一种基于云平台的自动驾驶车辆故障诊断装置及方法

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种基于云平台的自动驾驶车辆故障诊断装置及方法。

背景技术

随着科技的发展，自动驾驶汽车被广泛应用，然而，自国内自动驾驶服务商自动驾驶技术本身并无悬殊的高下之分，而配套的高人力成本投入的“驻场式维保服务”已成普遍现象。论其背后原因，主要为：1、商用自动驾驶市场本身属“存量市场”，全国乃至全世界的港口、矿山数量有限，服务人员的响应效率至关重要。2、自动驾驶技术本身尚未成熟，故障频有发生，无法直观高效定位车辆故障问题，造成车辆无法行驶业务停摆，对于这些运营场景损失巨大。

目前关于自动驾驶的诊断方案中多为外接以太网诊断设备方式，通过诊断设备将例程控制的请求发送给控制器，控制器通过车载统一诊断服务的例程控制协议对以太网进行控制和诊断，并将控制和诊断的结果反馈给诊断设备。这种诊断方式需要提供专门的车辆故障信息读取设备，操作繁琐，流程复杂，便携性差，也无法实时进行显示，无法满足自动驾驶运营车辆的使用需求。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种基于云平台的自动驾驶车辆故障诊断装置及方法，以解决现有技术需要提供专门的故障信息读取设备，使用不便，无法实时显示等技术问题。

本发明提供一种基于云平台的自动驾驶车辆故障诊断装置，所述装置包括：诊断模块，设置于车辆上，利用专家系统和机器学习方法对车辆进行诊断，根据诊断结果生成故障代码，故障代码打包为指定类型的文件，发送至上报模块；上报模块，设置于车辆上，通过网络与诊断模块相连，用于将接收到的所有文件进行汇总，将汇总文件发送至检索模块；检索模块，设置于云平台，通过网络与上报模块相连，用于对接收到的汇总文件进行解析，根据解析出的内容，在预设的故障码字典中检索出相对应的故障诊断内容，并发送至显示模块；显示模块，设置于云平台，与检索模块相连，用于实时显示故障诊断内容，以供相关人员查看。

进一步的，所述装置还包括：分析模块，设置于云平台，与检索模块相连，用于获取检索模块检索出的故障诊断内容，并将其进行保存，并统计分析，以备后期优化。

本发明还提供一种基于云平台的自动驾驶车辆故障诊断方法，所述方法包括：步骤1：诊断模块利用专家系统和机器学习方法对车辆进行诊断，根据诊断结果生成故障代码，故障代码打包为指定类型的文件，通过网络将其发送至上报模块；步骤2：上报模块将接收到的所有文件进行汇总，通过网络将汇总文件发送至检索模块；步骤3：检索模块对接收到的汇总文件进行解析，根据解析出的内容，在预设的故障码字典中检索出相对应的故障诊断内容，并发送至显示模块；步骤4：显示模块实时显示故障诊断内容，以供相关人员查看。

进一步的，所述方法还包括：步骤5：分析模块获取检索模块检索出的故障诊断内容，并将其进行保存，并统计分析，以备后期优化。

进一步的，所述指定类型的文件为proto文件。

进一步的，所述诊断模块通过网络将诊断结果发送至上报模块，具体为：诊断模块采用TCP通讯，将文件以protobuf定义的结构数据通过以太网线以规定协议发送至上报模块。

进一步的，所述以protobuf定义的结构数据为（数据包头+数据包体+数据包尾结构）。

进一步的，所述上报模块通过网络将汇总文件发送至检索模块，具体为：上报模块采用以太网TCP通信，以Client方式与云平台创建Socket连接，通过Socket连接，将汇总文件以protobuf定义的结构数据，以用规定协议上传至检索模块。

进一步的，所述步骤4具体为：显示模块根据人员登录的账号权限，将对应的故障诊断内容实时显示，以供该人员查看。

进一步的，所述故障诊断内容包括：故障信息、故障可能原因、维修建议。

本发明提供一种基于云平台的自动驾驶车辆故障诊断装置及方法，主要用于解决现有技术存在的需提供专门的故障信息读取设备，使用不便，无法实时显示等技术问题。本申请提供的技术方案无需准备专门的设备，就能够检测车辆自动驾驶系统、远程驾驶系统等车辆控制器所有节点及软件模块的故障信息，并能实时将故障信息上传至云平台，以供专业人员查看。

附图说明

图1是本发明提供的一种基于云平台的自动驾驶车辆故障诊断装置结构示意图；

图2是本发明提供的一种基于云平台的自动驾驶车辆故障诊断方法流程示意图；

图3是本发明提供的另一种基于云平台的自动驾驶车辆故障诊断方法流程示意图；

图4是本发明提供的一种基于云平台的自动驾驶车辆故障诊断装置框架示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一：

