Ứng dụng khai phá dữ liệu trong quản lý giao thông

Tại Mỹ và gần đây ở Việt Nam, các bản tin về giao thôngluôn cập nhật tin tức về tình trạng giao thông trên đường để giúp người tham giagiao thông lựa chọn được quãng đường tối ưu, hiện n

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

Vũ Đức Việt

ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG

QUẢN LÝ GIAO THÔNG

LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

HÀ NỘI-2015

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

Vũ Đức Việt

ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG

QUẢN LÝ GIAO THÔNG

Ngành: Công nghệ thông tin

Chuyên ngành: Hệ thống thông tin

Mã số: 60480104

LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN HÀ NAM

HÀ NỘI-2015

LỜI CAM ĐOAN

‘Tôi xin cam đoan luận văn này là công trình nghiên cứu của riêng tôi Các số liệu, kếtquả được trình bày trong luận văn là hoàn toàn trung thực và chưa từng được công bốtrong bất kỳ một công trình nào khác Tôi đã trích dẫn đầy đủ các tài liệu tham khảo,công trình nghiên cứu liên quan ở trong nước và quốc tế Ngoại trừ các tài liệu tham khảonày, luận văn hoàn toàn là sản phẩm của riêng tôi.’

Hà Nội, ngày 20 tháng 10 năm 2015

Ký tên

i

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên tôi xin gửi lời cảm ơn và lòng biết ơn sâu sắc nhất tới PGS.TS Nguyễn HàNam, Ths Lữ Đăng Nhạc đã tận tình chỉ bảo, giúp đỡ và hướng dẫn tôi trong suốt quátrình thực hiện luận văn này

Tôi xin chân thành cảm ơn quý thầy cô và nhà trường đã luôn tạo điều kiện thuận lợinhất cho chúng tôi học tập và nghiên cứu

Cuối cùng tôi xin gửi lời cảm ơn tới gia đình, bạn bè của tôi Những người luôn giành thờigian ở bên cạnh quan tâm, động viên, và giúp đỡ tôi hết mình trong suốt quá trình họctập cũng như làm luận văn tốt nghiệp này

