★云南工商學(xué)院智能科學(xué)與工程學(xué)院 蘇為斌 

★中國醫學(xué)科學(xué)院阜外醫院結構性心臟病中心 王首正 

★云南斗蘭智能科技有限公司 董家瑞 

★昆明鼎邦科技股份有限公司 陳巍 

★中國電信股份有限公司云南分公司 楊捷 

★云南工商學(xué)院智能科學(xué)與工程學(xué)院 張錦盛 

摘要：智能汽車(chē)、無(wú)人機或工業(yè)智能化生產(chǎn)線(xiàn)，在邊緣計算提供的共享式傳感 網(wǎng)和共享式算力資源幫助下，能夠有效降低成本，擴大感知范圍。傳統的通信 網(wǎng)絡(luò )雖然實(shí)現了全球統一的廣域連接，但在動(dòng)態(tài)更新局部域通信過(guò)程中，遠距 離的傳感器對于受控對象所處空間控制的意義并不大。為了提高區域通信的實(shí) 時(shí)響應，通信網(wǎng)絡(luò )需要隨著(zhù)汽車(chē)、無(wú)人機或生產(chǎn)線(xiàn)物流的空間位置變化進(jìn)行動(dòng) 態(tài)局部組網(wǎng)?；诖?，本文介紹了一種新型的邊緣計算分布式通信網(wǎng)絡(luò )，提出 了動(dòng)態(tài)更新域標識架構，該架構內的各終端節點(diǎn)根據空間所處位置自動(dòng)地構造 局域通信簇，并基于該簇進(jìn)行動(dòng)態(tài)輪詢(xún)訪(fǎng)問(wèn)。該方法能夠實(shí)現近距共享傳感器 和人工智能算力，降低了單機智能化成本，對于人工智能項目落地和技術(shù)推廣 具有一定的促進(jìn)意義。 

關(guān)鍵詞：邊緣計算；DDS；域標識；人工智能 

Abstract: With the help of shared sensor networks and shared computing resources provided by edge computing, intelligent driverless cars, unmanned aerial vehicles or industrial intelligent production lines can effectively reduce costs and expand the range of sensors perception. Although the traditional internet has realized the global unified wide area connection, in the process of dynamic network address for updating local area communication, the remote sensors are useless for controlling objects compared to local sensors. In order to improve the real-time response of regional communication about controllers and controlled object devices, the network needs dynamic local connecting with the spatial location changes of cars, unmanned aerial vehicles or production line logistics. Based on this, a new type of edge computing distributed communication network and a dynamically updated domain identity architecture have been proposed in this paper. Each endpoint node can automatically construct a local cluster according to its location in space for signal transfer, and dynamically polls and accesses the cluster based on the cluster. It can realize close sharing of sensors and AI computing power and reduce the cost of building a comprehensive  intelligent control system compare to traditional singlemachine AI systems. It has certain promotion significance for the implementation of AI comprehensive projects. 

Key words: Edge computing; DDS; Domain ID; AI

 1　引言 

隨著(zhù)人工智能（Artificial Intelligence，AI）技 術(shù)的發(fā)展，社會(huì )對于智能化項目落地的需求越來(lái)越旺 盛。在A(yíng)I技術(shù)研究中，國內學(xué)者更加關(guān)注算據、算力和 算法，并把它們定義為AI的三大核心要素[1]。然而，對 于承載AI運行的硬件網(wǎng)絡(luò )底層結構則研究較少。本文 從邊緣計算視角出發(fā)，將過(guò)往AI技術(shù)的網(wǎng)絡(luò )底層結構以 及經(jīng)歷的發(fā)展階段定義為單機智能和云計算整合兩個(gè)階 段。近年來(lái)，新型的邊緣計算網(wǎng)絡(luò )也隨之出現，本文將 在介紹該網(wǎng)絡(luò )的同時(shí)，提出具有動(dòng)態(tài)域標識的近距輪詢(xún) 方法。

