一種基于智能網(wǎng)聯(lián)汽車的車路云一體化架構(gòu)開發(fā)方法

【摘" 要】智能電動汽車上半場競爭是電動化，下半場競爭將是智能化。隨著各主機廠、供應商和科技公司爭先恐后投入到智能網(wǎng)聯(lián)汽車的賽道，也推動了無人駕駛智能網(wǎng)聯(lián)汽車的商業(yè)化落地。業(yè)界已逐漸對自動駕駛的發(fā)展路徑以及未來的發(fā)展形勢達成了共識，即通過車路云一體化的自動駕駛概念，其可以突破單車智能面臨的瓶頸，實現(xiàn)交通群體協(xié)同運行。如何真正實現(xiàn)車路云一體化的“中國方案”在智能網(wǎng)聯(lián)汽車的商業(yè)化落地，依然面臨諸多難題[1]。文章介紹一種車路云一體化架構(gòu)的實施方案，并對車路云一體化架構(gòu)設計流程方法、服務接口定義和車路云通信設計流程進行定義。

【關鍵詞】智能網(wǎng)聯(lián)；車路云一體化架構(gòu)；服務接口；DDS；自動駕駛；座艙域

中圖分類號：U463.6" " 文獻標識碼：A" " 文章編號：1003-8639（ 2023 ）11-0001-04

A Development Method for Vehicle Road Cloud Integrated Architecture Based

on Intelligent Connected Vehicles

HAN Keqiang，BAO Zhenbiao，YU Xiaoqian，HE Zhifa

（China Intelligent and Connected Vehicles（Beijing）Research Institute Co.，Ltd.，Beijing 102627，China）

【Abstract】The first half of the competition for intelligent electric vehicles is electrification，and the second half of the competition will be intelligence. As various OEMs，suppliers，and technology companies compete to enter the race track of intelligent connected vehicles，it has also promoted the commercialization of autonomous intelligent connected vehicles. The industry has gradually reached a consensus on the development path and future development situation of autonomous driving，that is，through the concept of integrated vehicle road cloud autonomous driving，it can break through the bottleneck faced by single vehicle intelligence and achieve coordinated operation of traffic groups. How to truly achieve the“China solution”of vehicle road cloud integration in the commercialization of intelligent connected vehicles still faces many challenges. The article introduces an implementation plan for a vehicle road cloud integrated architecture，and defines the design process method，service interface definition，and vehicle road cloud communication design process for the vehicle road cloud integrated architecture.

【Key words】intelligent internet connection；integrated architecture of vehicle，road，and cloud；service interface；DDS；autonomous driving；cockpit area

從單車智能角度，特斯拉等企業(yè)的EE架構(gòu)領先于國內(nèi)乘用車輛，但未來智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展一定面臨與路、云的交互協(xié)同問題，車路云一體化架構(gòu)恰是基于中國方案下的車路云融合的未來發(fā)展趨勢，是推動國產(chǎn)操作系統(tǒng)、國產(chǎn)芯片等產(chǎn)業(yè)鏈和生態(tài)發(fā)展的重要途徑。此時應抓住時機，基于中國在市場驅(qū)動、信息通信、基礎設施建設等方面具備的顯著優(yōu)勢，參考新能源汽車發(fā)展道路，加快發(fā)展車路云一體化架構(gòu)研究，以車路云一體化路徑，發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢，協(xié)同創(chuàng)新，探索出引領全球的智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展路徑，實現(xiàn)中國跨產(chǎn)業(yè)發(fā)展和“換道超車”，為全球智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展貢獻中國智慧。本文主要介紹一種車路云一體化架構(gòu)的實施方案，定義車路云一體化架構(gòu)設計流程方法、服務接口定義和車路云通信設計流程。

1" 車路云一體化架構(gòu)實施方案

以MBSE為支撐，在流程上遵循R-F-L-P（需求-功能-邏輯-物理）的研發(fā)過程，采用系統(tǒng)工程思維，從全局分析的角度，基于模型表達產(chǎn)品研發(fā)數(shù)據(jù)和說明，實現(xiàn)車路云一體化架構(gòu)設計流程的方法如圖1所示。

