CN113703416A - 利用分布式云的车辆控制系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种利用分布式云的车辆控制系统,该系统包括:第一层云服务器,从车辆实时地收集由车辆生成的车辆状态数据,并且实时地处理收集的数据;以及第二层云服务器,接收由所述车辆生成的所述车辆状态数据或由所述第一层云服务器收集的数据或由所述第一层云服务器处理的数据,处理接收到的数据并进行存储,并且将存储的数据通过所述第一层云服务器提供给所述车辆或直接提供给所述车辆。

Description

利用分布式云的车辆控制系统
技术领域
本发明涉及一种利用分布式云的车辆控制系统,更具体地,涉及一种利用分布式云的车辆控制系统,该系统通过将云服务器配置为多层结构并根据数据的时间性和是否处理等来分布由各层管理的数据,从而可以通过与车辆的数据通信来更有效地控制车辆。
背景技术
最近应用的与车辆有关的云技术主要通过以下方式实现:由云服务器从车辆接收车辆的各种状态信息或控制信息并进行存储,并且通过分析存储在云服务器中一定时间的信息来导出改善车辆性能或开发等所需的多个数据。
由于这种现有的与车辆有关的云技术仅仅是简单地从车辆接收各种类型的数据并进行存储,因此在收集数据之后在实际车辆性能改善或开发时,存储的数据变得不必要,从而浪费诸如存储空间的资源。并且,分析存储一定时间(例如,2至3年)的数据并反映在车辆性能改善或开发的方式不能与快速的技术发展保持同步。
在以上背景技术中描述的事项仅用于增强对本发明背景的理解,不应将其视为本领域技术人员公知的现有技术。
现有技术文献
专利文献
(专利文献1)KR 10-2015-0042566 A
(专利文献1)KR 10-2019-0122298 A
发明内容
(一)要解决的技术问题
本发明涉及一种利用分布式云的车辆控制系统,该系统通过将用于车辆的云服务器配置为多层结构并根据时间性和是否处理数据等来将从车辆接收到的数据按层分布并管理,从而不仅可以存储车辆提供的数据,而且反映从车辆接收到的数据来实时地控制车辆,并且处理从车辆接收到的数据并进行存储,利用存储的处理的数据来控制车辆。
(二)技术方案
作为用于解决上述技术问题的手段,本发明提供一种利用分布式云的车辆控制系统,该系统包括:第一层云服务器,从车辆实时地收集由车辆生成的车辆状态数据,并且实时地处理收集的数据;以及第二层云服务器,接收由所述车辆生成的所述车辆状态数据或由所述第一层云服务器收集的数据或由第一层云服务器处理的数据,处理接收到的数据并进行存储,其且将存储的数据通过所述第一层云服务器提供给所述车辆或直接提供给所述车辆。
在本发明的一个实施例中,所述第一层云服务器可以限制每个车辆的可存储的数据的数量。
在本发明的一个实施例中,所述第一层云服务器收集的所述车辆状态数据可以包括所述车辆的电池温度、电压、SOC、电动机的转速、电压、温度、车速、外部温度和发动机的转速中的至少一部分。
在本发明的一个实施例中,所述第二层云服务器可以在从接收由所述车辆生成的所述车辆状态数据或由所述第一层云服务器收集的数据或由所述第一层云服务器处理的数据的时间点延迟预定时间之后进行处理。
在本发明的一个实施例中,所述第二层云服务器可以计算接收到的数据的平均值、最大/最小值、RMS、标准偏差中的至少一部分。
在本发明的一个实施例中,所述第二层云服务器可以将通过处理接收到的数据而获得的数据和用于处理相应的处理数据的数据生成日期或时间信息一起存储。
在本发明的一个实施例中,该系统进一步包括第三层云服务器,所述第三层云服务器进一步处理由所述第二层云服务器处理的数据以生成分析由所述第二层云服务器处理的数据的行为的数据并进行存储。
在本发明的一个实施例中,所述第三层云服务器可以进一步处理由所述第二层云服务器处理的数据以生成车辆的行驶模式、输出模式、加速模式、电池劣化程度、冷却性能和潜在故障预测值中的至少一部分。
在本发明的一个实施例中,存储在所述第一层云服务器和所述第二层云服务器中的数据可以以数据集的形式存储,并且所述数据集的分类号和与每个分类号相对应的数据可以预先被标准化。
在本发明的一个实施例中,存储在所述第三层云服务器中的数据可以以数据集的形式存储,并且所述数据集的分类号和与每个分类号相对应的数据可以预先被标准化。