Hà Nội, ngày 20 tháng 10 năm 2015

Ký tên

ii

Mục lục

1.1 Hiện trạng giao thông tại Việt Nam 3

1.2 Các giải pháp hỗ trợ cho người tham gia giao thông 4

1.3 Giải pháp đề xuất 5

2 Các kiến thức cơ sở 7 2.1 Tác tử và hệ đa tác tử 7

2.1.1 Tác tử 7

2.1.2 Môi trường 8

2.1.3 Tác tử thông minh 9

2.1.4 Hệ thống đa tác tử 10

2.2 Hệ thống Vanet 11

2.3 Công cụ mô phỏng mạng VANET - VANETsim 13

3 Các giải thuật tìm đường 16 3.1 Những thuật toán cơ bản 16

3.1.1 Giải thuật Djkstra 16

3.1.2 Giải thuật A* 17

3.2 Các thuật toán tìm đường nâng cao 18

3.2.1 Giải thuật di truyền 18

3.2.1.1 Giới thiệu 18

3.2.1.2 Giải thuật di truyền đơn giản 19

3.2.2 Giải thuật tối ưu bầy đàn 20

3.2.3 Giải thuật đàn kiến 22

3.3 Lựa chọn thuật toán 24

3.3.1 Thuật toán Ant System 24

3.3.2 Thuật toán Ant Colony System 26

iii

MỤC LỤC iv

4.1 Áp dụng Ant Colony System cho vấn đề tìm đường đi 28

4.1.1 Hệ thống tổng quan 28

4.1.2 Cải tiến hệ thống với Ant colony System 29

4.2 Thực nghiệm 32

4.2.1 Môi trường thực nghiệm 32

4.2.2 Các thực nghiệm 33

4.3 Kết quả 36

5 KẾT LUẬN 41 5.1 Các công việc đã làm 41

5.2 Hướng nghiên cứu trong tương lai 41

Danh sách hình vẽ

1.1 Các công cụ tìm đường 5

2.1 Tác tử trong môi trường của nó Tác tử sẽ lấy thông tin từ môi trường và phản ứng lại 8

2.2 Ví dụ minh họa về mạng VANET 11

2.3 Công cụ mô phỏng VANETsim 14

4.1 Mô hình hệ thống Vanetsim 28

4.2 Mô hình hệ thống Vanetsim với Ant Colony System 30

4.3 Biểu đồ luồng của thuật toán ACS cho vấn đề tối ưu hoá đường đi 32

4.4 Thực nghiệm với bản đồ thành phố Berlin 33

4.5 Thực nghiệm với bản đồ thành phố Hà Nội 34

4.6 Điểm tắc nghẽn trên bản đồ Berlin 35

4.7 Điểm tắc nghẽn trên bản đồ Hà Nội 36

4.8 Kết quả chỉ dẫn đường đi của thuật toán A* trên bản đồ Berlin 37

4.9 Kết quả chỉ dẫn đường đi của thuật toán ACS trên bản đồ Berlin 37

4.10 Kết quả chỉ dẫn đường đi của thuật toán A* trên bản đồ thành phố Hà Nội 38

4.11 Kết quả chỉ dẫn đường đi của thuật toán ACS trên bản đồ thành phố Hà Nội 39

v

Danh sách bảng

4.1 Kết quả thực nghiệm trên bản đồ thành phố Berlin 38

4.2 Kết quả thực nghiệm trên bản đồ thành phố Hà Nội 40

vi

Danh mục từ viết tắt

ACS Ant Colony System

ACO Ant Colony Optimization

AS Ant System

VANET Vehicular Ad Hoc Networks

MANET Mobile Ad Hoc Networks

RSU Road Side Unit

OBU On Board Unit

PSO Particle Swarm Optimization

GA Genetic Algorithm

vii

MỞ ĐẦU

Vận chuyển hành khách, hàng hóa và thông tin luôn đóng một vai trò quan trọngtrong xã hội hiện đại Các hoạt động kinh tế trong thời đại hiện nay gắn chặt vớigiao thông, chính vì thế tại những quốc gia phát triển, giao thông luôn được quyhoạch và đầu tư phát triển đúng mức Ngoài ra ở những nước phát triển, tầm nhìnchiến lược về phát triển cơ sở hạ tầng giao thông luôn được ưu tiên đúng mức, nhờvậy những nước phát triển luôn có được hệ thống giao thông ổn định, phù hợp trongnhiều năm Còn ở những nước đang phát triển như Việt Nam, tình trạng cơ sở hạtầng giao thông không theo kịp với sự phát triển kinh tế xã hội cũng như sự bùng

nổ dân số và gia tăng các phương tiện giao thông, gây cản trở và kìm hãm sự pháttriển của cả quốc gia Hiện nay, thực trạng giao thông ở Việt Nam đang là một vấn

đề nhức nhối đối với những người tham gia giao thông Theo thống kê từ cục thống

kê, số lượng các phương tiện mới phát sinh tham gia giao thông ở Việt Nam đềutăng theo từng năm, trong khi đó hệ thống giao thông ở Việt Nam chưa đáp ứngđược sự bùng nổ về các phương tiện tham gia giao thông cũng như lưu lượng giaothông hiện tại Ở các đô thị lớn như thủ đô Hà Nội, thành phố Hồ Chí Minh ,tình trạng này còn phức tạp hơn, chưa kể đến những hệ thống đường, biển báo, vạch

kẻ đường hỗn độn, thiếu nhất quán, không theo quy chuẩn chung nào và mang đặctính giải pháp tình thế của các nhà chức trách Ngoài ra ý thức tham gia giao thôngcủa người dân chưa tốt cũng dẫn đến hậu quả là sự gia tăng tình trạng tắc đường,tai nạn giao thông và ô nhiễm môi trường Điều này dẫn đến những ảnh hưởng trựctiếp về sức khỏe, làm tốn kém thời gian và có thể ảnh hưởng đến tính mạng củanhững người tham gia giao thông Để hỗ trợ tối đa người tham gia giao thông cóthể di chuyển hiệu quả trên quãng đường của mình, đã có nhiều hình thức cũng nhưbiện pháp được đề ra Tại Mỹ và gần đây ở Việt Nam, các bản tin về giao thôngluôn cập nhật tin tức về tình trạng giao thông trên đường để giúp người tham giagiao thông lựa chọn được quãng đường tối ưu, hiện nay một số hãng công nghệ lớnđang phát triển mô hình ô tô tự lái và các hệ thống hỗ trợ cập nhật thời gian thực

1

DANH SÁCH BẢNG 2

cho các lái xe khi tham gia giao thông Tuy nhiên những cách tiếp cận trên chỉ cóthể áp dụng tại một số nơi ở Việt Nam hoặc chưa có khả năng áp dụng trong tươnglai gần Trong luận văn này, chúng tôi sử dụng phương pháp mô phỏng mô hìnhgiao thông thực tế kết hợp thuật toán tối ưu quãng đường để đưa ra lựa chọn hợp

lý nhất cho người tham gia giao thông

Nội dung luận văn này được chúng tôi trình bày như sau:

• Chương 1: Tổng quan

• Chương 2: Các kiến thức cơ sở

• Chương 3: Các thuật toán tìm đường

• Chương 4: Thực nghiệm và các kết quả

• Chương 5: Kết luận

Chúng tôi đưa ra cái nhìn khái quát về hiện trạng hệ thống giao thông Việt Nam,các giải pháp, nghiên cứu về giao thông tại Chương 1 Ở Chương 2, chúng tôi trìnhbày các kiến thức cơ sở liên quan tới hệ thống đa tác tử, tác tử thông minh, mạngVANET, đây là những kiến thức cơ sở liên quan tới môi trường thực nghiệm củachúng tôi Chúng tôi trình bày những thuật toán tìm đường truyền thống và thuậttoán chúng tôi áp dụng ở Chương 3 Các thực nghiệm và kết quả thực nghiệm với hệthống Vanet với thuật toán chúng tôi áp dụng được chúng tôi trình bày ở Chương

