智能網聯汽車云控系統原理及其典型運用

賈偉娜 申杰

1.鄭州升達經貿管理學院 河南省鄭州市 451191 2.華北水利水電大學 河南省鄭州市 450045

1 引言

進入新世紀以來，世界各國交通壓力不斷增加及人工智能科技興起，智能聯網汽車（ICVs）逐漸成為研究領域的一個熱門，在不久的將來ICVs將應用車身本體傳感器精準感知交通環境條件，確保車輛安全行駛的基礎上，減輕交通運輸壓力及降低事故發生率。傳統車路協同進能實現車輛和路側設備之間的協同，實際應用場景明顯受限，并且很難達到面向路網的群體協同決策。為處理以上問題，應從系統協同視角出發，重建ICVs產業核心領域之間的技術鏈與價值流，打造出信息安全開放、穩定共享特征并存的系統架構——云控系統。

2 云控系統的架構

2.1 云控基礎平臺

這是云控系統的核心部分，其最大的特征是整合了汽車、道路和外界環境及有關行業的動態數據，為ICVs產業相關部門及提供提供標準化數據與運算基礎服務。結合汽車行駛和交通服務區的現實運用特點，把云控基礎平臺規劃設計成囊括邊緣云、區域云與中心云的三級化云平臺，以上三者的服務范疇不同，逐級拓展，相對應的數據交互和運算時效性要求逐漸呈降低趨勢，進而在符合網聯運用在時效性、服務范疇方面提出的要求基礎上，確保了各類基礎設施建造的高效性與性價比。

2.2 云控應用平臺

該平臺是指在云控系統體系的穩定支撐下，行業監理、服務、駕駛與交通等諸多傳統業務實現了提高車輛行駛安全性、能效等目標，確保了交通運行效率和性能，并以車輛與交通大數據為基礎實現了行業監督管理與服務類運用之間的有效融合。結合相關應用項目在信息傳輸及運算時延方面提出要求的差異，可以將該平臺的運用細化成實時協調、非實時協同應用兩種類型。通過運用云控應用平臺能獲得更加全面、標準化的智能汽車及交通有關動態數據，進而為行業監督管理、服務類部門等提供個性化的可靠支持，關注客戶群體現實需求，降低行業的運營成本；配合運用車輛控制、交通調度與管理技術等，全面提高車輛行駛性能及實現對交通運行及出行活動的精細化管控，最大限度的改善服務品質。

2.3 路側基礎設施

路側基礎設施一般指的是部署在道路左右兩側的路側桿件、燈桿等設施，路側感知、通信設備、計算設備等是常見的設備類型，其中路側感知及計算設備能實時辨別、追蹤、預測當前道路交通實況及參與對象，部分情景下能為汽車提供局部輔助定位運算功能。通信設備能基于低時延網絡建立有關運算結果。交通信號及管控狀態等和車端、云端的互聯互通關系。交通信號設施最大的特點是結合交通實際運行需求達到動態化的聯網控制。

2.4 車輛與交通參與者

通過精準連接云控系統內的車輛和交通參與者才能使云控基礎平臺運行過程中捕獲相關信息、級別不同的網聯車輛及交通參與者均可能成為云控系統的目標服務對象。客觀上講，和云控系統有關服務內容匹配度較高的車輛與交通參與者能獲得更多的信息資源及運算結果，進而輔助提升相關的智能化等級，在這樣的情景下終端用戶能獲得更加多樣化的交通出行服務，使出行活動安全、有效、低能耗。

2.5 通信網

在云控系統內，通信網主要有無線、有線通信網絡兩種類型，前者又包括兩類，一種是以LTE-V 協議為基礎的車路、車車點對點通信網；另一種是以5G網專用標準建造成的通信網。以上兩種無線通信網是ICVs與路側設施及三級云之間進行通信的基礎，并結合當前行業發展需求，漸進式的完善無線通信協議。云控系統還以有線網絡作為依托和云控基礎平臺之間建立穩定的聯通關系，后期伴隨無線網絡可靠性與低時延性能的強化，會運用無線網絡連接部分設備。

2.6 行業相關支撐平臺

部分社會化運用、服務和管理平臺會基于標準協議和云控平臺實時交互信息，在云控平臺的輔助下不僅能全面采集目前微觀車輛、宏觀交通及有關授權運用的動態數據，進而協助對應平臺充實及優化多種業務服務模式，各類汽車、交通出行參與者、服務研發者均可以直接運用平臺內包含的數據資源，使ICVs和交通產業的應用服務體系更加豐富化，促進云控系統和各種支撐平臺之間服務過程的良性循環，為行業長久發展提供更大的幫助。

