«Комплексное управление вычислительными задачами для интеллектуальных транспортных систем на базе технологии vehicle-to-everything», Соглашение с РНФ №24-29-00304

Руководитель: Владыко Андрей Геннадьевич, к. т. н., доцент, декан факультета радиоэлектронных систем и робототехники (РСР)

Члены научного коллектива:

• Плотников Павел Владимирович
• Тамбовцев Глеб Ильич

Конкурс: «Проведение фундаментальных научных исследований
и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами» по направлению Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации (утверждена Указом Президента Российской Федерации от 1 декабря 2016 г. № 642 «О Стратегии научно-технологического развития
Российской Федерации») «Н6 – Связанность территории Российской Федерации за счет создания интеллектуальных транспортных и телекоммуникационных систем, а также занятия и удержания лидерских позиций в создании международных транспортно-логистических систем, освоении и использовании космического и воздушного пространства, Мирового океана, Арктики и Антарктики».

Аннотация:

В последние годы коммуникационная технология «транспортное средство — окружающая среда» (vehicle-to-everything, V2X) в интеллектуальных транспортных системах (ИТС) приобрела огромный интерес, так как она потенциально может обеспечить современные потребности ИТС, уменьшить нагрузку на транспортную сетевую инфраструктуру, повысить безопасность дорожного движения, обеспечить комфорт вождения, обеспечить альтернативную систему экстренной связи в случае стихийных бедствий, а также обеспечить высокую степень автоматизации транспортных средств (ТС). Для достижения отмеченных показателей, V2X-технология должна обеспечивать низкую задержку и высокую надежность, энергоэффективность и оптимальное распределение вычислительных ресурсов. При этом необходимо учитывать специфику сети передачи данных, высокую динамику изменения топологии сети и обмен большими объемами данных. Если данные требования не будут выполнены, критически важные для безопасности приложения не смогут реагировать в потенциально опасных ситуациях. Следовательно, большой интерес представляет наличие комплекса управления V2X-технологией. Для проектирования транспортных средств с высокими уровнями автоматизации (eyes-off и mind-off), ТС должно иметь возможность обрабатывать большие объемы данных в реальном времени, связанных с распознаванием близлежащих объектов, аварий, решением навигационных задач и т.д. Однако вычислительные ресурсы некоторых существующих транспортных средств ограничены для запуска таких приложений. При этом, любое нарушение функционирования и устойчивости системы может подвергнуть опасности людей и техники на дороге, а также создать высокие затраты на восстановление и поддержку системы, что ставит вопросы надежности передаваемых данных и обеспечения высокой производительности ИТС на первый план.

Отсутствие комплексных моделей предметной области, научно-обоснованных подходов, концепций, моделей, методов и алгоритмов целенаправленной деятельности по обеспечению требуемого уровня автоматизации ИТС и баланса между ключевыми характеристиками при работе V2X-технологий также препятствуют ее эффективному внедрению, что позволяет констатировать высокую научную значимость и актуальность решения обозначенной проблемы.

Проект направлен на решение научной проблемы по разработке комплекса моделей и методов исследования и проектирования системы управления вычислительными задачами на базе технологии vehicle-to-everything в условиях ограничений, накладываемых на характеристики сети передачи данных, энергоэфективность и вычислительные ресурсы интеллектуальных транспортных систем.

Научная новизна исследований заключается в учете условий в которых функционирует ИТС, таких как ограниченные вычислительные ресурсы транспортных средств и инфраструктуры ИТС, энергоэфективность и характеристики сети передачи данных. Новизна решения поставленных задач обуславливается отсутствием комплексной модели, которая позволяет распределять и прогнозировать параметры и ресурсы системы при различных вычислительных задачах, что представляет существенную значимость при внедрении и использовании V2X-технологии.

