4 黄亮-车联网及大数据应用(分享版)
基于大数据分析的车联网应用与服务研究
基于大数据分析的车联网应用与服务研究随着物联网技术的发展，车联网应用与服务成为了汽车行业的热门话题之一。
基于大数据分析的车联网应用与服务研究，旨在利用大数据分析技术和车联网技术，进一步优化汽车行业的服务和用户体验。
1. 车联网应用的概念和特点车联网应用是指通过无线通信技术、互联网技术和地理信息技术将车辆与网络相连接，实现车辆和车主之间、车辆和车辆之间的信息交互和服务提供。
车联网应用具有以下特点：首先，车联网应用通过数据采集和分析来实现智能化。
通过在车辆上安装传感器和监测装置，可以采集和传输车辆的各种数据，如车辆位置、行驶速度、燃油消耗等。
通过对这些数据进行分析与处理，可以获得有关车辆的各种信息，如车辆的健康状况、行驶状态等，并提供相应的服务和建议。
其次，车联网应用实现了车辆与环境的互联互通。
通过车载通信设备，车辆可以与其他车辆、道路监控设施以及互联网相连接，实现车辆之间、车辆与路网的信息共享和实时交互。
这使得驾驶者可以及时了解交通状况、道路条件等信息，提前做出相应的决策。
最后，车联网应用提供了丰富的服务和功能。
通过车载应用程序和云端服务，车联网应用可以为驾驶者提供诸如导航、娱乐、车辆远程控制等各种功能。
同时，基于大数据分析，还可以为车主提供个性化的服务，如定制化的维护计划、驾驶习惯分析等。
2. 大数据分析在车联网应用中的作用大数据分析是车联网应用的核心技术之一，它通过对海量车辆数据的收集、存储、处理和分析，为车联网应用提供支持和指导。
大数据分析在车联网应用中的作用体现在以下几个方面：首先，大数据分析可以实现对车辆健康状况的监测与预测。
通过分析车辆传感器采集的数据，可以实时监测车辆的各项参数，如发动机温度、油耗、胎压等。
一旦发现异常情况，系统会及时发出警报，并提供相应的维修建议。
同时，通过对大量车辆数据的分析，还可以预测车辆未来可能出现的故障，提前进行维修和保养，避免车辆在路上发生故障。
其次，大数据分析可以为驾驶者提供个性化的驾驶建议。
大数据分析在车联网中的应用研究
大数据分析在车联网中的应用研究近年来，随着互联网技术的发展和智能化设备的普及，车联网正在迅速崛起。
作为一种新兴的技术和概念，它将车辆与互联网相连接，实现车辆之间的信息交流和数据共享。
在这一背景下，大数据分析技术在车联网中的应用也变得越来越重要。
首先，大数据分析技术可以帮助车联网实现车辆之间的实时交流。
通过大数据分析技术，车辆可以即时获取其他车辆的信息，如位置、速度、行驶轨迹等。
这样，车辆驾驶者可以及时获知周围车辆的动向，提前做出相应的应对措施，以避免潜在的交通事故。
同时，借助大数据分析技术，车联网还可以实现车与道路的信息交流，及时发布道路状况、交通拥堵等信息，为驾驶者提供更加便捷、安全的出行体验。
其次，大数据分析技术可以帮助车联网实现车辆安全监测和预警。
通过对车辆的传感器数据进行收集和分析，大数据技术可以实时监测车辆的状况，如刹车系统、发动机、轮胎等的工作状态。
一旦检测到异常情况，如刹车系统出现故障或轮胎胎压不足，大数据分析技术可以及时预警驾驶者，促使其采取相应的措施进行处理，确保车辆安全行驶。
此外，大数据分析技术还可以帮助车联网实现驾驶行为分析和优化。
通过对驾驶者的行为数据进行收集和分析，大数据技术可以评估驾驶行为的安全性和有效性，如加速、刹车、转向等动作是否合理，行驶速度是否过快等。
基于这些分析结果，车联网可以向驾驶者提供相应的反馈和建议，帮助其改善驾驶行为，提高驾驶安全性和燃油经济性。
此外，大数据分析技术还可以帮助车联网实现交通流量预测和路线优化。
