智能交通边缘计算设备

边缘计算的本质

自动化事实上是一个以“控制”为。控制是基于“信号”的，FPGA边缘计算设备，而“计算”则是基于数据进行的，更多意义是指“策略”、“规划”，因此，它更多聚焦于在“调度、优化、路径”。就像对的高铁进行调度的系统一样，每增加一个车次减少都会引发调度系统的调整，它是基于时间和节点的运筹与规划问题。边缘计算在工业领域的应用更多是这类“计算”。简单地说，传统自动控制基于信号的控制，而边缘计算则可以理解为“基于信息的控制”。值得注意的是，边缘计算、雾计算虽然说的是低延长，安徽边缘计算设备，但是其50mS、100mS这种周期对于高精度机床、机器人、高速图文印刷系统的100μS这样的“控制任务”而言，仍然是非常大的延迟的，边缘计算所谓的“实时”，从自动化行业的视角来看——很不幸，依然被归在“非实时”的应用里的。

边缘计算的应用

智慧城市是利用的信息技术，实现城市智慧式的管理和运行。2016 年阿里云提出了“城市大脑”的概念，实质是利用城市的数据资源来更好地管理城市。然而，智慧城市的建设所依赖的数据具有来源多样化和异构性的特点，同时涉及城市居民和的问题，因此应用边缘计算模型，将数据在网络边缘处理是一个很好的解决方案。

边缘计算的应用

边缘计算在智慧城市的建设中有丰富的应用场景。在城市路面检测中，在道路两侧路灯上安装传感器收集城市路面信息，检测空气质量、光照强度、噪音水平等环境数据，当路灯发生故障时能够及时反馈至维护人员。在智能交通中，智能交通边缘计算设备，边缘服务器上通过运行智能交通控制系统来实时获取和分析数据，根据实时路况来控制交通信息灯，以减轻路面车辆拥堵等。在无人驾驶中，如果将传感器数据上传到云计算中心将会增加实时处理难度，并且受到网络制约，因此无人驾驶主要依赖车内计算单元来识别交通信号和障碍物，并且规划路径。EdgeOSc 是一种基于边缘计算的面向智慧城市的系统级操作系统，它分为３个部分，底层的数据感知层、中间的网络互联层和顶层数据应用管理层。该操作系统可以有效管理智慧城市中的多来源数据，提高了数据共享的范围和深度，以实现智慧城市中数据价值的大化。

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