采集車除了用戶自己的系統(tǒng)外還有大量的采集及支持設備。對于一個復雜的系統(tǒng)來說，保持穩(wěn)定運行是一項異常復雜的任務。由于采集車數(shù)量眾多，部署大量的技術人員進行維護成本非常高，通常都是一人多車的結構，因此為車上系統(tǒng)提供自動化及網(wǎng)絡化的集成方案是一個必選項。在設備擴展方面，Vector提供時間同步服務和數(shù)據(jù)記錄擴展接口，可以將用戶的In-house方案以及第三方設備集成到CANape的環(huán)境中，形成一個“簡潔”的應用。

實車數(shù)據(jù)應用背景

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目標

采集實車數(shù)據(jù)的最終目的是服務于研發(fā)或者測試，數(shù)據(jù)消費的核心是利用算法支持和推動算法的快速迭代，而數(shù)據(jù)消費系統(tǒng)可以為算法運行和調試提供便捷的環(huán)境，但是大多數(shù)情況下我們會在消費系統(tǒng)的構建上花費大量的時間。例如：構建文件接口、對齊數(shù)據(jù)的時間、測定數(shù)據(jù)質量、數(shù)據(jù)匿名化等。缺乏“標準”的數(shù)據(jù)消費系統(tǒng)，會導致工程師不停地開發(fā)和維護多個數(shù)據(jù)消費系統(tǒng)，這種情況在多個項目并行開發(fā)時尤為明顯，不僅消耗大量的時間，且產(chǎn)出（迭代效率）很低。因此要想達到數(shù)據(jù)閉環(huán)的效果就需要大量的標準化工作，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算法上，平衡與整合自研與商業(yè)工具鏈，這往往需要從時間、資金、人力等多個維度綜合考量。

Vector工具鏈在具備標準性的同時，保持對用戶的各種場景提供開放性支持，例如數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)框架、數(shù)據(jù)可視化、自動化、文件IO等，用戶可以基于自己的流程和認知進行靈活擴展和整合，快速構建起穩(wěn)定、高效的實車數(shù)據(jù)消費鏈。

圖1：CANape實車擴展應用

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一般用戶訴求

用戶在構建數(shù)據(jù)消費鏈時的訴求，可能包括：私有化數(shù)據(jù)的落盤方案、多系統(tǒng)多時域的整合、采集車網(wǎng)絡化自動化、數(shù)據(jù)物流與實時數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)質量控制、數(shù)據(jù)管理、配置工程管理、數(shù)據(jù)消費業(yè)務構建及部署、數(shù)據(jù)生命周期及復用技術等。

本質上可以將數(shù)據(jù)生命周期簡單劃分為：

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車端數(shù)據(jù)收集

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數(shù)據(jù)流轉（物流及實時傳輸）

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數(shù)據(jù)中心構建及數(shù)據(jù)消費業(yè)務整合

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復用價值開發(fā)

其中每個過程中涉及的流程、技術及工具跨越比較大，從技術角度將不同領域人員的開發(fā)能力連接起來是比較困難的，創(chuàng)建必要的橋接流程及工具是構建數(shù)據(jù)鏈的核心任務，畢竟鏈路構成的穩(wěn)定性和效率在連接，而不在節(jié)點本身。

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數(shù)據(jù)格式選擇

測量信號值是許多應用的一項基本任務。大多數(shù)試驗需要對獲取的信號同時進行處理、顯示和存儲，測量過程同時也需要與工程師進行前端交互，以達到敏捷閉環(huán)，針對后端的數(shù)據(jù)消費及閉環(huán)做好充足的準備。汽車應用中，典型信號包括傳感器數(shù)據(jù)、ECU內部變量/狀態(tài)、車輛網(wǎng)絡中的總線報文或內部計算值等。

一般在選擇記錄數(shù)據(jù)格式時，需要考慮以下幾個方面：

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數(shù)據(jù)的屬性關聯(lián)；

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數(shù)據(jù)的讀寫要求；

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數(shù)據(jù)的體積

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

MDF本質是一個數(shù)據(jù)容器，支持數(shù)據(jù)的版本族信息寫入，支持信號的定義甚至信號定義的文件寫入，甚至支持坐標系信息、安裝數(shù)據(jù)等一些額外信息寫入。如果沒有上述特征的支持，那么需要保存為多份文件，而文件關系本質上是離散的且難以管理的，這些會給后面的數(shù)據(jù)管理和消費帶來額外的開發(fā)負擔。

在當前的業(yè)務場景中經(jīng)常看到，高速大帶寬的數(shù)據(jù)寫入需求，同時又看到數(shù)據(jù)消費環(huán)節(jié)要求的快速數(shù)據(jù)索引和數(shù)據(jù)提取，本質上這些要求都是相互矛盾的。通常的文件格式的性能特點要么是支持高速并發(fā)（亂序）寫入，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)塊鏈表結構，在寫入時支持亂序寫入，在讀取時支持快速重排序來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

MDF（Measurement Data Format）是一種二進制文件格式，用于存儲記錄測量或計算的數(shù)據(jù)，便于測量后處理、離線評估或長期存儲。作為ASAM收錄的數(shù)據(jù)文件格式標準，被廣泛應用于測量和標定領域。MDF同時也支持無損數(shù)據(jù)壓縮，第三方的數(shù)據(jù)序列化結果也可以直接存儲在MDF的數(shù)據(jù)塊中，例如：Protobuf、CDR、BSON等，甚至聲音、視頻這類數(shù)據(jù)也可以有損或者無損的存放在MDF中。這些特性可以很好的平衡存儲與計算的資金成本。

