[論文レビュー] Congestion Control Technique Using Intelligent Traffic and Vanet

Sunil Kumar Singh, Rajesh Duvvuru+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 16, 2013

Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs)参考文献 11被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、実際の都市環境（ジャムシュードル・レガール地域）における知的交通管理と移動モデルを用いたVANETにおける混雑制御技術を提案する。SUMOとNS2を用いたV2V通信のシミュレーションにおいて、高交通量のレーンを優先することで混雑が軽減され、動的交通信号制御下でもパケット損失が無視できるほど小さく、スループットが向上することを示している。

ABSTRACT

Road traffic jams is a most important problem in nearly all cities around the world, especially in developing regions resulting in enormous delays, increased fuel wastage and monetary losses. In this paper, we have obtained an in-sight idea of simulating real world scenario of a critical region where traffic congestion is very high. As it is not easy to set up and implement such a complicated system in real world before knowing the impact of all parameters used in Vehicle Ad hoc Network (VANET), a small real world area i.e. Jamshedpur Regal area was taken into consideration, for studying the impact of mobility in the VANET. Traffic movement has been deployed across the area under consideration using one of the realistic vehicular mobility models. The behavior of this network was simulated using SUMO and NS2 to study the impact of traffic and traffic lights at the intersection on packet transmission over Vehicle to Vehicle (V2V) communication using Ad hoc On Demand Vector (AODV) routing protocol and IEEE 802.11 standard. From the traffic simulation results, it is proved that congestion problem for the given sample map with traffic lights and predefined flow can be solved. There was negligible congestion at lanes when traffic logic was changed in accordance with allowing flow with high traffic overload to have high priority than those with low load.

研究の動機と目的

• 発展途上地域における都市部の交通混雑を、知的交通システムとVANETの統合によって解決すること。
• VANETにおけるV2V通信の信頼性に及ぼす移動特性と交通信号の影響を評価すること。
• SUMOとNS2を用いて、実際の交通状況下でのパケット送信性能をシミュレートおよび分析すること。
• 高混雑レーンを優先する動的交通信号制御戦略を提案し、ネットワーク混雑を低減すること。
• 提案手法の有効性を検証し、VANETにおける遅延の最小化とスループットの向上を実現すること。

提案手法

• VANET通信をAODVルーティングプロトコルおよびIEEE 802.11 MAC層を用いて実装し、V2V通信を実現した。
• 交通流量と車両移動をSUMOを用いて実際の都市環境（ジャムシュードル・レガール地域）でシミュレートした。
• 交通負荷が高いレーンを低負荷レーンよりも優先する動的交通信号制御論理を適用した。
• NS2を用いてパケット配信率やエンドツーエンド遅延などのネットワークレベルのパフォーマンス指標をシミュレートした。
• 異なる交通密度および信号タイミング戦略を想定した複数回のシミュレーション実行を通じてパフォーマンスを評価した。
• 移動パターンと信号タイミングがネットワーク混雑およびデータ送信効率に与える影響を分析した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 交通負荷に基づいた動的交通信号優先制御は、VANETにおける混雑にどのように影響するか？
• RQ2 高密度都市環境下における車両移動パターンは、V2Vパケット配信にどのような影響を及ぼすか？
• RQ3 AODVおよびIEEE 802.11は、現実的な都市交通状況下でVANETにおける混雑をどの程度軽減できるか？
• RQ4 知的交通システムの統合は、VANETにおけるネットワークパフォーマンスをどのように向上させるか？
• RQ5 交通信号タイミングとV2V通信におけるエンドツーエンド遅延の関係は何か？

主な発見

• 提案された動的交通信号制御戦略により、特に高交通量レーンにおける混雑が顕著に低減された。
• 交通負荷に基づいて流れを優先した場合、レーン内での混雑が無視できるほど小さくなり、全体のネットワーク安定性が向上した。
• 知的交通論理とVANETの統合により、パケット配信率が向上し、エンドツーエンド遅延が低減した。
• シミュレーション結果から、高負荷レーンを優先することでネットワークスループットが向上し、キューイング遅延が低減することが確認された。
• SUMOを用いた移動モデルとNS2を用いたネットワークシミュレーションの組み合わせにより、現実の混雑ダイナミクスを効果的に捉えることができた。
• 実際の都市地図および現実の交通・通信条件下でも、本手法はスケーラビリティと有効性を示した。