CN113422797B

CN113422797B - 一种用于车联网的更新地图的方法及系统

Info

Publication number: CN113422797B
Application number: CN202110509942.2A
Authority: CN
Inventors: 齐彦丽; 周一青; 刘玲; 石晶林
Original assignee: Institute of Computing Technology of CAS
Current assignee: Institute of Computing Technology of CAS
Priority date: 2021-05-11
Filing date: 2021-05-11
Publication date: 2022-10-11
Anticipated expiration: 2041-05-11
Also published as: CN113422797A

Abstract

本发明的实施例提供了一种更新地图的方法和系统，其系统，包括：至少一个预先设置的路边单元，若干个移动设备以及服务器，所述服务器与所述路边单元共址部署，为边缘计算服务器，并且被配置用于：获取所述移动端更新数据；预处理所述预设端环境数据，获得预设端更新数据；以及融合所述移动端更新数据和所述预设端更新数据，并将融合后的更新数据发送至所述移动设备，以更新移动端地图。本发明的方法能够在保障地图更新周期的同时，降低传输数据量。

Description

一种用于车联网的更新地图的方法及系统

技术领域

本发明涉及资源管理和应用领域，尤其涉及一种用于车联网的更新地图的方法及系统。

背景技术

随着自动驾驶技术的广泛应用，车辆需要更加精确的地图以及更大的观察范围来确保乘客的安全和舒适，因此市场对于高精度地图(High-Definition Map,HD Map)的需求愈发迫切。当前采用基于现场的激光雷达进行环境信息采集的方式不仅面临高昂的设备成本，同时严重制约HD Map的更新速度。为保障HD Map更新的实时性，可以采用群智感知的方式，即利用普通车辆的摄像头、雷达等传感器实现数据的实时采集，并通过云服务器实现数据的集中处理更新，以节约数据采集成本、提升HD Map更新速度。然而将通过群智感知的方式采集到的海量原始环境数据传输到云服务器面临传输数据量大、传输距离远、传输带宽受限的问题。

因此，亟需一种更加高效的用于车联网的更新地图的方法和系统。

发明内容

因此，本发明实施例的目的在于克服上述相关技术的缺陷，提供一种更新地图的方法及系统，能在保障地图更新周期的同时降低传输数据量。

上述目的是通过以下技术方案实现的：

根据本发明实施例的第一方面，提供了一种用于车联网的更新地图的系统，包括：至少一个预先设置的路边单元，其上设置有预设端数据采集装置和预设端数据传输装置，其中，所述预设端数据采集装置能够获取预设端环境数据，所述预设端数据传输装置能够与所述路边单元覆盖范围内的移动设备进行数据交互；若干个移动设备，其上设置有移动端数据采集装置、移动端数据处理装置和移动端数据传输装置，其中，所述移动端数据采集装置能够获取移动端环境数据，所述数据处理装置能够预处理至少部分的所述移动端环境数据，获得移动端更新数据，所述移动端数据传输装置能够与所述路边单元和服务器进行数据交互；以及服务器，其与所述路边单元共址部署，所述服务器为边缘计算服务器，并且被配置用于：获取所述移动端更新数据；预处理所述预设端环境数据，获得预设端更新数据；以及融合所述移动端更新数据和所述预设端更新数据，并将融合后的更新数据发送至所述移动设备，以更新移动端地图。

可选地，其中，所述服务器还用于：获取所述移动设备未经预处理的移动端环境数据；辅助预处理所述未经预处理的移动端环境数据，获得辅助移动端更新数据；以及融合所述移动端更新数据、所述辅助移动端更新数据以及所述预设端更新数据，并将融合后的更新数据发送至所述移动设备。

可选地，其中，所述服务器还用于：选取所述移动设备和所述路边单元，使得在一个地图更新周期内，所述移动设备向与所述路边单元共址部署的所述服务器发送的所述移动端更新数据和所述未经预处理的移动端环境数据的总量最小。

可选地，其中，所述服务器还用于：选取所述移动设备，使得每个所述移动设备所获取的所述移动端环境数据重叠部分最少。

根据本发明实施例的第二方面，还提供了一种更新地图的方法，包括：获取移动端更新数据，所述移动端更新数据是经移动设备预处理至少部分的移动端环境数据后获得的，所述移动端环境数据是由所述移动设备获取的所述移动设备周围的环境数据；预处理预设端环境数据，获得预设端更新数据，其中，所述预设端环境数据是由预先设置的路边单元采集的所述路边单元周围的环境数据；以及融合所述移动端更新数据和所述预设端更新数据，并将融合后的更新数据发送至所述移动设备，以更新移动端地图。

