采集車(chē)除了用戶自己的系統(tǒng)外還有大量的采集及支持設(shè)備。對(duì)于一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，保持穩(wěn)定運(yùn)行是一項(xiàng)異常復(fù)雜的任務(wù)。由于采集車(chē)數(shù)量眾多，部署大量的技術(shù)人員進(jìn)行維護(hù)成本非常高，通常都是一人多車(chē)的結(jié)構(gòu)，因此為車(chē)上系統(tǒng)提供自動(dòng)化及網(wǎng)絡(luò)化的集成方案是一個(gè)必選項(xiàng)。在設(shè)備擴(kuò)展方面，Vector提供時(shí)間同步服務(wù)和數(shù)據(jù)記錄擴(kuò)展接口，可以將用戶的In-house方案以及第三方設(shè)備集成到CANape的環(huán)境中，形成一個(gè)“簡(jiǎn)潔”的應(yīng)用。

實(shí)車(chē)數(shù)據(jù)應(yīng)用背景

01

目標(biāo)

采集實(shí)車(chē)數(shù)據(jù)的最終目的是服務(wù)于研發(fā)或者測(cè)試，數(shù)據(jù)消費(fèi)的核心是利用算法支持和推動(dòng)算法的快速迭代，而數(shù)據(jù)消費(fèi)系統(tǒng)可以為算法運(yùn)行和調(diào)試提供便捷的環(huán)境，但是大多數(shù)情況下我們會(huì)在消費(fèi)系統(tǒng)的構(gòu)建上花費(fèi)大量的時(shí)間。例如：構(gòu)建文件接口、對(duì)齊數(shù)據(jù)的時(shí)間、測(cè)定數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)匿名化等。缺乏“標(biāo)準(zhǔn)”的數(shù)據(jù)消費(fèi)系統(tǒng)，會(huì)導(dǎo)致工程師不停地開(kāi)發(fā)和維護(hù)多個(gè)數(shù)據(jù)消費(fèi)系統(tǒng)，這種情況在多個(gè)項(xiàng)目并行開(kāi)發(fā)時(shí)尤為明顯，不僅消耗大量的時(shí)間，且產(chǎn)出（迭代效率）很低。因此要想達(dá)到數(shù)據(jù)閉環(huán)的效果就需要大量的標(biāo)準(zhǔn)化工作，而減少非核心環(huán)節(jié)上的消耗，將核心資源放在迭代和改進(jìn)算法上，平衡與整合自研與商業(yè)工具鏈，這往往需要從時(shí)間、資金、人力等多個(gè)維度綜合考量。

Vector工具鏈在具備標(biāo)準(zhǔn)性的同時(shí)，保持對(duì)用戶的各種場(chǎng)景提供開(kāi)放性支持，例如數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)框架、數(shù)據(jù)可視化、自動(dòng)化、文件IO等，用戶可以基于自己的流程和認(rèn)知進(jìn)行靈活擴(kuò)展和整合，快速構(gòu)建起穩(wěn)定、高效的實(shí)車(chē)數(shù)據(jù)消費(fèi)鏈。

圖1：CANape實(shí)車(chē)擴(kuò)展應(yīng)用

02

一般用戶訴求

用戶在構(gòu)建數(shù)據(jù)消費(fèi)鏈時(shí)的訴求，可能包括：私有化數(shù)據(jù)的落盤(pán)方案、多系統(tǒng)多時(shí)域的整合、采集車(chē)網(wǎng)絡(luò)化自動(dòng)化、數(shù)據(jù)物流與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、數(shù)據(jù)管理、配置工程管理、數(shù)據(jù)消費(fèi)業(yè)務(wù)構(gòu)建及部署、數(shù)據(jù)生命周期及復(fù)用技術(shù)等。

本質(zhì)上可以將數(shù)據(jù)生命周期簡(jiǎn)單劃分為：

>

車(chē)端數(shù)據(jù)收集

>

數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)（物流及實(shí)時(shí)傳輸）

>

數(shù)據(jù)中心構(gòu)建及數(shù)據(jù)消費(fèi)業(yè)務(wù)整合

>

復(fù)用價(jià)值開(kāi)發(fā)

