基于云邊協(xié)同的智慧交通系統(tǒng)研究

關(guān)鍵詞： 云邊協(xié)同 云計(jì)算 智慧交通 邊緣計(jì)算

中圖分類號(hào)： TP399-C6;U495 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1672-3791（2023）16-0070-04

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，人們生活質(zhì)量的提高，汽車保有量持續(xù)增長(zhǎng)，人們對(duì)道路交通通暢、安全、舒適的出行需求也越來(lái)越多，與當(dāng)前道路存在的交通擁堵、事故頻發(fā)、應(yīng)急預(yù)警遲緩等現(xiàn)狀存在突出矛盾。通過(guò)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、道路擴(kuò)容來(lái)改善道路通行能力的方法受到土地、規(guī)劃、建設(shè)周期等條件的限制，單一的設(shè)施供給已無(wú)法滿足與日俱增的出行需求。我國(guó)道路交通具有區(qū)域跨度大、管理層級(jí)多的特點(diǎn)，交通數(shù)據(jù)及應(yīng)用較為分散割裂，交通數(shù)據(jù)無(wú)法得到及時(shí)處理和深度挖掘。新形勢(shì)下，大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等通信技術(shù)已經(jīng)深入社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活的方方面面，無(wú)人駕駛、智能導(dǎo)航、ETC 高速電子收費(fèi)等應(yīng)用也已經(jīng)隨處可見(jiàn)，電子通信技術(shù)的更迭為新的出行方式奠定了基礎(chǔ)，同時(shí)也為提高交通數(shù)據(jù)利用效率、解決現(xiàn)有交通矛盾提出了可行的解決方案。以云計(jì)算技術(shù)架構(gòu)為基礎(chǔ)的智能交通，其集中式遠(yuǎn)端服務(wù)器無(wú)法消除物理傳輸?shù)臅r(shí)延，無(wú)法滿足智慧交通對(duì)實(shí)時(shí)性的進(jìn)一步需求。除此之外，僅依靠云計(jì)算的智慧交通系統(tǒng)還存在著隱私與能耗問(wèn)題。智慧交通仍存在著統(tǒng)籌協(xié)調(diào)力度不夠、信息綜合利用、數(shù)據(jù)深度挖掘欠缺、市場(chǎng)機(jī)制作用發(fā)揮不充分、產(chǎn)業(yè)化水平有待提升等問(wèn)題。由此，從物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)著手，探究云計(jì)算與邊緣計(jì)算的特點(diǎn)，分析其在智慧交通系統(tǒng)中的應(yīng)用，以促進(jìn)城市交通更通暢安全、交通管理更高效迅速、公眾出行更舒適，緩解城市交通中的問(wèn)題、推進(jìn)智慧城市的進(jìn)一步發(fā)展。

1 智慧交通系統(tǒng)概況

知識(shí)社會(huì)環(huán)境下的智慧城市是繼數(shù)字城市后信息化城市發(fā)展的更高形態(tài)，是社會(huì)創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)物。智慧城市利用新興的信息技術(shù)，建立以交通誘導(dǎo)、應(yīng)急指揮、智能出行、統(tǒng)一的智能化城市交通綜合管理和服務(wù)系統(tǒng)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)交通信息的充分共享、公路交通狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)控與動(dòng)態(tài)管理，確保交通運(yùn)輸安全、暢通，提高城市規(guī)劃建設(shè)、運(yùn)營(yíng)維護(hù)、運(yùn)行控制的智能化水平，使城市運(yùn)轉(zhuǎn)更高效、更敏捷、更低碳。智慧交通系統(tǒng)是以交通需求為導(dǎo)向，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)，通過(guò)車聯(lián)網(wǎng)的信息交互，對(duì)交通管理、交通出行等領(lǐng)域進(jìn)行管控支撐，使交通系統(tǒng)在區(qū)域、城市乃至更大的時(shí)空范圍內(nèi)能夠充分保障交通安全、提升交通系統(tǒng)運(yùn)行效率和管理水平，具備感知、互聯(lián)、分析、預(yù)測(cè)、控制等能力。

