基于5G MEC的车路协同实践

车路协同指的是利用无线通信技术与新一代互联网等技术，让车辆之间、车辆与道路之间开展实时的信息交互，实现交通信息的动态采集与融合，在此基础上实现车辆主动安全控制与道路协同管理，让人、车、路实现有效协同，从而保证交通安全，提高交通运输效率，创建一个安全、高效、低碳环保的道路交通体系。

传统的智能交通系统是以中心云计算为基础建立起来的，前端负责实时采集数据，然后通过互联网将采集到的数据上传到云端，在云端对数据进行处理，并将处理结果发送至各个路口的信号机和移动终端，从而对信号灯系统进行战略控制，对各个路口进行协调控制。随着车路协同系统不断推进，需要处理的数据量暴增，为了保证行车安全，车辆行驶安全服务系统需要在几毫秒内让驾驶员或车辆控制系统做出应对。在这种情况下，原来的中心计算方式逐渐失效。

一、边缘计算构筑“车路协同”

在边缘计算模式下，边缘侧承担了大部分计算任务，大量数据在边缘节点就可以完成计算，并通过LTE-V/5G路侧单元等传输手段将计算结果实时发送给安装了车载单元的车辆，满足车路协同需求。具体来看，车路协同的实现涉及很多内容，例如实现车内边缘计算、道路边缘计算，创建车路协同云等。

1.车内边缘计算

目前，汽车的车内通信大多使用CAN[8]等控制器车载总线对各个子系统进行控制。未来，控制器车载总线将被高速实时车载以太网取代，例如在TSN基础上创建的TCP/IP网络等。届时，车辆将变成边缘计算的一个节点，在边云协同的基础上为车辆提供增值服务，对车辆进行有效控制。

2.道路边缘计算

未来，新的道路侧系统将综合内置对LTE-V/5G等通信方式，提供各种传感器接口、局部地图系统，并为车辆提供信号配时信息以及周边运动目标信息，支持车辆进行协同决策，构建道路侧边缘计算节点。

在车路协同模式下，车辆之间、车辆与道路之间开展实时的信息交互，可以切实降低交通事故的发生率。汽车将从雷达、摄像头等设备获取的信息通过边缘网关与附近其他车辆和道路基础设施进行交互，可以进一步扩大感知范围，在发生碰撞、刮擦等事故之前及时发出预警；并为车辆提供自适应巡航等辅助驾驶服务，如有必要，会及时提醒人类驾驶员接管车辆，以防事故发生。

3.车路协同云

车路协同云通过与车辆边缘计算节点、道路侧边缘计算节点实时交互，对道路上的车辆密度、车辆行驶速度等进行实时感知，引导车辆合理地规划行驶路线，规避拥堵路段，从而提高道路通行效率。在道路交叉路口，车载边缘计算可以将当前的道路状况告知道路边缘计算节点，道路边缘计算节点可以对路上的车辆、行人等情况进行搜集，利用大数据对相关信息进行处理，发出车辆调度指令，对信号灯状态进行合理控制，向驾驶员发出拥堵预警等，通过这些措施减少不必要的停留，让道路保持通畅，降低车辆的燃油消耗。

二、广州联通：基于5G MEC的车路协同方案

为了推进自动驾驶相关领域的研究，加快构建智能网联自动驾驶体系，广州联通与广州文远知行科技有限公司合作创建了“5G无人驾驶实验室”，旨在打造国内一流、国际领先的5G网络环境支持下的自动驾驶汽车道路测试网络环境，并构建基于5G移动边缘计算的智能网联自动驾驶体系，构建基于5G MEC的车路协同一站式解决方案。该方案的落地涉及多方面的内容，包括5G网络建设与优化、MEC边缘部署、远程驾驶平台创建、远程故障管理平台创建、车路协同体系构建、基于区块链的道路信息共享平台创建等，具体包括以下内容。

1.5G+MEC远程驾驶管理

在远程驾驶状态下，5G网络凭借低时延、高稳定性、大带宽等特点，可以让驾驶员与车辆开展实时、顺畅的沟通与交流，让人类驾驶员对车辆进行实时控制，将车载传感器采集到的高清视频与图像实时传输到边缘侧或云端。目前，“5G无人驾驶实验室”的技术人员正在努力将MEC相关应用用于远程驾驶，切实提高5G自动驾驶远程接管的智能化程度、各项操作的精准度以及反应速度。

2.远程故障管理平台信息采集与处理

更高级别的自动驾驶之所以无法走出实验室实现大规模商用，原因之一就是自动驾驶状态的汽车故障管理存在很多问题。如果车辆在自动驾驶过程中出现故障，又无法及时进行人为干预，那就极有可能会发生事故。

现阶段，自动驾驶故障可以划分为两种类型：一类是系统识别故障（System Identified Failures，简称SIFs），即故障发生后，自动驾驶系统不知道如何处理，向控制中心发出求救信号，请求人类操作员进行干预；一类是意外故障（Unexpected Failures，简称UFs），即故障发生后，自动驾驶系统无法识别故障，同时也不知道如何应对，如图5-1所示。面对意外故障，传统的解决方式是让远程操控员对自动驾驶车辆进行持续监控，但这种方式会导致自动驾驶的服务成本大幅增长。

“5G无人驾驶实验室”利用5G+MEC对这一问题的解决方案进行探索，通过在边缘部署远程故障管理平台，利用5G网络传输速度快、时延短等特征对采集到的数据进行实时分析，下达指令，将自动驾驶计算与存储任务转移到边缘侧，实现应用下移与数据缓存，进而降低自动驾驶的单车制造成本。

3.车辆本地分流与无缝切换

自动驾驶的实现不仅要提高单车的智能化水平，还要实现车路协同一体化发展。对于车联网来说，V2X是关键技术，可以将车辆与一切事物连接在一起。“5G无人驾驶实验室”与广州交警合作，让自动驾驶状态下的车辆与红绿灯等路边基础设施开展即时通信，将数字化改造后的信号灯探测到的道路信息及时上传到边缘节点，并推送给附近的车辆，对车辆进行本地分流，切实保证自动驾驶的安全。

4.基于区块链道路信息共享服务平台

“5G无人驾驶实验室”利用自动驾驶与区块链技术开发的出行平台，可以通过5G网络将自动驾驶过程中产生的道路信息、交通监控等数据传送到边缘侧，利用区块链智能合约、去中心化、公开透明等优势，创建一个高效、透明、安全、开放的道路信息共享平台，将市政、公安、交警、交通与自动驾驶企业相整合，构建一个安全、开放的信息共享体系。