田大新
(北京航空航天大学交通科学与工程学院,北京102206)
摘要:针对车联网在交通强国与新基建背景下的发展趋势,从智能终端㊁网联通信㊁边缘服务㊁云端管控等多个角度指出了智能车联网系统的发展方向,并探讨了智能车联网系统的发展在海量数据处理㊁通信与计算协同㊁边缘服务安全㊁大规模测试验证方面所面临的问题及相应的发展对策㊂
关键词:智能交通;智能车联网系统;发展趋势
1㊀引言
智能车联网系统作为交通㊁汽车㊁通信等多个行业融合汇聚的焦点,是解决交通出行安全问题㊁提升城市运行效率的重要技术手段[1],因此其自出现以来便受到国内外学者和相关行业管理部门的重视㊂在车路智能化发展的支撑下,当前的智能车联网系统已能够实现交叉口车路协调与车辆辅助预警等基础应用,并正在向大规模智能化与协同化水平发展[2]㊂2019年9月,㊁印发‘交通强国建设纲要“,其中明确提出了 加强智能网联汽车(智能汽车㊁自动驾驶㊁车路协同)研发,形成自主可控完整的产业链 推动大数据㊁互联网㊁人工智能㊁区块链㊁超级计算等新技术与交通行业深度融合 的智慧交通发展重点㊂伴随着新型基础设施建设在5G㊁大数据㊁人工智能等领域的不断推进,智能车联网系统也将在交通㊁汽车㊁通信等多个行业的共同推动下走向新的发展阶段㊂
2㊀智能车联网的发展方向
2.1㊀车路智能终端协同化环境感知与决策
随着车联网概念的逐步普及, 聪明的车 与 智慧的路 相结合的建设部署模式得到了相关行业的广泛认可㊂但当前大部分智能车联网应用仅仅是在车-车㊁车-路间建立起信息交互链路,车辆基于网联方式获取周边车辆与路侧交通信息,结合车辆自身感知信息实现辅助预警场景示范,这种应用只是在车-路交互层面完成了单交叉口的车-路协调,车-路终端的智能化与协同化水平还有所欠缺㊂
依托于传感㊁通信㊁计算技术的不断进步,车-路智能终端的协同化环境感知与决策将得到进一步的发展㊂首先,通过在路侧终端部署摄像头㊁毫米波雷达㊁激光雷达等感知设备,结合路侧强大的边缘计算能力,将能够实现路侧环境的融合感知,有效补足单车感知能力上的短板,并解决低网联渗透率下车-车通信不足导致的应用失效问题㊂此外,通过结合大规模智能车辆与路侧终端的环境感知能力,依托边缘计算与云计算相结合的强大数据处理能力,将能够实现车-路-云一体化的协同式环境感知,并在此基础上基于全局化知识对车-路行为进行协同化决策,有效降低智能车辆部署成本,提高交通运行效率㊂
2.2㊀人-车-路-云高性能网联通信
网联通信是连接车-车㊁车-路信息的纽带,也是实现智能车联网的基础㊂网联通信基于我国移动通信技术的领先水平与基础设施的完善程度,以及基于蜂窝的车用无线通信技术(C-V2X),已成为智能车联网系统中关键的通信方式㊂在C-V2X标准层面上,第三代合作伙伴计划(3GPP)分别在2017年的R14标准和2018年的R15标准中完成了LTE-V2X与LTE-eV2X 相关标准的制定[3],并于2020年7月在R16中完成了5G基础上的NR-V2X标准制定㊂而当前的大部分智
能车联网应用均基于LTE-V2X通信方式实现车-车与车-路之间的连接,仅能支持智能车联网中车辆辅助预
警应用的实现,无法支撑具有大带宽㊁低延时需求的更
多协同化应用场景和车载终端大规模实际应用情况下
的性能要求㊂而依托NR-V2X的强大连接能力,智能
车联网的网联通信能力将得到进一步增强㊂随着NR-V2X芯片与模组的逐渐成熟商用,更多的车联网终端
设备将采用NR-V2X的通信方式实现人-车-路-云的高
性能连接㊂在这种高性能的网联通信环境下,智能车
联网系统将能够进一步加强车辆㊁道路和用户之间的
联系,支持车辆编队㊁高级驾驶㊁扩展传感器㊁远程驾驶
等多种服务[4],并实现车辆与路侧的边缘计算卸载应用,降低智能车辆的计算能力要求,以较低成本实现交
通系统综合效率的提升以及城市交通问题的综合
治理㊂
2.3㊀全方位、多层级的边缘协同服务
随着车路终端智能化的发展,智能车联网系统无
时无刻不在产生着大量的数据,车路终端自身的计算
