CN115230723A - 一种车辆预警方法、装置、电子设备与存储介质 - Google Patents

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CN115230723A CN202210225355.5A CN202210225355A CN115230723A CN 115230723 A CN115230723 A CN 115230723A CN 202210225355 A CN202210225355 A CN 202210225355A CN 115230723 A CN115230723 A CN 115230723A
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Great Wall Motor Co Ltd
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Abstract

本申请提供一种车辆预警方法、装置、电子设备与存储介质，属于车辆技术领域。所述方法包括：获取当前车辆的车联数据，所述车联数据包括所述当前车辆的MCU故障码；将所述车联数据分割为多条行程数据；在所述多条行程数据中，以并行处理的方式，同时确定出现所述MCU故障码为第一预设故障码的目标行程数据；在所述目标行程数据中出现所述第一预设故障码的次数大于预设次数的情况下，输出预警信号。使用本申请提供的车辆预警方法、装置、电子设备与存储介质，可以对车辆部件的故障进行预警，以降低交通事故发生的概率。

Description

一种车辆预警方法、装置、电子设备与存储介质
技术领域
本申请实施例涉及车辆技术领域，具体而言，涉及一种车辆预警方法、装置、电子设备与存储介质。
背景技术
随着国家对于新能源汽车发展的大力支持，以及新能源汽车自身具备的环保节能等优良性能，新能源汽车在市场的占有率逐步提升，但是由于新能源汽车技术尚不成熟，电池安全存在较大问题。
当车辆上的一些部件出现问题时，会导致车辆部分功能失效，从而导致交通事故的发生。
例如，车辆上具有CPLD芯片(Complex Programmable logic device，复杂可编程逻辑器件)，CPLD芯片是用于负责诊断电压、电流和驱动故障的诊断芯片，当车辆上的CPLD芯片出现驱动故障与状态故障的现象时，车辆会失去前进动力，只能通过车辆的惯性向前滑行，容易导致交通事故的发生。
发明内容
本申请提供一种车辆预警方法、装置、电子设备与存储介质，旨在对车辆上的部件故障进行提前预警，以降低交通事故发生的概率。
本申请第一方面提供一种车辆预警方法，所述方法包括：
获取当前车辆的车联数据，所述车联数据包括所述当前车辆的MCU故障码；
将所述车联数据分割为多条行程数据；
在所述多条行程数据中，以并行处理的方式，同时确定出现所述MCU故障码为第一预设故障码的目标行程数据；
在所述目标行程数据中出现所述第一预设故障码的次数大于预设次数的情况下，输出预警信号。
可选地，将所述车联数据分割为多条行程数据，包括：
采用训练好的预警模型，识别所述车联数据中的多个MCU故障码；
确定多个MCU故障码中的异常值；
以所述异常值作为分割点，将所述车联数据分割为多条行程数据。
可选地，确定多个MCU故障码中的异常值，包括：
对所述车联数据中，每相邻两个MCU故障码之间的间隔时长进行计算；
当所述间隔时长在预设时长以上的情况下，将相邻两个MCU故障码中，时间戳靠后的MCU故障码作为所述异常值。
可选地，在所述多条行程数据中，以并行处理的方式，同时确定出现所述MCU故障码为第一预设故障码的目标行程数据，包括：
在所述多条行程数据中，以并行处理的方式，同时确定出现所述MCU故障码为第二预设故障码的无效行程数据；
从所述多条行程数据中剔除所述无效行程数据，得到有效行程数据；
从多条有效行程数据中，确定出现所述MCU故障码为第一预设故障码的目标行程数据。
可选地，在所述目标行程数据中出现所述第一预设故障码的次数大于预设次数的情况下，输出预警信号，包括：