本发明提供一种基于云平台的自动驾驶车辆故障诊断装置及方法，该装置包括诊断模块、上报模块、检索模块和显示模块。如图1所示，诊断模块与上报模块设置于车辆上，检索模块与显示模块设置于云平台上，上报模块通过网络分别与诊断模块、检索模块相连，检索模块与显示模块相连。如图2所示，该装置通过如下步骤运行。

步骤1：诊断模块利用专家系统和机器学习方法对车辆进行诊断，根据诊断结果生成故障代码，故障代码打包为指定类型的文件，通过网络将其发送至上报模块；

其中，专家系统是一个或一组能在某些特定领域内，应用大量的专家知识和推理方法求解复杂问题的一种人工智能计算机程序，属于人工智能的一个发展分支。专家系统的研究目标是模拟人类专家的推理思维过程，一般是将领域专家的知识和经验，用一种知识表达模式存入计算机，系统对输入的事实进行推理，做出判断和决策。机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断，机器学习方法包括监督学习、无监督学习、半监督学习等。

这里所说的指定文件类型通常是指proto文件。proto文件就是一个消息的协议文件，这个协议文件的后缀文件名为“.proto”。

步骤2：上报模块将接收到的所有文件进行汇总，通过网络将汇总文件发送至检索模块；

步骤3：检索模块对接收到的汇总文件进行解析，根据解析出的内容，在预设的故障码字典中检索出相对应的故障诊断内容，并发送至显示模块；

步骤4：显示模块实时显示故障诊断内容，以供相关人员查看。

本申请提供的技术方案能够在没有专用故障信息读取设备的情况下，通过设置在车辆内部的诊断模块对车辆进行故障诊断，再通过上报模块将其上传至云平台，云平台通过对接收到的信息进行解析，并进行实时显示，以供相关人员查看。

实施例二：

本发明提供一种基于云平台的自动驾驶车辆故障诊断装置及方法，该装置包括诊断模块、上报模块、检索模块、显示模块和分析模块。如图1所示，诊断模块与上报模块设置于车辆上，检索模块与显示模块设置于云平台上，上报模块通过网络分别与诊断模块、检索模块相连，检索模块分别与显示模块、分析模块相连。如图3所示，该装置通过如下步骤运行。

步骤1：诊断模块利用专家系统和机器学习方法对车辆进行诊断，根据诊断结果生成故障代码，故障代码打包为指定类型的文件，通过网络将其发送至上报模块；

步骤2：上报模块将接收到的所有文件进行汇总，通过网络将汇总文件发送至检索模块；

步骤3：检索模块对接收到的汇总文件进行解析，根据解析出的内容，在预设的故障码字典中检索出相对应的故障诊断内容，并发送至显示模块；

步骤4：显示模块实时显示故障诊断内容，以供相关人员查看；

步骤5：分析模块获取检索模块检索出的故障诊断内容，并将其进行保存，并统计分析，以备后期优化。

由于在步骤3中，检索模块对接收到的汇总文件进行了解析、检索，而分析模块又与检索模块相连，所以分析模块可以从检索模块中获取检索出的故障诊断内容，包括故障代码、故障信息、故障可能原因、维修建议等。分析模块将这些故障相关数据进行保存记录，同时对这些数据进行统计，统计各类故障发生时间、故障频次等。这些信息通常是记录在云平台的数据库中，以供相关人员查看，后续可根据分析结果，有针对性的对自动驾驶车辆的各个系统部件进行优化处理。

本申请提供的技术方案能够在没有专用故障信息读取设备的情况下，通过设置在车辆内部的诊断模块对车辆进行故障诊断，再通过上报模块将其上传至云平台，云平台通过对接收到的信息进行解析，并进行实时显示，以供相关人员查看。

实施例三：

本发明提供一种基于云平台的自动驾驶车辆故障诊断装置及方法，该装置包括诊断模块、上报模块、检索模块和显示模块。如图1所示，诊断模块与上报模块设置于车辆上，检索模块与显示模块设置于云平台上，上报模块通过网络分别与诊断模块、检索模块相连，检索模块与显示模块相连。如图2所示，该装置通过如下步骤运行。

步骤1：诊断模块利用专家系统和机器学习方法对车辆进行诊断，根据诊断结果生成故障代码，故障代码打包为指定类型的文件，通过网络将其发送至上报模块；

诊断模块通过诊断，确定故障发生的模块、故障类型以及故障等级，从而生成故障代码。例如，自动驾驶的感知融合模块检测到感知模块的costmap数据丢失，生成的故障代码为11311101001，1代表自动驾驶系统，13代表检测模块为感知融合模块，111代表故障模块为lidar子模块，01代表故障类型为无数据，00为扩展码，1代表故障等级为1级。

