智能汽車車聯網通信架構與數據協同研究

中圖分類號：U463.67 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）07-0063-04

Researchon CommunicationArchitectureandDataCollaborationof Intelligent Vehicle Internetof Vehicles

Zhao Wenping’，ZhangGuodong2 （1.Tianjin College of Commerce，Tianjin 30oooo，China； 2.Tianjin 712 Communication and Broadcasting Co.，Ltd.，Tianjin 30oooo，China）

【Abstract】In thecurrent urban traffc scenarios，vehicles need to interact frequently with roadsideequipment， cloud platformsand other vehicles.Thetraditional communicationarchitecture hasproblems suchas highdata latency， lowcollaborationeficiencyand insuffcientreliability，whichareprone tocausesafetyriskproblems.Thearticlemainly studiesitscommunicationarchitecture designand datacolaborative processing schemeintheInternetof Vehicles environment，with a focus onsolving problems such asresource competition inhigh-densityscenarios.Theefectivenes ofthe hierarchical communicationarchitectureand standardized protocolsisverified bybuildingasimulation experiment platform，etc.The results show that under conditions such as local layer bandwidth allocation ?40% ，the system can meettherelevant securityindicators.

【Key words】 internet of vehicles；intellgent car；communication architecture；data colaborative processing

智能汽車將傳感器、通信模塊與計算平臺融合，行進過程中能實時感知環境、規劃路徑并規避風險。然而，現有技術仍面臨以下不足，具體表現為：一是傳統通信架構難以動態分配資源，易導致關鍵數據傳輸延遲；二是數據一致性難以保障，路側單元（RoadSideUnit，RSU）與車輛對同一障礙物的位置判斷若存在偏差，將引發錯誤避讓指令。通信架構的優化與數據協同設計是突破上述瓶頸的關鍵，分層架構可將計算任務合理分配至本地設備、邊緣節點，減少核心網絡的負載壓力。因此，建立一套兼顧效率與可靠性的車聯網通信框架并通過貼近實際的測試驗證其性能邊界具有重要意義。文章將探索智能汽車在車聯網環境下的通信架構設計與數據協同處理方案，重點解決高密度場景下的資源競爭、數據一致性保障及極端環境容錯問題，分析得出的結論可為智能交通系統的優化提供理論依據。

1車聯網通信架構與數據處理問題分析

1.1通信延遲與帶寬不足的根源

車輛上傳位置、速度等信息至遠程服務器，經計算后傳回指令。網絡負載過高時，數據排隊致通信延遲增加，緊急制動預警等實時場景易引發安全隱患。交通高峰期大量車輛競爭信道，帶寬資源均攤使安全報警延遲。車輛未及時獲事故信息加劇擁堵，路側設備數據延遲致版本沖突增加碰撞風險。無線信號受環境干擾易重傳數據包，既增延遲又浪費帶寬，電磁噪聲覆蓋有效信號時，重傳機制占用通信時間，致實時信息無法及時觸達，威脅行車安全。前方車輛突然緊急制動，其發出的報警信息因噪聲干擾未能一次送達，需要重傳幾次才能被后車收到，這寶貴的零點幾秒延遲，足以讓后車失去最佳的避讓時機。更嚴峻的是，關鍵信息的反復重傳還會擠占信道帶寬，阻礙其他同樣重要的實時信息及時傳輸。信息流的“塞車”使得車輛無法及時、全面地掌握瞬息萬變的路況，其感知和決策能力被嚴重削弱，使得本應提升安全性的智能系統，在特定電磁干擾場景下，反而可能因信息傳遞的“卡頓”而埋下行車安全隱患。

