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(長(zhǎng)城汽車股份有限公司)
當(dāng)前,隨著汽車網(wǎng)聯(lián)化的發(fā)展,車輛的配置功能越來越多,服務(wù)資源也越來越豐富,在滿足人們出行需求的同時(shí),也提供了更多的舒適性、娛樂性與便利性選擇。然而,汽車服務(wù)功能的增多,會(huì)給駕駛員帶來一些困擾或使車輛駕駛增加一定的風(fēng)險(xiǎn),例如用戶對(duì)功能配置的學(xué)習(xí)和使用的時(shí)間成本增加,以及行車過程中的非駕駛類操作導(dǎo)致駕駛安全性下降等。基于以上背景,文章設(shè)計(jì)了基于實(shí)時(shí)場(chǎng)景分析和不同場(chǎng)景下對(duì)用戶需求預(yù)判的推薦系統(tǒng),以提升車輛智能化與用戶駕乘體驗(yàn),確保駕駛便利性、安全性[1]。
本推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)主要由車移動(dòng)終端、汽車遠(yuǎn)程服務(wù)平臺(tái)(TSP)、大數(shù)據(jù)云平臺(tái)3 部分組成,系統(tǒng)框架,如圖1 所示。
圖1 推薦系統(tǒng)框架圖
車移動(dòng)終端主要包括車載多媒體主機(jī)(HU)、車載無線通訊終端(TBOX)、車身控制模塊(BCM)及其他與車輛功能服務(wù)相關(guān)的電子控制單元(ECU)。TBOX 按照TSP 平臺(tái)配置的采集信號(hào)文件,將全球定位系統(tǒng)(GPS)數(shù)據(jù)、心跳包數(shù)據(jù)、控制器局域網(wǎng)絡(luò)(CAN)數(shù)據(jù)發(fā)送至TSP 服務(wù)端,接收來自TSP 平臺(tái)下發(fā)的推送編碼指令,并將編碼傳遞至HU 端;HU 的本地存儲(chǔ)單元根據(jù)編碼序號(hào)判斷當(dāng)前的推送服務(wù),并將相關(guān)服務(wù)以語音合成技術(shù)(TTS)、信息(Message)、人機(jī)交互(HMI)或系統(tǒng)彈窗(Popup)的形式進(jìn)行主動(dòng)人機(jī)交互,根據(jù)用戶判斷結(jié)果或直接發(fā)送執(zhí)行請(qǐng)求至BCM模塊,BCM模塊根據(jù)請(qǐng)求執(zhí)行相應(yīng)命令。此外,用戶交互及動(dòng)作執(zhí)行結(jié)果也將通過TBOX 上傳至TSP 平臺(tái)和大數(shù)據(jù)平臺(tái)。
TSP 平臺(tái)主要用于下發(fā)配置信號(hào)文件至TBOX,并將TBOX 上傳的大數(shù)據(jù),以及用戶賬號(hào)信息發(fā)送至大數(shù)據(jù)平臺(tái)。同時(shí),將大數(shù)據(jù)平臺(tái)計(jì)算的結(jié)果與車輛關(guān)聯(lián)的功能服務(wù)進(jìn)行匹配,并將匹配的功能服務(wù)以編碼指令形式下發(fā)至TBOX,從而實(shí)現(xiàn)功能服務(wù)推薦。
大數(shù)據(jù)平臺(tái)接收TSP 同步的車輛數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行收集、存儲(chǔ)、分析、數(shù)據(jù)建模等數(shù)據(jù)處理任務(wù),判斷車輛及駕駛員當(dāng)前所處場(chǎng)景,并建立基于不同賬號(hào)(ID)的用戶畫像,包括功能使用偏好、習(xí)慣等,如音樂收聽類型。最終將計(jì)算結(jié)果輸出至TSP 平臺(tái)。
系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程設(shè)計(jì),如圖2 所示,主要包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與標(biāo)準(zhǔn)化、大數(shù)據(jù)建模分析、功能服務(wù)資源匹配、交互與執(zhí)行5 部分[2]。
圖2 推薦系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程設(shè)計(jì)
車輛啟動(dòng)后,在通訊模塊TBOX 向TSP 平臺(tái)發(fā)送登錄請(qǐng)求,二者建立基于4G 網(wǎng)絡(luò)的無線通訊連接,與此同時(shí),TSP 向TBOX 下發(fā)配置文件,其中包括TBOX需采集上傳的信號(hào)類型及頻率等參數(shù)。
用戶在駕駛、使用車輛時(shí),車內(nèi)各ECU 工作產(chǎn)生的信號(hào),通過CAN 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)時(shí)交互、傳遞,同時(shí),TBOX 與網(wǎng)關(guān)連接,實(shí)時(shí)獲取、解析車輛信號(hào),并根據(jù)TBOX 與TSP 通信協(xié)議將數(shù)據(jù)加密,經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通訊方式向TSP 服務(wù)器發(fā)送,TSP 服務(wù)器解密后即獲得車輛實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)以及用戶操作、使用數(shù)據(jù)。
