内容简介
《基于知识工程的智能汽车信息物理系统多维设计方法》结合智能汽车信息物理系统(Intelligent Vehicle Cyber-Physical Systems,IVCPS)的特点，研究智能汽车信息物理系统多维设计方法，以满足智能汽车物理系统与信息系统紧密融合的需要。智能汽车信息物理系统多维设计方法研究以智能汽车信息物理系统模块化设计方法为主，具有多维设计、信息物理系统等特征。多维设计是指从利益攸关、安全、系统等多维度进行模块化设计与知识库构建；信息物理系统是指在系统模块化知识库构建、系统设计过程中考虑信息系统、物理系统的功能需求。智能汽车信息物理系统多维设计方法研究从智能汽车信息物理系统开放性分析出发，通过对智能汽车信息物理系统多维特征解构、功能要素划分等，构建智能汽车信息物理系统要素可重构、模块化的领域本体知识库。再将智 能汽车信息物理系统模块化知识库用于智能汽车信息物理系统典型交通场景设计过程中，构建智能汽车信息物理系统多维设计方法体系结构。
精彩书摘
第1章绪论
1.1研究背景及意义
1.1.1研究背景
随着泛在感知、高可信通信网络、高效能数据处理及自主决策控制等前沿技术的突破性进展，传统物理系统正加速向全要素数字化、全域网络化、全流程智能化方向深度转型。原先孤立分布的物理实体通过多维传感网络实现深度互联，并与本体运行状态数据、动态执行轨迹信息深度融合，形成具有自感知、自决策、自执行特征的信息物理系统（Cyber-Physical System，CPS）。基于物理空间与信息空间的新型交互范式，CPS技术体系突破了传统系统的认知边界，实现了对物理世界的全景式感知与精准化调控，显著拓展了人类认知规律、优化决策、改造环境的能力维度。CPS是新一代数字系统，将计算、通信与物理世界中实体监测和控制集成在一起，关注信息空间和物理世界之间复杂的紧密协作和深度融合。目前，CPS已受到学术界、工业界和政府的广泛关注，CPS的应用领域包括智能汽车系统、生产制造、交通控制与安全、飞机仪表设计、空中交通管理以及医疗设备、军事系统等[1]。
交通事故和拥堵问题在世界范围内持续恶化。这一现象的主要原因是每年制造和销售的车辆数量巨大，给运输部门带来了巨大的压力，导致了更多的事故和死亡，同时也产生了不利的环境和经济影响。为解决上述问题，智能汽车信息物理系统（IVCPS）的研发设计应运而生，旨在减少交通事故、缓解拥堵、降低燃料消耗、缩短交通拥堵时间，并提高交通安全。智能汽车是智能汽车信息物理系统的重要组成部分，它们不仅提供人性化的便利，还能够有效缓解交通问题，减少人为失误造成的事故，提供智能、安全、高效和快速的交通服务。智能汽车，有时又被称为自动驾驶汽车。在科技持续革新的推动下，自动驾驶技术已成为现代汽车产业发展的核心方向。与此同时，向电动动力系统的过渡使得车辆自动化成为实现更安全、更高效和更环保的道路交通的关键。根据世界卫生组织全球疾病负担计划研究报告，在全球人类死亡原因中道路交通事故造成的死亡人数排名第九，每年道路交通死亡人数约135万人。如果不加以控制，这一因素的排名将在
2030年上升到第五位[2]。根据交通事故成因统计分析，机动车辆事故的主要诱因包括超速驾驶、超载驾驶、酒后驾驶、疲劳驾驶等。有效应用智能驾驶技术可以减少这些违规行为的发生，从而降低因驾驶员违规驾驶引发交通事故的风险[3]。如今，大量研究致力于开发先进的车载控制系统，以提高车辆的安全性和机动性。智能汽车领域已成为研究的重点课题，政府机构、学术界和企业在智能汽车上投入了大量资源，如斯坦福大学、北京大学、谷歌、百度和奥迪[4]。此外，业界已经提出了许多挑战来测试智能汽车在现实世界环境中的能力，例如，DARPA大挑战、未来挑战和欧洲陆地机器人试验等。
