大數據收集協議測試的研究與分析

李志濤　耿偉峰

【摘? 要】隨著汽車電子電器技術的發展，信息化技術與汽車領域的融合，車輛智能化、科技化、網聯化發展迅速，同時大數據技術在汽車行業中得到快速應用，為汽車產業的研、產、供、銷提供了新的機遇與新的服務模式。針對汽車行業的特點與大數據技術在車輛上的應用，本文主要對大數據技術的特點進行概述，同時介紹大數據收集的系統架構，闡述大數據收集協議的測試環境、主要測試范圍、測試方法及相關測試示例等。

【關鍵詞】大數據；協議；TSP；測試；TBOX

中圖分類號：U463.6? ? 文獻標志碼：A? ? 文章編號：1003-8639（ 2023 ）06-0059-04

Research and Analysis of Big Data Collection Protocol Testing

LI Zhi-tao，GENG Wei-feng

（Baoding Technology R&D Branch of Great Wall Motor Company Limited，Baoding 071000，China）

【Abstract】With the development of automotive electronic and electrical technology，the integration of information technology and the automotive field，vehicle intelligence，science and technology，and networking have developed rapidly. At the same time，big data technology has been rapidly applied in the automotive industry，providing new opportunities and new service models for the research，production，supply，and marketing of the automotive industry. In view of the characteristics of the automobile industry and the application of big data technology in vehicles，this paper outlines the characteristics of big data technology，introduces the system architecture of big data collection，and describes the test environment，main test scope，test methods and relevant test examples of big data collection protocol.

【Key words】big data；protocol；TSP；testing；TBOX

伴隨著時代的發展和信息技術、汽車技術的不斷進步，全球汽車行業正迅速從硬件定義車輛向軟件定義車輛發展，許多傳統上由機械系統驅動的功能轉變成軟件控制，軟件定義汽車已成為大勢所趨，因此，從研發、生產、銷售，再到售后，加之汽車在使用過程中的人-車-環境數據，可以產生海量汽車相關的數據[1]，促使汽車行業正快速進入大數據時代。對這些數據加以挖掘利用，將有利于汽車產業的創新升級、汽車生態的持續發展。本文從大數據的定義和特點出發，結合大數據在汽車研發應用的基礎上，對大數據收集協議的測試進行相關研究和分析。

1? 大數據概述

互聯網的興起促成了數據量的第3次大規模增長，在互聯網時代，數據的產生形式極其豐富，既有社交網絡、多媒體等應用所主動產生的數據，也有搜索引擎、網頁瀏覽等被動行為中被記錄、搜集的數據。時至今日，移動互聯網、物聯網、云計算應用的進一步豐富，數據已呈指數級的增長。在數據爆炸式增長的背景下，“大數據”的概念逐漸在科技界、學術界、產業界引起熱議。

大數據在信息獲取、信息存儲以及信息管理與分析方面具有較強的數據整合能力，同時還能根據海量的數據找出想要的資源，能夠適應多種數據類型快速實現數據共享、數據交流[2]。在汽車行業，車輛智能化、網聯化的發展，導致車輛數據也在爆發式增長，依據車輛系統自身和用戶的需求，需要獲取車輛數據，從而對這些數據進行有效、專業的加工處理，從多樣化的數據中提取關鍵數據進行挖掘應用，讓數據產生最大的應用價值，其意義對于OEM來說已經不言而喻。通常大數據處理過程分為數據采集、數據存儲、數據清洗/轉換、數據建模、數據計算與數據展示。

數據處理首先基于應用需求，確定合規的數據收集信息，采集車輛運行應用過程中的數據存儲到目標ECU中；選擇數據收集技術方法，開啟車輛數據收集，進行數據信息的收集并上傳至服務器，完成數據信息的存儲，然后進行數據清洗轉換（如格式的轉換等）、數據建模，進行共同屬性、業務邏輯的整合，提供給不同的場景與業務方使用，最終根據不同的業務需求進行數據的分析、計算，完成數據的展示等。

大數據面向的對象為數據，其主要的特征表現為數據的體量大、多樣化、價值高與時效性。如：①數據采集存儲單位從過去的GB到TB，甚至更高；②數據類型復雜多樣，包括結構化、半結構化數據、視頻、音頻及圖片等；③原始數據經采集、挖掘后，結合應用場景具有較高的價值；④數據經采集、計算處理后，需要滿足不同場景的時效性需求。因此，面對數據固有的復雜特征，實現數據的正確收集至關重要。

2? 數據收集系統架構

為實現車輛數據的收集，設計了一種基于車載以太網總線的系統架構，其基本功能主要為車輛數據采集、存儲，以及傳輸車輛總線數據、車輛運行記錄、車輛狀態信息等，為實現車輛診斷、系統優化、智能駕駛等功能提供必要的數據信息。該系統是一個分布式系統，系統架構示意圖見圖1。

