KR20200086497A - Multi-platform intelligent automotive diagnostic system and diagnostic method thereof - Google Patents

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KR20200086497A KR1020190002738A KR20190002738A KR20200086497A KR 20200086497 A KR20200086497 A KR 20200086497A KR 1020190002738 A KR1020190002738 A KR 1020190002738A KR 20190002738 A KR20190002738 A KR 20190002738A KR 20200086497 A KR20200086497 A KR 20200086497A
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Abstract

The present invention relates to a multi-platform intelligent vehicle diagnostic system capable of increasing diagnostic reliability, and a method thereof. The multi-platform intelligent vehicle diagnostic system comprises: an external communication module (25) transmitting diagnostic data shared by various controllers of a vehicle (20) to the outside through an internal communication network (21); a diagnostic server (40) including a diagnostic information database (41) for each vehicle type and transmitting diagnostic information data corresponding to the diagnostic data; and a vehicle owner diagnostic device (10) receiving vehicle information including a manufacturer, a model, and a year of the vehicle (20) and the diagnostic data through the external communication module (25), providing the vehicle information and the diagnostic data to the diagnostic server (40), and receiving and displaying the diagnostic information data from the diagnostic server (40).

Description

멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템 및 방법{Multi-platform intelligent automotive diagnostic system and diagnostic method thereof}Multi-platform intelligent automotive diagnostic system and method

본 발명은 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더 상세하게는 스마트 기기를 이용하여 자동차 진단을 수행할 수 있는 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a multi-platform intelligent car diagnostic system and method, and more particularly, to a multi-platform intelligent car diagnostic system and method capable of performing car diagnosis using a smart device.

종래의 자동차 진단은 스캐너로 자동차와 통신하여 센서의 이상 등을 감지하는 수준이었다. 이때 자동차 제조사에 따라 또는 자동차의 모델과 연식에 따라 통신 방식 등에 차이가 있으며, 따라서 하나의 스캐너로는 모든 차종에 대한 진단을 수행할 수 없는 문제점이 있었다.The conventional automobile diagnosis was a level that detects an abnormality in a sensor by communicating with the vehicle with a scanner. At this time, there is a difference in communication methods depending on the car manufacturer or the model and the model year of the car, and thus there is a problem in that it is impossible to perform diagnosis on all vehicle types with one scanner.

이러한 문제점을 고려하여 등록특허 10-1889049(2018년 8월 9일 등록, 딥러닝 기반의 인공지능을 이용한 자동차 진단 방법 및 장치)에는 OBD 데이터를 전처리하여 공통으로 처리할 수 있는 데이터로 변환하여 신경망 훈련을 통해 고장을 진단할 수 있는 특징이 있다. In consideration of these problems, registration patent 10-1889049 (registered on August 9, 2018, automobile diagnostic method and device using deep learning-based artificial intelligence) preprocesses OBD data and converts it into data that can be processed in common, and then neural networks There is a feature that can diagnose failure through training.

또한, AUTEL 사의 범용 진단기 등이 개발되어 다양한 차종에 대한 진단을 수행할 수 있으나, 가격이 비싸며, 신규 차량의 출시 또는 연식의 변경 내용이 계속 업데이트 되어야 하지만, 업데이트가 용이하지 않은 문제점이 있었다.In addition, AUTEL's general-purpose diagnostic devices, etc., have been developed to perform diagnosis on various types of vehicles, but they are expensive, and the release of new vehicles or changes in model year must be continuously updated, but there is a problem that the update is not easy.

아울러 종래의 자동차 진단은 주로 자동차의 안전 관련 센서의 검출결과 또는 센서이상을 확인하는 작업이었으며, 안전 관련 센서가 아닌 외부 통신장치, 오디오시스템 등의 이상은 별도로 점검해야 하는 문제점이 있었다.In addition, the conventional automobile diagnosis was mainly to check the detection result or sensor abnormality of a safety-related sensor of a vehicle, and there was a problem in that an abnormality in an external communication device, audio system, etc. other than the safety-related sensor should be checked separately.

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 스마트폰 또는 테블릿, PC 등의 통신 가능한 기기를 이용하여 자동차를 진단할 수 있는 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템 및 방법을 제공함에 있다.The technical problem to be solved by the present invention is to provide a multi-platform intelligent car diagnostic system and method capable of diagnosing a car using a communication device such as a smartphone or tablet or PC.

또한, 본 발명은 자동차의 제조사, 모델 및 연식 정보를 자동으로 추출하여, 해당 차량에 부합하는 정확한 진단 정보를 사용할 수 있도록 하여 진단 신뢰성을 높일 수 있는 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템 및 방법을 제공함에 있다. In addition, the present invention is to provide a multi-platform intelligent car diagnostic system and method that can automatically extract the manufacturer, model, and year information of a vehicle and use accurate diagnostic information corresponding to the vehicle to increase diagnostic reliability. .

아울러 자동차의 제조사, 모델 및 연식 별로 구분된 딥러닝 수행을 통해 진단의 정확성을 높일 수 있는 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템 및 방법을 제공함에 있다.In addition, the present invention provides a multi-platform intelligent car diagnostic system and method that can improve the accuracy of diagnosis by performing deep learning classified by car manufacturer, model, and year.

