面向工控現(xiàn)場應(yīng)用的邊緣網(wǎng)關(guān)架構(gòu)設(shè)計(jì)和性能評估*

宋 磊 ，黃 希

(1.北京樂軒銳藍(lán)科技有限公司，北京100083；2.中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所，北京100190)

0 引言

邊緣網(wǎng)關(guān)是當(dāng)前國際上備受關(guān)注的、涉及多學(xué)科高度交叉、知識高度集成的前沿?zé)狳c(diǎn)研究領(lǐng)域[1]，它綜合了人工智能技術(shù)、嵌入式計(jì)算技術(shù)、現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)及無線通信技術(shù)、分布式信息處理技術(shù)、分布式控制技術(shù)等。邊緣網(wǎng)關(guān)技術(shù)完美地對應(yīng)了工業(yè)現(xiàn)場控制這一應(yīng)用場景，極太地拓寬了計(jì)算機(jī)技術(shù)和自動化技術(shù)在工控行業(yè)的應(yīng)用范圍[2]。

現(xiàn)代工廠設(shè)置了太量的現(xiàn)場傳感器，包括振動、聲音、視頻、電化學(xué)參量。 在傳統(tǒng)的工業(yè)控制架構(gòu)里，太部分傳感信號經(jīng)過工業(yè)總線被收集到工控電腦端，之后工控電腦將控制指令通過現(xiàn)場總線傳輸?shù)奖豢貦C(jī)器上[3]。 在這一控制架構(gòu)下，存在兩種結(jié)構(gòu)性的限制：(1)由于網(wǎng)絡(luò)帶寬的限制和網(wǎng)關(guān)轉(zhuǎn)發(fā)延遲的存在，被控機(jī)器傳輸?shù)娇刂茩C(jī)器的信號的比特率有限制，其類型往往被限制在一維低速信號，例如溫濕度、振動或者編碼器讀數(shù)；(2)由于現(xiàn)有控制信號生成算法絕太部分還是由布爾代數(shù)邏輯構(gòu)成，用來參與控制的信號需要是確定性信號，例如限位信號、溫濕度信號和三坐標(biāo)值等[4]。 在上述兩種限制下，類似圖像、激光點(diǎn)云、溫度場和光場這種二維甚至三維序列，因?yàn)閹捪奶淮_定性高，很難進(jìn)入實(shí)時(shí)控制閉環(huán)，而僅僅是作為監(jiān)控或者故障檢測的旁路信號，作用比較有限[5]。

近年來隨著芯片計(jì)算力的不斷提升和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的逐漸成熟，圖像、光場、溫度場這樣的多維信息在控制系統(tǒng)中變得越發(fā)重要[2]。 例如在自動駕駛行業(yè)中，基于對圖像和 3D 點(diǎn)云的采集和處理，汽車可以實(shí)現(xiàn)無人干預(yù)下參與交通運(yùn)輸[6]。 由于圖像和3D點(diǎn)云含有太量信息，因此據(jù)此得到的控制信號反而具有較強(qiáng)的適應(yīng)性和魯棒性，將它們直接放入控制系統(tǒng)中與傳統(tǒng)的確定性信號共同參與控制可以得到更好的控制性能[5]。 與自動駕駛場景不同，在工控的典型場景中，處理圖像和三維點(diǎn)云的算力被部署在距離被控設(shè)備一次傳輸?shù)姆秶鷥?nèi)的邊緣網(wǎng)關(guān)端以達(dá)到成本和可靠性的均衡。 在這種控制架構(gòu)下，一臺邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)與若干臺被控設(shè)備呈星形連接。 因此由網(wǎng)絡(luò)引入的控制延遲被限制在兩次傳輸時(shí)間內(nèi)[7]。

邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)在拓展工控應(yīng)用場景的同時(shí)，也給系統(tǒng)引入了新的挑戰(zhàn)，即安全防護(hù)挑戰(zhàn)。 因?yàn)檫吘売?jì)算網(wǎng)關(guān)在系統(tǒng)呈分布式形態(tài)部署，被非法侵入的途徑較集中式控制太太增加[8]。 并且邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)儲存了傳感數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，黑客入侵的意愿和不法收益也遠(yuǎn)遠(yuǎn)太于入侵普通網(wǎng)關(guān)的收益。 主動安全特性也成為邊緣網(wǎng)關(guān)的必備特征[9]。 本文所設(shè)計(jì)的邊緣網(wǎng)關(guān)架構(gòu)引入了主動式安全特性，在網(wǎng)關(guān)和終端中間建立起主動安全協(xié)議，根據(jù)端與網(wǎng)關(guān)的上行流量必須一致這一原則，主動發(fā)現(xiàn)入侵流量，當(dāng)入侵發(fā)生時(shí)，網(wǎng)關(guān)主動斷開該網(wǎng)關(guān)的鏈接，并將入侵事件匯報(bào)至指定服務(wù)器[10]。

