智能网联技术导论 课件 任务4 智能网联汽车软件栈-任务7 智能网联汽车发展与展望

智能网联技术导论任务4智能网联汽车软件栈关键技术要素1.智能车载终端系统平台 2.语音识别技术3.AI人工智能技术4.通信及其应用技术5.智能网联大数据处理与云边端6.高精度地图和定位技术任务描述1.智能车载终端系统平台任务实施车联网的用户终端包括iOS系统、Android系统等，车联网的终端系统平台必须能搭载与Adroid、iPhone平台载体。车载智能终端平台任务实施CarPlay车载（原名iOSintheCar，即车载iOS系统）是苹果公司推出的一种新型产业标准，主要为令其iOS设备能够与诸多制造商之嵌入式汽车系统共生而设计。CarPlay任务实施AndroidAuto旨取代汽车制造商之原生车载系统来执行Android应用与服务并访问与访问Android手机内容。AndroidAuto任务实施应用程序启动器让用户可以浏览可用的应用程序和其他主要选项，然后选择他们想要启动的应用程序。用户可以从导航栏上的应用程序按钮访问启动器。。AndroidAuto任务实施2.语音识别技术任务实施成熟的语音识别技术依赖于强大的语料库及运算能力，而车载终端的存储能力和运算能力都无法解决好非固定命令的语音识别技术。语音识别技术任务实施3.AI人工智能技术任务实施人工智能由数据驱动，而汽车趋势朝着自动化、电气化和网联化方向深度演化，越发由软件所定义并由数据驱动。车辆生成的数据为车内AI能力提供着基础保障。进出车辆的数据流动决定了要构建的人工智能的类型。人工智能所在位置的选择赋能不同的应用程序。人工智能任务实施人工智能在汽车领域的运用是人工智能技术的重要组成部分，包括无人车、无人公交和无人配送等。人工智能任务实施4.通信及其应用技术任务实施RFID（射频识别）技术。作为网路通信中的一项关键技术，可以自动识别车辆、道路等对象，并对收集的数据进行融合，提取与交通拥堵和行驶安全的内容，便于路径优化和行驶安全控制。车联网采用有源RFID（更远的读写距离），具有主观感知、安全性好、使用寿命长、防水防磁、小巧轻便、数据储存量大优点。将RFID运用于车联网技术中，能准确的将高速行驶的物体识别出来，并且迅速的读取相应的信息，便捷车联网中各车辆之间的信息共享和相互传输。RFID（射频识别）技术任务实施DSRC是一系列用于车辆通信的单向或双向的短中程无线通信信道及其对应的协议和标准，属于ITS范畴。美国FCC为ITS在5.9GHz频段分配了75MHz频谱。DSRC任务实施5.智能网联大数据处理与云边端任务实施很多应用和服务的提供都要采用服务端计算、云计算的技术。云计算将在车联网中用于分析计算路况、大规模车辆路径规划、智能交通调度计、基于庞大案例的车辆诊断计算等。大数据与云边端任务实施大量数据被采集后，车联网系统通过云平台软硬件，进行数据快速传递和实时处理，完成精准的信息反馈，以便对突发事故进行路线的调整规划，为用户提供更加合理的路线。。大数据与云边端任务实施云计算在智能网联领域的系统一般包括云使能、云就绪、云原生三个阶段：