在所述目标行程数据中出现所述第一预设故障码的次数大于预设次数的情况下，记录所述当前车辆的状态信息，所述状态信息包括：底盘号、出现所述驱动故障信号值的次数、电机号以及驱动类型；
在所述状态信息与预设状态信息一致的情况下，输出预警信号。
可选地，所述预警模型通过以下方法训练得到：
基于多个车辆的车联数据及其对应的多条行程数据，对模型进行训练，得到所述预警模型。
可选地，基于多个车辆的车联数据及其对应的多条行程数据，对模型进行训练，包括：
对所述多个车辆的车联数据中的异常数据进行清洗，得到清洗后的车联数据；
基于清洗后的车联数据及其对应的多条行程数据，对模型进行训练，得到所述预警模型。
本申请第二方面提供一种车辆预警装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取当前车辆的车联数据，所述车联数据包括所述当前车辆的MCU故障码；
分割模块，用于将所述车联数据分割为多条行程数据；
目标行程数据确定模块，用于确定所述多条行程数据中，出现所述MCU故障码为第一预设故障码的目标行程数据，所述第一预设故障码用于表征CPLD故障；
预警模块，用于在所述多条行程数据中，以并行处理的方式，同时确定出现所述MCU故障码为第一预设故障码的目标行程数据。
本申请实施例第三方面提供一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；和
其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当由所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备执行如本申请实施例第一方面所述的车辆预警方法。
本申请实施例第四方面提供一个或多个机器可读存储介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行如本申请实施例第一方面所述的车辆预警方法。
采用本申请提供的一种车辆预警方法，可以在目标行程数据中出现第一预设故障码的次数大于预设次数的情况下，确定当前车辆的部件存在故障，进而输出预警信号，从而提前告知用户当前车辆的部件出现故障，用户在得知预警信号之后，可以对当前车辆进行维修，以减少了交通事故的发生。例如，当车辆上的CPLD芯片存在故障时，会输出预警信号，从而告知用户CPLD存在驱动故障，车辆存在失去前进动力的风险，用户得知车辆存在失去前进动力风险之后，可以及时地对车辆进行维修。
并且，由于市面上具有芯片等部件的车辆的数量较多，若采用人工监测芯片故障的方式来进行预警，无疑会增大人工成本，本申请可以在检测到目标行程数据中出现第一预设故障码的次数大于预设次数的情况下，自动地确定当前车辆的部件故障并进行预警，而不必人工进行监测来进行预警，极大地减少了人工成本。
另外，本申请还可以将当前车辆的车联数据进行行程的划分，以划分为多条行程数据，再并行地对每条行程数据进行处理，从每条行程数据之中同时确定出目标行程数据，以确定出当前车辆的部件是否出现故障，最终进行预警，这种并行地对每条行程数据进行处理的方式，可以较快地输出预警信号，提升预警速度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例一提出的一种车辆预警方法的步骤流程图；
图2是本申请实施例一提出的MCU故障信号曲线的示意图；
图3是本申请实施例二提出的一种车辆预警装置的结构狂徒。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
实施例一
请参阅图1所示，本申请提供一种车辆预警方法，该方法可以运用于预警模型中，可以对车辆上的部件进行预警，例如可以对车辆上的CPLD芯片驱动故障进行提前预警，也可以对车辆上的蓄电池亏电进行提前预警，该方法具体包括以下步骤：
步骤101：获取当前车辆的车联数据，所述车联数据包括所述当前车辆的MCU故障码。
