本發(fā)明涉及一種車輛智能網(wǎng)聯(lián)測試系統(tǒng)，特別涉及一種基于跨層協(xié)同架構(gòu)的車輛智能網(wǎng)聯(lián)測試系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

智能網(wǎng)聯(lián)汽車的性能測試與認證評估目前還屬于空白，現(xiàn)有的車輛測試系統(tǒng)要么是純計算機仿真系統(tǒng)，要么屬于專用的試驗場地。純計算機仿真難以對真實環(huán)境進行評估驗證，而專用試驗場地造價高昂，測試過程中存在安全隱患，無法保證測試過程中的安全性、可重復性、大規(guī)模性等要求，測試成本極高，很難對快速發(fā)展的先進智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)、算法和協(xié)議進行綜合驗證和應用評估。

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的日益成熟與普及，智慧城市的建設步伐突飛猛進，其中，智能交通的發(fā)展已成為智慧城市的標志性產(chǎn)物之一。

汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新是智能交通發(fā)展的直接驅(qū)動力，而智能網(wǎng)聯(lián)將成為汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的必然趨勢，智能化和網(wǎng)聯(lián)化是汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的終極目標。在此發(fā)展過程中，需要對汽車智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)所涉及的智能感知、協(xié)作通信、協(xié)同控制和大數(shù)據(jù)分析等先進技術(shù)進行綜合測試、性能評估與安全認證等。

目前，對于汽車智能網(wǎng)聯(lián)的測試與驗證仍處于初級階段，通常會采用專用的封閉式試驗場地(如美國密歇根大學斥資千萬美元所建的mcity智能車專用試驗場地[1])進行實車測試，外場測試對于少量汽車的智能化驗證十分有效，然而對于大規(guī)模的汽車網(wǎng)聯(lián)化性能測試卻無能為力；或者利用計算機仿真(如車輛網(wǎng)絡仿真軟件veins[2])進行虛擬測試，仿真測試對于大規(guī)模節(jié)點的網(wǎng)聯(lián)化性能測試十分有效，然而仿真環(huán)境與實際環(huán)境存在較大差異，對于實車性能的智能化測試卻難以應對。當前的測試技術(shù)不能滿足智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展需求，受到場地、規(guī)模、成本、安全等諸多因素的制約，限制了智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的性能測試驗證和產(chǎn)業(yè)化應用評估。

【參考文獻】

mcitytestfacility，http：//www.mtc.umich.edu/test-facility，themobilitytransformationcenter(mtc)attheuniversityofmichigan.

c.sommer，r.germanandf.dressler，″bidirectionallycouplednetworkandroadtrafficsimulationforimprovedivcanalysis，″ieeetransactionsonmobilecomputing，vol.10(1)，pp.3-15，january2011.

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供了一種基于跨層協(xié)同架構(gòu)的車輛智能網(wǎng)聯(lián)測試系統(tǒng)，該系統(tǒng)將實際的被測對 象、縮微的模擬對象和虛擬的仿真對象聯(lián)系在一起，利用感知層、通信層、交互層、計算層和決策層的跨層協(xié)同架構(gòu)，形成車輛智能網(wǎng)聯(lián)測試的全方位、多模式、全同步、大規(guī)模的綜合驗證與評價體系。所述系統(tǒng)包括以下部分：

1)被測對象為智能網(wǎng)聯(lián)汽車，

2)模擬對象為縮微智能車模型

3)仿真對象為計算機仿真所生成的車輛節(jié)點

4)跨層協(xié)同架構(gòu)實現(xiàn)了被測對象(智能網(wǎng)聯(lián)汽車)、模擬對象(縮微智能車模型)和仿真對象(仿真車輛節(jié)點)三者之間的全同步映射

本發(fā)明提供的技術(shù)方案的有益效果是：突破了傳統(tǒng)的汽車測試理念，引入全新的多模式、全方位的輔助對象測試方法，使得智能網(wǎng)聯(lián)性能的測試與評估更直觀、更安全、更高效、更節(jié)能；引入了全新的跨層協(xié)同測試架構(gòu)，使得物理的對象與數(shù)字的對象更有機地結(jié)合在一起，形成了全方位、大規(guī)模智能網(wǎng)聯(lián)測試的信息物理融合系統(tǒng)；建立了低成本、高安全的智能網(wǎng)聯(lián)汽車綜合測試與評估體系，為汽車智能網(wǎng)聯(lián)的先進技術(shù)、協(xié)議和算法的驗證提供了可靠的測試平臺。

通過結(jié)合在本說明書中并成為其一部分的附圖和以下具體實施方式，本發(fā)明的上述特性和優(yōu)點將會得以更詳細的說明，且附圖和具體實施方式一起用來通過舉例的方式說明本發(fā)明的原理。

附圖說明

圖1為一種跨層協(xié)同測試架構(gòu)圖；

圖2為一種跨層協(xié)同測試平臺實現(xiàn)框圖；

圖3為一種協(xié)同仿真時序分析圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明實施方案作進一步詳細描述。

為了克服現(xiàn)有測試技術(shù)中難以實現(xiàn)安全保障、難以形成大規(guī)模驗證等缺陷，本發(fā)明實例提供了一種基于跨層協(xié)同架構(gòu)的車輛智能網(wǎng)聯(lián)測試系統(tǒng)，詳見下文描述：

