數(shù)字孿生制造智能網(wǎng)聯(lián)汽車事故數(shù)據(jù)記錄技術

王淳浩，阮利，閉家銘，段汶含，張景軒

(1.北京警察學院 北京市公安局智能網(wǎng)聯(lián)汽車交通事故調查與重建標準實驗室，北京 102202；2.北京航空航天大學 軟件開發(fā)環(huán)境國家重點實驗室，北京 100191；3.證據(jù)科學教育部重點實驗室（中國政法大學），北京 100088；4.云南省區(qū)塊鏈應用技術重點實驗室，云南 650233)

0 引言

據(jù)公安部最新統(tǒng)計，截至2022年3月底，全國機動車保有量達4.02億輛，其中汽車3.07億輛，中國機動車保有量穩(wěn)居世界第一。根據(jù)《智能制造發(fā)展指數(shù)報告（2021）版》，在離散型制造行業(yè)中，汽車智能制造能力成熟度排名前二?？梢?，汽車制造一直以來都是智能制造行業(yè)的最典型最核心研究領域[1]。智能網(wǎng)聯(lián)汽車是具備環(huán)境智能感知、智能決策和自動控制，或與外界交互乃至協(xié)同控制功能的汽車，又被稱為智能汽車、自動駕駛汽車等，近年來已成為國內外研究熱點[2,3]。我國2021智能網(wǎng)聯(lián)汽車出貨量已達1370萬輛，預計2025年智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)配備率將達到75.9%，整體將超越全球平均水平。預計2024年是駕駛自動化等級為L4級的智能網(wǎng)聯(lián)汽車特定場景商業(yè)運營起始時間點；2025年將實現(xiàn)《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》規(guī)劃的L3規(guī)?；蚅4部分場景商業(yè)應用的發(fā)展目標，且自動化等級為L2級及以上的智能網(wǎng)聯(lián)汽車銷量將達到千萬級規(guī)模。智能網(wǎng)聯(lián)汽車已被列入交通強國戰(zhàn)略和《中國制造2025》建設的核心前沿內容之一，更是人工智能落地綜合應用的關鍵試驗場。

另據(jù)《中華人民共和國道路交通事故統(tǒng)計年報》統(tǒng)計，2017年至2020年我國交通事故年均達23.51萬次，年均死亡人數(shù)已達6.29萬人，受非致命傷害24.38萬人。道路交通事故處理與預防一直以來是理論界和實務界的重要研究方向，而數(shù)字警務是當前警務戰(zhàn)略發(fā)展的新方向。面對智能網(wǎng)聯(lián)汽車交通事故處理與預防的新挑戰(zhàn)，事故調查取證、檢驗鑒定、成因分析等是汽車制造企業(yè)的核心典型公安交通管理應用場景；汽車事故數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)作為支撐上述應用的裝備，被國家標準規(guī)定強制安裝于相關類型的車輛是必然的。針對智能網(wǎng)聯(lián)車交通事故處理與預防的實際需求，高級集成的事故分析裝備智能制造企業(yè)與車聯(lián)網(wǎng)技術有機結合，將會使企業(yè)連同其業(yè)務、生產流程和生產設施，與交通事故調查取證、檢驗鑒定、成因分析等公安應用，以一種全新的方式達到前所未有的協(xié)同智能。美國羅克韋爾 公司（Rockwell Automation）認為這種協(xié)同制造方式是“工業(yè)4.0”最高階段。近年來，數(shù)字孿生技術作為推動汽車智能制造及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應用落地的重要使能技術，是實現(xiàn)上述協(xié)同生產工業(yè)4.0最高階段的前沿新興技術，有望成為推動汽車企業(yè)數(shù)字化轉型的新動能[4,5]。對于汽車事故數(shù)據(jù)存儲裝備數(shù)字孿生制造，數(shù)字孿生核心是以汽車事故關聯(lián)的數(shù)據(jù)和模型驅動，以解決汽車事故關聯(lián)物理對象和汽車事故數(shù)字對象的交互共融為目標的一種集成、交叉、融合創(chuàng)新的道路交通事故處理技術。

