面向智能网联汽车综合数据处理平台解决方案
完美车联网体验MNO智能物联卡平台解决方案全面解析
MNO（移动网络运营商）是负责提 供和管理车联网服务的主体，通过智 能物联卡平台提供高效、安全的数据 传输和管理服务。
功能
MNO智能物联卡平台具备数据传输、 存储和管理功能，支持多种应用场景 ，如车队管理、智能导航、远程监控 等。
智能物联卡平台的特性和优势
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高效性
智能物联卡平台采用先进的数 据压缩和传输技术，确保数据
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案例分析
成功案例介绍
案例一
某大型汽车制造商通过MNO智能物联卡平台实现了车联网服 务的快速部署和高效运营，提高了车辆的智能化水平和用户 体验。
案例二
某城市交通管理部门利用MNO智能物联卡平台对城市公共交 通进行智能化管理，提升了公共交通的效率和安全性。
案例的成功因素分析
技术先进性
客户需求满足
人工智能和机器学习的融合
人工智能和机器学习技术将应用于MNO智能物 联卡平台，实现更智能化的数据处理和分析，提 升用户体验。
未来车联网技术的发展和应用前景
自动驾驶技术的普及
01
随着自动驾驶技术的不断成熟，车联网将发挥更加重要的作用
，实现车辆与周围环境的实时通信和信息共享。
V2X通信技术的应用
02
V2X通信技术将使车辆与道路基础设施、行人和其他车辆之间
从案例中学习的经验和教训
重视客户需求
在车联网服务的设计和开发过程中，要 充分考虑客户的实际需求和痛点，提供
有针对性的解决方案。
合作伙伴关系建设
积极寻求与各类合作伙伴的合作机会 ，共同推广车联网服务，实现互利共
赢。
技术研发与市场趋势同步
密切关注市场趋势和技术发展动态， 及时调整产品策略和技术路线，保持 领先地位。
汽车智能网联化解决方案
主动降噪，汽车音频增强， A2B技术
Wide Audio Design and
testing solutions
AVAS Engineering
Service A2B
ANC
Active Noise Cancellation Engine Order Cancellation Road Noise Cancellation
基于信号及报文的时序分析
- 包含发送方，多网段，接收方，网关 的“End to End”的基于功能的时 序模型
- 报文自动打包 - ID手动及自动分配 - 网络时序分析
Vehicle Sound Enhancement
ESS, AVAS etc.
Audio Engineering Linux & Embedded Audio
A2B® Solutions
IP Porting Integration Services
IP Algorithm Development Implementation Services
-自动驾驶，编队行驶，辅助驾驶 -远程诊断，远程控制，远程下载 -驾驶习惯分析 -智能手机互联（C养，保险，理赔，租赁，贷款管理
-加油站，充电桩查找；停车场，餐饮娱乐等引导
-音视频娱乐信息推送
Source: Designed around You - Volvo‘s all new EE Architecture and Development Process Dr. Thomas M. Müller, Vice President, Electrical & Electronic Systems Engineering,Volvo Car Group Automobil Elektronik Kongress, July 2013, Ludwigsburg, Germany
智能网联汽车解决方案
车联网整体解决方案
CMIOT Overall Solution
中移物联网车联网整体解决方案包含终端、通信网络、TSP核心平台和应用层，对外还可对接工厂IT系统和第三方内容服务 资源，是一套集云、管、端于一体的车联网解决方案，充分解决主机厂的需求和痛点。
应用层
车辆监控
远程诊断
预约保养
分时租赁
Middle ware Cache system
DB system MQ system
Operation Platform
System monitor & alarm Center System maintenance Center
功能架构
Product Architecture
信息娱乐
语音识别（科大讯飞） 在线音乐（咪咕音乐） 新闻、天气（融信通）
易用性
简化核心功能路径，尽量减少用户操作的 记忆负担，符合用户的一般性操
。
故障处理
A、要求软件能够实时保护数据并存储，做到 数据不能因故障而丢失 B、建立自动修复和平台管理员短信预警机制
安全性
A、网络安全设备的日志分析，策略更新；潜在 安全问题进行防范； B、制定数据备份与恢复方案确保数据安全性， 对存储介质存放和保管的安全要求；
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PKI安全体系
Product Architecture
PKI(Pubic Key Infrastructure)：是一种遵循标准的利用公钥加密技术打造安全基础平台的签名、数据完整性机制、数字信 封等
02 算法
随机数算法、杂凑算法、对称算法、密钥交换 算法、非对称算法、签名算法
可提供管理日常业务、数 据、第三方资源等管理， 支持车型优化研发， 支 撑内部决策，提高用户运 营能力，实现面向服务的 转型。
华为车联网解决方案
新能源车联网解决方案；；A utonomous基于大数据的AI，实现自动驾驶感知、规划、决策、执行C onnected车、路、网、人、环境交互，降低车辆感知成本S hared影响所有权结构，车辆将成为社会化出行服务工具E lectric改变汽车结构、能源及驱动网联化电动化自动化共享化智能交通未来出行汽车逐步向“网联化、电动化、共享化、自动化”演进，将车、路、网及周边环境紧密结合，提高出行效率，提供更安全便利的出行服务。
