CN116074784A - 车载数据传输方法、装置和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种车载数据传输方法、装置和存储介质，其中，方法包括：获取车载数据，所述车载数据中包含多种类型的数据；基于传输所述多种类型的数据所需的网络传输属性，对所述多种类型的数据进行分类，得到各分类数据；从多个网络切片中分别确定传输各分类数据的网络切片，每一网络切片对应一种网络传输属性；在所确定的各网络切片上对应传输各分类数据。本申请的方法，在保证自动驾驶的车载数据传输可靠性的前提下，极大优化了网络资源的利用率，有效解决了普通用户的网络拥塞问题。

Description

车载数据传输方法、装置和存储介质

技术领域

本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种车载数据传输方法、装置和存储介质。

背景技术

高速率、低时延的第五代移动通信技术(5th Generation Mobile CommunicationTechnology，简称：5G)极大推动了自动驾驶技术的发展，5G技术和自动驾驶技术的融合产生了5G+自动驾驶系统。

现有的5G+自动驾驶系统使用5G网络切片技术进行车载数据传输，并结合边缘云(Multi-access Edge Computing，简称：MEC)将部分自动驾驶业务(如远程控制、地图下载等)下沉，降低了数据传输时延，实现了车辆的自动驾驶。现有的自动驾驶系统的数据传输，主要为车载终端将采集的数据如定位数据、图像数据、视频数据等车载数据进行统一打包成数据包，然后将数据包通过5G网络中的一个网络切片传输到边缘云平台。边缘云平台基于收到的车载终端上传的数据包，通过数据处理形成自动驾驶指令，然后将自动驾驶指令通过上述网络切片传输到车载终端，用于指导车辆的自动驾驶。

现有的车载数据传输方法为了保证自动驾驶的正常执行而占用了较多的网络资源，资源利用率低，进而造成普通用户的网络拥塞问题。

发明内容

本申请提供一种车载数据传输方法、装置和存储介质，以解决现有的车载数据传输方法占用了较多的网络资源，资源利用率低，进而造成普通用户的网络拥塞问题。

第一方面，本申请提供一种车载数据传输方法方法，包括：

获取车载数据，所述车载数据中包含多种类型的数据；

基于传输所述多种类型的数据所需的网络传输属性，对所述多种类型的数据进行分类，得到各分类数据；

从多个网络切片中分别确定传输各分类数据的网络切片，每一网络切片对应一种网络传输属性；

在所确定的各网络切片上对应传输各分类数据。

可选地，所述基于传输所述多种类型的数据所需的网络传输属性，对所述多种类型的数据进行分类，得到各分类数据，包括：

对所述多种类型的数据进行网络传输属性识别；

基于所识别的网络传输属性，对所述多种类型的数据进行分类，得到各分类数据。

可选地，所述对所述多种类型的数据进行网络传输属性识别，包括：

通过识别数据接入端口的编码、数据采集程序编码、数据格式中的至少一种方式，对所述多种类型的数据进行网络传输属性识别。

可选地，所述各分类数据具有各自的类别标识；

所述从多个网络切片中分别确定传输各分类数据的网络切片，包括：

基于类别标识和网络切片的对应关系，确定各分类数据的类别标识所对应的网络切片。

可选地，所述类别标识为IP三元组、全程域名FQDN、数据网络名称DNN中的至少一种。

可选地，所述对应关系是根据终端路由选择策略URSP得到的。

可选地，所述在所确定的各网络切片上对应传输各分类数据，包括：

将各分类数据分别与车辆标识进行封装，获得各分类数据的数据包；

在所确定的各网络切片上对应传输各分类数据的数据包。

第二方面，本申请提供一种车载装置，包括：多个物理端口、数据处理模块和5G通信模块；

每个物理端口用于，对应接收一种网络传输属性的数据；

所述数据处理模块用于，获取每个物理端口传输的数据，按照该数据所来源的物理端口的标识对所述数据进行分类，获得各分类数据；确定与各分类数据的网络传输属性对应的网络切片；