其中每個(gè)過(guò)程中涉及的流程、技術(shù)及工具跨越比較大，從技術(shù)角度將不同領(lǐng)域人員的開(kāi)發(fā)能力連接起來(lái)是比較困難的，創(chuàng)建必要的橋接流程及工具是構(gòu)建數(shù)據(jù)鏈的核心任務(wù)，畢竟鏈路構(gòu)成的穩(wěn)定性和效率在連接，而不在節(jié)點(diǎn)本身。

03

數(shù)據(jù)格式選擇

測(cè)量信號(hào)值是許多應(yīng)用的一項(xiàng)基本任務(wù)。大多數(shù)試驗(yàn)需要對(duì)獲取的信號(hào)同時(shí)進(jìn)行處理、顯示和存儲(chǔ)，測(cè)量過(guò)程同時(shí)也需要與工程師進(jìn)行前端交互，以達(dá)到敏捷閉環(huán)，針對(duì)后端的數(shù)據(jù)消費(fèi)及閉環(huán)做好充足的準(zhǔn)備。汽車(chē)應(yīng)用中，典型信號(hào)包括傳感器數(shù)據(jù)、ECU內(nèi)部變量/狀態(tài)、車(chē)輛網(wǎng)絡(luò)中的總線報(bào)文或內(nèi)部計(jì)算值等。

一般在選擇記錄數(shù)據(jù)格式時(shí)，需要考慮以下幾個(gè)方面：

>

數(shù)據(jù)的屬性關(guān)聯(lián)；

>

數(shù)據(jù)的讀寫(xiě)要求；

>

數(shù)據(jù)的體積

這些特征間接決定了數(shù)據(jù)記錄及消費(fèi)的總體成本（時(shí)間成本和資金成本）。

MDF本質(zhì)是一個(gè)數(shù)據(jù)容器，支持?jǐn)?shù)據(jù)的版本族信息寫(xiě)入，支持信號(hào)的定義甚至信號(hào)定義的文件寫(xiě)入，甚至支持坐標(biāo)系信息、安裝數(shù)據(jù)等一些額外信息寫(xiě)入。如果沒(méi)有上述特征的支持，那么需要保存為多份文件，而文件關(guān)系本質(zhì)上是離散的且難以管理的，這些會(huì)給后面的數(shù)據(jù)管理和消費(fèi)帶來(lái)額外的開(kāi)發(fā)負(fù)擔(dān)。

在當(dāng)前的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中經(jīng)?？吹?，高速大帶寬的數(shù)據(jù)寫(xiě)入需求，同時(shí)又看到數(shù)據(jù)消費(fèi)環(huán)節(jié)要求的快速數(shù)據(jù)索引和數(shù)據(jù)提取，本質(zhì)上這些要求都是相互矛盾的。通常的文件格式的性能特點(diǎn)要么是支持高速并發(fā)（亂序）寫(xiě)入，要么是支持高性能索引（有序）讀取，而MDF為了滿足這兩方面要求，采用了數(shù)據(jù)塊鏈表結(jié)構(gòu)，在寫(xiě)入時(shí)支持亂序?qū)懭?，在讀取時(shí)支持快速重排序來(lái)保證高性能的索引及讀取，如圖2所示。

圖2：摘自ASAM–MDF特征描述文獻(xiàn)

MDF（Measurement Data Format）是一種二進(jìn)制文件格式，用于存儲(chǔ)記錄測(cè)量或計(jì)算的數(shù)據(jù)，便于測(cè)量后處理、離線評(píng)估或長(zhǎng)期存儲(chǔ)。作為ASAM收錄的數(shù)據(jù)文件格式標(biāo)準(zhǔn)，被廣泛應(yīng)用于測(cè)量和標(biāo)定領(lǐng)域。MDF同時(shí)也支持無(wú)損數(shù)據(jù)壓縮，第三方的數(shù)據(jù)序列化結(jié)果也可以直接存儲(chǔ)在MDF的數(shù)據(jù)塊中，例如：Protobuf、CDR、BSON等，甚至聲音、視頻這類(lèi)數(shù)據(jù)也可以有損或者無(wú)損的存放在MDF中。這些特性可以很好的平衡存儲(chǔ)與計(jì)算的資金成本。

