论文基于移动通信网络边缘计算的远程驾驶系统，本文是通信网络电大毕业论文范文和边缘和移动通信和远程驾驶系统相关毕业论文模板范文.
金杰锋 顾静军 孙敦磊 刘鹉 上海诺基亚贝尔股份有限公司
【摘 要】 针对目前无人驾驶汽车必须配备安全员的情况,本文提出了基于移动通信网络边缘计算技术的远程驾驶系统,车辆和中控室之间的音视频数据和控制数据在 MEC 设备上实现本地分流,而 MEC 设备直接连接到中控室的服务器而不经过核心网,极大的降低了网络时延,能够实现封闭园区内无人驾驶车辆的远程控制.
【关键字】 边缘计算 无人驾驶 远程驾驶 LTE 5G
一、背景
无人驾驶是未来汽车技术发展的一个必然的趋势.然而尽管机器学习技术在飞速地进步,在面对复杂道路情况和突发意外事件时,无人驾驶的表现仍然不能让人们完全放心.因此目前各国的政策法规规定在道路上行驶的无人驾驶汽车必须配备安全员.相较于开放道路,以固定线路和点对点接驳为主的景区观光车辆和园区接送巴士是无人驾驶走向实用的一个最佳的切入点.然而由于需要为每辆无人驾驶车辆配备安全员,用车的成本和配备相应司机的情况不相上下.这在很大程度上限制了目前无人驾驶商业推广.这个问题的解决方案之一是实现安全员的远程化,一个中控安全员就能同时负责多辆无人驾驶车,从而大幅降低用人成本.
在各种无线方案中,移动通信网络是最合适的选择.但是公网 LTE 的网络延迟在数百毫秒以上,这样中控安全员将需要秒级以上反应的时间,这显然无法满足现实情况的需求.国际标准组织 ETSI 在 2015 年提出了 MEC（Multi-accessEdge Computing）框架. [1] MEC 技术可以适用于目前的 LTE和未来的 5G 网络.MEC 系统可以灵活的根据需要部署在移动接入网络的各个节点,基于 MEC 的本地分流技术（LocalBreakout）能将从无人车端的上行视频流直接转发到中控员的设备上,而无需经过核心网,这项技术极大的降低了网络时延.
二、系统实现
本文的车辆远程驾驶系统有 3 个模块组成：远程管理系统、远程驾驶系统、音视频监控系统.远程管理系统可以进行多量无人车的状态显示和集中管理；远程驾驶系统可用切换无人车的自动和手动两种驾驶模式,并且在手动驾驶模式下通过连接到中控室服务器的手柄来控制车辆的方向,油门和刹车,同时获取车辆的定位,方向角和速度；音视频监控系统提供车辆的前视、后视、左视、右视和车内方向盘视角5 路视频,以及 1 路车内音频.在车辆端,自动驾驶系统和5 路摄像头连接到 LTE-CPE（Customer Premise Equipment）的局域网端口,再通过 CPE 的 LTE 模块连接到实验室在部署在室外的 TD-LTE 网络,如图 1 所示.
本系统采用 web 方式实现,服务器端用基于 node.js 的Angular2 框架编写,GUI 界面通过浏览器显示.远程驾驶模块通过调用无人车车载自动驾驶系统提供的 RESTful API 发送控制命令来控制车辆,在中控室由中控员通过连接至服务器的手柄进行操作.其中音视频监控系统基于 webRTC 实现.webRTC 是一个支持网页浏览器实时视频及语音通话的开源技术,非常适合开发出基于浏览器的实时多媒体应用.
经过 LTE 网络调优[2] ,实际测试中在无人车端 5 路上行实时视频同时打开的情况下,在 LTE 信号覆盖较好的区域,系统无线链路上行流量为 2.85Mbps,下行流量 25kbps,中控室服务器和无人车端中控单元的网络平均 PING 时延为28ms,远低于公网 LTE 情况.
三、小结与展望
在实现最终完全无人驾驶的过程中,本文的技术可以弥补目前无人自动驾驶的不足,作为向无人驾驶的平滑过渡和必要补充,节省的大量人力.涉及到危险品运输、恶劣工作环境和严重灾害的场景,本项目所涉及的技术也可以适用.相较于 LTE, 由于 5G 网络带来高带宽和低延时特性的保障,远程驾驶系统的安全性和操控舒适度都将大幅提高.
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参考文献：
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