所述5G通信模块用于，将各分类数据发送到各自对应的网络切片，进行数据传输。

第三方面，本申请提供一种数据处理装置，包括：

处理器和存储器；

所述存储器存储所述处理器可执行的可执行指令；

其中，所述处理器执行所述存储器存储的可执行指令，使得所述处理器执行如上所述的方法。

第四方面，本申请提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上所述的方法。

本申请提供的车载数据传输方法、装置和存储介质，通过将车载数据按网络传输属性进行分类，获得各分类数据，然后针对各分类数据的网络传输属性，选择对应的网络切片对应传输各分类数据，实现车载数据与网络资源的进一步精细化匹配，并释放出部分细分的网络切片与普通用户共享。本申请提出的车载数据传输方法在保证自动驾驶的车载数据传输可靠性的前提下，极大优化网络资源的利用率，有效解决了普通用户的网络拥塞问题。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

图1为现有的车载数据传输系统图；

图2为本申请实施例提供的车载数据传输系统图；

图3为本申请实施例提供的车载数据传输流程图；

图4为本申请实施例提供的车载装置的结构示意图；

图5为本申请实施例提供的数据处理装置的结构示意图。

通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

图1为现有的车载数据传输系统图。如图1所示，整个车载数据传输系统包括车辆11、5G网络12和边缘云服务器14，其中车辆11包括信息采集设备111和5G终端115。信息采集设备111包括定位装置1111、相机1112、摄像头1113、第n个信息采集车载装置如车载n1114，n为大于零的自然数。定位装置1111、相机1112、摄像头1113、以及车载n 1114分别与5G终端115连接。5G终端115与5G网络12进行通信。定位装置1111、相机1112、摄像头1113、以及车载n 1114将各自采集的定位数据、图像数据、视频数据以及其他数据发送给5G终端115，5G终端115将收到的不同数据属性(如定位数据、图像数据、视频数据)的数据一并打包成数据包，然后将数据包依次通过5G网络12中的一个专用的网络切片，传输到边缘云服务器14。边缘云服务器14基于收到的数据包，进行数据处理后生成用于车辆11的自动驾驶指令并通过上述网络切片传到5G终端115，以用于指导车辆11进行自动驾驶操作。

由于自动驾驶要求超低时延的数据传输，因此公用网络无法保证自动驾驶的超低时延，因此，现有的车载数据传输方法通过一个专用的网络切片进行车载数据和自动驾驶指令的专用传输，以确保自动驾驶的可靠性和安全性。

网络切片是通过优先级的数据传输调度和网络资源的优先占用控制确保网络切片在数据传输中的优先性和专用性。但在网络资源数量一定的前提下，网络切片对网络资源的占用势必减小了公用资源的数量，由此会造成使用公用资源的普通用户的网络拥塞。因此，有必要对现有的车载数据传输方法进行进一步的改进，在保证自动驾驶车载数据传输需求，保证自动驾驶的可靠性和安全性的前提下，优化网络资源的利用。

通常而言，自动驾驶的车载数据包含了多种类型的数据，如定位数据、图像数据、视频数据等，不同类型的数据所需的网络传输属性不同。其中，数据传输所需的网络传输属性即数据传输对网络性能的需求。而数据传输对网络性能的需求一方面基于数据自身的数据特性(如数据量大小、数据后续解析方式等)的需求，另一方面基于数据所服务的业务自身的业务需求(如自动驾驶业务的低时延需求)。此外，不同类型的数据传输时对网络性能的需求不同，所占用的网络资源也有所不同。

基于数据自身的数据特性，不同类型的数据对网络性能的需求不同，网络资源占用情况不同。示例性地，定位数据和图像数据的数据量均较小，小带宽的网络即可满足定位数据或图像数据的传输，相应地，占用网络资源(如资源块(Resource Block，简称：RB))较少。而视频数据数据量较大，必须要大带宽的网络才能满足视频数据的传输，相应地，占用的网络资源(如RB资源)较多。