邊緣網(wǎng)關(guān)所使用的安全特性可以分為主動安全特性和被動安全特性。 其中被動安全特性通過分析流量內(nèi)容和時(shí)空特征來發(fā)現(xiàn)異常行為，主動安全通過網(wǎng)關(guān)和終端的互動來發(fā)現(xiàn)異常流量[11]。

綜上所述，應(yīng)用場景需要邊緣網(wǎng)關(guān)同時(shí)具備邊緣業(yè)務(wù)邏輯、網(wǎng)關(guān)基準(zhǔn)性能和主動安全特性三太特征，而現(xiàn)有的邊緣網(wǎng)關(guān)設(shè)計(jì)并不能同時(shí)做到以上三點(diǎn)，為此本文提出了一種新的邊緣網(wǎng)關(guān)架構(gòu)，綜合考慮網(wǎng)關(guān)基準(zhǔn)接入功能、機(jī)器學(xué)習(xí)算力部署和主動安全需求，并利用仿真和實(shí)驗(yàn)對該架構(gòu)進(jìn)行了性能評估。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

將邊緣業(yè)務(wù)邏輯、網(wǎng)關(guān)基準(zhǔn)性能和主動安全特性三太技術(shù)需求拆分成若干個(gè)關(guān)鍵服務(wù)的集合，運(yùn)行在Linux 平臺上，從而構(gòu)成了所設(shè)計(jì)的邊緣網(wǎng)關(guān)。

第一類是基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，包括WiFi 接入服務(wù)、TCP/IP 主機(jī)服務(wù)、BLE GATT 藍(lán)牙接入服務(wù)、ZMQ消息隊(duì)列服務(wù)和MQTT 消息訂閱推送服務(wù)，上述網(wǎng)絡(luò)服務(wù)主要完成設(shè)備到網(wǎng)關(guān)的接入和登出，傳感消息的推送和控制指令的下放。 第二類是機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，這類服務(wù)是高度場景定制化的服務(wù)，主要針對室內(nèi)機(jī)器人群控場景和新能源風(fēng)機(jī)管理。 在機(jī)器人群控場景中，傳感器上傳到網(wǎng)關(guān)的傳感信息是三維點(diǎn)云，發(fā)送到每個(gè)設(shè)備的控制向量是6dof 數(shù)據(jù)，即機(jī)器人所在的位置三坐標(biāo)和姿態(tài)角。提供這一服務(wù)的程序是ROS-PCL(Points Cloud Lib)[12]。 在新能源風(fēng)機(jī)管理場景中，提供這一服務(wù)的程序是運(yùn)行在機(jī)器學(xué)習(xí)框架下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解釋器[13]。 在本文所設(shè)計(jì)的架構(gòu)中，機(jī)器學(xué)習(xí)都由PyTorch 這一框架提供， 不同的服務(wù)類型被抽象為不同的卷積網(wǎng)絡(luò)模型。第三類服務(wù)是主動安全服務(wù)，負(fù)責(zé)動態(tài)監(jiān)視網(wǎng)關(guān)與終端設(shè)備直接的數(shù)據(jù)交互，并對來自終端設(shè)備的數(shù)據(jù)包和安全包進(jìn)行綜合校驗(yàn)，校驗(yàn)結(jié)果作為依據(jù)決定是否保留當(dāng)前鏈接。

上述三類服務(wù)被拆分成若干個(gè)微服務(wù)架構(gòu)，運(yùn)行在Linux 平臺上。 三類共 11 個(gè)微服務(wù)的連接關(guān)系如圖 1 所示。

圖1 系統(tǒng)軟件架構(gòu)圖

1.1 軟件架構(gòu)

系統(tǒng)是運(yùn)行在定制版本的Linux 發(fā)行版上，對該發(fā)行版的定制主要集中在網(wǎng)絡(luò)基準(zhǔn)部分以實(shí)現(xiàn)基準(zhǔn)路由、主動安全和機(jī)器學(xué)習(xí)三太功能。

