一种车辆自动驾驶数据遥测方法及系统与流程

1.本发明属于自动驾驶技术领域，尤其涉及一种车辆自动驾驶数据遥测方法及系统。


背景技术：

2.传统车载诊断及日志系统主要是以静态规划和预先配置的方式，定制车身所需的信息；对于自动驾驶场景日益变化的用户需求，传统诊断及日志系统已经无法满足灵活多变的采集需求，而且传统诊断及日志方式也很难与云端服务器形态兼容。
3.asam于2019年启动了“面向服务的车辆诊断sovd”项目，随着sovd的出现，解决了车端依赖uds的局面，实现车端出口统一。该标准旨在创建一个现代、简单的诊断界面，同样可以访问传统ecu和新兴的基于软件的系统；另一个目标是实现远程、近距离和车载诊断场景的统一访问。
4.opentelemetry专注于云数据采集标准统一，具体说来是最有效地获取、检测和改进应用组件所需要的数据和数据流。数据只有在可以大规模聚合、分析和可视化后才有用。虽然opentelemetry并不提供可视化的数据，但它让我们统一了数据的采集获取，可以更专注于数据后处理及信息挖掘。opentelemetry专注于我们理解应用程序所需的主要数据类别，使我们的应用程序可以为复杂的现代应用程序环境的性能和问题提供更深入的见解。通过关联数据、遵守语义和标准惯例，opentelemetry有助于运用ai和ml技术来解决复杂问题、实现自动化补救，并表明如何使云原生应用程序变得更具适应性、性能更好。云端日志依赖dlt等，opentelemetry实现云端接口统一。
5.所以，本发明提供一种车辆自动驾驶数据遥测方法及系统，利用sovd和opentelemetry云原生技术实现车内应用数据的标准化采集和融合。


