| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 论文工作背景 | 第10-11页 |
| 1.2 论文的主要工作 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 相关技术简介 | 第14-25页 |
| 2.1 车联网 | 第14-18页 |
| 2.1.1 车联网基本概念 | 第14页 |
| 2.1.2 车联网特点 | 第14-16页 |
| 2.1.3 无人驾驶简介 | 第16-18页 |
| 2.2 雾计算(Fog Computing) | 第18-21页 |
| 2.2.1 雾计算基本原理及特点 | 第18-20页 |
| 2.2.2 雾计算技术主要研究工作及应用领域 | 第20-21页 |
| 2.3 分簇算法 | 第21-23页 |
| 2.3.1 分簇算法基本原理及特点 | 第21-22页 |
| 2.3.2 主要分簇算法对比分析 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 基于雾计算的协作感知与控制机制的总体设计 | 第25-30页 |
| 3.1 基于雾计算的协作感知与控制机制的需求分析及设计原则 | 第25-26页 |
| 3.2 基于雾计算的协作感知与控制机制的总体设计 | 第26-29页 |
| 3.2.1 基于路径信息和目的地的分簇方案 | 第26-27页 |
| 3.2.2 基于雾计算的协作感知方案 | 第27-28页 |
| 3.2.3 基于雾计算的协作控制方案 | 第28页 |
| 3.2.4 方案中的关键技术 | 第28-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于雾计算的协作感知与控制机制的详细设计 | 第30-45页 |
| 4.1 基于路径信息和目的地的分簇算法的详细设计 | 第30-35页 |
| 4.1.1 基于路径信息和目的地的分簇算法 | 第30-32页 |
| 4.1.2 划分计算簇的详细过程 | 第32-34页 |
| 4.1.3 计算簇的管理:维护和更新 | 第34-35页 |
| 4.2 基于雾计算的协作感知与控制机制 | 第35-44页 |
| 4.2.1 计算簇计算成员节点功能设计 | 第35-37页 |
| 4.2.2 基于雾计算的协作感知机制的设计 | 第37-41页 |
| 4.2.3 基于雾计算的协作控制机制的设计 | 第41-44页 |
| 4.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 仿真实现与性能评估 | 第45-76页 |
| 5.1 仿真工具及环境介绍 | 第45-48页 |
| 5.1.1 OpenStreetMap简介 | 第46页 |
| 5.1.2 Simulation of Urban Mobility简介 | 第46-47页 |
| 5.1.3 NS-3简介 | 第47-48页 |
| 5.2 基于路径信息和目的地的分簇算法的仿真实现和性能评估 | 第48-67页 |
| 5.2.1 基于路径信息和目的地的分簇算法的仿真实现 | 第55-58页 |
| 5.2.2 评估指标 | 第58页 |
| 5.2.3 测试结果及分析 | 第58-67页 |
| 5.3 基于雾计算的协作感知与控制机制的仿真实现和性能评估 | 第67-75页 |
| 5.3.1 基于雾计算的协作感知与控制机制的仿真实现 | 第67-70页 |
| 5.3.2 评估指标 | 第70页 |
| 5.3.3 测试结果分析 | 第70-75页 |
| 5.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 本论文相关工作总结 | 第76-77页 |
| 6.2 未来工作 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和申请的发明专利 | 第83页 |