能力已难以满足这种海量数据的处理要求,传统的中
心化云计算技术也受到大数据传输延迟高㊁数据处理
实时性低等瓶颈而难以完全支撑智能车联网应
用㊂边缘计算技术通过把网络内的计算资源迁移到靠
近车-路终端的网络边缘,能够为车辆及路侧设备提供
高实时性的计算与存储服务,降低各类终端的计算能
力要求[5-6]㊂当前智能车联网系统中边缘计算的部署与应用还处于一种各自为战的状态,异构边缘节点间㊁多个服务方之间缺乏有效的协同服务机制,无法支撑大范围智能车联网应用的协同联动要求㊂
通过建立多个服务方之间有效的接口标准㊁协同
交互机制与层次化的边缘计算架构,智能车联网系统
中的边缘计算将向全方位㊁多层级的边缘协同服务发
展㊂根据不同的网络层级的应用需求,部署不同级别
的计算平台,形成一种 中心 区域 边缘 的实时计
算体系,实现不同应用场景的需求㊂同时,除了部署的
路侧边缘节点,具有较强计算能力的自动驾驶车辆也
将能够为周边车辆提供边缘计算服务,从而形成全方
位的群体协同计算,依托群体智能实现车路动态分布
式的协同计算服务,最终支撑实现全天候㊁全道路的自
动驾驶㊂
2.4㊀城市交通系统实时联动管理与控制
城市交通系统的优化与控制是智能车联网系统在
交通领域的重要应用㊂在智能车联网环境下,路侧交通系统能够基于路侧采集数据与车路交互数据进行交
通综合分析,实时控制信号灯㊁路侧情报板等交通控制
单元,优化交通流状态,提升交通运行效率㊂但当前智
能车联网系统对于城市交通的优化控制还主要集中在
单个交叉路口或单个路段,仅实现了单点交通控制,各
种交通系统集中式管控平台也主要是完成对交通系统
的监控功能,缺乏对整个交通系统的实时联动管理与
控制㊂
随着车辆与路侧设备智能化水平的提高及边缘计
算技术的协同化发展,智能车联网系统将促进整个城
市交通系统实时联动管理与控制技术的发展㊂结合 中心 区域 边缘 的多级边缘计算架构,实现城市交通系统的多级云控体系㊂将延迟容忍㊁超密集数据
量全集优化分析任务保留在中心执行,并将低延迟㊁高
可靠控制优化计算任务下沉到区域内多个网联的路侧
边缘节点执行,经过多级边缘计算节点的协同优化分
析,分布式边缘计算将驱动多交叉口信号灯及其他路
侧设备快速响应区域路网交通流负载,并在多区域协
同的基础上最终实现城市交通系统的实时联动管理与
控制㊂
3㊀智能车联网发展中的关键问题及对策
3.1㊀海量交通数据的实时分析与处理
智能车联网发展中车路智能设备的大规模部署将
促进设备间更深层次的协同化信息交互,依托摄像头㊁
毫米波雷达㊁激光雷达等传感设备在车端和路侧的部
署,人-车-路将形成更为立体的网联协同系统,极大地
改善交通的安全性㊁提高交通效率㊂在这种环境下,每
辆网联车或智能路侧单元每天将与周边的车联网设备
产生GB甚至TB量级的通信数据量,形成海量的实时
交通数据;同时,随着技术的发展与服务的丰富,人们
也将产生更多样化的交通出行需求㊂如何对这些实时
海量的交通数据流进行分析与处理以实现交通系统的
精准管控与泛在服务,满足各项交通出行需求,是智能
车联网发展中需要首先解决的问题㊂
目前来看,全方位㊁多层级的边缘协同计算服务将
是解决这一问题的有效手段㊂ 中心 区域 边缘
的计算体系能够对数据进行高效的分层处理,在这一
处理架构下,边缘节点依托与终端的高效通信及其强
大的计算存储能力完成数据的初步分析和识别处理任务,再通过边缘的协同计算将结构化数据快速传递到
区域节点进行信息融合与优化,最终在中心云节点完
成全局数据的汇总分析与优化控制,不仅实现了数据
处理的 低延时㊁低成本 ,还能有效对抗网络抖动等
不稳定因素,提升系统整体的鲁棒性㊂
3.2㊀群体通信与计算的协同
在智能车联网发展中,借助高性能的网联通信技
术能够实现高可靠㊁低延时的人-车-路的群体信息交
互,全方位㊁多层级的边缘计算服务对网联化传输的海
量交通数据完成边缘化实时处理与分析,这使得智能
车联网系统中群体终端的通信与计算成为了紧密耦合
的物理过程[7]㊂但群体设备在计算中并发传输数据,容易造成车辆之间的传输功率干扰,形成恶劣的无线
