恩智浦如何应对智能车辆数据管理挑战

内容提要

随着软件定义汽车 (SDV) 的出现，汽车生成的数据将大幅增长，因此对数据的智能化转发需求也随之增加。数据管理解决方案 (如aicas提供的方案) 可帮助汽车制造商和车队运营商高效管理这些数据。

增强汽车遥测与信号数据收集

汽车遥测与信号数据收集对于合规性至关重要。除了维修过程中强制采集和使用的汽车数据外，额外记录关键信号或数据点不仅能提升用户体验，还能为未来车型的新功能开发提供支持。此外，AI算法可用于识别模式或趋势，进一步推动功能改进。

然而，当前的数据管理方法存在局限性：

缺乏统一的分类体系：信号命名方式尚未标准化。

采样率、单位和信号表示不一致：不仅不同OEM之间存在差异，各平台之间也有所不同。

专有解决方案：现有方案多为专有系统，难以广泛适用。

高昂的传输成本：尽管LTE、5G等技术提供了大容量带宽，但传输所有可用信号的成本依然极为高昂。因此，数据的筛选与动态选择至关重要。

要有效应对这些挑战，需要汽车制造商、车队运营商和保险公司携手合作，制定统一的解决方案。

车辆信号规范 (VSS) 数据管理解决方案 (aicas GmbH，2024年)。

Aicas提出的解决方案包含以下组件，旨在解决上述问题：

通用车辆域分类：基于开放标准COVESA车辆信号规范 (VSS)，有关更多详情，请参阅COVESA和GitHub页面。

VSS是与车辆相关的信号目录

VSS是通过结构化方式定义和组织车辆信号的句法

信号数据标准化：标准化信号数据所需的元信息是每种车型VSS信号规范的一部分。

灵活的数据选择：可根据具体应用场景选择发送至数据中心的数据。

图形编辑器：为简化数据收集方案的制定，采用图形编辑器，以可视化方式显示目标系统的数据收集和管理流程。

信号合成与映射：该方法具备高度灵活性，可从现有原始数据中合成信号，或将额外的非标准信号映射至数据收集方案。

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解决方案详细信息

软件代理作为一组服务实现，运行于JamaicaAMS应用程序管理运行时系统中，该系统是一个基于组件的应用程序框架。

借助JamaicaAMS，嵌入式系统能够在运行时随时进行远程更新和灵活重配置。此外，还能够在支持的多个系统上复用组件，从而提供跨车队应用的高度可扩展性。在JamaicaAMS组件系统内，与AWS FleetWise兼容的数据收集系统被实现为一组独立的软件模块。这些模块通过内部消息总线实现异步通信。

该解决方案的三大核心组成部分包括：

从CAN总线转换并标准化信号

信号选择

将信号发送至数据中心或云端

恩智浦硬件上的系统演示

该系统支持实时车辆数据访问与管理，如下图所示。

演示系统由恩智浦硬件和aicas软件组成，展示了VSS数据管理 (NXP，2024)。

它由4个主要组件构成：恩智浦GreenBox 3实时开发平台 (图中编号2)、GoldBox 3 (3)、Node-RED (1) 和云仪表板 (4)。在Node-RED (标记为1的截屏) 中，用户可配置与车辆动态、电池管理和能源管理相关的数据选择流，并通过实时云仪表板 (4) 监测收集的数据。Node-RED提供低代码环境，支持动态远程重配置，简化原型设计。

此外，恩智浦GreenBox 3 (CAN数据源，图中编号1) 与GoldBox 3 (CAN接收器和数据处理器，图中编号3) 通过物理CAN总线连接，模拟真实车辆系统。

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Aicas EdgeSuite解决方案提供CAN到VSS的映射和信号标准化功能，支持基于VSS信号制定信号收集方案，同时具备创建车辆模型和车队分组能力，使客户能够快速启动数据收集与管理解决方案设计，无需从零构建系统。此外，该解决方案配备嵌入式仪表板和云仪表板，为车队运营商提供高效的数据管理。

该解决方案可部署于恩智浦汽车处理器上。恩智浦S32G3汽车网络处理器提供高速车辆联网，配备基于Arm Cortex-A53内核的POSIX计算和基于Arm Cortex-M7锁步内核的ASIL D计算。

关键要点

恩智浦携手aicas，通过aicas EdgeSuite利用VSS，结合恩智浦汽车处理器 (恩智浦S32G3车辆联网处理器和恩智浦S32E2实时处理器)，实现车辆及车队数据管理。

VSS的集成提供了以下关键优势：

减少车辆数据碎片化

轻松集成一级供应商软件与ECU

促进与车外参与方(如充电站)的协同合作

Aicas EdgeSuite产品使客户能够专注于快速开发数据收集与管理解决方案，无需从零构建完整框架。

本文作者

Gergely Simon，恩智浦半导体汽车系统工程与市场首席工程师。Gergely在恩智浦工作近三年，期间专注于人工智能、机器学习和数据管理解决方案。他最初的背景为应用工程，曾支持S32G及相关产品，包括eIQ Auto AI/ML软件开发环境，并为展会和展览构建演示项目。近期，他的研究重点转向边缘AI应用，以及AI/ML模型在多种恩智浦器件上的部署。在加入恩智浦之前，他曾从事云原生有限元建模工作，为移动滤波器模拟提供高效的分布式计算解决方案。