4 Cuối cùng, chúng tôi đưa ra nhận xét về những kết quả đạt được và các hướngphát triển trong tương lai tại phần Kết luận ở Chương 5 của luận văn

Chương 1

Tổng quan

1.1 Hiện trạng giao thông tại Việt Nam

Theo báo cáo của uỷ ban an toàn giao thông quốc gia, số lượng người thiệt mạng

do tai nạn giao thông những năm gần đây đều ở con số lớn từ 9000 đến 13000 ngườithiệt mạng hàng năm Trong đó đáng chú ý là tai nạn giao thông đường bộ chiếm

tỷ trọng rất lớn từ 97% đến 99%, tai nạn liên quan đến ô tô, xe máy chiếm trên 70%tổng số vụ trên cả nước Ngoài ra tình trạng ùn tắc thường xuyên xảy ra tại cácthành phố lớn vào những giờ cao điểm, những ngày nghỉ lễ, nghỉ tết gây ảnh hưởngnghiêm trọng tới thời gian đi lại và sự an toàn của người tham gia giao thông Trướcthực trạng đáng buồn trên, có thể kể đến một vài nguyên nhân sau:

• Nhiều dự án xây dựng liên tục được triển khai ở những thành phố lớn như HàNội hay Hồ Chí Minh dẫn tới một số tuyến đường bị cấm hoặc thu hẹp lànđường lại làm gia tăng các điểm ùn tắc giao thông 1

• Hạ tầng giao thông của nước ta đã lạc hậu và quy hoạch thiếu khoa học, khôngđáp ứng được nhu cầu đi lại của người dân Theo báo cáo của bộ giao thôngvận tải, số lượng các phương tiện tham gia giao thông đang có triều hướngtăng mạnh Tại Hà Nội, số lượng phương tiện giao thông đăng ký mới trong

ba quý đầu năm 2015 là 5.5 triệu phương tiện Tổng số lượng phương tiệntham gia giao thông ở Hà Nội đã gấp 6 lần lưu lượng chịu tải của hệ thốnggiao thông trên thành phố

1 thong.aspx

http://www.mt.gov.vn/m/tin-tuc/1006/26630/ha-noi–gia-tang-nhieu-diem-un-tac-giao-3

1.2 Các giải pháp hỗ trợ cho người tham gia giao thông 4

• Ý thức của người dân đối với việc thực hiện nội quy giao thông chưa thực sựtốt, những lỗi thường mắc phải chủ yếu là vượt đèn đỏ, đi sai làn đường Những lỗi này góp phần gia tăng tình trạng ách tắc giao thông vào giờ caođiểm

• Các thức quản lý giao thông đô thị ở Việt Nam còn chưa chặt chẽ, trang thiết

bị kỹ thuật lạc hậu, thiếu những giải pháp giao thông có thể hỗ trợ tốt chongười quản lý và người tham gia giao thông một cách thiết thực và trực tiếpnhất

Trước những thực trạng và nguyên nhân ở trên của ngành giao thông vận tải nướcnhà, việc đưa ra những giải pháp hợp lý là rất cần thiết và cấp bách

1.2 Các giải pháp hỗ trợ cho người tham gia giao

thông

Hiện nay, có một số giải pháp được đưa ra nhằm trờ giúp cho người tham gia giaothông phổ biến như kênh VOV Giao thông do đài VOV thành lập 2, đây là kênhthông tin cập nhật tình trạng giao thông trên các tuyến đường ở Việt Nam Tuynhiên phạm vi hoạt động chủ yếu của kênh VOV giao thông chỉ tập trung chínhvào thành phố và dựa nhiều vào sự phản hồi từ những lái xe đi trên đường, ngoài

ra đây cũng chỉ là kênh thông tin trợ giúp đưa ra thông tin bổ ích cho những lái xechứ chưa thể hỗ trợ trực tiếp cho người tham gia giao thông Ngoài giải pháp hỗ trợthông tin theo kênh radio, người tham gia giao thông cũng có thể nhận được sự hỗtrợ từ các công cụ bản đồ như Google Map 3, Bing Map4, Here Map5 tới từ cáctập đoàn công nghệ thông tin nổi tiếng trên thế giới hay Vietmap6 - một giải pháptới từ Việt Nam như hình 1.1 Tuy nhiên các giải pháp tới từ các công cụ bản đồnày chỉ đơn thuần kết hợp thông tin vệ tinh GPS và bản đồ số để đưa ra những chỉdẫn cho người dùng trong việc xác định đường đi mà không thể kết hợp thêm thôngtin về lưu lượng xe, hiện trạng giao thông trên đường để đưa ra chỉ dẫn cho ngườitham gia giao thông Ngoài ra hiện nay đã có một số nhà khoa học nghiên cứu về