在本发明的一个实施例中,所述车辆可以向所述第一层云服务器传送触发信号,所述触发信号可以包括关于请求数据的类型和所述请求数据的接收点的信息,并且当车辆到达所述接收点时,所述第一层云服务器可以将在发送所述触发信号的点收集的请求数据传送到所述车辆。
在本发明的一个实施例中,所述车辆可以将包括关于请求数据的类型和所述请求数据的接收点的信息的第一触发信号和第二触发信号顺序地传送到所述第一层云服务器,当车辆到达所述接收点时,所述第一层云服务器可以将在发送所述第一触发信号的点和发送所述第二触发信号的点之间收集的请求数据传送到所述车辆。
在本发明的一个实施例中,可以安装多个所述第一层云服务器,并且多个所述第一层云服务器中的每个可以具有能够与所述车辆进行通信的可通信区域,所述车辆可以在行驶时与具有自身所属的可通信区域的所述第一层云服务器进行通信,以将实时数据传送到相应的所述第一层云服务器,并且所述第二层云服务器可以收集并汇总由多个第一层云服务器从所述车辆接收的实时数据。
在本发明的一个实施例中,可以安装多个所述第一层云服务器,并且多个所述第一层云服务器中的每个具有能够与所述车辆进行通信的可通信区域,所述车辆可以在行驶时与具有自身所属的可通信区域的所述第一层云服务器进行通信,以将实时数据传送到相应的所述第一层云服务器,并且可以安装多个所述第二层云服务器,所述第二层云服务器可以分别与多个所述第一层云服务器中的一些进行通信,多个所述第二层云服务器可以收集并汇总由所述第一层云服务器从车辆接收的实时数据,并且所述第三层云服务器可以收集并汇总由多个所述第二层云服务器汇总的数据。
作为用于解决上述技术问题的另一手段,本发明提供一种利用分布式云的车辆控制系统,该系统具有多层结构并且每个层具有云服务器,其特征在于,属于所述多层结构中的最底层的云服务器与车辆进行通信,以实时地收集并处理由所述车辆生成的车辆信息数据,并将收集的数据和处理的数据提供给所述车辆,属于所述最底层的上层的云服务器处理从其下层提供的数据并进行存储,并且与所述车辆或属于下层的云服务器进行通信,以将处理的数据直接或通过属于所述下层的云服务器传送到所述车辆。
在本发明的一个实施例中,存储在属于所述多层结构的云服务器中的数据可以以数据集的形式存储,并且所述数据集的分类号和与每个分类号相对应的数据可以预先被标准化。
在本发明的一个实施例中,安装多个属于所述最底层的云服务器,并且属于最底层的所述云服务器中的每个具有能够与所述车辆进行通信的可通信区域,所述车辆可以在行驶时与具有自身所属的可通信区域的最底层云服务器进行通信,以将实时数据传送到相应的最底层云服务器,并且属于所述上层的云服务器可以从属于其下层的多个云服务器接收并处理实时数据或汇总所述实时数据的数据。
(三)有益效果
根据利用分布式云的车辆控制系统和方法,超出简单地收集并存储车辆的实时数据的水平,可以按层分布以计算并存储实时数据以及通过处理实时数据来导出的车辆控制所需的各种信息,从而可以实时地控制行驶中的车辆,因此具有可实现车辆的自动驾驶控制的优异效果。
在本发明中可获得的效果不限于上述效果,并且本领域技术人员将从以下描述中清楚地理解未提及的其他效果。
附图说明
图1是示出根据本发明的一个实施例的利用分布式云的车辆控制系统的配置图。
图2是示出根据本发明的一个实施列的存储在利用分布式云的车辆控制系统的云服务器中的数据集的示例的图。
图3是描述根据本发明的一个实施例的在利用分布式云的车辆控制系统中车辆与第一层云服务器之间的通信方法的示例的图。
图4是描述根据本发明的一个实施例的在利用分布式云的车辆控制系统中通过与第一层云服务器的通信的车辆控制的应用示例的图。
图5是描述根据本发明的一个实施例的在利用分布式云的车辆控制系统中通过与第二层云服务器的通信的车辆控制的应用示例的图。
图6是描述根据本发明的一个实施例的在利用分布式云的车辆控制系统中通过与第三层云服务器的通信的车辆控制的应用示例的图。
图7是描述根据本发明的一个实施例的在利用分布式云的车辆控制系统中通过与第三层云服务器的通信的车辆控制的另一应用示例的图。
图8是描述根据本发明的一个实施例的在利用分布式云的车辆控制系统中车辆与云服务器之间的通信方法的图。
附图标记说明
10:车辆 100:第一层云服务器
200:第二层云服务器 300:第三层云服务器
具体实施方式
在下文中,将参照附图详细描述根据本发明的各种实施例的利用分布式云的车辆控制系统和方法。
图1是示出根据本发明的一个实施例的利用分布式云的车辆控制系统的配置图。