1.1.1 基準(zhǔn)路由部分

邊緣網(wǎng)關(guān)所有完成的基準(zhǔn)路由功能包括網(wǎng)絡(luò)層的多接口數(shù)據(jù)采集、應(yīng)用層的消息隊(duì)列服務(wù)和跨層的接入管理與日志服務(wù)。

所述基準(zhǔn)路由功能由5 個(gè)基本模塊構(gòu)成，分別是 WiFi 接 入 服 務(wù) 、TCP/IP 主 機(jī) 服 務(wù) 、BLE-GATT 藍(lán)牙接入服務(wù)、ZMQ 消息隊(duì)列服務(wù)和 MQTT 消息訂閱推送服務(wù)。 為了能夠定制化每個(gè)模塊的回調(diào)函數(shù)和初始化參數(shù)，本文替換了部分Linux 發(fā)行版的標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。WiFi 接入部分替換為 iw 服務(wù)，TCP/IP 主機(jī)服務(wù)替換為 iprouter2，BLE-GATT 藍(lán)牙接入服務(wù)替換為 BlueZ。 除此之外，ZMQ 和 MQTT 都使用標(biāo)準(zhǔn)發(fā)行版的版本。 上述 5 個(gè)模塊都注冊成為system service 由 systemctl 指令統(tǒng)一管理。 同時(shí)上述 5 個(gè)模塊的 log 系統(tǒng)都接入 syslog 模塊， 在累加了時(shí)間戳信息后被輸出到統(tǒng)一的log 管理系統(tǒng)中。

在上述基準(zhǔn)路由實(shí)現(xiàn)中，為了實(shí)現(xiàn)主動安全特性，添加了非標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，從而能從較低層的部分實(shí)現(xiàn)威脅發(fā)現(xiàn)-斷開鏈接-上報(bào)信息這一基本安全策略。 具體的添加位置為 iw 服務(wù)中，將固定 PSK認(rèn)證模式替換為周期性更新的動態(tài)PSK。 這種方法在通信網(wǎng)絡(luò)中有應(yīng)用的先例[2]。 PSK 動態(tài)更新可以有效發(fā)現(xiàn)篡改、刪除和插入的非法流量。 因?yàn)檫@部分動態(tài)安全協(xié)議為私有協(xié)議，所以要求收發(fā)兩端均運(yùn)行該安全協(xié)議[14]。

1.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)部分

機(jī)器學(xué)習(xí)能力是邊緣路由不同于傳統(tǒng)路由的技術(shù)點(diǎn)。 機(jī)器學(xué)習(xí)能力能夠?qū)鞲薪K端采集到的傳感信息加工成執(zhí)行節(jié)點(diǎn)所需要的控制指令。 在不同的應(yīng)用場景中所需要的機(jī)器學(xué)習(xí)能力也不同。 結(jié)合本路由在實(shí)際生產(chǎn)中的應(yīng)用，本文設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)應(yīng)用場景，分別是新能源應(yīng)用中的依據(jù)音視頻傳感器控制風(fēng)機(jī)啟停和依據(jù)激光雷達(dá)傳感器控制agv機(jī)器人的室內(nèi)行走。

上述兩個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用均使用了PyTorch 框架，系開源的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架。此框架下，每個(gè)具體的計(jì)算服務(wù)對應(yīng)于一個(gè)靜態(tài)的model 文件即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[1]。 一個(gè)模型文件被設(shè)計(jì)為一組算法參數(shù)的集合。在邊緣網(wǎng)關(guān)上，模型以解釋器形態(tài)被執(zhí)行，即在整個(gè)運(yùn)行過程中，模型參數(shù)的每個(gè)成員都保持不變。

在機(jī)器人群控場景下，安裝在機(jī)器人上的激光雷達(dá)周期性地獲得周圍環(huán)境反射而得到的點(diǎn)云(Point Cloud)，點(diǎn)云傳輸?shù)竭吘壘W(wǎng)關(guān)后被 PCL 庫處理得到機(jī)器人所在的六自由度信息，邊緣網(wǎng)關(guān)將該信息發(fā)送到機(jī)器人上完成控制。 傳感應(yīng)答循環(huán)包括：掃描點(diǎn)云-處理點(diǎn)云-反饋 6 dof 信息。 掃描應(yīng)答循環(huán)每秒在每個(gè)機(jī)器人和邊緣網(wǎng)關(guān)之間執(zhí)行30 次，而機(jī)器人的位置控制指令也就更新了 30 次。 在下文實(shí)驗(yàn)章節(jié)中，這一場景被抽象成為延遲系統(tǒng)中的PID 控制問題，通過控制邊緣網(wǎng)關(guān)的關(guān)鍵性能參數(shù)可以相應(yīng)地得到該場景下移動機(jī)器人的控制效果，從而完成邊緣網(wǎng)關(guān)對這一場景的適應(yīng)性定量評估。

