(yàn)。我們認(rèn)為車載云是使這一發(fā)展成為可能的核心系統(tǒng)環(huán)境。本節(jié)介紹云計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)的整體功能，并討論云資源及其互操作。 

A.車輛計(jì)算 

本地區(qū)域內(nèi)的車輛和傳感器產(chǎn)生車輛內(nèi)容。這些內(nèi)容在附近存儲(chǔ)和搜索;并由鄰近車輛在其有效期內(nèi)加工消耗。最近，Gerla引入了一種新的計(jì)算模型-車載云計(jì)算（Vehicle Cloud Computing,VCC）來解釋這些特征。 

VCC是移動(dòng)云計(jì)算（Mobile Cloud Computing,MCC）的一個(gè)變體，從傳統(tǒng)的云計(jì)算模型開始，對(duì)于資源有限的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)，互聯(lián)網(wǎng)云提供網(wǎng)絡(luò)訪問，以便無限制地計(jì)算資源，并將內(nèi)容存儲(chǔ)到互聯(lián)網(wǎng)或從互聯(lián)網(wǎng)上下載內(nèi)容。但是，將每個(gè)內(nèi)容上傳到互聯(lián)網(wǎng)云的成本過高，而且從互聯(lián)網(wǎng)云搜索和下載內(nèi)容太費(fèi)時(shí)。 

此外，車輛拾取的大部分內(nèi)容僅與本地相關(guān)，并且可以最好地存儲(chǔ)在本地。在VCC中，大多數(shù)司機(jī)的詢問都是關(guān)于我們周圍的世界（即本地相關(guān)性），而車輛是這種環(huán)境的最佳探索。 

VCC使用本地環(huán)境的自組織模型解決查詢。也就是說，車輛可以有效地形成一個(gè)云，在這個(gè)云中生產(chǎn)，維護(hù)和消費(fèi)服務(wù)。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)模型，VCC利用了車輛日益增加的處理和存儲(chǔ)能力；它通過使用車輛計(jì)算資源的集合來構(gòu)建云，旨在擴(kuò)展車輛之間交互的能力。 

B.以信息為中心的網(wǎng)絡(luò) 

以信息為中心的網(wǎng)絡(luò)（Information Centric Networking,ICN）最初被概念化為通信架構(gòu)的一種通用形式，以在互聯(lián)網(wǎng)上實(shí)現(xiàn)有效的內(nèi)容分發(fā)。ICN專注于內(nèi)容消費(fèi)者和發(fā)布商的滿足，而不是主機(jī)（何處）。消費(fèi)者對(duì)內(nèi)容感興趣，不管發(fā)布人。發(fā)布者力求有效地向消費(fèi)者分發(fā)內(nèi)容。 

為此，ICN使用內(nèi)容名稱而不是IP地址，以便內(nèi)容與發(fā)布者分離。最近在互聯(lián)網(wǎng)上提出的一些ICN體系結(jié)構(gòu)包括DONA（Data-Oriented Network Architecture面向數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)），NDN（Named Data Networking,命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)），PSIRP（(Publish-Subscribe Internet Routing Paradigm-訂閱互聯(lián)網(wǎng)路由范式）和NetInf（(Network of Information信息網(wǎng)絡(luò)）。 

在這些架構(gòu)中，NDN最近已擴(kuò)展到車載網(wǎng)絡(luò)。NDN有兩種類型的數(shù)據(jù)包：來自消費(fèi)者的興趣和來自發(fā)布者的數(shù)據(jù)（即內(nèi)容）。消費(fèi)者通過向潛在發(fā)布者廣播興趣及其名稱來請(qǐng)求內(nèi)容。 

當(dāng)發(fā)布商收到興趣并具有與興趣相匹配的數(shù)據(jù)時(shí)，它會(huì)使用興趣路徑將數(shù)據(jù)回復(fù)給消費(fèi)者。NDN允許路徑上的路由器緩存內(nèi)容，以便他們?cè)谑盏狡ヅ渑d趣后可以將緩存的內(nèi)容回復(fù)給消費(fèi)者。這樣，NDN實(shí)現(xiàn)了VCC嚴(yán)格要求支持面向內(nèi)容的應(yīng)用程序有效分發(fā)。 