본 발명의 일측면에 따른 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템은, 내부통신망(21)을 통해 차량(20)의 각종 제어기들에서 공유되는 진단데이터를 외부로 송신하는 외부통신모듈(25)과, 차종별 진단정보 데이터베이스(41)를 포함하여, 진단데이터에 부합하는 진단정보 데이터를 전송하는 진단서버(40)와, 상기 외부통신모듈(25)을 통해 차량(20)의 제조사, 모델 및 연식을 포함하는 차량 정보 및 진단데이터를 수신하고, 상기 진단서버(40)에 차량 정보 및 진단데이터를 제공하고, 진단서버(40)로부터 진단정보 데이터를 수신하여 표시하는 차주 진단기기(10)를 포함한다.The multi-platform intelligent vehicle diagnostic system according to an aspect of the present invention includes an external communication module 25 for transmitting diagnostic data shared by various controllers of the vehicle 20 to the outside through the internal communication network 21, and diagnosis by vehicle type. A vehicle including a diagnostic server 40 that transmits diagnostic information data conforming to diagnostic data, including the information database 41, and a vehicle, including the manufacturer, model, and model year of the vehicle 20 through the external communication module 25 And a vehicle diagnostic apparatus 10 for receiving information and diagnostic data, providing vehicle information and diagnostic data to the diagnostic server 40, and receiving and displaying diagnostic information data from the diagnostic server 40.

본 발명의 실시예에서, 상기 외부통신모듈(25)을 통해 차량(20)의 제조사, 모델 및 연식을 포함하는 차량 정보 및 진단데이터를 수신하고, 상기 진단서버(40)에 차량 정보 및 진단데이터를 제공하고, 진단서버(40)로부터 진단정보 데이터를 수신하여 표시하는 정비업체 진단기기(60)와, 상기 진단서버(40)로부터 차량 정보 및 진단데이터를 제공받으며, 상기 정비업체 진단기기(60)로부터 정비 내용 및 효과를 제공받아 학습하여, 차종별 고장패턴과 센서별 고장코드를 학습하는 딥러닝 클라우드 서버(50)를 더 포함할 수 있다.In an embodiment of the present invention, through the external communication module 25 receives the vehicle information and diagnostic data including the manufacturer, model and year of the vehicle 20, and the vehicle information and diagnostic data to the diagnostic server 40 Provides, and receives diagnostic information data from the diagnostic server 40, and displays the diagnostic equipment 60 of the maintenance company, and receives vehicle information and diagnostic data from the diagnostic server 40, and the diagnostic equipment of the maintenance company 60 ), learning from receiving maintenance contents and effects, and further comprising a deep learning cloud server 50 for learning a failure pattern for each vehicle and a failure code for each sensor.

본 발명의 실시예에서, 상기 차주 진단기기(10) 및 상기 정비업체 진단기기(60)는, 각각 진단서버(40)로부터 차량 정보에 부합하는 진단정보 데이터를 수신하여, 내부에 진단정보 데이터베이스를 구축하여, 상기 진단서버(40)에 접속하지 않고도 진단데이터에 부합하는 진단정보 데이터를 검색 및 표시할 수 있다.In an embodiment of the present invention, the vehicle owner diagnostic device 10 and the maintenance company diagnostic device 60 each receive diagnostic information data corresponding to vehicle information from the diagnostic server 40, and the diagnostic information database is stored therein. By constructing, it is possible to search and display diagnostic information data matching the diagnostic data without being connected to the diagnostic server 40.

본 발명의 다른 측면에 따른 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 방법은, a) 차주 진단기기 또는 정비업체 진단기기에서 차량의 내부통신망의 차량정보 및 진단데이터를 차량의 외부통신 모듈을 통해 수신하는 단계와, b) 차주 진단기기 또는 정비업체 진단기기에서 차량 정보 및 진단데이터를 진단서버로 제공하고, 진단서버의 진단정보 데이터베이스에서 차량 정보 및 진단데이터에 부합하는 진단정보 데이터를 검색하는 단계와, c) 검색된 진단정보 데이터를 상기 차주 진단기기 또는 정비업체 진단기기로 전송하여 표시하는 단계와, d) 상기 b) 단계에서 진단정보 데이터가 검색되지 않는 경우, 차량 정보 및 진단데이터를 딥러닝 클라우드 서버로 제공하여 이전의 진단데이터들과 진단정보 데이터들을 이용하여 학습하여 고장패턴 또는 센서별 고장 코드를 검출하는 단계와, e) 검출된 고장패턴 또는 센서별 고장 코드를 상기 진단서버의 진단정보 데이터에 저장하고, 상기 차주 진단기기 또는 정비업체 진단기기로 전송하여 표시하는 단계를 포함한다.A multi-platform intelligent vehicle diagnostic method according to another aspect of the present invention comprises the steps of: a) receiving vehicle information and diagnostic data of a vehicle's internal communication network from a vehicle diagnostic apparatus or a maintenance company diagnostic apparatus through an external communication module of a vehicle, b ) Providing vehicle information and diagnostic data from a diagnostic equipment of a vehicle owner or a maintenance company to a diagnostic server, and retrieving diagnostic information data corresponding to vehicle information and diagnostic data from the diagnostic information database of the diagnostic server, and c) the detected diagnosis Displaying information data by transmitting it to the vehicle diagnostic device or a maintenance company diagnosis device, and d) when the diagnosis information data is not searched in step b), transfer the vehicle information and diagnosis data to a deep learning cloud server to transfer Learning by using the diagnostic data and diagnostic information data to detect a failure pattern or a failure code for each sensor, e) storing the detected failure pattern or a failure code for each sensor in the diagnostic information data of the diagnostic server, and And transmitting it to a vehicle diagnostic equipment or a maintenance equipment diagnostic equipment for display.

