智能车载系统数据处理方案设计.pdf

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1、1 2 智 能车载系统数据处理方案设计 智能车载系统数据处理方案设计 De s i gn o f Da t a P r o c e s s i n g S c h e me o f I n t e l l i g e n t Ca r -mo u n t e d S y s t e m 闰冬 洋 方 勇卜冬曜 ( 上海大学通信与信息工程学院，上海 2 0 0 4 4 4 ) 许 广 宏 ( 泛亚汽车技术 中心有限公 司， 上海 2 0 1 2 0 1 ) 摘 要： 随着无人 驾驶技 术的推 进 ， 汽 车对 车载 终端数据 处理能力的要 求越来越 高， 为 了提 高智能车载 系统 的数 据处理

2、 效 率， 减少对存储 空间的 占用， 增强数据传输的实时性 ， 提 出了一种针对 车载 系统整体的数据处理方案 ， 设计并实现 了方案 的部分功能应用 。 该方案针对车载诊 断 系统和各种传感 器采集 的汽车周 围环境信 息、 车辆基本信息、 空气质量信息等数据 ， 首 先 对 采 集 的 数 据 进 行 预 处 理 ， 滤 除 采 集 时 产 生 的 干 扰 信 号 ， 再 根 据 所 获 得 数 据 的 数 据 特 征 ， 通 过 对 不 同种 类数 据 特 征 进 行 分析 ， 采用针对性的方法分 别对 它们进行压缩处理 、 去 冗余 ， 并根据 不同的数据特征分别设计 了数据 处理方

3、案 ， 最后分析 了数据综合应用的方法。实验 结果表 明， 该数据 处理 方案数据处理效果好 ， 实时性较 强。 关键词 ： 数据处理 ， 车辆信 息， 空气质量 ， 应用分析 Abs t r a c t ：A da t a p r o c es s i n g s c h eme f o r t h e wh ole ca r - mou n t e d s ys t e m is pu t f or war d i n t h i s pa pe r Th e da t a o f t h e ve h i cle s u r r ou ndin g e n vir o n men t i

4、 n f 0r ma t i0n v eh i c l e b as ic i n f or ma t io n an d air qu ali t y i n f or ma t ion co l lec t ed by t h e ve hicle di agn os t i c s y s t e m an d v ar i o us s e ns o r s ar e pr epr oc e s s ed a nd f i lt e r e d f ir s t l y t o r e mo v e t h e int e r f er en c e s i gn al ge n er

5、 a t e d a t t h e t i me o f a cqu i s it ion And t h en ac co r ding t o t h e ch ar a ct er i s t i c s o f t he di f f er en t d a t a an d f e a t u r e s o f i n t el li ge n t c ar mou n t e d s y s t e m， u s i n g t a r ge t ed me t ho ds t o co mpr es s t he s e da t a Fin al ly，t h e da t

6、 a i s an aly z e d s yn t he t i c all y t o implemen t t h e s pe c Mc app l ica t ion Ke y wor d s： da t a p r o ce s s i n g，v eh i c l e i n f or ma t ion ， air qu ali t y ， applica t ion a na l y z ing 无人 驾驶技术 的核 心是让汽车能 够正确地 完成 自主 决策 ， 这 就需要获得汽 车周围状况 以及 汽车状态等海 量 的信 息数据 ， 并对其进行分析处理 ，因此新一代 的汽车都

7、配备有智 能车载系 统 和大量 的传感器 ，以实现对汽车周 围和汽 车状态数 据的采集 和处理 。在一辆无人驾驶汽车 中， 除了车载诊断系统 ( OB D) 外 ， 还 必须具有摄像 头 、雷达和 GP S这些无 人驾驶必 不可少 的组 件 ， 每个无人驾驶车辆每天将 生成 约 4 O 0 0 GB数据 ， 且数据采集 时可能存在各种 噪声干扰 ， 若 不对其进行有效 的数据处理 ， 将会 占用 巨大 的存储空 间， 影响数据传输的准确性 、 实 时性 和传输效 率 。因此 ， 对汽车上产生的海量 的数据进行有效 的处理对实现 无人驾驶和汽车 的智能化至关重要。 当前 的智能 车载系统主要是借