参照图1,根据本发明的一个实施例的利用分布式云的车辆控制系统是利用分布式云的车辆控制系统,该系统具有多层结构并且每个层具有云服务器100、200和300。属于多层结构中的最底层的云服务器100与车辆10进行通信以实时地收集由车辆10生成的车辆状态信息,并且将收集的数据提供给所述车辆,属于最底层的上层的云服务器200、300可以处理由其下层提供的数据并进行存储,并且与车辆10进行通信以将处理的数据传送到车辆10。图1是用于示例性地描述总共具有三个层的实施列的图,并且层数可以根据需要适当地调整。
根据图1所示的实施列,利用分布式云的车辆控制系统可以包括:第一层云服务器100,与车辆10进行通信,并且实时地收集由车辆生成的车辆状态数据;第二层云服务器200,处理由第一层云服务器100收集的数据,并且将处理的数据提供给车辆10。
第一层云服务器100可以通过与车辆10进行通信来实时地收集由车辆生成的原始(raw)数据。第一层云服务器100可以以尽可能短的采样率(sampling rate)收集并存储车辆数据而没有丢失数据。另外,第一层云服务器100可以对能够从与第一层云服务器100通信的每个车辆收集并存储的数据数量进行限制。当然,如果资源允许,则可以存储所有从车辆收集的数据,但是由于第一层云服务器100主要通过与车辆实时通信来控制车辆,因此为了有效地使用资源,优选限制每个车辆可以存储的数据数量。
由第一层云服务器100收集的原始数据是在车辆的各种控制器中生成并传送的数据,例如可以是车辆10的电池温度、电压、SOC、电动机的RPM、电压、温度、车速、外部温度和发动机的RPM。
必要时,车辆10可以请求并接收存储在第一层云服务器100中的数据。
第二层云服务器200可以通过首次处理由第一层云服务器100收集的原始数据来计算诸如平均值、最大/最小值、RMS、标准偏差之类的项目并进行存储。处理的数据可以以预设的数据集的形式存储和管理。尤其是,存储在第二层云服务器200中的数据可以以预定格式的处理数据的形式存储而不是以原始数据的形式存储,并且可以与相应数据的日期或行驶时间等一起存储。
第一层云服务器100立即存储收集的原始数据,而第二层云服务器200处理收集的数据,因此无需实时处理原始数据并进行存储,并且从接收数据到处理并存储数据可以允许一定程度的延迟时间。
必要时,车辆10可以向第二层云服务器200请求并接收处理后的数据。
本发明的一个实施例可以进一步包括第三层云服务器300。
第三层云服务器300可以对由所述第二层云服务器处理的数据执行二次处理。与第二层云服务器200的数据处理所需的计算相比,第三层云服务器300可以执行需要更高性能的计算能力的数据处理。
第三层云服务器300可以利用由第二层云服务器200处理的数据来生成诸如车辆的行驶模式、输出模式、加速模式、电池劣化程度、冷却性能和潜在故障预测的数据并进行存储。
图2是示出根据本发明的一个实施列的存储在利用分布式云的车辆控制系统的云服务器中的数据集的示例的图。
如图2所示,可以将存储在第一层云服务器100中的数据集提供为多个表。第一集是用于生成从车辆10传送的数据的车辆10中的控制器的集,第二集是由车辆10中的控制器生成的原始数据集,第三集是首次处理原始数据而生成的数据集,第四集是存储在获取数据时用作标准的时间设置值的集,第五集是存储通过利用原始数据和首次处理的数据通过逻辑运算来进行计算或判断而获得的结果的集。
例如,第一层云服务器100可以存储图2的第一集和第二集,第二层云服务器200可以存储第三集和第四集,第三层云服务器300可以存储第5集。如果第一层云服务器100可以存储能够进行实时计算的处理后的数据,则可以将第三集存储在第一层云服务器100中。
优选的是,这样的数据集被标准化,使得车辆10可以仅通过单独批准安全访问之后即可自由且方便地获取数据。例如,如果图2所示的每个集的分类号和与每个分类号相对应的信息被标准化,则车辆10和每层的云服务器100、200、300可以快速方便地请求数据并传送请求的数据,而无需单独搜索数据。
图3是描述根据本发明的一个实施例的在利用分布式云的车辆控制系统中车辆与第一层云服务器之间的通信方法的示例的图。
