云控系統的案例
云控日志CloudLog，幫助您實現電腦、手機、嵌入式系統等不同平臺的日志管理統一化。通過Cloud
對于嵌入式系統的本地調試，您可以通過串口、USB或網口來進行日志傳輸。
便捷遠程及云端使用：
1. 您可以在路由器中設置端口轉發功能，將對應的端口轉發到安裝了CloudLog的電腦上。
2. 為了方便獲取到電腦所在的IP地址，我們建議使用動態域名系統（DDNS）服務。
3. 使用云控域名賬號，在服務器上保存日志，您可以隨時打開CloudLog回讀所有未讀過的日志。
CloudLog的日志元素介紹：
1. 日志等級（Log Level，簡寫為LL）用于確認日志的重要性。
2. 日期時間Tick（Date Time tick，簡寫為DT）用于確定日志生成的時刻。
3. 應用名（App Name，簡寫為AN）用于確認日志的來源項目或進程。
4. 標簽（Tag，簡寫為TA）用于按模塊化區分日志。
5. 線程標識符（Thread Identity，簡寫為TI）用于區分多線程。
6. 文字內碼（Text Code，簡寫為TC）用于實時調整當前的內碼。
7. 日志文字（Log Text，簡寫為LT）可以使用任何內碼進行記錄。
8. 日志緩沖（Log Buffer，簡寫為LB）可以傳送陣列緩沖。
9. 計時功能可以根據前一條日志的tick，計算出精確到1微秒的用時。
CloudLog的日志等級說明：
1. Error級別表示嚴重的問題或軟件執行功能錯誤，是最高等級的日志，無法屏蔽。
2. Warn級別表示可能出現潛在錯誤的情況，當選擇Error級別時，Warn級別的日志將不會顯示。
3. Info級別強調應用程序運行過程中的一些重要信息。
4. Debug級別僅在開發期間有用的調試消息，等級較低，在正式發布時一般不會出現。
5. Buffer陣列數值直接顯示等級與Debug相同。
展開 李克強回清華從事智能汽車研發的經歷
在此基礎上開發了汽車智能安全系統的集成匹配技術，包括：基于道路環境形態連續性的多傳感器動態自校正技術，可解決因行駛過程中車身振動扭曲而導致傳感器位置標定失效的難題；依據駕駛人操作意圖實現人工與自動控制模式的柔性切換技術，開發出雙模式電子節氣門和電控輔助制動裝置，可解決智能安全系統產品類型多、集成難且人機交互性差的問題。我們團隊研發出的具有自主知識產權的汽車智能安全輔助系統產品，已實現了向高科技企業的轉移，在各類汽車上的前裝配套數量已超過100萬套，專利轉讓收益超2000萬元，獲得了2013年國家技術發明二等獎。
（3）開發出智能網聯汽車的車云融合控制系統，突破了云控多車系統的分層重構建模、分布式優化控制等關鍵技術，實現了智能網聯汽車的云控示范應用。在完成前面兩項智能汽車駕駛輔助技術的基礎上，我們還開展了基于多車協同的智能汽車技術的研究。由于多車系統存在著信息層／物理層動態耦合、平面車群時空沖突等難題，因此多車系統建模、協同融合控制與融合優化計算等核心技術亟待攻克。為此，提出了云控多車系統的分層重構建模與融合控制方法，建立了集車輛動力學、分布式控制器、通信拓撲和編隊構型于一體的“云—管—車”多元分層重構模型，并實現了云控多車系統信息層與物理層不確定性的等效置換解耦。針對多車的融合控制，提出了分布式多目標模型預測控制及多車隊列系統終端穩定性技術，突破了大規模車群下行駛安全性、經濟性和穩定性的協同局限。針對大規?；ネ負湎碌?em>云控系統算力不足的問題，提出了車群運動軌跡的時空重組并行優化技術，將計算復雜度從平方級縮減為線性級，大幅提高了云控平臺的計算效率。
展開 今日，交通運輸部出 臺促進自動駕駛指導意見
道路基礎設施智能化建設方面，意見提出，將加強基礎設施智能化發展規劃研究，推動感知網絡、通信系統、云控平臺等智能化要素與基礎設施同步規劃，先行先試打造融合高效的智慧交通基礎設施，并鼓勵結合載運工具應用水平和應用場景實際需求，統籌數字化交通工程設施、路側感知系統、車用無線通信網絡、定位和導航設施、路側計算設施、交通云控平臺等部署建設，推動道路基礎設施、載運工具、運輸管理和服務、交通管控系統等互聯互通。
