新能源车辆远程监控系统优化设计
张瑜 车晓波 王勇 于良杰
关键词： 车载信息; 功能集成; 智能交通; 云存储; 大数据; 模糊关联
中图分类号： TN02?34; U469.72 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文献标识码： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編号： 1004?373X（2019）03?0096?05
Abstract： The remote management terminal system of new energy vehicle remote monitoring optimization design system adopts the vehicle?mounted information functional integration method to improve the state of networked intelligent transportation system. The innovative cloud storage service method is used in data cloud storage system of cloud information service platform. The multi?source geographic information processing and fusion method is used in map access service system to form the dynamic vehicle information processing and fusion system. The cloud computing synchronization method， big data fuzzy association mining method， cluster technology and parallel computing method are employed in vehicle monitoring planning system to fully release the deep value of vehicle data. According to the national standards for new energy vehicles， the mobile vehicle?mounted terminal is interacted with cloud information service center to study the key technology and mass data of new energy vehicles， and realize the real?time monitoring and intelligent analysis of demonstration operation of new energy vehicles. The test results show this system can provide the effective data support for the construction of new energy vehicles related industry， and lay a foundation for the comprehensive promotion and resource integration of new energy vehicles in the future.
Keywords： vehicle?mounted information; function integration; intelligent transport; cloud storage; big data; fuzzy correlation0 ?引 ?言
新能源车辆远程监控系统[1]方便运营中心对车辆运行状况进行分析，从而安全可靠地开展新能源车辆的示范运行考核，对新能源汽车的顺利推广、安全管理以及深入地优化改进具有重要的指导意义。汽车工业发达的美国、日本、德国等先后推出了远程监控的产品或服务。2010年美国福特公司研发了一套新能源汽车远程监控系统[2]，该系统可以对电动电池组的工作状况进行实时监控和采集，随后被应用于福特公司生产的Transit Connect和Focus纯电动汽车上。国内高校、企业等对电动汽车的远程监控方法进行了研究，并取得了很大的进展。2004年北京交通大学等单位开发且试运行了公交电动汽车智能管理系统[3];天津大学设计完成了用于电动汽车远程监控的管理系统并成功试运营;2010年江苏电力公司设计研发远程监控系统[4]，实现对电动汽车、充（换）电站的远程监控;安凯汽车公司开发完成远程监控系统的终端，将采集的大客车各项参数无线传输至远程数据库。
