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    通信感知計算融合在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的愿景與關(guān)鍵技術(shù)

    2022-04-16 11:23:00裴郁杉唐雄燕李瑞華中國聯(lián)通研究院北京100048
    郵電設(shè)計技術(shù) 2022年3期
    關(guān)鍵詞:智能環(huán)境

    裴郁杉,唐雄燕,黃 蓉,李瑞華(中國聯(lián)通研究院,北京 100048)

    0 引言

    我國5G產(chǎn)業(yè)具有優(yōu)勢,但是工業(yè)現(xiàn)場產(chǎn)業(yè)處于競爭劣勢,隨著5G 網(wǎng)絡(luò)的廣泛部署、工廠自動化產(chǎn)線柔性需求的持續(xù)增大和智能應(yīng)用的持續(xù)增長,5G已經(jīng)成為智能制造的關(guān)鍵要素,5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)在工業(yè)制造中獲得了多種應(yīng)用試點,為工廠信息化提供了基礎(chǔ)。

    但是擴展現(xiàn)實(Extended Reality,XR)、工業(yè)感知與工業(yè)控制等多種工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的持續(xù)發(fā)展,對網(wǎng)絡(luò)提出了更多需求,網(wǎng)絡(luò)需要在獲取、處理多維感知信息的同時,滿足高帶寬、低時延、精準定位等多種性能要求。

    此外,設(shè)備層連接占工廠整體連接的90%以上,但目前工業(yè)現(xiàn)場控制與感知數(shù)據(jù)采集具有多種協(xié)議,且控制與感知數(shù)采網(wǎng)絡(luò)形態(tài)各異,網(wǎng)絡(luò)過程節(jié)點較多,無法保證工業(yè)確定性服務(wù),且難以滿足工廠產(chǎn)線的柔性需求。業(yè)務(wù)感知、人工智能和邊緣計算等技術(shù)進步,使得網(wǎng)絡(luò)有可能獲知業(yè)務(wù)需求、網(wǎng)絡(luò)資源及算力資源,并通過增強網(wǎng)絡(luò)與計算能力,使能工業(yè)設(shè)備的無線接入與控制,解決目前工廠內(nèi)協(xié)議繁雜、成本高的問題,實現(xiàn)5G工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的確定服務(wù)。

    目前學(xué)術(shù)界提出在未來6G 中感知、連接、計算一體化的方案,滿足復(fù)雜工業(yè)環(huán)境下確定性服務(wù)要求。文獻[1]闡述了通信、感知、計算融合的愿景、關(guān)鍵技術(shù)、技術(shù)挑戰(zhàn)與未來發(fā)展方向。文獻[2]側(cè)重介紹了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中感知、通信、控制3要素間的復(fù)雜耦合關(guān)系,綜述了國內(nèi)外關(guān)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)感知通信控制協(xié)同融合技術(shù)的研究現(xiàn)狀和面臨的問題,圍繞工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中感知通信控制協(xié)同融合問題對未來的研究方向進行了總結(jié)和展望。文獻[3~11]則分別在通信感知、感知計算和通信計算兩兩融合的可行性方面進行了驗證。為了更好地支撐新型智能業(yè)務(wù),還需要更進一步地將通信、感知、計算三者進行融合。

    在面向5G+工業(yè)應(yīng)用中,業(yè)界提出充分利用云網(wǎng)端邊廣泛存在的算力、采用分布式算力協(xié)同,通信感知一體化等方案提升工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中多維感知信息的處理時效。本文首先對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的新型業(yè)務(wù)場景與網(wǎng)絡(luò)需求進行描述,闡述在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中考慮通感算一體化技術(shù),實現(xiàn)現(xiàn)場網(wǎng)絡(luò)信息多維感知、協(xié)作通信、智能計算功能的深度融合的必要性和通感算一體化在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的愿景。其次,介紹通感算一體化網(wǎng)絡(luò)演進的關(guān)鍵技術(shù)及其在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用前景。

    1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的新型業(yè)務(wù)場景與網(wǎng)絡(luò)的需求

    目前工業(yè)園區(qū)專網(wǎng)的數(shù)字化需求旺盛且需求種類眾多、差別大,包括智慧園區(qū)、智能制造、智慧工廠、車輛管理、無人駕駛、智慧倉儲、視頻監(jiān)控、能耗管理、AGV小車、5G無人機等多樣化業(yè)務(wù)。而這些業(yè)務(wù)對網(wǎng)絡(luò)的需求差異巨大,表1 所示為部分工業(yè)園區(qū)對通信網(wǎng)絡(luò)的要求。

