CN113626155A - 边缘云服务器中算力资源的控制方法、设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的一种边缘云服务器中算力资源的控制方法、设备和存储介质，通过接收车辆发送的请求信息；所述请求信息包括：目标自动驾驶级别和车辆行驶信息；根据所述目标自动驾驶级别生成资源调度指令，根据所述车辆行驶信息确定目标边缘云服务器；向所述目标边缘云服务器发送所述资源调度指令，以使所述目标边缘云服务器根据所述资源调度指令为所述车辆创建或更新孪生体容器，并在所述孪生体容器中启动功能算力节点；所述功能算力节点用于处理车辆数据，以使车辆以所述目标自动驾驶级别行驶，可以实现将边缘云服务器中的算力资源根据车辆的请求动态的分配给车辆，解决在车辆中部署大量算力造成的成本较高的问题。
Description
技术领域
本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种边缘云服务器中算力资源的控制方法、设备和存储介质。
背景技术
随着电子技术以及传感器技术的发展，汽车技术也在向智能化方向发展。目前，越来越多的车辆中均设置有自动驾驶***，为人们的出行提供了更多的便利。
现有技术中自动驾驶***包括不同的级别，分别为L1至L5级别，当自动驾驶级别的等级越高，自动驾驶***需要处理的数据量越大，对车辆中部署的算力的要求越高。此处的算力为车辆可调用计算资源的总和。然而，如果为了使得车辆实现自动驾驶的需求，需要在车辆中部署算力要求较高的车载设备，则会提高车辆的制造成本。因此考虑借助云端的算力来实现对车辆数据进行处理。
因此，亟待提出一种边缘云服务器中算力资源的控制方法，以实现将边缘云服务器中的算力资源动态的分配给车辆，解决在车辆中部署大量算力造成的成本较高的问题。
发明内容
本发明提供一种边缘云服务器中算力资源的控制方法、设备和存储介质，用以实现将边缘云服务器中的算力资源动态的分配给车辆，以解决在车辆中部署大量算力造成的成本较高的问题。
第一方面，本发明提供一种边缘云服务器中算力资源的控制方法，应用于中心云服务器，所述方法包括：
接收车辆发送的请求信息；所述请求信息包括：目标自动驾驶级别和车辆行驶信息；
根据所述目标自动驾驶级别生成资源调度指令，根据所述车辆行驶信息确定目标边缘云服务器；所述目标边缘云服务器为向所述车辆提供算力资源的边缘云服务器；
向所述目标边缘云服务器发送所述资源调度指令，以使所述目标边缘云服务器根据所述资源调度指令为所述车辆创建或更新孪生体容器，并在所述孪生体容器中启动功能算力节点；所述功能算力节点用于处理车辆数据，以使车辆以所述目标自动驾驶级别行驶。
可选的，所述车辆行驶信息包括车辆位置，根据所述车辆行驶信息确定目标边缘云服务器，包括：
确定各个边缘云服务器的位置；
根据车辆位置以及各个边缘云服务器的位置确定覆盖所述车辆位置的边缘云服务器；
根据覆盖所述车辆位置的边缘云服务器确定所述目标边缘云服务器。
可选的，车辆行驶信息还包括车辆行驶方向；根据覆盖所述车辆位置的边缘云服务器确定所述目标边缘云服务器，包括：
确定覆盖所述车辆位置的边缘云服务器的个数；
若确定的边缘云服务器的个数为一个，则将所述边缘云服务器确定为目标边缘云服务器；
若确定的边缘云服务器的个数为多个，则获取多个边缘云服务器中每一边缘云服务器相对于车辆的方向，将所述方向与所述车辆行驶方向一致的边缘云服务器确定为目标边缘云服务器。
可选的，所述中心云服务器中设置有中心管理器，根据所述目标自动驾驶级别生成资源调度指令，包括：
所述中心管理器根据所述目标自动驾驶级别确定运行在所述边缘云服务器的目标功能以及车辆所需算力；
根据车辆所需算力确定创建的孪生体容器的容器配置信息；其中，所述资源调度指令包括所述容器配置信息和运行在所述边缘云服务器的目标功能。
可选的，所述目标边缘云服务器中设置有孪生体控制器，所述车辆中设置有协同控制组件；向所述目标边缘云服务器发送所述资源调度指令，包括：
所述中心管理器向所述孪生体控制器发送所述资源调度指令，以使所述孪生体控制器根据所述资源调度指令中的容器配置信息为所述车辆创建或更新相应的孪生体容器，并启动所述孪生体容器中与运行在所述边缘云服务器的目标功能所对应的功能算力节点；
相应的，所述方法还包括：
接收所述协同控制组件发送的车辆IP地址信息，并向所述孪生体控制器发送所述车辆IP地址信息，以使所述孪生体控制器根据所述车辆IP地址信息将孪生体容器的IP地址信息发送给车辆，以创建车辆和对应的孪生体容器的通信通道，所述通信通道用于车辆数据的传输。
第二方面，本发明提供一种边缘云服务器中算力资源的控制方法，应用于目标边缘云服务器，所述方法包括：
接收中心云服务器发送的资源调度指令；所述资源调度指令是中心云服务器基于车辆的请求信息所生成的；所述请求信息包括目标自动驾驶级别和车辆行驶信息；所述车辆行驶信息用于供中心云服务器从多个边缘云服务器中确定所述目标边缘云服务器；
根据所述资源调度指令为所述车辆创建或更新孪生体容器，并在所述孪生体容器中启动功能算力节点；
向车辆发送所述孪生体容器已启动功能算力节点的信息，以使车辆在接收到所述信息后将自动驾驶级别切换为所述目标自动驾驶级别；
基于所述功能算力节点处理车辆数据，以使车辆按照所述目标自动驾驶级别行驶。
可选的，所述边缘云服务器中设置有孪生体控制器，所述资源调度指令包括容器配置信息；根据所述资源调度指令为所述车辆创建或更新孪生体容器，包括：
所述孪生体控制器在接收到所述容器配置信息后，判断所述车辆中是否存在与所述车辆对应的孪生体容器；
若不存在与所述车辆对应的孪生体容器，则所述孪生体控制器根据所述配置信息为所述车辆创建相应的孪生体容器；
若存在与所述车辆对应的孪生体容器，则所述孪生体控制器获取所述孪生体容器的当前配置信息，若所述当前配置信息与所述容器配置信息不一致，则更新所述孪生体容器的配置信息。
可选的，所述资源调度指令还包括：运行在所述边缘云服务器的目标功能；在所述孪生体容器中启动功能算力节点，包括：
确定所述孪生体容器中与所述运行在所述边缘云服务器的目标功能对应的功能算力节点；
控制所述对应的功能算力节点启动，以实现将所述车辆中的目标功能运行在边缘云服务器。
可选的，所述中心云服务器中设置有中心管理器，所述车辆中设置有协同控制组件，所述方法还包括：
接收所述中心管理器发送的车辆IP地址信息；
获取所述孪生体容器的IP地址信息，根据所述车辆IP地址信息将所述孪生体容器的IP地址信息发送给车辆，以使车辆的协同控制组件为所述车辆和对应的孪生体容器创建通信通道；所述通信通道用于车辆数据的传输。
可选的，基于所述功能算力节点处理车辆数据，以使车辆按照所述目标自动驾驶级别行驶，包括：
通过所述通信通道接收所述车辆的感知功能节点组件发送的车辆数据；
通过所述功能算力节点对所述车辆数据进行处理，生成车辆控制信号，并将所述车辆控制信号发送给车辆的控制功能节点组件，以使车辆根据所述车辆控制信号控制车辆以所述目标自动驾驶级别行驶。
第三方面，本发明提供一种边缘云服务器中算力资源的控制方法，应用于车辆，所述方法包括：
向中心云服务器发送请求信息，所述请求信息包括：目标自动驾驶级别和车辆行驶信息；以使所述中心云服务器根据所述目标自动驾驶级别生成资源调度指令，根据所述车辆行驶信息确定目标边缘云服务器，并向所述目标边缘云服务器发送所述资源调度指令，以使所述目标边缘云服务器根据所述资源调度指令为所述车辆创建或更新孪生体容器，并在所述孪生体容器中启动功能算力节点；所述功能算力节点用于处理车辆数据，以使车辆以所述目标自动驾驶级别行驶；
接收所述边缘云服务器发送的所述孪生体容器已启动功能算力节点的信息，并将自动驾驶级别切换为所述目标自动驾驶级别，同时释放所述车辆的功能算力节点。
可选的，所述车辆中设置有协同控制组件，所述边缘云服务器中设置有孪生体控制器，所述中心云服务器中设置有中心管理器，所述方法还包括：
通过所述协同控制组件向所述中心云服务器发送车辆IP地址信息，以使所述中心管理器将所述车辆IP地址信息发送给所述孪生体控制器；
通过所述协同控制组件接收所述孪生体控制器发送的孪生体容器的IP地址信息，根据所述车辆IP地址信息和孪生体容器的IP地址信息为所述车辆和对应的孪生体容器创建通信通道；所述通信通道用于车辆数据的传输。
可选的，所述方法还包括：
检测所述通信通道的状态以及所述孪生体容器的状态；
当所述通信通道的状态和/或所述孪生体容器的状态发生异常时，生成自动驾驶降级策略；
根据所述自动驾驶降级策略控制车辆进入相应的自动驾驶级别。
可选的，所述生成自动驾驶降级策略包括：
根据所述通信通道的状态确定通信通道的异常等级，和/或，根据所述孪生体容器的状态确定所述孪生体容器的异常等级；
根据所述通信通道的异常等级和所述孪生体容器的异常等级生成所述自动驾驶降级策略。
第四方面，本发明提供一种边缘云服务器中算力资源的控制装置，应用于中心服务器，所述装置包括：
第一接收模块，用于接收车辆发送的请求信息；所述请求信息包括：目标自动驾驶级别和车辆行驶信息；
生成模块，用于根据所述目标自动驾驶级别生成资源调度指令，根据所述车辆行驶信息确定目标边缘云服务器；所述目标边缘云服务器为向所述车辆提供算力资源的边缘云服务器；
