网联汽车在多个边缘云网关进行软切换的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种网联汽车在多个边缘云网关进行软切换的方法及装置，本发明专利技术涉及信息技术领域，其中包括：V2X消息网关代理接收到网联汽车网络连接(MQTT/TCP/UDP)后，根据车辆标识从机动车归属地寄存器中获取所述网联汽车的最新位置信息；再根据边缘云的分类器AI模型，确定所述当前网联汽车对应的目标边缘云网关；最后将所述网络连接(MQTT/TCP/UDP)转发至所述目标边缘云网关。通过应用本申请的技术方案，能够实现边缘云网关的平滑切换。能够实现边缘云网关的平滑切换。能够实现边缘云网关的平滑切换。

【技术实现步骤摘要】
网联汽车在多个边缘云网关进行软切换的方法及装置


[0001]本专利技术涉及信息
，具体而言，涉及一种网联汽车在多个边缘云网关进行软切换的方法及装置。

技术介绍

[0002]网联汽车与边缘云网关的V2X消息通讯是云控基础平台的重要组成部分，V2X消息的低时延性和高可靠性决定了云控基础平台中融合感知、协同决策和协同控制的有效性。在云控基础平台的相关方案中，每个边缘云网关会负责相应区域内道路上的动态交通数据采集与计算，由此能够为网联汽车提供增强安全与能效提升的实时性与弱实时性云控应用基础服务，但由于网联汽车大多数情况是高速动态行驶的，如果网联汽车一直连接同一个边缘云网关，会降低网联汽车与边缘云网关的V2X消息通讯的实时性。
[0003]目前，现有技术的解决方案通常是由网联汽车的车载单元OBU根据路口PC5信号的强弱，选择信号较强的路侧设备发送消息，再由路侧设备转发消息至指定的边缘云网关，从而实现边缘云网关的切换。然而，在现有技术的这种硬切换方式中，车载单元OBU与路侧设备之间的耦合度较高，一旦路口PC5信号较弱或者没有信号，可能会导致车载单元OBU与路侧设备无法连接，进而导致边缘云网关切换失败，即这种硬切换方式会存在边缘云网关的非连续切换问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种网联汽车在多个边缘云网关进行软切换的方法及装置，主要在于不再需要车载单元OBU与路侧设备的配合，能够实现边缘云网关的平滑切换，对于OBU该切换过程连续且无感知。
[0005]根据本专利技术实施例的第一方面，提供一种网联汽车在多个边缘云网关进行软切换的方法，应用于网关代理，所述网关代理存储有多个边缘云网关分别对应的地理坐标信息，包括：
[0006]接收网联汽车发送的V2X消息，所述V2X消息中携带有所述网联汽车的车辆标识；
[0007]根据所述车辆标识从相应的归属地寄存器中获取所述网联汽车的最新位置信息，其中，所述归属地寄存器中存储有所述网联汽车的机动车基础信息；
[0008]根据所述最新位置信息和所述网联汽车当前对应的边缘云网关的地理坐标信息，计算所述网联汽车与当前的边缘云网关之间的距离；
[0009]若所述距离大于预设距离，则根据所述最新位置信息和所述多个边缘云网关中其他边缘云网关对应的地理坐标信息，确定所述其他边缘云网关中与所述网联汽车相匹配的目标边缘云网关；
[0010]将所述V2X消息转发至所述目标边缘云网关。
[0011]根据本专利技术实施例的第二方面，提供一种网联汽车在多个边缘云网关进行软切换的装置，所述网关代理存储有多个边缘云网关分别对应的地理坐标信息，包括：
[0012]接收单元，用于接收网联汽车发送的V2X消息，所述V2X消息中携带有所述网联汽车的车辆标识；
[0013]获取单元，用于根据所述车辆标识从相应的归属地寄存器中获取所述网联汽车的最新位置信息，其中，所述归属地寄存器中存储有所述网联汽车的机动车基础信息；
[0014]计算单元，用于根据所述最新位置信息和所述网联汽车当前对应的边缘云网关的地理坐标信息，计算所述网联汽车与当前的边缘云网关之间的距离；
[0015]确定单元，用于若所述距离大于预设距离，则根据所述最新位置信息和所述多个边缘云网关中其他边缘云网关对应的地理坐标信息，确定所述其他边缘云网关中与所述网联汽车相匹配的目标边缘云网关；
[0016]转发单元，用于将所述V2X消息转发至所述目标边缘云网关。
[0017]根据本专利技术实施例的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0018]接收网联汽车发送的V2X消息，所述V2X消息中携带有所述网联汽车的车辆标识；
[0019]根据所述车辆标识从相应的归属地寄存器中获取所述网联汽车的最新位置信息，其中，所述归属地寄存器中存储有所述网联汽车的机动车基础信息；
[0020]根据所述最新位置信息和所述网联汽车当前对应的边缘云网关的地理坐标信息，计算所述网联汽车与当前的边缘云网关之间的距离；
[0021]若所述距离大于预设距离，则根据所述最新位置信息和所述多个边缘云网关中其他边缘云网关对应的地理坐标信息，确定所述其他边缘云网关中与所述网联汽车相匹配的目标边缘云网关；
[0022]将所述V2X消息转发至所述目标边缘云网关。
[0023]根据本专利技术实施例的第四方面，提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：
[0024]接收网联汽车发送的V2X消息，所述V2X消息中携带有所述网联汽车的车辆标识；
