本發(fā)明屬于智能交通領(lǐng)域，具體涉及一種基于VANET的道路交通擁堵檢測方法。

背景技術(shù)：

在道路交通運輸中，交通擁堵的發(fā)生既會對交通效率產(chǎn)生影響，又會造成巨大的經(jīng)濟損失和環(huán)境污染。為了解決因交通擁堵造成的各類交通問題目前存在兩種主要手段，一種是不斷增加道路基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，另一種是在現(xiàn)有的道路基礎(chǔ)設(shè)施的基礎(chǔ)上提高交通效率，保障行車安全。一般來說，道路基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)受到資金、土地規(guī)劃、環(huán)境保護的約束，不可能無限建設(shè)。因此第二種方式是目前解決交通問題的主要方法。

獲得精確的交通擁堵信息是實施交通管理、緩解交通擁堵、提高交通效率的重要前提?；讷@得的交通擁堵信息，車輛駕駛員可以動態(tài)改變行駛路徑以避免陷入交通擁堵和交通事故等不良的交通狀態(tài)。除此之外，基于獲得的交通擁堵信息，交通管理部門可以及時采取相應(yīng)的對策(實施交通誘導(dǎo)、進行紅綠燈控制、實施速度限制)避免交通擁堵的發(fā)生。

目前交通擁堵信息的獲取依賴于道路上交通流(車輛數(shù)量、行駛速度、路段車輛密度)信息的采集，需要在道路上或者道路兩側(cè)部署地磁線圈、監(jiān)控相機、微波傳感器、超聲波傳感器等傳感器和設(shè)備，通過裝設(shè)的傳感器和設(shè)備完成元交通數(shù)據(jù)的采集，并通過預(yù)先建設(shè)的通信基礎(chǔ)設(shè)施(光纖、移動通信基站、通信電纜等)傳送至當(dāng)?shù)亟煌ü芾聿块T。交通管理部門在收集到相關(guān)道路交通流信息數(shù)據(jù)后，采用一定算法進行分析、處理，完成交通擁堵的檢測。處理完成的結(jié)果通過因特網(wǎng)、調(diào)頻廣播、電子情報板、移動通信網(wǎng)絡(luò)等進行發(fā)布。這種傳統(tǒng)的交通擁堵信息采集和發(fā)布方式僅在部署有信息采集傳感器/設(shè)備的道路區(qū)段有效，無法實現(xiàn)未部署信息采集傳感器/設(shè)備的道路區(qū)段的交通擁堵信息的檢測，因此實際使用過程中的有效性會嚴格依賴于交通數(shù)據(jù)采集傳感器/設(shè)備和配套交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。而考慮到道路設(shè)施的建設(shè)投資成本，交通數(shù)據(jù)采集傳感器/設(shè)備和配套交通基礎(chǔ)設(shè)施一般不會大規(guī)模部署于道路上，這嚴重限制了上述傳統(tǒng)交通擁堵檢測方法的有效性。

因此在目前在交通領(lǐng)域亟需一種成本低廉且能夠檢測大范圍道路區(qū)段交通擁堵狀況的方法和技術(shù)。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，VANET(Vehicular Ad-hoc Network)因其優(yōu)良特性成為目前交通運輸領(lǐng)域提高交通安全和交通效率的一種重要的技術(shù)方法和手段。采用VANET技術(shù)實現(xiàn)車輛與車輛(V2V)、車輛與道路基礎(chǔ)設(shè)施(V2I)、車輛與行人(V2P)的互聯(lián)，進而可以利用車、路、人之間的互聯(lián)互通實現(xiàn)交通信息的采集，進而實現(xiàn)道路交通擁堵的檢測。

專利CN201310203459.7描述了一種交通擁堵檢測系統(tǒng)及方法，該方法通過在車輛中部署具備802.11p通信功能的車載設(shè)備、在道路兩側(cè)部署具備802.11p通信功能和3G移動蜂窩通信功能的路側(cè)設(shè)備，通過車輛與車輛、車輛與路側(cè)設(shè)備、車輛與交通管理中心服務(wù)器的互聯(lián)實現(xiàn)對局部交通擁堵和全局交通擁堵的檢測。然而該方法僅涉及了交通擁堵的技術(shù)手段，并未牽涉具體交通擁堵的檢測方法；而且該方法無法剔除在對向車道運動的車輛發(fā)送的信息，有可能造成擁堵的誤判；除此之外該方法的有效性依賴于路側(cè)設(shè)備的部署和中心服務(wù)器的運行，其應(yīng)用會增加擁堵檢測方法的實施成本。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種基于VANET的交通擁堵檢測方法，以克服現(xiàn)有技術(shù)的不足。

