车路协同的云管边端架构及服务研究

对智能交通业务的发展趋势、车路协同技术及系统要求以及国内外发展现状进行了介绍；同时重点阐述了智能网联交通体系之车路协同云管边端架构方案，介绍了中心云、交通专网/电信网络、边缘云、车载/路侧终端协同的“云-管-边-端”统一架构，同时提出了基于云管边端架构的车路协同多源数据融合信息服务能力开放框架，并对其具体功能要求、API调用方式进行了详细论述。 【车路协同的云管边端架构及服务研究】 车路协同是智能交通的重要组成部分，其目标是通过车辆与道路设施之间的实时通信，提升交通安全和交通效率。传统的车路协同系统依赖中心云处理数据，但随着数据量的急剧增加和对毫秒级响应的需求，这种模式已无法满足。因此，引入了云管边端架构，即“云-管-边-端”架构。 云管边端架构是一种分布式计算模型，包括中心云、交通专网/电信网络、边缘云和车载/路侧终端四个层次。中心云负责全局管理和大数据处理，交通专网/电信网络则作为数据传输的管道，边缘云位于网络边缘，靠近数据源，负责实时数据处理和快速响应，而车载/路侧终端则直接采集和处理本地数据，实现低延迟的通信。 边缘计算是车路协同的关键技术，它将部分计算任务从中心云下放到边缘节点，减少数据传输延迟，确保服务的及时性。例如，当车辆接近交叉口时，边缘云可以即时处理来自其他车辆和路侧设备的信息，为驾驶员提供安全预警或自动驾驶决策支持。 车路协同系统中的多源数据融合是另一个重要概念。系统需要整合来自不同来源的数据，如车辆状态信息、路况数据、交通信号状态等，通过数据融合技术，可以提供更精确的交通态势感知。这种能力开放框架允许第三方开发者通过API接口调用服务，开发各种智能交通应用。 智能交通业务的发展趋势正从单一功能的系统向全面的交通管理和服务转变。在城市交通中，车路协同将有助于优化交通流量，减少拥堵，提高公共交通效率。在高速公路领域，车路协同可以提供实时的交通状况信息，协助预防事故，提升行车安全。此外，随着5G、物联网(IoT)和人工智能(AI)技术的进步，车路协同系统将更加智能，能够自主学习和预测交通行为，为未来的自动驾驶和智能交通系统打下坚实基础。 总结来说，车路协同的云管边端架构及服务研究关注的是如何构建一个高效、实时、可靠的交通信息系统，通过整合云端资源、网络传输、边缘计算和终端设备，实现车路间的高效协同，为智能交通带来更高的安全性和效率。随着技术的不断发展，这一领域的研究将继续深化，推动智能交通系统的持续创新。