世界各國(guó)都在加速邊緣智能的技術(shù)革新與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用布局。智慧交通系統(tǒng)在20 世紀(jì)60 年代美國(guó)首次提出。1992 年，美國(guó)開(kāi)始對(duì)ITS 進(jìn)行研究，研究重點(diǎn)ITS框架、規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)到信息安全與服務(wù)，現(xiàn)有較為完善的ITS 體系架構(gòu)，并致力于建設(shè)一體化、國(guó)際化、智能化的新型ITS 系統(tǒng)。日本的研究重點(diǎn)包括交通基礎(chǔ)設(shè)施的研發(fā)、自動(dòng)駕駛等，注重緩解交通擁堵、提高道路通行率等。英國(guó)在車載實(shí)時(shí)信息、交通管控、道路安全等方面成果顯著，其交通信息高速公路和視頻信息高速公路都已運(yùn)用ITS 系統(tǒng)。1992 年，歐洲成立歐洲智能交通協(xié)會(huì)，針對(duì)跨國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)問(wèn)題，提出按照區(qū)域特點(diǎn)協(xié)同管理和服務(wù)的智慧交通管理系統(tǒng)，強(qiáng)調(diào)要形成統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)化的ITS 系統(tǒng)。

相較于西方國(guó)家，我國(guó)ITS 研究起步較晚但發(fā)展迅速。2022 年，上海成為智慧交通建設(shè)發(fā)展應(yīng)用試點(diǎn)示范城市后，以車路協(xié)同為重點(diǎn)致力實(shí)現(xiàn)信息網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)互聯(lián)及產(chǎn)業(yè)融合；2008 年，上海建立交通綜合信息平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了交通信息數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)整合；并于2015 年整合交通行業(yè)數(shù)據(jù)，全面提高城市交通智慧管理效能和決策水平，以打造全行業(yè)覆蓋的智慧交通系統(tǒng)。除了車路協(xié)同技術(shù)，我國(guó)在智慧停車場(chǎng)、自動(dòng)駕駛、不停車收費(fèi)（ETC）、緊急事件與安全、綜合運(yùn)輸?shù)确矫娑既〉昧溯^大進(jìn)步，我國(guó)的智慧交通已經(jīng)進(jìn)入開(kāi)發(fā)應(yīng)用階段[1]。然而，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，數(shù)據(jù)中心面臨著資源限制和高負(fù)荷運(yùn)行的問(wèn)題，快速增加的網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備也對(duì)高帶寬和低時(shí)延提出了更高的要求。傳統(tǒng)云計(jì)算無(wú)法滿足5G 時(shí)代的網(wǎng)絡(luò)需求，在工作原理和技術(shù)發(fā)展方面具有一定局限性[2]。邊緣計(jì)算作為云計(jì)算的補(bǔ)充和擴(kuò)展，可以將部分計(jì)算任務(wù)卸載至數(shù)據(jù)邊緣側(cè)進(jìn)行本地處理，很大程度上減少傳輸?shù)皆破脚_(tái)的數(shù)據(jù)量，但是由于邊緣節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力無(wú)法與傳統(tǒng)集中式云計(jì)算服務(wù)中心競(jìng)爭(zhēng)，因此可以選擇能夠彌補(bǔ)邊緣計(jì)算在大數(shù)據(jù)分析、存儲(chǔ)、聚合方面不足的云邊協(xié)同來(lái)進(jìn)一步優(yōu)化智慧交通系統(tǒng)。

2 關(guān)鍵技術(shù)介紹

作為一種新興計(jì)算和商業(yè)模式，云計(jì)算正在加速信息產(chǎn)業(yè)和交通信息基礎(chǔ)設(shè)施的服務(wù)化進(jìn)程，市場(chǎng)應(yīng)用領(lǐng)域廣闊。云計(jì)算技術(shù)所具備的海量流量信息處理功能、眾多用戶的實(shí)時(shí)信息服務(wù)、動(dòng)態(tài)的負(fù)載均衡能力、良好的擴(kuò)展性以及軟件冗余機(jī)制等，都使云計(jì)算與智能交通具備天然的契合之處。加快發(fā)展云計(jì)算技術(shù)與城市智慧交通應(yīng)用，對(duì)提升城市信息產(chǎn)業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力、培育新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變具有重要意義。

