车辆的车载边缘计算系统及方法与流程

1.本技术涉及车辆技术领域，特别涉及一种车辆的车载边缘计算系统及方法。


背景技术：

2.目前，为满足车辆整车功能的实现，当前先进主流的中心化域控制电子电器架构如图1所示，各模块按逻辑功能域(domain)进行控制连接，功能域中存在中心化的域控制器，其中，物理拓扑与功能拓扑耦合，实现开发难度较小，且可承载较多功能需求。
3.然而，各域控制器之间算力协同性差，实际性能受限，且线束长且连接复杂，导致成本高，亟待解决。
4.申请内容
5.本技术提供一种车辆的车载边缘计算系统及方法，以解决相关技术中各域控制器之间算力协同性差，实际性能受限，且线束长且连接复杂，导致成本高的问题，提高了车辆的安全性和可靠性。
6.本技术第一方面实施例提供一种车辆的车载边缘计算系统，包括：
7.设置于云端的中心云计算单元，用于根据车辆输入的第一传感器数据计算所述车辆的非实时性任务，得到输出至所述车辆的至少一个执行装置的第一控制指令；
8.设置于云端的移动边缘计算(mobile edge computing，mec)单元，用于在计算资源满足第一预设条件且所述中心云计算单元运行时，用于根据所述车辆输入的第二传感器数据计算所述车辆的实时性任务，得到输出至所述车辆的至少一个执行装置的第二控制指令；以及
9.设置于车端的车载边缘计算(vehicular edge computing，vec)单元，用于在所述移动边缘计算单元计算所述实时性任务的同时，根据所述第二传感器数据计算所述实时性任务，得到输出至所述车辆的至少一个执行装置的参考控制指令，使得所述第二控制指令和所述参考控制指令不一致时进行报警。
10.可选地，所述车载边缘计算单元还用于在所述计算资源不满足所述第一预设条件或者所述中心云计算单元未运行时，将所述参考控制指令输出至所述至少一个执行装置。
11.可选地，所述移动边缘计算单元还用于在所述计算资源满足第二预设条件且所述中心云计算单元运行时，根据所述车辆输入的第三传感器数据计算所述车辆的部分实时性任务，且所述车载边缘计算单元还用于根据所述车辆输入的第四传感器数据计算所述车辆的剩余实时性任务，得到输出至所述车辆的至少一个执行装置的第三控制指令。
12.可选地，在所述计算资源满足第三预设条件且所述车载边缘计算单元处于空闲状态时，所述车载边缘计算单元还用于根据其他车辆输入的传感器数据计算对应的计算任务，得到输出至所述其它车辆的控制指令。
13.可选地，还包括：
14.输入单元，用于接收所述车辆的传感器数据；
15.输出单元，用于发送所述车辆的控制指令；和
16.管道单元，用于提供所述计算资源。本技术第二方面实施例提供一种车辆的车载边缘计算方法，包括以下步骤：
17.根据车辆输入的第一传感器数据计算所述车辆的非实时性任务，得到输出至所述车辆的至少一个执行装置的第一控制指令；
18.在计算资源满足第一预设条件且所述中心云计算单元运行时，用于根据所述车辆输入的第二传感器数据计算所述车辆的实时性任务，得到输出至所述车辆的至少一个执行装置的第二控制指令；以及
19.在所述移动边缘计算单元计算所述实时性任务的同时，根据所述第二传感器数据计算所述实时性任务，得到输出至所述车辆的至少一个执行装置的参考控制指令，使得所述第二控制指令和所述参考控制指令不一致时进行报警。
20.可选地，还包括：
21.在所述计算资源不满足所述第一预设条件或者所述中心云计算单元未运行时，将所述参考控制指令输出至所述至少一个执行装置。
22.可选地，还包括：
23.在所述计算资源满足第二预设条件且所述中心云计算单元运行时，根据所述车辆输入的第三传感器数据计算所述车辆的部分实时性任务，且所述车载边缘计算单元还用于根据所述车辆输入的第四传感器数据计算所述车辆的剩余实时性任务，得到输出至所述车辆的至少一个执行装置的第三控制指令。
24.可选地，在所述计算资源满足第三预设条件且所述车载边缘计算单元处于空闲状态时，还包括：
25.根据其他车辆输入的传感器数据计算对应的计算任务，得到输出至所述其它车辆的控制指令。
26.可选地，本技术实施例的方法，还包括：
27.接收所述车辆的传感器数据；
28.发送所述车辆的控制指令；和
29.提供所述计算资源。
30.由此，可以根据车辆输入的第一传感器数据计算车辆的非实时性任务，得到输出至车辆的至少一个执行装置的第一控制指令，并在计算资源满足第一预设条件且中心云计算单元运行时，用于根据车辆输入的第二传感器数据计算车辆的实时性任务，得到输出至车辆的至少一个执行装置的第二控制指令，并在移动边缘计算单元计算实时性任务的同时，根据第二传感器数据计算实时性任务，得到输出至车辆的至少一个执行装置的参考控制指令，使得第二控制指令和参考控制指令不一致时进行报警。由此，解决了相关技术中各域控制器之间算力协同性差，实际性能受限，且线束长且连接复杂，导致成本高的问题，提高了车辆的安全性和可靠性。