目前，我国已经推向市场的新能源车辆远程监控系统的功能主要停留在信息收发、错误提醒和故障报警等方面[5]，对电动汽车动力系统的数据流的深入处理、电池能源系统性能检测和工作状态等方面的研究较少，不能为整车控制系统的优化、可靠性和安全性等方面的改进提供有效的技术指导。基于以上分析，为增强对远程数据的二次处理能力，本文对新能源车辆远程监控系统研究与设计展开探究，设计并开发一套新能源车辆远程监控优化系统。该系统实现车辆与智能交通技术的无缝结合，利用计算机、现代移动通信、大数据模糊关联挖掘、全球卫星定位、智能交通地理信息系统等技术，与云端信息服务中心相互配合，通过在新能源车辆上安装移动车载终端，将车辆运行参数通过云端信息服务平台上报给公共平台，实现数据逐层汇集、逐级汇报、多重安全管理。
1 ?系统总体设计
新能源车辆远程监控系统由车载终端和云端信息服务平台构成。服务中心对车辆的车况进行云端大数据分析处理，通过远程分析实时数据，为车辆改进、交通管理、责任认定等提供创新性方法。新能源车辆远程监控系统通信服务模型由信息采集层、信息传输层、云端信息服务平台和应用系统组成，如图1所示。采集层通过无线通信模块将来自新能源车载终端的电池状态、电机控制器状态、整车状态等数据[6]及状态数据的变化信息上传到数据中心的通信服务系统，同时接收来自监控服务系统的控制命令并采取相应的动作。信息传输层通过公共无线通信网络（如GPRS/CDMA等）和Internet网络进行车载终端与云端信息服务平台的数据通信，其是车载终端与数据中心的通信服务系统以及应用服务系统进行数据通信的通道。2 ?远程管理车载终端设计
新能源车辆远程管理终端系统是基于嵌入式设备技术、GPS全球卫星定位技术、GPRS全球移动数据通信技术与智能控制技术于一体的智能车辆远程管理终端。通过车载信息功能集成，提升新能源车辆智能化水平，完善网络化的新能源车辆状态体系。
1） 实时采集数据并本地独立部署，灵活配置总线协议和采集策略，采集行驶车辆过程中的关键数据，为产品改进升级、个性化提供真实可靠的参考数据。
2） 从CAN总线获取电池管理系统BMS的电池实时数据和电机的实时数据及整车数据等，通过GPRS发送到远程服务系统，或存储到本地的存储设备中，为电池系统的故障分析提供一个可靠的数据途径。通过将汽车CAN总线技术和无线通信技术结合，进行车辆使用过程中产生的故障记录、维修记录、行驶记录等关键数据的存储和分析，提供车辆异常情况。
3） 车辆定位、轨迹追踪，实现智能化车辆管理服务。利用智能交通地理信息技术，通过GPS卫星定位技术和无线移动互联技术结合，提供实时全国地图定位系统，车辆轨迹追踪回放服务。
2.1 ?工作模式
车载终端工作环境与3种工作模式如图2所示，车载终端实时采集电池状态、电机控制器状态、整车状态、行车状态等信息及状态信息的变化，定时向远程的云端信息服务平台上报实时车辆的运行信息。终端主要完成定时采集数据并实时发送、实时数据的本地存储、远程查询、远程在线软件升级、故障提示与报警、校验上行和下行数据及其运行自检等功能。
2.2 ?硬件设计
车载终端具备两个方向的通信接口：一个车载CAN总线接口[7?8]，实时采集来自车辆的数据信息;另一个无线通信网络接口，发送车载数据到云端服务平台。硬件框图如图3所示。车载终端的通信速率满足车载监控系统协议要求，网络层基于TCP协议，应用层数据打包在TCP协议上，使车载终端和通信服务系统可以直接通过互联网进行数据交换。
如图3所示，对于车辆终端状态数据，车载CAN网络采用高速CAN协议进行通信传输，通信速率一般为250 Kb/s或500 Kb/s;GPS Receiver与MCU采用UART连接，采用NMEA0183协议进行输出;SD card与MCU采用SPI总线连接实现高速读写;EVDO模块与MCU采用标准RS?232?C连接，分别制作PCB;蜂鸣器采用PWM驱动方式，根据故障等级输出不同频率的声音;TFT LCD和Button采用GPIO与MCU连接;其他的模块，MCU具有相应的专用接口与之连接。2.3 ?软件设计
终端应用程序软件架构如图4所示，对车载终端软件逐层抽象，按照抽象设计、接口与实现分离的理念进行建立。为了保证车辆数据的实时性和对资源的充分利用，引入μC/OS?Ⅱ实时内核进行车载终端软件设计。μC/OS?Ⅱ是一种基于优先级、抢占式多任务调度实时内核系统，提供如信号量、邮箱、消息队列等多种任务通信与同步机制，且经过少量修改，可使其满足OSEK/VDX OS标准，使应用程序的设计过程大为简化。
车载终端软件设计分为三层：Basic Software Layer，Interface Layer，Application Layer。
