CN111448562A - 一种模拟诊断方法、设备及可读存储介质 - Google Patents

一种模拟诊断方法、设备及可读存储介质 Download PDF

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CN111448562A CN202080000791.1A CN202080000791A CN111448562A CN 111448562 A CN111448562 A CN 111448562A CN 202080000791 A CN202080000791 A CN 202080000791A CN 111448562 A CN111448562 A CN 111448562A
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刘均
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Abstract

一种模拟诊断方法、设备及可读存储介质。该方法利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆；启动目标车辆对应的车辆诊断程序，并获取车辆诊断程序在运行过程中与目标车辆交互的请求数据信息；查询诊断数据数据库中请求数据信息对应的车辆响应数据；将车辆响应数据反馈给车辆诊断程序。可模拟实际车辆反馈响应数据的过程。车辆诊断程序基于车辆响应数据即可对目标车辆进行模拟诊断。如此，便可进行实车模拟诊断，可让用户无需用户自行寻找不同真实车辆，便可快速熟悉各种车型的诊断操作。

Description

一种模拟诊断方法、设备及可读存储介质
技术领域
本申请涉及车辆诊断技术领域，特别是涉及一种模拟诊断方法、诊断学习设备及可读存储介质。
背景技术
汽车维修技师在日常维修过程中，经常遇到多种车型，需要使用多种不同的车型诊断程序对车辆进行维修检测。大部分技师仅对经常维修的车型熟悉诊断检测过程，遇到未维修过的车辆诊断检测过程就需要自行摸索或者求助别人。
目前，维修技师要熟悉更多车型诊断流程，需要找到大量实际的车辆进行学习。但通常情况下，找到大量实际车辆并进行实车诊断学习，是相对比较困难的。
综上所述，如何有效地解决实车诊断学习等问题，是目前本领域技术人员急需解决的技术问题。
发明内容
本申请的目的是提供一种模拟诊断方法、诊断学习设备及可读存储介质，以通过从诊断数据数据库中查找出请求诊断信息对应的车辆响应数据，来模拟实车诊断学习，可解决难以找到实际车辆，无法进行实车诊断学习的问题。
本申请一方面提供了一种模拟诊断方法，该方法包括：
利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆；
启动所述目标车辆对应的车辆诊断程序，并获取所述车辆诊断程序在运行过程中与所述目标车辆交互的请求数据信息；
查询诊断数据数据库中所述请求数据信息对应的车辆响应数据；
将所述车辆响应数据反馈给所述车辆诊断程序。
本申请另一方面提供了一种诊断学习设备，该设备包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现以下步骤：
利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆；
启动所述目标车辆对应的车辆诊断程序，并获取所述车辆诊断程序在运行过程中与所述目标车辆交互的请求数据信息；
查询诊断数据数据库中所述请求数据信息对应的车辆响应数据；
将所述车辆响应数据反馈给所述车辆诊断程序。
本申请还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆；
启动所述目标车辆对应的车辆诊断程序，并获取所述车辆诊断程序在运行过程中与所述目标车辆交互的请求数据信息；
查询诊断数据数据库中所述请求数据信息对应的车辆响应数据；
将所述车辆响应数据反馈给所述车辆诊断程序。
应用本申请实施例所提供的方法，利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆；启动目标车辆对应的车辆诊断程序，并获取车辆诊断程序在运行过程中与目标车辆交互的请求数据信息；查询诊断数据数据库中请求数据信息对应的车辆响应数据；将车辆响应数据反馈给车辆诊断程序。
在本方法中，确定出待模拟诊断的目标车辆之后，便启动该目标车辆对应的车辆诊断程序。然后，获得车辆诊断程序在运行过程中与目标车辆交互的请求数据信息。在诊断数据数据库中查询请求数据信息对应的车辆响应数据，并将车辆响应数据反馈的车辆诊断程序，以便车辆诊断程序基于车辆响应数据对目标车辆进行模拟诊断。如此，便可模拟实际车辆反馈响应数据的过程。车辆诊断程序基于车辆响应数据即可对目标车辆进行模拟诊断。如此，便可进行实车模拟诊断，可让用户无需用户自行寻找不同真实车辆，便可快速熟悉各种车型的诊断操作。
