CN112530156A - 基于边缘计算的智能网联汽车开放道路***和建设方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于边缘计算的智能网联汽车开放道路***、建设方法、计算机设备和存储介质。该基于边缘计算的智能网联汽车开放道路建设方法包括：采用车端、路侧装置、接入网络和边缘计算处理端作为开放道路的基础架构；其中，将车端和路侧装置端获取的感知信息，通过接入网络进行网络汇聚后，再发送到边缘计算处理端；通过边缘计算处理端，对感知信息进行边缘计算，得到决策信息，其中，边缘计算基于4G/5G网络实现；将决策信息，通过接入网络发送到路侧装置和车端，以使路侧装置和车端能够根据决策信息对自身表现行为进行控制。采用该基于边缘计算的智能网联汽车开放道路建设方法能够实现智能网联汽车在开放道路上的自动驾驶。
Description
【技术领域】
本发明涉及智能网联技术领域，尤其涉及一种基于边缘计算的智能网联汽车开放道路***和建设方法。
【背景技术】
智能网联汽车是产业变革的必然趋势，是智能化与网联化两化融合的重要载体，更是国家竞争力的重要体现。智能网联汽车可以提供更安全、更舒适、更节能、更环保的交通方式和交通出行综合解决方案，是城市智能交通***的重要环节，是构建绿色汽车社会的核心要素。
然而目前，智能网联汽车如何在开放道路上实现自动驾驶还是一道难题，没有科学的方案用于指导实现智能网联汽车在开放道路上的自动驾驶。
【发明内容】
有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于边缘计算的智能网联汽车开放道路***和建设方法、计算机设备和存储介质，用以解决目前没有科学的方案用于指导实现智能网联汽车在开放道路上自动驾驶的问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种基于边缘计算的智能网联汽车开放道路建设方法，包括：
采用车端、路侧装置、接入网络和边缘计算处理端作为开放道路的基础架构；
其中，将所述车端和所述路侧装置端获取的感知信息，通过所述接入网络进行网络汇聚后，再发送到所述边缘计算处理端；
通过所述边缘计算处理端，对所述感知信息进行边缘计算，得到决策信息，其中，所述边缘计算基于4G/5G网络实现；
将所述决策信息，通过所述接入网络发送到所述路侧装置和所述车端，以使所述路侧装置和所述车端能够根据所述决策信息对自身表现行为进行控制。
第二方面，本发明实施例提供了一种基于边缘计算的智能网联汽车开放道路***，包括：
车端，用于获取与车辆相关的感知信息，以及接收与车辆相关的决策信息，对车端表现行为进行控制；
路侧装置，用于获取与路侧装置相关的感知信息，以及接收与路侧装置相关的决策信息，对路侧装置表现行为进行控制；
接入网络装置，用于传输、存储与所述车辆相关的感知信息、与所述路侧装置相关的感知信息以及与所述车辆相关的决策信息、与所述路侧装置相关的决策信息；
边缘计算处理端，用于对接收的与所述车辆相关的感知信息、与所述路侧装置相关的感知信息进行边缘计算，得到与所述路侧装置相关的决策信息、与所述车辆相关的决策信息，其中，所述边缘计算基于4G/5G网络实现。
进一步地，所述智能网联汽车开放道路***以感知层、网络层、数据层、平台层和应用层作为***架构。
进一步地，所述智能网联汽车开放道路***包括：交通信号控制模块、自动泊车诱导模块、高精度定位模块、移动边缘计算平台、五维时空应用平台和存储模块。
进一步地，所述交通信号控制模块用于根据接收的与所述车辆相关的决策信息对交通信号进行控制，所述交通信号控制模块以工作站控制层、主控服务器层、通讯控制层和外场设备层作为架构。
进一步地，所述自动泊车诱导模块用于引导车辆寻泊，其中，所述自动泊车诱导模块包括一级诱导单元、二级诱导单元和三级诱导单元，所述一级诱导单元用于指引用户的行驶路径，所述二级诱导单元用于提供可泊车地点的粗略信息，所述三级诱导单元用于提供可泊车地点的详细信息。
进一步地，所述高精度定位模块用于对车辆进行定位，提供车辆定位信息，所述移动边缘计算平台用于提供移动边缘计算功能，所述五维时空应用平台用于辅助决策，其中，所述移动边缘计算平台采用物理层、虚拟层、服务层和应用层作为平台架构。
