朱天明，武春龍，周有城，張 鵬，張小俊

(1.河北工業(yè)大學(xué) 國(guó)家技術(shù)創(chuàng)新方法與實(shí)施工具工程技術(shù)研究中心，天津 300401；2.天津市新能源汽車(chē)動(dòng)力傳動(dòng)與安全技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300130；3.河北工業(yè)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，天津 300401；4.中國(guó)船舶重工集團(tuán)公司 第716研究所，江蘇 連云港 222061)

0 引言

物聯(lián)網(wǎng)[1-3](Internet of Things, IoT)、數(shù)字孿生[4-6](Digital Twin, DT)等信息通訊技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用，促使智能連接產(chǎn)品(Smart Connected Product, SCP)推動(dòng)著制造業(yè)向服務(wù)化發(fā)展轉(zhuǎn)變，從而使為用戶提供高滿意度和低環(huán)境影響的整體解決方案成為可能。過(guò)去幾年，汽車(chē)數(shù)量增長(zhǎng)迅速，駕駛安全成為亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題，因此現(xiàn)在的車(chē)輛多配備高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)[7](Advanced Driving Assistance System, ADAS)，以減少交通事故。作為ADAS中重要的一環(huán)，如何在概念設(shè)計(jì)階段從功能角度對(duì)碰撞預(yù)警系統(tǒng)[8-10](Collision Warning System, CWS)進(jìn)行建模顯得尤為重要。

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要基于行為分析、車(chē)間網(wǎng)絡(luò)通信、數(shù)據(jù)延遲和誤差優(yōu)化等方面展開(kāi)研究?；谛袨榉治?，王江鋒等[11]確定了算法警告規(guī)則，并建立了協(xié)同碰撞預(yù)警算法模型，該算法能較好地表達(dá)協(xié)同預(yù)警策略，但是不能展現(xiàn)物理域和信息域的交互；Wang等[12]和余卓平等[13]分別基于駕駛員的不同行為和駕駛員的面部檢測(cè)來(lái)預(yù)測(cè)跟車(chē)行為，其分析了車(chē)車(chē)碰撞預(yù)警情形，但是未考慮行人預(yù)警服務(wù)功能；黃慧玲等[14]提出基于前方車(chē)輛行為識(shí)別的碰撞預(yù)警方法，但同樣未分析行人預(yù)警服務(wù)功能。

基于車(chē)間網(wǎng)絡(luò)通信，Chen等[15]利用傳感數(shù)據(jù)融合的車(chē)載導(dǎo)航系統(tǒng)獲得鄰車(chē)信息；Wang等[16]和Huang等[17]分別建立了預(yù)碰撞和避碰時(shí)間矩陣，并引入多普勒效應(yīng)以提前評(píng)估車(chē)輛碰撞情況，但未對(duì)行人預(yù)警服務(wù)功能進(jìn)行分析，不能使行人及時(shí)避碰；Iván等[18]采用駕駛員和行人智能手機(jī)與交通燈通信，在闖紅燈前后通知周?chē)藛T避免碰撞，其考慮了面向駕駛員和行人的預(yù)警服務(wù)功能，但仍缺乏對(duì)多角度服務(wù)功能的分析。

對(duì)于數(shù)據(jù)延遲和誤差優(yōu)化等問(wèn)題，Zhao等[19]針對(duì)其對(duì)安全距離的影響及駕駛員反應(yīng)時(shí)間限制，建立了基于時(shí)延和安全距離模型的碰撞預(yù)警策略，為駕駛員提供預(yù)警服務(wù)，但未考慮面向行人的預(yù)警服務(wù)；Huang等[20]針對(duì)速度變化、彎道路況和定位延遲中斷的問(wèn)題，構(gòu)建了協(xié)同碰撞預(yù)警系統(tǒng)；Lee等[21]針對(duì)通信延遲，提出基于先進(jìn)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)實(shí)時(shí)前向碰撞預(yù)警系統(tǒng)，但未考慮物理域及其與信息域的交互作用；Zhu等[22]指出具有車(chē)頭時(shí)距監(jiān)控功能的前向碰撞預(yù)警系統(tǒng)可以提高交通效率。

綜上所述，目前雖然碰撞預(yù)警系統(tǒng)的建模與算法優(yōu)化研究比較多，但是在其預(yù)警服務(wù)功能層面和物理域的表達(dá)研究方面仍相對(duì)較少。為便于用戶得到碰撞預(yù)警信息，有必要將涉及碰撞場(chǎng)景中的范圍擴(kuò)展至更多的利益相關(guān)者和物理產(chǎn)品。另外，為從功能層面對(duì)碰撞預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行概念表達(dá)，實(shí)現(xiàn)信息域—物理域的交互融合，本文提出一種擴(kuò)展的碰撞預(yù)警系統(tǒng)(Extended Collision Warning System, ECWS)架構(gòu)，基于數(shù)字孿生五維框架，利用發(fā)明問(wèn)題解決理論(Theory of Inventive Problem Solving, TRIZ)中的功能模型，從功能角度對(duì)擴(kuò)展碰撞預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行概念化表達(dá)，最后采用層次分析—模糊綜合評(píng)價(jià)法(Analytic Hierarchy Process-Fuzzy Comprehensive Evaluation, AHP-FCE)對(duì)所形成的概念方案進(jìn)行評(píng)估。

