[论文解读] Autonomous Vehicles in 5G and Beyond: A Survey

Saqib Hakak, Thippa Reddy Gadekallu+5 more|arXiv (Cornell University)|Jul 21, 2022

Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs)被引用 5

一句话总结

本综述全面分析了5G及更 advanced 5G（B5G）技术与自动驾驶汽车（AV）的融合，强调5G的超可靠低延迟通信（URLLC）、增强移动宽带（eMBB）和大规模机器类通信（mMTC）如何支持自动驾驶的关键功能，如实时导航、目标检测和车联网（V2X）通信。主要贡献在于提出一个统一框架，识别出AV-5G融合的技术使能因素、安全挑战、标准化工作以及未来研究方向。

ABSTRACT

Fifth Generation (5G) technology is an emerging and fast adopting technology which is being utilized in most of the novel applications that require highly reliable low-latency communications. It has the capability to provide greater coverage, better access, and best suited for high density networks. Having all these benefits, it clearly implies that 5G could be used to satisfy the requirements of Autonomous vehicles. Automated driving Vehicles and systems are developed with a promise to provide comfort, safe and efficient drive reducing the risk of life. But, recently there are fatalities due to these autonomous vehicles and systems. This is due to the lack of robust state-of-art which has to be improved further. With the advent of 5G technology and rise of autonomous vehicles (AVs), road safety is going to get more secure with less human errors. However, integration of 5G and AV is still at its infant stage with several research challenges that needs to be addressed. This survey first starts with a discussion on the current advancements in AVs, automation levels, enabling technologies and 5G requirements. Then, we focus on the emerging techniques required for integrating 5G technology with AVs, impact of 5G and B5G technologies on AVs along with security concerns in AVs. The paper also provides a comprehensive survey of recent developments in terms of standardisation activities on 5G autonomous vehicle technology and current projects. The article is finally concluded with lessons learnt, future research directions and challenges.

研究动机与目标

• 分析自动驾驶（AV）技术的当前状态及其与5G和B5G网络的融合。
• 识别支持AV应用的关键技术使能因素，如网络切片、多接入边缘计算（MEC）和软件定义网络（SDN）。
• 研究AV-5G融合中的安全、隐私和标准化挑战。
• 概述未来研究方向，包括量子计算和认知人工智能在下一代AV中的应用。
• 全面概述国际机构（如ITU和3GPP）正在进行的项目和标准化活动。

提出的方法

• 系统性调查5G和B5G技术，重点关注URLLC、eMBB和mMTC在AV用例中的应用。
• 分析使能技术，包括MEC、SDN、网络切片和车联网通信（V2V、V2I、V2P）。
• 评估安全机制，如物理层安全（PLS）和车载网络中的信任管理。
• 回顾ITU、3GPP及其他标准制定组织（SDOs）在AV-5G融合方面的标准化活动。
• 综合分析现实世界项目和举措（例如H2020资助计划），以评估部署准备情况。
• 探索新兴技术，如量子计算和认知人工智能，以实现未来AV-5G的协同效应。

实验结果

研究问题

• RQ1 5G和B5G技术如何满足自动驾驶系统对时延、可靠性和带宽的需求？
• RQ2 支持实时AV运行的关键技术使能因素（如MEC、SDN和网络切片）有哪些？
• RQ3 AV-5G系统中的主要安全和隐私威胁是什么？现有的应对措施有哪些？
• RQ4 当前由3GPP和ITU等标准制定组织（SDOs）推动的标准化工作如何与AV特定需求保持一致？
• RQ5 未来技术（如量子计算和认知人工智能）将如何改变AV-5G的融合？

主要发现

• 5G的URLLC能力（1 ms时延）对紧急制动和实时路径规划等安全关键型AV应用至关重要。
• 网络切片可为多样化AV服务提供定制化QoS，如高带宽视频流（eMBB）和大规模传感器连接（mMTC）。
• MEC和SDN通过去中心化数据处理显著降低时延并提升V2X通信的可扩展性。
• AV-5G系统中的安全威胁包括欺骗攻击、干扰攻击和数据完整性攻击，已提出PLS和基于信任的机制作为缓解策略。
• 3GPP和ITU的标准化工作正在推进，但仍显零散，AV在核心5G SDO中尚未获得专门关注。
• 新兴技术如量子计算和认知人工智能在提升AV决策能力、路径优化以及恶劣条件下的系统韧性方面展现出巨大潜力。