进一步地，所述存储模块采用基于IP以太网络的SAN存储架构IP-SAN，用于实现存储网络与应用网络的连接，提供远程数据复制和数据恢复功能。
第三方面，一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于边缘计算的智能网联汽车开放道路建设方法的步骤。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，包括：计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于边缘计算的智能网联汽车开放道路建设方法的步骤。
在本发明实施例中，采用车端、路侧装置、接入网络和边缘计算处理端作为开放道路的基础架构，能够将车端和所述路侧装置端获取的感知信息，实时通过接入网络发送到边缘计算处理端进行处理，从而得到指导车端、路侧装置做出符合当前时刻的决策信息，通过接入网络对车端、路侧装置进行表现行为的控制，从而使车辆准确地根据实际路况做出准确的行驶行为，实现智能网联汽车在开放道路上的自动驾驶。
【附图说明】
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明一实施例中基于边缘计算的智能网联汽车开放道路建设方法的一流程图；
图2是本发明一实施例中基于边缘计算的智能网联汽车开放道路***的一示意图；
图3是本发明一实施例中计算机设备的一示意图。
【具体实施方式】
为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。
应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的相同的字段，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来描述预设范围等，但这些预设范围不应限于这些术语。这些术语仅用来将预设范围彼此区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一预设范围也可以被称为第二预设范围，类似地，第二预设范围也可以被称为第一预设范围。
取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
图1示出本实施例中基于边缘计算的智能网联汽车开放道路建设方法的一流程图。该基于边缘计算的智能网联汽车开放道路建设方法可应用在智能网联汽车开放道路***上。该智能网联汽车开放道路***具体可应用在计算机设备上，其中，该计算机设备是可与用户进行人机交互的设备，包括但不限于电脑、智能手机和平板等设备。如图1所示，该基于边缘计算的智能网联汽车开放道路建设方法包括如下步骤：
S10：采用车端、路侧装置、接入网络和边缘计算处理端作为开放道路的基础架构。
其中，车端包括车载图像采集装置、毫米波/激光雷达、超声波雷达、差分定位天线、4G/5G天线等感知信息获取装置，还包括车载CPE 4G、CPE5G，以及对车载图像采集装置采集的图像进行初步处理的感知融合处理器等装置。
其中，路侧装置包括路侧图像采集装置、交通控制信号采集装置、定位参考站等感知信息获取装置，还包括对路侧图像采集装置采集的图像进行初步处理的感知融合处理器等装置。
其中，接入网络包括光纤、4G网络和5G网络。具体地，路侧装置采用的接入网络可以是光纤/CV2X；车端采用的接入网络可以是4G网络和/或5G网络。
其中，边缘计算处理端(MEC(Mobile Edge Computing，移动边缘计算)处理端)，包括行业应用、车辆管理、五维时空、高精度定位的模块或平台，可根据输入的感知信息，通过这些模块或平台，采用移动边缘计算得到远程驾驶、路劲规划、决策驾驶等决策信息。
S20：其中，将车端和路侧装置端获取的感知信息，通过接入网络进行网络汇聚后，再发送到边缘计算处理端。