如图3所示,车辆10可以在行驶时在点T1将触发信号传送到第一层云服务器100。触发信号可以包括关于请求数据的类型和接收点的信息。当车辆到达接收点时,第一层云服务器100可以将在发送触发信号的点收集的请求数据传送到车辆10。例如,在点T1,当车辆请求电池管理系统(Battery Management System,BMS)的电压信息(图2的第一集的项目4和第二集的项目4)并将指定点T3作为接收点的触发信号传送到第一层云服务器100时,当车辆到达点T3时,第一层云服务器100可以将在点T1收集的车辆10的BMS的电压信息传送到车辆10。
作为另一示例,在点T2-1和T2-2,当车辆10向所述第一层云服务器100请求平均车速(图2的第一集的项目2、第二集的项目7以及第三集的项目2)并将指定点T3作为接收点的触发信号分别传送到第一层云服务器100时,当车辆到达点T3时,第一层云服务器100可以将基于在点T2-1和点T2-2之间收集的车辆10的车速信息来计算的从点T2-1行驶到点T2-2的车辆10的平均车速传送到车辆10。
这里,可以通过包括在车辆10中的导航系统来导出车辆的位置信息,并且当第一层云服务器100从车辆10收集数据时可以一起收集位置信息。
图4是描述根据本发明的一个实施例的在利用分布式云的车辆控制系统中通过与第一层云服务器的通信的车辆控制的应用示例的图。
在图4所示的示例中,设置在车辆中的控制器监测车辆的绝缘电阻(S11),并且当绝缘电阻减小至预设值以下时(S12),可以向第一层云服务器100请求并接收在特定时间段内由第一层云服务器100收集的影响车辆的绝缘电阻的各种实时数据(S13)。例如,车辆10可以请求并接收诸如在特定时间段内的电动机的RPM(或其平均值)、交流发电机的RPM(或其平均值)、空调压缩机的RPM(或其平均值)、高压加热器的功率(或其变化量)、或车速(或其平均值)的数据。
随后,可以执行用于预测车辆10的预先存储的绝缘击穿诱发因子的算法以预测绝缘击穿诱发因子(S14)。
图5是描述根据本发明的一个实施例的在利用分布式云的车辆控制系统中通过与第二层云服务器的通信的车辆控制的应用示例的图。特别地,图5示出的示例涉及利用存储在第二层云服务器中的数据来预测车辆的电池充电时间。
例如,设置在车辆中的控制器(例如,BMS)可以利用可从电池本身收集的信息(例如,充电状态、充电电流等)来预测电池充电所需的时间(S21),从第二层云服务器200接收关于车辆实际充电时间的信息,并且将接收到的信息与预测的充电所需的时间进行比较(S22)。随后,控制器可以通过在用于预测充电所需的时间的算法中反映与实际经验值相对应的实际充电时间(S23),以提高预测充电所需的时间的算法的准确性。
另外,作为利用第二层云服务器200的另一示例,在车辆行驶期间,向第二层云服务器200请求在前一年由BMS测量的平均电池温度(图2的第一集的项目4、第二集的项目3、第三集的项目2以及第四集的项目3),第二层云服务器200可以利用预先存储的每个行程(trip)的电池温度平均值来计算电池温度的年平均值,并且将计算的电池温度的年平均值提供给车辆。
作为另一示例,当车辆10在行驶期间请求上个月低压DC-DC转换器(Low voltageDC-DC Converter,LDC)的最大输出(图2的第一集的项目6、第二集的项目6、第三集的项目3以及第四集的项目2)时,第二层云服务器200可以将每个行程的预先存储的LDC功率中的最大值传送到车辆10。
图6是描述根据本发明的一个实施例的在利用分布式云的车辆控制系统中通过与第三层云服务器的通信的车辆控制的应用示例的图。特别地,图6示出的示例涉及在电池连续充电或放电时利用存储在第三层云服务器中的数据来控制电池的可用输出。
例如,设置在车辆中的控制器(例如,BMS)确定电池连续充电或放电的时间(S31),并且当判断电池连续充电或放电的时间大于预设值A时(S32),可以向第三层云服务器300请求提供关于电池的输出模式的信息。车辆10可以根据预设算法基于从第三层云服务器300接收的关于输出模式的信息来计算用于限制电池的输出的因子,并且将该因子应用于电池的输出以限制电池的输出(S33)。
图7是描述根据本发明的一个实施例的在利用分布式云的车辆控制系统中通过与第三层云服务器的通信的车辆控制的另一应用示例的图。特别地,图7所示的示例涉及利用存储在第三层云服务器中的数据来确定是否应用车辆的瞬时大输出允许模式。
