CN110703739B - 车辆诊断方法、路侧单元、车载单元、系统及存储介质 - Google Patents

车辆诊断方法、路侧单元、车载单元、系统及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN110703739B
CN110703739B CN201911033957.5A CN201911033957A CN110703739B CN 110703739 B CN110703739 B CN 110703739B CN 201911033957 A CN201911033957 A CN 201911033957A CN 110703739 B CN110703739 B CN 110703739B
Authority
CN
China
Prior art keywords
information
diagnosis
vehicle
fault
road side
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201911033957.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110703739A (zh
Inventor
丁磊
蔡鹏�
周洪波
吴坚
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Human Horizons Shanghai Autopilot Technology Co Ltd
Original Assignee
Human Horizons Shanghai Autopilot Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Human Horizons Shanghai Autopilot Technology Co Ltd filed Critical Human Horizons Shanghai Autopilot Technology Co Ltd
Priority to CN201911033957.5A priority Critical patent/CN110703739B/zh
Publication of CN110703739A publication Critical patent/CN110703739A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110703739B publication Critical patent/CN110703739B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0221—Preprocessing measurements, e.g. data collection rate adjustment; Standardization of measurements; Time series or signal analysis, e.g. frequency analysis or wavelets; Trustworthiness of measurements; Indexes therefor; Measurements using easily measured parameters to estimate parameters difficult to measure; Virtual sensor creation; De-noising; Sensor fusion; Unconventional preprocessing inherently present in specific fault detection methods like PCA-based methods
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/20—Pc systems
    • G05B2219/24—Pc safety
    • G05B2219/24065—Real time diagnostics

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明涉及车辆诊断技术领域，公开了一种车辆的诊断方法、路侧单元、车载单元、系统及存储介质，该方法包括：路侧单元向车载单元发送诊断指令，并接收车载单元响应于诊断指令而返回的诊断信息；路侧单元获取车辆的位置信息以及车辆所处环境的环境信息；路侧单元将诊断信息、位置信息和环境信息发送至诊断平台，以使诊断平台根据诊断信息、位置信息和环境信息获得车辆的诊断结果；路侧单元接收诊断平台返回的诊断结果，并将诊断结果发送至车载单元。本发明实施例能随时对车辆发起诊断并及时向车辆返回诊断结果，从而使得在车辆发生故障时，能及时获知车辆的故障信息，进而能及时提醒并引导用户，因此提高了车辆的安全性。

Description

车辆诊断方法、路侧单元、车载单元、系统及存储介质
技术领域
本发明涉及车辆诊断技术领域，特别是涉及一种车辆诊断方法、路侧单元、车载单元、系统及存储介质。
背景技术
近年来，随着科学技术的发展和社会的进步，汽车已逐渐成为人们的主要代步工具；同时，随着汽车的普及，对车辆进行诊断，以确保车辆的安全性也逐渐成为人们的关注重点。
目前，通常需要借助检测工具和仪表设备来对车辆进行诊断；具体地，车辆中预先安装有OBD(On Board Diagnostics，车载自动诊断系统)，采用有线连接的方式将诊断仪插接在OBD接口上，从而获取车辆的诊断信息。
但是，本发明人在实施本发明的过程中，发现现有技术至少存在以下技术问题：上述的车辆诊断方式具有一定的滞后性；如，当车辆发生故障后，由于车辆的故障数据(DTC，Diagnostic Trouble Code)无法主动对外发送，而需要将诊断仪插接在车辆的OBD接口上才能获取该故障信息，因此导致无法及时获知车辆发生故障并及时提供相关服务，从而影响车辆的安全性。
发明内容
本发明的目的是提供一种车辆的诊断方法、路侧单元、车载单元、系统及存储介质，能够在车辆发生故障时，及时获得车辆的诊断信息并返回相应的诊断结果，以提高车辆的安全性。
为了解决上述技术问题，本发明提供一种车辆诊断方法，包括：
路侧单元向车载单元发送诊断指令，并接收所述车载单元响应于所述诊断指令而返回的诊断信息；
所述路侧单元获取车辆的位置信息以及车辆所处环境的环境信息；
所述路侧单元将所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息发送至诊断平台，以使所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息获得车辆的诊断结果；
所述路侧单元接收所述诊断平台返回的所述诊断结果，并将所述诊断结果发送至所述车载单元。
作为优选方案，当所述诊断信息中包含故障数据时；则，
所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息获得车辆的诊断结果，具体包括：
所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息、所述环境信息以及预设的故障信息与环境信息关联模型，计算所述诊断信息与所述环境信息之间的关联度；