為達到上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種基于VANET的道路交通擁堵檢測方法,包括以下步驟：

步驟1，設(shè)行駛在道路上的車輛為n+1輛，依次選取一車輛作為當(dāng)前車輛，其余n輛車為該當(dāng)前車輛的鄰居車輛；

設(shè)當(dāng)前車輛的ID為i，i為大于等于0的正整數(shù)，則當(dāng)前車輛i以周期T₁發(fā)送該當(dāng)前車輛i的狀態(tài)信息，同時當(dāng)前車輛i以周期T₁接收任一鄰居車輛的狀態(tài)信息，設(shè)任一鄰居車輛的ID為j，j為大于等于0的正整數(shù)，i＝1,2，…,n+1；j＝1,2，…,n+1且i≠j；

所述狀態(tài)信息包括車輛ID、地理位置坐標、行駛速度、行駛方向、時間戳；

步驟2，當(dāng)前車輛i在tw時間內(nèi)的平均行駛速度為若小于閾值Th(v₁)，則將當(dāng)前車輛i的交通擁堵估計值S₁賦值為擁堵，否則將S₁賦值為不擁堵；

其中，通過式(1)得到平均行駛速度

式(1)中，表示在時間戳t時當(dāng)前車輛i的速度；

當(dāng)前車輛i與所有鄰居車輛的平均相對速度為若小于閾值Th(v₂)，則將當(dāng)前車輛i的相對交通擁堵估計值S₂賦值為擁堵，否則將S₂賦值為不擁堵；

其中，通過式(2)得到平均相對速度為

式(2)中，為在時間戳t時當(dāng)前車輛i與鄰居車輛j的相對速度，為時間戳t時當(dāng)前車輛i自身與鄰居車輛j的相對距離，

X_i，Y_i，Z_i為當(dāng)前車輛i的地理位置坐標，X_j，Y_j，Z_j為鄰居車輛j的地理位置坐標；

所述車輛地理位置坐標的X軸表示車輛所在位置的經(jīng)度，Y軸表示車輛所在位置的緯度，Z軸表示車輛所在位置的海拔；

步驟3，通過式(3)得到S₁和S₂的加權(quán)平均數(shù)K：

K＝k₁·S₁+k₂·S₂ (3)

其中，k₁，k₂，為加權(quán)系數(shù)，k₁+k₂＝1，且k₁≠k₂，0≤k₁≤1，0≤k₂≤1；

若K大于閾值Th(K)，則將當(dāng)前車輛i的交通擁堵判決值賦值為擁堵，否則將當(dāng)前車輛i的交通擁堵判決值賦值為不擁堵；

步驟4，重復(fù)步驟1～步驟3，直至得到道路上的所有車輛的交通擁堵判決值，執(zhí)行步驟5；

步驟5，任選行駛在道路上的n+1輛車輛中的一車輛作為查詢車輛，其余n輛車為該查詢車輛的查詢鄰居車輛，所述查詢鄰居車輛包括：上游查詢鄰居車輛和下游查詢鄰居車輛；

查詢車輛發(fā)送擁堵判決查詢消息，任一查詢鄰居車輛收到該查詢車輛發(fā)送的擁堵判決查詢消息后，查詢鄰居車輛發(fā)送擁堵判決回復(fù)消息；

所述擁堵判決查詢消息包括查詢車輛的ID、查詢車輛的地理位置坐標、時間戳、交通擁堵判決值、消息到期時間、查詢車輛的速度矢量；

所述擁堵判決回復(fù)消息包括查詢鄰居車輛的ID、查詢鄰居車輛的位置坐標、時間戳、交通擁堵判決值、消息到期時間、查詢鄰居車輛的速度矢量；

查詢車輛基于擁堵判決回復(fù)消息得到所有查詢鄰居車輛的ID和交通擁堵判決值，進一步得到查詢鄰居車輛的交通擁堵判決值為擁堵的車輛數(shù)量；

步驟6，設(shè)查詢車輛的上游鄰居查詢車輛的交通擁堵判決值為擁堵的車輛數(shù)量占總的查詢鄰居車輛數(shù)量的比例為P_b，下游查詢鄰居車輛的交通擁堵判決值為擁堵的車輛數(shù)量占總的查詢鄰居車輛數(shù)量的比例為P_f；

