车联网 应用场景 分析2（大方向）
物流协同
把隶属于这个分支的场景都列出来，然后从意义、难度、技术支持程度等方面综合考量后，定一个具体的场景
紧密围绕：1.自组织网（无网络化） 2.多车协同 --这两个技术来找寻应用场景
★ 一、在快递物流的作用（后半程）------不建议
背景：
新型冠状病毒肺炎疫情暴发后，武汉市采取了交通管制措施，对市内交通及进出武汉的通道进行了通行限制，各社区和街道也采取了严格的准入准出限制。防疫物资和民生物资在社区范围内的有效运输急需保障，社区物流的韧性不足之处也逐渐暴露出来。
意义：
本文将进行以武汉市为考察研究范围、洪山区某商住混合片区为实地调研范围的实证研究。结合疫情前后的对比，从居民的反馈和体验出发，分析疫情期间社区物流运输与社区管理协作的不足。本文将从物流空间模式、物流机制环节、社区管理等方面进行分析，提出具有韧性的、能更好应对疫情的几种社区物流优化可能性。延伸至后疫情时代的韧性城市，从公共卫生危机的应对出发，探讨可持续的、应对机制更完善的社区物流模式并为韧性社区的构建提供参考。
难度：
主要是解决最后一公里的问题，在运输时涉及范围小，包括社区或者学校，并且可能还会用到无人机，就不是以地面为主了，所以不建议应用。
★应急物流--新冠疫情中的物资调用（以肉类制品为例）----建议
背景：
新型冠状病毒感染的肺炎疫情中，城市配送出现运力不足的情况，为满足供应社区、电商平台、物流公司联手解决了食品配送问题。本文以南京市肉类食品运输为例，分析出肉类食品应急物流存在的问题，“互联网 + 应急物流”的运作策略和溯源码的运用情况。
意义：
食品冷链物流体系建设不够健全，产生的威胁食品安全的现况也会让消费者担忧，所以应急物流高效安全运行可以保证新冠疫情期间的食品供应充足稳定，除此之外完善冷链物流设施也对新零售有积极的影响。
（1）提高信息传播效率
新冠疫情与其他由自然灾害造成的紧急情况不同，新冠疫情期间通讯是畅通的，人们通过各种渠道仍可获得充足的信息。在疫情爆发的初期，通过局部的疫情可以提前知道预判和规划囤货的需求，通过平台的记录； 在新冠疫情大规模暴发以后，可以利用物流数据加快决策，提高应急效率；应急物流运行过程中，动态监测运行状况，对突发情况进行修正、增补路线。
（2）降低应急物流成本
应急物流组建需要耗费巨大成本，车辆网技术不仅可以用于新冠疫情期间的应急物流，也可以在供应链日常管理中发挥作用。包括供应链安全问题溯源、分析消费者偏好反馈给供应链成员、完善绿色物流工作等。车联网技术可以减少一定的人工成本。应急物流多头管理造成的成本问题可以通过技术解决。信息技术提供决策辅助代替的人工符合新冠疫情防控原则，减少人员流动以及感染的风险。
（3）提高民间资源利用率（后期想法）
新冠疫情期间，大型企业的物流运力资源不容小觑，但缺乏有效的集中管理，决策有盲目性，导致民间物流资源浪费。通过互联网信息共享平台，可以将民间企业物流力量纳入，形成暂时性应急物流联盟，在应急活动结束后划分责任、结算财务、解散联盟。
形式：
目前调研情况是暂时还没有比较普及和传播应用广的相关的平台，只有一些部分地区有类似的平台，那这部分是值得选择的一个好方向，并且疫情形势下，国家的冷链体系还不够成熟，导致很多物资和民生无法满足，肉类或蔬菜类的物价市场变化大，国家为了稳定物价，稳定民生，我认为会比较重视，推广就有可能性。
★ 二、车联网在农业物流中的应用：
- 建立GIS动态物流网（这里以GIS技术为例子，可以根据车联网技术进行更改）
- 优化农业物流体系
- 提升物流从业人员的专业水平
话：
农业方面我了解的不多，不清楚国家的趋向政策，但粮食是国民的命脉，能够高效的运输食材，提升事物的保质期时常，也会促进很大的经济效益，特别是在如今电商微商的时代下，很多人网购食材，也会考虑物流保质期的问题，如果能有效解决此类，增加物流的运输管理，那么前景我觉得还是很大的。
★ 三、化工厂：
痛点:
在化工厂、炼油厂等需要定期设备维修排除安全隐患的场景中，这里以炼油化工厂为例，按照检修频率。分为计划性检修（包括大修、中修、小修）和非计划性检修，非计划性检修主要是因为设备故障发生的临时停车或者是抢修。由于事故具有突发性、常常难以检测，而且对于抢修时间要求很高，也不能随意开挖，需要在短时间内解决故障问题
难度：
①关于动火作业：
由于炼油工艺较为复杂、工艺流程设备管线比较多，很难保证完全无死角。
②关于挖掘作业：
炼油化工厂设备许多管线都埋藏于地面以下，有着较多的地下电缆生产管线等设备，同时管线设备之间排布较为复杂，具有较强的隐蔽性。在炼油厂设备检修以及安全维护管理过程中，不能随意进行开挖，需要明确炼油化工厂地下设备的情况，尽可能降低对企业的影响，减少对人员安全的危险。
- 在受限制空间内部的作业：
炼油化工厂设备检修以及安全维护管理，必然要涉及到诸多的受限制空间，如设备内部的塔槽罐等器具基本上属于受限制空间进行检修。在受限制空间内进行检修，流程较为复杂，同时环境不确定性以及危险因素比较多。在进行检修之前，需要对空气进行置换，并且对氧含量进行有效检测，如果受限制空间内部含有有毒、有害的物质，需要采用专业设备对有毒有害物质进行检测，只有气体浓度符合标准之后才能进入
意义：
（个人观点，后面可以再完善补充）
①通过监控系统实时记录数据分析数据、对比数据，当出现异常情况时及时报警，可以及时发现险情
②面对一些特殊环境，可以先通过多机器人协同勘测现场情况，再安排救援行动，这样可以极大地较少因救援造成的更大的人员伤亡。
技术：
针对环境不确定性和危险因素多：基于V-SLAM的多机器人协作建图算法（多车协同）
针对不能随意开挖：要求检测精准，zenon Service Grid系统
针对突发情况抢险时通信中断：基于ARQ的自适应阻继网络优化方法 （自组织网）
★ 四、地铁、隧道施工：
痛点:
自然因素：在不良地质进行浅埋深挖地铁车站工程施工，施工过程中容易引起坍塌、冒顶、涌水、诱水等突发事故，不确定因素多，难以预测，而且容易发生信号中断等情况造成人员失联
人为施工：施工需要对周边工程和水文地质准确无误的勘察，需要精确地计算、考察
难度：
- 由于发生坍塌等事故时，环境特殊且复杂，不确定因素极多，部分空间狭小，这就需要在进行救援时需要减小多机器人协同的工作空间
技术：
针对突发事故人员的紧急救援：基于CELL-ID的定位技术、基于OTDOA的定位技术（均可参考）
1.1基于CELL-ID的定位技术
1.2基于OTDOA的定位技术
多车协同：
①隧道施工运输车辆指挥交通系统，包括进入车辆统计机构和驶出车辆统计机构、车辆定位子系统、指挥子系统、监控设备；进入车辆统计机构包括第一光电开关、第一时间控制器模块、第二光电开关、第一计数器、第一继电器、第二继电器、第三继电器；驶出车辆统计机构包括第三光电开关、第二时间控制器模块、第四光电开关、第二计数器、第四继电器、第五继电器、第六继电器；第一计数器、第二计时器均能分别显示自身所累加的计数数量，其安装于进出隧道车辆的驾驶员均能看到的位置。它能有效区分刚进入隧道入口折返的车辆，保证计数的准确性，驾驶员进入隧道内前能直观知晓隧道内车辆的数量，从而在隧道内车辆多时可提前减速谨慎驾驶。
②防撞报警系统技术领域，具体为一种隧道施工运输车专用防撞报警系统，包括处理单元，所述处理单元通过模数转换模块与所述超声波传感器电性双向连接，所述处理单元电性输出连接所述报警单元，所述制动单元电性输入连接所述处理单元，通过超声波传感器实时获取运输车距障碍物的距离信息，然后将检测到的数据信息反馈至处理单元，处理单元对接收到的数据信息与存储模块内存储的距离阈值进行对比，分级控制报警单元、制动单元和防撞气囊对运输车进行防撞保护，自动化强。
③防撞行人的隧道施工运输车，包括车体，所述车体包括前部的驾驶室和后部的车架，所述驾驶室的后部和车架的前部铰接相连，驾驶室和车架的下部均连有车轮，所述车架的上方设有料斗。本实用新型中第一监控摄像头可在第二电机的带动下旋转随时观测车体侧面的路况，第二监控摄像头可随时观察车体后方的路况，并传送到监控屏，帮助司机及时发现行人，及时刹车，防止撞到行人，辅助司机安全驾驶。