根据所述诊断信息与所述环境信息之间的关联度、所述诊断信息以及预设的故障信息与故障模式关联模型，计算每一故障模式与故障症状之间的关联度；其中，所述故障症状为所述诊断信息和所述环境信息；
根据每一所述故障模式与所述故障症状之间的关联度，通过以下公式计算每一所述故障模式出现的概率值：
Figure BDA0002250918710000021
其中，P_FMi为第i个所述故障模式出现的概率值；FMi_SYj为第i个所述故障模式与第j个所述故障症状之间的关联度；
选取所述概率值符合预设的概率条件的故障模式，作为所述诊断结果。
作为优选方案，所述预设的概率条件为：所述概率值为全部概率值中最大的前N个概率值；其中，N为正整数。
作为优选方案，所述路侧单元和所述车载单元之间采用DSRC协议、LTE-V协议或5G协议进行通信。
为了解决相同的技术问题，本发明实施例还提供另一种车辆诊断方法，包括：
车载单元响应路侧单元发送的诊断指令，对车辆进行诊断，获得诊断信息；
所述车载单元将所述诊断信息发送至所述路侧单元，以使所述路侧单元将所述诊断信息、获取的车辆的位置信息以及车辆所处环境的环境信息发送至诊断平台，并接收所述诊断平台返回的诊断结果；其中，所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息获得所述诊断结果；
所述车载单元接收所述路侧单元发送的所述诊断结果。
作为优选方案，当所述诊断信息中包含故障数据时；则，
所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息获得所述诊断结果，具体包括：
所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息、所述环境信息以及预设的故障信息与环境信息关联模型，计算所述诊断信息与所述环境信息之间的关联度；
根据所述诊断信息与所述环境信息之间的关联度、所述诊断信息以及预设的故障信息与故障模式关联模型，计算每一故障模式与故障症状之间的关联度；其中，所述故障症状为所述诊断信息和所述环境信息；
根据每一所述故障模式与所述故障症状之间的关联度，通过以下公式计算每一所述故障模式出现的概率值：
Figure BDA0002250918710000031
其中，P_FMi为第i个所述故障模式出现的概率值；FMi_SYj为第i个所述故障模式与第j个所述故障症状之间的关联度；
选取所述概率值符合预设的概率条件的故障模式，作为所述诊断结果。
作为优选方案，所述预设的概率条件为：所述概率值为全部概率值中最大的前N个概率值；其中，N为正整数。
作为优选方案，所述车载单元和所述路侧单元之间采用DSRC协议、LTE-V协议或5G协议进行通信。
为了解决相同的技术问题，本发明实施例还提供又一种车辆诊断方法，包括：
路侧单元向车载单元发送诊断指令；
所述车载单元响应所述诊断指令，对车辆进行诊断，获得诊断信息，并将所述诊断信息返回至所述路侧单元；
所述路侧单元获取车辆的位置信息以及车辆所处环境的环境信息，并将所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息发送至诊断平台；
所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息获得车辆的诊断结果，并将所述诊断结果返回至所述路侧单元；
所述路侧单元将所述诊断结果发送至所述车载单元。
作为优选方案，当所述诊断信息中包含故障数据时；则，
所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息获得车辆的诊断结果，具体包括：
所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息、所述环境信息以及预设的故障信息与环境信息关联模型，计算所述诊断信息与所述环境信息之间的关联度；
根据所述诊断信息与所述环境信息之间的关联度、所述诊断信息以及预设的故障信息与故障模式关联模型，计算每一故障模式与故障症状之间的关联度；其中，所述故障症状为所述诊断信息和所述环境信息；
根据每一所述故障模式与所述故障症状之间的关联度，通过以下公式计算每一所述故障模式出现的概率值：
Figure BDA0002250918710000041
其中，P_FMi为第i个所述故障模式出现的概率值；FMi_SYj为第i个所述故障模式与第j个所述故障症状之间的关联度；
选取所述概率值符合预设的概率条件的故障模式，作为所述诊断结果。
作为优选方案，所述预设的概率条件为：所述概率值为全部概率值中最大的前N个概率值；其中，N为正整数。
作为优选方案，所述路侧单元和所述车载单元之间采用DSRC协议、LTE-V协议或5G协议进行通信。
为了解决相同的技术问题，相应地，本发明实施例还提供一种路侧单元，包括第一处理器、第一存储器以及存储在所述第一存储器中且被配置为由所述第一处理器执行的计算机程序，所述第一处理器执行所述计算机程序时实现上述的车辆诊断方法。
为了解决相同的技术问题，相应地，本发明实施例还提供一种车载单元，包括第二处理器、第二存储器以及存储在所述第二存储器中且被配置为由所述第二处理器执行的计算机程序，所述第二处理器执行所述计算机程序时实现上述的车辆诊断方法。
为了解决相同的技术问题，本发明实施例还提供一种车辆诊断系统，包括诊断平台、上述的路侧单元以及上述的车载单元；
其中，所述诊断平台，用于根据所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息获得车辆的诊断结果，并将所述诊断结果返回至所述路侧单元。
为了解决相同的技术问题，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有程序，当所述程序运行时，实现上述的车辆诊断方法。
与现有技术相比，本发明提供一种车辆的诊断方法、路侧单元、车载单元、系统及存储介质，通过所述路侧单元向车载单元发送诊断指令，且接收所述车载单元返回的诊断信息，然后由所述路侧单元将所述诊断信息、获取的所述位置信息和所述环境信息发送至所述诊断平台，并接收由所述诊断平台返回的相应的诊断结果，最后由所述路侧单元将所述诊断结果发送至所述车载单元，使得所述路侧单元能够随时对车辆发起诊断并及时向车辆返回相应的诊断结果，从而使得在车辆发生故障时，所述路侧单元能够及时获知车辆的故障信息，进而及时提醒并引导用户，因此提高了车辆的安全性。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的车辆诊断方法的流程示意图；
图2是本发明实施例二提供的车辆诊断方法的流程示意图；
图3是本发明实施例三提供的车辆诊断方法的流程示意图；
图4是本发明实施例四提供的路侧单元的结构示意图；
图5是本发明实施例五提供的车载单元的结构示意图；
图6是本发明实施例六提供的车辆诊断系统的结构示意图。
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作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
参见图1，是本发明实施例一提供的车辆诊断方法的流程示意图。
