利用 AWS IoT FleetWise 生成车辆数据洞察：介绍第一部分 官方博客

通过 AWS IoT FleetWise 生成车辆数据洞察：简介

关键要点

随着汽车制造商、车队运营商和汽车供应商数字化其产品和服务，车辆数据在多个方面推动了这一进程。首先，访问车辆数据使现有业务流程的演变成为可能，例如更快地检测与质量相关的问题及分析其根本原因。其次，访问车辆数据是高级驾驶辅助系统ADAS、动力系统电气化和共享经济等大趋势的基础。

尽管如此，从技术例如，专有的电子控制单元ECU数据格式、经济例如，连通性成本和组织例如，数据孤岛等角度来看，管理海量的车辆数据可能会带来挑战。

AWS IoT FleetWise 作为一项全托管服务，使收集、转换和将车辆数据转移到云端的过程更为简单和经济。转移后，汽车制造商可以利用 AWS 的分析和机器学习等能力构建各种应用程序。

在这篇博客中，你将首先了解接入车辆数据所支持的用例以及通常实施挑战。然后，你将学习如何使用 AWS IoT FleetWise 以成本效益高、安全和可扩展的方式管理车辆数据。最后，我们将介绍一个基于 AWS IoT FleetWise 的电池健康监测解决方案实例。这篇博客是系列文章的第一部分，第二部分将提供如何在你自己的 AWS 账户中设置和运行电池健康监测解决方案的实施指南。

近实时车辆数据处理用例

让我们来看看一些通过近实时车辆数据访问所支持的示例用例。

车辆问题预防

近实时访问车辆数据使得汽车制造商和车队运营商能够提供更好的驾驶体验并提升车辆质量。例如，考虑电动汽车EV电池过热的情形。

EV 电池温度是一个关键指标，必须对整个车辆车队进行持续分析。为了避免高昂的持续数据输入成本，你可能想要通过设定 EV 电池温度的阈值来优化数据收集。一旦阈值被突破，警报将被触发。基于这一警报，关于电池管理系统BMS车辆数据的详细收集和分析流程将自动开始。

分析结果将提供给汽车制造商的质量工程部门，帮助快速评估问题的严重性及可能的根本原因。基于根本原因分析，汽车制造商可以采取短期行动支持受影响驾驶员，及中期行动以提升车辆质量。

高级驾驶辅助系统ADAS的优化循环

ADAS 需要车辆具备环境意识和感知能力。意识是指利用车辆传感器例如，摄像头或激光雷达感知环境的能力。感知是指从车辆传感器收集数据并处理这些数据，以理解车辆周围的世界的能力。

为了理解车辆传感器数据，机器学习模型必须不断地进行再训练和优化。这种优化的目的在于最小化“未知”情况即，车辆感知无法处理的对象或情境。最佳的再训练数据集是从生产车辆提取的数据。

到目前为止，由于高昂的连通性成本或高额的人工操作，规模化提取生产车辆的 ADAS 优化数据在经济上是不可行的。

实施挑战

为了实施驱动数据的用例，汽车制造商和车队运营商必须能够以近实时地访问和处理车队范围内的车辆数据。为了确保有效的实施，车辆数据必须以标准化格式提供，以便利于对不同类型和模型车辆的分析。汽车行业客户在实施数据驱动用例时面临以下挑战：

由于专有数据格式导致的实施复杂性

ECU 是车辆中的嵌入式系统，能够控制一个或多个车辆组件。ECU 能够同时发送数据例如，车辆的 BMS 通过 CAN 总线发送当前电池温度和接收数据例如，空调系统通过 CAN 总线接收停止命令。ECU 通过车辆网络与其他车辆组件通信。车辆网络的示例包括 CAN、LIN、FlexRay 和以太网。在以太网网络中，协议的示例有 DDS 和 SOME/IP。车辆中使用的数据格式根据 ECU 类型和车辆网络的不同而差异。

数据格式的多样性导致了分析整个车辆或车队车辆数据所需系统的复杂性。这种复杂性导致实施和维护的努力大幅增加，往往会阻碍或延缓数据驱动用例的实施。

规模化访问车辆数据的高成本

即便技术上可以访问车辆数据，规模化访问整个车队的车辆数据通常因高昂的连通性成本而变得不经济。因此，汽车制造商常常被迫放弃需要全车队访问车辆数据的用例。

有限的 ECU 数据格式知识可用性

有关车辆数据格式的知识通常存在于组织内的孤岛中。这使得组织内各团队在基于车辆数据进行创新时，难以有效协作。

例如，应用开发团队可能在为客户实施电池监控移动应用时遇到困难。这可能是因为应用开发团队不知道如何解码 BMS 数据，而这方面知识仅存在于 BMS 工程团队中。

AWS IoT FleetWise 如何帮助克服实施数据驱动用例的挑战

通过使用 AWS IoT FleetWise，客户可以通过较低的开发和运营成本克服上述挑战。

解锁标准化的车辆数据访问

AWS IoT FleetWise 使汽车制造商和车队运营商能够以标准化的方式从多个车辆数据源收集车辆数据。一旦将收集到的车辆数据存储在像 Amazon Timestream 或对象存储如 Amazon S3 通用可用后提供的专用数据库中，车辆数据就可以高效查询。

