Российские учёные выяснили, что популярные методы моделирования систем связи между автомобилями не учитывают рельеф. Из-за этого на 10–80% завышается количество успешно переданных пакетов данных. Об этом сообщили в пресс-службе НИУ ВШЭ.
Исследователи МИЭМ ВШЭ показали, что симуляторы переоценивают надёжность связи, потому что считают рельеф плоским. Если учесть рельеф, мосты и туннели, доля потерянных соединений на горном серпантине вырастает с 21 до 30%, у эстакады — с 20 до 33%, а в туннеле — с нуля до 80%.
Зачем это нужно
Подключённые автомобили обмениваются сообщениями друг с другом и с инфраструктурой, предупреждая о торможении и опасных манёврах. Такую связь называют V2X. Испытывать её на реальных дорогах дорого и небезопасно, поэтому системы проверяют в симуляторах. Однако большинство из них описывают мир как плоскую карту: здания есть, а холмов, эстакад и туннелей нет.
Как проверили
Учёные взяли три реальных места: перевал Стельвио в Италии с серпантином, Лужнецкий метромост в Москве и Маяковский туннель. Для каждого построили две копии — трёхмерную и «сплющенную», где рельеф опущен на одну плоскость. Движение машин моделировали в программе SUMO, а сигнал на частоте 5,9 ГГц рассчитывали методом трассировки лучей. Единственное различие — наличие высоты.
Результаты
Во всех сценариях плоская модель оказалась слишком оптимистичной. На перевале разница в уровне сигнала составила около 9 дБ, у метромоста — около 10 дБ: мощность сигнала расходилась почти в десять раз. В туннеле автомобиль в трёхмерной модели почти всё время оставался без связи, а доля потерянных соединений достигала 80%. Плоская модель предсказала стопроцентно надёжную связь.
Руководитель Учебной лаборатории САПР МИЭМ ВШЭ Александр Романов отметил, что исследователи меняли только высоту — и это показало, сколько ошибок вносит упрощение геометрии. По его словам, для участков с перепадом высот их нельзя исправить одним поправочным коэффициентом: на серпантине, мосту и в туннеле искажения разные.
Учёные предполагают ускорить расчёты с помощью видеокарты: в тестовом сценарии обработка одного кадра на процессоре занимала 11,7–15,1 секунды, а на видеокарте — 1,15–1,32 секунды, примерно в десять раз быстрее. Пока подход проверили на трёх сценариях с небольшим числом машин — до 11 одновременно — и не сверяли с полевыми измерениями. В будущем команда планирует сравнить модели с реальными замерами.