CN116955016B - 一种汽车软件缺陷自动修复系统及其方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种汽车软件缺陷自动修复系统，包括缺陷感知模块、缺陷修复专家模块、缺陷修复方案执行器、缺陷修复验证模块和缺陷修复方案评分模块。还公开了一种汽车软件缺陷自动修复方法，通过车辆上报的车型和缺陷特征参数与缺陷库中存储的车辆缺陷特征值比对发现潜在的缺陷；根据接收的缺陷数据后，通过检索补丁库，生成一个或多个修复方案，选取评分最高的修复方案对缺陷进行修复，并将新生成的修复方案存储在方案库中同时执行缺陷修复；利用缺陷修复验证算法，判断目标缺陷是否得到正确修复，同时给出修复方案评分。本发明能够自动化修复汽车软件缺陷，加快软件的迭代速度，提高用户的使用体验。
Description
技术领域
本发明涉及软件修复技术领域，特别是涉及一种汽车软件缺陷自动修复系统及其方法。
背景技术
目前汽车的电气化程度越来越高，软件占比也逐步提高。车载ECU是由微控制器（MCU）、存储器（ROM/RAM）、输入/输出接口（I/O）模数转换器（A/D）以及整形、驱动等大规模集成电路组成。车载ECU软件的模块化开发，使得模块和模块之间采用标准的接口访问，可支持单模块独立升级，且各个模块可以通过CAN刷写。然而由于ECU软件迭代速度加快，汽车软件缺陷也在不断飙升。
现有技术中对汽车ECU进行软件缺陷修复时，需要外置一诊断修复装置进行修复，这种修复方式修复效率低，影响了用户的使用体验。同时现有的内置修复系统，对ECU的扫描修复功能也比较单一，只能定期进行扫描修复，修复效率低，不仅会影响到用户的使用体验，而且也会极大提高因为车辆软件缺陷而带来安全事故及经济损失的风险。因此亟需提供一种新型的汽车软件自动修复系统及其方法来解决上述问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种汽车软件缺陷自动修复系统及其方法，能够自动化修复汽车软件缺陷，加快软件的迭代速度。
为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种汽车软件缺陷自动修复系统，包括：
缺陷感知模块，通过车辆上报的车型和缺陷特征参数与缺陷库中存储的车辆缺陷特征值比对，若比对成功，发现潜在的缺陷，则将缺陷数据发送给缺陷修复专家模块；若比对不成功，则将该缺陷数据保存至缺陷库中，并发送缺陷分析通知至整车工程师；
缺陷修复专家模块，在接收缺陷感知模块传输来的缺陷数据后，通过检索补丁库，生成一个或多个修复方案，选取评分最高的修复方案对缺陷进行修复，并将新生成的修复方案存储在方案库中同时发送给缺陷修复执行器；
缺陷修复方案执行器，按照缺陷修复方案的修复要求和流程，通过汽车远程升级的方式，将车辆ECU软件中存在缺陷的模块升级到较新版本的模块，在ECU重启后读取软件版本，以判断是否完成升级；
缺陷修复验证模块，通过获取车辆修复之后的上报数据，利用缺陷修复验证算法，判断目标缺陷是否得到正确修复；
缺陷修复方案评分模块，根据缺陷修复验证模块反馈的修复效果，评价所执行升级方案的有效性，给出评分并存储在方案库中作为修复经验积累，以备缺陷修复专家模块后期的方案选择提供依据。
在本发明一个较佳实施例中，所述缺陷库是由整车工程师通过缺陷录入平台记录违反车辆设计的缺陷相关的数字化特征信息，生成缺陷特征模型的存储库。
在本发明一个较佳实施例中，所述补丁库是由ECU开发工程师通过补丁录入平台记录ECU软件涉及到的缺陷解决补丁，包括补丁程序文件及升级运行要求。
在本发明一个较佳实施例中，所述缺陷修复方案执行器根据缺陷修复方案中的修复要求，远程下发补丁文件，并将ECU软件升级前整车环境要求推送给车辆刷写器，车辆刷写器在成功升级完修复方案中的一个ECU软件之后，如果修复方案中的补丁列表还未升级完，执行器会继续下发后一个补丁文件及其相关信息，直至方案中的升级要求全部完成。