本申请中，通过关联车联数据表与车辆信息表，来建立车联数据，车联数据表是通过CAN信号上传的与当前车辆的状态相关的车辆数据；车辆信息用于表示车辆的类型，例如车辆是上海驱动还是蜂巢驱动等类型的车辆，上海驱动指的是上海电驱动公司所生产的燃料电池电动车、纯电动轿车等等；蜂巢驱动指的是蜂巢电驱动公司所生产的燃料电池电动车、纯电动轿车等等。那么，整合后的车联数据不仅包括了与当前车辆相关的车辆数据，也包括了车辆的车辆类型。
Figure BDA0003535469040000051
表格1
具体而言，本申请从车联数据表中获取与当前车辆相关的底盘号、数据的实时登记日期、数据的标准登记日期、MCU(Microcontroller Unit，微控制单元)故障码以及数据源类型；从车辆信息表中获取与当前车辆相关的电机号与销售状态，最终整合形成了表格1所示的车联数据。
信号值 故障含义
35 CPLD的状态故障码
39 CPLD驱动故障
40 过流故障
41 过压故障
45与127 蓄电池亏电故障
表格2
其中，每个车辆对应其唯一的底盘号，底盘号用于唯一确定一个当前车辆；数据的标准登记日期指的是数据源登记进入车联数据表中准确的登记日期；数据的实时登记日期指的是数据源当前登记进入车联数据表中的登记日期。请参阅表格2所示，MCU故障码为35时，表明CPLD的状态故障；MCU故障码为39时，表明CPLD的驱动故障；MCU故障码为40时，表明MCU出现过流故障；MCU故障码为41时，表明MCU出现过压故障；MCU故障码为45或127时，表明MCU的蓄电池亏电故障；数据源类型指的是车联数据表中的数据是当前车辆处于不同行驶状态下的数据，例如车辆处于登录状态下(刚刚启动的状态)、心跳状态下(平稳行驶状态)以及熄火状态下等等各个阶段下的数据。
其中，电机号用于标识车辆的车辆类型，例如标识车辆是上海驱动还是蜂巢驱动等类型；销售状态是用于表示当前车辆的实际销售数量。
步骤102：将所述车联数据分割为多条行程数据。
本申请中，在当前车辆行驶的过程中，车联数据中的每个数据是呈曲线变化的数据，例如请参阅图2所示，多个黑色的点分别用于标识多个MCU故障码，车联数据中的多个MCU故障码是呈曲线变化的且连贯的，而由于当前车辆在一天的使用过程中，会存在较长的行驶时间以及较长的熄火时间，因此需要对车联数据进行行程划分，以将车联数据分割为多条行程数据。
每条行程数据是当前车辆在不同的时间段行驶的过程中所产生的数据，行程数据之间的间隔是车辆在不同的时间段熄火时所产生的间隔。
具体而言，是将车联数据中一条连贯的MCU故障信号曲线划分为多条行程数据，每条行程数据之间的时间间隔在预设时长以上。其中，预设时长可以为15min，也可以为20min，根据具体的实际情况进行设定，本申请不做限制。其中，MCU故障信号曲线的每个黑点代表不同的信号值，当信号值为35或39时，表明CPLD出现驱动故障。
例如，请参阅图2所示，第一条行程数据的末尾MCU故障码A与第二条行程数据的初始MCU故障码B之间的间隔时长具有15min，而15min刚好等于预设时长，是在预设时长以上。因此，当前车辆在20min至35min的阶段内车辆处于熄火状态，此时可以将该熄火阶段前的曲线划分为一条行程数据，将该熄火阶段后的曲线划分为一条行程数据，后续的行程数据均以此逻辑进行判断，最终将一条连贯的MCU故障信号曲线分割为多条行程数据。
由于一个车辆在一天时间内(也可以为一周内或一个月内)，可能会频繁地被用户使用，而车辆每次被使用时均会产生较大的数据量，若对车辆的所有数据逐一地进行数据处理，即，逐一地统计MCU故障码为第一预设故障码的次数，无疑会使得最终预警信号速度较慢。
为了提升预警速度，本申请将当前车辆在一天内产生的数据进行行程的划分，以划分为多条行程数据；再并行地对每条行程数据进行处理，即，采用并行处理的方式，对每条行程数据同步地通过步骤103与步骤104的处理，而不必采用串行处理的方式，来逐一地对当前车辆所产生的MCU故障码进行处理，从而可以快速地确定当前车辆的部件是否出现故障，快速地进行预警。
步骤103：在所述多条行程数据中，以并行处理的方式，同时确定出现所述MCU故障码为第一预设故障码的目标行程数据。