第一发送模块，用于向所述目标边缘云服务器发送所述资源调度指令，以使所述目标边缘云服务器根据所述资源调度指令为所述车辆创建或更新孪生体容器，并在所述孪生体容器中启动功能算力节点；所述功能算力节点用于处理车辆数据，以使车辆以所述目标自动驾驶级别行驶。
第五方面，本发明提供一种边缘云服务器中算力资源的控制装置，应用于目标边缘云服务器，所述装置包括：
第二接收模块，用于接收中心云服务器发送的资源调度指令；所述资源调度指令是中心云服务器基于车辆的请求信息所生成的；所述请求信息包括目标自动驾驶级别和车辆行驶信息；所述车辆行驶信息用于供中心云服务器从多个边缘云服务器中确定所述目标边缘云服务器；
创建模块，用于根据所述资源调度指令为所述车辆创建或更新孪生体容器，并在所述孪生体容器中启动功能算力节点；
第二发送模块，用于向车辆发送所述孪生体容器已启动功能算力节点的信息，以使车辆在接收到所述信息后将自动驾驶级别切换为所述目标自动驾驶级别；
处理模块，用于基于所述功能算力节点处理车辆数据，以使车辆按照所述目标自动驾驶级别行驶。
第六方面，本发明提供一种边缘云服务器中算力资源的控制装置，应用于车辆，所述装置包括：
第三发送模块，用于向中心云服务器发送请求信息，所述请求信息包括：目标自动驾驶级别和车辆行驶信息；以使所述中心云服务器根据所述目标自动驾驶级别生成资源调度指令，根据所述车辆行驶信息确定目标边缘云服务器，并向所述目标边缘云服务器发送所述资源调度指令，以使所述目标边缘云服务器根据所述资源调度指令为所述车辆创建或更新孪生体容器，并在所述孪生体容器中启动功能算力节点；所述功能算力节点用于处理车辆数据，以使车辆以所述目标自动驾驶级别行驶；
第三接收模块，用于接收所述边缘云服务器发送的所述孪生体容器已启动功能算力节点的信息，并将自动驾驶级别切换为所述目标自动驾驶级别。
第七方面，本发明提供一种边缘云服务器中算力资源的控制***，包括中心云服务器、边缘云服务器和车辆；所述中心云服务器用于执行上述第一方面任一项所述的方法，所述边缘云服务器用于执行上述第二方面任一项所述的方法，所述车辆用于执行上述第三方面任一项所述的方法。
第八方面，本发明提供一种电子设备，包括：至少一个处理器和存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如第一方面或第二方面或第三方面中任一项所述的边缘云服务器中算力资源的控制方法。
第九方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上述任一项所述的边缘云服务器中算力资源的控制方法。
本发明提供的边缘云服务器中算力资源的控制方法、设备和存储介质，通过接收车辆发送的请求信息；所述请求信息包括：目标自动驾驶级别和车辆行驶信息；根据所述目标自动驾驶级别生成资源调度指令，根据所述车辆行驶信息确定目标边缘云服务器；所述目标边缘云服务器为向所述车辆提供算力资源的边缘云服务器；向所述目标边缘云服务器发送所述资源调度指令，以使所述目标边缘云服务器根据所述资源调度指令为所述车辆创建或更新孪生体容器，并在所述孪生体容器中启动功能算力节点；所述功能算力节点用于处理车辆数据，以使车辆以所述目标自动驾驶级别行驶，实现将边缘云服务器中的算力资源根据车辆的请求动态的分配给车辆，解决在车辆中部署大量算力造成的成本较高的问题。
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。
图1为本发明实施例所提供的一种边缘云服务器中算力资源的控制的应用场景示意图；
图2为本发明实施例提供的一种边缘云服务器中算力资源的控制方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种确定目标边缘云服务器的场景示意图；
图4为本发明实施例提供的一种创建孪生体容器及建立通信通道的场景示意图；
图5为本发明实施例提供的另一种边缘云服务器中算力资源的控制方法的流程示意图；
图6为本发明实施例提供的又一种边缘云服务器中算力资源的控制方法的流程示意图；
图7为本发明实施例提供的一种边缘云服务器中算力资源的控制装置；
图8为本发明实施例提供的另一种边缘云服务器中算力资源的控制装置；
图9为本发明实施例提供的又一种边缘云服务器中算力资源的控制装置；
图10为本发明实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。
通过上述附图，已示出本发明明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本发明构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本发明的概念。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。
首先对本发明所涉及的名词进行解释：
智能网联汽车操作***(Intelligent Connected Vehicle Operation System，简称ICVOS)：是以汽车为主体，利用环境感知技术实现车辆有序安全行驶，通过无线通信网络等手段为用户提供多样化信息服务的操作***。智能网联汽车操作***由环境感知层、融合层、智能决策层以及控制层组成：环境感知层用于通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达、夜视传感器、GPS/BDS、4G/5G、V2X实现环境感知。融合层用于将多个设备感知的信息进行融合，如道路识别、车辆识别、行人识别、交通标志识别、交通信号识别、驾驶员疲劳识别。智能决策层用于基于识别的信息进行决策分析与判断，生成控制策略。控制层用于执行控制策略，如实现制动与驱动控制、转向控制、挡位控制、协同控制、安全预警控制、人机交互控制。
图1为本发明实施例所提供的一种边缘云服务器中算力资源的控制的应用场景示意图，图1中的中心云服务器、边缘云服务器和车辆构成了边缘云服务器中算力资源的控制***。为了能够使车辆实现自动驾驶的功能，则需要通过车辆ICVOS自动实现环境感知、融合、智能决策及控制等过程。
当前自动驾驶的级别分为L1至L5等五个级别，L1级别为驾驶员辅助级别，车辆可以实现定速巡航和预警功能；L2级别为部分自动化级别，车辆可以实现自适应巡航、车道保持、自动泊车和自动变道等功能；L3级别为条件自动化级别，可以实现对周围环境的监测，能够完成某些驾驶任务，但是还需要驾驶员时刻保持警惕，随时取回车辆控制权；L4级别和L5级别车辆能够实现转向、制动、加速、监控车辆和道路以及响应事件，确定何时变道、转弯和使用信号；在L4级别需要通知驾驶员切换到该级别的自动驾驶模式，无法在复杂驾驶条件下自动做出准确判断，主要用于车辆行驶在城市中或高速路的场景；而在L5级别下车辆可以在任何场景下控制所有的关键人物、环境监测和识别复杂的驾驶条件，如交通堵塞。
可见，当自动驾驶级别越高，车辆需要执行的操作越多，同时需要处理的数据量越大，而车辆在处理数据时需要依靠算力来实现，若在车端部署算力要求较高的车载设备，则会加大车辆的制造成本，基于上述问题，考虑如何动态的运用边缘云服务器中的算力资源来使车辆实现所需求的自动驾驶级别。
参见图1，为了解决上述问题，车辆先向中心云服务器发送请求信息，中心云服务器根据请求信息生成资源调度指令，边缘云服务器会根据资源调度指令创建孪生体容器及运行孪生体容器中的功能算力节点，并将已启动功能算力节点的信息通知车辆，车辆可以切换至目标自动驾驶级别，进而功能算力节点可以处理车辆数据，控制车辆以目标自动驾驶级别运行，从而实现能够动态的为车辆分配边缘云服务器中的算力资源，在降低车辆的制造成本的基础上提高车辆所能支持的自动驾驶级别。
图2为本发明实施例提供的一种边缘云服务器中算力资源的控制方法的流程示意图，所述方法的执行主体为设置在中心云服务器中具备计算能力的电子设备，如图2所示，所述方法包括：
S201、接收车辆发送的请求信息；所述请求信息包括：目标自动驾驶级别和车辆行驶信息。
其中，在该步骤中，目标自动驾驶级别可以为用户根据当前路况或用户的需求设置的，用户可以通过触动设置在车辆上的预设按键的方式来确定当前想要实现的目标自动驾驶级别，并会生成相应的信号，以使车辆获取用户想要以该目标自动驾驶级别行驶。此外，请求信息还包括车辆行驶信息，车辆的行驶信息可以包括车辆位置信息和车辆行驶方向，车辆位置信息可以通过设置在车辆内部的定位模块来获取。具体的，定位模块可以实时或每隔预设时间获取车辆位置信息；车辆行驶方向可以通过采集两个时刻车辆的位置信息，并将位置信息叠加到设置在车辆内部的地图上来确定。
其中，当车辆在接收到用户发送的表示目标自动驾驶级别的信号后，可以实时确定车辆位置信息和车辆行驶方向，并将上述信息作为请求信息向中心云服务器发送。中心云服务器可以根据目标自动驾驶级别为该车辆分配相匹配的边缘云服务器中的算力资源。还可以根据车辆行驶信息确定目标边缘云服务器。
S202、根据所述目标自动驾驶级别生成资源调度指令，根据所述车辆行驶信息确定目标边缘云服务器；所述目标边缘云服务器为向所述车辆提供算力资源的边缘云服务器。
