软件定义车联网云边端协同一体化架构的研究

随着自动驾驶、智能网联汽车和智能交通系统的发展，车联网的应用场景也越来越丰富。本文经过循序渐进地分析，提出软件定义云边端协同一体化车联网架构。为了适应车联网的高移动性、实时性、流量剧烈增减和网络异构等特点，提出基于KubeEdge框架的车联网系统管理架构，并系统介绍KubeEdge的组成和云边消息传递机制。该架构将Docker容器、Kubernetes与车载智能设备、路边智能设备相结合，并对KubeEdge框架的云端、边端和云边端消息传递进行“本土化”改造，可作为车联网未来发展思路和路径之一。     

万集科技:基于智能网联技术的智能交通创新应用

智能网联技术推动智能交通数字化变革 国际汽车工程师协会(SAE)将自动驾驶分为L1—L5五个等级标准,相应地,道路也可以分为与自动驾驶一一对应的五个层级.当前道路正处于L2信息化道路阶段,在此基础之上,根据数字的获取、传递、理解和应用能力,定义了网联化道路、数字化道路,以及智能决策道路.循序渐进的顺序应该是先有数字化道路,再有网联化道路,但是随着 V2X 和 5G 通信技术的超前发展,数字传递事实上走到了数据获取之前,并且具备了大规模部署的能力,因此从产业的角度,可以将网联化道路置于数字化道路之前,可以先基于泛网联化的信息传递,实现部分场景和服务,支撑有条件自动驾驶.     

智能网联汽车信息安全挑战与思考

<正>随着智能网联汽车智能化、网联化的技术推动,车联网信息安全威胁也呈现持续升级的态势。车载系统、通信网络和云端平台面临的隐私数据泄露、数据跨境传输、汽车网络渗透等风险急剧提升,车联网相关网络与数据安全事件层出不穷,汽车智能网联信息安全已成为全球汽车产业的重要话题。安全是夯实我国汽车产业健康可持续发展的基石,也是车企数字化转型升级进军海外市场的前提。特别是智能网联汽车与能源、     

中德多家车企就智能网联汽车等领域展开合作

日前,在中国国务院总理李克强和德国总理默克尔的共同见证下,中德双方签署了20多项合作协议,总金额达到300亿美元（约合2052.9亿元人民币）,其中汽车项目成为焦点.宁德时代新能源科技股份有限公司（以下简称宁德时代）和德国图林根州政府签署了一份投资协议,宁德时代将投资2.4亿欧元,在德国图林根州埃尔福特市设立电池生产基地及智能制造技术研发中心;清华大学与戴姆勒股份公司签署合作意向书,双方将进一步深化并重点扩展在自动驾驶和智能交通领域的研究;中国第一汽车集团有限公司和大众汽车集团（中国）公司将围绕充电基础设施建设和充电相关服务,为用户提供家庭充电、公共及半公共充电、充电数据服务和电池再利用管理等方案,还将提供创新智能网联服务和数字化客户体验服务,为用户提供全面的智能出行解决方案;上海蔚来汽车有限公司和博世集团将在传感器技术、自动驾驶、电机控制和智能交通系统等领域展开合作;华为技术有限公司与德国大众汽车集团旗下奥迪公司将在智能网联汽车领域开展深入合作,推动自动驾驶汽车和数字化服务的发展;安徽江淮汽车集团股份有限公司和大众中国、西雅特汽车公司签署谅解备忘录,三方将共建一座研发中心,开发符合中国市场需求的电动汽车车型、车联网及自动驾驶技术,并研发具有竞争力的纯电动汽车平台。     

杭州市自动驾驶汽车允许上路测试

近日,杭州市经信委、市公安局、市交通运输局联合印发了《杭州市智能网联车辆道路测试管理实施细则(试行)》(以下简称《细则》),主要明确了智能网联汽车道路测试的范围和管理规范等内容。据悉,下一步杭州将成立杭州市自动驾驶测试专家委员会,引入第三方测试管理机构,对测试主体和车辆进行评估审核,发放测试号牌,开放部分路段用于自动驾驶测试,加快推动自动驾驶技术的发展和应用。     

自动驾驶网络安全政策与标准化研究

<正>随着人工智能、智能座舱等新技术新应用的快速发展,汽车智能化程度不断提高,自适应巡航、自动紧急制动、前向碰撞预警等高级辅助驾驶功能越来越多的应用在智能网联汽车上,方便人们的日常出行,也展示出了未来完全自动驾驶在减少安全事故、提高交通效率和提升驾驶体验等方面的巨大潜力。然而,随着自动驾驶技术在汽车上的广泛部署,自动驾驶可能带来的网络安全风险也变得越来越显著,包括网络安全漏洞、     