 在單機智能階段，自動(dòng)駕駛汽車(chē)或無(wú)人機安裝大 量傳感器和算力模塊，如激光雷達、毫米波雷達、定位 模塊、多目攝像頭及人工智能服務(wù)器等，雖然能夠提高 單機智能化水平[2]，但也增加了汽車(chē)或無(wú)人機的硬件成 本。在部分特殊場(chǎng)景，比如小型穿越型無(wú)人機領(lǐng)域，由 于負載有限，機載眾多傳感器導致自重增加，限制了無(wú) 人機的開(kāi)發(fā)應用。在工業(yè)控制領(lǐng)域，單控制器與傳感器 和執行器的強耦合關(guān)系，導致自動(dòng)化生產(chǎn)線(xiàn)功能單一， 缺少生產(chǎn)柔性度。

在 云 計 算 整 合 階 段 ， 物 聯(lián) 網(wǎng) （ I n t e r n e t o f Things，IoT）和云計算中心通過(guò)構建一種類(lèi)似于 MQTT（Message Queuing Telemetry Transport， 消息隊列遙測傳輸）的通信方式，其它類(lèi)似方式還有 CoAP（Constrained Application Protocol, 受限制 應用協(xié)議）、XMPP（Extensible Messaging and Presence Protocol，可擴展通訊和表示協(xié)議）等[3]， 為AI提供了更加寬廣和強大的算據、算力和算法支持， 云中心機房的彈性計算和存儲達到了單機智能難以企及 的高度。然而AI技術(shù)構建于這些協(xié)議之上，需要中心 服務(wù)器固定的公用域名或網(wǎng)絡(luò )地址。而且，一旦宕機或 平臺遷移都會(huì )造成相應的麻煩，要么缺少中心建立通信 橋梁，使得系統癱瘓；要么需要重新配置域名或地址參 數，甚至更改代碼，對代碼的復用造成了阻礙。 

隨著(zhù)技術(shù)的進(jìn)步，承載AI的底層架構已逐步發(fā)展 到新的高度，筆者認為應當使用一種更加友好的通信協(xié) 議，支持邊緣計算的分布式結構。

 2　DDS數據分發(fā)服務(wù)介紹 

Data Distribution Service（DDS）數據分發(fā)服 務(wù)是一種中間件標準，支持分布式系統及設備間的通信 和數據交換[3]。它專(zhuān)為需要高性能、低延遲和實(shí)時(shí)數據 交換的應用而設計，例如自動(dòng)駕駛汽車(chē)、工業(yè)自動(dòng)化和 智慧城市等。在邊緣計算系統中，DDS介于操作系統和 應用程序之間，并從操作系統的網(wǎng)絡(luò )底層數據通信細節 中抽象而來(lái)。通過(guò)DDS，邊緣節點(diǎn)的各個(gè)組件能夠更容 易地通信和共享數據，簡(jiǎn)化了分布式系統的開(kāi)發(fā)，提高 了代碼的復用率，使程序員不用花費大量精力去研究和 實(shí)現應用程序與系統之間信息傳遞的通信過(guò)程。

 DDS標準有幾種開(kāi)源實(shí)現，如表1所示。 

表1 DDS開(kāi)源項目 

 從表1可以看出DDS適用于實(shí)時(shí)應用場(chǎng)景，與 HTTP、MQTT等協(xié)議不同，DDS不再依賴(lài)中心服務(wù) 器，所以程序員基于該中間件開(kāi)發(fā)時(shí)，不必使用域名 或IP地址進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)。DDS目前的最大支持者是ROS2 （Robot Operating System 2）操作系統[4]，該系統源 自于美國斯坦福大學(xué)的開(kāi)源機器人項目，是一款構建和 抽象于多操作系統或異構硬件平臺上的機器人“元操作 系統”（Meta Operating System）。ROS2采用DDS 通信協(xié)議，對于程序開(kāi)發(fā)，其最大好處就是提高了代碼 的復用率，即在裝有DDS通信協(xié)議的任意一臺設備上均 可運行消息、服務(wù)和動(dòng)作通信程序，而這些程序并不需 要更改任何參數和代碼。此外，從表1還可以看出DDS 已經(jīng)被引入到了微控制器領(lǐng)域，這意味著(zhù)通過(guò)DDS構建 邊緣計算實(shí)體，能夠實(shí)現從云端到終端、從大型服務(wù)器 到小型嵌入式、從虛擬化到實(shí)體間的完整包絡(luò )。