[0025]根据所述车辆标识从相应的归属地寄存器中获取所述网联汽车的最新位置信息，其中，所述归属地寄存器中存储有所述网联汽车的机动车基础信息；
[0026]根据所述最新位置信息和所述网联汽车当前对应的边缘云网关的地理坐标信息，计算所述网联汽车与当前的边缘云网关之间的距离；
[0027]若所述距离大于预设距离，则根据所述最新位置信息和所述多个边缘云网关中其他边缘云网关对应的地理坐标信息，确定所述其他边缘云网关中与所述网联汽车相匹配的目标边缘云网关；
[0028]将所述V2X消息转发至所述目标边缘云网关。
[0029]本专利技术实施例的创新点包括：
[0030]1、通过网关代理实现边缘云网关的软切换方法，可以不依赖OBU硬件与路侧设备的配合进行网联汽车的边缘云网关切换，连续且无感知是本专利技术实施例的创新点之一
[0031]2、采用AI算法自动选择距离网联汽车最近的边缘云网关，以保障网联汽车和边缘云网关的V2X消息通讯的低延时性和高可靠性是本专利技术实施例的创新点之一。
[0032]3、通过采用softmax函数和交叉熵损失函数使由多个弱学习分类器组成的强学习分类器能够进行多分类是本专利技术实施例的创新点之一。
[0033]本专利技术提供的一种网联汽车在多个边缘云网关进行软切换的方法及装置，与现有技术的硬切换方式相比，本专利技术能够接收网联汽车发送的V2X消息，所述V2X消息中携带有所述网联汽车的车辆标识，并根据所述车辆标识从相应的归属地寄存器中获取所述网联汽车的最新位置信息，与此同时，根据所述最新位置信息和所述网联汽车当前对应的边缘云网关的地理坐标信息，计算所述网联汽车与当前的边缘云网关之间的距离，若所述距离大于预设距离，则根据所述最新位置信息和所述多个边缘云网关中其他边缘云网关对应的地理坐标信息，确定所述其他边缘云网关中与所述网联汽车相匹配的目标边缘云网关，最终将所述V2X消息转发至所述目标边缘云网关。由此通过配置网关代理将网联汽车的V2X消息转发给与网联汽车相匹配的边缘云网关，可以不再依赖OBU硬件与路侧设备的配合，从而能够实现边缘云网关的平滑切换，对于OBU该切换过程连续且无感知，与此同时，本专利技术通过获取网联汽车的最新位置信息，能够确定与网联汽车最匹配的边缘云网关本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种网联汽车在多个边缘云网关进行软切换的方法，其特征在于，应用于网关代理，所述网关代理存储有多个边缘云网关分别对应的地理坐标信息，包括：接收网联汽车发送的V2X消息，所述V2X消息中携带有所述网联汽车的车辆标识；根据所述车辆标识从相应的归属地寄存器中获取所述网联汽车的最新位置信息，其中，所述归属地寄存器中存储有所述网联汽车的机动车基础信息；根据所述最新位置信息和所述网联汽车当前对应的边缘云网关的地理坐标信息，计算所述网联汽车与当前的边缘云网关之间的距离；若所述距离大于预设距离，则根据所述最新位置信息和所述多个边缘云网关中其他边缘云网关对应的地理坐标信息，确定所述其他边缘云网关中与所述网联汽车相匹配的目标边缘云网关；将所述V2X消息转发至所述目标边缘云网关。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述最新位置信息和所述多个边缘云网关中其他边缘云网关对应的地理坐标信息，确定所述其他边缘云网关中与所述网联汽车相匹配的目标边缘云网关，包括：根据所述最新位置信息和所述其他边缘云网关对应的地理坐标信息，计算所述网联汽车与其他边缘云网关之间的路径距离；根据所述网联汽车与其他边缘云网关之间的路径距离，确定所述其他边缘云网关中与所述网联汽车相匹配的目标边缘云网关。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述网联汽车与其他边缘云网关之间的路径距离，确定所述其他边缘云网关中与所述网联汽车相匹配的目标边缘云网关，包括：从所述网联汽车与其他边缘云网关之间的路径距离中确定最小路径距离；将最小路径距离对应的边缘云网关确定为与所述网联汽车相匹配的目标边缘云网关。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述最新位置信息和所述多个边缘云网关中其他边缘云网关对应的地理坐标信息，确定所述其他边缘云网关中与所述网联汽车相匹配的目标边缘云网关，包括：将所述最新位置信息输入至由多个弱学习分类器构成的强学习分类器中进行分类，得到多个弱学习分类器分别对应的分类结果，其中，所述多个弱学习分类器均为神经网络模型，所述神经网络模型的最后一层为softmax函数，所述神经网络模型在训练过程中使用交叉熵损失函数；根据所述多个弱学习分类器分别对应的权重值，综合所述多个弱学习分类器分别对应的分类结果，得到所述强学习分类器最终输出的分类结果；根据所述强学习分类器最终输出的分类结果，确定与所述网联汽车相匹配的目标边缘云网关。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述最新位置信息输入至由多个弱学习分类器构成的强学习分类器中进行分类，得到多个弱学习分类器分别对应的分类结果，包括：将所述最新位置信息输入至所述由多个弱学习分类器构成的强学习分类器中进行分类，得到所述多个弱学习分...

【专利技术属性】
技术研发人员：张锐，白小波，
申请(专利权)人：西部科学城智能网联汽车创新中心重庆有限公司，
类型：发明
国别省市：