相应地，本申请实施例还提供了与上述模拟诊断方法相对应的诊断学习设备和可读存储介质，具有上述技术效果，在此不再赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例中一种模拟诊断方法的实施流程图；
图2为本申请实施例中一种目标车辆选择示意图；
图3为本申请实施例中另一种目标车辆选择示意图；
图4为本申请实施例中一种目标车辆选择确认示意图；
图5为本申请实施例中一种模拟诊断菜单示意图；
图6为本申请实施例中一种具体的请求数据信息示意图；
图7为本申请实施例中一种请求数据信息确认示意图；
图8为本申请实施例中一种CAN网关扫描后各系统的状态示意图；
图9为本申请实施例中一种CAN网关扫描后变速箱电控系统的具体状态示意图；
图10为本申请实施例中一种CAN网关扫描后发动机电控系统的状态示意图；
图11为本申请实施例中一种模拟诊断方法的具体实施示意图；
图12为本申请实施例中一种发动机电控系统的请求数据信息；
图13为本申请实施例中一种发动机电控系统的读故障码响应数据；
图14为本申请实施例中一种诊断学习设备的结构示意图；
图15为本申请实施例中一种诊断学习设备的具体结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步的详细说明。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
实施例一：
请参考图1，图1为本申请实施例中一种模拟诊断方法的流程图，该方法包括以下步骤：
S101、利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆。
该方法可应用能够运行车辆诊断程序的设备中，如车辆诊断设备或其他智能设备(智能手机、计算机等)，或诊断学习设备。下文以应用于诊断学习设备为例对模拟诊断方法进行说明，应用于其他设备时，可参照与此，在此不再一一赘述。
用户可对诊断学习设备的按钮、可视化操作界面进行操作，以向诊断学习设备输入实车模拟诊断指令。
诊断学习设备利用实车模拟诊断指令，便可确定出待模拟诊断的目标车辆。其中，目标车辆可以为某一具体车辆，也可为某一车型的车辆。
具体的，确定目标车辆的方式包括但不限于以下两种方式：
方式一，由实车模拟诊断指令指定目标车辆：若实车模拟诊断指令中携带了车辆信息，则将车辆信息对应的车辆确定为目标车辆。其中，车辆信息可以具体为车辆车型、车辆唯一识别号、或已有可实车模拟的车辆编号等任意一种能够唯一确定目标车辆的信息。举例说明，用户可在学习诊断设备的实车模拟界面选中目标车辆(如勾选车辆信息或直接输入车辆信息)，并确定进行实车模拟。例如，用户可在检索框了输入车型或VIN信息的方式选择目标车辆。例如，当用户在检索框内输入大众/touareg【途锐】/2009(或者该车型对应的VIN：WVGAV67LX9D0*****)，则确定目标车辆为大众/touareg【途锐】/2009。
附图3中有车型信息和VIN信息，可以结合这些信息说明，当携带了车型信息或者VIN信息时如何直接快速的确定目标车辆。
方式二，在接收到实车模拟诊断指令时，随机确定目标车辆：若实车诊断指令中未指定车辆，则从实车模拟列表中随机选择一个车辆/车型为目标车辆。其中，实车模拟列表可具体为当前能够进行实车模拟的车辆列表。在实车诊断指令中未指定车辆，则可从实车模拟列表中随机选择一个车辆/车型为目标车辆。举例说明，用户可在学习诊断设备中选择以随机确定实车模拟对象(模拟对象即目标车辆)的方式进行实车模拟。
举例说明，请参考图2，图2为本申请实施例中一种目标车辆选择示意图。在可视化操作界面，不同车型产地进行划分，以便用户选择，如划分为美洲、欧洲、亚洲、中国。在选择了不同的地区之后，在可视化界面对应显示该地区的各类车型选择框。
举例说明，请参考图3，图3为本申请实施例中另一种目标车辆选择示意图。在用户使用学习诊断设备过程中，可基于用户的操作行为记录，向用户推荐用户可能需要进行模拟诊断的实车模拟列表。用户可通过点击实车模拟列表中相应的车型车辆对应的触摸区域，即可确定目标车辆。
如图4所示，图4为本申请实施例中一种目标车辆选择确认示意图，即在用户触摸大众车辆对应的选择框后，学习诊断设备输出信息提示确认的确认框，以便用户确认是否选择大众车型作为目标车辆。
S102、启动目标车辆对应的车辆诊断程序，并获取车辆诊断程序在运行过程中与目标车辆交互的请求数据信息。
不同的车型对应的车辆诊断程序不同，在确定出待模拟诊断的目标车辆之后，可首先确定出目标车辆对应的车辆诊断程序。具体的，可通过车型与车辆诊断程序的对应关系，通过查找对应关系，确定目标车辆所属车型对应的车辆诊断程序，然后启动车辆诊断程序。