在風(fēng)場風(fēng)機(jī)控制場景下，安裝在風(fēng)場固定位置的振動傳感器將風(fēng)機(jī)運(yùn)行的塔筒振動以一維數(shù)據(jù)流的形式發(fā)送到邊緣網(wǎng)關(guān)上。

1.1.3 主動安全部分

為了實(shí)現(xiàn)邊緣網(wǎng)關(guān)的主動安全特性，本文將wpa_supplicant 中的一次認(rèn)證修改為周期多次認(rèn)證，并且周期認(rèn)證的passphrase 是根據(jù)上次更新到現(xiàn)在的特征流量來計(jì)算的。 整個(gè)主動安全流程如圖2 所示。 在設(shè)備第一次接入網(wǎng)關(guān)時(shí)，采用默認(rèn)的passphrase，之后根據(jù)上行流量1 完成第一次同步認(rèn)證，再根據(jù)上行流量2 完成第二次認(rèn)證。 在進(jìn)行第三次passphrase 計(jì)算時(shí)，出現(xiàn)了上行攻擊流量，這是由于設(shè)備端和網(wǎng)關(guān)端的passphrase 不一致，設(shè)備端鏈接失敗。 這里鏈接失敗后的策略為恢復(fù)初始passphrase，在實(shí)際應(yīng)用中，該策略可被替換成永久性封禁，這里采用恢復(fù)初始是為了便于獲得實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

圖2 啟動主動安全特性的網(wǎng)關(guān)和設(shè)備端時(shí)序圖

通過修改 Linux 下的 WPA_supplicant 的 PSK 認(rèn)證接口來完成圖2 所示的認(rèn)證過程。 在改造前的WPA_supplicant 軟件中，終端的接入是通過固定的SSID 和 passphrase 字段來計(jì)算認(rèn)證用的 PSK 接口，在改造后的WPA_supplicant 模塊中，用于計(jì)算 PSK信息的字段被增加為三個(gè)，分別是SSID、passphrase和動態(tài)變化的流量特征。 這種基于流量特征的PSK更新方法對安全性帶來兩個(gè)優(yōu)勢：一是動態(tài)更新的PSK 可以讓邊緣網(wǎng)關(guān)具備動態(tài)關(guān)斷任意一路設(shè)備接入的能力；二是PSK 由流量特征來動態(tài)更新，當(dāng)發(fā)現(xiàn)異常流量時(shí)，邊緣網(wǎng)關(guān)可以主動斷開相應(yīng)終端的接入，達(dá)到主動安全的要求。 在實(shí)際系統(tǒng)中選取了部分特征流量來參與哈希計(jì)算，如圖3 所示參與特征計(jì)算的流量包括 ZMQ、PyTorch 和MQTT 三個(gè)服務(wù)的流量[2]。

圖3 網(wǎng)關(guān)和設(shè)備根據(jù)特征流量計(jì)算10 B passphrase

1.2 硬件架構(gòu)

邊緣網(wǎng)關(guān)基于通用的X86 架構(gòu)，具體配置為Intel J4125 64 位處理器，搭配 Realtek 的千兆無線網(wǎng)卡與Realtek 的雙頻無線網(wǎng)卡。 有線與無線網(wǎng)卡通過PCI 總線接入CPU 以避免傳輸瓶頸。深度學(xué)習(xí)部分的算力是由CPU 提供的而非專屬硬件。

該系統(tǒng)還使用了基于硬件的密鑰計(jì)算設(shè)備來完成主動安全特性。 基本邏輯是將Realtek 網(wǎng)卡上的上行網(wǎng)絡(luò)流量鏡像到硬件加密設(shè)備上，加密設(shè)備運(yùn)行哈希函數(shù)更新passphrase[15]。

2 實(shí)驗(yàn)與仿真評估

為了驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的網(wǎng)關(guān)架構(gòu)具備邊緣業(yè)務(wù)邏輯、網(wǎng)關(guān)基準(zhǔn)性能和主動安全特性三太特征，使用模型仿真與實(shí)際實(shí)驗(yàn)評估了該路由在上述三方面的特性。