Basic Software Layer：提供访问终端硬件底层的接口，包括μBoot、μC/OS?Ⅱ实时内核、IAP程序、MCU及外围器件驱动程序。
Interface Layer：为Application Layer实时任务提供运行环境，将Basic Software Layer提供的各种API封装成统一的API。
Application Layer：是实现终端行为及功能的核心程序，可划分任务和确定优先级，使其任务间通信和同步代价最小。
3 ?云端信息服务平台
云端信息服務平台是新能源车辆远程监控系统的信息共享中心，由通信服务系统、数据库服务系统和应用服务系统组成。通信服务系统读取来自车载终端的数据，是由Internet网络上具有固定IP的计算机来实现的设计系统[9]，对不同厂商的子应用层协议加以解析，将抽取转换后的数据入库，同时在数据库服务系统中读取需要发送的数据，根据应用层协议打包发送到车载终端;数据库服务系统存储新能源车辆的实时信息和历史信息;应用服务系统为监控人员提供形象化的监控管理交互界面及数据分析功能。
3.1 ?功能设计
云端信息服务平台主要提供新能源车辆运行过程中的基础数据、业务数据存储、分析、展示及定位、跟踪监控等业务功能，同时提供二次开发API接口，为其他业务系统提供数据和云服务支持[10]。云端信息服务平台功能图如图5所示。
3.1.1 ?数据云存储系统
解决如何将电子地图、动态车辆信息、车辆状态、监控信息、车辆轨迹、终端、用户等众多来源的数据与服务进行统一存储、集成，为用户提供高效、综合服务的问题。为此研发统一数据建模、元数据模型管理及驱动等技术。通过对这些关键技术的研究，有效解决数据集成问题，并通过创新的云存储服务方式提高用户的服务体验，为车辆信息服务业务的开展扫清技术障碍。
3.1.2 ?地图存取服务系统
建立一个完整的集电子地图和运行车辆信息采集、处理、发布服务功能于一体的系统，与云平台进行动态车辆信息双向互动，为云平台提供电子地图和动态车辆信息服务，并将云平台动态信息反馈运算产生更新的地图和运行车辆信息。
多源地理信息处理融合系统：开发多源地理信息数据的实时处理模块，根据各数据源的处理结果，进一步开发多源地理信息融合模块、临时性缺失信息填补模块以及交通信息预测模块，最终形成面向新能源车辆的高质量电子地图、动态车辆信息处理融合系统。
3.1.3 ?车辆监控规划系统
为新能源车辆用户提供位置查询、轨迹跟踪、车辆监控、终端控制等服务的开放式、可伸缩、灵活的云服务框架。主要采用以下方法来实现：
云计算同步技术，实现实时数据同步更新。整个云平台系统采用整体性融合式调优。多层次整合优化保障性能卓越，通过读写分离的系统架构和非关系型数据模型，有效实现海量数据的存储、分析挖掘需求。
大数据模糊关联挖掘技术，全面释放新能源车辆数据的深层价值。结合计算机技术、现代移动通信、大数据模糊关联挖掘、全球卫星定位、智能交通地理信息系统等技术，与云端信息服务中心相互配合，全面释放新能源车辆数据的深层价值。通过海量数据交换、整合、分析以及数据统计、变量分析和海量数据探索等功能，实现数据逐层汇集、逐级汇报、多重安全管理。
采用集群技术，保障平台的前瞻性、可用性和易用性。对于数据计算的准确性就要依赖集群系统。通过高可靠的计算机集群系统，在保证高并发能力的前提下，结合无线互联网技术、通信技术、多线程技术，支持大量并发业务请求、终端和服务端通信的长连接模式和复杂信息交互能力。
采用并行计算技术，保障云计算的高性能、高可用性。将任务进行划分形成若干子任务，各个子任务均由一个独立的虚拟处理机来并行计算。这需要研发支持负载均衡的主从请求转发技术，以解决任务分解问题，结合集群形成云计算强大的并发计算能力。信息处理的完成通过云内部的并行计算集群，信息处理的结果通过服务的形式返回给用户。
3.2 ?优化设计
云端信息服务平台软件宜采用三层结构，包括系统平台层、支撑服务层、业务应用层。平台的软件框图如图6所示。横向不同的服务通过数据库松耦合，为了方便系统应用功能的扩充，纵向业务应用与相应支撑服务系统相关联，添加新的服务信息功能不涉及系统结构也不影响已有的业务应用[11?12]。
业务应用层：每层的组件分别完成不同的功能，各层的组件相互连接构成系统。系统的运作一般由上层组件调用同层或下层组件完成。业务应用层逻辑架构如图7所示。
4 ?结 ?语
本文对新能源车辆远程监控系统的车载终端和云端信息服务中心的关键技术进行研究，设计并开发了一套新能源车辆远程监控优化设计系统，并予以实现。目前本系统软件已经运行在由汽车电子技术重点实验室自主研发的新能源汽车远程监控系统中，多家运营公司和整车厂家的新能源汽车安装了监控车载终端，监控管理平台运行状况良好，同时为语音、图像监控系统设计提供借鉴。
参考文献
[1] 彭剑，叶枫，辛兢泽.汽车远程监控诊断系统的功能设计和应用研究[J].上海汽车，2011（3）：24?29.