1.3 Giải pháp đề xuất 5

vấn đề mô phỏng giao thông để từ đó tìm ra vị trí xây dựng cũng như phân luồnghiệu quả giao thông Trên thế giới đã có một số nhóm nghiên cứu về vấn đề tìmđường đi ngắn nhất nhưng thường chỉ áp dụng cho một bản đồ xác định và phầnnhiều vẫn có thiên hướng nghiên cứu về công cụ mô phỏng

1.3 Giải pháp đề xuất 6

chi phí đi đường cho người dân khi tham gia giao thông, qua đó phần nào gián tiếp

có thể giải quyết được bài toán ách tắc giao thông tại những thành phố lớn bởinhững lý do:

• Tiết kiệm được thời gian của người tham gia giao thông

• Quãng đường đi lại giảm qua đó giảm được lượng nhiên liệu tiêu thụ và lượngkhí thải khi tham gia giao thông của các phương tiện

• Tiết kiệm các chi phí đi lại cho người dân

Khi kết quả của luận văn được áp dụng trong thời đại Internet-Of-Things (IOT),người tham gia giao thông sẽ có thêm một lựa chọn hỗ trợ mình khi tham gia giaothông trên đường

Chương 2

Các kiến thức cơ sở

Trong chương này, chúng tôi sẽ trình bày những kiến thức cơ sở về tác tử, tác tửthông minh, kiến thức về mạng VANET Đây là những kiến thức cơ bản xây dựnglên công cụ VANETsim - công cụ được chúng tôi sử dụng trong luận văn của mình

2.1 Tác tử và hệ đa tác tử

2.1.1 Tác tử

Theo [9], một tác tử (agent) là một hệ thống máy tính có khả năng tự hoạt độngđộc lập thay mặt cho người dùng hoặc người chủ của nó để nhận biết cái gì cầnthiết phải làm để tương thích với mục tiêu đã định trước Các tác tử có thể cảmứng môi trường và phản ứng lại môi trường Sự tương tác này diễn ra liên tục vàkhông có giới hạn Thông thường, một tác tử sẽ trang bị một tập các hành động.Tập hợp các hành động thể hiện ở khả năng phản ứng lại với môi trường của các tác

tử Tuy nhiên, không phải tất các hành động của chúng có thể thực hiện được trongtất cả các trạng thái Vì thế mỗi hành động phải có các tiền điều kiện xác định cácđiều kiện thích hợp để nó có thể áp dụng Hình 2.1 đưa ra một cái nhìn trừu tượng

về tác tử Trong hình trên, chúng ta có thể thấy được hành động đưa ra được tạobởi tác tử để tác động đến môi trường của nó Vấn đề quan trọng với một tác tử làchúng phải đưa ra được quyết định cho những hành động nào cần phải được thựchiện để đạt được mục tiêu mà nó được thiết kế Kiến trúc tác tử thực ra là kiến trúc

hệ thống phần mềm thiết kế cho việc ra quyết định trong một môi trường

7

có thể phân loại dựa vào thuộc tính như sau:

• Tiếp cận và không thể tiếp cận: Môi trường tiếp cận được là môi trường màmỗi tác tử có thể đạt được đầy đủ chính xác và cập nhật kịp thời các thôngtin về trạng thái môi trường Phần lớn môi trường trong thực tế đều là loạikhông thể tiếp cận được

• Môi trường tĩnh và môi trường động: Môi trường tĩnh là môi trường mà cóthể đặt giả định là môi trường không thay đổi ngoại trừ các tác động của tác

tử Ngược lại, môi trường động là môi trường mà có sự vận động bên trong

nó tức là nó có thể tự thay đổi không phụ thuộc vào các tác động của tác tử.Môi trường thực tế là một môi trường động, có thể ví dụ như mạng Internet

• Môi trường rời rạc và môi trường liên tục: Môi trường rời rạc là môi trường

mà có hữu hạn các hành động và tri giác trong đấy Ví dụ, môi trường trong

cờ là rời rạc, môi trường trong giao thông là liên tục Môi trường rời rạc thì

dễ thiết kế các tác tử hơn môi trường liên tục

2.1 Tác tử và hệ đa tác tử 9

• Môi trường có phân đoạn hay không phân đoạn: Trong môi trường phân đoạn,hoạt động của tác tử lệ thuộc vào số lượng các đoạn rời rạc mà không liên kếtvới các hoạt động của tác tử trong phân đoạn khác Theo các chuyên gia, môitrường có phân đoạn đơn giản hơn vì các tác tử có thể quyết định hành vi của

nó dựa trên phân đoạn hiện tại Nó không cần quan tâm đến giao tiếp giữaphân đoạn này với phân đoạn kế tiếp của nó

