邊緣計算在智慧交通環境感知系統的應用研究

基金項目：2021年度廣西交通職業技術學院校級科學研究項目“基于C-V2X技術的智慧交通應用研究”（編號：JZY2021KAY05）；2022年度廣西高校中青年教師科研基礎能力提升項目“基于C-V2X技術的車路通訊裝置在智能交通站場的應用研究”（編號：2022KY1126）

作者簡介：胡筱娥（1982—），碩士，講師，研究方向：計算機應用技術。

摘要：文章重點研究邊緣計算技術在智慧交通環境感知系統工程項目部署建設中的應用情況，闡述邊緣計算技術優勢，分析C-V2X車路協同發展現狀，并具體探究邊緣計算在智慧交通環境感知系統路側部署RSU中的應用方法，以期促進邊緣計算與智能網聯的融合，推動智慧交通工程的發展。

關鍵詞：邊緣計算；車路協同；融合感知

中圖分類號：U495

0 引言

隨著新一代傳感器和通信技術的發展，車路協同已經成為現代道路智能交通系統發展的重要組成部分之一?，F階段，車路協同不僅是一種技術，也不僅是一種產品，而是在國家層面上已經成為國家戰略。邊緣計算使路邊應用能夠接收更多車輛和路邊傳感器的數據，并以極低的延遲向附近的車輛發送經過分析計算的信息或數據，有助于提高車路協同系統的可靠性。因此，邊緣計算技術成為車路協同應用中的研究熱點之一。

1 邊緣計算的技術優勢

邊緣計算在服務需求的附近進行數據收發而無須交由空間距離很遠的云端，性能獲得很大提升，處理活動效率高，并可有效減輕云端的負荷，從而實現更好的性能、延遲和安全性，可以更好地滿足人民的智能服務需求^［1］。

在車路協同系統中，零（低）延時是車輛安全實現的一項必備條件，由于大部分的路端傳感器只提供數據，傳感器本身不對數據進行處理，需要將數據上傳云端，由計算中心對數據進行處理、深度學習、訓練和分析。根據測算，數據在傳感器與云端服務器之間，通過網絡來回發送數據需要至少150～200 ms，考慮到車輛正在行駛中，且要對車輛控制做出實時決策，這個時間過長。對于車聯網而言，如果車輛按60 km/h勻速行駛，200 ms的網絡通信時延需要的制動距離為4～5 m，這將降低系統的安全性。

在智能網聯汽車中，云計算雖然必不可少，而邊緣計算因其更靠近車輛，因此遠程網絡問題影響本地車輛的可能性微乎其微。另外，即便云端或遠程數據中心發生故障，由于邊緣計算單元具備重要的本地處理功能，車路協同的車載智能推理在邊緣計算的支撐下仍能保持有效的自運行。由此可見，邊緣計算可有效提高車路協同的可靠性。

2 C-V2X車路協同系統發展現狀

2.1 技術概述

車路協同系統的設備架構如圖1所示。智能交通信號燈、道路環境信息感知系統、微型環境氣象采集站、動態交通標志牌與交通誘導屏構成智能車路協同系統。智能交通信號燈可依據交通流，科學調整切換信號。道路融合感知系統采用視頻檢測、激光雷達、毫米波雷達等多種技術的融合感知方式，實時感知路況信息，交通參與者信息，適應不同的道路應用場景、時間段和氣象環境；將道路感知數據進行融合處理后提供給路側通信單元、邊緣側或云平臺完成協同計算，向社會車輛提供交通信息服務^［2］。

C-V2X兩種通信接口相互配合，彼此支撐，形成有效冗余來應對各種應用場景，如下頁圖2所示。

為保證通信性能，C-V2X可實現與全球衛星系統導航同步。PC5 接口包括通過基站采用動態的方式進行資源調度分配的方式（Mode-3）和通過終端間的分布式算法來實現資源分配的方式（Mode-4），可實現資源的高效分配。如下頁圖3所示^［3］。

2.2 國內車聯網發展情況

車路系統是智慧交通的重要組成支撐，截至2022年，我國已建成 4個國家級車聯網先導區，包括探索路端建設方面的江蘇（無錫）車聯網先導區、探索場景創新和運營模式方面的湖南（長沙）車聯網先導區、探索標準認證以及評價體系建設方面的天津（西青）車聯網先導區和重慶（兩江新區）車聯網先導區（主要是山地特色車路協同應用場景的研究）^［4］。

廣西作為國內重要的汽車生產基地，也于2021年10月啟動了柳州市車聯網先導區項目建設，目前已完成一階段50.3 km智能網聯道路及車聯網基礎服務平臺建設并投入試運行，主要開展政企聯合創新應用方面的探索。

2.3 車路協同發展挑戰

近年來，我國在車路協同先導區建設與研究的成果是卓有成效的，但在當前階段，車路協同技術在推進過程中也面臨諸多挑戰。主要是因為投入使用的系統和參與應用運營的實體都需要達到一定的規模，具備群體規模效益才能較好地發揮車路協同的核心功能作用，而目前我國僅處于車路協同建設初期，還沒有進入一個大規模的建設期^［5］。

