Untuk kenderaan pada tahap yang berbeza, jumlah data yang perlu dikumpul juga meningkat secara eksponen. Mengambil peringkat L3 yang biasa pada masa ini sebagai contoh, dengan pengenalan kamera definisi ultra tinggi 4K, lidar 128 talian dan penderia lain, jumlah data yang direkodkan oleh sistem pengumpulan data selama 8 jam sehari adalah setinggi 30TB . Katakan begini, ujian teknologi memandu sendiri Nvidia juga menunjukkan bahawa sistem pengumpulan data pembelajaran kenderaan boleh mengisi pemacu storan keadaan pepejal (SSD) peringkat terabait dalam beberapa jam.
Seperti yang kita sedia maklum, terdapat lima peringkat automasi kenderaan. Semakin tinggi tahap automasi, semakin besar jumlah storan data yang diperlukan. Contohnya, kenderaan autonomi Tahap 2 memerlukan operasi manusia sepenuhnya, tetapi mempunyai sistem automatik tambahan seperti bantuan pertukaran lorong, pengesanan titik buta atau fungsi tempat letak kenderaan automatik. Bowman percaya bahawa kenderaan autonomi tahap 2 akan memerlukan 4 hingga 10 petabait data.
Walau bagaimanapun, kenderaan autonomi tahap tiga memerlukan storan data 50 hingga 100PB dan kenderaan autonomi tahap lima memerlukan lebih daripada 3EB ruang storan. "Tahap 3 bermakna kereta boleh memandu sendiri," kata Bowman "Tahap 5 bermakna kereta itu boleh memandu sendiri." >
Memperkenalkan beberapa penyelidikan khusus tentang pengurusan data :
Pengurusan sumber dan pemunggahan tugas
Memandangkan nod tepi boleh menyediakan perkhidmatan kepada berbilang pengguna (kenderaan) dalam julat tertentu pada masa yang sama, peruntukan Sumber dan persaingan tugas pengguna adalah faktor utama yang mempengaruhi prestasi Dokumen tertentu mengubah masalah konflik persaingan dalam proses pemunggahan tugas kenderaan kepada masalah permainan berbilang pengguna, membuktikan kewujudan keseimbangan Nash masalah ini, dan melaksanakan sistem teragih. . kesedaran kualiti perkhidmatan dicadangkan Rangka kerja pengurusan sumber rangkaian membahagikan masalah peruntukan sumber kepada tiga sub-masalah: segmentasi kelompok kenderaan, peruntukan kumpulan blok sumber antara kelompok dan peruntukan sumber dalam kelompok, dan melaksanakan kaedah pengoptimuman berdasarkan teori graf:
Mensasarkan masalah penukaran nod tepi yang kerap disebabkan oleh mobiliti kenderaan yang tinggi, literatur di atas percaya bahawa sambungan antara kenderaan dan nod perlu dikekalkan lebih lama Jika ia hilang selepas tempoh masa yang singkat, ia akan menyebabkan peningkatan dalam masa pemprosesan dan penggunaan tenaga Algoritma penggantian tugas dicadangkan tugasan diturunkan dari nod asal ke nod sasaran yang boleh dilaksanakan seterusnya dan tugasan terus dijalankan
Secara khususnya, algoritma mengasingkan masalah pengoptimuman stokastik dua hala kepada dua masalah pengoptimuman mengikut kerangka bebas berdasarkan algoritma Lyapunov: Untuk kenderaan, strategi pemunggahan dipilih dengan membandingkan kos pemprosesan tempatan dengan kos pemunggahan tugas, CPU Kekerapan pelarasan dikira melalui fungsi objektif yang dicadangkan untuk nod tepi, algoritma bekalan sumber ringan mula-mula dicadangkan, dan kemudian berdasarkan algoritma lelaran yang mengoptimumkan sumber wayarles dan penggunaan tenaga secara bersama, kaedah kelonggaran berterusan dan dwi Lagrange penyelesaian adalah algoritma gandingan yang dicadangkan.
Pada masa yang sama, penyelidik memilih ruang putih TV untuk penghantaran data tanpa wayar antara kenderaan dan nod tepi, menebus pengehadan teknologi selular tradisional, Wi-Fi dan lain-lain dan meningkatkan kecekapan komunikasi.
