CN114845334A - 一种车机蓝牙异常断开的实时监控方法 - Google Patents

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李光祝
王瑜
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Abstract

本发明公开了一种车机蓝牙异常断开的实时监控方法，包括如下步骤：S1：定义蓝牙的埋点信息，对于不同的蓝牙状态设置不同的蓝牙埋点报文；S2：当车端蓝牙满足报文条件时，触发蓝牙报文上传至云端，同时采集这一时刻前后设定时间内车辆所有数据信息，并将其上传至云端；S3：云端根据获取的蓝牙埋点报文数据及车辆所有数据信息，并根据判定规则对导致蓝牙状态发生变化的原因进行分析判定，保存获取的所有数据以及分析判定结果。本发明在云端能够实时监控车机蓝牙异常断开的连接方法，并且规则在云端系统灵活配置，从而实现车机蓝牙异常断开的监控及统计分析。

Description

一种车机蓝牙异常断开的实时监控方法
技术领域
本发明涉及智能汽车技术领域，具体涉及一种车机蓝牙异常断开的实时监控方法。
背景技术
随着智能汽车进入市场，一种全新的汽车定义冲击着市场，传统汽车犹如惊弓之鸟，纷纷提出公司转型。随后 “软件定义汽车”，“万物互联”等概念在汽车行业慢慢传开，汽车的概念及作用再次被重新定义，不在是一个简单的代步工具，而是一个随时随地陪伴你的智能小伙伴，然而蓝牙作为一个普及度较高的功能，一种较小范围内的无线连接技术，能够实现在多个设备间实现方便快捷，灵活且安全，成本便宜，功耗较低的数据通信和语音通信，因此成为目前无线局域网通信的主流技术手段之一，越来愈多的汽车功能也开始依赖蓝牙与车主手机进行通讯，如蓝牙钥匙，蓝牙音乐等等。
目前车辆的蓝牙钥匙，蓝牙音乐，蓝牙文件传输等功能，均需要与车机蓝牙进行连接，蓝牙的应用场景也会越来越多，连接的稳定性就显得格外重要，蓝牙的异常断开会大大的降低客户满足度，引起用户投诉，而且蓝牙异常断开事件大部分存在偶发事件，难以重现。专利CN201838125U蓝牙监控报警系统，公开了物品及手机通过蓝牙连接，当手机与物品的连接距离超过有效距离后，触发手机端的震动及响铃装置提醒用户蓝牙连接断开，但该方式及基于手机本地进行规则判定，本地算力有限，且判定规则不可配置化，比较单一，车端信号众多，计算能力及存储在本地无法满足。
发明内容
针对现有技术存在的上述不足，本发明的目的在于提供一种车机蓝牙异常断开的实时监控方法，以解决现有技术中蓝牙异常断开事件存在偶发性、难以重现、无法对蓝牙异常状态进行监控的问题。
为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
一种车机蓝牙异常断开的实时监控方法，包括如下步骤：
S1：定义蓝牙的埋点信息，对于不同的蓝牙状态设置不同的蓝牙埋点报文；
S2：当车端蓝牙满足报文条件时，触发蓝牙报文上传至云端，同时采集这一时刻前后设定时间内车辆所有数据信息，并将其上传至云端；
S3：云端根据获取的蓝牙埋点报文数据及车辆所有数据信息，并根据判定规则对导致蓝牙状态发生变化的原因进行分析判定，保存获取的所有数据以及分析判定结果。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
1、本发明所述方法需要根据定义规则提前在车机程序中进行蓝牙埋点开发，当车机蓝牙变成不同的状态或异常时，触发不同的埋点报文，同时将该时刻的前后设定时间内的车机日志文件、车况数据打包成文件上传至云端，及时获取蓝牙状态变化时的相关数据，为后续蓝牙状态发生变化的原因进行分析时提供数据支撑。
2、本发明所述方法根据判定规则对导致蓝牙状态发生变化的原因进行分析，并将分析结果以及相关数据推送至业务人员，同时保存分析结果以及相关数据，便于技术人员在事后也能获取蓝牙状态发生变化时的实时数据变化，为技术人员提供数据支持；同时，本发明所述方法能够对蓝牙状态发生变化时车况信号数据中出现的异常数据进行展示，使技术人员能够直观的了解蓝牙状态发生变化时可能与哪些异常数据相关，便于技术人员进行分析。
附图说明
图1为本发明数据流向示意图。
图2为本发明云端系统架构图。
图3为本发明云端实时规则判定监控模块流程图。
图4为本发明解析日志模块流程图。
图5位本发明统计分析模块流程图。
具体实施方式
为了使本发明的实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，所描述的实施例不应视为对本发明的限制，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种车机蓝牙异常断开的实时监控方法，包括如下步骤：