举例说明：在确定出待模拟诊断的目标车辆为大众途锐2014款时，则可根据该车型信息找到对应的大众途锐2014款的车辆诊断程序，然后启动该车辆诊断程序；在确定出待模拟诊断的目标车辆为宝马x2款时，则可根据该车型信息找到对应的宝马x2款的车辆诊断程序，然后启动该车辆诊断程序；在确定出待模拟诊断的目标车辆为丰田卡罗拉款时，则可根据该车型信息找到对应的丰田卡罗拉款的车辆诊断程序，然后启动该车辆诊断程序。
其中，获取请求数据信息，可具体为在车辆诊断程序在运行过程中，对用户操作进行监控识别，以便获取请求数据信息。
下面以目标车型具体为2009-大众-Touareg【途锐】为例，来详细说明请求数据信息具体如何获取：
请参考图5、图6和图7，其中，图5为本申请实施例中一种模拟诊断菜单示意图；图6为本申请实施例中一种具体的请求数据信息示意图；图7为本申请实施例中一种请求数据信息确认示意图。可见，2009-大众-Touareg【途锐】对应的车辆诊断程序所提供的菜单，该菜单中包括：快速测试、系统扫描(CAN扫描)，系统选择、特殊功能、在线功能、LT3和维修帮助信息；当用户选择系统扫描(CAN扫描)之后，车辆诊断程序在可视化界面对应输出系统扫描和CAN网关扫描的具体选项。当用户触摸选择了CAN网关扫描之后，可在可视化界面输出关于CAN网关扫描的提示确认信息。在用户选择确认之后，2009-大众-Touareg【途锐】对应的车辆诊断程序便可基于预先定义，确定出具体的请求数据信息，即在真实存储目标车辆的情况下，需要向真实的目标车辆发送的请求数据信息。
需要说明的是，该请求数据信息与在存在真实的目标车辆的情况下，在同样的用户操作控制作用下，车辆诊断程序发送给真实存在目标车辆的请求数据信息无差异。即，车辆诊断程序启动之后，用户便可操作车辆诊断程序。而此时，并没有实际目标车辆可供车辆诊断程序进行诊断，为了使得用户操作流畅，更好地模拟实车诊断。此时可直接获得车辆诊断程序在运行过程中与目标车辆交互的请求数据信息。若真实存在目标车辆，该请求数据信息即为需传输至目标车辆，而目标车辆会对该请求数据信息进行响应。
该请求数据信息可具体根据用户的操作不同而不同。即，根据用户操作车辆诊断程序所提供的不同功能而发送的不同请求数据。需要说明的是，对于不同功能具体对应河长请求数据信息，则可具体参照具体的车辆诊断程序的具体设置，在此不再一一赘述。
S103、查询诊断数据数据库中请求数据信息对应的车辆响应数据。
在本实施例中，为了实现模拟实车对请求数据信息进行响应，可预先设置一个诊断数据数据库，在该诊断数据数据库中可预先存储车辆信息和车辆诊断设备与车辆的交互数据。在利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆之前，诊断数据数据库创建过程，包括：
步骤一、获取诊断程序与对应车型车辆的交互数据，以及车辆信息；
步骤二、利用交互数据和车辆信息创建诊断数据数据库。
为便于描述，下面将上述两个步骤结合起来进行说明。
诊断学习设备可在诊断程序与对应车型车辆进行实车诊断时，收集诊断程序与实车的交互数据，并记录车辆信息。然后，对交互数据和车辆信息进行分析，在诊断数据数据库中存储交互数据和车辆信息。具体的，在存储交互数据和车辆信息时，可将车辆信息作为交互数据的标记信息。也可建立车辆信息与交互数据之间的对应关系。特别地，诊断学习设备实时获取交互信息和车辆信息所对应的诊断程序可为运行于诊断学习设备中的程序，也可为运用于与指定学习设备具有通信交互连接的其他设备中。
也就是说，诊断数据数据库包括车辆信息和诊断程序与实际车辆的交互数据；其中，查询诊断数据数据库中请求数据信息对应的车辆响应数据的过程，可包括：
步骤一、查询诊断数据数据库中目标车辆对应的目标车辆信息和目标交互数据；
步骤二、结合目标交互数据和目标车辆信息确定出车辆响应数据。
具体的，可首先从诊断数据数据库可中查询到与目标车辆对应的目标车辆信息，然后按照车辆信息与交互数据之间的对应关系，找到目标交互数据。然后结合目标交互数据和目标车辆信息确定出车辆响应数据。例如，可直接从目标交互数据中查找出与请求数据信息对应的车辆响应数据；当交互数据记录了如何基于车辆信息获取车辆响应数据时，也可基于交互数据，利用车辆信息确定出车辆响应数据。例如，车辆响应数据需要包括车辆信息中的车架号。
其中，诊断学习设备与诊断数据数据库之间可通过网络、串口、USB、蓝牙或程序等常见的通信方式中的任意一种方式建立通信连接。查询诊断数据数据库中请求数据信息对应的车辆响应数据，即查询通过网络、串口、USB、蓝牙或程序中的任意一种方式连接的诊断数据数据库，以获得车辆响应数据。
需要说明的是，该车辆响应数据为利用请求数据信息并基于实车诊断过程中收集的交互数据和车辆信息所获得的。即，该车辆响应数据与实际车辆响应请求数据信息而反馈的车辆响应数据相同。