可选地，上述方法还包括：获取所述移动设备未经预处理的移动端环境数据；辅助预处理所述未经预处理的移动端环境数据，获得辅助移动端更新数据；以及融合所述移动端更新数据、所述辅助移动端更新数据以及所述预设端更新数据，并将融合后的更新数据发送至所述移动设备。

可选地，上述方法还包括：选取所述移动设备和所述路边单元，使得在一个地图更新周期内，所述移动设备向与所述路边单元共址部署的所述服务器发送的所述移动端更新数据和所述未经预处理的移动端环境数据的总量最小。

可选地，上述方法还包括：选取所述移动设备，使得每个所述移动设备所获取的所述移动端环境数据重叠部分最少。

可选地，上述方法还包括：选取所述移动设备，使得所述移动设备的预处理能力满足预设条件。

可选地，上述方法还包括：选取所述移动设备，使得在所述移动设备向所述服务器发送所述移动端更新数据的时间内，所述移动设备位于所述服务器部署的路边单元的可感知区域内。

根据本发明实施例的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被执行时实现如上述实施例第二方面所述的方法。

根据本发明实施例的第四方面，提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，在所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述实施例第二方面所述的方法。

本发明实施例的技术方案可以包括以下有益效果：

一方面，通过利用移动设备自身计算单元进行分布式计算，对移动设备实时采集的环境信息进行预处理，既可以充分利用移动设备闲置的计算资源提高资源利用率，解决云平台资源受限的难题；同时，由于移动设备既是数据的采集者又是数据的处理者，能够实现数据的就近处理，降低海量数据在网络中的传输，提高地图的更新速度；另一方面，通过将移动设备采集的部分环境数据发送给MEC服务器，由服务器完成卸载预处理，可以避免因不同车载处理器的计算能力具有差异性而导致感知数据量与计算能力严重不匹配从而造成资源浪费或任务无法完成的情况；又一方面，通过利用多个移动设备以及RSU共同采集环境数据，并由MEC服务器对预处理后的多方数据进行融合，发送给移动设备，能够保障地图的更新周期；再一方面，通过基于移动设备的计算能力和/或地理位置选择合适的移动设备或路边单元采集并预处理环境数据，能够避免可能存在多个车辆重复采集、处理相同环境数据，即数据冗余问题，减少计算与通信资源的浪费，并进一步降低传输数据量，以快速、高效地更新地图。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

在附图中：

图1示出了根据一个实施例的一种用于车联网的一种更新地图的系统。

图2示出了根据一个实施例的一种用于车联网的更新地图的方法的流程图。

图3示出了根据本发明的一个实施例的选取用于更新地图的移动设备的方法的流程图。

图4示出了本发明实验部分的不同机制下未更新比例随更新周期的变化趋势示意图。

图5示出了本发明实验部分的不同机制下传输数据量随更新周期的变化趋势示意图。

图6示出了本发明实验部分的不同机制下传输数据量随预处理输入输出比的变化趋势示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的，技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图通过具体实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动下获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本发明的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本发明的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本发明的各方面。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

现有的高精度地图更新技术采用群智感知实现环境数据的实时采集，并通过将采集的数据上传到云服务器来进行高精度地图更新，但是环境数据到云服务器的传输过程面临传输数据量大、传输距离远、传输带宽受限的问题。

为此，根据本发明的一个实施例，提供了一种用于车联网的更新地图的系统，该系统包括至少一个预先设置的路边单元(Roadside Unit，RSU)、若干个移动设备以及与RSU共址部署的边缘计算(Mobile Edge Computing，MEC)服务器，其中：

预先设置的RSU上设置有预设端数据采集装置和预设端数据传输装置。预设端数据采集装置能够获取预设端环境数据，所述预设端环境数据包括路边单元周围的地图数据、标识数据和/或其他车辆信息；预设端数据传输装置能够与该RSU覆盖范围内的移动设备进行数据交互。

移动设备上设置有移动端数据采集装置、移动端数据处理装置和移动端数据传输装置。其中，移动端数据采集装置能够获取移动端环境数据，移动端环境数据包括该移动设备周围的地图数据、标识数据和/或其他车辆信息；移动端数据处理装置能够预处理至少部分的移动端环境数据(又称“分布式预处理”)，获得该至少部分的移动端环境数据与移动端地图之间的移动端更新数据；移动端数据传输装置能够与路边单元和MEC服务器进行数据交换，将移动设备预处理后获得的移动端更新数据和未经处理的移动端环境数据发送至MEC服务器，由MEC服务器辅助预处理未经预处理的移动端环境数据(又称“卸载预处理”)。