1.2 多源異構數據的整合難題

不同設備數據格式與協議差異顯著，車載雷達、攝像頭等輸出數據需經格式轉換才能統一分析，此過程消耗計算資源且易丟失信息。車聯網多系統協議不一致，跨系統數據傳遞需多次轉換適配，導致傳輸慢、解析易失敗。車載傳感器每秒產生百條數據且格式各異，而路側設備數據更新慢，高頻與低頻數據混雜致系統處理卡頓、關鍵指令延遲，海量數據還擠占帶寬，降低危險響應及時性。具體分析可知，車輛本身集成了多種傳感器，如雷達、攝像頭、超聲波探頭等，這些傳感器由不同供應商提供，各自采用最適合其工作原理的內部數據格式和通信協議。道路上的信號燈、路側單元、交通監控攝像頭等基礎設施設備也來自不同品牌、不同批次，其數據輸出方式和通信標準各不相同，設備來源的多樣性直接導致了底層數據格式和協議差異。這些協議主要關注設備間的通信連接，對于數據本身的格式、語義、結構并未進行嚴格統一規定，因而使得不同設備產生的數據難以被對方系統直接理解和有效利用。車聯網環境對數據的時效性、頻率和處理能力提出了極高的、且差異巨大的要求，車輛為了保障行駛安全，其搭載的傳感器需要以極高的頻率感知環境并生成數據流。然而，路側基礎設施的數據更新頻率低，使得系統在處理時需要同時應對高速涌人的車載數據和相對緩慢的路側數據流，極易導致數據處理管道擁堵。此外，車輛本身的移動性加劇了數據整合的復雜性。車輛高速移動時，需要不斷地與不同的路側單元、其他車輛建立和斷開連接，接人的網絡環境、可用的通信帶寬等數據源一直在動態變化，車聯網系統需要在動態環境中實時識別可用的數據源，理解其格式協議進行轉換、計算。這一過程中，系統需要具備高實時性、高可靠性、高安全性的能力才能確保數據的高效處理和智能決策，這對系統的適應性和處理能力提出了極高要求。

1.3邊緣計算資源分配與模型訓練難題

邊緣計算在車聯網中負責將數據處理和計算任務從遙遠的云端拉近到靠近車輛的道路邊緣，滿足車輛對低延遲和高可靠性的嚴格要求。然而，將計算資源部署到靠近車輛的邊緣位置帶來了資源分配方面的問題。不同于擁有龐大計算集群的數據中心，單個部署在路邊的邊緣服務器或路側單元內部可用的處理器能力、內存大小、存儲空間都相對有限，而道路上行駛的車輛數量眾多，且會不斷發生變化，每輛車都會同時產生需要即時處理的數據。在交通高峰期的路口情況下，該節點有限的資源難以同時、高效地響應所有車輛的計算需求，此時任務處理就會出現延遲、處理失敗的情況。

而關于模型訓練難題，車輛在道路上持續行駛時的位置以及與周邊邊緣節點的連接關系一直在變化，頻繁的網絡切換和連接不穩定對需要持續計算資源支持的任務構成了嚴重干擾。訓練一個用于識別復雜交通場景的智能模型需要收集和分析一段時間內連續多輛車的相關數據。如果參與訓練的車輛不斷移動，那么就意味著其數據來源和計算節點是在不斷變更的，這將無法保障訓練過程的連續性和數據一致性。此外，早晚高峰時段，城市主干道或高速公路入口的車流量激增，導致覆蓋該區域的少數邊緣節點負載快速攀升，資源也迅速被消耗殆盡。而在非高峰時段，邊緣節點的資源則處于閑置狀態，難以發揮作用。在分布式部署的邊緣節點之間實現高效協同、共享資源并共同完成復雜任務，這一過程需要復雜的技術支持。

2智能汽車通信架構與數據協同處理方案

2.1分層式通信架構的設計與優化

智能汽車分層式通信架構將車聯網功能劃分為本地層、邊緣層與云端層，優化資源分配并降低延遲。本地層由車輛自身計算單元和短距離通信模塊組成，負責緊急制動這一實時性要求最高的任務；邊緣層部署在道路路側設備中，處理區域內的數據協同；云端層則負責交通流量預測此類非實時任務。

