智能网联汽车云控系统原理及其典型运用

贾伟娜 申杰

1.郑州升达经贸管理学院 河南省郑州市 451191 2.华北水利水电大学 河南省郑州市 450045

1 引言

进入新世纪以来，世界各国交通压力不断增加及人工智能科技兴起，智能联网汽车（ICVs）逐渐成为研究领域的一个热门，在不久的将来ICVs将应用车身本体传感器精准感知交通环境条件，确保车辆安全行驶的基础上，减轻交通运输压力及降低事故发生率。传统车路协同进能实现车辆和路侧设备之间的协同，实际应用场景明显受限，并且很难达到面向路网的群体协同决策。为处理以上问题，应从系统协同视角出发，重建ICVs产业核心领域之间的技术链与价值流，打造出信息安全开放、稳定共享特征并存的系统架构——云控系统。

2 云控系统的架构

2.1 云控基础平台

这是云控系统的核心部分，其最大的特征是整合了汽车、道路和外界环境及有关行业的动态数据，为ICVs产业相关部门及提供提供标准化数据与运算基础服务。结合汽车行驶和交通服务区的现实运用特点，把云控基础平台规划设计成囊括边缘云、区域云与中心云的三级化云平台，以上三者的服务范畴不同，逐级拓展，相对应的数据交互和运算时效性要求逐渐呈降低趋势，进而在符合网联运用在时效性、服务范畴方面提出的要求基础上，确保了各类基础设施建造的高效性与性价比。

2.2 云控应用平台

该平台是指在云控系统体系的稳定支撑下，行业监理、服务、驾驶与交通等诸多传统业务实现了提高车辆行驶安全性、能效等目标，确保了交通运行效率和性能，并以车辆与交通大数据为基础实现了行业监督管理与服务类运用之间的有效融合。结合相关应用项目在信息传输及运算时延方面提出要求的差异，可以将该平台的运用细化成实时协调、非实时协同应用两种类型。通过运用云控应用平台能获得更加全面、标准化的智能汽车及交通有关动态数据，进而为行业监督管理、服务类部门等提供个性化的可靠支持，关注客户群体现实需求，降低行业的运营成本；配合运用车辆控制、交通调度与管理技术等，全面提高车辆行驶性能及实现对交通运行及出行活动的精细化管控，最大限度的改善服务品质。

2.3 路侧基础设施

路侧基础设施一般指的是部署在道路左右两侧的路侧杆件、灯杆等设施，路侧感知、通信设备、计算设备等是常见的设备类型，其中路侧感知及计算设备能实时辨别、追踪、预测当前道路交通实况及参与对象，部分情景下能为汽车提供局部辅助定位运算功能。通信设备能基于低时延网络建立有关运算结果。交通信号及管控状态等和车端、云端的互联互通关系。交通信号设施最大的特点是结合交通实际运行需求达到动态化的联网控制。

2.4 车辆与交通参与者

通过精准连接云控系统内的车辆和交通参与者才能使云控基础平台运行过程中捕获相关信息、级别不同的网联车辆及交通参与者均可能成为云控系统的目标服务对象。客观上讲，和云控系统有关服务内容匹配度较高的车辆与交通参与者能获得更多的信息资源及运算结果，进而辅助提升相关的智能化等级，在这样的情景下终端用户能获得更加多样化的交通出行服务，使出行活动安全、有效、低能耗。

2.5 通信网

在云控系统内，通信网主要有无线、有线通信网络两种类型，前者又包括两类，一种是以LTE-V 协议为基础的车路、车车点对点通信网；另一种是以5G网专用标准建造成的通信网。以上两种无线通信网是ICVs与路侧设施及三级云之间进行通信的基础，并结合当前行业发展需求，渐进式的完善无线通信协议。云控系统还以有线网络作为依托和云控基础平台之间建立稳定的联通关系，后期伴随无线网络可靠性与低时延性能的强化，会运用无线网络连接部分设备。

2.6 行业相关支撑平台

部分社会化运用、服务和管理平台会基于标准协议和云控平台实时交互信息，在云控平台的辅助下不仅能全面采集目前微观车辆、宏观交通及有关授权运用的动态数据，进而协助对应平台充实及优化多种业务服务模式，各类汽车、交通出行参与者、服务研发者均可以直接运用平台内包含的数据资源，使ICVs和交通产业的应用服务体系更加丰富化，促进云控系统和各种支撑平台之间服务过程的良性循环，为行业长久发展提供更大的帮助。

