1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)目標(biāo)和概述

1.1 系統(tǒng)所解決的問(wèn)題

交通安全、交通堵塞屬于當(dāng)今國(guó)際交通領(lǐng)域的難題，尤其以交通安全問(wèn)題最為嚴(yán)重。據(jù)研究，采用智能交通技術(shù)提高道路管理水平后，每年僅交通事故死亡人數(shù)可減少30%以上，并能提高交通工具的使用效率50%以上。為此，世界各發(fā)達(dá)國(guó)家競(jìng)相投入大量資金和人力，進(jìn)行大規(guī)模的智能交通技術(shù)研究試驗(yàn)。智能交通是一個(gè)國(guó)情相關(guān)性很強(qiáng)的領(lǐng)域，自上世紀(jì)80年代智能交通技術(shù)起步以來(lái)，各國(guó)政府和專家都根據(jù)本國(guó)國(guó)情在美國(guó)研究?jī)?nèi)容的基礎(chǔ)上進(jìn)行著本土化探索。對(duì)交通的要求不僅因國(guó)家、地區(qū)、文化的不同而千差萬(wàn)別，甚至同樣的交通狀況因出行者的角色——步行或者駕車的不同，而會(huì)產(chǎn)生不同的感受與評(píng)價(jià)。

作為未來(lái)交通優(yōu)先發(fā)展的主題，智能交通系統(tǒng)對(duì)于提高交通管理效率、緩解交通擁擠、減少環(huán)境污染、確保交通安全起到了非常重要的作用，符合國(guó)家建設(shè)“智慧城市”、“綠色城市”和“平安城市”的要求，得到政策層面的大力支持。

1.2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的功能與總體框架

（1）邊緣并行計(jì)算技術(shù)研究；

（2）高可靠低延遲通信技術(shù)研究；

（3）車輛定位與安全風(fēng)險(xiǎn)判定；

（4）車載一體化終端及邊緣處理器的組網(wǎng)實(shí)現(xiàn)。

2 應(yīng)用場(chǎng)景介紹

本實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的主要應(yīng)用場(chǎng)景：在城市道路，以及城際高速公路上，實(shí)現(xiàn)道路對(duì)行駛車輛的導(dǎo)航，以及危險(xiǎn)情況發(fā)生前的及時(shí)預(yù)警。此項(xiàng)目的目的是實(shí)現(xiàn)一種輔助駕駛功能，在此基礎(chǔ)上，讓道路對(duì)路況信息有一個(gè)全面的認(rèn)知，從而實(shí)現(xiàn)道路對(duì)車流量的疏導(dǎo)。因此，可以將目標(biāo)用戶定位為政府，可以由政府將這套系統(tǒng)應(yīng)用在道路監(jiān)管的方面，幫助維護(hù)道路狀況的安全穩(wěn)定。

2.1 預(yù)期成果

（1）基于邊緣計(jì)算的智能車路協(xié)同系統(tǒng)搭建

現(xiàn)有的交通通信網(wǎng)絡(luò)功能單一，路邊設(shè)備也主要以信息采集設(shè)備為主。數(shù)據(jù)匯總以及處理過(guò)程全部集中于交管部門云控制中心來(lái)完成。巨大的數(shù)據(jù)量傳輸，冗長(zhǎng)的傳輸鏈路以及復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理算法既給整個(gè)通信網(wǎng)絡(luò)造成了巨大的壓力，又降低了信息準(zhǔn)確度并且加大了信息傳輸時(shí)延。針對(duì)以上問(wèn)題，本課題架設(shè)一種基于邊緣計(jì)算的智能車路協(xié)同網(wǎng)絡(luò)，在路邊邊緣段布置具有運(yùn)算能力的邊緣處理器，將云平臺(tái)的部分算法遷移到邊緣端，合理分配周圍邊緣設(shè)備的任務(wù)量，從而緩解通信網(wǎng)絡(luò)與云平臺(tái)壓力，縮短通信距離，并結(jié)合GPU并行計(jì)算方案，從物理結(jié)構(gòu)上縮短傳輸時(shí)延。