31.本技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。
附图说明
32.本技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得
明显和容易理解，其中：
33.图1为相关技术中中心化域控制电子电器架构示意图；
34.图2为中央计算 区域控制电子电器架构的示例图；
35.图3为端云一体化控制的电子电器架构的示例图；
36.图4为申请实施例的车辆的车载边缘计算系统的方框示意图；
37.图5为申请一个实施例的车辆的车载边缘计算系统的架构示意图；
38.图6为申请一个实施例的车辆的车载边缘计算系统的功能示意图；
39.图7为申请实施例提供的车载边缘计算方法的流程图。
具体实施方式
40.下面详细描述本技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本技术，而不能理解为对本技术的限制。
41.下面参考附图描述本技术实施例的车辆的车载边缘计算系统及方法。
42.在介绍本技术实施例的车辆的车载边缘计算系统及方法之前，先简单介绍下当前预测的先进电子电器架构及其优缺点。
43.如图2所示，图2为中央计算 区域控制电子电器架构示意图，其分为中央计算模块和分布模块两部分，其中，有限个数的中央计算模块相当于是域控制器的进一步集成，而分布模块不采用按逻辑功能域(domain)分配方式，而采用按物理区域(zone)的分配方式，物理拓扑与功能拓扑解耦，兼顾性能和成本，使得中央计算模块可以提供高性能算力，且区域分布式模块的连接线束简化使成本降低。然而，中央计算模块成本高、能耗高，并且没有从根本上解决车端应用相对不丰富的问题。
44.如图3所示，图3为端云一体化控制电子电器架构示意图，分为云端和车端两部分，核心逻辑是用云端算力(含中心云和边缘云mec)替代或补充车端算力来控制车辆运行，其中，云端需要完成应用生态融合、含基础设施的多传感融合和综合决策，车端需要完成电子电器架构简化、功能安全保障和信息安全保障，车云之间的管道部分需要实现接近全地域、全天候、实时、高可靠、高带宽的无线网络连接，功能与车辆解耦，具有柔性可无限拓展的算力性能和功能应用，且成本较低。然而，为避免车-中心云管道的长距离复杂度产生的可靠性问题，会过度依赖路侧移动边缘计算(mec)基础设施，导致场景适应性较差，车端的接近无算力，导致可靠性(鲁棒性)存在较大风险。
45.因此，本技术提供了一种车辆的车载边缘计算系统，可以根据车辆输入的第一传感器数据计算车辆的非实时性任务，得到输出至车辆的至少一个执行装置的第一控制指令，并在计算资源满足第一预设条件且中心云计算单元运行时，用于根据车辆输入的第二传感器数据计算车辆的实时性任务，得到输出至车辆的至少一个执行装置的第二控制指令，并在移动边缘计算单元计算实时性任务的同时，根据第二传感器数据计算实时性任务，得到输出至车辆的至少一个执行装置的参考控制指令，使得第二控制指令和参考控制指令不一致时进行报警。由此，解决了相关技术中各域控制器之间算力协同性差，实际性能受限，且线束长且连接复杂，导致成本高的问题，提高了车辆的安全性和可靠性。
46.具体而言，图4为本技术实施例所提供的一种车辆的车载边缘计算系统的方框示
意图。
47.如图4所示，该车辆的车载边缘计算系统10包括：云计算单元100、移动边缘计算单元200和车载边缘计算单元300。
48.其中，中心云计算单元100设置于云端，中心云计算单元100用于根据车辆输入的第一传感器数据计算车辆的非实时性任务，得到输出至车辆的至少一个执行装置的第一控制指令；移动边缘计算单元200设置于云端，移动边缘计算单元200用于在计算资源满足第一预设条件且中心云计算单元100运行时，根据车辆输入的第二传感器数据计算车辆的实时性任务，得到输出至车辆的至少一个执行装置的第二控制指令。车载边缘计算单元300设置于车端，车载边缘计算单元300用于在移动边缘计算单元200计算实时性任务的同时，根据第二传感器数据计算实时性任务，得到输出至车辆的至少一个执行装置的参考控制指令，使得第二控制指令和参考控制指令不一致时进行报警。
49.可选地，在一些实施例中，本技术实施例的系统10，还包括：输入单元，用于接收车辆的传感器数据；输出单元，用于发送车辆的控制指令；和管道单元，用于提供计算资源。