技术引爆行业变革，汽车“四化”将成为趋势；；四部委发文要求对纯电动、插电混动汽车全部支持实时监控其技术运行状态车企需要收集大量运行时数据，用于整车及零部件优化政府要求实时监管产品优化数据收集智能充电客户需要在用电低谷进行远程预约充电，在不值守情况下查看进度新能源车须联网，以满足政府监管、产品优化、智能充电等需求；；行业趋势引发对新能源车联网平台战略定位的思考共享出行联网技术智能驾驶›按需出行›出行服务运营›信息/内容/服务的聚合›安全辅助驾驶›智能化体验基于车辆全生命周期扩展价值链联接“车” 联接“生活”个性化数字体验车主/消费者体验/服务设计车辆生命周期“产品”到“服务”的转型新能源监管›国家监管›“三电”分析与优化以遵从监管为基础，围绕整个生命周期，延伸个性化数字体验；；新能源车联网平台是数字化转型的关键使能器•以新能源车辆为底座，搭建一个通用使能平台，上层应用服务引入本土市场最佳服务生态伙伴•车企掌控数据，在车辆全生命周期内和用户保持密切联系新一代基础平台定位网联使能•统一管理各车型连接，降低成本•简化多种设备接入过程数据使能•增强与客户的直接联系•建立并储备核心数据资产架构使能•分层解耦•兼顾汽车开发的稳定性和互联网应用开发的灵活性•避免生态/供应商锁定演进使能•安全辅助驾驶•端网云协同•智能驾驶车联网基础平台车企主导T服务车企其他应用和服务第三方应用服务1234；；•链路1：按国标扩展协议，将新能源车以及充电桩等数据采集至华为云，在云平台侧提供发送服务，可与公共平台快速对接，满足国家抽查和安全监管要求；同时，企业可利用公有云各类服务为业务创新应用提供支撑；•链路2：直接按国标协议上报至地方/国家平台，用于车辆直连行驶提供真实运行数据，国家平台会基于运行出具《车辆符合性报告》●统一架构：从监管诉求切入，平台建设综合考虑新能源车监管与企业车联网平台统一规划，防止平台各自建设形成孤岛，有助于企业统一管理和业务创新；●数据接入：支持新能源国标协议，支持扩展协议解析插件开发，支持高并发数据接入，面向未来可提供亿级车辆长连接能力；●数据分析：从数据接入，数据处理，数据存储，数据分析与挖掘，到数据模型导出，可提供全栈的大数据服务，为新能源车应用提供支持；●平台对接：遵从国家政策法规监管要求，提供基于新能源国标协议的接口，方便与地方/国家平台对接，满足各级的监督抽查要求架构说明；；◆接入量大：新能源车联网监控平台，负责接入东风集团底下E70、E30等新能源汽车，接入量数十万台◆海量并发：政策规定新能源车平台需要接入国家监管系统，加上新能源车的爆发，车联网新服务上线等需求，系统需要承受未来海量并发连接◆网络覆盖：车辆分布于全国各地，传统单点网络接入方式很难保证接入的网络覆盖和稳定性◆华为云联合合作伙伴，提供支撑容器化，微服务化等云技术，彻底解决了业务发展对存储和计算资源的弹性需求◆平滑迁移，一期进行存量车的迁移切换，二期将由物联网卡接入华为云，提供更高的安全保障服务◆升级后的东风车联网平台可以支撑稳定可靠的亿级海量车连接华为云解决方案◆安全弹性的IT基础设施：T3+级别以上的机房，也为客户新能源监控平台无缝监控提供有力保障。
汽车行业智能网联汽车发展策略方案
汽车行业智能网联汽车发展策略方案第一章智能网联汽车概述 (2)1.1 智能网联汽车定义及分类 (2)1.2 智能网联汽车发展历程 (2)1.3 智能网联汽车技术架构 (3)第二章国际智能网联汽车发展现状与趋势 (3)2.1 国外智能网联汽车市场规模与政策 (3)2.2 国外智能网联汽车技术进展 (4)2.3 国际合作与竞争格局 (4)第三章我国智能网联汽车发展现状与挑战 (4)3.1 我国智能网联汽车市场规模与政策 (4)3.1.1 市场规模 (5)3.1.2 政策支持 (5)3.2 我国智能网联汽车技术进展 (5)3.2.1 关键技术 (5)3.2.2 产品研发 (5)3.2.3 产业链建设 (5)3.3 我国智能网联汽车发展面临的挑战 (5)3.3.1 技术瓶颈 (5)3.3.2 市场竞争 (5)3.3.3 安全法规 (6)3.3.4 基础设施 (6)第四章智能网联汽车产业链分析 (6)4.1 核心技术环节 (6)4.2 关键零部件供应 (6)4.3 整车制造与销售 (6)第五章智能网联汽车发展策略 (7)5.1 技术创新与研发投入 (7)5.2 政策支持与产业协同 (7)5.3 人才培养与引进 (7)第六章智能网联汽车安全与隐私保护 (7)6.1 安全技术要求与标准 (7)6.2 隐私保护措施与法规 (8)6.3 安全与隐私保护技术发展趋势 (8)第七章智能网联汽车基础设施建设 (9)7.1 通信网络建设 (9)7.1.1 构建高速无线通信网络 (9)7.1.2 优化有线通信网络 (9)7.2 数据中心与云计算 (9)7.2.1 建设大规模数据中心 (10)7.2.2 推动云计算应用 (10)7.3 智能交通管理系统 (10)7.3.1 完善交通信息采集与处理 (10)7.3.2 优化交通信号控制系统 (10)7.3.3 建设智能交通管理平台 (10)第八章智能网联汽车商业模式创新 (11)8.1 新零售模式 (11)8.2 数据驱动的服务模式 (11)8.3 跨界合作与创新 (11)第九章智能网联汽车推广与应用 (12)9.1 城市示范项目 (12)9.1.1 选取示范城市 (12)9.1.2 构建示范区域 (12)9.1.3 实施示范项目 (12)9.2 公共交通领域应用 (12)9.2.1 公交车应用 (12)9.2.2 城际轨道交通应用 (13)9.2.3 出租车应用 (13)9.3 个人出行场景应用 (13)9.3.1 自动驾驶私家车 (13)9.3.3 车联网应用 (13)第十章智能网联汽车未来发展展望 (13)10.1 技术发展趋势 (13)10.2 市场规模预测 (14)10.3 社会影响与政策建议 (14)第一章智能网联汽车概述1.1 智能网联汽车定义及分类智能网联汽车是指通过先进的通信技术、人工智能、大数据、云计算等手段，实现车与车、车与路、车与人、车与云之间的信息交换和共享，从而提高汽车的安全、环保、节能、舒适等功能的汽车。
云计算在汽车智能网联领域的应用案例分享
云计算在汽车智能网联领域的应用案例分享随着科技的不断发展，云计算作为一种新型的计算模式，正逐渐渗透到各个行业领域中，其中汽车智能网联领域更是受益匪浅。
云计算技术的应用，为汽车智能网联领域带来了诸多便利和创新，极大地提升了汽车的智能化水平和用户体验。