在本发明一个较佳实施例中，所述缺陷修复验证算法为：
首先按照时间序列（t0~tn）将车辆上报的车辆状态时间序列与标准状态时间向量分别取均值，并与标准状态时间向量均值进行比较，得到修复前异常状态的时间向量均值和修复后异常状态的时间向量均值；
然后根据每个缺陷在修复方案中的权重，将待修复状态权重向量分别与标准状态时间向量均值、修复前异常状态时间向量均值、修复后异常状态时间向量均值相乘，得到标准状态均值、修复前状态均值fb、修复后状态均值fa；
最后分别计算修复前状态均值fb、修复后状态均值fa与标准状态均值fs的差值、/>，若/>则判定修复方案有效，否则判定修复方案无效。
进一步的，所述缺陷修复验证算法的具体步骤包括：所述缺陷修复验证算法的具体步骤包括：
首先，获取标准状态时间向量、修复之前所有关联车辆状态时间序列/>、修复之后所有关联车辆状态时间序列/>，并分别计算其均值：
标准状态时间向量均值：
修复前状态时间序列均值：
修复后状态时间序列均值：
然后根据待修复状态权重向量计算标准状态时间向量加权之和、修复之前所有关联车辆状态时间序列加权之和、修复之后所有关联车辆状态时间序列加权之和：
标准状态时间向量加权之和：
修复前状态时间序列加权之和：
修复后状态时间序列加权之和：
最后，计算修复之前所有关联车辆状态时间序列加权之和、修复之后所有关联车辆状态时间序列加权之和与标准状态时间向量加权之和的差值，若则判定修复方案有效，否则判定修复方案无效。
为解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案是：提供一种汽车软件缺陷自动修复方法，包括以下步骤：
S1：通过车辆上报的车型和缺陷特征参数与缺陷库中存储的车辆缺陷特征值比对，若比对成功，发现潜在的缺陷，则将缺陷数据进行缺陷修复专家评定；若比对不成功，则将该缺陷数据保存至缺陷库中，并发送缺陷分析通知至整车工程师；
S2：根据接收的缺陷数据后，通过检索补丁库，生成一个或多个修复方案，选取评分最高的修复方案对缺陷进行修复，并将新生成的修复方案存储在方案库中同时执行缺陷修复；
S3：按照缺陷修复方案的修复要求和流程，通过汽车远程升级的方式，将车辆ECU软件中存在缺陷的模块升级到较新版本的模块，在ECU重启后读取软件版本，以判断是否完成升级；
S4：通过获取车辆修复之后的上报数据，利用缺陷修复验证算法，判断目标缺陷是否得到正确修复；
S5：根据反馈的缺陷修复效果，评价所执行升级方案的有效性，给出评分并存储在方案库中作为修复经验积累，以备缺陷修复专家模块后期的方案选择提供依据。
在本发明一个较佳实施例中，由整车工程师通过缺陷录入平台记录违反车辆设计的缺陷相关的数字化特征信息，生成缺陷特征模型的存储库即缺陷库。
在本发明一个较佳实施例中，由ECU开发工程师通过补丁录入平台记录ECU软件涉及到的缺陷解决补丁，包括补丁程序文件及升级运行要求。
在本发明一个较佳实施例中，所述缺陷修复验证算法为：
首先按照时间序列（t0~tn）将车辆上报的车辆状态时间序列与标准状态时间向量分别取均值，并与标准状态时间向量均值进行比较，得到修复前异常状态的时间向量均值和修复后异常状态的时间向量均值；
然后根据每个缺陷在修复方案中的权重，将待修复状态权重向量分别与标准状态时间向量均值、修复前异常状态时间向量均值、修复后异常状态时间向量均值相乘，得到标准状态均值、修复前状态均值fb、修复后状态均值fa；
最后分别计算修复前状态均值fb、修复后状态均值fa与标准状态均值fs的差值、/>，若/>则判定修复方案有效，否则判定修复方案无效。