在该步骤中，中心云服务器在接收到车辆发送的请求信息后，可以根据请求信息生成资源调度指令，资源调度指令用于指示边缘云服务器将算力资源分配给该车辆，以使该车辆的某些功能可以依靠边缘云服务器中的算力资源来实现。
其中，不同等级的目标自动驾驶级别需要使用的算力资源不同，当目标自动驾驶级别的等级越高，需要处理的数据量越多，同样的，需要的算力资源越多。例如，当目标自动驾驶级别为L4时所需要的算力资源大于目标自动驾驶级别为L2时所需要的算力资源。因此，在接收到目标自动驾驶级别后，可以生成对应的调度指令。
此外，中心云服务器还需要确定目标边缘云服务器。其中，边缘云服务器为基站处机房中的服务器，如5G基站。其中，当车辆在行驶的过程中，可能会经过多个基站覆盖的位置，因此，可以根据车辆行驶信息确定当前连接的目标边缘云服务器。该目标边缘云服务器即为向车辆提供算力资源的边缘云服务器。
S203、向所述目标边缘云服务器发送所述资源调度指令，以使所述目标边缘云服务器根据所述资源调度指令为所述车辆创建或更新孪生体容器，并在所述孪生体容器中启动功能算力节点；所述功能算力节点用于处理车辆数据，以使车辆以所述目标自动驾驶级别行驶。
其中，在确定目标边缘云服务器后，中心云服务器可以向该目标边缘云服务器发送确定的资源调度指令。同样的，对于边缘云服务器来说，在接收到资源调度指令后，可以执行该资源调度指令。具体的，可以为该车辆创建或更新孪生体容器，创建或更新孪生体容器是为了将车辆的某些功能在该孪生体容器中运行。为了实现将车辆的某些功能运行在容器中，可以启动容器中的功能算力节点，即启动容器中实现所述功能的进程。从而可以实现车辆通过利用边缘云服务器中的算力资源而运行在目标自动驾驶级别。
此外，边缘云中的孪生体容器的本质为一种容器，通过为不同的车辆分配不同的容器，以实现很好的隔离作用。此外，之所以称之为孪生体容器是因为容器中的操作***与车辆中的操作***相同，当将部分功能运行在边缘云服务器时，可以与车辆运行的其他功能协调配合。此外，还具有操作***统一设计与实现，便于升级与维护的优点。
在实际中，还存在着当发送请求信息的车辆较多时，中心云服务器虽然将资源调度指令发送给目标边缘云服务器，但是目标边缘云服务器中算力资源是有限的，若算力资源分配完毕，或者，剩余的算力资源小于当前车辆所需的算力资源时，边缘云服务器则会生成算力资源不足的信息，并将该信息反馈给中心云服务器，从而中心云服务器再将该信息反馈给车辆，车辆在接收到该信息后，会通知驾驶员，从而使得驾驶员发送包含较低等级的目标自动驾驶级别的请求信息，或者，运行在当前自动驾驶级别。
此外，当车辆不使用自动驾驶功能时，则可以向中心云服务器发送相应的请求信息，中心云服务器则可以向目标边缘云服务器发送资源调度指令，该资源调度指令用于指示相应的孪生体容器停止运行功能算力节点，并释放相应的孪生体容器。以及，根据车辆行驶信息，若当前目标边缘云服务器不适用于该车辆时，则可以释放该目标边缘云服务器中与该车辆对应的孪生体容器。
本发明提供的边缘云服务器中算力资源的控制方法，通过接收车辆发送的请求信息；所述请求信息包括：目标自动驾驶级别和车辆行驶信息；根据所述目标自动驾驶级别生成资源调度指令，根据所述车辆行驶信息确定目标边缘云服务器；所述目标边缘云服务器为向所述车辆提供算力资源的边缘云服务器；向所述目标边缘云服务器发送所述资源调度指令，以使所述目标边缘云服务器根据所述资源调度指令为所述车辆创建或更新孪生体容器，并在所述孪生体容器中启动功能算力节点；所述功能算力节点用于处理车辆数据，以使车辆以所述目标自动驾驶级别行驶，从而实现动态的为车辆分配算力资源，以解决在车辆中部署大量算力资源带来的成本较高的问题。
下面对上述实施例中的确定目标边缘云服务器的过程进行详细说明。
可选的，所述车辆行驶信息包括车辆位置，根据所述车辆行驶信息确定目标边缘云服务器，包括：
确定各个边缘云服务器的位置；根据车辆位置以及各个边缘云服务器的位置确定覆盖所述车辆位置的边缘云服务器；根据覆盖所述车辆位置的边缘云服务器确定所述目标边缘云服务器。
其中，在本实施例中，提供了一种确定目标边缘云服务器的位置的方法。具体的，可以获取各个边缘云服务器的位置。具体的，在中心云服务器中存储有各个边缘云服务器的位置，在获取车辆位置后，可以基于车辆位置获取多个边缘云服务器的位置。例如，可以筛选出位置处于以车辆位置为中心的预设范围内的多个边缘云服务器。当车辆位置为位置A时，则筛选的边缘云服务器的位置处于以位置A为中心的某一预设范围内。其中，预设范围可以根据实际情况进行设定。
在获取多个边缘云服务器的位置后，可以确定覆盖车辆位置的边缘云服务器，具体的，中心云服务器中存储有每一边缘云服务器的覆盖区域，若判断车辆的位置处于边缘云服务器的覆盖区域，则可以确定该边缘云服务器为覆盖车辆位置的边缘云服务器。
在确定覆盖车辆位置的边缘云服务器后，则可以确定目标边缘云服务器。具体的，可以将距离该车辆位置最近的边缘云服务器确定为目标边缘云服务器，以使得该目标边缘云服务器可以很好的与车辆进行数据传输。
下面提供另一种具体的确定目标边缘云服务器的方法。
可选的，车辆行驶信息还包括车辆行驶方向；根据覆盖所述车辆位置的边缘云服务器确定所述目标边缘云服务器，包括：
确定覆盖所述车辆位置的边缘云服务器的个数；若确定的边缘云服务器的个数为一个，则将所述边缘云服务器确定为目标边缘云服务器；若确定的边缘云服务器的个数为多个，则获取多个边缘云服务器中每一边缘云服务器相对于车辆的方向，将所述方向与所述车辆行驶方向一致的边缘云服务器确定为目标边缘云服务器。
在该方法中，可以先计算覆盖车辆位置的边缘云服务器的个数，如果仅有一个边缘云服务器覆盖车辆位置，则该边缘云服务器即为目标边缘云服务器。
若存在多个边缘云服务器覆盖车辆位置，则可以优先将距离该车辆位置最近的边缘云服务器确定为目标边缘云服务器，若距离该车辆位置最近的边缘云服务器的个数为多个时，则可以确定每一边缘云服务器相对于车辆的方向，将该方向与车辆行驶方向一致的边缘云服务器确定为目标边缘云服务器，从而可以减少边缘云服务器中孪生体容器的创建及释放的操作。
图3为本发明实施例提供的一种确定目标边缘云服务器的场景示意图，如图3所示，车辆与边缘云服务器1之间的距离为距离L1，车辆与边缘云服务器之间的距离为距离L2（可以是与基站的位置），且车辆所处的位置处于边缘云服务器1的覆盖范围，同时也处于边缘云服务器2的覆盖范围，距离L1等于距离L2时，则可以基于边缘云服务器相对于车辆的位置关系来确定目标边缘云服务器。例如，当车辆行驶方向为方向A，同时，边缘云服务器1相对于车辆的方向也为方向A，边缘云服务器2相对于车辆的方向为方向B，则可以将边缘云服务器1确定为目标边缘云服务器。若将边缘云服务器2作为目标边缘云服务器，在当车辆在行驶一段时间后，则无法与车辆通信，需要为车辆分配下一边缘云服务器，增加了操作过程。
上述确定方法能够为车辆分配合适的边缘云服务器，能够在保证与车辆正常通信的条件下，减少边缘云服务器中创建及释放孪生体容器的过程。
下面对生成资源调度指令的过程进行详细说明。
可选的，所述中心云服务器中设置有中心管理器，根据所述目标自动驾驶级别生成资源调度指令，包括：
所述中心管理器根据所述目标自动驾驶级别确定运行在所述边缘云服务器的目标功能以及车辆所需算力；根据车辆所需算力确定创建的孪生体容器的容器配置信息；其中，所述资源调度指令包括所述容器配置信息和运行在所述边缘云服务器的目标功能。
在本实施例中，在中心云服务器中设置有中心管理器，中心管理器中存储有各个边缘云服务器的位置信息，以及实现各个自动驾驶级别所需要的算力，或者，实现车辆的目标功能对应的所需算力。同时，中心管理器还具备计算能力。
当中心管理器在接收到请求信息后，可以根据该目标自动驾驶级别所需的算力。下面给出一种具体的实现方式，可以在中心管理器中存储有算力表，该算力表表示了不同自动驾驶级别所需的算力，通过查询该算力表即可确定该自动驾驶级别所需的算力。例如，可以使用数值对算力进行衡量，当自动驾驶级别较高时，算力的数值就越大；当自动驾驶级别较低时，算力的数值就越小。
此外，在获取目标自动驾驶级别后，还可以确定运行在边缘云服务器中的车辆的目标功能，从而使得当边缘云服务器在为车辆创建容器后，可以启动容器中与车辆的目标功能对应的功能算力节点。例如，当目标自动驾驶级别为L2时，则可以将自适应巡航功能、车道保持功能、自动泊车功能和自动变道功能确定为目标功能。
上述确定运行在所述边缘云服务器的目标功能是基于目标自动驾驶级别确定的，此种针对的是根据自动驾驶级别将默认的目标功能确定为运行在所述边缘云服务器的目标功能以及该功能对应的参数。此外，还可以根据用户的需求，在该自动驾驶级别下从可支持的目标功能中选择一个或多个目标功能作为运行在边缘云服务器中的目标功能。若通过用户选择目标功能的方式，则需要根据用户选择的目标功能确定所需算力。
在确定车辆所需算力后，可以根据所需算力确定创建的孪生体容器的配置信息，其中配置信息为该孪生体容器的内存大小以及分配的CPU的核数。例如，当车辆所需的算力越大时，则可以将孪生体容器的内存大小和分配的CPU核数设置的较高；当车辆所需的算力越小时，则可以将孪生体容器的内存大小和分配的CPU核数设置的较低。其中，具体设置的配置信息和所需算力之间存在对应关系，通过查询该对应关系可以确定孪生体容器的配置信息。