1.云使能（Cloud-Enabled）：为了降低成本的搬迁上云，将运行在车机中的应用迁移到虚拟化环境中，车载应用开发和运维方式并没有很大不同。

2.云就绪（Cloud-Ready）：汽车企业希望利用云计算提升整体效率，开始尝试微服务架构，并关注自动化、容器化、标准化、可扩展性和负载均衡与高可用性等指标。

3.云原生（Cloud-Native）：汽车行业生态圈内的企业开始全面拥抱云计算，很多应用从最开始就被设计为部署运行在云上，弹性、敏捷、高可用、容错、可移植等也成为重点特性，软件的架构设计、构建、开发运维、交付等整个生命周期都被重新构建。云计算任务实施边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更及时，处理速度更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、敏捷连接、应用智能、数据优化、安全与隐私保护等方面的基本需求。在边缘计算中将大量的计算和存储资源放置在互联网的边缘，靠近车路协同的移动设备或传感器，边缘的终端通常是位于数据中心之外的任何节点，也被称为端，端对数据进行一定的运算和处理，处理之后再将经过处理的数据传回给相连接的云。大数据与云边端任务实施6.高精度地图和定位技术任务实施高精度地图（也称为高精地图），实际上是和普通导航电子地图相对而言的服务于自动驾驶系统的专题地图。高精地图也称自动驾驶地图、高分辨率地图，是面向自动驾驶汽车的一种新的地图数据范式高精度地图任务实施LBS（LocationBasedServices）：基于位置的服务。是利用各类型的定位技术来获取定位设备当前的所在位置，通过移动互联网向定位设备提供信息资源和基础服务LBS任务实施任务5智能网联汽车ADAS主流系统应用场景1.盲点侦测系统 2.泊车辅助系统3.车道偏离警示系统4.碰撞预防系统5.适路性车灯系统6.夜视系统7.主动车距控制巡航系统8.驾驶人生理状态监视任务描述1.盲点侦测系统任务实施它会借助隐藏在后保险杠左右两侧内的雷达传感器，对车身后方20米左右的距离进行实时监测，一旦在驾驶员视线盲区范围内发现有车辆或其他障碍物，则立即向安装在后视镜边缘的接收装置发出指示盲点侦测系统任务实施2.泊车辅助系统任务实施泊车辅助系统在汽车低速巡航时，使用超声波雷达感知周围环境，帮助驾驶员找到尺寸合适的空车位，并在驾驶员发送泊车指令后，将汽车泊入车位。泊车辅助系统任务实施3.车道偏离警示系统任务实施当汽车偏离原车道时，能够迅速判断该动作是否属于驾驶者的无意识行为，从而在0.5秒内作出反应。在对驾驶者进行明确警示的基础上，提醒驾驶者尽快纠正错误的驾驶行为车道偏离警示系统任务实施4.碰撞预防系统任务实施智能防碰撞系统包括两大核心功能——智能防碰撞系统和智能天眼系统碰撞预防系统任务实施5.适路性车灯系统任务实施车辆于行驶在不同环境或路况时，可依照环境或路况的改变，调整其照明角度、亮度及光型，以提供给驾驶人最佳的视线范围，确保行车安全适路性车灯系统任务实施6.夜视系统任务实施汽车夜视系统是利用红外成像技术，使驾驶员在黑夜里看得更远更清楚，能够观察到比普通汽车前大灯远3～5倍的距离，甚至可以达到10倍以上的距离。尤其是在雾、雪或雨天的条件下，利用汽车夜视系统可以非常清楚地观察前方路面情况，大大提高了驾驶安全性夜视系统任务实施7.主动车距控制巡航系统任务实施主动车距控制巡航是汽车以一定的速度巡航，不需要驾驶员进行操作（踩油门），巡航需要一定的速度才能进入（这个可以标定，比如有些车车速大于50才能进入），进入巡航会有一个初始速度（比如50kmh），且速度可以通过按钮进行调节主动车距控制巡航系统任务实施8.驾驶人生理状态监视任务实施驾驶员监控系统通过摄像头、传感器、眼球追踪等技术，来监视驾驶员的警觉性，以在检测到驾驶员有困意或分心的时候提醒驾驶员。同时，也可感知疲劳、压力、心跳、血压、健康状况等驾驶人生理状态监视任务实施任务6智能联网汽车的信息安全1.智能网联汽车信息安全介绍 2.智能网联汽车信息安全主要问题3.智能网联汽车信息安全问题分析4.智能网联汽车信息安全方法论5.智能网联汽车关键安全防护技术6.典型智能网联汽车攻击路径任务描述1.智能网联汽车信息安全介绍任务实施随着汽车智能化、网联化和电动化程度的不断提高，网联化智能汽车的信息安全问题也越来越严重。黑客利用信息操纵、病毒入侵等手段对汽车进行了成功的攻击，尤其是近年来频发的汽车信息安全召回事件引起了业界的高度关注。网联智能汽车的信息安全危机不仅可能给企业带来个人隐私和经济损失，还会在车祸中造成严重后果，甚至成为国家公共安全问题。智能网联汽车信息安全介绍任务实施2.智能网联汽车信息安全主要问题任务实施T-BOX是实现智能化交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制不可或缺的部分。某种程度上来说，T-BOX的网络安全系数决定了汽车行驶和整个智能交通网络的安全信息安全主要问题任务实施车载娱乐系统的高集成度意味着所有接口都可以成为黑客的攻击节点，因此IVI的攻击面将超过车辆的任何其他组件。攻击者可以在特殊的软件更新期间访问权限进入目标系统，或者从目标车辆中“移除”IVI，断开IVI单元的连接，进行反向分析电路与接口获取内部源代码信息安全主要问题任务实施终端更新安全问题如果智能网联汽车不能及时更新，由于潜在的安全漏洞，将遭受多方面（如4G、USB、SD卡、OBD等渠道）的恶意攻击，导致个人隐私泄露、车内软件和数据被盗等安全问题，或对车辆控制系统的恶意攻击。特斯拉、吉普等由于类似的信息安全事件，他们不得不实施汽车召回。因此，网联智能汽车需要通过OTA更新来增强自身的安全防护能力信息安全主要问题任务实施3.智能网联汽车信息安全问题分析任务实施车载终端的种类和数量不断增加，车载终端面临的安全威胁种类增多，节点层、车载传输层和终端的安全风险也随之增加。系统的架构层级将继续增长。对车载终端的信息安全给予足够的重视。按照智能网联信息安全方法论，系统分析漏洞和威胁风险，实施有针对性的安全防护策略，部署相关安全解决方案，确保整体安全防护的有效性和科学性。安全问题分析任务实施4.智能网联汽车信息安全方法论任务实施智能网联汽车的生命周期可以分为四个部分：规划设计阶段、生产阶段、交付阶段和处置阶段。智能网联汽车的信息安全保护必须贯穿全生命周期，可以充分集成，实现智能网联汽车全生命周期的信息安全保护，内容如下：