通过对历史交通数据的分析，大数据技术可以预测未来交通流量的分布和趋势，为驾驶者提供交通拥堵状况的预警和合理的路线选择建议。
通过优化车辆的行驶路线，车联网可以降低交通拥堵情况，提高道路通行效率，缩短驾驶时间，提高出行效率。
此外，大数据分析技术还可以帮助车联网实现车辆维护和管理的优化。
通过对车辆的运行数据进行收集和分析，大数据技术可以及时检测车辆的异常情况，如零部件的磨损程度、润滑油的质量等。
车联网技术在交通运输行业中的应用
车联网技术在交通运输行业中的应用一、概述车联网是指通过车与车、车与路灯、车与路网的互联互通，实现车辆之间信息的交流和车辆与道路设施之间的数据共享，以提高车辆行驶的安全性、便捷性和效率性的一种互联网技术。
在交通运输行业中，车联网技术的应用可以极大地改善交通情况和提高车辆运营效率，是未来交通发展的重要趋势之一。
二、智能交通系统智能交通系统（ITS）是一种以车联网技术为基础的交通监管和管理系统，通过收集传感器信息、摄像头影像等数据提供实时的道路情况和交通状况，实现交通监管的智能化和交通管理的精细化。
ITS是车联网技术在交通运输行业中的应用最为典型的例子。
三、智能交通信号控制系统智能交通信号控制系统是指利用车联网技术对交通信号灯进行实时控制和优化，以避免交通拥堵和提高道路通畅度。
该系统能够根据交通状况实时调整路口信号，使车辆能够顺畅通行，提高道路效率和安全性。
与传统的交通信号灯系统相比，智能交通信号控制系统更具有灵活性和响应速度。
四、智能驾驶辅助系统智能驾驶辅助系统是利用车联网和人工智能等技术，提供驾驶者辅助行驶的工具和方法，以提高驾驶行为的安全性、准确性和便捷性。
智能驾驶辅助系统包括自适应巡航、智能泊车、智能交通信号识别、车道保持和自动驾驶等功能，使驾驶者能够更加轻松、安全、舒适地行驶车辆。
五、智能车辆安全系统智能车辆安全系统是基于车联网技术的车辆安全防护系统，可以对车辆的行驶状态、路况信息、车辆位置和碰撞等情况进行实时监控和预警，避免交通事故和减少交通损失。
该系统包括车辆碰撞预警、自动紧急制动、车道偏离警报等功能。
通过智能车辆安全系统，驾驶者可以更加安全地驾驶车辆，降低交通事故的风险。
六、智能物流管理系统智能物流管理系统是基于车联网技术的物流管理系统，可以实现货运运输过程的实时监控、追踪和控制，以提高物流作业效率和安全性。
该系统采用RFID技术、GPS定位和传感器等组成，实现对货物的实时定位和跟踪，使企业管理者可以迅速了解货运情况，提高物流作业效率。
车联网技术研究与应用
车联网技术研究与应用一、前言近年来随着人们对更加舒适、安全、智能的出行方式需求的增加，车联网技术成为了互联网行业的热门话题。
车联网技术以智能化、互联化、信息化、分布式和集成化为特点，广泛应用于智能驾驶、车辆运营、车辆安全、车辆信息服务等领域。
因此，本文将深度探讨车联网技术的研究与应用。
二、车联网技术的研究1. 技术基础车联网技术的核心技术基础是一种低功耗、短距离的无线通信技术——车载自组网技术（VANETs）。
车联网技术需要大规模的数据传输和分布式的数据处理，因此，VANETs优越的无线通信技术特性，可以满足车联网技术的需求。
2. 智能驾驶车联网技术结合人工智能技术可以实现自动驾驶，其中最典型的技术是基于传感器和控制系统的自动驾驶技术，它可以实现车辆自动纠正姿态、控制跟车距离等，提高了行车安全性和效率。
目前，自动驾驶技术已经在一些特定场景的应用中得到了实际应用。
车联网技术可以为驾驶员和乘客提供更多信息化服务，包括路况信息、导航、娱乐、支付等服务。
其中最典型的是基于智能手机的车载娱乐系统，可以通过无线网络将智能手机的音频、视频等信息传输到车载设备中，并配备触摸屏幕等人性化的操作界面，提高了用户体验。