可以理解地，在该智能网联汽车开放道路建设中，要求各终端、装置能够快速响应、快速进行数据处理等操作，以达到实时根据车辆行驶环境实现车辆在开放道路上的自动驾驶。在一实施例中，车辆在行驶时将实时采集车辆周围的环境信息，以及路侧端也会同时采集车辆路侧的信息，以确定车辆当前的所处的环境及行车路况等信息。这些通过车端和路侧装置采集得到的信息称为感知信息，是实现自动驾驶的基础。在本实施例中，车端和路侧装置端获取的感知信息，将通过接入网络进行网络汇聚后，再发送到边缘计算处理端，实现感知信息的快速传输。其中，由于自动驾驶对实时性要求非常高，因此，车端和路侧装置端获取的感知信息需要保证在接入网络进行网络汇聚，保证时刻对应上后再发送到边缘计算处理端，以保证感知信息的准确性和同步性。
S30：通过边缘计算处理端，对感知信息进行边缘计算，得到决策信息，其中，边缘计算基于4G/5G网络实现。
可以理解地，边缘计算处理端具体可以是指用户的移动终端，该移动终端接入侧部署有MEC网元，可以借助移动终端实现移动边缘计算，基于4G/5G网络，为4G/5G自动驾驶提供高可靠性、低时延和高带宽的边缘云计算服务。
相对地，采用边缘计算处理端可以利用4G/5G网络的优势，有效减少对车端的依赖。
S40：将决策信息，通过接入网络发送到路侧装置和车端，以使路侧装置和车端能够根据决策信息对自身表现行为进行控制。
其中，表现行为是指车端、路侧装置所表现的行为，如车辆的驾驶行为，路侧装置中交通信号灯展示灯亮灯灭的行为。
可以理解地，在该智能网联汽车开放道路建设方法中，需要及时接收决策信息，从而快速对车辆的表现(驾驶)行为、路侧的表现行为进行准确地控制，实现车辆的自动驾驶。
需要说明的是，该智能网联汽车基于开放道路建设方法处理能够实现车辆的自动驾驶，还可以通过路侧装置辅助用户的驾驶行为。如用户发出有泊车的指示，除了车辆自身驾驶行为相应地改变，路侧装置也会辅助引导自动行驶中的车辆。
本发明实施例提供了一种基于边缘计算的智能网联汽车开放道路建设方法，通过车端、路侧装置、接入网络和边缘计算处理端可以在4G/5G网络的优势(主要是5G)，对实时采集的感知信息进行处理，并生成决策信息反过来引导车辆、路侧装置对自身表现行为进行控制，实现智能网联的车辆自动驾驶效果。该基于边缘计算的智能网联汽车开放道路建设方法可以作为建设自动驾驶道路***的标准体系，在车端、路侧装置、接入网络和边缘计算处理端构建的体系里实现自动驾驶。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
基于实施例中所提供的基于边缘计算的智能网联汽车开放道路建设方法，本发明实施例进一步给出一种基于边缘计算的智能网联汽车开放道路***。
图2示出基于边缘计算的智能网联汽车开放道路***的原理框图。如图2所示，该基于边缘计算的智能网联汽车开放道路***包括车端、路侧装置、接入网络装置和边缘计算处理端。
其中，车端，用于获取与车辆相关的感知信息，以及接收与车辆相关的决策信息，对车端表现行为进行控制。
其中，车端包括车载图像采集装置、毫米波/激光雷达、超声波雷达、差分定位天线、4G/5G天线等感知信息获取装置，还包括车载CPE 4G、CPE5G，以及对车载图像采集装置采集的图像进行初步处理的感知融合处理器等装置。
路侧装置，用于获取与路侧装置相关的感知信息，以及接收与路侧装置相关的决策信息，对路侧装置表现行为进行控制。
其中，路侧装置包括路侧图像采集装置、交通控制信号采集装置、定位参考站等感知信息获取装置，还包括对路侧图像采集装置采集的图像进行初步处理的感知融合处理器等装置。
接入网络装置，用于传输、存储与车辆相关的感知信息、与路侧装置相关的感知信息以及与车辆相关的决策信息、与路侧装置相关的决策信息。
其中，接入网络包括光纤、4G网络和5G网络。具体地，路侧装置采用的接入网络可以是光纤/CV2X；车端采用的接入网络可以是4G网络和/或5G网络。
边缘计算处理端，用于对接收的与车辆相关的感知信息、与路侧装置相关的感知信息进行边缘计算，得到与路侧装置相关的决策信息、与车辆相关的决策信息，其中，边缘计算基于4G/5G网络实现。
其中，边缘计算处理端(MEC(Mobile Edge Computing，移动边缘计算)处理端)，包括行业应用、车辆管理、五维时空、高精度定位的模块或平台，可根据输入的感知信息，根据这些模块或平台，采用移动边缘计算得到远程驾驶、路劲规划、决策驾驶等决策信息。
