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边缘计算在车路协同中的场景应用分析

igoseo.net   2021年06月18日

  【摘 要】边缘计算由于近距离部署可提供边缘xpj服务,在车路协同中能够发挥极大的作用,特别是随着机动车数量增长交通压力猛增的情况下,通过边缘计算的实时信息快速分析,能够为交通管理效率带来更大的提升。以车路协同实际场景建设中的边缘计算节点为例,分析车路协同系统的设计架构并对边缘计算节点的具体建设方案进行分析。

  本文首发于《广东通信技术》2021年第5期,来源于5G行业智库

  【关键词】边缘计算;车路协同;低时延。

1 引言

  边缘计算是在靠近应用场景的网络边缘,将计算,存储,通信等任务分配到网络边缘的计算模式,就近提供边缘xpj服务。边缘计算在用户终端附近进行数据处理而无需交由云端,大大提升处理效率,减轻云端的负荷,满足了实时业务,xpj应用和公共安全等方面的需求,为我们的生活带来更多的便利。

  车路协同简单来说,就是车与路之间的联通与数据共享,双方基于各项数据分析进行交通行为的协同决策。早在上世纪90年代,美日欧就已开始在此领域进行研究探索,我国也在近10年开始进行相关技术的研究。在真实道路交通场景中对计算的需求十分复杂,特别是随着我国机动车保有量不断增加,道路交通压力不断提升的情况下,根据实时局部信息快速分析计算并将结果反馈给周边车辆,或是汇总全局信息,俯瞰大局统一分析等应用更为迫切。

  边缘计算在车路协同中能够发挥极大的作用。边缘计算服务器可以发挥近距离部署的优势,及时获取路况信息,如果是紧急事件,就直接下发给车/路设备,提醒各方及时处理;如果是可能影响全局的数据,就上报给中心云,由中心云计算决定是否追加下发,同时协助中心云绘制出整体交通态势图。

2 场景模型

  本文车路协同场景涉及公路A是一级公路标准,双向六车道规模,全长约18公里,设计速度80km/h。协同系统需涵盖视频监控(满足公安综合防控),网格管理,城市应急指挥等多方面的应用需要,提升智慧城市服务水平。经过与需求方沟通和实际现场观测,公路A节点建设需覆盖区域所有监控视频流;多路高清视频实时传送,满足高吞吐量和低时延传输;能够实现对视频的人员识别,目标识别等功能;进行数据存储,满足规定时间的视频文件保存功能。

  公路A的节点建设较为分散,节点位置靠近终端,节点业务如图1所示,涉及卡口摄像机(高清),交通视频监控摄像机,电子警察摄像机,交通信号控制机,交通引导显示屏和交通事件监测摄像机等。上述业务要求超大带宽,超低时延,超大连接,高可靠性等。

图1 节点业务需求分析

3 车路协同系统及边缘计算组网架构

  车路协同是智慧交通的重要发展方向之一,通过具体场景应用分析可以更好的说明车路协同系统的运行。以行人穿行预警为例,车辆行驶到路口时一般要减速,防止与行人或非机动车碰撞。但由于驾驶者的视觉盲区或行人不守交规现象的存在,路口事故仍然常常发生。在车路协同系统中,路口部署了摄像头和毫米波雷达实时监控,边缘节点基于行人的实时位置和信号灯的状态进行计算,将红灯或靠近车道的行人信息进行下发,协助驾驶者做出减速决策。边缘云也可以将初步分析后的行人数据上报给中心云,中心云根据大数据预测行人行动轨迹,将离路口有一定距离,但正在接近路口的行人信息追加发送给车辆,进一步降低了事故发生率,如图2所示。

图2 行人穿行预警协同系统

  这个场景中,边缘节点快速响应路口实时出现的意外状况,中心云统一处理计算量大,俯瞰全局的数据,做到交通数据的最大化利用,如图3所示。

图3 车路协同系统组网架构

4 边缘计算节点部署方案

  通过对公路A的交通量,建设进度及周围环境情况进行反复的勘测,特别是在方案设计初期对区域城市规划方案进行了综合测算,结合委托方时效性的要求,采用部署移动式集装箱作为公路A的边缘计算节点,租用现有运营商链路上联至数据中心云平台,如图4所示。与传统室外机方式相比,移动式边缘计算节点具有部署灵活,云边协同,算力扩容灵活和一站式交付等众多优点。该方案可快速定制,不受季节影响,建设周期短,完全符合业主单位建设需求,具有一定的示范性和广阔的市场推广价值。

  根据业务模型测算,公路A涉及卡口摄像机(高清),交通视频监控摄像机,电子警察摄像机,交通信号控制机和交通事件监测摄像机等监控设备近300个,数据处理设备配置为流媒体服务器6台,应用服务器6台,其它服务器3台,数据存储量约240TB。移动式集装箱边缘计算节点电气设备组成包括4个IT机柜,3个25kW列间空调,1个组合式开关电源,1个标准600*600机柜(电池专用)配4组48V 100AH铁锂电池,以上配置可保证该边缘计算节点在车路协同系统中充分发挥作用。

图4 边缘节点移动式集装箱设备示意图

5 结论

  上述系统经过短期建设成功部署后,经过3个月试运行,其功能完全满足设计之初的要求。系统搭建的便捷性得到了委托方的认可,为公共交通管理单位和社会秩序保障单位提供了高带宽,低时延的数据,道路通行效率得到提升。在该系统运行后,在模拟区间进行车辆道路预警测试,其结果完全符合试验预期。

作者简介

  高頔:硕士研究生,高级工程师,中国移动通信集团设计院有限公司河北分公司技术主管。主要研究方向为移动通信,物联网等。

标签:边缘计算 车路协同 我要反馈 
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