例如,设置在车辆中的控制器(例如,BMS)在正常行驶情况下限制电池在基准时间段内可以输出的功率,但是如果在超车或爬坡过程中需要大输出时,需要停止功率限制并允许瞬时大输出。在这种情况下,控制器通过确定车辆的车速信息(S41),从第三层云服务器300接收车辆的加速模式信息(S42),确定车辆正在行驶的道路的坡度信息(S43)来执行用于执行瞬时大输出模式的运算(S44)。从第三层云服务器300接收的加速模式信息可以用于将驾驶员的驾驶模式(加速模式)应用于确定在瞬时大输出模式下输出的大输出功率的水平。
图8是描述根据本发明的一个实施例的在利用分布式云的车辆控制系统中车辆与云服务器之间的通信方法的图。
参照图8,行驶中的车辆10可以与最靠近其位置的第一层云服务器100进行通信以将实时数据传送到第一层云服务器100。
例如,可以设置多个第一层云服务器100,并且多个第一层云服务器100可以安装在多个位置,每个第一层云服务器100可以具有其自身能够进行通信的可通信区域。在车辆10移动时,车辆10经过多个第一层云服务器100中的每个所具有的可通信区域,当需要进行通信时,与具有自身所属的可通信区域的第一层云服务器100进行通信以实时地提供车辆状态数据。
第二层云服务器200可以收集并汇总由多个第一层云服务器100从车辆10收集的实时数据,第三层云服务器300可以收集由第二层云服务器200收集的数据,以最终汇总车辆10的实时数据并存储在一次行程期间从车辆10接收的实时数据。通过这种方式,即使车辆高速行驶,也可以实时收集数据而不会丢失数据。
如上所示,根据本发明的各个实施列的利用分布式云的车辆控制系统超出简单地收集并存储车辆的实时数据的水平,可以按层分布以计算并存储实时数据以及通过处理实时数据来导出的车辆控制所需的各种信息,从而可以实时地控制行驶中的车辆,因此具有可实现车辆的自动驾驶控制的很大的优点。
以上示出本发明的特定实施例并进行了描述,然而,对于本领域普通技术人员而言将显而易见的是,可以在不脱离权利要求书的范围内进行各种改进和改变。

Claims (17)

1.一种利用分布式云的车辆控制系统,包括:
第一层云服务器,从车辆实时地收集由车辆生成的车辆状态数据,并且实时地处理收集的数据;以及
第二层云服务器,接收由所述车辆生成的所述车辆状态数据或由所述第一层云服务器收集的数据或由所述第一层云服务器处理的数据,处理接收到的数据并进行存储,并且将存储的数据通过所述第一层云服务器提供给所述车辆或直接提供给所述车辆。
2.根据权利要求1所述的利用分布式云的车辆控制系统,其特征在于,
所述第一层云服务器限制每个车辆的可存储的数据的数量。
3.根据权利要求1所述的利用分布式云的车辆控制系统,其特征在于,
所述第一层云服务器收集的所述车辆状态数据包括所述车辆的电池温度、电压、SOC、电动机的转速、电压、温度、车速、外部温度和发动机的转速中的至少一部分。
4.根据权利要求1所述的利用分布式云的车辆控制系统,其特征在于,
所述第二层云服务器在从接收由所述车辆生成的所述车辆状态数据或由所述第一层云服务器收集的数据或由所述第一层云服务器处理的数据的时间点延迟预定时间之后进行处理。
5.根据权利要求1所述的利用分布式云的车辆控制系统,其特征在于,
所述第二层云服务器计算接收到的数据的平均值、最大/最小值、RMS、标准偏差中的至少一部分。
6.根据权利要求1所述的利用分布式云的车辆控制系统,其特征在于,
所述第二层云服务器将通过处理接收到的数据而获得的数据和用于处理相应的处理数据的数据生成日期或时间信息一起存储。
7.根据权利要求1所述的利用分布式云的车辆控制系统,进一步包括:
第三层云服务器,进一步处理由所述第二层云服务器处理的数据以生成分析由所述第二层云服务器处理的数据的行为的数据并进行存储。
8.根据权利要7所述的利用分布式云的车辆控制系统,其特征在于,
所述第三层云服务器进一步处理由所述第二层云服务器处理的数据以生成车辆的行驶模式、输出模式、加速模式、电池劣化程度、冷却性能和潜在故障预测值中的至少一部分。
9.根据权利要1所述的利用分布式云的车辆控制系统,其特征在于,
存储在所述第一层云服务器和所述第二层云服务器中的数据以数据集的形式存储,并且所述数据集的分类号和与每个分类号相对应的数据预先被标准化。
10.根据权利要9所述的利用分布式云的车辆控制系统,其特征在于,
存储在所述第三层云服务器中的数据以数据集的形式存储,并且所述数据集的分类号和与每个分类号相对应的数据预先被标准化。
11.根据权利要1所述的利用分布式云的车辆控制系统,其特征在于,
所述车辆向所述第一层云服务器传送触发信号,所述触发信号包括关于请求数据的类型和所述请求数据的接收点的信息,
