車聯網技術在智能汽車電器中的遠程控制與管理應用

中圖分類號：U463.6 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639(2025)06-0057-03 The Application of Internet of Vehicles Technology in Remote Control andManagementof Intelligent AutomotiveElectrical Appliances Zhan Juqiu (College of Information Engineering，Hainan Vocational University of Science and Technology， Haikou ，China） 【Abstract】This paper systematically explores key technologies in the protocol optimization，algorithm innovation， andsecurityenhancementof intelligentvehicleelectricalremotecontrol systems，aiming tobuildaninteligent managementplatform with autonomous fault tolerance anddynamic adaptability，providing theoretical support and practical guidance for improving the control performance of electrical systems in vehicular networks.

【Keywords】 internet of vehicles；inteligent vehicle；remote control

傳統車載電器設備主要依賴本地ECU進行封閉式控制，這種架構在功能擴展性和遠程診斷方面存在先天性局限。隨著V2X通信技術的標準化推進以及車載計算平臺算力的指數級增長，電器系統的控制邊界已突破物理空間限制，逐步形成云-邊-端協同的新型控制范式[1-2]。當前產業界普遍采用的遠程控制方案，其技術基礎仍停留在單一通信協議傳輸與靜態資源分配層面。此類架構在應對突發性網絡擁塞、多設備并發控制等復雜工況時，往往產生指令沖突與執行不確定性3-4。從技術演進維度分析，智能汽車電器的遠程控制效能提升需突破以下矛盾：異構網絡環境下通信實時性與帶寬利用率之間的平衡難題，多模態控制指令的精準解析與可靠執行問題，以及動態攻擊面下的主動安全防護需求。本研究基于上述技術挑戰，重點探索新一代智能汽車電器遠程控制系統的架構創新路徑與方法論體系。

1智能汽車電器遠程控制技術體系架構

1.1 分層式系統架構設計

智能汽車電器遠程控制系統的分層式架構采用三級遞階控制模型，通過功能解耦與接口標準化實現系統擴展性與可靠性的雙重提升。該架構的核心設計準則遵循ISO26262功能安全標準與AUTOSAR方法論，具體層次劃分如表1所示。

感知執行層作為物理終端接口，部署分布式傳感器網絡（采樣頻率 ?1kHz ）與冗余控制執行器（冗余度等級ASIL-D），通過時間觸發型CANFD總線實現確定性數據傳輸。其拓撲結構采用環形雙通道設計，確保單點故障下仍能維持基礎控制功能。

1.2遠程控制核心算法實現

1.2.1 多模態指令解析引擎

基于深度張量融合框架構建多模態指令解析模型，其核心在于建立語音、觸控、手勢等多源輸入的語義統一表征空間。定義融合權重系數矩陣：

式中： E_v ——視覺模態嵌入向量； E_a —聽覺模態嵌入向量； E_i ——觸覺模態嵌入向量。通過跨模態注意力機制實現指令意圖的精確提取，構建雙通道LSTM-GRU混合網絡，其隱含狀態更新方程為：

h_t=σ(W_hz?[h_t-1，x_t]+b_h)

該架構實現自然語言指令到CAN總線控制信號的端到端轉化，消除傳統級聯式解析器存在的語義鴻溝問題。

1.2.2 動態帶寬分配算法

建立基于李雅普諾夫優化的動態資源調度模型，定義網絡效用函數：

式中： B_i(t) —第 i 個電器通道的帶寬分配量；D_i(t) ———實時帶寬需求。通過構造虛擬隊列 Q_i(t+1)= max[Q_i(t)+a_i(t)-B_i(t)，0] ，將帶寬分配問題轉化為隨機優化問題求解，生成滿足時延敏感型任務的服務質量保障策略。

1.2.3 容錯控制策略

設計基于有限狀態機的容錯決策引擎，建立故障傳播模型：

式中： λ_k 第 k 類故障的失效率； n_k ——關聯組件數量。構建雙重冗余仲裁機制，當主控通道異常時，依據以下狀態評估函數觸發控制權無縫切換。

式中： R_ul ———剩余有效指令生存時間； δ_j 一各傳感器置信度評分。該策略實現故障檢測與恢復的閉環控制，確保系統可用性。

2 研究設計

2.1試驗環境搭建

2.1.1 端到端時延

本試驗采用硬件在環與網絡數字孿生相結合的復合測試環境。物理層部署英飛凌AurixTC397多核微控制器集群，模擬12組汽車電器控制單元，通過TSN交換機實現納秒級時間同步。網絡層構建基于NS3的混合信道仿真平臺，集成5GNR-Uu接口與

IEEE 802.11lp 協議棧，動態模擬城市道路多徑衰落與高速公路多普勒效應。在時延測量機制設計方面，采用IEEE 1588v2 精確時間協議構建三級時鐘同步體系，定義端到端時延 τ 的計算模型：

式中： t_send⁽ⁱ⁾ 一第 i 條指令發送時間戳； t_ack⁽ⁱ⁾ （202確認信號接收時間戳； Δ_proc ——固定處理時延補償量。測試平臺支持 0.1ms 級時間戳采集精度，可完整捕獲通信鏈路各節點的時延分量。

2.1.2指令執行成功率

搭建基于形式化驗證的指令完整性保障系統，設計雙通道冗余仲裁機制。主控制通道采用AUTOSARAP方法論實現服務化通信，備份通道部署輕量級ROS2節點。定義指令執行成功判據：