其中，当确定运行在所述边缘云服务器的目标功能和容器配置信息后，可以生成资源调度指令。
通过上述确定资源调度指令的方式，可以为车辆分配对应的孪生体容器的算力资源，以满足车辆的需求。
下面对孪生体控制器向目标边缘云服务器发送资源调度指令的过程，以及创建边缘云服务器和车辆之间通信通道的过程进行详细说明。
可选的，所述目标边缘云服务器中设置有孪生体控制器，所述车辆中设置有协同控制组件；向所述目标边缘云服务器发送所述资源调度指令，包括：
所述中心管理器向所述孪生体控制器发送所述资源调度指令，以使所述孪生体控制器根据所述资源调度指令中的容器配置信息为所述车辆创建或更新相应的孪生体容器，并启动所述孪生体容器中与运行在所述边缘云服务器的目标功能所对应的功能算力节点；
相应的，所述方法还包括：
接收所述协同控制组件发送的车辆IP地址信息，并向所述孪生体控制器发送所述车辆IP地址信息，以使所述孪生体控制器根据所述车辆IP地址信息将孪生体容器的IP地址信息发送给车辆，以创建车辆和对应的孪生体容器的通信通道，所述通信通道用于车辆数据的传输。
图4为本发明实施例提供的一种创建孪生体容器及建立通信通道的场景示意图，如图4所示，在边缘云服务器中设置有孪生体控制器，在车辆中设置有协同控制组件，图中的数字表示执行顺序。首先车辆中的***控制组件会将请求信息发送给中心管理器，即执行顺序1；当中心管理器在生成资源调度指令后会将资源调度指令发送给目标边缘云服务器中的孪生体控制器，即执行顺序2。孪生体控制器在接收到资源调度指令后会根据资源调度指令中的容器配置信息创建或更新孪生体容器，即执行顺序3。
具体的，在创建或更新孪生体容器时可以判断当前边缘云服务器中是否存在与该车辆对应的孪生体容器，若存在对应的孪生体容器则判断孪生体容器的当前配置信息是否与资源调度指令中的配置信息一致，若一致，则无需进行处理；若不一致，则将容器配置信息进行更新。例如，若车辆运行在L2级别时为车辆分配的孪生体容器的配置信息为配置信息1，当车辆请求运行在L4级别时，孪生体容器的配置信息不满足需求，则需要将该配置信息进行更新。
此外，当车辆为第一次请求通过边缘云服务器来将车辆运行在目标自动驾驶级别时，则边缘云服务器中不存在与该车辆对应的孪生体容器，则需要为该车辆创建相应配置信息的孪生体容器。
在创建孪生体容器后，还需要启动容器中的功能算力节点（图4中的椭圆），功能算力节点可以认为是实现车辆目标功能的进程，实现车辆的一种目标功能可以通过设置在孪生体容器中的一个功能算力节点来实现，也可以基于多个功能算力节点来实现。通过启动相应的功能算力节点可以实现将车辆的目标功能运行在边缘云服务器。
此外，当孪生体控制器在将功能算力节点启动后，孪生体容器可以将已经启动的信息发送给孪生体控制器。孪生体控制器可以向车辆发送已启动功能算力节点的信息，即图4中的执行顺序4，以使车辆获知该信息，并确定是否可以将自动驾驶级别进行切换。
其中，为了实现将车辆的目标功能运行在边缘云服务器，智能网联汽车操作***ICVOS与孪生体容器之间还需要建立通信通道（如图4中智能网联汽车操作***ICVOS和孪生体容器之间的实线，也即执行顺序5），以使得车辆的感知功能节点可以将获取的车辆数据传输给孪生体容器，以及，还可以将孪生体容器对数据处理后的结果发送给车辆的控制功能节点。具体的，中心管理器可以接收协同控制组件发送的车辆IP地址信息，再将车辆IP地址信息发送给孪生体控制器，孪生体控制器可以获取创建的孪生体容器的IP地址信息，并基于两个地址信息，将孪生体容器的IP地址发送给该车辆IP地址，以使得车辆在接收到孪生体容器的IP地址后，创建通信通道。该通信通道可以为5G通信通道。
其中，通信通道创建完成后，车辆可以将车辆数据发送给对应的孪生体容器，孪生体容器会对车辆数据进行处理生成车辆控制信号，再将车辆控制信号通过该通信通道传输给车辆，车辆再根据该车辆控制信号进行行驶。
例如：车辆可以通过感知功能节点（如摄像头）获取车辆周围的路况信息，并会对获取的图像进行初步识别，如识别到前方存在行人，然后将识别后的信息通过通信通道发送给孪生体容器，孪生体容器在接收前方存在行人的信息后，智能规划决策的功能算力节点对根据前方存在行人的信息以及车辆的行驶速度信息判断车辆是否会与行人碰撞，若碰撞则生成减速控制指令，如刹车指令，并将该刹车指令发送给车辆的控制功能节点，控制功能节点控制相应的车辆组件执行该指令。此外，实际中指令还可以为包含方向盘转角、油门等信息的指令。
上述过程中，通过向孪生体控制器发送资源调度指令可以实现创建或更新与车辆对应的孪生体容器，通过接收车辆IP地址信息可以便于孪生体控制器将孪生体容器的IP地址信息发送给车辆，以使得车辆建立二者之间的通信通道。
图5为本发明实施例提供的另一种边缘云服务器中算力资源的控制方法的流程示意图；如图5所示，所述方法应用在目标边缘云服务器，所述方法包括：
步骤S501、接收中心云服务器发送的资源调度指令；所述资源调度指令是中心云服务器基于车辆的请求信息所生成的；所述请求信息包括目标自动驾驶级别和车辆行驶信息；所述车辆行驶信息用于供中心云服务器从多个边缘云服务器中确定所述目标边缘云服务器。
其中，当边缘云服务器为目标边缘云服务器时，可以接收到中心云服务器发送的资源调度指令。其中，该资源调度指令是中心云服务器在接收到车辆的请求信息后生成的，且中心云服务器还可以从多个边缘云服务器中确定出目标边缘云，上述过程在前述实施例中已详细描述，其实现原理和实现方式相似，此处不再赘述。
步骤S502、根据所述资源调度指令为所述车辆创建或更新孪生体容器，并在所述孪生体容器中启动功能算力节点。
其中，在接收到资源调度指令后，可以根据资源调度指令为车辆创建或更新孪生体容器，具体的，可以根据孪生体容器的配置信息创建或更新孪生体容器。此外，还需要启动所述孪生体容器中的功能算力节点，以使得将车辆的目标功能运行在孪生体容器中。
步骤S503、向车辆发送所述孪生体容器已启动功能算力节点的信息，以使车辆在接收到所述信息后将自动驾驶级别切换为所述目标自动驾驶级别。
其中，在将功能算力节点启动后，可以向车辆发送已启动功能算力节点的信息，以使得通知车辆，车辆可以将自动驾驶级别进行切换，并且使得车辆端释放相应的功能算力节点。
步骤S504、基于所述功能算力节点处理车辆数据，以使车辆按照所述目标自动驾驶级别行驶。
功能算力节点在启动后，若接收到车辆基于通信通道传输的车辆数据后，可以基于功能算力节点对车辆数据进行处理，并生成控制信号，将生成的控制信号发送给车辆，使得车辆可以根据控制信号行驶在目标自动驾驶级别。
本发明提供的边缘云服务器中算力资源的控制方法，通过接收中心云服务器发送的资源调度指令，根据所述资源调度指令为所述车辆创建或更新孪生体容器，并在所述孪生体容器中启动功能算力节点，向车辆发送所述孪生体容器已启动功能算力节点的信息，以使车辆在接收到所述信息后将自动驾驶级别切换为所述目标自动驾驶级别，基于所述功能算力节点处理车辆数据，以使车辆按照所述目标自动驾驶级别行驶，从而实现动态的为车辆创建或更新孪生体容器，以解决在车辆中部署大量算力资源带来的成本较高的问题。
下面对创建或更新孪生体容器的过程进行详细说明。
可选的，所述边缘云服务器中设置有孪生体控制器，所述资源调度指令包括容器配置信息；根据所述资源调度指令为所述车辆创建或更新孪生体容器，包括：
所述孪生体控制器在接收到所述容器配置信息后，判断所述车辆中是否存在与所述车辆对应的孪生体容器；若不存在与所述车辆对应的孪生体容器，则所述孪生体控制器根据所述配置信息为所述车辆创建相应的孪生体容器；若存在与所述车辆对应的孪生体容器，则所述孪生体控制器获取所述孪生体容器的当前配置信息，若所述当前配置信息与所述容器配置信息不一致，则更新所述孪生体容器的配置信息。
在该步骤中，执行主体为边缘云服务器中的孪生体控制器，孪生体控制器在接收到容器配置信息后，可以先判断是否存在与该车辆对应的孪生体容器，例如，可以通过车辆标识信息或车辆IP地址信息来确定是否存在与该车辆对应的孪生体容器。此外，对于创建或更新孪生体容器的过程可以参见前述实施例中的详细说明，此处不再赘述。
可选的，所述资源调度指令还包括：运行在所述边缘云服务器的目标功能；在所述孪生体容器中启动功能算力节点，包括：
确定所述孪生体容器中与所述运行在所述边缘云服务器的目标功能对应的功能算力节点；控制所述对应的功能算力节点启动，以实现将所述车辆中的目标功能运行在边缘云服务器。
其中，孪生体控制器接收的资源调度指令还包括运行在所述边缘云服务器的目标功能，该目标功能可以是与目标自动驾驶级别默认对应的功能，还可以是用户在该自动驾驶级别支持的功能中选出的若干个目标功能。
在孪生体容器中设置有不同的功能算力节点，不同的功能算力节点可以实现不同的车辆中的目标功能。因此，在确定运行在所述边缘云服务器的目标功能后，可以确定与该目标功能对应的功能算力节点，例如，可以基于各个目标功能的标识，确定相应的功能算力节点。在确定功能算力节点后，可以控制该功能算力节点启动，以实现将车辆中的目标功能运行在边缘云服务器。