本发明实施例提供的所述车辆诊断方法，可由路侧单元(RSU，Road Side Unit)执行，且本实施例均以所述路侧单元作为执行主体进行说明。其中，所述路侧单元安装于路侧，如公共道路、停车场、加油站、高速公路出入口等。
在本发明实施例中，所述车辆诊断方法，包括以下步骤S11-S14：
S11、路侧单元向车载单元发送诊断指令，并接收所述车载单元响应于所述诊断指令而返回的诊断信息。
在具体实施时，所述路侧单元向所述车载单元发送诊断指令，所述车载单元响应于所述诊断指令，对车辆进行诊断，获得相应的诊断信息，并将所述诊断信息发送至所述路侧单元，所述路侧单元接收所述诊断信息。其中，所述诊断指令携带有诊断脚本，因此，所述车载单元响应于所述诊断指令，对车辆进行诊断，获得相应的诊断信息，具体为：所述车载单元响应于所述诊断指令，执行所述诊断脚本，从而获得相应的诊断信息。
S12、所述路侧单元获取车辆的位置信息以及车辆所处环境的环境信息。
在步骤S12中，优选地，可以通过差分定位基站获取车辆的位置信息，并通过交通环境检测传感器获取车辆所处环境的环境信息；因此，在具体实施时，所述路侧单元通过所述差分定位基站获取所述车辆的位置信息，并通过所述交通环境检测传感器获取车辆所处环境的环境信息。
其中，所述通过差分定位基站获取车辆的位置信息，具体为：所述差分定位基站通过卫星导航天线接收卫星数据，并与所述差分定位基站中的精确位置数据对比，获得偏差；接收车辆发送的车辆GPS数据，并根据所述偏差和所述车辆GPS数据计算得到车辆的位置信息；其中，所述车辆GPS数据由车辆中的高精定位模块获取得到。
另外，所述交通环境检测传感器用于感知车辆的周围环境，因此，可根据不同的道路环境配置不同的交通环境检测传感器。优选地，所述交通环境检测传感器包括但不限于温度传感器、雨雾传感器、能见度传感器和视频检测传感器。
S13、所述路侧单元将所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息发送至诊断平台，以使所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息获得车辆的诊断结果。
在具体实施时，所述路侧单元将所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息发送至诊断平台，所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息进行综合分析后，获得相应的车辆的诊断结果，并将所述诊断结果发送至所述路侧单元。
需要说明的是，当所述诊断信息为非故障信息时，获得的所述诊断结果为无故障；
当所述诊断信息中包含故障数据(DTC，Diagnostic Trouble Code)时，获得的所述诊断结果包括车辆的故障模式。另外，为了便于在车辆发生故障时，及时向用户提供车辆维修和道路引导服务，因此所述诊断结果还可包括与所述故障模式相对应的维修引导信息和零部件推荐信息。
S14、所述路侧单元接收所述诊断平台返回的所述诊断结果，并将所述诊断结果发送至所述车载单元。
在具体实施时，所述路侧单元在接收到所述诊断结果后，将所述诊断结果发送至所述车载单元，以向用户展示所述诊断结果并提醒用户。
在本发明实施例中，通过所述路侧单元向车载单元发送诊断指令，且接收所述车载单元返回的诊断信息，然后由所述路侧单元将所述诊断信息、获取的所述位置信息和所述环境信息发送至所述诊断平台，并接收由所述诊断平台返回的相应的诊断结果，最后由所述路侧单元将所述诊断结果发送至所述车载单元，使得所述路侧单元能够随时对车辆发起诊断并及时向车辆返回相应的诊断结果，从而使得在车辆发生故障时，所述路侧单元能够及时获知车辆的故障信息，进而及时提醒并引导用户，因此提高了车辆的安全性。
在一种优选实施方式中，所述路侧单元和所述车载单元之间采用DSRC协议、LTE-V协议或5G协议进行通信。由于传统的远程诊断均采用主机厂的封闭协议，不会对外开放，因此只能对单一品牌进行中诊断，不具备为行业所有品牌车辆提供诊断服务的协议基础。本实施例通过使所述路侧单元和所述车载单元之间采用DSRC协议、LTE-V协议或5G协议进行通信，即采用开放式协议进行通信，使得所述路侧单元可向不同品牌的车辆发起诊断，从而使得在任一车辆发生故障时，均能及时获取车辆的故障信息并提醒用户；而且，采用DSRC协议、LTE-V协议或5G协议，实现了车辆的短程诊断，可及时为车辆提供相应的后续服务。
在一种优选实施方式中，当所述诊断信息中包含故障数据时；则，
所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息获得车辆的诊断结果，具体包括以下步骤S131-S134：
S131、所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息、所述环境信息以及预设的故障信息与环境信息关联模型，计算所述诊断信息与所述环境信息之间的关联度；
S132、根据所述诊断信息与所述环境信息之间的关联度、所述诊断信息以及预设的故障信息与故障模式关联模型，计算每一故障模式与故障症状之间的关联度；其中，所述故障症状为所述诊断信息和所述环境信息；
S133、根据每一所述故障模式与所述故障症状之间的关联度，通过以下公式计算每一所述故障模式出现的概率值：
Figure BDA0002250918710000091
其中，P_FMi为第i个所述故障模式出现的概率值；FMi_SYj为第i个所述故障模式与第j个所述故障症状之间的关联度；i＞0，j＞0。
S134、选取所述概率值符合预设的概率条件的故障模式，作为所述诊断结果。
需要说明的是，在步骤S131中，所述故障信息与环境信息关联模型为根据第一历史数据所训练得到的模型；具体地，以所述第一历史数据作为输入、以所述故障信息与所述环境信息之间的关联度作为输出，通过对大量的所述第一历史数据进行处理分析，训练得到所述故障信息与环境信息关联模型。其中，所述第一历史数据包括车辆的历史故障信息、车辆的历史位置信息和车辆所处环境的历史环境信息。
在步骤S132中，所述故障信息与故障模式关联模型为根据第二历史数据所训练得到的模型；具体地，以所述第二历史数据作为输入、以所述故障模式与故障症状之间的关联度作为输出，通过对大量的所述第二历史数据进行处理分析，训练得到所述故障信息与故障模式关联模型。其中，所述第二历史数据包括车辆的历史故障信息、车辆的历史故障信息与车辆的历史环境信息之间的关联度。可以理解的，在具体实施时，在所述诊断平台中预先配置有多个故障模式，通过所述诊断信息与所述环境信息之间的关联度、所述诊断信息以及预设的故障信息与故障模式关联模型，能够计算每一所述故障模式与故障症状之间的关联度。
在步骤S133中，需要说明的是，在所述诊断平台中预先配置有多个故障症状，所述诊断平台接收到的所述故障症状，即为所述诊断平台预先配置的第j个故障症状。因此，可根据该故障模式与所述故障症状之间的关联度，通过公式
Figure BDA0002250918710000101
计算该故障模式出现的概率值。
在步骤S134中，优选地，本实施例中所述预设的概率条件为：所述概率值为全部概率值中最大的前N个概率值；其中，N为正整数。因此，在具体实施时，在计算出每一所述故障模式出现的概率值后，从全部所述故障模式中选取概率值最大的前N个故障模式，作为所述诊断结果。其中，N可以根据实际使用情况设置；优选地，本实施例中，N为5。
实施例二
参见图2，是本发明实施例二提供的车辆诊断方法的流程示意图。
