一文详尽如何破解车联网数据采集存储难题

随着5G网络的建设，传统的移动互联网市场已经饱和，一部分企业开始瞄准5G带来的汽车互联网机遇，探索5G所驱动的汽车革命；同时，汽车企业在过去几年时间提升了认识，逐步开始实践数字化转型，部分企业已经初见成效。之所以5G可以给汽车互联网带来发展机遇，主要原因5G支撑了云计算在汽车上的应用，这使得云语音等服务成为可能。

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面向网联化的城市多场景智慧道路管控系统

十三五期间，我国智能网联汽车建立了以《智能汽车创新发展战略》为顶层设计的政策法规体系，形成了从战略、规划、示范运行到标准及关键技术支撑的系统化政策体系。《智能汽车创新发展战略》由国家11部委联合发布，是涉及政府部门最多的顶层设计政策之一，为我国智能网联汽车产业发展做出前瞻规划。明确2个阶段愿景，2025是关键节点，有条件自动驾驶规模生产；提出突破短板，规划六大任务，构建智能汽车自主技术体系，完善扶持政策，鼓励中小企业和初创企业发展。2020年底发布的《新能源汽车产业发展规划（2021-2035年）》中，提出高度自动驾驶汽车（L4级以上）规模化应用，并提出鼓励智能网联汽车与新能源汽车融合发展，智能新能源汽车将是未来重要的发展方向。

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浅谈自动驾驶系统测试

目前AI是以深度学习为主流技术，该技术需要有算法模型和数据。对于数据来说，需要满足几个条件：？数据的标注方式适用于数据驱动的算法模型？数据需要在应用场景中有合理分布？算法表现不好的方面，需要有对应数据不断扩充

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浅析ADAS毫米波雷达原理与电磁抗扰能力

智能车辆多采用毫米波雷达作为环境感知的传感器，以实现驾驶辅助功能。毫米波雷达系统的电磁抗扰能力将影响车辆辅助驾驶功能的实现和行车安全。文章在对毫米波雷达系统的原理和目标识别理论进行研究的基础上，通过模拟目标激活毫米波雷达系统，并在不同等级场强下进行毫米波雷达系统的抗扰测试。

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智能网联汽车测试场一般测试道路技术要求及道路网联环境要求

城市道路是指通达城市的各地区，供城市内交通运输及行人使用，便于居民生活、工作及文化娱乐活动，并与市外道路连接负担着对外交通的道路。城市道路一般为非结构化道路，可以为智能网联汽车提供城市多种交通参与者和多种城市道路类型场景下的性能测试。结合测试场实际情况，城市测试道路宜选择建设以下类型的城市道路：？

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5G NR-V2X蜂窝车联通信频率需求研究

针对5G 新空口- 车用无线通信（NR-V2X）技术中的直连通信应用于自动驾驶场景的频谱需求进行研究，给出频谱需求研究方法、假设参数和评估结果。在NR-V2X 系统中，使用广播模式发送承载状态信息和环境信息的消息，这部分消息需要至少30~40 MHz 的频率。NRV2X的组播模式可以支持自动驾驶群组间协商和决策。尽管组播模式对于支持高级应用更为关键，但由于群组通信基本上是事件触发，通过组播模式传输的总业务量远远少于广播消息的总业务量，在进行NR-V2X 频率研究的初期可以暂不考虑组播模式的频率需求。

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C-V2X车联网赋能智能驾驶和智能交通

通信支撑交通和汽车行业，主要面临两方面的重大需求。对交通行业来说（通信）主要是（应用于）道路安全、交通效率以及节能环保。对于汽车行业来说，（通信）面临着从人工驾驶、到辅助驾驶提升安全到自动驾驶（全面应用）。然而这两个行业，对于通信的要求并不相同。信息娱乐和交通效率对通信的时延要求不高，但需要大的带宽。对于道路安全和未来的自动驾驶来说，V2V/V2I支撑自动驾驶的（车联网通信系统来说），需要低时延、高可靠的通信，时延要求毫秒级，可靠性要求90%以上甚至达到99%。难点是对于道路安全和自动驾驶面临的低时延、高可靠的通信要求，我们如何支持。

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车联网安全现状及趋势浅析

美国的车企联盟，以及美国高速交通安全管理局，一直在研究汽车的信息安全问题，美国汽车工程师协会SA已经公布了全球首部汽车网络安全标准SAE J3061。欧洲则是从汽车、开放式的汽车信息安全的平台、通信这三个层级上，来构架汽车相关信息安全的防护体系。日本的信息处理推进机构也在2013年公布了汽车信息安全模型，为推进汽车信息安全防护提供了重要的参考。

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SCI一区论文学习|一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法

本期给大家推荐李乃鹏教授的一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法。基于状态维修(CBM)通过预测设备剩余使用寿命(RUL)，在设备发生故障前制定维修计划，是保证设备安全运行的有效手段。由于监测中断和/或传感器读数丢失会产生片段数据。而片段数据只记录了一个随机的退化过程，初始退化时间信息通常会丢失。因此，无法使用常用的时间相关建模框架对其进行建模。为解决这一问题，文章提出了一种基于片段数据的非参数退化建模方法用于RUL预测。该方法利用基于退化状态的函数定义剩余寿命。并提出了一种基于极大似然估计的主分析(PAMLE)算法来恢复故障单元的缺失数据。最后，通过疲劳裂纹扩展数据集和锂离子电池退化数据集验证了该方法的有效性。