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田大新:計算-通信-控制交叉融合在車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用實踐

發(fā)布時間:2023-01-11 17:23

本文為北京航空航天大學(xué)副院長、教授田大新教授在第十七屆中國智能交通年會專業(yè)論壇之一的道路交通控制與優(yōu)化論壇上所做演講的速記整理而來,未經(jīng)本人審核,如有錯漏,敬請諒解。

計算-通信-控制交叉融合在車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用發(fā)展背景與趨勢

目前全球正在積極推進車聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和部署,我國已經(jīng)發(fā)布多個國家級戰(zhàn)略規(guī)劃來推動車聯(lián)網(wǎng)與智能網(wǎng)聯(lián)汽車推動,歐美日等國家分別發(fā)布了行動計劃來支撐相關(guān)系統(tǒng)發(fā)展。上述發(fā)展趨勢表明,車聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的核心技術(shù)與系統(tǒng)裝備已經(jīng)成為全球產(chǎn)業(yè)發(fā)展的熱點。

在車端,傳統(tǒng)機械主導(dǎo)的車輛技術(shù)在智能化和網(wǎng)聯(lián)化趨勢推動下,正向著信息通信技術(shù)方向演變。在路端,車聯(lián)網(wǎng)可有效連接交通系統(tǒng)的海量設(shè)施,促進實施交通數(shù)據(jù)傳輸與交互,能夠在多層級計算資源、與人工智能技術(shù)支撐下實現(xiàn)交通出行智能化信息服務(wù)的泛在化和運行管控的全局化。而車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的計算通信控制的融合在算、通、控層面分別面臨著瓶頸和制約,存在控制態(tài)勢是否耦合等挑戰(zhàn),需要解決邊緣性的難題。

網(wǎng)絡(luò)是互聯(lián)網(wǎng)的核心,在通信技術(shù)不斷演進下,車聯(lián)網(wǎng)將實現(xiàn)超低延遲、超高可靠、超大覆蓋,實現(xiàn)車和環(huán)境有效協(xié)同。提升交通效率,在未來支撐實現(xiàn)零事故、零傷亡的無人駕駛交通系統(tǒng)。基于車聯(lián)網(wǎng)的廣泛連接,云平臺通過終端與云中心的協(xié)同,將人、車、實體拓展到云上的實時影射,實現(xiàn)物理融合,提升車聯(lián)網(wǎng)計算與控制水平。在這種發(fā)展驅(qū)使下,車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)在計算通信控制等方面,也面臨多項挑戰(zhàn)。在計算上,傳統(tǒng)中心化的固有計算,導(dǎo)致傳輸延遲高,數(shù)據(jù)處理及時性低,以及隱私及能耗問題,制約了云管、云控效率,無法滿足海量信息的要求。

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在通信方面,大規(guī)模車路設(shè)施自主化和協(xié)同化帶來了自主靈活、高可擴展的連接需求。車聯(lián)網(wǎng)與車路協(xié)同系統(tǒng)的集中式體系,具有較大規(guī)模復(fù)雜性和結(jié)構(gòu)復(fù)雜性,無法完全支撐交通系統(tǒng)的需求。在控制層面汽車智能化和網(wǎng)聯(lián)化,推動了車載傳感器的廣泛部署與連接,導(dǎo)致車載數(shù)據(jù)量爆炸式增長,在海量數(shù)據(jù)的使能下,如何確定人在車和路耦合環(huán)境下的高效決策與可靠控制,也成為一項重要的挑戰(zhàn)。

計算-通信-控制交叉融合在車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的創(chuàng)新研究

面對上述這些挑戰(zhàn),北航團隊對車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的計算、通信和控制融合創(chuàng)新提出一些新的研究方法。

在計算方法方面,以邊緣計算技術(shù)為車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)提供了群體邊緣智能的新范式,通過計算、存儲等資源在靠近車輛和路測設(shè)施的網(wǎng)絡(luò)邊緣,能夠?qū)崿F(xiàn)計算節(jié)點與數(shù)據(jù)實時處理,從而降低大數(shù)據(jù)傳輸與處理的延遲。將邊緣計算與人工智能技術(shù)應(yīng)用于智能網(wǎng)聯(lián)車輛,能夠促進單車智能向群體智能的演進,實現(xiàn)群體車輛的計算與通信融合。

