MEC與C V2X融合應用場景

2021-10-05 10:16:35 字數 4478 閱讀 1334

【**】智車科技

mec與c-v2x融合可以對c-v2x端到端通訊能力提供增強,也可以對c-v2x應用場景提供輔助計算、資料儲存等支援。mec與c-v2x融合具有網路資訊開放、低時延高效能、本地服務等特性。不同的c-v2x場景可能需要其中某乙個或數個方面的能力;同乙個c-v2x場景也可能通過mec與不同通訊技術的組合來實現。

mec與c-v2x融合的內涵

多接入邊緣計算(mult i - a c c e s s ed g e computing,mec) 概念最初於2023年出現,起初被稱為移動邊緣計算(mobile edge computing),將雲計算平台從移動核心網路內部遷移到移動接入網邊緣。2023年後,mec內涵正式擴充套件為多接入邊緣計算,將應用場景從移動蜂窩網路進一步延伸至其他接入網路。

c-v2x是基於蜂窩(cellular)通訊演進形成的車用無線通訊技術(vehicle to everything,v2x)技術,可提供uu介面(蜂窩通訊介面)和pc5介面(直連通訊介面)1 。mec與c-v2x融合的理念是將c-v2x業務部署在mec平台上,借助uu介面或pc5介面支援實現「人-車-路-雲」協同互動,可以降低端到端資料傳輸時延,緩解終端或路側智慧型設施的計算與儲存壓力,減少海量資料回傳造成的網路負荷,提供具備本地特色的高質量服務。mec與c-v2x融合的場景檢視如圖1所示。

圖1 mec與c-v2x融合場景檢視

mec與c-v2x融合的特性

mec與c-v2x融合可以對c-v2x端到端通訊能力提供增強,也可以對c-v2x應用場景提供輔助計算、資料儲存等支援。mec與c-v2x融合具有網路資訊開放、低時延高效能、本地服務等特性。不同的c-v2x場景可能需要其中某乙個或數個方面的能力;同乙個c-v2x場景也可能通過mec與不同通訊技術的組合來實現。

本地服務:mec具備本地屬性,可以提供區域化、個性化的本地服務,同時降低回傳網路負載壓力;也可以將接入mec的本地資源與網路其它部分隔離,將敏感資訊或隱私資料控制在區域內部。例如,在智慧型交叉路口場景中,mec可以融合和分析多個路側及車載感測器採集的資料,並對大量資料提供實時、精確和可靠的本地計算與分析。

mec與c-v2x融合的場景分類

mec與c-v2x融合場景,可按照「路側協同」與「車輛協同」的程度進行分類。無需路側協同的c-v2x應用可以直接通過mec平台為車輛或行人提供低時延、高效能服務;當路側部署了能接入mec平台的路側雷達、攝像頭、智慧型紅綠燈、智慧型化標誌標識等智慧型設施時,相應的c-v2x應用可以借助路側感知或採集的資料為車輛或行人提供更全面的資訊服務。在沒有車輛協同時,單個車輛可以直接從mec平台上部署的相應c-v2x應用獲取服務;在多個車輛同時接入mec平台時,相應的c-v2x應用可以基於多個車輛的狀態資訊,提供智慧型協同的資訊服務。

在本***的後文中,依據是否需要路側協同以及車輛協同,將mec與c-v2x融合場景分為「單車與mec互動」「單車與mec及路側智慧型設施互動」「多車與mec協同互動」「多車與mec及路側智慧型設施協同互動」四大類,如圖2所示。對於每一大類場景,本***會對其中的具體應用場景進行描述,並在場景小結中對各個應用場景中mec的能力需求進行歸納總結。

圖2 mec與c-v2x融合場景分類

單車與mec互動場景

1 場景概述

圖3 單車與mec互動場景示意圖

2 本地資訊分發

在此類場景中,mec的部署位置可根據接入使用者數和服務流量靈活選擇,通常可選擇部署在rsu或基站的匯聚節點後,為相對較大的範圍提供服務。車輛無需裝配智慧型感測器等裝置,在網路部署了mec及相應的功能服務後,具備對應通訊模組的車輛可以直接使用此類服務。

3 動態高精度地圖

mec可以儲存動態高精度地圖車輛分發高精度地圖資訊,減少時延並降低對核心網傳輸頻寬的壓力。在應用中,車輛向mec傳送自身具體位置以及目標地理區域資訊,部署在mec的地圖服務提取相應區域的高精度地圖資訊傳送給車輛。當車輛感測器檢測到現實路況與高精度地圖存在偏差時,可將自身感測資訊上傳至mec用於對地圖進行更新,隨後mec的地圖服務可選擇將更新後的高精度地圖回傳至中心雲平台。

在此類場景中,mec提供儲存高精度地圖能力、用於動態地圖更新的計算能力,同時提供與中心雲的互動能力。在網路部署了mec及相應的功能服務後,車輛可利用對應的通訊模組使用此類應用服務,在車輛具備智慧型感測器時,可以通過上傳自身感測資訊對地圖進行更新。

4 車載資訊增強

在此場景中,mec提供支援實時處理大量資料的計算能力、資料儲存能力和低時延的通訊能力,同時提供與中心雲的互動能力。在網路部署了mec及相應的功能服務後,車輛需將自身感測、決策、控制資訊通過對應的通訊模組上傳至mec。