S104、将车辆响应数据反馈给车辆诊断程序。
得到车辆响应数据之后，便可将车辆响应数据反馈给车辆诊断程序。
车辆诊断程序得到车辆响应数据之后，便可基于车辆响应数据对目标车辆进行模拟诊断。对于车辆诊断程序而言，它处理该车辆响应数据与实际车辆反馈的车辆响应数据的处理过程相同，因此在车辆诊断程序层面以及用户体验上，可达到实车诊断的效果和体验。
举例说明：为便于理解，下面以目标车型具体为2009-大众-Touareg【途锐】为例，来详细说明车辆响应数据的具体内容以及车辆诊断程序基于车辆响应数据基于该车辆响应数据进行诊断后，在可视化界面反馈的响应结果：请参考图8、图9和图10，其中，图8为本申请实施例中一种CAN网关扫描后各系统的状态示意图；图9为本申请实施例中一种CAN网关扫描后变速箱电控系统的具体状态示意图；图10为本申请实施例中一种CAN网关扫描后发动机电控系统的状态示意图。可见，车辆响应数据可具体包括但不限于：发动机电控系统、变速箱电控系统、制动电子装置、转向角传感器、进入及其起动许可、前乘客测座椅调整装置、空调/暖风电子装置、电子中央电气系统、安全气囊、转向柱电子设备、仪表板、数据总线诊断接口、四轮驱动电子设备、水平高度控制系统等系统，对应的状态可为正常或故障。用户可选择需要详细查看的具体内容，例如当选择后变速箱电控系统之后，则输出变速箱电控系统的具体信息；当选择发动机电控系统之后，则输出发动机电控系统的具体信息。其中，具体信息可包括但不限于VW/Audi零件号，系统说明、软件版本、汽车电脑控制单元编码、编码车间代码、以及其他提示信息。其中，具体信息即可为车辆响应数据的具体内容，也可为基于车辆响应数据处理后得到的内容。
在诊断学习设备中应用本申请实施例所提供的方法，利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆；启动目标车辆对应的车辆诊断程序，并获取车辆诊断程序在运行过程中与目标车辆交互的请求数据信息；查询诊断数据数据库中请求数据信息对应的车辆响应数据；将车辆响应数据反馈给车辆诊断程序。
在本方法中，诊断学习设备确定出待模拟诊断的目标车辆之后，便启动该目标车辆对应的车辆诊断程序。然后，获得车辆诊断程序在运行过程中与目标车辆交互的请求数据信息。在诊断数据数据库中查询请求数据信息对应的车辆响应数据，并将车辆响应数据反馈的车辆诊断程序，以便车辆诊断程序基于车辆响应数据对目标车辆进行模拟诊断。如此，便可模拟实际车辆反馈响应数据的过程。车辆诊断程序基于车辆响应数据即可对目标车辆进行模拟诊断。如此，便可进行实车模拟诊断，可让用户无需用户自行寻找不同真实车辆，便可快速熟悉各种车型的诊断操作。
为便于本领域技术人员更好地理解本申请实施例所提供的模拟诊断方法，下面结合具体的应用实例对上述模拟诊断方法进行详细说明。
请参考图11，图11为本申请实施例中一种模拟诊断方法的具体实施示意图。具体实现过程，包括以下步骤：
1、收集汽车诊断设备与车辆的交互数据。
其中，交互数据包括但不限于车辆诊断通讯协议数据。
2、分析交互数据及车辆信息，创建诊断数据数据库。
其中，诊断数据数据库中的存储的不同车辆对应的交互数据及车辆信息，可采用统一格式，也可采用非统计格式。例如，非统一格式可根据命令发送顺序(即数据中有计数位的)而不同的，这样的数据在解析时和应答时对数据进行统一归化处理。
3、诊断学习设备通过网络、串口、USB、蓝牙、程序等任意一种方式连接诊断数据数据库。
4、诊断学习设备可通过随机选择或者从列表中选择的方式开始实车模拟。
5、如果随机选择，则诊断学习设备随机从诊断数据数据库选出一项车辆信息。
6、如果列表选择，则诊断学习设备从诊断数据数据库中获取已存储的车辆信息列表。
7、诊断学习设备启动对应车辆的车型诊断程序(即具体车辆对应的诊断程序，同车辆诊断程序)。
8、车型诊断程序在运行过程中与车辆交互的请求数据信息传输给数据交互处理程序。
其中，数据交互处理程序即可结合诊断数据数据库扮演实际车辆对请求数据信息进行响应的过程。
9、数据交互处理程序传输给诊断数据数据库查询程序。
10、诊断数据数据库查询程序根据请求数据信息查询响应数据并传输给数据交互处理程序。
11、数据交互处理程序把响应数据(同上文中的车辆响应数据)传输给运行中的车型诊断程序。
车型诊断程序运行过程中的车辆数据交互反复执行步骤8至11，即可完成实车模拟。
下面以2009-大众-Touareg【途锐】为例，对上文步骤1至11的具体实现进行详细说明。
具体的，请参考图2-图10，图12和图13；其中，图12为本申请实施例中一种发动机电控系统的请求数据信息；图13为本申请实施例中一种发动机电控系统的读故障码响应数据。