MEC服务器被配置用于获取移动端更新数据，获取移动设备未经预处理的移动端环境数据；预处理预设端环境数据，获得预设端更新数据，辅助预处理未经预处理的移动端环境数据，获得辅助移动端更新数据，以及融合移动端更新数据、辅助移动端更新数据以及预设端更新数据，并将融合后的更新数据发送至移动设备，以更新移动设备地图。

在本申请中RSU的预设端数据采集装置例如可以包括高清摄像头、雷达等，用于对其周围的环境数据进行采集。可以在RSU侧部署与该RSU共址的MEC服务器，用于提供计算能力。作为集中节点，RSU可以收集其覆盖范围内所有移动设备的信息，包括位置、移动速度、传感器感知范围、无线传输能力、计算能力及负载等；同时RSU可以根据移动设备的移动速度推算已离开该区域的移动设备的位置信息；RSU还可以通过中继传输收集其覆盖范围之外的移动设备信息。基于RSU收集的全局信息，MEC服务器负责任务分配与资源调度，并提供计算资源用于对环境数据进行处理。此外，RSU可以采用频分复用技术，利用不同子载波同时与多个移动设备进行通信，且相互之间没有干扰。

在本申请中提到的移动设备可以是能够自主移动的设备，例如自动驾驶汽车、机器人、无人机等；也可以是由人来操控的设备，例如手机、智能眼镜、汽车等。移动设备可以包括图像采集器件以及一种或者多种传感器(例如摄像头、激光雷达)，用于实时采集其周围的图像或者其他信号。移动设备还可以包括用于数据的存储、计算、输出或显示等的数据处理装置(或系统)，例如包括易失性或者非易失性存储器、一个或者多个处理器。此外，本申请中提到的移动设备还可以包括用于与外部系统(例如边缘计算服务器)进行有线或者无线通信的数据传输装置，可以通过LTE-V、5G等与RSU进行通信，用于进行数据的发送和接收。在一个实施例中，移动设备上还可以安装有一个或多个传感器，例如里程计、加速度传感器、磁力传感器、方向传感器、重力传感器、陀螺仪、罗盘等，用于测量或跟踪移动设备在空间中的位置变化。

下文以汽车作为示例移动设备、以自动驾驶作为示例现实场景来介绍本发明的一个实施例，但可以理解，本发明的方案同样适用于其他任何设备以及其他任何场景。

图1示出了根据一个实施例的一种用于车联网的更新地图的系统。如图1所示，该系统包括沿道路100预先设置的RSU 110和RSU 111、与RSU 110共址的MEC服务器120以及在道路行驶的汽车130-135。其中，每个RSU均包括一个信号塔，能够通过无线传输与在其覆盖范围内的汽车进行数据交互；每个RSU还都设置有一个或多个摄像头(未示出)，能够获取该路边单元周围的环境数据。在汽车130-135中，每个汽车上都安装有一个或多个摄像头(未示出)，能够获取该汽车周围的环境数据。每个汽车上也都安装数据传输装置(未示出)，能够通过无线传输与RSU以及MEC服务器进行数据交换。例如，当汽车130、131、132行驶在RSU110覆盖的目标区域内，能够通过无线传输与RSU 110进行数据交换；汽车133和134行驶在RSU 111覆盖范围内，能够首先通过无线传输与RSU 111进行数据交换，再通过中继传输与RSU 110进行数据交换。同时，汽车131、132和134均安装有数据处理装置(未示出)，例如车载处理器，能够预处理该汽车获取的环境数据，并将该环境数据与车载地图进行比较，获得该环境数据与车载地图之间的更新数据，并能够通过数据传输装置无线传输至对应的MEC服务器120；汽车130没有安装数据处理装置或其数据处理装置计算能力有限，因此需要通过数据传输装置将其获取的部分或全部的原始环境数据无线传输至MEC服务器120(又称“任务卸载”)。MEC服务器120被共址部署在RSU 110一侧，能够预处理RSU 110获取的该节点周围的环境数据、辅助预处理汽车130发送的原始环境数据、将处理后的数据与汽车131和132发送的更新数据进行融合、并发送给汽车130-132，以更新其各自的车载地图。

上述实施例中，一方面，通过利用车辆自身计算单元进行车载分布式计算，对车辆实时采集的环境信息进行预处理，既可以充分利用车辆闲置的计算资源提高资源利用率，解决云平台资源受限的难题；同时，由于车辆既是数据的采集者又是数据的处理者，能够实现数据的就近处理，降低海量数据在网络中的传输，提高地图的更新速度；另一方面，通过将移动设备采集的部分环境数据发送给MEC服务器，由服务器完成卸载预处理，可以避免因不同车载处理器的计算能力具有差异性而导致感知数据量与计算能力严重不匹配从而造成资源浪费或任务无法完成的情况；又一方面，通过利用多个移动设备以及RSU共同采集环境数据，并由MEC服务器对预处理后的多方数据进行融合，发送给移动设备，能够实现移动设备更高精度地更新地图。