本文将结合实际案例，分享云计算在汽车智能网联领域的应用，探讨其带来的益处和发展前景。
一、车载云服务随着云计算技术的不断成熟，越来越多的汽车制造商开始将云计算服务引入到汽车智能网联系统中，为用户提供更加便捷、智能的服务体验。
例如，特斯拉汽车采用了车载云服务，通过云端实时更新软件系统，实现了远程诊断、远程升级等功能。
用户可以通过手机App随时随地监控车辆状态、远程控制车辆，极大地提升了用户的驾驶体验。
二、智能导航系统云计算技术的应用还使得汽车智能导航系统更加智能化和个性化。
通过云端的大数据分析和实时更新，智能导航系统可以为用户提供更加准确、实时的路况信息和导航建议。
例如，高德地图、百度地图等智能导航软件，通过云计算技术实现了实时路况监测、智能路径规划等功能，为驾驶者提供了更加便捷的导航服务。
三、车联网数据分析在汽车智能网联领域，云计算技术还被广泛应用于车联网数据分析领域。
通过云端的大数据分析平台，可以对车辆行驶数据、用户习惯等进行深度挖掘和分析，为汽车制造商提供产品改进和服务优化的参考依据。
例如，一汽大众利用云计算技术对车联网数据进行分析，实现了车辆故障预警、用户行为分析等功能，为用户提供更加个性化的服务体验。
四、智能驾驶辅助系统云计算技术的应用还推动了智能驾驶辅助系统的发展。
通过云端的实时数据传输和处理，智能驾驶辅助系统可以实现车辆之间的信息共享和协同驾驶，提升了驾驶安全性和舒适性。
例如，特斯拉的自动驾驶系统利用云计算技术实现了车辆之间的信息互通和智能驾驶决策，为驾驶者提供了更加智能化的驾驶体验。
五、用户个性化定制服务云计算技术的应用还为汽车智能网联领域带来了用户个性化定制服务的可能。
智能网联车辆系统解决方案
智能网联车辆系统解决方案随着信息技术的发展和汽车工业的进步，智能网联车辆系统已经成为汽车行业的一个热门话题。
智能网联车辆系统通过将车辆与网络连接起来，实现车辆之间、车辆与基础设施之间以及车辆与手机、电脑等其他设备之间的信息互通。
它不仅可以提高车辆的安全性能和行驶舒适度，还可以为车主提供更好的驾驶体验和车辆管理服务。
本文将介绍智能网联车辆系统的解决方案。
智能网联车辆系统的技术基础智能网联车辆系统主要基于以下几个核心技术：1. 无线通信技术智能网联车辆系统需要使用无线通信技术将车辆与基础设施以及其他车辆连接起来，实现信息的传输和交换。
常用的无线通信技术包括LTE、5G、Wi-Fi等。
2. 传感器技术传感器技术是智能网联车辆系统的重要技术基础，它可以实时获取车辆周围的环境信息，并将这些信息传输给车辆的控制系统，从而实现自动驾驶和自适应巡航等功能。
3. 大数据技术智能网联车辆系统需要收集和处理大量的数据，包括车辆状态数据、驾驶习惯数据、路况数据等，这些数据需要使用大数据技术进行分析和处理，从而帮助车主和车辆管理者做出更好的决策。
4. 人工智能技术人工智能技术是智能网联车辆系统实现自动驾驶等功能的核心技术，它可以根据车辆周围的环境信息和传感器数据，实现自主驾驶和自适应巡航等功能。
智能网联车辆系统的解决方案智能网联车辆系统的解决方案包括以下几个方面：1. 车联网平台车联网平台是实现智能网联车辆系统的核心环节，它将车辆、基础设施以及其他设备连接起来，实现数据的互通和交换。
常见的车联网平台包括阿里云车联网、百度车联网等。
2. 应用程序应用程序是智能网联车辆系统的用户界面，它可以帮助车主实现车辆远程控制、车辆位置追踪、车辆状态监测等功能。
常见的应用程序包括车载应用、手机应用和网页应用等。
3. 车辆控制系统车辆控制系统是智能网联车辆系统的核心组成部分，它可以根据车辆周围的环境信息和传感器数据，实现自动驾驶、自适应巡航、智能制动等功能。
智能网联汽车解决方案
智能网联汽车解决方案目录1. 总体概述 (3)1.1 项目背景 (4)1.2 解决方案目标 (4)1.3 解决方案架构 (5)2. 智能定义 (6)2.1 智能驾驶系统 (8)2.1.1 核心技术 (9)2.1.2 功能模块 (10)2.1.3 安全保障 (12)2.2 智能座舱 (13)2.2.1 信息娱乐系统 (14)2.2.2 人机交互系统 (16)2.2.3 驾驶员状态监测及预警系统 (18)3. 网联应用 (18)3.1 道路协同感知 (20)3.1.1 高精度地图 (22)3.1.2 V2X通讯技术 (24)3.1.3 数据处理与分析 (25)3.2 云端平台服务 (26)3.2.1 数据存储与管理 (28)3.2.2 基于云的预测服务 (29)3.2.3 远程诊断与更新 (31)3.3 用户体验 (32)3.3.1 移动终端应用 (34)3.3.2 智能助手服务 (35)3.3.3 个性化服务 (36)4. 安全与隐私 (37)4.1 系统安全 (39)4.1.1 硬件安全防护 (41)4.1.2 软件安全保证 (42)4.1.3 数据加密与安全传输 (43)4.2 用户隐私保护 (44)4.2.1 数据收集与使用规则 (45)4.2.2 访问控制与权限管理 (47)4.2.3 匿名化与脱敏技术 (49)5. 未来发展 (50)5.1 技术趋势 (52)5.2 市场展望 (53)5.3 解决方案升级之路 (55)1. 总体概述随着全球汽车工业的不断发展，智能网联汽车已经成为未来交通出行的核心驱动力。
本报告旨在提供一个全面的智能网联汽车解决方案，该解决方案将包括硬件、软件、通信技术、网络安全、车规级标准以及相应的服务和管理工具。
智能网联汽车，其核心功能包括高级驾驶辅助系统（ADAS）、自动驾驶、智能互联以及大数据分析等，能够极大提高道路安全、行车效率、环保水平和用户体验。
技术创新：采用最新的信息技术，包括物联网(IoT)、云计算、人工智能(AI)、机器学习、5G通信和车联网(V2X)技术，来优化车辆性能，提高驾驶体验。
智能网联汽车网络架构方案研究
