中圖分類號：U463.6 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-8639(2025)06-0057-03 The Application of Internet of Vehicles Technology in Remote Control andManagementof Intelligent AutomotiveElectrical Appliances Zhan Juqiu (College of Information Engineering，Hainan Vocational University of Science and Technology， Haikou ，China） 【Abstract】This paper systematically explores key technologies in the protocol optimization，algorithm innovation， andsecurityenhancementof intelligentvehicleelectricalremotecontrol systems，aiming tobuildaninteligent managementplatform with autonomous fault tolerance anddynamic adaptability，providing theoretical support and practical guidance for improving the control performance of electrical systems in vehicular networks.

【Keywords】 internet of vehicles；inteligent vehicle；remote control

傳統(tǒng)車載電器設(shè)備主要依賴本地ECU進(jìn)行封閉式控制，這種架構(gòu)在功能擴(kuò)展性和遠(yuǎn)程診斷方面存在先天性局限。隨著V2X通信技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化推進(jìn)以及車載計(jì)算平臺算力的指數(shù)級增長，電器系統(tǒng)的控制邊界已突破物理空間限制，逐步形成云-邊-端協(xié)同的新型控制范式[1-2]。當(dāng)前產(chǎn)業(yè)界普遍采用的遠(yuǎn)程控制方案，其技術(shù)基礎(chǔ)仍停留在單一通信協(xié)議傳輸與靜態(tài)資源分配層面。此類架構(gòu)在應(yīng)對突發(fā)性網(wǎng)絡(luò)擁塞、多設(shè)備并發(fā)控制等復(fù)雜工況時，往往產(chǎn)生指令沖突與執(zhí)行不確定性3-4。從技術(shù)演進(jìn)維度分析，智能汽車電器的遠(yuǎn)程控制效能提升需突破以下矛盾：異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下通信實(shí)時性與帶寬利用率之間的平衡難題，多模態(tài)控制指令的精準(zhǔn)解析與可靠執(zhí)行問題，以及動態(tài)攻擊面下的主動安全防護(hù)需求。本研究基于上述技術(shù)挑戰(zhàn)，重點(diǎn)探索新一代智能汽車電器遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)的架構(gòu)創(chuàng)新路徑與方法論體系。

1智能汽車電器遠(yuǎn)程控制技術(shù)體系架構(gòu)

1.1 分層式系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

智能汽車電器遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)的分層式架構(gòu)采用三級遞階控制模型，通過功能解耦與接口標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)擴(kuò)展性與可靠性的雙重提升。該架構(gòu)的核心設(shè)計(jì)準(zhǔn)則遵循ISO26262功能安全標(biāo)準(zhǔn)與AUTOSAR方法論，具體層次劃分如表1所示。

感知執(zhí)行層作為物理終端接口，部署分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)（采樣頻率 ?1kHz ）與冗余控制執(zhí)行器（冗余度等級ASIL-D），通過時間觸發(fā)型CANFD總線實(shí)現(xiàn)確定性數(shù)據(jù)傳輸。其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)采用環(huán)形雙通道設(shè)計(jì)，確保單點(diǎn)故障下仍能維持基礎(chǔ)控制功能。

1.2遠(yuǎn)程控制核心算法實(shí)現(xiàn)

1.2.1 多模態(tài)指令解析引擎

基于深度張量融合框架構(gòu)建多模態(tài)指令解析模型，其核心在于建立語音、觸控、手勢等多源輸入的語義統(tǒng)一表征空間。定義融合權(quán)重系數(shù)矩陣：

式中： E_v ——視覺模態(tài)嵌入向量； E_a —聽覺模態(tài)嵌入向量； E_i ——觸覺模態(tài)嵌入向量。通過跨模態(tài)注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)指令意圖的精確提取，構(gòu)建雙通道LSTM-GRU混合網(wǎng)絡(luò)，其隱含狀態(tài)更新方程為：

h_t=σ(W_hz?[h_t-1，x_t]+b_h)

該架構(gòu)實(shí)現(xiàn)自然語言指令到CAN總線控制信號的端到端轉(zhuǎn)化，消除傳統(tǒng)級聯(lián)式解析器存在的語義鴻溝問題。

1.2.2 動態(tài)帶寬分配算法

建立基于李雅普諾夫優(yōu)化的動態(tài)資源調(diào)度模型，定義網(wǎng)絡(luò)效用函數(shù)：

式中： B_i(t) —第 i 個電器通道的帶寬分配量；D_i(t) ———實(shí)時帶寬需求。通過構(gòu)造虛擬隊(duì)列 Q_i(t+1)= max[Q_i(t)+a_i(t)-B_i(t)，0] ，將帶寬分配問題轉(zhuǎn)化為隨機(jī)優(yōu)化問題求解，生成滿足時延敏感型任務(wù)的服務(wù)質(zhì)量保障策略。

