论文研究：数字孪生智慧城市车联网应用
- 一表总结创新研究
车联网(IoV)它是移动互联网与物联网相结合的概念。车辆是传感器网络中的移动智能节点，需要感知、收集、处理和存储大规模数据[1]。在汽车互联网的驾驶安全、交通效率、信息娱乐等领域进行了大量的研究，但基于[2]大数据信息处理的需要，智能城市的研究还不够。如何在智能城市中与集成传感器互动。Shah等人提出以车辆为数据mue(移动局域网扩展无处不在)，参与智能城市数据采集和交通分发的具体机会，将充分利用智能城市[3]的高机动性节点。智能城市车联网的应用还包括环境监测(如空气污染、废物管理)、敏感区域监测和可疑行为识别。在这个车网场景中，可以使用车辆对象上的摄像头来执行监控任务[4]。Tuyisenge et al .,一般来说，在考虑城市环境智能和大数据处理的前提下，对智能城市汽车网络进行了研究，新的通用汽车网络框架，分为识别、对象层、层、通信层、云、数据层、应用层到多媒体计算。每层分为更多的功能子层，提供不同的服务5。 同时，智慧城市的实现需要建设更完善的空间信息基础设施，以确保各种智慧城市的应用得到充分利用和负担。基于数字孪生的智慧城市在经济转型、城市智慧管理、公共智慧服务等方面有着广阔的前景，使人与自然更加协调发展[6]。智慧城市数据丰富，对城市基础设施的决策和管理要求较高。然而，从城市数据中发现知识的数据驱动方法往往缺乏集体数据开发的能力。智能城市数字孪生旨在克服这一障碍，将异构城市数据的实时知识发现过程中集成更全面的分析和可视化方法。Mohammadi等人提出了智能城市数字双城数据集体发展的时空知识发现框架，将社会数据与传感器数据相结合，从人类认知中发现提升智能城市的机会。这是利用异构城市数据[7]做出数字二进制决策的第一步。 在了解了智能城市车联网的服务需求和数字双胞胎对智能城市的应用能力后，我们将系统地整理智能城市数据双胞胎的概念和车联网数据双胞胎的概念。 数字孪生(DT)在各个行业引起关注的新概念。为了充分确定DT预期性能，Minerva等查制造业的原始定义。并考虑了增强和虚拟现实(如虚拟化身)、多智能系统和虚拟化的背景。这项调查允许一组广泛的调查DT指出软件物理对象的识别特性。作者认为一旦DT如果定义得到巩固，其技术和业务价值将从适用性和机会的角度进行讨论。[8] 工业4.0概念的进步促进了它的发展，尤其是在制造业。数字双胞胎被广泛定义，但最好的描述是物理机器和虚拟机之间任何方向的简单数据集成。Fuller根据研究领域对其进行分类：制造业、医疗保健和智慧城市，讨论了一系列反映这些领域和研究现状的论文。随着物联网连接的快速发展，数字双胞胎在智能城市的使用和潜力逐年增加。随着智能城市的发展，社区之间的联系越来越紧密，数字双胞胎的使用也越来越多。不仅如此，我们从嵌入到城市核心服务中的物联网传感器中收集的数据越多，还将为创造先进的人工智能算法的研究铺平道路。智能城市的服务和基础设施可以通过物联网设备拥有传感器和监控，对各种类型的未来保护具有重要价值。它可以帮助规划和发展当前的智慧城市。除了规划的好处，在节能领域也有好处。智能城市的进步是利用数字孪生技术的潜力。它可以通过在虚拟双胞胎中创建一个活的测试床来促进生长，虚拟双胞胎可以实现两件事；第一，测试场景，第二，允许数字双胞胎通过分析收集的数据变化从环境中学习。可用于数据分析和监控。随着智能城市的发展，网络连接和可用数据的增加，数字双胞胎的发展范围变得更加可行[9] 在智慧城市的基础上，我们将重点研究车联网的数字双胞胎
一表总结创新研究
| 非综述文献引序 | 研究年度 | 使用的技术（DT除外） | 简介 |
|---|---|---|---|