智能网联汽车网络架构方案研究郭丽丽;菅少鹏;陈新;陈效华【摘要】对传统汽车网络总线类型及网络架构特点进行分析,结合智能网联汽车特点智能化和网联化、以及智能网联汽车对传统汽车网络架构的挑战,提出基于以太网的汽车网络架构解决方法、并阐述了应用以太网网络架构的应用推进过程、介绍了汽车以太网应用协议的分类,解决了汽车大数据传输问题.【期刊名称】《汽车科技》【年(卷),期】2017(000)003【总页数】5页(P34-38)【关键词】智能网联汽车;网络架构;以太网【作者】郭丽丽;菅少鹏;陈新;陈效华【作者单位】北汽集团新技术研究院,北京101300;北汽集团新技术研究院,北京101300;北汽集团新技术研究院,北京101300;北汽集团新技术研究院,北京101300【正文语种】中文【中图分类】U285;TN91郭丽丽毕业于北京理工大学大学车辆工程系，硕士学历，现任北汽集团新技术研究院汽车总线工程师，主要研究方向：汽车电子电气架构及车载网络，曾发表论文数篇。
汽车电子部件的增多、汽车智能网联化的发展、用户对汽车娱乐系统功能需求的提高，使得汽车上有大量的数据需要传输，采用传统的汽车网络架构方案已不能满足需求。
汽车网络，是指将汽车上的所有电子传感器、电子执行器、电子控制单元（ECU）连接在一起的通信形式。
汽车功能简单、每辆汽车上ECU数量少的情况下，可通过点对点通讯。
随着汽车功能的增多，汽车上传感器、执行器、ECU数量增多，点对点通信已不满足需求。
1991年，第一辆取代点对点通信，通过CAN总线传输的车载网络在奔驰S级汽车上诞生。
经过二十多年的发展，几乎每辆汽车上都装配有车载总线网络，车载总线网络以CAN、LIN总线网络为主，部分高端汽车搭载MOST、FlexRay总线等。
2.1 传统汽车网络总线类型车载总线按照传输类型不同分为CAN、LIN、MOST、FlexRay。
CAN（Controller Area Network），汽车最常用的车载总线类型，具有低成本、可靠的错误检测和处理机制、基于仲裁式发送方式、最大传输8Byte数据等特点，可应用于车身电子部件控制、发动机控制、底盘电子控制等。
汽车行业智能网联汽车技术实施方案
汽车行业智能网联汽车技术实施方案第一章概述 (2)1.1 技术背景 (2)1.2 实施目标 (2)第二章智能网联汽车技术框架 (3)2.1 技术体系 (3)2.1.1 感知层 (3)2.1.2 网络层 (3)2.1.3 平台层 (3)2.1.4 应用层 (4)2.2 关键技术 (4)2.2.1 感知技术 (4)2.2.2 通信技术 (4)2.2.3 计算技术 (4)2.2.4 控制技术 (4)2.2.5 安全技术 (4)2.2.6 人工智能技术 (4)第三章车载感知系统 (5)3.1 感知技术概述 (5)3.2 感知硬件配置 (5)3.3 感知数据处理 (5)第四章车载通信系统 (6)4.1 通信技术概述 (6)4.2 通信协议与标准 (6)4.3 通信设备配置 (7)第五章车载计算平台 (7)5.1 计算平台架构 (7)5.2 硬件配置 (8)5.3 软件系统 (8)第六章智能决策与控制系统 (9)6.1 决策与控制技术概述 (9)6.2 控制算法 (9)6.2.1 预测控制算法 (9)6.2.2 优化控制算法 (9)6.2.3 适应控制算法 (9)6.2.4 智能控制算法 (9)6.3 系统集成 (10)6.3.1 硬件集成 (10)6.3.2 软件集成 (10)6.3.3 通信集成 (10)6.3.4 功能优化与调试 (10)第七章安全与隐私保护 (10)7.1 安全技术概述 (10)7.2 数据加密与认证 (11)7.3 隐私保护策略 (11)第八章测试与验证 (12)8.1 测试方法与标准 (12)8.1.1 测试方法 (12)8.1.2 测试标准 (12)8.2 测试场景设计 (12)8.2.1 常规场景 (12)8.2.2 复杂场景 (13)8.2.3 极限场景 (13)8.3 测试数据分析 (13)8.3.1 数据采集 (13)8.3.2 数据处理 (13)8.3.3 数据分析 (13)第九章产业化与推广 (13)9.1 产业化路径 (13)9.2 政策法规支持 (14)9.3 市场推广策略 (14)第十章持续优化与迭代 (15)10.1 技术跟踪与升级 (15)10.2 用户反馈与改进 (15)10.3 产业链协同发展 (15)第一章概述1.1 技术背景信息技术的飞速发展，智能网联汽车技术逐渐成为汽车行业发展的新趋势。
汽车行业智能网联汽车技术方案
汽车行业智能网联汽车技术方案第1章智能网联汽车概述 (3)1.1 智能网联汽车的定义与分类 (3)1.2 智能网联汽车发展现状及趋势 (3)1.3 智能网联汽车的关键技术 (4)第2章车载网络通信技术 (4)2.1 车载通信协议及标准 (4)2.1.1 车载通信协议概述 (4)2.1.2 车载通信协议分类 (4)2.1.3 车载通信标准 (5)2.2 车载网络架构及关键技术 (5)2.2.1 车载网络架构 (5)2.2.2 车载网络关键技术 (5)2.3 车载网络安全与隐私保护 (5)2.3.1 车载网络安全 (5)2.3.2 车载网络隐私保护 (5)第3章传感器与感知技术 (6)3.1 车载传感器概述 (6)3.2 感知算法与数据处理 (6)3.3 感知技术的应用场景 (6)第4章数据融合与处理技术 (7)4.1 多传感器数据融合方法 (7)4.1.1 数据级融合 (7)4.1.2 特征级融合 (7)4.1.3 决策级融合 (7)4.2 数据预处理与特征提取 (7)4.2.1 数据预处理 (7)4.2.2 特征提取 (8)4.3 数据驱动的智能决策 (8)4.3.1 深度学习 (8)4.3.2 强化学习 (8)4.3.3 迁移学习 (8)第5章车载计算平台与人工智能 (8)5.1 车载计算平台架构与功能要求 (8)5.1.1 车载计算平台架构 (8)5.1.2 车载计算平台功能要求 (9)5.2 人工智能算法在智能网联汽车中的应用 (9)5.2.1 深度学习算法 (9)5.2.2 强化学习算法 (9)5.2.3 群体智能算法 (9)5.3 边缘计算与云计算在智能网联汽车中的协同 (9)5.3.1 边缘计算在智能网联汽车中的应用 (10)5.3.2 云计算在智能网联汽车中的应用 (10)5.3.3 边缘计算与云计算的协同 (10)第6章自主导航与路径规划 (10)6.1 自主导航系统架构 (10)6.1.1 感知层 (11)6.1.2 数据处理层 (11)6.1.3 决策层 (11)6.1.4 控制层 (11)6.2 路径规划算法及优化 (11)6.2.1 Dijkstra算法 (11)6.2.2 A算法 (11)6.2.3 RRT算法 (11)6.2.4 路径规划算法优化 (12)6.3 智能交通系统与车联网 (12)6.3.1 智能交通系统 (12)6.3.2 车联网 (12)第7章智能控制系统与车辆动力学 (12)7.1 智能控制器设计与实现 (12)7.1.1 控制系统概述 (12)7.1.2 控制器硬件设计 (13)7.1.3 控制器软件设计 (13)7.2 车辆动力学建模与仿真 (13)7.2.1 车辆动力学概述 (13)7.2.2 车辆动力学建模 (13)7.2.3 车辆动力学仿真 (13)7.3 智能控制算法在车辆动力学中的应用 (13)7.3.1 智能控制算法概述 (13)7.3.2 控制算法设计 (13)7.3.3 控制算法实现与验证 (13)7.3.4 功能分析与优化 (14)第8章信息娱乐与车联网服务 (14)8.1 信息娱乐系统架构与功能 (14)8.1.1 硬件层面 (14)8.1.2 软件层面 (14)8.1.3 服务层面 (14)8.2 车联网服务及应用场景 (14)8.2.1 应用场景 (14)8.2.2 服务优势 (15)8.3 车联网在智能网联汽车中的融合与创新 (15)第9章安全性与法规标准 (15)9.1 智能网联汽车的安全性分析 (15)9.1.1 安全风险概述 (16)9.1.2 信息安全风险分析 (16)9.1.3 控制安全风险分析 (16)9.1.4 数据隐私保护 (16)9.2 法规标准与政策支持 (16)9.2.1 国内外法规标准概述 (16)9.2.2 我国法规标准现状 (16)9.2.3 政策支持与产业发展 (16)9.3 智能网联汽车的安全认证 (16)9.3.1 安全认证体系 (16)9.3.2 安全认证关键技术研究 (16)9.3.3 安全认证实践与推广 (17)第10章未来发展趋势与展望 (17)10.1 智能网联汽车的技术挑战与发展方向 (17)10.2 智能网联汽车与新型交通模式的融合 (17)10.3 智能网联汽车对汽车产业的影响与变革 (17)第1章智能网联汽车概述1.1 智能网联汽车的定义与分类智能网联汽车，是指通过搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，实现车与车、车与路、车与人的智能信息交换和共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，并能实现安全、高效、舒适行驶的新一代汽车。
智能网联汽车监管运营平台项目用户需求说明书
智能网联汽车监管运营平台项目用户需求说明书一、项目背景随着科技的快速发展，智能化和网联化已经成为汽车产业的重要发展方向。
自动驾驶技术作为其中的重要一环，正逐步从实验室走向实际应用。
首先，自动驾驶汽车的普及和商业化应用需要解决一系列技术和管理上的问题，特别是如何确保自动驾驶汽车的安全性和合规性。
因此，建立一个专门的监管平台成为迫切需求，以实现对自动驾驶汽车的全面、有效监管。
其次，随着智能网联汽车数量的不断增加，传统的监管手段已经难以满足实际需求。
传统的监管方式往往依赖于人工巡检和事后处理，这种方式不仅效率低下，而且难以覆盖所有车辆和所有场景。
因此，需要一种能够实时监控、预警和取证的监管平台，以提高监管的效率和准确性。
此外，政策支持和市场需求也是推动智能网联自动驾驶监管平台项目建设的重要因素。
近年来，我国政府出台了一系列支持智能网联汽车发展的政策，为自动驾驶技术的研发和应用提供了有力保障。
同时，随着消费者对智能化、便捷化出行方式的需求不断增加，自动驾驶汽车市场潜力巨大。
因此，建设监管平台不仅符合政策导向，也符合市场需求。
综上，智能网联汽车监管运营平台项目的建设背景主要基于技术发展的需要、传统监管手段的局限性以及政策支持和市场需求的推动。
通过建设监管运营平台，可以实现对自动驾驶汽车的全面、有效监管运营，推动智能网联汽车产业的健康发展。
有助于实现对自动驾驶车辆的全面监管和有效管理，提升整个产业的安全性和可靠性，为智能网联汽车产业的健康发展提供有力保障；有助于提升道路交通安全性；有助于促进智能交通系统的发展；对推动科技创新和产业升级具有重要意义。
XXXX深度合作区城市规划和建设局提出建设一套智能网联汽车监管运营平台。
二、建设目标本项目的核心宗旨是建设一个集智能网联汽车监管与运营且具有高效快捷的智能网联汽车运营数据的采集处理能力、决策支持能力和组织协调指挥能力的智能网联汽车监管+运营平台，通过数字化的管理手段，为群众提供更多元化、便捷的交通出行方式。
智能网联汽车信息安全解决方案
ECU服务扫描测试
密钥安全
覆盖汽车10大类 攻击类别
ECU固件测试 ECU解锁测试 漏洞组件测试
连接会话测试
IOVS Test
IOVS Test是一套涵盖车辆云、管、端形成的安全测试工具集，能够针对T-BOX、 IVI、网络通信设备（蓝牙、WIFI、蜂窝等）进行检测。
硬件安全测试
ARM、MCU 串口、Jtag Wireless、3G Moudle Armlinux权限获取、firmware提取 CAN 收发器
网络服务：车与云端传输安全、OTA、应用 安全等 通过对云端服务平台进行安全估计、渗透测 试、通过部署抗DDOS、WEB应用防火墙及安全 日志分析工具，保障TSP服务平台的安全运行 车联网
辅助驾驶/自动驾驶
T-Box
Gateway L3/L4 信息娱乐系统：音频、视频、导航、外 部的多媒体设备/电话
智能网联汽车信息安全解决方案与实践
Apollo 汽车信息安全实验室主任 云朋
目录
– 汽车信息安全问题由何而来 – 的探索和解决方案 – 从攻击者角度看安全
智能网联汽车的发展
智能网联汽车：搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通 信与网络技术，实现车与X（人、车、路、后台等）智能信息交换共享，具备复 杂的环境感知、智能决策、协同控制和执行等功能，可实现安全、舒适、节能、 高效行驶，并最终可替代人来操作的新一代汽车
安全的监控 安全的升级
软硬安全模块
证书存储模块
密钥管理模块
加密库模块
TEE/SE or HSM module
安全的认证
系统层 安全存储 服务 密钥管理 服务 验证签名 服务 加解密 服务 异常指令 决策 上下文关联 分析
