Resumen

Con el desarrollo del vehículo conectado (VC) y la comunicación vehículo a X (V2X), se están recopilando más datos de tráfico de la red de carreteras. Con el fin de predecir el estado futuro del tráfico a partir de los datos de los vehículos conectados en tiempo real, presentamos un modelo de evaluación del estado del tráfico en línea que utiliza la comunicación V2X. Este modelo emplea el Proceso Analítico Jerárquico (AHP) y la teoría de conjuntos difusos multinivel para fusionar múltiples fuentes de información para la predicción. En primer lugar, los datos actuales del vehículo procedentes del sistema de diagnóstico a bordo (OBD) se fusionan con los datos estáticos de la carretera en la Road Side Unit (RSU). A continuación, se calculan las puntuaciones de evaluación del tráfico en tiempo real mediante el modelo de pertenencia variable. Los datos reales recogidos por la OBU en pruebas de campo demuestran la viabilidad del modelo de evaluación. En comparación con los sistemas de evaluación tradicionales, el modelo propuesto puede manejar más tipos de datos pero exige menos transferencia de datos.

• Materias:Biotecnología Redes de sensores Sistema de sensores Diagnóstico de fallas Tecnología de sensores Diagnóstico de fallos
• Subjects:Biotechnology Sensor networks Sensor system Fault diagnosis Sensor technology
• Palabras claves:teoría de conjuntos difusos multinivel, modelo de evaluación del estado del tráfico en línea, puntuaciones de evaluación del tráfico en el tiempo, proceso jerárquico analítico, diagnóstico a bordo, unidad de carretera, datos actuales del vehículo, estado futuro del tráfico, menos transferencia de datos, más datos del tráfico
• Keywords:multilevel fuzzy set theory, online traffic condition evaluation model, time traffic evaluation scores, analytic hierarchy process, on board diagnostic, road side unit, contemporary vehicle data, future traffic condition, less data transfer, more traffic data