3 云控系統的技術分析

3.1 端邊云結合的一體化

ICVs和智能交通業務正常運作時針對云控系統本體異構的通信和運算網絡在時效性、可用性與并發性等方面均提出了較高的要求。為了滿足提供高品質服務的現實需求，不僅要打造出超越傳統云計算架構，具備毫秒級信息傳送時延與超高可靠性標準的運算技能；也要實時監測和預測通信節點與鏈路當前的工況，統一調度網絡內路由和節點處理下的高并發數據。

云控系統在正常使用過程中基于云控基礎平臺編制了統一的信息交互標準，并設計研發了基礎數據分級式共享接口，由針對性完善了數據資源的存儲模型，打造出了超高性能消息系統，結合不同應用模式于系統響應的時效性、信息傳送的時延和接進申請的并發標準要求，配合運用了量級由差異的基礎設施及虛擬管控科技，最大限度的運用SG、LTE-V網絡及有線骨干網，從不同方面完善各等級基礎設施上傳和下發通信鏈路的使用功能，有機融合了實時通信、數據交互與協同運算技術，顯著提升了車端、路端、邊緣運算與各層云結構的整合效率。比如，基于布設邊緣云的形式整合到數量更多的本地應用服務項目，并對更多的交通運用情景起到穩定支撐作用，落實好現場控制級的應用目標，比如動態管理控制路口的車輛和交通運輸狀態。科學部署實、非實時區域云，遠程實現對實時性及弱實時性路網級的精準控制與有效應用，例如貨車編隊運行列屬于區域云實時性要求偏高的規劃與管控運用范疇。

3.2 動態資源調度

云控系統正常使用過程中要對大量應用項目執行行為起到良好的支撐作用，只有這樣其才能滿足ICVs和交通系統于不同場景之下的性能完善需求。為了解除高并發之下各種應用項目在資源利用方面產生的沖突及物理客觀世界內車輛行為的沖突。云控基礎平臺要依照云控使用情況在時效性、通信形式、資源應用及運作模式等方面一一提出確切要求，合理選定服務的具體運行地點及為其調配的資源類型、數量等，按照現實需求動態化、可靠的執行保障性服務項目，確保被服務車輛行駛過程的安全性、穩定性。以上過程涉及到的有關技術主要包括：基于平臺標準化管理或自主式管理的形式實現負載平衡、全壽命周期的動態化管理，按照實際所需調用云端車輛感知共享功能、強化安全告警、車輛運行狀態在線檢查診斷、高精度地圖實時呈現、輔助駕駛、車載信息強化及全局式協同調度等。

基于云控系統建造出一體化系統架構的雖然協同調度數個系統業務，但也使數個異構體在信息感知精準度、協同運算時間維度的一致性、數字映射方位的匹配性等方面也帶來了新的挑戰，云控系統未來應完善的方向有眾多核心業務感知系統的布局、多源化數據的時間同步性、多源異構數據之間的高關聯度等。

4 云控系統的典型運用

4.1 云控汽車節能駕駛系統（Cloud EDS）

設計與應用Cloud EDS的目的是基于車輛前方行進路線與地圖數據的條件下，利用云控系統平臺結合真實道路狀況及交通運輸狀態實時運算車輛行駛速度，同時會快速的把最優車速控制序列訊息傳送給車輛，以上已經被認定是增加車輛燃油經濟性的一種有效辦法。為了最大限度提升汽車燃油經濟性，更好的落實節能、環保理念，可以規劃設計出經濟型駕駛控制系統的兩大目標：

目標1：平均經濟車速。和常規經濟車速調控系統做比較，以云控系統為基礎建成的

經濟型控制系統能夠動態、精準的捕獲交通信號燈及交通流信息，進而使汽車以相對較科學、合理的車速在各個路段上水平行進，整體減少了車輛油耗數量。

目標2：實時經濟車速。參照云控系統采集到的道路及交通狀況信息，并綜合目標1執行過程中所得數據，科學設計汽車于鄰近十字路口、上下坡道及動態式交通條件下的實時最優化經濟車速，借此方式使燃油經濟性抵達最優水平。

在實施第1層規劃目標時，云控系統平臺精準運算出汽車于各個路段上的最優經濟車速均值，將該車速設定成目標車速以調節控制汽車的行駛狀態，借此方式確保汽車能嚴格按照最經濟化車速前行。在充分分析平路工況下經濟車速規劃方法可行性、合理性的基礎上，做出了第2層規劃目標，其最大的特點是分析了現實車輛行駛過程中對路段中油耗多少產生影響最大的幾類典型工況，在此基礎上逐一進行車速優化設計工作：