C.云資源 

一個(gè)車輛云被創(chuàng)建用于云成員之間的合作，以產(chǎn)生單獨(dú)的個(gè)人無法提供的先進(jìn)車輛服務(wù)。與由云提供商創(chuàng)建和維護(hù)的互聯(lián)網(wǎng)云不同，車輛云通過互連可用資源而暫時(shí)創(chuàng)建在車輛和路側(cè)單元（Road Side Units,RSUs）中。這樣的網(wǎng)絡(luò)資源作為一個(gè)共同的虛擬平臺(tái)運(yùn)行，使協(xié)作效率最大化。VCC和ICN共同協(xié)助創(chuàng)建云并有效運(yùn)行虛擬平臺(tái)。 

車載云中的資源與傳統(tǒng)云中的資源不同。每輛車有三類資源-數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器，傳感器和計(jì)算器。 

在車載云中，資源通過純粹的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)連接進(jìn)行互聯(lián)。也就是說，每輛車都直接相互協(xié)商資源共享水平。為了提高效率，云中的一輛車可以當(dāng)選基于一些指標(biāo)（例如，與車輛的連接性）的經(jīng)紀(jì)人。 

然后，它主導(dǎo)資源共享以及其他云操作的過程。在圖3中加入云作為靜態(tài)成員的RSU可以成為談判者角色的一個(gè)很好的候選人。我們也設(shè)想部署資源受限的RSU，如相機(jī)。他們可能沒有足夠的存儲(chǔ)和計(jì)算能力，但仍然與車輛有可靠的連接。如果是這種情況，他們可以存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)索引以進(jìn)行有效的內(nèi)容搜索。 

D.案例研究：自主駕駛情景 

考慮到車輛和RSU的資源及其潛在的互連，我們舉例說明了云系統(tǒng)如何運(yùn)行以建立虛擬計(jì)算平臺(tái)并在其中啟用云協(xié)作。我們使用一個(gè)簡(jiǎn)單的自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，如圖3所示。 

云資源發(fā)現(xiàn):假設(shè)車輛V1（云領(lǐng)導(dǎo)者）自我組織為車輛計(jì)算云以完成自動(dòng)駕駛應(yīng)用程序。該應(yīng)用程序需要以下三個(gè)路段的圖像，以提高環(huán)境意識(shí)的準(zhǔn)確性，但V1中的資源僅涵蓋一個(gè)路段。云端領(lǐng)導(dǎo)發(fā)出RREQ（Route Request,RREQ），以在正確的位置招募車輛和RSU，以提供攝像頭等正確的感應(yīng)資源。 

云形成：在接收到包含來自他們的資源信息的RREP（Route Reply,RREP）后，領(lǐng)導(dǎo)者選擇兩個(gè)云成員（例如，車輛V2和公路攝像機(jī)RC1）并形成新的云。 

任務(wù)分配和結(jié)果收集：然后，云領(lǐng)導(dǎo)會(huì)分配任務(wù)，讓“他們”拍攝下兩個(gè)場(chǎng)景的圖片并將數(shù)據(jù)返回給它。 

內(nèi)容發(fā)布和共享：收集來自云成員的圖像后，領(lǐng)導(dǎo)者會(huì)處理內(nèi)容以創(chuàng)建并發(fā)布到整個(gè)網(wǎng)絡(luò)。V1為自主駕駛應(yīng)用程序消耗內(nèi)容。同時(shí)，領(lǐng)導(dǎo)要求其他車輛（圖3中的V4）存儲(chǔ)并將內(nèi)容保存在其存儲(chǔ)器中，以便在云周圍重新使用內(nèi)容。一段時(shí)間后，下列車輛V6和V7運(yùn)行自動(dòng)駕駛應(yīng)用，他們通過廣播具有內(nèi)容名稱的興趣消息來請(qǐng)求內(nèi)容，找到一個(gè)匹配，V4可以直接將匹配的內(nèi)容傳輸?shù)絍6和V7，而不需要聯(lián)系V1。 

