CN110363306A - 共享单车故障诊断方法 - Google Patents

Abstract

一种共享单车故障诊断方法，包括步骤S1、获取用户使用第一共享单车之后，并且在第一预定时间段内使用第二共享单车的短时换车数据记录，和/或用户使用第一共享单车的时间长度小于短时骑行时间阈值的短时骑行数据记录，步骤S2、根据该短时换车数据记录和/或该短时骑行数据记录，判断该第一共享单车是否存在故障。本发明能够在无需用户上报故障的情况下，根据单车是否频繁地被短时更换、或者短时弃用的统计分析，能够及时地发现故障。

Description

共享单车故障诊断方法

技术领域

本发明属于共享单车领域，涉及共享单车的大数据分析，特别是一种共享单车的故障诊断方法。

背景技术

共享自行车、共享电单车等共享单车，的故障诊断具有重要作用，能够及时发现问题派出维修人员，以提高车辆的使用频率，使得用户获得更好的使用体验。

目前，现在的故障诊断仅仅是通过用户报修。这种方式多数针对具有重大故障以至于根本无法骑行的车辆，用户为了防止不必要的扣款发生，可能会选择报修以退款。然而，目前还有大量的故障车，存在的故障并不未达到无法骑行的程度，仅仅是骑行困难，比如轮胎扭曲、润滑不足、骑行阻力大等，这些问题用户并不习惯报修，譬如上班时间用户赶时间，为了避免报修耽误时间，用户可能会选择短时间内放弃用车或者更换车辆继续骑行。这样，现有的报修方式就难以发现这类问题。

另外，目前很多共享单车采用包月、包年等收费方式，由于放弃用车、或者更换车辆并不会导致费用的增加，所以这种方式会使得用户懒于报修。这就更加导致用户不选择报修，从而导致共享单车运行平台更加难以获知单车的故障情况。例如，当链条掉了的车辆，用户开锁前并未发现链条有问题，而选择了开锁，骑行时发现无法骑行，由于包月计费情况下换车并不增加费用，因此用户常常为了省事，会在短时间内选择放弃用车或者更换车辆，并不进行故障上报。因此，车辆故障情况难以被平台发现。

亟需提供一种能够自动发现故障车辆的方法。

发明内容

一种共享单车故障诊断方法，其特征在于：

S1、获取用户使用第一共享单车之后，并且在第一预定时间段内使用第二共享单车的短时换车数据记录，和/或用户使用第一共享单车的时间长度小于短时骑行时间阈值的短时骑行数据记录，

S2、根据该短时换车数据记录和/或该短时骑行数据记录，判断该第一共享单车是否存在故障。

所述步骤S1，包括获取用户使用第一共享单车的第一时间，该第一时间为用户请求解锁第一共享单车的时间、或用户成功解锁第一共享单车的时间、或用户使用第一共享单车结束之后关锁的时间；还包括获取用户使用第二共享单车的第二时间，该第二时间为用户请求解锁第二共享单车的时间、或用户成功解锁第二共享单车的时间；步骤S1还包括根据第一时间和第二时间之差是否小于该第一预定时间段，以判断是否记录该短时换车数据记录。

该步骤S2包括，在第二预定时间段内，根据该第一共享单车的短时换车数据记录，判断该第一共享单车在第二预定时间段内被更换的次数是否超过阈值，如是，则判断该第一共享单车存在故障，该第一预定时间段小于该第二预定时间段。

当第一时间和第二时间之差小于该第一预定时间段时，向服务器发送该短时换车数据记录；并且触发步骤S2以进行故障判断，判断在第二预定时间段内，根据该第一共享单车的短时换车数据记录，判断该第一共享单车在第二预定时间段内被更换的次数是否超过阈值，如是，则判断该第一共享单车存在故障，该第一预定时间段小于该第二预定时间段。

当第一时间与第二时间之间的差时间小于或小于等于短时换车时间阈值时，将该第一时间、第二时间、差时间以及位置信息四者中的任一或任意组合，记录为该第一共享单车的短时换车数据记录。

该短时换车数据记录还包括该第一共享单车的停车或锁车时的位置信息，以及第一共享单车的编码信息。

该短时换车时间阈值以及该短时骑行时间阈值是根据真实故障数据经过学习训练得到，或根据经验值规定。

步骤S2还包括根据该短时换车数据记录和/或短时骑行数据记录，以及任意一者或多者的组合来联合判断该第一共享单车是否发生故障：

该第一共享单车的用户报修记录；

用户使用第一共享单车的过程中的平均骑行速度；

该第一共享单车连续未被使用的时间信息；

第一共享单车在使用时的行驶距离；

该短时换车数据记录、短时骑行数据记录还包括上述平均骑行速度、行驶距离中的一者或多者。

该步骤S1还包括，获取用户使用第一共享单车的开始时间和结束时间，当该结束时间与开始时间之差小于该短时骑行时间阈值时，将该开始时间、结束时间以及位置信息三者之中的任一或任意组合记录为该第一共享单车的短时骑行数据记录。