当用户需要对2009-大众-Touareg【途锐】进行实车模拟时，由于2009-大众-Touareg【途锐】的地域划分为欧洲，因此用户可在诊断学习设备的可视化界面中，首先选定区域为欧洲，如此，诊断学习设备便可呈现出欧洲地区对应的可供进行实车模拟诊断的车型选框，其中即包括2009-大众-Touareg【途锐】，通过触摸或点按2009-大众-Touareg【途锐】的选框；或，在车型输入框中直接输入2009-大众-Touareg【途锐】；或者在推荐实车模拟诊断的列表中选择出2009-大众-Touareg【途锐】。如此，诊断学习设备便可获知用户选择了2009-大众-Touareg【途锐】作为目标车辆。此时，诊断学习设备输出2009-大众-Touareg【途锐】对应的确认信息。用户在看到确认信息之后，可根据信息提示，确定是否确定对2009-大众-Touareg【途锐】进行实车模拟诊断。
在用户点击了确定按钮之后，弹出2009-大众-Touareg【途锐】对应的实车模拟检测的菜单。用户可以根据需要，从快速测试、系统扫描(CAN扫描)、特殊功能、在线功能、LT3和维修帮助信息中选择想要进行测试的项目。
若用户选了系统扫描(CAN)功能选项，对应输出该选项下的两个子选项系统扫描和CAN网关扫描，以供用户进一步选定。
若检测到用户选择了CAN网关扫描这个子功能选项，则对应弹出CAN网关扫描的确认信息。用户可根据CAN网关扫描对应的介绍内容确定是否进行2009-大众-Touareg【途锐】对应的CAN网关扫描。
若用户选中了确定进行CAN网关扫描，则诊断学习设备进入对应的模拟检测流程。
然后基于响应数据在界面显示对2009-大众-Touareg【途锐】进行CAN网关扫描的扫描结果。该扫描结果分类显示，并为每一个类别给出了状态结果，即故障或正常。用户可对感兴趣的项目进行选择确认，以查看具体的详细信息。
例如，当选择了变速箱电控系统的具体状态之后，诊断学习设备可弹出变速箱电控系统的具体内容，如诊断系统：02变速箱电控系统(其中02为变速箱电控系统的排序编号)，VM/Audi零件号：09D927750HJ；系统说明：AL 750 6A；软件版本：1406；汽车电脑控制单元编号：0004200；编码车间代码：31414 790 0001；车辆识别码(VIN)：WVGAV67LX9D033064。
例如，当选择了发动机电控系统的状态，也相应显示发动机电控系统对应的诊断系统：01发动机电控系统(其中01为发动机电控系统的排序编号)，VM/Audi零件号：03H906032CS；系统说明：T-GP 0GE E；软件版本：2001；汽车电脑控制单元编号：0011175；编码车间代码：31414 790 0001；车辆识别码(VIN)：WVGAV67LX9D033064。
用户还可对应选择发动机电控系统下的请求数据，发动机电控系统的请求数据信息包括但不限于：版本信息、读故障码、清除故障、读数据流、读冻结帧、地址测试、通道调整匹配、系统基本调整、安全登录、控制单元编码、在线安全登录和就绪测试。当选择不同的具体请求数据信息之后，可获得相应的响应数据。如，在选择读故障码之后，当无故障码内容时，则显示无故障码。
可见，采用本申请实施例所提供的模拟诊断方法，便可使用户如车辆维修技师，在没有实际车辆的情况下，模拟完成实际车辆的诊断操作学习。
实施例二：
相应于上面的方法实施例，本申请实施例还提供了一种诊断学习设备，下文描述的一种诊断学习设备与上文描述的一种模拟诊断方法可相互对应参照。
参见图14所示，该诊断学习设备包括：
存储器D1，用于存储计算机程序；
处理器D2，用于执行计算机程序时实现以下步骤：
利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆；
启动目标车辆对应的车辆诊断程序，并获取车辆诊断程序在运行过程中与目标车辆交互的请求数据信息；
查询诊断数据数据库中请求数据信息对应的车辆响应数据；
将车辆响应数据反馈给车辆诊断程序。
优选地，处理器，用于执行计算机程序时实现以下步骤：
利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆，包括：
若实车模拟诊断指令中携带了车辆信息，则将车辆信息对应的车辆确定为目标车辆。
优选地，处理器，用于执行计算机程序时实现以下步骤：
利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆，包括：
若实车诊断指令中未指定车辆，则从实车模拟列表中随机选择一个车辆/车型为目标车辆。
优选地，处理器，用于执行计算机程序时实现以下步骤：
诊断数据数据库包括车辆信息和诊断程序与实际车辆的交互数据；查询诊断数据数据库中请求数据信息对应的车辆响应数据，包括：
查询诊断数据数据库中目标车辆对应的目标车辆信息和目标交互数据；
结合目标交互数据和目标车辆信息确定出车辆响应数据。
优选地，处理器，用于执行计算机程序时实现以下步骤：
