Járműkommunikációs felhőtechnológiák modellezése és vizsgálata Cloud-in-the-Loop szimulációs környezetben

Manapság már számos jármű nyújt intelligens szolgáltatásokat, például képesek környezetérzékelésére (pl. objektumérzékelés és -felismerés), továbbá a gyűjtött információ feldolgozásával magas hozzáadott értékű, vezetést segítő alkalmazások megvalósítására (pl. ütközéselkerülés). Az okos és később az önvezető járműtechnológiákat azonban a járműkommunikációs (V2X) megoldások teszik teljessé. A járművek által gyűjtött információ ezáltal kiterjeszthetővé válik a többi, kapcsolódó forgalmi résztvevő számára. Ezzel lehetőség nyílik olyan alkalmazások használatára, mint a kooperatív koordináció járművek között vagy később a teljes és optimális forgalom-menedzsment. A V2X egyik ígéretes iránya a Cellular Vehicle-to-Everything (C-V2X) [1] kommunikáció, amelynek alapja, hogy a járművek a mobilhálózatok segítségével kapcsolódnak és kommunikálnak egymással. A koncepció megvalósítására az 5. generációs celluláris mobilhálózatok (5G) adhatnak megoldást, amelyek a későbbiekben képesek lesznek ultra-alacsony késleltetést és ultra-magas megbízhatóságot (URLLC) biztosítani és ezt ötvözni a küldetés-kritikus működéssel a kapcsolódó eszközök számára, kielégítve a szigorú járműipari követelményeket. Továbbá az 5G képes lesz elosztott felhő alapú (Edge Cloud) rendszerek hálózati integrációjára [2] is. Az ilyen rendszerek lényege, hogy a felhő erőforrások fizikailag elosztott módon, a felhasználókhoz közel helyezkednek el. A két technológia együttes alkalmazása nagymértékben felgyorsítja az információfeldolgozást, minimalizálva a késleltetést. Ezáltal olyan használati esetek válhatnak elérhetővé, mint a valósidejű HAD térkép rekonstrukció [3], amely folyamatos és dinamikus térképhasználatot biztosít a jövő autonóm járművei számára.

Ilyen új technológiákra épülő koncepciók és a kapcsolódó használati esetek vizsgálata és validálása, annak komplexitása réven sok kihívással jár, és valós hardverek és járművek alkalmazása esetén igen költséges és bonyolult folyamat. Erre nyújt megoldást a Cloud-in-the-Loop (CiL) keretrendszer [4], amelynek segítségével a vizsgálandó járműforgalom szimulálható, lehetőséget teremtve különféle használati esetek implementálására és a feldolgozott információ alapján egy szorosan integrált, valós elosztott felhő környezet vezérlésére. Az Edge Cloud-ot alkalmazó C-V2X használati esetek követelményeinek (pl.: késleltetés) teljesítése érdekében, a járművek azokhoz az elosztott erőforrásokhoz (Edge szerver) kapcsolódnak, melyek jobb elérést biztosítanak. Ezekben a rendszerekben, az Edge szervereken, a szolgáltatásokat nyújtó alkalmazás komponensek futnak, amelyek a járműveken futó komponensekkel kommunikálnak, ennek megfelelően az alkalmazások relokációját biztosítani kell a járművek pozíciójának függvényében. A dolgozatom fókuszában ezen alkalmazások által az elosztott környezetre kifejtett hatások vizsgálata és teljesítmény-analízise áll. Az alkalmazások a járműszámnak megfelelően skálázódnak, ezáltal az alkalmazásszintű hálózati forgalom is megnövekszik. Ennek szignifikáns hatása van a hálózat QoS paramétereire. A célom, hogy a CiL rendszeren tervezett és kivitelezett mérések során, különféle forgalmi szituációkat modellezve ezeket a hatásokat vizsgáljam és értékeljem. Az alkalmazás skálázódása hatással van az elosztott felhő környezetet megvalósító Kubernetes [5] architektúra teljesítményére is. Ezáltal a felhőerőforrások terheltségének és az alkalmazásszintű QoS degradáció korrelációjának vizsgálata is kiemelet szerepet kap a dolgozatban. Továbbá célom, hogy a felhő környezet olyan lehetőségeit és funkcióit elemezzem, amelyek kritikusak lehetnek C-V2X alkalmazásoknál.

Hivatkozások:

[1] R. Weber, J. Misener, and V. Park, ‘C-V2X - A Communication Technology for Cooperative, Connected and Automated Mobility’, in Mobile Communication - Technologies and Applications; 24. ITG-Symposium, 0 2019, pp. 1–6.

[2] ‘3GPP SA6 initiatives to enable new vertical applications’, https://www.3gpp.org/news-events/conferences/2082-sa6_verticals.

[3] H. Ma, S. Li, E. Zhang, Z. Lv, J. Hu, and X. Wei, ‘Cooperative Autonomous Driving Oriented MEC-aided 5G-V2X: Prototype System Design, Field Tests and AI-based Optimization Tools’, IEEE Access, vol. PP, pp. 1–1, Mar. 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2981463.

[4] L. Maller, P. Suskovics, and L. Bokor, ‘Implementation of a Cloud-in-the-Loop Simulation Framework for Evaluating Automotive Edge Cloud Solutions’, Pervasive Mob. Comput., Manuscript submitted, Aug. 2021.

[5] ‘Kubernetes’. https://kubernetes.io/

szerző

• 
  Maller Levente Márk
  Villamosmérnöki szak, mesterképzés
  mesterképzés (MA/MSc)

konzulensek

• 
  Dr. Bokor László
  egyetemi docens, Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék
• 
  Suskovics Peter
  System Manager (Technology and Innovation, specialized to Cloud/SDN, 5G, IoT), Ericsson (külső)
  

helyezés