自動駕駛技術試點和示范應用方面，意見表示，將支持開展自動駕駛載貨運輸服務，鼓勵在港口、機場、物流場站、交通運輸基礎設施建設工地等環境相對封閉的區域及郵政快遞末端配送等場景，結合生產作業需求，開展自動駕駛載貨示范應用，并視情推廣至公路貨運、城市配送等場景。
同時，穩步推進輔助駕駛技術在城市公交、道路客運中的應用，支持在封閉式快速公交系統、產業園區等區域探索開展自動駕駛公交通勤出行示范應用，視情推廣至其他客運場景；另外，鼓勵自動駕駛新業態發展，開展自動駕駛車輛共享、擺渡接駁、智能泊車等試運行及商業運營服務，探索自動駕駛出行模式開發與應用，促進“出行即服務”產業綜合發展。
指導意見還提出了自動駕駛未來五年的發展目標，到2025年，自動駕駛基礎理論研究取得積極進展，道路基礎設施智能化、車路協同等關鍵技術及產品研發和測試驗證取得重要突破；一批自動駕駛方面的基礎性、關鍵性標準；建成一批國家級自動駕駛測試基地和先導應用示范工程，在部分場景實現規?；瘧茫苿幼詣玉{駛技術產業化落地。
以下為指導意見全文。
展開 自動駕駛的底層原理
值得注意的是，國外Tier 1在功能落地的同時，開始滲透底層系統研發，搭建系統與軟件應用之間的連接橋梁。博世、采埃孚相繼發布中間件產品，以期通過全面的傳感器產品布局，為主機廠集中配置自動駕駛方案，降低系統集成的復雜性，降低開發成本和加快產品落地。
自動駕駛感知層產品及場景算法主要布局梳理
2. 核心共性功能模塊
除API中間件外，自動駕駛的核心共性功能模塊構成了功能軟件的主要部分。核心共性功能模塊包括自動駕駛通用框架、網聯、云控等，結合系統軟件，共同構成完整的自動駕駛操作系統，支撐自動駕駛技術實現。
計算平臺功能軟件中的五大核心共性模塊
（五）應用軟件：種類多，包括場景算法、數據地圖等
應用層軟件運行在廣義操作系統之上，具體負責自動駕駛功能實現。典型的計算平臺，在裝載運行系統軟件和功能軟件構成的操作系統后，向上支撐應用軟件開發，最終實現整體功能實現。應用層軟件內容繁雜，包括場景算法（涵蓋數據感知、決策規劃、控制執行等）、數據地圖、人機交互（HMI）等。
我們僅以場景算法進行闡述，典型的場景算法設計數據感知、決策規劃、控制執行等。其中感知類算法包括SLAM算法（涵蓋視覺處理、激光雷達、多傳感器融合等）、自動駕駛感知算法。決策類算法包括自動駕駛規劃算法、自動駕駛決策算法，執行類算法主要為自動駕駛控制算法。
目前該領域涉足的產業參與方繁多，從整車廠、傳統Tier1，到初創類公司、科技巨頭以及獨立的軟件供應商等在該領域都積極發力。
展開 
駕駛域計算平臺架構核心軟件和底層硬件梳理
值得注意的是，國外Tier 1在功能落地的同時，開始滲透底層系統研發，搭建系統與軟件應用之間的連接橋梁。博世、采埃孚相繼發布中間件產品，以期通過全面的傳感器產品布局，為主機廠集中配置自動駕駛方案，降低系統集成的復雜性，降低開發成本和加快產品落地。
自動駕駛感知層產品及場景算法主要布局梳理
2. 核心共性功能模塊
除API中間件外，自動駕駛的核心共性功能模塊構成了功能軟件的主要部分。核心共性功能模塊包括自動駕駛通用框架、網聯、云控等，結合系統軟件，共同構成完整的自動駕駛操作系統，支撐自動駕駛技術實現。
計算平臺功能軟件中的五大核心共性模塊
（五）應用軟件：種類多，包括場景算法、數據地圖等
應用層軟件運行在廣義操作系統之上，具體負責自動駕駛功能實現。典型的計算平臺，在裝載運行系統軟件和功能軟件構成的操作系統后，向上支撐應用軟件開發，最終實現整體功能實現。應用層軟件內容繁雜，包括場景算法（涵蓋數據感知、決策規劃、控制執行等）、數據地圖、人機交互（HMI）等。
我們僅以場景算法進行闡述，典型的場景算法設計數據感知、決策規劃、控制執行等。其中感知類算法包括SLAM算法（涵蓋視覺處理、激光雷達、多傳感器融合等）、自動駕駛感知算法。決策類算法包括自動駕駛規劃算法、自動駕駛決策算法，執行類算法主要為自動駕駛控制算法。
目前該領域涉足的產業參與方繁多，從整車廠、傳統Tier1，到初創類公司、科技巨頭以及獨立的軟件供應商等在該領域都積極發力。
應用層主要算法梳理
應用層算法主要目的及編程語言
數據地圖（高精度地圖）也是應用層又一典型軟件。
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