若P_b和P_f的任一個值大于閾值P_j，則查詢車輛的最終擁堵判決結(jié)果為擁堵，否則為不擁堵。

進一步地，還包括：

步驟7，若P_b和P_f間的差值大于閾值P_m1，則判定查詢車輛處于擁堵隊列的頭部；如果P_b和P_f的差值小于閾值P_m2，則判定查詢車輛處于擁堵隊列的尾部；否則判定查詢車輛處于擁堵隊列的中間位置。

進一步地，若當(dāng)前車輛i與鄰居車輛j的運動方向的夾角α大于閾值Th₁，則丟棄該鄰居車輛j的狀態(tài)信息；

其中，通過式(4)得到α：

其中，表示當(dāng)前車輛i的速度矢量，表示鄰居車輛j的速度矢量，表示當(dāng)前車輛i速度的大小，表示鄰居車輛j速度的大小，表示和的矢量積。

進一步地，設(shè)查詢車輛的ID為c，任一查詢鄰居車輛的ID為d；其中，c＝1，2，…，n+1；d1，2，…，n+1；c≠d；

若查詢車輛c與查詢鄰居車輛d的運動方向的夾角θ大于閾值Th₁，則丟棄該查詢鄰居車輛d的信息，所述信息包括：擁堵判決查詢信息，擁堵判決回復(fù)信息；

其中，通過式(5)得到θ：

其中，表示查詢車輛c的速度矢量，表示查詢鄰居車輛d的速度矢量，表示查詢車輛c速度的大小，表示查詢鄰居車輛d速度的大小，表示和的矢量積。

進一步地，若當(dāng)前車輛收到的鄰居車輛的信息的時間戳t與收到信息當(dāng)前時間的差值大于閾值Th₂，則丟棄該條鄰居車輛的狀態(tài)信息；

若查詢車輛收到的查詢鄰居車輛的信息的時間戳t與收到信息當(dāng)前時間的差值大于閾值Th₂，則丟棄該條查詢鄰居車輛的信息，所述信息包括擁堵判決查詢信息和擁堵判決回復(fù)信息。

進一步地，車輛的行駛方向指的是車輛行駛方向相對于真北方向的角度差。

進一步地，通過式(6)得到查詢車輛c的速度矢量與查詢車輛c到查詢鄰居車輛d的位置矢量間的夾角β：

其中，表示查詢車輛c與查詢鄰居車輛d之間的位置矢量，表示查詢車輛c的速度矢量，表示查詢車輛c速度的大小，表示的大小，表示和的矢量積；

若β小于閾值Th(β₁)，判定查詢鄰居車輛d處于查詢車輛c的下游；否則，則判定查詢鄰居車輛d處于查詢車輛c的上游。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益的技術(shù)效果：

本發(fā)明為一種基于VANET的交通擁堵檢測方法，將車輛行駛速度、車輛位置、車輛行駛方向等內(nèi)容作為交通擁堵水平的影響因素，而現(xiàn)有技術(shù)僅從車輛行駛速度v或者車流密度ρ等一個因素進行交通擁堵的判決，因此，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明考慮的因素更加簡單有效，交通擁堵判決的準確率更高。其次，當(dāng)有車輛i檢測到有交通擁堵發(fā)生時，才會啟動擁堵判決過程，即檢測到有擁堵的車輛i通過VANET向其鄰居車輛發(fā)送擁堵查詢消息，鄰居表中的車輛根據(jù)其擁堵判決結(jié)果通過VANET向車輛i回復(fù)擁堵驗證消息，未檢測到交通擁堵時，車輛之間僅通過VANET互相發(fā)送包含基本狀態(tài)信息的beacon消息，因此能夠有效減少網(wǎng)絡(luò)負載。同時車輛i根據(jù)同向鄰居車輛回復(fù)的擁堵判決回復(fù)消息計算得到該區(qū)域最終的交通擁堵狀況，并檢測交通擁堵具體所在位置和和車輛自身在交通擁堵隊列中的位置。這種由車輛和鄰居車輛通過VANET協(xié)作完成交通擁堵檢測的機制，可以在沒有道路路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施、交通管理部門的參與或者不利用數(shù)字地圖的情況下僅基于車車間的VANET協(xié)作通信實現(xiàn)交通擁堵的檢測，在顯著提高了交通擁堵檢測的準確性的同時，極大地減少了交通擁堵檢測基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入和交通擁堵檢測的成本。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的道路交通擁堵檢測流程示意圖；