本申请中，第一预设故障码可以为用于表征车辆的CPLD芯片出现故障的故障码，也可以用于表征车辆的蓄电池亏电故障等等，本申请的第一预设故障码根据实际情况而定。
例如，在第一预设故障码可以为35或39，所述第一预设故障码用于表征当前车辆的CPLD出现驱动故障或状态故障。在划分出的多条行程数据之中，可以将出现MCU故障码为35或39的多条行程数据，作为多条目标行程数据。
请参阅图2所示的两条行程数据之中(A点以前的曲线为第一条行程数据，B点以后的曲线为第二条行程数据)，在第二条行程数据中出现了第一预设故障码35，因此可以将第二条行程数据作为目标行程数据，以此类推，最终统计出一条完整的MCU故障信号曲线中，出现35或39的多条目标行程数据。
步骤104：在所述目标行程数据中出现所述第一预设故障码的次数大于预设次数的情况下，输出预警信号。
本申请中，在目标行程数据中出现第一预设故障码的次数大于预设次数的情况下，表征当前车辆的部件出现故障，因此，可以输出预警信号，来进行提前预警。
例如，当多个目标行程数据之中出现35或39的次数大于预设次数的情况下，表明车辆出现CPLD驱动故障或CPLD状态故障等状况，因此，会输出预警信号，来提醒用户车辆可能会失去前进动力，以进行提前预警。
又如，当多个目标行程数据之中出现48与127的次数大于预设次数的情况下，表明车辆的蓄电池出现亏电现象，因此，会输出预警信号，来提醒用户车辆的供电能力不足，以进行提前充电。
具体地，在确定出多条目标行程数据之后，可以同时统计多条目标行程数据中的每条目标行程数据出现第一预设故障码的次数，再将每条目标行程数据出现第一预设故障码的次数，相互之间进行比较，将数值最大的次数与预设次数进行比较。在数值最大的次数小于或等于预设次数的情况下，表明对当前车辆的部件故障的判断，可能存在误判的情况，此时，可以不输出预警信号；在数值最大的次数大于预设次数的情况下，可以准确地确定出车辆的部件存在驱动故障，此时可以输出预警信号，来对当前车辆的部件出现故障的情况进行提前预警。
其中，预设次数可以为2，也可以为3，依据车辆的具体情况而设置，本申请不做限制。
采用以下一个示例来对上述步骤101至步骤104进行举例，预设次数为2次。用户在早上的8：00～8:30的阶段使用了当前车辆，在中午的12：～13:00使用了当前车辆，在傍晚的6:00～6:50使用了当前车辆，当前车辆在一天的时间内会产生一条连贯的车联数据，通过行程的划分，将车联数据划分为了早、中、晚三段行程数据。
经过监测后，确定出早、中、晚三段行程数据均出现了第一预设故障码，因此，将早、中、晚三段行程数据均确定为目标行程数据。
最后再确定早、中、晚三段行程数据中出现第一预设故障码的次数分别为1、2、3，再将数值最大的3与预设次数进行比较，由于3大于预设次数2，因此，确定当前车辆的部件存在故障现象，此时可以输出预警信号，来对当前车辆部件的故障进行提前预警。
例如，以部件为CPLD芯片举例，经过监测后，确定出早、中、晚三段行程数据均出现了35或39的故障码，因此，将早、中、晚三段行程数据均确定为目标行程数据。最后再确定早、中、晚三段行程数据中出现35或39的次数分别为1、2、3，再将数值最大的3与预设次数进行比较，由于3大于预设次数2，因此，确定当前车辆的CPLD存在故障现象，此时可以输出预警信号，提醒用户车辆可能存在失去前进动力的风险，用户得知之后，可以及时地对车辆进行维修。
例如，以部件为蓄电池举例，过监测后，确定出早、中、晚三段行程数据均出现了45或127的故障码，因此，将早、中、晚三段行程数据均确定为目标行程数据。最后再确定早、中、晚三段行程数据中出现45或127的次数分别为1、2、3，再将数值最大的3与预设次数进行比较，由于3大于预设次数2，因此，确定当前车辆的蓄电池存在亏电现象，此时可以输出预警信号，提醒用户车辆的蓄电池电量不足，用户得知之后，可以及时地对车辆进行充电。
采用本申请提供的一种车辆预警方法，可以在目标行程数据中出现第一预设故障码的次数大于预设次数的情况下，确定当前车辆的部件存在故障，进而输出预警信号，从而提前告知用户当前车辆的部件出现故障，用户在得知预警信号之后，可以对当前车辆进行维修，以减少了交通事故的发生。