    由表1 可知,園區(qū)專網(wǎng)業(yè)務(wù)對網(wǎng)絡(luò)時延與帶寬的需求有很大差別。此外,工業(yè)園區(qū)專網(wǎng)業(yè)務(wù)對通信的可靠性要求也不同,如在岸橋遠控場景中,PLC控制業(yè)務(wù)的時延要求小于20 ms,視頻業(yè)務(wù)的時延要求小于300 ms,兩項業(yè)務(wù)的通信可靠性都要求99.99%;而在園區(qū)定位場景中,通信時延和可靠性的要求可以放松到秒級和99.9%,但是具有高精度的定位要求。因此5G 原有的eMBB、uRLLC 和mMTC 的三大場景已不能完全滿足工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)需求。此外,工業(yè)現(xiàn)場的設(shè)備層連接占工廠整體連接90%以上,但目前工業(yè)協(xié)議繁多且互不相同、控制與感知數(shù)據(jù)采集的協(xié)議與網(wǎng)絡(luò)形態(tài)各異、網(wǎng)絡(luò)過程節(jié)點較多,無法保證工業(yè)確定性服務(wù)。因此5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)需要能夠智能感知工業(yè)設(shè)備狀態(tài)與所用協(xié)議,從而智能適應(yīng)工廠產(chǎn)線的柔性需求。

    表1 部分工業(yè)園區(qū)對通信網(wǎng)絡(luò)的要求

    其次,工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境通常較為復(fù)雜,從而造成現(xiàn)場無線傳輸環(huán)境的不確定性?,F(xiàn)場設(shè)備對無線信號的遮擋和金屬屏蔽,會使得5G網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)場覆蓋情況無法達到原有的部署規(guī)劃目標,并且設(shè)備的震動、高溫及大量的電子噪聲都會進一步惡化現(xiàn)場的無線傳輸環(huán)境。并且由于柔性生產(chǎn)的需要,工業(yè)現(xiàn)場的產(chǎn)線可能發(fā)生結(jié)構(gòu)變化,但是網(wǎng)絡(luò)不能夠及時跟隨變化等。而這些因素都會降低網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)目煽啃浴R虼斯I(yè)現(xiàn)場環(huán)境對5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)提出了智能感知無線環(huán)境,提升傳輸可靠性的新型需求。

    因此,在復(fù)雜的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中,需要考慮通感算一體化技術(shù),實現(xiàn)現(xiàn)場網(wǎng)絡(luò)信息多維感知、協(xié)作通信、智能計算功能的深度融合,提升網(wǎng)絡(luò)傳輸效率、可靠性和業(yè)務(wù)確定性。

    2 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中通感算一體化的愿景

    以往的無線工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對業(yè)務(wù)提供了過高的QoS保障,一方面浪費了網(wǎng)絡(luò)資源,另一方面由于網(wǎng)絡(luò)資源不足導(dǎo)致其他業(yè)務(wù)無法滿足。而在未來的工業(yè)場景中,智能化的無線設(shè)備使得業(yè)務(wù)需求激增,網(wǎng)絡(luò)的通信資源和算力資源顯得更加有限。因為在通感算融合的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中,需要對復(fù)雜工業(yè)現(xiàn)場網(wǎng)絡(luò)信息進行智能感知,基于AI進行協(xié)同訓(xùn)練、協(xié)同決策,從而使網(wǎng)絡(luò)能夠在業(yè)務(wù)全生命周期內(nèi),提供精準的通信QoS 保障和算力QoS 保障。圖1 為通信感知計算融合技術(shù)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)場景中的愿景。

    圖1 通信感知計算融合技術(shù)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)場景中的愿景

    2.1 感知

    在工業(yè)場景中,需要對現(xiàn)場環(huán)境、業(yè)務(wù)特征、無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)能力等重要信息進行感知,具體如下:

    a)現(xiàn)場環(huán)境:現(xiàn)場設(shè)備的位置與運動狀態(tài)、溫度、震動等,幫助識別判斷現(xiàn)場網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和判斷目標的位置等;目標設(shè)備的新增或刪減以及所用工業(yè)協(xié)議,幫助自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)管理與維護。

    b)業(yè)務(wù)特征:業(yè)務(wù)的QoS 要求,主要包括時延及抖動要求、通信速率要求、可靠性要求、算力要求等;幫助確定網(wǎng)絡(luò)通信資源及算力資源的優(yōu)化調(diào)度。

    c)無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境:包括周邊電磁環(huán)境與干擾水平、信道狀態(tài)等。