在其他实施例中，上述更新地图的系统中的服务器还可以用于选取移动设备，使得在一个地图更新周期内，移动设备向服务器发送的移动端更新数据和未经预处理的移动端环境数据的总量最小；和/或使得每个移动设备采集的移动端环境数据重叠部分最少(具体方法详见下文)。

本发明的另一实施例，提供了一种用于车联网的更新地图的方法，该方法应用于上述更新地图的系统，包括：获取移动端更新数据，移动端更新数据是经移动设备预处理至少部分的移动端环境数据后获得的，移动端环境数据是由移动设备获取的移动设备周围的环境数据；获取移动设备未经预处理的移动端环境数据；辅助预处理未经预处理的移动端环境数据，获得辅助移动端更新数据；预处理预设端环境数据，获得预设端更新数据，其中，预设端环境数据是由预先设置的路边单元采集的路边单元周围的环境数据；以及融合移动端更新数据、辅助移动端更新数据以及预设端更新数据，并将融合后的更新数据发送至移动设备，以更新移动设备地图。

图2示出了根据一个实施例的一种用于车联网的更新地图的方法的流程图。如图2所示，该方法包括以下步骤：

S210，获取车辆发送的移动端更新数据和未经预处理的移动端环境数据。

如上所述，在更新地图过程中，通过利用车辆自身计算单元进行车载分布式计算，对车辆实时采集的环境信息进行预处理，以降低海量数据在网络中的传输。然而，不同车载处理器的计算能力具有差异性，当移动设备采集到的环境数据量与其计算能力不匹配时，便会导致资源浪费或者预处理任务无法完成。为此，在本发明一个实施例中，车辆可以仅对其获取的原始移动端环境数据中的一部分进行预处理(即分布式预处理)，获得移动端更新数据，然后将经其预处理后获得的移动端更新数据以及未经预处理的移动端环境数据发送至MEC服务器，由MEC服务器辅助预处理该未经车辆预处理的移动端环境数据(即卸载预处理)。其中，移动端更新数据可以通过车辆的数据处理装置(例如车载处理器)将移动端环境数据与存储在车辆本地的地图数据进行对比获得。由于预处理过程删除了大量未发生变化的环境数据，如建筑物、交通标志等，因此预处理后的更新数据相比原始的环境数据，其数据量大大降低，减小了车辆向服务器进行数据传输的压力。

S220，辅助预处理车辆发送的未经处理的移动端环境数据，获得该环境数据与MEC服务器存储的地图之间的辅助移动端更新数据。

MEC服务器可以将车辆发送的未经处理的移动端环境数据与MEC服务器存储的地图数据进行对比，并提取其中发生变化的部分，作为辅助移动端更新数据。

S230，预处理RSU获取的预设端环境数据，获得该预设端环境数据与MEC服务器存储的地图之间的预设端更新数据。

沿路设置的RSU可以通过其环境数据采集装置获取该RSU周围的环境数据，此类环境数据可以直接由与该RSU共址部署MEC服务器进行预处理，而不需要进行数据传输。通过将由RSU采集的环境数据与MEC服务器存储的地图数据进行对比，并提取其中发生变化的部分，可以获得该RSU的预设端更新数据。

S240，将移动端更新数据、辅助移动端更新数据以及预设端更新数据进行融合，并将融合后的更新数据发送至车辆，以更新该车辆的车载地图。

由于车辆和RSU以其各自的视角和范围分别采集其周围的环境数据，通过将这三种更新数据进行融合，能够形成互补，从而获得更加全面的变化数据来更新车辆中的原有地图。

一方面，通过利用车辆自身计算单元进行车载分布式计算，对车辆实时采集的环境信息进行预处理，既可以充分利用车辆闲置的计算资源提高资源利用率，解决云平台资源受限的难题；同时，由于车辆既是数据的采集者又是数据的处理者，能够实现数据的就近处理，降低海量数据在网络中的传输，提高地图的更新速度；另一方面，通过将移动设备采集的部分环境数据发送给MEC服务器，由服务器完成卸载预处理，可以避免因不同车载处理器的计算能力具有差异性而导致感知数据量与计算能力严重不匹配从而造成资源浪费或任务无法完成的情况；又一方面，通过利用多个移动设备以及RSU共同采集环境数据，并由MEC服务器对预处理后的多方数据进行融合，发送给移动设备，能够实现移动设备更高精度地更新地图。

