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1 實驗平臺目標和概述

1.1 系統(tǒng)所解決的問題

交通安全、交通堵塞屬于當今國際交通領域的難題，尤其以交通安全問題最為嚴重。據(jù)研究，采用智能交通技術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)模的智能交通技術研究試驗。智能交通是一個國情相關性很強的領域，自上世紀80年代智能交通技術起步以來，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“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）邊緣并行計算技術研究；

（2）高可靠低延遲通信技術研究；

（3）車輛定位與安全風險判定；

（4）車載一體化終端及邊緣處理器的組網(wǎng)實現(xiàn)。

2 應用場景介紹

本實驗平臺的主要應用場景：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航，以及危險情況發(fā)生前的及時預警。此項目的目的是實現(xiàn)一種輔助駕駛功能，在此基礎上，讓道路對路況信息有一個全面的認知，從而實現(xiàn)道路對車流量的疏導。因此，可以將目標用戶定位為政府，可以由政府將這套系統(tǒng)應用在道路監(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)絡功能單一，路邊設備也主要以信息采集設備為主。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雜的數(shù)據(jù)處理算法既給整個通信網(wǎng)絡造成了巨大的壓力，又降低了信息準確度并且加大了信息傳輸時延。針對以上問題，本課題架設一種基于邊緣計算的智能車路協(xié)同網(wǎng)絡，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備的任務量，從而緩解通信網(wǎng)絡與云平臺壓力，縮短通信距離，并結合GPU并行計算方案，從物理結構上縮短傳輸時延。

（2）超可靠和低延遲通信（URLLC）技術研究

無線通信系統(tǒng)的設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，形成滿足交通運輸以及交通信息安全要求快速準確的通信網(wǎng)絡。

（3）車輛安全風險判定

在傳統(tǒng)的依靠GPS、慣導傳感器，以及LoRa、wi-fi輔助定位的精確定位基礎上，通過改進的濾波算法實現(xiàn)對基站覆蓋范圍內(nèi)車輛的準確跟蹤。在此基礎上，考慮采用貝葉斯網(wǎng)絡實現(xiàn)對道路內(nèi)的車輛安全風險判定。由于貝葉斯網(wǎng)絡的后驗概率結果具有很高的精確度，與傳統(tǒng)事故預測分析模型相比，貝葉斯網(wǎng)絡模型具有更高的結果可靠性。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)生側面碰撞事故，且側面碰撞交通事故發(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)向操作不當引起的側面碰撞事故的概率最大，而制動不當則最易引起尾隨碰撞事故的發(fā)生。通過對預測分析結果的系統(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，風險預判在這個項目中是相當重要的，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 技術的示范效應

提供了智能交通網(wǎng)絡新的服務方向，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遲遲不能應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)應用IoT已經(jīng)為行業(yè)帶來了相當?shù)氖找妗＠纾纤鼓嵬鈭霾渴鸬腎oT預商用網(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，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閉。如果每個屏蔽門都安裝上檢測及控制設備，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、通訊、自動化控制和交通建設技術等方面的特質(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 實驗平臺技術可行性

3.1 實驗平臺要測試的技術

（1）邊緣并行計算技術研究和平臺搭建

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)合并行計算技術研究以及硬件架構搭建；

·邊緣計算設備任務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)絡技術研究

由于智能車路協(xié)同網(wǎng)絡具有連接量大、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和無線通信系統(tǒng)設計方案。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)絡的網(wǎng)絡容量，并為智能交通通信網(wǎng)絡提供方案設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)設計方案；

·在新的理論框架基礎上，研究網(wǎng)絡編碼和網(wǎng)絡分層設計，包括設計糾錯短碼以及物理層自適應短碼和超低延遲交通網(wǎng)絡的跨層設計。

（3）基于機器學習和大數(shù)據(jù)的車輛安全風險判定

由于精準的定位是實現(xiàn)交通安全及其他車路協(xié)同功能的基礎，因此本課題首先對現(xiàn)有定位解決方案深入分析，在此基礎上提出了一種邊緣端的多目標追蹤方案；在能夠?qū)崿F(xiàn)精準追蹤的基礎上，構建車輛風險判定模型，以達到實時預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追蹤算法，利用GPS+慣導+LoRa實現(xiàn)目標定位，在此基礎上，采用改進的粒子濾波算法，在邊緣端實現(xiàn)多目標追蹤方案；

·建立城市交通事故分析的貝葉斯網(wǎng)絡模型，將貝葉斯網(wǎng)絡應用在城市交通風險判定中。

（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、風險預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。課題預先設想在沿路的路燈上放置6個Wi-Fi充當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)絡的需要。同時，無線AP要實現(xiàn)小角度精準覆蓋，以便減少各AP間的信號干擾，充分發(fā)揮無線網(wǎng)絡的整體效率。

考慮到南京理工車輛定位系統(tǒng)對無線網(wǎng)絡有著高穩(wěn)定性和高安全性的需求，在設計無線網(wǎng)絡的時候采用目前主流的IEEE 802.11n技術標準。可以利用信道綁定、塊確認和MIMO射頻確保實現(xiàn)峰值性能。外置的智能天線技術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)絡上承載的應用系統(tǒng)越來越豐富，網(wǎng)絡的性能是至關重要的。因此，要求構建網(wǎng)絡的組網(wǎng)技術必須是高帶寬的組網(wǎng)技術，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年的應用、滿足無線網(wǎng)絡大流量數(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。標配處理器為Cortex.-A9簡單雙核。板上集成了大量的外設接口，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)等新一代應用，以及醫(yī)療應用的豐富圖形和高響應需求。

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)絡的信息點多，用戶復雜，信息點存在隨意接入使用的問題，使得當前類似“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)絡應該提供必要的手段，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。風險預判在這個項目中是相當重要的，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)也會利用技術手段保障用戶的隱私，同時提供服務開關選項，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區(qū)域進行覆蓋。如果計算力不夠，則會導致數(shù)據(jù)丟失，導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技術及測試臺的關系

（1）本課題架設一種基于邊緣計算的智能車路協(xié)同網(wǎng)絡，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備的任務量，從而緩解通信網(wǎng)絡與云平臺壓力，縮短通信距離，并結合GPU并行計算方案，從物理結構上縮短傳輸時延。

（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，形成滿足交通運輸以及交通信息安全要求的快速準確的通信網(wǎng)絡。

（3）將基于貝葉斯的風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，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航與預警。

7 知識產(chǎn)權說明

南京理工大學對實驗平臺的建設、運營以及使用擁有自主產(chǎn)權。

8 部署、操作和訪問使用

實驗平臺將部署在南京理工大學電光大樓的周圍，用于模擬道路中車輛導航與預警的功能。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》