1 相關(guān)基礎(chǔ)理論

1.1 數(shù)字孿生五維框架

數(shù)字孿生自被提出以來(lái)，被廣泛應(yīng)用于航天領(lǐng)域[23-24]、車(chē)間設(shè)計(jì)[25-26]，以及復(fù)雜產(chǎn)品或系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[27-29]、系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)維護(hù)[30]等產(chǎn)品全生命周期的各階段。圖1所示為數(shù)字孿生五維模型框架[6]，包括物理實(shí)體(PE)維度、虛擬實(shí)體(VE)維度、服務(wù)(Ss)維度、孿生數(shù)據(jù)(DD)維度和連接(CN)維度。

圖中：PE為用戶可操作的物理產(chǎn)品，其除了完成正常的功能輸出外，還需收集環(huán)境與自身運(yùn)行參數(shù)在內(nèi)的相關(guān)原始數(shù)據(jù)來(lái)驅(qū)動(dòng)信息域的相應(yīng)模型；VE為數(shù)字空間中對(duì)物理實(shí)體進(jìn)行的包括結(jié)構(gòu)、功能、環(huán)境在內(nèi)的全要素實(shí)時(shí)重建，包括產(chǎn)品的物理模型和規(guī)則模型等，在不同模型的協(xié)同作用下，虛擬實(shí)體生成相應(yīng)的優(yōu)化指令或其他控制指令，反饋指導(dǎo)物理實(shí)體；Ss為面向用戶提供的“業(yè)務(wù)性服務(wù)”和支撐數(shù)字孿生實(shí)現(xiàn)的“功能性服務(wù)”，其中業(yè)務(wù)性服務(wù)通過(guò)移動(dòng)端APP等不同形式滿足不同領(lǐng)域、不同用戶的不同業(yè)務(wù)需求；DD為數(shù)字孿生的驅(qū)動(dòng)要素，包括物理實(shí)體數(shù)據(jù)、虛擬實(shí)體數(shù)據(jù)、服務(wù)數(shù)據(jù)、知識(shí)數(shù)據(jù)和融合衍生數(shù)據(jù)；CN為各模塊間的實(shí)時(shí)交互通信，其明確了信息—物理域的交互關(guān)系，包括物理實(shí)體—虛擬實(shí)體(CN_PV)、物理實(shí)體—孿生數(shù)據(jù)模塊(CN_PD)、物理實(shí)體—服務(wù)模塊(CN_PS)、虛擬實(shí)體—孿生數(shù)據(jù)模塊(CN_VD)、虛擬實(shí)體—服務(wù)模塊(CN_VS)、服務(wù)模塊—孿生數(shù)據(jù)模塊(CN_SD)。

1.2 TRIZ功能模型

作為產(chǎn)品的模塊化表達(dá)形式，功能模型圍繞功能實(shí)現(xiàn)完成了對(duì)產(chǎn)品總功能的展示[31]。借助于功能模型，技術(shù)系統(tǒng)得到了全面展現(xiàn)，從而使設(shè)計(jì)人員對(duì)技術(shù)系統(tǒng)的掌握更加深入。在TRIZ功能模型中，系統(tǒng)元件一般用矩形框表示，超系統(tǒng)用六邊形表示，制品用圓角矩形框表示，如圖2所示。圖中元件1對(duì)元件2的功能為有害功能，元件2對(duì)元件4的功能為不足功能，為便于理解元件與元件間的相互作用，應(yīng)簡(jiǎn)要注明其間的作用形式。

功能模型基于功能對(duì)技術(shù)系統(tǒng)的元件及元件間的相互作用關(guān)系進(jìn)行了全面敘述，同時(shí)借助超系統(tǒng)，功能模型可體現(xiàn)環(huán)境對(duì)技術(shù)系統(tǒng)功能的影響，進(jìn)一步增強(qiáng)了其展現(xiàn)產(chǎn)品和使用環(huán)境交互的能力。因此，功能模型具備展現(xiàn)ECWS數(shù)字孿生五維模型的潛力，構(gòu)建ECWS功能模型將對(duì)其創(chuàng)新設(shè)計(jì)具有一定的指導(dǎo)作用。

為輔助設(shè)計(jì)人員快速把握ECWS概念方案的功能，全面展現(xiàn)ECWS信息—物理域的交互作用，本文基于數(shù)字孿生五維框架對(duì)其5個(gè)維度從物理域和信息域進(jìn)行展現(xiàn)，并從功能角度出發(fā)，利用TIRZ功能模型對(duì)其進(jìn)行建模，借助AHP-FCE對(duì)概念方案進(jìn)行分析決策，形成基于TRIZ功能建模的ECWS數(shù)字孿生概念方案。