邊緣計(jì)算是數(shù)據(jù)源與云中心之間的計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)資源，其核心理念是提供計(jì)算、存儲(chǔ)以及各種網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，為云中心提供大數(shù)據(jù)邊緣式處理。邊緣節(jié)點(diǎn)的設(shè)計(jì)需要高效、可靠和安全，實(shí)現(xiàn)良好的隱私保護(hù)，能夠支持差異化、可擴(kuò)展性、隔離性和可靠性等需求。邊緣計(jì)算具有本地化認(rèn)知、分布式服務(wù)、異構(gòu)性、低時(shí)延、高帶寬的特點(diǎn)，通過(guò)在網(wǎng)絡(luò)邊緣提供計(jì)算和存儲(chǔ)能力，其可以最大限度地減少時(shí)延、減少跨域流量，能夠突破傳統(tǒng)中心云的障礙與傳統(tǒng)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)資源限制，優(yōu)化智慧交通系統(tǒng)。邊緣計(jì)算按不同的標(biāo)準(zhǔn)可以分為延遲敏感型、上下感知型、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知、數(shù)據(jù)處理與聚合四類應(yīng)用，其中，延遲敏感型應(yīng)用體現(xiàn)的特點(diǎn)充分說(shuō)明，邊緣計(jì)算以更實(shí)時(shí)、快捷的方式實(shí)現(xiàn)了與云計(jì)算應(yīng)用的互補(bǔ)[3]，邊緣計(jì)算與傳統(tǒng)云計(jì)算的工作方式詳見(jiàn)圖1。

3 云邊協(xié)同下智慧交通系統(tǒng)總體框架

智慧交通系統(tǒng)涉及多個(gè)用戶主體，服務(wù)對(duì)象的多元帶來(lái)不同的發(fā)展目標(biāo)和建設(shè)需求，包括進(jìn)行海量交通信息處理、服務(wù)廣大交通參與者、具備良好的擴(kuò)展性[4]。云邊協(xié)同提供的服務(wù)按照其應(yīng)用模式可分為基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（Infrastructure as a Service，IaaS）、平臺(tái)即服務(wù)（Platform as a Service，PaaS）、軟件即服務(wù)（Softwareas a Service，SaaS）這3 種。IaaS 層面負(fù)責(zé)協(xié)同計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)等基礎(chǔ)資源，邊緣節(jié)點(diǎn)接受、執(zhí)行中心云節(jié)點(diǎn)的資源調(diào)度管理策略，對(duì)資源進(jìn)行管理以實(shí)現(xiàn)云邊協(xié)同。PaaS 層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)、算法等協(xié)同，首先，實(shí)現(xiàn)邊云之間的數(shù)據(jù)協(xié)同，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理與深度挖掘，構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)路徑，使數(shù)據(jù)在邊緣云和中心云之間高效流動(dòng)；其次，依賴邊緣計(jì)算與AI 技術(shù)結(jié)合實(shí)現(xiàn)的智能算法協(xié)同，中心云節(jié)點(diǎn)開(kāi)展基于大數(shù)據(jù)的算法模型訓(xùn)練，經(jīng)優(yōu)化迭代后分發(fā)至邊緣節(jié)點(diǎn)，以便實(shí)時(shí)分析；最后實(shí)現(xiàn)應(yīng)用管理協(xié)同，邊緣節(jié)點(diǎn)提供模塊化、服務(wù)化的云端，云端根據(jù)客戶需求進(jìn)行業(yè)務(wù)編寫(xiě)。SaaS層負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)服務(wù)協(xié)同，云端提供云邊之間SaaS 服務(wù)的部署策略和承載功能，邊緣云在云端的策略下完成邊緣側(cè)的SaaS 服務(wù)，協(xié)同云端的SaaS 服務(wù)共同為用戶提供完整的服務(wù)[5]。