并且，由于市面上具有芯片等部件的车辆的数量较多，若采用人工监测芯片故障的方式来进行预警，无疑会增大人工成本，本申请可以在检测到目标行程数据中出现第一预设故障码的次数大于预设次数的情况下，自动地确定当前车辆的部件故障并进行预警，而不必人工进行监测来进行预警，极大地减少了人工成本。
另外，本申请还可以将当前车辆的车联数据进行行程的划分，以划分为多条行程数据，再并行地对每条行程数据进行处理，从每条行程数据之中同时确定出目标行程数据，以确定出当前车辆的部件是否出现故障，最终进行预警，这种并行地对每条行程数据进行处理的方式，可以较快地输出预警信号，提升预警速度。
可选地，上述的步骤102还可以包括以下步骤：
步骤201：采用训练好的预警模型，识别所述车联数据中的多个驱动故障信号值。
本步骤中，可以基于多个车辆的车联数据及其对应的多条行程数据，对模型进行训练，得到所述预警模型。
具体地，可以将连贯地车联数据作为模型的输入，将多条行程数据作为模型的输出，来对模型进行训练，进而得到预警模型，所得到的预警模型具有了对一条连贯的车联数据进行行程划分的能力。
在对模型进行训练之前，还需要将输入至模型中的车联数据进行异常数据的清洗，来使得输入至模型中的数据均是模型能够识别到的准确的有效数据。
具体地，可以对所述多个车辆的车联数据中的异常数据进行清洗，得到清洗后的车联数据；基于清洗后的车联数据及其对应的多条行程数据，对模型进行训练，得到所述预警模型。
其中，请参阅表格1所示，异常数据包括：与数据的标准的登记日期(dt)不一致的数据的实时登记日期(tid)、上传至车辆数据中不准确的无效数据。无效数据指的是在上传当前时刻的数据时，误将上一刻的数据上传至车联数据中，那么，上一刻的数据就是无效数据。
在将车联数据输入模型之前，可以将这部分异常数据进行筛除，以使得输入至模型中的数据均是准确有效的。
另外，在将车联数据输入至模型中时，由于每个字段的数据的上传频率可能是不同的，例如对于字段A来说，至1S上传一次，对于字段B来说是10S上传一次，而在将车联数据进行上传时，每一时刻都需要对应地上传有字段A与字段B，由于字段B上传频率较低，因此，需要将字段B中间缺失的数据进行补偿，将补偿后的字段B进行上传，进而保证数据之间具有对应性，使得每一时刻均上传有不同字段的数据，最终使得输出的每条车联数据在同一时刻均有各自对应的数据。
步骤202：确定多个MCU故障码中的异常值。
本步骤中，在对一条连贯的MCU故障信号曲线进行行程划分时，可以基于多个MCU故障码中的异常值进行划分，将异常值之前的多个MCU故障码作为一段行程数据，将包括异常值之后的多个MCU故障码作为另一段行程数据，如此反复类推，可以将一条连贯的MCU故障信号曲线划分为多条行程数据。
具体而言，可以包括以下子步骤：
子步骤A1：对所述车联数据中，每相邻两个MCU故障码之间的间隔时长进行计算。
请参阅图2所示出的由多个MCU故障码组成的MCU故障信号曲线，本步骤中，对每相邻两个MCU故障码之间的间隔时长均进行了计算，如此，可以确定出哪两个MCU故障码之间的间隔时长超过了预设时长。
具体而言，可以将后一个MCU故障码的时间戳减去前一个MCU故障码的时间戳，来得到相邻两个MCU故障码之间的间隔时长。
子步骤A2：当所述间隔时长在预设时长以上的情况下，将相邻两个MCU故障码中，时间戳靠后的MCU故障码作为所述异常值。
请参阅图2所示，在第一段行程数据与第二段行程数据的多个MCU故障码中，每相邻两个MCU故障码之间的间隔时长均小于15min；而第一段行程数据的末尾MCU故障码A与第二段行程数据的初始MCU故障码B之间的间隔时长为15min，刚好在预设时长15min以上，因此，会将初始MCU故障码B作为异常值。
步骤203：以所述异常值作为分割点，将所述车联数据分割为多条行程数据。
在确定初始MCU故障码作为异常值之后，将异常值之前的多个MCU故障码作为一段行程数据，将包括异常值之后的多个MCU故障码作为另一段行程数据，如此反复类推，可以将一条连贯的MCU故障信号曲线划分为多条行程数据。