    夜晚的布萊德湖在燈光和燭光的點綴下,顯得十分絢麗多彩。欣賞完湖景,不妨品嘗一下頗具當?shù)靥厣牟既R德奶油蛋糕。薄薄的糖霜下是層層酥皮,酥皮之下是甜而不膩的奶油和滑爽的芝士蛋糕,蛋糕的口感一層比一層香醇,是很受歡迎的傳統(tǒng)點心。

    d)網(wǎng)絡(luò)能力:對網(wǎng)絡(luò)的通信資源和算力資源的感知。

    2.2 計算

    為網(wǎng)絡(luò)的智能感知和資源優(yōu)化迭代提供計算處理能力。

    事實上,網(wǎng)絡(luò)中,終端、邊緣云、基站、核心網(wǎng)及云等每一個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點均具備一定的計算能力。這就給云網(wǎng)邊端協(xié)同訓(xùn)練、協(xié)同決策提供了算力資源基礎(chǔ)。

    2.3 通信

    完成感知信息的交互,協(xié)助完成協(xié)同智能感知與分布式計算。

    基于智能感知信息,實現(xiàn)對通信資源的優(yōu)化部署與調(diào)度,精準滿足業(yè)務(wù)的QoS要求;實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的智能部署與運維,降低工業(yè)網(wǎng)絡(luò)成本。

    2.4 云網(wǎng)邊端協(xié)同的通感算融合

    在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中,一方面工業(yè)現(xiàn)場中會存在大量的數(shù)據(jù)感知和采集,單點感知往往不能夠達到最優(yōu)性能;另一方面,工業(yè)云負責完成數(shù)據(jù)的全量存儲、管理以及中心決策,造成業(yè)務(wù)處理時延增大,通信傳輸負載高的問題。因此,充分利用網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的各個節(jié)點能力,開展分布式的協(xié)同感知,并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各節(jié)點的計算能力,進行分布式的數(shù)據(jù)存儲、處理與決策,提升感知性能、通信效率和決策性能,降低業(yè)務(wù)的時延與網(wǎng)絡(luò)負載。

    如圖2 所示,現(xiàn)場感知終端根據(jù)能力不同進行協(xié)同感知,并根據(jù)感知數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)特征和終端計算能力,可在終端側(cè)進行部分數(shù)據(jù)的預(yù)處理,如在終端側(cè)集成AI 訓(xùn)練模塊及計算功能,實現(xiàn)機器視覺、圖像識別等大數(shù)據(jù)預(yù)處理,降低需要通信傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量和時延。

    圖2 云網(wǎng)邊端協(xié)同的通感算融合

    基站側(cè),通過將多個節(jié)點的分布式感知數(shù)據(jù)進行協(xié)同傳輸與協(xié)同處理,實現(xiàn)感知能力的動態(tài)部署與感知數(shù)據(jù)的協(xié)作處理,在復(fù)雜的現(xiàn)場環(huán)境中有效地提升感知性能和通信效率。

    云將端側(cè)和基站側(cè)預(yù)處理的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一納管,并進行進一步計算處理。根據(jù)業(yè)務(wù)的實時性和帶寬需求選擇在現(xiàn)場級邊緣云、園區(qū)邊緣云或核心云上進行處理,云、網(wǎng)、邊、端協(xié)同,算力層層解化,在降低通信、算力網(wǎng)絡(luò)負載的同時,實現(xiàn)對業(yè)務(wù)QoS 的精準保障,增強業(yè)務(wù)的確定性。

    3 通感算一體化的關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)

    3.1 通感一體化

    工業(yè)現(xiàn)場中,智能生產(chǎn)與柔性生產(chǎn)的需求使得現(xiàn)場環(huán)境和無線環(huán)境的感知越發(fā)重要,成像、定位等感知數(shù)據(jù)也隨之更加繁雜,5G/6G 網(wǎng)絡(luò)仍然不能夠完全滿足業(yè)務(wù)需求。另一方面,隨著5G 毫米波和6G 太赫茲技術(shù)的研究與應(yīng)用,移動通信采用的頻率已與定位、成像等感知技術(shù)用頻趨同[11-13],使得復(fù)用通信和感知架構(gòu)與信號可能進行一體化設(shè)計,開展通信感知一體化技術(shù),在滿足現(xiàn)場環(huán)境與無線環(huán)境的感知需求的同時可以極大地減少系統(tǒng)的冗余部署。

