涂 芳 曾 铭 邓左祥

（1.上汽通用五菱汽车股份有限公司，广西 柳州 545007；2.湖南湖大艾盛汽车技术开发有限公司，湖南 长沙 410221；3.广西科技大学计算机科学与技术学院，广西 柳州 545006）

0 引言

如今，车联网已经走进人们生活中。汽车驾驶人可以通过车联网，把汽车非驾驶部分的状态信息传输到服务端，结合手机App的指令，对汽车的设备进行远程控制。比如，远程控制汽车的空调、音响、摄像头等电器设备，可以远程让车辆开启空调冷车，或者通过车载摄像头观察周围的情况。此外，还可以通过车联网，把汽车的驾驶部分状态信息传输到服务端，服务端经过各种计算后，下发指令到汽车，进行一系列的辅助驾驶和远程操作，实现简易的辅助驾驶甚至自动驾驶，或者自动停泊车辆。

本文关注车联网这一热点话题，对车辆网进行介绍，并且对车联网的研究热点之一的路由问题，进行综述。

1 车联网的概念

车联网，也叫车辆自组织网络，简称是车辆网络。伴随着物联网的发展，车联网也发展起来，近年来的发展越来越快。车联网是物联网的核心领域之一，主要是指车辆以及与车辆行驶相关的一些，包括行人、道路基础设施、公众电信网，以及与车载服务相关的云平台和服务平台，相互连接在一起的泛在智能无线网络。

车辆网络的两个特点是无中心和自组织。车联网是一种临时性的、没有中心节点的对等网络，是一种自组织网络。车辆作为车联网中的节点之一，可以随时加入或离开车联网。即使任何一辆车发生网络故障，也不会影响整个车联网的正常运行。

2 车联网的体系结构

车联网是由车辆和车载系统、车辆标识系统、路边设备系统、信息通信网络系统构成，它的技术是在交通基础设备日益完善、车辆管理难度不断加大的背景下提出的。到目前为止，车联网仍然处于初步的研究探索阶段，但是经过多年的发展，如今已基本形成一套比较稳定的车联网技术体系结构。在车联网的体系结构中，主要由三大层次组成，按照层次由高到低，分别是应用层、网络层、感知层。

（1）应用层。在车联网实际应用过程中，应用层为车联网技术发展提供原动力，实现交通的智能化管理和全过程的控制。另外，还为用户提供相应信息的查询、订阅，以及事件告知的服务功能。应用层是综合信息化的平台，面向各种车联网产业的应用，需要构筑一些平台，包括数据平台、运营平台、支撑平台等。

（2）网络层。网络层主要制定专用的网络架构和协议模型，对来自感知层的数据，进行发送和传输，提供高质量的数据发送和传输服务。同时，利用大数据和云计算技术，可以充分利用现有的网络资源。网络层根据通信技术标准，解决车与人、车与车、车与路、车与设施等的互联互通。

（3）感知层。感知层主要承担道路交通信息的采集，这属于车辆网络的神经末梢。感知层通过安装各种各样的传感器，使得智能网联汽车具有感知能力。除了具有感知能力的汽车之外，感知层还包括各种基础设施，以及终端系统技术标准。

3 车联网的应用

车联网可以通过紧急制动、禁止疲劳驾驶、行人预警等措施，提醒驾驶员，有效降低交通事故的发生率，保障人员以及车辆安全。车联网的应用领域，主要包括智能驾驶、智能交通、智慧园区、车载娱乐、紧急救援等。

（1）智能驾驶：依托5G低时延、高可靠、大宽带网络特性，通过远程智能驾驶平台，实现对远端车辆的全向监控和智能远程控制。此外，利用车路协同技术，分析处理感知层采集的各种道路信息，由车载通信单元，通知驾驶者或自动驾驶汽车，并使之做出及时、恰当的驾驶行为。