查询诊断数据数据库中请求数据信息对应的车辆响应数据，包括：
查询通过网络、串口、USB、蓝牙或程序中的任意一种方式连接的诊断数据数据库，以获得车辆响应数据。
优选地，处理器，用于执行计算机程序时还实现以下步骤：
在利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆之前，获取诊断程序与对应车型车辆的交互数据，以及车辆信息；
利用交互数据和车辆信息创建诊断数据数据库。
具体的，请参考图15，为本实施例提供的一种诊断学习设备的具体结构示意图，该诊断学习设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(central processing units，CPU)322(例如，一个或一个以上处理器)和存储器332，一个或一个以上存储应用程序342或数据344的存储介质330(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器332和存储介质330可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质330的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对数据处理设备中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器322可以设置为与存储介质330通信，在诊断学习设备301上执行存储介质330中的一系列指令操作。
诊断学习设备301还可以包括一个或一个以上电源326，一个或一个以上有线或无线网络接口350，一个或一个以上输入输出接口358，和/或，一个或一个以上操作系统341。例如，Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM，LinuxTM，FreeBSDTM等。
上文所描述的模拟诊断方法中的步骤可以由诊断学习设备的结构实现。
实施例三：
相应于上面的方法实施例，本申请实施例还提供了一种可读存储介质，下文描述的一种可读存储介质与上文描述的一种模拟诊断方法可相互对应参照。
一种可读存储介质，可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆；
启动目标车辆对应的车辆诊断程序，并获取车辆诊断程序在运行过程中与目标车辆交互的请求数据信息；
查询诊断数据数据库中请求数据信息对应的车辆响应数据；
将车辆响应数据反馈给车辆诊断程序。
优选地，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆，包括：
若实车模拟诊断指令中携带了车辆信息，则将车辆信息对应的车辆确定为目标车辆。
优选地，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆，包括：
若实车诊断指令中未指定车辆，则从实车模拟列表中随机选择一个车辆/车型为目标车辆。
优选地，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
诊断数据数据库包括车辆信息和诊断程序与实际车辆的交互数据；查询诊断数据数据库中请求数据信息对应的车辆响应数据，包括：
查询诊断数据数据库中目标车辆对应的目标车辆信息和目标交互数据；
结合目标交互数据和目标车辆信息确定出车辆响应数据。
优选地，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
查询诊断数据数据库中请求数据信息对应的车辆响应数据，包括：
查询通过网络、串口、USB、蓝牙或程序中的任意一种方式连接的诊断数据数据库，以获得车辆响应数据。
优选地，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
在利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆之前，获取诊断程序与对应车型车辆的交互数据，以及车辆信息；
利用交互数据和车辆信息创建诊断数据数据库。
该可读存储介质具体可以为U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的可读存储介质。
本领域的技术人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域的技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

Claims (15)

1.一种模拟诊断方法，其特征在于，包括：
利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆；
