陳 晨
(中冶南方城市建設(shè)工程技術(shù)有限公司,武漢 430077)
智慧交通作為智慧城市的重要組成部分,是改善城市交通環(huán)境的最佳途徑。智慧交通在整體考慮交通基礎(chǔ)設(shè)施、交通運(yùn)輸工具和交通參與者的基礎(chǔ)上,應(yīng)用先進(jìn)的信息技術(shù)、通信技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、控制技術(shù)和傳感技術(shù)建立人、車、路和諧統(tǒng)一的交通環(huán)境,實(shí)現(xiàn)交通的全面感知和智慧管控,提升城市交通系統(tǒng)的運(yùn)行效率和管理水平。
目前,主流計(jì)算技術(shù)主要有云計(jì)算(Cloud Computing)、霧計(jì)算(Fog Computing)和邊緣計(jì)算(Edge Computing)。根據(jù)這三種計(jì)算技術(shù)的定義和應(yīng)用場(chǎng)景,我們可以把它們理解成三個(gè)從整體到局部的不同層次的計(jì)算模式。
云計(jì)算是一種共享計(jì)算資源的計(jì)算模式,計(jì)算資源共享池(包括網(wǎng)絡(luò)接入、服務(wù)器、存儲(chǔ)設(shè)備、軟件、服務(wù))部署在位于互聯(lián)網(wǎng)中的大型數(shù)據(jù)中心,提供“云端服務(wù)”。用戶按需接入,獲取相應(yīng)的計(jì)算資源。通常用于海量數(shù)據(jù)處理或高強(qiáng)度運(yùn)算場(chǎng)景。同時(shí),由于在互聯(lián)網(wǎng)上部署了多個(gè)資源池副本,能有效保障系統(tǒng)可靠性和數(shù)據(jù)安全性。
霧計(jì)算是一種面向物聯(lián)網(wǎng)的分布式計(jì)算模式,是云計(jì)算概念的延伸。計(jì)算資源將分散到網(wǎng)絡(luò)的“邊緣”,形成微型的本地?cái)?shù)據(jù)中心,提供局域網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的處理能力。相對(duì)于云計(jì)算而言,霧計(jì)算具有很低的時(shí)間延遲、強(qiáng)大位置感知能力、更為廣泛的地理分布、良好的移動(dòng)適應(yīng)性等優(yōu)點(diǎn)。
邊緣計(jì)算是通過部署在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的計(jì)算資源,提供近端服務(wù)的本地計(jì)算模式。一般采用集網(wǎng)絡(luò)接入、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用為一體的開放平臺(tái)或設(shè)備。而為了實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算的即時(shí)性,這就要求采用更為智能的平臺(tái)或設(shè)備。和霧計(jì)算相比,邊緣計(jì)算具有更低的時(shí)間延遲、多種網(wǎng)絡(luò)接入模式、更少的網(wǎng)絡(luò)帶寬、更少的故障點(diǎn)、可靠的安全性、設(shè)備運(yùn)行的獨(dú)立性等優(yōu)點(diǎn)。
交通信息采集是智慧交通的重要組成部分,通過廣泛部署的攝像機(jī)、傳感器、浮動(dòng)車以及手機(jī)信令、人工上報(bào)信息來獲取交通流量、行車速度、道路狀況、停車位數(shù)量、天氣情況等與交通密切相關(guān)的信息。隨著城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大和城市交通日益繁忙,傳統(tǒng)的信息處理模式已經(jīng)無法滿足數(shù)據(jù)分析、處理和儲(chǔ)存的需求。同時(shí),交通態(tài)勢(shì)分析和交通流組織這類非即時(shí)性應(yīng)用強(qiáng)調(diào)的是廣泛的信息采集和分析預(yù)測(cè),主要應(yīng)對(duì)未來交通環(huán)境改善、交通發(fā)展規(guī)劃等問題。而云計(jì)算能提供海量數(shù)據(jù)接入和高強(qiáng)度的數(shù)據(jù)處理功能,恰好適用這類非即時(shí)性應(yīng)用場(chǎng)景。
