一種事件型&周期型協(xié)同的車輛運行數(shù)據(jù)上傳方法

桂康哲　郭來喜　覃文泉　許凌睿

【摘? 要】隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車越來越普及，汽車數(shù)據(jù)增長迅速。隨著數(shù)據(jù)分析應(yīng)用工作的深入，技術(shù)人員對車輛數(shù)據(jù)的上報頻率、單車信號項數(shù)量提出了越來越高的要求。本文介紹一種事件型&周期型協(xié)同的車輛運行數(shù)據(jù)上傳方法，避免數(shù)據(jù)上報周期的固有延遲，也避免無差別進行數(shù)據(jù)庫更新動作帶來的巨大性能浪費。

【關(guān)鍵詞】智能網(wǎng)聯(lián)車型；數(shù)據(jù)上傳；事件型&周期性協(xié)同

中圖分類號：U463.6? ? 文獻標(biāo)志碼：A? ? 文章編號：1003-8639（ 2023 ）08-0054-02

An Event Periodic Collaborative Method for Uploading Vehicle Operation Data

GUI Kang-zhe，GUO Lai-xi，QIN Wen-quan，XU Ling-rui

（SAIC GM Wuling Automobile Co.，Ltd.，Guangxi Laboratory of New Energy Automobile，

Guangxi Key Laboratory of Automobile Four New Features，Liuzhou 545007，China）

【Abstract】With the increasing popularity of intelligent connected cars，car data is growing rapidly. With the deepening of data analysis and application work，technicians have put forward higher and higher requirements for the upload frequency of vehicle data and the number of bicycle signal items. This paper introduces an event periodic collaborative vehicle operation data upload method to avoid the inherent delay of data upload cycle and the huge performance waste caused by the undifferentiated database update action.

【Key words】intelligent connected model；data upload；event type & periodic collaborative

1? 引言

近些年來，隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)快速發(fā)展和人民生活水平的迅速提高，智能網(wǎng)聯(lián)汽車在汽車消費市場占比越來越大，相比傳統(tǒng)汽車產(chǎn)品，智能網(wǎng)聯(lián)汽車可以通過車載終端與云端車聯(lián)網(wǎng)平臺的通信，將車輛運行過程中的各類數(shù)據(jù)進行上報?；趯Υ罅坑密嚁?shù)據(jù)的挖掘、分析，衍生出了豐富鮮活的車輛大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，如個性化用車報告、車輛故障7×24h救援響應(yīng)服務(wù)、用戶場景畫像分析、整車功能設(shè)計優(yōu)化等。

每一臺智能網(wǎng)聯(lián)車輛都是研發(fā)人員接觸真實用戶用車場景、更好地優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計、提供更加豐富車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的重要觸點。為充分、有效地開展車輛運行數(shù)據(jù)上傳工作，各大車企不斷以提高數(shù)據(jù)上傳頻率、增加信號項上傳數(shù)量等手段，提升車輛運行數(shù)據(jù)的顆粒度。

傳統(tǒng)的車輛運行數(shù)據(jù)上報采集方式為：通常車輛運行期間，車載終端按一定的固有周期將所有通信矩陣中定義的信號上報。但隨著車端數(shù)據(jù)量快速增加，該方案不僅愈發(fā)無法滿足研發(fā)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)顆粒度和用戶數(shù)據(jù)服務(wù)的更高要求，車輛數(shù)據(jù)上報的性價比和效率也愈發(fā)低下。如智能駕駛或動力底盤相關(guān)信號項數(shù)量龐大，但實際應(yīng)用價值集中于智能駕駛開啟、車輛惡劣動力工況等關(guān)鍵的時域內(nèi)。傳統(tǒng)一視同仁的數(shù)據(jù)采集方法，積累了大量無效時域內(nèi)數(shù)據(jù)，在關(guān)鍵的時域中卻面臨數(shù)據(jù)顆粒度（上報頻率）不足的尷尬境地。又如用戶車況數(shù)據(jù)更新，有實際車況變更需求的信號項集中于門、燈、鎖、窗、定位等。但利用固有周期的全量信號項上傳數(shù)據(jù)，為保證數(shù)據(jù)更新的時效性，平臺將隨著車輛數(shù)和數(shù)據(jù)上傳數(shù)量的增加付出越來越高昂的不必要代價。

相比傳統(tǒng)的全量信號、固定周期上報，增加在車載終端中預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)上報事件的埋點，進行滿足條件后的自觸發(fā)上傳，將極大提升車輛運行數(shù)據(jù)上報、應(yīng)用的有效性、性價比，能更好地平衡車輛大數(shù)據(jù)應(yīng)用挖掘工作和車聯(lián)網(wǎng)性能成本壓力的關(guān)系。