汽车行业智能网联汽车技术解决方案
汽车行业智能网联汽车技术解决方案第一章智能网联汽车概述 (2)1.1 智能网联汽车的定义 (2)1.2 智能网联汽车的发展历程 (3)1.2.1 国际发展历程 (3)1.2.2 国内发展历程 (3)1.3 智能网联汽车的关键技术 (3)1.3.1 传感器技术 (3)1.3.2 控制器技术 (3)1.3.3 网络通信技术 (3)1.3.4 软件技术 (3)1.3.5 数据处理与分析技术 (3)第二章车载通信系统 (4)2.1 车载通信系统的组成 (4)2.2 车载通信协议与技术 (4)2.2.1 车载通信协议 (4)2.2.2 车载通信技术 (4)2.3 车载通信系统的安全与隐私 (5)2.3.1 安全问题 (5)2.3.2 隐私问题 (5)第三章感知与定位技术 (5)3.1 感知技术概述 (5)3.2 雷达与摄像头融合 (6)3.2.1 雷达技术 (6)3.2.2 摄像头技术 (6)3.2.3 雷达与摄像头融合 (6)3.3 高精度定位技术 (6)3.3.1 全球定位系统（GPS） (6)3.3.2 地面增强系统（GBAS） (6)3.3.3 惯性导航系统（INS） (6)3.3.4 多传感器融合定位 (7)3.4 感知与定位技术的集成 (7)3.4.1 传感器融合 (7)3.4.2 数据处理与分析 (7)3.4.3 控制策略与执行 (7)第四章智能决策与控制 (7)4.1 智能决策系统的组成 (7)4.2 驾驶辅助系统的设计 (8)4.3 自动驾驶系统的实现 (8)4.4 智能控制技术在汽车中的应用 (8)第五章车载计算平台 (9)5.1 车载计算平台的架构 (9)5.2 车载计算平台的功能优化 (9)5.3 车载计算平台的安全与可靠性 (9)第六章数据处理与分析 (10)6.1 数据处理技术概述 (10)6.2 数据挖掘与机器学习在智能网联汽车中的应用 (10)6.3 大数据分析在智能网联汽车中的应用 (11)第七章车联网技术 (11)7.1 车联网的架构与组成 (11)7.2 车联网的关键技术 (12)7.3 车联网的安全与隐私保护 (12)第八章智能网联汽车的安全 (13)8.1 智能网联汽车安全概述 (13)8.2 车载网络安全 (13)8.3 车载软件安全 (13)8.4 智能网联汽车的安全测试与评估 (14)第九章智能网联汽车的政策法规与标准 (14)9.1 智能网联汽车的政策法规 (14)9.1.1 国家层面政策法规概述 (14)9.1.2 地方层面政策法规现状 (14)9.1.3 政策法规的促进作用 (14)9.2 智能网联汽车的标准体系 (15)9.2.1 标准体系构建 (15)9.2.2 标准制定与修订 (15)9.2.3 标准体系的作用 (15)9.3 智能网联汽车的认证与监管 (15)9.3.1 认证制度 (15)9.3.2 监管体系 (15)9.3.3 监管体系的完善 (15)第十章智能网联汽车的未来发展趋势 (16)10.1 智能网联汽车的技术发展趋势 (16)10.2 智能网联汽车的商业化进程 (16)10.3 智能网联汽车的社会影响与挑战 (16)第一章智能网联汽车概述1.1 智能网联汽车的定义智能网联汽车（Intelligent Connected Vehicle，ICV）是指通过先进的传感器、控制器、执行器以及网络通信技术，实现车辆与车辆、车辆与基础设施、车辆与行人以及车辆与网络等的信息交换和共享，从而提高汽车的安全、环保、节能和舒适性的一种新型汽车。
汽车行业解决方案(3篇)
第1篇一、引言随着我国经济的快速发展，汽车行业已成为我国国民经济的重要支柱产业。
然而，在快速发展的同时，汽车行业也面临着诸多挑战，如产能过剩、环境污染、安全问题等。
为了应对这些挑战，汽车行业需要寻求新的解决方案，以提高行业整体竞争力。
本文将从以下几个方面探讨汽车行业解决方案。
二、产能过剩问题1. 产能调整（1）优化产能布局：根据市场需求，对产能进行合理布局，避免产能过剩。
例如，在新能源汽车领域，加大对产能的投入，以满足市场需求。
（2）淘汰落后产能：通过政策引导，淘汰一批技术落后、污染严重的企业，优化产业结构。
2. 拓展市场（1）开拓国际市场：积极拓展国际市场，提高我国汽车品牌的国际竞争力。
（2）发展新能源汽车：加大新能源汽车的研发和生产力度，以满足市场需求，降低对传统能源的依赖。
三、环境污染问题1. 提高燃油效率（1）研发高效发动机：通过技术创新，提高发动机燃油效率，降低排放。
（2）推广节能技术：在汽车零部件领域，推广节能技术，降低能耗。
2. 发展新能源汽车（1）加大新能源汽车研发投入：提高新能源汽车的技术水平，降低成本。
（2）完善充电基础设施：建设充电桩、换电站等基础设施，解决新能源汽车续航里程问题。
3. 推广环保材料（1）研发环保材料：在汽车制造过程中，使用环保材料，降低污染。
（2）提高废弃物回收利用率：对汽车废弃物进行回收利用，减少环境污染。
四、安全问题1. 提高汽车安全性能（1）研发安全配置：在汽车设计阶段，充分考虑安全性能，提高事故预防能力。
（2）完善安全标准：制定严格的汽车安全标准，确保汽车安全性能。
2. 加强交通安全管理（1）完善交通法规：制定严格的交通法规，提高交通安全意识。
（2）加强执法力度：加大对交通违法行为的处罚力度，确保交通安全。
3. 发展智能交通（1）推广智能交通系统：利用物联网、大数据等技术，提高交通运行效率，降低交通事故发生率。
（2）发展自动驾驶技术：研发自动驾驶技术，提高交通安全性能。
关于智能网联汽车的数据安全分析及应对措施
130Internet Security互联网+安全在车辆逐步智能化的今天，车辆产生的各类数据，如车辆传感器、摄像头采集的数据，行驶过程中记录、产生的数据，如何进行数据分类并明确数据权属？如何防止数据被篡改？哪些政府部门应该监管数据的使用？这些问题，不仅关系到车主切身利益，还将制约智能网联汽车产业乃至数字经济产业、国家数字化建设领域的高质量发展。
本文主要对智能网联汽车行业中数据处置相关问题进行了阐述，并从推进立法、加强监管、技术创新、制度保障等四个方面给出了建议。
一、智能网联汽车的数据存储、使用过程中存在的问题1.1车辆数据是否属于个人数据，车主是否拥有数据的知情权？发生在2021年4月的特斯拉车主“维权事件”中，车主曾多次向特斯拉索要车辆的行驶数据，但特斯拉拒不提供。