针对突发情况抢险时通信中断：
（个人认为化工厂的一些技术也可以同样用到地铁、隧道施工当中，比如针对信号中断使用的技术、多机器人协同技术都可以相互可以参考）
★ 五、会“沟通”的消防机器人------推荐
背景：
灾害具有突发性强、处置过程复杂、危害巨大、防治困难等特点，已成顽疾。消防机器人能代替消防救援人员进入易燃易爆、有毒、缺氧、浓烟等危险灾害事故现场进行数据采集、处理、反馈，有效地解决消防人员在上述场所面临的人身安全、数据信息采集不足等问题。现场指挥人员可以根据其反馈结果，及时对灾情作出科学判断，并对灾害事故现场工作作出正确、合理的决策。
意义：
消防机器人在灭火和抢险救援中愈加发挥举足轻重的作用。各种大型石油化工企业、隧道、地铁等不断增多，油品燃气、毒气泄漏爆炸、隧道、地铁坍塌等灾害隐患不断增加。消防机器人能代替消防救援人员进入易燃易爆、有毒、缺氧、浓烟等危险灾害事故现场进行数据采集、处理、反馈，实现“机器换人”，大大提高消防部门扑灭恶性火灾的能力，对减少国家财产损失和灭火救援人员的伤亡具有重要的作用。
难度：
目前相关的消防机器人已经研发出来了，且可以直接买到，但还是在机器人进入火场联网远程监测的阶段，我们可以在上面加入车联网多车协同和无网络化的优势（直接装一个系统，不需要对机器人再研发），我觉得是可行的。
政策：
合作方：
总结：消防行业有“大行业 小公司”的特点，对我们是有利的，而且机器人已经投入市场，我们只需用自组织网络进行再包装，突出它的协同特点，目前我还没有查到相关的产品，所以我们可以做第一批。
★ 六、基于紧急救援的快速通道导航系统---------不推荐
背景：
当有火灾发生时，每一分一秒都十分珍贵，消防车队早一份到达，就挽回一份损失。
意义：
消防车出动任务时，开启紧急导航通道，系统通过实时的路面拥堵情况为消防车规划最近路线，同时在消防车到达之前，通过车与车的紧急通信，让其他车提前让道。
难度：
实施难度大，需要别的车也配备此系统，且导航市场比较饱和，行业巨头占市场份额巨大，难写。
★ 七、基于自组织网络的森防无人机------推荐
背景：
随着我国森林面积的不断扩大，受气候和社会发展等因素的影响，森林防火形势越来越严峻。通过引进无人机技术，提高了防火工作实效，有利于降低火灾发生概率、加快火灾巡视及处理效率等。
意义：
无人机的主要优点之一就是具有相对较低的操作和运行费用，易于维护和修理，便于操纵人员操作和使用，无人机在我国森林防火领域内具有较好的应用成效，有效地解决了工作人员数量不足、工作压力大等问题,更好地适应了森林规模扩大、防火工作能力提升的发展现状。自组织网络具有无网络化的优势，在公网的通信中断时，侦察的无人机能自身形成局域网，深入火灾内部的无人机将画面和信息传给较外层的，如此层层递出，让数据的传输不受影响。
技术：
在森林防火领域内中主要应用的无人机技术有遥感技术以及烟雾识别系统。其中无人机要遥感技术是利用目前比较先进的无人驾驶飞行器技术、遥测遥控以及传感器技术、通信、定位技术等，在森林范围内法开展自动化、智能化和专用化的信息采集，准确获取该区域的自然环境、森林火情等空间遥感信息，能够为消防预警、现场侦测、 灾情处置等提供精确的指导和决策依据。而无人机烟雾识别系统是基于遥感图像，对火焰和烟雾进行监测的新型技术手段。尤其是在夜间、暴雨、高温、台风以及泥石流、极端地理环境下，采用传统的森林防火监控方式具有较大的难度，无法及时发现火灾隐患。而利用无人机搭载高清摄像机、红外成像设备，并结合烟雾识别模块，有利于及时发现火灾情况，指导消防人员采取针对性处理措施，避免火情发展。
难度：
同机器人一样，我们也只需将无人机上加入自组织网络，但是无人机的成本更低，可控性更高，且更灵活，用途更广泛。
政策：
用途：
- 日常巡视
- 实时监控火情
- 远程指挥和通信
- 辅助应急救援
总结：