汽車車載事故數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)，是監(jiān)測和評估車輛安全系統(tǒng)性能、記錄汽車事故數(shù)據(jù)最重要的存儲載體，更是道路交通事故處理部門用于事故調查取證、檢驗鑒定和事故成因分析的核心關鍵數(shù)字化裝備之一[6]。2021年8月，工信部發(fā)布的《工業(yè)和信息化部關于加強智能網(wǎng)聯(lián)汽車生產企業(yè)及產品準入管理的意見》103號文件規(guī)定智能網(wǎng)聯(lián)汽車產品應具有“事件數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)EDR(Event Data Recorder)”和“自動駕駛數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)DSSAD(Data Storge System for Automated Driving)”功能。同時，基于該裝備采集的各傳感器的車輛實時狀態(tài)數(shù)據(jù)及其在車輛安全與乘員保護、道路交通事故調查與重建等方面的應用，是數(shù)字孿生化汽車事故存儲裝備制造過程中，事故數(shù)據(jù)和事故場景構建的核心基礎[7]。

隨著智能網(wǎng)聯(lián)、自動駕駛等技術日趨成熟和核心裝備國產化卡脖子問題日益突出，汽車事故數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)因其在汽車數(shù)字孿生制造場景構建、車輛安全與乘員保護、道路交通事故調查與重建等方面的關鍵性作用，軟硬件研制及新場景下的應用必將成為一個熱點研究方向[8]。

然而，現(xiàn)有研究存在如下三方面問題：

1）目前，汽車事件數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)國家標準于2022年1月實施發(fā)布中，DSSAD的標準仍在制定過程中，缺乏根據(jù)標準的研制方法；

2）已發(fā)布的汽車事故標準只給出了設計和參數(shù)規(guī)則，更多面向通用性測試和應用場景；

3）關鍵芯片、軟硬件仍對國外標準依賴性強。

總體缺乏針對公安警務聚焦場景的事故數(shù)據(jù)裝備制造流程、關鍵技術、事故數(shù)據(jù)記錄產品，以及面向警務數(shù)字孿生制造場景的車載記錄系統(tǒng)制造技術的研究。

針對現(xiàn)有研究存在的公安警務場景聚焦性不足、智能網(wǎng)聯(lián)場景事故記錄系統(tǒng)制造流程、尤其孿生制造架構缺乏等問題，本文提出了一種公安警務場景智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)制造數(shù)字孿生功能架構；面向警務車載事故數(shù)據(jù)記錄場景，從數(shù)據(jù)和應用場景物理空間角度，介紹了孿生物理空間中車載事故數(shù)據(jù)記錄設備的前沿進展、數(shù)字孿生制造架構、關鍵技術、以及警務應用場景。針對數(shù)字警務場景，從智能網(wǎng)絡汽車事故數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)的數(shù)字孿生制造角度創(chuàng)新，為研究界和工業(yè)界提供了前瞻性架構和設計借鑒。

1 相關研究

1.1 警務場景智能網(wǎng)聯(lián)汽車事故數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)相關研究進展

數(shù)字警務場景是智能網(wǎng)絡汽車制造的關鍵應用場景。針對EDR在交通事故處理領域的應用，錢宇彬[9]等總結了國外EDR相關標準、法規(guī)，邱金龍等[10]總結總結了相關數(shù)據(jù)在汽車被動安全、主動安全及交通事故重建中的應用。李毅等[11]分析了EDR數(shù)據(jù)規(guī)范和準確性驗證角度，介紹了EDR數(shù)據(jù)在車內乘員人體損傷預測、事故重建領域的應用進展，進行了基于真實事故的EDR重建應用。

我國汽車事件數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)國家標準剛于2022年1月實施，對自動駕駛來說，DSSAD的標準仍在制定過程中[12]。李川鵬等[13]分析了自動駕駛數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)標準及其汽車測試應用。Peixuan Li等人[14]提出了端到端訓練方式的統(tǒng)一架構，進行3D對象檢測和跟蹤。Ying Zhang等人[15]提出了一種安全節(jié)能決策框架,可以避免潛在的追尾碰撞。Zijun Liu等人[16]提出了一種分層抗干擾跟蹤架構，基于steerby-wire系統(tǒng)來提高跟蹤精度和動態(tài)穩(wěn)定性。LI A等[17]研究了自動生成復雜和多樣的動態(tài)測試場景的仿真自動駕駛測試。An Guo等人[18]設計并實現(xiàn)第一個基于激光雷達的自動駕駛車輛測試工具LiRTest，能有效地檢測其在各種駕駛條件下的錯誤行為。