4. 车辆运营与管理车联网技术可以为车辆运营和管理提供更加高效的解决方案。
例如，基于车排量、路况等因素的动态拥堵指数可以精确的预测道路拥堵程度，从而为车辆运营提供更加准确的路线规划。
此外，车联网技术还可以为车辆维修保养提供远程诊断与管理服务，减少车辆故障的发生。
三、车联网技术的应用随着车联网技术基础的不断完善，车联网技术在各个应用场景中得到了广泛的应用。
1. 智能驾驶智能驾驶技术减少了驾驶员操作，提高了行车安全性和效率。
目前，国内的互联网巨头和传统汽车制造商都在布局自动驾驶领域。
例如，百度推出的Apollo计划致力于打造开放式自动驾驶平台，截至目前已有228家车企已经加盟该计划。
车联网技术可以为驾驶员和乘客提供更多信息化服务。
大数据技术在车联网中的应用研究
大数据技术在车联网中的应用研究随着互联网普及和智能手机的普及，人们对车联网（Connected Car）的需求越来越高。
车联网是指智能汽车和互联网的结合，将汽车、道路、驾驶员和周围环境连接在一起，以提供更智能、更便捷、更安全的出行体验。
在这一趋势下，大数据技术成为了车联网的重要组成部分。
一、大数据技术在车联网中的基本概念和应用1.1 大数据技术简介大数据技术（Big Data）是指以数据作为基础，通过数据挖掘、数据分析、数据展示等手段，对人类行为、经济活动、自然环境等现象进行深度挖掘和分析。
随着互联网的快速发展，产生的数据也日趋庞大和复杂，如何准确高效地处理这些数据成为了一项新的科技挑战。
大数据技术的应用范围非常广泛，既可以应用于商业领域，也可以应用于科学研究等方面。
1.2 车联网的基本概念车联网指的是通过计算机技术、通信技术、传感器技术等手段，将车辆、设备、网络和基础设施相互连接和智能化，构建起一个车辆-车辆之间、车辆-基础设施之间，以及车辆和网络之间相互关联的网络。
车联网在普及后，将会大幅提升驾驶体验的智能化水平和“人、车、路”的安全。
同时，车载设备和云服联合控制、数据采集、信息分析等技术将更加智能和人性化。
1.3 大数据技术在车联网中的应用在车联网领域，大数据技术广泛应用于以下几个方面：1）车辆安全性方面。
车联网利用传感器可以实时监控车辆的状态，如刹车、油门和方向盘等操作，以此来避免发生车祸。
通过收集驾驶员的驾驶习惯、交通事故等数据信息，可以进行数据分析、预测和预警，为驾驶员提供更加安全的出行体验。
2）车辆维修方面。
车联网通过传感器获取车辆的实时数据，在故障发生时可以自动检测和诊断，并通过移动设备通知车主和相关技术维修人员，提高车辆维修效率，并迅速将问题解决。
3）导航和交通流量方面。
车联网可以获取不同地域汽车的行驶数据，为驾驶员提供更好的导航和出行规划。
同时，大数据技术可以分析交通流量状况，为城市交通规划提供方向，并优化路线选择。
车联网及大数据应用
服务器资源预警
Confidential 16
No distribution
云平台计算运维服务系统
Copyright reserved by HuangLiang
应用状态监控
Confidential 17
No distribution
云平台计算运维服务系统
Copyright reserved by HuangLiang
车辆管理
No distribution
新能源（氢能）汽车综合监管平台
地图实时监控
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Confidential 11
历史轨迹查询
No distribution
新能源（氢能）汽车综合监管平台
整车实时数据