对步骤S2种判断为存在故障的该第一共享单车安排人员维修，或对于故障集中区域安排人员维修。

有益效果：

本发明通过对短时放弃用车或者短时更换用车的情况进行大数据统计，从而智能地发现存在故障的共享单车，节省了故障发现的成本，通过及时发现故障、并安排维修，降低了共享单车的故障率，提高了共享单车的用户体验。

具体实施方式：

本发明能够在无需用户上报故障的情况下，通过对骑行数据的大数据分析，就能够及时地发现故障。

实施方式一

在实施方式一种，仅仅根据短时换车数据记录来判断共享单车是否发生了故障。

包月付费用户在使用共享单车(第一共享单车A)的时候，常常会在开锁以后才发现共享单车存在故障，例如由于掉链子、润滑不足、车座故障等问题导致的难以骑行或者无法骑行的情况。这时候，由于故障上报繁琐费时，用户可能不会选择进行故障上报，而选择更换车辆。

通常用户使用共享单车，都是单次的行为，通常不会出现骑行完一辆车之后，立马换乘另一辆车的情况。例如上下班的时候，从地铁骑行到单位，则停止用车，会等到下班再次用车，通常不会发生短时间内更换单车的情况。短时间内容换车通常说明单车A不好用。所以，如果发生了短时间换车的情况，则更能够说明单车A发生了故障。

所以，在第一实施方式中，通过记录“短时换车记录数据”来判断单车A发生了故障。

以下详细说明步骤S1、S2.

步骤S1中、获取用户骑行第一共享单车A后，在预定时间内更换第二共享单车B的短时换车数据记录，

用户开锁第一共享单车A后，云端或者手机端记录开始使用单车A的时间TA1(可以是开锁成功时间或者请求解锁例如扫描二维码的时间)，用户发现单车A难以骑行之后，可能会放弃用车，或者艰难骑行到下一个单车点处，立即更换单车B，这时候记录用户停止使用单车A的时间TA2，以及开始使用单车B的时间TB1.

例如，云端或者手机端可以设定短时换车阈值Tchang，例如是1分钟。每次用户结束使用单车A之后，就进行Tchang(例如1分钟)的计时，如果在1分钟之内，发生了该用户开锁另一单车B的情况，则为单车A生成短时换车数据记录。如果在1分钟之内未发生用户解锁新车的情况，则不记录短时换车数据记录，以节约存储空间。

该短时换车数据记录可以仅仅包含换车时刻以及短时换车标志。换车时刻可以是开始使用单车A的时间、结束使用单车A的时间或者开始使用单车B的时间等等，或者这几者的任意组合。短时换车数据记录还可以包括单车A使用结束后的位置信息，以方便维护；还包括用户使用单车A过程中的平均速度、行驶距离等信息。以辅助判断是否发生了骑行故障。

为了防止误判，对一段时间内单车A的短时换车数据记录的数目进行统计。例如，如果在一周时间内，单车A记录了5次短时换车数据记录，则认为单车A发生了故障。

另外，为了进一步防止误判，还可以结合单车A每次平均使用的时间长度、平均每次的行驶距离，平均速度等信息来辅助判断。

通常，该短时换车数据记录绑定到每辆车的数据结构中。当然也可以采用专门的服务器来管现该短时换车数据记录，以节约计算量。每当判断发现短时换车行为的发生时，就向该专门服务器发送该短时换车数据记录，并触发故障的判断。例如发现车辆A在1分钟之内更换车辆B时，将该短时换车数据记录在专门服务器中，并判断在一个长时间(第二预定时间段)内，例如一周时间内，判断单车A是否发生了多次换车，例如5次，如果超过5次，则判断单车A发生了故障。

实施方式二：

该实施方式中，主要根据短时骑行数据记录，判断该第一共享单车是否存在故障。

短时骑行数据记录是指，用户骑行第一共享单车A的时间短于阈值，例如1分钟的情况。

包月付费用户在使用共享单车(第一共享单车A)的时候，常常会在开锁以后才发现共享单车存在故障，例如由于掉链子、润滑不足、车座故障等问题导致的难以骑行或者无法骑行的情况。这时候，由于故障上报繁琐费时，用户可能不会选择进行故障上报，而选择放弃用车。