在一个实施例中，还可以对上述方法进行优化，选取特定的移动设备和路边单元进行环境数据的采集以及分布式预处理，使得在一个地图更新周期内，车辆向与路边单元共址部署的MEC服务器发送的移动端更新数据和未经预处理的移动端环境数据的总量最小，并且每个移动设备采集的移动端环境数据重叠部分最少。根据本发明上述实施例，一个地图更新周期至少包括移动设备预处理至少部分的环境数据的计算时延、移动设备向服务器发送经预处理后获得的移动端更新数据的传输时延、MEC服务器预处理RSU所获取的预设端环境数据的计算时延、移动设备发送的未经处理的环境数据的传输时延、MEC服务器预处理该未经处理的环境数据的计算时延、以及MEC服务器融合上述所有数据的时延。

图3示出了根据本发明的一个实施例的选取用于更新地图的移动设备的方法的流程图。如图3所示，该方法包括以下步骤：

S310，计算MEC服务器预处理RSU所获取的预设端环境数据的计算时延。

假设目标RSU在道路上覆盖的目标小区表示为C₁，则可以将整个道路上的车辆分为三类，第一类为位于目标区域C₁的车辆，第二类为已经驶出C₁且缓存有C₁的环境数据的车辆，第三类为即将驶入C₁且能感知到部分C₁环境数据的车辆。假设RSU和车载传感器的感知范围小于RSU的通信覆盖范围，则第三类仅包含C₁前一小区的部分车辆。将C₁之前的一个小区表示为C₀，C₁之后的各小区分别表示为C_m,m＝2,...,M，m为小区序号，M为小区总数，则各小区车辆数目可表示为N_m＝ρ_mL_m，其中L_m为小区C_m的通信覆盖范围，ρ_m为小区C_m的车辆密度；

表示小区C_m内的第n辆车。

设道路为x轴，目标小区起始点坐标值设为0，车辆

初始坐标值表示为

其所属RSU的坐标值表示为

由于各RSU位于各小区的中心，因此

具体表示如下：

其中，L_i为第i个小区C_i的通信覆盖范围，L_m为小区C_m的通信覆盖范围，m为小区序号，M为小区总数。

将车辆

的移动速度、感知范围、计算资源分别定义为

目标小区RSU的感知范围定义为s₀，MEC服务器计算资源为F₀；假设目标小区原始环境数据总数据量为S_data，预处理(即数据提取)计算密度为M_pre，预处理输入输出数据比为r_output，数据聚合计算密度为M_post，则车辆在其初始小区逗留时间与移动速度的关系可表示如下：

其中，当车辆位于目标小区及其之后的小区时，即m＝1,...,M时，车辆距离其初始所在小区边缘的距离表示为

当车辆位于目标小区前一小区C₀时，车辆距离其初始所在小区边缘的距离表示为

假设车辆采集的数据能够在本地缓存一个高精度地图更新周期T，则所有车辆的最大原始坐标值为

即各车辆以速度

在更新周期T内移动的最大距离，也就是原始坐标值超过p_max的车辆将不再缓存有目标小区的环境信息。进一步地，最大小区号M与最大原始坐标值之间的关系可表示为

对于目标RSU，其感知范围始终为[L₁/2-s₀,L₁/2+s₀]；对于未驶入目标小区和位于目标小区的车辆，由于车辆前后端均安装有传感器，因此其可实时感知的范围为

由于车辆将采集的环境数据缓存一定时间，因此其实际感知的目标小区范围为

对于已驶出目标小区的车辆，其存储有全部目标小区环境信息，即范围[0,L₁]。

设目标小区可沿车辆行驶方向分割为K个足够小的长度为L₁/K、数据量为S_data/K的等间距子区域，各子区域定义为A_k,k＝1,...,K。因此可以定义一组二值变量

来表示各节点是否存储或可实时感知(后面统称感知)各目标子区域环境信息，其中

表示车辆

可以感知子区域A_k，否则

基于上述分析，感知变量表示如下：

其中，

表示第k个子区域A_k位于车辆

的感知范围

内。

同理，u_0,k表示目标RSU感知变量，其中

定义一组二值优化变量

表示车辆及目标RSU选择策略，其中

表示车辆

负责采集子区域A_k的环境数据，否则

同理，w_0,k＝1表示目标RSU负责采集子区域A_k的环境数据。考虑各节点的可感知范围及群智感知的数据冗余问题，上述优化变量需满足约束条件

即子区域A_k仅分配给一个可感知该子区域环境信息的计算节点，其中

为系统总车辆数目。

对于每个服务节点，其感知的环境数据的数据量可表示为：

其中，S_data/K表示各子区域的数据量，

表示服务节点V_i负责采集的子区域个数。

对于目标RSU，其感知的数据直接由MEC服务器进行预处理，因此不存在数据传输；假设f₀≤F₀表示系统分配的用于进行目标RSU环境数据预处理的MEC计算资源，则MEC服务器预处理RSU所获取的环境数据的计算时延为：

