1 實驗平臺目標(biāo)和概述

1.1 系統(tǒng)所解決的問題

交通安全、交通堵塞屬于當(dāng)今國際交通領(lǐng)域的難題，尤其以交通安全問題最為嚴(yán)重。據(jù)研究，采用智能交通技術(shù)提高道路管理水平后，每年僅交通事故死亡人數(shù)可減少30%以上，并能提高交通工具的使用效率50%以上。為此，世界各發(fā)達國家競相投入大量資金和人力，進行大規(guī)模的智能交通技術(shù)研究試驗。智能交通是一個國情相關(guān)性很強的領(lǐng)域，自上世紀(jì)80年代智能交通技術(shù)起步以來，各國政府和專家都根據(jù)本國國情在美國研究內(nèi)容的基礎(chǔ)上進行著本土化探索。對交通的要求不僅因國家、地區(qū)、文化的不同而千差萬別，甚至同樣的交通狀況因出行者的角色——步行或者駕車的不同，而會產(chǎn)生不同的感受與評價。

作為未來交通優(yōu)先發(fā)展的主題，智能交通系統(tǒng)對于提高交通管理效率、緩解交通擁擠、減少環(huán)境污染、確保交通安全起到了非常重要的作用，符合國家建設(shè)“智慧城市”、“綠色城市”和“平安城市”的要求，得到政策層面的大力支持。

1.2 系統(tǒng)實現(xiàn)的功能與總體框架

（1）邊緣并行計算技術(shù)研究；

（2）高可靠低延遲通信技術(shù)研究；

（3）車輛定位與安全風(fēng)險判定；

（4）車載一體化終端及邊緣處理器的組網(wǎng)實現(xiàn)。

2 應(yīng)用場景介紹

本實驗平臺的主要應(yīng)用場景：在城市道路，以及城際高速公路上，實現(xiàn)道路對行駛車輛的導(dǎo)航，以及危險情況發(fā)生前的及時預(yù)警。此項目的目的是實現(xiàn)一種輔助駕駛功能，在此基礎(chǔ)上，讓道路對路況信息有一個全面的認(rèn)知，從而實現(xiàn)道路對車流量的疏導(dǎo)。因此，可以將目標(biāo)用戶定位為政府，可以由政府將這套系統(tǒng)應(yīng)用在道路監(jiān)管的方面，幫助維護道路狀況的安全穩(wěn)定。

2.1 預(yù)期成果

（1）基于邊緣計算的智能車路協(xié)同系統(tǒng)搭建

現(xiàn)有的交通通信網(wǎng)絡(luò)功能單一，路邊設(shè)備也主要以信息采集設(shè)備為主。數(shù)據(jù)匯總以及處理過程全部集中于交管部門云控制中心來完成。巨大的數(shù)據(jù)量傳輸，冗長的傳輸鏈路以及復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理算法既給整個通信網(wǎng)絡(luò)造成了巨大的壓力，又降低了信息準(zhǔn)確度并且加大了信息傳輸時延。針對以上問題，本課題架設(shè)一種基于邊緣計算的智能車路協(xié)同網(wǎng)絡(luò)，在路邊邊緣段布置具有運算能力的邊緣處理器，將云平臺的部分算法遷移到邊緣端，合理分配周圍邊緣設(shè)備的任務(wù)量，從而緩解通信網(wǎng)絡(luò)與云平臺壓力，縮短通信距離，并結(jié)合GPU并行計算方案，從物理結(jié)構(gòu)上縮短傳輸時延。

（2）超可靠和低延遲通信（URLLC）技術(shù)研究

無線通信系統(tǒng)的設(shè)計主要集中在大量穩(wěn)定的語音和數(shù)據(jù)量的協(xié)調(diào)高速傳輸上。在這種情況下，與數(shù)據(jù)量相比所需的信令開銷大小可以忽略不計，可以使用有效設(shè)計過的糾錯碼來處理香農(nóng)極限。時間、空間和頻率分集技術(shù)可確保無線信道的高可靠性。不同于無線通信系統(tǒng)，車輛通信傳輸數(shù)據(jù)量較小，且對可靠性和低延遲有較高的要求，大數(shù)據(jù)量的傳統(tǒng)理論框架和系統(tǒng)設(shè)計方法不再有效。本項目將交通通信特點與無線通信系統(tǒng)結(jié)合，形成新的智能交通通信系統(tǒng)框架，以降低時延提高可靠性為目標(biāo)，形成滿足交通運輸以及交通信息安全要求快速準(zhǔn)確的通信網(wǎng)絡(luò)。