圖3：MDF數(shù)據(jù)的特征與優(yōu)勢(shì)

除此之外，在汽車(chē)領(lǐng)域常用的還有很多數(shù)據(jù)格式，例如：總線數(shù)據(jù)格式BLF、以太網(wǎng)數(shù)據(jù)格式PCAP，以及各種數(shù)據(jù)庫(kù)格式（DBC、A2L、ARXML等），仍具有各自的應(yīng)用場(chǎng)景。

構(gòu)建消費(fèi)鏈

01

采集車(chē)網(wǎng)絡(luò)化及自動(dòng)化

通常站在駕駛員的視角，希望啟動(dòng)系統(tǒng)只需要一個(gè)按鈕，然后等待系統(tǒng)回復(fù)是否可以開(kāi)始駕駛。站在車(chē)上系統(tǒng)開(kāi)發(fā)和維護(hù)人員的角度，希望系統(tǒng)所有的功能都可以按照設(shè)置條件自動(dòng)執(zhí)行，反饋并記錄所有的細(xì)節(jié)，用于異常時(shí)的技術(shù)排查。站在更高的層面上，還有車(chē)隊(duì)管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)看板系統(tǒng)等，因此希望車(chē)輛將必要的信息反饋回來(lái)獲取車(chē)輛狀態(tài)及任務(wù)進(jìn)度，為決策提供更多的統(tǒng)計(jì)支撐。

CANape作為車(chē)載的核心軟件之一為這類(lèi)需求提供了必要的橋接能力。CANapeAPI是一個(gè)自動(dòng)化接口，可以使用該接口實(shí)現(xiàn)一鍵自檢和啟動(dòng)，同時(shí)也可以使用該接口將必要的狀態(tài)信息實(shí)時(shí)傳遞到用戶前端及監(jiān)測(cè)系統(tǒng)端。圖4是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)調(diào)用的實(shí)例，展示了如何驅(qū)動(dòng)CANape載入工程運(yùn)行腳本，控制測(cè)量的能力。實(shí)際上CANapeAPI提供非常豐富的功能。

圖4：CANape網(wǎng)絡(luò)調(diào)用實(shí)例

02

物流及實(shí)時(shí)傳輸

應(yīng)用場(chǎng)景一：在日均TB級(jí)的數(shù)據(jù)生產(chǎn)環(huán)境中，網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臅r(shí)效性和成本無(wú)法被行業(yè)用戶接受，因此數(shù)據(jù)物流成為用戶的必然選擇。Vector的工控機(jī)提供磁盤(pán)陣列及Copy系統(tǒng)，減少用戶對(duì)數(shù)據(jù)記錄、存儲(chǔ)和轉(zhuǎn)移的焦慮。

應(yīng)用場(chǎng)景二：在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模式下，如何快速定位“價(jià)值”數(shù)據(jù)，讓實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸也成為必然的選項(xiàng)。由于傳輸能力的限制，存在兩種不同的價(jià)值挖掘方法：

>

先篩后傳：將篩選后的有限數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)綌?shù)

據(jù)中心，數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用實(shí)時(shí)完成信息的定位

和提取；

>

先傳后篩：車(chē)載工控機(jī)將“大數(shù)據(jù)”全部運(yùn)輸至

“云端/數(shù)據(jù)中心”，云端部署數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)應(yīng)用；

CANape和vSignalyzer分別提供在線和離線的數(shù)據(jù)挖掘功能，傳輸接口（SL-API）和云服務(wù)（Team Service）等提供多種組件和接口，可以幫助用戶搭建其上述兩種應(yīng)用場(chǎng)景。