    通信感知一體化技術(shù)已經(jīng)成為5G+和6G 的重要研究方向,其關(guān)鍵技術(shù)主要包括:

    a)一體化波形設(shè)計。一體化波形設(shè)計是將通信和感知完全或者高等級融合,采用一種波形設(shè)計同時滿足通信與雷達信號的波形需求。

    b)一體化波束賦形技術(shù)。感知與通信對于波束賦型具有不同的性能要求。一體化的波束賦型技術(shù)需要具有按需靈活可控的特性,在進行有效的波束成形進而通信的同時,能夠產(chǎn)生快速大范圍掃描的感知波束,感知周圍環(huán)境,滿足多種應(yīng)用場景需求。

    c)一體化干擾消除技術(shù)。干擾消除技術(shù)用以消除同頻雙工條件下,接收感知回波信號和上下行通信信號間的干擾問題,以提高感知精度。

    3.2 通感算一體化的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與協(xié)同機制

    通感算一體化的網(wǎng)絡(luò)是一種全新的網(wǎng)絡(luò)形態(tài),在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)上將產(chǎn)生較大的改變,需要考慮到云原生、智能化等先進技術(shù),支持無線通信與感知功能的服務(wù)與應(yīng)用,實現(xiàn)通信資源與計算資源的有效組織和聯(lián)合優(yōu)化。

    文獻[12]提出了實現(xiàn)通信感知計算一體化的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)(如圖3),主要包括了網(wǎng)絡(luò)大腦(網(wǎng)絡(luò)智能與控制中心)、感知控制功能、通信控制功能、計算控制功能、用戶控制功能、業(yè)務(wù)控制功能等功能實體,以及計算節(jié)點、通信節(jié)點(接入轉(zhuǎn)發(fā))、感知節(jié)點和終端節(jié)點等資源實體。其中,網(wǎng)絡(luò)大腦基于全局感知進行全局通信與算力資源的決策調(diào)度,實現(xiàn)對業(yè)務(wù)需求的精準保障。感知控制功能根據(jù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的能力,將感知需求調(diào)度分布到各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點上,形成協(xié)同感知能力。

    圖3 通信感知計算一體化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

    3.3 通感算一體化的能力開放

    如表1所示,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的業(yè)務(wù)特征千差萬別,智能機器人控制、人員/設(shè)備及未來新興業(yè)務(wù)在對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)提出通信要求的同時,也提出了定位、成像等感知需求,以及傳輸感知信息到計算節(jié)點進行實時/分布式處理,進行智能化處理、決策和工業(yè)控制等需求。

    這將要求網(wǎng)絡(luò)能夠面向客戶與業(yè)務(wù)需求,制定個性化的通感算能力要求,包括感知性能、通信性能、算力性能等多個維度的QoS 指標,進行多維能力和資源的靈活分布與調(diào)度,在滿足行業(yè)對設(shè)備耗電、成本部署等要求的同時,實現(xiàn)對業(yè)務(wù)提供確定的QoS能力。

    4 通感算一體化在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的潛在應(yīng)用

    通感算一體化在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中有如下的潛在應(yīng)用場景。

    a)高精度定位。通過通信感知一體化實現(xiàn)高精度定位,可以將定位精度提升到厘米,可廣泛應(yīng)用于接近檢測、智能機器人運動控制、智能物流管理、人員/設(shè)備位置管理等應(yīng)用中。此外與邊緣智能計算相結(jié)合,可以實現(xiàn)實時的高精度定位,使能實時運動控制和工業(yè)控制等業(yè)務(wù)。

    b)設(shè)備/環(huán)境管理?;谕ǜ幸惑w化技術(shù),實現(xiàn)對現(xiàn)場環(huán)境與設(shè)備性能的感知,并與人工智能和云/邊端分布式計算相結(jié)合,實現(xiàn)對現(xiàn)場設(shè)備與環(huán)境的管理,如機器狀態(tài)識別、環(huán)境狀態(tài)識別、身份與手勢識別、缺陷識別等。

    c)云化控制。通過采用無線網(wǎng)絡(luò)將感知信息快速傳遞到(邊緣)云中心進行計算,可以將終端需要解決的問題進行云化,從而降低對現(xiàn)場終端的要求,簡化現(xiàn)場的有線部署。通過云邊端協(xié)同,實現(xiàn)感知數(shù)據(jù)—控制決策—控制執(zhí)行等實時數(shù)據(jù)的快速通信,此類應(yīng)用包括云化機器人、云化PLC控制等場景。

    5 總結(jié)

    隨著工廠數(shù)字化、無人化、智能化的進一步發(fā)展,工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境將出現(xiàn)柔性可變的趨勢;而越來越多智能設(shè)備的出現(xiàn),也將對網(wǎng)絡(luò)提出低時延、高精度的感知能力、通過感知信息的分布式協(xié)同傳輸與決策等要求,以實現(xiàn)智能化生產(chǎn)與控制。這就需要網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)通信、感知、計算一體化,對現(xiàn)場環(huán)境、無線環(huán)境、業(yè)務(wù)特征和網(wǎng)絡(luò)通信及算力資源進行快速協(xié)同感知與決策,實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)通信資源與算力資源高效靈活的管理,提高網(wǎng)絡(luò)資源的利用率和減少能源消耗,滿足對業(yè)務(wù)QoS的精準保障需求。

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