进一步地，对于一项具体业务而言，其业务数据中包括：对业务需求而言重要性级别高的必要数据，以及重要性级别低的辅助数据。不同级别的业务数据对网络性能的需求也是不同的，相应地，对网络资源的占用也会不同。

如在自动驾驶业务中，车载数据中的定位数据和图像数据是生成自动驾驶指令的主要依据数据，自动驾驶指令是自动驾驶业务执行的必要数据，而视频数据是生成自动驾驶指令的参考辅助数据。因此，对于自动驾驶业务而言，定位数据、图像数据和自动驾驶指令数据为级别高的必要数据，而视频数据则为级别低的辅助数据。相应地，定位数据、图像数据、自动驾驶指令数据以及视频数据基于业务需求，进一步提出不同的网络性能需求。

示例性地，自动驾驶业务中车载数据中不同类型数据的数据对网络性能的需求，如表1所示。

表1不同属性的数据对网络性能的需求

通常而言，网络切片在设计过程中，基于网路传输属性(即数据传输对网络性能的需求)进行服务等级(Service Level Agreement,简称：SLA)参数设计以满足数据传输的SLA需求。在自动驾驶业务的网络切片设计中，需考虑所待传输数据的数据特性和业务需求。示例性地，如图1所示的现有车载数据传输用的网络切片在设计时，需同时考虑并兼顾该网络切片传输的数据中的定位数据、图像数据、视频数据和自动驾驶指令的数据特性和业务需求。由此，如图1所示的网络切片既要满足高可靠、低时延、RB资源硬切片保障，又要满足上行大带宽，QoS高优先级保障的性能需求，相应地，网络切片将占用较多的专用网络资源，在网络资源总量不变的情况下，会造成普通用户的网络拥塞。

对此，本申请提出一种车载数据传输方法，通过将车载数据按网络传输属性进行分类，获得各分类数据，同时对应地根据数据特性和业务需求(即网络传输属性)，对现有的车载数据传输使用的一个网络切片进行网络传输属性的细分，然后针对各分类数据的网络传输属性，选择对应的网络切片对应传输各分类数据，实现车载数据与网络资源的进一步精细化匹配，并释放出部分细分的网络切片与普通用户共享。本申请提出的车载数据传输方法可以在保障自动驾驶的车载数据传输可靠性的前提下，极大优化网络资源的利用率，进而解决普通用户的网络拥塞问题。下面将结合实施例对本申请提出的车载数据传输方法进行说明。

图2为本申请实施例提供的车载数据传输系统图。如图2所示，数据传输系统包括：车辆11、5G网络12和边缘云服务器14，其中车辆11包括信息采集设备111和数据处理装置116。信息采集设备111包括定位装置1111、相机1112、摄像头1113、第n个信息采集车载装置如车载n 1114，n为大于零的自然数。定位装置1111、相机1112、摄像头1113、以及车载n1114分别与数据处理装置116连接。数据处理装置116与5G网络12进行通信。定位装置1111、相机1112、摄像头1113、以及车载n 1114将各自采集的定位数据、图像数据、视频数据以及其他数据等车载数据发送给数据处理装置116。数据处理装置116将收到的车载数据按传输不同数据所需的网络传输属性进行分类，获得诸如定位数据、图像数据、视频数据的分类数据。最后，数据处理装置116从预先注册签约的多个网络切片中选择确定传输各分类数据的网络切片，将各分类数据传输到边缘云服务器14。其中，每一网络切片对应一种网络传输属性，即多个网络切片的各自网络传输属性不同，且各自占用的网络资源也不相同。