2 基于TRIZ功能建模的擴(kuò)展碰撞預(yù)警系統(tǒng)數(shù)字孿生建模方法

2.1 擴(kuò)展碰撞預(yù)警系統(tǒng)

智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)ECWS集傳感技術(shù)、信息通訊技術(shù)、云計(jì)算等科學(xué)技術(shù)于一體，其中車(chē)輛搭載多種傳感器、控制器、執(zhí)行器等裝置[32]，通過(guò)車(chē)載傳感系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)車(chē)與X(人、車(chē)、路、云)的信息交換，如圖3所示。

擴(kuò)展碰撞預(yù)警系統(tǒng)架構(gòu)包括感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層3個(gè)層次(如圖4)：

(1)感知層 主要由智能終端、監(jiān)控設(shè)備、道路傳感網(wǎng)和車(chē)輛傳感網(wǎng)組成，其對(duì)利益相關(guān)者、車(chē)輛和道路等信息進(jìn)行采集并傳到網(wǎng)絡(luò)層。智能終端方便行人接收預(yù)警服務(wù)信息；監(jiān)控設(shè)備提供實(shí)時(shí)路況；道路傳感網(wǎng)為車(chē)輛提供實(shí)時(shí)路網(wǎng)信息；車(chē)輛傳感網(wǎng)則將車(chē)輛傳感器數(shù)據(jù)融合后實(shí)時(shí)上傳到云端。

(2)網(wǎng)絡(luò)層 處理來(lái)自感知層的信息數(shù)據(jù)，通過(guò)云計(jì)算實(shí)時(shí)解算碰撞預(yù)警算法，并向應(yīng)用層發(fā)送服務(wù)指令。網(wǎng)絡(luò)層基于網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)人—車(chē)—路—云的通信，邊緣云服務(wù)器通過(guò)實(shí)時(shí)計(jì)算來(lái)自感知層的車(chē)輛和行人的實(shí)時(shí)位置參數(shù)來(lái)判斷車(chē)與車(chē)、車(chē)與人之間發(fā)生碰撞的可能性，從而提供安全預(yù)警服務(wù)。另外，車(chē)輛也可基于車(chē)載傳感信息融合主動(dòng)避讓行人，防止碰撞。

(3)應(yīng)用層 對(duì)來(lái)自網(wǎng)絡(luò)層的信息形成預(yù)警指令，為駕駛員、行人、監(jiān)管人員等利益相關(guān)者提供相應(yīng)的服務(wù)。在智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)時(shí)代，應(yīng)用層收到網(wǎng)絡(luò)層的碰撞預(yù)警指令后，將預(yù)警信息實(shí)時(shí)發(fā)送給相關(guān)車(chē)輛和行人，以避免事故的發(fā)生；監(jiān)管部門(mén)將相關(guān)信息實(shí)時(shí)發(fā)送到電子情報(bào)板，附近的行人和車(chē)輛可以通過(guò)V2X(vehicle to everything)技術(shù)獲取的路況信息調(diào)整出行來(lái)防止交通堵塞。由此，通過(guò)協(xié)調(diào)車(chē)輛調(diào)度及各方利益相關(guān)者以最大化交通出行效率。

2.2 基于TRIZ功能建模的擴(kuò)展碰撞預(yù)警系統(tǒng)數(shù)字孿生建模方法

擴(kuò)展碰撞預(yù)警系統(tǒng)功能的實(shí)現(xiàn)依賴于信息—物理域的緊密協(xié)作。ECWS數(shù)字孿生五維模型對(duì)此進(jìn)行了充分展現(xiàn)，并明確了模型的組成及其相互關(guān)系，在表述該模型時(shí)，不僅要體現(xiàn)模型組成，還要突出信息—物理域的交互作用。作為系統(tǒng)分析的有效工具，功能模型具備展現(xiàn)五維模型的潛力，本節(jié)基于功能模型對(duì)ECWS數(shù)字孿生五維模型進(jìn)行圖式化表達(dá)，建模流程如圖5所示。具體步驟如下：

步驟1基于ECWS所提供的服務(wù)，明確系統(tǒng)的主要功能。鑒于其功能實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)，描述其功能時(shí)不僅要表明其主要功能輸出，還需明確交互對(duì)象和產(chǎn)品模塊組成。交互對(duì)象即影響產(chǎn)品功能實(shí)現(xiàn)的外界因素，可通過(guò)分析產(chǎn)品的特定使用環(huán)境及產(chǎn)品在該環(huán)境下的互聯(lián)特性，判斷交互對(duì)象的具體類型。明確交互對(duì)象可以幫助設(shè)計(jì)人員掌握信息域功能的實(shí)現(xiàn)過(guò)程，簡(jiǎn)化信息域組成的分析流程。