2? 數(shù)據(jù)上傳方法

車輛運行數(shù)據(jù)采集、上傳的主要原理為：車載終端在整車CAN網(wǎng)絡(luò)中采集各零件傳感器發(fā)出的運行數(shù)據(jù)，并將相關(guān)需要上傳信號項進行打包上傳。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)上傳方案中，車載終端從整車CAN網(wǎng)絡(luò)中通常已具備毫秒級的高頻次采集能力；本方法相比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)上傳方法，主要區(qū)別在于完成車端數(shù)據(jù)采集后，增加了對車輛數(shù)據(jù)是否滿足預(yù)設(shè)事件埋點的判斷，并在滿足條件后進行實時、按需地車輛數(shù)據(jù)上報。在精簡數(shù)據(jù)上傳數(shù)量、提升數(shù)據(jù)上傳價值密度的基礎(chǔ)上，還極大提升了后續(xù)數(shù)據(jù)應(yīng)用挖掘工作的效率。

車輛上報的運行數(shù)據(jù)，主要面向3類數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)需求：全生命周期監(jiān)控分析、特定場景、功能數(shù)據(jù)挖掘。用戶車況數(shù)據(jù)更新，所涉及的數(shù)據(jù)上報形式要求也不盡相同。在全生命周期監(jiān)控分析中，相比車輛數(shù)據(jù)的上報實時性和頻率細粒度，更關(guān)注車輛數(shù)據(jù)上報的完整性和固定性，以保障對車輛運行情況的全生命周期7×24h監(jiān)控。在對特定場景、功能數(shù)據(jù)挖掘，車輛數(shù)據(jù)的價值集中于有限的功能使用、零件工作時間內(nèi)，但對時段內(nèi)數(shù)據(jù)顆粒度有著極高的要求。在用戶車況數(shù)據(jù)更新中，要求主要體現(xiàn)在有限的車輛狀態(tài)變更下，云端數(shù)據(jù)的實時同步上。

同時為預(yù)留數(shù)據(jù)事件型上傳的拓展性，車載終端可支持以O(shè)TA的形式增加數(shù)據(jù)上傳事件的埋點，或修正優(yōu)化已有的數(shù)據(jù)上傳事件觸發(fā)條件。車端&云端實現(xiàn)該功能的整體架構(gòu)方案如圖1所示。

3? 上傳場景分類

3.1? 固有周期上傳

車輛運行數(shù)據(jù)的周期性上傳是實現(xiàn)車輛數(shù)據(jù)全生命周期監(jiān)控，以及企業(yè)產(chǎn)品研發(fā)人員遠程查看分析車輛狀態(tài)的必要數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

該方法中的“固有周期上傳”相比傳統(tǒng)的固有周期上傳方案，主要區(qū)別為：在該方法中，將如場景駕駛運行數(shù)據(jù)、車聯(lián)網(wǎng)相關(guān)功能開啟使用數(shù)據(jù)從固有周期上報鏈路中摘除。相關(guān)數(shù)據(jù)伴隨實際功能開啟后產(chǎn)生，在功能未開啟時，均以固定值、無效值上報，將造成大量的網(wǎng)絡(luò)資源、存儲資源和性能資源浪費。

固有周期上傳采用TCP協(xié)議實現(xiàn)，對于新能源車（包括但不限于純電動、混合動力、燃料電池等），車輛的固有上報周期還應(yīng)遵循按GB/T 32960.3的要求，正常情況下上報周期不得大于30s，國標(biāo)三級報警觸發(fā)時，前后30s內(nèi)上報周期應(yīng)不得大于1s，且所有上傳報文均應(yīng)完整包含GB/T 32960.3中定義的國標(biāo)信號項。

3.2? 事件型觸發(fā)上報

事件型的單條觸發(fā)上報主要面向保障用戶車輛、APP之間車況信息的實時性、同步性問題。

傳統(tǒng)云端車控數(shù)據(jù)更新基于固有周期上報數(shù)據(jù)，基本鏈路如圖2所示。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)鏈路的實時性、同步性主要受車載終端上報周期和平臺數(shù)據(jù)處理更新性能影響。同時，固有周期上報先天具備上報周期上帶來的延遲；同時車聯(lián)網(wǎng)平臺對所有周期性數(shù)據(jù)上報進行無差別的更新數(shù)據(jù)庫動作，也帶來了巨大的不必要性能消耗。

圖3為基于此方法的APP車況更新查詢方案。此方法中的車況數(shù)據(jù)更新鏈路，將用戶有感知的主要車況信號項如車燈開關(guān)狀態(tài)、電量/油量、續(xù)駛里程、車門車窗開度的變化作為觸發(fā)型的數(shù)據(jù)上報埋點，當(dāng)車載終端監(jiān)測到車端相關(guān)狀態(tài)信號發(fā)生變化時，以MQTT協(xié)議觸發(fā)上傳，且報文以輕量化的Protobuff格式進行封裝。同時，車聯(lián)網(wǎng)平臺僅需要對此鏈路上接收到的車輛數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)庫更新動作即可，以此避免了數(shù)據(jù)上報周期的固有延遲，也避免了無差別進行數(shù)據(jù)庫更新動作帶來的巨大性能浪費。