在通信架構優化過程中，第一步先假設系統總帶寬為B，分配給本地層、邊緣層和云端層的帶寬分別為Blocal、Bedge、Bcloud，優化目標為最小化整體通信延遲D：

D=α+β+γ

式中： α，β 、 γ ——各層任務的優先級權重，實時監測網絡負載來調整Blocal、Bedge、Bcloud的比例，以使高優先級任務始終獲得充足帶寬。

第二步是利用自適應路由算法，輸入信號強度、丟包率等實時鏈路質量和節點負載，輸出最優傳輸路徑，鏈路權重W定義為： W=λ× 延遲 +（1-λ）× 負載率，其中， λ 為可調參數（ 0≤λ≤1 ），用于平衡延遲與負載。

2.2 跨平臺數據協同的標準化協議

參與協同的設備需提前約定數據打包和解包規則，將數據統一分為頭部、內容、校驗3部分。頭部記錄數據來源等信息，內容部分用固定字段和單位存儲數值，非數值信息用數字代表，校驗部分通過計算驗證數據完整性。標準化協議簡化確認動作，發送方推送數據，接收方僅在格式錯誤時要求重傳。底層傳輸數據塊，無論是攝像頭拍到的圖像數據、雷達探測的距離信息，還是GPS定位信號，在底層都被打包成大小合適、格式統一的數據塊。中層拆解數據，即依據標準化協議把集裝箱里的原始數據塊拆解開來。上層調用處理邏輯，根據自己負責的任務靈活地調用它所需要的特定信息。當底層傳輸過來的、格式統一的數據塊抵達后，中層處理模塊會依據預先約定的標準化協議進行數據塊拆解，檢查數據在傳輸過程中有沒有發生錯誤或丟失。驗證通過后，提取頭部信息，明確這份數據具體來自哪個設備、是什么類型的數據以及產生的時間等關鍵數據，而后按照協議中嚴格定義的固定字段名稱、數據類型、單位轉換成系統內部可理解和處理的標準格式。這一步為上層提供了準確、結構化的信息資料。

上層獲得中層提供的結構化數據后，各個負責具體功能的子系統（自動制動系統、導航系統、交通預警系統等）開始發揮作用。其中，負責碰撞預警的系統會調用附近車輛的距離和速度數據，從而判斷是否存在潛在的碰撞風險并及時向駕駛員發出預警提示，以幫助駕駛員采取相應的避讓措施。規劃路徑的導航系統會提取GPS定位、道路限速、前方擁堵信息，動態調整路線，為用戶提供最優行駛路徑。上層系統結合自身的算法和策略判斷做出執行決策。這種設計既保障了不同系統間關鍵數據共享的協同效率，又充分尊重了各系統根據自身職責進行獨立運算和判斷的自主性，共同保障了行車安全。

2.3 部署輕量化模型與模型壓縮技術

智能汽車的平穩行駛依靠的是各種傳感器，這些傳感器能夠實時感知環境，并運行復雜的計算模型來實現自動緊急制動、識別交通標志等功能。其中所運用的深度學習模型包含海量的計算步驟和數據量。然而，智能汽車本身算力有限、電量有限，且路邊的邊緣計算設備也難以高效運行這些大模型，如果強行運行，會導致計算速度極慢，無法滿足行車安全所需的快速響應需要。因此，為了讓這些對安全至關重要的模型能夠在汽車和路邊設備上順暢、快速地運行，必須使用輕量化模型和應用模型壓縮技術，從而在不顯著降低模型準確性和功能的前提下，大幅度減少模型的計算量、占用的存儲空間和運行所需的能量。

實現模型輕量化主要有兩大方向：一是工程師們在構建模型結構時，將模型設計為內部結構更精煉、計算步驟更少的模型；二是對已經訓練好、性能強大、體積龐大的現有模型進行優化，即采用模型壓縮技術。

