內(nèi)容提要

隨著軟件定義汽車 (SDV) 的出現(xiàn)，汽車生成的數(shù)據(jù)將大幅增長，因此對數(shù)據(jù)的智能化轉(zhuǎn)發(fā)需求也隨之增加。數(shù)據(jù)管理解決方案 (如aicas提供的方案) 可幫助汽車制造商和車隊運營商高效管理這些數(shù)據(jù)。

增強汽車遙測與信號數(shù)據(jù)收集

汽車遙測與信號數(shù)據(jù)收集對于合規(guī)性至關(guān)重要。除了維修過程中強制采集和使用的汽車數(shù)據(jù)外，額外記錄關(guān)鍵信號或數(shù)據(jù)點不僅能提升用戶體驗，還能為未來車型的新功能開發(fā)提供支持。此外，AI算法可用于識別模式或趨勢，進一步推動功能改進。

然而，當前的數(shù)據(jù)管理方法存在局限性：

缺乏統(tǒng)一的分類體系：信號命名方式尚未標準化。

采樣率、單位和信號表示不一致：不僅不同OEM之間存在差異，各平臺之間也有所不同。

專有解決方案：現(xiàn)有方案多為專有系統(tǒng)，難以廣泛適用。

高昂的傳輸成本：盡管LTE、5G等技術(shù)提供了大容量帶寬，但傳輸所有可用信號的成本依然極為高昂。因此，數(shù)據(jù)的篩選與動態(tài)選擇至關(guān)重要。

要有效應對這些挑戰(zhàn)，需要汽車制造商、車隊運營商和保險公司攜手合作，制定統(tǒng)一的解決方案。

車輛信號規(guī)范 (VSS) 數(shù)據(jù)管理解決方案 (aicas GmbH，2024年)。

Aicas提出的解決方案包含以下組件，旨在解決上述問題：

通用車輛域分類：基于開放標準COVESA車輛信號規(guī)范 (VSS)，有關(guān)更多詳情，請參閱COVESA和GitHub頁面。

VSS是與車輛相關(guān)的信號目錄

VSS是通過結(jié)構(gòu)化方式定義和組織車輛信號的句法

信號數(shù)據(jù)標準化：標準化信號數(shù)據(jù)所需的元信息是每種車型VSS信號規(guī)范的一部分。

靈活的數(shù)據(jù)選擇：可根據(jù)具體應用場景選擇發(fā)送至數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)。

圖形編輯器：為簡化數(shù)據(jù)收集方案的制定，采用圖形編輯器，以可視化方式顯示目標系統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集和管理流程。

信號合成與映射：該方法具備高度靈活性，可從現(xiàn)有原始數(shù)據(jù)中合成信號，或?qū)㈩~外的非標準信號映射至數(shù)據(jù)收集方案。

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解決方案詳細信息

軟件代理作為一組服務實現(xiàn)，運行于JamaicaAMS應用程序管理運行時系統(tǒng)中，該系統(tǒng)是一個基于組件的應用程序框架。

借助JamaicaAMS，嵌入式系統(tǒng)能夠在運行時隨時進行遠程更新和靈活重配置。此外，還能夠在支持的多個系統(tǒng)上復用組件，從而提供跨車隊應用的高度可擴展性。在JamaicaAMS組件系統(tǒng)內(nèi)，與AWS FleetWise兼容的數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)被實現(xiàn)為一組獨立的軟件模塊。這些模塊通過內(nèi)部消息總線實現(xiàn)異步通信。

該解決方案的三大核心組成部分包括：

從CAN總線轉(zhuǎn)換并標準化信號

信號選擇

將信號發(fā)送至數(shù)據(jù)中心或云端

恩智浦硬件上的系統(tǒng)演示

該系統(tǒng)支持實時車輛數(shù)據(jù)訪問與管理，如下圖所示。

演示系統(tǒng)由恩智浦硬件和aicas軟件組成，展示了VSS數(shù)據(jù)管理 (NXP，2024)。

它由4個主要組件構(gòu)成：恩智浦GreenBox 3實時開發(fā)平臺 (圖中編號2)、GoldBox 3 (3)、Node-RED (1) 和云儀表板 (4)。在Node-RED (標記為1的截屏) 中，用戶可配置與車輛動態(tài)、電池管理和能源管理相關(guān)的數(shù)據(jù)選擇流，并通過實時云儀表板 (4) 監(jiān)測收集的數(shù)據(jù)。Node-RED提供低代碼環(huán)境，支持動態(tài)遠程重配置，簡化原型設計。

此外，恩智浦GreenBox 3 (CAN數(shù)據(jù)源，圖中編號1) 與GoldBox 3 (CAN接收器和數(shù)據(jù)處理器，圖中編號3) 通過物理CAN總線連接，模擬真實車輛系統(tǒng)。

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Aicas EdgeSuite解決方案提供CAN到VSS的映射和信號標準化功能，支持基于VSS信號制定信號收集方案，同時具備創(chuàng)建車輛模型和車隊分組能力，使客戶能夠快速啟動數(shù)據(jù)收集與管理解決方案設計，無需從零構(gòu)建系統(tǒng)。此外，該解決方案配備嵌入式儀表板和云儀表板，為車隊運營商提供高效的數(shù)據(jù)管理。

該解決方案可部署于恩智浦汽車處理器上。恩智浦S32G3汽車網(wǎng)絡處理器提供高速車輛聯(lián)網(wǎng)，配備基于Arm Cortex-A53內(nèi)核的POSIX計算和基于Arm Cortex-M7鎖步內(nèi)核的ASIL D計算。

關(guān)鍵要點

恩智浦攜手aicas，通過aicas EdgeSuite利用VSS，結(jié)合恩智浦汽車處理器 (恩智浦S32G3車輛聯(lián)網(wǎng)處理器和恩智浦S32E2實時處理器)，實現(xiàn)車輛及車隊數(shù)據(jù)管理。

VSS的集成提供了以下關(guān)鍵優(yōu)勢：

減少車輛數(shù)據(jù)碎片化

輕松集成一級供應商軟件與ECU

促進與車外參與方(如充電站)的協(xié)同合作

Aicas EdgeSuite產(chǎn)品使客戶能夠?qū)Ｗ⒂诳焖匍_發(fā)數(shù)據(jù)收集與管理解決方案，無需從零構(gòu)建完整框架。

本文作者

Gergely Simon，恩智浦半導體汽車系統(tǒng)工程與市場首席工程師。Gergely在恩智浦工作近三年，期間專注于人工智能、機器學習和數(shù)據(jù)管理解決方案。他最初的背景為應用工程，曾支持S32G及相關(guān)產(chǎn)品，包括eIQ Auto AI/ML軟件開發(fā)環(huán)境，并為展會和展覽構(gòu)建演示項目。近期，他的研究重點轉(zhuǎn)向邊緣AI應用，以及AI/ML模型在多種恩智浦器件上的部署。在加入恩智浦之前，他曾從事云原生有限元建模工作，為移動濾波器模擬提供高效的分布式計算解決方案。