车联网仿真测试评价技术研究综述

智能化和网联化是汽车发展的重要方向,车联网技术作为智能网联汽车体系架构的重要组成部分,近年来成为业界的研究热点之一。车联网的大规模部署及其在智能汽车领域的广泛应用前需要对其性能及功能进行全面、深入的测试评价,然而在真实环境下进行车联网的测试与评估存在成本高、难度大的问题,因此通过仿真手段对其进行评价分析是当前的主流测试手段。本文总结了主流的网络仿真器和交通仿真器,对现有车联网仿真平台进行了分类,研究并对比分析了典型的车联网仿真平台;针对车联网的应用特性,研究并归纳了影响车联网仿真性能的车辆移动模型、信道传播模型及驾驶员行为等;从网络仿真指标、车联网应用相关指标归纳了车联网功能及性能测试的典型评价指标。     

华阳：押宝车联网

在“远程诊断”、“零事故”、“动态导航”、“自动驾驶”、“汽车生活”等一连串炫目的关键词背后,顶着“物联网首选应用”光环的车联网概念春节后会迅速走红。走红的原因不仅是国家将出百亿元资金扶持车联网产业,更让企业关注的是,车联网产业未来的2000亿元市场蛋糕。     

瑞萨电子携其展示车亮相2018 CES

正瑞萨电子推出了新一代先进驾驶辅助系统(ADAS)、自动驾驶以及网联驾驶舱展示车。这三款展示车(从传感器融合、ADAS到网联驾驶舱)全面展示了基于先进的、技术可量产的集成系统,这些技术可帮助OEM和一级汽车零配件供应商应对从测试与模拟过渡到量产时自动驾驶汽车设计所面临的复杂挑战。以上三款展示车是瑞萨电子开放式、创新性和可信赖的Renesas autonomy     

基于区块链的智能网联车队协同轨迹预测系统

自动驾驶汽车技术近年来得到了广泛研究与快速发展,但在复杂的交通场景下,自动驾驶汽车面对突然出现的行驶车辆并不能及时避让。针对此问题,基于区块链技术提出智能网联车队的协同轨迹预测系统,智能网联车队中的各个节点与路边基础设施通过长短时记忆网络(LSTM)模型对周边车辆的运动轨迹进行预判,并将得到的结果进行分享,利用区块链技术,智能网联车队与路边基础设施可以对其接收到的信息进行评分,并将汇总后的评分以区块的形式加入存储信誉评分的区块链中。通过该评分,智能网联车队中的车辆可以根据车队中其他节点的信誉值来判断其是否可信,低信誉值节点传来的信息将不予理睬,从而实现了协同驾驶。实验分析表明,所提LSTM模型能够较为准确地预测周边车辆5 s内的行驶轨迹,而所提的系统在提升智能网联车队的行驶安全上起到了明显的效果。     

车路协同路侧感知融合方法的研究

随着智能网联汽车技术和产业的不断发展,智能网联汽车逐渐成为人们交通出行的选择之一。但受智能网联汽车自身环境感知系统对特定道路交通场景信息处理的局限,无法实现在所有行驶工况下安全高效的运行,其需车路协同路侧感知技术的辅助方能更安全高效的运行。海量的车路协同感知数据是城市道路和高速公路车路协同、运行分析和科学管理的宝藏,理解和分析这些数据是车路协同路侧感知融合的关键。面对车路协同路侧多传感器的不同数据,如何高效准确地挖掘和提取雷达、视频在不同时间、不同空间维度的数据,实现对重点交通场景(如视野盲区、急转弯道、隧道、桥梁)和交通事件、环境、设施安全等的雷达、视频数据进行快速融合检测、识别与检索,通过蜂窝车联网C-V2X网络在一定时延范围内有效地将路侧感知融合结果数据发送给智能网联汽车,确保其安全高效的行驶,是面向智能网联汽车辅助驾驶的车路协同路侧感知融合的关键问题。基于智能网联汽车其自身环境感知能力,对道路智能基础设施感知网络中的多传感器融合方法进行研究分析,提出了基于误差方差的多传感器融合算法,与非智能道路相比,其效率更高,更加智能化,可有效解决道路交通运行环境中存在的常见问题,为人们提供更加安全、高效、优质的交通出行服务。     

网联汽车数据传输和网络安全建设思考

<正>在“软件定义汽车”的时代背景下,车辆具备感知能力和网联能力,能够自我判断自身行驶的状态,并将其通过传感转换成数据。同时,“数字化的道路”将通过路侧单元（RSU）、摄像头等传感器将路况信息传输给车辆,为车辆提示最优路线。而“智慧通信”将融合感知、高精度定位、云计算技术,实现人、车、路之间的高效协同。智能网联汽车的高速发展,使得车联网的数据呈现爆炸式增长,数据安全随之成为车联网的发展的焦点问题。     