現(xiàn)有車載事故數(shù)據(jù)記錄技術相關研究總體聚焦于EDR和DSSAD標準制定和仿真應用?，F(xiàn)有相關標準存在只給出了設計和參數(shù)規(guī)則，關鍵芯片、控制器等軟硬件均更多是國外產品，總體缺乏針對我國警務聚焦場景的汽車事故數(shù)據(jù)裝備制造流程、關鍵技術和事故數(shù)據(jù)記錄的公開報道。

1.2 汽車數(shù)字孿生制造相關研究

數(shù)字警務場景是智能汽車制造的關鍵應用場景。

2020年Ziran Wang等[19]為聯(lián)網(wǎng)車構建數(shù)字孿生模型。2021年Ghanishtha Bhatti等[20]介紹了適用于智能電動汽車用例的數(shù)字孿生技術，如預測移動性和駕駛員輔助系統(tǒng)等。同年，梁恩云等[21]闡述了在測試安全方面數(shù)字孿生技術對自動駕駛測試的重要性。2022年Bo Yu等人[22]提出一種自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)范式。

綜上可見，現(xiàn)有汽車數(shù)字孿生技術更多關注于汽車通用制造體系設計，聚焦重點在于汽車制造相對成熟的場景，包括汽車車間構造,汽車虛擬測試等。尚缺乏公安警務視角數(shù)字孿生的面向汽車事故數(shù)據(jù)記錄制造架構和技術的研究。

2 警務場景智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)數(shù)字孿生制造架構

2.1 警務場景事故記錄孿生制造需求分析

警務場景對數(shù)字孿生裝備制造場景，提出了核心需求，確保能夠支撐：

1）汽車生產的安全性；

2）交通事故數(shù)據(jù)的合規(guī)性管控技術；

3）交通事故現(xiàn)場勘查標準與技術；

4）交通事故證據(jù)取證標準與技術；

5）交通事故檢驗鑒定；

6）交通事故成因分析和責任認定；

7）交通事故預防與對策。

2.2 警務場景智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)數(shù)字孿生制造架構

本文提出的公安警務場景智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)制造孿生架構主要包括標準支撐層、設備物理空間層、采集層、虛實映射層、管理決策層組成，如圖1所示。

圖1 智能網(wǎng)聯(lián)汽車事故數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)數(shù)字孿生制造架構

在標準支撐層，公安警務場景主要可包括產品標準和執(zhí)法標準兩個大類，產品標準是圍繞警務場景對智能網(wǎng)絡汽車制造車廠及其數(shù)字孿生虛實空間提供產品生產意見；執(zhí)法標準為警務人員提供取證、鑒定和定責等執(zhí)法標準。產品標準包括：

1）《汽車事件數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)》（GB 39732-2020），已強制要求于2022年1月1日起實施；

2）《車載視頻行駛記錄系統(tǒng)》（GB/T 38892-2020），已于2020 年12月1日實施；

3）《汽車行駛記錄儀》（GB/T 19056-2012），重點適用于所有客車、危險貨物運輸貨車、半掛牽引車和總質量大于等于12000kg 的其他貨車裝備的行駛記錄儀制造；

4）中華人民共和國交通運輸行業(yè)標準《道路運輸車輛衛(wèi)星定位系統(tǒng)終端技術》（JT/T 794-2011），重點適用于道路運輸衛(wèi)星定位系統(tǒng)中安裝在車輛上的終端設備制造。

執(zhí)法使用標準主要有：

1）中華人民共和國公共安全行業(yè)標準《汽車車載電子數(shù)據(jù)取證技術規(guī)范》，自2020年4月起征詢意見；

2）中華人民共和國司法司法行業(yè)標準《汽車電子數(shù)據(jù)檢驗技術規(guī)范》（SF/T 0077-2020），已于2020年5月29日發(fā)布實施。

