一種事件型&周期型協同的車輛運行數據上傳方法

桂康哲　郭來喜　覃文泉　許凌睿

【摘? 要】隨著智能網聯汽車越來越普及，汽車數據增長迅速。隨著數據分析應用工作的深入，技術人員對車輛數據的上報頻率、單車信號項數量提出了越來越高的要求。本文介紹一種事件型&周期型協同的車輛運行數據上傳方法，避免數據上報周期的固有延遲，也避免無差別進行數據庫更新動作帶來的巨大性能浪費。

【關鍵詞】智能網聯車型；數據上傳；事件型&周期性協同

中圖分類號：U463.6? ? 文獻標志碼：A? ? 文章編號：1003-8639（ 2023 ）08-0054-02

An Event Periodic Collaborative Method for Uploading Vehicle Operation Data

GUI Kang-zhe，GUO Lai-xi，QIN Wen-quan，XU Ling-rui

（SAIC GM Wuling Automobile Co.，Ltd.，Guangxi Laboratory of New Energy Automobile，

Guangxi Key Laboratory of Automobile Four New Features，Liuzhou 545007，China）

【Abstract】With the increasing popularity of intelligent connected cars，car data is growing rapidly. With the deepening of data analysis and application work，technicians have put forward higher and higher requirements for the upload frequency of vehicle data and the number of bicycle signal items. This paper introduces an event periodic collaborative vehicle operation data upload method to avoid the inherent delay of data upload cycle and the huge performance waste caused by the undifferentiated database update action.

【Key words】intelligent connected model；data upload；event type & periodic collaborative

1? 引言

近些年來，隨著智能網聯汽車技術快速發展和人民生活水平的迅速提高，智能網聯汽車在汽車消費市場占比越來越大，相比傳統汽車產品，智能網聯汽車可以通過車載終端與云端車聯網平臺的通信，將車輛運行過程中的各類數據進行上報。基于對大量用車數據的挖掘、分析，衍生出了豐富鮮活的車輛大數據應用場景，如個性化用車報告、車輛故障7×24h救援響應服務、用戶場景畫像分析、整車功能設計優化等。

每一臺智能網聯車輛都是研發人員接觸真實用戶用車場景、更好地優化產品設計、提供更加豐富車聯網數據的重要觸點。為充分、有效地開展車輛運行數據上傳工作，各大車企不斷以提高數據上傳頻率、增加信號項上傳數量等手段，提升車輛運行數據的顆粒度。

傳統的車輛運行數據上報采集方式為：通常車輛運行期間，車載終端按一定的固有周期將所有通信矩陣中定義的信號上報。但隨著車端數據量快速增加，該方案不僅愈發無法滿足研發業務數據顆粒度和用戶數據服務的更高要求，車輛數據上報的性價比和效率也愈發低下。如智能駕駛或動力底盤相關信號項數量龐大，但實際應用價值集中于智能駕駛開啟、車輛惡劣動力工況等關鍵的時域內。傳統一視同仁的數據采集方法，積累了大量無效時域內數據，在關鍵的時域中卻面臨數據顆粒度（上報頻率）不足的尷尬境地。又如用戶車況數據更新，有實際車況變更需求的信號項集中于門、燈、鎖、窗、定位等。但利用固有周期的全量信號項上傳數據，為保證數據更新的時效性，平臺將隨著車輛數和數據上傳數量的增加付出越來越高昂的不必要代價。

相比傳統的全量信號、固定周期上報，增加在車載終端中預設數據上報事件的埋點，進行滿足條件后的自觸發上傳，將極大提升車輛運行數據上報、應用的有效性、性價比，能更好地平衡車輛大數據應用挖掘工作和車聯網性能成本壓力的關系。

2? 數據上傳方法

車輛運行數據采集、上傳的主要原理為：車載終端在整車CAN網絡中采集各零件傳感器發出的運行數據，并將相關需要上傳信號項進行打包上傳。傳統數據上傳方案中，車載終端從整車CAN網絡中通常已具備毫秒級的高頻次采集能力；本方法相比傳統的數據上傳方法，主要區別在于完成車端數據采集后，增加了對車輛數據是否滿足預設事件埋點的判斷，并在滿足條件后進行實時、按需地車輛數據上報。在精簡數據上傳數量、提升數據上傳價值密度的基礎上，還極大提升了后續數據應用挖掘工作的效率。

車輛上報的運行數據，主要面向3類數據應用服務需求：全生命周期監控分析、特定場景、功能數據挖掘。用戶車況數據更新，所涉及的數據上報形式要求也不盡相同。在全生命周期監控分析中，相比車輛數據的上報實時性和頻率細粒度，更關注車輛數據上報的完整性和固定性，以保障對車輛運行情況的全生命周期7×24h監控。在對特定場景、功能數據挖掘，車輛數據的價值集中于有限的功能使用、零件工作時間內，但對時段內數據顆粒度有著極高的要求。在用戶車況數據更新中，要求主要體現在有限的車輛狀態變更下，云端數據的實時同步上。

同時為預留數據事件型上傳的拓展性，車載終端可支持以OTA的形式增加數據上傳事件的埋點，或修正優化已有的數據上傳事件觸發條件。車端&云端實現該功能的整體架構方案如圖1所示。