对于第一共享单车A来说，从用户开锁到关锁，仅仅经过了很短的时间，例如1分钟，而且骑行距离通常也很短，一般不足50米，车子也难以骑很快。所以，在这种情况下，通常来说，单车发生了故障。然而，也存在极端情况下，比如老年人。所以为了防止故障的误判，对第一共享单车A在一段长时间内的记录进行统计，来准确地判断单车A是否发生了故障。譬如，在1天时间内或者2天时间内，记录单车A的所有使用记录。判断在这1天或者2天时间内，是否单车的使用时间都很短，例如都在1分钟以内，或者大部分都在1分钟以内(个别用户可能会忍受而多骑一段时间)，并且骑行速度明显低于正常速度(例如)，骑行距离明显短于正常距离(例如50米)。如果有这种情况，比如2天内或者1周内单车被骑行了10次，其中7次都存在骑行异常(骑行时间短，骑行距离短，平均速度低)，则判断单车A发生了故障。

实施方式三

该实施方式中，结合了短时骑行记录，以及短时换车数据记录来共同判断单车A是否发生了故障。例如，如果在一周内，出现了5次以上的短时骑行记录，并且还出现了5次以上的短时换车数据记录，则认为出现了故障。

另外，该短时换车时间阈值以及该短时骑行时间阈值、以及次数阈值是根据真实故障数据经过学习训练得到，或根据经验值规定。在根据以上方法判断单车A发生故障时，根据单车A的位置，派出运营人员进行维修。运营人员反馈故障情况，有故障还是无故障，是何种故障。如果故障误报情况过多，那么可以适当提高次数阈值，比如将一周之内5次的故障判断标准提高到一周之内6次或者7次等等。以降低故障误报情况。

另外，对于已有的用户上报故障的情况，提取这些故障单车的短时换车数据记录、或者短时放弃用车记录，将这些数据作为训练数据，训练故障分析模型，以找到合适的阈值。

关于维修，为了节约人力成本，可以针对故障集中区域安排维修，例如通过热力图的统计，发现某一区域存在故障集中的情况，则安排人员上门维修。

Claims (10)

1.一种共享单车故障诊断方法，其特征在于：

S1、获取用户使用第一共享单车之后，并且在第一预定时间段内使用第二共享单车的短时换车数据记录，和/或用户使用第一共享单车的时间长度小于短时骑行时间阈值的短时骑行数据记录，

S2、根据该短时换车数据记录和/或该短时骑行数据记录，判断该第一共享单车是否存在故障。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述步骤S1，包括获取用户使用第一共享单车的第一时间，该第一时间为用户请求解锁第一共享单车的时间、或用户成功解锁第一共享单车的时间、或用户使用第一共享单车结束之后关锁的时间；还包括获取用户使用第二共享单车的第二时间，该第二时间为用户请求解锁第二共享单车的时间、或用户成功解锁第二共享单车的时间；步骤S1还包括根据第一时间和第二时间之差是否小于该第一预定时间段，以判断是否记录该短时换车数据记录。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

该步骤S2包括，在第二预定时间段内，根据该第一共享单车的短时换车数据记录，判断该第一共享单车在第二预定时间段内被更换的次数是否超过阈值，如是，则判断该第一共享单车存在故障，该第一预定时间段小于该第二预定时间段。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：

当第一时间和第二时间之差小于该第一预定时间段时，向服务器发送该短时换车数据记录；并且触发步骤s2以进行故障判断，判断在第二预定时间段内，根据该第一共享单车的短时换车数据记录，判断该第一共享单车在第二预定时间段内被更换的次数是否超过阈值，如是，则判断该第一共享单车存在故障，该第一预定时间段小于该第二预定时间段。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：

当第一时间与第二时间之间的差时间小于或小于等于短时换车时间阈值时，将该第一时间、第二时间、差时间以及位置信息四者中的任一或任意组合，记录为该第一共享单车的短时换车数据记录。

6.根据权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于：

该短时换车数据记录还包括该第一共享单车的停车或锁车时的位置信息，以及第一共享单车的编码信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

该短时换车时间阈值以及该短时骑行时间阈值是根据真实故障数据经过学习训练得到，或根据经验值规定。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

步骤S2还包括根据该短时换车数据记录和/或短时骑行数据记录，以及任意一者或多者的组合来联合判断该第一共享单车是否发生故障：

该第一共享单车的用户报修记录；

用户使用第一共享单车的过程中的平均骑行速度；

该第一共享单车连续未被使用的时间信息；

第一共享单车在使用时的行驶距离；

该短时换车数据记录、短时骑行数据记录还包括上述平均骑行速度、行驶距离中的一者或多者。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

该步骤s1还包括，获取用户使用第一共享单车的开始时间和结束时间，当该结束时间与开始时间之差小于该短时骑行时间阈值时，将该开始时间、结束时间以及位置信息三者之中的任一或任意组合记录为该第一共享单车的短时骑行数据记录。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

对步骤S2种判断为存在故障的该第一共享单车安排人员维修，或对于故障集中区域安排人员维修。