首先分析模型內部哪些計算節點或連接對最終結果影響微乎其微，然后將其移除，從而簡化模型結構。其次，改變模型內部處理數據的方式，原本模型計算時使用非常精細的數值，量化后則使用比較粗糙但足夠用的數值，從而顯著減少計算量和內存占用。此外，還可以使用一個訓練好、功能強大的復雜大模型去指導訓練一個新的、結構簡單得多的小模型，讓小模型學習并模仿大模型的判斷能力。最終，這個小模型就能達到接近大模型的效果，但體積和計算需求卻小得多。將這些輕量化模型部署在智能汽車的車載電腦以及路邊的邊緣服務器上，能夠確保各種智能應用快速響應，為駕駛人員提供更安全、更流暢的服務體驗。

3通信架構與數據處理方案的試驗驗證

3.1仿真試驗平臺的搭建與參數設定

為驗證車聯網方案效果，搭建仿真平臺模擬車輛、路側設備等交互。選取帶寬分配比例、車輛密度、鏈路穩定性閾值、數據校驗強度4個關鍵參數，見表1。帶寬分配影響通信延遲，本地層占比低于30% 或云端層超 30% 均影響任務響應。車輛密度達200輛/平方公里時，信號干擾致數據重傳率上升。鏈路穩定性閾值過嚴或過松，分別會增加開銷或導致數據丟失。CRC16校驗速度快但檢錯率低，CRC32反之，需按場景選用。

3.2 通信性能的延遲與穩定性測試

車聯網通信架構在真實場景中的表現高低需要經過延遲和穩定性測試，測試通過模擬不同交通場景與網絡負載，結合關鍵參數調整，評估系統是否滿足安全要求。智能汽車通信性能的延遲與穩定性測試參數如表2所示。

從端到端延遲的測試數據來看，當本地層帶寬占比 ?40% 時，緊急任務延遲穩定在 45ms 以下，符合安全要求。高密度場景下，信號強度低于 -80dBm 會使抖動率達 40ms ，超出閾值，致指令執行不穩，優化帶寬分配和啟用冗余路由可改善。低密度時CRC32校驗成功率超 99.5% ，但車輛密度超180輛每平方千米會因擁塞致成功率下降、關鍵數據丟失，需在邊緣層動態控流并為關鍵數據預留信道。系統在車輛密度 ?150 輛每平方千米、本地帶寬 340% 且用CRC32校驗時，可滿足延遲 ?50ms 、抖動率 ?25ms 、成功率 ?99.5% 的指標。

3.3數據協同處理的效率與可靠性驗證

車聯網智能汽車的數據協同處理能力直接影響車輛對復雜交通環境的響應效率與安全性。測試模擬了城市道路、高速公路、極端擁堵場景，通過調整數據分發頻率、校驗機制及任務優先級，驗證了車聯網系統在動態環境下的表現。智能汽車數據協同處理的效率與可靠性驗證見表3。

在數據同步效率上，緊急數據同步時間 ?85ms 滿足安全要求，非緊急數據在干擾或擁塞時延遲120ms ，優化分發策略可減少波動。啟用CRC校驗時，多設備協作錯誤率 0.3% ，低于 1% 閾值，關閉則升至 5% ，需強制啟用校驗。資源充足時關鍵任務完成率高，高負載下非關鍵任務完成率降至 90% 。綜上，方案在緊急數據同步 ?100ms 、強制校驗、動態分配帶寬時表現最優。

4結論

綜上所述，本研究圍繞車聯網智能汽車的通信架構與數據協同處理問題進行理論分析與試驗驗證。結果表明：當本地層帶寬分配 340% 、車輛密度 ?150 輛每平方千米時，端到端延遲可穩定控制在 50ms 以下，滿足緊急任務的安全需求；在數據協同處理方面，緊急數據同步時間 ?85ms 、CRC校驗下協同錯誤率低至 0.3% 、關鍵任務完成率 ?98% 。后續研究可深入探索人工智能驅動的動態資源分配算法，并推動5G與V2X（VehicletoEverything）技術的深度融合，為智能汽車提供更安全、高效的數據服務。

參考文獻

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（編輯林子衿）