由前文可知，这里的指定类型的文件指的proto文件，而这类文件是以protobuf定义数据的结构，具体为（数据包头+数据包体+数据包尾结构）。所述诊断模块采用TCP通讯，将故障代码打包成proto文件，以protobuf 定义的结构数据通过以太网线以规定的协议，通常是TCP/IP网络协议，发送至上报模块。

步骤2：上报模块将接收到的所有文件进行汇总，通过网络将汇总文件发送至检索模块；

由于诊断模块设置于自动驾驶车辆中，例如设置于车辆的自动驾驶系统中（如图4所示），可以监测车辆的自动驾驶系统、远程驾驶系统等车辆控制器的所有节点以及软件模块，所以诊断模块会根据诊断对象的不同，形成多个诊断结果，例如自动驾驶系统故障信息、远程驾驶故障信息、底盘故障信息等，从而生成多个故障代码，所以发送给上报模块多个以protobuf 定义的结构数据的proto文件。上报模块在接收到多个文件后，会将这些文件进行汇总，重新打包成新的protobuf结构化数据，采用以太网TCP通信，以Client方式与云平台创建Socket连接，通过Socket连接，将汇总文件以protobuf定义的结构数据，以用规定协议，即TCP/IP网络协议，上传至检索模块，也就是发送给云平台。

由于检测模块可以实时检测车辆控制器所有模块及节点的故障信息，故而提高了故障信息定位速度。一般情况下，上报模块即车辆上的网联单元，网联单元是自动驾驶车辆中用于采集车辆信息并与外部设备交互的控制单元。而文中所述云平台是与车载网联单元进行信息交互的远程计算机构成的云计算平台。

步骤3：检索模块对接收到的汇总文件进行解析，根据解析出的内容，在预设的故障码字典中检索出相对应的故障诊断内容，并发送至显示模块；

步骤4：显示模块实时显示故障诊断内容，以供相关人员查看。

本申请提供的技术方案能够在没有专用故障信息读取设备的情况下，通过设置在车辆内部的诊断模块对车辆进行故障诊断，再通过上报模块将其上传至云平台，云平台通过对接收到的信息进行解析，并进行实时显示，以供相关人员查看。

实施例四：

本发明提供一种基于云平台的自动驾驶车辆故障诊断装置及方法，该装置包括诊断模块、上报模块、检索模块和显示模块。如图1所示，诊断模块与上报模块设置于车辆上，检索模块与显示模块设置于云平台上，上报模块通过网络分别与诊断模块、检索模块相连，检索模块与显示模块相连。如图2所示，该装置通过如下步骤运行。

步骤1：诊断模块利用专家系统和机器学习方法对车辆进行诊断，根据诊断结果生成故障代码，故障代码打包为指定类型的文件，通过网络将其发送至上报模块；

步骤2：上报模块将接收到的所有文件进行汇总，通过网络将汇总文件发送至检索模块；

步骤3：检索模块对接收到的汇总文件进行解析，根据解析出的内容，在预设的故障码字典中检索出相对应的故障诊断内容，并发送至显示模块；

由于检索模块接收的汇总文件为protobuf结构化数据，为了方便后期处理，故需先进行解析，以获得故障码。再根据每一条故障码在预设的故障码字典中检索出相对应的故障诊断内容。

所述故障诊断内容包括故障信息、故障可能原因、维修建议以及该故障代码的开放权限（如开发人员可查看、测试人员可查看、运营人员可查看）。

步骤4：显示模块实时显示故障诊断内容，以供相关人员查看。

由于步骤3中检索模块根据解析出的内容中含有故障代码的开放权限，所以显示模块会根据人员登录的账号权限，将对应的故障诊断内容，如故障时间、故障定义、故障可能原因及维修建议等，在云平台的显示界面进行实时显示，以供不同人员查看，满足不同专业人员对于查看不同层级的故障信息需求。

由于显示模块是实时显示各监控车辆故障信息，工作人员可以从云平台远程读取车辆故障信息，提高响应效率；同时通过分配不同的权限，让不同专业人员能看到各自的故障信息，并做出处理，降低研发及运营成本。

综上所述，本发明实施例提供一种基于云平台的自动驾驶车辆故障诊断装置及方法，该技术方案能在没有专门读取故障信息的情况下，通过检测模块实时检测车辆各控制器所有模块及节点的故障信息，再由上报模块将其上传至云平台，检索模块通过对接收到的信息进行解析，显示模块再通过权限分配，让不同工作人员能看到各自的故障信息，并及时做出处理，提高了相应效率，降低研发及运营成本。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。