（2）超可靠和低延遲通信（URLLC）技術(shù)研究

無(wú)線通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)主要集中在大量穩(wěn)定的語(yǔ)音和數(shù)據(jù)量的協(xié)調(diào)高速傳輸上。在這種情況下，與數(shù)據(jù)量相比所需的信令開銷大小可以忽略不計(jì)，可以使用有效設(shè)計(jì)過(guò)的糾錯(cuò)碼來(lái)處理香農(nóng)極限。時(shí)間、空間和頻率分集技術(shù)可確保無(wú)線信道的高可靠性。不同于無(wú)線通信系統(tǒng)，車輛通信傳輸數(shù)據(jù)量較小，且對(duì)可靠性和低延遲有較高的要求，大數(shù)據(jù)量的傳統(tǒng)理論框架和系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法不再有效。本項(xiàng)目將交通通信特點(diǎn)與無(wú)線通信系統(tǒng)結(jié)合，形成新的智能交通通信系統(tǒng)框架，以降低時(shí)延提高可靠性為目標(biāo)，形成滿足交通運(yùn)輸以及交通信息安全要求快速準(zhǔn)確的通信網(wǎng)絡(luò)。

（3）車輛安全風(fēng)險(xiǎn)判定

在傳統(tǒng)的依靠GPS、慣導(dǎo)傳感器，以及LoRa、wi-fi輔助定位的精確定位基礎(chǔ)上，通過(guò)改進(jìn)的濾波算法實(shí)現(xiàn)對(duì)基站覆蓋范圍內(nèi)車輛的準(zhǔn)確跟蹤。在此基礎(chǔ)上，考慮采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)道路內(nèi)的車輛安全風(fēng)險(xiǎn)判定。由于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的后驗(yàn)概率結(jié)果具有很高的精確度，與傳統(tǒng)事故預(yù)測(cè)分析模型相比，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型具有更高的結(jié)果可靠性。同時(shí)，由于逆行和其自身動(dòng)能、動(dòng)量較小等方面的原因，正面碰撞是非機(jī)動(dòng)車發(fā)生交通事故主要的類型，但客貨車等大型車輛更易發(fā)生側(cè)面碰撞事故，且側(cè)面碰撞交通事故發(fā)生的概率會(huì)隨著進(jìn)口道和出口道數(shù)量的增加而增加。交通參與者感知判斷失誤最易引起正面碰撞事故的發(fā)生，由于轉(zhuǎn)向操作不當(dāng)引起的側(cè)面碰撞事故的概率最大，而制動(dòng)不當(dāng)則最易引起尾隨碰撞事故的發(fā)生。通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)分析結(jié)果的系統(tǒng)分析，可以為制定合理的城市道路交通管理策略、提高城市道路交通安全水平提供更加可靠的理論依據(jù)。此外，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判在這個(gè)項(xiàng)目中是相當(dāng)重要的，因?yàn)檫@決定了車輛最重要的安全問(wèn)題，為了維護(hù)系統(tǒng)信息的安全，可以考慮與相關(guān)的安全企業(yè)進(jìn)行合作，提高整個(gè)系統(tǒng)的安全性能。

2.2 技術(shù)的示范效應(yīng)

提供了智能交通網(wǎng)絡(luò)新的服務(wù)方向，使道路智能化，達(dá)到有效降低危險(xiǎn)情況發(fā)生的概率，會(huì)成為智能交通安全性方面的重要組成部分。