例如，以第二段行程数据的初始MCU故障码作为异常值举例，初始MCU故障码B之前的多个MCU故障码作为第一段行程数据；包括初始MCU故障码B之后的多个MCU故障码作为第二段行程数据。对于时间戳大于第二段行程数据的后续数据而言，也可以沿用此方法，来将一条连贯的MCU故障信号曲线分割为多条行程数据。
可选地，在预警的车辆部件为CPLD芯片的情况下，当检测到多条行程数据中存在蓄电池亏电故障的现象时，车辆也会输出预警信号，而蓄电池亏电故障并不会使得车辆失去前进动力，若此时输出预警信号，会误导用户以为车辆失去前进动力，影响预警效果。
因此，在预警CPLD芯片故障的过程中，蓄电池亏电故障的现象会误报CPLD故障，为了对蓄电池亏电故障的现象进行筛除，步骤103还包括以下步骤：
步骤301：确定所述多条行程数据中，出现所述MCU故障码为第二预设故障码的无效行程数据。
本步骤中，第二预设故障码用于表征蓄电池亏电故障，例如，在行程数据中出现45或127的第二预设故障码时，确定当前的行程数据为无效行程数据。
其中，无效行程数据为出现蓄电池亏电故障的行程数据。
步骤302：从所述多条行程数据中剔除所述无效行程数据，得到有效行程数据。
本步骤中，可以从多条行程数据中剔除无效行程数据，得到有效行程数据，有效行程数据为出现第一预设故障码的行程数据，或者出现过流故障的行程数据，或者出现过压故障的行程数据。
其中，由于无效行程数据会影响到预警效果，因此，可以将无效行程数据从多条行程数据中进行剔除，以保证剩余的有效行程数据之中不会包含影响到预警效果的无效行程数据，进而保障本申请所预警的是CPLD故障，从而避免预警错误的情况发生。
步骤303：从多条有效行程数据中，确定出现所述MCU故障码为第一预设故障码的目标行程数据。
通过本申请提供的车辆预警方法，可以在剩余的有效行程数据之中，确定目标行程数据。一方面，由于剩余的有效行程数据之中不会包含影响到预警效果的无效行程数据，进而保障本申请所预警的是CPLD故障，从而避免预警错误的情况发生；另一方面，在从多条有效行程数据中确定目标行程数据时，由于有效行程数据经过了筛选，所以有效行程数据的数理量被大大缩减，那么，从数据量较少的有效行程数据中确定目标行程数据时，也极大地减少了数据处理量，减轻了计算负荷。
可选地，当开发人员获取到预警信号时，仅仅知道车辆的CPLD故障，但是却不知道车辆的其余状态信息的情况下，无法仅仅根据车辆的CPLD故障来对当前车辆进行再改进或者通知车主当前车辆的CPLD故障，为了便于开发人员能够准确地定位到当前车辆，并且获取到当前车辆的一些信息，步骤104还包括以下步骤：
步骤401：在所述目标行程数据中出现所述第一预设故障码的次数大于预设次数的情况下，记录所述当前车辆的状态信息，所述状态信息包括：底盘号、出现所述第一预设故障码的次数、电机号以及驱动类型。
本步骤中，当多条目标行程数据中，出现第一预设故障码的最大次数大于预设次数的情况下，从车联数据中获取当前车辆的状态信息，并记录该状态信息。
例如，早、中、晚三段行程数据中出现第一预设故障码的次数分别为1、2、3，由于最大次数3大于预设次数2，所以此时可以从车联数据中获取当前车辆的状态信息。
其中，车辆的底盘号用于唯一确定一个当前车辆，用于便于开发人员从多个车辆中唯一确定一个当前车辆；出现第一预设故障码的次数用于便于开发人员确定当前车辆的部件故障程度，出现第一预设故障码的次数越多，当前车辆的部件故障程度越高；电机号以及驱动类型用于驱动当前车辆是上海驱动还是蜂巢驱动，以便开发人员缩小范围查找当前车辆。
步骤402：在所述状态信息与预设状态信息一致的情况下，输出预警信号。
在开发人员所在的平台之中存储有每个车辆的预设状态信息，当当前车辆的部件出现故障之后，会将当前车辆的状态信息发送至开发人员所在的平台，平台再对当前车辆的状态信息进行验证，在验证状态信息与预设状态信息一致的情况下，生成针对当前车辆的预警信号以推送给开发人员，由于预警信号中携带有当前车辆的状态信息，开发人员可以依据当前车辆的状态信息，确定哪个车辆的部件出现故障，以及确部件故障的严重程度。