Nhìn chung, hầu hết các môi trường đều là không truy cập được, không xác định,động và liên tục Những thuộc tính của môi trường đóng một vai trò quyết định đến

độ phức tạp của tiến trình thiết kế tác tử Tuy nhiên, không có nghĩa đó là nhữngnhân tố duy nhất mà chỉ đóng một phần Phần quan trọng chính là sự tương tácgiữa tác tử và môi trường

2.1.3 Tác tử thông minh

Tác tử thông minh là tác tử có khả năng hoạt động linh hoạt và mềm dẻo để hoànthành mục tiêu được giao Theo [8], tác tử thông minh là tác tử cần có khả năngthực hiện các hành vi đặc biệt như phản ứng (reactivity), chủ động (proactivity) vàcộng tác xã hội (social ability)

• Phản ứng: Khả năng phản ứng của tác tử là khả năng phản ứng lại nhữngthay đổi của môi trường đúng lúc nhằm đáp ứng mục tiêu đã được định trước

• Chủ động: Khả năng chủ động của tác tử là khả năng luôn chủ động tìm cáchđạt được mục tiêu đã được giao Chủ động ở đây là sinh ra và hướng đến mụctiêu chứ không phải thực hiện mãi theo các sự kiện xảy ra Tác tử cần phải kếthợp và cân bằng cả hai đặc điểm: phản xạ và chủ động một cách thích hợp

• Khả năng cộng tác: Khả năng xã hội của tác tử là khả năng tương tác vớicác tác tử khác thậm chí với con người nhằm đáp ứng được những mục tiêu

đã định trước Thế giới thực là một môi trường đa tác tử Do vậy chúng takhông thể chỉ hướng đến mục tiêu đặt ra mà không quan tâm đến các tác tửkhác Để những tác tử trong một hệ đa tác tử tương tác (interact) với nhauthì đòi hỏi chúng phải có khả năng hợp tác (cooperate), khả năng phối hợp(coordinate) và khả năng đàm phán (negotiate) với nhau

2.1 Tác tử và hệ đa tác tử 10

2.1.4 Hệ thống đa tác tử

Theo [9], hệ thống đa tác tử (multiagent system) là hệ thống bao gồm các tác tửtương tác với nhau, trong đó các tác tử sẽ hoạt động tự chủ với những động cơ vàmục tiêu khác nhau Hệ đa tác tử có lợi trong thực tế bởi nó giúp con người có thểgiải quyết được những bài toán khó hiện nay mà các hệ thống đồng nhất không giảiquyết được như dự báo thiên tai, mô phỏng lại các cấu trúc trong xã hội Hiện nay,các hệ đa tác tử được nghiên cứu, thử nghiệm và sử dụng hiện nay phần lớn là cáctác tử phần mềm

Như vậy, hệ đa tác tử là một tập hợp các tác tử cùng chia sẻ một môi trườngtrong đó: Thông tin hoặc khả năng giải quyết vấn đề của từng tác tử là hạn chế,không đầy đủ Không có sự điều khiển tập trung cho toàn hệ thống Dữ liệu phântán trên những thành phần khác nhau của hệ thống Quá trình tính toán được thựchiện không đồng bộ Một hệ đa tác tử thường có rất nhiều tính chất mà chúng tacần suy xét khi cài đặt, tuy nhiên, hệ đa tác tử cơ bản thường phải có những tínhchất quan trọng như tính tự chủ (autonomy), tầm nhìn địa phương (local views),tính phân tán (decentralization)

• Tính tự chủ: mỗi tác tử thường phải có tính tự chủ riêng của mình (nghĩa là

nó có thể tự đưa ra quyết định của bản thân tác tử đó khi có tín hiệu vàohoặc sự kiện nào đó xảy ra)

• Tầm nhìn địa phương: mỗi tác tử thường chỉ cần có cái nhìn cục bộ và nắmgiữ một phần tri thức của hệ thống thay vì toàn bộ các tri thức hiện có trong

hệ thống, nếu không hệ thống sẽ trở nên quá phức tạp để có thể mô phỏngnhững hoạt động giống như nó đang diễn ra trong thực tế

• Tính phân tán: các tác tử thường được phân tán, sẽ không có tác tử nào nắmquyền điều khiển các tác tử còn lại, nếu không hệ thống sẽ trở thành một hệthống đồng nhất, và hiệu năng sẽ bị giảm đi rất nhiều so với những gì chúng

ta mong muốn

Ngoài ra, các tác tử có thể trao đổi tri thức thông qua một ngôn ngữ chung,được xem như là phương thức trao đổi thông tin giữa các tác tử Ví dụ như các ngônngữ: KQML (Knowledge Query Manipulation Language) hay FIPA’s (Foundationfor Intelligent Physical Agents), ACL (Agent Communications Language) Mỗi hệ