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在通信方面,空地協(xié)同被認為未來車聯(lián)網(wǎng)的新形態(tài),利用無人機與網(wǎng)聯(lián)車協(xié)同,能夠靈活的擴展地面空間,從而打造高數(shù)據(jù)低時延的數(shù)據(jù)鏈,打造應(yīng)急救援、感知增強、車輛按需覆蓋等協(xié)同應(yīng)用場景。同時,面對車聯(lián)網(wǎng)通信的安全風(fēng)險,新型區(qū)塊鏈技術(shù)可以通過去中心化的方式,在數(shù)據(jù)共享中構(gòu)建多方共識,實現(xiàn)數(shù)據(jù)一致存儲和防篡改。通過將AI區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用到車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),一方面能夠形成計算通信融合的自治和自動化能力,實現(xiàn)去中心化的算力協(xié)同,同時區(qū)塊鏈的共識與防篡改的能力,保證AI所依賴數(shù)據(jù)可信性,實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生安全,區(qū)塊鏈去中心化共識在生態(tài)中形成智能可擴展的安全機制,形成多模、跨域的內(nèi)生安全體系。

在控制層面,網(wǎng)聯(lián)車輛的編隊協(xié)同控制,能夠有效融合車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的計算與通信能力。通過車、路、云信息交互,實現(xiàn)信息交互,并利用多層級算力協(xié)同決策,實現(xiàn)計算通信技術(shù)的交叉融合,從而滿足行駛安全、通行高效、能耗經(jīng)濟、乘坐舒適的目標。

綜合來看,車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的計算-通信-控制的融合在算、通、控三個方面面臨不同的瓶頸和制約,存在邊緣設(shè)施異構(gòu)資源協(xié)同不足,網(wǎng)絡(luò)滲透率低,鏈路負載不均的難點問題。為此,在計算方面,北航團隊開展了一些研究,比如在車、路、云的邊緣卸載與計算耦合方面,聚焦了多層級計算資源,實現(xiàn)可靠調(diào)度與感知準確處理,突破傳統(tǒng)的計算方法,依托可靠性調(diào)度來形成耦合可靠性認知的車聯(lián)網(wǎng)通信與優(yōu)化,最終實現(xiàn)群體任務(wù)卸載和多耦合的信息計算。

基于博弈論,提出大規(guī)模群體車、路、云計算卸載的納什均衡策略,仿真結(jié)果表明,上述策略能夠有效的保障納什均衡的策略,期望系統(tǒng)延遲降低了10%?;谲嚶?lián)網(wǎng)系統(tǒng)耦合可靠性認知的通信與計算聯(lián)合優(yōu)化,并融合計算與通信的可靠性,提出面向耦合可靠性的通信與計算資源聯(lián)合可靠方法,仿真表明在動態(tài)環(huán)境和存在隱私敏感的車輛情況下,該方法能夠保障系統(tǒng)耦合的可靠性遠優(yōu)于傳統(tǒng)的現(xiàn)代策略。

針對車聯(lián)網(wǎng)圖像與點云的融合感知計算,北航團隊提出了構(gòu)建點云語義增強模塊,并引入交叉比感知分支,提出穩(wěn)定、魯棒的多模態(tài)引導(dǎo)點特征融合感知計算方法,提升了效率與精準度。

通信方面,開展協(xié)同優(yōu)化與可信數(shù)據(jù)共享的研究。聚焦空地高動態(tài),穩(wěn)定組網(wǎng)傳輸和安全穩(wěn)定問題,突破傳統(tǒng)的技術(shù)與傳輸架構(gòu)的瓶頸,利用群體的協(xié)作傳輸,實現(xiàn)自適應(yīng)學(xué)習(xí)與公路控制的可信傳輸優(yōu)化。具體而言,是基于群體進化博弈和信道擁堵定價,揭示納什均衡策略演化規(guī)律,在隨機擾動下,構(gòu)建網(wǎng)聯(lián)車協(xié)同魯棒傳輸優(yōu)化,實現(xiàn)無人機與網(wǎng)聯(lián)車的協(xié)同魯棒傳輸優(yōu)化,并通過仿真實驗驗證方法的有效性。