본 발명의 실시예에서, 상기 차주 진단기기 또는 상기 정비업체 진단기기에서, 차량 정보에 부합하는 진단정보 데이터를 상기 진단서버에서 다운받아 상기 차주 진단기기 또는 정비업체 진단기기 자체의 진단정보 데이터베이스를 구축할 수 있다.In an embodiment of the present invention, the diagnostic information database corresponding to the vehicle information is downloaded from the diagnostic server from the vehicle diagnostic apparatus or the maintenance company diagnostic apparatus, and the diagnostic information database of the vehicle diagnostic apparatus or the maintenance company diagnostic apparatus is built. can do.

본 발명은 스마트폰 또는 테블릿, PC 등의 통신 가능한 기기를 이용하여 자동차를 진단할 수 있어, 자동차 소유주가 정비소에 방문하지 않고도 간단한 진단을 수행할 수 있는 효과가 있다.The present invention can diagnose a car using a communication device such as a smart phone or a tablet, a PC, and has an effect that a car owner can perform a simple diagnosis without visiting a repair shop.

또한, 본 발명은 자동차의 제조사, 모델 및 연식 정보를 자동으로 추출하여, 해당 차량에 부합하는 정확한 진단 정보를 사용할 수 있도록 하여 진단 신뢰성을 높일 수 있는 효과가 있다.In addition, the present invention has an effect of increasing the diagnostic reliability by automatically extracting the manufacturer, model, and year information of the vehicle, so that accurate diagnostic information corresponding to the vehicle can be used.

그리고 본 발명은 자동차의 제조사, 모델 및 연식 별로 구분된 딥러닝 수행하여 진단의 정확성을 높일 수 있는 효과가 있다.In addition, the present invention has the effect of improving the accuracy of diagnosis by performing deep learning classified by vehicle manufacturer, model, and year.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 방법의 흐름도이다.1 is a block diagram of a multi-platform intelligent vehicle diagnostic system according to a preferred embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of a multi-platform intelligent vehicle diagnostic system according to another embodiment of the present invention.
3 is a flowchart of a multi-platform intelligent vehicle diagnostic method according to a preferred embodiment of the present invention.

이하, 본 발명 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템 및 방법에 대하여 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, the multi-platform intelligent vehicle diagnostic system and method of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 발명의 실시 예들은 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해 제공되는 것이며, 아래에 설명되는 실시 예들은 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 아래의 실시 예들로 한정되는 것은 아니다. 오히려, 이들 실시 예는 본 발명을 더욱 충실하고 완전하게 하며 당업자에게 본 발명의 사상을 완전하게 전달하기 위하여 제공되는 것이다.The embodiments of the present invention are provided to more fully describe the present invention to those skilled in the art, and the embodiments described below may be modified in various other forms, and The scope is not limited to the examples below. Rather, these examples are provided to make the present invention more faithful and complete and to fully convey the spirit of the present invention to those skilled in the art.

본 명세서에서 사용된 용어는 특정 실시 예를 설명하기 위하여 사용되며, 본 발명을 제한하기 위한 것이 아니다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이 단수 형태는 문맥상 다른 경우를 분명히 지적하는 것이 아니라면, 복수의 형태를 포함할 수 있다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 경우 "포함한다(comprise)" 및/또는"포함하는(comprising)"은 언급한 형상들, 숫자, 단계, 동작, 부재, 요소 및/또는 이들 그룹의 존재를 특정하는 것이며, 하나 이상의 다른 형상, 숫자, 동작, 부재, 요소 및/또는 그룹들의 존재 또는 부가를 배제하는 것이 아니다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, 용어 "및/또는"은 해당 열거된 항목 중 어느 하나 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다.　Terms used in this specification are used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. As used herein, singular forms may include plural forms unless the context clearly indicates otherwise. Also, as used herein, “comprise” and/or “comprising” specifies the shapes, numbers, steps, actions, elements, elements and/or the presence of these groups. And does not exclude the presence or addition of one or more other shapes, numbers, actions, elements, elements and/or groups. As used herein, the term “and/or” includes any and all combinations of one or more of the listed items.

본 명세서에서 제1, 제2 등의 용어가 다양한 부재, 영역 및/또는 부위들을 설명하기 위하여 사용되지만, 이들 부재, 부품, 영역, 층들 및/또는 부위들은 이들 용어에 의해 한정되지 않음은 자명하다. 이들 용어는 특정 순서나 상하, 또는 우열을 의미하지 않으며, 하나의 부재, 영역 또는 부위를 다른 부재, 영역 또는 부위와 구별하기 위하여만 사용된다. 따라서, 이하 상술할 제1 부재, 영역 또는 부위는 본 발명의 가르침으로부터 벗어나지 않고서도 제2 부재, 영역 또는 부위를 지칭할 수 있다.Although the terms first, second, etc. are used herein to describe various members, regions, and/or parts, it is obvious that these members, parts, regions, layers, and/or parts are not limited by these terms. . These terms do not imply a specific order, top or bottom, or superiority, and are only used to distinguish one member, region or site from another. Accordingly, the first member, region or site to be described below may refer to the second member, region or site without departing from the teachings of the present invention.

