Page 20 - 网络电信2021年7月刊下
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安全性。                                                     三、结束语
                远程故障管理                                               据华为GIV预测,2025年,5G蜂窝技术将嵌入到全球15%的
                用5G  MEC边缘云技术将远程故障管理平台进行本地化边                     车辆,5G-V2X将成为车联网的主流形态。
            缘部署,并结合5G网络的即时性特点加以连接、分析、指令下                             基于5G边缘云技术构建的智能车联方案,采用5G-V2技
            达,将自动驾驶的计算与存储利用5G转移至MEC边缘云,实现应                       术,在5G与MEC边缘云网络基础上,有效地支撑自动驾驶、远程
            用下移与数据缓存,将车载设备上移云端,实现智能车辆轻量                          故障处理、车路协同等车联网相关应用,构建了以L4级别自动
            化并实现成本控制,为规模化商用提供可能性,同时预留接口                          驾驶车辆为实际载体的5G车联网体系。
            提供定制化开发能力,将远程故障管理服务提供给其他智能车                              随着车联网终端、决策芯片、激光雷达和算法技术的不断
            辆终端使用。                                               成熟,将不断孵化出车联网上下游与前后端行业产生新的商务
                车路协同                                             形态,并减少90%道路事故,不断满足安全道路的需求,使通勤
                以现有的数字化道路交通灯为基础,最小施工量地改造5G                       时间减少15%-20%,紧急服务的响应减少20%-35%,满足高效
            -RSU单元。借助边缘云MEC即时性特点,将RSU上报的路测信                      交通的需求以及车内娱乐的需求。
            息实时推送至邻近的车辆,实现本地业务的无缝切换,并以自
            动驾驶车辆为交互对象检测车与车、车与路、车与人、车与网
            络之间的交互,最终实现“智慧的路、聪明的车”。






             图 3 无人驾驶












                                                                 参考文献:
                                                                 [1]伍朝辉,武晓博,王亮.交通强国背景下智慧交通发展趋
                                                                      势展望[J].交通运输研究,2019,(04): 26-36.
             图 4 远程故障管理
                                                                 [2]肖瑶,刘会衡,程晓红.车联网关键技术及其发展趋势与
                                                                      挑战[J].通信技术,2021,(01):1-8.
                                                                 [3]张敏.基于5G的车联网组网技术研究[J].南京邮电大
                                                                      学,2020,(12):74.
                                                                 [4]陈艳艳,苏子勋,范博,吴远,须成忠.人-机-网融
                                                                      合的新型车联网体系架构与关键技术[J].移动通信,
                                                                      2020,(11):7.
                                                                 [5]单晓宇.面向车联网的移动边缘计算卸载算法研究与实现
                                                                      [J].南京邮电大学,2020,(12):68.
                                                                 [6]彭东旭,范文兵,杨云开.基于车联网的车载智能监测系
             图 5 车路协同                                                 统设计与实现[J].计算机工程与设计,2020,(08):
                                                                      2141-2146.
                                                                 [7]赵锐,房家奕,赵丽.车联网C-V2X技术演进及产业实践
                                                                      [J].信息通信技术与政策,2020,(08):22-31.
                                                                 [8]成静静.电信运营商5G  技术发展及应用研究[J].数据
                                                                      通信,2019,(02):1-4.
                                                                 [9]贾向东,杨小蓉,牛春雨.面向车联网多智能体强化学习
                                                                      边云协同卸载[J].计算机工程,2020,(07):9.
                                                                 [10]刘明霄,王玉江.基于5G移动通信系统的车联网通信应
                                                                      用研究[J].数字通信世界,2020,(05) :57.

                                                       网络电信 二零二一年七月                                            31
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