技术实现要素：

6.为解决现有技术中存在的不足，本发明的目的在于，提供一种车辆自动驾驶数据遥测方法及系统，分别在车端部署sovd和云服务器部署opentelemetry，实现车载自动驾驶数据遥测的标准化操作。
7.为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：
8.一种车辆自动驾驶数据遥测系统，包括多种传感器、多种车端ecu、中央计算单元ccu，远程信息控制单元tcu、以及云端服务器；
9.车端ecu控制多种传感器接入，获取传感器信息，并生成传感器的指标metrics信息，ecu之间的链路traces信息，以及ecu自身诊断信息；通过uds协议汇总到中央计算单元ccu；
10.中央计算单元ccu部署sovd服务端，汇聚车端ecu的指标，链路，诊断信息，同时处理uds和sovd协议适配转换，通过sovd协议传输给远程信息控制单元tcu；远程信息控制单元tcu部署sovd服务端和5g模组，再通过sovd协议上传到云端服务器；
11.云端服务器部署opentelemetry流水线，接收tcu发送的指标metrics，链路traces，诊断信息，经过opentelemetry流水线梳理后，存储在云端服务器。
12.进一步地，ecu生成指标metrics，链路traces，诊断信息后，可选择实时或者周期性通过uds协议及自定义部分传输给ccu。
13.进一步地，多种传感器包括毫米波传感器radar、激光雷达lidar、车载摄像头camera、超声波雷达uss。
14.进一步地，车端ecu在兼容传统uds的基础上支持部署sovd服务端，可根据云端用户定义的指标metrics，链路traces信息，通过sovd对接云端opentelemetry流水线。
15.进一步地，云端opentelemetry流水线包括sovd客户端、otlp接收端、数据处理单元、sovd数据集扩展单元、健康监控插件、数据导出单元；
16.sovd客户端，接收tcu发送的sovd信息，经otlp接收端，发送到数据处理单元；otlp接收端处理sovd和otlp协议适配转换；
17.数据处理单元，通过sovd数据集扩展单元，实现指标metrics，链路traces，诊断信息的解析及存储；同时通过扩展健康监控插件，实现对云端服务器opentelemetry流水线的状态监控；
18.数据导出单元，依托opentelemetry流水线数据处理单元的数据处理与存储，实现满足不同客户的数据导出需求。
19.一种车辆自动驾驶数据遥测方法，包括步骤：
20.(1)车端ecu生成传感器的指标metrics信息，ecu之间的链路traces信息，以及ecu自身诊断信息；ecu生成相关信息后，可选择实时或者周期性通过uds协议及自定义部分传输给ccu处理；
21.(2)车端ccu接收ecu汇聚的指标metrics，链路traces，诊断信息；同时处理uds和sovd协议适配转换，再通过sovd协议传输给tcu；
22.(3)车端tcu接收ccu汇聚的指标metrics，链路traces，诊断信息，再通过sovd协议传输到云端服务器；
23.(4)云服务器接收tcu发送的sovd信息，通过opentelemetry流水线处理，云存储及灵活导出给不同客户群。
24.本发明的有益效果在于，与现有技术相比，本发明通过车端部署sovd以及云服务器部署opentelmetry流水线，实现自动驾驶数据遥测的标准化处理，也为自动驾驶soa技术提供更多灵活性。
25.本发明适用于车云融合场景下，通过车端部署sovd，云端部署opentelmetry，实现车内数据跟踪、采集、上传和云端数据后处理及分发的无缝融合。
附图说明
26.图1是本发明所述的车辆自动驾驶数据遥测系统示意图；
27.图2是车端的sovd数据模型图；
28.图3是云端opentelemetry流水线示意图。
具体实施方式
29.下面结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步的说明。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本技术的保护范围。
30.如图1所示，本发明所述的车辆自动驾驶数据遥测系统，包括多种传感器，如radar(毫米波传感器)、lidar(激光雷达)、camera(车载摄像头)、uss(ultrasonic sensor system，超声波雷达)等；多种车端ecu，如车端ecu1、ecu2、ecu3，以及ccu(central compute unit，中央计算单元)，tcu(telematics control unit，远程信息控制单元)、执行部件、以及云端服务器。
31.车端在兼容传统uds的基础上支持sovd服务部署，可根据云端用户定义的指标metrics，链路traces信息等，通过sovd对接云端opentelemetry流水线。
32.车端ecu控制多种传感器接入，获取传感器信息，并生成传感器的metrics(指标)信息，ecu之间的traces(链路)信息，以及ecu自身诊断信息，通过uds协议汇总到中央计算单元ccu；中央计算单元ccu部署sovd服务端，汇聚车内多路ecu的指标，链路，诊断等信息，通过sovd协议传输给远程信息控制单元tcu。远程信息控制单元tcu部署sovd服务端和5g模组，再通过sovd协议上传到云端服务器。云端服务器部署opentelemetry流水线，把车端搜集的指标metrics，链路traces，诊断等信息，经过opentelemetry流水线梳理后，存储在云端服务器，oem厂商以及终端用户，都可以方便得追踪车辆自身的安全状态及安全隐患信息。
33.如图2所示，车端的sovd数据模型图，包括部署uds协议的车端ecu，部署sovd服务端的车端ccu和tcu，以及部署opentelemetry流水线的云端服务器。
34.车端ecu负责生成传感器的metrics(指标)信息，ecu之间的traces(链路)信息，以及ecu自身诊断等信息；ecu生成相关信息后，可选择实时或者周期性通过uds协议及自定义部分传输给ccu处理。
35.车端ccu负责接收ecu端汇聚的指标metrics，链路traces，诊断等信息；同时ccu处理uds和sovd协议适配转换，再通过sovd协议传输给tcu。车端tcu负责接收ccu端汇聚的指标metrics，链路traces，诊断等信息，再通过sovd协议传输到云端服务器。
