面向智能汽車的情境模型及中間件研究.pdf

1、計算技術在給家庭生活和工作方式帶來巨大變革之后，又不斷的向汽車產業(yè)滲透，電子化成為了現(xiàn)代汽車發(fā)展的重要標志。隨著汽車內的電子元器件、傳感器和執(zhí)行器的增多，汽車的智能化已成為一種必然的發(fā)展趨勢。智能汽車的目標在于增加駕駛安全、提高駕車效率和給駕駛員提供舒適、方便的駕車環(huán)境。普適計算做為一種新的計算模式，強調電子設備和環(huán)境融為一體，使環(huán)境為用戶提供主動服務，為智能車的研究和開發(fā)提供了理論支持和技術支撐。因此近年來智能汽車成為了普適計算一個新

2、的應用領域。
　　 為了實現(xiàn)安全、舒適、方便的駕駛環(huán)境，智能車必須能夠獲取駕駛環(huán)境信息，并對這些信息進行分析，從而自適應地為駕駛員提供服務。因此，情境感知將成為智能車的關鍵特征。智能汽車固有的內在復雜性對當前的情境感知理論和基礎軟件設施提出了全新的挑戰(zhàn)。本文從普適計算動態(tài)和開放性出發(fā)，結合智能汽車領域的特點，研究了情境建模、情境推理、中間件平臺實現(xiàn)。同時建立了智能汽車的原型，從整體給出了架構實現(xiàn)。本文的研究內容和主要貢獻如下：<

3、br>　　 1)建立了面向智能汽車的三層情境模型。
　　 該模型包括了傳感器層、原子情境層和復合情境層。在這個模型中，我們區(qū)分了原子情境和復合情境的定義，針對當前智能車研究領域只關注原子層的現(xiàn)狀，深入分析了復合情境層。復合情境采用Petri網(wǎng)進行描述，加入了可靠性保證。展開了對復合情境相互關系的探討，使得該模型能夠描述智能汽車環(huán)境內的復雜情況。
　　 2)根據(jù)該情境層次模型，提出了情境推理機制。
　　 推理引擎

4、由基于統(tǒng)計模型的情境識別和基于邏輯的情景遷移組成。根據(jù)智能汽車對于實時性的要求，我們采用離線方式對情境模型進行訓練，而用在線方式進行實時識別和推理。對推理的效率和性能作出了分析和性能評估。實驗表明，該推理引擎具有較好的性能，能夠滿足一般情況下(非強實時服務)的要求。
　　 3)在傳統(tǒng)的構件中間件基礎上實現(xiàn)了情境感知的中間件平臺SCUDware。
　　 我們以ACE TAO為基礎，根據(jù)普適計算環(huán)境特點對傳統(tǒng)中間件技術內涵進

5、行擴展，集成了情境感知基礎設施。該軟件實現(xiàn)了情境獲取、推理和存儲，使SCUDware中間件具有良好的靜態(tài)可配置和動態(tài)自適應性，滿足了智能汽車對中間件的內在需求。
　　 4)實現(xiàn)了智能汽車原型。
　　 我們以汽車作為普適計算研究的場景，提出了智能汽車的架構設計。通過網(wǎng)絡設施、硬件設施和SCUDWare中間件平臺的協(xié)同，實現(xiàn)了一個智能汽車原型。在整個原型的實現(xiàn)上，我們嚴格貫徹駕駛員抗干擾原則。從傳感器選擇到服務提供，采用盡可