針對車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可信共享問題,團隊構(gòu)建了移動性感知與通信模型,并分析了系統(tǒng)的可信共享延遲,基于區(qū)塊鏈與深度學(xué)習(xí)方法建立去中心化的可信數(shù)據(jù)共享機制,實現(xiàn)了通信延遲與計算準確率的雙重保障。

在控制方面,開展了網(wǎng)聯(lián)車輛的協(xié)同編隊優(yōu)化控制研究。聚焦隨機擾動下,網(wǎng)聯(lián)編隊可靠控制與大規(guī)模節(jié)點調(diào)控優(yōu)化的問題。突破了傳統(tǒng)編隊控制架構(gòu)的技術(shù)通信融合難點,結(jié)合魯棒和資源協(xié)同的調(diào)度,形成隨機不確定擾動下的網(wǎng)聯(lián)編隊魯棒控制優(yōu)化,實現(xiàn)協(xié)同空地計算。

在協(xié)同組網(wǎng)傳輸使能的網(wǎng)聯(lián)編隊系統(tǒng)中,考慮隨機不確定擾動的情況,提出基于魯棒對等優(yōu)化的網(wǎng)聯(lián)車輛控制方法,實現(xiàn)車流間距與速度監(jiān)督誤差,有效降低控制誤差。在無人機輔助網(wǎng)聯(lián)編隊情況下,我們將無人機輔助資源的調(diào)度用于網(wǎng)聯(lián)編隊控制中,并提出空地協(xié)同的資源調(diào)度框架,實現(xiàn)了基于空地群體協(xié)同計算調(diào)度網(wǎng)聯(lián)編隊控制。使編隊控制效率提升了約一倍。

同樣針對空地協(xié)同編隊,我們對空地群體的邊緣能耗進行優(yōu)化。發(fā)現(xiàn)不同空地編隊形態(tài)的效能差距近三倍,提出了空地協(xié)同的計算能耗優(yōu)化的網(wǎng)聯(lián)編隊控制方法,大幅提升系統(tǒng)能效,使其性能能夠接近全局最優(yōu)。

研究與實踐成果

基于上述的理論研究,團隊近年來在計算-通信-控制融合的車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,也發(fā)表了一系列的研究論文。同時,研發(fā)了一系列車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)裝備,并進行廣泛的應(yīng)用實踐。在裝備研發(fā)層面,基于計算通信控制融合研究,自主研發(fā)了車聯(lián)網(wǎng)通信單元、邊緣計算組件、信號優(yōu)化控制器,虛擬駕駛與編隊仿真控制平臺以及網(wǎng)聯(lián)車控技術(shù)的驗證平臺,車聯(lián)網(wǎng)計算通信控制等一系列裝備。此外,還構(gòu)建了智能網(wǎng)聯(lián)云端的監(jiān)控平臺以及通信計算一體化路側(cè)設(shè)施等系列平臺。

在實踐層面,基于自主研發(fā)的車路協(xié)同系統(tǒng),成功應(yīng)用到了我國首個開放道路環(huán)境下的實際道路應(yīng)用,即在北京亦莊實現(xiàn)了交通信號聯(lián)動、輔助安全預(yù)警、車輛駕駛誘導(dǎo)應(yīng)用等場景應(yīng)用。同時,參與建設(shè)了工信部的車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)基礎(chǔ)公共服務(wù)平臺建設(shè),具體在京滬高速的車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下構(gòu)建。針對智能網(wǎng)聯(lián)公交的典型應(yīng)用,在公交都市試點城市,完成了開放道路的車聯(lián)網(wǎng)智慧公交的部署,實現(xiàn)公交的優(yōu)先通行等場景。此外,牽頭組建了聯(lián)隊來參加無人平臺立體跨域協(xié)同挑戰(zhàn)賽,在挑戰(zhàn)賽中,將無人機搜索與網(wǎng)聯(lián)車輛相結(jié)合,形成空地聯(lián)合計算。團隊在國家重點研發(fā)計劃專項里面連續(xù)承擔(dān)了兩項針對車聯(lián)網(wǎng)信息安全的研究,提出端、網(wǎng)、云一體化的信息安全保障體,。這一塊后面也有很多工作值得研究。

計算通信與控制交叉融合,能夠促進車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的安全高效協(xié)同。并有助于構(gòu)建綠色、安全、高效新一代車輛系統(tǒng)。

以上就是我的匯報,謝謝各位專家!請批評指正。

來源:www.its114.com 

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