云發(fā)布：當(dāng)云領(lǐng)導(dǎo)決定不再使用云時(shí)，它會(huì)向所有云成員V2和RC1發(fā)布消息。 

四、車輪云和自動(dòng)駕駛車輛挑戰(zhàn) 

從手動(dòng)操作到自動(dòng)車輛（autonomous vehicle，AUV）的演變將帶來幾個(gè)新的挑戰(zhàn)。其中一些挑戰(zhàn)來自AUV上大量部署的傳感器以及AUV可從環(huán)境中獲取的大量數(shù)據(jù)。 

其他挑戰(zhàn)源于AUV“自主駕駛”的事實(shí)，而駕駛員可能忙于活動(dòng)，并且在緊急情況下不能立即干預(yù)。在本節(jié)中，我們將回顧這些挑戰(zhàn)及其對(duì)車輛協(xié)議和應(yīng)用程序的影響，以及車載云架構(gòu)設(shè)計(jì)。 

A.NDN網(wǎng)絡(luò)層 

上一節(jié)表明VCC的“窄腰”網(wǎng)絡(luò)層是NDN。換句話說，NDN網(wǎng)絡(luò)需要查找內(nèi)容，而不是主機(jī)或IP地址-也就是說，通過利用地理相關(guān)性而不是命名層次結(jié)構(gòu)來發(fā)現(xiàn)內(nèi)容。事實(shí)上，由于節(jié)點(diǎn)移動(dòng)性，不能假定存在地理上一致的名稱層次結(jié)構(gòu)，使得前綴位置給出關(guān)于目標(biāo)內(nèi)容位置的暗示。然而，在我們的案例中，大部分查詢將與位置相關(guān)。 

例如，我們希望找到一個(gè)視頻，一個(gè)博物館在城市的某個(gè)區(qū)域的剪輯;或在車禍中目擊證人；或關(guān)于給定路線上的路面狀況（例如坑洼，顛簸等），火車站附近的救護(hù)車或者我們應(yīng)該開車經(jīng)過的擁堵街道的照片或視頻的信息。這種“環(huán)境監(jiān)測(cè)”服務(wù)將會(huì)在道路上將出現(xiàn)大量AUV的時(shí)候大受歡迎，今天，Google汽車漫游了城市和地圖拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并結(jié)合建筑物的實(shí)際圖片。有遠(yuǎn)見的人認(rèn)為，AUV將比普通汽車更能映射整個(gè)“世界”，在存儲(chǔ)在AUV上的大量數(shù)據(jù)中查找期望的內(nèi)容對(duì)于VCC的車載NDN服務(wù)將是一個(gè)挑戰(zhàn)。 

B.信標(biāo)和警報(bào) 

在車輛云中建立的一個(gè)重要應(yīng)用是“信標(biāo)和警報(bào)”?；叵胍幌?，AUV傳感器（從光學(xué)到激光雷達(dá)）大部分工作都是為了讓車輛及其乘客避免麻煩。然而，傳感器本身并不足以保持高速穩(wěn)定運(yùn)行并極大地減少車輛間距。在卡車成排中尤其如此（圖4）。 

在這種情況下，感知前后車的通信是必要的，以避免碰撞的發(fā)生。同樣，V2V（車對(duì)車）通信是必要的，以避免在前方發(fā)生減速或事故時(shí)，在長(zhǎng)隊(duì)AUV中形成沖擊波。由于AUV（不同于人類駕駛員）遵守信號(hào)，并且大多數(shù)汽車是自主的，所以交叉口碰撞并不會(huì)如此關(guān)鍵擔(dān)心。 

