【摘 要】邊緣計算由于近距離部署可提供邊緣智能服務，在車路協同中能夠發揮極大的作用，特別是隨著機動車數量增長交通壓力猛增的情況下，通過邊緣計算的實時信息快速分析，能夠為交通管理效率帶來更大的提升。以車路協同實際場景建設中的邊緣計算節點為例，分析車路協同系統的設計架構并對邊緣計算節點的具體建設方案進行分析。
本文首發于《廣東通信技術》2021年第5期，來源于5G行業智庫
【關鍵詞】邊緣計算;車路協同;低時延。
1 引言
邊緣計算是在靠近應用場景的網絡邊緣，將計算、存儲、通信等任務分配到網絡邊緣的計算模式，就近提供邊緣智能服務。邊緣計算在用戶終端附近進行數據處理而無需交由云端，大大提升處理效率，減輕云端的負荷，滿足了實時業務、智能應用和公共安全等方面的需求，為我們的生活帶來更多的便利。
車路協同簡單來說，就是車與路之間的聯通與數據共享，雙方基于各項數據分析進行交通行為的協同決策。早在上世紀90年代，美日歐就已開始在此領域進行研究探索，我國也在近10年開始進行相關技術的研究。在真實道路交通場景中對計算的需求十分復雜，特別是隨著我國機動車保有量不斷增加，道路交通壓力不斷提升的情況下，根據實時局部信息快速分析計算并將結果反饋給周邊車輛,或是匯總全局信息，俯瞰大局統一分析等應用更為迫切。
邊緣計算在車路協同中能夠發揮極大的作用。邊緣計算服務器可以發揮近距離部署的優勢，及時獲取路況信息,如果是緊急事件，就直接下發給車/路設備，提醒各方及時處理;如果是可能影響全局的數據，就上報給中心云，由中心云計算決定是否追加下發，同時協助中心云繪制出整體交通態勢圖。
2 場景模型
本文車路協同場景涉及公路A是一級公路標準，雙向六車道規模，全長約18公里，設計速度80km/h。協同系統需涵蓋視頻監控(滿足公安綜合防控)、網格管理、城市應急指揮等多方面的應用需要，提升智慧城市服務水平。經過與需求方溝通和實際現場觀測，公路A節點建設需覆蓋區域所有監控視頻流;多路高清視頻實時傳送，滿足高吞吐量和低時延傳輸;能夠實現對視頻的人員識別、目標識別等功能;進行數據存儲，滿足規定時間的視頻文件保存功能。
公路A的節點建設較為分散，節點位置靠近終端，節點業務如圖1所示，涉及卡口攝像機(高清)、交通視頻監控攝像機、電子警察攝像機、交通信號控制機、交通引導顯示屏和交通事件監測攝像機等。上述業務要求超大帶寬、超低時延、超大連接、高可靠性等。
圖1 節點業務需求分析
3 車路協同系統及邊緣計算組網架構
車路協同是智慧交通的重要發展方向之一，通過具體場景應用分析可以更好的說明車路協同系統的運行。以行人穿行預警為例，車輛行駛到路口時一般要減速，防止與行人或非機動車碰撞。但由于駕駛者的視覺盲區或行人不守交規現象的存在，路口事故仍然常常發生。在車路協同系統中，路口部署了攝像頭和毫米波雷達實時監控，邊緣節點基于行人的實時位置和信號燈的狀態進行計算，將紅燈或靠近車道的行人信息進行下發，協助駕駛者做出減速決策。邊緣云也可以將初步分析后的行人數據上報給中心云，中心云根據大數據預測行人行動軌跡，將離路口有一定距離、但正在接近路口的行人信息追加發送給車輛，進一步降低了事故發生率，如圖2所示。
圖2 行人穿行預警協同系統
這個場景中，邊緣節點快速響應路口實時出現的意外狀況，中心云統一處理計算量大、俯瞰全局的數據，做到交通數據的最大化利用，如圖3所示。
圖3 車路協同系統組網架構
4 邊緣計算節點部署方案
通過對公路A的交通量、建設進度及周圍環境情況進行反復的勘測，特別是在方案設計初期對區域城市規劃方案進行了綜合測算，結合委托方時效性的要求，采用部署移動式集裝箱作為公路A的邊緣計算節點，租用現有運營商鏈路上聯至數據中心云平臺，如圖4所示。與傳統室外機方式相比，移動式邊緣計算節點具有部署靈活、云邊協同、算力擴容靈活和一站式交付等眾多優點。該方案可快速定制、不受季節影響，建設周期短，完全符合業主單位建設需求，具有一定的示范性和廣闊的市場推廣價值。
根據業務模型測算，公路A涉及卡口攝像機(高清)、交通視頻監控攝像機、電子警察攝像機、交通信號控制機和交通事件監測攝像機等監控設備近300個，數據處理設備配置為流媒體服務器6臺，應用服務器6臺，其它服務器3臺，數據存儲量約240TB。移動式集裝箱邊緣計算節點電氣設備組成包括4個IT機柜，3個25kW列間空調，1個組合式開關電源，1個標準600*600機柜(電池專用)配4組48V 100AH鐵鋰電池，以上配置可保證該邊緣計算節點在車路協同系統中充分發揮作用。
圖4 邊緣節點移動式集裝箱設備示意圖
5 結論
上述系統經過短期建設成功部署后，經過3個月試運行，其功能完全滿足設計之初的要求。系統搭建的便捷性得到了委托方的認可，為公共交通管理單位和社會秩序保障單位提供了高帶寬、低時延的數據，道路通行效率得到提升。在該系統運行后，在模擬區間進行車輛道路預警測試，其結果完全符合試驗預期。
作者簡介
高頔:碩士研究生，高級工程師，中國移動通信集團設計院有限公司河北分公司技術主管。主要研究方向為移動通信、物聯網等。