PENG Jian， YE Feng， XIN Jingze. Functional design and application of automobile remote monitoring and diagnosis system [J]. Shanghai automobile， 2011（3）： 24?29.
[2] 沈陽.基于GPRS网络电动汽车远程监控系统设计的研究[D].上海：上海交通大学，2013.
SHEN Yang. Research on the design of remote monitoring system for electric vehicles based on GPRS network [D]. Shanghai： Shanghai Jiao Tong University， 2013.
[3] 张新丰，沈勇，宋蜀，等.面对规模示范运营的新能源汽车远程监控系统设计[J].汽车工程，2012（5）：471?472.
ZHANG Xinfeng， SHEN Yong， SONG Shu， et al. Design of remote monitoring system for new energy vehicles facing large?scale demonstration operation [J]. Automobile engineering， 2012（5）： 471?472.
[4] MASJOSTHUSMANN C， KOHLER U， DECIUS N， et al. A vehicle energy management system for a battery electric vehicle [C]// 2012 IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference. Seoul： IEEE， 2012： 339?344.
[5] LANCTOT R C. Telematics development prospect in China [J]. Automobile & parts， 2011（1）： 12?13.
[6] 童永，陳顺东.纯电动大客车远程监控终端设计[J].安徽科技，2011（6）：44?46.
TONG Yong， CHEN Shundong. Design of remote monitoring terminal for pure electric bus [J]. Anhui science and technology， 2011（6）： 44?46.
[7] 徐敏锐.充换电站及电动汽车远程监控系统研究与应用[J].江苏电机工程，2011（5）：50?52.
XU Minrui. Research and application of remote monitoring system for charging and replacing power stations and electric vehicles [J]. Jiangsu electrical engineering， 2011（5）： 50?52.
[8] CAO Danyang， BAI Donghui. Design and implementation for SQL parser based on ANTLR [C]// 2010 International Confe?rence on Computer Engineering and Technology. Chengdu： IEEE， 2010： V4276?V4279.
[9] LI Chongxin. Transforming relational database into HBase： a case study [C]// Proceedings of 2010 IEEE International Confe?rence on Software Engineering and Service Sciences. Beijing： IEEE， 2010： 683?687.
[10] 黄世祥.新能源汽车远程监控实时监控系统设计及研究[D].上海：上海交通大学，2014.
HUANG Shixiang. Design and research of remote monitoring and real?time monitoring system for new energy vehicles [D]. Shanghai： Shanghai Jiao Tong University， 2014.
[11] 王文扬，陈正，陈祥威.新能源汽车监控平台软件的设计[J].装备制造技术，2014，12（3）：50?55.
WANG Wenyang， CHEN Zheng， CHEN Xiangwei. Software design of new energy vehicle monitoring platform [J]. Equipment manufacturing technology， 2014， 12（3）： 50?55.
[12] 周丽琛.用于电动汽车电池管理系统的远程监控系统研究[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2013.
ZHOU Lichen. Research on remote monitoring system for electric vehicle battery management system [D]. Harbin： Harbin University of Technology， 2013.