例如，使用 AWS IoT FleetWise，车队运营商可以收集来自不同制造商的一组异构车辆的“充电电流”指标，并将收集的数据存储在 Amazon Timestream 中。通过这种方式，车队范围内的“充电电流”指标查询变得可能。

减少云端输入的数据量

AWS IoT FleetWise 通过提供智能数据过滤能力来帮助减少数据量。使用 AWS IoT FleetWise，可以通过两种方式减少数据量。

首先，可以配置车辆以仅收集用于用例目的所需的信号。其次，可以配置 AWS IoT FleetWise 仅在特定条件下收集信号。例如，可以设置定时收集例如，仅在某个特定日期的下午 1 点到 2 点之间或基于条件的收集例如，仅在电池温度超过阈值时。

使车辆数据在近实时内可操作

通过 AWS IoT FleetWise，客户可以构建解决方案，以近实时地处理车辆数据。为此，AWS IoT FleetWise 提供将车辆数据输入和存储到 AWS 的能力。这种数据输入使连接安全、可扩展，并对任何规模的车队都具有成本效益。

数据输入完成后，AWS IoT FleetWise 将协调将数据存储到专用数据库或对象存储中的流程。

加速创新

借助 AWS IoT FleetWise，您可以通过授予公司所有相关团队访问车辆数据的权限，加速创新。能够从车辆数据中受益的团队示例包括车辆工程、质量工程、应用开发、销售和市场营销。

基于 AWS IoT FleetWise 的解决方案逻辑架构

现在我们了解了 AWS IoT FleetWise 的能力，让我们深入探讨逻辑架构和相关角色。下图表示基于 AWS IoT FleetWise 的解决方案逻辑架构。

角色

与 AWS IoT FleetWise 服务直接交互的两种角色是数据工程师和车辆工程师：

架构层

为了理解 AWS IoT FleetWise 的功能，我们将讨论上述架构的各个层次。

收集、转换和传输车辆数据车辆端

AWS IoT FleetWise Edge Agent 是一个 C 软件，用于收集、解码、规范化、缓存并将车辆数据导入 AWS。它支持多种部署选项，例如车辆网关例如 NXP S32G2，娱乐信息系统、通信控制单元或后市场设备。发布时支持 CAN 总线和 OBD2 消息的解码。AWS IoT FleetWise Edge Agent 位于 GitHub，依据 Amazon 软件许可证 10 进行提供。

将车辆数据传输到云

为了将数据传输到云，Edge Agent 使用 AWS IoT Core。它提供安全、可扩展且成本有效的 MQTT/TLS 连接。

协调车辆数据收集

车队运营商可以利用 AWS IoT FleetWise 服务构建和运行车辆数据收集管道，进行手动自助分析或自动化持续的车辆数据处理。他们可以使用 AWS IoT FleetWise 的以下功能：

建立信号和车辆模型

在数据工程师能够创建数据收集管道之前，车辆工程师需要在云端构建车辆的虚拟表示。使用 AWS IoT FleetWise 建模车辆的三个关键概念是信号目录、车辆模型和解码器清单。

存储车辆数据

AWS IoT FleetWise 将收集到的车辆数据存储在专门的存储服务中：

分析和采取行动

一旦车辆数据被存储，就可以使用 AWS 服务进行 分析、机器学习 和 应用集成进行分析，或使用 Amazon Managed Grafana 可视化和仪表板或 Amazon QuickSight商业智能进行可视化。

电池健康监测示例解决方案介绍

现在，让我们审视一个实现之前阐述的逻辑架构的示例解决方案。你可以使用该方案来监测电动车辆的电池健康，并在检测到健康问题时通知驾驶员。下图是该解决方案的架构图：

该解决方案包括以下组件：

1 车辆工程师建模车辆并配置解码规则

首先，车辆工程师利用其对车辆设计的深入知识，通过 AWS 管理控制台、AWS CLI 或 AWS API 配置 AWS IoT FleetWise 服务所需的云资源。这些资源包括 信号目录、车辆模型、解码器清单 和 车辆实例。

2 数据工程师启动车辆数据收集活动

接下来，数据工程师可以在 AWS IoT FleetWise 中启动数据收集活动通过 AWS 管理控制台、AWS CLI 或 AWS API。活动配置包含如下数据：

3 AWS IoT FleetWise 将活动配置发送到运行在车辆上的 Edge Agent

AWS IoT Core 服务提供 AWS 云与 Edge Agent 之间数据传输的安全和可扩展连接。

4 Edge Agent 运行数据收集活动

Edge Agent 首先从车辆网络收集活动配置中指定的信号。如果在连接不稳定的情况下，Edge Agent 将暂时存储车辆数据，并在连接恢复后继续输入。

5 Edge Agent 将收集到的车辆数据传输到 AWS

AWS IoT Core 服务提供 AWS 云与 Edge Agent 之间数据传输的安全和可扩展连接。

6 AWS IoT FleetWise 存储车辆数据

为数据信息持久性，我们将使用 Amazon Timestream，这是一种快速、可扩展和无服务器的时间序列数据库。

7 电池健康检测服务分析车辆数据

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