2.3 商業(yè)價(jià)值

邊緣計(jì)算的到來(lái)讓智能交通更具安全性。無(wú)論是公路、鐵路、海運(yùn)還是航空，安全都是交通行業(yè)最為重要的事情。例如最近各大科技公司都不遺余力進(jìn)行投入的自動(dòng)駕駛技術(shù)遲遲不能應(yīng)用的最重要原因也是其不能確保上路的絕對(duì)安全。邊緣計(jì)算的到來(lái)，對(duì)這些問(wèn)題的解決帶來(lái)了很大幫助。邊緣計(jì)算也能使智能交通系統(tǒng)更具經(jīng)濟(jì)性。智能交通系統(tǒng)應(yīng)用IoT已經(jīng)為行業(yè)帶來(lái)了相當(dāng)?shù)氖找妗＠纾纤鼓嵬鈭?chǎng)部署的IoT預(yù)商用網(wǎng)，安裝車檢器300余個(gè)。這為上海迪士尼停車系統(tǒng)帶來(lái)了以下好處：第一，車輛檢測(cè)器即插即用，無(wú)需布線，安裝施工簡(jiǎn)單；第二，此次利用的窄帶物聯(lián)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)的覆蓋距離遠(yuǎn)（信號(hào)能覆蓋到地下二層），車檢器待機(jī)時(shí)間長(zhǎng)（10年待機(jī)）；能實(shí)現(xiàn)整個(gè)城市乃至全國(guó)的停車位統(tǒng)一查詢，提升了車位利用率，也方便了車主尋找空余車位。未來(lái)，邊緣計(jì)算在提升交通系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性上還大有作為。例如，城市軌道交通系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛目前一大障礙就是屏蔽門。現(xiàn)在屏蔽門的開閉主要是靠列車司機(jī)人眼識(shí)別，整列車所有車門都要等待最后一個(gè)上車的人上車才能關(guān)閉。如果每個(gè)屏蔽門都安裝上檢測(cè)及控制設(shè)備，使其具備邊緣計(jì)算的能力，能夠獨(dú)立、安全地控制自身開合，這無(wú)疑可以大大提高城市軌道交通系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性，使得城市軌道交通自動(dòng)駕駛成為可能。如果說(shuō)“云計(jì)算”使智能交通系統(tǒng)的大腦“更聰明”，那么“邊緣計(jì)算”就使智能交通系統(tǒng)的末梢神經(jīng)“更靈敏”。這兩者在提高交通系統(tǒng)的運(yùn)行效率，提升其經(jīng)濟(jì)性上的作用是同樣重要的。

2.4 社會(huì)價(jià)值

隨著信息時(shí)代的來(lái)臨，信息技術(shù)帶動(dòng)了我國(guó)社會(huì)的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)步增長(zhǎng)。而同時(shí)信息技術(shù)也進(jìn)入了社會(huì)發(fā)展的各行各業(yè)。因?yàn)橹悄芙煌ㄏ到y(tǒng)具備網(wǎng)絡(luò)、通訊、自動(dòng)化控制和交通建設(shè)技術(shù)等方面的特質(zhì)，可以解決我國(guó)交通所面對(duì)的問(wèn)題，提高我國(guó)交通系統(tǒng)的性能來(lái)更好地服務(wù)于國(guó)民的生活，改善生活質(zhì)量。但是，許多業(yè)內(nèi)期待的如自動(dòng)駕駛、軌道交通無(wú)人值守等技術(shù)依然還不能實(shí)現(xiàn)。智能交通系統(tǒng)通過(guò)對(duì)路況中的車輛進(jìn)行科學(xué)分析和監(jiān)管，可以使原有的城市交通環(huán)境大幅度改善，增加公路對(duì)車輛的服務(wù)效果，自然就加速了城市各方面資源的相互利用和有效合作，加速了城市整體經(jīng)濟(jì)的整體發(fā)展。因此，智能交通系統(tǒng)的引入不僅改善了交通環(huán)境，也促使了城市資源整合，推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展速度。

3 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)技術(shù)可行性

3.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)要測(cè)試的技術(shù)

（1）邊緣并行計(jì)算技術(shù)研究和平臺(tái)搭建

交通系統(tǒng)中存在很多時(shí)延敏感性問(wèn)題，在交通安全以及交通管理過(guò)程中的許多問(wèn)題需要快速運(yùn)算得出結(jié)果。由于車載處理器運(yùn)算能力較差，且問(wèn)題云端集中處理信息傳輸距離較長(zhǎng)，本課題提出邊緣計(jì)算解決方案。在路邊邊緣節(jié)點(diǎn)布置較強(qiáng)計(jì)算能力的邊緣處理器，并根據(jù)一定的計(jì)算任務(wù)量聯(lián)合多個(gè)邊緣處理器并行計(jì)算，基于此提出以下研究?jī)?nèi)容：