Pada masa yang sama, untuk berbilang pengguna di kawasan tertentu, biasanya terdapat berbilang nod untuk memberikan pilihan. Algoritma JSCO mengubah pengimbangan beban dan pemunggahan tugas membuat keputusan masalah dalam konteks berbilang nod, berbilang pengguna kepada masalah pengaturcaraan tak linear integer bercampur, dan boleh mengira dengan kerumitan rendah tiga isu pemilihan nod, pengoptimuman sumber pengkomputeran, dan pemunggahan membuat keputusan pelan. Memaksimumkan penggunaan sistem sambil mengekalkan kekangan latensi.
Sesetengah profesional mengatakan bahawa 5G adalah penting untuk pembangunan dan pengeluaran kenderaan autonomi 5 hingga 10 tahun akan datang, lebih banyak teknologi akan disepadukan ke dalam kereta. Beliau berkata: "Kereta hari ini adalah pusat data mudah alih di jalan raya. Oleh itu, data dalam kenderaan mesti diproses terlebih dahulu, sebagai contoh, untuk mengenal pasti data berharga yang layak dihantar ke pusat data melalui 5G."
Beliau juga berkata kereta pandu sendiri perlu menyimpan data tepi iaitu menyimpan data dalam kereta. "Anda memerlukan storan tepi pengiraan, terutamanya di tempat yang tiada liputan 5G. Itu satu lagi masalah kerana anda perlu cache data dalam kenderaan untuk menghantarnya sebaik sahaja terdapat isyarat 5G."
Isu lain yang berkaitan dengan 5G ialah kelajuan muat naik. Sesetengah profesional berkata: "5G direka untuk data penstriman muat turun berkelajuan tinggi, jadi kelajuan muat naik tidak begitu pantas. Oleh itu, anda tidak boleh benar-benar memuat naik sejumlah besar data melalui 5G. Ia direka untuk menghantar data dari pusat data ke pengguna akhir dan bukannya daripada kenderaan." Tetapi kelebihan 5G ialah kependamannya yang rendah."
Pentadbiran Ruang Siber China mengeluarkan "Beberapa Peraturan mengenai Pengurusan Keselamatan Data Automotif (Draf untuk Komen)" pada 12 Mei tahun lepas "(dirujuk sebagai "Draf Pendapat") menyebabkan turun naik yang kecil, tetapi ia kelihatan dengan cepat tenggelam ke dalam "dasar kolam" dan dibayangi oleh keseronokan dalam industri automotif seperti pembuatan kereta rentas sempadan. Tetapi syarikat kereta tahu dengan baik bahawa ini bukan sahaja pelan kawalan risiko keselamatan data yang dibawa oleh kontroversi Tesla Pada tahap yang lebih mendalam, amaran "kutukan" untuk mengumpul data pengguna telah dibunyikan. "Jika peraturan ini akhirnya dilaksanakan dan menetapkan dengan tegas bahawa data hanya boleh ditinggalkan di dalam kereta, dan syarikat kereta tidak memulakan saluran pemerolehan data undang-undang baharu, maka pembangunan teknologi pemanduan autonomi domestik mungkin benar-benar ditangguhkan selama beberapa tahun," kata beliau. tertentu Pihak berkuasa industri berkata dengan syarat tidak mahu dikenali.
Tetapi tidak semua syarikat kereta memilih untuk menunggu dan melihat Data pemanduan pengguna di jalan sebenar merupakan sokongan penting bagi syarikat kereta untuk meningkatkan secara berulang dan meningkatkan teknologi pemanduan autonomi mereka. Untuk tujuan ini, beberapa syarikat telah mula mencipta model perniagaan baharu untuk pemerolehan data. Pada April tahun ini, SAIC Zhiji mengeluarkan kaedah perlombongan aset digital pengguna "batu kasar" berdasarkan platform hak data pengguna CSOP (Cus-tomerShareOptionPlan). Ia berharap dapat merealisasikan transaksi data dengan pengguna melalui platform ini. Kaedah operasi khusus ialah: Zhiji Automobile menggunakan 4.9% daripada ekuiti pusingan pengasas untuk pelan CSOP dan melancarkan 300 juta "batu mentah", di mana 70% daripada batu kasar perlu ditebus oleh pemilik kereta melalui data yang dijana oleh harian memandu kenderaan. Selepas pengguna memperoleh batu kasar, mereka boleh menaik taraf produk perisian dan perkakasan dan mendapatkan hak data yang sepadan.