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2018科技部重大专项4.5 典型区域多种燃料电池汽车示范运行研究
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Confidential 9
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新能源（氢能）汽车综合监管平台
登录界面
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Confidential 10
No distribution
研究内容
1、设备远程接入：
•基于CAN/RS485/RS232的数据采集 •Wi-Fi、RFID、Zigbee局域网接入 •4G网络接入，未来5G升级
3、平台展示：
• 实时监控中心与分控中心 •全屏全网络覆盖与分网络覆盖相结合 •Web端智能监控软件 •APP + 微信公众号
车联网及大数据应用
大数据技术在车联网中的应用与发展前景
大数据技术在车联网中的应用与发展前景随着科技的不断进步，以智能汽车和车联网为代表的新兴科技已经逐渐走进人们的生活中。
而在这场大变革的背后，大数据技术发挥了重要作用。
本文将基于大数据技术在车联网中的应用和发展前景，探讨大数据技术在推动汽车产业发展中的作用和意义。
一、大数据技术在车联网中的应用1. 车辆状态监测和诊断在车联网时代，大量的传感器和控制器已经被安装在汽车上，它们可以实时采集和传输车辆的各种数据。
这些数据包括车速、转速、油耗、温度、压力、湿度等多种指标。
借助大数据技术的支持，这些数据可以被自动地收集、分析和处理，从而更好地了解车辆的状态和运行状况。
同时，这些数据也可以被用于故障诊断和预测，为维修和保养提供更为及时和精准的指导和服务。
2. 驾驶行为分析和车辆运营管理车辆运营的高效性和安全性取决于司机的驾驶行为和车辆的运行情况。
通过在汽车上安装传感器和控制器，并利用大数据技术来分析和处理这些数据，可以更全面、准确地了解司机的驾驶行为和车辆的运行情况。
同时，可以利用这些数据来进行车辆运营管理，如提高司机的安全性、降低车辆故障率、提高车辆使用效率等。
3. 车联网系统优化和智能化通过汇总和分析车辆和驾驶员的各种数据，可以对车联网系统进行优化和智能化。
比如，根据司机的行驶特点和驾驶技能，对车辆的性能和驾驶体验进行优化；根据天气和路况等因素，对车辆的导航系统进行优化。
此外，通过对车辆和驾驶员的大数据分析，还可以发现一些潜在的瓶颈和问题，进一步推动车联网系统的升级和智能化。
二、大数据技术在车联网中的发展前景随着汽车工业和信息技术的飞速发展，车联网系统的功能和性能不断提升，在这样的背景下，大数据技术将在未来的发展中发挥越来越重要的作用。
以下是大数据技术在车联网中的几个发展前景：1. 数据共享和协同合作随着车联网系统的不断发展，不同的汽车制造商和服务提供商之间将会建立更强大的数据共享和协同合作关系，以实现对车辆和驾驶员的更好的服务。
车联网数据分析及应用研究
车联网数据分析及应用研究随着汽车工业的发展，车联网已经成为汽车行业的重点发展方向之一。
车联网通过将车辆和互联网连接起来，实现了人与车、车与车、车与路灯等方面的互联，为我们的生活带来了巨大的变化。
而车联网所产生的数据量也是不可估量的，车联网数据的分析和应用已经成为汽车行业和互联网行业的重要课题。
本文将简要介绍车联网数据分析和应用的相关内容。
一、车联网数据分析概述车联网数据分析是对车联网数据的处理过程，其目的是发现其中的规律和价值。