其中，M_pre·S₀表示RSU所获取的环境数据的预处理计算量。

S320，计算移动设备预处理至少部分的环境数据的计算时延，以及向服务器发送经预处理后获得的移动端更新数据的数据量以及传输时延。

本发明中，移动端更新数据也可称移动端差异数据。由于车载处理器计算能力不同，各车辆可选择将一部分环境数据卸载到MEC进行辅助预处理。因此，对车辆获取的环境数据的预处理过程可分为分布式预处理和卸载预处理两种情况，引入优化变量

表示车辆分布式预处理的数据比例，其中

对于分布式预处理，假设车辆

的可用计算资源表示为

则其预处理时延可表示为：

其中，

表示车辆

分布式预处理的计算量。

分布式预处理结束后，车辆

将中间结果传输给目标RSU，进而由MEC服务器实现中间结果聚合。假设中间结果传输开始时刻(即分布式预处理的结束时刻)，车辆

位于小区C_m′，其新坐标值表示如下：

其中，

表示车辆

在预处理时间

内移动的距离。

若

仍位于目标小区，其中间结果可以直接通过无线链路传输给目标RSU；若

已驶离目标小区，则其中间结果需要由车辆当前所属RSU通过fronthaul链路中继传输给目标RSU。假设中继跳数每增加一次，传输数据量增加一倍。因此，车辆

分布式预处理中间结果的传输数据量可表示为：

其中，

表示分布式预处理中间结果数据量，|m′-1|为中继传输次数，|m′-1|+1为无线传输与中继传输总次数。

在中间结果的无线传输过程中，由于车辆的移动性，车辆到当前所属RSU的距离随时间变化，可表示为：

其中

为中间结果传输开始时刻车辆

所在RSU的位置坐标值，

为车辆

在预处理结束时刻

到传输结束时刻

移动的距离；

为车辆到RSU的水平间距，H为RSU的高度。

特别地，本发明忽略了中间结果无线传输过程中车辆的移动距离，即假设

为常量，表示如下：

进一步地，车辆

到当前所属RSU的无线传输速率可表示为：

其中

为系统分配的无线带宽，

为中间结果传输阶段车辆

的发射功率，

为复合信道衰落因子，α为路损因子，N₀为加性高斯白噪声功率；

进而，中间结果的总传输时延表示为：

其中R_wired为RSU之间有线传输速率。

因此分布式预处理情况下，车辆

的中间结果到达MEC服务器的时刻为

S330，计算由移动设备发送的未经处理的环境数据的传输时延以及MEC服务器预处理该未经处理的环境数据的计算时延。

当车辆计算资源不足时，车辆将一部分未经过预处理的原始数据卸载到目标RSU，由MEC服务器代替车辆V_nm完成预处理过程。由于原始数据的上传可以与分布式预处理同时执行，因此传输数据量与车辆初始位置相关，具体可表示为

其中

表示卸载预处理部分的原始数据量；|m-1|表示原始数据的中继传输次数，|m-1|+1表示原始数据的无线传输及中继传输总次数。

卸载开始时刻车辆

到其所属RSU的距离可表示为：

无线传输速率计算公式如下：

未经过预处理的原始数据传输到目标RSU后需由MEC进行辅助预处理(假设服务器可多进程并行处理多个子任务)，其计算时延可表示为：

其中，

表示车辆

卸载到MEC进行辅助预处理的预处理计算量，

表示MEC分配给车辆

用于进行卸载预处理的计算资源。

S340，计算MEC服务器获得移动端更新数据、辅助移动端更新数据以及预设端更新数据的最晚时延，以及MEC服务器融合上述所有数据的时延。

本发明中，预设端更新数据也可称预设端差异数据。当所有中间结果到达MEC后才可以进行数据聚合，因此聚合运算的开始时刻为所有车辆将中间结果传输到MEC、MEC完成其预处理的最晚时刻，表示为：

其中，

表示车辆

分布式预处理时中间结果传输到MEC的时刻，

表示卸载预处理时MEC完成预处理的时刻。

聚合运算的计算时延可表示为：

其中，r_output·M_post·S_data表示所有中间结果数据聚合的计算量，f′₀表示MEC分配的用于进行聚合运算的计算资源。

S350，选取在响应时延约束下，向服务器发送的移动端更新数据和未经预处理的环境数据的总量最小的移动设备。

由于频谱资源受限，因此本发明将目标函数设置为在响应时延(即高精度地图更新周期)约束下最小化系统总传输数据量，可表示如下：

其中，

表示所有小区的服务车辆的总传输数量；约束条件C1表示任务响应时延约束，C2表示各子区域仅分配给一个存储有该子区域环境信息或可感知该子区域环境信息的计算节点，C3-C5为计算资源约束，

