本发明涉及车联网通信仿真系统，具体涉及一种基于sumo和ns3搭建的云控仿真平台。
背景技术：
1、高速公路瓶颈区已成为制约高速公路运输效率及安全的一大顽疾。相比与普通道路，高速公路具有车辆运行速度高、道路条件封闭等特点，车辆一旦行驶至瓶颈区，会遇到可用车道数目减少的情况，影响车辆通行效率，若不能及时采取合理的管控措施，不仅会出现车辆急停、增加燃料损耗、形成交通拥堵并向上游大面积传播的情况，还极易引发交通事故造成更为严重的危害。因此，彻底解决高速公路瓶颈区问题已迫在眉睫。
2、随着智慧交通的发展，网联自动驾驶车辆(connected automated vehicle，cav)的出现为改善上述现状提供了可能。驾驶者对驾驶环境与相邻车辆行驶状态的判断能力与反应快慢的局限性，以及不同驾驶者之间的个体差异是导致道路拥堵以及交通事故频发的主要原因。而cav通过车载传感器实时感知周边道路交通环境及车辆运行状态，利用车联网技术实现车与车、车与交通设施之间的信息传递，通过后台的云端服务器最优驾驶行为并调整车辆行驶轨迹与行驶速度，是目前缓解交通拥堵、减少交通安全事故、提高通行效率的有效手段。
3、随着基于v2x(vehicle-to-everything)的车联网技术不断发展，为解决智慧交通问题提供了一些新的思路。v2x是物联网中面向智慧交通系统的一个核心子网络。随着v2x关键技术突破和v2x产品的推出，v2x产业将推动智慧交通的发展。但是在v2x技术应用及推广之前，需要进行全面、深度的实际场景测试与评价，以验证其优势及合理性。而实际场景测试因为其成本高；危险系数大；不同场景的搭建相对困难。如匝道合流、前车异常静止场景等。
4、因此，在v2x实际场景测试之前，一般需要进行仿真验证，但现在有关v2x应用的技术研究中，多采用单一的仿真软件测试v2x的通信性能及应用场景，无法满足实际场景测试多样性要求。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种基于sumo和ns3搭建的云控仿真平台，以解决上述背景技术中存在的至少一项技术问题。
2、为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案：
3、本发明提供一种主要包括sumo仿真软件、ns3仿真软件两个部分，所述sumo仿真软件主要功能是交通模拟，构建仿真所需的路网、车流，并形成配置文件；所述ns3仿真软件主要功能是网络模拟，为所述自动驾驶车辆、路侧单元、云端服务器构建网联环境、设定节点移动性及节点应用层。
4、仿真平台使用流程：
5、s1:在sumo软件中，完成对自动驾驶车辆、路网的设置并形成配置文件；具体步骤：首先创建路网文件，通过netedit工具绘制高速公路路网文件；设定场景完成后再创建车流文件，设定自动驾驶车辆行驶的路径、最大速度、动力学模型、交通流量；最后将这两个文件作为输入文件写入配置文件；
6、s2:在ns3软件中，读取sumo配置文件、创建网联环境、启动sumo仿真；具体步骤：首先读取sumo的配置文件，设定节点数目，节点包括参与通信的自动驾驶车辆、路侧单元、云端服务器；读取sumo配置文件完成后，通过ns3自带的库创建网联环境，设定带宽、mac层、移动性、应用层；最后通过traci接口打开sumo-gui，导入配置文件，运行主函数，启动仿真；
7、s3:仿真过程中，自动驾驶车辆、路侧单元、云端服务器具备相应的通信流程；具体步骤：自动驾驶车辆收集车辆感知数据，发送给路侧单元；路侧单元收集路侧感知数据，并接收到的车辆感知数据及所述路侧感知数据发送给云端服务器；云端服务器将接收到的车辆感知数据及路侧感知数据进行数据处理；云端服务器根据最优驾驶行为算法计算出最优控制策略，并将所述最优控制策略发送给路侧单元；路侧单元将接收到的最优控制策略发送给自动驾驶车辆，达到车路云协同控制的目的，提高自动驾驶车辆的通行效率及安全性。
8、优选的，所述sumo仿真软件，包含：net文件、rou文件、cfg文件；所述net文件用于构建仿真交通路网；所述仿真交通路网为全长2km的高速公路路段；所述rou文件用于构建仿真所需的车流，并为其设定相关属性；所述车流包括自动驾驶车流；所述属性包括动力学模型、交通流量、最大速度；所述cfg文件用于存储rou文件及net文件的路径，以启动sumo仿真。