车联网数据可以分为两类：一是车辆本身产生的数据，包括车速、油耗、发动机转速、行驶里程等；二是来自道路、其他车辆或者云端的数据，包括交通状况、道路状况、气象等。
车联网数据分析主要涉及以下方面：1.数据采集数据采集是车联网数据分析的第一步，它是通过传感器、行车记录仪、GPS等设备来收集车辆和周围环境的数据。
传感器可以收集车辆的运行状态信息，行车记录仪可以记录车辆动态和静态数据，GPS可以收集车辆的位置信息。
2.数据清洗数据清洗是指将采集到的车联网数据进行初步的处理，去除无用的信息、干扰信息等，以便后续的分析和应用。
3.数据分析数据分析是指将处理后的车联网数据进行深入分析，从中发现规律和价值，并提出相应的决策。
数据分析可以通过数据挖掘、机器学习等技术来实现。
4.数据可视化数据可视化是指将分析得到的结果以图形、表格等形式呈现出来，使得人们能够更加直观地了解数据的特征和规律。
二、车联网数据应用车联网数据的应用涵盖了车辆、交通管理、道路建设等多个领域。
车联网数据应用的主要目的是提高车辆的性能、提升交通效率、改进道路设计等。
1.车辆性能改进基于车联网数据分析，可以了解车辆运行中存在的瓶颈和问题，进而针对性地进行优化和改进。
例如，根据车联网数据，可以调整发动机控制程序，实现更为省油、更为高效的燃油经济性。
2.交通管理车联网数据的应用让交通管理变得更加智能化和高效化。
基于车联网数据分析，可以预测交通拥堵状况，提前调整路线规划，优化交通信号控制系统，提高交通运行效率。
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车联网及大数据应用黄亮 博士/副教授
武汉理工大学自动化学院
•提供设备级网络接入技术
•基于人工智能的大数据分析服务、数据挖掘技术
1、设备远程接入：
•基于CAN/RS485/RS232的数据采集•Wi-Fi、RFID、Zigbee局域网接入
•4G网络接入，未来5G升级3、平台展示：
•实时监控中心与分控中心
•全屏全网络覆盖与分网络覆盖相结合•Web端智能监控软件
•APP + 微信公众号
2、后台建设：
•基于Hadoop的架构设计
•网络硬件部署
•平台软件部署
•网络安全体系建立4、数据挖掘：
•监管对象安全性分析
•基于大数据的设备诊断专家系统
•新型运营模式挖掘
•研发/市场/售后数据分析
效果展示
车联网简介
车联网云平台解决方案
数据采集与移动终端
嵌入式无线
OBD无线收发
即插即用TBOX
前装TBOX 收发模块
车联网云平台解决方案
•GBT 32960.1 电动汽车远
程服务与管理系统技术规
范 第1部分：总则
•GBT 32960.2 电动汽车远
程服务与管理系统技术规
范 第2部分：车载终端
•GBT 32960.3 电动汽车远
程服务与管理系统技术规
范 第3部分：通讯协议及数
据格式
车联网云平台系统架构
佛山市南海新能源（氢能）汽车综合监管平台
2017.9.7日科技部/联合国计划开发署
“促进燃料电池汽车商业化发展项目”启动仪式2018科技部重大专项4.5
典型区域多种燃料电池汽车示范运行研究
登录界面车辆管理
地图实时监控历史轨迹查询
整车实时数据燃料电池发动机实时数据
数据统计数据分析
服务实时运行情况实时监控和告警
服务器资源预警
应用状态监控
单个服务器资源监控和历史查询
桩联网简介
•数据中心平台
•运营商平台
智易充桩联网监控大屏幕
新能源汽车大数据人工智能研究中心（在建项目）
大数据分析与应用
新能源汽车大数据分析
•通过分析司机驾驶行为把司机驾驶行为划分为若干类，例如：激进型（超速驾驶行为），一般型（中速驾驶行为），较为温和型（正常驾驶行为）以及温和型（低速驾驶行为）。
