面向智能化的车辆传感器数据库管理系统外文翻译资料

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面向智能化的车辆传感器数据库管理系统

Jeong-Hoon Lee amp;Wook-Shin Han amp; Kyoung Hwan An amp;

Kyung Bok Sung

摘要:由于传感器和无线通信技术的发展，出现了对智能车辆，支持利用大流量数据从交通环境如车辆和路侧单元聚集安全驾驶的研究越来越受到人们的重视，以及安装在车辆上的传感器收集的数据。在本文中，我们研究在汽车传感器数据库管理系统（DBMS）。在所提出的方法，在车辆数据库方法简单地称为，自我的车辆内的DBMS管理，收集，处理交通传感器数据的车载信号等数据，包括地图和图像数据的多媒体数据。我们将要求应用在车辆数据库为数据建模和查询处理。我们还提出了一种系统架构在车辆数据库解决了这些问题，讨论了系统提供的数据库技术。

关键词:在车辆数据库、要求系统的体系结构、查询处理

Towards intelligent in-vehicle sensor database

management systems

Jeong-Hoon Lee amp;Wook-Shin Han amp; Kyoung Hwan An amp;

Kyung Bok Sung

Abstract:Due to the evolution of technologies for sensor and wireless communication,there has been increasing attention to research on an intelligent vehicle that supports safe driving by exploiting large traffic data gathered from traffic environments such as vehicles and road side units, as well as data gathered from sensors mounted on the vehicle. In this paper, we study an in-vehicle sensor database management system (DBMS). In the proposed approach, simply called in-vehicle DBMS approach, DBMS inside the ego-vehicle manages,gathers, and processes traffic and sensor data onboard such as signal data and multimedia data including map and image data. We classify the requirements of applications using the invehicle DBMS into data modeling and query processing.We also propose a system architecture for an in-vehicle DBMS which solves those issues and discuss database techniques offered by the system.

Keywords:In-vehicle DBMS . Requirement . System architecture . Query processing

1. 介绍

据世界卫生组织（世卫组织）的报告，每年，超过1.2万人死于交通事故，5000万多人受伤。人们相信，被动的方法，如安全带和气囊将不再导致交通事故率，因此从而需要有一个更积极的系统避免事故的发生。

为了达到这一要求，目前已有大量的研究，主要是在美国和欧洲，为了作出支持平稳驾驶，可以帮助驾驶员避免事故的主动系统。这些研究主要集中在通信技术如车辆（V2V）和车辆到基础设施（V2I）车辆与路侧单元（RSU）之间的合作；项目如SAFESPOT 和PReVENT的整合安全驾驶技术，车辆系统；和研究无人驾驶车辆（或智能），如谷歌的无人驾驶汽车和老板的CMU和CM。项目和研究开发的车辆数据库管理系统（数据库管理系统）。

车辆管理系统存在于车身中，收集传感器和交通数据，从其他车辆和基础设施（例如，交通信号系统和卫星），并管理数据的功能，如诊断车辆的地位和应用，如导航系统，支持有用的服务，如自主驾驶。支持车辆运行的现有方法，服务器数据库管理系统，假定一个服务器收集，管理，和处理所有交通数据。Jain等人设计并实现了一种用于城市快速路通行费的流媒体处理中间件。莫克贝尔等人提出了基于服务器的基于位置的服务架构。

最近，由于图像处理的提高，嵌入式系统、无线、传感器，和V2V / V2I技术，使车辆本身能够收集交通数据和管理数据。我们期待一种新的方法研究表明，车辆数据库，能够支持车辆运行与车辆数据库，使得更受欢迎。

图1显示了车辆管理系统的方法。在这里，一个在车辆管理系统需要收集和处理大量的传感器和多媒体数据，如地图和图像数据。车辆数据库定期从机载和机外的传感器收集传感器数据。机载传感器直接连接到电子控制单元（ECU），它管理和控制自我车辆的硬件。传感器收集数据的当前状态的车辆。离板传感器是辅助传感器，如雷达和相机传感器，收集的多媒体数据，表示在附近的自我车辆的动态/静态对象。从传感器数据，数据库管理系统检测静态/动态对象，并存储在数据库中的对象（即，交通数据库）。此外，自我车辆定期收集交通信息，如地图和检测对象从其他车辆及受限制股份单位利用V2V和V2I通信。所收集的数据是用于支持安全驾驶和停车的应用程序，用于特殊用途的车辆（例如，救护车和巡逻车），以及无人驾驶汽车。