本发明实施例提供的车辆诊断方法，可由车载单元(OBU，On board Unit)执行，且本实施例均以所述车载单元作为执行主体进行说明。其中，所述车载单元安装于车辆上。
在本发明实施例中，所述车辆诊断方法，包括以下步骤S21-S23：
S21、车载单元响应路侧单元发送的诊断指令，对车辆进行诊断，获得诊断信息。
在具体实施时，所述路侧单元向所述车载单元发送诊断指令，所述车载单元响应于所述诊断指令，对车辆进行诊断，获得相应的诊断信息。其中，所述诊断指令携带有诊断脚本，因此，所述车载单元响应于所述诊断指令，对车辆进行诊断，获得相应的诊断信息，具体为：所述车载单元响应于所述诊断指令，执行所述诊断脚本，从而获得相应的诊断信息。
S22、所述车载单元将所述诊断信息发送至所述路侧单元，以使所述路侧单元将所述诊断信息、获取的车辆的位置信息以及车辆所处环境的环境信息发送至诊断平台，并接收所述诊断平台返回的诊断结果；其中，所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息获得所述诊断结果。
在具体实施时，所述车载单元将所述诊断信息发送至所述路侧单元；所述路侧单元将所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息发送至所述诊断平台；所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息获得所述诊断结果，并将所述诊断结果返回至所述路侧单元。
需要说明的是，所述车辆的位置信息和所述车辆所处环境的环境信息均由所述路侧单元获取得到。具体地，所述路侧单元通过所述差分定位基站获取所述车辆的位置信息，并通过所述交通环境检测传感器获取车辆所处环境的环境信息。
其中，所述通过差分定位基站获取车辆的位置信息，具体为：所述差分定位基站通过卫星导航天线接收卫星数据，并与所述差分定位基站中的精确位置数据对比，获得偏差；接收车辆发送的车辆GPS数据，并根据所述偏差和所述车辆GPS数据计算得到车辆的位置信息；其中，所述车辆GPS数据由车辆中的高精定位模块获取得到。通过由所述差分定位基站计算所述车辆的位置信息，并由所述路侧单元获取所述车辆的位置信息，避免了需要在车辆中安装相应的GPS差分模块来计算获取车辆的位置信息，从而降低了对车辆改装的成本。另外，所述交通环境检测传感器用于感知车辆的周围环境，因此，可根据不同的道路环境配置不同的交通环境检测传感器。优选地，所述交通环境检测传感器包括但不限于温度传感器、雨雾传感器、能见度传感器和视频检测传感器。
此外，需要说明的是，当所述诊断信息为非故障信息时，获得的所述诊断结果为无故障；
当所述诊断信息中包含故障数据时，获得的所述诊断结果包括车辆的故障模式。另外，为了便于在车辆发生故障时，及时向用户提供车辆维修和道路引导服务，所述诊断结果还可包括与所述故障模式相对应的维修引导信息和零部件推荐信息。
S23、所述车载单元接收所述路侧单元发送的所述诊断结果。
在具体实施时，所述车载单元接收所述路侧单元发送的所述诊断结果后，可向用户展示所述诊断结果并提醒用户。
在本发明实施例中，通过所述车载单元响应所述路侧单元发送的诊断指令，对车辆进行诊断，获得诊断信息，然后由所述车载单元将所述诊断信息发送至所述路侧单元，以使所述路侧单元将所述诊断信息、获取的车辆的位置信息以及车辆所处环境的环境信息发送至诊断平台，并接收所述诊断平台返回的诊断结果，最后由所述车载单元接收所述路侧单元发送的所述诊断结果，使得所述路侧单元能够随时对车辆发起诊断并及时向车辆返回相应的诊断结果，从而使得在车辆发生故障时，所述路侧单元能够及时获知车辆的故障信息，进而及时提醒并引导用户，因此提高了车辆的安全性。
在一种优选实施方式中，所述车载单元和所述路侧单元之间采用DSRC协议、LTE-V协议或5G协议进行通信。由于传统的远程诊断均采用主机厂的封闭协议，不会对外开放，因此只能对单一品牌进行中诊断，不具备为行业所有品牌车辆提供诊断服务的协议基础。本实施例通过使所述车载单元和所述路侧单元之间采用DSRC协议、LTE-V协议或5G协议进行通信，即采用开放式协议进行通信，使得所述路侧单元可向不同品牌的车辆发起诊断，从而使得在任一车辆发生故障时，均能及时获取车辆的故障信息并提醒用户；而且，采用DSRC协议、LTE-V协议或5G协议，实现了车辆的短程诊断，可及时为车辆提供相应的后续服务。
在一种优选实施方式中，当所述诊断信息中包含故障数据时；则，
所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息获得所述诊断结果，具体包括以下步骤S221-S224：
S221、所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息、所述环境信息以及预设的故障信息与环境信息关联模型，计算所述诊断信息与所述环境信息之间的关联度；
S222、根据所述诊断信息与所述环境信息之间的关联度、所述诊断信息以及预设的故障信息与故障模式关联模型，计算每一故障模式与故障症状之间的关联度；其中，所述故障症状为所述诊断信息和所述环境信息；
S223、根据每一所述故障模式与所述故障症状之间的关联度，通过以下公式计算每一所述故障模式出现的概率值：
Figure BDA0002250918710000131
其中，P_FMi为第i个所述故障模式出现的概率值；FMi_SYj为第i个所述故障模式与第j个所述故障症状之间的关联度；i＞0，j＞0。
S224、选取所述概率值符合预设的概率条件的故障模式，作为所述诊断结果。
需要说明的是，在步骤S221中，所述故障信息与环境信息关联模型为根据第一历史数据所训练得到的模型；具体地，以所述第一历史数据作为输入、以所述故障信息与所述环境信息之间的关联度作为输出，通过对大量的所述第一历史数据进行处理分析，训练得到所述故障信息与环境信息关联模型。其中，所述第一历史数据包括车辆的历史故障信息、车辆的历史位置信息和车辆所处环境的历史环境信息。
在步骤S222中，所述故障信息与故障模式关联模型为根据第二历史数据所训练得到的模型；具体地，以所述第二历史数据作为输入、以所述故障模式与故障症状之间的关联度作为输出，通过对大量的所述第二历史数据进行处理分析，训练得到所述故障信息与故障模式关联模型。其中，所述第二历史数据包括车辆的历史故障信息、车辆的历史故障信息与车辆的历史环境信息之间的关联度。可以理解的，在具体实施时，在所述诊断平台中预先配置有多个故障模式，通过所述诊断信息与所述环境信息之间的关联度、所述诊断信息以及预设的故障信息与故障模式关联模型，能够计算每一所述故障模式与故障症状之间的关联度。
在步骤S223中，需要说明的是，在所述诊断平台中预先配置有多个故障症状，所述诊断平台接收到的所述故障症状，即为所述诊断平台预先配置的第j个故障症状。因此，可根据该故障模式与所述故障症状之间的关联度，通过公式
Figure BDA0002250918710000141
计算该故障模式出现的概率值。
在步骤S224中，优选地，本实施例中所述预设的概率条件为：所述概率值为全部概率值中最大的前N个概率值；其中，N为正整数。因此，在计算出每一所述故障模式出现的概率值后，从全部所述故障模式中选取概率值最大的前N个故障模式，作为所述诊断结果。其中，N可以根据实际使用情况设置；优选地，本实施例中，N为5。
实施例三
参见图3，是本发明实施例三提供的车辆诊断方法的流程示意图。