启动所述目标车辆对应的车辆诊断程序，并获取所述车辆诊断程序在运行过程中与所述目标车辆交互的请求数据信息；
查询诊断数据数据库中所述请求数据信息对应的车辆响应数据；
将所述车辆响应数据反馈给所述车辆诊断程序。
2.根据权利要求1所述的模拟诊断方法，其特征在于，所述利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆，包括：
若所述实车模拟诊断指令中携带车辆信息，则将所述车辆信息对应的车辆确定为所述目标车辆。
3.根据权利要求1所述的模拟诊断方法，其特征在于，所述利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆，包括：
若所述实车诊断指令中未携带车辆信息，则从实车模拟列表中随机选择一个车辆为所述目标车辆。
4.根据权利要求1所述的模拟诊断方法，其特征在于，所述诊断数据数据库包括车辆信息和诊断程序与实际车辆的交互数据；所述查询诊断数据数据库中所述请求数据信息对应的车辆响应数据，包括：
查询所述诊断数据数据库中所述目标车辆对应的目标车辆信息和目标交互数据；
结合所述目标交互数据和所述目标车辆信息确定出所述车辆响应数据。
5.根据权利要求1所述的模拟诊断方法，其特征在于，在所述利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆之前，还包括：
获取诊断程序与对应车型车辆的交互数据，以及车辆信息；
利用所述交互数据和所述车辆信息创建所述诊断数据数据库。
6.一种诊断学习设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现以下步骤：
利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆；
启动所述目标车辆对应的车辆诊断程序，并获取所述车辆诊断程序在运行过程中与所述目标车辆交互的请求数据信息；
查询诊断数据数据库中所述请求数据信息对应的车辆响应数据；
将所述车辆响应数据反馈给所述车辆诊断程序。
7.根据权利要求6所述的诊断学习设备，其特征在于，所述处理器，用于执行所述计算机程序时实现以下步骤：
所述利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆，包括：
若所述实车模拟诊断指令中携带车辆信息，则将所述车辆信息对应的车辆确定为所述目标车辆。
8.根据权利要求6所述的诊断学习设备，其特征在于，所述处理器，用于执行所述计算机程序时实现以下步骤：
所述利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆，包括：
若所述实车诊断指令中未携带车辆信息，则从实车模拟列表中随机选择一个车辆为所述目标车辆。
9.根据权利要求6所述的诊断学习设备，其特征在于，所述处理器，用于执行所述计算机程序时实现以下步骤：
所述诊断数据数据库包括车辆信息和诊断程序与实际车辆的交互数据；所述查询诊断数据数据库中所述请求数据信息对应的车辆响应数据，包括：
查询所述诊断数据数据库中所述目标车辆对应的目标车辆信息和目标交互数据；
结合所述目标交互数据和所述目标车辆信息确定出所述车辆响应数据。
10.根据权利要求6所述的诊断学习设备，其特征在于，所述处理器，用于执行所述计算机程序时实现以下步骤：
在所述利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆之前，还包括：
获取诊断程序与对应车型车辆的交互数据，以及车辆信息；
利用所述交互数据和所述车辆信息创建所述诊断数据数据库。
11.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆；
启动所述目标车辆对应的车辆诊断程序，并获取所述车辆诊断程序在运行过程中与所述目标车辆交互的请求数据信息；
查询诊断数据数据库中所述请求数据信息对应的车辆响应数据；
将所述车辆响应数据反馈给所述车辆诊断程序。
12.根据权利要求11所述的可读存储介质，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
所述利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆，包括：
若所述实车模拟诊断指令中携带车辆信息，则将所述车辆信息对应的车辆确定为所述目标车辆。
13.根据权利要求11所述的可读存储介质，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
所述利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆，包括：
