Sistema de conducción inteligente
Figura 1 Modelo de flujo de datos
De acuerdo con la teoría de la estructura de control jerárquica y las características de la estructura jerárquica del sistema de transporte, el marco lógico del sistema de conducción inteligente basado en la La aplicación del pensamiento de Internet es de abajo hacia arriba. Se puede dividir en: capa de percepción, capa de red, capa de análisis y capa de aplicación.
(1) La explicación específica de la capa de percepción es recopilar la información de conducción involucrada en el proceso de conducción del conductor.
(2) La capa de red se explica específicamente como la transmisión, programación y almacenamiento de información de conducción.
(3) La capa de análisis se interpreta específicamente como la tecnología de procesamiento de big data de fondo de la información de conducción.
(4) La capa de aplicación se explica específicamente como el control de retroalimentación y la aplicación de los resultados del análisis de datos.
1 Composición y análisis del flujo de datos en el sistema
Con base en la estructura lógica del sistema anterior, el modelo de flujo de datos se analiza en detalle. El diseño del modelo se muestra en la Figura. 1.
1.1 Introducción a la capa perceptual
La capa perceptiva, es decir, la capa de recopilación de datos, se compone principalmente de información sobre diversos factores que afectan la conducción, es decir, la recopilación de información. sobre personas, vehículos y carreteras, y los tres La interconexión y la influencia cruzada de varios tipos de información se pueden dividir principalmente en los dos puntos siguientes:
(1) Recopilación de información vial, como la geometría de la carretera , las condiciones de la carretera, los peligros de la carretera, las condiciones de la red de carreteras, las condiciones del tráfico, etc., generalmente se pueden recopilar a través de sistemas de navegación de alta precisión como el GPS o el sistema Beidou.
(2) Información del vehículo, que incluye principalmente los datos originales del vehículo, como (modelo de vehículo, parámetros teóricos del vehículo, etc.) y los datos dinámicos del vehículo, como (velocidad de conducción, conducción tiempo, trayectoria de conducción, etc.), generalmente se pueden recoger a través del bus CAN.
1.2 Introducción a la capa de red
La capa de red es la capa de transmisión y programación de datos que el sistema de navegación recopila y transmite a través de la comunicación de mensajes. bus y transmitido a través de la transmisión del módulo de comunicación GPRS. Una vez que los datos se transmiten a esta capa, esta capa los resume e integra y luego los transmite a la capa de análisis.
1.3 Introducción a la capa de análisis
La capa de análisis es la capa de análisis y procesamiento de big data. Debido al desorden en la recopilación y el procesamiento de big data, bajo el modelo funcional definido. la capa de análisis afecta la conducción. Los datos se procesan computacionalmente. Los resultados del procesamiento se transmitirán a la capa de aplicación y se devolverán a la capa de red para su almacenamiento y recuperación, y se establecerá una base de datos de controladores en la capa de red.
1.4 Introducción a la capa de aplicación
La capa de aplicación, es decir, la capa de servicio de la aplicación, puede compartir y coordinar información entre aplicaciones y sistemas a través de interfaces de datos basadas en los resultados de la recopilación de datos y tratamiento. Bajo el concepto de interconexión y pensamiento de aplicación de big data de Internet, la aplicación de sistemas de conducción inteligentes se divide principalmente en tres módulos principales: sistema de servicio al usuario, sistema de gestión del tráfico y sistema de comercialización de automóviles.
(1) Sistema de atención al usuario. El sistema de conducción inteligente basado en el pensamiento de Internet está limitado por la seguridad y el confort de conducción del conductor. A través de la plataforma informática y de procesamiento en la nube de Internet, se obtienen el valor de evaluación de seguridad del vehículo, opiniones de alerta temprana, velocidad adecuada del vehículo y otros flujos de datos de control de conducción recomendados. El cuerpo recibe datos a través del bus CAN, convierte automáticamente señales de datos, controla y ajusta la conducción y propone una interfaz visual para ayudar a guiar las estrategias de conducción. Coordina la relación entre los vehículos a través de la interacción persona-computadora para garantizar la seguridad en la conducción y mejorar la conducción de las personas. placer.