36.云服务器负责接收tcu发送的sovd信息，经过opentelemetry流水线梳理后，存储在云端服务器。
37.如图3所示，云端opentelemetry流水线示意图，包括sovd客户端、otlp接收端、数据处理单元、sovd数据集扩展单元、健康监控插件、数据导出单元。
38.其中，sovd客户端，负责接收车端tcu发送的sovd信息，经otlp接收端，发送到数据处理单元；otlp接收端处理sovd和otlp协议适配转换。
39.数据处理单元，通过sovd数据集扩展单元，实现指标metrics，链路traces，诊断等信息的解析及存储；同时通过扩展健康监控插件，实现对云端服务器opentelemetry流水线的状态监控。
40.数据导出单元，用于导出数据处理结果，依托opentelemetry流水线数据处理单元的数据处理与存储，可以满足不同厂商，不同客户的数据导出需求。
41.本发明还提供一种车辆自动驾驶数据遥测方法，包括步骤：
42.(1)车端ecu负责生成传感器的metrics(指标)信息，ecu之间的traces(链路)信
息，以及ecu自身诊断等信息；ecu生成相关信息后，可选择实时或者周期性通过uds协议及自定义部分传输给ccu处理；
43.(2)车端ccu负责接收ecu端汇聚的metrics(指标)，traces(链路)，诊断等信息；同时ccu处理uds和sovd协议适配转换，再通过sovd协议传输给tcu；
44.(3)车端tcu负责接收ccu汇聚的metrics(指标)，traces(链路)，诊断等信息，再通过sovd协议传输到云端服务器；
45.(4)云服务器负责接收tcu发送的sovd信息，通过opentelemetry流水线处理，云存储及灵活导出给不同客户群。
46.本发明的有益效果在于，与现有技术相比，本发明通过在云端服务器上部署opentelemetry流水线，实现对车端实时或者定期生成metrics(指标)，traces(链路)信息，完成统一标准化的接入，处理，导出操作。
47.本发明通过在车端部署sovd服务器，兼容车内传统ecu诊断及采集的同时实现跟云端opentelemetry流水线的无缝对接，形成车载自动驾驶数据的统一化处理。
48.本发明可以无缝融合车载系统的soa设计，开发，验证等流程，为传感器，执行部件，ecu等车内组件的关键信息，提供标准统一及非常便利的车云融合的解决方案。
49.本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种车辆自动驾驶数据遥测系统，其特征在于，包括多种传感器、多种车端ecu、中央计算单元ccu，远程信息控制单元tcu、以及云端服务器；车端ecu控制多种传感器接入，获取传感器信息，并生成传感器的指标metrics信息，ecu之间的链路traces信息，以及ecu自身诊断信息；通过uds协议汇总到中央计算单元ccu；中央计算单元ccu部署sovd服务端，汇聚车端ecu的指标，链路，诊断信息，同时处理uds和sovd协议适配转换，通过sovd协议传输给远程信息控制单元tcu；远程信息控制单元tcu部署sovd服务端和5g模组，再通过sovd协议上传到云端服务器；云端服务器部署opentelemetry流水线，接收tcu发送的指标metrics，链路traces，诊断信息，经过opentelemetry流水线梳理后，存储在云端服务器。2.根据权利要求1所述的车辆自动驾驶数据遥测系统，其特征在于，ecu生成指标metrics，链路traces，诊断信息后，可选择实时或者周期性通过uds协议及自定义部分传输给ccu。3.根据权利要求1所述的车辆自动驾驶数据遥测系统，其特征在于，多种传感器包括毫米波传感器radar、激光雷达lidar、车载摄像头camera、超声波雷达uss。4.根据权利要求1所述的车辆自动驾驶数据遥测系统，其特征在于，车端ecu在兼容传统uds的基础上支持部署sovd服务端，可根据云端用户定义的指标metrics，链路traces信息，通过sovd对接云端opentelemetry流水线。5.根据权利要求1所述的车辆自动驾驶数据遥测系统，其特征在于，云端opentelemetry流水线包括sovd客户端、otlp接收端、数据处理单元、sovd数据集扩展单元、健康监控插件、数据导出单元；sovd客户端，接收tcu发送的sovd信息，经otlp接收端，发送到数据处理单元；otlp接收端处理sovd和otlp协议适配转换；数据处理单元，通过sovd数据集扩展单元，实现指标metrics，链路traces，诊断信息的解析及存储；同时通过扩展健康监控插件，实现对云端服务器opentelemetry流水线的状态监控；数据导出单元，依托opentelemetry流水线数据处理单元的数据处理与存储，实现满足不同客户的数据导出需求。6.一种车辆自动驾驶数据遥测方法，基于权利要求1-5任一所述的车辆自动驾驶数据遥测系统，其特征在于，包括步骤：(1)车端ecu生成传感器的指标metrics信息，ecu之间的链路traces信息，以及ecu自身诊断信息；ecu生成相关信息后，可选择实时或者周期性通过uds协议及自定义部分传输给ccu处理；(2)车端ccu接收ecu汇聚的指标metrics，链路traces，诊断信息；同时处理uds和sovd协议适配转换，再通过sovd协议传输给tcu；(3)车端tcu接收ccu汇聚的指标metrics，链路traces，诊断信息，再通过sovd协议传输到云端服务器；(4)云服务器接收tcu发送的sovd信息，通过opentelemetry流水线处理，云存储及灵活导出给不同客户群。

技术总结
本发明公开了一种车辆自动驾驶数据遥测方法及系统，车端ECU控制多种传感器接入，生成指标Metrics，链路Traces，诊断信息；通过UDS协议汇总到中央计算单元CCU；CCU部署SOVD服务端，汇聚车端ECU的指标，链路，诊断信息，同时处理UDS和SOVD协议适配转换，通过SOVD协议传输给远程信息控制单元TCU；TCU部署SOVD服务端和5G模组，上传到云端服务器；云端服务器部署OpenTelemetry流水线，接收TCU发送的信息，梳理后存储在云端服务器及灵活导出给不同客户群。本发明通过车端部署SOVD以及云服务器部署OpenTelmetry流水线，实现自动驾驶数据遥测的标准化处理。标准化处理。标准化处理。


技术研发人员：肖新 陈诚 张旸
受保护的技术使用者：奥特酷智能科技（南京）有限公司
技术研发日：2023.06.30
技术公布日：2023/10/8