車路云一體化平臺架構(gòu)的開發(fā)流程主要從以下5個方面入手，其平臺架構(gòu)組件如圖2所示。

1）車路云需求分析：需求分析的主要目的是明確要做一個什么樣的平臺，需求既可以是來自市場用戶的需求、市場競品車型的對標需求、行業(yè)法規(guī)的約束需求等，也可以是來自現(xiàn)有平臺的沿用性需求、對未來平臺發(fā)展趨勢分析的需求以及企業(yè)賦予平臺的創(chuàng)新性需求。

2）車路云功能開發(fā)：通過Use case分析方法，提取其不同場景下的功能性需求，結(jié)合以往的設計經(jīng)驗，補充其非功能性需求。從系統(tǒng)實現(xiàn)功能的角度對功能邏輯進行封裝，提取車輛能力PC，即將整車功能拆解成一個個隱藏了自身功能邏輯且不依賴于業(yè)務流程及硬件方案的服務能力，通過對服務能力的組合編排使用，完成上層功能邏輯的實現(xiàn)。

3）車路云服務架構(gòu)設計：針對PC進行服務架構(gòu)設計，通過合理劃分Module，承接目標PC，同時，基于SOA分層架構(gòu)的設計原則，設計不同類型的服務Module，并定義Module的接口，實現(xiàn)Module之間的動態(tài)交互及不同層次服務之間的依賴關系。確定了Module的功能需求后，Module又針對不同服務、車輛能力、接口信息在軟件實現(xiàn)的層面進行最小邏輯單元的劃分，即為SWC，該階段的主要工作就是把Module承接的功能需求和PC拆解到不同的SWC中進行邏輯實現(xiàn)。

4）車路云物理架構(gòu)設計：圍繞自動駕駛車輛平臺相關的共性技術(shù)問題，開發(fā)一套車路云一體化架構(gòu)及應用的完整解決方案。采用基于高性能計算平臺（HPC）的域融合電子電氣架構(gòu)，形成以智能駕駛域、智能座艙域、智能網(wǎng)聯(lián)域為核心，線控底盤平臺支撐的“三域”架構(gòu)形式，實現(xiàn)L3+自動駕駛功能，更好地適配已有量產(chǎn)架構(gòu)方案以及不同車型線控底盤。整個電子電氣架構(gòu)開發(fā)過程，都是建立在對安全分析的基礎上的，通過對自動駕駛系統(tǒng)功能、子系統(tǒng)、軟件、通信、電氣連接等方面的分析，從信息安全、功能安全和預期功能安全角度給出設計指導建議及其改進方案，形成滿足“三安”的“三域”架構(gòu)。

5）車路云基礎軟件平臺設計：基礎軟件平臺建立在標準操作系統(tǒng)之上，為上層應用提供標準化API，實現(xiàn)軟硬分離，包括執(zhí)行管理、狀態(tài)管理、通信管理、網(wǎng)絡管理、健康管理、存儲管理、日志管理、存儲與配置管理、診斷管理、時鐘同步及加密管理等服務。

2" 車路云服務接口定義

基于SOA的車路云一體化開放軟件平臺，按照分層體系結(jié)構(gòu)設計模式，將系統(tǒng)服務組織在不同的層級中，每一層級的服務實現(xiàn)特定任務或功能的抽象，既實現(xiàn)了不同層級服務組件的關注點分離和解耦，同時又保持了每一層服務的高內(nèi)聚性和服務的權(quán)限管理。

針對智能網(wǎng)聯(lián)汽車自動駕駛領域，其車路云一體化開放平臺分層結(jié)構(gòu)如圖3所示。

針對車路云一體化開放平臺總體框架[2]開發(fā)內(nèi)容，結(jié)合項目整體開發(fā)計劃和任務規(guī)劃，將智能網(wǎng)聯(lián)汽車自動駕駛系統(tǒng)服務開發(fā)工作分為3個階段。

2.1" 第1階段：車路云原子服務設計

在汽車智能場景化應用的市場需求日益旺盛的時代，基于SOA的汽車軟件架構(gòu)可以更快速地進行支撐。SOA將車端/云端能力劃分為不同的服務組件，并按照整車的原子能力將對應服務拆分為顆粒度更小的接口。各服務組件的接口進行標準化封裝，可通過既定協(xié)議互相訪問、擴展組合，其核心要素包括松耦合、標準定義、軟件復用等。