步驟2根據(jù)功能描述劃分功能域，即通過(guò)功能屬性明確功能對(duì)應(yīng)的數(shù)字孿生五維模型：PE主要進(jìn)行系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集和功能輸出，若功能未涉及數(shù)據(jù)處理和指令生成，則將該功能劃分為PE模塊；VE是對(duì)PE各要素的實(shí)時(shí)建模與分析，該過(guò)程的實(shí)現(xiàn)依賴于環(huán)境和數(shù)據(jù)，若功能涉及與環(huán)境的交互和數(shù)據(jù)指令的生成，則將該功能劃分為VE模塊；Ss是與利益相關(guān)者的交互，若功能涉及系統(tǒng)與利益相關(guān)者間的信息傳遞或反饋，則將該功能劃分為Ss模塊；作為信息媒介，DD主要存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，若功能涉及相關(guān)數(shù)據(jù)的接收和存儲(chǔ)，則將該功能劃分為DD模塊；作為各模塊連接橋梁，CN體現(xiàn)了不同模塊間的交互，故CN可通過(guò)分析PE，VE，Ss，DD不同組件間的相互作用體現(xiàn)，設(shè)計(jì)人員無(wú)需確定該功能是否劃分為CN模塊。

步驟3完成功能域劃分后，基于功能及各模型特性確定各模塊體系的組成：

(1)PE作為智能產(chǎn)品的功能執(zhí)行模塊和數(shù)據(jù)采集模塊，是功能實(shí)現(xiàn)的載體，驅(qū)動(dòng)功能正常實(shí)現(xiàn)。該模塊的框架構(gòu)建從以下方面展開(kāi)：

1)明確產(chǎn)品使用的環(huán)境特點(diǎn) 智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜，具有不確定性的特點(diǎn)，因此擴(kuò)展ECWS一般限于特定場(chǎng)景。

2)功能的執(zhí)行形式 ECWS的物理實(shí)體通過(guò)網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛、路側(cè)設(shè)備和通信設(shè)備實(shí)現(xiàn)，部分簡(jiǎn)易裝置如圖6所示。

3)數(shù)據(jù)的收集方式 作為數(shù)據(jù)收集端，物理實(shí)體模塊還需明確數(shù)據(jù)的收集方法，這一過(guò)程通過(guò)多傳感器和數(shù)據(jù)采集器實(shí)現(xiàn)。

(2)VE模塊用于優(yōu)化產(chǎn)品功能，為后續(xù)數(shù)據(jù)的建模與分析奠定基礎(chǔ)。因此，構(gòu)建該模塊體系框架時(shí)可從以下方面考慮：

1)明確信息域建模對(duì)象 建模對(duì)象是在信息域重現(xiàn)的要素，包括影響VE功能實(shí)現(xiàn)的因素和特征參數(shù)等。影響ECWS信息域功能的因素包括行人、其他車(chē)輛、路側(cè)設(shè)備，以及特征參數(shù)經(jīng)緯度、速度、加速度、航向角等。

2)確定交互對(duì)象 VE模塊分析來(lái)自物理實(shí)體的環(huán)境數(shù)據(jù)，并輸出相應(yīng)的指令，在進(jìn)行模塊框架構(gòu)建時(shí)需要考慮模塊與其他對(duì)象間的信息交互：①環(huán)境，設(shè)計(jì)人員需確定影響系統(tǒng)功能輸出的環(huán)境屬性。由于目前智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)存在技術(shù)、政策和特定使用場(chǎng)景的限制，本研究基于封閉園區(qū)環(huán)境對(duì)CWS進(jìn)行擴(kuò)展。②智能產(chǎn)品，確定影響智能產(chǎn)品自身輸出指令的信息，信息可能是預(yù)先存儲(chǔ)的原始信息，也可能是從產(chǎn)品運(yùn)行過(guò)程中實(shí)時(shí)獲取的，如車(chē)身信息、車(chē)載傳感信息、決策控制信息等。③其他智能產(chǎn)品，產(chǎn)品是否需要和同一環(huán)境下的其他智能產(chǎn)品進(jìn)行信息交互，構(gòu)建智能化環(huán)境，若存在交互，則根據(jù)各產(chǎn)品的功能輸出確定信息交互內(nèi)容，如圖7所示。

(3)ECWS中的數(shù)據(jù)是多源異構(gòu)的，具有多樣化、交互性和時(shí)效性的特點(diǎn)，其多樣性主要體現(xiàn)為數(shù)據(jù)來(lái)源多樣性、數(shù)據(jù)格式多樣性和數(shù)據(jù)價(jià)值密度多樣性。

DD模塊不僅存儲(chǔ)包括其他模塊在內(nèi)的原始數(shù)據(jù)，還要存儲(chǔ)產(chǎn)品生命周期內(nèi)的衍生數(shù)據(jù)。孿生數(shù)據(jù)模塊功能的構(gòu)建，不僅要考慮影響其功能實(shí)現(xiàn)的內(nèi)部因素，明確數(shù)據(jù)的來(lái)源，還要考慮模塊對(duì)產(chǎn)品后續(xù)開(kāi)發(fā)的支撐作用。將經(jīng)過(guò)清洗與特征提取后的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)保存在大數(shù)據(jù)區(qū)，供用戶的具體業(yè)務(wù)需求調(diào)用，如圖8所示。