이하, 본 발명의 실시 예들은 본 발명의 실시 예들을 개략적으로 도시하는 도면들을 참조하여 설명한다. 도면들에 있어서, 예를 들면, 제조 기술 및/또는 공차에 따라, 도시된 형상의 변형들이 예상될 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시 예는 본 명세서에 도시된 영역의 특정 형상에 제한된 것으로 해석되어서는 아니 되며, 예를 들면 제조상 초래되는 형상의 변화를 포함하여야 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings schematically showing embodiments of the present invention. In the drawings, deformations of the illustrated shape can be expected, for example, depending on manufacturing technology and/or tolerances. Therefore, the embodiment of the present invention should not be interpreted as being limited to a specific shape of the region shown in this specification, but should include, for example, a change in shape caused by manufacturing.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템의 구성도이다.1 is a block diagram of a multi-platform intelligent vehicle diagnostic system according to a preferred embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템은, 차량(20)의 내부통신망(21)을 통해 진단데이터 및 차량정보를 수신하고, 자체 데이터베이스를 이용하여 진단할 수 있는 차주 진단기기(10)와, 상기 차주 진단기기(10)로부터 수신된 차량정보에 부합하는 진단정보 데이터를 제공하는 진단서버(40)를 포함하여 구성된다.Referring to FIG. 1, the multi-platform intelligent vehicle diagnostic system according to a preferred embodiment of the present invention can receive diagnostic data and vehicle information through the internal communication network 21 of the vehicle 20 and diagnose using its own database. And a diagnostic server 40 that provides diagnostic information data corresponding to vehicle information received from the vehicle diagnostic apparatus 10.

이하, 상기와 같이 구성된 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템의 구성과 작용에 대하여 보다 상세히 설명한다.Hereinafter, the configuration and operation of the multi-platform intelligent vehicle diagnostic system according to the preferred embodiment of the present invention configured as described above will be described in more detail.

통상 차량(20)에는 다수의 제어기들이 마련되어 있으며, 최근 출시된 차량들은 차량 내부 통신(CAN 통신)을 이용하여 제어기간의 통신을 지원한다. 차량 내부 통신망은 복잡한 와이어의 연결방식에서 점차 탈피하여 각종 센서, 제어기, 보안요소 등이 하나의 접속경로를 이룰수 있는 OBD Ⅱ 등이 통신기술이 적용되어 있다.In general, a plurality of controllers are provided in the vehicle 20, and recently released vehicles support communication between controllers using in-vehicle communication (CAN communication). In-vehicle communication network is gradually deviating from the complicated wire connection method, and OBD II communication technology is applied to which various sensors, controllers, and security elements can form a single access path.

도 1에서는 제어기로서 ECU(22), TCU(23), 멀티미디어 제어유닛(MCU, 24), ABS ECU(26) 등이 하나의 내부통신망(21)을 통해 연결되어 있는 상태를 도시하였다. 실제로 ECU(22)는 엔진 ECU, 안전관련 ECU 등으로 나뉠 수 있으나 설명의 편의를 위하여 하나의 구성으로 설명한다.In FIG. 1, a state in which the ECU 22, the TCU 23, the multimedia control units (MCU, 24), and the ABS ECU 26 as controllers are connected through one internal communication network 21 is illustrated. Actually, the ECU 22 may be divided into an engine ECU, a safety-related ECU, and the like, but will be described as one configuration for convenience of description.

TCU(23)는 트랜스미션 ECU이며, 입력측 속도센서, 출력측 속도센서, 유온센서, 브레이크 스위치, 주행모드 선택스위치 등의 전기적인 신호를 받아 변속패턴 제어 등을 수행하며, 고장진단 제어를 수행한다.The TCU 23 is a transmission ECU, receives electrical signals such as an input-side speed sensor, an output-side speed sensor, a temperature sensor, a brake switch, and a driving mode selection switch to perform shifting pattern control, and performs fault diagnosis control.

MCU(24)은 차량의 오디오시스템에 대한 전반적인 제어와 고장진단 제어를 수행할 수 있다.The MCU 24 may perform overall control and fault diagnosis control of the vehicle's audio system.

상기 내부통신망(21)에는 외부통신 모듈(25)이 탑제되어 외부 기기에 내부통신망(21)의 진단데이터를 전송할 수 있다.An external communication module 25 is installed on the internal communication network 21 to transmit diagnostic data of the internal communication network 21 to external devices.

상기 외부통신 모듈(25)은 다양한 근거리 무선통신을 사용할 수 있으며, 바람직하게는 차량(20)의 오디오시스템에 포함된 블루투스 모듈을 사용할 수 있다. 이외에 비콘, NFC 등 다앙한 근거리 무선통신방식을 사용할 수 있다.The external communication module 25 may use various short-range wireless communication, and may preferably use a Bluetooth module included in the audio system of the vehicle 20. In addition, various short-range wireless communication methods such as beacon and NFC can be used.

상기 차주 진단기기(10)는 상기 외부통신 모듈(25)을 통해 진단데이터를 입력받을 수 있으며, 차량의 제조사, 모델명, 연식 정보를 수신한다.The vehicle diagnostic device 10 may receive diagnostic data through the external communication module 25 and receive vehicle manufacturer, model name, and year information.

상기 차량의 제조사, 모델명, 연식 정보를 포함하는 차량 정보는 ECU(22)의 비휘발성 메모리에 기재된 것일 수 있으며, 이러한 정보의 제공은 보안을 위하여 허가된 차주 진단기기(10)를 통해서만 제공받을 수 있도록 한다.The vehicle information including the vehicle manufacturer, model name, and year information may be described in the non-volatile memory of the ECU 22, and the provision of such information may be provided only through the licensed diagnostic device 10 authorized for security. To make.

이때 다양한 암호화 기술이 사용될 수 있으며, 지문입력 등 생체 정보를 이용한 승인도 수행할 수 있다.At this time, various encryption technologies may be used, and authentication using biometric information such as fingerprint input may also be performed.

차주 진단기기(10)는 차량(20) 소유주의 스마트폰, 스마트 패드, PC 등 근거리 무선통신 및 IP 네트워크(30)에 접속할 수 있는 기기로서, 어플리케이션의 설치가 가능하며, 내부에 저장공간을 포함하여 진단정보 데이터베이스를 구축할 수 있는 기기로 한정된다.The vehicle diagnostic device 10 is a device that can access a short-range wireless communication and IP network 30 such as a smartphone, smart pad, and PC of the owner of the vehicle 20, and can install an application and includes a storage space therein. Therefore, it is limited to devices capable of constructing a diagnostic information database.