例如，在当前车辆的电机号、底盘号与驱动类型和平台中某一车辆的电机号、底盘号与驱动类型一一对应时，则在平台中输出当前车辆的预警信号；开发人员在得知该预警信号之后，可以依据预警信号去通知车主去维修检查车辆。
实施例二
基于同一发明构思，本申请实施例还提供一种车辆预警装置，该装置包括：
获取模块，用于获取当前车辆的车联数据，所述车联数据包括所述当前车辆的MCU故障码；
分割模块，用于将所述车联数据分割为多条行程数据；
目标行程数据确定模块，用于在所述多条行程数据中，以并行处理的方式，同时确定出现所述MCU故障码为第一预设故障码的目标行程数据；
预警模块，用于在所述目标行程数据中出现所述第一预设故障码的次数大于预设次数的情况下，输出预警信号，所述预警信号用于表示所述当前车辆出现驱动故障。
可选地，分割模块包括：
获取子模块，用于采用训练好的预警模型，识别所述车联数据中的多个MCU故障码；
异常值确定模块，用于确定多个MCU故障码中的异常值；
分割子模块，用于以所述异常值作为分割点，将所述车联数据分割为多条行程数据。
可选地，异常值确定模块，包括：
间隔时长计算模块，用于对所述车联数据中，每相邻两个MCU故障码之间的间隔时长进行计算；
异常值确定子模块，用于当所述间隔时长在预设时长以上的情况下，将相邻两个MCU故障码中，时间戳靠后的MCU故障码作为所述异常值。
可选地，目标行程数据确定模块包括：
无效行程数据确定模块，用于在所述多条行程数据中，以并行处理的方式，同时确定出现所述MCU故障码为第二预设故障码的无效行程数据；
有效行程数据确定模块，用于从所述多条行程数据中剔除所述无效行程数据，得到有效行程数据；
目标行程数据确定子模块，用于从多条有效行程数据中，确定出现所述MCU故障码为第一预设故障码的目标行程数据。
可选地，预警模块包括：
记录模块，用于在所述目标行程数据中出现所述第一预设故障码的次数大于预设次数的情况下，记录所述当前车辆的状态信息，所述状态信息包括：底盘号、出现所述驱动故障信号值的次数、电机号以及驱动类型；
预警子模块，用于在所述状态信息与预设状态信息一致的情况下，输出预警信号。
可选地，所述装置还包括：
训练模块，用于基于多个车辆的车联数据及其对应的多条行程数据，对模型进行训练，得到所述预警模型。
可选地，所述训练模块包括：
清洗模块，用于对所述多个车辆的车联数据中的异常数据进行清洗，得到清洗后的车联数据；
训练子模块，用于基于清洗后的车联数据及其对应的多条行程数据，对模型进行训练，得到所述预警模型。
基于同一发明构思，本申请还提供一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；和
其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当由所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备执行如本申请实施例一提供的车辆预警方法。
基于同一发明构思，本申请还提供一个或多个机器可读存储介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行如本申请实施例一所述的车辆预警方法。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白，本申请实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本申请实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请实施例是参照根据本申请实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请实施例范围的所有变更和修改。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本申请所提供的一种车辆预警方法、装置、电子设备与存储介质，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种车辆预警方法，其特征在于，所述方法包括：