式中： C_resp. —實際響應參數集合； R_expΩ 預期響應閾值區間。通過故障注入單元模擬20類典型通信異常（包括位翻轉、幀丟失、網絡擁塞等），構建馬爾可夫鏈模型評估系統魯棒性。

2.2關鍵性能指標

建立三維度性能評估體系，核心指標定義如表2所示。

該指標體系通過定義標準化測試用例庫實現跨平臺可比性，其中實時性指標重點考察網絡抖動環境下的時延穩定性，可靠性指標側重評估故障傳播抑制能力，安全性指標著重驗證密碼學組件的側信道攻擊抗性，資源效率指標則關注控制算法的時間空間復雜度優化效果。

3結果

3.1傳統OTA方案時延對比

為驗證架構優化效果，構建同源測試數據集對比傳統OTA與本文方案的時延特性，關鍵指標如表3所示。

時延降低的核心成因在于： ① 混合傳輸機制動態選擇最優通信路徑，減少網絡重傳次數； ② 協議棧優化使信令交互流程壓縮 40% 以上； ③ 邊緣計算節點預處理降低云端負載。在時延穩定性方面，本方案時延標準差較傳統方案降低 62%～83% ，證明分級服務質量（Qualityof Service，QoS）保障機制有效抑制網絡抖動影響。時延分布曲線分析顯示，在惡劣環境下的時延衰減斜率 k 值達到-1.32（傳統方案僅-0.47），表明系統具備更強的時延控制魯棒性。進一步拆解時延構成發現，物理層傳輸時延占比從78% 降至 49% ，而應用層處理時延因算法優化增加12% ，反映算力分配策略的合理性。

3.2不同加密算法資源占用率比較

針對車載硬件資源約束條件，測試四種加密算法的綜合效能表現，量化結果見表4。

后量子加密算法Kyber-1024在安全強度提升的同時，其資源占用率較RSA-2048降低 43.8% ，且密鑰協商效率提升14.3倍。盡管AES-256在資源效率方面表現最優，但其缺乏前向安全性保障的缺陷導致不適用于車輛終身周期管理場景。Kyber-1024算法的多項式環運算產生 58% 內存開銷，通過引入數論變換（NumberTheoryTransformation，NTT）優化，成功將運算矩陣維度從 n=256 降至 n=128 ，使內存需求降低 37% 。在實時性方面，加密算法處理時延與指令傳輸時延的比值穩定在 1:4.2 至 1:5.7 區間，滿足系統級時延預算約束。

3.3 討論

本研究提出的智能汽車電器遠程控制體系在技術架構與算法設計層面展現出顯著創新性，其核心價值在于構建了面向復雜動態環境的系統性解決方案。從理論層面看，分層式架構的設計突破了傳統車載系統垂直集成的固有模式，通過功能解耦與接□標準化實現了控制邏輯的模塊化重構。這種架構創新適應了車聯網環境下資源動態分配的需求，更為異構協議的兼容性提供了可擴展的框架基礎。相較于現有技術方案，本研究的核心突破體現在動態適應能力的提升層面。通過邊緣計算與云端協同的決策機制，系統能夠依據網絡狀態與負載特征實現控制策略的自主演化，這種動態調優機制有效緩解了傳統方案中靜態資源配置與動態需求之間的矛盾。研究提出的混合加密體系在安全性與實時性之間建立的平衡關系，為車載系統密碼學組件的工程化應用提供了重要參考范式。然而，研究過程中也暴露出若干深層次問題： ① 在極端網絡波動場景下，系統仍存在控制指令優先級仲裁的效率瓶頸； ② 面向大規模并發控制任務時，邊緣節點的計算資源約束可能引發局部決策延遲； ③ 當前安全模型對新型攻擊向量（如量子計算攻擊）的防御能力仍需進一步驗證。從技術演進趨勢分析，智能汽車電器系統的遠程控制正面臨雙重挑戰。一方面，車路協同與自動駕駛技術的深度融合對控制系統的實時性提出更高要求；另一方面，車輛全生命周期數據安全的需求催生了更復雜的信任機制構建需求。

4結論

本研究通過構建分層式架構與創新算法體系，成功實現了智能汽車電器遠程控制效能的系統性提升。研究揭示了復雜網絡環境下控制指令傳輸的優化機理，突破了傳統方案在實時性與可靠性間的權衡困境。新型混合傳輸機制使端到端時延降低59.2%～79.7% ，且后量子加密技術的引入在保障安全性的同時，將密鑰協商效率提升。建立了“感知-決策-容錯”閉環控制范式，其數字孿生驗證體系與雙重冗余仲裁機制，為車聯網環境下的電器控制提供了兼具魯棒性與適應性的解決方案。

參考文獻

[1]譚浩，唐詩妍.智能汽車交互界面用戶體驗評估方法體系綜述[J].包裝工程，2023，44（6)：12-24，469.

[2]劉宗巍，宋昊坤，郝瀚，等.基于4S融合的新一代智能汽車創新發展戰略研究[J].中國工程科學，2021，23（3)：153-162.

[3]曹玉紅，尤建新，王瑞.中國智能汽車產業競爭力動態演進規律研究[J].工業工程與管理，2017，22（5)：81-87.

[4]趙霞.加快湖北汽車產業智能化發展的路徑研究[J].湖北社會科學，2017（8）：77-83.

[5]趙福全，劉宗巍.中國發展智能汽車的戰略價值與優劣勢分析[J].現代經濟探討，2016（4)：49-53.

[6]韓龍士.互聯網 + 汽車新思維與商業模式創新[J]企業管理，2015 (7):104-106.

(編輯楊凱麟)