在本发明实施例中，所述车辆诊断方法，包括以下步骤S31-S35：
S31、路侧单元向车载单元发送诊断指令。
S32、所述车载单元响应所述诊断指令，对车辆进行诊断，获得诊断信息，并将所述诊断信息返回至所述路侧单元。
其中，所述诊断指令携带有诊断脚本，因此，所述车载单元响应于所述诊断指令，对车辆进行诊断，获得相应的诊断信息，具体为：所述车载单元响应于所述诊断指令，执行所述诊断脚本，从而获得相应的诊断信息。
S33、所述路侧单元获取车辆的位置信息以及车辆所处环境的环境信息，并将所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息发送至诊断平台。
在步骤S33中，优选地，可以通过差分定位基站获取车辆的位置信息，并通过交通环境检测传感器获取车辆所处环境的环境信息；因此，在具体实施时，所述路侧单元通过所述差分定位基站获取所述车辆的位置信息，并通过所述交通环境检测传感器获取车辆所处环境的环境信息，然后将所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息发送至所述诊断平台。
其中，所述通过差分定位基站获取车辆的位置信息，具体为：所述差分定位基站通过卫星导航天线接收卫星数据，并与所述差分定位基站中的精确位置数据对比，获得偏差；接收车辆发送的车辆GPS数据，并根据所述偏差和所述车辆GPS数据计算得到车辆的位置信息；其中，所述车辆GPS数据由车辆中的高精定位模块获取得到。
另外，所述交通环境检测传感器用于感知车辆的周围环境，因此，可根据不同的道路环境配置不同的交通环境检测传感器。优选地，所述交通环境检测传感器包括但不限于温度传感器、雨雾传感器、能见度传感器和视频检测传感器。
S34、所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息获得车辆的诊断结果，并将所述诊断结果返回至所述路侧单元。
具体地，所述诊断平台对所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息进行综合分析后，获得相应的车辆的诊断结果，并将所述诊断结果返回至所述路侧单元。
需要说明的是，当所述诊断信息为非故障信息时，获得的所述诊断结果为无故障；
当所述诊断信息中包含故障数据时，获得的所述诊断结果包括车辆的故障模式。另外，为了便于在车辆发生故障时，及时向用户提供车辆维修和道路引导服务，所述诊断结果还可包括与所述故障模式相对应的维修引导信息和零部件推荐信息。
S35、所述路侧单元将所述诊断结果发送至所述车载单元。
在具体实施时，所述路侧单元在接收到所述诊断结果后，将所述诊断结果发送至所述车载单元，以向用户展示所述诊断结果并提醒用户。
在本发明实施例中，通过由所述路侧单元向所述车载单元发送诊断指令，且接收所述车载单元返回的诊断信息，然后由所述路侧单元将所述诊断信息、获取的所述位置信息和所述环境信息发送至所述诊断平台，并接收由所述诊断平台返回的相应的诊断结果，最后由所述路侧单元将所述诊断结果发送至所述车载单元，使得所述路侧单元能够随时对车辆发起诊断并及时向车辆返回相应的诊断结果，从而使得在车辆发生故障时，所述路侧单元能够及时获知车辆的故障信息，进而及时提醒并引导用户，因此提高了车辆的安全性。
在一种优选实施方式中，所述路侧单元和所述车载单元之间采用DSRC协议、LTE-V协议或5G协议进行通信。由于传统的远程诊断均采用主机厂的封闭协议，不会对外开放，因此只能对单一品牌进行中诊断，不具备为行业所有品牌车辆提供诊断服务的协议基础。本实施例通过使所述路侧单元和所述车载单元之间采用DSRC协议、LTE-V协议或5G协议进行通信，即采用开放式协议进行通信，使得所述路侧单元可向不同品牌的车辆发起诊断，从而使得在任一车辆发生故障时，均能及时获取车辆的故障信息并提醒用户；而且，采用DSRC协议、LTE-V协议或5G协议，实现了车辆的短程诊断，可及时为车辆提供相应的后续服务。
在一种优选实施方式中，当所述诊断信息中包含故障数据时；则，
所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息获得车辆的诊断结果，具体包括以下步骤S341-S344：
S341、所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息、所述环境信息以及预设的故障信息与环境信息关联模型，计算所述诊断信息与所述环境信息之间的关联度；
S342、根据所述诊断信息与所述环境信息之间的关联度、所述诊断信息以及预设的故障信息与故障模式关联模型，计算每一故障模式与故障症状之间的关联度；其中，所述故障症状为所述诊断信息和所述环境信息；
S343、根据每一所述故障模式与所述故障症状之间的关联度，通过以下公式计算每一所述故障模式出现的概率值：
Figure BDA0002250918710000171
其中，P_FMi为第i个所述故障模式出现的概率值；FMi_SYj为第i个所述故障模式与第j个所述故障症状之间的关联度；i＞0，j＞0。
S344、选取所述概率值符合预设的概率条件的故障模式，作为所述诊断结果。
需要说明的是，在步骤S341中，所述故障信息与环境信息关联模型为根据第一历史数据所训练得到的模型；具体地，以所述第一历史数据作为输入、以所述故障信息与所述环境信息之间的关联度作为输出，通过对大量的所述第一历史数据进行处理分析，训练得到所述故障信息与环境信息关联模型。其中，所述第一历史数据包括车辆的历史故障信息、车辆的历史位置信息和车辆所处环境的历史环境信息。
在步骤S342中，所述故障信息与故障模式关联模型为根据第二历史数据所训练得到的模型；具体地，以所述第二历史数据作为输入、以所述故障模式与故障症状之间的关联度作为输出，通过对大量的所述第二历史数据进行处理分析，训练得到所述故障信息与故障模式关联模型。其中，所述第二历史数据包括车辆的历史故障信息、车辆的历史故障信息与车辆的历史环境信息之间的关联度。可以理解的，在具体实施时，在所述诊断平台中预先配置有多个故障模式，通过所述诊断信息与所述环境信息之间的关联度、所述诊断信息以及预设的故障信息与故障模式关联模型，能够计算每一所述故障模式与故障症状之间的关联度。
在步骤S343中，需要说明的是，在所述诊断平台中预先配置有多个故障症状，所述诊断平台接收到的所述故障症状，即为所述诊断平台预先配置的第j个故障症状。因此，可根据该故障模式与所述故障症状之间的关联度，通过公式
Figure BDA0002250918710000172
计算该故障模式出现的概率值。
在步骤S344中，优选地，本实施例中所述预设的概率条件为：所述概率值为全部概率值中最大的前N个概率值；其中，N为正整数。因此，在计算出每一所述故障模式出现的概率值后，从全部所述故障模式中选取概率值最大的前N个故障模式，作为所述诊断结果。其中，N可以根据实际使用情况设置；优选地，本实施例中，N为5。
此外，在本发明实施例中，所述诊断平台还可使用高精度地图，实时监控各车辆的运行状态，也可以目标车辆为主进行单独监控，并获取车辆的位置、方向、速度等信息，以便对车辆进行安全评估，并为车辆提供交通引导服务。
实施例四
参见图4，是本发明实施例四提供的路侧单元的结构示意图。
在本发明实施例中，所述路侧单元1包括第一处理器11、第一存储器12以及存储在所述第一存储器12中且被配置为由所述第一处理器11执行的计算机程序，所述第一处理器11执行所述计算机程序时实现上述实施例一所述的车辆诊断方法。