03

數(shù)據(jù)中心構(gòu)建及數(shù)據(jù)消費(fèi)業(yè)務(wù)整合

Vector提供SaaS服務(wù)，有多種應(yīng)用可以選擇，能夠在公有云和混合云上為用戶提供快速落地的解決方案，從軟件角度快速連接車(chē)端和臺(tái)架端，幫助數(shù)據(jù)中心快速建立。

對(duì)于數(shù)據(jù)消費(fèi)業(yè)務(wù)，最大的壁壘在于打通本地的數(shù)據(jù)消費(fèi)應(yīng)用如何部署在服務(wù)器端，主要原因是人員知識(shí)背景和工程經(jīng)驗(yàn)之間的差異。因此，提供一個(gè)“標(biāo)準(zhǔn)”樣式，既適合本地端又適合服務(wù)端的框架，會(huì)讓這個(gè)工作變得更容易推動(dòng)。它不應(yīng)挑戰(zhàn)用戶的技術(shù)背景和知識(shí)體系，且應(yīng)該足夠簡(jiǎn)單，不需要讓用戶學(xué)習(xí)太多與專(zhuān)業(yè)無(wú)關(guān)的知識(shí)與技能，這是一項(xiàng)技術(shù)能夠快速被目標(biāo)用戶接受的前提。

Vector提供多種行業(yè)主流的記錄格式讀寫(xiě)庫(kù)，例如：MDFlib、BLF等。但是直接使用這些庫(kù)，需要用戶了解格式的技術(shù)內(nèi)容才能有效使用。Vector項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)以眾多項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)為基石，對(duì)工具鏈進(jìn)行封裝，實(shí)現(xiàn)了接口代碼的自動(dòng)化，方便用戶直接獲取所需信息。同時(shí)根據(jù)數(shù)據(jù)消費(fèi)業(yè)務(wù)的形式，按照DataFlow的風(fēng)格抽象了數(shù)據(jù)處理的接口（如圖5所示），方便用戶開(kāi)發(fā)風(fēng)格統(tǒng)一的消費(fèi)組件，便于業(yè)務(wù)層復(fù)用、本地開(kāi)發(fā)和服務(wù)端部署。

圖5：DataFlow模塊化設(shè)計(jì)

如圖6所示，這是一個(gè)模塊化圖像處理的實(shí)際案例，用戶在后端提供了所有模塊的Python代碼，實(shí)現(xiàn)了“MDF讀取數(shù)據(jù)→檢查圖像質(zhì)量→輸出JPG圖片”的業(yè)務(wù)功能，還可以在前端重新組裝業(yè)務(wù)。

圖6：模塊化設(shè)計(jì)應(yīng)用實(shí)例

04

Vector提供的支持

如圖7所示，針對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)消費(fèi)鏈，Vector提供多種標(biāo)準(zhǔn)化工具幫助用戶快速搭建數(shù)據(jù)采集、管理、應(yīng)用等模塊，使用戶能夠集中精力聚焦核心業(yè)務(wù)。

圖7：數(shù)據(jù)消費(fèi)鏈?zhǔn)疽鈭D

本篇文章技術(shù)內(nèi)容所依賴的Vector標(biāo)準(zhǔn)工具，包括：

>

CANape - 用于測(cè)量與標(biāo)定的標(biāo)準(zhǔn)上位

機(jī)軟件

>

vMDM - 用于數(shù)據(jù)管理的服務(wù)器/客戶

端軟件

>

vAnonymize - 用于數(shù)據(jù)脫敏的匿名化

工具軟件

>

Team Service - 用于云端管理數(shù)據(jù)/工

程的云服務(wù)

>

MDF4 Lib - 用于讀寫(xiě)MDF數(shù)據(jù)操作

數(shù)據(jù)流的商用庫(kù)接口，包括單機(jī)/服務(wù)器

和Windows/Linux版本

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