（1）跟車工況。平直道路之上車輛自然駕駛過程中的巡航會耗用較多時間，燃油耗用量相應增加，此時采用節油、省油策略能取得較高的經濟效益；

（2）坡道工況：坡道是山區與丘陵地區高速公路上常見的構造，車輛在這樣的路段行駛時有較大的節油潛能；

（3）起停工況：車輛突然加速為造成不同駕駛人員節油表現方式有明顯差異的一項主要因素，具有較大的可完善空間。

綜合如上論述的內容，在汽車行駛進一個路段以后，運用第一個規劃目標所得的平均車速作為目標車速行駛。第2層控制管理主要集中在路段中行進車輛車速優化改進方面，若前方道路局部存在著坡道情況，則一定要按照坡道經濟車速標準去調控車速大小；如果依然是平直道路，即沒有坡道，那么汽車就一直以第1層控制運算得出經濟車速均值作為整個行駛區間中的目標車速前行；當汽車鄰近本路段終點時，駕駛人員要使汽車在第1層規劃目標控制運算出的時間點抵達本路段的終點。

本課題對重型商用車輛上進行實車道路實驗分析，配置運用了自主研發的云控節能控制算法，測試路段全程長度達到36.55km，統計實驗所得結果，車輛使用客觀條件一致的工況下，區間中定速巡航耗用的時間平均是1845 s，每行進100 km平均燃油耗用量是41.496L，在平均耗時是1 837s的工況下，運用云控節能駕駛算法達到的省油成效是2.46～6.00%，平均省油率是4.69%，表現出十分明顯的行駛經濟特性。

4.2 云控交通信號管控系統

近些年中，我國各地城市交通路網建設規模持續擴增，逐漸建設了以路側信號機作為處置核心的交通管控模式，設備供應商群體龐大、計算能力嚴重匱乏，并且不同區域之間信息資源共享效率整體偏低，以致顯著增加了大范疇交通狀態動態預估難度，車流狀態調整響應過程遲緩，很難滿足實時多變的城市交通信號管理工作的現實需求。本課題把城市主干路網設定成目標對象，以云控架構作為依托設計了“網聯車一信號燈一云平臺”三者互為交融的車流狀態混合式引導調控辦法。動態全面的收集網聯汽車的大量行駛軌跡信息，配合云控部署并行優化算法，成功混合引導了信控路口和網聯車輛，不僅有效運用不同云路之間的網聯端口設施快捷下傳信控路口的配時數據，顯著強化了信號燈對交通突發事件的實時應答能力，還合理應用云車之間的交互終端實現對網聯汽車行駛行為做出科學引導，通過整改局部車輛行為的辦法調控車流的整體狀態，輔助提高城市主干路網上車輛的正常通行效率。

以這種方法為基礎設計研發的云控交通信號管理系統綜合車輛既往與實時軌跡信息，在面對經常性與偶發性問題事，能動態測評診斷大范圍區域中信號系統的異常狀況，并實現了系統、動態化的整頓完善。系統具有的技術特征主要包括：（1）運用優質的聯網浮動車軌跡信息，可以擺脫對外場檢測裝置的依賴性，或者采用融合檢測器信息的方式去強化系統的使用性能；（2）能夠快速、精準的辨識出道路交叉口等特殊地段內車輛擁堵狀態，快速提出完善方案，減少人為干預；（3）對輕量化部署過程能起到良好的支撐作用，有上線快速、見效迅速、用戶操作界面直觀性強及便捷性高、可復制性優良、兼容度高等特點。

早在2017年時這一系統在濟南等城市交通領域落地應用，濟南歷下區局部干道運用前后的車流狀態比較輕快。由此可以系統使用后重點干道的路口停車等待頻次顯著減少，干道平均延誤指標減少率超出30%，系統顯著減輕了城市主干路網的擁堵現象。

5 結語

云控系統自身是一種創新型的社會化基礎設施體系，在技術、資源基行業等方面均表現出較高的協同性，故而應加大優勢資源的整合力度，共同建設，共同經營。可以基于政府及行業引導辦法，在部分領域內先試行。為使云控系統得到更大的發展，進而創造更理想的效益，應盡早于標地地區建設標準化的數據收集、應用開發及執行機制，使云控系統具有為行業發展提供授權基礎數據的能力，并協助企業塑造富有競爭力的服務項目，并為產業鏈持續發展提供可靠支撐。