Recent advances in information technology have revolutionized the automotive industry, paving the way for next-generation smart vehicular mobility. Vehicles, roadside units, and other road users can collaborate to deliver novel services and applications. These services and applications require 1) massive volumes of heterogeneous and continuous data to perceive the environment, 2) reliable and low-latency communication networks, 3) real-time data processing that provides decision support under application-specific constraints. Addressing such constraints introduces significant challenges for current communication and computing technologies. Relatedly, the fifth generation of cellular networks (5G) was developed to respond to communication challenges by providing for low-latency, high-reliability, and high bandwidth communications. As a major part of 5G, edge computing allows data offloading and computation at the edge of the network, ensuring low-latency and context-awareness, and 5G efficiency. In this work, we aim at providing a comprehensive overview of the state of research on vehicular computing in the emerging age of 5G and big data.


翻译:最近信息技术的进步使汽车工业发生了革命,为下一代智能车辆机动性铺平了道路,车辆、路边单位和其他道路使用者可以合作提供新的服务和应用,这些服务和应用需要:(1) 大量的多样化和连续数据,以了解环境,(2) 可靠和低时空通信网络,(3) 实时数据处理,在具体应用的限制下提供决策支持。解决这些制约因素给当前的通信和计算机技术带来了重大挑战。与此相关的是,开发了第五代移动电话网络(5G),通过提供低相对性、高可靠性和高带宽通信来应对通信挑战。作为5G的主要部分,边缘计算允许在网络边缘卸载和计算数据,确保低时间和环境意识,以及5G效率。在这项工作中,我们的目标是全面概述5G和大数据新兴时代的车辆计算研究状况。

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