警務場景智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)字孿生制造車載事故數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)制造網(wǎng)絡如圖2所示，數(shù)字孿生分別與環(huán)境、人和自身交互，同時事故數(shù)據(jù)、服務、實體和模型之間相互交互。

圖2 事故數(shù)據(jù)記錄數(shù)字孿生網(wǎng)

3 警務場景智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)字孿生制造車載事故數(shù)據(jù)記錄關鍵技術

本節(jié)依據(jù)工業(yè)和信息化部關于加強智能網(wǎng)聯(lián)汽車生產企業(yè)及產品準入管理的意見》規(guī)定智能網(wǎng)聯(lián)汽車產品應具有“事件數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)EDR(Event Data Recorder)”和“自動駕駛數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)DSSAD(Data Storge System for Automated Driving)”強制性標準要求，從警務需求視角，介紹了數(shù)字孿生制造中的汽車事故數(shù)據(jù)記錄裝備EDR和DSSAD制造架構和關鍵技術。

3.1 汽車事件數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)制造技

EDR 雛形可追溯到美國高速公路交通安全局（NHTSA）1970年提出研制機動車碰撞記錄儀；國外汽車生產商紛紛開始在氣囊控制模塊中內嵌小型存儲器。

3.1.1 汽車事件記錄系統(tǒng)軟硬件場景架

我國《汽車事故數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)》（GB 39732-2020）中指出EDR系統(tǒng)“包含在一個或多個車輛電子模塊中，用于監(jiān)測、采集并記錄事件發(fā)生前、發(fā)生時和發(fā)生后車輛和乘員保護系統(tǒng)的時間序列數(shù)據(jù)的功能，旨在事件發(fā)生后提取數(shù)據(jù)”。本文所提出的面向警務場景的EDR的核心傳感器模塊、通信和控制邏輯總體設計如圖3所示?？傮w包括傳感器模塊、控制器、提取模塊、事故分析軟件、事故場景構建等技術。

圖3 EDR的軟硬件架構和警務場景

3.1.2 事故數(shù)據(jù)記錄

系統(tǒng)重點記錄碰撞前、碰撞過程中和碰撞后短時間（幾秒鐘）內車輛的技術數(shù)據(jù)和乘員信息。事件數(shù)據(jù)記錄項與警務場景映射如表1所示。

3.1.3 數(shù)據(jù)存儲機制

數(shù)據(jù)存儲部件制造過程包括如下模塊塊，下述模塊為表1中的事故數(shù)據(jù)、事故信息、事故模型提供控制、安全氣囊和側翻等制造支撐：

表1 事件數(shù)據(jù)記錄項與警務場景映射

1）電控模塊（Electronic Control Module，ECM），負責控制功能；

2）側翻傳感器（Rollover Sensors，ROS），記錄車輛側翻角度、監(jiān)控乘員約束系統(tǒng)；

3）安全氣囊控制模塊（Air-bag Control Module，ACM），監(jiān)控/記錄安全氣囊工作狀態(tài)等。

其中，EDR制造要符合如下要求：

1）觸發(fā)閾值功能要求：

當觸發(fā)閾值達到規(guī)定值時，EDR控制器觸發(fā)記錄事件數(shù)據(jù)事件。

2）存儲覆蓋功能要求：對鎖定條件事件數(shù)據(jù)，不能被后續(xù)新事件數(shù)據(jù)覆蓋。如系統(tǒng)記錄事件空間已滿，新增事件數(shù)據(jù)采用按時序覆蓋算法覆蓋不滿足鎖定條件的歷史事件數(shù)據(jù)；

3）存儲事件記錄次數(shù)參數(shù)：該參數(shù)設定為至少記錄連續(xù)三次完整碰撞事件數(shù)據(jù)；

4）掉電存儲功能：系統(tǒng)自身應具備在車內供電回路已失去正常供電功能時的備份供電。斷電后電量應能滿足：①讀取的 EDR 記錄應包含T0之前的全部數(shù)據(jù)和T0之后（150±10）ms的數(shù)據(jù)存儲要求；②若系統(tǒng)功能由氣囊控制模塊實現(xiàn)，至少能滿足展開氣囊并記錄150ms事件數(shù)據(jù)的電量需求。