在本发明实施例中，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述第一存储器12中，并由所述第一处理器11执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述路侧单元1中的执行过程。所述路侧单元1可包括，但不仅限于，所述第一处理器11和第一存储器12。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是路侧单元1的示例，并不构成对路侧单元1的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述路侧单元1还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述第一处理器11是所述路侧单元1的控制中心，利用各种接口和线路连接整个路侧单元1的各个部分。
所述第一存储器12可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述第一处理器11通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述路侧单元1的各种功能。所述第一存储器12可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，所述第一存储器12可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
实施例五
参见图5，是本发明实施例五提供的车载单元的结构示意图。
在本发明实施例中，所述车载单元2包括第二处理器21、第二存储器22以及存储在所述第二存储器22中且被配置为由所述第二处理器21执行的计算机程序，所述第二处理器21执行所述计算机程序时实现上述实施例二所述的车辆诊断方法。
在本发明实施例中，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述第二存储器22中，并由所述第二处理器21执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述车载单元2中的执行过程。所述车载单元2可包括，但不仅限于，所述第二处理器11和第二存储器22。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是车载单元2的示例，并不构成对车载单元2的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述车载单元2还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述第二处理器21是所述车载单元2的控制中心，利用各种接口和线路连接整个车载单元2的各个部分。
所述第二存储器22可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述第二处理器21通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述车载单元2的各种功能。所述第二存储器22可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，所述第二存储器22可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
实施例六
参见图6，是本发明实施例六提供的车辆诊断系统的结构示意图。
在本发明实施例中，所述车辆诊断系统10包括诊断平台3、实施例四所述的路侧单元1以及实施例五所述的车载单元2；
其中，所述诊断平台3，用于根据所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息获得车辆的诊断结果，并将所述诊断结果返回至所述路侧单元。
需要说明的是，所述诊断平台3获得所述诊断结果的具体实施方式可参阅上述实施例三，本发明在此不再赘述；
所述路侧单元1和所述的车载单元2的结构及工作原理可分别参阅上述实施例四和五，本发明在此不再赘述。
此外，为了解决相同的技术问题，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有程序，当所述程序运行时，实现上述实施例一所述的车辆诊断方法。
为了解决相同的技术问题，本发明实施例还提供另一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有程序，当所述程序运行时，实现上述实施例二所述的车辆诊断方法。
综上，本发明提供一种车辆的诊断方法、路侧单元、车载单元、系统及存储介质，通过所述路侧单元向车载单元发送诊断指令，且接收所述车载单元返回的诊断信息，然后由所述路侧单元将所述诊断信息、获取的所述位置信息和所述环境信息发送至所述诊断平台，并接收由所述诊断平台返回的相应的诊断结果，最后由所述路侧单元将所述诊断结果发送至所述车载单元，使得所述路侧单元能够随时对车辆发起诊断并及时向车辆返回相应的诊断结果，从而使得在车辆发生故障时，所述路侧单元能够及时获知车辆的故障信息，进而及时提醒并引导用户，因此提高了车辆的安全性。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和替换，这些改进和替换也应视为本发明的保护范围。

Claims (17)

1.一种车辆诊断方法，其特征在于，所述车辆诊断方法由路侧单元执行，所述车辆诊断方法包括：
路侧单元向车载单元发送诊断指令，并接收所述车载单元响应于所述诊断指令而返回的诊断信息；
所述路侧单元获取车辆的位置信息以及车辆所处环境的环境信息；
所述路侧单元将所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息发送至诊断平台，以使所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息获得车辆的诊断结果；
所述路侧单元接收所述诊断平台返回的所述诊断结果，并将所述诊断结果发送至所述车载单元。
2.如权利要求1所述的车辆诊断方法，其特征在于，当所述诊断信息中包含故障数据时；则，
所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息获得车辆的诊断结果，具体包括：
所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息、所述环境信息以及预设的故障信息与环境信息关联模型，计算所述诊断信息与所述环境信息之间的关联度；
根据所述诊断信息与所述环境信息之间的关联度、所述诊断信息以及预设的故障信息与故障模式关联模型，计算每一故障模式与故障症状之间的关联度；其中，所述故障症状为所述诊断信息和所述环境信息；
根据每一所述故障模式与所述故障症状之间的关联度，通过以下公式计算每一所述故障模式出现的概率值：
Figure FDA0002713266630000011
其中，P_FMi为第i个所述故障模式出现的概率值；FMi_SYj为第i个所述故障模式与第j个所述故障症状之间的关联度；
选取所述概率值符合预设的概率条件的故障模式，作为所述诊断结果。