电干扰环境,同时群体通信网络拓扑与性能的动态变
化也将严重影响群体计算的可靠性㊂因此,如何实现
群体通信与计算的协同也是智能车联网发展中需要解
决的关键问题㊂
通过将多层级的边缘计算体系与高性能的NR-V2X通信技术相融合,可以有效促进智能车联网中群体通信与计算技术的协同㊂结合群体通信网络,可以对边缘节点的计算资源进行灵活管理和调度,实现通信与计算资源协同,从而缓解海量数据传输对骨干网络的冲击,降低频繁的大数据计算交互与服务交付的时延,最终提升系统服务性能㊂
3.3㊀边缘协同服务中的安全与可信
从智能车联网的发展方向不难看出,边缘协同计
算服务已成为降低终端部署成本㊁提升系统处理能力
与效率的关键㊂车载与路侧终端设备通过将自身全部
或部分的计算任务迁移到路侧边缘节点或具有较强计
算能力的周边车辆,能够显著降低自身实现智能车联
网应用所需满足的计算能力要求,并提高任务的执行
效率㊂但这种计算任务的卸载往往需要向边缘侧传输
执行的代码与具体数据,这些内容也往往涉及到用户
的隐私数据,而目前边缘计算服务中的安全保障机制
尚不完善,因此如何保证边缘协同服务中的安全与可
信成为智能车联网发展中面临的又一项关键问题㊂
安全与可信一直是信息技术应用所面临的重要问
题㊂针对边缘协同服务中的安全与可信问题,除了传
统的公钥基础设施(PKI)认证机制外,近年来兴起的
区块链技术也是一种有效的解决方案㊂区块链技术是一种使用密码学保证传输和访问安全,能够实现数据一致存储㊁难以篡改的去中心化的数据库㊂通过将区块链与边缘计算相结合,能够有效增强智能车联网系统的安全性㊁隐私性与资源利用㊂利用区块链技术的安全特性与一致性共识机制,能够有效防范边缘协同服务中恶意节点的攻击,保证服务的可信性,提升智能车联网系统的整体安全水平㊂
3.4㊀大规模协同环境的测试验证与先导应用
智能车联网发展的目标是实现城市交通出行的智能化㊁信息服务的泛在化与运行管控的全局化,在其发展过程中必将促进相关基础设施的大规模部署与应用㊂目前,我国仍未真正实现大规模复杂交通环境下车联网系统的测试验证,无法为智能车联网应用提供验证数据支撑,难以保证城市复杂交通系统中大规模智能车联网应用的效果㊂因此,如何有效促进车联网在大规模交通环境的测试验证与先导应用是智能车联网系统正式部署前必须解决的问题㊂
针对智能车联网系统的测试验证问题,实验室虚拟仿真测试㊁封闭区域外场测试㊁大规模开放道路测试3个环节作为推动最终大规模协同环境部署应用的有效手段已得到行业的广泛认可㊂目前,我国已能够实现实验室和小规模外场环境的测试验证,但还有必要在虚拟仿真和外场测试中丰富和完善小概率㊁高复杂度的实际交通运行场景,建立一体化的智能车联网测试评价体系㊂同时,依托交通强国和车联网先导区建设,还需要进一步推动车联网真实场景的大规模开放道路测试与应用,测试验证已有的车联网标准体系及技术规范,探索验证复杂交通环境下的车联网通信技术性能,为智能车联网的大规模部署提供技术依据,进一步实现城市级车联网环境的先导应用,推动智能车联网系统在大规模环境下的成熟落地㊂
4㊀结束语
交通系统是一个人-车-路耦合联动的复杂系统,当前的交通系统已从人-车-路协调走向了智能化协同发展的新阶段㊂为了满足交通出行智能化㊁信息服务泛在化㊁运行管控全局化的智能交通新要求,智能车联网的发展融合了5G通信㊁人工智能㊁智能网联㊁智能制造㊁电子信息㊁智慧出行等诸多领域,高度契合科技型新基建要求,是交通㊁汽车㊁通信等多行业协同发展
的重要方向之一㊂未来,智能车联网将有力推动城市智能交通领域新基建的创新发展,助力实现 人民满意㊁保障有力㊁世界前列 的交通强国建设总目标,充分满足人民日益增长的美好生活需要㊂
参考文献
[1]Tian D,Zhou J,Wang Y,et al.Channel access optimization