2.1? 數據收集系統架構

數據收集系統包含3個模塊，分別為數據收集管理模塊、數據收集主模塊、數據收集客戶端模塊。數據收集管理模塊在后臺服務器上（TSP）實現，負責數據收集請求的下發以及數據報文的收集和解析。數據收集主模塊位于TBOX控制器內，負責與TSP中的數據收集管理模塊交互，獲取數據收集請求報文。數據收集主模塊將數據收集請求報文下載至TBOX后，檢驗請求指令的合法性。如果合法，解析數據收集請求報文中的信息，然后向目標ECU發送數據收集請求信息，目標ECU收到數據請求報文后發送數據收集請求應答報文，發送至TBOX，然后經TBOX發送至TSP。

每個目標ECU節點都應集成數據收集客戶端模塊，數據收集客戶端模塊負責檢查數據收集請求報文的具體內容，并且在自身條件滿足時執行數據收集請求并采集到相關的數據后，將收集的數據報文發送至TBOX，TBOX再將收集到的數據包報文發送至TSP，TSP收到數據報文后發送數據應答報文，發送至TBOX，然后發送至各目標ECU。

2.2? 數據收集報文

數據收集報文分為4類，分別為數據收集請求報文、數據收集請求應答報文、數據報文和數據應答報文。數據收集請求報文，其作用為向目標車輛的目標ECU下發數據收集指令；數據收集請求應答報文，為目標ECU客戶端對數據收集請求報文接收處理后，把相應狀態反饋至TSP；數據報文，用于各目標ECU上傳數據采集結果；數據應答報文，用于TSP對數據接收及處理狀態的應答，發送至車輛通知相關目標ECU。

數據收集報文的類別取決于數據收集報文頭中的報文類型，數據收集報文通用報文頭主要包含報文類型（Message Type）、功能識別號（ActionID）、指令識別號（CmdID）、目標（Target）、啟停（StartStop）、屆期（Expiry）字段，不同類型的報文攜帶的Payload不同，通用報頭結構定義如圖2所示。

MessageType長度為1個字節，用于標識當前報文類型，通過不同數值表示數據收集請求報文、數據收集請求應答報文、數據報文和數據應答報文；ActionID表示由TSP發布的數據收集功能識別碼，該識別碼幫助TSP管理數據收集功能，用于記錄和識別所采集數據的用途；CmdID表示數據收集指令任務識別號，用于對具體需要收集的指令集進行管理，TSP每發送給某個目標ECU的數據收集請求報文后，CmdID都應當累加，累加到最多值后，重新從0開始循環；Target用于表示數據收集請求的目標ECU，由OEM預先定義；StartStop代表數據收集請求報文的控制碼，用于通知目標ECU開始或停止數據收集；Expiry表示數據收集請求的失效日期，數據收集請求在有效期內執行。TSP與TBOX之間采用以上4種類型的數據收集報文進行信息交互。

2.3? 數據收集流程

車輛內部，TBOX和車內ECU之間數據收集請求與應答報文的傳輸，采用基于SOME/IP的協議設計，數據收集流程見圖3。

目標ECU向TBOX傳輸采集的數據信息同樣采用基于SOME/IP-SD的協議設計，數據封裝在SOME/IP協議格式中進行傳輸。TBOX和目標ECU需同時支持數據周期收集、數據完整收集、數據觸發收集方式。當整車總線喚醒后，車輛應具有大數據收集功能，相應地，當車輛休眠后，需關閉大數據收集功能，TBOX的大數據收集工作狀態依賴于是否有接收到目標ECU發送的目標數據信息。

3? 數據收集協議測試

數據收集協議測試是指為獲取車輛內部產生的目標數據信息，對其所應用的數據收集方法、規則的測試驗證。目前行業內尚未發布相應的數據收集協議測試規范標準，OEM主要結合協議需求規范、通信模型、傳輸機制，并圍繞數據收集在車載應用中的場景、關注點等制定相應的測試范圍與測試內容。

3.1? 測試范圍

在汽車電子電氣領域，典型的V模型在OEM電子電器產品開發中廣泛應用。依據此V模型，左側為需求的開發設計工作，右側對應各階段的測試工作[3]。對于數據收集協議測試，可劃分為ECU級、系統級、整車級3個階段的測試，零部件供應商進行ECU級測試，驗證產品需求的實現與正確性等，OEM開展系統級與整車級測試，系統或整車集成階段側重于系統集成的正確性、協議一致性及穩定性等方面的測試。因此，數據收集協議測試范圍可劃分為協議一致性測試、系統通信正確性測試、功能應用測試等，主要測試內容見表1。