当车辆到达所述接收点时,所述第一层云服务器将在发送所述触发信号的点收集的请求数据传送到所述车辆。
12.根据权利要1所述的利用分布式云的车辆控制系统,其特征在于,
所述车辆将包括关于请求数据的类型和所述请求数据的接收点的信息的第一触发信号和第二触发信号顺序地发送到所述第一层云服务器,
当车辆到达所述接收点时,所述第一层云服务器将在发送所述第一触发信号的点和发送所述第二触发信号的点之间收集的请求数据传送到所述车辆。
13.根据权利要1所述的利用分布式云的车辆控制系统,其特征在于,
安装多个所述第一层云服务器,并且多个所述第一层云服务器中的每个具有能够与所述车辆进行通信的可通信区域,
所述车辆在行驶时与具有自身所属的可通信区域的所述第一层云服务器进行通信,以将实时数据传送到相应的所述第一层云服务器,
所述第二层云服务器收集并处理由多个第一层云服务器从所述车辆接收的实时数据。
14.根据权利要7所述的利用分布式云的车辆控制系统,其特征在于,
安装多个所述第一层云服务器,并且多个所述第一层云服务器中的每个具有能够与所述车辆进行通信的可通信区域,
所述车辆在行驶时与具有自身所属的可通信区域的所述第一层云服务器进行通信,以将实时数据传送到相应的所述第一层云服务器,
安装多个所述第二层云服务器,所述第二层云服务器分别与多个所述第一层云服务器中的一些进行通信,多个所述第二层云服务器收集并汇总由所述第一层云服务器从所述车辆接收的实时数据,
所述第三层云服务器收集并汇总由多个所述第二层云服务器汇总的数据。
15.一种利用分布式云的车辆控制系统,所述系统具有多层结构并且每个层具有云服务器,其特征在于,
属于所述多层结构中的最底层的云服务器与车辆进行通信,以实时地收集并处理由所述车辆生成的车辆信息数据,并将收集的数据和处理的数据提供给所述车辆,
属于所述最底层的上层的云服务器处理从其下层提供的数据并进行存储,并且与所述车辆或属于下层的云服务器进行通信,以将处理的数据直接或通过属于所述下层的云服务器传送到所述车辆。
16.根据权利要15所述的利用分布式云的车辆控制系统,其特征在于,
存储在属于所述多层结构的云服务器中的数据以数据集的形式存储,并且所述数据集的分类号和与每个分类号相对应的数据预先被标准化。
17.根据权利要15所述的利用分布式云的车辆控制系统,其特征在于,
安装多个属于所述最底层的云服务器,并且属于最底层的所述云服务器中的每个具有能够与所述车辆进行通信的可通信区域,
所述车辆在行驶时与具有自身所属的可通信区域的最底层云服务器进行通信,以将实时数据传送到相应的最底层云服务器,
属于所述上层的云服务器从属于其下层的多个云服务器接收并处理实时数据或汇总所述实时数据的数据。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2547502B (en) * 2016-11-10 2018-05-02 Tanktwo Oy Detection of false reporting in a smart battery system
KR102635656B1 (ko) * 2021-12-23 2024-02-08 현대오토에버 주식회사 전기차 화재 감지 시스템 및 이를 이용한 전기차 제어방법
WO2024150903A1 (ko) 2023-01-10 2024-07-18 주식회사 엘지에너지솔루션 차량 데이터 관리 서버, 플랫폼 관리 서버 및 서비스 서버, 그리고 자율주행 플랫폼과 연계한 서비스 제공 시스템

Family Cites Families (36)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5487002A (en) 1992-12-31 1996-01-23 Amerigon, Inc. Energy management system for vehicles having limited energy storage
US6828914B2 (en) 2001-08-16 2004-12-07 Battery Alert Ltd. In-use unambiguously determining the near-end-of-life state of a combustion engine battery