3.1.4 互連網(wǎng)絡設計

車載電子設備，通過傳感器和算法采集車輛運行過程中的各類感知識別、系統(tǒng)狀態(tài)、系統(tǒng)運行、碰撞前后等數(shù)據(jù)，經(jīng)由汽車控制器局域網(wǎng)（Controller Area Network，CAN）總線傳遞給EDR并存儲。

3.1.5 數(shù)據(jù)讀取技術

讀取系統(tǒng)主要由事故取證計算機、USB線、通訊接口（VCI）、電源適配器、J1962診斷傳輸線、待取證事故車輛組成，設備及接口設計如圖4所示。

圖4 事故數(shù)據(jù)讀取設備和接口

3.2 自動駕駛事故數(shù)據(jù)記錄技術

3.2.1 自動駕駛數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)

自動駕駛系統(tǒng)部分或者全部替代人類駕駛員，交通事故和侵權責任主體面臨從人類駕駛員將擴大到制造商、軟件設計者等主體的挑戰(zhàn)。

自動駕駛系統(tǒng)面臨數(shù)據(jù)層面挑戰(zhàn)包括：從傳統(tǒng)數(shù)值碰撞數(shù)據(jù)，轉換到音視頻多模數(shù)據(jù)；事故數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)面臨海量多源；數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡面臨高帶寬低延遲傳輸需求。

3.2.2 EDR對自動駕駛場景不適應性分析

EDR是現(xiàn)場勘驗取證和事故重建分析的最重要抓手，然而對于智能網(wǎng)聯(lián)汽車場景面臨如下挑戰(zhàn)：

1）由于存儲容量等限制，無法實時連續(xù)記錄車輛運行數(shù)據(jù)，開展實時監(jiān)控；

2）EDR要達到預設碰撞閾值，才觸發(fā)碰撞事故數(shù)據(jù)記錄。因此閾值觸發(fā)機制決定了，其對輕微刮蹭事故、轎車碰撞行人等事故場景的下事故車輛，碰撞數(shù)據(jù)會產生缺失；

3）對復雜事故場景，如二次甚至多次碰撞，EDR中前期碰撞事故數(shù)據(jù)，存在因數(shù)據(jù)覆蓋而導致碰撞記錄數(shù)據(jù)丟失風險；

4）數(shù)據(jù)存儲于車內，讀取需專門設備和接口支持，不支持汽車廠商和事故處理中心云端管理；

5）肇事車輛逃逸后，事故數(shù)據(jù)和本次事故的關聯(lián)性鑒定困難；

6）傳感器和控制器總體通過CAN總線互連，無法適應大數(shù)據(jù)和高安全性等需求。

3.2.3 自動駕駛數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)

2019年6月，世界車輛法規(guī)協(xié)調論壇WP.29下的自動駕駛與網(wǎng)聯(lián)車輛工作組（GRVA工作組）成立EDR/DSSAD非正式工作組進行標準研究，在2020年6月發(fā)布的ALKS法規(guī)中規(guī)定了DSSAD應具備的功能。2021年8月，我國工信部發(fā)布了《工業(yè)和信息化部關于加強智能網(wǎng)聯(lián)汽車生產企業(yè)及產品準入管理的意見》103號文件，規(guī)定了智能網(wǎng)聯(lián)汽車產品應具有事件數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)和自動駕駛數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)功能。美國承擔車輛安全評估和道路交通事故調查職責的國家公路交通安全管理局（NHTSA），2021年6月29日發(fā)布的1號指令《關于自動駕駛系統(tǒng)和L2級高級輔助駕駛系統(tǒng)的事故報告》中明確要求：“配備SAE標準定義下的L2級高級輔助駕駛和L3～L5級自動駕駛的整車制造商以及汽車軟件提供商和測試運營商,必須及時將所有在美國公共道路上發(fā)生的碰撞交通事故報告提及NHTSA”。自動駕駛事故數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)結構及其云邊端協(xié)同制造架構如圖5所示。