В рамках поставленной научной проблемы должны быть решены следующие фундаментальные, поисковые и прикладные задачи:
1) Анализ показателей надежности и времени доставки данных, надежности и ресурсообеспечения инфраструктурных объектов ИТС в частности и системы в целом.
2) Разработка моделей и методов для определения оптимальных параметров и показателей при применении V2X-технологии.
3) Разработка и апробация архитектурных решений по построению имитационных моделей ИТС с поддержкой методов, моделей и алгоритмов, разработанных и развитых на предыдущих этапах для реальных прикладных задач, связанных с обеспечением эффективности работы V2X-технологий.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Аннотация результатов, полученных в 2024 году

1. Проведен анализ показателей надежности, времени доставки данных, устойчивости и ресурсообеспеченности инфраструктурных объектов ИТС и системы в целом. Сформирована система ключевых показателей надежности, устойчивости, QoS и ресурсообеспечения инфраструктурных объектов ИТС. При анализе ключевых показателей были проведены численные исследования с использованием разработанного программного обеспечения [https://github.com/quanuhs/VANET], позволившие получить следующие результаты и сделать следующие выводы: - описаны методы анализа взаимодействия элементов системы V2X системы, а также проведена апробация расчетов на основе созданного программного обеспечения; - предложена новая схема выбора придорожных устройств (RSU) с использованием тепловой карты, которая позволяет получить уровень потерь, сопоставимый с уже известными методами размещения RSU, а в некоторых конфигурациях в среднем оказывается значительно лучше. Применение предложенной модели несколько раз к одной и той же карте оказывается устойчивой и позволяет получить оптимальное размещение RSU с заданными параметрами за 2-3 итерации. - внедрение в качестве туманных устройств мобильных RSU (mRSU) вместе с использованием тепловой карты оказалось более эффективным с точки зрения потерь по сравнению с моделью без mRSU. Более того, полное исключение стационарных RSU и замена их на mRSU позволяет получить сопоставимый уровень потерь. Это позволяет заключить, что в каждом конкретном сценарии необходимо соотносить цели и затраты, необходимые для их достижения и оптимальным образом выбирать количественные соотношения RSU и mRSU.

Результаты представлены:
1) «Numerical Analysis of roadside Units Deployment Models in V2X Communication System» P. V. Plotnikov; G. I. Tambovtsev; A. G. Vladyko (https://doi.org/10.1109/IEEECONF60226.2024.10496720).
2) Использование мобильных вычислительных устройств для оптимизации эффективности нагрузки в сети V2X (https://www.elibrary.ru/pjyayi).
3) Анализ подходов к оптимизации V2X-систем: кластеризация, граничные и туманные вычисления (https://doi.org/10.31854/1813-324X-2024-10-3-7-22).

2. Разработана комплексная математическая модель системы с учетом взаимосвязи объектов и каналов по передаче информации с использованием V2X-технологии.

На этапе подготовки к созданию комплексной математической модели системы был проведен детальный анализ результатов исследований в рассматриваемой области. Был сделан вывод, что поиск программно-оптимизационных решений должен вестись по трем основным параметрам: задержка, надежность и пропускная способность. Программная реализация математической модели зарегистрирована.

Реализован ряд алгоритмов и моделей, неразрывно связанных с развертыванием системы V2X, таких как: модель генерирования транспортных средств, алгоритм поиска пути в графах, модель затухания сигнала в двух конфигурациях, локальная, туманная и граничная вычислительные модели. Проведен комплексный анализ показателей, выполнение которых наибольшим образом влияет на работоспособность системы. Выполнено численное моделирование с учетом основных сетевых характеристик и получены согласующиеся с результатами других исследователей результаты.

Результаты представлены:
1) Анализ подходов к оптимизации V2X-систем: кластеризация, граничные и туманные вычисления (https://doi.org/10.31854/1813-324X-2024-10-3-7-22).
2) Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2024667125 от 22.07.2024 (https://new.fips.ru/ofpstorage/Doc/PrEVM/RUNWPR/000/002/024/667/125/2024667125-MIALY/document.pdf).
3) (https://doi.org/10.20944/preprints202410.0662.v1).

3. Разработан алгоритм оптимального распределения задач по выгрузке трафика на элементы интеллектуальной транспортной системы.