可选的，所述中心云服务器中设置有中心管理器，所述车辆中设置有协同控制组件，所述方法还包括：
接收所述中心管理器发送的车辆IP地址信息；获取所述孪生体容器的IP地址信息，根据所述车辆IP地址信息将所述孪生体容器的IP地址信息发送给车辆，以使车辆的协同控制组件为所述车辆和对应的孪生体容器创建通信通道；所述通信通道用于车辆数据的传输。
其中，在创建孪生体容器后，还需要建立车辆与孪生体容器之间的通信通道，执行主体为孪生体控制器，孪生体控制器可以接收中心管理器发送的车辆IP地址信息，同时还需要获取与该车辆对应的孪生体容器的IP地址信息，并将孪生体容器的IP地址信息发送给车辆IP地址，使得车辆中的协同控制组件可以在两个IP地址之间建立通信通道。
可选的，基于所述功能算力节点处理车辆数据，以使车辆按照所述目标自动驾驶级别行驶，包括：
通过所述通信通道接收所述车辆的协同控制组件发送的车辆数据；通过所述功能算力节点对所述车辆数据进行处理，生成车辆控制信号，并将所述车辆控制信号发送给车辆的协同控制组件，以使车辆根据所述车辆控制信号控制车辆以所述目标自动驾驶级别行驶。
在该步骤中，功能算力节点需要对接收的车辆数据进行处理，生成车辆控制信号，具体过程可以参见上述实施例中功能算力节点对车辆数据的处理过程，此处不再赘述。
图6为本发明实施例提供的又一种边缘云服务器中算力资源的控制方法的流程示意图；如图6所示，所述方法应用在车辆，所述方法包括：
步骤S601、向中心云服务器发送请求信息，所述请求信息包括：目标自动驾驶级别和车辆行驶信息；以使所述中心云服务器根据所述目标自动驾驶级别生成资源调度指令，根据所述车辆行驶信息确定目标边缘云服务器，并向所述目标边缘云服务器发送所述资源调度指令，以使所述目标边缘云服务器根据所述资源调度指令为所述车辆创建或更新孪生体容器，并在所述孪生体容器中启动功能算力节点；所述功能算力节点用于处理车辆数据，以使车辆以所述目标自动驾驶级别行驶。
上述执行过程在前述实施例中已详细说明，实现方式和原理均相似，此处不再赘述。
步骤S602、接收所述边缘云服务器发送的所述孪生体容器已启动功能算力节点的信息，并将自动驾驶级别切换为所述目标自动驾驶级别，同时释放所述车辆的功能算力节点。
在该步骤中，车辆在接收到边缘云服务器发送的已启动功能算力节点的信息后，可以将自动驾驶级别进行切换。例如，车辆当前行驶在L2等级，若请求行驶在L4级别，则发送请求信息后，若接收到边缘云服务发送的已启动功能算力节点的信息，则表示边缘云服务器支持将车辆运行在L4级别，则车辆可以自动切换为该目标自动驾驶级别。或者，还可以发送提示信息，使得用户根据提示信息手动切换。同时，车辆一端可以将相应的功能算力节点释放。
本发明提供的边缘云服务器中算力资源的控制方法，通过向中心云服务器发送请求信息，所述请求信息包括：目标自动驾驶级别和车辆行驶信息；以使所述中心云服务器根据所述目标自动驾驶级别生成资源调度指令，根据所述车辆行驶信息确定目标边缘云服务器，并向所述目标边缘云服务器发送所述资源调度指令，以使所述目标边缘云服务器根据所述资源调度指令为所述车辆创建或更新孪生体容器，并在所述孪生体容器中启动功能算力节点；所述功能算力节点用于处理车辆数据，以使车辆以所述目标自动驾驶级别行驶，从而实现动态的为车辆创建或更新孪生体容器，以解决在车辆中部署大量算力资源带来的成本较高的问题。
可选的，所述车辆中设置有协同控制组件，所述边缘云服务器中设置有孪生体控制器，所述中心云服务器中设置有中心管理器，所述方法还包括：
通过所述协同控制组件向所述中心云服务器发送车辆IP地址信息，以使所述中心管理器将所述车辆IP地址信息发送给所述孪生体控制器；通过所述协同控制组件接收所述孪生体控制器发送的孪生体容器的IP地址信息，根据所述车辆IP地址信息和孪生体容器的IP地址信息为所述车辆和对应的孪生体容器创建通信通道；所述通信通道用于车辆数据的传输。
上述执行过程在前述实施例中已详细说明，实现方式和原理均相似，此处不再赘述。
可选的，所述方法还包括：
检测所述通信通道的状态以及所述孪生体容器的状态；当所述通信通道的状态和/或所述孪生体容器的状态发生异常时，生成自动驾驶降级策略；根据所述自动驾驶降级策略控制车辆进入相应的自动驾驶级别。
此外，当建立通信通道，且将车辆数据发送给边缘云服务器进行处理后，车辆的协同控制组件还可以实时检测通信通道的状态以及所述孪生体容器的状态，确定是否存在异常，若存在异常时，则需要降低当前的自动驾驶级别。并且控制车辆运行在较低等级的自动驾驶级别下。其中，当车辆自动驾驶级别降低时，可以再次向中心云服务器发送请求信息，以使得边缘云服务器更新孪生体容器的配置信息。
通过对通信通道及孪生体容器的状态进行检测，可以实时调整自动驾驶级别，以避免发生危险。
可选的，所述生成自动驾驶降级策略包括：
根据所述通信通道的状态确定通信通道的异常等级，和/或，根据所述孪生体容器的状态确定所述孪生体容器的异常等级；根据所述通信通道的异常等级和所述孪生体容器的异常等级生成所述自动驾驶降级策略。
在该步骤中，在确定降级策略时，可以先确定通信通道及孪生体容器的异常情况，在实际中，可以将异常情况划分一定的等级，其中，异常等级越高可以表示故障越严重，相反的，异常等级越低可以表示故障越小，对于不同的异常等级则可以确定相应的自动驾驶级别。例如，当车辆运行在L4的自动驾驶级别时，若发生异常，且异常等级较低时可能还可以支持较低级别的自动驾驶，因此，可以将自动驾驶降级策略确定为L2的自动驾驶级别。
通过根据异常情况确定自动驾驶降级策略，可以使得边缘云服务器的状态满足切换后的自动驾驶级别。
图7为本发明实施例提供的一种边缘云服务器中算力资源的控制装置70，如图7所示，所述装置应用于中心云服务器，所述装置包括：
第一接收模块701，用于接收车辆发送的请求信息；所述请求信息包括：目标自动驾驶级别和车辆行驶信息；
生成模块702，用于根据所述目标自动驾驶级别生成资源调度指令，根据所述车辆行驶信息确定目标边缘云服务器；所述目标边缘云服务器为向所述车辆提供算力资源的边缘云服务器；
第一发送模块703，用于向所述目标边缘云服务器发送所述资源调度指令，以使所述目标边缘云服务器根据所述资源调度指令为所述车辆创建或更新孪生体容器，并在所述孪生体容器中启动功能算力节点；所述功能算力节点用于处理车辆数据，以使车辆以所述目标自动驾驶级别行驶。
可选的，所述生成模块702在根据所述车辆行驶信息确定目标边缘云服务器时，具体用于：
确定各个边缘云服务器的位置；根据车辆位置以及各个边缘云服务器的位置确定覆盖所述车辆位置的边缘云服务器；根据覆盖所述车辆位置的边缘云服务器确定所述目标边缘云服务器。
可选的，所述生成模块702在根据覆盖所述车辆位置的边缘云服务器确定所述目标边缘云服务器时，具体用于：
确定覆盖所述车辆位置的边缘云服务器的个数；若确定的边缘云服务器的个数为一个，则将所述边缘云服务器确定为目标边缘云服务器；若确定的边缘云服务器的个数为多个，则获取多个边缘云服务器中每一边缘云服务器相对于车辆的方向，将所述方向与所述车辆行驶方向一致的边缘云服务器确定为目标边缘云服务器。
可选的，所述生成模块702在根据所述目标自动驾驶级别生成资源调度指令时，具体用于：
根据所述目标自动驾驶级别确定运行在所述边缘云服务器的目标功能以及车辆所需算力；根据车辆所需算力确定创建的孪生体容器的容器配置信息；其中，所述资源调度指令包括所述容器配置信息和运行在所述边缘云服务器的目标功能。
可选的，第一发送模块703具体用于：
向所述孪生体控制器发送所述资源调度指令，以使所述孪生体控制器根据所述资源调度指令中的容器配置信息为所述车辆创建或更新相应的孪生体容器，并启动所述孪生体容器中与运行在所述边缘云服务器的目标功能所对应的功能算力节点；
相应的，所述接收模块701还用于：
接收所述协同控制组件发送的车辆IP地址信息，并向所述孪生体控制器发送所述车辆IP地址信息，以使所述孪生体控制器根据所述车辆IP地址信息将孪生体容器的IP地址信息发送给车辆，以创建车辆和对应的孪生体容器的通信通道，所述通信通道用于车辆数据的传输。
本发明实施例提供的边缘云服务器中算力资源的控制装置，可以实现上述如图2至图4所示的实施例的边缘云服务器中算力资源的控制方法，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
图8为本发明实施例提供的另一种边缘云服务器中算力资源的控制装置80，如图8所示，所述装置应用于目标边缘云服务器，所述装置包括：
第二接收模块801，用于接收中心云服务器发送的资源调度指令；所述资源调度指令是中心云服务器基于车辆的请求信息所生成的；所述请求信息包括目标自动驾驶级别和车辆行驶信息；所述车辆行驶信息用于供中心云服务器从多个边缘云服务器中确定所述目标边缘云服务器；
创建模块802，用于根据所述资源调度指令为所述车辆创建或更新孪生体容器，并在所述孪生体容器中启动功能算力节点；
第二发送模块803，用于向车辆发送所述孪生体容器已启动功能算力节点的信息，以使车辆在接收到所述信息后将自动驾驶级别切换为所述目标自动驾驶级别；
处理模块804，用于基于所述功能算力节点处理车辆数据，以使车辆按照所述目标自动驾驶级别行驶。