·GPU聯(lián)合并行計(jì)算技術(shù)研究以及硬件架構(gòu)搭建；

·邊緣計(jì)算設(shè)備任務(wù)量的合理分配算法研究；

·算法程序并行化研究。

（2）超可靠和低延遲車路通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究

由于智能車路協(xié)同網(wǎng)絡(luò)具有連接量大、可靠性要求高和延遲要求低的特點(diǎn)，本項(xiàng)目提出了一種新的理論架構(gòu)和無(wú)線通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。此方案分析研究了大量接入小數(shù)據(jù)智能交通通信網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)容量，并為智能交通通信網(wǎng)絡(luò)提供方案設(shè)計(jì)以獲得接近理論極限的性能。研究要點(diǎn)如下：

·分析協(xié)調(diào)多址接入的大量接入小數(shù)據(jù)智能交通通信系統(tǒng)的理論容限；

·基于交通通信特點(diǎn)，提出一種新的理論框架和系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案；

·在新的理論框架基礎(chǔ)上，研究網(wǎng)絡(luò)編碼和網(wǎng)絡(luò)分層設(shè)計(jì)，包括設(shè)計(jì)糾錯(cuò)短碼以及物理層自適應(yīng)短碼和超低延遲交通網(wǎng)絡(luò)的跨層設(shè)計(jì)。

（3）基于機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)的車輛安全風(fēng)險(xiǎn)判定

由于精準(zhǔn)的定位是實(shí)現(xiàn)交通安全及其他車路協(xié)同功能的基礎(chǔ)，因此本課題首先對(duì)現(xiàn)有定位解決方案深入分析，在此基礎(chǔ)上提出了一種邊緣端的多目標(biāo)追蹤方案；在能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)追蹤的基礎(chǔ)上，構(gòu)建車輛風(fēng)險(xiǎn)判定模型，以達(dá)到實(shí)時(shí)預(yù)警道路車輛行駛的目的。本課題的主要研究?jī)?nèi)容如下：

·提出一種新的邊緣多目標(biāo)追蹤算法，利用GPS+慣導(dǎo)+LoRa實(shí)現(xiàn)目標(biāo)定位，在此基礎(chǔ)上，采用改進(jìn)的粒子濾波算法，在邊緣端實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)追蹤方案；

·建立城市交通事故分析的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在城市交通風(fēng)險(xiǎn)判定中。

（4）車載一體化終端以及邊緣處理器的硬件實(shí)現(xiàn)及硬件組網(wǎng)
定位、追蹤、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判等功能是在邊緣端執(zhí)行，但是數(shù)據(jù)還是會(huì)傳輸并存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)中心，以供進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)對(duì)路況的分析，以及其他的數(shù)據(jù)挖掘功能。

3.2 物理平臺(tái)

本課題考慮將南京理工大學(xué)綜合樓外圍一圈的道路作為主要場(chǎng)景，總長(zhǎng)約為698米，共有路燈19個(gè)，攝像頭5個(gè)，實(shí)驗(yàn)中采用實(shí)驗(yàn)車輛4種，包括私家車、公務(wù)車（警車、消防車、救護(hù)車等）、助力車以及高危險(xiǎn)車輛等等。課題預(yù)先設(shè)想在沿路的路燈上放置6個(gè)Wi-Fi充當(dāng)AP定位節(jié)點(diǎn)，和6個(gè)Lora節(jié)點(diǎn)輔助信息傳輸，滿足車輛定位實(shí)驗(yàn)在覆蓋范圍內(nèi)接入無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的需要。同時(shí)，無(wú)線AP要實(shí)現(xiàn)小角度精準(zhǔn)覆蓋，以便減少各AP間的信號(hào)干擾，充分發(fā)揮無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的整體效率。