đa tác tử tự bản thân nó đều có khả năng tự tổ chức (self-oganization) và những

xe này có thể kết nối với các xe khác trong phạm vi bán kính từ 100 đến 300 mét,

từ đó tạo nên một mạng với vùng phủ sóng rộng Do các xe có thể đi ra khỏi vùngphủ sóng và thoát khỏi mạng, trong khi những xe khác có thể tham gia, kết nối vớicác phương tiện khác trên một mạng Internet di động được tạo nên Trong thực tế,

hệ thống đầu tiên được tích hợp công nghệ này là các xe của cảnh sát và lính cứuhỏa nhằm liên lạc trao đổi thông tin với nhau phục vụ cho công tác cứu hộ, đảmbảo an ninh trật tự

Thông tin trao đổi trong mạng VANET bao gồm thông tin về lưu lượng xe cộ, tìnhtrạng kẹt xe, thông tin về tai nạn giao thông, các tình huống nguy hiểm cần tránh

và cả những dịch vụ thông thường như đa phương tiện, Internet,

Hình 2.2: Ví dụ minh họa về mạng VANET

Mục đích chính của VANET là cung cấp sự an toàn và thoải mái cho hànhkhách Các thiết bị điện tử đặc biệt được đặt bên trong các phương tiện giao thông

sẽ cung cấp kết nối mạng Adhoc cho các hành khách Mạng này hướng đến hoạtđộng mà không cần cấu trúc hạ tầng cho phép các liên lạc đơn giản Mỗi thiết bịhoạt động trong mạng VANET sẽ là một nút mạng có thể trực tiếp gửi nhận hoặclàm trung gian trong các phiên kết nối thông qua mạng không dây Xét trường hợp

2.2 Hệ thống Vanet 12

xảy ra ca trạm giữa các phương tiện trên đường, các tín hiệu cảnh báo sẽ được gửi

đi thông qua mạng VANET tới các phương tiện tham gia giao thông, cùng với cáccông cụ tiện ích để giúp đỡ việc giải quyết sự cố, đảm bảo an toàn cho các phươngtiện khác Người tham gia giao thông cũng có thể kết nối Internet thông qua mạngVANET, thậm chí có thể sử dụng các dịch vụ đa phương tiện như trao đổi thôngtin hình ảnh, video, gọi điện video Ngoài ra, thông qua mạng VANET, các phươngtiện tham gia giao thông có thể tự động thanh toán các cước phí như phí gửi xe, phícầu đường Đặc điểm của mạng VANET cũng giống với công nghệ hoạt động củamạng MANET đó là: quá trình tự tổ chức, tự quản lý, băng thông thấp và chia sẻđường truyền vô tuyến Tuy nhiên điểm khác biệt chính của VANET và MANET là

ở chỗ: các node mạng (xe cộ) di chuyển với tốc độ cao và không xác định khi truyềntín hiệu cho nhau Vấn đề đặt ra là chúng ta cần tìm hiểu, đánh giá giao thức địnhtuyến cho mạng VANET dựa trên kiến trúc mạng MANET để phù hợp với tính diđộng của các node mạng trong mạng VANET

VANET là một mạng có những đặc tính riêng, cơ bản nhất là nó không yêu cầu cơ

sở hạ tầng như các hệ thống vô tuyến khác: không cần Base Station như những hệthống di động khác nhau (GSM CDMA, 3G); không cần bộ Access Point để hỗ trợcho Wifi và Wimax Về yếu tố khoảng cách, VANET có thể khắc phục được giới hạncủa truyền dẫn sóng vô tuyến nhờ vào các nút trung gian Tuy nhiên, do giao tiếp

mà không cần cơ sở hạ tầng, lại dùng biến đổi định tuyến qua nhiều tầng nên rấtnhiều khả năng bị “nghe trộm” hoặc là thông tin truyền đi có thể bị sai lệch Trongmạng việc truyền tin tức giao thông giữa các xe với nhau là rất quan trọng, điều đó

có thể có tác dụng tốt (nếu như thông tin được truyền đi phản ánh đứng tình hìnhgiao thông hoặc các sự cô trên giao lộ) nhưng cũng có thể gây ra những tác độngnguy hiểm khôn lường (nếu như thông tin do một xe truyền đi là không chính xáchoặc sai lệch) Sở dĩ như vậy vì khi thiết kế mạng này, thường thì các thông tin sẽđược phát quảng bá và được trung chuyển qua nhiều nút điều đó gây ra ảnh hưởngnhư “phản ứng dây truyền”

Các đặc điểm của mạng VANET

• Các node mạng di chuyển với tốc độ cao: Nếu hai xe di chuyển ngược chiềuvới tốc độ 25m/s (90km/h) và phạm vi truyền dẫn khoảng 250m thì kết nốigiữa hai xe chỉ kéo dài khoảng 5s