 域（Domain）是DDS通信中提供通信語(yǔ)境的虛擬 環(huán)境，它根據不同的關(guān)注點(diǎn)優(yōu)化通信過(guò)程。DDS應用 程序在具有相同ID標識的通信域內發(fā)送和接收數據， 為參與通信的各方提供一個(gè)相互隔離的虛擬通信環(huán)境， 對動(dòng)態(tài)優(yōu)化共享傳感器以及算力資源非常有用。域標識 （Domain ID）是一個(gè)非負整數的整型數據，它的默 認取值范圍是[0，232]。只有使用相同域標識，域內的 參與者之間才能相互通信。因此在同一個(gè)網(wǎng)絡(luò )內，可以 使用多個(gè)DDS域進(jìn)行隔離，從而縮小其作業(yè)空間。那 么，這就允許多個(gè)系統共享同一個(gè)物理網(wǎng)絡(luò )而不必擔心 因內部串擾而造成的通信風(fēng)險。從數據安全方面考慮， DDS允許設定為公共的、專(zhuān)用的、受保護的三種數據流 模式。當因QoS（Quality of Service，服務(wù)質(zhì)量）連 接失效，它還能夠快速切換網(wǎng)絡(luò )。

 3　DDS動(dòng)態(tài)域標識結構描述 

域標識是一種端口映射規范，動(dòng)態(tài)域標識則是本 研究的主要創(chuàng )新。在DDS中，端口號由域標識和參與 者總數兩個(gè)參數決定。DDS定義的端口映射用于單播 /多播，實(shí)際上仍受限于UDP/TCP端口取值范圍[0， 65535]。按照OMG的DDS-RTPS標準計算公式[5]，最大 域標識被限制為232，同一個(gè)域中的最大參與者數量為 120。在傳統應用中，域標識一旦被設定就以靜態(tài)常量 方式存在，一般不進(jìn)行更改。但是在具有大范圍空間轉移流動(dòng)的場(chǎng)景，比如汽車(chē)、無(wú)人機以及工業(yè)生產(chǎn)的物料 流轉移等，只要進(jìn)行動(dòng)態(tài)域標識轉換就能快速切換、接 管工業(yè)智能化生產(chǎn)線(xiàn)并組織生產(chǎn)。 

針對動(dòng)態(tài)域標識設定有兩個(gè)層面，一是域間標識聚 類(lèi)，二是域內參與者輪詢(xún)。

 3.1　域間標識聚類(lèi) 

域間標識聚類(lèi)是根據空間所處位置自動(dòng)地構造局 域通信簇。如圖1所示，簇是基于域標識的臨時(shí)聚類(lèi)， 將近距組成一個(gè)完整的分布式組合控制系統，包括傳感 器、算力單元和被控對象，在工業(yè)自動(dòng)化控制中還應當 包括加工單元。需要注意的是傳感器、算力單元和加工 單元一般位置固定，而被控對象則會(huì )根據時(shí)間變換其空 間位置，具有時(shí)空演變特征，比如汽車(chē)、無(wú)人機或工業(yè) 生產(chǎn)產(chǎn)品的物料流移動(dòng)等。