考慮到南京理工車輛定位系統(tǒng)對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)有著高穩(wěn)定性和高安全性的需求，在設(shè)計(jì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候采用目前主流的IEEE 802.11n技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。可以利用信道綁定、塊確認(rèn)和MIMO射頻確保實(shí)現(xiàn)峰值性能。外置的智能天線技術(shù)還提高了射頻信號(hào)覆蓋范圍和可靠性，通過(guò)智能天線實(shí)現(xiàn)下圖區(qū)域的全方位覆蓋。

隨著無(wú)線網(wǎng)絡(luò)上承載的應(yīng)用系統(tǒng)越來(lái)越豐富，網(wǎng)絡(luò)的性能是至關(guān)重要的。因此，要求構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)的組網(wǎng)技術(shù)必須是高帶寬的組網(wǎng)技術(shù)，AP支持2.4G/5.8G雙頻并發(fā)，每頻段最大理論速率300Mbps。無(wú)線管理平臺(tái)必須采用先進(jìn)的硬件平臺(tái)，能夠滿足未來(lái)3~5年的應(yīng)用、滿足無(wú)線網(wǎng)絡(luò)大流量數(shù)據(jù)的需要。

IMX6工控核心板是一款基于i.MX6系列處理器的核心板。標(biāo)配處理器為Cortex.-A9簡(jiǎn)單雙核。板上集成了大量的外設(shè)接口，包括千兆以太網(wǎng)、音頻、USB、CAN、UART、HDMI、LVDS、 LCD等接口，同時(shí)整合的多功能HD視頻引擎可提供1080P 60fps視頻解碼、1080P 30fps視頻編碼，并帶有2D、3D圖形引擎，可滿足消費(fèi)電子、工業(yè)和汽車車載娛樂(lè)系統(tǒng)等新一代應(yīng)用，以及醫(yī)療應(yīng)用的豐富圖形和高響應(yīng)需求。

IMX6嵌入式工控核心板是一款82mm×60mm的核心模塊，板卡基于SMARC接口，通過(guò)MXM314接口座與底板互聯(lián)。

3.3 軟件平臺(tái)

基于Linux 操作系統(tǒng)的軟件操作平臺(tái)。

3.4 配置和控制接口

2 路 SD/MMC 接口；1 路 PWM。

3.5 數(shù)據(jù)通訊接口

音/視頻接口：

·1路音頻接口；

·1路并行攝像頭接口；

·1路MIPI DSI 顯示接口；

·1路MIPI CSI-2串行攝像頭接口；

·1路HDMI1.4接口。支持60Hz1080P輸出；

·1路LCD接口。24bit RGB，最大支持60Hz WUXGA輸出；

·2路LVDS接口。2路單通道最大支持85Mpixels/sec 輸出，1 路雙通道最大支持165Mpixels/sec 輸出。

通訊接口：

·1路10/100/1000M 以太網(wǎng)接口；

·1路USB Host 接口；

·1路USB OTG 接口（不含驅(qū)動(dòng)）；

·5路UART 接口（UART1 專用于調(diào)試）；

·2路CAN-Bus接口；

·3路I2C總線接口（M6708Q版本僅支持I2C_2/ I2C_3兩路）。

3.6 安全措施

本網(wǎng)絡(luò)的信息點(diǎn)多，用戶復(fù)雜，信息點(diǎn)存在隨意接入使用的問(wèn)題，使得當(dāng)前類似“沖擊波病毒”、“ARP攻擊”等病毒肆虐。據(jù)統(tǒng)計(jì)大約70%的安全事件發(fā)生在局域網(wǎng)內(nèi)部，一個(gè)健壯的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該提供必要的手段，建立內(nèi)網(wǎng)的安全防護(hù)手段，對(duì)此無(wú)線網(wǎng)將做安全限制。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判在這個(gè)項(xiàng)目中是相當(dāng)重要的，因?yàn)檫@決定了車輛最重要的安全問(wèn)題，為了維護(hù)系統(tǒng)信息的安全，可以考慮與相關(guān)的安全企業(yè)進(jìn)行合作，提高整個(gè)系統(tǒng)的安全性能。