许多涉及车辆DBMS的活动项目集中在平台综合开发的地图数据，传感器数据的发展，以及交通信息。然而，在车辆管理系统本身的支持应用程序和在数据库管理系统的功能的技术的研究已经不够。在这里，我们提出例子来充分利用车辆管理系统。我们分类的要求来自于实例数据建模，数据采集，查询处理。然后，我们提出了一个在车辆的数据库管理系统架构。我们也提出了每一类的要求，并建议数据库技术解决问题。

本文的其余部分如下。第2节将显示智能车的示范应用，提出支持在数据库方面的应用要求。第3节提出了一种在车辆管理系统架构。第4节显示有关的问题，并提出了支持这些问题的数据库技术，5节总结了论文。

1. 车载传感器数据库管理系统的实例和要求

在这一节中，我们展示了用于智能车辆的示范性应用，我们还建议在车辆管理系统方法方面支持应用程序的要求。

2.1例1：在市区开车的申请

假设我们驾驶汽车从一个地方到另一个地方。主要目标是以最佳的时间和安全的方式驱动。因此，当驾驶车辆，数据库管理系统必须重新计算车辆的使用对具体路段的交通拥堵信息，经过驱动时间最短到达的位置当前位置之间的最佳路径。该数据库系统还应该支持查询模型，以便通过使用该模型，它应该能够描述和处理静态/动态检测对象的查询，以作为预测和避免碰撞跟踪这些对象，并从起飞到降落点动态地管理路径。

2.2例2：专用车的应用

假定一个警察巡逻一个城市。有车辆管理系统的巡逻车应该提供上面所说的功能。它还应该定期检查车辆执行非法行为的流量。例如，在车辆的车辆管理系统中，车辆能够检查在5英里内的自我车辆，发现车辆违反了最大速度限制，应保持并跟踪他们的位置。

从实例中，我们观察到，在车辆管理系统应考虑以下事项。在车辆管理系统中需要一个数据模型的空间和连续数据的交通信息。数据可以被分类为静态对象，动态对象，和汇总的数据，如交通拥堵。该数据库管理系统还需要详细的数据之间的关系（例如，拥挤的道路段）。

在车辆管理系统的基础上，动态地改变其行驶方案，实现了数据的实时采集和实时采集。它也收集任何地图数据的变化。然而，由于数据集是非常大的，数据库管理系统需要一种方法，只需要在一个给定的时间，在一个给定的时间内收集的数据。

在车辆管理系统中，需要一个专门在交通环境中的查询模型。实际上，查询具有连续查询的属性，该查询将在很长时间周期性地处理。因此，查询可以被建模为在交通环境相关的空间数据的连续查询，使用查询模式，在车辆数据库管理系统应该能够描述和处理查询等,查询静态/动态对象的查询和跟踪，查询的预测和避免碰撞，和一个查询，动态地从出发到到达点管理路径。

基于以上的观察，我们将一个智能车辆的车辆管理系统的需求分为三类：数据建模，数据收集和查询处理。

1. 车载传感器数据库系统的体系结构

在这一节中，我们首先介绍了车辆的硬件组件，通过车辆管理系统提供数据。然后，我们为车辆管理系统提出的系统架构。

3.1车辆的硬件组件

3.11传感器

如在第1节简要的说明，传感器被分为板上和离板传感器。车载传感器包括：压力、气体/流量传感器、位置传感器、加速度计、温度计、液位/速度传感器。

车辆通常有超过160个车载传感器。为获取传感器数据，ECU定期收集来自传感器的模拟信号转换为数字信号的值通过AD转换器。然后，然后，通过预处理模块，通过使用映射表将该值映射到相同价值的温度和速度。地图表对每个类型的传感器具有不同的映射值。