50.其中，第二传感器数据可以为车辆座椅传感器采集的座椅信息、温度传感器采集的车内温度等车辆内部的传感器采集的数据，第二传感器数据可以为车载环境传感器和高精度地图得到的道路环境信息，高精度定位得到的车辆位置信息，以及惯性测量单元得到的姿态信息等。计算资源可以为带宽、延时、可靠性等，第一预设条件可以为管道通畅的情况，即满足大带宽、低延时、高可靠性等条件，执行装置可以为车辆的制动装置、转向装置、动力装置等，第一控制指令可以为控制车辆的至少一个执行装置执行相应动作的指令。
51.具体而言，结合图5和图6所示，主要分为：输入、输出、管道和计算四部分。其中，本技术实施例的中心云计算单元100可以接收车辆输入的第一传感器数据，并根据第一传感器数据计算车辆的非实时性任务，得到输出至车辆的至少一个执行装置的第一控制指令，如娱乐控制指令、空调控制指令等，例如，接收车辆输入的车辆的温度，判断该温度是否满足用户需求，如果满足用户需求个，根据用户需求自动调整温度，如继续加热或者制冷。
52.移动边缘计算单元200可以在管道通畅的情况，即满足大带宽、低延时、高可靠性等条件且中心云计算单元100运行时，根据车辆输入的道路环境信息、车辆位置信息、姿态信息等计算车辆的实时性任务，得到输出至车辆的至少一个执行装置的第二控制指令，如转向控制指令、制动控制指令灯，从而控制车辆的转向、制动等。
53.车载边缘计算单元300可以在管道通畅的情况，即满足大带宽、低延时、高可靠性等条件下，在移动边缘计算单元200计算实时性任务的同时，也根据第二传感器数据计算实时性任务，并得到输出至车辆的至少一个执行装置的参考控制指令，从而将该参考控制指令与上述边缘计算单元200计算得到的第二控制指令进行比对，判断指令是否一致，如果不一致，则可以进行报警提醒，从而有效提高车辆的安全性和可靠性。
54.由此，移动边缘计算单元200和车载边缘计算单元300形成互补冗余边缘计算方法，再与云计算单元100合形成一体化计算，在保证高性能、多应用和低成本的同时，大幅度提升整车系统的实时性、场景适应性和可靠性。
55.进一步地，在一些实施例中，车载边缘计算单元300还用于在计算资源不满足第一预设条件或者中心云计算单元100未运行时，将参考控制指令输出至至少一个执行装置。
56.具体而言，如果计算资源不满足第一预设条件，即管道不通畅，无法满足大带宽、
低延时、高可靠等，或中心云计算单元100未运行，不具备云计算设备服务时，本技术实施例可以用车载边缘计算单元300替代移动边缘计算单元200完成实时性任务，形成算力补充，提高特殊场景适应性，从而有效解决未来的端云一体化控制架构无法适应管道不畅通或云计算设备失效的问题。
57.可选地，在一些实施例中，移动边缘计算单元200还用于在计算资源满足第二预设条件且中心云计算单元运行时，根据车辆输入的第三传感器数据计算车辆的部分实时性任务，且车载边缘计算单元300还用于根据车辆输入的第四传感器数据计算车辆的剩余实时性任务，得到输出至车辆的至少一个执行装置的第三控制指令。
58.其中，第三传感器数据和第四传感器数据可以为车载环境传感器和高精度地图得到的道路环境信息，高精度定位得到的车辆位置信息，以及惯性测量单元得到的姿态信息等，第三控制指令可以为转向控制指令、制动控制指令灯、动力控制指令等。
59.具体而言，本技术实施例可以在管道通畅，即满足大带宽、低延时、高可靠性等条件下且具备云计算设备服务时，如果当前实时性任务算力需求较大，无法使用移动边缘计算单元200独立完成，本技术实施例可以通过移动边缘计算单元200和车载边缘计算单元300共同完成实时性任务，二者硬件资源虚拟化，各自完成任务的不同部分(不同部分之和即是整体任务)，二者形成算力互补，即移动边缘计算单元200根据车辆输入的第三传感器数据计算车辆的部分实时性任务，车载边缘计算单元300根据车辆输入的第四传感器数据计算车辆的剩余实时性任务，从而得到输出至车辆的至少一个执行装置的第三控制指令。可选地，在一些实施例中，在计算资源满足第三预设条件且车载边缘计算单元300处于空闲状态时，车载边缘计算单元300还用于根据其他车辆输入的传感器数据计算对应的计算任务，得到输出至其它车辆的控制指令。
60.也就是说，当车载边缘计算单元300算力空闲、且管道通畅时，还可以选择向附近车辆提供边缘计算服务，例如，车载边缘计算单元300通过t-box及管道，向附近车辆提供边缘计算服务，被服务车辆向本车缴纳服务费用或提供其他等效价值。