2.2" 第2階段：車路云任務層面的服務協(xié)同設計

在將車端和云端的能力抽象成相關服務后，接下來就是對車端服務和云端服務的有機整合，實現(xiàn)車端和云端軟件組件的調(diào)度協(xié)調(diào)，讓用戶和開發(fā)者無感服務的實際部署。

1）車路云基礎通信能力構(gòu)建：對車端和云端的通信進行合理規(guī)劃，對通信數(shù)據(jù)從大小、安全性、QoS、時延、響應要求等方面進行分類，按照不同的要求和應用建立不同的通信鏈路，提供通信能力服務。

2）車路云安全防護：對車路云通信鏈路進行安全防護，不僅需要考慮數(shù)據(jù)傳輸安全，還要考慮車輛接入安全、通信鏈路安全、訪問安全，也需要從進程防護、文件加固、流量監(jiān)控、GNSS欺騙防護、車內(nèi)流量監(jiān)控、入侵檢測、惡意攻擊防護等方面進行系統(tǒng)、全面的安全防護。

3）車路云服務能力同步：在車云基礎通信服務之上，進行車端能力和云端能力的同步，將車端能力反饋到云端，將云端適合于某一個車輛的能力下發(fā)到車端，進行車云能力狀態(tài)的管理和同步，在車端形成其使用能力的合集，在云端形成車輛的影子設備。

4）車路云服務能力的調(diào)度和協(xié)調(diào)：車云能力雖然對使用者來講沒有車云分離概念，但在事實上存在云和車的區(qū)別，為了使消費者無感，通過合理化設計車云服務組件及其之間的調(diào)度協(xié)調(diào)，實現(xiàn)雙向遠程調(diào)用。

2.3" 第3階段：車路云數(shù)據(jù)層面的深度服務化設計

從用戶角度出發(fā)，分析不同的用戶需求，并挖掘用戶的痛點，結(jié)合車輛未來的發(fā)展及行業(yè)經(jīng)驗，集成AI、大數(shù)據(jù)等云端技術(shù)，在抽象形成的車云軟件組件基礎上進一步抽象，形成車云一體的服務，滿足千人千面需求。

1）根據(jù)行業(yè)特點和應用場景，盡可能形成模態(tài)能力組合服務：能力進行逐層抽象后，最終需要落實到具體的應用中。在實際的應用場景中，往往需要多個能力組合才能實現(xiàn)，將這些需要的能力形成一個模態(tài)組合，再進一步抽象形成服務。

2）支持服務動態(tài)發(fā)現(xiàn)：車云的抽象能力可隨著車型、配置具有不同的能力，為了便于能力的管理和調(diào)度，需要支持服務動態(tài)發(fā)現(xiàn)。

3）支持服務橫向編排和行為控制：為了適應千人千面的需求，建立能力和服務的橫向編排，通過編排可以形成不同新的服務，并提供行為管控。

4）充分考慮功能安全實現(xiàn)分層管控：在做車端和云端能力服務化時，要從功能安全的角度逐級實現(xiàn)安全管控。

車路云基礎服務設計，從感知、定位、決策規(guī)劃、車輛控制等幾個方向，發(fā)掘車端、路端和云端的服務能力，提取共同特征，根據(jù)使用場景，抽象車端、路端和云端功能邏輯，形成通用的車路云軟件組件及其服務接口。

2.3.1" 車路云融合感知服務能力

車路云的智能網(wǎng)聯(lián)汽車環(huán)境感知系統(tǒng)相當于人的感官神經(jīng)，利用車載視覺傳感器、激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達以及V2X通信技術(shù)等獲取智能網(wǎng)聯(lián)汽車周圍環(huán)境信息，包括車輛、行人、道路、環(huán)境等，為智能網(wǎng)聯(lián)汽車的安全行駛提供及時、準確、可靠的決策依據(jù)。

2.3.2" 車路云融合定位服務能力

定位作為自動駕駛最基本的環(huán)節(jié)之一，目的在于明確車輛相對于全局的絕對位置或相對于交通參與者的相對位置，其準確性直接影響自動駕駛系統(tǒng)的安全性。從定位方法的層次上分類，定位分為單個定位方式和融合定位方式兩大類。