本发明的有益效果是：本发明通过设置缺陷感知模块和缺陷修复专家模块能够快速发现车辆软件缺陷，所述缺陷修复方案执行器能否自动化地修复车辆的软件缺陷，加快软件的迭代速度，所述缺陷修复验证模块通过验证缺陷是否得到有效修复，可以定量地给出缺陷修复方案的有效性；所述缺陷修复方案评分模块评价所执行升级方案的正确性，给出评分并存储在方案库中，以备缺陷修复专家模块后期的方案选择提供依据，通过不断积累缺陷修复的经验，提高修复的准确性和可靠性；
本发明不仅能够有效减少人工修复带来的操作错误，而且能够积累长期的缺陷修复经验，从而降低了因车辆软件缺陷带来的安全事故风险和经济损失，不断提高缺陷修复的有效性，为汽车产品研发提供非常有价值指导意义。
附图说明
图1是本发明一种汽车软件缺陷自动修复系统及方法的流程框图；
图2是所述缺陷修复验证算法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。
请参阅图1，本发明实施例包括：
一种汽车软件缺陷自动修复系统，包括缺陷感知模块、缺陷修复专家模块、缺陷修复方案执行器、缺陷修复验证模块和缺陷修复方案评分模块。所述缺陷感知模块包括缺陷库，所述缺陷修复专家模块包括补丁库、方案库。缺陷库是由整车工程师维护，记录违反车辆设计的缺陷相关的数字化特征信息，如单体电池电压不可少于5V等；补丁库是由ECU开发工程师维护的，记录ECU软件涉及到的缺陷解决补丁，包括补丁程序文件及其升级运行时要求；方案库是存储之前修复缺陷的方案。
所述缺陷感知模块，通过车辆上报的车型和缺陷特征参数与缺陷库中存储的车辆缺陷特征值比对，若比对成功，发现潜在的缺陷，则将缺陷数据发送给缺陷修复专家模块；若比对不成功，则将该缺陷数据保存至缺陷库中，并发送缺陷分析通知至整车工程师。
此模块是在不断收集所有车辆上报的数据，当发现某一车型中车辆不合规的数据现象，则进行缺陷匹配比对，即与缺陷库中存储的此车型和缺陷特征描述比对是否一致。例如，当缺陷感知模块发现某车辆一个ECU数据存在数据紊乱的异常现象，则查找缺陷库中是否存在所属车型的异常现象的记录。若查找到，则说明系统中存在针对这种缺陷的修复方案，则将此缺陷及其相关的异常数据的快照交由缺陷修复专家模块处理；若未找到，则保存此异常数据的快照至缺陷库中，并告知整车工程师，作为后期分析的依据。
所述缺陷修复专家模块，在接收缺陷感知模块传输来的缺陷数据后，通过检索补丁库，生成一个或多个修复方案，选取评分最高的修复方案对缺陷进行修复，并将新生成的修复方案存储在方案库中同时发送给缺陷修复执行器。
具体的，所述缺陷修复专家模块在收到某一缺陷通知后，在方案库中查询，同时也在补丁库中查找相应的修复补丁及其升级要求，生成若干个缺陷修复方案。由于缺陷可能是由车辆的多个ECU模块软件缺陷共同导致的，也可能会涉及到同一个ECU软件的多个模块，所以，缺陷修复方案是一系列缺陷修复的流程方法，包含多个补丁，形成一个补丁列表，其具有时效性和ECU软件的依赖特征。补丁库中对与同一缺陷，存在多种不同策略的补丁文件。所以，缺陷修复专家系统根据补丁库中的资料，可能会生成一个或多个修复方案。缺陷修复专家模块从若干方案中根据其评分，选取修复较好的方案对缺陷进行修复，并且将新生成的方案将存储在方案库中，便于后期方案的查询，为方案修复提供经验积累。
所述缺陷修复方案执行器，按照缺陷修复方案的修复要求和流程，通过汽车远程升级的方式，将车辆ECU软件中存在缺陷的模块升级到较新版本的模块，达到修复的目的。由于升级是安全性要求极高的过程，在每个模块升级之后，为了确保模块正常运行，需要重启汽车ECU，通过比较ECU当前版本是否更新至期望版本，判断升级过程是否成功。
所述缺陷修复验证模块，通过修复方案所涉及到的缺陷特征，不断分析修复后车辆上报的数据，利用缺陷修复验证算法，判断目标缺陷是否得到正确修复。如果没有修复效果不理想，则通知技术人员，继续完成补丁的开发工作。有的车辆某些缺陷由于种种原因，无法一次性修复，当前只能暂时降低缺陷发生的概率，以后可逐步降低缺陷发生概率，因此缺陷修复验证算法为工程师提供修复效果的定量依据。