个人觉得无人机比机器人更好，无人机体积小，成本低，一般都是集群作业，比机器人更能联系我们的多机器协同的特点，而且需求更大。但是市场面会窄一点。
★ 八、军事运输领域的应用
1.车队安全机动
意义：
确保车辆在紧急制动的情况下车轮不被抱死、打滑和防止转弯时车辆失控、校正行驶方向,安装ACC巡航系统实时监测与前方车辆距离并适时报警,防止发生追尾问题。可以有效实施安全预警,帮助驾驶员提高车辆在紧急情况下的反应时间，确保军车行车安全。
技术支持程度：
车载局域网 (VAN) 可以采集各个传感器及车辆控制系统的数据信息, 通过无线网络实时传输到指挥中心, 便于指挥员实时掌握车队行驶动态，可以为车辆在高原、高寒、荒漠、丛林等全地形条件下的性能改进提供有力的数据支撑。
存在问题：
车内网络与车外网络设备的安全认证和数据保密问题
解决办法：
●汽车互联网通信身份认证:在建立与车联网中心服务器的数据链路时，利用根密钥和密码协议进行双向身份认证
●汽车互联网通信数据加密:对汽车与车联网中心服务器之间传输的数据进行加密处理,防止信息被窃听及恶意篡改
●OBD防火墙:实现对授权OBD设备的身份加密认证，并对OBD进出协议数据进行等级管理和过滤，防止通过OBD接口对车内网络(设备)的渗透及攻击
●OBD总线数据加密:实现对车上现有OBD数据厂家私有协议进行加密，并提供给厂家授权的OBD设备解密使用;对OBD公开协议数据进行透传处理，供给授权第三方OBD设备使用，以创新方式有效解决了OBD设备的“逻辑封闭”代替"物理封闭”的问题
●网关数据交换:实现多路CAN/LIN总线上的智能线速交换，保障车内总线的实时性需求
难度：国内虽然已有采用SM1/SM2/SM3自主密码进行车内总线安全保护的汽车网关产品，但该使用场景涉及国家军事，可能会涉及国家机密，压力较大。
- 高山丛林等特殊路况
意义：车联网作为局域网,通过设置网关、密码等措施可以有效提高通信的安全性,最终实现特殊环境中确保安全条件下车队通信保障质量和效率的有效提升。
技术支持程度：利用车联网D2D (Device to Device) 实现较大传输带宽的同时解决单频自组网多跳信号衰减的问题。对指控中心的联系可以通过车队中专用的动中通装备利用卫星来实现, 解决无基站覆盖地域通信传输问题。车载设备使用车载电源供电, 可以避免传统通信电台电量有限需要反复充电的问题。车联网作为局域网, 通过设置网关、密码等措施可以有效提高通信的安全性, 最终实现特殊环境中确保安全条件下车队通信保障质量和效率的有效提升。
难度：特殊路况的实时路况分析难度较大。对未来短时间内的路况预测难度大，而且没有一个标准来衡量实时路况的好坏。可以尝试通过多车协同实时地向周围车辆进行广播播报，利用车载摄像头实时切换到事故或者意外的发生地点，确保导航判断的准确性。
传统的实时路况信息来源有多种：
浮动车：通过收集带有GPS功能的移动设备位置信息及移动速度信息，获得大量的数据，进而分析计算得到某个路段的交通情况。目前主要的浮动车都是由出租车提供。
传感器：在马路上铺设电感线圈，当车辆碾压通过线圈时，线圈产生感应电流，通过前后线圈感应电流产生时间的不同来测定当前车速，数据上传至政府交通信息的服务器，高架道路电子指示牌通过读取服务器数据来实时显示交通状况。
路口的摄像头：拍摄的实时图片进行智能化提取和行为分析，此种方式可以作为一种辅助的测量方式，它可以实时切换到事故或者意外的发生地点，确保导航判断的准确性。
而特殊路况人比较少，空间大，通过铺设电感线圈或放置摄像头是非常不实际的做法，成本大，效果不佳，实现起来难度较大，因此对于特殊路况的实时路况分析还是无法找到适用的方法。
小结：
车联网在军事运输领域的应用难度较大，涉及到国家机密，行车条件较为恶劣，容错率比较小，受众范围较小，研究压力较大，不太建议针对军事运输领域进行研究。可将车内网络与车外网络设备的安全认证和数据保密方法运用于其他领域，确保用户信息的安全性，保证系统的完善。
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