圖2為本發(fā)明的模擬示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步說明。

實施例1

本實施例提供了一種基于VANET的道路交通擁堵檢測方法，包括以下步驟：

步驟1，在一個如圖2所示的在雙向道路環(huán)境中，車輛在道路上運行，車輛上均部署有VANET通信、位置信息采集及數(shù)據(jù)處理功能和存儲功能的車載終端設(shè)備。

道路上的車輛按固定周期T＝0.2s檢測并存儲包含地理位置坐標、行駛速度、行駛方向、時間戳；

本實施例中，當(dāng)前車輛i的地理位置坐標指的是車輛地理位置信息，表示為當(dāng)前車輛i的位置矢量P_i＝[X_i,Y_i,Z_i]，分別表示車輛的經(jīng)度、緯度和海拔。

將行駛在道路上的任一車輛作為當(dāng)前車輛，當(dāng)前車輛以周期T₁＝0.5s發(fā)送該當(dāng)前車輛的狀態(tài)信息，同時當(dāng)前車輛以周期T₁＝0.5s接收任一鄰居車輛的狀態(tài)信息；

所述狀態(tài)信息包括車輛ID、地理位置坐標、行駛速度、行駛方向、時間戳；

所述地理位置坐標表示車輛所在位置的經(jīng)度、緯度和海拔；

車輛的行駛方向指的是車輛行駛方向相對于真北方向的角度差；

步驟2，當(dāng)前車輛i在tw時間內(nèi)的平均行駛速度為若小于閾值Th(v₁)，則將交通擁堵估計值S₁賦值為擁堵(值為1)，否則將S₁賦值為不擁堵(值為0)；

所述交通擁堵估計值S₁分別通過1和0表示擁堵和不擁堵；

本實施例中，設(shè)定車輛1基于上述判定方法判定自身交通擁堵估計值S₁＝1，即處于交通擁堵中。

其中，通過式(1)得到平均行駛速度

式(1)中，表示在時間戳t時當(dāng)前車輛i的速度；

當(dāng)前車輛i與所有鄰居車輛的平均相對速度為若小于閾值Th(v₂)，則將相對交通擁堵估計值S₂賦值為擁堵，否則將S₂賦值為不擁堵；

其中，通過式(2)得到平均相對速度為

式(2)中，為當(dāng)前車輛i與鄰居車輛j的相對速度，為車輛i自身與鄰居車輛j的相對距離，

X_i，Y_i，Z_i為當(dāng)前車輛i的地理位置坐標，X_j，Y_j，Z_j為鄰居車輛j的地理位置坐標；

所述車輛地理位置坐標的X軸表示車輛所在位置的經(jīng)度，Y軸表示車輛所在位置的緯度，Z軸表示車輛所在位置的海拔；

本實施例中，車輛1根據(jù)相對狀態(tài)信息計算相對交通擁堵估計值S₂，S₂指的是車輛1根據(jù)計算的相對狀態(tài)信息判定的相對交通擁堵估計值，分別通過1和0表示擁堵和不擁堵，具體通過車輛1自身與處于其通信范圍內(nèi)的所有鄰居車輛2、3、4、5、6的平均相對速度計算，若平均相對速度小于預(yù)定閾值Th(v₂)，則將S₂賦值為擁堵(值為1)，否則將S₂賦值為不擁堵(值為0)。在本實施例中，設(shè)定車輛1基于上述判定方法判定相對交通擁堵估計值S₂＝1。一般可以認為離車輛i較遠的鄰居車輛j的狀態(tài)信息對車輛i所在區(qū)域的交通狀況影響較小，反之亦然。

步驟3，通過式(3)得到S₁和S₂的加權(quán)平均數(shù)K：

K＝k₁·S₁+k₂·S₂ (3)