关键词： 车载信息; 功能集成; 智能交通; 云存储; 大数据; 模糊关联
中图分类号： TN02?34; U469.72 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文献标识码： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編号： 1004?373X（2019）03?0096?05
Abstract： The remote management terminal system of new energy vehicle remote monitoring optimization design system adopts the vehicle?mounted information functional integration method to improve the state of networked intelligent transportation system. The innovative cloud storage service method is used in data cloud storage system of cloud information service platform. The multi?source geographic information processing and fusion method is used in map access service system to form the dynamic vehicle information processing and fusion system. The cloud computing synchronization method， big data fuzzy association mining method， cluster technology and parallel computing method are employed in vehicle monitoring planning system to fully release the deep value of vehicle data. According to the national standards for new energy vehicles， the mobile vehicle?mounted terminal is interacted with cloud information service center to study the key technology and mass data of new energy vehicles， and realize the real?time monitoring and intelligent analysis of demonstration operation of new energy vehicles. The test results show this system can provide the effective data support for the construction of new energy vehicles related industry， and lay a foundation for the comprehensive promotion and resource integration of new energy vehicles in the future.
Keywords： vehicle?mounted information; function integration; intelligent transport; cloud storage; big data; fuzzy correlation0 ?引 ?言
新能源车辆远程监控系统[1]方便运营中心对车辆运行状况进行分析，从而安全可靠地开展新能源车辆的示范运行考核，对新能源汽车的顺利推广、安全管理以及深入地优化改进具有重要的指导意义。汽车工业发达的美国、日本、德国等先后推出了远程监控的产品或服务。2010年美国福特公司研发了一套新能源汽车远程监控系统[2]，该系统可以对电动电池组的工作状况进行实时监控和采集，随后被应用于福特公司生产的Transit Connect和Focus纯电动汽车上。国内高校、企业等对电动汽车的远程监控方法进行了研究，并取得了很大的进展。2004年北京交通大学等单位开发且试运行了公交电动汽车智能管理系统[3];天津大学设计完成了用于电动汽车远程监控的管理系统并成功试运营;2010年江苏电力公司设计研发远程监控系统[4]，实现对电动汽车、充（换）电站的远程监控;安凯汽车公司开发完成远程监控系统的终端，将采集的大客车各项参数无线传输至远程数据库。