Наше исследование продемонстрировало эффективность использования mRSU для разгрузки задач, особенно с учетом заданного регулирования их числа. Ключевым преимуществом является возможность динамического добавления или удаления mRSU из системы и их адаптивность к меняющимся условиям.

Была создана модель, проведены численные эксперименты и анализ результатов в различных конфигурациях взаимодействия элементов системы. Полученные результаты позволяют заключить, что разработанный алгоритм позволит эффективно управлять выгрузкой трафика в V2X системах. Внедрение mRSU для помощи стационарным RSU позволяет эффективно определить баланс между количеством кластеров RSU и числом mRSU, насыщающих систему, позволяет значительно снизить затраты на обслуживание системы V2X, одновременно осуществляя контроль над незначительным ростом потерь. При этом минимизация числа устройств динамической системы приводит к повышению энергоэффективности системы в целом.

Результаты представлены:
1) Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2024667125
(https://new.fips.ru/ofpstorage/Doc/PrEVM/RUNWPR/000/002/024/667/125/2024667125-MIALY/document.pdf).
2) Evaluating the Performance of Using Mobile Roadside Units for Task Offloading in V2X Systems (https://doi.org/10.1109/TIRVED63561.2024.10769815).

4. Проведен анализ применения в разрабатываемой системе интеграции кластерного подхода и туманных и мобильных граничных вычислений, их описание, оценка достоинств и недостатков внедрения.

Для построения комплексного решения по выбранным направлениям разработана комплексная модель численного анализа взаимодействия элементов V2X системы.

Было показано, что поиск программно-оптимизационных решений должен вестись по трем основным параметрам: задержка, надежность и пропускная способность. Интеграция кластерного подхода, туманных и мобильных граничных вычислений показала, что внедрение рассматриваемых методов в разработанную модель позволило значительно повысить эффективность модели, ее функциональные возможности и скорость. Внедрение новых методов и инструментов в программную реализацию модели позволило получить снижение уровня потерь, повысить надежность и пропускную способность системы, а значит повысить управляемость системы в целом. Результаты численного моделирования показывают, что конечный результат значительно зависит от средней скорости потока, плотности покрытия RSU и количества RSU, требующих прямого подключения граничного сервера (MEC).

Среди недостатков отметим, что прямые соединения OBU-RSU минимизируют потерю данных, хотя кластеризация предлагает более экономически эффективное решение. Интеграция mRSU, особенно на более высоких скоростях, может дополнительно повысить производительность системы, хотя и с ограниченным приростом при равномерном покрытии RSU из-за проблем с динамическим управлением соединениями. Кроме того, анализ стабильности системы подтвердил наступление равновесного состояние системы в разумные сроки. При этом существуют ограничения из-за упрощения модели, поскольку потенциальная сложность реализации алгоритмов значительно возрастает при переходе к трехмерному моделированию.

Результаты представлены:
1) Анализ подходов к оптимизации V2X-систем: кластеризация, граничные и туманные вычисления (https://doi.org/10.31854/1813-324X-2024-10-3-7-22).
2) Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2024667125 (https://new.fips.ru/ofpstorage/Doc/PrEVM/RUNWPR/000/002/024/667/125/2024667125-MIALY/document.pdf).
3) (https://doi.org/10.20944/preprints202410.0662.v1).

Публикации:

1. Плотников П.В., Тамбовцев Г.И., Владыко А.Г. Программный модуль моделирования взаимодействия объектов V2X системы Официальный бюллетень «Программы для ЭВМ. Базы данных. Топологии интегральных микросхем», Бюл. № 8, Программа для ЭВМ № RU 2024667125, 22.07.2024 (год публикации - 2024)
2. Владыко А., Плотников П., Тамбовцев Г. Simulation System for V2X Applications Preprints, 2024, 2024100662 (год публикации - 2024)
10.20944/preprints202410.0662.v1
3. Плотников П.В., Владыко А.Г. Анализ подходов к оптимизации V2X-систем: кластеризация, граничные и туманные вычисления Труды учебных заведений связи, Т. 10. № 3. С. 7–22. (год публикации - 2024)
10.31854/1813-324X-2024-10-3-7-22
4. Плотников П.В., Тамбовцев Г.И., Владыко А.Г. Numerical Analysis of roadside Units Deployment Models in V2X Communication System Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications, 2024. pp. 1-5 (год публикации - 2024)
10.1109/IEEECONF60226.2024.10496720
5. Плотников П.В., Тамбовцев Г.И., Владыко А.Г. Evaluating the Performance of Using Mobile Roadside Units for Task Offloading in V2X Systems Intelligent Technologies and Electronic Devices in Vehicle and Road Transport Complex (TIRVED), 2024. pp. 1-4 (год публикации - 2024)
10.1109/TIRVED63561.2024.10769815
6. Владыко А.Г., Плотников П.В., Тамбовцев Г.И. Использование мобильных вычислительных устройств для оптимизации эффективности нагрузки в сети V2X Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2024). Материалы XIII Международной научно-технической и научно-методической конференции. , T. 3. C. 528-532 (год публикации - 2024)

Аннотация результатов, полученных в 2025 году

1. Разработаны модели и методы для определения оптимальных параметров и показателей при применении V2X-технологий.

В ходе исследования были применены численные методы для разработки модели параметров, оказывающих наибольшее влияние на систему V2X. Определены ключевые оптимизационные параметры производительности – это задержка передачи данных, энергоэфективность и доступность ресурсов. Уточнена схема организации работы V2X системы с учетом определенных оптимальных параметров. Введение мобильных вычислительных узлов придорожной инфраструктуры mRSU в качестве туманных узлов позволило организовывать дополнительные связи между существующими вычислительными узлами.

Основная цель mRSU – решать вычислительные задачи непосредственно рядом с транспортным средством, изменяя вычислительную инфраструктуру по схеме (карте) дорог. Проведенные численные эксперименты позволили получить усредненные, оптимальные в совокупности характеристики системы. Проведено исследование взаимодействий в гибридной системе Fog-Edge с учетом структурной организации V2X системы. При этом, были рассмотрены различные модели затухания сигнала в городских условиях, а также получены временные ограничения на установление стабильной работы системы V2X после наступления нештатной ситуации.

Результаты исследования позволили сформировать систему уравнений баланса для количественного анализа производительности системы и адаптивного управления распределением вычислительных задач в условиях ограниченных ресурсов.

Результаты представлены:
1) The Balance Model for V2X System with Variable Infrastructure (https://doi.org/10.1109/IEEECONF64229.2025.10948102).
2) Simulation-Based Evaluation of V2X System with Variable Computational Infrastructure (https://doi.org/10.3390/network5010004).
3) Сравнительный анализ гибридных вычислительных архитектур в V2X системах (https://www.elibrary.ru/hzyxla).

2. Решена задача оптимизации баланса производительности, энергоэффективности и ресурсозатрат для ИТС при использовании V2X-технологии. На основе перечня главных параметров, влияющих на работоспособность V2X системы, было получено математически обоснованное уравнение баланса, позволяющее в различных условиях и конфигурациях системы подстраивать модель и находить оптимальное значение требуемой характеристики. Численное моделирование проводилось в городских условиях с использованием стандарта IEEE 802.11bd и моделей потерь 3GPP. Этот подход включает в себя механизмы вычислений для разгрузки вычислительных задач от транспортных средств, учитывает мобильность mRSU и включает в себя статистический анализ схем движения для минимизации потерь данных во время пиковых нагрузок. Результаты моделирования, полученные с помощью разработанного программного комплекса VANET 2.0.0 [ https://github.com/quanuhs/VANET ] продемонстрировали, что mRSU обеспечивают сбалансированное распределение нагрузки, повышают стабильность сети и снижают потери данных, особенно в динамических сценариях. В результате была сформулирована и решена задача оптимизации баланса по параметрам, оказывающим наибольшее влияние на работоспособность системы. Построена масштабируемая система, включающая математически обоснованный аппарат и описание программной реализации многопараметрической балансировки системы. Решение представленной задачи позволяет минимизировать совокупную стоимость потребления энергии, задержки передачи и маршрутизации мобильных вычислительных узлов, функционирующих как туманные узлы. Таким образом, в результате исследования была сформирована прикладная и формализованная модель баланса в V2X-системах, обеспечивающая обоснованную оценку эффективности передачи данных с учётом комплексных ограничений.

