發(fā)表時間：2021-09-29 13:57:39
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9月25日至28日，2021世界智能網(wǎng)聯(lián)汽車大會暨中國國際新能源和智能網(wǎng)聯(lián)汽車展覽會在北京·中國國際展覽中心（新館）召開。大會以“引新薈智綠創(chuàng)未來”為主題，圍繞產(chǎn)業(yè)再造、融合應用、和合共生三個篇章，設置10個室內(nèi)外展示專區(qū)，全方位呈現(xiàn)全球智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)多項前沿成果，引領產(chǎn)業(yè)發(fā)展新趨勢。北京理工大學電動車輛國家工程實驗室主任王震坡教授受邀參會并在主題峰會第五場“智慧道路與云網(wǎng)協(xié)同”并分享“端網(wǎng)云融合的新能源汽車運行協(xié)同防控技術與應用”主題報道，介紹了北京理工大學在端網(wǎng)云融合的新能源汽車運行協(xié)同防控方向開展的工作及未來應用。端網(wǎng)云融合的新能源汽車運行協(xié)同防控項目背景 我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展取得了舉世矚目的成績，截止到8月份，中國新能源汽車的產(chǎn)銷量突破了700萬輛，在這種情況下，應該說在新能源汽車領域里面也有一些問題，尤其跟安全直接相關的問題，正如大家所見的報告，還是出現(xiàn)了著火燃燒的安全事故，在這方面體現(xiàn)出了我們新能源汽車故障診斷是比較困難的，為什么會有這么多安全事故的出現(xiàn)，應該說安全的診斷存在一些困難。安全預警做的不好，同時從車企到平臺，到我們的公安的交通部門，安全的協(xié)同防控在這方面體系的構建存在一定缺陷，這是存在的問題。新能源汽車國家監(jiān)管平臺為安全防控提供依據(jù)我們構建了全國統(tǒng)一的新能源汽車的運行監(jiān)測和管理平臺，在這個平臺里面，截止到昨天的數(shù)據(jù)，接入到平臺的車輛有將近600萬輛汽車，數(shù)量進步是比較快的，這兩個月每個月都在二三十萬輛的接輛。構建了從車企到各個地方，到國家平臺的體系。在平臺體系里面所收集的數(shù)據(jù)設計到了如下的相關內(nèi)容，從數(shù)據(jù)項來說，相對是比較全的，包括車輛本身的位置信息、車輛電池電機技術信息、故障代碼。這個是以國標的形式確定下來的，這個標準目前在做新一輪的迭代更新，2016年國標現(xiàn)在進行了新一輪的標準修訂和完善的工作。
構建端網(wǎng)云一體化運行安全風險評估和預警系統(tǒng)安全防控角度來說我們現(xiàn)在存在的問題，首先是安全要素，對于車輛的安全要素，也就是電流、電壓、溫度，包括電機的轉(zhuǎn)速，相關的信息，我們效果對安全信息的量化特征進行分析構建安全特征的要素庫。第二個是從車輛的各個零部件之間找到它們相應的安全要素之間的邏輯關系，從而在車輛行駛過程中，對車輛的安全狀態(tài)，健康狀態(tài)，實時評估，并且與公安網(wǎng)絡進行相應的連接，實現(xiàn)在車輛行駛過程中和應用過程中的安全布控，這是總體的技術思路。其次對于項目的安全要素。我們抓住維度低、質(zhì)量差的問題，通過我們特征的提取，構建項目的安全要素庫，最后要創(chuàng)建全國的新能源汽車的安全知識體系庫，這我們的目的和目標。從零部件的安全角度來說，我們關注到了電池、電機、電控三個方面，把其中的安全要素之間的邏輯關系進行梳理，通過建模的方式來提取狀態(tài)評估之，通過模型我們來對電機的安全狀態(tài)，景象評估。這方面我們建立了若干的模型，來開展健康狀態(tài)的評估。