1.2.3 容錯控制策略

設(shè)計(jì)基于有限狀態(tài)機(jī)的容錯決策引擎，建立故障傳播模型：

式中： λ_k 第 k 類故障的失效率； n_k ——關(guān)聯(lián)組件數(shù)量。構(gòu)建雙重冗余仲裁機(jī)制，當(dāng)主控通道異常時，依據(jù)以下狀態(tài)評估函數(shù)觸發(fā)控制權(quán)無縫切換。

式中： R_ul ———剩余有效指令生存時間； δ_j 一各傳感器置信度評分。該策略實(shí)現(xiàn)故障檢測與恢復(fù)的閉環(huán)控制，確保系統(tǒng)可用性。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1試驗(yàn)環(huán)境搭建

2.1.1 端到端時延

本試驗(yàn)采用硬件在環(huán)與網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生相結(jié)合的復(fù)合測試環(huán)境。物理層部署英飛凌AurixTC397多核微控制器集群，模擬12組汽車電器控制單元，通過TSN交換機(jī)實(shí)現(xiàn)納秒級時間同步。網(wǎng)絡(luò)層構(gòu)建基于NS3的混合信道仿真平臺，集成5GNR-Uu接口與

IEEE 802.11lp 協(xié)議棧，動態(tài)模擬城市道路多徑衰落與高速公路多普勒效應(yīng)。在時延測量機(jī)制設(shè)計(jì)方面，采用IEEE 1588v2 精確時間協(xié)議構(gòu)建三級時鐘同步體系，定義端到端時延 τ 的計(jì)算模型：

式中： t_send⁽ⁱ⁾ 一第 i 條指令發(fā)送時間戳； t_ack⁽ⁱ⁾ （202確認(rèn)信號接收時間戳； Δ_proc ——固定處理時延補(bǔ)償量。測試平臺支持 0.1ms 級時間戳采集精度，可完整捕獲通信鏈路各節(jié)點(diǎn)的時延分量。

2.1.2指令執(zhí)行成功率

搭建基于形式化驗(yàn)證的指令完整性保障系統(tǒng)，設(shè)計(jì)雙通道冗余仲裁機(jī)制。主控制通道采用AUTOSARAP方法論實(shí)現(xiàn)服務(wù)化通信，備份通道部署輕量級ROS2節(jié)點(diǎn)。定義指令執(zhí)行成功判據(jù)：

式中： C_resp. —實(shí)際響應(yīng)參數(shù)集合； R_expΩ 預(yù)期響應(yīng)閾值區(qū)間。通過故障注入單元模擬20類典型通信異常（包括位翻轉(zhuǎn)、幀丟失、網(wǎng)絡(luò)擁塞等），構(gòu)建馬爾可夫鏈模型評估系統(tǒng)魯棒性。

2.2關(guān)鍵性能指標(biāo)

建立三維度性能評估體系，核心指標(biāo)定義如表2所示。

該指標(biāo)體系通過定義標(biāo)準(zhǔn)化測試用例庫實(shí)現(xiàn)跨平臺可比性，其中實(shí)時性指標(biāo)重點(diǎn)考察網(wǎng)絡(luò)抖動環(huán)境下的時延穩(wěn)定性，可靠性指標(biāo)側(cè)重評估故障傳播抑制能力，安全性指標(biāo)著重驗(yàn)證密碼學(xué)組件的側(cè)信道攻擊抗性，資源效率指標(biāo)則關(guān)注控制算法的時間空間復(fù)雜度優(yōu)化效果。

3結(jié)果

3.1傳統(tǒng)OTA方案時延對比

為驗(yàn)證架構(gòu)優(yōu)化效果，構(gòu)建同源測試數(shù)據(jù)集對比傳統(tǒng)OTA與本文方案的時延特性，關(guān)鍵指標(biāo)如表3所示。

時延降低的核心成因在于： ① 混合傳輸機(jī)制動態(tài)選擇最優(yōu)通信路徑，減少網(wǎng)絡(luò)重傳次數(shù)； ② 協(xié)議棧優(yōu)化使信令交互流程壓縮 40% 以上； ③ 邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)預(yù)處理降低云端負(fù)載。在時延穩(wěn)定性方面，本方案時延標(biāo)準(zhǔn)差較傳統(tǒng)方案降低 62%～83% ，證明分級服務(wù)質(zhì)量（Qualityof Service，QoS）保障機(jī)制有效抑制網(wǎng)絡(luò)抖動影響。時延分布曲線分析顯示，在惡劣環(huán)境下的時延衰減斜率 k 值達(dá)到-1.32（傳統(tǒng)方案僅-0.47），表明系統(tǒng)具備更強(qiáng)的時延控制魯棒性。進(jìn)一步拆解時延構(gòu)成發(fā)現(xiàn)，物理層傳輸時延占比從78% 降至 49% ，而應(yīng)用層處理時延因算法優(yōu)化增加12% ，反映算力分配策略的合理性。

