https://www.lfedge.org/2021/04/28/how-tencent-is-using-akrainos-updated-connected-vehicle-blueprint/
作者 王涛
腾讯未来网络实验室是腾讯专注于5G和智能交通研究、标准化和商业化推广的实验室之一，它提供了商业化的5G合作车辆基础设施系统（CVIS），并依靠道路单元（RSU）、道路传感设备（如摄像头）和5G基站实现互联车辆的闭环信息。此外，该系统的边缘云计算通过公共或专用网络线（如 4G/5G、CPE 或运营商专用线路）连接到中央云（传统数据中心），通过 5G 基站实现大规模网络覆盖，弥补了路边基础设施网络覆盖的不足，并利用中心云的计算能力，利用车辆路云网络的集成。
边缘云计算基础设施可以提高现有路边基础设施的数据处理能力。通过部署人工智能处理工作站，边缘云基础设施可以通过路边摄像头和其他传感器设备（包括车辆、行人、交通事故等）捕获的视频分析所有对象（即交通参与者和事件）。
主要功能如下：
1）物体识别和检测：识别和检测道路交通参与者和事件，包括车辆、行人、散射器、交通事故等。
2）对象跟踪：当多个摄像机在重叠区域内捕获同一目标时，准确跟踪道路物体，识别并排除重复跟踪。
3）位置、速度和方向：实时定位对象并计算其速度和方向。
4）GNSS 高精度定位：基于车辆测量的原始 GNSS 位置，边缘云无需特殊的 RTK 终端即可实现高精度定位。此外，定位结果可以传送到连接的车辆和边缘云的其他模块，以确定触发某些 CVIS 功能和服务功能的场景。与采用 GPS 作为定位参考的传统方法相比，精度在不增加成本的情况下得到了极大的提高。
5）异常场景识别：对以下数字中显示的场景的识别包括紧急制动、停车、异常车道变更、左转、倒车、大型卡车、易受攻击的交通参与者、散射器和车道水平拥堵等。
紧急制动视觉识别
车辆左转的视觉识别
脆弱交通流的视觉识别
在腾讯合作车辆基础设施系统边缘云和中央云系统的开放平台中，我们构建了基于腾讯云边合作系统TMEC（腾讯MEC）的良好生态开放性车路合作边缘计算平台。TMEC 符合 3GPP 指定的最新 5G 标准，自 2018 年以来，腾讯未来网络实验室在 5G V2X、MEC 和其他技术领域（如基于云的多媒体服务）上贡献了 400 多项标准贡献。
功能包括：
1）第三方系统的灵活集成：平台与第三方系统完全脱钩，但与第三方系统完全脱钩。在系统内，路边基础设施收集的路边原始数据可以通过无谓转发直接传递给第三方系统。此外，边缘云和中心云通过特定的开放数据接口与第三方系统（如流量监控中心）连接。边缘云可以与第三方系统共享结构化的 v2x 信息，而中心云可以为第三方系统提供大数据接口，还可以为第三方应用程序提供大数据处理和分析功能。
2）无缝连接到 5G / V2X 网络：该平台支持由边缘云部署的互联车辆服务，无缝连接到 5G / V2X 网络，并可同时将 v2x 消息调整为标准化数据格式，用于通过 5G 基站 （Uu 接口） 和 C-V2X RSU （PC5 接口） 传输。此外，该平台还可以通过最新的 5G 网络切片技术，在高速车辆场景下支持 5G 车辆互联网和云游戏业务，该技术可以通过应用程序和设备位置激活。该平台采用基于人工智能的弱网络检测和MEC互联网服务资源调度等技术，实现5G/V2X的无缝集成。该平台采用腾讯创新的微观服务框架，实现第三方边缘云业务的服务化治理。微观服务框架已被3GPP采用，作为5G核心网络服务架构演进（eSBA）的四大解决方案之一（另外三种是传统的电信设备提供商解决方案），并被3GPP标准 TS23.501 和 TS23.502 部分采用。
3）低成本：由于平台的开放性，它可以充分利用现有的基础设施，灵活地汇总来自第三方系统的信息，然后降低客户的成本。当前系统将英特尔的低成本计算硬件集成在边缘云中，可将计算功耗降低 50%，将边缘云的能耗降低 60%。此外，与传统的RTK解决方案相比，采用基于云的GSS高精度定位方法，连接车辆终端的成本可降低约90%。该解决方案略微降低了定位精度，但仍符合车道级定位的要求。
要了解更多关于Akraino的互联车辆蓝图，请访问维基：https://wiki.akraino.org/pages/viewpage.action?pageId=9601601。
