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智慧公路新一代技术架构 基于5G+MEC+V2X的车路协同方案

佐思汽车研究 来源:佐思汽车研究 作者:佐思汽车研究 2022-07-07 15:01 次阅读
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佐思汽研发布了《2022年路侧边缘计算行业研究报告》

路侧边缘计算政策标准相继落地,行业快速发展

2020年4月,国家发改委首次明确了“新基建”的范围,包括了云计算、智能计算中心等新型基础设施;2021年2月,交通运输部《国家综合立体交通网规划纲要》指出,要推进交通基础设施数字化、网联化,全方位布局交通感知系统,推进自动驾驶、车路协同应用。

智慧交通产业政策

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来源:《2022年路侧边缘计算行业研究报告》

政策推动智慧交通产业稳步发展,从信息化阶段逐步过渡到网联化阶段,最后发展到智能化公路,依托强大的路侧感知技术、边缘计算技术、网络通信技术、云端控制技术支持高效率的完全自动驾驶。

除了政策的推动,路侧边缘计算相关标准也在逐渐完善:

2021年12月,《智慧道路边缘计算网关通信接口标准》团标意见稿发布,标准规定了智慧道路边缘计算网关南向异构设备接入和北向统一接入平台的通信接口要求。

2022年3月,由华为、北京图盟科技、北京中软政通、深圳市交警局、常州市交警支队联合编制的团标《道路交叉路口交通信息全息采集系统通用技术条件》正式实施,该标准指出将边缘计算单元统一部署在路口,对各方向采集的视频图像和结构化数据进行管理和计算,形成路口的融合信息,上传至业务应用平台。

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来源:《道路交叉路口交通信息全息采集系统通用技术条件》

在边缘云实现标准化建设的基础上,未来还将进一步完善城市中心云与边缘云协同的标准化建设,实现边云设备的互通互联,便于进行统一的规模化管理,利于“端-边-云”协同应用的推广。

智慧公路新技术架构下,“边缘计算”应用场景逐渐丰富

智慧交通正从信息化向智能网联化转变,智慧公路的建设是智慧交通的重要环节,目前全国20多个省份已完成超过40个智慧高速公路的改造建设,而“云-网-边-端”也逐渐成为智慧公路新一代的技术架构。在新技术架构中, “边”的作用越发突显,应用场景也越来越广泛。

智慧公路新一代技术架构

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来源:中国交建

边缘设备具有一定的计算能力,可以在路侧实现算力下沉,减轻云端计算的压力。此外,边缘计算可以减少数据在网络中的传输时间,简化网络结构,还可以实现对交通状态的精准感知。因此边缘计算在智慧道路的建设中具有明显优势,尤其在车联网环境中。

1)、边缘计算在车路协同中的应用

从边缘计算的三种交付模式看,5G MEC边缘计算最适合在智慧交通领域应用。将MEC边缘计算引入车路协同之后,这些边缘计算设备可直接从车载端及路侧传感器实时接收本地化的数据,进行分析,并将分析结果以极低延迟传送给临近区域内的其他联网车辆,整个过程可在毫秒级别时间内完成。 新一代车路协同技术架构将MEC与C-V2X、5G等融合应用,可以显著增强端到端的通信能力,并解决路侧数据有线回传带来的施工复杂度和成本问题,此外还可以在V2X设备普及率不够高的情况下,通过4G/5G网络为没有安装OBU的普通车辆提供N2V服务,进一步加速车路协同的落地推广。

基于5G+MEC+V2X的车路协同方案

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来源:中国联通

2)、边缘计算在高精地图中的应用

高精度地图的使用有利于实现L4/L5级别的自动驾驶落地,但目前高精地图的应用还面临着一些难题,如实时动态更新的实现,MEC的引入可以更好解决这些问题。 通过在MEC上搭载高精地图可以实现动态地图的快速分发,结合5G网络切片技术,使得车辆可实时获取高精地图信息,并大大节省车机的存储空间。

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来源:华为

3)、边缘计算在智慧园区的应用

智慧园区引入边缘计算之后,既可以感知、监测、分析、控制、整合园区各个关键环节的资源,也可以实现园区内的车路协同。 首钢冬奥园区打造了基于5G+C-V2X的全域交通态势感知车路协同系统,在园区主要干道两侧及关键路口部署了摄像头、雷达等感知设备、对接信号灯等智能设备,并以此实现全域交通路况信息采集。而路侧MEC内部则部署了基于感知的多源异构融合感知算法,并针对冬奥场景开展算法研发与优化,可实现大雪、多雾等天气下的交通视频检测及跟踪。