执行完缺陷修复方案之后，工程师需要验证缺陷是否得到有效修复。通过缺陷修复算法可以定量的给出缺陷修复方案的有效性。在一次缺陷修复过程中，可能会涉及到多个车辆数据状态的修正，且缺陷也可能存在一次性无法完全修复的情况，需要不断迭代修复。另外，根据修复的目的不同，每个缺陷在本次修复方案中的权重也不相同，例如，影响到整车安全的缺陷，则其权重较大，仅仅影响某个ECU的执行效率，则其权重较小。此权重是由车厂根据整车运行情况指定，所以需要根据权重综合考虑多个状态值的修复结果，才能得出最终的修复效果。
进一步的，结合图2，所述缺陷修复验证算法为：
首先按照时间序列（t0~tn）将车辆上报的车辆状态时间序列与标准状态时间向量分别取均值，并与标准状态时间向量均值进行比较，得到修复前异常状态的时间向量均值和修复后异常状态的时间向量均值；
然后根据每个缺陷在修复方案中的权重，将待修复状态权重向量分别与标准状态时间向量均值、修复前异常状态时间向量均值、修复后异常状态时间向量均值相乘，得到标准状态均值、修复前状态均值fb、修复后状态均值fa；
最后分别计算修复前状态均值fb、修复后状态均值fa与标准状态均值fs的差值、/>，若/>则判定修复方案有效，否则判定修复方案无效。
具体的，所述缺陷修复验证算法的具体步骤包括：
首先，获取标准状态时间向量、修复之前所有关联车辆状态时间序列/>、修复之后所有关联车辆状态时间序列/>，并分别计算其均值：
标准状态时间向量均值：
修复前状态时间序列均值：
修复后状态时间序列均值：
然后根据待修复状态权重向量计算标准状态时间向量加权之和、修复之前所有关联车辆状态时间序列加权之和、修复之后所有关联车辆状态时间序列加权之和：
标准状态时间向量加权之和：
修复前状态时间序列加权之和：
修复后状态时间序列加权之和：
最后，计算修复之前所有关联车辆状态时间序列加权之和、修复之后所有关联车辆状态时间序列加权之和与标准状态时间向量加权之和的差值，若则判定修复方案有效，否则判定修复方案无效。
所述缺陷修复方案评分模块，根据缺陷修复验证模块反馈的修复效果，评价所执行升级方案的有效性，给出评分并存储在方案库中作为修复经验积累，以备缺陷修复专家模块后期的方案选择提供依据。因此每次缺陷修复过程执行之后，根据缺陷修复算法的计算结果，将对执行的修复方案进行综合评分，该评分是通过缺陷修复验证算法计算出的，与标准差值越小，评分越高。若之后其它车辆出现相同的缺陷现象时，缺陷修复专家模块将从评分较高的方案中选择修复方案，由系统自行下发修复，形成了汽车软件缺陷修复的过程闭环，达到自动化修复的目的。
基于所述汽车软件缺陷自动修复系统，本发明示例中还提供一种汽车软件缺陷自动修复方法，包括以下步骤：
S1：通过车辆上报的车型和缺陷特征参数与缺陷库中存储的车辆缺陷特征值比对，若比对成功，发现潜在的缺陷，则将缺陷数据进行缺陷修复专家即ECU研发工程师评定；若比对不成功，则将该缺陷数据保存至缺陷库中，并发送缺陷分析通知至整车工程师。该步骤中由整车工程师通过缺陷录入平台记录违反车辆设计的缺陷相关的数字化特征信息，生成缺陷特征模型的存储库即缺陷库。
S2：根据接收的缺陷数据后，通过检索补丁库，生成一个或多个修复方案，选取评分最高的修复方案对缺陷进行修复，并将新生成的修复方案存储在方案库中同时执行缺陷修复；该步骤中，由ECU开发工程师通过补丁录入平台记录ECU软件涉及到的缺陷解决补丁，包括补丁程序文件及升级运行要求。
S3：按照缺陷修复方案的修复要求和流程，通过汽车远程升级的方式，将车辆ECU软件中存在缺陷的模块升级到较新版本的模块，在ECU重启后读取软件版本，以判断是否完成升级；
具体的，所述缺陷修复方案执行器获得修复方案后，根据缺陷修复方案中的修复要求，远程下发补丁文件，此时会判断当前车辆是否满足补丁修复条件，若不满足，则等待直到车辆满足修复条件，若满足则将ECU软件升级前整车环境要求推送给车辆刷写器，车辆刷写器在成功升级完修复方案中的一个ECU软件之后，如果修复方案中的补丁列表还未升级完，执行器会继续下发后一个补丁文件及其相关信息，直至方案中的升级要求全部完成