參見圖2，假設被測對象(智能網(wǎng)聯(lián)汽車)配備了激光雷達(用于避障)、毫米波雷達(用于探測)、gps和陀螺儀(用于定位)、視覺系統(tǒng)(用于檢測和識別)以及通信系統(tǒng)(用于數(shù)據(jù)交互)等，其中通信系統(tǒng)采用4glte/ieee802.11p多模通信方式。對該被測對象進行智能網(wǎng)聯(lián)性能的測試與評估，利用圖2所示的跨層協(xié)同測試平臺完成該測試，該平臺運行于某大數(shù)據(jù)服務器之上，具備光纖/4glte/ieee802.11p/zigbee多模通信接口，其中光纖用于被測外場路邊單元大數(shù)據(jù)的實時傳輸，4glte用于被測對象實時視頻等數(shù)據(jù)的傳輸，ieee802.11p用于被測對象與輔助測試節(jié)點之間進行實時的協(xié)同數(shù)據(jù)交互，zigbee用于模擬 對象與測試平臺之間的數(shù)據(jù)交互?？鐚訁f(xié)同中間件系統(tǒng)負責在感知層、通信層、交互層、計算層和決策層之間進行協(xié)同分析，該中間件系統(tǒng)需要協(xié)調(diào)被測對象、模擬對象和仿真對象三者之間的數(shù)據(jù)交互與同步映射。為了評估被測對象的智能網(wǎng)聯(lián)性能，引入開源的網(wǎng)絡仿真器ns-3和道路交通仿真器sumo，其中，sumo根據(jù)實際測試外場的道路情況，生成仿真所需的道路網(wǎng)絡，并通過traci接口/tcp連接實現(xiàn)與ns-3的信息交互；ns-3用于生成測試所需的輔助仿真節(jié)點，通過對仿真節(jié)點的接口和協(xié)議棧(4glte/ieee802.11p多模通信)進行設計，實現(xiàn)與被測對象和模擬對象完全同步映射的被測仿真節(jié)點，同時，還生成了大量輔助仿真節(jié)點用于測試智能網(wǎng)聯(lián)性能。ns-3與底層中間件系統(tǒng)之間通過socket實現(xiàn)設備驅(qū)動接口的對接，從而完成物理節(jié)點與數(shù)字節(jié)點之間的融合。

模擬對象利用縮微智能車模型完成與被測對象和仿真對象的同步映射，縮微智能車主控單元配備zynqsoc全可編程片上系統(tǒng)，其中內(nèi)置的兩個armcortex-a9處理器可實現(xiàn)非對稱多進程處理模式，而其可編程邏輯可實現(xiàn)全并行的復雜算法處理與計算?？s微智能車還配備了cc2530/zigbee通信模塊、ov圖像傳感器和超聲波傳感器。

假設其中一個測試場景為十字路口智能協(xié)調(diào)，被測對象所在測試外場的十字路口處并無其他車輛，該十字路口配備了路邊單元(rsu)，可以與測試平臺直接進行光纖通信，也可在其覆蓋范圍內(nèi)與被測對象通過ieee802.11p進行通信，被測對象可通過rsu與測試平臺進行信息交互，也可通過4glte網(wǎng)絡與測試平臺相互通信。被測對象(智能網(wǎng)聯(lián)汽車)根據(jù)所設定的目標地址，首先要安全通過該十字路口，并測試其智能協(xié)調(diào)能力和網(wǎng)聯(lián)交互能力，要求在該十字路口附近活動的車輛為50輛(實際測試外場并不存在這些車輛)。模擬對象(縮微智能車模型)與被測對象對應，將在實驗室環(huán)境下完成測試動作，實驗室模擬道路與外場十字路口對應，并且有另外5輛輔助的縮微智能車模型參與到該測試任務中來。仿真對象(仿真車輛節(jié)點)生成1個仿真節(jié)點與被測對象對應，該節(jié)點也同時與模擬對象對應，同時生成5個仿真節(jié)點與輔助縮微智能車模型相對應，另外還生成45個輔助仿真節(jié)點作為十字路口附近活動的測試車輛。

在測試過程中，被測對象與十字路口活動的其他車輛之間進行了信息交互，并完成了路口自主協(xié)調(diào)，順利到達目的地。被測對象與rsu及其他車輛節(jié)點之間的通信數(shù)據(jù)被實時記錄，其交互延時、丟包情況、抖動情況、切換延時、吞吐量等指標均可進行分析。而所有這些性能的測試同步反映在實驗室模擬對象的運行狀態(tài)上，也同時反映在仿真對象的協(xié)同交互中。

參見圖3，在利用跨層協(xié)同測試平臺進行汽車智能網(wǎng)聯(lián)性能評估時，大數(shù)據(jù)服務器始終在并行處理數(shù)字仿真、交叉仿真和物理模擬三者之間的關(guān)系。圖3簡要分析了測試過程中存在的直接交互和間接交互過程中所涉及到的時序關(guān)系，其中，直接交互是指物理對象之間的實際信息交互過程，而間接交互是指物理對象與數(shù)字對象之間的虛擬信息交互過程。數(shù)字仿真主要由仿真對象(仿真車輛節(jié)點)生成的輔助接點來完成，交叉仿真則主要由仿真對象與實測對象和模擬對象之間的交互來完成，而物理模擬則由實測對象和模擬對象之間同步映射來完成。通過不斷的仿真切換、交互反饋、分析計算、綜合驗證來實現(xiàn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車的跨層協(xié)同測試。