目前，我国已经推向市场的新能源车辆远程监控系统的功能主要停留在信息收发、错误提醒和故障报警等方面[5]，对电动汽车动力系统的数据流的深入处理、电池能源系统性能检测和工作状态等方面的研究较少，不能为整车控制系统的优化、可靠性和安全性等方面的改进提供有效的技术指导。基于以上分析，为增强对远程数据的二次处理能力，本文对新能源车辆远程监控系统研究与设计展开探究，设计并开发一套新能源车辆远程监控优化系统。该系统实现车辆与智能交通技术的无缝结合，利用计算机、现代移动通信、大数据模糊关联挖掘、全球卫星定位、智能交通地理信息系统等技术，与云端信息服务中心相互配合，通过在新能源车辆上安装移动车载终端，将车辆运行参数通过云端信息服务平台上报给公共平台，实现数据逐层汇集、逐级汇报、多重安全管理。
1 ?系统总体设计
新能源车辆远程监控系统由车载终端和云端信息服务平台构成。服务中心对车辆的车况进行云端大数据分析处理，通过远程分析实时数据，为车辆改进、交通管理、责任认定等提供创新性方法。新能源车辆远程监控系统通信服务模型由信息采集层、信息传输层、云端信息服务平台和应用系统组成，如图1所示。
采集层通过无线通信模块将来自新能源车载终端的电池状态、电机控制器状态、整车状态等数据[6]及状态数据的变化信息上传到数据中心的通信服务系统，同时接收来自监控服务系统的控制命令并采取相应的动作。信息传输层通过公共无线通信网络（如GPRS/CDMA等）和Internet网络进行车载终端与云端信息服务平台的数据通信，其是车载终端与数据中心的通信服务系统以及应用服务系统进行数据通信的通道。2 ?远程管理车载终端设计新能源车辆远程管理终端系统是基于嵌入式设备技术、GPS全球卫星定位技术、GPRS全球移动数据通信技术与智能控制技术于一体的智能车辆远程管理终端。通过车载信息功能集成，提升新能源车辆智能化水平，完善网络化的新能源车辆状态体系。
1） 实时采集数据并本地独立部署，灵活配置总线协议和采集策略，采集行驶车辆过程中的关键数据，为产品改进升级、个性化提供真实可靠的参考数据。
2） 从CAN总线获取电池管理系统BMS的电池实时数据和电机的实时数据及整车数据等，通过GPRS发送到远程服务系统，或存储到本地的存储设备中，为电池系统的故障分析提供一个可靠的数据途径。通过将汽车CAN总线技术和无线通信技术结合，进行车辆使用过程中产生的故障记录、维修记录、行驶记录等关键数据的存储和分析，提供车辆异常情况。
3） 车辆定位、轨迹追踪，实现智能化车辆管理服务。利用智能交通地理信息技术，通过GPS卫星定位技术和无线移动互联技术结合，提供实时全国地图定位系统，车辆轨迹追踪回放服务。
2.1 ?工作模式
车载终端工作环境与3种工作模式如图2所示，车载终端实时采集电池状态、电机控制器状态、整车状态、行车状态等信息及状态信息的变化，定时向远程的云端信息服务平台上报实时车辆的运行信息。终端主要完成定时采集数据并实时发送、实时数据的本地存储、远程查询、远程在线软件升级、故障提示与报警、校验上行和下行数据及其运行自检等功能。
2.2 ?硬件设计
车载终端具备两个方向的通信接口：一个车载CAN总线接口[7?8]，实时采集来自车辆的数据信息;另一个无线通信网络接口，发送车载数据到云端服务平台。硬件框图如图3所示。车载终端的通信速率满足车载监控系统协议要求，网络层基于TCP协议，应用层数据打包在TCP协议上，使车载终端和通信服务系统可以直接通过互联网进行数据交换。
如图3所示，对于车辆终端状态数据，车载CAN网络采用高速CAN协议进行通信传输，通信速率一般为250 Kb/s或500 Kb/s;GPS Receiver与MCU采用UART连接，采用NMEA0183协议进行输出;SD card与MCU采用SPI总线连接实现高速读写;EVDO模块与MCU采用标准RS?232?C连接，分别制作PCB;蜂鸣器采用PWM驱动方式，根据故障等级输出不同频率的声音;TFT LCD和Button采用GPIO与MCU连接;其他的模块，MCU具有相应的专用接口与之连接。
2.3 ?软件设计终端应用程序软件架构如图4所示，对车载终端软件逐层抽象，按照抽象设计、接口与实现分离的理念进行建立。为了保证车辆数据的实时性和对资源的充分利用，引入μC/OS?Ⅱ实时内核进行车载终端软件设计。μC/OS?Ⅱ是一种基于优先级、抢占式多任务调度实时内核系统，提供如信号量、邮箱、消息队列等多种任务通信与同步机制，且经过少量修改，可使其满足OSEK/VDX OS标准，使应用程序的设计过程大为简化。
车载终端软件设计分为三层：Basic Software Layer，Interface Layer，Application Layer。