我們構建的端網(wǎng)云一體化運行安全風險評估和預警系統(tǒng)，以特斯拉為代表出現(xiàn)了車輛行駛過程中動力喪失，人沒有駕駛行為的情況下車輛自動駕駛這方面風險的防控，包括車輛熱失控，以及駕駛行為，通過參數(shù)，對假設的危險行為進行預警的體系。把互聯(lián)網(wǎng)、專網(wǎng)、公安網(wǎng)進行了有效的融合，現(xiàn)在已經(jīng)實現(xiàn)了我們在新能源運行汽車運行檢測管理平臺和公安部車輛運行管控的路測管控平臺進行了有效的連接，通過兩個平臺進行連接，對剛才所說的預警相關信息，車輛的狀態(tài)識別的信息，可以準確的反饋到交警的執(zhí)法網(wǎng)絡上，公安交警在執(zhí)法的上可以在路邊上攔住車，素你存在安全隱患，禁止你行駛，這方面我們做了相應的示范。并且從路面的安全管控角度來說，對車輛的軌跡，車輛所帶來的流量，以及應急相應需求，這方面可以進行相應的布控。從通訊的安全，以及安全管控策略，包括交通疏堵方面也做了一些工作。
端網(wǎng)云融合的新能源汽車運行協(xié)同防控體系已進行示范應用目前已經(jīng)形成了監(jiān)控和管控的體系，我們已經(jīng)在無錫市配合嘉興市進行了相應的示范應用，通過這個平臺實現(xiàn)了車輛的運行檢測，構建了在不同區(qū)域所形成的車輛知識庫和官法的模型庫，這個對于不部件風險、整車風險、運行風險進行了識別。同時對于交警的應急指揮、道路卡口管控等等做了相應的貢獻。比如說我們所說的運行監(jiān)測方面，對車輛的分布、車輛速度、軌跡進行了辨識。對于電池、電機和電控對不同特征值進行了相應的監(jiān)測。在充電方面來說，對充電的時空的分布我們進行了相應的監(jiān)測。對于長時間異常停車的車輛，車輛停車的不等等方面進行了項目監(jiān)測，后面孩子有對于狀態(tài)的研判相應的算法，包括電池、電機、電控的健康狀態(tài)，溫度變化情況，我們都進行了診斷和判斷。這都是相應的進行研判的模型展示。首先從監(jiān)測角度來說，包括區(qū)域的在線車輛實時的監(jiān)測，包括了單車靜態(tài)查詢，包括車輛歷史信息查詢。對于車輛的充電狀態(tài)，固定區(qū)域的充電區(qū)域的數(shù)量，充電電流的變化趨勢，以及當前充電的區(qū)域分布情況我們可以進行分析。另外對于車輛狀態(tài)的研判角度，比如說不同省份車輛的閑置數(shù)量的監(jiān)控內(nèi)容，車輛閑置車輛分布的狀態(tài)，詳細的狀況都可以通過平臺進行查詢。另外對于電池、電機、電控狀態(tài)的研判，這里面包括駕駛狀態(tài)的行為，駕駛員有沒有駕駛異常的行為，包括行駛軌跡的判斷，現(xiàn)在疫情的判斷，我們還做了車輛的健康碼，車輛在過許的十四天去過哪，通過我們的公安交通管理部門，我們和冬奧組委進行了練習，電動車輛在過許的十四天在進入到冬奧區(qū)域的之前都去過哪，可以通過這個平臺進行研判。所有的信息是全面的，可以建立車輛的行駛軌跡的健康碼。另外，對于電機來說，安全狀態(tài)的預警剛才講到了，我們有相應的模型。同時現(xiàn)在還從車輛的能耗、安全、體驗方面，基于大數(shù)據(jù)建立了信號能源汽車的評價指數(shù)，和評價的體系，對每一輛車，每一個車型系列進行指數(shù)級打分，可以是一個車企，可以是對比一輛車，安全的指數(shù)，指數(shù)的評價，是屬于相對穩(wěn)定的狀態(tài)，還是在指數(shù)評分值得在下降，說明安全隱患在增加，包括能耗不是在變化?，F(xiàn)在還在做車輛基于能耗二氧化碳排放量的分析，一輛車出廠什么樣，一年后什么樣，能耗值是怎么樣變化對應二氧化碳排放是什么樣，我們可以進行相應的分析。從后續(xù)的發(fā)展來說，我們進一步的擴充數(shù)據(jù)庫，通過數(shù)據(jù)的擴充進一步完善我們的安全要素庫，我們在積極的開展端網(wǎng)云一體化的平臺，以及我們的算法的優(yōu)化和完善，希望把端網(wǎng)云一體化整車安全風險的評估體系建立的更加完全，從而為新能源汽車安全管控提供相應的技術支撐。
