Scalable Data Model for Traffic Congestion Avoidance in a Vehicle to Cloud Infrastructure

机译：用于云基础设施的车辆中交通拥堵避免的可扩展数据模型

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摘要

Traffic congestion experience in urban areas has negative impact on our daily lives by consuming our time and resources. Intelligent Transportation Systems can provide the necessary infrastructure to mitigate such challenges. In this paper, we propose a novel and scalable solution to model, store and control traffic data based on range query data structures (K-ary Interval Tree and K-ary Entry Point Tree) which allows data representation and handling in a way that better predicts and avoids traffic congestion in urban areas. Our experiments, validation scenarios, performance measurements and solution assessment were done on Brooklyn, New York traffic congestion simulation scenario and shown the validity, reliability, performance and scalability of the proposed solution in terms of time spent in traffic, run-time and memory usage. The experiments on the proposed data structures simulated up to 10,000 vehicles having microseconds time to access traffic information and below 1.5 s for congestion free route generation in complex scenarios. To the best of our knowledge, this is the first scalable approach that can be used to predict urban traffic and avoid congestion through range query data structure traffic modelling.

机译：城市地区交通拥堵经验通过消耗我们的时间和资源对我们的日常生活产生负面影响。智能交通系统可以提供必要的基础设施来减轻这些挑战。在本文中，我们提出了一种基于范围查询数据结构（K-ARY间隔树和K-AR-ARY进入树）来模拟，存储和控制业务数据的新颖和可扩展的解决方案，这允许数据表示和更好的方式处理预测和避免城市地区交通拥堵。我们的实验，验证方案，性能测量和解决方案评估是在布鲁克林，纽约交通拥堵模拟场景中完成的，并在交通，运行时和内存使用量的时间方面显示了所提出的解决方案的有效性，可靠性，性能和可扩展性。关于所提出的数据结构的实验，模拟了多达10,000个车辆，该车辆具有微秒时间来访问交通信息，低于1.5秒以进行复杂场景中的拥塞自由路由生成。据我们所知，这是第一种可扩展方法，可用于预测城市流量，避免通过范围查询数据结构流量建模拥堵。

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期刊名称 Sensors (Basel Switzerland)
作者
Ioan Stan; Vasile Suciu; Rodica Potolea;
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作者单位

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年(卷),期 2021(21),15
年度 2021
页码 5074
总页数 26
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词

机译：连接的车辆;可扩展性;数据结构;拥塞避免;城市交通;模拟;

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