智能汽车集成了信息和物理组件，是信息物理系统的典型代表，越来越受到人们的关注，智能汽车的系统设计问题也成为人们讨论的热点[5]。智能汽车由大量的信息网络和智能组件组成，例如，智能驾驶员辅助、车对车（Vehide-to-Vehicle，V2V）通信、自动驾驶等。智能汽车系统架构可分为信息组件、信息-物理组件和物理组件三大模块。其中，物理组件作为物理接口层，包含负责采集物理组件运行状态的传感器阵列与执行物理操作的机电执行机构，直接实现物理世界的状态感知与动态调控；信息组件和信息-物理组件共同构成数字化核心，前者是纯软件或固化的计算单元（如车载操作系统、算法模型），后者则是具备物理接口的嵌入式系统（如ECU控制单元），二者均具备数据通信与信息处理能力。在智能汽车研究的早期阶段，重点是如何采用各种传感器技术来实现无人驾驶汽车的全自动化。随着研究的深入发展，如何提高车辆的安全性和舒适性，提供良好的车辆界面，努力推动相关的智能汽车技术广泛进入市场，越来越受到人们的关注。根据汽车的智能化程度，国际汽车工程师学会（Society of Automotive Engineers，SAE）将智能汽车分为L0～L5六个等级[6]，其中，等级数值越髙，智能汽车的自动驾驶程度越高，分别对应纯人工驾驶、辅助驾驶、部分自动驾驶、有条件自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶。
1.1.2研究意义
IVCPS可视为智能交通系统在技术演进层面的拓展升级。智能交通系统是物理基础设施强耦合、大规模的非线性复杂系统，致力于实现人、车、路等要素的充分协调和深度融合。然而受限于互联互通技术的不足，现有智能交通系统仍存在协同效能未完全释放、资源配置欠优化等瓶颈，亟须通过构建信息物理系统实现全域数据贯通，促进信息域与物理域的多维度协同运作，进而突破传统系统在时空维度上的交互限制。IVCPS将信息系统嵌入智能交通系统等物理系统中，实现信息系统与物理系统的融合，能够解决智能汽车发展过程中智能汽车感知系统可靠性不足、计算资源有限、车路协同技术异构数据问题等。利用云控制系统提
供决策和控制能力，有助于提高智能汽车行驶
目录
目录
“智能汽车信息物理系统丛书”序
前言
第1章 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 研究意义 2
1.2 研究现状 3
1.2.1 交通领域CPS研究现状 3
1.2.2 知识表示方法研究现状 5
1.2.3 知识表示在交通领域中的应用 6
1.2.4 知识建模评估方法研究现状 7
1.3 本书内容结构 9
第2章 智能汽车信息物理系统概述 11
2.1 信息物理系统 11
2.1.1 CPS研究历程 11
2.1.2 CPS基本概念 12
2.1.3 CPS技术特征 13
2.1.4 CPS体系架构 15
2.2 智能汽车信息物理系统 16
2.2.1 IVCPS定义 16
2.2.2 IVCPS“车-路-云-网-图”架构 16
2.2.3 IVCPS典型特征分析 17
2.3 智能汽车多维体系架构 25
2.4 本章小结 26
第3章 问题分析与理论基础 28
3.1 IVCPS设计问题 28
3.2 IVCPS设计方法探索 30
3.3 理论基础 31
3.3.1 知识工程 31
3.3.2 基于知识的工程 32
3.3.3 知识表示 33
3.3.4 本体知识表示方法 33
3.3.5 模块化设计 35
3.4 本章小结 36
第4章 基于知识工程的智能汽车信息物理系统多维设计方法 37
4.1 IVCPS设计方法概述 37
4.2 基于知识工程的IVCPS模块化设计 38
4.3 基于知识库的IVCPS典型场景设计 39
4.3.1 IVCPS多维度设计需求 40
4.3.2 IVCPS多维度设计典型场景 43
4.4 IVCPS模块化设计体系方法 44
4.5 本章小结 45
第5章 智能汽车信息物理系统知识表示方法 46
5.1 IVCPS系统要素“解构” 46
5.1.1 智能汽车 46
5.1.2 路侧49
5.1.3 云控中心 55