S1：定义蓝牙的埋点信息，对于不同的蓝牙状态设置不同的蓝牙埋点报文。如图1所示，在数据产生模块中，数据源来自于车机系统，主要数据包含蓝牙车机埋点，车机日志，车况数据等，三种数据的触发点位车机埋点报文。
S2：当车端蓝牙满足报文条件时，触发蓝牙报文上传至云端，同时采集这一时刻前后设定时间内车辆所有数据信息，并将其上传至云端。所述车辆所有数据信息包括车机日志文件以及车况数据信息。云端根据不同的车系设置获取日志等级，车机从云端获取对应车系最新的配置文件后，车机对车机日志文件进行过滤，过滤蓝牙日志文件，对蓝牙日志文件进行解析，并将解析后的结构化数据写入HDFS进行存储。车机对车机日志文件进行过滤后，不对与蓝牙无关的日志文件进行解析。例如，如图1所示，当车端蓝牙满足报文的条件时，触发蓝牙报文上传，同时采集这一时刻前后一分钟的车机日志文件和车况数据等信息。日志数据中主要包含车机各进程cpu使用率及进程报错信息，主要是在里面提取与蓝牙相关的信息，车况数据主要包含车速，网络强度，GPS等车况常规信息，主要是了解当蓝牙状态发生变化时车辆所处的环境。
S3：云端根据获取的蓝牙埋点报文数据及车辆所有数据信息，并根据判定规则对导致蓝牙状态发生变化的原因进行分析判定，保存获取的所有数据以及分析判定结果。其中，所述判定规则如下：
当蓝牙埋点报文中的蓝牙状态为断开时，如果车况信号数据中出现异常数据，则判定蓝牙断开类型与该异常数据相关。
所述判定规则还包括：
当一车机蓝牙在规定时间内的断开次数超过预定值，且平均连接时长小于设定阈值，则判断为该车蓝牙不稳定。
云端将分析判定结果以及获取的对应数据推送至后台，供后台进行查询及下载。
如图2所示，该图为本发明的云端系统的架构图，车端将数据送到云端后，云端系统主动拉取kafka里面的数据进行分析，分析程序为flink程序，将规则读到flink程序中进行逐一判定，满足条件则进行用户或群消息推送，同时将数据和判定结果写入HDFS进行存储，后续利用海量数据进行分析统计。
如图3所示，该图是云端实时规则判定监控模块流程图，该监控模块使用到的技术组件主要为flink，kafka，mysql等，flink作为程序计算框架，实时分析kafka里面的蓝牙埋点报文数据及车况数据，同时将mysql中的规则数据读取到程序中，作为规则判定的依据。规则数据是管理员通过页面进行配置保存在mysql中，规则如下：
在某车系中，当蓝牙报文中的蓝牙状态为断开，车况信号中cpu使用率信号>95%，则判定蓝牙异常断开类型为cpu断开，断开原因则为cpu使用率过高，车机卡顿，flink程序在判定中若满足条件，则返回true，反之为false，返回true的时候，则按照需求文本将数据推送给相关业务人员，最终将源数据和判定后的结果均写入HDFS中存储，后续拿来进行离线数据分析。
如图4所示，该图为本发明的车机日志解析模块，云端会为每个车系配置获取日志等级，车辆在上电通过车辆鉴权认定后会来云端拉取对应车系最新的配置文件。获取到最新配置后，车端只会将对应配置的日志文件上传文件云，后台程序框架使用为springboot，主要负责日志文件从文件云拉取，过滤蓝牙日志文件，其他日志文件则不需要进行后续的解析不走，将蓝牙日志文件按照协议进行解析，将解析后的结构化数据写入HDFS进行存储。
如图5所示，该图为本发明的统计分析模块，本模块数据源包含车机埋点，车况数据，蓝牙日志文件三种数据。结合离线判定规则，如单车蓝牙一天断开次数>20次，且平均连接时长<10min,则判定为车机蓝牙不稳定，原因为车机蓝牙模块发射信号异常，最终将判定结果写入mysql，使用springboot作为后台程序进行查询及下载，查询维度包含省份，车系，异常类型，异常原因，时间等，使业务方可以从多方面看到蓝牙异常断开的统计结果。
本发明所述方法需要根据定义规则提前在车机程序中进行蓝牙埋点开发，当车机蓝牙变成不同的状态或异常时，触发不同的埋点报文，同时将该时刻的前后设定时间内的车机日志文件、车况数据打包成文件上传至云端，及时获取蓝牙状态变化时的相关数据，为后续蓝牙状态发生变化的原因进行分析时提供数据支撑。
本发明所述方法根据判定规则对导致蓝牙状态发生变化的原因进行分析，并将分析结果以及相关数据推送至业务人员，同时保存分析结果以及相关数据，便于技术人员在事后也能获取蓝牙状态发生变化时的实时数据变化，为技术人员提供数据支持；同时，本发明所述方法能够对蓝牙状态发生变化时车况信号数据中出现的异常数据进行展示，使技术人员能够直观的了解蓝牙状态发生变化时可能与哪些异常数据相关，便于技术人员进行分析。
如上所述，本发明的提醒系统不限于所述配置，其他可以实现本发明的实施例的系统均可落入本发明所保护的范围内。
最后需要说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制技术方案，本领域的普通技术人员应当理解，那些对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (7)