圖5 自動駕駛事故數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)結構及其云邊端協(xié)同制造架構

3.2.4 數(shù)據(jù)記錄與警務場景映射

自動駕駛系統(tǒng)由于是智能交通的“車-路-云-網(wǎng)“架構中的核心，數(shù)據(jù)記錄是自動駕駛數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)最核心功能。

聯(lián)合國ALKS法規(guī)以聯(lián)合國《自動駕駛框架文件》為指導，將安全作為戰(zhàn)略核心，從系統(tǒng)安全、故障安全響應、人機界面（HMI）、自動駕駛數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)（DSSAD）、信息安全及軟件升級等方面。該標準針對數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)分析了存儲的數(shù)據(jù)類型、存儲位置、記錄的事件和數(shù)據(jù)元素確保數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)保護、訪問數(shù)據(jù)的方法。結合道路交通事故管理場景和DSSAD記錄的數(shù)據(jù)元素，分類整理歸納如表2所示，主要包括記錄事故發(fā)生前的車輛狀態(tài)、駕駛員的操作以及自動駕駛系統(tǒng)內部的感知、規(guī)劃、決策等數(shù)據(jù)。

表2 自動駕駛事故數(shù)據(jù)和警務事故管理場景映射

3.2.5 基于事故關鍵性分區(qū)的事故數(shù)據(jù)存儲方法

現(xiàn)有的DSSAD是個通用標準，對公安警務場景未專門規(guī)范，因此，本文提出一種基于事故關鍵性分區(qū)的交通事故數(shù)據(jù)存儲方法。如圖6所示，本文依據(jù)道路交通事故處理場景（取證、鑒定、責任判定）關鍵性級別，將DSSAD存儲區(qū)域分為安全攸關事件存儲區(qū)、風險事件存儲區(qū)和一般事件存儲區(qū)。

圖6 基于事故關鍵性分區(qū)的事故數(shù)據(jù)存儲

安全攸關事件存儲區(qū)主要存儲碰撞事件，參考EDR標準，觸發(fā)碰撞事件的閾值為：縱軸方向以及橫軸方向車速變化達到150ms時域超過或等于8km/h；如果該事件持續(xù)時間不足150ms，則車速變化超過或等于8km/h時，該事件也需被記錄。鎖定條件為：不可逆約束裝置（如氣囊）展開，或150ms時間區(qū)間內在縱軸方向上車輛速度變化達到超過或等于25km/h；且事件數(shù)據(jù)不應被覆蓋。參考聯(lián)合國ALKS法規(guī)，導致車輛與其他道路使用者或障礙物相撞的情況或事件，碰撞風險無法通過低于5m/s2的制動指令來避免，且事件的數(shù)據(jù)不能被后續(xù)事件的數(shù)據(jù)覆蓋。

風險事件存儲區(qū)主要存儲有碰撞風險的事件，參考聯(lián)合國ALKS法規(guī)，主要是滿足非鎖定事件觸發(fā)條件：行駛速度大于60km/h,如果沒有足夠空間記錄，可以按時間順序依次覆蓋之前非鎖定事件數(shù)據(jù)。

一般類型事件存儲區(qū)內的事件可按照FIFO規(guī)則進行覆蓋記錄。

非安全風險事件存儲區(qū)和一般類似事件存儲區(qū)的事件包括以下類：自動駕駛系統(tǒng)激活、自動駕駛退出、發(fā)生接管操作、碰撞避免控制、自動駕駛系統(tǒng)達到最低風險控制、車輛發(fā)生嚴重故障、自動駕駛系統(tǒng)發(fā)生嚴重故障。

3.2.6 數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡

高階自動駕駛汽車通信網(wǎng)絡設計需求包括：

1）高帶寬和低延遲的事故管理網(wǎng)絡；

2）連接所有傳感器、攝像頭、診斷工具、通信系統(tǒng)以及中央人工智能，事故數(shù)據(jù)和分析不再局限于碰撞檢測，而將涵蓋音視頻等多模態(tài)的事故鑒定等技術。