8、 助车载诊 断系统 和传感器 ， 只进行 车辆原始数据 的采集 ， 不进行处理就直接将其存储 、 传输 和显示 ， 虽然这 已经对 汽车具有较强 的监视功 能 ， 但还不 能满 足无人驾驶 的需求 ，数据 的精确度 以及存储 和传 输效 率有待提 高 ， 另外 还缺乏对多元 信息的融合 ， 各类采集 的信息独立 存在 ， 没有进行综合 的分析处理 。 针对上述车 载系统存在 的问题 ，我们设 计了车辆信息 的整 体处理方案 ，本方案对智能汽车 中数据 处理 问题 的解决提供了 有 价值 的解决思 路 ， 同时也为未来无 人驾驶 、 汽车碰撞 预警 、 事 故 回放 、 车况分析 等应 用提供技

9、术基础。 。 ， 能够有效地提 高车载 系统的准确性 、 有效性和实时性。 1 汽车产 生的数据类型及其特征分析 1 1文本数据特征 汽车配 备的各种 空气质量传 感器 、 OB D 以及 GP S产 生的 数据都是文本类 型的数据 。 汽 车内的空气质量数据受 多方面 因素 的影 响 ， 所处 的季节 、 上海汽车工业科技发展基金 ( 1 5 0 5 ) 资助 外面 的空气质量 、车窗的开关状态等都会影响到车 内的空气质 量。 汽车启 动行驶过程 中， 车窗关 闭时车 内的空间是一个相对 封 闭的状态 ， 汽车内空气 质量通 常情 况下都不会发生显著变化 ， 处 于稳定状 态 ，所 以车 载

10、系统所 获得包 括温 湿度 、颗粒 物浓 度 ( P M2 5 、 P M1 0 ) 、 甲醛数据等空气状 态数据 中， 大多数 的数据 均 是重 复产生 ，长时 间不发生改变 ，因此可 以视 为无效冗余 的数 据。由于车窗关 闭时汽车 内空气质量 的状 态瞬间变化的幅度一 般不会不 大 ， 所以这部分数 据对传输 的实时性要求也相对较低。 0B D端 口和 GP S获得 的数 据 由于是一 直处 于动态变化状 态 ， 且对数据传输 的实时性要求较高 ， 但是 0B D获得的车速 、 油量 、 电量 等车辆状态信息数据都是在缓慢增加或减少 ，一般 不会 发 生突变。对于 GP S这类 比较隐私

11、的数据 ， 对其 进行 存储 传输的 安全性要 予以充分 的考虑 。 1 I 2 图像数据特征 当汽 车处 于高速移动状态时 ，摄像头采集 的视 频中包含大 量的变化 的信 息 ， 信息量 极大 ， 占用 的存储空 问多 ， 而且传输 网 络所需要 的带 宽也相对较大 。 由于汽车处于高速移动状态 ， 采集 得到的视 频数 据画面质量相对较低 ， 而且会受到很多干扰 ， 高速 运动画面会 出现边缘缺失 、 轮廓模糊 、 拖影 等情 况。而当遇到红 绿灯或其他情 况下 ， 汽车处于静止状态时 ， 有些 摄像 头采集到的 视频数据 画面并不会发生改变 ， 这部分数据 可以视为冗余数据 。 而且所获

12、得的视频 画面 中的信息 ， 并不都是有用 的， 有很多信息 对于无人驾驶 汽车进行判断决策没有帮助 。 2数据处理方案设计 2 1采集数据预处理 在智 能车载系统 中 ， 往往可以外加多种传感器 ， 其优势在于 扩展性强 。 然而传感 器纷繁复杂 ， 再加 上车辆上 自身所产生大量 1 、 I 托 制 汁 锋 L 2 01 7 q 第 3 0卷 8期 1 3 的 OB D端 口数据 ， 数据量非常大 ， 而 且数据 会因为传感器 的灵 敏度、 环境突变 、 硬件接触不良等原斟， 会产生一些噪声和无关 数据 ， 从 而影响系统的稳定性 和数据 处理得 到结果的正确性 ， 进 而影 响无人驾驶汽

