5G下边云协同的V2X技术方案与研究
2020年电子技术应用第12期
熊小敏，沈 云，丁 鹏，薛裕颖
中国电信股份有限公司研究院，北京102209
摘要： 对自动驾驶业务的发展趋势、单车智能的局限性、车路协同的优势进行了介绍；同时，重点阐述了车路协同技术体系架构及系统要求、基于“端边云”的多级多源数据融合感知分析架构以及基于路侧+边缘云+区域/中心云三级/四级边缘部署实现路径；最后给出了基于边云协同多级多源感知融合分析能力组网方案，并对其具体功能、时延等要求进行了详细论述。该研究对车路协同项目规划和设计人员有一定参考价值。
中圖分類號： TN919.5；U495；TP39
文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.201069
中文引用格式： 熊小敏，沈云，丁鵬，等. 5G下邊云協(xié)同的V2X技術(shù)方案與研究[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2020，46(12)：19-25，31.
英文引用格式： Xiong Xiaomin，Shen Yun，Ding Peng，et al. V2X technology scheme and research of edge cloud collaboration under 5G[J]. Application of Electronic Technique，2020，46(12)：19-25，31.
文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.201069
中文引用格式： 熊小敏，沈云，丁鵬，等. 5G下邊云協(xié)同的V2X技術(shù)方案與研究[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2020，46(12)：19-25，31.
英文引用格式： Xiong Xiaomin，Shen Yun，Ding Peng，et al. V2X technology scheme and research of edge cloud collaboration under 5G[J]. Application of Electronic Technique，2020，46(12)：19-25，31.
V2X technology scheme and research of edge cloud collaboration under 5G
Xiong Xiaomin，Shen Yun，Ding Peng，Xue Yuying
Research Institute of China Telecom Corporation Limited，Beijing 102209，China
Abstract： In This paper, the development trend of automatic driving business, the limitations of single vehicle intelligence, and the advantages of vehicle road coordination are introduced. At the same time, it focuses on the technical architecture and system requirements of vehicle road collaboration, the multi-level multi-source data fusion perception analysis architecture based on "end edge cloud", and the implementation path of three-level/four-level edge deployment based on roadside+edge cloud + regional/central cloud. The networking scheme of multi-level multi-source sensing fusion analysis capability based on edge cloud is then proposed, and its specific functions and delay requirements are discussed in detail. This research is of some reference value to the project planner and designer of vehicle road collaboration.
Key words : edge cloud collaboration；vehicle-road collaboration；V2X；edge computing；MEC
0 引言
車路協(xié)同典型應(yīng)用場景可分為安全、效率、定位、視頻、信息服務(wù)五大類[1]，每類里面有多個(gè)典型的應(yīng)用。當(dāng)前各功能場景多以視頻為核心的多源數(shù)據(jù)融合通過信號處理、視頻識別、激光雷達(dá)信號識別、信息綜合等應(yīng)用功能對交叉路口周邊內(nèi)的車輛、行人等位置、速度、方向角度等進(jìn)行分析和預(yù)測，但不同場景下信息融合對算力、時(shí)延、安全、管控等要求各異，且傳統(tǒng)交通信息服務(wù)廠商多在路邊部署工控機(jī)方式來做融合處理，無法滿足全場景需求。隨著5G、邊緣計(jì)算的部署發(fā)展，車路邊云協(xié)同融合成為可能，能更好地滿足各場景對算力、存儲(chǔ)、時(shí)延、安全等需求。本文重點(diǎn)討論5G下邊云協(xié)同的V2X技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案等。
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作者信息:
熊小敏，沈 云，丁 鵬，薛裕穎
(中國電信股份有限公司研究院，北京102209)
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