 圖1 基于域標識的通信簇聚合 

在圖1中，邊緣算力、傳感器、加工單元和被控對 象都是基于空間位置的近距聚合，云算力則是基于網(wǎng)絡(luò ) 狀況和運算負載的動(dòng)態(tài)組合。每個(gè)簇就是一個(gè)域標識， 為了滿(mǎn)足DDS-RTPS標準，每個(gè)簇內節點(diǎn)數量的最大值 為120。簇的形成標準需要達成簇內距離最小，而簇間 距離最大，同時(shí)數量須小于等于120。對于確定坐標位 置的邊緣計算節點(diǎn)，可采用K均值聚類(lèi)方法[6]，而對于 云算力的聚類(lèi)可以采用基于運算密度取反的最優(yōu)通信延 時(shí)排序方法。 

3.2　域內主從問(wèn)答輪詢(xún) 

當基于域標識的通信簇形成后，由邊緣控制器和被 控對象臨時(shí)組建的簇可以構成一個(gè)多主多從的問(wèn)答式輪 詢(xún)網(wǎng)絡(luò )。主從問(wèn)答輪詢(xún)是指在確定的時(shí)間段內只處理某個(gè)從站的某一條通信，比如在第1時(shí)間段執行1#從站a 通信，第2時(shí)間段執行1#從站b通信，第3時(shí)間段執行2# 從站a通信……當所有通信輪詢(xún)結束后，再從頭開(kāi)始新 一輪循環(huán)[7]。主從問(wèn)答輪詢(xún)的優(yōu)點(diǎn)在于通信的時(shí)間點(diǎn)劃 分是確定和可控的，所以只要這個(gè)時(shí)間間隔能夠被系統 接受，那么它非常易于構成一個(gè)簡(jiǎn)單的實(shí)時(shí)系統。 

主從問(wèn)答輪詢(xún)的主要缺點(diǎn)體現在隨著(zhù)節點(diǎn)數量 的增加，每一輪循環(huán)總耗時(shí)也會(huì )增加，假如該時(shí)間 是1秒，這就意味著(zhù)一個(gè)域內節點(diǎn)需要每隔1秒才能 通信1次。所以在這種模式下，參與通信的節點(diǎn)不宜 太多，這剛好與DDS域節點(diǎn)數小于等于120的要求符 合。若按照5G通信低延時(shí)高可靠（uRLLC，Ultra Reliable Low Latency Communication）、低于 1ms的要求[8]，DDS域內最大120節點(diǎn)在120ms內則 可以完成1個(gè)周期的輪詢(xún)。 

關(guān)于域內多個(gè)主站與多個(gè)從站之間通信的問(wèn)題，由 于在同一時(shí)間內只允許1個(gè)主站問(wèn)，1個(gè)從站答，因此主 站可以賦予令牌，而從站則是賦予地址。主站是安裝有 傳感器的固定的邊緣計算節點(diǎn)，從站是位置變換、處于 運動(dòng)狀態(tài)的被控對象節點(diǎn)。在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，主站即是 具有5G通信能力及集成各類(lèi)傳感器的微基站，從站就 是路上行駛的汽車(chē)。

 4　動(dòng)態(tài)域標識網(wǎng)絡(luò )應用舉例 

動(dòng)態(tài)域標識技術(shù)適用于動(dòng)、靜結合的邊緣計算應 用場(chǎng)景，比如自動(dòng)駕駛、無(wú)人機和工業(yè)智能化生產(chǎn)等。 由于無(wú)人機與自動(dòng)駕駛相類(lèi)似，本文羅列了其中兩項場(chǎng) 景。 

4.1　動(dòng)態(tài)域標識在自動(dòng)駕駛中的應用 

無(wú)人駕駛汽車(chē)是本文所述基于邊緣計算動(dòng)態(tài)域的 一個(gè)應用場(chǎng)景，在其它領(lǐng)域通過(guò)更改網(wǎng)絡(luò )和傳感器類(lèi) 型仍然適用。如圖2所示，位于左側的三輛汽車(chē)和位 于右側的四輛汽車(chē)根據地面傳感器、算力和通信站動(dòng) 態(tài)地臨時(shí)組成簇1和簇2。依靠DDS動(dòng)態(tài)地構建域標 識，在5G C-V2X（Cellular Vehicle-to-Everything， 蜂窩車(chē)聯(lián)技術(shù)）和DSRC（Dedicated Short Range Communication，專(zhuān)用短程通信技術(shù)）基礎之上增強 車(chē)輛與邊緣地面站之間的相互溝通能力[9]。 

