Autonomous truck and trailer configurations face challenges when operating in reverse due to the lack of sensing on the trailer. It is anticipated that sensor packages will be installed on existing trailers to extend autonomous operations while operating in reverse in uncontrolled environments, like a customer's loading dock. Power Line Communication (PLC) between the trailer and the tractor cannot support high bandwidth and low latency communication. This paper explores the impact of using Ethernet or a wireless medium for commercial trailer-tractor communication on the lifecycle and operation of trailer electronic control units (ECUs) from a Systems Engineering perspective to address system requirements, integration, and security. Additionally, content-based and host-based networking approaches for in-vehicle communication, such as Named Data Networking (NDN) and IP-based networking are compared. Implementation, testing and evaluation of prototype trailer ECU communication with the tractor ECUs over Ethernet is shown by transmitting different data types simultaneously. The implementation is tested with two networking approaches, Named Data Networking, and Data Distribution Service (DDS) and the test indicated that NDN over TCP is an efficient approach that is capable of meeting automotive communication requirements. Using Ethernet or a wireless harness and NDN for commercial trailer Anti-Lock Braking System (ABS) ECU provides adequate resources for the operation of autonomous trucks and the expansion of its capabilities, and at the same time significantly reduces the complexities compared to when new features are added to legacy communication systems. Using a wireless medium for tractor-trailer communication will bring new cybersecurity challenges and requirements which requires new development and lifecycle considerations.


翻译:由于拖车缺乏感知,自动卡车和拖车配置在逆向运行时面临挑战,预计在现有拖车上安装传感器包,以扩展自主操作,同时在无控制的环境中进行逆向运行,如客户的装货码头;拖车和拖拉机之间的电线通信无法支持高带宽和低延缓通信;本文件探讨了使用以太网或无线媒体进行商业拖车拖车通信对从系统工程角度出发的拖车电子控制单位生命周期和运行的影响,以应对系统要求、整合和安全;此外,基于内容的和基于主机的车辆通信联网方法,如名数据网络(NDN)和基于IP的网络,将进行对比;实施、测试和评价与埃瑟网上的拖车ECU的原型通信,同时传输不同的数据类型;从系统网络化数据网络化和数据分发服务(DDSS)对拖车电子控制单位的生命周期和运行都进行了测试,通过测试显示,NDCP和TCP的N是一个高效和基于主周期的网络联网网络联网方式的联网方法,能够大大满足EA-N的中型通信需求;在使用EUR系统上使用新的通信能力时,将大大降低E-CU的通信需求。

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
69+阅读 · 2022年6月28日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
89+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
98+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Call for Nominations: 2022 Multimedia Prize Paper Award
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年2月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
14+阅读 · 2019年4月13日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月20日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Call for Nominations: 2022 Multimedia Prize Paper Award
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年2月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
14+阅读 · 2019年4月13日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员