交通信號(hào)控制是交通管理中最重要的一個(gè)組成部分,關(guān)系到整個(gè)交通系統(tǒng)能否正常運(yùn)行。當(dāng)前,交通信號(hào)控制多采用預(yù)編程的自動(dòng)控制模式,不能根據(jù)當(dāng)時(shí)的交通情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。將來,交通信號(hào)能通過區(qū)域(通常是一段道路或一片區(qū)域路網(wǎng))交通狀況自主控制。交通信號(hào)控制機(jī)作為霧計(jì)算節(jié)點(diǎn)接收區(qū)域內(nèi)傳感器收集的流量信息和交通擁堵情況,通過實(shí)時(shí)分析后對(duì)信號(hào)燈相位和配時(shí)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。同時(shí),云計(jì)算中心對(duì)更廣泛的區(qū)域,乃至整個(gè)城市的交通狀況和交通需求進(jìn)行分析,以改善整體交通環(huán)境,如:特勤交通控制、綠波控制、交通疏導(dǎo)。
交通執(zhí)法取證是進(jìn)行交通管理最為有效的手段。交通違法和交通事件檢測(cè)類型比較豐富,在同一臺(tái)前端設(shè)備上實(shí)現(xiàn)多種檢測(cè)對(duì)設(shè)備處理能力有很高的要求。而且,根據(jù)交通執(zhí)法取證相關(guān)規(guī)范的要求,違法記錄數(shù)據(jù)同時(shí)也應(yīng)在本地存儲(chǔ),避免因網(wǎng)絡(luò)中斷導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失,以提高數(shù)據(jù)安全性。霧計(jì)算能夠提供區(qū)域(通常是一個(gè)路口或一段道路)內(nèi)的集中處理能力和儲(chǔ)存空間,網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)接收前端攝像機(jī)和傳感器采集的數(shù)據(jù),在本地集中處理并保存結(jié)果數(shù)據(jù),同時(shí)將該結(jié)果傳輸?shù)浇煌ü芾砗笈_(tái)作為執(zhí)法依據(jù)。
無人駕駛作為近年來的熱點(diǎn)話題,其相關(guān)技術(shù)發(fā)展迅速。無人駕駛通過人工智能、機(jī)器視覺、雷達(dá)、定位系統(tǒng)、自動(dòng)控制系統(tǒng)協(xié)同工作,實(shí)現(xiàn)汽車的自動(dòng)駕駛。隨著汽車的運(yùn)行,將產(chǎn)生大量的邊緣側(cè)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)全部同步到云中心或者霧節(jié)點(diǎn)會(huì)存在安全與隱私方面的風(fēng)險(xiǎn)。此外,無人駕駛汽車需要在高速移動(dòng)狀態(tài)下對(duì)周圍環(huán)境做出迅速反應(yīng),所以響應(yīng)時(shí)間是一個(gè)極其重要的指標(biāo)。受限于網(wǎng)絡(luò)帶寬和信息處理流程,云計(jì)算和霧計(jì)算架構(gòu)難以實(shí)現(xiàn)高要求的實(shí)時(shí)響應(yīng),而且還存在通訊中斷的風(fēng)險(xiǎn)。而無人駕駛汽車作為一個(gè)融合了感知、分析處理和控制單元的邊緣計(jì)算集成平臺(tái)能夠滿足實(shí)時(shí)性、安全性和私密性的要求,同時(shí)也能將一些非重要數(shù)據(jù)進(jìn)行共享。
通過上述分析和探討,我們不難發(fā)現(xiàn)云計(jì)算、霧計(jì)算和邊緣計(jì)算并不是計(jì)算技術(shù)的迭代更新,它們?cè)跀?shù)據(jù)的收集、處理和通信方式上的不同決定了它們?cè)谥腔劢煌ú煌瑘?chǎng)景中的應(yīng)用。未來,智慧交通將會(huì)朝著自主化、多元化、協(xié)同化的方向發(fā)展,多種計(jì)算模式的融合應(yīng)用將會(huì)促進(jìn)智慧交通的可持續(xù)性發(fā)展。