智慧交通系統(tǒng)基于先進(jìn)的“端—邊—云”一體化架構(gòu)，如圖2 所示，充分融入了邊緣計(jì)算等最新應(yīng)用成果，全面提升交通管理和服務(wù)水平[6]。在協(xié)同系統(tǒng)框架中，“云”是系統(tǒng)控制中心，包括云控平臺(tái)和智慧交通業(yè)務(wù)系統(tǒng)，云控平臺(tái)負(fù)責(zé)對(duì)接智慧交通系統(tǒng)的應(yīng)用[7]，并對(duì)全局交通進(jìn)行統(tǒng)籌協(xié)調(diào)的管控，如地圖服務(wù)、遠(yuǎn)程監(jiān)控、緊急救護(hù)、道路規(guī)劃等服務(wù)，對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性要求較低。“邊”則主要分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并處理和存儲(chǔ)，對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性要求極高；由邊緣計(jì)算設(shè)備構(gòu)成的“邊”能夠直接對(duì)“端”產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理和存儲(chǔ)，減少了分析后上傳到云控平臺(tái)的數(shù)據(jù)量，避免了數(shù)據(jù)從“端”直接上傳到云控平臺(tái)后再進(jìn)行處理的通信延遲，有效分擔(dān)了云控平臺(tái)和人工處理的壓力。

如圖3 所示，基于云邊協(xié)同的智慧交通基本框架由5 個(gè)部分組成，分別是感知層、網(wǎng)絡(luò)層、邊緣層、云中心層、應(yīng)用層。（1）感知層。信息源自數(shù)據(jù)，由此數(shù)據(jù)采集尤為重要。感知層是框架的底層支撐，通過(guò)各類傳感器等基礎(chǔ)設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和地理信息感知技術(shù)對(duì)氣象信息、交通流信息、交通事件信息等動(dòng)態(tài)和靜態(tài)信息進(jìn)行全方位采集與儲(chǔ)存。（2）網(wǎng)絡(luò)層。數(shù)據(jù)采集后要對(duì)信息進(jìn)行傳輸，網(wǎng)絡(luò)層是信息傳輸?shù)募~帶，其可靠傳輸是智慧交通系統(tǒng)各層數(shù)據(jù)交互的保障。通過(guò)通信網(wǎng)絡(luò)將感知層采集的數(shù)據(jù)上傳給邊緣層、云中心，實(shí)現(xiàn)高效可靠的信息傳輸。（3）邊緣層。數(shù)據(jù)上傳分發(fā)后進(jìn)行預(yù)處理。邊緣層是云中心層的補(bǔ)充和擴(kuò)展，通過(guò)邊緣服務(wù)器，邊緣節(jié)點(diǎn)對(duì)局部數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、存儲(chǔ)和分析等預(yù)處理，減少終端設(shè)備到云控平臺(tái)的數(shù)據(jù)流量和響應(yīng)時(shí)間，從而提高交通系的效率。（4）云中心層。與圖2中的云控平臺(tái)一樣是框架里的控制中心，發(fā)揮著全局調(diào)度與智慧決策功能。通過(guò)高性能服務(wù)器集群與人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，為應(yīng)用層提供有效的交通信息；同時(shí)，與邊緣層協(xié)同進(jìn)一步提高智慧交通系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力和實(shí)時(shí)性。（5）應(yīng)用層。應(yīng)用層是框架和系統(tǒng)的最頂層設(shè)計(jì)，是技術(shù)滿足業(yè)務(wù)需求的基本體現(xiàn)和目的。在云邊協(xié)同下，根據(jù)云控平臺(tái)的調(diào)度指令將端側(cè)的數(shù)據(jù)最終轉(zhuǎn)化為一系列功能，為智慧交通系統(tǒng)的各種主體提供綜合服務(wù)。

4 云邊協(xié)同在智慧交通領(lǐng)域的各種應(yīng)用實(shí)現(xiàn)

智慧交通系統(tǒng)的應(yīng)用貫穿城市交通規(guī)劃建設(shè)、運(yùn)營(yíng)維護(hù)、運(yùn)行控制的全過(guò)程，云邊協(xié)同主要涉及資源、任務(wù)、管理及安全方面的協(xié)同，其主要應(yīng)用包括交通信息及管理、車輛信息及管理和交通應(yīng)急預(yù)警3 個(gè)方面。

4.1 交通信息與管理

交通信號(hào)燈是交通管理中的一個(gè)重要內(nèi)容，其設(shè)置是否合理對(duì)道路擁堵程度有較大影響。目前，常采用預(yù)編程的自動(dòng)控制方式，無(wú)法根據(jù)當(dāng)時(shí)的交通情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)。基于云邊協(xié)同的交通信號(hào)燈控制采集的交通信息，首先在區(qū)域內(nèi)整合成交通信號(hào)燈控制背景，其次運(yùn)用多種交通流量檢測(cè)方式對(duì)信息進(jìn)行采集，并對(duì)統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行處理分析制訂出合理的控制方案。除此之外，還有交通態(tài)勢(shì)分析和交通流組織等非即時(shí)性應(yīng)用，其通過(guò)廣泛部署的物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施采集與交通密切相關(guān)的信息，如交通流量、行車速度、天氣情況等，云計(jì)算提供的數(shù)據(jù)低時(shí)延處理能力有助于應(yīng)對(duì)未來(lái)交通環(huán)境改善、交通發(fā)展規(guī)劃等問(wèn)題。