在實(shí)際推廣過(guò)程中，由于項(xiàng)目的定位的目標(biāo)用戶是政府，因此可以爭(zhēng)取政府的支持，由政府出面保證系統(tǒng)的安全性；此外，系統(tǒng)也會(huì)利用技術(shù)手段保障用戶的隱私，同時(shí)提供服務(wù)開關(guān)選項(xiàng)，讓用戶自主選擇是否開啟輔助駕駛功能。

此外，對(duì)于相對(duì)較為密集的車道進(jìn)行數(shù)據(jù)分析需要足夠的計(jì)算力，因此需要足夠的基站對(duì)于目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行覆蓋。如果計(jì)算力不夠，則會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失，導(dǎo)致交通安全問(wèn)題的產(chǎn)生。在超高密度小基站的背景下，在車流量大的道路上通過(guò)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)布置足夠的基站數(shù)量，甚至可以考慮多個(gè)微基站服務(wù)同一個(gè)路段，從而達(dá)到足夠的計(jì)算力。

3.7 軟件開發(fā)和模擬環(huán)境

Linux的軟件開發(fā)環(huán)境，基于matlab的模擬環(huán)境。

4 和ECC技術(shù)及測(cè)試臺(tái)的關(guān)系

（1）本課題架設(shè)一種基于邊緣計(jì)算的智能車路協(xié)同網(wǎng)絡(luò)，在路邊邊緣段布置具有運(yùn)算能力的邊緣處理器，將云平臺(tái)的部分算法遷移到邊緣端，合理分配周圍邊緣設(shè)備的任務(wù)量，從而緩解通信網(wǎng)絡(luò)與云平臺(tái)壓力，縮短通信距離，并結(jié)合GPU并行計(jì)算方案，從物理結(jié)構(gòu)上縮短傳輸時(shí)延。

（2）不同于無(wú)線通信系統(tǒng)，車輛通信傳輸數(shù)據(jù)量較小，且對(duì)可靠性和低延遲有較高的要求，大數(shù)據(jù)量的傳統(tǒng)理論框架和系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法不再有效。本項(xiàng)目將交通通信特點(diǎn)與邊緣計(jì)算模型結(jié)合，形成新的智能交通通信系統(tǒng)框架，以降低時(shí)延提高可靠性為目標(biāo)，形成滿足交通運(yùn)輸以及交通信息安全要求的快速準(zhǔn)確的通信網(wǎng)絡(luò)。

（3）將基于貝葉斯的風(fēng)險(xiǎn)判定模型放到邊緣端，實(shí)現(xiàn)對(duì)道路實(shí)時(shí)信息的有效反饋。

5 交付件

一套車路協(xié)同系統(tǒng)，包括：若干個(gè)車載數(shù)據(jù)傳感器采集模塊，Wi-Fi、lora節(jié)點(diǎn)，和若干個(gè)Wi-Fi、lora網(wǎng)關(guān)，以及數(shù)據(jù)融合計(jì)算中心。

6 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)使用者

可以用來(lái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)道路上的車輛導(dǎo)航與預(yù)警。

7 知識(shí)產(chǎn)權(quán)說(shuō)明

南京理工大學(xué)對(duì)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的建設(shè)、運(yùn)營(yíng)以及使用擁有自主產(chǎn)權(quán)。

8 部署、操作和訪問(wèn)使用

實(shí)驗(yàn)平臺(tái)將部署在南京理工大學(xué)電光大樓的周圍，用于模擬道路中車輛導(dǎo)航與預(yù)警的功能。后期將會(huì)提供給校方，或者其他實(shí)驗(yàn)場(chǎng)所，進(jìn)行小范圍的試點(diǎn)研究。

摘自《自動(dòng)化博覽》2018年增刊《邊緣計(jì)算2018專輯》