먼저, 차주 진단기기(10)를 이용하여 차량(20)의 내부통신망(21)에 접속하여 차량정보를 수신하고, 차량정보를 IP네트워크(30)를 통해 진단서버(40)로 제공한다.First, the vehicle information is connected to the internal communication network 21 of the vehicle 20 using the vehicle diagnostic apparatus 10 to receive vehicle information, and the vehicle information is provided to the diagnostic server 40 through the IP network 30.

상기 진단서버(40)는 방대한 진단데이터를 포함하는 진단정보 데이터베이스(41)를 포함하며, 이때 진단정보 데이터베이스(41)는 제조사, 모델 및 연식별 진단정보 데이터를 포함한다.The diagnostic server 40 includes a diagnostic information database 41 that includes vast diagnostic data, wherein the diagnostic information database 41 includes diagnostic information data by manufacturer, model, and year.

위에서 '진단데이터'는 차량(20)에서 각종 센서 등을 진단한 결과의 데이터이며, '진단정보 데이터'는 진단데이터의 발생 원인을 분석한 데이터로 정의한다.In the above, the'diagnostic data' is data obtained by diagnosing various sensors in the vehicle 20, and the'diagnostic information data' is defined as data analyzing the cause of the diagnostic data.

차주 진단기기(10)는 어플리케이션의 설치에 의해 차량(20)의 내부통신망(21)에서 획득한 차량정보를 자동으로 진단서버(40)로 제공할 수 있으며, 진단서버(40)에서는 해당 차량정보를 확인하고, 해당 차량에 부합하는 진단정보 데이터를 상기 차주 진단기기(10)로 제공한다.The vehicle diagnostic device 10 may automatically provide the vehicle information obtained from the internal communication network 21 of the vehicle 20 to the diagnostic server 40 by installing the application, and the diagnostic server 40 may provide the corresponding vehicle information. And provides diagnostic information data corresponding to the vehicle to the vehicle diagnostic apparatus 10.

이때 진단정보 데이터의 제공은 필요시 유료일 수 있다.At this time, provision of diagnostic information data may be charged if necessary.

상기 진단정보 데이터를 수신한 차주 진단기기(10)에 설치된 어플리케이션은 메모리에 진단정보 데이터베이스를 구축한다.The application installed in the vehicle diagnostic apparatus 10 receiving the diagnostic information data establishes a diagnostic information database in a memory.

이때 상기 차량(20)의 내부통신망(21)을 통해 차주 진단기기(10)에 수신된 진단데이터에 부합하는 진단정보 데이터를 검출하여 표시할 수 있다.At this time, through the internal communication network 21 of the vehicle 20, it is possible to detect and display the diagnostic information data corresponding to the diagnostic data received by the vehicle diagnostic device 10.

상기 차주 진단기기(10)는 진단정보 데이터베이스가 구축된 상태에서는 업데이트 내용만을 진단서버(40)로부터 수신하여 차량(20)의 진단 데이터를 수신하여 진단할 수 있다.When the diagnostic information database is built, the vehicle owner diagnostic device 10 may receive only the update contents from the diagnostic server 40 and receive diagnostic data of the vehicle 20 for diagnosis.

이와 같은 과정을 통해 차주는 정비업체에 방문하지 않고도 차량(20)의 진단 결과를 확인할 수 있게 된다.Through this process, the owner of the vehicle can check the diagnosis result of the vehicle 20 without visiting the maintenance company.

또한, 차량(20)의 운행에 관련된 센서들의 진단뿐만 아니라 오디오시스템 등 멀티미디어 장치의 이상 여부도 확인할 수 있어 점검의 편의성을 향상시킬 수 있다.In addition, it is possible to improve the convenience of inspection, as well as diagnosis of sensors related to the operation of the vehicle 20, as well as an abnormality of a multimedia device such as an audio system.

멀티미디어 장치의 이상은 파일의 변환, 재생의 오류 등의 정보 데이터를 포함할 수 있다.The abnormality of the multimedia device may include information data such as file conversion and playback errors.

도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템의 구성도이다.2 is a block diagram of a multi-platform intelligent vehicle diagnostic system according to another embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면 본 발명의 다른 실시예에 따른 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템은, 도 1에 도시한 예에서 정비업체 진단기기(60)를 더 포함하고, 진단서버(40)에 진단정보 데이터를 제공하는 딥러닝 클라우드 서버(50)를 더 포함한다.Referring to FIG. 2, the multi-platform intelligent vehicle diagnostic system according to another embodiment of the present invention further includes a maintenance company diagnostic device 60 in the example shown in FIG. 1, and provides diagnostic information data to the diagnostic server 40. It further includes a deep learning cloud server 50 provided.

정비업체 진단기기(60)의 구성은 실질적으로 스마트폰이나 스마트패드, PC등으로 상기 차주 진단기기(10)와 동일한 구성일 수 있으며, 차량(20)의 내부통신망(21)의 데이터를 외부통신모듈(25)을 통해 수신 가능하며 IP네트워크(30)를 통해 진단서버(40)에 접속할 수 있으며, 좀 더 방대한 데이터를 처리할 수 있도록 개발된 기기일 수 있다.The configuration of the maintenance company diagnostic device 60 may be substantially the same configuration as the above-mentioned vehicle diagnostic device 10 using a smart phone, a smart pad, or a PC, and external communication of data from the internal communication network 21 of the vehicle 20 It can be received through the module 25 and can be connected to the diagnostic server 40 through the IP network 30, and may be a device developed to process more extensive data.