3 云控系统的技术分析

3.1 端边云结合的一体化

ICVs和智能交通业务正常运作时针对云控系统本体异构的通信和运算网络在时效性、可用性与并发性等方面均提出了较高的要求。为了满足提供高品质服务的现实需求，不仅要打造出超越传统云计算架构，具备毫秒级信息传送时延与超高可靠性标准的运算技能；也要实时监测和预测通信节点与链路当前的工况，统一调度网络内路由和节点处理下的高并发数据。

云控系统在正常使用过程中基于云控基础平台编制了统一的信息交互标准，并设计研发了基础数据分级式共享接口，由针对性完善了数据资源的存储模型，打造出了超高性能消息系统，结合不同应用模式于系统响应的时效性、信息传送的时延和接进申请的并发标准要求，配合运用了量级由差异的基础设施及虚拟管控科技，最大限度的运用SG、LTE-V网络及有线骨干网，从不同方面完善各等级基础设施上传和下发通信链路的使用功能，有机融合了实时通信、数据交互与协同运算技术，显著提升了车端、路端、边缘运算与各层云结构的整合效率。比如，基于布设边缘云的形式整合到数量更多的本地应用服务项目，并对更多的交通运用情景起到稳定支撑作用，落实好现场控制级的应用目标，比如动态管理控制路口的车辆和交通运输状态。科学部署实、非实时区域云，远程实现对实时性及弱实时性路网级的精准控制与有效应用，例如货车编队运行列属于区域云实时性要求偏高的规划与管控运用范畴。

3.2 动态资源调度

云控系统正常使用过程中要对大量应用项目执行行为起到良好的支撑作用，只有这样其才能满足ICVs和交通系统于不同场景之下的性能完善需求。为了解除高并发之下各种应用项目在资源利用方面产生的冲突及物理客观世界内车辆行为的冲突。云控基础平台要依照云控使用情况在时效性、通信形式、资源应用及运作模式等方面一一提出确切要求，合理选定服务的具体运行地点及为其调配的资源类型、数量等，按照现实需求动态化、可靠的执行保障性服务项目，确保被服务车辆行驶过程的安全性、稳定性。以上过程涉及到的有关技术主要包括：基于平台标准化管理或自主式管理的形式实现负载平衡、全寿命周期的动态化管理，按照实际所需调用云端车辆感知共享功能、强化安全告警、车辆运行状态在线检查诊断、高精度地图实时呈现、辅助驾驶、车载信息强化及全局式协同调度等。

基于云控系统建造出一体化系统架构的虽然协同调度数个系统业务，但也使数个异构体在信息感知精准度、协同运算时间维度的一致性、数字映射方位的匹配性等方面也带来了新的挑战，云控系统未来应完善的方向有众多核心业务感知系统的布局、多源化数据的时间同步性、多源异构数据之间的高关联度等。

4 云控系统的典型运用

4.1 云控汽车节能驾驶系统（Cloud EDS）

设计与应用Cloud EDS的目的是基于车辆前方行进路线与地图数据的条件下，利用云控系统平台结合真实道路状况及交通运输状态实时运算车辆行驶速度，同时会快速的把最优车速控制序列讯息传送给车辆，以上已经被认定是增加车辆燃油经济性的一种有效办法。为了最大限度提升汽车燃油经济性，更好的落实节能、环保理念，可以规划设计出经济型驾驶控制系统的两大目标：

目标1：平均经济车速。和常规经济车速调控系统做比较，以云控系统为基础建成的

经济型控制系统能够动态、精准的捕获交通信号灯及交通流信息，进而使汽车以相对较科学、合理的车速在各个路段上水平行进，整体减少了车辆油耗数量。

目标2：实时经济车速。参照云控系统采集到的道路及交通状况信息，并综合目标1执行过程中所得数据，科学设计汽车于邻近十字路口、上下坡道及动态式交通条件下的实时最优化经济车速，借此方式使燃油经济性抵达最优水平。

在实施第1层规划目标时，云控系统平台精准运算出汽车于各个路段上的最优经济车速均值，将该车速设定成目标车速以调节控制汽车的行驶状态，借此方式确保汽车能严格按照最经济化车速前行。在充分分析平路工况下经济车速规划方法可行性、合理性的基础上，做出了第2层规划目标，其最大的特点是分析了现实车辆行驶过程中对路段中油耗多少产生影响最大的几类典型工况，在此基础上逐一进行车速优化设计工作：