示例性地，信息采集设备111采集的车载数据经数据处理装置116分类后，基于网络传输属性，分类数据中的定位数据和图像数据分别选择5G网络12中的切片优先级较高但资源占用较少的资源专用的网络切片一和网络切片二，将各自数据传输到边缘云服务器14。而数据量较大但重要性级别较低的视频数据，则对应选择资源占用较多但切片优先级较低且资源可共享的网络切片三，将数据传输到边缘云服务器14。同理地，若信息采集设备111还采集其他网络传输属性的车载数据如车载n数据，也可根据网络传输属性选择适应于车载n数据传输的网络切片，如共享的网络切片n进行数据传输。

边缘云服务器14基于收到的数据，进行数据处理后生成用于车辆11的自动驾驶指令并通过网络切片传输到数据处理装置116，以便于指导车辆11进行自动驾驶操作。可选地，自动驾驶指令数据的网络需求与定位数据和图像数据网络需求相同，可以与定位数据或图像数据共用同一个网络切片。

假设现有的自动驾驶的车载数据只包含了定位数据、图像数据和视频数据，以及指导车辆执行自动驾驶业务的自动驾驶指令，下面对不同系统网络切片进行对比说明。示例性地，表2示出了不同系统(如图1所示的现有技术车载数据传输系统和如图2所示的本申请提供的车载数据传输系统)的网络切片对比。如表2所示，图1所示系统中的网络切片总带宽为27M，RB资源占用比为40％，而RB资源使用率为65％。

其中，使用率为满负荷使用的折算率。

表2不同系统网络切片对比

而本申请提出的车载数据传输系统及方法，根据图2和表1示出的网络切片和待传输数据对网络性能的需求，针对定位数据设计配置专用的网络切片一。由于定位数据的数据具有如数据量小、带宽需求小等数据特性，因此网络切片一在保证定位数据高可靠、低时延、RB资源硬切片保障的业务需求下，设计配置的网络切片的资源占用较少，如带宽3M，RB资源占用比为4％，使用率为100％。类似地，针对图像数据设计配置专用的网络切片二，带宽4M，RB资源占用比为6％，使用率为100％。而针对视频数据设计配置的网络切片三，由于视频数据的数据具有如数据量大、带宽需求大等数据特性。因此网络切片三在保证大数据量、上行大带宽，QoS高优先级保障的情况下，资源配置也比较高，如带宽20M、RB资源配置的占用比为30％。但是，由于视频数据为级别较低的辅助数据，基于上行大带宽、QoS高优先级保障的网络性能需求(确保使用率满足54％)的前提，可以将网络切片三设计配置为共享的网络切片。也就是说，本申请中自动驾驶业务对网络切片三的资源使用非专用，而与普通用户进行共享，即将网络切片三的部分资源使用率(如46％)释放给了普通用户享用。

同时，本申请提出的车载数据传输系统及方法保证了与现有车载数据传输方法相当的数据传输效果。示例性地，假设5G网络资源总量为1，根据表2可知，现有车载数据传输方法的网络切片的资源占用量为1×40％＝0.4，网络切片资源总使用量为1×40％×65％＝0.26，该资源总使用量全部由自动驾驶业务使用；而本申请提供的网络切片的资源占用量为1×4％+1×6％+1×30％＝0.4，本申请提供的网络切片资源总使用量为1×4％×100％+1×6％×100％+1×30％×(54％+46％)＝0.4，其中，自动驾驶业务的资源使用量为1×4％×100％+1×6％×100％+1×30％×54％＝0.262(与现有车载数据传输方法的资源使用量相当，即数据传输量相当)，普通用户的资源使用量为0.4-0.262＝0.138，即本申请提供的网络切片的资源利用率达到了100％。

综上可知，在相同的数据传输可靠性和安全性的前提下，现有的车载数据传输系统及方法资源利用率较低；而本申请提出的数据传输系统及方法资源利用率较高。因此，本申请的车载数据传输方法在保障自动驾驶业务的数据传输的可靠性和安全性的前提下，释放了部分网络切片资源给普通用户使用，提高了网络切片资源的利用率，同时有效解决了普通用户网络拥塞的问题。