상기 정비업체 진단기기(60)는 모든 제조사, 모델 및 연식에 따른 차종 진단정보 데이터베이스가 구축되어 있으며, 정비업체 진단기기(60)를 이용하여 진단서버(40)에 접속하지 않고도 차량(20)의 진단정보 데이터를 확인할 수 있다.The diagnostic equipment 60 of the maintenance company has a vehicle model diagnostic information database according to all manufacturers, models, and model years, and the vehicle 20 can be connected to the diagnostic server 40 by using the diagnostic equipment 60 of the maintenance company. Diagnostic information data can be checked.

정비업체 진단기기(60)는 내부에 구축된 진단정보 데이터베이스를 통해 상기 차량(20)의 진단데이터에 부합하는 진단정보 데이터를 검색하고, 이를 표시할 수 있지만 진단데이터에 부합하는 진단정보 데이터가 내부의 진단정보 데이터베이스에 없는 경우에는 상기 진단서버(40)로 현재 진단하는 차량(20)의 정보와 진단데이터를 전송할 수 있다.The diagnostic equipment 60 of the maintenance company can search for and display the diagnostic information data corresponding to the diagnostic data of the vehicle 20 through the diagnostic information database built therein, but the diagnostic information data corresponding to the diagnostic data is internal If not in the diagnostic information database, the diagnostic server 40 may transmit information and diagnostic data of the vehicle 20 currently being diagnosed.

상기 진단서버(40)는 진단정보 데이터베이스(41)에서 해당 차량(20)의 제조사, 모델명, 연식 정보에 부합하는 진단정보 데이터베이스에서 수신된 진단데이터에 부합하는 진단정보 데이터를 검색하고, 검색된 진단정보 데이터를 정비업체 진단기기(60)로 전송한다.The diagnostic server 40 searches the diagnostic information database 41 for the diagnostic information data corresponding to the diagnostic data received from the diagnostic information database corresponding to the manufacturer, model name, and year information of the vehicle 20, and retrieves the diagnostic information The data is transmitted to the maintenance company diagnostic device 60.

이때, 진단서버(40)는 검색된 진단정보 데이터를 정비업체 진단기기(60)로 전송함과 아울러 차주 진단기기(10)가 진단서버(40)에 등록되어 있으면 진단정보 데이터를 함께 전송한다.At this time, the diagnostic server 40 transmits the searched diagnostic information data to the maintenance company diagnostic device 60 and transmits the diagnostic information data together if the vehicle diagnostic device 10 is registered in the diagnostic server 40.

상기 진단서버(40)는 수신된 차량정보와 진단데이터를 딥러닝 클라우드 서버(50)로 전송하여, 학습을 통해 특정 제조사의 특정 모델 및 연식의 차량에 대한 고장패턴, 센서별고장 원인에 대한 학습을 하도록 할 수 있다. 딥러닝 클라우드 서버(50)는 차량별 과거 진단데이터와 진단 정보데이터를 이용하여 학습을 통해 고장패턴, 센서별 고장 코드를 도출한다.The diagnostic server 40 transmits the received vehicle information and diagnostic data to the deep learning cloud server 50, and learns about the failure pattern for a specific model of a specific manufacturer and a vehicle of a year, and the cause of failure of each sensor through learning. You can do. The deep learning cloud server 50 derives a failure pattern and a failure code for each sensor through learning using past diagnostic data and diagnostic information data for each vehicle.

이때, 정비업체 진단기기(60)를 통해 특정 진단데이터에 대한 정비 결과를 수신하여, 함께 학습하도록 함으로써, 특정 차량에 대한 특정 진단데이터에 대한 정비내용 및 정비효과를 매칭시킬 수 있다.At this time, by receiving the maintenance result for the specific diagnostic data through the maintenance company diagnostic device 60, and learning together, it is possible to match the maintenance content and the maintenance effect for the specific diagnostic data for a specific vehicle.

도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 방법의 흐름도이다.3 is a flowchart of a multi-platform intelligent vehicle diagnostic method according to a preferred embodiment of the present invention.

도 3에 도시한 바와 같이 상기 정비업체 진단기기(60)는 앞서 설명한 바와 같이 차량(20)의 내부통신망(21)의 데이터를 외부통신모듈(25)을 통해 수신하여, 차량정보를 확인하고, 진단데이터를 수신하여 진단정보 데이터베이스에서 매칭되는 진단정보 데이터를 확인한다(S01). As shown in Figure 3, the maintenance company diagnostic device 60 receives the data of the internal communication network 21 of the vehicle 20 through the external communication module 25, as described above, to check the vehicle information, The diagnostic data is received to check matching diagnostic information data in the diagnostic information database (S01).

이때 매칭되는 진단정보 데이터가 있으면 화면에 표시한다(S03).At this time, if there is matching diagnostic information data, it is displayed on the screen (S03).

매칭되는 진단정보 데이터가 없으면, 상기 차량정보와 진단데이터를 상기 IP네트워크(30)를 통해 진단서버(40)에 제공한다.If there is no matching diagnostic information data, the vehicle information and diagnostic data are provided to the diagnostic server 40 through the IP network 30.

상기 진단서버(40)는 차량정보에 해당하는 진단정보 데이터베이스(41)에서 진단데이터에 매칭되는 진단정보 데이터를 검색한다(S02).The diagnostic server 40 searches for diagnostic information data matching the diagnostic data in the diagnostic information database 41 corresponding to vehicle information (S02).