US7360615B2 (en) 2004-06-09 2008-04-22 General Motors Corporation Predictive energy management system for hybrid electric vehicles
JP5742117B2 (ja) 2010-06-03 2015-07-01 日産自動車株式会社 車両用の情報提示装置
US9437058B2 (en) 2011-07-26 2016-09-06 Gogoro Inc. Dynamically limiting vehicle operation for best effort economy
US9713963B2 (en) 2013-02-18 2017-07-25 Ford Global Technologies, Llc Method and apparatus for route completion likelihood display
KR20150042566A (ko) 2013-10-11 2015-04-21 성우앤아이티(주) 클라우딩 블랙박스 및 클라우딩 블랙박스의 영상처리방법
KR101509001B1 (ko) 2013-10-31 2015-04-07 현대모비스 주식회사 차량용 고전압 배터리의 열화 판정 장치 및 방법
KR102337489B1 (ko) 2015-01-08 2021-12-09 삼성에스디아이 주식회사 전기차량의 배터리 soh 추정 시스템
US9539998B2 (en) 2015-04-08 2017-01-10 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. System and method for improved control, response and energy management of a vehicle
WO2017027332A1 (en) 2015-08-07 2017-02-16 Cummins, Inc. Systems and methods of battery management and control for a vehicle
US9605970B1 (en) * 2015-09-03 2017-03-28 Harman International Industries, Incorporated Methods and systems for driver assistance
EP3239686B1 (en) 2016-04-26 2024-09-18 Walter Steven Rosenbaum Method for determining driving characteristics of a vehicle
KR101927176B1 (ko) 2016-08-23 2018-12-10 현대자동차 주식회사 친환경 차량의 저전압 직류 변환기의 출력 제어 방법 및 그 장치
KR101839141B1 (ko) 2016-10-31 2018-03-15 한국기술교육대학교 산학협력단 배터리 관리 시스템의 온도를 고려한 배터리의 수명 상태 예측 방법
KR102452548B1 (ko) 2017-04-18 2022-10-07 현대자동차주식회사 배터리 열화 상태 추정장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법
US11023441B2 (en) 2017-05-11 2021-06-01 Oracle International Corporation Distributed storage and processing of hierarchical data structures
DE112017008218T5 (de) 2017-12-22 2020-08-06 Ford Global Technologies, Llc System für Echtzeit-Rückmeldung zur Leistung eines Fahrzeugs
CN111954964A (zh) 2018-04-13 2020-11-17 罗伯特·博世有限公司 优化系统和优化方法