（3）車輛安全風(fēng)險判定

在傳統(tǒng)的依靠GPS、慣導(dǎo)傳感器，以及LoRa、wi-fi輔助定位的精確定位基礎(chǔ)上，通過改進的濾波算法實現(xiàn)對基站覆蓋范圍內(nèi)車輛的準(zhǔn)確跟蹤。在此基礎(chǔ)上，考慮采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對道路內(nèi)的車輛安全風(fēng)險判定。由于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的后驗概率結(jié)果具有很高的精確度，與傳統(tǒng)事故預(yù)測分析模型相比，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型具有更高的結(jié)果可靠性。同時，由于逆行和其自身動能、動量較小等方面的原因，正面碰撞是非機動車發(fā)生交通事故主要的類型，但客貨車等大型車輛更易發(fā)生側(cè)面碰撞事故，且側(cè)面碰撞交通事故發(fā)生的概率會隨著進口道和出口道數(shù)量的增加而增加。交通參與者感知判斷失誤最易引起正面碰撞事故的發(fā)生，由于轉(zhuǎn)向操作不當(dāng)引起的側(cè)面碰撞事故的概率最大，而制動不當(dāng)則最易引起尾隨碰撞事故的發(fā)生。通過對預(yù)測分析結(jié)果的系統(tǒng)分析，可以為制定合理的城市道路交通管理策略、提高城市道路交通安全水平提供更加可靠的理論依據(jù)。此外，風(fēng)險預(yù)判在這個項目中是相當(dāng)重要的，因為這決定了車輛最重要的安全問題，為了維護系統(tǒng)信息的安全，可以考慮與相關(guān)的安全企業(yè)進行合作，提高整個系統(tǒng)的安全性能。

2.2 技術(shù)的示范效應(yīng)

提供了智能交通網(wǎng)絡(luò)新的服務(wù)方向，使道路智能化，達到有效降低危險情況發(fā)生的概率，會成為智能交通安全性方面的重要組成部分。

2.3 商業(yè)價值

邊緣計算的到來讓智能交通更具安全性。無論是公路、鐵路、海運還是航空，安全都是交通行業(yè)最為重要的事情。例如最近各大科技公司都不遺余力進行投入的自動駕駛技術(shù)遲遲不能應(yīng)用的最重要原因也是其不能確保上路的絕對安全。邊緣計算的到來，對這些問題的解決帶來了很大幫助。邊緣計算也能使智能交通系統(tǒng)更具經(jīng)濟性。智能交通系統(tǒng)應(yīng)用IoT已經(jīng)為行業(yè)帶來了相當(dāng)?shù)氖找妗＠纾纤鼓嵬鈭霾渴鸬腎oT預(yù)商用網(wǎng)，安裝車檢器300余個。這為上海迪士尼停車系統(tǒng)帶來了以下好處：第一，車輛檢測器即插即用，無需布線，安裝施工簡單；第二，此次利用的窄帶物聯(lián)技術(shù)，實現(xiàn)的覆蓋距離遠（信號能覆蓋到地下二層），車檢器待機時間長（10年待機）；能實現(xiàn)整個城市乃至全國的停車位統(tǒng)一查詢，提升了車位利用率，也方便了車主尋找空余車位。未來，邊緣計算在提升交通系統(tǒng)經(jīng)濟性上還大有作為。例如，城市軌道交通系統(tǒng)實現(xiàn)自動駕駛目前一大障礙就是屏蔽門。現(xiàn)在屏蔽門的開閉主要是靠列車司機人眼識別，整列車所有車門都要等待最后一個上車的人上車才能關(guān)閉。如果每個屏蔽門都安裝上檢測及控制設(shè)備，使其具備邊緣計算的能力，能夠獨立、安全地控制自身開合，這無疑可以大大提高城市軌道交通系統(tǒng)的經(jīng)濟性，使得城市軌道交通自動駕駛成為可能。如果說“云計算”使智能交通系統(tǒng)的大腦“更聰明”，那么“邊緣計算”就使智能交通系統(tǒng)的末梢神經(jīng)“更靈敏”。這兩者在提高交通系統(tǒng)的運行效率，提升其經(jīng)濟性上的作用是同樣重要的。