1.一种车机蓝牙异常断开的实时监控方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：定义蓝牙的埋点信息，对于不同的蓝牙状态设置不同的蓝牙埋点报文；
S2：当车端蓝牙满足报文条件时，触发蓝牙报文上传至云端，同时采集这一时刻前后设定时间内车辆所有数据信息，并将其上传至云端；
S3：云端根据获取的蓝牙埋点报文数据及车辆所有数据信息，并根据判定规则对导致蓝牙状态发生变化的原因进行分析判定，保存获取的所有数据以及分析判定结果。
2.根据权利要求1所述车机蓝牙异常断开的实时监控方法，其特征在于，在S2中，所述车辆所有数据信息包括车机日志文件以及车况数据信息。
3.根据权利要求2所述车机蓝牙异常断开的实时监控方法，其特征在于，在S2中，云端根据不同的车系设置获取日志等级，车机从云端获取对应车系最新的配置文件后，车机对车机日志文件进行过滤，过滤蓝牙日志文件，对蓝牙日志文件进行解析，并将解析后的结构化数据写入HDFS进行存储。
4.根据权利要求3所述车机蓝牙异常断开的实时监控方法，其特征在于，车机对车机日志文件进行过滤后，不对与蓝牙无关的日志文件进行解析。
5.根据权利要求1所述车机蓝牙异常断开的实时监控方法，其特征在于，在S3中，所述判定规则如下：
当蓝牙埋点报文中的蓝牙状态为断开时，如果车况信号数据中出现异常数据，则判定蓝牙断开类型与该异常数据相关。
6.根据权利要求5所述车机蓝牙异常断开的实时监控方法，其特征在于，在S3中，所述判定规则还包括：
当一车机蓝牙在规定时间内的断开次数超过预定值，且平均连接时长小于设定阈值，则判断为该车蓝牙不稳定。
7.根据权利要求1所述车机蓝牙异常断开的实时监控方法，其特征在于，在S3中，云端将分析判定结果以及获取的对应数据推送至后台，供后台进行查询及下载。
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