(4)Ss模塊主要面向用戶提供相應(yīng)的服務(wù)。用戶真正需要的不是路側(cè)設(shè)備等眾多產(chǎn)品，而是通過(guò)其傳遞的預(yù)警等多種服務(wù)。在服務(wù)型社會(huì)的大環(huán)境下，以智能產(chǎn)品為載體的智能產(chǎn)品服務(wù)系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，即將有形的產(chǎn)品和無(wú)形的服務(wù)集成為整體解決方案來(lái)滿足用戶需求,其類型主要有產(chǎn)品導(dǎo)向型、使用導(dǎo)向型和結(jié)果導(dǎo)向型3種[33]?；跀?shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的服務(wù)模塊考慮的是面向使用的產(chǎn)品服務(wù)模式，在該模式下，服務(wù)供應(yīng)商保留產(chǎn)品所有權(quán)，通過(guò)為用戶提供相應(yīng)的平臺(tái)或工具來(lái)滿足其服務(wù)需求。

為了從多角度分析服務(wù)功能，除了考慮駕駛員和行人，還應(yīng)考慮監(jiān)管人員所需的服務(wù)。在構(gòu)建交互模式時(shí)，主要考慮自然交互、體感交互和網(wǎng)絡(luò)交互，交互模式應(yīng)從固定的單一交互模式向可配置、多模式的交互模式轉(zhuǎn)變。在進(jìn)行功能設(shè)計(jì)時(shí)，應(yīng)從用戶角度來(lái)明確功能的反饋模式(可視化和語(yǔ)音反饋等)和信息類型，以提升人機(jī)交互的適應(yīng)性。另外，還可根據(jù)設(shè)計(jì)需要，讓第三方平臺(tái)自由調(diào)用已開(kāi)放的接口服務(wù)。

(5)確定CN模塊。TRIZ功能模型體現(xiàn)了系統(tǒng)元件、超系統(tǒng)和制品間的相互作用關(guān)系，而CN模塊作為連接PE，VE,Ss,DD模塊的媒介，在功能模型表達(dá)中能夠體現(xiàn)與其余4個(gè)模塊的交互作用關(guān)系，此步不再詳細(xì)論述。

步驟4分析模塊各元素的作用區(qū)域和作用對(duì)象，判斷其組成元素的屬性。系統(tǒng)元件作為技術(shù)系統(tǒng)的固有組成通常位于系統(tǒng)內(nèi)部；制品作為系統(tǒng)的作用對(duì)象，需要通過(guò)系統(tǒng)功能進(jìn)行判斷；超系統(tǒng)元件在系統(tǒng)之外，但與系統(tǒng)存在作用關(guān)系，可通過(guò)分析服務(wù)模塊和虛擬實(shí)體模塊與環(huán)境的交互作用來(lái)確定超系統(tǒng)元件。

步驟5分析各元素間的相互作用。通過(guò)元件的自身特性分析其功能，并判斷其作用對(duì)象，即功能輸出的目標(biāo)元件，明確作用的形式。對(duì)于信息域的作用，可通過(guò)分析數(shù)據(jù)類型和輸出指令，判斷數(shù)據(jù)流或指令流的輸出方向，來(lái)明確其作用對(duì)象。

步驟6構(gòu)建功能模型，采用圖式化表示ECWS五維模型。根據(jù)各元素的屬性，采用相應(yīng)的圖式進(jìn)行表達(dá)，利用作用箭頭連接具有相互作用關(guān)系的各個(gè)元件，并對(duì)作用類型進(jìn)行簡(jiǎn)要說(shuō)明，以豐富模型信息。

步驟7對(duì)比各模塊的功能，檢驗(yàn)功能模型是否完全覆蓋所期望的功能。若已覆蓋，則直接輸出相應(yīng)的功能模型；若有遺漏，則對(duì)所缺失的功能重新進(jìn)行屬性分析，根據(jù)分析結(jié)果對(duì)功能模型進(jìn)行相應(yīng)的改進(jìn)或完善。

步驟8評(píng)估方案的合理性?；贏HP-FCE對(duì)所建概念模型進(jìn)行合理性評(píng)判，若方案較為合理，則生成ECWS概念方案；否則，重新梳理分析模塊組成。

3 案例研究

3.1 基于TRIZ功能建模的擴(kuò)展碰撞預(yù)警系統(tǒng)數(shù)字孿生體的構(gòu)建

ECWS集人、車(chē)、環(huán)境、服務(wù)等多要素于一體，可以提升駕駛安全性和交通效率。本文研究以某車(chē)企智能網(wǎng)聯(lián)示范區(qū)為例，基于東風(fēng)S50和觀光車(chē)兩臺(tái)網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛構(gòu)建ECWS數(shù)字孿生概念方案，如圖9所示。

步驟1明確系統(tǒng)總功能。對(duì)于駕駛員和行人，ECWS應(yīng)能發(fā)送有效的預(yù)警指令，提供可視化及語(yǔ)音服務(wù)；對(duì)于監(jiān)管人員，ECWS應(yīng)能對(duì)路側(cè)設(shè)備等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。因此，基于其服務(wù)效果，將其主要功能抽象為提供預(yù)警服務(wù)。