• Thường xuyên ngắt kết nối mạng: Như giả thiết nêu trên thì sau 5s hai chiếc

xe đã ngắt kết nối với nhau, để đảm bảo kết nối thông suốt thì chúng ta phải

2.3 Công cụ mô phỏng mạng VANET - VANETsim 13

thiết lập liên kết khác với xe gần đó Trong các trường hợp ngắt kết nối nhưvậy, đặc biệt trong khu vực mật độ xe thấp thì thường xuyên xảy ra việc ngắtkết nối mạng, giải pháp là phải có các node mạng chuyển tiếp

• Mô hình chuyển động và dự đoán: Chúng ta cần các thông tin về vị trí cácnode và sự chuyển động của chúng, rất khó để đoán chuyển động của các xe

Để kiến trúc mạng hoạt động hiệu quả chúng ta cần phải nghiên cứu mô hìnhchuyển động và dự đoán chuyển động từ trước

• Môi trường truyền thông tin: Mô hình các node (xe) chuyển động trên hệthống đường cao tốc, chuyển động một chiều điều này là dễ dự đoán đượcnhưng cấu trúc đường phố, mật độ xe, tòa nhà, cây cối lại gây ra cản trở quátrình truyền thông tin

• Hạn chế trễ cứng: Các vấn đề an toàn (tai nạn, phanh xe, ) của node mạngphải thông báo đến các node mạng liên quan Điều này đơn giản không thểthỏa hiệp với trễ dữ liệu cứng trong vấn đề này Do đó tốc độ dữ liệu cao không

là vấn đề quan trọng cho VANET như việc khắc phục các vấn đề về hạn chế

sự chậm của trễ cứng

• Tương tác với onboard cảm biến: Cảm biến này sẽ giúp cung cấp các vị trínút và chuyển động của các node để sử dụng cho liên kết truyền thông hiệuquả và mục đích định tuyến

2.3 Công cụ mô phỏng mạng VANET -

VANET-sim

VANETsim1 là công cụ được Andreas Tomandl và các cộng sự giới thiệu trong [7]theo hình 2.3 Đây là công cụ cho phép mô phỏng lại các khái niệm trong mạngVANET VANET là công cụ trực quan cho phép những nhà nghiên cứu đánh giáphương pháp của họ và so sánh chất lượng với những nghiên cứu khác một cách hiểuquả Khác với những công cụ khác như Transim 2, MATSim 3 hay SimTRAVEL 4

- những công cụ thiên về mô phỏng hệ thông giao thông dựa trên hệ thống tác tử

1 http://svs.informatik.uni-hamburg.de/vanet

2 https://code.google.com/p/transims/

3 http://matsim.org/

4 http://simtravel.wikispaces.asu.edu/

2.3 Công cụ mô phỏng mạng VANET - VANETsim 14

thông minh, VANETsim là công cụ dễ dàng sửa đổi, thêm mới kịch bản hơn và chophép đặt ra nhiều kịch bản VANETsim có những tính năng chính như sau:

Hình 2.3: Công cụ mô phỏng VANETsim

• Có tích hợp bộ tạo kịch bản, cho phép người nghiên cứu có thể lặp đi lặp lạinhững thực nghiệm của mình với những tham số đầu vào khác nhau để đánhgiá chính xác hơn mà không cần phải thao tác nhiều

• VANETsim cung cấp những cách thức mô phỏng gần giống nhất với thế giớithực qua đấy đạt được những kết quả gần giống thực tế nhất Công cụ này sửdụng mô hình giao thông micro-traffic để mô phỏng lại các quyết định lái xecủa từng phương tiện

• VANETsim sử dụng bản đồ từ OpenStreetMap 5 để tạo bản đồ, do vậy việclấy bản đồ chi tiết cho từng thành phố không phải là rào cản lớn cho nhữngnhà nghiên cứu

• VANETsim cho phép làm thực nghiệm với số lượng lớn phương tiện giả lậplên tới 16000 phương tiện và mạng lưới giao thông lớn

• Công cụ này hỗ trợ chạy trên hệ thống đơn lẻ như desktop đến những hệ thống

sử dụng nhiều bộ vi xử lý

• VANETsim hỗ trợ đồ họa, tạo sự thuận tiện cho những nhà nghiên cứu có thểphân tích lỗi trong các thực nghiệm của mình

5 http://www.openstreetmap.org

2.3 Công cụ mô phỏng mạng VANET - VANETsim 15

Ngoài những ưu điểm ở trên, VANETsim là công cụ được viết trên nền Java vàkhông yêu cầu quá nhiều bộ nhớ khi chạy VANETsim cũng cung cấp tài liệu pháttriển đầy đủ cho những nhà nghiên cứu muốn sửa đổi sâu hơn vào hệ thống Trongluận văn này chúng tôi chủ yếu sử dụng VANETsim như một công cụ mô phỏng

hệ thống giao thông và tiến hành nghiên cứu về những thuật toán tìm đường dướinhững điều kiện giả định trên công cụ này