4.2 車輛信息與管理

在云邊協(xié)同的車牌識(shí)別功能中，首先將采集到的數(shù)字化、圖像化的車牌信息作為識(shí)別的基礎(chǔ)，利用云服務(wù)器和邊緣服務(wù)器對(duì)關(guān)鍵信息進(jìn)行識(shí)別，有利于構(gòu)建車牌信息數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)各區(qū)域車牌信息共享，為公安進(jìn)行跨區(qū)域識(shí)別提供幫助。除了車牌信息識(shí)別，車輛碰撞和精準(zhǔn)定位也是車輛管理的重要內(nèi)容。邊緣服務(wù)距離交通環(huán)境較近，車輛定位設(shè)備與策略在云邊協(xié)同框架下，結(jié)合邊緣計(jì)算可以實(shí)現(xiàn)車輛位置的低時(shí)延、高實(shí)時(shí)性動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)。

4.3 交通應(yīng)急預(yù)警

針對(duì)突發(fā)事件，基于云邊協(xié)同的智慧交通調(diào)度應(yīng)用，依托人工智能、深度學(xué)習(xí)為核心進(jìn)行高時(shí)效性調(diào)度計(jì)劃調(diào)整，通過(guò)邊緣側(cè)部署的人工智能應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行本地分析處理，實(shí)現(xiàn)云端數(shù)據(jù)計(jì)算下沉，減少邊緣與云之間的響應(yīng)時(shí)間。此外，交通誘導(dǎo)是在路網(wǎng)交通信息的基礎(chǔ)上，利用云計(jì)算技術(shù)對(duì)交通流量進(jìn)行計(jì)算，可以幫助車主尋找最優(yōu)路徑，為車主提供個(gè)性化導(dǎo)航服務(wù)，提高出行體驗(yàn)感的同時(shí)有利于緩解交通擁堵、減少交通事故發(fā)生。在應(yīng)急救援過(guò)程中，云服務(wù)可以將交通應(yīng)急事件響應(yīng)、救援資源和方案、預(yù)警指揮等在網(wǎng)絡(luò)上共享，救援人員可以在任何時(shí)間、任何地點(diǎn)使用不同的IT 設(shè)備連接到云端，以實(shí)時(shí)查看應(yīng)急預(yù)警事件動(dòng)態(tài)并快速檢測(cè)與確認(rèn)[8]，幫助有效控制事件發(fā)展、減少安全和經(jīng)濟(jì)損失、快速恢復(fù)正常交通，從而實(shí)現(xiàn)交通應(yīng)急預(yù)警的目的。

5 結(jié)語(yǔ)

隨著智慧軌道交通、智能網(wǎng)聯(lián)汽車、自動(dòng)駕駛的普及，智慧交通正在初步發(fā)展。本文基于云計(jì)算技術(shù)、邊緣計(jì)算技術(shù)和其他物聯(lián)網(wǎng)及通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，搭建起涵蓋感知層、網(wǎng)絡(luò)層、邊緣層、云中心層、應(yīng)用層的五層智慧交通系統(tǒng)。在智慧交通領(lǐng)域中，云邊協(xié)同能夠提供資源、任務(wù)、管理及安全協(xié)同，是智慧交通發(fā)展的重要技術(shù)支撐，其中云中心是智慧交通的大腦，負(fù)責(zé)對(duì)總體交通進(jìn)行宏觀調(diào)控；邊緣計(jì)算作為云中心的補(bǔ)充和擴(kuò)展，為車載終端數(shù)據(jù)提供計(jì)算資源，能夠滿足傳統(tǒng)云計(jì)算智能交通系統(tǒng)中對(duì)時(shí)延、帶寬更高的要求，有效提升交通系統(tǒng)的智慧化水平。