對新型自動駕駛控制器來說，常用車載網(wǎng)絡有CAN、LIN、FlexRay、MOST和LVDS等。除LVDS外，其他均為汽車行業(yè)專用通信網(wǎng)絡。雖然現(xiàn)有大部分汽車仍將通過CAN或LIN.聯(lián)網(wǎng)，事故數(shù)據(jù)傳輸現(xiàn)階段仍采用上述機制。但隨著自動駕駛系統(tǒng)需求增加，上述總線受限于低帶寬、面積較大等因素，已不能適應自動駕駛高數(shù)據(jù)傳輸速度和海量數(shù)據(jù)要求，自動駕駛系統(tǒng)通信網(wǎng)絡連接操作設計將主要包括：

（1）中央域控制器單元中的芯片連接；

（2）傳感器接口輸入連接；

（3）調試接口連接；

（4）存儲連接等。

同時，DSSAD還涉及數(shù)據(jù)安全讀取、人機交互、數(shù)據(jù)安全管控等方面的問題。

4 警務場景智能網(wǎng)聯(lián)汽車事故數(shù)據(jù)記錄應用場景

警務場景智能網(wǎng)聯(lián)汽車事故數(shù)據(jù)記錄應用場景是數(shù)字孿生場景建模的核心。

4.1 被動安全場景

被動安全應用場景主要包括安全氣囊和約束系統(tǒng)制造。

安全氣囊制造過程，可通過監(jiān)控的安全氣囊碰撞表現(xiàn)數(shù)據(jù)得到改進。

乘員約束系統(tǒng)制造，可通過EDR記錄的乘員約束系統(tǒng)真實碰撞中的相關真實數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)并改進該系統(tǒng)的狀態(tài)和需改進之處。

對比測試數(shù)據(jù)或仿真數(shù)據(jù)，真實事故場景的真實碰撞數(shù)據(jù)，可作為數(shù)字孿生體系中的輸入，能夠更真實反應乘員約束系統(tǒng)的碰撞表現(xiàn)，可用于檢測和優(yōu)化其在真實場景中的表現(xiàn)。

4.2 主動安全場景

事故記錄數(shù)據(jù)在主動安全領域中的警務應用場景包括：

1）智能網(wǎng)聯(lián)汽車碰撞場景重建

根據(jù)現(xiàn)場事故碰撞后的數(shù)據(jù)，還原碰撞人-車-路-網(wǎng)真實環(huán)境、智能網(wǎng)聯(lián)汽車各部件反饋情況，再依托警方交通事故現(xiàn)場圖、現(xiàn)場勘查筆錄、痕跡物證和視聽資料提供的數(shù)據(jù)和信息，可實現(xiàn)事故碰撞場景的數(shù)字化重建，作為數(shù)字孿生制造的雙向輸入輸出。

2）主動安全的仿真數(shù)據(jù)來源

碰撞前后數(shù)據(jù)，可作為主動安全預防系統(tǒng)的的數(shù)據(jù)來源基于該數(shù)據(jù)可進行事故仿真和預防。

3）智能網(wǎng)聯(lián)汽車整機和關鍵部件的測試和制造優(yōu)化

事故記錄數(shù)據(jù)可評估整車、智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)存儲、自適應巡航控制系統(tǒng)、防抱死制動系統(tǒng)、多源汽車傳感器、車聯(lián)網(wǎng)絡等軟硬件部件，可測試和檢測其性能，改進產品設計制造，提高孿生制造整體性能。

5 結語

智能網(wǎng)聯(lián)汽車成為交通強國戰(zhàn)略和《中國制造2025》建設重要方向的同時，其事故數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)制造涉及芯片、整機和軟件等多個“卡脖子”產業(yè)鏈環(huán)節(jié)，具有較高技術門檻，亟需開展制造研究。本文聚焦公安警務場景，提出了一種警務場景智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)制造孿生功能架構，以及軟硬件和場景構建關鍵技術，為國內外研究界和產業(yè)界數(shù)字孿生智能網(wǎng)聯(lián)汽車事故記錄系統(tǒng)的制造提供了借鑒。本團隊正在從事的未來的研究方向包括公安警務場景的數(shù)字孿生智能網(wǎng)聯(lián)汽車的事故數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)及其關鍵技術的研究。