61.根据本技术实施例提出的车辆的车载边缘计算系统，可以根据车辆输入的第一传感器数据计算车辆的非实时性任务，得到输出至车辆的至少一个执行装置的第一控制指令，并在计算资源满足第一预设条件且中心云计算单元运行时，用于根据车辆输入的第二传感器数据计算车辆的实时性任务，得到输出至车辆的至少一个执行装置的第二控制指令，并在移动边缘计算单元计算实时性任务的同时，根据第二传感器数据计算实时性任务，得到输出至车辆的至少一个执行装置的参考控制指令，使得第二控制指令和参考控制指令不一致时进行报警。由此，解决了相关技术中各域控制器之间算力协同性差，实际性能受限，且线束长且连接复杂，导致成本高的问题，提高了车辆的安全性和可靠性。
62.其次参照附图描述根据本技术实施例提出的车辆的车载边缘计算方法。
63.图7是本技术实施例的车辆的车载边缘计算方法的流程图。
64.如图7所示，该车辆的车载边缘计算方法包括以下步骤：
65.s401，根据车辆输入的第一传感器数据计算车辆的非实时性任务，得到输出至车辆的至少一个执行装置的第一控制指令。
66.s402，在计算资源满足第一预设条件且中心云计算单元运行时，用于根据车辆输入的第二传感器数据计算车辆的实时性任务，得到输出至车辆的至少一个执行装置的第二
控制指令。
67.s403，在移动边缘计算单元计算实时性任务的同时，根据第二传感器数据计算实时性任务，得到输出至车辆的至少一个执行装置的参考控制指令，使得第二控制指令和参考控制指令不一致时进行报警。
68.可选地，还包括：
69.在计算资源不满足第一预设条件或者中心云计算单元未运行时，将参考控制指令输出至至少一个执行装置。
70.可选地，还包括：
71.在计算资源满足第二预设条件且中心云计算单元运行时，根据车辆输入的第三传感器数据计算车辆的部分实时性任务，且车载边缘计算单元还用于根据车辆输入的第四传感器数据计算车辆的剩余实时性任务，得到输出至车辆的至少一个执行装置的第三控制指令。
72.可选地，在计算资源满足第三预设条件且车载边缘计算单元处于空闲状态时，还包括：
73.根据其他车辆输入的传感器数据计算对应的计算任务，得到输出至其它车辆的控制指令。
74.可选地，还包括：
75.接收车辆的传感器数据；
76.发送车辆的控制指令；和
77.提供计算资源。需要说明的是，前述对车辆的车载边缘计算系统实施例的解释说明也适用于该实施例的车辆的车载边缘计算方法，此处不再赘述。
78.根据本技术实施例提出的车辆的车载边缘计算方法，可以根据车辆输入的第一传感器数据计算车辆的非实时性任务，得到输出至车辆的至少一个执行装置的第一控制指令，并在计算资源满足第一预设条件且中心云计算单元运行时，用于根据车辆输入的第二传感器数据计算车辆的实时性任务，得到输出至车辆的至少一个执行装置的第二控制指令，并在移动边缘计算单元计算实时性任务的同时，根据第二传感器数据计算实时性任务，得到输出至车辆的至少一个执行装置的参考控制指令，使得第二控制指令和参考控制指令不一致时进行报警。由此，解决了相关技术中各域控制器之间算力协同性差，实际性能受限，且线束长且连接复杂，导致成本高的问题，提高了车辆的安全性和可靠性。
79.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或n个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
80.此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本技术的描述中，“n个”的含义是至少两个，例如两个，三个
等，除非另有明确具体的限定。
81.流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更n个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本技术的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本技术的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
82.应当理解，本技术的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，n个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
83.本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。