6 場景小結

本***對每一大類場景中具體應用場景對mec的能力要求按照「頻寬」、「時延」、「計算」、「儲存」、「邊-雲協同」、「使用者位置」、「使用者id」、「網路狀態」等8個子項進行了分類統計。統計結果定性的以星級進行描述,★代表1星,☆代表半星,每個要求子項的定義為:

● 頻寬:★代表10mbps以下,★★代表10~100mbps,★★★代表100mbps以上;

● 時延: ★ 代表100ms以上, ★ ★ 代表20~100ms,★★★代表20ms以下;

● 儲存:★代表tb級儲存或支援記憶體資料庫,★★代表pb級或支援結構性、關係型資料庫,★★★代表eb級或支援海量非結構性資料庫;

● 邊-雲協同/使用者位置/使用者id/網路狀態:從零星至★★★分別代表了統計意義上對該要求的需求程度,零星表示完全不需要,★★★表示完全必需。

在單車與mec互動場景中,車輛與部署在mec上的服務進行互動,無需路側智慧型設施及其他車輛參與。在此類場景中,各具體應用場景對mec的能力要求如表1。

表1 單車與mec互動場景對mec的能力要求

單車與mec及路側智慧型設施互動場景

1 場景概述

圖4 單車與mec及路側智慧型設施互動場景示意圖

2 危險駕駛提醒

3 車輛違章預警

4 場景小結

在單車與mec及路側智慧型設施互動的場景中,車輛、路側智慧型設施與部署在mec上的服務進行互動,無需其他車輛參與。典型場景對mec的能力要求如表2。

表2 單車與mec及路側智慧型設施互動場景對mec能力要求

多車與mec協同互動場景

1 場景概述

在c-v2x應用中,v2v資訊**、車輛感知共享等功能可通過多車與mec協同互動實現。應用場景如圖5所示:

圖5 多車與mec協同互動場景示意圖

2 v2v資訊**

mec部署了v2x資訊**功能後,可作為橋接節點,以v2n2v的方式實現車與車之間的通訊,實時交流車輛位置、速度、方向及剎車、開啟雙閃等車輛狀態資訊,提公升道路安全。

在此場景中,車輛無需裝備pc5通訊模組,可通過uu介面將車輛狀態資訊傳送至mec,並接收mec下發的其他車輛資訊。mec應提供超低時延的資訊傳輸功能。

3 車輛感知共享

4 場景小結

在多車與mec協同互動場景中,多個車輛與部署在mec上的服務進行互動,無需路側智慧型設施參與。典型場景對mec的能力要求如表3。

表3 多車與mec協同互動場景對mec能力要求

多車與mec及路側智慧型設施協同互動場景

1 場景概述

在c-v2x應用中,匝道合流輔助、智慧型交叉路口、大範圍協同排程等功能可通過多車、路側智慧型設施及mec進行協同互動實現。應用場景如圖6所示:

圖6 多車與mec及路側智慧型設施協同互動場景示意圖

2 匝道合流輔助

在此場景中,mec提供用於監測資訊分析及環境動態**的計算能力,以及低時延、大頻寬的通訊能力。車輛可通過uu通訊模式與mec直接互動,或通過pc5通訊模式經rsu與mec進行互動。

3 智慧型交叉路口

在此場景中,mec提供用於路側感知資訊分析及路況動態**的計算能力,以及低時延、大頻寬的通訊能力。車輛可通過uu通訊模式與mec直接互動,或通過pc5通訊模式經rsu與mec進行互動。

4 大範圍協同排程

在此場景中,mec收集多種感測資訊及大量車輛狀態資訊,提供海量資料處理、綜合路徑規劃等計算能力,提供各類綜合資訊的儲存能力,並提供與中心雲平台進行互動的能力。此外,在大範圍導航規劃應用中,mec還應提供對跨基站、跨mec業務連續性的必要支援。mec的部署位置可根據接入使用者數和服務範圍靈活選擇。在網路部署了mec及相應的功能服務後,具備對應通訊模組的車輛可以直接使用此類服務。

5 場景小結

在多車與mec及路側智慧型設施互動場景中,多個車輛、路側智慧型設施與部署在mec上的服務進行互動。典型場景對mec的能力要求如表4。

表4 多車與mec及路側智慧型設施協同互動場景對mec能力要求

未來工作

在未來工作中,工作組將從以下幾方面開展工作,持續推動mec與c-v2x融合發展。

一是推動從時延、頻寬、計算能力、儲存資源、開放與協同能力、移動性支援等指針對mec能力進行簡單參考性分級,以加強應用場景需求與mec網路或硬體能力的對應與匹配,推進mec與c-v2x融合場景分步應用與發展。

二是推動mec與c-v2x融合的標準化工作,規範資料介面與服務流程,積極聯合產業各方主體共同開展測試床建設,為mec與c-v2x融合的場景功能、平台效能、應用部署等提供測試環境,盡快開展解決方案的驗證性測試,並利用測試結果對未來技術與產業的發展提供支撐。

三是持續開展深入研究,從技術與標準化方案、產業現狀與趨勢、商業模式等角度進一步深入**mec與c-v2x融合的發展路線,並進行總結和成果輸出。

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