| 10 | 2020 | 通信协议技术 | 与云通信环境中的应用层信息传输协议和二进制序列格式的车载性能相比，它为减少移动网络中数据的使用，实现对延迟敏感的智能运输系统功能的新兴指导。 |
| 11 | 2021 | 5G；DL | 通过对车联网传感器的分析进行监控G传输的交通流量和速度数据提出了数字双胞胎辅助实时交通数据预测方法 |
| 12 | 2021 | DT；ADMM；Stackelberg Game Model | 建立了空中辅助车的动态DT模型，捕获不断变化的资源供需，实现统一的资源调度和分配。减少了延迟和无人机的计算负担 |
| 13 | 2020 | DL；SOL | 在此基础上，提出了基于深度强化学习的多用户卸载系统(SOL)方法。使用深度Q-网络获得最佳卸载决策。 |
| 14 | 2021 | 无限资源分配算法；深度学习 | 充分研究无线资源分配算法，设计无人车网络协同控制机制。为了满足各种车联网业务的需求，提高车辆行驶安全性，利用深度加强学习配置车联网无线资源 |
| 15 | 2021 | DL;DDQN | 提出了一种DT支持的资源分配方案使车联网环境下的智能边缘合作成为可能。同时，该方案侧重于DT-IoV最小化框架下的延迟 |
| 16 | 2021 | 区块链 | 在联盟区块链的基础上，实现城市车辆资源的共享，包括远程资源。一种创新的激励机制，鼓励城市内的车辆资源共享，以最大限度地提高任务发布者的利润 |
| 17 | 2021 | 区块链 | 提出按需DTaaS【支持数字双胞胎服务】架构，设计了双拍卖模型和价格调整算法ITS最佳申请人DT匹配，确保参与者的利益。 |
数字孪生子信息传递协议与车联网串行格式的性能比较，Proos等人比较了车载云通信环境中流行的应用层消息传输协议和二进制序列化格式的性能，以维护数字孪生。序列化格式，Protobuf序列化新闻大小比flatbuffer小三倍，序列化速度更快。在内存使用和反序列化时间方面，flatbuffer是赢家，可以弥补云中数据处理的不良表现。在消息传递协议的上下文中，发现了消息延迟、可靠性和消息费用之间的主要权衡。例如，使用不可确认的信息CoAP延迟最低，但不能保证交付。事实上，即使是可确认的消息，CoAP在高损失场景下也不能实现100%的交付；但对于不关心可靠性的情况，CoAP是最好的选择。综合而言他们的研究对减少移动网络中的数据使用且实现新兴的对延迟敏感的智能运输系统功能有益。[10] 车联网的发展产生了大量的实时交通数据。通过5G通信连接实体车辆及其虚拟性能。交通管理员通过分析数字孪生交通数据，可以优化交通调度，缓解交通拥堵。然而，车联网传感器的异常不可避免地会导致交通数据稀疏，从而影响科学的交通调度决策。受此缺点的启发，Hu等人通过分析车联网传感器进行监控G提出了数字孪生辅助实时交通数据预测方法TFVPtime-LSH，该方法基本分布式交通摄像头监控的数字双胞胎交通数据，通过5G网络传输。通过南京市交通机构真实交通数据集上的一系列实验验证TFVPtime-LSH预测短期交通状况的可行性。[11] 车联网(IoV)为车辆提供无缝连接和近似计算服务。空中辅助车的网络动态特性对资源配置提出了挑战。Sun等人建立了空中辅助车的动态数字双胞胎模型(DT)，实现统一的资源调度和分配，以捕获不断变化的资源供需。这是基础Stackelberg游戏资源分配激励机制的两个阶段，以车辆或路边单位为基础DT为leader，路边单位提供计算服务DT为follower。在第一阶段，根据车辆偏好确定愿意提供的计算资源。