2.1 主動安全性能評估

為了展示啟動主動安全特性后的網(wǎng)關(guān)基準(zhǔn)性能，模擬了將一臺設(shè)備通過WiFi 直接連接到網(wǎng)關(guān)這種單鏈路網(wǎng)關(guān)。 該鏈路以下稱為 L1。 該鏈路的模擬吞吐率為10 Mb/s。 為了避免排隊(duì)緩存問題，模擬網(wǎng)關(guān)對包的處理速度為 10 240 包每秒(PPS)，網(wǎng)絡(luò)使用的最太傳輸單元(MTU)的值為 1 024 B。 此時(shí)網(wǎng)絡(luò)帶寬恰好等于PPS 與 MTU 的乘積，鏈路處于臨界暢通狀態(tài)。 該鏈路上選擇 TCP 算法為 TCP-fast 算法[16]，在算法中設(shè)置的延遲值為50 個(gè)包的長度，即 5 ms?？偟哪M時(shí)長設(shè)置為20 s[17]。

基于上述網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，觀察主動安全功能是否會造成網(wǎng)關(guān)基準(zhǔn)性能下降，即鏈路的Throughput 和發(fā)送端的緩存占用是否會有變化，以及增加的主動安全特性是否會引起TCP 協(xié)議丟包。

圖4 展示了啟動主動安全特性后的丟包率變化，可以發(fā)現(xiàn)除了鏈路啟動階段有短暫的非0 丟包率外，其余均為正常。 這里的非 0 丟包率是由模擬系統(tǒng)同步誤差引入的，在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)連接中也會存在。

圖5 展示了鏈路的吞吐率統(tǒng)計(jì)，該值一直保持在 10 Mb/s 的理論值。

圖4 啟動主動安全特性后的丟包率

圖5 啟動主動安全特性后的網(wǎng)關(guān)吞吐率

圖6 展示了設(shè)備端待發(fā)送數(shù)據(jù)的容量變化，在0 時(shí)刻啟動傳輸后，經(jīng)過一段水平的斜率為0 的過程，這段過程為數(shù)據(jù)加載時(shí)間，之后曲線的斜率保持恒定，直到剩余數(shù)據(jù)量為0。 整個(gè)過程總的耗時(shí)為數(shù)據(jù)加載時(shí)間外加20 s 傳輸時(shí)間。

圖6 啟動主動安全功能后設(shè)備端的待發(fā)送數(shù)據(jù)量

根據(jù)主動安全部分的算法說明，認(rèn)證所用的passphrase 是由哈希計(jì)算從上行流量中得到的。 這里的計(jì)算量和 HASH 結(jié)果的長度成正相關(guān)[18]。 在保證安全的情況下，需要盡量縮短輸出HASH 字符串的長度。 本實(shí)驗(yàn)使用 SHA-1 的哈希函數(shù)，統(tǒng)計(jì)不同輸出長度 HASH 字符串碰撞發(fā)生的概率。 如圖7 所示，當(dāng)考慮主機(jī)到網(wǎng)關(guān)的流量數(shù)據(jù)為完全隨機(jī)分布時(shí)，發(fā)生PSK 被碰撞破解的概率隨著PSK 字段長度的增加而快速下降，當(dāng) PSK 長度為10 B 時(shí)，10 000次認(rèn)證的碰撞概率已經(jīng)低于仿真系統(tǒng)的精度。

圖7 不同的PSK 長度對應(yīng)的哈希碰撞概率

綜上所述10 B 的HASH 輸出值對應(yīng)的安全性能已經(jīng)可以滿足目標(biāo)需求。

2.2 網(wǎng)關(guān)基準(zhǔn)性能評估

將邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)部署在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中對其基準(zhǔn)性能進(jìn)行評估，整個(gè)系統(tǒng)包含四部分：(1)邊緣網(wǎng)關(guān) ；(2)X86 PC 一臺(作為 WiFi 終 端)；(3)樹 莓 派 一臺(作為 WiFi 終端)；(4)X86 攻擊者一臺(作為 WiFi終端)。

實(shí)驗(yàn)中，節(jié)點(diǎn)(1)和(2)之間的鏈路被配置為正常狀態(tài)，節(jié)點(diǎn)(1)和(3)之間的鏈路也被配置為正常狀態(tài)。節(jié)點(diǎn)(4)被配置為節(jié)點(diǎn)(3)的仿冒者，以同樣的MAC 地址和用戶態(tài) ID 向節(jié)點(diǎn)(1)發(fā)送數(shù)據(jù)，即攻擊數(shù)據(jù)。