1）單個定位方式：①基于通信的定位方式，包括GNSS、V2X等；②基于航位推算的定位方式，包括IMU、輪式里程計定位等；③基于特征匹配的定位方式，包括高精地圖、激光雷達定位、毫米波雷達定位、超聲波雷達定位、攝像頭定位等。

2）融合定位方式：在單個定位方式的基礎上，考慮融合的一些關鍵因素，如探測范圍（距離和角度）、刷新頻率、數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)類型、坐標系的統(tǒng)一，以及成本和硬件大小等，決定融合定位的方式。融合定位方式可分為多種傳感器融合、多種特征基元融合、幾何與語義融合等。針對多種傳感器融合定位，主要有以下種：①GNSS+IMU融合定位；②攝像頭+IMU融合定位；③激光雷達+攝像頭融合定位；④GNSS（RTK）+IMU/里程計+激光雷達/攝像頭融合定位。

2.3.3" 車路云決策規(guī)劃服務能力

車路云決策系統(tǒng)就像人的大腦一樣，可以對自動駕駛汽車的速度、方向及車燈等進行控制，決策系統(tǒng)越智能，自動駕駛汽車可以實現(xiàn)的等級則越高，決策系統(tǒng)涵蓋了環(huán)境預測、動作規(guī)劃、路徑規(guī)劃、行為決策等。

1）環(huán)境預測，即對交通環(huán)境進行預測，不僅僅局限于結(jié)合物理規(guī)律做出預測，而是結(jié)合物理和周邊環(huán)境及積累的歷史數(shù)據(jù)信息，對感知到的環(huán)境做出更為宏觀的行為預測，其中涵蓋了交通參與者的方方面面，如對感知到的車輛、行人等進行行為預測，通過對感知時的車輛、行人等瞬時動作，判斷其下一步的動作，如速度、位置、方向等，從而控制自身完成避讓、減速、變道等一系列動作。環(huán)境預測還涵蓋了對交通信號的預測，包括對限速標志、紅綠燈、潮汐車道等交通環(huán)境的理解和判斷。

2）動作規(guī)劃則根據(jù)環(huán)境預測結(jié)果對自身的短期甚至瞬時駕駛動作進行規(guī)劃，完成諸如轉(zhuǎn)彎、避讓、超車等動作。動作規(guī)劃可以讓自動駕駛汽車安全、高效地參與交通，讓自動駕駛成為現(xiàn)實。

3）路徑規(guī)劃是決定自動駕駛汽車如何走的必要一環(huán)，可以讓自動駕駛汽車從大方向上指導出行過程需要經(jīng)過的路段，并根據(jù)乘客需求及時做出路徑調(diào)整，讓自動駕駛汽車在出行過程中不僅耗時短，還可以在極大程度上滿足乘客需求，實現(xiàn)路徑自定義。

4）行為決策通過對自身的實時位置、速度、方向等信息與環(huán)境預測中獲取的交通信息、用戶輸入的目的地信息等進行參照，可以讓自動駕駛汽車預判可能發(fā)生的危險及即將需求的動作，決定車輛的行駛意圖。

2.3.4" 車路云車輛控制服務能力

車輛控制系統(tǒng)根據(jù)輸入的目標軌跡以及當前車輛狀態(tài)，經(jīng)過控制算法，計算出當前油門、制動、轉(zhuǎn)向等車輛執(zhí)行器的目標值，并將目標數(shù)值通過總線網(wǎng)絡傳遞給車輛執(zhí)行單元，執(zhí)行單元根據(jù)目標值來具體控制執(zhí)行器的動作，如控制方向盤轉(zhuǎn)動的角度、控制制動泵的制動深度等，實現(xiàn)車輛自動控制，并向云端智能計算平臺及V2X設備輸出數(shù)據(jù)，還能夠通過人機交互界面，實現(xiàn)車輛駕駛信息的人機交互。

3" 車路云通信設計

3.1" 通信協(xié)議

主流的車云通信協(xié)議有：MQTT、HTTP、私有TCP和DDS協(xié)議，其通信協(xié)議異同點對比見表1。而基于DDS協(xié)議棧的優(yōu)勢有：易于集成；性能效率和可擴展性；高級安全性；消息質(zhì)量可適配；可擴展發(fā)現(xiàn)；標準網(wǎng)絡協(xié)議；可配置冗余。