S4：通过获取车辆修复之后的上报数据，利用缺陷修复验证算法，判断目标缺陷是否得到正确修复；
在升级完后，缺陷修复验证模块不间断观察车辆上报数据，验证整个数据的合理性和完整性，确保指定缺陷得以修复。经过多天验证后，缺陷修复验证模块将修复效果反馈给缺陷修复方案评分模块。
S5：根据反馈的缺陷修复效果，评价所执行升级方案的有效性，给出评分并存储在方案库中作为修复经验积累，以备缺陷修复专家模块后期的方案选择提供依据。
本发明不仅能够有效减少人工修复带来的操作错误，而且能够积累长期的缺陷修复经验，从而降低了因车辆软件缺陷带来的安全事故风险和经济损失，不断提高缺陷修复的有效性，为汽车产品研发提供非常有价值指导意义。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (8)
1.一种汽车软件缺陷自动修复系统，其特征在于，包括：
缺陷感知模块，通过车辆上报的车型和缺陷特征参数与缺陷库中存储的车辆缺陷特征值比对，若比对成功，发现潜在的缺陷，则将缺陷数据发送给缺陷修复专家模块；若比对不成功，则将该缺陷数据保存至缺陷库中，并发送缺陷分析通知至整车工程师；
缺陷修复专家模块，在接收缺陷感知模块传输来的缺陷数据后，通过检索补丁库，生成一个或多个修复方案，选取评分最高的修复方案对缺陷进行修复，并将新生成的修复方案存储在方案库中同时发送给缺陷修复执行器；
缺陷修复方案执行器，按照缺陷修复方案的修复要求和流程，通过汽车远程升级的方式，将车辆ECU软件中存在缺陷的模块升级到较新版本的模块，在ECU重启后读取软件版本，以判断是否完成升级；
缺陷修复验证模块，通过获取车辆修复之后的上报数据，利用缺陷修复验证算法，判断目标缺陷是否得到正确修复；所述缺陷修复验证算法为：
首先按照时间序列t0~tn将车辆上报的车辆状态时间序列与标准状态时间向量分别取均值，并与标准状态时间向量均值进行比较，得到修复前异常状态的时间向量均值和修复后异常状态的时间向量均值；
然后根据每个缺陷在修复方案中的权重，将待修复状态权重向量分别与标准状态时间向量均值、修复前异常状态时间向量均值、修复后异常状态时间向量均值相乘，得到标准状态均值fs、修复前状态均值fb、修复后状态均值fa；
最后分别计算修复前状态均值fb、修复后状态均值fa与标准状态均值的差值/>、，若/>则判定修复方案有效，否则判定修复方案无效；
缺陷修复方案评分模块，根据缺陷修复验证模块反馈的修复效果，评价所执行升级方案的有效性，给出评分并存储在方案库中作为修复经验积累，以备缺陷修复专家模块后期的方案选择提供依据。
2.根据权利要求1所述的汽车软件缺陷自动修复系统，其特征在于，所述缺陷库是由整车工程师通过缺陷录入平台记录违反车辆设计的缺陷相关的数字化特征信息，生成缺陷特征模型的存储库。
3.根据权利要求1所述的汽车软件缺陷自动修复系统，其特征在于，所述补丁库是由ECU开发工程师通过补丁录入平台记录ECU软件涉及到的缺陷解决补丁，包括补丁程序文件及升级运行要求。
4.根据权利要求1所述的汽车软件缺陷自动修复系统，其特征在于，所述缺陷修复方案执行器根据缺陷修复方案中的修复要求，远程下发补丁文件，并将ECU软件升级前整车环境要求推送给车辆刷写器，车辆刷写器在成功升级完修复方案中的一个ECU软件之后，如果修复方案中的补丁列表还未升级完，执行器会继续下发后一个补丁文件及其相关信息，直至方案中的升级要求全部完成。
5.根据权利要求1所述的汽车软件缺陷自动修复系统，其特征在于，所述缺陷修复验证算法的具体步骤包括：
首先，获取标准状态时间向量、修复之前所有关联车辆状态时间序列/>、修复之后所有关联车辆状态时间序列/>，并分别计算其均值：
标准状态时间向量均值：
；
修复前状态时间序列均值：
；