其中，k₁，k₂，為加權(quán)系數(shù)，k₁+k₂＝1，且k₁≠k₂，0≤k₁≤1，0≤k₂≤1；

本實施例中設(shè)置權(quán)重因子分別用k₁＝0.7和k₂＝0.3；

若K大于閾值Th(K)，則將S賦值為擁堵(值為1)，否則將S賦值為不擁堵(值為0)；

本實施例中，若K小于預(yù)定閾值Th(K)＝0.7，則判定車輛1處于交通擁堵中,為S賦值為擁堵(值為1)；否則判定車輛1未處于交通擁堵中，為S賦值為不擁堵(值為0)。

所述交通擁堵判決值S的判定原理為：在一個道路區(qū)段內(nèi)，如果同時有多個車輛檢測到交通擁堵，那么可以認為該道路區(qū)段存在交通擁堵。

步驟4，重復(fù)步驟1～步驟3，直至得到道路上的所有車輛的交通擁堵判決值，執(zhí)行步驟5；

本實施例中，若判定交通擁堵判決值S為1，即車輛1所在的路段處于交通擁堵狀態(tài)時；

步驟5，任選行駛在道路上的n+1輛車輛中的一車輛作為查詢車輛，其余n輛車為該查詢車輛的查詢鄰居車輛，所述查詢鄰居車輛包括：上游查詢鄰居車輛和下游查詢鄰居車輛；

查詢車輛發(fā)送擁堵判決查詢消息，任一查詢鄰居車輛收到該查詢車輛發(fā)送的擁堵判決查詢消息后，查詢鄰居車輛發(fā)送擁堵判決回復(fù)消息；

所述擁堵判決查詢消息包括查詢車輛的ID、查詢車輛的地理位置坐標、時間戳、交通擁堵判決值、消息到期時間、查詢車輛的速度矢量；

所述擁堵判決回復(fù)消息包括查詢鄰居車輛的ID、查詢鄰居車輛的位置坐標、時間戳、交通擁堵判決值、消息到期時間、查詢鄰居車輛的速度矢量；

查詢車輛基于擁堵判決回復(fù)消息得到所有查詢鄰居車輛的ID和交通擁堵判決值，進一步得到查詢鄰居車輛的交通擁堵判決值為擁堵的車輛數(shù)量；

本實施例中，選取車輛1作為查詢車輛，車輛1生成并廣播擁堵判決查詢消息，消息包含消息ID、車輛ID、消息類型、時間戳、車輛位置、交通擁堵判決值、到期時間和速度矢量，可以通過消息類型標識該條消息是擁堵判決查詢消息或擁堵判決回復(fù)消息。

車輛1在發(fā)出擁堵判決查詢消息后轉(zhuǎn)向睡眠，并等待T_a＝1.5s時長。查詢鄰居車輛d(d＝2、3、4、5、6)在接收到車輛1發(fā)出的擁堵判決查詢消息后，需等待固定的時長T_r＝1s后(T_a大于T_r)，再根據(jù)最近的自身交通擁堵判決值產(chǎn)生擁堵判決回復(fù)消息，作為對車輛1擁堵判決查詢消息的回應(yīng)。擁堵判決回復(fù)消息同樣包含消息ID、車輛ID、消息類型、時間戳、車輛位置、交通擁堵判決值、到期時間和速度矢量。

步驟6，設(shè)查詢車輛的上游鄰居查詢車輛的交通擁堵判決值為擁堵的車輛數(shù)量占總的查詢鄰居車輛數(shù)量的比例為P_b，下游查詢鄰居車輛的交通擁堵判決值為擁堵的車輛數(shù)量占總的查詢鄰居車輛數(shù)量的比例為P_f；

若P_b和P_f的任一個值大于閾值P_j，則查詢車輛的最終擁堵判決結(jié)果為擁堵，否則為不擁堵。

其中，通過式(6)得到查詢車輛c的速度矢量與查詢車輛c到查詢鄰居車輛d的位置矢量間的夾角β：

其中，表示查詢車輛c與查詢鄰居車輛d之間的位置矢量，表示查詢車輛c的速度矢量，表示查詢車輛c速度的大小，表示的大小，表示和的矢量積；

若β小于閾值Th(β₁)，判定查詢鄰居車輛d處于查詢車輛c的下游；否則，則判定查詢鄰居車輛d處于查詢車輛c的上游。

本實施例中，通過車輛1的速度矢量與車輛1到查詢鄰居車輛d(d＝2、3、4、5、6)的位置矢量間的夾角β判斷，如圖2所示，若β小于給定的閾值Th(β₁)＝85度，判定查詢鄰居車輛d(d＝2、3、4、5、6)處于車輛1的下游；否則，如果β大于給定的閾值Th(β₂)＝95度，則判定查詢鄰居車輛d處于車輛1的上游(d＝2、3、4、5、6)，夾角β的計算公式為：