圖2 面向無(wú)人駕駛汽車(chē)的動(dòng)態(tài)域應用舉例 

5G微基站是一種新型的基礎設施，除了具備基本 的5G通信功能外，還應當增加自動(dòng)駕駛所需的地面傳 感器、觸發(fā)感應裝置、定位裝置和近距通信模塊等。 激光雷達、毫米波雷達和多目攝像頭是AI感知和圖像 融合的重要傳感器。其中，由雷達構造的點(diǎn)云圖像雖 然具有精準的距離表示，但卻不能真實(shí)地展示感知對象 的顏色、材質(zhì)、種類(lèi)等有用信息；由多目攝像頭獲取的 二維圖像，雖然能夠分類(lèi)和具有一定的景深，但又不能 精準地表示感知對象的距離要素。為了達成5G微基站 邊緣計算側的實(shí)時(shí)圖像處理效果，借助NPU（Neural network Processing Unit，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理器），能 夠加速點(diǎn)云三維圖像與真實(shí)二維圖像間的融合成像計 算[10]。地感線(xiàn)圈是一種埋于路面淺表層的電磁線(xiàn)圈感 應裝置，當擁有較大表面積的金屬體移動(dòng)通過(guò)時(shí)，可以 引起電容、電感振蕩頻率的變化，該變化可作為汽車(chē)經(jīng) 過(guò)的證據，一方面可以觸發(fā)相關(guān)設備進(jìn)入工作狀態(tài)， 另一方面通過(guò)計算感應開(kāi)始時(shí)間和結束時(shí)間的間隔， 結合車(chē)輛速度還可以預測車(chē)身的總長(cháng)度。RTK（Realtime Kinematic，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)定位）技術(shù)，可達厘米級 精度，適于定位和授時(shí)的規?；瘧肹11]，通常地面站配 置RTK基準站，為實(shí)時(shí)流動(dòng)的車(chē)輛提供高精度服務(wù)。通 過(guò)DDS動(dòng)態(tài)域標識通信能夠為簇內多車(chē)輛之間的前后方 向和左右兩側間隔的相對距離共享實(shí)時(shí)測量數據。RSU （Road Side Unit，路側單元）通過(guò)DSRC技術(shù)與OBU （On Board Unit，車(chē)載單元）進(jìn)行通信，讀取ETC （Electronic Toll Collection，不停車(chē)收費系統） [12]， 控制門(mén)禁系統，也可作為車(chē)輛自動(dòng)駕駛緊急通信冗余通 道，提高了無(wú)人駕駛技術(shù)的安全可靠性。此外根據運算 業(yè)務(wù)的實(shí)際需求，在邊緣計算微基站內，依靠DDS動(dòng)態(tài) 域標識技術(shù)，在不用更改任何代碼的前提下，還可新增 和適配CPU、GPU、TPU等處理器，依靠“元”操作系 統思想就近增強算力[13]，提高了系統的實(shí)時(shí)響應性能。

 4.2　動(dòng)態(tài)域標識在工業(yè)智能化生產(chǎn)線(xiàn)中的應用 

工業(yè)智能化應用場(chǎng)景，如圖3所示，除了與圖2擁 有類(lèi)似的傳感模塊和算力模塊外，可以把工廠(chǎng)中那些大 型設備，比如加工中心等，定義為固定不移動(dòng)的設備， 而其它的小型設備或可動(dòng)態(tài)組合的設備則可以依靠AGV （Automated Guided Vehicle，自動(dòng)導引運輸車(chē)）實(shí) 現。因此在工業(yè)智能化生產(chǎn)應用中，可以在各個(gè)獨立設 備中加裝邊緣計算節點(diǎn)，各節點(diǎn)間應當支持Wi-Fi 6[14]， 用于應對高密度無(wú)線(xiàn)接入和高容量的無(wú)線(xiàn)業(yè)務(wù)。

