智能车联网的移动边缘智能与计算

智能车联网的移动边缘智能与计算
2022年05月17日 15:40 出行

车联网中采用了边缘缓存技术,通过在边缘服务器上存储或预取内容来辅助内容传递。与传统网络相比,车联网中高速缓存算法的设计更具挑战性,这主要是由于车辆的高移动性、频繁变化的内容要求以及恶劣的通信环境引起的。作为纳斯达克上市企业“微美全息WIMI.US”旗下研究机构“微美全息科学院”的科学家们根据车辆的角色考虑两种不同的场景,即对于具有不同角色(即VaaC和VaaS)的车辆进行研究。

在VaaC场景中,车辆作为支持缓存的车联网的内容消费者,从边缘服务器访问所需的内容。在VaaS场景中,车辆也充当内容提供者,在其存储单元中缓存内容。我们将重点放在缓存内容的放置上,即决定哪些内容应该被缓存,并将现有的研究分为三类:1)感知时间位置的缓存,即考虑内容重要性/流行程度的时间变化;2)空间位置感知缓存,即考虑相同内容在不同区域的不同重要性/流行程度;3)移动性感知的缓存,即减轻车辆移动性对内容缓存和交付的影响。本文整体的组织结构和内容安排如以下框图所示。

本文组织结构和内容框图

1. VaaC

随着边缘服务器的广泛部署,通过其覆盖区域的车辆可以获得及时的内容交付服务。下面将详细讨论从传统车联网到智能车联网的代表性研究。

1.1感知时间位置的缓存

在边缘缓存系统中,时间局部性包括两个方面:缓存内容的新鲜度和用户请求的时间变化。考虑到RSU(路边单元,RoadSide Units)与车辆之间通信的特点,时间数据传播问题在被描述为NP-hard问题。然后作者根据用户请求的要求(例如,时间限制)开发了一种启发式调度算法,以提高请求服务机会。

1.2 空间位置感知缓存

在车辆环境中,一些信息,如交通信息,与车辆的位置有关。因此,车联网的内容新鲜度在不同路段可能有所不同。比如有一种基于深度学习的缓存方案来优化智能车联网的缓存决策,旨在减少娱乐内容的交付延迟。在该方案中,通过CNN(卷积神经网络,Convolutional Neural Network)检测乘客的年龄和性别,并利用多层感知机(MLP)预测合适的内容,将内容缓存在特定区域的边缘服务器上。然后,车辆根据k-means算法和二进制分类确定哪些内容可以从边缘服务器访问。

1.3 移动性感知的缓存

由于有限的网络容量和断断续续的连接,向移动中的车辆提供大容量的内容(如视频、音乐和高清地图)是一项挑战。为了最小化车辆的下载时间,有人研究了如何在边缘服务器上放置大型内容的问题。该文开发了三种算法来减轻车辆移动性对缓存性能的影响。也有的人提出了一种缓存策略,以最小化多访问EIS(边缘信息系统,Edge Information System)中的缓存服务延迟。

具体地说,车辆的移动性是通过一个长短期记忆(LSTM,Long Short-Term Memory)络在一个时间序列上预测的。在此基础上,利用深度强化学习算法开发了一种主动缓存策略。为解决车辆的移动性和服务期限问题,将边缘缓存和计算集成到EIS中是一个新的研究方向。在这种情况下,如何有效地分配有限的资源是一个重要的问题。比如要考虑到,针对集成体系结构中的资源分配问题,建立了两种联合优化模型,确定最优的缓存和计算决策,然后采用基于深度强化学习的方法进行求解。

2. VaaS

基于边缘服务器的缓存受到覆盖范围和与车辆的不可靠连接的限制。作为补充,在移动的车辆上缓存内容是一个很好的方案。通过利用车辆的移动性,边缘缓存可以提供更具成本效益和实用性增强的服务。与此方向相关的现有研究如下:

2.1 感知时间位置的缓存

对于车辆缓存,由于车载存储资源有限,内容的时间局部性不仅会影响缓存服务,还会影响其他功能在车辆上的实现。因此,确定内容将被缓存多长时间是一个重要的问题。此前人们提出了可根据内容大小进行边缘缓存的方法。提出了一种新的缓存方法Hamlet,通过确定大容量和小容量内容的缓存更新频率,在相邻节点间产生内容多样性。基于该方案,用户可以在短时间内收到相邻缓存节点发来的不同内容,提高了缓存效率。

2.2 空间位置感知缓存

由于车辆的灵活移动性和多跳数据传输,VaaS模式将提高基于位置服务的缓存性能。具体来说,通过基于动态机动性和车辆密度将城市区域划分为多个热点区域,利用历史数据进行局部匹配,预测未来车辆的行驶轨迹。通过将频繁访问这些热点区域的车辆整合到一个合作缓存方案中,可以获得缓存服务的最佳效用。同时为了减轻移动和通信漏洞对缓存服务的影响,也有一种车内缓存的动态中继策略。通过缓存方案和飞行器间通信,可以保持热点区域内容。

2.3 移动性感知的缓存

可以利用车辆的可预测移动性来提高缓存辅助内容交付的效率。传统设备到设备网络中的移动感知缓存已经得到了很好的研究了,这些方法最近被扩展到车辆网络。在先前的研究中,学者们探索了一种新型的缓存服务,缓存在车辆中的内容可以被通信范围内的移动或静态用户请求。在这个场景中,缓存车辆和移动用户之间的关系是设计缓存策略的关键。

3. 启用缓存的应用

除了典型的内容共享和交付服务外,人们对开发边缘缓存服务器支持的新应用程序非常感兴趣。下面首先介绍缓存辅助的感知和定位,然后介绍车联网和智能交通系统中的其他应用。

3.1 缓存辅助的感知和定位缓存辅助感知包括自动超车、合作避碰、透视、鸟瞰等功能,其中边缘缓存为车辆提供了辅助驾驶和提高交通安全的感知内容。另一方面,缓存辅助定位包括交通弱势群体(vulnerable road user,VRU)发现,其中边缘缓存通过缓存定位信息提高了RSU、车辆和行人的协作性。表1显示了这些用例的详细描述,以及它们在端到端(end-to-end,E2E)延迟、可靠性、数据速率和定位精度方面的关键性能指标。

表1缓存辅助的感知和定位的一些用例

3.2 其他应用

边缘缓存在车联网中不断出现,下面将介绍其中一些应用。

(1)InfoRank:为了高效的城市感知,有人开发了一种基于信息的排序(information-based ranking,InfoRank)算法。该算法对部分智能车辆进行选择和排序,以承担城市传感任务。因此,可以用很少的费用完成对这些车辆附近的监测。在该算法中,车辆作为数据缓存服务器存储传感数据,减轻边缘服务器的负担。

(2)Over-The-Top (OTT):可以通过实现边缘缓存机制设计了一种新的OTT内容预取系统。车辆和RSU的连接是基于真实的测试平台进行预测的。此外,本文还提出了一个内容流行度估计方案来估计用户的内容请求。在此之后,用户请求的内容在边缘服务器上被主动预取。

(3)安全信息共享:数据共享是一种有效的方法,可以减少由于传感器系统不可靠而造成的数据丢失,克服自动驾驶汽车感知范围有限的问题。因此,数据安全成为一个重要的任务,能够设计了一个安全的自动驾驶车辆信息共享系统。该系统旨在提高两种场景下的数据安全性:虚假数据传播和车辆跟踪。

(4)交通管理:为了分析边缘缓存对交通控制的影响,早先的研究提出了一种基于边缘缓存的交通控制方案。传统上,由于驾驶员都是利己的,很难获得交通系统的最优状态。因此,交通网络的最优状态与用户均衡是矛盾的。为了揭示用户均衡与系统最优状态之间的关系,提出了一种可缓存车辆的通信成本模型。通过该方案,交通网络可以在边缘缓存的帮助下从通信方面进行优化。

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