可选的，创建模块802用于：在接收到所述容器配置信息后，判断所述车辆中是否存在与所述车辆对应的孪生体容器；若不存在与所述车辆对应的孪生体容器，则所述孪生体控制器根据所述配置信息为所述车辆创建相应的孪生体容器；若存在与所述车辆对应的孪生体容器，则所述孪生体控制器获取所述孪生体容器的当前配置信息，若所述当前配置信息与所述容器配置信息不一致，则更新所述孪生体容器的配置信息。
可选的，创建模块802还用于：确定所述孪生体容器中与所述运行在所述边缘云服务器的目标功能对应的功能算力节点；控制所述对应的功能算力节点启动，以实现将所述车辆中的目标功能运行在边缘云服务器。
可选的，第二接收模块还用于：接收所述中心管理器发送的车辆IP地址信息；
所述装置还包括获取模块，用于获取所述孪生体容器的IP地址信息，根据所述车辆IP地址信息将所述孪生体容器的IP地址信息发送给车辆，以使车辆的协同控制组件为所述车辆和对应的孪生体容器创建通信通道；所述通信通道用于车辆数据的传输。
可选的，处理模块804具体用于：
在通过所述通信通道接收所述车辆的感知功能节点发送的车辆数据后，通过所述功能算力节点对所述车辆数据进行处理，生成车辆控制信号，并将所述车辆控制信号发送给车辆的控制功能节点，以使车辆根据所述车辆控制信号控制车辆以所述目标自动驾驶级别行驶。
本发明实施例提供的边缘云服务器中算力资源的控制装置，可以实现上述如图5所示的实施例的边缘云服务器中算力资源的控制方法，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
图9为本发明实施例提供的又一种边缘云服务器中算力资源的控制装置90，如图9所示，所述装置应用于车辆，所述装置包括：
第三发送模块901，用于向中心云服务器发送请求信息，所述请求信息包括：目标自动驾驶级别和车辆行驶信息；以使所述中心云服务器根据所述目标自动驾驶级别生成资源调度指令，根据所述车辆行驶信息确定目标边缘云服务器，并向所述目标边缘云服务器发送所述资源调度指令，以使所述目标边缘云服务器根据所述资源调度指令为所述车辆创建或更新孪生体容器，并在所述孪生体容器中启动功能算力节点；所述功能算力节点用于处理车辆数据，以使车辆以所述目标自动驾驶级别行驶；
第三接收模块902，用于接收所述边缘云服务器发送的所述孪生体容器已启动功能算力节点的信息，并将自动驾驶级别切换为所述目标自动驾驶级别。
可选的，第三发送模块901具体用于：向所述中心云服务器发送车辆IP地址信息，以使所述中心管理器将所述车辆IP地址信息发送给所述孪生体控制器；
第三接收模块902还用于：接收所述孪生体控制器发送的孪生体容器的IP地址信息，根据所述车辆IP地址信息和孪生体容器的IP地址信息为所述车辆和对应的孪生体容器创建通信通道；所述通信通道用于车辆数据的传输。
可选的，所述装置还包括检测模块、生成模块和控制模块，所述检测模块用于检测所述通信通道的状态以及所述孪生体容器的状态；所述生成模块用于当所述通信通道的状态和/或所述孪生体容器的状态发生异常时，生成自动驾驶降级策略；所述生成模块用于根据所述自动驾驶降级策略控制车辆进入相应的自动驾驶级别。
可选的，所述生成模块具体用于：根据所述通信通道的状态确定通信通道的异常等级，和/或，根据所述孪生体容器的状态确定所述孪生体容器的异常等级；根据所述通信通道的异常等级和所述孪生体容器的异常等级生成所述自动驾驶降级策略。
本发明实施例提供的边缘云服务器中算力资源的控制装置，可以实现上述如图6所示的实施例的边缘云服务器中算力资源的控制方法，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
本实施例还提供一种边缘云服务器中算力资源的控制***，包括中心云服务器、边缘云服务器和车辆；中心云服务器用于执行图1至图4任一实施例对应的方法，所述边缘云服务器用于执行图5实施例对应的方法，所述车辆用于执行图7实施例对应的方法。
图10为本发明实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。如图10所示，本实施例提供的电子设备包括：至少一个处理器1001和存储器1002。其中，处理器1001、存储器1002通过总线1003连接。
在具体实现过程中，至少一个处理器1001执行所述存储器1002存储的计算机执行指令，使得至少一个处理器1001执行上述方法实施例中的边缘云服务器中算力资源的控制方法。
处理器1001的具体实现过程可参见上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
在上述的图10所示的实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元（英文：Central Processing Unit，简称：CPU），还可以是其他通用处理器、数字信号处理器（英文：Digital Signal Processor，简称：DSP）、专用集成电路（英文：Application SpecificIntegrated Circuit，简称：ASIC）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。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
存储器可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器。
总线可以是工业标准体系结构（Industry Standard Architecture，ISA）总线、外部设备互连（Peripheral Component，PCI）总线或扩展工业标准体系结构（ExtendedIndustry Standard Architecture，EISA）总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现上述方法实施例的边缘云服务器中算力资源的控制方法。
上述的计算机可读存储介质，上述可读存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器（SRAM），电可擦除可编程只读存储器（EEPROM），可擦除可编程只读存储器（EPROM），可编程只读存储器（PROM），只读存储器（ROM），磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。可读存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
一种示例性的可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息。当然，可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuits，简称：ASIC)中。当然，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于设备中。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，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，或者对其中部分或者全部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申请各实施例技术方案的范围。
Claims (20)
1.一种边缘云服务器中算力资源的控制方法，其特征在于，应用于中心云服务器，所述方法包括：
接收车辆发送的请求信息；所述请求信息包括：目标自动驾驶级别和车辆行驶信息；
根据所述目标自动驾驶级别生成资源调度指令，根据所述车辆行驶信息确定目标边缘云服务器；所述目标边缘云服务器为向所述车辆提供算力资源的边缘云服务器；
向所述目标边缘云服务器发送所述资源调度指令，以使所述目标边缘云服务器根据所述资源调度指令为所述车辆创建或更新孪生体容器，并在所述孪生体容器中启动功能算力节点；所述功能算力节点用于处理车辆数据，以使车辆以所述目标自动驾驶级别行驶。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆行驶信息包括车辆位置，根据所述车辆行驶信息确定目标边缘云服务器，包括：
确定各个边缘云服务器的位置；
根据车辆位置以及各个边缘云服务器的位置确定覆盖所述车辆位置的边缘云服务器；
根据覆盖所述车辆位置的边缘云服务器确定所述目标边缘云服务器。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，车辆行驶信息还包括车辆行驶方向；根据覆盖所述车辆位置的边缘云服务器确定所述目标边缘云服务器，包括：
确定覆盖所述车辆位置的边缘云服务器的个数；
若确定的边缘云服务器的个数为一个，则将所述边缘云服务器确定为目标边缘云服务器；