Zhiji pada masa ini merupakan satu-satunya syarikat kereta di China yang mencadangkan transaksi data dengan pengguna Walaupun platformnya telah dilancarkan sebelum pengeluaran draf peraturan baharu, ia dianggap sebagai peraturan trend. Penyelesaian daripada Yanxia. "Saya rasa ia agak menarik. Ia adalah model inovasi." Liu Jianhao, ketua keselamatan maklumat Baidu Apollo, memberitahu wartawan dari Pemerhati Ekonomi. Pihak berkuasa yang disebutkan di atas juga percaya bahawa model ini adalah pecah tanah. Sebelum ini, syarikat kereta mengumpul kebanyakan data kenderaan secara lalai, dan transaksi yang sama tidak pernah dicapai. Walau bagaimanapun, sesetengah pakar percaya bahawa disebabkan oleh banyak ketidakpastian, model ini mungkin hanya percubaan di bawah pemikiran Internet syarikat kereta, dan sukar untuk mengatakan sama ada pelaksanaannya akan lancar atau tidak.
Perbincangan di sebalik model perdagangan data Zhiji Auto mencerminkan krisis bahawa ia akan menjadi semakin sukar bagi syarikat kereta dan industri untuk mengumpul data pengguna untuk rasa kereta pintar. Menurut "Draf Pendapat", syarikat kereta "tidak mengumpul maklumat peribadi pengguna dan data pemanduan penting secara lalai", atau sekurang-kurangnya perlu mendapatkan persetujuan pengguna setiap kali. Ini bermakna saluran pengumpulan data mungkin disekat, yang pasti akan memberi kesan pada aplikasi pemanduan autonomi yang sedang berkembang pesat.
Dalam situasi ini, bolehkah model perdagangan data SAIC Zhiji menjadi trend industri? Di antara keperluan keselamatan data pengguna dan pembangunan teknologi pemanduan pintar, adakah terdapat model perkongsian data lain yang boleh dilaksanakan? Masa semakin suntuk untuk industri mencari penyelesaian.
Dalam temu bual dengan wartawan dari Pemerhati Ekonomi, ramai pakar menyatakan kebimbangan mengenai Zhiji Auto dan Mod transaksi data oleh pengguna telah diberi pengiktirafan tertentu. Mei Songlin, seorang penganalisis kanan dalam industri automotif, percaya bahawa model ini boleh meningkatkan ketelusan pengumpulan data oleh syarikat kereta dan membolehkan syarikat dan pengguna kereta mendapat manfaat antara satu sama lain. Lu Wenliang, pengurus besar Pusat Penyelidikan Industri Automotif CCID Consulting, berkata ini menunjukkan bahawa syarikat kereta mula menggunakan model "crowdsourcing" serupa dengan syarikat Internet, yang agak maju.
Tetapi industri mempunyai pandangan berbeza sama ada model ini akan menjadi trend industri. "Saya fikir pada masa hadapan, syarikat (seperti Zhiji) mungkin menghasilkan beberapa cara yang baik untuk merangsang pengguna menyediakan data." Liu Jianhao percaya bahawa penggunaan model ini bukan sahaja dapat membantu syarikat kereta mendapatkan data, tetapi juga melalui pengumpulan data." Ia akan sangat menggalakkan pembangunan kereta pintar "Data adalah elemen asas dalam era Internet mudah alih dan sangat penting. Perkara yang sama berlaku untuk kereta pintar." Liu Jianhao membuat analogi dengan perkembangan industri telefon bimbit, "(Sebelum ini) Nokia sendiri mempunyai sedikit data. Apabila kandungan aplikasi telefon pintar meningkat, ia secara langsung membawa kepada era Internet mudah alih."