이때 매칭되는 진단정보 데이터가 있으면, 진단정보 데이터를 정비업체 진단기기(60)로 전송하여(S04) 표시한다(S03).At this time, if there is matching diagnostic information data, the diagnostic information data is transmitted to the diagnostic equipment 60 of the maintenance company (S04) and displayed (S03).

상기 S02과정의 검색결과 진단데이터에 매칭되는 진단정보 데이터가 검색된 경우, 정비업체 진단기기(60)의 진단정보 데이터베이스가 업데이트되지 않은 상태일 수 있다.When the diagnostic information data matching the diagnostic data is searched as a result of the search in step S02, the diagnostic information database of the diagnostic equipment 60 of the maintenance company may not be updated.

그 다음, 진단정보 데이터가 매칭되지 않은 경우, 해당 차량정보와 진단데이터를 딥러닝 클라우드 서버(50)로 제공한다.Then, if the diagnostic information data does not match, the vehicle information and the diagnostic data are provided to the deep learning cloud server 50.

딥러닝 클라우드 서버(50)는 딥러인 정책 허용을 확인(S05)하고, 정비업체 진단기기(60)에서 허용의 의사표시가 있으면(S06), 차종별 센서 문제인지 확인하여 차종별 알려진 센서문제인지 확인(S07)하여, 차종별 알려진 센서문제이면 센서별 고장코드를 통지(S08)한다.The deep learning cloud server 50 checks the allowance of the deep-line policy (S05), and if there is an intention to allow (S06) in the diagnostic equipment 60 of the maintenance company, confirms whether the sensor is a sensor-specific sensor issue and confirms the sensor-specific known sensor issue ( S07), if a known sensor problem for each vehicle type, a failure code for each sensor is notified (S08).

상기 센서별 고장코드는 진단서버(40)에 제공되어 진단정보 데이터베이스(41)를 업데이트하도록 하고(S09), 정비업체 진단기기(60)에 센서별 고장코드를 통지(S10)한다.The failure codes for each sensor are provided to the diagnosis server 40 to update the diagnosis information database 41 (S09), and the maintenance company diagnosis device 60 notifies the failure codes for each sensor (S10).

통지된 센서별 고장코드는 정비업체 진단기기(60)의 화면에 표시되어, 적당한 작업을 통해 교체 또는 수리될 수 있다.The notified failure code for each sensor is displayed on the screen of the maintenance company diagnostic device 60, and can be replaced or repaired through appropriate work.

차종별 센서문제가 아닌 경우, 차종별 고장패턴의 학습결과를 확인(S11)한다.If it is not a sensor problem for each vehicle type, the learning result of the failure pattern for each vehicle type is checked (S11).

차종별 고장패턴은 축적된 차종별 주된 고장증상, 알려진 고장원인, 성공한 정비결과 등을 포함할 수 있다.The failure pattern for each vehicle type may include accumulated main vehicle failure symptoms, known causes of failure, and successful maintenance results.

상기 차종별 고장패턴의 학습결과는 진단서버(40)로 제공되어 진단정보 데이터베이스를 업데이트(S12)하고, 이 정보는 정비업체 진단기기(60)로 전송되어 고장패턴을 통지(S13)한다.The learning result of the vehicle-specific failure pattern is provided to the diagnostic server 40 to update the diagnostic information database (S12), and this information is transmitted to the maintenance company diagnostic device 60 to notify the failure pattern (S13).

상기 진단서버(40)에서 정비업체 진단기기(60)로 통지되는 센서별 고장 코드 통지(S10)와, 고장패턴 통지(S13)는 차주 진단기기(10)에도 함께 전송될 수 있다.The failure code notification (S10) for each sensor and the failure pattern notification (S13), which are notified from the diagnostic server 40 to the diagnostic equipment 60 of the maintenance company, may also be transmitted to the vehicle diagnostic equipment 10.

본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않고 본 발명의 기술적 요지를 벗어나지 아니하는 범위 내에서 다양하게 수정, 변형되어 실시될 수 있음은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 있어서 자명한 것이다.The present invention is not limited to the above embodiments and can be variously modified and modified within a range not departing from the technical gist of the present invention, which is apparent to those skilled in the art to which the present invention pertains. will be.

10:차주 진단기기 20:차량
21:내부통신망 22:ECU
23:TCU 24:MCU
25:외부통신 모듈 26:ABS
30:IP네트워크 40:진단서버
41:진단정보 데이터베이스 50:딥러닝 클라우드 서버
60:정비업체 진단기기10: Borrower diagnostic device 20: Vehicle
21: Internal communication network 22: ECU
23: TCU 24: MCU
25: External communication module 26: ABS
30: IP network 40: Diagnostic server
41: diagnostic information database 50: deep learning cloud server
60: maintenance company diagnostic equipment

Claims (5)