3.2不同加密算法資源占用率比較

針對車載硬件資源約束條件，測試四種加密算法的綜合效能表現(xiàn)，量化結(jié)果見表4。

后量子加密算法Kyber-1024在安全強(qiáng)度提升的同時，其資源占用率較RSA-2048降低 43.8% ，且密鑰協(xié)商效率提升14.3倍。盡管AES-256在資源效率方面表現(xiàn)最優(yōu)，但其缺乏前向安全性保障的缺陷導(dǎo)致不適用于車輛終身周期管理場景。Kyber-1024算法的多項(xiàng)式環(huán)運(yùn)算產(chǎn)生 58% 內(nèi)存開銷，通過引入數(shù)論變換（NumberTheoryTransformation，NTT）優(yōu)化，成功將運(yùn)算矩陣維度從 n=256 降至 n=128 ，使內(nèi)存需求降低 37% 。在實(shí)時性方面，加密算法處理時延與指令傳輸時延的比值穩(wěn)定在 1:4.2 至 1:5.7 區(qū)間，滿足系統(tǒng)級時延預(yù)算約束。

3.3 討論

本研究提出的智能汽車電器遠(yuǎn)程控制體系在技術(shù)架構(gòu)與算法設(shè)計(jì)層面展現(xiàn)出顯著創(chuàng)新性，其核心價值在于構(gòu)建了面向復(fù)雜動態(tài)環(huán)境的系統(tǒng)性解決方案。從理論層面看，分層式架構(gòu)的設(shè)計(jì)突破了傳統(tǒng)車載系統(tǒng)垂直集成的固有模式，通過功能解耦與接□標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)現(xiàn)了控制邏輯的模塊化重構(gòu)。這種架構(gòu)創(chuàng)新適應(yīng)了車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下資源動態(tài)分配的需求，更為異構(gòu)協(xié)議的兼容性提供了可擴(kuò)展的框架基礎(chǔ)。相較于現(xiàn)有技術(shù)方案，本研究的核心突破體現(xiàn)在動態(tài)適應(yīng)能力的提升層面。通過邊緣計(jì)算與云端協(xié)同的決策機(jī)制，系統(tǒng)能夠依據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)與負(fù)載特征實(shí)現(xiàn)控制策略的自主演化，這種動態(tài)調(diào)優(yōu)機(jī)制有效緩解了傳統(tǒng)方案中靜態(tài)資源配置與動態(tài)需求之間的矛盾。研究提出的混合加密體系在安全性與實(shí)時性之間建立的平衡關(guān)系，為車載系統(tǒng)密碼學(xué)組件的工程化應(yīng)用提供了重要參考范式。然而，研究過程中也暴露出若干深層次問題： ① 在極端網(wǎng)絡(luò)波動場景下，系統(tǒng)仍存在控制指令優(yōu)先級仲裁的效率瓶頸； ② 面向大規(guī)模并發(fā)控制任務(wù)時，邊緣節(jié)點(diǎn)的計(jì)算資源約束可能引發(fā)局部決策延遲； ③ 當(dāng)前安全模型對新型攻擊向量（如量子計(jì)算攻擊）的防御能力仍需進(jìn)一步驗(yàn)證。從技術(shù)演進(jìn)趨勢分析，智能汽車電器系統(tǒng)的遠(yuǎn)程控制正面臨雙重挑戰(zhàn)。一方面，車路協(xié)同與自動駕駛技術(shù)的深度融合對控制系統(tǒng)的實(shí)時性提出更高要求；另一方面，車輛全生命周期數(shù)據(jù)安全的需求催生了更復(fù)雜的信任機(jī)制構(gòu)建需求。

4結(jié)論

本研究通過構(gòu)建分層式架構(gòu)與創(chuàng)新算法體系，成功實(shí)現(xiàn)了智能汽車電器遠(yuǎn)程控制效能的系統(tǒng)性提升。研究揭示了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下控制指令傳輸?shù)膬?yōu)化機(jī)理，突破了傳統(tǒng)方案在實(shí)時性與可靠性間的權(quán)衡困境。新型混合傳輸機(jī)制使端到端時延降低59.2%～79.7% ，且后量子加密技術(shù)的引入在保障安全性的同時，將密鑰協(xié)商效率提升。建立了“感知-決策-容錯”閉環(huán)控制范式，其數(shù)字孿生驗(yàn)證體系與雙重冗余仲裁機(jī)制，為車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的電器控制提供了兼具魯棒性與適應(yīng)性的解決方案。

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(編輯楊凱麟)