with adaptive congestion pricing for cognitive vehicular networks:an evolutionary game approach[J].IEEE Transactions on Mobile Computing,2020,19(4): 803-820.
[2]ETSI.TR22.886V16.2.0,2018.Study on enhancement of3GPP support for5G V2X services[S],2018.
[3]IMT-2020(5G)推进组.C-V2X[R],2018.
[4]ETSI.TS22.186V16.2.0,2019.Service requirements for enhanced V2X scenarios[S],2019.
[5]ETSI.Multi-access edge computing(MEC)[EB/OL]. [2020-07-10].https://www.etsi.org/technologies/multi-
access-edge-computing.
[6]Wang Y,Lang P,Tian D,et al.A game-based computation
offloading method in vehicular multi-access edge computing networks[J].IEEE Internet of Things Journal, 2020,7(6):4987-4996.
[7]Zhou J,Tian D,Wang Y,et al.Reliability-optimal
cooperative communication and computing in connected vehicle systems[J].IEEE Transactions on Mobile Computing,2020,19(5):1216-1232.
作者简介:
田大新㊀北京航空航天大学交通科学与工程学院副院长,教授,博士生导师,青年长江学者,国家自
然科学基金优秀青年科学基金获得者,研究
方向为智能交通㊁车联网㊁边缘计算与群体智
能等
Future prospect of intelligent Internet of Vehicles system
TIAN Daxin
(School of Transportation Science and Engineering,Beihang University,Beijing102206,China) Abstract:In view of the development trend of Internet of Vehicles(IoV)under transportation and new infrastructure constructions,this paper presents development directions of intelligent IoV system from the perspectives of intelligent terminal,communication,edge service,cloud management and control.Then,it discusses the issues and corresponding solutions in massive data processing,communication and computing cooperation,edge service security, large-scale testing and verification in the development of intelligent IoV system.
Key words:intelligent transportation system;intelligent Internet of Vehicles system;development trend
(收稿日期:2020-07-10)下载本文