KR20190122298A (ko) 2018-04-20 2019-10-30 주식회사 카이즈 차량 진단 시스템
US10759298B2 (en) 2018-08-29 2020-09-01 GM Global Technology Operations LLC Electric-drive motor vehicles, systems, and control logic for predictive charge planning and powertrain control
US11412360B2 (en) * 2018-09-05 2022-08-09 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Vehicle-to-everything data transfer for automated vehicles
US10812624B2 (en) 2018-09-14 2020-10-20 Cisco Technology, Inc. Firmware/software over the air (FOTA) scheduling for connected vehicles
KR102588928B1 (ko) 2018-10-10 2023-10-13 현대자동차주식회사 차량용 배터리 열화도 추정 방법
US10757363B2 (en) 2018-10-30 2020-08-25 GM Global Technology Operations LLC Method and system for reconstructing a vehicle scene at a cloud layer
GB201820073D0 (en) 2018-12-10 2019-01-23 Tomtom Telematics Bv Vehicle battery monitoring
US11153721B2 (en) 2018-12-27 2021-10-19 Intel Corporation Sensor network enhancement mechanisms
JPWO2020137950A1 (ja) * 2018-12-28 2021-11-11 パイオニア株式会社 移動体管理装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体
US11445362B2 (en) * 2019-03-01 2022-09-13 Intel Corporation Security certificate management and misbehavior vehicle reporting in vehicle-to-everything (V2X) communication
KR20190100114A (ko) 2019-08-09 2019-08-28 엘지전자 주식회사 배터리 장치 및 그 제어 방법
US11283635B2 (en) 2019-09-28 2022-03-22 Intel Corporation Dynamic sharing in secure memory environments using edge service sidecars
JP7482420B2 (ja) 2019-11-29 2024-05-14 パナソニックIpマネジメント株式会社 車両管理装置および車両管理プログラム
JP7172974B2 (ja) * 2019-12-10 2022-11-16 トヨタ自動車株式会社 充電制御装置
CN111176109B (zh) * 2020-01-19 2024-03-26 鲨湾科技(青岛)有限公司 基于双独立控制系的车辆智控系统和车辆
CN112349975A (zh) * 2020-03-17 2021-02-09 安徽零度新能源科技有限公司 一种动力电池服务器云架构系统
US20220281345A1 (en) 2020-03-24 2022-09-08 Lg Energy Solution, Ltd. Battery Performance Management System And Method

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