进一步地，智能网联汽车开放道路***以感知层、网络层、数据层、平台层和应用层作为***架构。
基于边缘计算的智能网联汽车开放道路***，在安全、标准、统一运维的体系下，从上至下按照应用、平台、数据、网络、感知五个层次构建从前端采集、传输至中心存储、分析、应用、监管的智能化网联汽车测试场。
其中：
感知层：由视频采集前端、差分基站、交通信号控制、网联汽车、终端等***构成，实现前端数据的直接采集。
网络层：通过光纤链路、4G/5G基站，实现数据与前端感知层之间的上下行传输。
数据层：前端感知层所形成的数据，可划分为视频大数据、车辆大数据、交通大数据等有价值数据。
平台层：开放道路测试场构建便于计算、高精度定位、五维时空、视频分析应用等平台支撑体系。
应用层：最终实现在自动驾驶、车辆远程诊断、车队管理、交通管理和优化等顶层应用。
在一实施例中，采用感知层、网络层、数据层、平台层和应用层作为***架构能够实现***的统一合理运营，便于对***进行测试、问题诊断和改进。
进一步地，智能网联汽车开放道路***包括：交通信号控制模块、自动泊车诱导模块、高精度定位模块、移动边缘计算平台、五维时空应用平台和存储模块。
其中，交通信号控制模块和自动泊车诱导模块属于路侧装置，高精度定位模块、移动边缘计算平台、五维时空应用平台属于边缘计算处理端，存储模块设置在智能网联汽车开放道路***的各终端、装置中。
进一步地，交通信号控制模块用于根据接收的与车辆相关的决策信息对交通信号进行控制，交通信号控制模块以工作站控制层、主控服务器层、通讯控制层和外场设备层作为架构。
其中，交通信号控制模块是城市公安交通指挥中的重要基础应用***。交通信号控制的评价是整个自动驾驶管理和交通控制中重要的一方面。具体地，交通信号控制模块主要是通过对道路上的交通流进行合理的引导和控制，以缓和或防止交通拥挤、减少尾气排放和噪声污染和能源消耗，并及时为车辆上的有关人员及行人提供交通状况信息以提高交通安全。
在一实施例中，在智能网联汽车开放道路***下，实现了网联式的智能交通信号控制。具体地，通过移动边缘计算实现车载检测，实现车联网和信号***的打通、数据交互，从而实现信号控制的优化。
进一步地，自动泊车诱导模块用于引导车辆寻泊，其中，自动泊车诱导模块包括一级诱导单元、二级诱导单元和三级诱导单元，一级诱导单元用于指引用户的行驶路径，二级诱导单元用于提供可泊车地点的粗略信息，三级诱导单元用于提供可泊车地点的详细信息。
具体地，一级诱导单元、二级诱导单元和三级诱导单元具体可以是道路上的液晶指示牌，能够根据接收的决策信息，在车辆即将路过的液晶指示牌对用户的泊车进行指示。其中，一级诱导单元主要的功能在于指引用户如何避开拥堵路段，以快速接近泊车地点；二级诱导单元主要的功能在于提供用户多个不同的泊车地点及剩余泊车位的粗略信息，用户可根据泊车地点及剩余泊车位的粗略信息主动更改泊车路线，也可以让车端自己去识别决定路线；三级诱导单元主要的功能在于提供泊车地点的详细信息，包括收费情况，停车范围等信息，用户可清楚的获知泊车情况，可有效指引车辆快速找到合适的泊车地点。
进一步地，高精度定位模块用于对车辆进行定位，提供车辆定位信息，移动边缘计算平台用于提供移动边缘计算功能，五维时空应用平台用于辅助决策，其中，移动边缘计算平台采用物理层、虚拟层、服务层和应用层作为平台架构。
其中，高精度定位模块结合了现有的卫星定位技术、载波相位差分技术和惯性测量技术，力求提高定位精度的准确性和连续性，使定位精度上升到厘米级，为自动驾驶提供精确的定位服务。
具体地，该高精度定位实现的流程如下：
卫星基站接收卫星信号，并与定基站信号对比，下发差分信号；
卫星基站通过以太网口与MEC服务器相连，并将差分信号通过MEC服务器下发到车载终端；
车载终端处理差分信号与接收卫星信号，输出10Hz厘米级的高精度定位信息，并将高精度定位信息发送到车载控制中心；
车载控制中心将高精度定位信息上传至MEC服务器。
可以理解地，通过以上高精度定位实现的流程，有效利用了移动边缘计算，基于4G/5G网络，提供高可靠性、低时延和高带宽的边缘云计算服务，实现了车辆的高精度定位。