修复后状态时间序列均值：
；
然后根据待修复状态权重向量计算标准状态时间向量加权之和、修复之前所有关联车辆状态时间序列加权之和、修复之后所有关联车辆状态时间序列加权之和：
标准状态时间向量加权之和：
；
修复前状态时间序列加权之和：
；
修复后状态时间序列加权之和：
；
最后，计算修复之前所有关联车辆状态时间序列加权之和、修复之后所有关联车辆状态时间序列加权之和与标准状态时间向量加权之和的差值，若则判定修复方案有效，否则判定修复方案无效。
6.一种汽车软件缺陷自动修复方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：通过车辆上报的车型和缺陷特征参数与缺陷库中存储的车辆缺陷特征值比对，若比对成功，发现潜在的缺陷，则将缺陷数据进行缺陷修复专家评定；若比对不成功，则将该缺陷数据保存至缺陷库中，并发送缺陷分析通知至整车工程师；
S2：根据接收的缺陷数据后，通过检索补丁库，生成一个或多个修复方案，选取评分最高的修复方案对缺陷进行修复，并将新生成的修复方案存储在方案库中同时执行缺陷修复；
S3：按照缺陷修复方案的修复要求和流程，通过汽车远程升级的方式，将车辆ECU软件中存在缺陷的模块升级到较新版本的模块，在ECU重启后读取软件版本，以判断是否完成升级；
S4：通过获取车辆修复之后的上报数据，利用缺陷修复验证算法，判断目标缺陷是否得到正确修复；所述缺陷修复验证算法为：
首先按照时间序列t0~tn将车辆上报的车辆状态时间序列与标准状态时间向量分别取均值，并与标准状态时间向量均值进行比较，得到修复前异常状态的时间向量均值和修复后异常状态的时间向量均值；
然后根据每个缺陷在修复方案中的权重，将待修复状态权重向量分别与标准状态时间向量均值、修复前异常状态时间向量均值、修复后异常状态时间向量均值相乘，得到标准状态均值fs、修复前状态均值fb、修复后状态均值fa；
最后分别计算修复前状态均值fb、修复后状态均值fa与标准状态均值的差值/>、，若/>则判定修复方案有效，否则判定修复方案无效；
S5：根据反馈的缺陷修复效果，评价所执行升级方案的有效性，给出评分并存储在方案库中作为修复经验积累，以备缺陷修复专家模块后期的方案选择提供依据。
7.根据权利要求6所述的汽车软件缺陷自动修复方法，其特征在于，在步骤S1中，由整车工程师通过缺陷录入平台记录违反车辆设计的缺陷相关的数字化特征信息，生成缺陷特征模型的存储库即缺陷库。
8.根据权利要求6所述的汽车软件缺陷自动修复方法，其特征在于，在步骤S2中，由ECU开发工程师通过补丁录入平台记录ECU软件涉及到的缺陷解决补丁，包括补丁程序文件及升级运行要求。
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Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9471594B1 (en) * | 2013-09-30 | 2016-10-18 | Emc Corporation | Defect remediation within a system |
| CN110162330A (zh) * | 2019-07-08 | 2019-08-23 | 上海赫千电子科技有限公司 | 一种应用于汽车ecu升级文件的系统及方法 |
| CN110427712A (zh) * | 2019-08-07 | 2019-11-08 | 广东工业大学 | 一种基于故障影响分析的预防性维修方法及车间制造系统 |
| CN112506535A (zh) * | 2020-05-22 | 2021-03-16 | 上海擎度汽车科技有限公司 | 一种汽车ECU控制器更新升级Bootloader软件的方法 |
| CN113535456A (zh) * | 2021-07-27 | 2021-10-22 | 上海科络达云软件技术有限公司 | 一种修复ecu软件缺陷的系统及方法 |