步驟2劃分功能域。實(shí)現(xiàn)ECWS的總功能需要各子功能協(xié)同合作。系統(tǒng)通過(guò)車(chē)載傳感器和數(shù)據(jù)采集裝置收集位置、速度等參數(shù)信息，經(jīng)邊緣云服務(wù)器端實(shí)時(shí)計(jì)算，基于人—車(chē)—路—云通信技術(shù)，為車(chē)輛和行人進(jìn)行實(shí)時(shí)車(chē)速引導(dǎo)及預(yù)警指令服務(wù)；另外，系統(tǒng)對(duì)重要數(shù)據(jù)應(yīng)該可回溯。因此其總功能可分解為V2X通信、信息收集、碰撞計(jì)算、服務(wù)和存儲(chǔ)記憶等子功能，如圖10所示。其中：V2I通信為Vehicle to Infrastructure, V2P通信為Vehicle to Pedestrian, V2V通信為Vehicle to Vehicle。

步驟3明確模塊體系組成并判斷元素屬性。

(1)物理實(shí)體模塊

不同于傳統(tǒng)的CWS，ECWS涵蓋的范圍較廣，應(yīng)用環(huán)境復(fù)雜，因此本研究選取特定場(chǎng)景，即封閉園區(qū)。物理實(shí)體模塊功能除了考慮智能車(chē)輛本身外，還需要有智能紅綠燈、電子情報(bào)板、攝像頭等路側(cè)設(shè)備，車(chē)載單元(On Board Unit, OBU)、路側(cè)單元(Roadside Unit, RSU)等通信設(shè)備，以及智能終端等多要素配合實(shí)現(xiàn)。物理實(shí)體模塊用于采集數(shù)據(jù)，其主要通過(guò)基于車(chē)載傳感器(如雷達(dá)、車(chē)載攝像頭等)和數(shù)據(jù)采集器完成。PE模塊存在于技術(shù)系統(tǒng)內(nèi)部，屬于系統(tǒng)元件。

(2)虛擬實(shí)體模塊

結(jié)合前述分析，系統(tǒng)的應(yīng)用環(huán)境為室外，因此建模對(duì)象應(yīng)包括紅綠燈、電子情報(bào)板、通訊基站等路側(cè)設(shè)備，以及車(chē)輛和行人等。交互對(duì)象的確定過(guò)程為：

1)確定應(yīng)用環(huán)境 通過(guò)上述分析確定運(yùn)行環(huán)境為封閉園區(qū)。

2)確定智能產(chǎn)品的自身交互 智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛運(yùn)行時(shí)，通過(guò)障礙物信息以及自身位置、速度和航向角等信息來(lái)合理規(guī)劃其路徑，實(shí)現(xiàn)自主感知、分析決策、控制執(zhí)行和智能交互；

3)確定與其他智能產(chǎn)品的交互 基于路側(cè)設(shè)備和自身信息融合，智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛可以規(guī)避其他車(chē)輛和行人。

VE模塊功能的實(shí)現(xiàn)依賴于對(duì)環(huán)境和自身相關(guān)信息所建的模型。顯然，環(huán)境存在于技術(shù)系統(tǒng)外，但作用于系統(tǒng)，因此屬于超系統(tǒng)元件。

(3)孿生數(shù)據(jù)和連接模塊

DD具有來(lái)源多樣和結(jié)構(gòu)多樣的特點(diǎn)，物理模塊間產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流及其說(shuō)明如圖11和圖12所示。結(jié)合前述分析結(jié)果，孿生數(shù)據(jù)模塊不僅需要存儲(chǔ)通信單元、路側(cè)設(shè)備等與自身位置、狀態(tài)、決策模型相關(guān)的原始數(shù)據(jù)，還需要存儲(chǔ)第三方接入的數(shù)據(jù)。同時(shí)，孿生數(shù)據(jù)模塊還需存儲(chǔ)產(chǎn)品運(yùn)行維護(hù)數(shù)據(jù)，基于結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行特征提取并服務(wù)于服務(wù)模塊，以支撐產(chǎn)品改進(jìn)優(yōu)化。作為系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)，DD和各模塊間的CN是系統(tǒng)必要的組成元素，因此屬于系統(tǒng)元件。

(4)服務(wù)模塊

結(jié)合前述分析，Ss模塊功能的實(shí)現(xiàn)可從管理者、駕駛員和行人3個(gè)角度考慮。管理人員通過(guò)交互界面實(shí)時(shí)監(jiān)控車(chē)輛和路側(cè)設(shè)備的位置、連接狀態(tài)、故障狀態(tài)，并基于大數(shù)據(jù)分析，用電子情報(bào)板對(duì)存在碰撞可能性的路段進(jìn)行實(shí)時(shí)播報(bào)；駕駛員通過(guò)接入車(chē)載平板來(lái)接收車(chē)速引導(dǎo)服務(wù)和預(yù)警服務(wù)指令，行人通過(guò)iPad等智能終端來(lái)接收預(yù)警服務(wù)信息。用戶等利益相關(guān)者存在于系統(tǒng)之外且與系統(tǒng)進(jìn)行交互，因此為超系統(tǒng)元件。