내부통신망(21)을 통해 차량(20)의 각종 제어기들에서 공유되는 진단데이터와 차량 정보를를 외부로 송신하는 외부통신모듈(25)과,
차종별 진단정보 데이터베이스(41)를 포함하여, 진단데이터에 부합하는 진단정보 데이터를 전송하는 진단서버(40)와,
상기 외부통신모듈(25)을 통해 차량(20)의 제조사, 모델 및 연식을 포함하는 차량 정보 및 진단데이터를 수신하고, 상기 진단서버(40)에 차량 정보 및 진단데이터를 제공하고, 진단서버(40)로부터 진단정보 데이터를 수신하여 표시하는 차주 진단기기(10)를 포함하는 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템.An external communication module 25 for transmitting diagnostic data and vehicle information shared by various controllers of the vehicle 20 through the internal communication network 21 to the outside;
A diagnostic server 40 for transmitting diagnostic information data corresponding to the diagnostic data, including the diagnostic information database 41 for each vehicle type,
Receives vehicle information and diagnostic data including the manufacturer, model and year of the vehicle 20 through the external communication module 25, provides vehicle information and diagnostic data to the diagnostic server 40, and provides a diagnostic server ( 40) A multi-platform intelligent vehicle diagnostic system that includes a vehicle diagnostic device (10) that receives and displays diagnostic information data. 제1항에 있어서,
상기 외부통신모듈(25)을 통해 차량(20)의 제조사, 모델 및 연식을 포함하는 차량 정보 및 진단데이터를 수신하고, 상기 진단서버(40)에 차량 정보 및 진단데이터를 제공하고, 진단서버(40)로부터 진단정보 데이터를 수신하여 표시하는 정비업체 진단기기(60)와,
상기 진단서버(40)로부터 차량 정보 및 진단데이터를 제공받으며, 상기 정비업체 진단기기(60)로부터 정비 내용 및 효과를 제공받아 학습하여, 차종별 고장패턴과 센서별 고장코드를 학습하는 딥러닝 클라우드 서버(50)를 더 포함하는 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템.According to claim 1,
Receives vehicle information and diagnostic data including the manufacturer, model and year of the vehicle 20 through the external communication module 25, provides vehicle information and diagnostic data to the diagnostic server 40, and provides a diagnostic server ( 40) the diagnostic equipment 60 for receiving and displaying diagnostic information data from the maintenance company,
A deep learning cloud server that receives vehicle information and diagnostic data from the diagnostic server 40 and learns by receiving maintenance contents and effects from the diagnostic equipment 60 of the maintenance company, and learns a failure pattern for each vehicle type and a failure code for each sensor. Multi-platform intelligent vehicle diagnostic system further comprising 50. 제2항에 있어서,
상기 차주 진단기기(10) 및 상기 정비업체 진단기기(60)는,
각각 진단서버(40)로부터 차량 정보에 부합하는 진단정보 데이터를 수신하여, 내부에 진단정보 데이터베이스를 구축하여,
상기 진단서버(40)에 접속하지 않고도 진단데이터에 부합하는 진단정보 데이터를 검색 및 표시하는 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 시스템.According to claim 2,
The vehicle diagnostic equipment 10 and the maintenance company diagnostic equipment 60,
Each receiving diagnostic information data corresponding to the vehicle information from the diagnostic server 40, to build a diagnostic information database therein,
A multi-platform intelligent car diagnostic system that searches and displays diagnostic information data matching the diagnostic data without accessing the diagnostic server 40. a) 차주 진단기기 또는 정비업체 진단기기에서 차량의 내부통신망의 차량정보 및 진단데이터를 차량의 외부통신 모듈을 통해 수신하는 단계;
b) 차주 진단기기 또는 정비업체 진단기기에서 차량 정보 및 진단데이터를 진단서버로 제공하고, 진단서버의 진단정보 데이터베이스에서 차량 정보 및 진단데이터에 부합하는 진단정보 데이터를 검색하는 단계;
c) 검색된 진단정보 데이터를 상기 차주 진단기기 또는 정비업체 진단기기로 전송하여 표시하는 단계;
d) 상기 b) 단계에서 진단정보 데이터가 검색되지 않는 경우, 차량 정보 및 진단데이터를 딥러닝 클라우드 서버로 제공하여 이전의 진단데이터들과 진단정보 데이터들을 이용하여 학습하여 고장패턴 또는 센서별 고장 코드를 검출하는 단계;
e) 검출된 고장패턴 또는 센서별 고장 코드를 상기 진단서버의 진단정보 데이터에 저장하고, 상기 차주 진단기기 또는 정비업체 진단기기로 전송하여 표시하는 단계를 포함하는 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 방법.a) receiving vehicle information and diagnostic data of the vehicle's internal communication network from the vehicle diagnostic equipment or the maintenance company's diagnostic equipment through the vehicle's external communication module;
b) providing vehicle information and diagnostic data from a vehicle diagnostic device or a maintenance company diagnostic device to a diagnostic server, and retrieving diagnostic information data corresponding to the vehicle information and the diagnostic data from the diagnostic information database of the diagnostic server;
c) transmitting and displaying the retrieved diagnostic information data to the vehicle diagnostic equipment or the maintenance equipment diagnostic equipment;
d) If the diagnostic information data is not searched in the step b), provide vehicle information and diagnostic data to the deep learning cloud server to learn using the previous diagnostic data and diagnostic information data to detect failure patterns or failure codes for each sensor Detecting;
e) storing the detected failure pattern or a failure code for each sensor in the diagnostic information data of the diagnostic server, and transmitting to the vehicle diagnostic apparatus or a maintenance company diagnostic apparatus to display the multi-platform intelligent vehicle diagnostic method. 제4항에 있어서,
상기 차주 진단기기 또는 상기 정비업체 진단기기에서, 차량 정보에 부합하는 진단정보 데이터를 상기 진단서버에서 다운받아 상기 차주 진단기기 또는 정비업체 진단기기 자체의 진단정보 데이터베이스를 구축하는 것을 특징으로 하는 멀티플랫폼 지능형 자동차 진단 방법.
According to claim 4,
Multi-platform, characterized in that the diagnostic information data corresponding to the vehicle information is downloaded from the diagnostic server or the maintenance company diagnostic equipment from the diagnostic server and the diagnostic information database of the diagnostic equipment of the vehicle owner or the maintenance company itself is built. Intelligent car diagnostic method.
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