文献综述（或调研报告）：
随着车联网技术的发展，智能网联汽车在道路上行驶离不开对车辆状态及行驶环境的感知。车辆感知技术是智能网联技术发展中的关键问题，其感知能力的进步都将促进车辆智能网联技术的飞跃。城市规模下的实时车辆感知对各类城市服务至关重要，例如导航、交通管控和车辆驾驶辅助[1]等。近年来，由于GPS设备的普及和城市基础设施的升级，车辆的实时感知取得了显著的进步[2]。现有的车辆感知系统大致可以分为如下四类：
- 基于静态城市基础设施的系统
一些公共交通基础设施被广泛用于城市交通监控，例如交通摄像头和基于RFID的收费站都可用于进行城市规模的车辆位置感知。[3]是一个基于RFID的城市车辆感知系统，由纽约市643个实时交通摄像头和88条支持E-ZPass电子收费的高速公路构成，协作使用摄像头、RFID设备采集车辆信息，再分别使用计算机视觉技术等视频图像处理技术、高频无线射频识别技术对各车辆作分析定位。[4]通过划分WiFi接入点的射频信号空间实现了一个基于Wifi信息实现车辆位置感知的系统。由于城市地区基础设施部署的规模及数量有限，这些系统的车辆感知范围只会覆盖到城市内配备了这些基础设施的有限地点，而不适用于城市规模下的车辆感知。
- 基于汽车制造商服务的系统
许多汽车制造商都会提供不同的服务以实现对某一特定品牌车辆的感知，例如导航、OnStar[5]、福特同步和宝马辅助服务。[5]中onStar是通用汽车专属配置，通过设备感知车辆行驶信息，从而提供逐向道路导航等服务。这些系统通过内置GPS设备获取车辆实时位置，使用车联网技术与服务器进行通信并上传车辆位置信息。这些系统只受用于针对某类特定品牌的车辆感知，不足以进行城市规模下所有车辆的位置感知。
- 基于智能手机的系统
智能手机作为用户随身设备,普及率极高,且智能手机嵌入式传感器丰富,具备极强的智能“感知”能力，是目前车辆感知的主流方法，常用的有机会感知和参与式感知两种车辆感知模式。
机会车辆感知是利用嵌入在车辆或智能手机中的各种传感器来收集无处不在的数据以进行大规模城市感知的新理念。[6]提出的实时车辆感知系统，利用智能手机的惯性传感器实时感知车辆位置，并考虑现实环境中不同的干扰因素，选择使用一种新的“阴影”轨迹追踪方法以支持在频繁干扰下准确地推测出车辆轨迹。[7]认为，目前的手机GPS传感器能够提供准确的位置估测，但存在不稳定且耗电量较大的问题，可以使用其他传感器，例如耗电量小、噪声多的Wifi，通过基于隐式Markov模型（HMM）的地图匹配机制、行程时间估计方法，插入稀疏数据，估测沿道路网络行驶的车辆轨迹和行程时间。[8]使用手机内嵌入的加速度计和陀螺仪捕获向心加速度的差值，感知车辆动态，为交通安全应用提供便利。
而参与式感知以人为主，用户出于个人或经济兴趣，有意识地相应感知需求，用户既是数据的提供者又是数据的消费者。[9]基于用户提供的手机音频和加速信号，绘制城市交通地图并进行车辆位置推断，用以监控交通状况。[10][11]需司机在手机上安装APP，使用手机内置的GPS、Wifi、加速度计，当用户驾驶车辆时，APP执行自动检测，可向中央追踪服务器发送定期、匿名的位置更新，以推测城市交通模式。
这些车辆感知系统依靠智能手机，利用一个或多个传感器来感知车辆的位置和移动。然而，这些系统由于手机APP或某特定内嵌传感器在城市内的渗透率较低，较难用于城市规模的车辆追踪[9]。
- 基于车队的系统
目前，车辆传感器网络已成为一种有效监测物理世界的新工具，特别是在城市地区，有大量的车辆将配备各种传感器。通过这些车载传感器设备，车辆节点能够感知车辆的运行状态，即位置、速度；也可感知到车辆周围的环境信息及行驶途中的交通状况。每个车辆传感器节点感知不同区域、不同时刻的数据，这些数据能为大量的应用提供宝贵的数据。
一些基于大规模城市出租车车队数据的车辆感知系统通过广泛部署在现代车辆内的车载传感器，实时收集大量出租车乘客需求、车辆状态和行程信息相关的数据。[12]研究利用由出租车探测器（可定期记录车辆位置和速度的传感器）组成的移动传感器网络收集数据，以准确推测交通流量。[13]提出一种基于实时出租车GPS数据、简便的出租车调度框架，包含时空高度相关的供需模型，以提升出租车出车效率；[14]基于出租车车队21个月的历史行程数据，利用数据挖掘技术分析其行程的规律，结合道路网络及天气等因素，推测乘坐出租车所需行程时间及预期票价以实现车辆感知，为乘客提供出租车实时行程信息服务。[15][16]从出租车历史轨迹中提取节能的交通移动模式，以实现复杂分布式环境下的动态车辆位置感知，为出租车司机预测乘客需求、推荐一系列最佳接驳地点。这些基于车队的城市车辆感知系统通常都用于感知某一特定车队，例如出租车车队，很少有针对私家车的车辆感知。
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