圖3：MDF數(shù)據(jù)的特征與優(yōu)勢

除此之外，在汽車領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)庫格式（DBC、A2L、ARXML等），仍具有各自的應用場景。

構建消費鏈

01

采集車網(wǎng)絡化及自動化

通常站在駕駛員的視角，希望啟動系統(tǒng)只需要一個按鈕，然后等待系統(tǒng)回復是否可以開始駕駛。站在車上系統(tǒng)開發(fā)和維護人員的角度，希望系統(tǒng)所有的功能都可以按照設置條件自動執(zhí)行，反饋并記錄所有的細節(jié)，用于異常時的技術排查。站在更高的層面上，還有車隊管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)看板系統(tǒng)等，因此希望車輛將必要的信息反饋回來獲取車輛狀態(tài)及任務進度，為決策提供更多的統(tǒng)計支撐。

CANape作為車載的核心軟件之一為這類需求提供了必要的橋接能力。CANapeAPI是一個自動化接口，可以使用該接口實現(xiàn)一鍵自檢和啟動，同時也可以使用該接口將必要的狀態(tài)信息實時傳遞到用戶前端及監(jiān)測系統(tǒng)端。圖4是一個網(wǎng)絡調用的實例，展示了如何驅動CANape載入工程運行腳本，控制測量的能力。實際上CANapeAPI提供非常豐富的功能。

圖4：CANape網(wǎng)絡調用實例

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物流及實時傳輸

應用場景一：在日均TB級的數(shù)據(jù)生產(chǎn)環(huán)境中，網(wǎng)絡傳輸?shù)臅r效性和成本無法被行業(yè)用戶接受，因此數(shù)據(jù)物流成為用戶的必然選擇。Vector的工控機提供磁盤陣列及Copy系統(tǒng)，減少用戶對數(shù)據(jù)記錄、存儲和轉移的焦慮。

應用場景二：在數(shù)據(jù)驅動的模式下，如何快速定位“價值”數(shù)據(jù)，讓實時數(shù)據(jù)傳輸也成為必然的選項。由于傳輸能力的限制，存在兩種不同的價值挖掘方法：

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先篩后傳：將篩選后的有限數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)綌?shù)

據(jù)中心，數(shù)據(jù)中心的應用實時完成信息的定位

和提取；

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先傳后篩：車載工控機將“大數(shù)據(jù)”全部運輸至

“云端/數(shù)據(jù)中心”，云端部署數(shù)據(jù)挖掘相關應用；

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（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用場景。

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數(shù)據(jù)中心構建及數(shù)據(jù)消費業(yè)務整合

Vector提供SaaS服務，有多種應用可以選擇，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端和臺架端，幫助數(shù)據(jù)中心快速建立。

對于數(shù)據(jù)消費業(yè)務，最大的壁壘在于打通本地的數(shù)據(jù)消費應用如何部署在服務器端，主要原因是人員知識背景和工程經(jīng)驗之間的差異。因此，提供一個“標準”樣式，既適合本地端又適合服務端的框架，會讓這個工作變得更容易推動。它不應挑戰(zhàn)用戶的技術背景和知識體系，且應該足夠簡單，不需要讓用戶學習太多與專業(yè)無關的知識與技能，這是一項技術能夠快速被目標用戶接受的前提。

Vector提供多種行業(yè)主流的記錄格式讀寫庫，例如：MDFlib、BLF等。但是直接使用這些庫，需要用戶了解格式的技術內容才能有效使用。Vector項目團隊以眾多項目經(jīng)驗為基石，對工具鏈進行封裝，實現(xiàn)了接口代碼的自動化，方便用戶直接獲取所需信息。同時根據(jù)數(shù)據(jù)消費業(yè)務的形式，按照DataFlow的風格抽象了數(shù)據(jù)處理的接口（如圖5所示），方便用戶開發(fā)風格統(tǒng)一的消費組件，便于業(yè)務層復用、本地開發(fā)和服務端部署。

圖5：DataFlow模塊化設計

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

圖6：模塊化設計應用實例

04

Vector提供的支持

如圖7所示，針對整個數(shù)據(jù)消費鏈，Vector提供多種標準化工具幫助用戶快速搭建數(shù)據(jù)采集、管理、應用等模塊，使用戶能夠集中精力聚焦核心業(yè)務。

圖7：數(shù)據(jù)消費鏈示意圖

本篇文章技術內容所依賴的Vector標準工具，包括：

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CANape - 用于測量與標定的標準上位

機軟件

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vMDM - 用于數(shù)據(jù)管理的服務器/客戶

端軟件

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vAnonymize - 用于數(shù)據(jù)脫敏的匿名化

工具軟件

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Team Service - 用于云端管理數(shù)據(jù)/工

程的云服務

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MDF4 Lib - 用于讀寫MDF數(shù)據(jù)操作

數(shù)據(jù)流的商用庫接口，包括單機/服務器

和Windows/Linux版本

如有相關技術需求和興趣，

歡迎聯(lián)系我們，我們將竭誠為您答疑。