Chương 3

Các giải thuật tìm đường

Phần này chúng tôi sẽ trình bày những giải thuật cơ bản trong tìm kiếm đường đitrên đồ thị và thuật toán ant colony được chúng tôi áp dụng vào hệ thống Vannet

3.1 Những thuật toán cơ bản

3.1.1 Giải thuật Djkstra

Giải thuật Dijsktra là giải thuật tìm đường đi ngắn nhất giữa các điểm trong đồthị Giải thuật này được Edsger W Dijkstra đưa ra vào năm 1956 và được công bốtrong năm 1959 Giải thuật này tồn tại dưới nhiều biến thể, thuật toán nguyên bảncủa Dijkstra đưa ra để tìm đường đi ngắn nhất giữa hai điểm trong đồ thị, nhưngmột biến thể phổ biến thay đổi một đỉnh đơn như là đỉnh nguồn và tìm kiếm tất

cả các đường đi ngắn nhất từ đỉnh nguồn tới các đỉnh khác trong đồ thị gọi là câyđường đi ngắn nhất

Bài toán được đặt ra như sau: Cho một đồ thị có hướng G=(V, E), một hàmtrọng số w : E −→ [0, ∞ ) và một đỉnh nguồn s Cần tính toán được đường đingắn nhất từ đỉnh nguồn s đến mỗi đỉnh của đồ thị Ví dụ: Chúng ta dùng đỉnhcủa đồ thị để mô tả các điểm giao cắt trên đường ở một thành phố Chúng ta cần

di chuyển từ điểm s tới điểm t trong một thành phố Thuật toán Dijkstra sẽ giúpchúng ta tìm được cây đường đi ngắn nhất từ điểm s tới mọi điểm trong thành phố

và qua đấy biết được đường đi ngắn nhất từ s tới t

Thuật toán Dijkstra được mô tả dưới đây theo [2]

16

3.1 Những thuật toán cơ bản 17

Algorithm 1 Giải thuật tìm đường đi ngắn nhất Dijkstra

Đầu vào: một đồ thị liên thông có trọng số G và đỉnh bắt đầu s

Kết quả : cây đường đi ngắn nhất T với gốc là s

1: Khởi tạo: Cây T với đỉnh s

2: Khởi tạo: Tập S là tập các cạnh liên kết với s

3: while (S != ∅ ) do

4: Gán e := Dijkstra-nextEdge(G,S)

5: Gọi w là đỉnh không kết thúc của cạnh e

6: Thêm cạnh e và đỉnh w vào trong cây T

mà không có đỉnh cuối không thuộc cây nào là gần nhất với đỉnh bắt đầu s Nếu

có nhiều hơn một giá trị cạnh như vậy thì Dijkstra-nextEdge(G,S) sẽ ưu tiên giátrị được chọn lựa mặc định theo một tiêu chí đưa ra trước

3.1.2 Giải thuật A*

Giải thuật A* là giải thuật được sử dụng rộng rãi trong tìm đường đi và duyệt đồthị Giải thuật này cân bằng được giữa hiệu năng và độ chính xác nên được sử dụngtrong nhiều mục đích A* được Peter Hart, Nils Nilsson và Bertram Raphael từ việnnghiên cứu Stanford giới thiệu vào năm 1968 [3], đây được coi là phần mở rộng củathuật toán Dijktra giới thiệu năm 1959 Thuật toán A* đạt được hiệu năng tốt hơn

so với Dijktra do sử dụng thêm kinh nghiệm (heuristics) trong quá trình tìm kiếm.Thuật toán A* sử dụng tìm kiếm tốt nhất và tìm ra con đường tốn ít chi phí nhất

từ đỉnh ban đầu cho trước đến đỉnh mục tiêu (có thể có nhiều đỉnh mục tiêu) Khiduyệt qua cả đồ thị, giải thuật A* sẽ xây dựng một cây cục bộ chứa các con đường.Các lá của cây trên (gọi là một tập hợp) được chứa trong một cấu trúc hàng đợi ưutiên, hàng đợi ưu tiên này sắp xếp các nút lá theo thứ tự bởi một hàm giá trị Hàmgiá trị này kết hợp kinh nghiệm đánh giá giá trị đạt được mục tiêu và khoảng cách

di chuyển từ nút ban đầu Chi tiết hơn:

f (n) = g(n) + h(n)

Ở đây g(n) được biết đến là giá trị đạt được khi xuất phát từ điểm khởi đầu tớiđiểm n, giá trị này được tính toán và theo dõi bởi thuật toán h(n) là hàm ước lượngkinh nghiệm của giá trị đạt được từ điểm n tới mọi điểm mục tiêu Với thuật toán