9、优选的，所述ns3仿真软件，包含v2x-obu、v2x-rsu、云端服务器、traci接口；所述v2x-obu即所述自动驾驶车辆，用于采集车辆感知数据并发送给v2x-rsu；所述v2x-rsu即路侧单元，用于接收车辆感知数据，获取路侧感知数据，接收云端服务器指令，并将所述车辆感知数据和路侧感知数据发送给云端服务器；所述云端服务器用于接收所述车辆感知数据和所述路测感知数据，根据最优驾驶行为算法计算最优控制策略，并将所述最优驾驶通过所述v2x-rsu下发给所述v2x-obu，控制所述自动驾驶车辆，达到车路云协同控制的目的；所述traci接口用于在ns3中控制sumo中车辆的驾驶行为，以便耦合所述sumo仿真软件和所述ns3仿真软件。
10、优选的，所述云端服务器用于解析并存储路侧单元所发送的道路车辆数据，云端服务器通过最优驾驶行为算法计算出最优控制策略。
11、优选的所述最优控制策略包括换道策略、加减速策略。
12、优选的，所述云控仿真平台的云端服务器可实时获取瓶颈区的车辆感知数据和路侧感知数据，并根据最优驾驶行为算法，计算出最优控制策略，自动下发给路侧单元，再由路侧单元发送给自动驾驶车辆，以最优控制策略通过瓶颈区，达到车路云协同控制的目的。
13、优选的，所述v2x-obu，指自动驾驶车辆，装配车载单元obu，与路侧单元v2x-rsu进行通信可传输车辆感知数据以及接收控制策略；所述v2x-rsu，指路侧单元，与自动驾驶车辆v2x-obu及云端服务器进行通信，可传输路侧感知数据并作为媒介将控制策略发送给自动驾驶车辆v2x-obu。
14、本发明有益效果：解决了基于v2x技术的车联网实际场景测试存在测试成本高；危险系数大；不同场景的搭建相对困难。如匝道合流、前车异常静止场景等；然后解决了基于v2x技术的车联网技术仿真平台单一，功能不全，无法模拟真实的交通环境的问题；最后提供了多样性的仿真环境，通信方面的参数以及交通方面的参数均可根据要求进行修改，以符合复杂多变的实际场景。该平台可测试自动驾驶车辆、路测单元、云端服务器之间的通信场景性能，提高了自动驾驶车辆在瓶颈区的安全性以及通行效率。该平台云端服务器可实时获取合流区路段车流状态信息，并根据最优驾驶行为算法，计算得到最优控制策略，自动下发给路侧单元，再由路侧单元发送给自动驾驶车辆，以最优控制策略通过瓶颈区达到车路云协同控制的目的。
15、本发明附加方面的优点，将在下述的描述部分中更加明显的给出，或通过本发明的实践了解到。
1.一种基于sumo和ns3搭建的云控仿真平台，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于sumo和ns3搭建的云控仿真平台，其特征在于，仿真过程中，自动驾驶车辆、路侧单元、云端服务器具备相应的通信流程；具体步骤：自动驾驶车辆收集车辆感知数据，发送给路侧单元；路侧单元收集路侧感知数据，并接收到的车辆感知数据及所述路侧感知数据发送给云端服务器；云端服务器将接收到的车辆感知数据及路侧感知数据进行数据处理；云端服务器根据最优驾驶行为算法计算出最优控制策略，并将所述最优控制策略发送给路侧单元；路侧单元将接收到的最优控制策略发送给自动驾驶车辆，达到车路云协同控制的目的，提高自动驾驶车辆的通行效率及安全性。
3.根据权利要求2所述的基于sumo和ns3搭建的云控仿真平台，其特征在于，所述sumo仿真软件，包含：net文件、rou文件、cfg文件；
4.根据权利要求1所述的基于sumo和ns3搭建的云控仿真平台，其特征在于，所述ns3仿真软件，包含v2x-obu、v2x-rsu、云端服务器、traci接口；
5.根据权利要求1所述的基于sumo和ns3搭建的云控仿真平台，其特征在于，所述云端服务器用于解析并存储路侧单元所发送的道路车辆数据，云端服务器通过最优驾驶行为算法计算出最优控制策略。
6.根据权利要求1所述的基于sumo和ns3搭建的云控仿真平台，其特征在于，所述最优控制策略包括换道策略、加减速策略。
7.根据权利要求1所述的基于sumo和ns3搭建的云控仿真平台，其特征在于：所述云控仿真平台的云端服务器可实时获取瓶颈区的车辆感知数据和路侧感知数据，并根据最优驾驶行为算法，计算出最优控制策略，自动下发给路侧单元，再由路侧单元发送给自动驾驶车辆，以最优控制策略通过瓶颈区，达到车路云协同控制的目的。
8.根据权利要求4所述的基于sumo和ns3搭建的云控仿真平台，其特征在于，所述v2x-obu，指自动驾驶车辆，装配车载单元obu，与路侧单元v2x-rsu进行通信可传输车辆感知数据以及接收控制策略；所述v2x-rsu，指路侧单元，与自动驾驶车辆v2x-obu及云端服务器进行通信，可传输路侧感知数据并作为媒介将控制策略发送给自动驾驶车辆v2x-obu。