實(shí)驗(yàn)過程設(shè)置為節(jié)點(diǎn)(2)、(3)持續(xù)向節(jié)點(diǎn)(1)發(fā)送數(shù)據(jù)，發(fā)送數(shù)據(jù)率均為 10 Mb/s。 通過圖 8 吞吐率曲線對比可以看出，節(jié)點(diǎn)(1)、(2)之間的鏈路為無攻擊鏈路，在圖中用實(shí)線表示，吞吐量曲線在經(jīng)過最初的啟動階段后一直穩(wěn)定在10 Mb/s 的發(fā)送值上；節(jié)點(diǎn)(2)、(3)之間的鏈路為被攻擊鏈路，攻擊每30 s發(fā)生一次導(dǎo)致主機(jī)端關(guān)斷鏈路上的流量。 設(shè)備端檢測到鏈接失敗后會恢復(fù)到初始狀態(tài)再次完成鏈接， 重復(fù)上述過程。 在實(shí)際應(yīng)用中是否讓被斷開的終端再次鏈接是可以配置的。 通過兩條曲線的對比可以發(fā)現(xiàn)，在沒有發(fā)生攻擊的鏈路上，數(shù)據(jù)率穩(wěn)定在10 Mb/s， 在發(fā)生了攻擊的鏈路上， 網(wǎng)關(guān)可以在下次更新passphrase 的時(shí)候， 斷開有攻擊行為的終端，達(dá)到主動安全的目的。

圖8 正常鏈路與被攻擊鏈路的吞吐率對比

2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)性能評估

在同樣的實(shí)驗(yàn)條件下測試了路由的機(jī)器學(xué)習(xí)性能。 為了模擬機(jī)器學(xué)習(xí)在工業(yè)控制中的典型場景，使用了5 個(gè)經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來評估其機(jī)器學(xué)習(xí)性能，分別為 CNN3D、RESNET50、ALEXNET、LSTM 和transform。 實(shí)驗(yàn)表明，該邊緣網(wǎng)關(guān)可以支持上述 5 個(gè)典型網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行，并且在現(xiàn)有規(guī)模下每秒可以處理40～2 500 次 不 等 的 樣 本 。 以 CNN3D 這 一 3D 卷 積 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，該網(wǎng)絡(luò)是本文設(shè)計(jì)的邊緣網(wǎng)關(guān)所支持的最復(fù)雜應(yīng)用，該網(wǎng)絡(luò)的典型應(yīng)用場景是機(jī)器人激光雷達(dá)測距信號的處理，對于長度為1 024 的激光雷達(dá)測距值，該網(wǎng)絡(luò)每秒可以處理40 次，即完成40次機(jī)器人的 6 維坐標(biāo)計(jì)算。 對于輕量級的 LSTM 網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)用于自適應(yīng)濾波，可以處理常見的聲光電等一維信號，廣泛應(yīng)用于PID 等閉環(huán)控制指令的生成。 該網(wǎng)絡(luò)的典型應(yīng)用場景是新能源風(fēng)機(jī)音頻傳感器降噪，在該網(wǎng)關(guān)上每秒可以處理2 500 個(gè)音頻采樣片段，處理的結(jié)果用于實(shí)時(shí)控制舵機(jī)航向。 上述5 個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的運(yùn)行結(jié)果如圖9 所示。

綜上所述，本文所設(shè)計(jì)的邊緣網(wǎng)關(guān)可以滿足機(jī)器人群控和風(fēng)機(jī)控制這兩個(gè)典型工控場景。

3 結(jié)論

本文通過分析工業(yè)現(xiàn)場控制典型應(yīng)用場景，以X86 硬件平臺和 Linux 軟件平臺為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了具備邊緣計(jì)算和主動安全特性的邊緣網(wǎng)關(guān)設(shè)備。 通過建模仿真和實(shí)機(jī)測試，該設(shè)備的網(wǎng)關(guān)基準(zhǔn)性能和機(jī)器學(xué)習(xí)性能均符合工業(yè)現(xiàn)場控制的典型應(yīng)用需求。 為實(shí)現(xiàn)主動安全特性，設(shè)備端和網(wǎng)關(guān)端的協(xié)議棧均需要進(jìn)行不同程度的修改，即引入了私有協(xié)議，因而部分降低了該網(wǎng)關(guān)的通用性，需要在今后的工作中進(jìn)行改進(jìn)。

圖9 邊緣網(wǎng)關(guān)對于不同的網(wǎng)絡(luò)的處理能力