课程介绍

自动驾驶汽车是一个复杂的系统，通信和网络是帮助解决复杂性问题的一种关键技术，它能帮助自动驾驶汽车实现车内设备之间的通信以及车辆与外部的通信。理解和使用车内网络是一个巨大的挑战，比如相机，毫米波雷达，激光雷达，IMU以及超声波的数据传输协议和网络。本课程目的是帮助工程人员、技术人员以及管理人员理解和使用各种通信和网络技术，并将它们集成到正在开发的产品和服务中去。重点是CAN，车载以太网和WiFi。学员将在本课程结束后打下坚实的通信和网络技术和应用基础。

课程内容覆盖了无人驾驶将用到的各种网络和通信的基本原理、技术和最佳实践。每天课程分为三个部分，第一天涵盖通信模型、架构和应用；第二天涵盖CAN，Internet和车载以太网；第三天涵盖OBD-II， DSRC和WiFi。

课程采用演讲、项目练习、小组讨论的形式，并附加视频材料，仿真和案例演示。学员将亲身参与到实践项目、小组讨论和仿真案例中。课程注重案例实践，学员将分组完成几个不同复杂程度的项目，并将使用实际的相机、网络和工具进行现场试验。

培训目标

•区分自动驾驶通信和网络协议的类型、特性和应用

•掌握CAN，车载以太网和 WiFi的网络架构和应用

•解析从OBD-II端口收集的数据

•掌握CAN, CAN-FD, HTTP, REST, TCP, IP 和 WiFi的主要特性

•开发一个Android APP通过WiFi显示自动驾驶汽车的信息

•掌握自动驾驶汽车网络系统当前和未来的应用

 讲师介绍

底特律顶级自动驾驶专家 Pimentel 博士

美国密西根肯特大学教授，是系统工程、安全系统、自动驾驶系统、自动驾驶安全、物联网和工业以太网方面的专家。是自动驾驶安全、实时和可靠系统、工业级通信领域国际认可的专家。并著有3本书籍。在北美、南美、欧洲、亚洲和中东地区开展了大量的咨询和培训项目。

曾经在德国，法国，意大利，西班牙，美国等世界知名的研究机构从事研究工作。2007年，他因为在工业和自动驾驶领域的突出成绩，获得了肯特大学”杰出学者奖”。在国际会议、IEEE和SAE的杂志上他发表了86篇论文，同是，也进行了很多自动驾驶、环境感知、计算机视觉、深度学习、运动控制和线控系统方面的培训。

他的主要项目成果包括与西门子公司共同开发的Profibus应用层、FlexCAN和基于CAN的安全系统架构开发等。最近几年，他参与了很多自动驾驶汽车设计、仿真、测试、功能安全相关的项目，最近的一个项目是自动驾驶汽车安全设计。他是美国通用和SAE举办的AutoDrive无人驾驶汽车大赛的指导员。

第一天

通信模型，架构和应用

• 课程介绍

• 计算机和设备网络：原理，架构，协议和网络

• 无人驾驶汽车通信：协议和网络

• OSI RM(Reference model), Internet RM

• 主要协议：CAN,LIN,FlexRay,Internet, 802.11, Bluetooth, USB

• Internet核心协议: TPC, UDP, IP, Ethernet, WiFi

• 自动驾驶汽车应用案例

• 如何物理上区分网络

• 网络特性 (速度, 接线，带宽，天线等)

• 网络设备：Hub,Switch,路由器，网关

• 通信模型

o Source – Destination

o Publisher - Subscriber

o Client Server

o Master - Slave

• 工具: 硬件，软件

• 视频

• 课堂练习# 1:

 本练习包含由毫米波雷达，相机和IMU组成的环境感知系统，以及一个前向碰撞预警（FCW）系统。

学员将配置一个CAN-FD网络来换取环境感知系统的如下信息：

 视觉目标

 雷达目标

 车道线信息

 车辆速度

 原始数据

• 课堂练习# 2:

  配置一个TCP/IP网络来传输相机的原始数据。

• 小组项目：

   通过实现FCW功能来测试和评估练习#1和联系#2中的通信网络，学员将使用matlab工具获取所有的

通信数据，通信网络将在环境感知系统和控制器之间共享数据。本项目将用到matlab的如下工具箱：

 车辆网络工具箱

 设备控制工具箱

 自动驾驶系统工具箱

具体配置如下图所示：

第二天

—CAN和Internet

• CAN网络协议栈

• 逆向工程CAN-IDs

• CAN-FD: 概览和应用

• 车载以太网：要求，技术和设备

• Internet 应用层协议: HTTP, DNS, REST

• Internet 有线协议: RIP, OSPF, IS-IS, BGP

• Internet 无线协议

• 编程和配置：Python, Firewalls

• 自动驾驶汽车的网络拓扑结构

• 自动驾驶汽车分布式系统

• 视频

• 课堂练习# 1:

    从相机记录10FPS的图像，将图片写入到文件中

• 课堂练习 # 2:

    从CAN总线上过滤报文：从一台福特2012款电动车上发出的实际报文中过滤转向角，加速踏板位置，

制动踏板位置和车速。

• 使用工具:

 Matlab, Kvaser Leaf, Kvaser CanKing

• 小组项目：

    将图像数据和CAN总线信号同步。

第三天

–OBD-II, V2X和WiFi

• OBD-II: 概览和协议

• OBD-II 诊断: Modes, PIDs

• 案例: 发送OBD-II数据到云端： AWS服务器

• 车辆通信协议, V2X, V2V, V2I, V2N, DSRC, C-V2X, LTE-X

• V2X应用

• 其他协议和网络: HDBaseT, BroadR-Reach, FlexRay, Bluetooth, USB 

• WiFi: 概览和协议

• 案例: 无人驾驶汽车的网联化

• IoT 协议和网络:, Cellular (3G, 4G, 4G)

• 视频：

• 课堂练习 # 1:

    配置从大陆毫米波雷达中读取信息的CAN总线，并获取原始数据

• 课堂练习 # 2:

    解析来自毫米波雷达传感器的目标信息：

 目标速度

 目标距离

 目标角度

• 小组项目：

    在Ubuntu系统上使用ROS对处理雷达传感器数据的通信系统进行分析，设计并编码2个软件模块来过滤

距离本车最近的目标并显示出来。