13、车的正确决 策。因此 ， 选择 一种 可靠 、 有效 的 滤波方法对采集的原始数据进行预处理非常必要 。 H 堡 垫 皇 堡 昱 卜 一 l 卜 一 口 亟 一 回 一 数 I l 据 预 ! ! 处 理 二巫压 一 图 1 数据 预处理模块结构 图 滤波算法中， 卡尔曼滤 波是 一种 经典的滤波算法 ， 可以根据 估计信 号的过去和当前状态 ， 甚至能估计将来的状态 ， 其相比较 lr 维纳滤 波与温度补偿算法等具有 更高的反应 速度和稳 定性 ， 而数据延迟对 汽车就当前状况判 断结 果产生 的影响非 常大 ， 因 此反应速度和稳定度对无人驾驶汽 车的稳定运行极 其重要 。而 且卡尔曼滤波

14、算法适用 于线性 、 高斯的系统 。而车 载系统本 身就是一个线性 、 高斯的系统。经过对滤波性能 ， 算 法实现及滤 波效 果等多方面的分析 ，我们最终选择 卡尔 曼滤波算 法在传感 器采集原始数据 时对其进行滤波处理 ， 埘数据精度予 以优化 ， 避 免坏数据的产生 ， 提高采集精确度 。 2 2数据压缩与存储 ( 1 ) 文本数据压缩 车载终端采集 的数 据中会有大量 的传 感器及 OB D端 口的 数据产生 ， 但是大 多数 的数 据均是重复产生 的 ， 对 于这类数 据 ， 通过阂值滤波算法处理的效果非常 明显，因此为 了提高数据 的 有效性 ， 采用 闽值滤波法对其进行压缩处 理。

15、具体方式如下 ： 车 载终端实时采集数据后对采集 的数据进行分析 ，对于 时效性 的 数据经过二次处理后传输至本地存储 中，而对于时效性低 的数 据设定区域 闯值 ， 在阈值范 围内的数据视为冗余 数据 滤除。 超过 阈值后才向上层更新详细数据 ， 并对该类 型数 据设 置新的闽值 ， 类此循环。所 以， 上传 至本地存储 中的数据均 是变 化的 ， 只是在 时间轴上并非是均匀分布的。 综上所述 ， 阈值处理的作 用是 大大 降低 r数据 量， 减小整个系统对数据的处理压力。 由于汽车状态信息中的数据实时性较高， 造成 了数据量较大 。 其中这类数据就包括 OB D端口数据 、 声呐与 GP

16、S定位数据。 而本 地存储容量通常充足 ， 又有安全性的需求 ， 同时考虑到智能车载系 统本身可能也需要提供数据查询服务 ，因而对采集的数据直接通 过 S QL it e数据库存储 ， 不对本地数据 缩后存储 ， 而是在网络传 输中对数据进行压缩 ， 从 而减少传输量 ， 达到节 约 流撼与传输时间的目的。 本 方 案 选 用 基 于 L z 7 7算 法 的 Gz i p算 法 为 主要压 缩算法 对数 据 进行压缩后通信。 Gz ip算 法 在服 务器 中也 提供 了 支持 ，服务器 中 G z i p请 求相应流程如图 2所示。 ( 2 ) 图像数据压缩 对于图片的压缩 ， 常 见 的 图 片 压 缩 算 法 有 图2 Gz ip请求响应流程 P N G 和 J P E G P N G 是一种 无损压缩 ， 会严格保 留原始图像所 有 的色彩数 。 片尺 越大 ， 或者色 彩数量越 多特别是渐变色多 的时候 ， P NG 的压缩能 力