3.如权利要求2所述的车辆诊断方法，其特征在于，所述预设的概率条件为：所述概率值为全部概率值中最大的前N个概率值；其中，N为正整数。
4.如权利要求1-3任一项所述的车辆诊断方法，其特征在于，所述路侧单元和所述车载单元之间采用DSRC协议、LTE-V协议或5G协议进行通信。
5.一种车辆诊断方法，其特征在于，所述车辆诊断方法由车载单元执行，所述车辆诊断方法包括：
车载单元响应路侧单元发送的诊断指令，对车辆进行诊断，获得诊断信息；
所述车载单元将所述诊断信息发送至所述路侧单元，以使所述路侧单元将所述诊断信息、获取的车辆的位置信息以及车辆所处环境的环境信息发送至诊断平台，并接收所述诊断平台返回的诊断结果；其中，所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息获得所述诊断结果；
所述车载单元接收所述路侧单元发送的所述诊断结果。
6.如权利要求5所述的车辆诊断方法，其特征在于，当所述诊断信息中包含故障数据时；则，
所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息获得所述诊断结果，具体包括：
所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息、所述环境信息以及预设的故障信息与环境信息关联模型，计算所述诊断信息与所述环境信息之间的关联度；
根据所述诊断信息与所述环境信息之间的关联度、所述诊断信息以及预设的故障信息与故障模式关联模型，计算每一故障模式与故障症状之间的关联度；其中，所述故障症状为所述诊断信息和所述环境信息；
根据每一所述故障模式与所述故障症状之间的关联度，通过以下公式计算每一所述故障模式出现的概率值：
Figure FDA0002713266630000031
其中，P_FMi为第i个所述故障模式出现的概率值；FMi_SYj为第i个所述故障模式与第j个所述故障症状之间的关联度；
选取所述概率值符合预设的概率条件的故障模式，作为所述诊断结果。
7.如权利要求6所述的车辆诊断方法，其特征在于，所述预设的概率条件为：所述概率值为全部概率值中最大的前N个概率值；其中，N为正整数。
8.如权利要求5-7任一项所述的车辆诊断方法，其特征在于，所述车载单元和所述路侧单元之间采用DSRC协议、LTE-V协议或5G协议进行通信。
9.一种车辆诊断方法，其特征在于，包括：
路侧单元向车载单元发送诊断指令；
所述车载单元响应所述诊断指令，对车辆进行诊断，获得诊断信息，并将所述诊断信息返回至所述路侧单元；
所述路侧单元获取车辆的位置信息以及车辆所处环境的环境信息，并将所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息发送至诊断平台；
所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息获得车辆的诊断结果，并将所述诊断结果返回至所述路侧单元；
所述路侧单元将所述诊断结果发送至所述车载单元。
10.如权利要求9所述的车辆诊断方法，其特征在于，当所述诊断信息中包含故障数据时；则，
所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息获得车辆的诊断结果，具体包括：
所述诊断平台根据所述诊断信息、所述位置信息、所述环境信息以及预设的故障信息与环境信息关联模型，计算所述诊断信息与所述环境信息之间的关联度；
根据所述诊断信息与所述环境信息之间的关联度、所述诊断信息以及预设的故障信息与故障模式关联模型，计算每一故障模式与故障症状之间的关联度；其中，所述故障症状为所述诊断信息和所述环境信息；
根据每一所述故障模式与所述故障症状之间的关联度，通过以下公式计算每一所述故障模式出现的概率值：
Figure FDA0002713266630000041
其中，P_FMi为第i个所述故障模式出现的概率值；FMi_SYj为第i个所述故障模式与第j个所述故障症状之间的关联度；
选取所述概率值符合预设的概率条件的故障模式，作为所述诊断结果。
11.如权利要求10所述的车辆诊断方法，其特征在于，所述预设的概率条件为：所述概率值为全部概率值中最大的前N个概率值；其中，N为正整数。
12.如权利要求9-11任一项所述的车辆诊断方法，其特征在于，所述路侧单元和所述车载单元之间采用DSRC协议、LTE-V协议或5G协议进行通信。
13.一种路侧单元，其特征在于，包括第一处理器、第一存储器以及存储在所述第一存储器中且被配置为由所述第一处理器执行的计算机程序，所述第一处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任一项所述的车辆诊断方法。
14.一种车载单元，其特征在于，包括第二处理器、第二存储器以及存储在所述第二存储器中且被配置为由所述第二处理器执行的计算机程序，所述第二处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求5至8中任一项所述的车辆诊断方法。
15.一种车辆诊断系统，其特征在于，包括诊断平台、如权利要求13所述的路侧单元以及如权利要求14所述的车载单元；
其中，所述诊断平台，用于根据所述诊断信息、所述位置信息和所述环境信息获得车辆的诊断结果，并将所述诊断结果返回至所述路侧单元。
16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有程序，当所述程序运行时，实现如权利要求1至4中任一项所述的车辆诊断方法。
17.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有程序，当所述程序运行时，实现如权利要求5至8中任一项所述的车辆诊断方法。
CN201911033957.5A 2019-10-29 2019-10-29 车辆诊断方法、路侧单元、车载单元、系统及存储介质 Active CN110703739B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911033957.5A CN110703739B (zh) 2019-10-29 2019-10-29 车辆诊断方法、路侧单元、车载单元、系统及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911033957.5A CN110703739B (zh) 2019-10-29 2019-10-29 车辆诊断方法、路侧单元、车载单元、系统及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110703739A CN110703739A (zh) 2020-01-17
CN110703739B true CN110703739B (zh) 2020-11-20

Family

ID=69202475

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911033957.5A Active CN110703739B (zh) 2019-10-29 2019-10-29 车辆诊断方法、路侧单元、车载单元、系统及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110703739B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112104603B (zh) * 2020-08-06 2023-11-14 华人运通(江苏)技术有限公司 车辆接口的访问权限控制方法、装置及系统