（1）跟车工况。平直道路之上车辆自然驾驶过程中的巡航会耗用较多时间，燃油耗用量相应增加，此时采用节油、省油策略能取得较高的经济效益；

（2）坡道工况：坡道是山区与丘陵地区高速公路上常见的构造，车辆在这样的路段行驶时有较大的节油潜能；

（3）起停工况：车辆突然加速为造成不同驾驶人员节油表现方式有明显差异的一项主要因素，具有较大的可完善空间。

综合如上论述的内容，在汽车行驶进一个路段以后，运用第一个规划目标所得的平均车速作为目标车速行驶。第2层控制管理主要集中在路段中行进车辆车速优化改进方面，若前方道路局部存在着坡道情况，则一定要按照坡道经济车速标准去调控车速大小；如果依然是平直道路，即没有坡道，那么汽车就一直以第1层控制运算得出经济车速均值作为整个行驶区间中的目标车速前行；当汽车邻近本路段终点时，驾驶人员要使汽车在第1层规划目标控制运算出的时间点抵达本路段的终点。

本课题对重型商用车辆上进行实车道路实验分析，配置运用了自主研发的云控节能控制算法，测试路段全程长度达到36.55km，统计实验所得结果，车辆使用客观条件一致的工况下，区间中定速巡航耗用的时间平均是1845 s，每行进100 km平均燃油耗用量是41.496L，在平均耗时是1 837s的工况下，运用云控节能驾驶算法达到的省油成效是2.46～6.00%，平均省油率是4.69%，表现出十分明显的行驶经济特性。

4.2 云控交通信号管控系统

近些年中，我国各地城市交通路网建设规模持续扩增，逐渐建设了以路侧信号机作为处置核心的交通管控模式，设备供应商群体庞大、计算能力严重匮乏，并且不同区域之间信息资源共享效率整体偏低，以致显著增加了大范畴交通状态动态预估难度，车流状态调整响应过程迟缓，很难满足实时多变的城市交通信号管理工作的现实需求。本课题把城市主干路网设定成目标对象，以云控架构作为依托设计了“网联车一信号灯一云平台”三者互为交融的车流状态混合式引导调控办法。动态全面的收集网联汽车的大量行驶轨迹信息，配合云控部署并行优化算法，成功混合引导了信控路口和网联车辆，不仅有效运用不同云路之间的网联端口设施快捷下传信控路口的配时数据，显著强化了信号灯对交通突发事件的实时应答能力，还合理应用云车之间的交互终端实现对网联汽车行驶行为做出科学引导，通过整改局部车辆行为的办法调控车流的整体状态，辅助提高城市主干路网上车辆的正常通行效率。

以这种方法为基础设计研发的云控交通信号管理系统综合车辆既往与实时轨迹信息，在面对经常性与偶发性问题事，能动态测评诊断大范围区域中信号系统的异常状况，并实现了系统、动态化的整顿完善。系统具有的技术特征主要包括：（1）运用优质的联网浮动车轨迹信息，可以摆脱对外场检测装置的依赖性，或者采用融合检测器信息的方式去强化系统的使用性能；（2）能够快速、精准的辨识出道路交叉口等特殊地段内车辆拥堵状态，快速提出完善方案，减少人为干预；（3）对轻量化部署过程能起到良好的支撑作用，有上线快速、见效迅速、用户操作界面直观性强及便捷性高、可复制性优良、兼容度高等特点。

早在2017年时这一系统在济南等城市交通领域落地应用，济南历下区局部干道运用前后的车流状态比较轻快。由此可以系统使用后重点干道的路口停车等待频次显著减少，干道平均延误指标减少率超出30%，系统显著减轻了城市主干路网的拥堵现象。

5 结语

云控系统自身是一种创新型的社会化基础设施体系，在技术、资源基行业等方面均表现出较高的协同性，故而应加大优势资源的整合力度，共同建设，共同经营。可以基于政府及行业引导办法，在部分领域内先试行。为使云控系统得到更大的发展，进而创造更理想的效益，应尽早于标地地区建设标准化的数据收集、应用开发及执行机制，使云控系统具有为行业发展提供授权基础数据的能力，并协助企业塑造富有竞争力的服务项目，并为产业链持续发展提供可靠支撑。