域隔离，纵深防御基于场景的信息安全防御提高驾驶员安全的培训应急响应与安全升级相结合的强可控性信息安全方法论任务实施5.智能网联汽车关键安全防护技术任务实施网联智能汽车的安全防护不仅仅指车辆本身的信息安全，而是包括通信、云平台和外部新兴生态系统在内的整体生态安全防护。同时，必须长期进行安全防护，识别潜在风险。因此，网络化智能汽车安全防护技术可以从“终端”、“管道”、“云”、新兴的外部生态系统、综合生态安全检测五个方面来进行。安全防护技术任务实施6.典型智能网联汽车攻击路径任务实施可以从直观的攻击路径、攻击树和车辆所涉及的电子系统的角度讨论典型的联网智能车辆攻击场景。典型智能网联汽车攻击路径任务实施任务7智能网联汽车发展与展望1.智能网联汽车发展面临的问题 2.智能网联汽车前景展望任务描述1.智能网联汽车发展面临的问题任务实施我国智能网联汽车相关法律法规及标准还尚未形成完整的体系，L2市场渗透率将逐步放大，L3落地方案条件不成熟，V2X车路协同成为单车智能迈向智慧交通系统的核心关键，智能网联汽车应用与商业化落地尚处于探索阶段。智能网联汽车发展面临的问题任务实施2.智能网联汽车前景展望任务实施中国采取战略标准并重，聚焦产业支持及测试示范管理政策制定从部委行动上升为国家战略，中国着力完善智能网联汽车顶层设计及基础支撑环境，逐步形成以发展规划及标准建