2.4 社會價值

隨著信息時代的來臨，信息技術(shù)帶動了我國社會的發(fā)展和經(jīng)濟的穩(wěn)步增長。而同時信息技術(shù)也進入了社會發(fā)展的各行各業(yè)。因為智能交通系統(tǒng)具備網(wǎng)絡(luò)、通訊、自動化控制和交通建設(shè)技術(shù)等方面的特質(zhì)，可以解決我國交通所面對的問題，提高我國交通系統(tǒng)的性能來更好地服務(wù)于國民的生活，改善生活質(zhì)量。但是，許多業(yè)內(nèi)期待的如自動駕駛、軌道交通無人值守等技術(shù)依然還不能實現(xiàn)。智能交通系統(tǒng)通過對路況中的車輛進行科學(xué)分析和監(jiān)管，可以使原有的城市交通環(huán)境大幅度改善，增加公路對車輛的服務(wù)效果，自然就加速了城市各方面資源的相互利用和有效合作，加速了城市整體經(jīng)濟的整體發(fā)展。因此，智能交通系統(tǒng)的引入不僅改善了交通環(huán)境，也促使了城市資源整合，推動了經(jīng)濟的發(fā)展速度。

3 實驗平臺技術(shù)可行性

3.1 實驗平臺要測試的技術(shù)

（1）邊緣并行計算技術(shù)研究和平臺搭建

交通系統(tǒng)中存在很多時延敏感性問題，在交通安全以及交通管理過程中的許多問題需要快速運算得出結(jié)果。由于車載處理器運算能力較差，且問題云端集中處理信息傳輸距離較長，本課題提出邊緣計算解決方案。在路邊邊緣節(jié)點布置較強計算能力的邊緣處理器，并根據(jù)一定的計算任務(wù)量聯(lián)合多個邊緣處理器并行計算，基于此提出以下研究內(nèi)容：

·GPU聯(lián)合并行計算技術(shù)研究以及硬件架構(gòu)搭建；

·邊緣計算設(shè)備任務(wù)量的合理分配算法研究；

·算法程序并行化研究。

（2）超可靠和低延遲車路通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究

由于智能車路協(xié)同網(wǎng)絡(luò)具有連接量大、可靠性要求高和延遲要求低的特點，本項目提出了一種新的理論架構(gòu)和無線通信系統(tǒng)設(shè)計方案。此方案分析研究了大量接入小數(shù)據(jù)智能交通通信網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)容量，并為智能交通通信網(wǎng)絡(luò)提供方案設(shè)計以獲得接近理論極限的性能。研究要點如下：

·分析協(xié)調(diào)多址接入的大量接入小數(shù)據(jù)智能交通通信系統(tǒng)的理論容限；

·基于交通通信特點，提出一種新的理論框架和系統(tǒng)設(shè)計方案；

·在新的理論框架基礎(chǔ)上，研究網(wǎng)絡(luò)編碼和網(wǎng)絡(luò)分層設(shè)計，包括設(shè)計糾錯短碼以及物理層自適應(yīng)短碼和超低延遲交通網(wǎng)絡(luò)的跨層設(shè)計。

（3）基于機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)的車輛安全風(fēng)險判定

由于精準(zhǔn)的定位是實現(xiàn)交通安全及其他車路協(xié)同功能的基礎(chǔ)，因此本課題首先對現(xiàn)有定位解決方案深入分析，在此基礎(chǔ)上提出了一種邊緣端的多目標(biāo)追蹤方案；在能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)追蹤的基礎(chǔ)上，構(gòu)建車輛風(fēng)險判定模型，以達到實時預(yù)警道路車輛行駛的目的。本課題的主要研究內(nèi)容如下：

·提出一種新的邊緣多目標(biāo)追蹤算法，利用GPS+慣導(dǎo)+LoRa實現(xiàn)目標(biāo)定位，在此基礎(chǔ)上，采用改進的粒子濾波算法，在邊緣端實現(xiàn)多目標(biāo)追蹤方案；