值得一提的額外情形是車輛經(jīng)緯度信息，該信號項在車輛運行中幾乎為實時變更，不適用于作為數(shù)據(jù)變化事件進行埋點，故仍以固有周期上報數(shù)據(jù)用于車況定位更新。

3.3? 事件記錄打包上報

事件記錄打包上報，主要面向?qū)μ囟▓鼍盎蛑付üδ荛_啟下的數(shù)據(jù)分析工作。這一場景的特點是：數(shù)據(jù)價值密度集中、數(shù)據(jù)細粒度要求極高、數(shù)據(jù)實時性要求低。

在傳統(tǒng)的單一周期型數(shù)據(jù)上報中，如碰撞加速度、智能駕駛域控制器運行情況等信號項多持續(xù)以無效值或固定值上報，這些低價值數(shù)據(jù)的接收、存儲都造成了巨大的平臺性能和云資源浪費。同時，未預(yù)設(shè)對事件進行打包隔離存儲，而對數(shù)據(jù)進行粗暴的按時間車型打包存儲，也造成了后續(xù)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用中巨大的數(shù)據(jù)檢索成本。例如需要對車輛碰撞前的速度、加速度等狀態(tài)量進行深入研究時，需要將全體車輛數(shù)據(jù)先進行遍歷，檢索出處于碰撞前的時間段的車輛數(shù)據(jù)。更為嚴(yán)峻的是，花費巨大代價檢索得到的數(shù)據(jù)資源，往往由于數(shù)據(jù)上報頻次過低，不能取得理想的分析應(yīng)用效果。

在此方法中，在車載終端軟件中預(yù)設(shè)需要進行事件打包上傳的車輛事件數(shù)據(jù)特征。每一個預(yù)設(shè)的事件應(yīng)包含參數(shù)為：事件觸發(fā)條件（信號1、信號2...為xx值，持續(xù)xx時間）、數(shù)據(jù)上報時間長度（觸發(fā)前/觸發(fā)后，xxx秒）、數(shù)據(jù)上報顆粒度（數(shù)據(jù)包內(nèi)的數(shù)據(jù)采集頻率xxHz）和數(shù)據(jù)上報范圍（數(shù)據(jù)包內(nèi)應(yīng)包含信號項范圍）。

如圖4所示，仍以車輛碰撞事件為例，車輛整車CAN網(wǎng)絡(luò)中具備加速度、車速、制動踏板行程值等信號。車載終端按照500ms為采集周期進行數(shù)據(jù)采集并在本地滾動存儲。其中車速、制動踏板行程值等信號涉及全生命周期監(jiān)控，按照2s固定周期上傳。當(dāng)碰撞事件的觸發(fā)條件滿足后，車載終端將本地存儲的高頻次數(shù)據(jù)及相關(guān)涉及信號，整體打包為一個事件數(shù)據(jù)包進行上傳。

對于后續(xù)事件型打包上報場景的擴展，可通過云端將上述參數(shù)以配置包OTA的形式對車載終端下發(fā)。

值得一提的是，對于持續(xù)時間長、信號范圍廣的場景，會產(chǎn)生單個較大的時間數(shù)據(jù)包。為提升數(shù)據(jù)上傳效率、減少網(wǎng)絡(luò)波動等對數(shù)據(jù)上傳過程中流量的損耗，可以采用TUS等將大文件分片上傳的通信協(xié)議。

4? 結(jié)論

車輛運行數(shù)據(jù)上報，是一切車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)研究、應(yīng)用場景的源頭。智能網(wǎng)聯(lián)車型在國內(nèi)汽車銷量的占比逐年提升，車載傳感器搭載數(shù)量快速提升，都為車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)研究應(yīng)用創(chuàng)造了良好的基礎(chǔ)。在數(shù)據(jù)上報的顆粒度、豐富度之外，數(shù)據(jù)上報的價值密度、成本代價和后續(xù)的可用性、擴展性，也愈發(fā)成為各家車企車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的研究重點。只有針對不同的數(shù)據(jù)上傳場景、數(shù)據(jù)特點，靈活選用周期型、事件型的上報形式，以及各類通信協(xié)議和數(shù)據(jù)格式，才能形成極具性價比、可用性和企業(yè)特色的車輛運行數(shù)據(jù)上報方法。

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（編輯? 楊? 景）

作者簡介

桂康哲（1995—），男，工程師，研究方向為車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)。