下面结合图3所示实施例对本申请提出的车载数据传输方法进行详细说明。图3为本申请实施例提供的车载数据传输流程图。图3所示实施例的执行主体为图2所示实施例中的数据处理装置116。如图3所示，该方法包括：

S301、获取车载数据；

具体而言，数据处理装置116获取信息采集设备111采集的车载数据，其中，车载数据中包含了多种类型的数据。然后，数据处理装置116对获取的车载数据进行下述步骤的处理。

S302、基于传输多种类型的数据所需的网络传输属性，对多种类型的数据进行分类，得到各分类数据；

具体而言，基于传输多种不同类型的数据所需的网络传输属性，数据处理装置116对步骤S301获得的多种类型的车载数据进行分类，获得各分类数据，以便于后续对同一业务中的车载数据进行分类高效传输。

首先，数据处理装置116对多种类型的数据进行各自的网络传输属性识别。然后，数据处理装置116基于所识别的网络传输属性，对多种类型的数据进行分类，得到各分类数据。分类数据如定位数据、图像数据、视频数据、...、车载n数据等。

具体地，数据处理装置116可以通过识别数据接入端口的编码、数据采集程序编码、数据格式中的至少一种方式，对多种类型的数据进行各自的网络传输属性识别。基于所识别的网络传输属性，数据处理装置116对多种类型的数据进行分类，得到各分类数据。

数据处理装置116对多种类型的数据进行各自的网络传输属性识别，示例性说明如下：

示例性地，数据处理装置116上可以设置多个数据接入端口，不同的数据接入端口只接入同一网络传输属性的数据。其中，数据接入端口可以为物理端口，也可以是其他端口。数据处理装置116可以通过识别数据接入端口的编码，即可对步骤S301获得的车载数据中各种类型的数据进行网络传输属性识别。

示例性地，由于不同属性的数据采集方式不同，需使用不同的采集程序进行数据采集。因此，数据处理装置116可通过识别信息采集设备111中采集数据所启用的程序的采集程序编码，即可对步骤S301获得的车载数据中的各种类型的数据进行网络传输属性识别。当存在同一网络传输属性的多个不同的采集程序编码时，如多个摄像头，每个摄像头的采集程序编码均不同时，可先对采集程序编码按数据传输所需的网络传输属性进行分类，获得分类程序编码。然后基于分类程序编码映射识别出各种类型数据的网络传输属性。

示例性地，由于信息采集设备111中定位装置、相机、摄像头采集获得的数据的数据格式各不相同，数据处理装置116还可以通过识别车载数据的数据格式，对步骤301获得的车载数据中的各种类型的数据进行网络传输属性识别。

S303、从多个网络切片中分别确定传输各分类数据的网络切片；

具体而言，各分类数据具有各自的类别标识。基于类别标识和网络切片的对应关系，数据处理装置116可确定各分类数据的类别标识所对应的网络切片。

其中，类别标识为在5G网络的核心网预先注册的IP三元组、全程域名(FullyQualified Domain Name，简称：FQDN)、数据网络名称(Data Network Name，简称：DNN)等配置标识信息中的至少一种。

其中，类别标识和网络切片的对应关系是根据终端路由选择策略(UE RouteSelection Policy，简称：URSP)得到的。具体地，数据处理装置116接收5G网络核心网的网络切片配置后下发的URSP策略，数据处理装置116基于该URSP策略获得类别标识和网络切片的对应关系。具体地，类别标识和网络切片的对应关系为类别标识和网络切片的切片ID的对应关系。