TSP 平臺(tái)對(duì)接收的數(shù)據(jù)包進(jìn)行解析,記錄數(shù)據(jù)上傳信息,再次加密后同步至大數(shù)據(jù)平臺(tái),大數(shù)據(jù)平臺(tái)將接收到的數(shù)據(jù)包進(jìn)行解析,隨后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗治理工作,剔除空數(shù)據(jù)、無效數(shù)據(jù)等異常數(shù)據(jù)后,最終實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化管理與存儲(chǔ)。
根據(jù)時(shí)效性要求,大數(shù)據(jù)分析模型可分為實(shí)時(shí)模型與離線模型2 種,實(shí)時(shí)模型主要針對(duì)工況、環(huán)境及故障等實(shí)時(shí)場(chǎng)景或需求的分析,離線模型主要針對(duì)用戶畫像、基于用戶賬號(hào)ID 的習(xí)慣特征等用戶標(biāo)簽類別的分析[3]。具體搭建過程主要有以下3 部分。
2.3.1 構(gòu)建場(chǎng)景特征,生成數(shù)據(jù)集
不同場(chǎng)景定義,在車輛數(shù)據(jù)中會(huì)有一定的差異,通過分析具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,并結(jié)合獲取的數(shù)據(jù)情況,構(gòu)建并計(jì)算出用于不同場(chǎng)景分析的特征變量,并生成數(shù)據(jù)集。
2.3.2 特征工程
對(duì)數(shù)據(jù)集中的特征變量進(jìn)行證據(jù)權(quán)重(WOE)、信息價(jià)值(IV)、多重共線性等分析,新構(gòu)建特征或者找出影響分類關(guān)鍵變量,用于后續(xù)對(duì)模型的訓(xùn)練。
2.3.3 模型訓(xùn)練
通過以上步驟中得到的含有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集,將此數(shù)據(jù)集按照比例劃分成訓(xùn)練集和測(cè)試集。使用訓(xùn)練集對(duì)邏輯回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練,用測(cè)試集驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性。
推薦系統(tǒng)資源匹配原則主要為:相似場(chǎng)景下同一資源具有相似的匹配度、相似人群下同一資源具有相似的匹配度、相似資源對(duì)于同一用戶具有相似的匹配度,以及不同用戶對(duì)于功能服務(wù)的使用偏好或習(xí)慣,從而實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景與資源匹配、用戶群與資源匹配、資源與用戶匹配[4]。本設(shè)計(jì)方案中所述功能服務(wù)資源包括:車輛自身功能配置資源(如空調(diào)、座椅設(shè)置)、內(nèi)容資源(如新聞、音樂)、服務(wù)資源(如洗車、停車)、定制信息(如故障處置引導(dǎo)、熱門活動(dòng))等。
大數(shù)據(jù)平臺(tái)將數(shù)據(jù)模型計(jì)算的結(jié)果回傳至TSP 平臺(tái)。TSP 平臺(tái)根據(jù)計(jì)算結(jié)果判斷是否符合服務(wù)推送條件,如符合條件,則根據(jù)大數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果與車輛相關(guān)的功能服務(wù)進(jìn)行匹配,并生成特定推薦編碼指令下發(fā)至車移動(dòng)終端。
推薦系統(tǒng)實(shí)時(shí)分析、判斷用戶及車輛所處場(chǎng)景,并基于功能服務(wù)資源的匹配,通過車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)向車輛TBOX 通信模塊輸出推薦指令,TBOX 將TSP 平臺(tái)下發(fā)的推薦編碼指令進(jìn)行解析,并將指令內(nèi)容分發(fā)至HU或其他關(guān)聯(lián)ECU 執(zhí)行模塊,與此同時(shí),HU 以HMI、TTS、消息提示等形式主動(dòng)提示并向用戶進(jìn)行主動(dòng)推薦交互,并根據(jù)用戶反饋情況,調(diào)用推薦的功能服務(wù)資源或終止本次推薦[5],如圖3 所示。
圖3 HMI 交互示例
此外,TBOX 將繼續(xù)收集用戶對(duì)于推薦消息的接收情況并回傳系統(tǒng),系統(tǒng)可據(jù)此調(diào)整推薦資源的推薦策略與優(yōu)先級(jí)以優(yōu)化推薦體驗(yàn)。
文章綜合利用車聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、主動(dòng)交互等技術(shù),設(shè)計(jì)了一種個(gè)性化、場(chǎng)景化的智能網(wǎng)聯(lián)汽車功能服務(wù)推薦系統(tǒng)。系統(tǒng)支持采集車輛終端的用戶行為、后端服務(wù)器日志、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)及第三方等多方數(shù)據(jù)源,進(jìn)一步分析車輛駕乘場(chǎng)景與用戶使用偏好,并將豐富多樣的車輛配置、功能服務(wù)以場(chǎng)景化、個(gè)性化方式進(jìn)行關(guān)聯(lián),最終以多模聯(lián)動(dòng)的形式進(jìn)行主動(dòng)推薦與交互。該系統(tǒng)的應(yīng)用為用戶提供了高效的功能服務(wù)使用方式,降低了用戶對(duì)于車輛功能服務(wù)的學(xué)習(xí)、使用成本,對(duì)提升車輛智能化水平、駕乘體驗(yàn)與駕駛安全性,具有重要意義。