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来源:网络

4)、边缘计算在高速场景的应用

在高速匝道口,车辆汇入时容易发生交通事故,通过在闸道口部署摄像机、雷达等智能感知设备获取车辆的运动轨迹和交通流信息,再利用部署的MEC设备进行感知融合和车辆轨迹预测,最后将预测结果分发给联网车辆,就可以实现合流区碰撞预警、合流区匝道管控、变道辅助、车速引导等功能。

闸道口边缘设备部署

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来源:中咨公司

产业衍生价值巨大,企业争相布局

随着智慧道路的大规模建设,布局边缘计算的企业也越来越多,包括芯片、计算平台、软件、通信、云服务等各方企业都在积极开拓路侧边缘计算市场。其中云服务供应商依靠自有的云计算技术优势,逐渐将云计算技术下沉到边缘侧,例如国内的BAT等巨头从2018年开始将计算能力下沉到边缘侧,纷纷推出相应的边缘计算产品。 在产品布局方面,三大运营商全面布局边缘计算、云控平台、通信技术,打通边缘计算-网络通信-云端控制链路;华为、阿里、腾讯等互联网企业以及一些传统路侧设备供应商,除了部署边缘计算单元,也部署路侧感知单元,形成一套完整的路侧感知-计算系统方案。

部分路侧边缘计算供应商产品布局

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来源:《2022年路侧边缘计算行业研究报告》

华为:全息路口方案所采用的路侧感知设备、ITS800边缘计算节点均由华为自研。 目前,华为已形成完整的智慧道路产业链生态,具备从芯片、边缘计算、路侧感知到云平台的全链条研发生产能力。鲲鹏 + openEuler软硬协同边缘计算平台采用华为自研的鲲鹏920处理器、TaiShan200边缘型服务器(型号2280E)和openEuler服务器操作系统。 华为边缘计算单元具有算法云边迭代升级、实时分析生成路况结构化数据、接入V2X实时业务数据等特点。

阿里云:在2021年就推出了“全新云边一体小站”,包括Neuro边缘计算终端、边缘计算服务器、交通大数据一体机、车路协同智慧车载屏,这些产品可大幅降低智慧道路项目成本,提高投资收益。其中,Neuro边缘计算终端体型较小,但功能较多,且支持云端管理。 目前阿里云已在成都第二绕城高速和成宜高速公路上部署了Neuro边缘计算终端,通过间隔800米立杆的部署方式,减少了设备布设,极大节约了建设成本。

此外,芯片、计算平台厂商也纷纷推出路侧相关的边缘计算产品。 黑芝麻智能:针对车路协同场景推出了路侧感知计算平台FAD Edge,基于华山二号A1000自动驾驶芯片打造,后续还将升级到A1000 Pro芯片。FAD Edge 将云端计算下沉到边缘侧,在边缘计算节点完成绝大部分计算,满足车路协同超低延时需求;此外,FAD Edge 可以提供 58~224TOPS强大的算力,支持多路感知数据接入及多类型传感器;内置多路感知设备数据融合算法,并且可与 V2X 系统对接。

英博超算:2021年推出5G超级路侧融合域控制器,是全球第一款MEC和RSU集成式设计,具备强大的实时算力,且该产品的部署维护方式简单,不需要单独占用地面市政空间,工程施工费可降低75%,维护成本可降低80%,具备批量应用优势。

佐思汽研《2022年路侧边缘计算行业研究报告》主要研究内容如下:

智慧城市、智慧交通产业发展现状、主要智慧交通方案等研究;

边缘计算概述、计算模式,路侧边缘计算标准现状、市场规模、产业链现状、在路侧应用的必要性等研究;

路侧边缘计算与网络通信的联系、与云端控制的联系等研究;

路侧边缘计算的主要应用方向(包括智慧高速、智慧路口、智慧园区、停车场)等研究;

主要路侧边缘计算设备及方案供应商主要路侧计算设备、路侧计算整体方案及应用情况等研究。

编辑:黄飞

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原文标题:路侧边缘计算研究:边缘计算如何赋能智能网联汽车?

文章出处:【微信号:zuosiqiche,微信公众号:佐思汽车研究】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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