(2) Sistema de gestión del tráfico. Al llamar a la base de datos de conducción, el departamento de gestión del tráfico puede comprender con precisión la situación de conducción en tiempo real, organizar, planificar, coordinar y dirigir mejor las actividades de transporte, mejorar la eficiencia de la conducción en carretera y reducir la tasa de pérdida de tráfico.
(3) Sistema de comercialización del automóvil. ¿Puede la base de datos de conducción proporcionar servicios de datos empresariales para empresas de automóviles, mejorar la calidad de la carrocería de los vehículos y promover el desarrollo orientado a las empresas [4]? .
Transmisión y análisis del flujo de datos del sistema
La transmisión del flujo de datos se utiliza principalmente para la recopilación y transmisión de datos de vehículos de carretera. Aquí tomamos como ejemplo de análisis la transmisión de datos de carretera del sistema de navegación Beidou, el bus CAN y el módulo de comunicación GPRS:
1 Recopilación de datos
El sistema de navegación Beidou se basa en datos celulares GSM comunicación móvil que cubre toda la red nacional, la información vial recopilada por el sistema de navegación Beidou se puede transmitir a través de comunicación de mensajes bidireccionales con el sistema a través del canal de señalización dedicado en la red de comunicación GSM.
2 Análisis de datos
La red interna del vehículo es generalmente una topología de red de bus y la red está conectada a través del bus CAN y el bus LIN. Entre ellos, el bus CAN conecta la ECU del vehículo con casi todos los nodos de control y nodos de información y puede recopilar datos del vehículo. Después de la recopilación de datos, se selecciona el Servicio general de paquetes de datos (GPRS) para el intercambio de datos inalámbrico. Es decir, la información de datos recopilada por el controlador de bus CAN se transmite al sistema de conducción inteligente en forma de un módulo de comunicación GPRS y los datos se procesan. por la capa de análisis también tiene la forma de un módulo de comunicación GPRS. Regreso al controlador de bus CAN.
Procesamiento y análisis del flujo de datos del sistema
Figura 2 Modelo de procesamiento de flujo de datos del sistema
Este artículo toma la plataforma de computación en la nube construida por la tecnología Map-Reduce de Google como un Por ejemplo, se estableció un modelo informático paralelo para el análisis de big data y el procesamiento de información de conducción. Como se muestra en la Figura 2, su marco técnico se divide principalmente en tres partes: sistema de archivos de controladores distribuidos, modelo de programación paralela de información del controlador y motor de ejecución paralela.
1 Sistema de archivos de unidad distribuida
Se ejecuta principalmente en grupos de datos a gran escala. Realiza principalmente la gestión centralizada de los datos originales de conducción recopilados y el almacenamiento clasificado de los datos de inducción de conducción procesados. clientes para acceder y llamar.
2 Modelo de programación paralela de información de conducción
El modelo de programación paralela de información de conducción se divide principalmente en dos etapas, a saber, la etapa de Mapa y la etapa de Reducción.
3 motor de ejecución paralela
La función Mapa procesa pares clave/valor, es decir, big data de información de conducción administrados centralmente por el sistema de archivos de conducción distribuido, que se divide en bloques de datos de velocidad. y trayectorias de conducción, bloques de datos de tiempo de conducción, bloques de datos de distancia del vehículo, etc. , incorporan respectivamente los modelos de cálculo de funciones correspondientes, como el modelo de velocidad, el modelo de trayectoria de conducción, el modelo de tiempo de conducción y el modelo de distancia del vehículo, y obtienen una serie de pares clave/valor como velocidad, trayectoria de conducción, tiempo de conducción y distancia del vehículo. La función de Reduce es identificar fuentes de datos y procesar pares clave/valor para la integración y salida de datos.
Retroalimentación y análisis del flujo de datos del sistema para guiar la conducción
Establecer una plataforma de sistema para compartir, integrar y procesar información puede derivar en una gran cantidad de aplicaciones específicas para el transporte inteligente. Por ejemplo, un sistema de control de terminal montado en un vehículo con autoridad de conducción parcial puede transmitir información como la velocidad del vehículo y la distancia entre los sistemas humano y del vehículo, y combinarla con información sobre el estado de la carretera para calcular la retroalimentación en tiempo real a través de la plataforma en la nube, guiando así o incluso controlar la conducción en tramos de carretera peligrosos para garantizar la seguridad en la conducción y un tráfico fluido.
Un millón de subvenciones para la compra de coches