Entlastung im Internet der Fahrzeuge: Ein fog-gestütztes Echtzeit-Verkehrsmanagementsystem

Fog-Computing wurde mit Internet der Fahrzeuge (IoV) Systemen kombiniert, um Rechenressourcen für Endbenutzer bereitzustellen, wodurch niedrige Latenz garantiert werden kann. In diesem Papier schlagen wir eine praktikable Lösung vor, die das Offloading für das Echtzeit-Verkehrsmanagement in fog-basierten IoV-Systemen ermöglicht, mit dem Ziel, die durchschnittliche Reaktionszeit für von Fahrzeugen gemeldete Ereignisse zu minimieren. Zuerst konstruieren wir ein verteiltes stadtweites Verkehrsmanagementsystem, in dem Fahrzeuge in der Nähe von Verkehrseinheiten als Fog-Knoten genutzt werden können. Dann modellieren wir parkende und bewegte fahrzeugbasierte Fog-Knoten gemäß der Warteschlangentheorie und kommen zu dem Schluss, dass bewegte fahrzeugbasierte Fog-Knoten als eine M/M/1-Warteschlange modelliert werden können. Ein annähernder Ansatz wird entwickelt, um das Offloading-Optimierungsproblem zu lösen, indem es in zwei Teilprobleme zerlegt und Verkehrsflüsse zwischen verschiedenen Fog-Knoten geplant werden. Leistungsanalysen basierend auf realen Taxitrajektoriendaten werden durchgeführt, um die Überlegenheit unserer Methode zu veranschaulichen.