智能网联时代汽车信息安全能力建设的思考与建议

<正>数字时代到来的最大变化是汽车的智能化、网联化。智能化是依托先进的自动驾驶算法和高质量的数据进行路径的规划和控制,实现单车智能人机共驾。网联化则是以车为核心与万物终端进行互联互通,能够通过互联网技术与外部环境进行交互,实现车与万物之间的信息共享和协同工作。智能网联汽车的出现彻底改变了人们的出行方式,已成为全球竞争的重要科技领域,     

智能汽车操作系统的标准化及产业落地进程

从PC时代的Windows+Intel联盟,到智能数码时代的Android+Arm联盟,在汽车智能时代,也将有智能汽车操作系统+智能汽车硬件的平台.软件定义、数据驱动已成为当下智能网联汽车行业的共识.2019年,中国软件测评中心发布了《车载智能计算基础平台架构1.0(2019年)》,架构图中,自动驾驶操作系统是车载智能计算基础平台的核心部分,自动驾驶操作系统使用并包含了车控操作系统,其基于异构分布硬件/芯片组合是车控操作系统的异构分布拓展.这张架构图实现了支撑硬件、操作系统和应用开发的解耦,是真正能够实现跨平台、跨车型、统一的自动驾驶操作系统和应用定制化的架构,实现了真正的软件定义模式,符合E/E架构和行业的发展趋势.     

智能网联汽车数据跨境流动的法律问题研究

数据是自动驾驶技术发展的核心，数据跨境流动是智能网联汽车行业发展中的常见场景。数据出境可能涉及国家安全、产业发展和个人信息保护等多方利益。我国在构建智能网联汽车数据跨境流动的法律规制时，必须立足本国利益，创新监管模式，平衡数据安全与产业发展的关系。     

刊首语：新能源汽车与智能网联汽车专题

当前,中国汽车工业发展面临由大国到强国转型的挑战。《中国制造 2025》 将新能源汽车与智能网联汽车列入十大重点发展领域。近年来,国家对新能源汽 车与智能网联汽车从科技研发、产业发展、应用示范和市场推动等方面进行了全 维度的支持,中国成为新能源汽车领域发展最活跃的国家之一。虽然该产业在中 国呈现出全面发展的良好局面,但回溯到核心技术层面,该领域需要突破若干核 心关键技术,包括动力系统技术、关键零部件、感知决策、车联网及系统集成。 在此背景下,进行新能源汽车与智能网联汽车科技创新至关重要。     

面向自动驾驶的高效可追踪的车联网匿名通信方案

自动驾驶汽车是人工智能与车联网相结合的产物.近年来,因自动驾驶汽车能极大地解放双手、提高交通效率和安全使其得到了工业界和学术界的广泛关注.然而,指令消息及车辆身份的隐私泄露问题严重阻碍了 自动驾驶汽车的应用落地.解决该问题的最直接的方法是扩展使用车联网中基于假名的通信方案.但是,大多数此类方案不仅对车辆造成了较大的存储...     

智能汽车人机协同控制的研究现状与展望

随着人工智能、互联网技术、通信技术、计算机技术的快速发展,以电动化、智能化及网联化为基础的智能汽车成为汽车行业发展的一大趋势.按照汽车智能化、自动化的发展进程,美国汽车工程师协会将智能汽车的发展分为手动驾驶、驾驶辅助、部分自动化、有条件自动化、高度自动化和完全自动化6个级别,虽然不同层次、不同功能的汽车智能化技术正迅猛发展,但是真正意义上的全工况自动驾驶在短期内很难实现.因此,在未来很长一段时期内,智能汽车必然面对人机协同控制的局面,本文详细介绍了智能汽车人机协同控制中驾驶员建模及人机驾驶权动态优化控制的国内外研究现状,同时简要介绍了智能汽车测试与评价的国内外研究现状,提炼了共性问题,并对人机协同控制的发展趋势给出了一些观点.     

物联网在自动驾驶中的应用简析

0 引言 物联网和智能电动汽车技术的快速发展给传统汽车行业带来了颠覆性变革,赋予了汽车"电动化、智能化、网联化、共享化"的特点,而融合了5G、人工智能、物联网等技术的自动驾驶则实现了车与人、车、道路、云端等的信息交换和共享,通过在汽车上搭载车辆传感器、智能控制器等装置,使汽车具备环境感知、智慧决策、协同控制、危险预警等功能,让人们的驾驶体验更加智能、安全、高效、舒适.汽车行业的数字化时代已经到来,自动驾驶的生态系统正在逐渐形成,商业化进程也在不断提速.     

广州发布智能网联汽车道路测试有关工作的指导意见（征求意见稿）

为加快推动智能网联汽车技术研发及应用,支持智能网联汽车企业开展相关测试工作,广州市交通委员会、广州市工业和信息化委员会、广州市公安局于近日共同发布《广州市关于智能网联汽车道路测试有关工作的指导意见（征求意见稿）》（以下简称《指导意见》）。