基于面向服務架構(gòu)的車路云一體化的適配車路云通信的DDS協(xié)議棧產(chǎn)品（不同場景的QoS和服務標準接口適配），通過服務訂閱的方式，滿足車云通信高數(shù)據(jù)量、高速率和低時延要求，實現(xiàn)車路云協(xié)同控制。

3.2" DDS通信方案和需求規(guī)范開發(fā)

開發(fā)基于DDS的車載以太網(wǎng)通信接口，包括車內(nèi)智駕域控制器與座艙域控制器之間、智駕域控制器與網(wǎng)聯(lián)域控制器之間、智駕域控制器與線控底盤之間等通信接口定義。同時，應用DDS作為車云通信框架，打通云端與車端DDS通信并實現(xiàn)便捷控制等。

開發(fā)車載以太網(wǎng)DDS需求規(guī)范，既滿足當前量產(chǎn)車型應用要求，也需要具備一定擴展性。本規(guī)范以OMG相關規(guī)范為基礎，對DDS在整車網(wǎng)絡中的應用進行相關的補充，提出符合車型Use case的參數(shù)要求及使用規(guī)定。

3.3" 車云通信功能整理分析

在整車架構(gòu)開發(fā)的Use case基礎上，梳理車內(nèi)及車端、云端之間更詳細的Use case開發(fā)，用于后續(xù)的DDS通信矩陣設計。其交付物的要求有：①需提供詳細的Use case模板；②對每條Use case都有詳細的版本記錄；③Use case list在車型開發(fā)周期中，需要逐步完善并形成最終招標方平臺Use case；④Use case開發(fā)過程中，應對Use case提出合理性建議，包含但不限于交互信息的必要性和完整性、兼顧不同設計HMI設計的合理性、功能類未來擴展性、車內(nèi)外網(wǎng)絡交互的銜接性、多網(wǎng)絡混合通信的效率及性能等。

3.4" DDS通信系統(tǒng)設計

對每條Use case進行時序開發(fā)，明確每個Use case的交互過程，開發(fā)出用于動態(tài)交互過程描述的時序圖和基于DDS的通信矩陣。同時，基于DDS通信矩陣開發(fā)數(shù)據(jù)庫文件IDL，用于后續(xù)軟件協(xié)議棧開發(fā)及配置。其交付物的要求有：①Use case、時序及矩陣需對應；②需通過考慮軟件實現(xiàn)可行性和資源最優(yōu)化來進行DDS通信開發(fā)；③需考慮錯誤處理；④數(shù)據(jù)設計需充分考慮功能初始化數(shù)值設置；⑤需依據(jù)量產(chǎn)經(jīng)驗，提出合理的打包方式，矩陣具備可測性；⑥負責版本維護，每個版本都要有詳細的更新記錄；⑦保證Message和IDL之間的一致性。

3.5" DDS協(xié)議棧部署及聯(lián)調(diào)

基于開源DDS協(xié)議棧進行協(xié)議棧配置及編譯，部署在實現(xiàn)DDS通信的各控制器上，并與云端開展DDS通信聯(lián)調(diào)，打通車云DDS通信鏈路。

4" 結(jié)束語

在智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展的當下，基于車路云一體化的“中國方案”是解決車路云融合問題的必然發(fā)展趨勢。相信在不久的將來，車路云一體化“中國方案”下的智能網(wǎng)聯(lián)汽車必將在智慧城市、智慧交通、智慧高速等領域?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模的商業(yè)化落地應用。

參考文獻：

[1] 張亦筑. 智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車產(chǎn)業(yè)如何創(chuàng)新發(fā)展？中國工程院院士李克強談重慶路徑——推動車路云一體化“中國方案”在渝落地[N]. 重慶日報，2023-02-07（004）.

[2] 張亞勤，李震宇，尚國斌，等. 面向自動駕駛的車路云一體化框架[J]. 汽車安全與節(jié)能學報，2023，14（3）：249-273.

（編輯" 凌" 波）

作者簡介

韓可強（1988—），男，工程師，碩士，主要從事OTA、診斷開發(fā)和測試方向的工作；鮑振標（1986—），男，工程師，碩士，主要從事整車及OTA測試方向的工作；于曉倩（1993—），女，主要從事車載以太網(wǎng)診斷方向測試開發(fā)工作；何志發(fā)（1996—），男，主要從事汽車電子電氣架構(gòu)方向的工作。