步驟4分析元件前對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行劃分，其中技術(shù)系統(tǒng)為ECWS，利益相關(guān)者是被作用的對(duì)象——制品，屬于超系統(tǒng)元件；另外存在于工程系統(tǒng)之外的，如道路環(huán)境、電能等均屬于超系統(tǒng)元件，如表1所示?；谠δ?，對(duì)元件間的相互作用進(jìn)行分析，如表2所示。

表1 ECWS要素分析列表

表2 擴(kuò)展ECWS元件分析表

通過(guò)分析上述元件間的相互作用，基于PE對(duì)ECWS的功能進(jìn)行圖式化表示，如圖13所示，部分室外裝置如圖14所示。

步驟5完善基于VE模塊的功能模型。步驟3中已明確建模對(duì)象和交互對(duì)象，并逐一添加在初始孿生模型中，如圖15所示。本文基于CANape17.0軟件搭建虛擬實(shí)體模塊，主要為虛擬化地圖環(huán)境、提取車(chē)輛的特征參數(shù)(經(jīng)度、維度、航向角等)和生成相關(guān)信息指令等，如圖16所示。圖中右上角界面為封閉園區(qū)的環(huán)境，三角形表示東風(fēng)景逸車(chē)輛，叉形表示觀光車(chē)輛，該圖可以基于物理實(shí)體實(shí)時(shí)在線顯示兩車(chē)的相對(duì)位置；左側(cè)中間界面為兩車(chē)的經(jīng)、緯度位置參數(shù)；左下角界面為兩車(chē)相對(duì)的橫、縱向距離及預(yù)碰撞時(shí)間等重要參數(shù)，也可根據(jù)用戶需求進(jìn)行添加。

步驟6完善基于DD和Ss的功能模型。數(shù)據(jù)和服務(wù)功能的實(shí)現(xiàn)相輔相成，通過(guò)步驟3中的數(shù)據(jù)和服務(wù)模塊分析，將數(shù)據(jù)篩選清洗后存儲(chǔ)于云平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)，然后基于邊緣云計(jì)算形成預(yù)警指令作用于駕駛員和行人，如圖17所示?；诜?wù)模塊，從監(jiān)管人員、行人和駕駛員3個(gè)角度考慮，監(jiān)管人員對(duì)系統(tǒng)內(nèi)的眾多要素進(jìn)行監(jiān)控管理，因此基于云服務(wù)平臺(tái)可對(duì)路側(cè)設(shè)備和車(chē)輛進(jìn)行監(jiān)控；對(duì)于行人和駕駛員，系統(tǒng)提供預(yù)警服務(wù)功能，基于便攜式iPad等智能終端以語(yǔ)音和可視化的方式呈現(xiàn)，如圖18所示。

孿生模型的交互需要時(shí)間，孿生的虛實(shí)交互建立在已建好模型的基礎(chǔ)上，對(duì)于下一時(shí)刻的孿生交互，系統(tǒng)無(wú)需重新建模，可基于前一時(shí)刻的模型對(duì)外做出動(dòng)作。ECWS的數(shù)字孿生五維框架如圖19所示。

基于TRIZ功能建模的ECWS數(shù)字孿生五維模型，從功能層面對(duì)ECWS的物理實(shí)體維度、虛擬實(shí)體維度、服務(wù)維度、孿生數(shù)據(jù)和連接維度分別進(jìn)行了建模，借助元件、系統(tǒng)和超系統(tǒng)三者間的連接和相互作用對(duì)其功能進(jìn)行了全面表達(dá)。

3.2 方案評(píng)價(jià)

對(duì)于AHP中的層次結(jié)構(gòu)模型，其目標(biāo)層是對(duì)方案進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。針對(duì)基于TRIZ功能模型構(gòu)建的ECWS數(shù)字孿生概念方案，分別以系統(tǒng)服務(wù)性、要素全面性和系統(tǒng)交互性作為判斷指標(biāo)建立層次結(jié)構(gòu)模型，如圖20所示。設(shè)目標(biāo)層為方案綜合評(píng)價(jià)A，指標(biāo)層為B，則有A=(B1,B2,B3)，次級(jí)指標(biāo)層為C，則有B1=(C11,C12,C13)，B2=(C21,C22,C23)，B3=(C31,C32,C33)。通過(guò)業(yè)內(nèi)專家打分評(píng)判對(duì)指標(biāo)

層和次級(jí)指標(biāo)層分別進(jìn)行兩兩比較，得到判斷矩陣，如表3～表6所示。由文獻(xiàn)[34]并根據(jù)MATLAB軟件求得4組矩陣最大特征值和特征向量，經(jīng)檢驗(yàn)，其一致性比例均小于0.1，因此一致性程度可接受，如表3～表6所示。

