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

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)?；谲嚶?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。

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。

在通信方面，空地協(xié)同被認(rèn)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(biāo)。

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(fù)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(zhǔn)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(rèn)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%。基于車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)耦合可靠性認(rèn)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(zhǔn)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(zhǔn)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)。

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