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羊城二中江老师继续讲述车联网:
“车联网的体系结构
计算云——车联网的计算核心和数据中心。车联网系统需要储存和处理大量的数据,并为不同的终端车辆提供定制的信息服务。
以‘根据路况信息获得最优路线’这项服务为例,需要收集由数量巨大的车辆和道路终端所传回的实时路况信息和事故信息,进行分区域的信息归类分析,并对不同车辆的最优路线请求进行优化比对。
信息量之巨大,绝非一台或者几台超级电脑所能承担的,所以需要引入计算云的概念。
计算云是由数量巨大的计算机服务器通过网络技术所组成的抽象超级计算体。
车联网的核心——车联计算云,不仅是一个数据存储中心,也是一个核心运算模块。
由于由数量众多的服务器整合而成,计算云拥有强大的计算能力,这是任何一台单独的超级计算机所无法比拟的,而用户从中获取信息和计算能力犹如通过电网获得电力一样简单。
计算云就像是车联网的‘中枢神经’,这使得汽车自身不需要去做大量的计算工作,通过联网就可实现信息共享和信息获取。
请问,车联计算允要达到什么目的呢?”
这时,一个穿着绿色外套的同学答道:
“车联计算云达到了三个目的:
一是解放了各个车辆终端的计算能力,使得汽车可以更专注于‘自己的事情’:实现自动驾驶、环境感应、危机处理及紧急救难等工作;
二是有能力高速地完成大规模的数据处理和数据分析任务,任何与车联计算云连通的终端都可以享用这种计算能力;
三是任何有能力的开发者都可以利用计算云的超级计算力开发出有意义的应用,这使得车联网的功能可以不断被扩展,以达到更多的应用目的。
回答完毕!”
江老师点头道:
“嗯!回答正确!
未来汽车——信息获得者也是信息采集者。
由于需要通过网络访问计算云,汽车本身将是一台移动终端,搭载标准的无线车联设备,以连接网络获取信息。
未来汽车将能随时和整个世界保持联系,这不仅意味着车上的乘客可以随时访问E-MAIL或者微博,汽车的日常驾驶、能源控制、位置、路线规划等均可得到强大的数据支持,使车载电脑获取最优驾驶方案。
如果配合自动驾驶功能,则可以使得乘客在无须过多干预的情况下,在最短的时间内以最舒适的方式到达目的地。
同时,未来汽车将配备各种信息收集设备,例如各种车内、车外传感器,RFID设备等。
这些设备不仅可以在紧急救难时,将车况、驾驶员以及乘客的身体状况上传网络,还可以将周遍道路近况等公共信息上传车联计算云,以更新实时路况和紧急事故信息,使得其他用户得以更准确地获得相关信息,实现数据共享。
因此,未来汽车不仅是数据的获益者,也是数据的贡献者。”
说到这里,江老师停顿了片刻,接着说:
“下面,我们来讲另一个问题——重要地点的车联设备——实现更完整的数据体系完整的道路信息。
仅仅依靠车辆本身的数据收集是远远不够的,道路流量、事故信息、泊车信息等需要在特定地点安装车联设备来执行定点数据收集,方可实现更立体更完整的数据收集体系。
同时,一部分应用功能也需要在特定地点安装车联设备来配合完成,以停车为例,有空位的停车场可以通过车联设备,将空位信息传递给在附近区域寻找停车位的车辆;
车辆可以根据需要发送预定停车位请求,并通过车联设备告诉停车场自己现在的位置、距离、预计到达时间和车型;
停车场则可根据这些数据并结合场内停泊情况选择是否通过这些请求。
整个过程无须人为操作,全部通过无线终端由车联系统自行完成。如果不在停车场安装车联设备,这样的操作恐怕就难以实现了。
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