Ein effizientes Metamodell des Car2Car Kommunikationsaufkommens abhängig von der Umgebungstopologie
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Car-to-Car/Car2Car (C2C) communication has been an object of research for a long time. Now the Volkswagen (VW) Aktiengesellschaft (AG) has announced the application of Car2Car communication in upcoming series vehicles by 2019. Their motivation is to increase the driving safety due to the gain of information about a vehicle’s environment. Via Car2Car communication, among other things, information can be exchanged, that can not be gathered by sensors. For example a vehicle driving towards an intersection receives the position and velocity of obstructed, future crossing vehicles by Car2Car communication. That technology enables to warn the driver of an information receiving vehicle in time or it can be used to automatically modify its driving status. The availability of Car2Car data is crucial regarding the success of these functions. Currently, there is no computationally efficient method for the emulation of a realistic Vehicular Ad-Hoc Network (VANET) under real-time conditions. Thus, the impact of the environmental topology on the availability of Car2Car data can not be studied during test drives. For that use case existing simulation approaches are computationally too expensive due to their high level of detail. The present work introduces an efficient metamodel that enables real-time tests of Car2Car data availability for vehicle functions. The metamodel is based on a neural network which derives the channel load of a VANET from its surrounding urban topology. For that reason, the real-time simulation of an environment-specific VANET does not require complex calculations of sender-receiver-relations. The communication success gets estimated efficiently. A comparison of the metamodel with the state of the art shows that, by introducing the model, the present work provides an approach for real-time simulation of environment-specific Car2Car channel load that has not been available before. The metamodel provides the necessary model accuracy as well as the required real-time performance to enable an efficient development method for Car2Car based vehicle functions. Moreover, the proposed metamodelling method represents a basis for various kinds of further research.
Abstract
Car-to-Car/Car2Car (C2C) Kommunikation wird seit langer Zeit in der Forschung betrachtet. Jetzt hat die Volkswagen (VW) Aktiengesellschaft (AG) den Serieneinsatz von Car2Car Kommunikation ab 2019 angekündigt. Deren Motivation ist die Steigerung der Fahrsicherheit durch eine Zunahme der Informationen, die ein Fahrzeug über sein Umfeld erhält. Die Car2Car Kommunikation ermöglicht unter anderem den Austausch von Informationen, die Sensoren nicht detektieren können. So empfängt ein Fahrzeug, das auf eine Kreuzung zufährt, die Position und Geschwindigkeit von in Kürze kreuzenden und durch Gebäude verdeckten Fahrzeugen per Car2Car Kommunikation. Dies ermöglicht eine frühzeitige Warnung des Fahrers des empfangenden Fahrzeuges oder ein automatisiertes Eingreifen in dessen Fahrzustand. Für den Erfolg dieser Funktion ist die Verfügbarkeit der Car2Car Daten ausschlaggebend. Aktuell gibt es keine recheneffiziente Methode zur Emulation eines realistischen Vehicular Ad-Hoc Networks (VANETs) unter Echtzeitbedingungen. Folglich kann der Einfluss der Umgebung auf die Verfügbarkeit von Car2Car Daten nicht während Erprobungsfahrten untersucht werden. Für diesen Anwendungsfall sind vorhandene Simulationsmethoden aufgrund ihres Detailgrades zu rechenintensiv. In der vorliegenden Arbeit wird ein effizientes Metamodell vorgestellt, das den Test der Verfügbarkeit von Car2Car Daten für Fahrzeugfunktionen in Echtzeit ermöglicht. Das Metamodell basiert auf einem Neuronalen Netz, das das Kommunikationsaufkommen innerhalb eines VANETs aus den topologischen Eigenschaften des umliegenden Stadtgebietes ableitet. Aufgrund dessen ist für die echtzeitfähige Simulation eines umgebungsspezifischen VANETs keine komplexe Berechnung von Sender-Empfänger-Beziehungen erforderlich, sondern deren Kommunikationserfolg wird effizient geschätzt. Ein Vergleich des Metamodells mit dem Stand der Technik zeigt, dass damit eine Lösung zur echtzeitfähigen Simulation von umgebungsspezifischem Car2Car Kommunikationsaufkommen präsentiert wird, die bisher nicht verfügbar war. Das Metamodell bietet sowohl die erforderliche Modellierungsgüte als auch die notwendige Echtzeitfähigkeit und ermöglicht damit eine effiziente Entwicklungsmethodik für Car2Car basierte Fahrzeugfunktionen. Des Weiteren bildet die vorgestellte Metamodellierungsmethodik eine Grundlage für vielschichtige, weitere Forschungsarbeiten.