进一步地，五维时空应用平台包括数据采集功能、通信传输功能、云计算功能、五维时空平台管理功能和五维时空平台应用功能。其中，通信传输功能通过MEC服务器实现的移动边缘计算，处理从车端采集的感知信息，将处理后的信息存储后发送到云计算平台进行数据融合处理，从而通过五维时空平台管理功能和五维时空平台应用功能实现辅助决策的功能。具体地，五维时空平台管理功能中包括三维地图构建功能、智能分析功能和智慧管理功能；五维时空平台应用功能包括定位服务功能、驾驶辅助功能和道路规划、智能交通功能。
进一步地，存储模块采用基于IP以太网络的SAN存储架构IP-SAN，用于实现存储网络与应用网络的连接，提供远程数据复制和数据恢复功能。
其中，IP-SAN，即基于IP以太网络的SAN存储架构，随着以太网技术的发展，使IP-SAN对SAN技术进一步的拓展。它使用iSCSI协议代替光纤通道协议来传输数据，直接在IP网络上进行存储，iSCSI协议就是把SCSI命令包在TCP/IP包中传输，即为SCSI over TCP/IP。IP-SAN架构不必使用昂贵的光纤网络、FC-HBA卡和光纤通道存储设备，而是使用IP以太网络、以太网卡和iSCSI存储设备。因此，相比FC-SAN，IP-SAN存储架构要廉价的多，而且实施起来更容易。
与FC-SAN类似，IP-SAN也可以将存储设备分成一个或多个卷，并导出给前端应用客户端，客户端计算机可以对这些导过来的卷进行新建文件***(格式化)操作。客户端计算机对这些卷的访问方式为设备级的块访问，IP-SAN通过把数据分成多个数据块(Block)并行写入/读出磁盘，块级访问的特性决定了iSCSI数据访问的高I/O性能和传输低延迟。
IP-SAN继承了IP网络开放、高性能、高可靠性、易管理、可扩展性强、自适应性强的优点，存储方式灵活，实现存储网络与应用网络的无缝连接，并提供了优良的远程数据复制和容灾特性。
在智能网联测试指挥中心建设IP-SAN存储***，可以用来存储前端采集的视频和图片数据，对前端重要区域及重要视频图像进行集中备份保存，提供远程数据复制和数据恢复功能。
在本发明实施例中，采用车端、路侧装置、接入网络和边缘计算处理端作为开放道路的基础架构，能够将车端和路侧装置端获取的感知信息，实时通过接入网络发送到边缘计算处理端进行处理，从而得到指导车端、路侧装置做出符合当前时刻的决策信息，通过接入网络对车端、路侧装置进行表现行为的控制，从而使车辆准确地根据实际路况做出准确的行驶行为，实现智能网联汽车在开放道路上的自动驾驶。
本实施例提供一计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现实施例中基于边缘计算的智能网联汽车开放道路建设方法，为避免重复，此处不一一赘述。或者，该计算机程序被处理器执行时实现实施例中基于边缘计算的智能网联汽车开放道路***中各模块/单元的功能，为避免重复，此处不一一赘述。
图3是本发明一实施例提供的计算机设备的示意图。如图3所示，该实施例的计算机设备10包括：处理器11、存储器12以及存储在存储器12中并可在处理器11上运行的计算机程序13，该计算机程序13被处理器11执行时实现实施例中的基于边缘计算的智能网联汽车开放道路建设方法，为避免重复，此处不一一赘述。或者，该计算机程序13被处理器11执行时实现实施例中基于边缘计算的智能网联汽车开放道路***中各模型/单元的功能，为避免重复，此处不一一赘述。
计算机设备10可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。计算机设备10可包括，但不仅限于，处理器11、存储器12。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是计算机设备10的示例，并不构成对计算机设备10的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如计算机设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器11可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器12可以是计算机设备10的内部存储单元，例如计算机设备10的硬盘或内存。