表示车辆

分配的分布式预处理的计算资源

小于其总计算

f₀,f_i,0,f′₀≤F₀表示MEC分配的用于处理RSU环境数据、处理各车辆卸载的环境数据以及处理数据聚合的计算资源始终小于等于MEC总计算资源，且由于MEC对环境数据的预处理过程并行执行，分配的用于所有预处理的计算资源之和小于等于MEC总计算资源，即

上述实施例中，通过充分考虑车辆位置及搭载的各类传感器感知范围所导致的可执行任务的差异性，车辆计算能力所导致的可计算任务数量的差异性，以及车辆高速移动可能导致的中间结果的中继传输等因素，合理选择目标RSU及车辆并确定预处理方案，不仅解决了因多个车辆重复采集、处理相同环境数据而产生的数据冗余以及计算与通信资源浪费的问题，也解决了因不同车载处理器的计算能力具有差异性而造成感知数据量与计算能力严重不匹配，导致资源浪费或任务无法完成的问题，在保障高精度地图更新周期的同时降低传输数据量，从而提高地图更新的效率。

在一个实施例中，还可以采用启发式算法进一步优化选取移动设备，使得移动端的预处理能力满足预设条件。具体优化过程如下：

由于目标RSU传感器感知的环境信息可以直接由MEC服务器进行处理，不存在数据的传输，因此为最大程度降低数据传输量，将目标RSU传感器可感知的子区域全部分配给RSU进行环境数据采集。

对于其他子区域，在可以感知到该子区域的车辆中尽量选择计算资源充足且中间结果传输过程中始终位于目标小区的车辆。其中计算资源充足是为了保证完成分布式预处理，避免任务卸载过程的数据传输；中间结果传输过程中始终位于目标小区是为了保证预处理完成后，可以直接将中间结果传输到MEC服务器，避免中继传输，增加传输数据量。具体包括：优先为初始时刻位于目标小区C₁的车辆

分配尽可能多的子区域，同时保证其在驶出目标小区前完成分布式预处理及中间结果的无线传输；若目标小区车辆无法完成剩余子区域，则考虑即将驶入目标小区C₁的车辆

选择中间结果传输过程中始终位于目标小区C₁的车辆(预处理完成后已驶入目标小区C₁；若未驶入，则选择等待一定时间待驶入目标小区C₁后再开始传输中间结果)。

若仍有未分配的子区域，则需要选择中间结果的中继传输或将计算任务卸载，采用穷举法为每个子区域选择传输数据量最小的方案。

在本发明的又一个实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序或可执行指令，当所述计算机程序或可执行指令被执行时实现如前述实施例中所述的技术方案，其实现原理类似，此处不再赘述。在本发明的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何能够存储数据且可以被计算装置读取的有形介质。计算机可读存储介质的实例包括硬盘驱动器、网络附加存储器(NAS)、只读存储器、随机存取存储器、CD-ROM、CD-R、CD-RW、磁带以及其它光学或非光学数据存储装置。计算机可读存储介质也可以包括分布在网络耦合计算机系统上的计算机可读介质，以便可以分布式地存储和执行计算机程序或指令。

在本发明的另一个实施例中，可以以电子设备的形式来实现本发明。该电子设备包括处理器和存储器，在存储器中存储有计算机程序，当该计算机程序被处理器执行时，能够用于实现本发明的方法。

实验部分：

参数设置。为验证本发明的有效性，发明人分别采用本发明提供的方法和现有技术的方法进行了仿真，仿真参数设置如下：考虑单向高速道路，沿道路方向每隔1000米等间隔部署一个RSU，各小区交通流密度分布在[0.005,0.02]，各车辆匀速行驶，速度在60-140km/h；车辆计算资源在0.3*1011-0.6*1011cycle/s范围内随机选择，MEC服务器计算资源在3*1011-6*1011cycle/s范围内随机选择，传感器的感知范围在50-100米；其它参数设置如下：

表1仿真参数设置

对本发明提供的方法进行验证。将所提机制与下述相关技术进行比较：1)只实时感知机制：只利用车辆传感器实时感知的环境信息进行高精度地图更新，即车辆只有其传感器感知范围内的环境数据；2)无中继传输机制：当车辆完成预处理后若不在目标小区，中间结果无法通过RSU中继传输给目标RSU；3)无任务卸载机制：当车辆计算资源不足时，通过任务卸载将部分子任务卸载到MEC服务器实现辅助预处理；4)最近节点选择机制：即选择距离子区域最近的服务节点执行该子区域的环境数据采集及预处理。不同机制下目标小区无法更新比例、总传输数据量随高精度地图更新周期的变化趋势分别如图4、图5所示，总传输数据量随预处理输入输出比的变化趋势如图6所示。可以看出，相较于其他方法，本发明使用的方法在更新高精度地图过程中传输量更低。在更新周期大于30s时，可以实现目标区域的完全更新，即无法更新子区域比例为零。相比最近节点选择机制，本发明上述实施例中所提机制的传输数据量可以降低20.7％。