CN112269327A (zh) * 2020-10-19 2021-01-26 广州通达汽车电气股份有限公司 一种实现远程诊断并控制车辆的方法及系统
CN113630449B (zh) * 2021-07-26 2023-12-26 中汽创智科技有限公司 一种车云数据传输系统、方法、设备及存储介质
CN114362844B (zh) * 2021-12-29 2024-08-27 北京万集科技股份有限公司 天线装置、用于诊断车载单元故障的方法及相关产品

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI431560B (zh) * 2010-12-14 2014-03-21 Inst Information Industry 駕駛輔助系統、方法以及儲存其之電腦可讀取記錄媒體
CN203179101U (zh) * 2013-03-14 2013-09-04 深圳市金溢科技有限公司 一种具有车载诊断功能的obu，汽车及etc系统
CN103312818A (zh) * 2013-07-03 2013-09-18 深圳市元征科技股份有限公司 一种车辆诊断方法及服务器
CN105915618A (zh) * 2016-04-29 2016-08-31 深圳市元征科技股份有限公司 一种车机、车载终端、车辆诊断方法以及车辆诊断系统
US10279816B2 (en) * 2017-03-07 2019-05-07 GM Global Technology Operations LLC Method and apparatus for monitoring an on-vehicle controller

Also Published As

Publication number Publication date
CN110703739A (zh) 2020-01-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110703739B (zh) 车辆诊断方法、路侧单元、车载单元、系统及存储介质
US20220340148A1 (en) Method for estimating an accident risk of an autonomous vehicle
US11068995B1 (en) Methods of reconstructing an accident scene using telematics data
CN109416873B (zh) 具有自动化风险控制系统的自主或部分自主机动车辆及其相应方法
EP3679553A1 (en) Electronic system for dynamic, quasi-realtime measuring and identifying driver maneuvers solely based on mobile phone telemetry, and a corresponding method thereof
JP2021168193A (ja) テレマティックス接続サーチエンジンを使用する動的なスコアベースの危険性測定及び集約のためのインテリジェントな自己適応型車両用装置及びその対応する方法
JP2019512792A (ja) テレマティクスシステム及びその対応する方法
CN110906939A (zh) 自动驾驶定位方法、装置、电子设备、存储介质及汽车
US10899358B2 (en) Vehicle driver monitoring system and method for capturing driver performance parameters
US12049218B2 (en) Evaluating the safety performance of vehicles
CN113423063B (zh) 基于车载t-box的车辆监控方法、装置、车辆及介质
CN113994362A (zh) 计算车辆的驾驶员的责任的系统和方法
WO2022117774A1 (en) Electronic system for forward-looking measurements of frequencies and/or probabilities of accident occurrences based on localized automotive device measurements, and corresponding method thereof
CN113011852A (zh) 车辆保养提醒方法、装置、车载设备及存储介质
EP4396801A1 (en) System and method for monitoring a vehicle
CN116279500B (zh) 一种车辆碰撞识别方法
CN104908694B (zh) 用于行驶轨迹鉴定的系统及其数据采集装置
WO2024017664A1 (en) Vehicle testing apparatus for full vehicle performance testing as well as vehicle testing of individual on-board systems/software, sensors and combinations of sensors, and method thereof
WO2023152239A1 (en) Digital framework for autonomous or partially autonomous vehicle and/or electric vehicles risk exposure monitoring, measuring and exposure cover pricing, and method thereof
CN213601263U (zh) 一种汽车行驶记录仪及汽车
CN112533208A (zh) 模型训练方法、虚假终端识别方法和装置、电子设备
Clamann et al. Advancing crash investigation with connected and automated vehicle data
US20240013310A1 (en) Fully integrated and embedded measuring system directed to a score-indexing parameter essentially based on directly measured connected motor vehicle sensory data and method thereof
CN115620069A (zh) 目标识别方法、装置、终端设备及存储介质
CN113428168B (zh) 一种自动驾驶车辆控制方法、系统、介质及汽车

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant