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面向安全、可靠的车辆行驶需求,车联网对信息传输和处理的实时性要求高、对数据存储和使用的安全性要求高、对网络架构的灵活性和包容性要求高。未来车辆雾计算网络基于雾计算部署于网络边缘的特点,可降低数据的传输和处理时延;基于雾计算黑盒操作的特点,有利于保障数据安全;基于雾计算分布式架构,可实现异构车辆节点的互联互通与资源共享。对未来车辆雾计算网络进行了综述,介绍了车辆雾计算的架构、挑战与关键技术,着重分析移动状态下的通信与计算资源的共享与任务协同处理、车辆雾计算的安全性以及车辆雾计算设施的异构性。最后提出了车辆雾计算网络三级管控架构,推动车联网向网联协同决策与控制发展。
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专题:智能边缘计算
未来车辆雾计算网络
惠宁
1,2,3
,伍杰
1,2,3
,周一青
1,2,3
,刘玲
1,2,3
,潘振岗
4
(1. 中国科学院计算技术研究所,北京 100190;
2. 移动计算与新型终端北京市重点实验室,北京 100190;3. 中国科学院大学,北京 100049;
4. 北京紫光展锐通信技术有限公司,北京 100190)
摘 要:面向安全、可靠的车辆行驶需求,车联网对信息传输和处理的实时性要求高、对数据存储和使用的安
全性要求高、对网络架构的灵活性和包容性要求高。未来车辆雾计算网络基于雾计算部署于网络边缘的特点,
可降低数据的传输和处理时延;基于雾计算黑盒操作的特点,有利于保障数据安全;基于雾计算分布式架构,
可实现异构车辆节点的互联互通与资源共享。对未来车辆雾计算网络进行了综述,介绍了车辆雾计算的架构、
挑战与关键技术,着重分析移动状态下的通信与计算资源的共享与任务协同处理、车辆雾计算的安全性以及车
辆雾计算设施的异构性。最后提出了车辆雾计算网络三级管控架构,推动车联网向网联协同决策与控制发展。
关键词:车联网;雾计算;智能化;移动性;安全性;异构性
中图分类号:TN911
文献标识码:A
doi: 10.11959/j.issn.1000−0801.2020175
Future vehicular fog computing networks
HUI Ning
1,2,3
, WU Jie
1,2,3
, ZHOU Yiqing
1,2,3
, LIU Ling
1,2,3
, PAN Zhengang
4
1. Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
2. Beijing Key Laboratory of Mobile Computing and Pervasive Device, Beijing 100190, China
3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
4. Beijing UNISOC Technologies Co., Ltd., Beijing 100190, China
Abstract: Facing the requirements of secure and reliable vehicle driving, internet of vehicles requires high real-time
information transmission and processing, high data storage and security using capacity, and high flexibility and inclu-
siveness of network architecture. The future vehicular fog computing network can reduce the data transmission and
processing delay based on the characteristics of fog computing deployed at the edge of the network, can ensure data se-
curity based on the characteristics of fog computing black box operation, and can make heterogeneous facilities connect
with other devices and make sure resource sharing between vehicle nodes based on the fog computing distributed archi-
tecture. The future vehicular fog computing networks were reviewed, the architecture, challenges, and key technologies
of vehicle fog computing were introduced, the communication and computing resource sharing and task collaboration in
the mobile state, vehicle fog computing security, and vehicle fog computing heterogeneity of facilities were focused on .
Finally, a three-level management and control architecture for vehicular fog computing networks were proposed to pro-
mote the development of internet of vehicles to on-networking collaborative decision-making and control.
Key words: internet of vehicles, fog computing, intelligent, mobility, security, heterogeneity
专题组稿人:赵军辉,窦笠,周一青
收稿日期:2020−04−20;修回日期:2020−05−27
基金项目:国家自然科学基金青年科学基金资助项目(No.61901452);中国科学院计算技术研究所创新项目(No.20196110)
Foundation Items: The National Natural Science Youth Fund (No.61901452), The Innovative Project of ICT ICAS (No.2096110)
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·15· 电信科学 2020 年第 6 期
1 引言
移动通信和互联网技术的高速发展
[1-5]
,推动
了物联网时代的到来,使“万物互联”成了一种
可能
[6]
。作为一种典型的物联网,车联网是以车
内网、车际网和车载移动互联网为基础,按照约
定的通信协议和数据交互标准,在车-X(X 指
车、路、行人及互联网等)之间,进行无线通信
和信息交换的大系统网络
[6]
。在车辆网联化程度
方面,按照网联通信内容的不同,可以将其划分
为网联辅助信息交互、网联协同感知、网联协同
决策与控制 3 个阶段,目前车联网处于网联辅助
信息交互阶段
[6]
,即车辆之间可以通过联网进行
信息交换。
随着车联网技术的不断发展,全球车联网产
业进入快速发展阶段,智能化、信息化成为车联
网发展的关键。目前,中国、俄罗斯、美国等国
家和地区 70%以上新组装车辆已配备网络接口,
2018 年全球联网车数量约为 9 000 万辆,预计到
2025 年将突破 10 亿辆
[6]
。智能化、信息化的车辆
将产生大量的数据,以 Google 无人驾驶汽车为例,
每辆无人驾驶汽车每秒产生约 1 GB 的数据
[7]
。为
了确保车辆的安全可靠行驶,必须基于这些海量
数据实时产生避障、变道等决策。但车载处理器
的密集计算能力有限,在车辆本地处理海量数据
将带来不可忽略的处理时延。另一方面,将海量
数据传输至云服务器进行处理,虽然可以借助强
大的云计算能力降低处理时延,但传输过程会带
来 100 ms 以上的时延,造成整体时延的大幅度提
升,难以满足车联网中大量任务(如危险预警、
故障判断等)对实时性的要求。因此保障车联网
中信息传输和数据处理的实时性,是车联网安全
有效工作的重要前提。为了降低车联网中数据传
输时延,必须在网络边缘对数据进行处理,其中
一种可行的方法是雾计算,通过缩短数据传输距
离,降低传输时延;同时,为了降低车联网中数
据的处理时延,也可以利用雾计算,通过网络边
缘多个雾节点的协作,帮助计算能力不足的单一
车辆节点进行数据处理,降低单一节点的高处理
时延。
雾计算是指将网络的计算能力部署在网络边
缘,是一个从云端到物端的多层次计算架构,具
有分发计算、通信、存储、控制、联网等多种功
能
[8]
。利用网络边缘雾节点的计算能力对入网终
端产生的数据进行处理、存储、应用,能大幅降
低任务传输、处理的时延。雾计算为车联网的智
能化和信息化提供了一种新的途径,可将每一个
车辆(包括静止车辆和运行的车辆)均视作独立
雾节点,与手机终端、基站、计算机、服务器等
其他雾节点一同组成车辆雾计算网络,从而在网
络内对用户请求的任务进行就近、分布式处理,
有效降低任务的传输和处理时延
[9-10]
。
除了实时性,车联网对用户数据的安全性有
着极高的要求。目前广泛应用的云计算是将所有
数据上传云服务器,数据统一在云服务器中处理
结束后将结果返回用户端。用户使用的云服务器
为公有云,云管理员可以获取所有用户数据,因
此,在这种云服务器统一集中管理资源的架构下,
数据安全面临极大挑战。对比云计算,雾计算的
雾节点属于本地边缘节点,车辆雾计算对数据进
行计算、资源共享时,与网络的其他部分是隔离
的,即一种黑盒处理机制,数据只在黑盒节点处
理而对外界不可见,因此用户和其他节点对于信
息的处理不可知,并且一项任务可能由多个节点
进行处理后,发回用户节点汇总,安全性高
[11]
。
未来车联网也对网络架构的灵活性和包容性
提出了很高的要求。随着车联网技术的发展,产
生了丰富多样的车辆服务业务,从 GPS(global
positioning system,全球定位系统)导航到自动驾
驶,从单一的辅助驾驶系统到多样的车载娱乐系
统。车辆正逐渐转变为未来人机物三元互联的核
心。诸多应用请求使得车辆需要集成更多的设备
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专题:智能边缘计算 ·16·
来满足不断增长的需求
[12]
。目前,各厂商纷纷推
出自己的车载系统,同时满足汽车的驾驶属性和
娱乐属性。但不同厂商之间采用了不同设备和方
案。这些异构设备采用不同的硬件设施、软件平
台以及通信协议,具备不同的计算能力、数据格
式、操控指令以及通信能力等,互不兼容,为车
辆的互联互通、车载资源的共享带来了挑战
[13-15]
。
基于雾计算的分布式架构,利用中间件、智能感
知接入等关键技术,有望实现异构车辆设备的协
作与资源共享。
综上所述,为了实现安全、可靠的车辆行驶,
车联网对信息传输和处理的实时性要求高、对数
据存储和使用的安全性要求高、对网络架构的灵
活性和包容性要求高。未来车联网必须融合雾计
算,基于雾计算部署于网络边缘的特点,实现数
据就近传输和处理,降低数据的传输和处理时延;
基于雾计算黑盒操作的特点,结合多节点分布式
处理,保障数据安全;基于雾计算分布式架构,
融合中间件和智能感知接入等技术,实现异构车
辆节点的互联互通与资源共享。
2 车辆雾计算的系统架构
车辆雾计算网络与传统雾计算网络的不同之
处在于,车辆将作为主要的雾节点,因此移动性
是车辆雾计算的主要特征。车辆雾计算的系统架
构如图 1 所示,可分为云服务层和雾节点层
[16-17]
。
云服务层负责处理计算复杂、非时延敏感型任务。
雾节点层主要包括边缘 MEC(mobile edge com-
puting,移动边缘计算)服务器、车、路边传感器、
用户终端节点(如手机、平板电脑)等众多计算
能力不同的边缘节点,雾节点之间可以互相感知、
互联互通,资源共享。当有车辆、用户产生任务
时,将向周围雾节点请求服务,通过任务卸载,
利用周围雾节点的空闲资源协同处理,高效完成
任务。因为任务直接在网络的边缘和请求服务的
节点附近被处理,不需要将任务传回远端云服务
器,可大幅降低传输时延,有利于完成时延敏感
型任务。
图 1 车辆雾计算系统架构
3 车辆雾计算的挑战与关键技术
雾计算能够加速车联网智能化、信息化的进
程,推动车联网从网联辅助信息交互阶段向网联
协同感知、网联协同决策与控制阶段发展,但是
雾计算应用于车联网仍存在众多技术挑战。本章
从移动状态下的通信与计算资源的共享与任务协
同处理、车辆雾计算的安全性、车辆雾计算设施
的异构性 3 个方面阐述目前车辆雾计算网络存在
的挑战与关键技术。
3.1 移动状态下通信与计算资源的共享与任务
协同处理
面向未来车辆雾计算网络中的密集计算任
务,单一节点资源有限、计算能力受限,无法满
足其需求,必须通过车辆雾节点间共享通信与计
算资源、协同处理任务,才可能完成密集计算,
提高用户体验。这个方向上目前已经展开了广泛
的研究
[18-21]
,但大部分研究将车辆视作静止雾节
点,以简化问题
[22]
。但是车辆之间存在相对移动
性是车联网的一个重要特征,车辆雾计算的研究
必须考虑其移动性
[23-25]
。这种移动性会导致节点
间的通信状态不稳定,为节点间的资源共享与任
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