3. Проведен анализ и синтез моделей и алгоритмов для задачи балансировки нагрузки, а также выбора параметров масштабируемости и производительности устройств и объектов ИТС.

В ходе исследования построена масштабируемая система, включающая математический аппарат и описание программной реализации, для анализа нагруженности системы и проведения численного моделирования на основе реальных данных. Создана имитационная модель и реализованы алгоритмы для балансировки нагрузки с помощью программного модуля. Получена оценка масштабируемости и производительности объектов ИТС. Полученные результаты по решению задачи балансировки нагрузки позволяют подтвердить заданную систему уравнений баланса производительности при распределении вычислительных задач V2X. В рамках исследования проведена количественная оценка эффективности работы. Получена оценка энергетических затрат в системе с учетом нагрузки системы реальными видео данными. Проведенная оценка масштабируемости и производительности устройств и объектов ИТС учитывала множество возможных комбинаций параметров, что позволяет проводить исследования по широкому спектру вариантов наборов исходных данных.

Проведённое исследование показало, что функция баланса применима как к телеметрическим, так и к мультимедийным сценариям, адекватно отражая изменения производительности системы при смене типа трафика, что подтверждает универсальность предложенного подхода.

Результаты представлены:
1) Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2025664933 (https://new.fips.ru/ofpstorage/Doc/PrEVM/RUNWPR/000/002/025/664/933/2025664933-00001/document.pdf).

4. Разработаны и апробированы архитектурные решения по построению имитационных моделей ИТС с поддержкой методов, моделей и алгоритмов, разработанных и развитых на предыдущих этапах для реальных прикладных задач, связанных с обеспечением эффективности работы V2X-технологии. Разработанные в ходе реализации проекта новые архитектурные решения по построению имитационных моделей ИТС с поддержкой V2X-технологии реализованы в программном модуле simV2X [https://github.com/quanuhs/simV2X]. Программный модуль позволяет решать задачи ресурсного планирования вычислительной инфраструктуры, будучи подключенным к любой базе данных, осуществлять сбор данных и визуализацию. Программный модуль simV2X разработан в целях моделирования взаимодействий между транспортными средствами, объектами дорожной инфраструктуры и элементами периферийных вычислений в условиях городской транспортной среды.. Каждый ключевой элемент модели представлен отдельным программным классом, реализующим соответствующий уровень или функциональную подсистему. Программный модуль позволяет выполнять пошаговое имитационное моделирование транспортной сети, формировать сценарии движения транспортных средств, а также управлять поведением агентов, дорожной и вычислительной инфраструктурой. Проведена успешная апробация разработанных архитектурных решений в ходе имитационного моделирования V2X-сети и при оценке эффективности архитектуры, использующей мобильный узел туманных вычислений в качестве ретранслятора между бортовым устройством и стационарной дорожной инфраструктурой.

Результаты представлены:
1) Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2025689008 (https://new.fips.ru/ofpstorage/Doc/PrEVM/RUNWPR/000/002/025/689/008/2025689008-00001/document.pdf).
2) (https://doi.org/10.2   0944/preprints202511.0575.v1).

Публикации:

1. Плотников П.В., Тамбовцев Г.И., Владыко А.Г. An Integrated Approach to Optimization Modeling and Simulation of V2X Systems for Analysis Intelligent Technologies and Electronic Devices in Vehicle and Road Transport Complex, 2025. P. 1-4. (год публикации - 2025)
10.1109/TIRVED67702.2025.11367233

Возможность практического использования результатов: Результаты исследования могут быть применены в технологиях беспилотного транспорта, при создании «умных дорог», в системах логистики.