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1 實驗平臺目標和概述

1.1 系統所解決的問題

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，世界各發達國家競相投入大量資金和人力，進行大規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本國國情在美國研究內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、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，而會產生不同的感受與評價。

作為未來交通優先發展的主題，智能交通系統對于提高交通管理效率、緩解交通擁擠、減少環境污染、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 系統實現的功能與總體框架

（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實現。

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，實現道路對行駛車輛的導航，以及危險情況發生前的及時預警。此項目的目的是實現一種輔助駕駛功能，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應用在道路監管的方面，幫助維護道路狀況的安全穩定。

2.1 預期成果

（1）基于邊緣計算的智能車路協同系統搭建

現有的交通通信網絡功能單一，路邊設備也主要以信息采集設備為主。數據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。巨大的數據量傳輸，冗長的傳輸鏈路以及復雜的數據處理算法既給整個通信網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同網絡，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

無線通信系統的設計主要集中在大量穩定的語音和數據量的協調高速傳輸上。在這種情況下，與數據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，車輛通信傳輸數據量較小，且對可靠性和低延遲有較高的要求，大數據量的傳統理論框架和系統設計方法不再有效。本項目將交通通信特點與無線通信系統結合，形成新的智能交通通信系統框架，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絡。

（3）車輛安全風險判定

在傳統的依靠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對基站覆蓋范圍內車輛的準確跟蹤。在此基礎上，考慮采用貝葉斯網絡實現對道路內的車輛安全風險判定。由于貝葉斯網絡的后驗概率結果具有很高的精確度，與傳統事故預測分析模型相比，貝葉斯網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生交通事故主要的類型，但客貨車等大型車輛更易發生側面碰撞事故，且側面碰撞交通事故發生的概率會隨著進口道和出口道數量的增加而增加。交通參與者感知判斷失誤最易引起正面碰撞事故的發生，由于轉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生。通過對預測分析結果的系統分析，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。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，為了維護系統信息的安全，可以考慮與相關的安全企業進行合作，提高整個系統的安全性能。

2.2 技術的示范效應

提供了智能交通網絡新的服務方向，使道路智能化，達到有效降低危險情況發生的概率，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更具經濟性。智能交通系統應用IoT已經為行業帶來了相當的收益。例如，迪斯尼外場部署的IoT預商用網，安裝車檢器300余個。這為上海迪士尼停車系統帶來了以下好處：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技術，實現的覆蓋距離遠（信號能覆蓋到地下二層），車檢器待機時間長（10年待機）；能實現整個城市乃至全國的停車位統一查詢，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經濟性上還大有作為。例如，城市軌道交通系統實現自動駕駛目前一大障礙就是屏蔽門。現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的經濟性，使得城市軌道交通自動駕駛成為可能。如果說“云計算”使智能交通系統的大腦“更聰明”，那么“邊緣計算”就使智能交通系統的末梢神經“更靈敏”。這兩者在提高交通系統的運行效率，提升其經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展和經濟的穩步增長。而同時信息技術也進入了社會發展的各行各業。因為智能交通系統具備網絡、通訊、自動化控制和交通建設技術等方面的特質，可以解決我國交通所面對的問題，提高我國交通系統的性能來更好地服務于國民的生活，改善生活質量。但是，許多業內期待的如自動駕駛、軌道交通無人值守等技術依然還不能實現。智能交通系統通過對路況中的車輛進行科學分析和監管，可以使原有的城市交通環境大幅度改善，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，加速了城市整體經濟的整體發展。因此，智能交通系統的引入不僅改善了交通環境，也促使了城市資源整合，推動了經濟的發展速度。

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。在路邊邊緣節點布置較強計算能力的邊緣處理器，并根據一定的計算任務量聯合多個邊緣處理器并行計算，基于此提出以下研究內容：

·GPU聯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絡技術研究

由于智能車路協同網絡具有連接量大、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設計方案。此方案分析研究了大量接入小數據智能交通通信網絡的網絡容量，并為智能交通通信網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：

·分析協調多址接入的大量接入小數據智能交通通信系統的理論容限；

·基于交通通信特點，提出一種新的理論框架和系統設計方案；

·在新的理論框架基礎上，研究網絡編碼和網絡分層設計，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絡的跨層設計。

（3）基于機器學習和大數據的車輛安全風險判定

由于精準的定位是實現交通安全及其他車路協同功能的基礎，因此本課題首先對現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；在能夠實現精準追蹤的基礎上，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，在邊緣端實現多目標追蹤方案；

·建立城市交通事故分析的貝葉斯網絡模型，將貝葉斯網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及硬件組網
定位、追蹤、風險預判等功能是在邊緣端執行，但是數據還是會傳輸并存儲到數據中心，以供進行大數據分析，實現系統對路況的分析，以及其他的數據挖掘功能。

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定位節點，和6個Lora節點輔助信息傳輸，滿足車輛定位實驗在覆蓋范圍內接入無線網絡的需要。同時，無線AP要實現小角度精準覆蓋，以便減少各AP間的信號干擾，充分發揮無線網絡的整體效率。

考慮到南京理工車輛定位系統對無線網絡有著高穩定性和高安全性的需求，在設計無線網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，通過智能天線實現下圖區域的全方位覆蓋。

隨著無線網絡上承載的應用系統越來越豐富，網絡的性能是至關重要的。因此，要求構建網絡的組網技術必須是高帶寬的組網技術，AP支持2.4G/5.8G雙頻并發，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、滿足無線網絡大流量數據的需要。

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、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、工業和汽車車載娛樂系統等新一代應用，以及醫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。

3.3 軟件平臺

基于Linux 操作系統的軟件操作平臺。

3.4 配置和控制接口

2 路 SD/MMC 接口；1 路 PWM。

3.5 數據通訊接口

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 以太網接口；

·1路USB Host 接口；

·1路USB OTG 接口（不含驅動）；

·5路UART 接口（UART1 專用于調試）；

·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。據統計大約70%的安全事件發生在局域網內部，一個健壯的網絡應該提供必要的手段，建立內網的安全防護手段，對此無線網將做安全限制。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，為了維護系統信息的安全，可以考慮與相關的安全企業進行合作，提高整個系統的安全性能。

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的安全性；此外，系統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據分析需要足夠的計算力，因此需要足夠的基站對于目標區域進行覆蓋。如果計算力不夠，則會導致數據丟失，導致交通安全問題的產生。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驗布置足夠的基站數量，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 軟件開發和模擬環境

Linux的軟件開發環境，基于matlab的模擬環境。

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同網絡，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，車輛通信傳輸數據量較小，且對可靠性和低延遲有較高的要求，大數據量的傳統理論框架和系統設計方法不再有效。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絡。

（3）將基于貝葉斯的風險判定模型放到邊緣端，實現對道路實時信息的有效反饋。

5 交付件

一套車路協同系統，包括：若干個車載數據傳感器采集模塊，Wi-Fi、lora節點，和若干個Wi-Fi、lora網關，以及數據融合計算中心。

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》