| CN114238502A (zh) * | 2021-12-13 | 2022-03-25 | 北京质云数据科技有限公司 | 基于区块链技术的缺陷汽车信息分析平台 |
| CN114556418A (zh) * | 2019-10-28 | 2022-05-27 | 3M创新有限公司 | 自动化车辆修复系统 |
| CN114817900A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-07-29 | 北京阿帕科蓝科技有限公司 | 一种车辆主控系统空中下载升级的验证方法及系统 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9665994B1 (en) * | 2015-11-11 | 2017-05-30 | Snap-On Incorporated | Methods and systems for providing a vehicle repair tip |
| JP6697357B2 (ja) * | 2016-09-15 | 2020-05-20 | 株式会社日立製作所 | ソフトウェア更新システム |
-
2023
- 2023-09-20 CN CN202311217184.2A patent/CN116955016B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9471594B1 (en) * | 2013-09-30 | 2016-10-18 | Emc Corporation | Defect remediation within a system |
| CN110162330A (zh) * | 2019-07-08 | 2019-08-23 | 上海赫千电子科技有限公司 | 一种应用于汽车ecu升级文件的系统及方法 |
| CN110427712A (zh) * | 2019-08-07 | 2019-11-08 | 广东工业大学 | 一种基于故障影响分析的预防性维修方法及车间制造系统 |
| CN114556418A (zh) * | 2019-10-28 | 2022-05-27 | 3M创新有限公司 | 自动化车辆修复系统 |
| CN112506535A (zh) * | 2020-05-22 | 2021-03-16 | 上海擎度汽车科技有限公司 | 一种汽车ECU控制器更新升级Bootloader软件的方法 |
| CN113535456A (zh) * | 2021-07-27 | 2021-10-22 | 上海科络达云软件技术有限公司 | 一种修复ecu软件缺陷的系统及方法 |
| CN114238502A (zh) * | 2021-12-13 | 2022-03-25 | 北京质云数据科技有限公司 | 基于区块链技术的缺陷汽车信息分析平台 |
| CN114817900A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-07-29 | 北京阿帕科蓝科技有限公司 | 一种车辆主控系统空中下载升级的验证方法及系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 一种电动汽车远程诊断设备的设计;胡晨光;《今日电子》;第51-53页 * |
| 可信的车载软件远程修复框架及实现;李树静;陈思国;刘衍珩;王健;;计算机工程与设计(03);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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