其中，表示車輛1與查詢鄰居車輛d(d＝2、3、4、5、6)之間的位置矢量，表示車輛1的速度矢量，表示的大小，表示的大小，表示和的矢量積。在判斷鄰居車輛位置的同時，車輛1分別計算其上游車輛中處于擁堵狀態(tài)車輛的比例P_b和其下游車輛中處于擁堵狀態(tài)車輛的比例P_f，若P_b和P_f任一個大于設(shè)定的閾值P_j＝45％，則判定車輛1的所在區(qū)域的交通擁堵狀況為擁堵，否則判定為不擁堵。本實施例設(shè)定P_b＝67％(設(shè)定車輛2、3判定自身交通狀況為擁堵，車輛4、5、6定自身交通狀況為不擁堵)，P_f＝0％，因此認定車輛1處于交通擁堵狀況中。

步驟7，若P_b和P_f間的差值大于閾值P_m1，則判定查詢車輛處于擁堵隊列的頭部；如果P_b和P_f的差值小于閾值P_m2，則判定查詢車輛處于擁堵隊列的尾部；否則判定查詢車輛處于擁堵隊列的中間位置。

本實施例中，P_m1＝0.3，P_m2＝-0.3，并判斷車輛1位于擁堵隊列頭部；

在完成交通擁堵狀況的判斷和車輛自身處于交通擁堵隊列中的位置判斷后，車輛1可以將交通擁堵檢測結(jié)果向外界發(fā)送，發(fā)送過程可以基于VANET以轉(zhuǎn)播的方式傳播，也可以依賴于現(xiàn)有的道路基礎(chǔ)設(shè)施(如移動通信網(wǎng)基站、WIFI熱點)傳播。

實施例2

本實施例在實施例1的基礎(chǔ)上，為了加快當(dāng)前車輛對于交通擁堵狀態(tài)的判斷速度，減少過期信息的干擾，還包括：若當(dāng)前車輛i與鄰居車輛j的運動方向的夾角α大于閾值Th₁，則丟棄該鄰居車輛j的狀態(tài)信息；

其中，通過式(4)得到α：

其中，表示當(dāng)前車輛i的速度矢量，表示鄰居車輛j的速度矢量，表示當(dāng)前車輛i速度的大小，表示鄰居車輛j速度的大小，表示和的矢量積。

實施例3

本實施例在實施例1的基礎(chǔ)上，為了加快查詢車輛對于交通擁堵狀態(tài)的判斷速度，減少過期信息的干擾，還包括：若查詢車輛c與查詢鄰居車輛d的運動方向的夾角θ大于閾值Th₁，則丟棄該查詢鄰居車輛d的信息，所述信息包括：擁堵判決查詢信息，擁堵判決回復(fù)信息；

其中，通過式(5)得到θ：

其中，表示查詢車輛c的速度矢量，表示查詢鄰居車輛d的速度矢量，表示查詢車輛c速度的大小，表示查詢鄰居車輛d速度的大小，表示和的矢量積。c＝1，2，…，n+1；d1，2，…，n+1；c≠d。

實施例4

本實施例在實施例1的基礎(chǔ)上，為了避免過期信息對車輛判斷擁堵狀態(tài)產(chǎn)生的干擾，還包括：若當(dāng)前車輛收到的鄰居車輛的信息的時間戳t與收到信息當(dāng)前時間的差值大于閾值Th₂，則丟棄該條鄰居車輛的狀態(tài)信息；

若查詢車輛收到的查詢鄰居車輛的信息的時間戳t與收到信息當(dāng)前時間的差值大于閾值Th₂，則丟棄該條查詢鄰居車輛的信息，所述信息包括擁堵判決查詢信息和擁堵判決回復(fù)信息。