后经郑州市场监督管理局的多次协调，特斯拉向当事车主提供了事故前30分钟的车辆数据，并将其中1分钟的数据发送给了媒体。
根据常理，用户一旦购买了某产品，一般情况下，即拥有该产品有形、无形的所有权和使用权。
车主对于自己的车辆行驶所产生的相关数据和信息的应有基本的知情权。
同时，监管部门已经明确车主对车辆行数据拥有知情权，但在实际处置过程中，部分智能网联汽车生产企业（以下简称“车企”）可能基于自身利益而以各种理由搪塞车主甚至拒绝提供或者仅提供部分数据。
1.2如何确保行驶数据的真实性、可用性？根据此次车主“维权事件”中特斯拉的说法，行驶数据是传回特斯拉自己的数据库中，然后再从数据库中抽取出来公布提供给车主及媒体。
但是，如何保障车企数据库中的数据是从汽车实时获取并传回到车企的数据库，并且保障在传递过程中的数据真实性？目前，从特斯拉数据流转的方式来看，没有任何机制、技术来确保其提供的汽车相关数据是真实的、原始的、非篡改的。
从数据监管的角度来看，这一领域目前是缺失的。
特斯拉公司公布的行驶数据和刹车数据等，是否满足交通事故判定的需要，是否还应该加入其它的辅助数据？当前，车企之间未形成统一的标准，监管部门暂未制定国家或行业标准规范。
汽车行业智能网联汽车解决方案
汽车行业智能网联汽车解决方案第一章：智能网联汽车概述 (2)1.1 智能网联汽车的定义 (2)1.2 智能网联汽车的发展历程 (3)1.2.1 起源阶段 (3)1.2.2 技术积累阶段 (3)1.2.3 商业化应用阶段 (3)1.3 智能网联汽车的技术架构 (3)1.3.1 硬件层面 (3)1.3.2 软件层面 (3)1.3.3 数据层面 (3)1.3.4 网络层面 (3)1.3.5 安全层面 (3)第二章：智能网联汽车关键技术 (4)2.1 感知技术 (4)2.2 通信技术 (4)2.3 控制技术 (4)2.4 数据处理与分析技术 (5)第三章：智能网联汽车硬件系统 (5)3.1 车载传感器 (5)3.2 车载控制器 (6)3.3 车载执行器 (6)3.4 车载网络 (6)第四章：智能网联汽车软件系统 (7)4.1 操作系统 (7)4.2 应用软件 (7)4.3 数据库 (8)4.4 安全防护 (8)第五章：智能网联汽车安全与隐私 (8)5.1 安全性设计 (8)5.2 隐私保护 (9)5.3 安全防护技术 (9)5.4 法律法规与标准 (9)第六章：智能网联汽车测试与评价 (10)6.1 测试方法 (10)6.1.1 硬件在环测试 (10)6.1.2 软件在环测试 (10)6.1.3 实车道路测试 (10)6.1.4 仿真测试 (10)6.2 测试工具 (10)6.2.1 仿真工具 (10)6.2.2 数据采集工具 (10)6.2.3 故障诊断工具 (10)6.3 评价体系 (11)6.3.1 功能评价 (11)6.3.2 功能评价 (11)6.3.3 可靠性评价 (11)6.3.4 用户满意度评价 (11)6.4 测试与评价案例 (11)第七章：智能网联汽车产业发展现状与趋势 (11)7.1 国内外产业发展现状 (11)7.1.1 国内发展现状 (11)7.1.2 国际发展现状 (12)7.2 产业政策与规划 (12)7.2.1 政策支持 (12)7.2.2 规划引导 (12)7.3 产业链分析 (12)7.3.1 产业链构成 (12)7.3.2 产业链发展态势 (12)7.4 发展趋势 (13)7.4.1 技术创新驱动产业发展 (13)7.4.2 产业链整合加速 (13)7.4.3 政策法规不断完善 (13)7.4.4 应用场景不断拓展 (13)第八章：智能网联汽车商业模式 (13)8.1 商业模式概述 (13)8.2 商业模式创新 (13)8.3 商业模式案例 (14)8.4 商业模式发展趋势 (14)第九章：智能网联汽车推广应用 (14)9.1 推广应用策略 (14)9.2 推广应用案例 (15)9.3 推广应用挑战 (15)9.4 推广应用前景 (16)第十章：智能网联汽车未来展望 (16)10.1 技术发展趋势 (16)10.2 市场前景 (16)10.3 社会影响 (16)10.4 挑战与机遇 (17)第一章：智能网联汽车概述1.1 智能网联汽车的定义智能网联汽车，是指集成先进的信息通信技术、人工智能技术、网络技术、大数据技术等于一体，具备智能感知、智能决策、智能控制功能的汽车。
《智能网联汽车计算平台部署与测试》任务2 计算平台硬件准备
组长
技能操作
5
分钟
组员1
组员2
组员3
组员4
计算平台硬件参数记录
操作准备
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ任务实施
分工注意事项
• 一名同学负责草稿纸绘 制各计算部件连接简图。
• 一名同学负责核对计划 安装的计算平台部件。
• 一名同学查阅车辆技术 手册。
• 记录员负责填写工作记 录表。
• 辅助人员做好工具管理。
记录
协助与 信息查询
➢ 现有计算平台的AI 芯片具有以GPU、FPGA、 ASIC（专用集成电路）等为核心支持AI芯片 的多种技术方案。
GPU AI芯片
FPGA
ASIC
计算平台硬件参数记录
人工智能（AI）单元
任务实施
GPU
➢ GPU 是一种具有同时处理大量简单计算任务的特性的专用电子电路， 是自动驾驶AI任务中所用使用的主流芯片。
知识学习
计算平台硬件参数记录
计算单元
➢ ARM架构与x86架构对比：
任务实施
知识学习
计算平台硬件参数记录
任务实施
人工智能（AI）单元
➢ 计算平台的AI单元主要负责各个环境感知传感器如前 视摄像头等的数据处理任务。
➢ 各种传感器的数据类型不同，在车辆运行过程的每一 秒钟，都会产生巨量的各类数据需要在自动驾驶计算 平台内部进行数据处理并且进行数据融合。
知识学习
计算平台硬件参数记录
任务实施
计算平台系统组成
知识学习
➢ 典型的基本组合方式如图所示，激光雷达、毫米波雷达、摄像头、惯性导航（IMU）/全球定位系统（GPS）、CAN
总线都接入一个传感器信号处理装置（Sensor BOX），融合后的传感器数据被传输到计算单元进行处理。