5.1.4 网 57
5.1.5 图 57
5.2 IVCPS知识表示概述 59
5.2.1 IVCPS知识表示 59
5.2.2 IVCPS知识表示需求 59
5.2.3 基于本体的IVCPS知识表示方法 61
5.2.4 IVCPS知识表示语法 62
5.3 IVCPS基本概念的知识表示 66
5.3.1 物理概念知识表示 66
5.3.2 信息概念知识表示 68
5.3.3 信息物理融合关系知识表示 69
5.4 IVCPS典型构成的知识表示 71
5.4.1 基本要素知识表示 71
5.4.2 智能汽车知识表示 73
5.4.3 道路路网知识表示 75
5.5 本章小结 80
第6章 IVCPS领域模块化知识库构建 81
6.1 IVCPS领域模块化知识库构建方法 81
6.1.1 IVCPS领域模块化知识库构建分析 81
6.1.2 IVCPS知识库构建逻辑 83
6.1.3 IVCPS领域知识库构建方法 84
6.2 基于本体的IVCPS模块化知识库构建 86
6.2.1 确定IVCPS本体领域与范围 86
6.2.2 列举IVCPS领域中重要术语和概念 88
6.2.3 建立IVCPS模块化本体框架 88
6.2.4 定义IVCPS领域中概念模块间的本体关系 90
6.2.5 IVCPS领域本体模型构建 91
6.2.6 本体实例化验证 96
6.3 IVCPS领域本体推理和检验 98
6.3.1 IVCPS本体知识推理 98
6.3.2 IVCPS领域知识库检验 100
6.4 IVCPS本体知识库可视化 100
6.4.1 IVCPS领域本体知识库可视化 100
6.4.2 IVCPS信息与物理要素间关系可视化 101
6.5 IVCPS知识库应用方法 103
6.5.1 IVCPS知识库重用方法 103
6.5.2 IVCPS知识库查询方法 106
6.5.3 IVCPS知识库语言转换 109
6.6 基于IVCPS知识库的系统设计案例 111
6.6.1 IVCPS典型场景选取 111
6.6.2 智能汽车绿波车速引导知识表示 111
6.6.3 智能汽车绿波车速引导设计 116
6.6.4 绿波车速引导功能仿真实现 120
6.7 本章小结 123
第7章 基于IVCPS领域知识库的系统设计 124
7.1 IVCPS系统设计分析 124
7.2 IVCPS**系统分析 125
7.2.1 IVCPS协同自适应巡航控制场景简介 125
7.2.2 IVCPS协同自适应巡航控制系统需求与功能分析 126
7.3 IVCPS**系统设计建模 128
7.3.1 协同自适应巡航控制系统需求建模 129
7.3.2 协同自适应巡航控制系统功能建模 131
7.3.3 协同自适应巡航控制系统逻辑建模 133
7.4 IVCPS**系统设计逻辑验证 135
7.5 本章小结 136
第8章 总结与展望 137
8.1 总结 137
8.2 展望 138
参考文献 140
彩图
试读
第1章绪论
1.1研究背景及意义
1.1.1研究背景
随着泛在感知、高可信通信网络、高效能数据处理及自主决策控制等前沿技术的突破性进展，传统物理系统正加速向全要素数字化、全域网络化、全流程智能化方向深度转型。原先孤立分布的物理实体通过多维传感网络实现深度互联，并与本体运行状态数据、动态执行轨迹信息深度融合，形成具有自感知、自决策、自执行特征的信息物理系统（Cyber-Physical System，CPS）。基于物理空间与信息空间的新型交互范式，CPS技术体系突破了传统系统的认知边界，实现了对物理世界的全景式感知与精准化调控，显著拓展了人类认知规律、优化决策、改造环境的能力维度。CPS是新一代数字系统，将计算、通信与物理世界中实体监测和控制集成在一起，关注信息空间和物理世界之间复杂的紧密协作和深度融合。目前，CPS已受到学术界、工业界和政府的广泛关注，CPS的应用领域包括智能汽车系统、生产制造、交通控制与安全、飞机仪表设计、空中交通管理以及医疗设备、军事系统等[1]。