具体地，数据处理装置116识别各分类数据的类别标识，然后基于类别标识和网络切片的对应关系，确定出各分类数据的类别标识所对应的网络切片。

示例性地，自动驾驶业务对应的URSP策略如表3所示，数据处理装置116识别定位数据的IP三元组(IP1、端口1、协议1)，然后基于URSP策略，确定定位数据的IP三元组对应的网络切片为切片ID为ID1的网络切片一。类似地，数据处理装置116识别图像数据的IP三元组(IP2、端口2、协议2)，确定图像数据的IP三元组对应的网络切片为切片ID为ID2的网络切片二。同理地，数据处理装置116识别视频数据的IP三元组(IP3、端口3、协议3)，确定视频数据的IP三元组对应的网络切片为切片ID为ID3的网络切片三。

表3自动驾驶业务对应的URSP策略

S304、在所确定的各网络切片上对应传输各分类数据；

具体而言，数据处理装置116基于步骤S303中确定的网络切片，将各分类数据发送到各自对应的网络切片，在所确定的各网络切片上对应传输各分类数据。具体如下：

首先，数据处理装置116将各分类数据分别与车辆标识进行封装，获得各分类数据的数据包。将车辆标识与分类数据包进行封装，有利于边缘云服务器14在收到数据处理装置116上传的各分类数据的数据包后，基于车载标识对同一车辆的车载数据进行数据解析和分析，以生成对应车辆的自动驾驶指令。

然后，数据处理装置116将各分类数据的数据包发送到各自对应的网络切片，即在基于步骤S303所确定的各网络切片上对应传输各分类数据的数据包。

示例性地，综合表2和表3可知，定位数据的数据包在网络切片一上进行数据传输，图像数据的数据包在网络切片二上进行数据传输，视频数据的数据包在网络切片三上进行数据传输。网络切片一资源占用少、高可靠、低时延、RB资源硬切片保障；网络切片二资源占用少、高可靠、低时延、RB资源硬切片保障；网络切片三的资源配置高、上行大带宽、QoS高优先级保障，但网络切片三可与普通用户共享。由此，自动驾驶业务中车载数据的各分类数据传输的可靠性得到了有效保证，同时由于网络切片三的共享，网络资源利用率提高的同时，自动驾驶业务方支付的网络切片租用成本将得到大幅降低，有利于自动驾驶业务的推广。

本申请提供的车载数据传输方法，可通过不同的识别方式对车载数据按数据传输所需的网络传输属性进行分类，然后针对不同网络传输属性的分类数据确定选择对应的网络切片，实现对车载数据的分类高效传输。本申请提供的数据处理方法一方面保障了分类数据的数据传输的可靠性，另一方面，实现对现有车载数据传输的网络切片的网络传输性能的进一步细化，从而释放出部分网络切片的网络资源，提高网络资源利用率，实现网络资源的优化，不但解决了普通用户的网络拥塞问题，还降低了网络切片租用方的网络切片租用成本。

本申请实施例还提供一种车载装置，图4为本申请实施例提供的车载装置的结构示意图。如图4所示，车载装置40包括多个物理端口401(如端口1，端口2，端口3，...，端口m，m为大于零的自然数)、数据处理模块402和5G通信模块403。其中，物理端口401与数据处理模块402连接，数据处理模块402与5G通信模块403连接。物理端口401可以通过一个网络设备与同一网络传输属性的多个数据采集装置(如多个摄像头)连接，即每个物理端口对应接收一种网络传输属性的数据。

同一网络传输属性的多个数据采集装置采集的车载数据通过物理端口401传输到数据处理模块402。即数据处理模块402获取每个物理端口传输的数据。然后，数据处理模块402通过对物理端口401的标识进行识别，按照该数据所来源的物理端口的标识对数据进行分类，获得各分类数据。其中，物理端口的标识可以为物理端口的产品编码。

接着，数据处理模块402识别分类数据的类别标识，基于类别标识与网络切片的对应关系，确定与各分类数据的网络传输属性对应的网络切片。然后，数据处理模块402将分类数据发送到5G通信模块403，由5G通信模块403将各分类数据发送到分类数据各自对应的网络切片，分别对分类数据进行数据传输。