C.智能交通 

自動(dòng)駕駛的推出將極大地提升智能交通。AUV能夠比人類駕駛更有效地使用現(xiàn)有的高速公路網(wǎng)，因?yàn)樗鼈兛梢赃\(yùn)行在緊湊的車隊(duì)中。他們還可以通過在這些車道上維護(hù)“車輪上的列車”配置，并通過使用傳感器和V2V通信的組合，實(shí)現(xiàn)高效的進(jìn)出車道切換，從而有效使用首選（或按次付費(fèi)服務(wù)）車道。以比人類更安全的方式（考慮到所涉及的高速度）。AUV也可以管理自動(dòng)收費(fèi)。在安全方面，AUV可以意識(shí)到其他手機(jī)共享道路，比如說行人和自行車。他們可以跟蹤先進(jìn)的傳感器/激光雷達(dá)，并可以通過V2V通信與后面的車輛和兩條車道之一共享“前方自動(dòng)車”信息。 

D.基礎(chǔ)設(shè)施故障恢復(fù) 

AUV依賴于基礎(chǔ)設(shè)施（例如，WIFI接入點(diǎn)，DSRC RSU和LTE）用于多種非安全功能，例如高級(jí)傳感器數(shù)據(jù)處理和智能傳輸。在地震造成重大基礎(chǔ)設(shè)施失效的情況下，也就是說，其中一些功能必須由人類駕駛員接管。然而，在發(fā)生大規(guī)?；A(chǔ)設(shè)施故障和人類接管運(yùn)行之間存在一個(gè)灰色時(shí)期，在此期間AUV必須自行解決問題。 

這是一個(gè)非常關(guān)鍵的窗口，因?yàn)锳UV只知道他們的近鄰。災(zāi)難發(fā)生后，他們已經(jīng)失去了傳感器所能接觸到的鄰居的知識(shí)，而這些傳感器是由互聯(lián)網(wǎng)ITS服務(wù)器提供的。為了避免由AUV失控造成的第二次災(zāi)難，維持相鄰道路上V2V支持的交通狀況是非常重要的。這種“眾包c(diǎn)rowdsourcing”交通的背景將允許AUV做出智能路線決策（以防地震發(fā)生時(shí)避開障礙物或堵塞道路）。 

E.認(rèn)知無線電和頻譜數(shù)據(jù)庫眾包 

以前的應(yīng)用指出了AUV之間V2V的關(guān)鍵需求。DSRC專用頻譜原則上可以支持V2V流量，或者至少支持信標(biāo)和緊急服務(wù)的流量。然而，有遠(yuǎn)見者預(yù)計(jì)，DSRC 75 Mhz頻譜將被基礎(chǔ)安全應(yīng)用迅速耗盡。在這種情況下，先前的研究表明，V2V的要求必須在動(dòng)態(tài)頻譜共享模式下得到WIFI頻譜的支持，并與居民用戶在城市環(huán)境中競(jìng)爭(zhēng)。認(rèn)知無線電功能必須得到多無線電AUV平臺(tái)的支持。他們也可以得到AUV眾包對(duì)802.11b/g頻道占用率的支持。 

五、結(jié)論 

城市車隊(duì)正從一系列傳感器平臺(tái)演變?yōu)樽詣?dòng)駕駛汽車互聯(lián)網(wǎng)。與物聯(lián)網(wǎng)的其他實(shí)例一樣，車輛互聯(lián)網(wǎng)將具有通信，存儲(chǔ)，智能和學(xué)習(xí)能力來預(yù)測(cè)客戶的意圖。 

我們認(rèn)為車輛云，相當(dāng)于車輛互聯(lián)網(wǎng)云，將成為使演變成為可能的核心系統(tǒng)環(huán)境，自動(dòng)駕駛將成為云架構(gòu)的主要受益者。我們?cè)敿?xì)展示了一個(gè)車輛云模型，并討論了潛在的設(shè)計(jì)視角以及關(guān)于自主車輛AUV的亮點(diǎn)，以供未來研究。