•车辆驾驶系统可以根据所划分的行为类别，对司机的行为进行评价，分析此时司机的行为是否具有安全隐患等问题。
从而有效防止不必要交通事故的发生。
•1、首先从数据库中提取一部分的车辆数据作为训练样本：车辆的速度直接反应了驾驶的激进程度。
而加速度反应了司机对油门和刹车的掌控。
•2、先对这些样本进行因子分析，分析这些因子与哪些样本参数有关。
然后对这些因子进行因子旋转，因子转后后得到的旋转因子往往比旋转前的因子包含了更多的信息，分析旋转因子的方法同上。
•3、分析完参数后，我们选取与样本参数关联最大的那几个因子，对该类因子分别进行聚类分析（K-MEANS算法，KFCM 算法，以及谱聚类算法）。
•4、将样本集放入神经网络分类器中进行训练，得到分类器。
基于云计算的远程故障诊断
•故障诊断常用的分类算法：
()()()1
(|)
|(|)
==
∑i i i n
j
j
j P B P A B P B A P B P A B 朴素贝叶斯算法人工神经网络算法
()()()
,,K x y x y ϕϕ=支持向量机算法
决策树算法
燃料电池发动机的特征监测方案
燃料电池发动机特征
符号
表示
监测范围
监测
精度
压力
进堆氢气压力P10-1.5MPa
0.01
MPa
进堆空气压力P20-0.3MPa
风机出口压力P30-0.5MPa
温度
进堆空气温度T10-60℃
0.1
℃
出堆空气温度T20-80℃
进堆氢气温度T30-60℃
出堆氢气温度T40-80℃
风机出口温度T50-100℃
电压电堆电压V10-600V1V
电流
电堆电流A10-200A
0.1A
净输出电流A20-180A
焓轮电流A30-10A
功率总功率
Pw1
0-80kW
0.1k
W
故障
级别
级别说明
故障代
码
故障原因处理措施
A类需要立刻处理
0x1000储氢瓶故障
1、紧急停机并暂停氢气供应
2、断开高压开关并进行具体
的检查
0x1001氢气回路管道故障
0x1002电堆故障
0x1003控制器故障
B类需要立刻处理
0x0100减压阀故障
1、按正常操作停机，同时记
录故障
2、根据故障原因进行具体的
检查
0x0101空气压缩机故障
0x0102循环水泵故障
0x0102氢气循环泵故障
0x0104空气回路管道故障
B类需要立刻处理
0x0105冷却风扇故障1、按正常操作停机，同时记
录故障
2、根据故障原因进行具体的
检查
0x0106电力输出回路故障
0x0107气水分离器故障
C类
不可长期运行
在此车况下
0x0010储氢瓶剩余容量较低
1、检查燃料电池发动机主要
运行指标是否异常，异常的
话需要停机检查。
0x0011焓轮加湿器故障
0x0012水箱冷却水容量较低
0x0013燃料电池发动机过载
0x0014尾气阀故障
D类正常运行0x0000无故障1、实时监测车况
燃料电池发动机监测特征技术指标
燃料电池发动机故障代码表
•基于阈值和数据分析的二级故障诊断架构：
ü一级故障诊断在底层通过燃料电池发动机控制器或者车载终端，通过比较逻辑实现。
ü二级故障诊断在远程服务器端通过智能算法实现。
二级故障诊断结合了随机森林和专家系统两种算法，同时专家系统的知识库能够实现自我完善。
通过该方法能够对燃料电池汽车进行远程的实时故障诊断，及时发出故障警告，保障燃料电池汽车的安全运行。
燃料电池发动机历史
数据建立样本数据库基于C4.5算法构造决策树，通过随机抽取样本集训练
利用众数投票进行故障判断
构造随机森林
•随机森林和专家系统相结合：
基于大数据的氢电匹配技术研究
加氢
充电
时间成本经济成本续驶里程
多目标优化：113
y min[y y y]
权重权重2权重3
目标函数目标目标2目标
ααα
=++
期待您的合作。