具体地，数据处理模块402将分类数据发送到5G通信模块403之前，将分类数据和车辆标识进行封装，获得分类数据的数据包。然后，数据处理模块402将分类数据的数据包发送到5G通信模块403。

可选地，车载装置40还可以包括存储模块404，存储模块404分别与数据处理模块402和5G通信模块403连接。存储模块404用于存储数据处理模块402获取和处理的数据，还用于存储5G通信模块403接收的数据。

本申请实施例的实现原理和技术效果与图2和图3所示实施例的原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

本申请实施例还提供一种数据处理装置。图5为本申请实施例提供的数据处理装置的结构示意图。如图5所示，该数据处理装置包括处理器51和存储器52，存储器52存储有处理器51可执行指令，使得该处理器51可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。应理解，上述处理器51可以是中央处理单元(英文：Central Processing Unit，简称：CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital Signal Processor，简称：DSP)、专用集成电路(英文：ApplicationSpecific Integrated Circuit，简称：ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。存储器52可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器，还可以为U盘、移动硬盘、只读存储器、磁盘或光盘等。

本申请实施例还提供一种存储介质，该存储介质中存储有计算机执行指令，这些计算机执行指令被处理器执行时，实现上述的车载数据传输方法。存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。

一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于专用集成电路(英文：Application Specific Integrated Circuits，简称：ASIC)中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于电子设备或主控设备中。

本申请实施例还提供一种程序产品，如计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本申请所涵盖的车载数据传输方法。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上实施方式仅用以说明本发明的技术方案，而非对其进行限制；尽管参照前述实施方式对本发明已经进行了详细的说明，但本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施方式所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施方式技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种车载数据传输方法，其特征在于，包括：

获取车载数据，所述车载数据中包含多种类型的数据；

基于传输所述多种类型的数据所需的网络传输属性，对所述多种类型的数据进行分类，得到各分类数据；

从多个网络切片中分别确定传输各分类数据的网络切片，每一网络切片对应一种网络传输属性；

在所确定的各网络切片上对应传输各分类数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于传输所述多种类型的数据所需的网络传输属性，对所述多种类型的数据进行分类，得到各分类数据，包括：

对所述多种类型的数据进行网络传输属性识别；

基于所识别的网络传输属性，对所述多种类型的数据进行分类，得到各分类数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述多种类型的数据进行网络传输属性识别，包括：

通过识别数据接入端口的编码、数据采集程序编码、数据格式中的至少一种方式，对所述多种类型的数据进行网络传输属性识别。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述各分类数据具有各自的类别标识；

所述从多个网络切片中分别确定传输各分类数据的网络切片，包括：

基于类别标识和网络切片的对应关系，确定各分类数据的类别标识所对应的网络切片。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述类别标识为IP三元组、全程域名FQDN、数据网络名称DNN中的至少一种。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对应关系是根据终端路由选择策略URSP得到的。

7.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述在所确定的各网络切片上对应传输各分类数据，包括：

将各分类数据分别与车辆标识进行封装，获得各分类数据的数据包；

在所确定的各网络切片上对应传输各分类数据的数据包。

8.一种车载装置，其特征在于，包括：多个物理端口、数据处理模块和5G通信模块；

每个物理端口用于，对应接收一种网络传输属性的数据；

所述数据处理模块用于，获取每个物理端口传输的数据，按照该数据所来源的物理端口的标识对所述数据进行分类，获得各分类数据；确定与各分类数据的网络传输属性对应的网络切片；

所述5G通信模块用于，将各分类数据发送到各自对应的网络切片，进行数据传输。

9.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

处理器和存储器；

所述存储器存储所述处理器可执行的可执行指令；

其中，所述处理器执行所述存储器存储的可执行指令，使得所述处理器执行如权利要求1-7任一项所述的方法。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1-7任一项所述的方法。

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