若所述实车诊断指令中未携带车辆信息，则从实车模拟列表中随机选择一个车辆为所述目标车辆。
14.根据权利要求11所述的可读存储介质，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
所述诊断数据数据库包括车辆信息和诊断程序与实际车辆的交互数据；所述查询诊断数据数据库中所述请求数据信息对应的车辆响应数据，包括：
查询所述诊断数据数据库中所述目标车辆对应的目标车辆信息和目标交互数据；
结合所述目标交互数据和所述目标车辆信息确定出所述车辆响应数据。
15.根据权利要求11所述的可读存储介质，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
在所述利用实车模拟诊断指令确定出待模拟诊断的目标车辆之前，还包括：
获取诊断程序与对应车型车辆的交互数据，以及车辆信息；
利用所述交互数据和所述车辆信息创建所述诊断数据数据库。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112489245A (zh) * 2020-11-27 2021-03-12 深圳市舜太科技有限公司 一种车辆诊断数据存储方法、系统及可读存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140005881A1 (en) * 2012-07-02 2014-01-02 Carmen Hardesty Automotive Diagnostic System
CN107111858A (zh) * 2013-12-23 2017-08-29 罗伯特·博世有限公司 用于汽车诊断工具数据收集和分析的系统以及方法
CN108986250A (zh) * 2018-06-29 2018-12-11 深圳市轱辘汽车维修技术有限公司 一种车辆维修模拟训练方法及相关设备
CN109283913A (zh) * 2018-09-19 2019-01-29 深圳市爱夫卡科技股份有限公司 基于移动终端的车辆诊断训练方法、装置、诊断仪及介质
CN110321040A (zh) * 2013-03-15 2019-10-11 博世汽车服务解决方案公司 具有车辆扫描功能的图形用户界面

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9513789B2 (en) * 2013-10-24 2016-12-06 Alldata Llc Vehicle diagnostic systems and methods
CN103955383A (zh) * 2014-04-15 2014-07-30 深圳市道通科技有限公司 一种快速定位汽车诊断应用程序的方法和系统
CN105956669A (zh) * 2016-05-06 2016-09-21 深圳市元征科技股份有限公司 一种车辆维修策略推送方法及装置
CN107332711B (zh) * 2017-07-31 2019-11-22 北京新能源汽车股份有限公司 车辆诊断方法及装置
CN109933051A (zh) * 2019-04-26 2019-06-25 深圳市元征科技股份有限公司 一种汽车诊断软件配置方法、系统、设备及计算机介质

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140005881A1 (en) * 2012-07-02 2014-01-02 Carmen Hardesty Automotive Diagnostic System
CN110321040A (zh) * 2013-03-15 2019-10-11 博世汽车服务解决方案公司 具有车辆扫描功能的图形用户界面
CN107111858A (zh) * 2013-12-23 2017-08-29 罗伯特·博世有限公司 用于汽车诊断工具数据收集和分析的系统以及方法
CN108986250A (zh) * 2018-06-29 2018-12-11 深圳市轱辘汽车维修技术有限公司 一种车辆维修模拟训练方法及相关设备
CN109283913A (zh) * 2018-09-19 2019-01-29 深圳市爱夫卡科技股份有限公司 基于移动终端的车辆诊断训练方法、装置、诊断仪及介质

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112489245A (zh) * 2020-11-27 2021-03-12 深圳市舜太科技有限公司 一种车辆诊断数据存储方法、系统及可读存储介质

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