Walau bagaimanapun, sesetengah orang percaya bahawa masih terdapat banyak ketidaktentuan dalam model dagangan data. Di satu pihak, kerana ia adalah model baru, sukar untuk menetapkan jumlah transaksi dan ganjaran data "Jika tetapan rendah, tiada siapa yang akan mengambil bahagian. Jika tetapan tinggi, ia tidak akan dikeluarkan kemudian , yang akan merosakkan jenama." Lu Wenliang berkata. Pada masa yang sama, sebagai tindak balas kepada pandangan bahawa data mungkin menggalakkan pembangunan keseluruhan kereta pintar, Lu Wenliang percaya bahawa untuk menggunakan model "crowdsourcing" untuk mencapai pembangunan, produk itu harus terlebih dahulu agak baik sebelum ia boleh menggunakan data pengguna untuk membentuk kitaran mulia Dalam kes produk separuh siap, ia akan menyebabkan A kitaran ganas, dan kereta pintar semasa tidak boleh dikatakan telah dibangunkan dan disempurnakan Oleh itu, sukar untuk mengatakan sama ada model pemerolehan data baru ini oleh Zhiji Automobile akan menjadi trend "Ia mungkin hanya percubaan oleh syarikat kereta di bawah pemikiran Internet. Internet Terdapat banyak model operasi, cuba semuanya, dan jika mereka tidak berfungsi, anda boleh mengubahnya." "Sekarang syarikat kereta sedang sakit kepala dengan keperluan pengumpulan data terkini. Mengenai draf ini, kebanyakan maklum balas daripada syarikat memberi tumpuan kepada perubahan dalam kaedah pengumpulan data, Lu Wenliang menunjukkan kepada seorang wartawan dari Pemerhati Ekonomi bahawa jika peraturan baru dilaksanakan, Ia pasti akan memberi impak yang besar "Sebab utamanya ialah terlalu banyak data yang dikumpul pada masa lalu, dan model perniagaan banyak syarikat adalah untuk mengumpul data tanpa kebenaran." Anda boleh melihat Peraturan baharu mengenai pengurusan keselamatan data kereta terutamanya mengehadkan pengumpulan dua jenis data - data penting dan maklumat peribadi. Data penting termasuk "jenis kenderaan, trafik kenderaan dan data lain di jalan raya", yang dianggap sebagai data penting yang diperlukan untuk pemanduan autonomi untuk mengumpul pemandangan jalan raya. Selain itu, operasi peribadi dalam kereta dalam maklumat peribadi juga dianggap sebagai saluran penting untuk syarikat kereta mengumpul tabiat pengguna. Walau bagaimanapun, peraturan baharu menentukan bahawa maklumat ini "tidak dikumpul secara lalai" dan walaupun ia dikumpul, kebenaran itu "sah sekali sahaja", yang mungkin menyekat saluran pengumpulan data semasa syarikat kereta.
Kotak hitam pemanduan pintar - kaedah pengurusan data Huawei
Huawei secara rasmi mengeluarkan "Kertas Putih Rangkaian Pemanduan Autonomi Rangkaian Teras Huawei", menerajui industri Konsep, matlamat dan seni bina rangkaian teras autonomi berorientasikan 5G dicadangkan, menyediakan laluan panduan yang boleh diukur dan praktikal untuk evolusi rangkaian teras 5G kepada rangkaian pemanduan autonomi.
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, kereta pemanduan pintar telah menjadi trend pembangunan baharu dalam bidang automotif Semakin banyak kereta telah menggunakan sistem pemanduan berbantu (ADAS) dan sistem pemanduan autonomi menggunakan pusat data mudah alih yang dipasang pada kenderaan ( MDC) dan penderia yang dipasang pada kenderaan dengan bijak boleh mengesan halangan, merasakan persekitaran sekeliling, menentukan laluan kenderaan secara automatik dan mengawal status pemanduan kenderaan semasa memandu. Teknologi pemanduan pintar telah membawa peluang dan cabaran revolusioner kepada bidang automotif Semakin ramai pengeluar komited untuk meningkatkan pengalaman pemandu dalam memandu melalui pemanduan pintar.