·建立城市交通事故分析的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在城市交通風(fēng)險判定中。

（4）車載一體化終端以及邊緣處理器的硬件實現(xiàn)及硬件組網(wǎng)
定位、追蹤、風(fēng)險預(yù)判等功能是在邊緣端執(zhí)行，但是數(shù)據(jù)還是會傳輸并存儲到數(shù)據(jù)中心，以供進行大數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)系統(tǒng)對路況的分析，以及其他的數(shù)據(jù)挖掘功能。

3.2 物理平臺

本課題考慮將南京理工大學(xué)綜合樓外圍一圈的道路作為主要場景，總長約為698米，共有路燈19個，攝像頭5個，實驗中采用實驗車輛4種，包括私家車、公務(wù)車（警車、消防車、救護車等）、助力車以及高危險車輛等等。課題預(yù)先設(shè)想在沿路的路燈上放置6個Wi-Fi充當(dāng)AP定位節(jié)點，和6個Lora節(jié)點輔助信息傳輸，滿足車輛定位實驗在覆蓋范圍內(nèi)接入無線網(wǎng)絡(luò)的需要。同時，無線AP要實現(xiàn)小角度精準(zhǔn)覆蓋，以便減少各AP間的信號干擾，充分發(fā)揮無線網(wǎng)絡(luò)的整體效率。

考慮到南京理工車輛定位系統(tǒng)對無線網(wǎng)絡(luò)有著高穩(wěn)定性和高安全性的需求，在設(shè)計無線網(wǎng)絡(luò)的時候采用目前主流的IEEE 802.11n技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。可以利用信道綁定、塊確認(rèn)和MIMO射頻確保實現(xiàn)峰值性能。外置的智能天線技術(shù)還提高了射頻信號覆蓋范圍和可靠性，通過智能天線實現(xiàn)下圖區(qū)域的全方位覆蓋。

隨著無線網(wǎng)絡(luò)上承載的應(yīng)用系統(tǒng)越來越豐富，網(wǎng)絡(luò)的性能是至關(guān)重要的。因此，要求構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)的組網(wǎng)技術(shù)必須是高帶寬的組網(wǎng)技術(shù)，AP支持2.4G/5.8G雙頻并發(fā)，每頻段最大理論速率300Mbps。無線管理平臺必須采用先進的硬件平臺，能夠滿足未來3~5年的應(yīng)用、滿足無線網(wǎng)絡(luò)大流量數(shù)據(jù)的需要。

IMX6工控核心板是一款基于i.MX6系列處理器的核心板。標(biāo)配處理器為Cortex.-A9簡單雙核。板上集成了大量的外設(shè)接口，包括千兆以太網(wǎng)、音頻、USB、CAN、UART、HDMI、LVDS、 LCD等接口，同時整合的多功能HD視頻引擎可提供1080P 60fps視頻解碼、1080P 30fps視頻編碼，并帶有2D、3D圖形引擎，可滿足消費電子、工業(yè)和汽車車載娛樂系統(tǒng)等新一代應(yīng)用，以及醫(yī)療應(yīng)用的豐富圖形和高響應(yīng)需求。