存储器12也可以是计算机设备10的外部存储设备，例如计算机设备10上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器12还可以既包括计算机设备10的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器12用于存储计算机程序以及计算机设备所需的其他程序和数据。存储器12还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于边缘计算的智能网联汽车开放道路***，其特征在于，所述***包括：
车端，用于获取与车辆相关的感知信息，以及接收与车辆相关的决策信息，对车端表现行为进行控制；
路侧装置，用于获取与路侧装置相关的感知信息，以及接收与路侧装置相关的决策信息，对路侧装置表现行为进行控制；
接入网络装置，用于传输、存储与所述车辆相关的感知信息、与所述路侧装置相关的感知信息以及与所述车辆相关的决策信息、与所述路侧装置相关的决策信息；
边缘计算处理端，用于对接收的与所述车辆相关的感知信息、与所述路侧装置相关的感知信息进行边缘计算，得到与所述路侧装置相关的决策信息、与所述车辆相关的决策信息，其中，所述边缘计算基于4G/5G网络实现。
2.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述基于边缘计算的智能网联汽车开放道路***以感知层、网络层、数据层、平台层和应用层作为***架构。
3.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述基于边缘计算的智能网联汽车开放道路***包括：交通信号控制模块、自动泊车诱导模块、高精度定位模块、移动边缘计算平台、五维时空应用平台和存储模块。
4.根据权利要求3所述的***，其特征在于，所述交通信号控制模块用于根据接收的与所述车辆相关的决策信息对交通信号进行控制，所述交通信号控制模块以工作站控制层、主控服务器层、通讯控制层和外场设备层作为架构。
5.根据权利要求3所述的***，其特征在于，所述自动泊车诱导模块用于引导车辆寻泊，其中，所述自动泊车诱导模块包括一级诱导单元、二级诱导单元和三级诱导单元，所述一级诱导单元用于指引用户的行驶路径，所述二级诱导单元用于提供可泊车地点的粗略信息，所述三级诱导单元用于提供可泊车地点的详细信息。
6.根据权利要求3所述的***，其特征在于，所述高精度定位模块用于对车辆进行定位，提供车辆定位信息，所述移动边缘计算平台用于提供移动边缘计算功能，所述五维时空应用平台用于辅助决策，其中，所述移动边缘计算平台采用物理层、虚拟层、服务层和应用层作为平台架构。
7.根据权利要求3所述的***，其特征在于，所述存储模块采用基于IP以太网络的SAN存储架构IP-SAN，用于实现存储网络与应用网络的连接，提供远程数据复制和数据恢复功能。
8.一种基于边缘计算的智能网联汽车开放道路建设方法，其特征在于，所述方法包括：
采用车端、路侧装置、接入网络和边缘计算处理端作为开放道路的基础架构；
其中，将所述车端和所述路侧装置端获取的感知信息，通过所述接入网络进行网络汇聚后，再发送到所述边缘计算处理端；
通过所述边缘计算处理端，对所述感知信息进行边缘计算，得到决策信息，其中，所述边缘计算基于4G/5G网络实现；
将所述决策信息，通过所述接入网络发送到所述路侧装置和所述车端，以使所述路侧装置和所述车端能够根据所述决策信息对自身表现行为进行控制。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求8所述基于边缘计算的智能网联汽车开放道路建设方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求8所述基于边缘计算的智能网联汽车开放道路建设方法的步骤。
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