（2）智能交通：通过车联网收集、发布信息，让驾驶者掌握整个道路交通情况，便于交通管理部门的智能管理，涵盖远程指挥调度、收费路桥不停车缴费、无人值守停车管理、肇事车辆逃逸追踪等。

（3）智慧园区：运用自动驾驶技术，提供无人接驳、分时租赁、无人快递、无人清扫、无人配送、无人售卖、无人巡检等多项服务。

（4）车载娱乐：通过智能座舱中车机等终端设备，实现车内在线听音乐、看电影、浏览新闻、在线游戏等娱乐功能。

（5）紧急救援：一旦车辆发生紧急情况，车主可以按下车辆上安装的紧急按钮，将紧急信号以及车辆位置等信息，通知给客服中心，客服中心可以实现精准救援，还可以将车辆事故信息通知给其他车辆，方便周围车辆做出紧急避险反应或者重新规划合适的行车路线。

4 车联网的研究内容

车联网的研究内容，主要包括广播、组播、单播路由、定位、追踪等方面。

（1）广播，将数据发送给车联网中的所有车辆。比如，服务中心将一些重要的新闻，广播给所有车辆，让车联网的用户都知晓。

（2）组播，将数据发送给车联网中的一部分车辆。比如，将某路段关于交通堵塞的信息，传播到位于该路段附近的车辆，告诉这些车辆的司机，不要再继续往堵塞路段行驶，以提高交通效率。

（3）单播路由，将数据发送给车联网中的某一辆车。比如，用户将自己喜欢的视频、音乐，分享给自己的某一朋友。

（4）定位，对某辆车，或某个人进行定位。比如，通过定位，实现人找出租车，或者出租车找人，提高出租车的使用效率。

（5）追踪，获取某辆车当前的位置。比如，用户追踪公交车的位置，可以知道公交车多久进站；用户追踪物流车的位置，可以知道自己快递的当前所在位置。

5 车联网的难点和挑战

根据车联网中车辆数量多、快速移动的特点，使得在研究车联网时，存在许多难点和挑战，下面列举四个难点和挑战。

（1）车联网中，由于车辆的移动方向和速度变化快、难以预测，使得网络的拓扑结构变化非常快，难以维持稳定，因此，从数据传输的源车辆到目标车辆的一条完整的路由路径，是很难找到的，甚至从数据传输的源车辆到目标车辆的完整的路由路径，是根本不存在的。这使得车辆网络的路由问题，成为一个重大的难点和挑战。传统的路由算法，已经不能直接适用于车联网中，这使得设计可靠性高、时延较低的路由算法，成为一项具有挑战性的任务。

（2）数据传输的无线信号质量不稳定。在车联网中，无线信号的质量是不稳定的，数据传输受到多种因素影响，包括天气情况、实时道路状况、路边的建筑物、车辆相对速度等因素，导致信号质量不稳定，使得车辆之间的数据传输失败。如何提高车联网中数据传输的成功率，成为一个挑战。

（3）在现实生活中，城市道路的车辆通常非常多，导致车辆网中的节点数量也可能非常多。因此，在车联网中，车辆之间的数据传输可能会引发冲突。如何解决冲突，成为一个挑战。

（4）在现实生活中，道路上的交通状况，存在高峰路段和低峰路段，也存在高峰时刻和低峰时刻。因此，车流的密度在不同地点或不同时间，可能发生改变。此外，车辆的行驶方向，是由驾驶员控制的，存在自主性和不可预见性，有时候还会涉及隐私。这在一定程度上使得车联网的算法设计变得困难。车联网中数据传输算法的设计，应该考虑这些因素，需要具有自适应性。

6 车联网的研究综述

近年来，车联网已经成为国内外研究学者的研究热点，受到各行各业的越来越多人的关注。本小节，针对车联网的单播路由算法，进行综述。

在单播路由里，存在一个源车辆和一个目标车辆，路由算法考虑的是如何将数据从源车辆发送到目标车辆。路由算法是无线通信的基础和关键点之一，在车联网领域发挥着巨大作用。高效的路由算法，以高成功率、低延迟、低通信代价为指标，可以提高数据传输的效率。