Selain itu, keselamatan kereta pemanduan pintar juga telah menarik perhatian meluas dalam industri kereta pandu manusia tradisional biasanya menggunakan peralatan kotak hitam untuk merekodkan kelajuan enjin kenderaan dan kelajuan kenderaan sebelum ini dan selepas kemalangan , brek, pemecut dan status tali pinggang keledar, manakala kotak hitam adalah sejenis peralatan yang dipasang pada kereta dan mempunyai rintangan kerosakan yang tinggi. Apabila kereta mengalami perlanggaran ganas, kotak hitam boleh menggunakan data yang disediakan oleh penderia pecutan yang disambungkan ke peranti kotak hitam dalam badan kereta untuk menentukan sama ada pecutan kenderaan melebihi ambang pratetap dalam tempoh yang singkat, dan kemudian mengumpul dan menyimpan data badan.
Walau bagaimanapun, berbanding dengan kenderaan tradisional yang dipandu manusia, kereta pemanduan pintar mempunyai had yang berbeza dalam senario aplikasi, tabiat dan gaya pemanduan pemandu, cara setiap sistem dalam kereta pemanduan pintar berfungsi, dan bagaimana mereka berinteraksi dengan kemudahan sekitar Hubungan dengan kereta telah mengalami perubahan yang sangat besar kereta pemanduan pintar? Kaedah menjadi masalah teknikal yang perlu diselesaikan.
Bagi menyelesaikan masalah ini, Huawei memohon paten ciptaan bertajuk "Kaedah Pengurusan, Peranti dan Peralatan untuk Data Kotak Hitam dalam Kereta Pemanduan Pintar" pada 7 Ogos 2019 (Nombor permohonan : 201910726567.X), pemohon ialah Huawei Technologies Co., Ltd.
Berdasarkan maklumat paten ini yang didedahkan pada masa ini, mari kita lihat kaedah pengurusan data kotak hitam ini.
Seperti yang ditunjukkan di atas, ia adalah gambar rajah skema seni bina logik sistem pengurusan data kotak hitam kenderaan pemanduan pintar yang dicipta oleh paten ini Sistem ini termasuk pusat data awan 101 , rangkaian 102 dan kenderaan pemanduan pintar 103, pusat data awan 101 dan kenderaan pemanduan pintar 103 berkomunikasi melalui rangkaian 102.
Antaranya, pusat data perkhidmatan awan boleh menyediakan pusat data perkhidmatan awan untuk menyimpan data kotak hitam, termasuk awan peribadi, awan awam dan pusat data jenis awan hibrid boleh dilaksanakan Medium untuk menghantar data kotak hitam dalam kereta pemanduan pintar ke pusat data perkhidmatan awan.
Melihat pada keseluruhan kenderaan pemanduan pintar, ia termasuk kotak komunikasi 1031, gerbang pusat 1032, pengawal badan (BCM) 1033, pengawal interaksi manusia-komputer 1034 dan pengawal pemanduan pintar 1035 , pengawal kenderaan 1036 dan peranti kotak hitam 1037. Kotak komunikasi digunakan untuk merealisasikan komunikasi antara kenderaan pemanduan pintar dan pusat data perkhidmatan awan termasuk sistem kawalan hiburan dalam kenderaan seperti hiburan dalam kenderaan (IVI) dan antara muka monitor perkakasan (HMI), yang bertanggungjawab; untuk interaksi antara orang dan kenderaan Mereka biasanya digunakan Ia digunakan untuk menguruskan instrumen, paparan kawalan pusat, penderia tekanan stereng dan peralatan lain.
Pengawal kenderaan (VCU) biasanya disambungkan kepada unit kawalan elektronik casis, beg udara dan unit kawalan elektronik kuasa, dan beg udara biasanya disambungkan kepada unit ukuran inersia, melalui inersia Pengesanan unit ukuran boleh menentukan sama ada kereta pemanduan pintar berada dalam keadaan brek kecemasan Jika kereta pemanduan pintar berada dalam keadaan ini, beg udara boleh muncul untuk melindungi keselamatan pemandu.