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• 在哪条车道上
• 需要结合车道级电子地图
检测手段
• 尽可能的利用V2X
• 通过V2V/V2I获取周围状态信息
• 考虑到不是所有的车辆和路侧点都会安装V2X设 备
• 通过摄像头/雷达来辅助检测和跟踪
• 趋势分析
• 利用历史轨迹和当前运动学特征进行瞬时的轨迹预测 • 利用V2X可以获取历史轨迹和当前运动学特征，只依赖
• 增加路侧系统的智能，避免V2X渗透率不足的尴尬。 • 路边传感器位置好（特别是危险路段），获取的数据准
确，将路边传感器检测结果通过V2I共享给其他车辆
传感器融合层
• 特征级数据融合处理方法：摄像头/雷达+V2X
• 通过V2X网络，车辆可以获取周围所有它所需要的传感 器的检测结果，对不同传感器检测目标进行匹配，每个 传感器有不同位置和不同精度，以此决定其检测置信度。
• Linux • 线程调度周期短（1ms左右，Windows为10ms），能
满足对响应时间要求较严格的应用 • 具有完善的命令行管理维护工具
平台架构分层介绍
• 设备驱动层
• 从不同厂商的不同传感器设备（GPS、CAN总线、摄像 头、激光雷达等）读取数据并传递给上层
• 当切换至回放仿真模式时，将被替换为虚拟传感器设备
• 开发简便性
• 提供统一规范的编程接口 • 尽量避免使用高级语言特性（如C++模板特化等）以降
低开发人员的技术门槛，从而间接降低人员成本
对周围动静态目标的识别、定位与跟踪
• What(是什么)
• 障碍物类型是什么：货车、小轿车、行人、非机动车
• Where(在哪里)
• 在哪个方位，相对距离是多少？
摄像头无法开展趋势分析
平台架构总览
应用层
支撑面向智能网联汽车的
碰撞 预警
车速 引导
···
应用开发和测试验证
世界模型
自车 信息
周边车辆信息 路侧状态信息
目标 分类
地图 重构
···
数据融合层
将自主式感
位置 融合
知与协作式 感知相结合
···
将真实感知设备 与虚拟感知设备
相结合
智能 +
网联 真实
+ 虚拟
抽象传感器接口层
• How(趋势是什么)
• 可能会产生哪些潜在的碰撞（collision） • 碰撞可能会消失（collision ）
道路环境的利用
• 静止的车道属性
• 转弯半径、车道标识（左转、直行、右转）、限速、施 工区域、学校路段、兴趣点（加油站），下一交叉口的 属性、是否有隔离带、路肩
• 半动态的道路属性
GPS
CAN
V2X
摄像头 雷达 ···
数据 记录
数据记录回放
设备驱动层
数据 库
串口/网 CAN-OBD
口GPS
接口
DSR C /LTE-V
摄像 头
雷达
··· 虚拟回放设备
真实 世界
平台数据流
周边 设备
DSRC
真实 世界
传感 器设 备 驱动
虚拟 传感 器设 备
抽象 传感 器 接口
数据 融合 算法
数据 记录 模块
• 对多传感器进行信息融合，从而形成无盲区的检测全覆 盖。（对自车是不需要区分传感器是否在车上的）
25m/s
10m/ห้องสมุดไป่ตู้ 5m/s
20m/s 10m/s
10m/s
0m/s
本车
10m/s
世界建模
循环周期＜100ms
地图重构
目标分类
移动预测
危险评估
报警提醒
共享周边车辆信息 （车速、位置坐标、 转向、制动、油门 等信息）和道路信 息
• 将环境中的对象（车、路等）表示为对应的编程语言对 象，并进行管理（如生存期管理），从而大大简化上层 应用的开发
传感器融合层
• 自车传感器数据融合框架
• 将GPS绝对坐标体系和摄像头相对坐标体系通过滤波融 合形成自车三维直角坐标系
传感器融合层
• 多车及道路传感器数据融合
• 每辆车获取的传感器数据是有限的，自车将自车信息和 检测信息共享给其他车辆
• 数据查询与管理
• 具有灵活的查询方法与完善的管理功能
• 数据分析
• 能将数据导出为多种格式，以转入到各类大数据处理系 统（Hadoop等）并进行分析（如深度学习等）
平台设计目标
• 兼容性
• 兼容不同厂商的不同设备，并对上层屏蔽掉设备之间的 差异，提供统一的接口
• 灵活性
• 平台可以以全功能或功能子集（如仅数据采集记录）的 模式运行
面向智能网联汽车综合数据 处理平台解决方案
——从数据采集、记录到分析、回放、应用 的一体化解决方案
平台需求背景：智能网联汽车应用开发
——服务于V2X新型算法、应用的开发与测试
• V2X应用的开发要求完善、易用的环境 • 完善性
• 能够测试从传感器数据采集、融合、到上层应用场景 （如主动安全、车速引导）全过程中的各个组件
• 能尽量避免不同厂商、不同型号设备带来的影响
• 易用性
• 开发接口简单易用 • 回放仿真功能 • 远程管理功能
平台需求背景：智能网联汽车数据分析
——服务于V2X数据采集、记录与分析
• 数据采集
• 忠实采集各传感器感知到的数据并存储
• 数据存储
• 传感器具有高数据频率的情况下，要求较高的写入性能 • 具有容灾备份等可靠性功能
世界 模型
应用
时间 序列 数据库
随着信息交互的不断进行，车辆便会逐渐建立起了对周围环境的感知，从而建立 起了对真实世界的抽象模型。 世界建模是Google无人驾驶最为重要的一个过程。
软件基本技术参数
• 开发语言
• Qt / C++ • 跨平台、具备复杂抽象结构的同时拥有较高的性能
• 运行时操作系统
• 抽象传感器接口层
• 将设备驱动层发来的数据进行统一，并管理上层对传感 器数据的访问
• 是应用层能直接接触到的最下一层
平台架构分层介绍
• 传感器融合层
• 将来自多个传感器的数据进行判别、筛选、融合，为上 层提供更高精度的数据
• 世界模型层
• 通过DSRC通信设备，与其他车辆/路侧交换符合SAEJ2735标准规范的的消息如BSM、SPAT、MAP，再加 上自车数据与高精度电子地图，从而建立对整个车辆周 围环境的感知建模
计算TTC， 与阈值比较
世界建模
• 目标分类
• 以本车为中心建立九宫格(采用一定的数据结构来进行对 象的空间划分管理)，判断可能对应的危险工况
• 格子大小的设置：横向只包括一个车道，纵向根据车辆 当前速度形成一个阈值，比如安全行车距离作为阈值
世界建模
• 危险评估
• 基于移动预测计算TTC，计算碰撞的可能性 • 分析危险的类型（需要定义优先级）、危险的相对方位、