IMX6嵌入式工控核心板是一款82mm×60mm的核心模塊，板卡基于SMARC接口，通過MXM314接口座與底板互聯(lián)。

3.3 軟件平臺

基于Linux 操作系統(tǒng)的軟件操作平臺。

3.4 配置和控制接口

2 路 SD/MMC 接口；1 路 PWM。

3.5 數(shù)據(jù)通訊接口

音/視頻接口：

·1路音頻接口；

·1路并行攝像頭接口；

·1路MIPI DSI 顯示接口；

·1路MIPI CSI-2串行攝像頭接口；

·1路HDMI1.4接口。支持60Hz1080P輸出；

·1路LCD接口。24bit RGB，最大支持60Hz WUXGA輸出；

·2路LVDS接口。2路單通道最大支持85Mpixels/sec 輸出，1 路雙通道最大支持165Mpixels/sec 輸出。

通訊接口：

·1路10/100/1000M 以太網(wǎng)接口；

·1路USB Host 接口；

·1路USB OTG 接口（不含驅(qū)動）；

·5路UART 接口（UART1 專用于調(diào)試）；

·2路CAN-Bus接口；

·3路I2C總線接口（M6708Q版本僅支持I2C_2/ I2C_3兩路）。

3.6 安全措施

本網(wǎng)絡(luò)的信息點多，用戶復(fù)雜，信息點存在隨意接入使用的問題，使得當(dāng)前類似“沖擊波病毒”、“ARP攻擊”等病毒肆虐。據(jù)統(tǒng)計大約70%的安全事件發(fā)生在局域網(wǎng)內(nèi)部，一個健壯的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該提供必要的手段，建立內(nèi)網(wǎng)的安全防護手段，對此無線網(wǎng)將做安全限制。風(fēng)險預(yù)判在這個項目中是相當(dāng)重要的，因為這決定了車輛最重要的安全問題，為了維護系統(tǒng)信息的安全，可以考慮與相關(guān)的安全企業(yè)進行合作，提高整個系統(tǒng)的安全性能。

在實際推廣過程中，由于項目的定位的目標(biāo)用戶是政府，因此可以爭取政府的支持，由政府出面保證系統(tǒng)的安全性；此外，系統(tǒng)也會利用技術(shù)手段保障用戶的隱私，同時提供服務(wù)開關(guān)選項，讓用戶自主選擇是否開啟輔助駕駛功能。

此外，對于相對較為密集的車道進行數(shù)據(jù)分析需要足夠的計算力，因此需要足夠的基站對于目標(biāo)區(qū)域進行覆蓋。如果計算力不夠，則會導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失，導(dǎo)致交通安全問題的產(chǎn)生。在超高密度小基站的背景下，在車流量大的道路上通過實際經(jīng)驗布置足夠的基站數(shù)量，甚至可以考慮多個微基站服務(wù)同一個路段，從而達到足夠的計算力。

3.7 軟件開發(fā)和模擬環(huán)境

Linux的軟件開發(fā)環(huán)境，基于matlab的模擬環(huán)境。

4 和ECC技術(shù)及測試臺的關(guān)系

（1）本課題架設(shè)一種基于邊緣計算的智能車路協(xié)同網(wǎng)絡(luò)，在路邊邊緣段布置具有運算能力的邊緣處理器，將云平臺的部分算法遷移到邊緣端，合理分配周圍邊緣設(shè)備的任務(wù)量，從而緩解通信網(wǎng)絡(luò)與云平臺壓力，縮短通信距離，并結(jié)合GPU并行計算方案，從物理結(jié)構(gòu)上縮短傳輸時延。

（2）不同于無線通信系統(tǒng)，車輛通信傳輸數(shù)據(jù)量較小，且對可靠性和低延遲有較高的要求，大數(shù)據(jù)量的傳統(tǒng)理論框架和系統(tǒng)設(shè)計方法不再有效。本項目將交通通信特點與邊緣計算模型結(jié)合，形成新的智能交通通信系統(tǒng)框架，以降低時延提高可靠性為目標(biāo)，形成滿足交通運輸以及交通信息安全要求的快速準(zhǔn)確的通信網(wǎng)絡(luò)。

（3）將基于貝葉斯的風(fēng)險判定模型放到邊緣端，實現(xiàn)對道路實時信息的有效反饋。

5 交付件

一套車路協(xié)同系統(tǒng)，包括：若干個車載數(shù)據(jù)傳感器采集模塊，Wi-Fi、lora節(jié)點，和若干個Wi-Fi、lora網(wǎng)關(guān)，以及數(shù)據(jù)融合計算中心。

6 實驗平臺使用者

可以用來進行實驗道路上的車輛導(dǎo)航與預(yù)警。

7 知識產(chǎn)權(quán)說明

南京理工大學(xué)對實驗平臺的建設(shè)、運營以及使用擁有自主產(chǎn)權(quán)。

8 部署、操作和訪問使用

實驗平臺將部署在南京理工大學(xué)電光大樓的周圍，用于模擬道路中車輛導(dǎo)航與預(yù)警的功能。后期將會提供給校方，或者其他實驗場所，進行小范圍的試點研究。

摘自《自動化博覽》2018年增刊《邊緣計算2018專輯》