Akhirnya, terdapat kotak hitam paling misteri dalam kenderaan Peranti kotak hitam digunakan untuk merekodkan data badan kenderaan pemanduan pintar dalam situasi kecemasan kelajuan, kelajuan kenderaan dan daya brek , sudut stereng, status plat pendikit, status tali pinggang keledar, dsb., serta cap masa apabila data ini dijana. Apabila kereta terbabas, data ini selalunya merupakan data yang paling penting untuk penyiasat menganalisis kemalangan itu.
Seterusnya, kami akan memperkenalkan secara terperinci kaedah pengurusan data kotak hitam dalam kenderaan pemanduan pintar yang disediakan dalam paten bersempena dengan rajah di bawah, seperti yang ditunjukkan dalam rajah.
Pertama, apabila pengawal pengesanan mengesan peristiwa pencetus kotak hitam, pengawal pengesanan menghantar pemberitahuan peristiwa pencetus kepada peranti kotak hitam. Kedua, peranti kotak hitam mengenal pasti jenis data data kotak hitam mengikut jenis peristiwa pencetus kotak hitam yang boleh dikesan oleh pengawal pengesanan termasuk peristiwa penukaran mod pemanduan dan peristiwa sempadan risiko pemanduan peristiwa penukaran boleh dibahagikan kepada dua jenis berikut: Situasi:
1) Pemandu menukar mod pemanduan kereta pemanduan pintar kepada mod pemanduan pintar: Apabila kereta pemanduan pintar secara manual dipandu dan sistem pemanduan pintar mengesan bahawa ia memenuhi syarat untuk menghidupkan pemanduan pintar, Pemandu dimaklumkan melalui pengawal interaksi manusia-komputer, dan pemandu mencetuskan kereta pemanduan pintar untuk beralih kepada mod pemanduan pintar melalui butang Di kali ini, pengawal interaksi manusia-komputer memberitahu peranti kotak hitam bahawa terdapat peristiwa pencetus kotak hitam.
2) Pemandu secara aktif menukar mod pemanduan kereta pemanduan pintar kepada mod pemanduan tidak pintar: Apabila kereta pemanduan pintar berada dalam mod pemanduan pintar, pemandu boleh menekan brek dan pusingkan stereng, kaedah pensuisan mod pengawal interaksi manusia-komputer secara aktif menukar kenderaan pemanduan pintar kepada mod bukan pemanduan Pada masa ini, peristiwa pencetus data kotak hitam boleh dikesan melalui pengawal interaksi manusia-komputer, dan peranti kotak hitam dimaklumkan tentang peristiwa pencetus kotak hitam.
Kemudian, peranti kotak hitam menentukan tahap storan kepunyaan data berdasarkan jenis peristiwa pencetus dan jenis data, dan menyimpan data mengikut tahap storan yang mana data tersebut milik dan peraturan yang telah ditetapkan. Apabila tahap storan yang dimiliki data memenuhi syarat pratetap, peranti kotak hitam akan menghantar data kotak hitam ke pusat data perkhidmatan awan. Dengan cara ini, dengan menggred kaedah penyimpanan data, tahap tertinggi akan menyimpan buku ke awan, dengan itu memastikan keselamatan dan keberkesanan data.
Akhir sekali ialah gambarajah struktur peranti kotak hitam kenderaan pemanduan pintar ini. Dapat dilihat bahawa peranti kotak hitam termasuk pemproses 101 , medium storan 102, Antara muka komunikasi 103 dan unit memori 104. Antaranya, pemproses, medium storan, antara muka komunikasi, dan unit memori berkomunikasi melalui bas.
Di atas ialah kaedah pengurusan data kotak hitam yang dicipta oleh Huawei Dengan menaik taraf kaedah pengurusan data dalam kotak hitam, dan menyimpan data kotak hitam dalam storan tempatan dan awan di. pada masa yang sama, dan untuk kotak hitam Data disimpan secara hierarki, yang secara berkesan meningkatkan keberkesanan dan keselamatan data kotak hitam dalam kereta pemanduan pintar, dan juga meningkatkan keselamatan keseluruhan keseluruhan kereta pemanduan pintar.
Atas ialah kandungan terperinci Menganalisis pengurusan data besar dalam teknologi pemanduan autonomi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
![[Web front-end] Permulaan pantas Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