若确定的边缘云服务器的个数为多个，则获取多个边缘云服务器中每一边缘云服务器相对于车辆的方向，将所述方向与所述车辆行驶方向一致的边缘云服务器确定为目标边缘云服务器。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述中心云服务器中设置有中心管理器，根据所述目标自动驾驶级别生成资源调度指令，包括：
所述中心管理器根据所述目标自动驾驶级别确定运行在所述边缘云服务器的目标功能以及车辆所需算力；
根据车辆所需算力确定创建的孪生体容器的容器配置信息；其中，所述资源调度指令包括所述容器配置信息和运行在所述边缘云服务器的目标功能。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标边缘云服务器中设置有孪生体控制器，所述车辆中设置有协同控制组件；向所述目标边缘云服务器发送所述资源调度指令，包括：
所述中心管理器向所述孪生体控制器发送所述资源调度指令，以使所述孪生体控制器根据所述资源调度指令中的容器配置信息为所述车辆创建或更新相应的孪生体容器，并启动所述孪生体容器中与运行在所述边缘云服务器的目标功能所对应的功能算力节点；
相应的，所述方法还包括：
接收所述协同控制组件发送的车辆IP地址信息，并向所述孪生体控制器发送所述车辆IP地址信息，以使所述孪生体控制器根据所述车辆IP地址信息将孪生体容器的IP地址信息发送给车辆，以创建车辆和对应的孪生体容器的通信通道，所述通信通道用于车辆数据的传输。
6.一种边缘云服务器中算力资源的控制方法，其特征在于，应用于目标边缘云服务器，所述方法包括：
接收中心云服务器发送的资源调度指令；所述资源调度指令是中心云服务器基于车辆的请求信息所生成的；所述请求信息包括目标自动驾驶级别和车辆行驶信息；所述车辆行驶信息用于供中心云服务器从多个边缘云服务器中确定所述目标边缘云服务器；
根据所述资源调度指令为所述车辆创建或更新孪生体容器，并在所述孪生体容器中启动功能算力节点；
向车辆发送所述孪生体容器已启动功能算力节点的信息，以使车辆在接收到所述信息后将自动驾驶级别切换为所述目标自动驾驶级别；
基于所述功能算力节点处理车辆数据，以使车辆按照所述目标自动驾驶级别行驶。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述边缘云服务器中设置有孪生体控制器，所述资源调度指令包括容器配置信息；根据所述资源调度指令为所述车辆创建或更新孪生体容器，包括：
所述孪生体控制器在接收到所述容器配置信息后，判断所述车辆中是否存在与所述车辆对应的孪生体容器；
若不存在与所述车辆对应的孪生体容器，则所述孪生体控制器根据所述容器配置信息为所述车辆创建相应的孪生体容器；
若存在与所述车辆对应的孪生体容器，则所述孪生体控制器获取所述孪生体容器的当前配置信息，若所述当前配置信息与所述容器配置信息不一致，则更新所述孪生体容器的配置信息。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述资源调度指令还包括：运行在所述边缘云服务器的目标功能；在所述孪生体容器中启动功能算力节点，包括：
确定所述孪生体容器中与所述运行在所述边缘云服务器的目标功能对应的功能算力节点；
控制所述对应的功能算力节点启动，以实现将所述车辆中的目标功能运行在边缘云服务器。
9.根据权利要求6-8任一项所述的方法，其特征在于，所述中心云服务器中设置有中心管理器，所述车辆中设置有协同控制组件，所述方法还包括：
接收所述中心管理器发送的车辆IP地址信息；
获取所述孪生体容器的IP地址信息，根据所述车辆IP地址信息将所述孪生体容器的IP地址信息发送给车辆，以使车辆的协同控制组件为所述车辆和对应的孪生体容器创建通信通道；所述通信通道用于车辆数据的传输。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，基于所述功能算力节点处理车辆数据，以使车辆按照所述目标自动驾驶级别行驶，包括：
通过所述通信通道接收所述车辆的感知功能节点发送的车辆数据；
通过所述功能算力节点对所述车辆数据进行处理，生成车辆控制信号，并将所述车辆控制信号发送给车辆的控制功能节点，以使车辆根据所述车辆控制信号控制车辆以所述目标自动驾驶级别行驶。
11.一种边缘云服务器中算力资源的控制方法，其特征在于，应用于车辆，所述方法包括：
向中心云服务器发送请求信息，所述请求信息包括：目标自动驾驶级别和车辆行驶信息；以使所述中心云服务器根据所述目标自动驾驶级别生成资源调度指令，根据所述车辆行驶信息确定目标边缘云服务器，并向所述目标边缘云服务器发送所述资源调度指令，以使所述目标边缘云服务器根据所述资源调度指令为所述车辆创建或更新孪生体容器，并在所述孪生体容器中启动功能算力节点；所述功能算力节点用于处理车辆数据，以使车辆以所述目标自动驾驶级别行驶；
接收所述边缘云服务器发送的所述孪生体容器已启动功能算力节点的信息，并将自动驾驶级别切换为所述目标自动驾驶级别，同时释放所述车辆的功能算力节点。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述车辆中设置有协同控制组件，所述边缘云服务器中设置有孪生体控制器，所述中心云服务器中设置有中心管理器，所述方法还包括：
通过所述协同控制组件向所述中心云服务器发送车辆IP地址信息，以使所述中心管理器将所述车辆IP地址信息发送给所述孪生体控制器；
通过所述协同控制组件接收所述孪生体控制器发送的孪生体容器的IP地址信息，根据所述车辆IP地址信息和孪生体容器的IP地址信息为所述车辆和对应的孪生体容器创建通信通道；所述通信通道用于车辆数据的传输。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
检测所述通信通道的状态以及所述孪生体容器的状态；
当所述通信通道的状态和/或所述孪生体容器的状态发生异常时，生成自动驾驶降级策略；
根据所述自动驾驶降级策略控制车辆进入相应的自动驾驶级别。
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述生成自动驾驶降级策略包括：
根据所述通信通道的状态确定通信通道的异常等级，和/或，根据所述孪生体容器的状态确定所述孪生体容器的异常等级；
根据所述通信通道的异常等级和所述孪生体容器的异常等级生成所述自动驾驶降级策略。
15.一种边缘云服务器中算力资源的控制装置，其特征在于，应用于中心云服务器，所述装置包括：
第一接收模块，用于接收车辆发送的请求信息；所述请求信息包括：目标自动驾驶级别和车辆行驶信息；
生成模块，用于根据所述目标自动驾驶级别生成资源调度指令，根据所述车辆行驶信息确定目标边缘云服务器；所述目标边缘云服务器为向所述车辆提供算力资源的边缘云服务器；
第一发送模块，用于向所述目标边缘云服务器发送所述资源调度指令，以使所述目标边缘云服务器根据所述资源调度指令为所述车辆创建或更新孪生体容器，并在所述孪生体容器中启动功能算力节点；所述功能算力节点用于处理车辆数据，以使车辆以所述目标自动驾驶级别行驶。
16.一种边缘云服务器中算力资源的控制装置，其特征在于，应用于目标边缘云服务器，所述装置包括：
第二接收模块，用于接收中心云服务器发送的资源调度指令；所述资源调度指令是中心云服务器基于车辆的请求信息所生成的；所述请求信息包括目标自动驾驶级别和车辆行驶信息；所述车辆行驶信息用于供中心云服务器从多个边缘云服务器中确定所述目标边缘云服务器；
创建模块，用于根据所述资源调度指令为所述车辆创建或更新孪生体容器，并在所述孪生体容器中启动功能算力节点；
第二发送模块，用于向车辆发送所述孪生体容器已启动功能算力节点的信息，以使车辆在接收到所述信息后将自动驾驶级别切换为所述目标自动驾驶级别；
处理模块，用于基于所述功能算力节点处理车辆数据，以使车辆按照所述目标自动驾驶级别行驶。
17.一种边缘云服务器中算力资源的控制装置，其特征在于，应用于车辆，所述装置包括：
第三发送模块，用于向中心云服务器发送请求信息，所述请求信息包括：目标自动驾驶级别和车辆行驶信息；以使所述中心云服务器根据所述目标自动驾驶级别生成资源调度指令，根据所述车辆行驶信息确定目标边缘云服务器，并向所述目标边缘云服务器发送所述资源调度指令，以使所述目标边缘云服务器根据所述资源调度指令为所述车辆创建或更新孪生体容器，并在所述孪生体容器中启动功能算力节点；所述功能算力节点用于处理车辆数据，以使车辆以所述目标自动驾驶级别行驶；
第三接收模块，用于接收所述边缘云服务器发送的所述孪生体容器已启动功能算力节点的信息，并将自动驾驶级别切换为所述目标自动驾驶级别。
18.一种边缘云服务器中算力资源的控制***，其特征在于，包括中心云服务器、边缘云服务器和车辆；所述中心云服务器用于执行上述权利要求1-5任一项所述的方法，所述边缘云服务器用于执行上述权利要求6-10任一项所述的方法，所述车辆用于执行上述权利要求11-14任一项所述的方法。
19.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器和存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如权利要求1-5或6-10或11-14中任一项所述的边缘云服务器中算力资源的控制方法。