Basic Software Layer：提供访问终端硬件底层的接口，包括μBoot、μC/OS?Ⅱ实时内核、IAP程序、MCU及外围器件驱动程序。
Interface Layer：为Application Layer实时任务提供运行环境，将Basic Software Layer提供的各种API封装成统一的API。
Application Layer：是实现终端行为及功能的核心程序，可划分任务和确定优先级，使其任务间通信和同步代价最小。
3 ?云端信息服务平台
云端信息服務平台是新能源车辆远程监控系统的信息共享中心，由通信服务系统、数据库服务系统和应用服务系统组成。通信服务系统读取来自车载终端的数据，是由Internet网络上具有固定IP的计算机来实现的设计系统[9]，对不同厂商的子应用层协议加以解析，将抽取转换后的数据入库，同时在数据库服务系统中读取需要发送的数据，根据应用层协议打包发送到车载终端;数据库服务系统存储新能源车辆的实时信息和历史信息;应用服务系统为监控人员提供形象化的监控管理交互界面及数据分析功能。
3.1 ?功能设计
云端信息服务平台主要提供新能源车辆运行过程中的基础数据、业务数据存储、分析、展示及定位、跟踪监控等业务功能，同时提供二次开发API接口，为其他业务系统提供数据和云服务支持[10]。云端信息服务平台功能图如图5所示。
3.1.1 ?数据云存储系统
解决如何将电子地图、动态车辆信息、车辆状态、监控信息、车辆轨迹、终端、用户等众多来源的数据与服务进行统一存储、集成，为用户提供高效、综合服务的问题。为此研发统一数据建模、元数据模型管理及驱动等技术。通过对这些关键技术的研究，有效解决数据集成问题，并通过创新的云存储服务方式提高用户的服务体验，为车辆信息服务业务的开展扫清技术障碍。
3.1.2 ?地图存取服务系统建立一个完整的集电子地图和运行车辆信息采集、处理、发布服务功能于一体的系统，与云平台进行动态车辆信息双向互动，为云平台提供电子地图和动态车辆信息服务，并将云平台动态信息反馈运算产生更新的地图和运行车辆信息。
多源地理信息处理融合系统：开发多源地理信息数据的实时处理模块，根据各数据源的处理结果，进一步开发多源地理信息融合模块、临时性缺失信息填补模块以及交通信息预测模块，最终形成面向新能源车辆的高质量电子地图、动态车辆信息处理融合系统。
3.1.3 ?车辆监控规划系统
为新能源车辆用户提供位置查询、轨迹跟踪、车辆监控、终端控制等服务的开放式、可伸缩、灵活的云服务框架。主要采用以下方法来实现：
云计算同步技术，实现实时数据同步更新。整个云平台系统采用整体性融合式调优。多层次整合优化保障性能卓越，通过读写分离的系统架构和非关系型数据模型，有效实现海量数据的存储、分析挖掘需求。
大数据模糊关联挖掘技术，全面释放新能源车辆数据的深层价值。结合计算机技术、现代移动通信、大数据模糊关联挖掘、全球卫星定位、智能交通地理信息系统等技术，与云端信息服务中心相互配合，全面释放新能源车辆数据的深层价值。通过海量数据交换、整合、分析以及数据统计、变量分析和海量数据探索等功能，实现数据逐层汇集、逐级汇报、多重安全管理。
采用集群技术，保障平台的前瞻性、可用性和易用性。对于数据计算的准确性就要依赖集群系统。通过高可靠的计算机集群系统，在保证高并发能力的前提下，结合无线互联网技术、通信技术、多线程技术，支持大量并发业务请求、终端和服务端通信的长连接模式和复杂信息交互能力。
采用并行计算技术，保障云计算的高性能、高可用性。将任务进行划分形成若干子任务，各个子任务均由一个独立的虚拟处理机来并行计算。这需要研发支持负载均衡的主从请求转发技术，以解决任务分解问题，结合集群形成云计算强大的并发计算能力。信息处理的完成通过云内部的并行计算集群，信息处理的结果通过服务的形式返回给用户。
3.2 ?优化设计
云端信息服务平台软件宜采用三层结构，包括系统平台层、支撑服务层、业务应用层。平台的软件框图如图6所示。横向不同的服务通过数据库松耦合，为了方便系统应用功能的扩充，纵向业务应用与相应支撑服务系统相关联，添加新的服务信息功能不涉及系统结构也不影响已有的业务应用[11?12]。
业务应用层：每层的组件分别完成不同的功能，各层的组件相互连接构成系统。系统的运作一般由上层组件调用同层或下层组件完成。业务应用层逻辑架构如图7所示。4 ?结 ?语
本文对新能源车辆远程监控系统的车载终端和云端信息服务中心的关键技术进行研究，设计并开发了一套新能源车辆远程监控优化设计系统，并予以实现。目前本系统软件已经运行在由汽车电子技术重点实验室自主研发的新能源汽车远程监控系统中，多家运营公司和整车厂家的新能源汽车安装了监控车载终端，监控管理平台运行状况良好，同时为语音、图像监控系统设计提供借鉴。
参考文献
[1] 彭剑，叶枫，辛兢泽.汽车远程监控诊断系统的功能设计和应用研究[J].上海汽车，2011（3）：24?29.