获取当前车辆的车联数据，所述车联数据包括所述当前车辆的MCU故障码；
将所述车联数据分割为多条行程数据；
在所述多条行程数据中，以并行处理的方式，同时确定出现所述MCU故障码为第一预设故障码的目标行程数据；
在所述目标行程数据中出现所述第一预设故障码的次数大于预设次数的情况下，输出预警信号。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述车联数据分割为多条行程数据，包括：
采用训练好的预警模型，识别所述车联数据中的多个MCU故障码；
确定多个MCU故障码中的异常值；
以所述异常值作为分割点，将所述车联数据分割为多条行程数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定多个MCU故障码中的异常值，包括：
对所述车联数据中，每相邻两个MCU故障码之间的间隔时长进行计算；
当所述间隔时长在预设时长以上的情况下，将相邻两个MCU故障码中，时间戳靠后的MCU故障码作为所述异常值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述多条行程数据中，以并行处理的方式，同时确定出现所述MCU故障码为第一预设故障码的目标行程数据，包括：
在所述多条行程数据中，以并行处理的方式，同时确定出现所述MCU故障码为第二预设故障码的无效行程数据；
从所述多条行程数据中剔除所述无效行程数据，得到有效行程数据；
从多条有效行程数据中，确定出现所述MCU故障码为第一预设故障码的目标行程数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述目标行程数据中出现所述第一预设故障码的次数大于预设次数的情况下，输出预警信号，包括：
在所述目标行程数据中出现所述第一预设故障码的次数大于预设次数的情况下，记录所述当前车辆的状态信息，所述状态信息包括：底盘号、出现所述驱动故障信号值的次数、电机号以及驱动类型；
在所述状态信息与预设状态信息一致的情况下，输出预警信号。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预警模型通过以下方法训练得到：
基于多个车辆的车联数据及其对应的多条行程数据，对模型进行训练，得到所述预警模型。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于多个车辆的车联数据及其对应的多条行程数据，对模型进行训练，包括：
对所述多个车辆的车联数据中的异常数据进行清洗，得到清洗后的车联数据；
基于清洗后的车联数据及其对应的多条行程数据，对模型进行训练，得到所述预警模型。
8.一种车辆预警装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取当前车辆的车联数据，所述车联数据包括所述当前车辆的MCU故障码；
分割模块，用于将所述车联数据分割为多条行程数据；
目标行程数据确定模块，用于在所述多条行程数据中，以并行处理的方式，同时确定出现所述MCU故障码为第一预设故障码的目标行程数据；
预警模块，用于在所述目标行程数据中出现所述第一预设故障码的次数大于预设次数的情况下，输出预警信号，所述预警信号用于表示所述当前车辆出现驱动故障。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；和
其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当由所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-7任一项所述的车辆预警方法。
10.一个或多个机器可读存储介质，其特征在于，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-7任一项所述的车辆预警方法。
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