智能网联汽车云平台和大数据分析

段杰文

（西华大学汽车与交通学院，四川 成都 610039）

智能网联汽车是现代智能交通系统中的重要环节，在减少交通事故、交通堵塞以及环境污染方面具有重要作用。智能网联汽车云控基础平台 （ICV Base Vehicle Computing Platform），为智能汽车及其用户、管理及服务机构等提供车辆运行、基础设施、交通环境、交通管理等动态基础数据，具有数据存储分析、云计算等服务机制，支持智能网联汽车实际应用需求的基础支撑平台［1］。

1 大数据和云计算平台概述

1.1 云计算平台和大数据的概念

2006年由美国国家标准与技术研究院 （NIST）正式提出云计算，“云计算是一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地访问共享资源地 （如计算设施、存储设备、应用程序等） 的计算模式”［2］。

1.2 大数据特点

大数据具有数据量大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度低的特点。

IDC估测人类产生的数据以每年50%的速度增长，2020年全球将拥有35ZB数据，谷歌公司的Dremel，一种可扩展、交互式实时查询系统，能够在2～3s完成PB级别数据查询［3］。

据亚马逊公司研究表明：传统数据处理1PB需要用750天时间，耗资600多万美元，通过使用云平台MapReduce技术，则只需要15天2000多美元［4］，在提高运算速度的同时，极大地降低了成本。

谷歌无人驾驶汽车上配备了大量传感器，这些传感器每秒产生1GB的数据，每年产生数据量将达到2PB。无人驾驶汽车从视觉感知、路径规划、路径跟踪、底层控制都将产生大量数据，大数据分析将帮助无人驾驶系统做出更加智能、安全、节能、环保的驾驶动作决策。

2 大数据和云计算在智能交通上的研究现状

2.1 运用于智能网联汽车上的关键技术

云平台与大数据技术，包括智能网联汽车云平台架构与数据交互标准，云操作系统，数据高效存储和检索技术，大数据的关联分析和深度挖掘技术［2］。

2.2 云平台的层次架构

云平台一般分为基础架构设施层、平台层、应用层。云架构通过虚拟化、标准化、自动化的方式有机地整合云中的软硬件资源，并通过网络将云中的服务交付给用户［5］。

2.3 发展历史与研究现状

2006年“云计算正式出现在商业领域”，Amazon推出弹性计算云 （EC2）［6］。

2010年，钱哨等人提出智能交通云的概念，利用云计算来服务于智能交通系统提供的各种应用，提高交通安全性以及更好的交通服务［6］。

2015年，Bitam［7］等人认为云计算技术有潜力通过提供各种道路安全参与者 （如警察、灾难和应急服务）所需的灵活解决方案 （即替代路线、交通灯同步等）来改善ITS中的道路安全和旅行体验。同时，他提出了新模型：VANETCloud，分为永久云和临时云。在车辆上装载计算机设备，可以同时在固定节点和移动节点来获取计算资源信息。VCloud包括3层：车内运输网络物理系统、V2V网络和V2I网络。每层都有不同的子组件。投影的ITS云包括3层：云层、通信层和终端用户层。

在大数据和云计算研讨会上［8］，给出了运输数据处理云服务的2种不同的数据处理模型：纳维贝叶斯模型和供应回归模型。

Ma［9］采用RNM和RNN结构设计了一个交通网络分析系统，系统通过分析计算出租车一小时的GPS数据，预测交通拥堵的准确率高达88%。

2018年高德交通大数据发布平台、阿里云及相关数据挖掘支持为基础，通过熵值法计算权重得到2018年度“交通健康城市”分布图，表明城市“交通健康指数”与汽车保有量整体呈弱负相关。

3 工作方法

3.1 智能泊车云服务

智能泊车系统可通过摄像头、雷达等传感器的融合，感知周围环境信息，自动规划路径，并通过跟踪控制系统，正确执行驾驶动作，在无人的条件下，将车辆停放于用户指定的停车位。在此过程中也会产生大量的数据，响应速度和精确程度反映了自动泊车系统的好坏［16］。

智能泊车云服务的感知需要通过传感器检测和云端收集、分析地理位置、泊车可用性、停车位预订和订单、交通及车辆信息。

决策过程：停车场是指停车场被定义为“占用”，停车场有一个自由空间，即“空置”。此决定已更新到服务器部件。最后，在决策步骤中，将混合特征与预先定义的阈值进行了比较。

3.2 车辆数据挖掘云服务

数据挖掘和联机分析处理。其功能包括：自动预测、关联分析、聚类、概念描述、偏差检测。数据挖掘 （Data Mining，DM）可以在大量数据中寻找规律，能够管理保存计算机产生的图像、音频等数据，并在大量数据中凝练提取出其中的有用部分，根据现有数据训练出一个模型，自动预测后来的发展趋势。通过车辆挖掘云服务，根据现有车道线，识别前方车辆数据，能够实现智能车转向预测以及偏差检测。高效的数据处理能力，能够快速发布预警信息，识别道路、行人信息，预防事故发生。

3.3 智能交通云服务

云计算是另一项独特的特色服务，可将实时应用程序提升到一个全新的水平。云计算服务基本上有助于通过因特网在网络中提供共享资源。云计算和VANET的集成模型，即车载云在实现车载网络和智能交通监控系统中的实时安全应用中起着重要作用。

4 结语

随着无人驾驶汽车的发展，汽车上产生的数据量必然增多，如何快速处理、分析数据成为了无人车发展必不可少的一环。随着云平台的迅猛发展，在智能泊车服务、车辆数据挖掘服务、智能交通云服务越来越多。在未来，无人车在处理视觉、底层、控制层的数据能力将大大提升，将在无人驾驶方面扮演越来越重要的角色。