 圖3 工業(yè)智能化應用場(chǎng)景舉例 

柔性制造（Flexible Manufacturing，FM）是指 在加工對象變換的情況下，智能工廠(chǎng)能夠智能化地、快 速地和自適應地調整生產(chǎn)線(xiàn)的組合模式[15]。傳統模式 下，一旦做出生產(chǎn)線(xiàn)結構上的調整就必然需要對其重新 編程?；贒DS動(dòng)態(tài)域標識網(wǎng)絡(luò )的智能工廠(chǎng)，由于預先 做出了各種生產(chǎn)模式組合，各AGV小車(chē)針對新任務(wù)調整 生產(chǎn)布局，提前應對不同產(chǎn)品的生產(chǎn)過(guò)程調試，所以在 面對新的任務(wù)時(shí)，可以不用更改程序和調試，而只須動(dòng) 態(tài)變換域標識即可。隨著(zhù)域標識的變換，不同節點(diǎn)運行 相對應的生產(chǎn)任務(wù)，便可柔性化地組織新的生產(chǎn)。 

5　總結與展望 

本研究依托云南省高校邊緣計算網(wǎng)絡(luò )工程研究中心 （隸屬于云南工商學(xué)院），提出基于邊緣計算DDS動(dòng)態(tài) 域標識近距輪詢(xún)網(wǎng)絡(luò )，能夠在分布式邊緣計算架構下在 不用更改任何用戶(hù)程序和參數的前提下實(shí)現統一的平臺融合。目前本文所述方案已經(jīng)聯(lián)合云南省阜外醫院進(jìn)行 了應用技術(shù)攻關(guān)，針對無(wú)人機在醫療急救行業(yè)的邊緣計 算分布式應用進(jìn)行了試點(diǎn)，得到了云南省科技廳重點(diǎn)研 發(fā)計劃基金支持，并與云南斗蘭智能科技有限公司、杭 州云秀科技有限公司開(kāi)展了基于A(yíng)GV小車(chē)的智能化應用 開(kāi)發(fā)，與昆明鼎邦科技股份有限公司開(kāi)展了基于冶金智 能化設備升級的前期合作與研究。

★基金項目：云南省第七批高校重點(diǎn)實(shí)驗室和 工程研究中心建設項目，云南省科技廳重點(diǎn)研發(fā)計劃 （202103AC100002）。 

作者簡(jiǎn)介： 

蘇為斌（1983-），男，云南通海人，副教授，博士， 現就職于云南工商學(xué)院智能科學(xué)與工程學(xué)院，主要研究 方向為邊緣計算、工業(yè)自動(dòng)化、人工智能等。 

王首正（1986-），男，山西大同人，副主任醫師，現就職于中國醫學(xué)科學(xué)院阜外醫院結構性心臟病中心，主 要研究方向為心血管外科，同時(shí)從事無(wú)人機在醫療急救 行業(yè)中邊緣計算分布式應用試點(diǎn)相關(guān)工作。 

董家瑞（1983-），男，云南通海人，工程師，學(xué)士， 現就職于云南斗蘭智能科技有限公司，主要研究方向為 通信工程、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能制造。 

陳　?。?983-），男，湖南新邵人，博士，現就職于 昆明鼎邦科技股份有限公司，主要研究方向為真空冶金 技術(shù)。 

楊　捷（1983-），男，云南昆明人，碩士，現就職于 中國電信股份有限公司云南分公司，主要研究方向為5G 通信技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)。 

張錦盛（1977-），男，云南昆明人，副教授，碩士， 現就職于云南工商學(xué)院智能科學(xué)與工程學(xué)院，主要研究 方向為軟件工程、計算機科學(xué)與技術(shù)、大數據技術(shù)等。

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摘自《自動(dòng)化博覽》2023年第2期暨《邊緣計算2023專(zhuān)輯》