表3 A-B判斷矩陣及其權(quán)重

表4 B1-C判斷矩陣及其權(quán)重

表5 B2-C判斷矩陣及其權(quán)重

表6 B3-C判斷矩陣及其權(quán)重

評(píng)判過(guò)程中AHP帶有評(píng)價(jià)者較強(qiáng)的主觀性、隨機(jī)性和不確定性，有必要集成相關(guān)模糊集理論[35]。由于Satty分別在2006年[36]、2007年[37]、2010年[38]的文獻(xiàn)中討論了對(duì)引入模糊數(shù)的模糊層次分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process, FAHP)的有效性，模糊數(shù)據(jù)的模糊化沒(méi)有解決AHP存在的問(wèn)題，反而增加了計(jì)算和操作的復(fù)雜性。因此，本文采用集成模糊綜合評(píng)價(jià)的AHP-FCE，以減少計(jì)算復(fù)雜度。將上述評(píng)價(jià)指標(biāo)劃分為5個(gè)等級(jí)，分別為一級(jí)“好”[0.8,1]，二級(jí)“較好”[0.6,0.8]，三級(jí)“中”[0.4,0.6]，四級(jí)“較差”[0.2,0.4]，五級(jí)“差”[0,0.2]，記為V={v1,v2,v3,v4,v5}，指標(biāo)層所對(duì)應(yīng)的評(píng)判矩陣分別記為V1，V2，V3。以車(chē)企行業(yè)工程師為對(duì)象進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，并對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行等級(jí)投票，根據(jù)投票結(jié)果進(jìn)行百分比量化，確定評(píng)價(jià)指標(biāo)隸屬度，如表7所示。

表7 方案評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及評(píng)價(jià)

對(duì)方案的各子指標(biāo)進(jìn)行一級(jí)模糊綜合評(píng)判(其中D1為系統(tǒng)服務(wù)性最大隸屬度、D2為要素全面性最大隸屬度、D3為系統(tǒng)交互性最大隸屬度、F為方案綜合評(píng)價(jià)最大隸屬度)，分別為：

D1=W1·V1=[0.176 4,0.313 9,0.333 3,

0.133 3,0.043 0]；

D2=W2·V2=[0.144 2,0.312 2,0.255 8,

0.187 8,0.100 0]；

D3=W3·V3=[0.156 1,0.356 1,0.300 0,

0.144 0,0.044 0]。

二級(jí)綜合評(píng)判為

[0.155 9,0.318 1,0.286 0,0.165 0,0.075 0]。

根據(jù)最大隸屬度原則，該方案Fmax=0.318 1，處于“較好”水平；指標(biāo)層中D1max=0.333 3，對(duì)應(yīng)評(píng)價(jià)為中，該指標(biāo)從多個(gè)角度考慮了服務(wù)對(duì)象，然而面向使用的擴(kuò)展碰撞預(yù)警服務(wù)類型比較新穎，這將作為后續(xù)優(yōu)化改進(jìn)的方向；D2max=0.312 2，D3max=0.356 1，對(duì)應(yīng)評(píng)價(jià)均為較好。

4 結(jié)束語(yǔ)

CWS是未來(lái)智慧交通出行的重要組成，為了從功能角度實(shí)現(xiàn)其物理實(shí)體和虛擬對(duì)象的交互融合，便于用戶獲得預(yù)警服務(wù)信息，本文對(duì)CWS進(jìn)行了擴(kuò)展，提出ECWS服務(wù)架構(gòu)，基于數(shù)字孿生五維框架對(duì)其5個(gè)維度的物理域和信息域進(jìn)行了全面展現(xiàn)，并從功能層面基于TRIZ功能模型對(duì)ECWS功能進(jìn)行了全面表達(dá)。因此，基于TRIZ功能建模的ECWS數(shù)字孿生概念方案不僅能表現(xiàn)ECWS的物理域特性和信息域特性，還能從功能角度對(duì)其進(jìn)行全面分析，其總體呈現(xiàn)出網(wǎng)聯(lián)化、協(xié)同化和智慧化的特征，是智能產(chǎn)品與服務(wù)集成的整體解決方案。

本文基于AHP-FCE對(duì)所構(gòu)建方案進(jìn)行了模糊綜合評(píng)價(jià)，克服了AHP評(píng)價(jià)的隨機(jī)性和不確定性，并將定性與定量分析結(jié)合，分別基于概念方案的要素全面性、系統(tǒng)服務(wù)性和系統(tǒng)交互性3個(gè)指標(biāo)進(jìn)行了評(píng)價(jià)，結(jié)果表明該方法具有較好的評(píng)估效果，且方案的模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果為較好。

由于ECWS的數(shù)字孿生模型覆蓋范圍較廣、涉及內(nèi)容較多，本次研究基于封閉園區(qū)場(chǎng)景，完善的ECWS數(shù)字孿生模型尚需進(jìn)一步研究和開(kāi)發(fā)，系統(tǒng)的交互與服務(wù)還需進(jìn)一步增強(qiáng)。