WiCAR-迈向无线汽车的仿真探索

### WiCAR - 迈向无线汽车的仿真探索 #### 1. 相关研究 研究界一直在探索无线传感器与执行器网络（WSANs）在车内通信中的应用可能性。其主要动机之一是减轻汽车重量，提高燃油经济性和可靠性。 - **WSANs 在车内系统的设计研究**：有研究探讨了 WSANs 在车内系统的设计方面，以及其是否能部分替代或增强当前的有线测量和控制子系统。 - **基于无线传感器网络的盲点信息系统（BLIS）**：有工作使用符合 IEEE 802.15.4 和 ZigBee 的射频收发器创建了 BLIS 系统。该系统非侵入性且成本效益高，还提供了传感器在车内系统的理想位置信息。 - **多跳无线传感器网络的优势**：案例研究表明，多跳无线传感器网络相比单跳方法，在可靠性、鲁棒性和能源使用方面有潜在的提升。在车辆的一个或多个处理中心聚合数据，对受能量和计算能力限制的传感器监测能力至关重要。 - **低功耗低速率无线传感器网络的仿真研究**：一些仿真研究认为 ZigBee 因其网状网络能力和低功耗，是车内无线通信的合适候选方案。ZigBee 使用直接序列扩频（DSSS）技术解决多径衰落，使用载波侦听多路访问（CSMA）提高抗干扰能力。但由于其基于竞争的传输机制，无法保证确定性。而之前的研究证实，DSME 能够在严格的时间限制内通信，支持时间关键型应用，因此可作为车内通信系统的候选方案。 #### 2. 联合仿真框架 集成应用和网络模型的仿真可以通过多种方式实现，如使用两个不同的模拟器进行联合仿真、将网络模拟器与物理模型扩展或反之。 - **Kudelski 等人的集成框架**：他们提出了一个支持多机器人和网络仿真的集成框架，集成了 ARGoS、NS - 2 和 NS - 3 三个模拟器。在每个仿真步骤中，ARGoS 将更新的机器人位置发送到网络模拟器，通信完成后再将数据包信息传回机器人模拟器。 - **BARAKA 联合仿真工具**：该工具使用 OMNeT++ 进行通信网络的集成仿真，使用 Open Dynamics Engine（ODE）进行刚体物理仿真。集成步骤分为两步，首先将碰撞/检测步骤循环集成到 OMNeT++ 中，然后创建模拟机器人和节点物理方面的模块，最后由代理程序控制模拟世界中代理的行为。 我们构建了一个 Wireless - ADAS 联合仿真框架，结合了 OMNeT++/INET 的网络仿真能力和 Gazebo 机器人模拟器在 3D 场景中模拟车辆物理和传感器行为的能力。该集成基于机器人操作系统（ROS），网络模型的集成由 openDSME 开源框架支持，以在 IEEE 802.15.4 物理层上实现 DSME 协议。在 OMNeT++/INET 仿真中实现了两种节点：传感器节点和汇聚节点，分别对应终端设备和 PAN 协调器。 以下是数据工作流程的表格说明： | 步骤 | 操作 | | --- | --- | | 1 | Gazebo 车辆模型中的传感器将相关数据发布到 rostopic | | 2 | OmNet++/INET 中的节点订阅相应的 rostopic，并准备消息排队到 openDSME MAC 层 | | 3 | openDSME 处理传输，若成功，汇聚节点发布包含传感器数据的 rostopic | | 4 | 应用单元（AU）订阅该 rostopic，并使用数据进行控制循环 | #### 3. 同步方法 由于 OMNeT++ 是事件驱动的模拟器，Gazebo 是时间驱动的模拟器，同步两者是关键挑战。为此，在 OMNeT++ 中实现了一个同步模块，依赖 ROS 的 “/Clock” 主题作为时钟参考。OMNeT++ 同步模块订阅该主题，在每个 Gazebo 仿真步骤（即每 1 毫秒）发布时，为其调度一个自定义的 OMNeT++ 消息（“syncMsg”）到精确的 ROS 时间，使 OMNeT++ 模拟器引擎在到达该时间戳时生成事件并执行其他仿真过程。 以下是同步过程的 mermaid 流程图： ```mermaid graph LR ```