當前，由于車路協同的核心功能應用有限，且先導區的數量較少，公眾出行參與車路系統功能機會少，對該技術的體驗感欠缺，社會經濟效益難以明顯體現，且在商業落地方面，道路建設方投資建設了路端設備，后續如何通過路端設備進行收費盈利，目前還沒有探索到合適的模式，這導致道路建設方投資建設的積極性不足。另外，后續運營存在困難，部署在路側的設備，運維的團隊培養也面臨很大挑戰。結合廣西當前智慧交通建設發展的現狀，為提升智能車路協同技術，培養車路協同應用與運維人才，助力車路協同規模應用的發展。廣西某交通特色高校開展了車路協同測試基地項目的建設，本文的研究工作也在該車路協同測試基地中開展。

3 邊緣計算在智慧交通環境感知系統路側部署RSU中的應用研究

3.1 本文研究路側RSU的部署方案

本文開展的研究基于特定場景的C-V2X車路協同項目，該項目建設在廣西南寧市某高校中，為智慧場站配套3 km“路-站”銜接試驗道路，建設智慧化“路-站”交通基礎設施，參照交通運輸部現有的車路協同標準體系，布設路基與路側傳感及通信設備，以先進的無線通信和移動互聯網等技術，對交通環境進行實時感知，建設基于車路協同技術，“車-路-站”銜接的智慧交通運輸測試中心，詳細路線圖以及V2X點位如圖4所示。

3.2 系統硬件構成與軟件架構

本文分析選用路線中03#站點的路端側設備開展，該點位為一個帶坡的T型路口，路端設備主要由兩大部分組成：（1）環境數據源采集設備安裝在路側3.5 m高立桿上；（2）MEC及交換機設備安裝在立桿附近防雨防雷機柜中，如圖5所示。

路端計算由MEC完成，該站點MEC采用Vecow工作站等級平臺，型號規格為EVS-2010F，最高支持95 W TDP CPU，最高可支持250 W NVIDIA或AMD獨立顯卡，12～50 V寬范圍直流輸入，80 V浪涌保護，可靠性高。路端環境數據通過網絡相機、毫米波雷達、激光雷達等探測獲取到。該站點主要環境感知設備參數如表1所示。

系統軟件架構如圖6所示。核心計算模組部署在邊緣計算單元，應用服務部署于中心服務器中，環境感知設備產生的基礎數據，經本地交換機通過光纖傳送至MEC，中心服務器/云服務通過調用MEC計算處理后的數據，對外提供應用服務功能。

3.3 本項目邊緣計算部署及算法流程

路側部署邊緣計算單元（MEC）完成傳感器數據的接入與處理，實現交通目標的檢測，MEC作為邊緣計算設備，向下接受并分析傳感器原始數據。路側邊緣計算單元與其他設備的信息交互流向如圖7所示。

邊緣計算操作系統的配置涵蓋網絡相機、交通毫米波雷達、激光雷達IP與端口以及對應appIP與端口，針對每個傳感器還劃分有用戶名及登錄密碼、行人檢測區域、車輛檢測區域、傳感器品牌簡寫，如圖8所示。

邊緣計算單元操作系統采用Ubuntu18.04（鏡像支持），支持遠程桌面，支持遠程更新，支持本地視界，支持一鍵啟停，支持NTP本地授時。系統部署物模型、基于YOLO_V3的圖像檢測模型、融合算法模型等算法的應用流程如圖9所示。

經邊緣計算依據圖像像素坐標系選取的定點像素坐標，與RTK采集的UTM坐標系該點位置數據進行映射計算，即可得到空間映射矩陣，像素點通過空間映射矩陣計算完成空間變換，則可得到Map地圖下位置、航向角等信息，輸出的目標級融合數據，可滿足水平偏差：0.5～1.5 m；計算延時：100 ms；檢出率：≥99%；跟蹤率≥95%，如圖10所示。

4 結語

本文針對邊緣計算技術在車路協同中的應用優勢進行闡述，對C-V2X車路協同發展現狀與面臨的挑戰進行了分析，指出邊緣計算技術可以提升智能車路協同系統的可靠性，并具體探究邊緣計算在智慧交通環境感知系統路側部署RSU中的應用方法，且在實際的落地案例中得到驗證，期望可促進廣西智慧交通工程的發展。

參考文獻

［1］高 頔.邊緣計算在車路協同中的場景應用分析［J］.廣東通信技術，2021（5）：58-60.

［2］張云順，華國棟，李 寧，等.基于車路協同的智能駕駛研究綜述［J］.汽車文摘，2022（6）：49-57.

［3］3GPP TR 21.914 version 14.0.0 Release 14［R］.2018.

［4］工業和信息化部，中國日報社.智慧交通一張網，我國已建四個國家級車聯網先導區［EB/OL］.https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1705497889305216371.html，2022-04-11.

［5］張 毅，姚丹亞，李 力，等.智能車路協同系統關鍵技術與應用［J］.交通運輸系統工程與信息，2021（5）：40-51.

收稿日期：2023-04-09