3? 上傳場景分類

3.1? 固有周期上傳

車輛運行數據的周期性上傳是實現車輛數據全生命周期監控，以及企業產品研發人員遠程查看分析車輛狀態的必要數據基礎。

該方法中的“固有周期上傳”相比傳統的固有周期上傳方案，主要區別為：在該方法中，將如場景駕駛運行數據、車聯網相關功能開啟使用數據從固有周期上報鏈路中摘除。相關數據伴隨實際功能開啟后產生，在功能未開啟時，均以固定值、無效值上報，將造成大量的網絡資源、存儲資源和性能資源浪費。

固有周期上傳采用TCP協議實現，對于新能源車（包括但不限于純電動、混合動力、燃料電池等），車輛的固有上報周期還應遵循按GB/T 32960.3的要求，正常情況下上報周期不得大于30s，國標三級報警觸發時，前后30s內上報周期應不得大于1s，且所有上傳報文均應完整包含GB/T 32960.3中定義的國標信號項。

3.2? 事件型觸發上報

事件型的單條觸發上報主要面向保障用戶車輛、APP之間車況信息的實時性、同步性問題。

傳統云端車控數據更新基于固有周期上報數據，基本鏈路如圖2所示。傳統數據鏈路的實時性、同步性主要受車載終端上報周期和平臺數據處理更新性能影響。同時，固有周期上報先天具備上報周期上帶來的延遲；同時車聯網平臺對所有周期性數據上報進行無差別的更新數據庫動作，也帶來了巨大的不必要性能消耗。

圖3為基于此方法的APP車況更新查詢方案。此方法中的車況數據更新鏈路，將用戶有感知的主要車況信號項如車燈開關狀態、電量/油量、續駛里程、車門車窗開度的變化作為觸發型的數據上報埋點，當車載終端監測到車端相關狀態信號發生變化時，以MQTT協議觸發上傳，且報文以輕量化的Protobuff格式進行封裝。同時，車聯網平臺僅需要對此鏈路上接收到的車輛數據進行數據庫更新動作即可，以此避免了數據上報周期的固有延遲，也避免了無差別進行數據庫更新動作帶來的巨大性能浪費。

值得一提的額外情形是車輛經緯度信息，該信號項在車輛運行中幾乎為實時變更，不適用于作為數據變化事件進行埋點，故仍以固有周期上報數據用于車況定位更新。

3.3? 事件記錄打包上報

事件記錄打包上報，主要面向對特定場景或指定功能開啟下的數據分析工作。這一場景的特點是：數據價值密度集中、數據細粒度要求極高、數據實時性要求低。

在傳統的單一周期型數據上報中，如碰撞加速度、智能駕駛域控制器運行情況等信號項多持續以無效值或固定值上報，這些低價值數據的接收、存儲都造成了巨大的平臺性能和云資源浪費。同時，未預設對事件進行打包隔離存儲，而對數據進行粗暴的按時間車型打包存儲，也造成了后續數據分析應用中巨大的數據檢索成本。例如需要對車輛碰撞前的速度、加速度等狀態量進行深入研究時，需要將全體車輛數據先進行遍歷，檢索出處于碰撞前的時間段的車輛數據。更為嚴峻的是，花費巨大代價檢索得到的數據資源，往往由于數據上報頻次過低，不能取得理想的分析應用效果。

在此方法中，在車載終端軟件中預設需要進行事件打包上傳的車輛事件數據特征。每一個預設的事件應包含參數為：事件觸發條件（信號1、信號2...為xx值，持續xx時間）、數據上報時間長度（觸發前/觸發后，xxx秒）、數據上報顆粒度（數據包內的數據采集頻率xxHz）和數據上報范圍（數據包內應包含信號項范圍）。

如圖4所示，仍以車輛碰撞事件為例，車輛整車CAN網絡中具備加速度、車速、制動踏板行程值等信號。車載終端按照500ms為采集周期進行數據采集并在本地滾動存儲。其中車速、制動踏板行程值等信號涉及全生命周期監控，按照2s固定周期上傳。當碰撞事件的觸發條件滿足后，車載終端將本地存儲的高頻次數據及相關涉及信號，整體打包為一個事件數據包進行上傳。

對于后續事件型打包上報場景的擴展，可通過云端將上述參數以配置包OTA的形式對車載終端下發。

值得一提的是，對于持續時間長、信號范圍廣的場景，會產生單個較大的時間數據包。為提升數據上傳效率、減少網絡波動等對數據上傳過程中流量的損耗，可以采用TUS等將大文件分片上傳的通信協議。

4? 結論

車輛運行數據上報，是一切車聯網大數據研究、應用場景的源頭。智能網聯車型在國內汽車銷量的占比逐年提升，車載傳感器搭載數量快速提升，都為車聯網大數據研究應用創造了良好的基礎。在數據上報的顆粒度、豐富度之外，數據上報的價值密度、成本代價和后續的可用性、擴展性，也愈發成為各家車企車聯網大數據的研究重點。只有針對不同的數據上傳場景、數據特點，靈活選用周期型、事件型的上報形式，以及各類通信協議和數據格式，才能形成極具性價比、可用性和企業特色的車輛運行數據上報方法。

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（編輯? 楊? 景）

作者簡介

桂康哲（1995—），男，工程師，研究方向為車聯網大數據。