[发明专利]智能网联汽车计算平台车端与云端运算等级分配方法

说明书

本发明公开一种智能网联汽车计算平台车端与云端运算等级分配方法，是以车端执行实时性要求高、计算量小、自车特性针对性强的数据计算，云端执行计算量大、共享性强、实时性要求低的数据计算为准则，构建一关于时间的场景信息等级函数F(t)，设定一函数阈值，当F(t)的值大于等于该阈值时在云端执行计算任务，当F(t)的值小于该阈值时在车端执行计算任务。本发明通过车端与云端的资源共享，分工协作，可为智能化、网联化背景下智能网联汽车的计算平台设计依据，解决智能汽车运算体系庞大，运算负担重的问题。

技术领域

本发明涉及智能网联汽车数据计算，具体涉及智能网联汽车计算平台车端与云端运算等级分配方法。

背景技术

随着互联网、人工智能、云计算和大数据等技术的应用，汽车的智能化、联网化程度越来越高，智能汽车自动驾驶技术的发展，以及高效的车载网络、无数的通信接口的普及，向汽车提出了全新的挑战。例如，智能网联汽车与外界的信息交互量剧增，与之带来的数据处理负担增大，车辆体系也将变得复杂庞大，这是对于智能汽车制造所不希望的。

随着大数据的共享，云平台的应用，汽车研发者以及制造商希望能够更多利用这些资源，实现资源共享，减轻车辆的运算负担，简化体系架构，尽可能实现车辆的轻量化。然而有碍于目前云平台(以下简称云端)通信的速度限制与信息安全的考虑，目前这些资源还没有达到有效共享，云端只作为车载计算平台(以下简称车端)的数据来源，而智能驾驶车辆的计算工作主要集中在车端的计算平台。但是，这种现象随着今后通信技术的发展(例如发展出5G、6G的高速网络)，以及信息安全技术的进步和法律法规的健全，终将不适宜，智能车辆的计算负担将会越来越大，届时如何分配云端与车端的计算任务，如何协同工作，从而对车辆规划出最优的路径及动作，将会是一个巨大问题。

目前在智能驾驶领域，对云端和车端如何分配计算任务还没有明确的分工，因此，研究合理的分工方式，努力构造智能车辆数据计算模块的标准化，与大数据云平台对接，简化车辆体系，降低车载计算平台成本，是一项值得研究的课题。

发明内容

为了实现资源共享，分工协作，利用互联网技术发展，本发明着力于解决现有技术中智能汽车运算体系庞大，运算负担重的问题，提供一种智能网联汽车计算平台车端与云端运算等级分配方法。

本发明所采取的技术方案如下：一种智能网联汽车计算平台车端与云端运算等级分配方法，以车端执行实时性要求高、计算量小、自车特性针对性强的数据计算，云端执行计算量大、共享性强、实时性要求低的数据计算为准则，构建一关于时间的场景信息等级函数F(t)；对于所述场景信息等级函数F(t)，设定一函数阈值，当 F(t)的值大于等于该阈值时在云端执行计算任务，当F(t)的值小于该阈值时在车端执行计算任务。

进一步地，构建的所述场景信息等级函数F(t)如下：

F(t)＝[N+V+C]*η₁*η₂*η₃*η₄*η₅*η₆

式中，F(t)为t时刻场景信息等级函数值；N为场景中自车周围智能终端数目参数，V为自车速度参数；C为路网状况参数；η₁为能见度影响系数，η₂为路段历史事故率影响系数，η₃为车辆拥堵影响系数，η₄为非机动车或行人随意穿行影响系数，η₅为信号灯影响系数，η₆为高速路段影响系数。

进一步地，针对每款车型定义一函数阈值。

进一步地，对于场景中智能终端数目参数N，设定取值范围为1～n，根据自车周围智能终端的数目取值，周围终端数目越多，取值越大。

进一步地，自车的速度参数V，设定取值范围为0～n，根据自车当前车速取值，当车速小于等于20km/h时，V取值为0，车速越高时，取值越大。