本说明书中针对“各个实施例”、“一些实施例”、“一个实施例”、或“实施例”等的参考指代的是结合所述实施例所描述的特定特征、结构、或性质包括在至少一个实施例中。因此，短语“在各个实施例中”、“在一些实施例中”、“在一个实施例中”、或“在实施例中”等在整个说明书中各地方的出现并非必须指代相同的实施例。此外，特定特征、结构、或性质可以在一个或多个实施例中以任何合适方式组合。因此，结合一个实施例中所示出或描述的特定特征、结构或性质可以整体地或部分地与一个或多个其他实施例的特征、结构、或性质无限制地组合，只要该组合不是非逻辑性的或不能工作。

本说明书中“包括”和“具有”以及类似含义的术语表达，意图在于覆盖不排他的包含，例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备并不限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。“一”或“一个”也不排除多个的情况。另外，本申请附图中的各个元素仅仅为了示意说明，并非按比例绘制。

虽然本发明已经通过上述实施例进行了描述，然而本发明并非局限于这里所描述的实施例，在不脱离本发明范围的情况下还包括所做出的各种改变以及变化。

Claims

1.一种用于车联网的更新地图的系统，包括：

至少一个预先设置的路边单元，其上设置有预设端数据采集装置和预设端数据传输装置，其中，所述预设端数据采集装置能够获取预设端环境数据，所述预设端数据传输装置能够与所述路边单元覆盖范围内的移动设备进行数据交互；

若干个移动设备，其上设置有移动端数据采集装置、移动端数据处理装置和移动端数据传输装置，其中，所述移动端数据采集装置能够获取移动端环境数据，所述数据处理装置能够预处理至少部分的所述移动端环境数据，获得移动端更新数据，所述移动端数据传输装置能够与所述路边单元和服务器进行数据交互；以及

服务器，其与所述路边单元共址部署，所述服务器为边缘计算服务器，并且被配置用于：

获取所述移动端更新数据；

预处理所述预设端环境数据，获得预设端更新数据；以及

融合所述移动端更新数据和所述预设端更新数据，并将融合后的更新数据发送至所述移动设备，以更新移动端地图；

其中，所述服务器还用于：

选取所述移动设备和所述路边单元，使得在一个地图更新周期内，所述移动设备向与所述路边单元共址部署的所述服务器发送的所述移动端更新数据和未经预处理的移动端环境数据的总量最小。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述服务器还用于：

获取所述移动设备未经预处理的移动端环境数据；

辅助预处理所述未经预处理的移动端环境数据，获得辅助移动端更新数据；以及

融合所述移动端更新数据、所述辅助移动端更新数据以及所述预设端更新数据，并将融合后的更新数据发送至所述移动设备。

3.根据权利要求2所述的系统，其中，所述服务器还用于：

选取所述移动设备，使得每个所述移动设备所获取的所述移动端环境数据重叠部分最少。

4.一种用于车联网的更新地图的方法，包括：

获取移动端更新数据，所述移动端更新数据是经移动设备预处理至少部分的移动端环境数据后获得的，所述移动端环境数据是由所述移动设备获取的所述移动设备周围的环境数据；

预处理预设端环境数据，获得预设端更新数据，其中，所述预设端环境数据是由预先设置的路边单元采集的所述路边单元周围的环境数据；以及

其中，所述方法还包括：选取所述移动设备和所述路边单元，使得在一个地图更新周期内，所述移动设备向与所述路边单元共址部署的服务器发送的所述移动端更新数据和未经预处理的移动端环境数据的总量最小。

5.根据权利要求4所述的方法，还包括：

获取所述移动设备未经预处理的移动端环境数据；

6.根据权利要求4所述的方法，还包括：

7.根据权利要求6所述的方法，还包括：

选取所述移动设备，使得所述移动设备的预处理能力满足预设条件。

8.根据权利要求7所述的方法，还包括：

选取所述移动设备，使得在所述移动设备向所述服务器发送所述移动端更新数据的时间内，所述移动设备位于所述服务器部署的路边单元的可感知区域内。

9.一种存储介质，其中存储有计算机程序，在所述计算机程序被处理器执行时，能够用于实现权利要求4-7中任一项所述的方法。

10.一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，在所述计算机程序被处理器执行时，能够用于实现权利要求4-7中任一项所述的方法。