引言
低成本智能小车通常由红外传感器、超声模块和编码器完成环境感知，再由微控制器执行循迹、测距、测速与电机驱动。小车接入车载自组网(Vehicular Ad Hoc Network，VANET)后，系统同时面临两类时序约束：本地控制必须以毫秒级周期稳定运行，协同通信则受到节点移动、链路断续和多跳竞争影响。位置路由无需维护完整拓扑，多路径机制还能在链路失效前准备替代路径，适合高动态环境［1-2］；但若选路仅追求瞬时低时延或最长寿命，频繁改写转发表会引入控制消息、缓存失配和业务抖动［3-5］。
Saleh（2023）［1］将车辆跟驰预测用于服务质量感知的多路径切换，Li（2020）［6］给出了基于MSP430F5529的智能小车硬件。前者未讨论资源受限控制器承受的路由切换负担，后者未配置原生车联网通信，二者之间仍缺少控制闭环与预测选路的可实现连接。为此，本文提出控制感知风险最小化的预测多路径方法(ControlAware RiskMinimizing Predictive Multipath，CARMPM)：将感知控制、无线接入和边缘选路分层；把业务类型与切换代价写入路径评分；在统一随机输入下比较四种策略。研究目标不是使单一指标最优，而是在可靠性、时延与路径稳定性之间获得可解释折中。
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作者信息：
段皓淇，郭磊
(新乡工程学院，河南新乡453000)