为了进一步最大化车辆满意度和整体能源效率，设计了基于交替方向的乘数法(ADMM)优化各车辆资源配置策略的分布式激励机制。多种激励机制RSUs并行运行减少了延迟和无人机的计算负担。该方案不仅提高了车辆满意度，而且提高了车辆的能效。[12] 边缘计算和数字双胞胎具有计算密集型应用的潜力(DT)增强车联网(IoV)结合，提高智能交通能力。边缘计算设备通过更新车辆的数字双胞胎和卸载服务(ECD)，可弥补车辆计算资源的不足。然而，由于DT授权车联网的计算强度，ECD过多的服务请求会超载，从而降低服务质量(QoS)。为了解决这个问题，Xu等人提出多用户卸载系统QoS它反映了服务的响应时间。在此基础上，提出了基于深度强化学习的服务卸载(SOL)方法。为获得最佳卸载决策，SOL利用深度Q-网络(DQN)， DQN结合深度学习的值函数接近和强化学习。[13] Yang结合网络切片和深度学习(DL)该技术在充分研究无线资源分配算法的基础上，提出了车联网服务的智能网络系统结构，从微观层面设计了无人车网络的协同控制机制。其次，为了提高车辆的安全性，利用深度加强学习车联网的无线资源进行配置，以满足车联网各种业务的需求。研究结果表明，改进的AlexNet算法模型的准确率可达99.64%，准确率大于80%，数据传输延迟小于0.02 ms，数据传输丢包率小于0.05。该算法模型对解决车载互联网通信的数据传输相关问题具有实际应用价值，为无人驾驶汽车互联网的智能化发展提供重要参考价值。[14] 边缘智能也是当前网络发展的热门趋势之一。Liu等人提出了一种DT支持的资源分配方案(DTS-RAS)，使车联网环境下的智能边缘合作成为可能。作者专注于在DT-IoV框架下的延迟最小化。通过将边缘服务器建模，推导出车辆卸载任务对协作边缘节点响应时间的数学表达式。然后构建了以减少响应时间为目标的优化模型。考虑到网络的复杂性，采用双深度Q-learning网络(DDQN)对边缘服务器进行训练，以获得最优的分配行为，并将协作过程建模为MDP。该方案在执行延迟方面有良好的性能表现。[15] 随着车联网的不断发展，车载资源在计算和通信方面呈现快速增长的趋势。近距离车辆之间道路信息和计算结果的共享可以有效提高车联网的利用率。然而，车辆间的远程资源共享，如信息和计算资源的共享，仍然是一个有待研究的问题。基于此，Tan等人提出了一个基于数字孪生的公平交易平台，以联盟区块链为基础，实现全市车辆资源的共享。作者开发了一个基于数字孪生的车载平台，实现云中的车载资源共享。部署了区块链联盟以跟踪和保护数字双胞胎之间的资源共享，该联盟由设计的智能合约和高效的权益证明(PoS)共识算法执行。以一种创新的激励机制，激励全市范围内的车辆资源共享，从而实现任务发布者的利润最大化。[16] DT已成为智能城市智能交通系统(ITS)的关键技术，以保持各种DT请求者的健康和可靠性，如私家车、公共交通、能源系统等。DT和ITS的结合，可以进一步释放智慧城市参与者的潜力，保证他们的效率和可靠性。尽管支持DT的ITS有很多优点，但由于ITS的高度动态特性，并不是所有的请求者都需要相同级别的DT服务。DT与ITS的安全可靠匹配仍有待解决。为了解决这些问题，Liao等人建议为ITS提供区块链支持的数字孪生服务(DTaaS)。作者提出了一个按需DTaaS架构，以充分利用ITS的传感能力和DT的宏观视角。并设计了一种双拍卖模型和价格调整算法，实现了ITS请求者的最优DT匹配，保证了参与者的利益。使用许可的区块链和新的DT-DPoS共识机制，提高了DTaaS的安全性和效率。[17]
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