更高水平的電動：將電動汽車連接到云端

在 COVID-19 大流行之前，Elektrobit 開始將電動汽車連接到云，作為捕獲數(shù)據(jù)的一種手段，可以為新汽車功能的開發(fā)提供信息。該解決方案使 OEM 能夠利用車輛數(shù)據(jù)創(chuàng)建應(yīng)用程序，而 EV 云場景只是一個示例用例。舉一個真實(shí)的例子，該解決方案建立在傳感器上，這些傳感器收集車輛數(shù)據(jù)和托管在混合云上的人工智能模型，預(yù)測它們在現(xiàn)場的表現(xiàn)。

它由幾個組件組成，包括：

EB 輔助測試實(shí)驗(yàn)室：基于云的數(shù)據(jù)管理工具，可與現(xiàn)有開發(fā)環(huán)境集成，以優(yōu)化數(shù)據(jù)和存儲資源、簡化工作流和交互，并簡化數(shù)據(jù)訪問。

EB Assist 汽車數(shù)據(jù)和時間觸發(fā)框架 （ADTF）：EB Assist ADTF 既是開發(fā)框架又是交互式環(huán)境，可促進(jìn)車輛數(shù)據(jù)生命周期（從日志記錄到可視化），甚至包括在基于云的硬件在環(huán) （HiL） 仿真中重放數(shù)據(jù)。

當(dāng)公司成立時，他們被動地收集和處理來自美國、德國和日本車輛的汽車數(shù)據(jù)。然而，這項(xiàng)工作演變成 Elektrobit、大陸集團(tuán)和AWS之間的全球合作，以幫助汽車工程師更深入地了解現(xiàn)場設(shè)備的性能。

汽車虛擬化現(xiàn)實(shí)

該解決方案從合作伙伴關(guān)系中獲益匪淺，最引人注目的是訪問大陸汽車邊緣 （CAEdge） 硬件，這有助于匯總車輛信息，例如重量、軸數(shù)和輪胎規(guī)格，以及任何相關(guān)的傳感器數(shù)據(jù)。

CAEdge 是一個模塊化的硬件/軟件汽車技術(shù)堆棧，它將能夠運(yùn)行 AI 模型的車輛端點(diǎn)與可用于開發(fā)、部署和維護(hù)汽車軟件的基于云的虛擬工作臺相結(jié)合。Elektrobit 操作系統(tǒng) （OS），例如用于 AUTOSAR Classic 的 EB tresos 或用于自適應(yīng) AUTOSAR 的 EB corbos、用于汽車的 Linux 操作系統(tǒng)等，運(yùn)行在 CAEdge 之上，以實(shí)現(xiàn) EV 傳感器數(shù)據(jù)的捕獲、聚合和傳輸。

CAEdge 的云部分存在于 AWS EC2 實(shí)例中，該實(shí)例是 EB Assist 測試實(shí)驗(yàn)室的托管位置。這里的優(yōu)勢怎么強(qiáng)調(diào)都不為過，因?yàn)?AWS 基礎(chǔ)設(shè)施提供了整個服務(wù)器場的并行處理性能，以加速 AI 模型的訓(xùn)練或執(zhí)行高級 HiL 測試。但除了本質(zhì)上無限的計(jì)算性能之外，與亞馬遜基礎(chǔ)設(shè)施配對的能力也為電動汽車開發(fā)人員提供了一條無硬件的前進(jìn)道路。

毫不奇怪，該技術(shù)的早期采用者是電動商用車隊(duì)車輛的原始設(shè)備制造商和供應(yīng)商，他們在更準(zhǔn)確地估計(jì)續(xù)航里程和電池壽命方面擁有既得利益。正如您在下面的視頻中看到的，Elektrobit 的技術(shù)研究主管 Jérémy Dahan 演示了一個完全虛擬的選項(xiàng)，其中上述整個堆棧在 Amazon EC2 服務(wù)器實(shí)例上運(yùn)行。該堆棧模擬了電動汽車貨運(yùn)卡車的大致續(xù)航里程、電池壽命、功耗和長途旅行的其他細(xì)節(jié)。

在演示中，Jeremy 在專用裸機(jī)EC2實(shí)例上啟動了一個Windows VM，該實(shí)例允許硬件加速運(yùn)行使用QEMU創(chuàng)建的CAEdge的模擬版本。他進(jìn)一步“虛擬化”了模擬硬件，使其可以同時支持 EB Classic AUTOSAR 和虛擬化的自適應(yīng) AUTOSAR 操作系統(tǒng)，以及包含 Elektrobit 汽車 Linux 操作系統(tǒng)的虛擬機(jī)。

在仿真平臺級別，所有這些都由 EB 虛擬機(jī)管理程序進(jìn)行分區(qū)和管理。借助仿真功能，此嵌套堆?？捎糜谔峁┙咏鼈鹘y(tǒng)測試設(shè)置中的仿真結(jié)果。

自適應(yīng) AUTOSAR 實(shí)例聚合行程數(shù)據(jù)并將其指定為傳輸?shù)健霸啤保谀抢锼鳛?json 文件存儲在 AWSS3 服務(wù)器上。到達(dá)那里后，數(shù)據(jù)可用于訓(xùn)練 AutoML 模型，該模型可以準(zhǔn)確預(yù)測 EV 卡車的性能，然后將其優(yōu)化并在“邊緣”重新部署。

在邊緣，推理算法捕獲所有相關(guān)的行程特征，并在距離預(yù)測中考慮它們。該算法及其預(yù)測結(jié)果也由自適應(yīng)AUTOSAR OS管理，該操作系統(tǒng)將輸出顯示為車輛集群上的信息。

最后，在此過程中收集的每一位行程數(shù)據(jù)都可以存儲和重放以備將來參考。

您的電動汽車能走多遠(yuǎn)？

對于已建立的原始設(shè)備制造商，該解決方案提供了對商業(yè)化電動汽車將如何運(yùn)營現(xiàn)實(shí)世界的見解。借助 Elektrobit 的虛擬化硬件和靈活的、符合 AUTOSAR 標(biāo)準(zhǔn)的操作系統(tǒng)，工程師可以監(jiān)控車輛診斷，為操作員提供最佳操作條件（速度、檔位、路線規(guī)劃等）的建議，甚至可以在發(fā)現(xiàn)電池在某些條件下性能不佳時為下一代車輛的設(shè)計(jì)提供信息。

所有這些都是為了增加范圍和效率，這反過來當(dāng)然有助于降低成本。

通過結(jié)合這些軟件和硬件解決方案，Elektrobit 能夠彌合云連接和電動汽車之間的差距——無論它們是虛擬的還是真實(shí)的。

審核編輯：郭婷