20.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如权利要求1至14任一项所述的边缘云服务器中算力资源的控制方法。
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Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114283583A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-05 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 用于车路协同的方法、车载智能终端、云控平台和*** |
| CN114648870A (zh) * | 2022-02-11 | 2022-06-21 | 行云新能科技（深圳）有限公司 | 边缘计算***、边缘计算决策预测方法以及计算机可读存储介质 |
| CN115002810A (zh) * | 2022-08-01 | 2022-09-02 | 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司 | 资源配置方法、专网管控方法、边缘云服务器及设备 |
| CN115118725A (zh) * | 2022-06-28 | 2022-09-27 | 国汽智控(北京)科技有限公司 | 动态车云计算方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN115384584A (zh) * | 2022-08-04 | 2022-11-25 | 交控科技股份有限公司 | 轨道列车运行控制***及方法 |
| WO2023174373A1 (zh) * | 2022-03-18 | 2023-09-21 | 北京罗克维尔斯科技有限公司 | 进程调度方法、装置、设备及介质 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108845885A (zh) * | 2018-07-04 | 2018-11-20 | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 | 一种面向自动驾驶的边缘计算资源管理方法 |
| CN110716558A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-01-21 | 上海车右智能科技有限公司 | 一种基于数字孪生技术的非公开道路用自动驾驶*** |
| EP3671453A1 (de) * | 2018-12-21 | 2020-06-24 | Volkswagen AG | Verfahren zum betreiben eines dezentralen rechennetzwerks, insbesondere eines edge-cloud-computers des dezentralen rechennetzwerks |
| CN112911551A (zh) * | 2021-01-18 | 2021-06-04 | 国汽智控(北京)科技有限公司 | 一种车路云算力动态分配*** |
| CN112907986A (zh) * | 2021-01-12 | 2021-06-04 | 浙江大学 | 一种基于数字孪生场景和边缘云的动态时间窗路口调度方法 |
| CN113242320A (zh) * | 2021-07-08 | 2021-08-10 | 国汽智控(北京)科技有限公司 | 智能驾驶***、方法、设备及存储介质 |
| CN113259846A (zh) * | 2021-06-28 | 2021-08-13 | 国汽智控(北京)科技有限公司 | 具有自动驾驶数据处理和计算能力的容器控制方法、程序 |
-
2021
- 2021-10-11 CN CN202111179380.6A patent/CN113626155A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108845885A (zh) * | 2018-07-04 | 2018-11-20 | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 | 一种面向自动驾驶的边缘计算资源管理方法 |
| EP3671453A1 (de) * | 2018-12-21 | 2020-06-24 | Volkswagen AG | Verfahren zum betreiben eines dezentralen rechennetzwerks, insbesondere eines edge-cloud-computers des dezentralen rechennetzwerks |
| CN110716558A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-01-21 | 上海车右智能科技有限公司 | 一种基于数字孪生技术的非公开道路用自动驾驶*** |
| CN112907986A (zh) * | 2021-01-12 | 2021-06-04 | 浙江大学 | 一种基于数字孪生场景和边缘云的动态时间窗路口调度方法 |
| CN112911551A (zh) * | 2021-01-18 | 2021-06-04 | 国汽智控(北京)科技有限公司 | 一种车路云算力动态分配*** |
| CN113259846A (zh) * | 2021-06-28 | 2021-08-13 | 国汽智控(北京)科技有限公司 | 具有自动驾驶数据处理和计算能力的容器控制方法、程序 |
| CN113242320A (zh) * | 2021-07-08 | 2021-08-10 | 国汽智控(北京)科技有限公司 | 智能驾驶***、方法、设备及存储介质 |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114283583A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-05 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 用于车路协同的方法、车载智能终端、云控平台和*** |
| CN114283583B (zh) * | 2021-12-28 | 2023-08-29 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 用于车路协同的方法、车载智能终端、云控平台和*** |
| CN114648870A (zh) * | 2022-02-11 | 2022-06-21 | 行云新能科技（深圳）有限公司 | 边缘计算***、边缘计算决策预测方法以及计算机可读存储介质 |
| WO2023174373A1 (zh) * | 2022-03-18 | 2023-09-21 | 北京罗克维尔斯科技有限公司 | 进程调度方法、装置、设备及介质 |
| CN115118725A (zh) * | 2022-06-28 | 2022-09-27 | 国汽智控(北京)科技有限公司 | 动态车云计算方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN115118725B (zh) * | 2022-06-28 | 2024-07-23 | 国汽智控(北京)科技有限公司 | 动态车云计算方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN115002810A (zh) * | 2022-08-01 | 2022-09-02 | 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司 | 资源配置方法、专网管控方法、边缘云服务器及设备 |
| CN115002810B (zh) * | 2022-08-01 | 2023-01-13 | 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司 | 资源配置方法、专网管控方法、边缘云服务器及设备 |
| CN115384584A (zh) * | 2022-08-04 | 2022-11-25 | 交控科技股份有限公司 | 轨道列车运行控制***及方法 |
| CN115384584B (zh) * | 2022-08-04 | 2023-07-14 | 交控科技股份有限公司 | 轨道列车运行控制***及方法 |
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