PENG Jian， YE Feng， XIN Jingze. Functional design and application of automobile remote monitoring and diagnosis system [J]. Shanghai automobile， 2011（3）： 24?29.
[2] 沈陽.基于GPRS网络电动汽车远程监控系统设计的研究[D].上海：上海交通大学，2013.
SHEN Yang. Research on the design of remote monitoring system for electric vehicles based on GPRS network [D]. Shanghai： Shanghai Jiao Tong University， 2013.
[3] 张新丰，沈勇，宋蜀，等.面对规模示范运营的新能源汽车远程监控系统设计[J].汽车工程，2012（5）：471?472.
ZHANG Xinfeng， SHEN Yong， SONG Shu， et al. Design of remote monitoring system for new energy vehicles facing large?scale demonstration operation [J]. Automobile engineering， 2012（5）： 471?472.
[4] MASJOSTHUSMANN C， KOHLER U， DECIUS N， et al. A vehicle energy management system for a battery electric vehicle [C]// 2012 IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference. Seoul： IEEE， 2012： 339?344.
[5] LANCTOT R C. Telematics development prospect in China [J]. Automobile & parts， 2011（1）： 12?13.
[6] 童永，陳顺东.纯电动大客车远程监控终端设计[J].安徽科技，2011（6）：44?46.
TONG Yong， CHEN Shundong. Design of remote monitoring terminal for pure electric bus [J]. Anhui science and technology， 2011（6）： 44?46.
[7] 徐敏锐.充换电站及电动汽车远程监控系统研究与应用[J].江苏电机工程，2011（5）：50?52.
XU Minrui. Research and application of remote monitoring system for charging and replacing power stations and electric vehicles [J]. Jiangsu electrical engineering， 2011（5）： 50?52.
[8] CAO Danyang， BAI Donghui. Design and implementation for SQL parser based on ANTLR [C]// 2010 International Confe?rence on Computer Engineering and Technology. Chengdu： IEEE， 2010： V4276?V4279.
[9] LI Chongxin. Transforming relational database into HBase： a case study [C]// Proceedings of 2010 IEEE International Confe?rence on Software Engineering and Service Sciences. Beijing： IEEE， 2010： 683?687.
[10] 黄世祥.新能源汽车远程监控实时监控系统设计及研究[D].上海：上海交通大学，2014.
HUANG Shixiang. Design and research of remote monitoring and real?time monitoring system for new energy vehicles [D]. Shanghai： Shanghai Jiao Tong University， 2014.
[11] 王文扬，陈正，陈祥威.新能源汽车监控平台软件的设计[J].装备制造技术，2014，12（3）：50?55.
WANG Wenyang， CHEN Zheng， CHEN Xiangwei. Software design of new energy vehicle monitoring platform [J]. Equipment manufacturing technology， 2014， 12（3）： 50?55.
[12] 周丽琛.用于电动汽车电池管理系统的远程监控系统研究[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2013.
ZHOU Lichen. Research on remote monitoring system for electric vehicle battery management system [D]. Harbin： Harbin University of Technology， 2013.
