內容提要

隨著軟件定義汽車 (SDV) 的出現，汽車生成的數據將大幅增長，因此對數據的智能化轉發需求也隨之增加。數據管理解決方案 (如aicas提供的方案) 可幫助汽車制造商和車隊運營商高效管理這些數據。

增強汽車遙測與信號數據收集

汽車遙測與信號數據收集對于合規性至關重要。除了維修過程中強制采集和使用的汽車數據外，額外記錄關鍵信號或數據點不僅能提升用戶體驗，還能為未來車型的新功能開發提供支持。此外，AI算法可用于識別模式或趨勢，進一步推動功能改進。

然而，當前的數據管理方法存在局限性：

缺乏統一的分類體系：信號命名方式尚未標準化。

采樣率、單位和信號表示不一致：不僅不同OEM之間存在差異，各平臺之間也有所不同。

專有解決方案：現有方案多為專有系統，難以廣泛適用。

高昂的傳輸成本：盡管LTE、5G等技術提供了大容量帶寬，但傳輸所有可用信號的成本依然極為高昂。因此，數據的篩選與動態選擇至關重要。

要有效應對這些挑戰，需要汽車制造商、車隊運營商和保險公司攜手合作，制定統一的解決方案。

車輛信號規范 (VSS) 數據管理解決方案 (aicas GmbH，2024年)。

Aicas提出的解決方案包含以下組件，旨在解決上述問題：

通用車輛域分類：基于開放標準COVESA車輛信號規范 (VSS)，有關更多詳情，請參閱COVESA和GitHub頁面。

VSS是與車輛相關的信號目錄

VSS是通過結構化方式定義和組織車輛信號的句法

信號數據標準化：標準化信號數據所需的元信息是每種車型VSS信號規范的一部分。

靈活的數據選擇：可根據具體應用場景選擇發送至數據中心的數據。

圖形編輯器：為簡化數據收集方案的制定，采用圖形編輯器，以可視化方式顯示目標系統的數據收集和管理流程。

信號合成與映射：該方法具備高度靈活性，可從現有原始數據中合成信號，或將額外的非標準信號映射至數據收集方案。

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解決方案詳細信息

軟件代理作為一組服務實現，運行于JamaicaAMS應用程序管理運行時系統中，該系統是一個基于組件的應用程序框架。

借助JamaicaAMS，嵌入式系統能夠在運行時隨時進行遠程更新和靈活重配置。此外，還能夠在支持的多個系統上復用組件，從而提供跨車隊應用的高度可擴展性。在JamaicaAMS組件系統內，與AWS FleetWise兼容的數據收集系統被實現為一組獨立的軟件模塊。這些模塊通過內部消息總線實現異步通信。

該解決方案的三大核心組成部分包括：

從CAN總線轉換并標準化信號

信號選擇

將信號發送至數據中心或云端

恩智浦硬件上的系統演示

該系統支持實時車輛數據訪問與管理，如下圖所示。

演示系統由恩智浦硬件和aicas軟件組成，展示了VSS數據管理 (NXP，2024)。

它由4個主要組件構成：恩智浦GreenBox 3實時開發平臺 (圖中編號2)、GoldBox 3 (3)、Node-RED (1) 和云儀表板 (4)。在Node-RED (標記為1的截屏) 中，用戶可配置與車輛動態、電池管理和能源管理相關的數據選擇流，并通過實時云儀表板 (4) 監測收集的數據。Node-RED提供低代碼環境，支持動態遠程重配置，簡化原型設計。

此外，恩智浦GreenBox 3 (CAN數據源，圖中編號1) 與GoldBox 3 (CAN接收器和數據處理器，圖中編號3) 通過物理CAN總線連接，模擬真實車輛系統。

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Aicas EdgeSuite解決方案提供CAN到VSS的映射和信號標準化功能，支持基于VSS信號制定信號收集方案，同時具備創建車輛模型和車隊分組能力，使客戶能夠快速啟動數據收集與管理解決方案設計，無需從零構建系統。此外，該解決方案配備嵌入式儀表板和云儀表板，為車隊運營商提供高效的數據管理。

該解決方案可部署于恩智浦汽車處理器上。恩智浦S32G3汽車網絡處理器提供高速車輛聯網，配備基于Arm Cortex-A53內核的POSIX計算和基于Arm Cortex-M7鎖步內核的ASIL D計算。

關鍵要點

恩智浦攜手aicas，通過aicas EdgeSuite利用VSS，結合恩智浦汽車處理器 (恩智浦S32G3車輛聯網處理器和恩智浦S32E2實時處理器)，實現車輛及車隊數據管理。

VSS的集成提供了以下關鍵優勢：

減少車輛數據碎片化

輕松集成一級供應商軟件與ECU

促進與車外參與方(如充電站)的協同合作

Aicas EdgeSuite產品使客戶能夠專注于快速開發數據收集與管理解決方案，無需從零構建完整框架。

本文作者

Gergely Simon，恩智浦半導體汽車系統工程與市場首席工程師。Gergely在恩智浦工作近三年，期間專注于人工智能、機器學習和數據管理解決方案。他最初的背景為應用工程，曾支持S32G及相關產品，包括eIQ Auto AI/ML軟件開發環境，并為展會和展覽構建演示項目。近期，他的研究重點轉向邊緣AI應用，以及AI/ML模型在多種恩智浦器件上的部署。在加入恩智浦之前，他曾從事云原生有限元建模工作，為移動濾波器模擬提供高效的分布式計算解決方案。