车联网的路由算法，可以分为以下七类：基于路段的路由、基于拓扑的路由、基于地理位置的路由、基于复制的路由、基于预测的路由、基于人工智能技术的路由、基于网络编码的路由。

（1）基于路段的路由。在基于路段的路由算法中，路由路径都是由一条条路段来组成的。源车辆根据道路的电子地图，从源车辆到目标车辆的所有路径之中，选择一条具有最小延迟的路径，作为路由路径来传输数据。基于路段的路由算法包括VADD[1]、TBD[2]、TSF[3]、SADV[4]等。

（2）基于拓扑的路由。文献[5]提出车联网中的一种基于交叉路口的路由算法，先应式建立与相邻交叉路口间的多跳链路，在路由决策时，根据路段路况，优先选择车辆密度高的路径，作为路由路径。文献[6]提出在稳定的网络拓扑结构下，根据车辆的实时分布情况，采用改进后的果蝇优化算法，寻找一条最短的、最优的路由路径，以提高车辆之间的数据传输效率。

（3）基于地理位置的路由。文献[7]提出城市场景中的车辆网络路由算法，将传统的基于地理位置的路由算法，结合交通灯感知、交通实时路况、负载均衡等因素，以达到低延迟和高成功率的数据传输的目标。

（4）基于复制的路由。在基于复制的路由算法中，对源车辆需要发送的数据，产生多份拷贝，这些拷贝分发给车联网的其他车辆，拥有数据拷贝的车辆如果遇到目标车辆，就发送数据给目标车辆，数据就可以发送成功。基于复制的路由算法，包括三个关键问题：如何确定一个数据的拷贝数量、如何将这些数据拷贝任务分发给其他车辆和如何发送这些数据拷贝给其他车辆。基于复制的路由算法，主要包括直接传输路由、传染路由，以及Spray and Wait、Spray and Focus[8]。

（5）基于预测的路由。在基于预测的路由算法中，路由算法通过对路由指标的预测和估计，在进行路由时，选择合适的节点来发送数据。通过分析出租车和公交车的历史行驶数据，文献[9]得出一辆车的行驶路线，在时间和空间上都存在一定的规律，从而根据马尔可夫链，一辆车的未来行驶路线，可以通过这辆车的历史行驶路线来估计和预测。通过对车辆未来行驶路线的估计和预测，计算车辆和车辆之间的相遇概率，进而推算出所有可能的数据发送方法的发送成功率，从而选择出合适的数据发送方法，以提高发送成功率。基于对历史数据的统计，文献[10]估计了一辆车和目标车辆之间的相遇概率，当一辆数据携带的车辆，与另一辆车相遇时，根据比较它们与目标车辆之间相遇概率的大小，来决定数据是否应该从数据携带车辆转发到另一辆车。

（6）基于人工智能技术的路由。文献[11]针对车辆网络的一些特殊需求，在考虑无线信号强度、车辆移动性的参数、车辆之间距离等因素的情况下，提出一种车辆网络中基于强化学习和模糊逻辑的路由算法。文献[12]针对车辆密度稀疏情况下，存在传输道路中车辆连通不稳定、数据传输不可靠的问题，利用蚁群算法，研究一种车辆网络中基于链路质量的路由算法。

（7）基于网络编码的路由。基于网络编码的路由，通过对数据进行网络编码来传输数据。基于网络编码的路由，存在一个缺点，就是需要花费额外的时间和代价，对数据进行编码和解码。在考虑本地存储容量，以及网络容量等约束的情况下，文献[13]提出了一种基于网络编码的车联网路由算法，在减少数据传输延迟的同时，极大地降低通信代价。

7 结语

本文首先介绍车联网的一些知识，接着对车联网的研究内容之一的路由算法，进行综述。在不久的将来，车联网将广泛走进人们的生活中，给生活带来更多便利。