离板传感器包括用于寻找位置的传感器，如惯性导航系统，用于检测物体的传感器，如雷达和相机传感器。惯性导航系统集成了惯性测量系统和全球定位系统。它是用于测量位置（即，经度，纬度，和高度），态度（即，滚动，俯仰和航向），和速度（即，方向和速度）的自我车辆。雷达和摄像机传感器测量的垂直距离从自我车辆的对象和对象的几何形状（或图像）。预处理模块获得的对象的位置和几何形状的测量数据。

在一般情况下，与主板相比，板传感器产生的数据量较大。作为一个典型的外置传感器，Velodyne HDL，这是用于近自我车辆变化更准确的识别，在短时间内旋转360°产生大量的数据。同时有各种不同的感应能力和不同用途的板传感器。

在车辆管理系统中，需要根据传感器类型对传感器数据进行预处理的具体模块。此外，数据库管理系统需要一个合并数据的模块。因为断版传感器通常产生大量的传感器数据，数据库管理系统可以用一种方法提取特征进行实时处理的需要。

3.1.2无线通信装置

通过使用通信装置安装在车载自组网的车辆（车辆Ad Hoc网络），在车辆数据库能够与数据提供商如其他车辆及受限制股份单位的沟通。波，用于通信的具有代表性的标准协议，支持27 Mbps的数据传输速度最大可达范围，1000米，200公里/小时的最高车速。波是高流动性的适用于任何高干扰环境。

3.2车载数据库管理系统的体系结构

图2显示了在车辆管理系统中的系统架构。在这里，数据库管理系统由七个模块组成。这些模块相互作用，产生有用的信息所需的驱动，如在一个危险的区域内的对象可能与自我车辆碰撞的动态对象的最低成本或警告的路由路径。

在图2中，一个全球性的轨迹发生器接收表示从司机到达点的地址生成一个全局路径，这是一组有序的道路段，车辆穿过而从当前点开车到达点。为了产生一个全局路径，

该模块将从RSU交通拥堵和计算路径与最低的拥塞。然后，模块返回路径的驱动器，存储路径到数据库（即交通数据库），并通知路径生成的事件的本地路径发生器通过通知。本地路径生成器从数据库读取全局路径。考虑到任何静态或动态的对象在当前道路段的自我车辆驾驶，该模块生成一个本地路径，这是一个安全的自我车辆轨迹，通过使用一个算法，如任何时间。然后模块存储数据库中的轨迹。局部路径发生器通过转移轨迹的自我车辆的速度和转向控制发电机的自我车辆运动。

数据管理器管理流量数据并执行查询。它由四个模块组成：数据的细化与融合；目标检测与跟踪；一个通知；和查询处理器。数据细分与合并模块采集传感器数据从每种类型的egovehicle的传感器和执行特定的预处理（例如，映射和测量值和图像数据的特征提取合并）。预处理后，该模块将结果发送到目标检测和跟踪模块，该模块检测静态对象和动态对象移动附近。具体而言，该模块比较从传感器检测到的测量数据的对象的特点。它检测到的对象，通过寻找的特征估计，这是最相似的特征测量。该模块还从对象中检测到新的估计功能，并在数据库中更新这些功能。此外，该模块还建立了道路段和任何检测到的对象之间的关系。当自我车辆的本地路径需要改变时要更新，模块通知更新的本地路径发生的事件通过通知。查询处理器寄存器和处理连续查询。

数据同步采集的交通数据共享和其他车辆附近。它将数据库中的数据更新，并将数据发送到目标检测和跟踪模块。此外，数据同步模块通过车载自组网检索和发送必要的数据更新需要其他车辆和远程服务单元。

1. 智能车辆的车载传感器数据库管理系统

在本节中，我们将在车辆数据库讨论一个可以用来解决这些问题支持智能车辆和讨论数据库技术方面的问题。

4.1数据建模

4.1.1传感器数据的数据模型

传感器的数据包括两种类型的数据：数据是从机载传感器收集和显示状态的自我车辆的数据和从机外的传感器收集和显示状态的物体如车辆和交通拥堵。前者具有恒定的值，后者包括几个属性，如附近的移动车辆的位置和检测到的图像数据。

从一个板上的传感器收集的数据是由一对的部分，值，因为数据有一个常数为蓝本。在这里，部分代表在自我车辆中的传感器的标识符，和值表示感测值的映射值。传感器的传感器数据被分为从设备收集的数据，

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