交通事故和拥堵问题在世界范围内持续恶化。这一现象的主要原因是每年制造和销售的车辆数量巨大，给运输部门带来了巨大的压力，导致了更多的事故和死亡，同时也产生了不利的环境和经济影响。为解决上述问题，智能汽车信息物理系统（IVCPS）的研发设计应运而生，旨在减少交通事故、缓解拥堵、降低燃料消耗、缩短交通拥堵时间，并提高交通安全。智能汽车是智能汽车信息物理系统的重要组成部分，它们不仅提供人性化的便利，还能够有效缓解交通问题，减少人为失误造成的事故，提供智能、安全、高效和快速的交通服务。智能汽车，有时又被称为自动驾驶汽车。在科技持续革新的推动下，自动驾驶技术已成为现代汽车产业发展的核心方向。与此同时，向电动动力系统的过渡使得车辆自动化成为实现更安全、更高效和更环保的道路交通的关键。根据世界卫生组织全球疾病负担计划研究报告，在全球人类死亡原因中道路交通事故造成的死亡人数排名第九，每年道路交通死亡人数约135万人。如果不加以控制，这一因素的排名将在
2030年上升到第五位[2]。根据交通事故成因统计分析，机动车辆事故的主要诱因包括超速驾驶、超载驾驶、酒后驾驶、疲劳驾驶等。有效应用智能驾驶技术可以减少这些违规行为的发生，从而降低因驾驶员违规驾驶引发交通事故的风险[3]。如今，大量研究致力于开发先进的车载控制系统，以提高车辆的安全性和机动性。智能汽车领域已成为研究的重点课题，政府机构、学术界和企业在智能汽车上投入了大量资源，如斯坦福大学、北京大学、谷歌、百度和奥迪[4]。此外，业界已经提出了许多挑战来测试智能汽车在现实世界环境中的能力，例如，DARPA大挑战、未来挑战和欧洲陆地机器人试验等。
智能汽车集成了信息和物理组件，是信息物理系统的典型代表，越来越受到人们的关注，智能汽车的系统设计问题也成为人们讨论的热点[5]。智能汽车由大量的信息网络和智能组件组成，例如，智能驾驶员辅助、车对车（Vehide-to-Vehicle，V2V）通信、自动驾驶等。智能汽车系统架构可分为信息组件、信息-物理组件和物理组件三大模块。其中，物理组件作为物理接口层，包含负责采集物理组件运行状态的传感器阵列与执行物理操作的机电执行机构，直接实现物理世界的状态感知与动态调控；信息组件和信息-物理组件共同构成数字化核心，前者是纯软件或固化的计算单元（如车载操作系统、算法模型），后者则是具备物理接口的嵌入式系统（如ECU控制单元），二者均具备数据通信与信息处理能力。在智能汽车研究的早期阶段，重点是如何采用各种传感器技术来实现无人驾驶汽车的全自动化。随着研究的深入发展，如何提高车辆的安全性和舒适性，提供良好的车辆界面，努力推动相关的智能汽车技术广泛进入市场，越来越受到人们的关注。根据汽车的智能化程度，国际汽车工程师学会（Society of Automotive Engineers，SAE）将智能汽车分为L0～L5六个等级[6]，其中，等级数值越髙，智能汽车的自动驾驶程度越高，分别对应纯人工驾驶、辅助驾驶、部分自动驾驶、有条件自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶。
1.1.2研究意义
IVCPS可视为智能交通系统在技术演进层面的拓展升级。智能交通系统是物理基础设施强耦合、大规模的非线性复杂系统，致力于实现人、车、路等要素的充分协调和深度融合。然而受限于互联互通技术的不足，现有智能交通系统仍存在协同效能未完全释放、资源配置欠优化等瓶颈，亟须通过构建信息物理系统实现全域数据贯通，促进信息域与物理域的多维度协同运作，进而突破传统系统在时空维度上的交互限制。IVCPS将信息系统嵌入智能交通系统等物理系统中，实现信息系统与物理系统的融合，能够解决智能汽车发展过程中智能汽车感知系统可靠性不足、计算资源有限、车路协同技术异构数据问题等。利用云控制系统提
供决策和控制能力，有助于提高智能汽车行驶