系統及整車級測試，各測試的關注點不同，協議一致性測試側重協議的符合性與一致性，系統通信正確性側重于整個系統通信特性，功能應用測試需嵌入應用場景進行測試，重點關注數據的完整性、準確性，同時考慮自定義及一些特殊的需求，開展相應測試驗證等。

系統及整車級測試，是協議測試流程中的關鍵階段，不僅需考慮協議基本需求的實現，在此階段，需基于整個系統維度，結合功能需求的應用，車輛使用場景、非預期操作等開展相應的測試，驗證系統正確性與穩定性。系統級測試主要是在集成所有相關ＥＣＵ的情況下，對系統或整車進行驗證，查看是否滿足設計時的規格要求。對于較為復雜的系統，為保障測試的覆蓋率并節省測試時間，需結合相應測試內容的特性，轉化為自動化測試，其中自動化測試工具的選擇和測試環境的搭建十分重要。

3.2? 測試環境

數據收集測試基于Vector測試工具鏈，通過CANoe軟件開發測試腳本和測試工程，集成Vector硬件設備，完成測試環境的搭建。測試環境示意圖如圖4所示。

本測試環境采用VN5640實現以太網數據的采集，VT系統用于以太網鏈路的自動化故障注入，如斷路、短路，同時匹配VT系統，匹配相應的IO激勵和測量板卡，仿真相關ECU的外圍IO信號或者總線信號，模擬實現車輛端數據收集觸發的車輛環境和條件；PC訪問TSP網頁，用于觸發數據收集指令，如數據收集方案配置、數據收集開啟、停止，LOG文件獲取等。

大數據收集協議測試與傳統車載總線協議測試具有一定的區別，主要為技術門檻高、測試效率低、數據類型復雜多樣，如實時數據、離線數據的架構、框架都是不一樣的，存在結構化、半結構化的數據，還有一些視頻、圖片的數據；數據鏈路長，數據收集任務運行時間比較長，回歸測試難；環境問題比較多，場景缺乏統一的標準，測試人員無法感知到收集的數據是不是準確、完整等。開發符合測試業務需求及應用場景的自動化測試系統，開展相應的自動化測試，至關重要，并貫穿于整個研發過程中，滿足產品迭代開發的測試環境。

4? 測試示例

本示例為車輛完整數據收集請求報文格式及響應數據報文格式正確性的測試驗證，測試車輛TBOX節點所發送的數據收集請求報文的ReqFunCode、ReqSubFunCode、Complete Collection Version等字段格式是否與設計需求相符。測試前，參照圖4搭建測試環境，連接測試設備，完成CANoe軟硬件配置。

系統上電，車輛與TSP后臺建立連接，PC登陸訪問該被測車輛的數據收集操作界面，車輛系統處于正常運行模式中。采用CANoe工具與匹配的第三方軟件，觸發車輛的完整數據收集請求，通過TSP平臺發送至車輛的TBOX節點，其中ReqFunCode=0x12；ReqSubFunCode=0x03；Complete Collection Version=0x011C；在CANoe軟件中查看完整收集的請求報文和響應報文，查看請求報文與響應報文中的各字段數值是否符合預期要求，見圖5。

CANoe采集TBOX節點發送的數據收集請求報文與收到的數據收集響應報文，查看并分析所采集的數據收集請求報文，請求報文中的ReqFunCode=0x12；ReqSubFunCode=0x03；Complete Collection Version=0x011C；查看并分析所采集的數據收集響應報文，響應報文中的ReqFunCode=0x12；ReqSubFunCode=0x03；各報文中的字段數據格式與相關數值等，經分析符合預期需求。同樣按以上測試要求及步驟進行數據收集協議報文數據格式及正確性的測試驗證。

5? 結束語

隨著汽車智能化和網聯化的快速發展[4]，智能的車、智慧的路、高效便捷的網絡必將逐步普及應用，具備自動駕駛功能的智能車輛，未來將成為我們生活中的一部分，而大數據作為自動駕駛的核心，可將汽車連接到周圍的環境并進行更好地交互，使我們擁有更高效的享受，以及更安全、更愉悅的駕駛體驗。大數據在汽車行業中將擁有更加廣闊的應用空間與無限的遐想，同樣大數據收集協議的測試方法及測試技術也需伴隨著技術的發展進行不斷探討和創新。

參考文獻：

[1] 徐海濤. 大數據在汽車行業的運用及影響分析[J]. 汽車工業研究，2017（11）：4-10.

[2] 呂超. 大數據在汽車行業中的應用探討[J]. 專用汽車，2022（7）：73-75.

[3] 李志濤. 車載以太網系統測試的研究與分析[J]. 汽車電器，2019（10）：9-12.

[4] 孟祥坤，張起朋，張宏偉. 車載以太網技術發展與測試方法研究[J]. 汽車電器，2019（5）：40-44.

（編輯? 凌? 波）