用车问题自动分析方法、装置、介质、维修系统和车辆制造方法及图纸

本公开涉及用车问题自动分析的方法、装置、介质、维修系统和车辆，该方法包括：获取车载系统的异常状态数据，并生成异常描述信息；获取车辆问题数据，并生成问题描述信息；匹配与所述问题描述信息对应的所述异常描述信息；基于所述问题描述信息与所述异常描述信息的匹配结果，生成与所述车辆问题数据对应的问题分析结果。本公开实施例提供的技术方案，可基于车辆问题数据自动生成问题描述信息，并进一步的自动匹配与该问题描述信息对应的异常描述信息；并基于二者的匹配结果，生成与车辆问题数据对应的问题分析结果，从而极大地缩短了车辆问题的处理时间，提升了处理效率，提高了用户体验。

【技术实现步骤摘要】
用车问题自动分析方法、装置、介质、维修系统和车辆
本公开涉及车辆安全
，尤其涉及一种用车问题自动分析方法、装置、介质、维修系统和车辆。
技术介绍
近些年来，随着社会的不断发展，人们的生活水平不断提高，人们对于出行便捷性的要求越来越高，而乘车出行成为提高出行便捷性的一种重要方式。随着车辆的量产化，车辆的数目以及使用频次的逐渐增多，车辆的售后服务的重要性逐渐显现。售后服务中对用车问题的反馈及时性极大地影响着用户体验。现有的售后服务中，当车辆发生问题并由用户反馈时，售后人员(甚至包括开发人员)会根据用户反馈的问题，人工的查找用车问题对应的原因，并反馈给用户。该过程用时较长，导致用车问题的处理效率较低，且用户体验较差。
技术实现思路
为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种用车问题自动分析方法、装置、介质、维修系统和车辆。本公开提供了一种用车问题自动分析方法，该方法包括：获取车载系统的异常状态数据，并生成异常描述信息；获取车辆问题数据，并生成问题描述信息；匹配与所述问题描述信息对应的所述异常描述信息；基于所述问题描述信息与所述异常描述信息的匹配结果，生成与所述车辆问题数据对应的问题分析结果。在一些实施例中，所述获取车载系统的异常状态数据，并生成异常描述信息包括：在所述车载系统发生异常的情况下，对所述异常进行跟踪探测，生成异常探测结果；分析所述异常探测结果，生成异常分析结果；其中，所述异常分析结果包括所述异常描述信息；基于所述异常分析结果，提取所述异常描述信息。在一些实施例中，所述生成异常分析结果之后，还包括：将所述异常分析结果保存在车端和/或云端。在一些实施例中，所述对所述异常进行跟踪探测包括：获取预设探测指令序列；基于所述预设探测指令序列对所述异常进行跟踪探测。在一些实施例中，所述分析所述异常探测结果包括：将所述异常探测结果进行提取、整理和结构化。在一些实施例中，所述获取车辆问题数据，并生成问题描述信息包括：基于预设策略，获取车辆问题数据；基于所述车辆问题数据，生成用车工单；基于所述用车工单，生成所述问题描述信息。在一些实施例中，所述异常描述信息包括异常发生的时间、异常关键字以及异常标记位中的至少一个；对应地，所述问题描述信息包括车辆出现问题的时间段、问题关键字以及问题标记位中的至少一个。在一些实施例中，所述匹配与所述问题描述信息对应的所述异常描述信息包括：执行如下至少一种匹配操作，确定与所述问题描述信息匹配的异常描述信息：将所述异常发生的时间与所述出现问题的时间段进行匹配；将所述异常关键字与所述问题关键字进行匹配；将所述异常标记位与所述问题标记位进行匹配。在一些实施例中，所述匹配与所述问题描述信息对应的所述异常描述信息包括：基于时间的先后顺序，将所述异常发生的时间在所述出现问题的时间段内的所述异常描述信息确定为目标异常描述信息；基于所述目标异常描述信息中的所述异常关键字和/或所述异常标记位与所述问题关键字和/或所述问题标记位的相关性，将相关性大于或等于预设相关性阈值的至少一个所述目标异常描述信息确定为与所述问题描述信息匹配的所述异常描述信息。本公开还提供了一种用车问题自动分析装置，该装置包括：第一获取模块，用于获取车载系统的异常状态数据，并生成异常描述信息；第二获取模块，用于获取车辆问题数据，并生成问题描述信息；信息匹配模块，用于匹配与所述问题描述信息对应的所述异常描述信息；结果生成模块，用于基于所述问题描述信息与所述异常描述信息的匹配结果，生成与所述车辆问题数据对应的问题分析结果。在一些实施例中，所述第一获取模块具体用于：在所述车载系统发生异常的情况下，对所述异常进行跟踪探测，生成异常探测结果；分析所述异常探测结果，生成异常分析结果；其中，所述异常分析结果包括所述异常描述信息；基于所述异常分析结果，提取所述异常描述信息。在一些实施例中，所述第一获取模块具体还用于：在所述生成异常分析结果之后，将所述异常分析结果保存在车端和/或云端。在一些实施例中，所述第一获取模块用于对所述异常进行跟踪探测具体包括：获取预设探测指令序列；基于所述预设探测指令序列对所述异常进行跟踪探测。在一些实施例中，所述第一获取模块用于分析所述异常探测结果具体包括：将所述异常探测结果进行提取、整理和结构化。在一些实施例中，所述第二获取模块具体用于：基于预设策略，获取车辆问题数据；基于所述车辆问题数据，生成用车工单；基于所述用车工单，生成所述问题描述信息。在一些实施例中，所述异常描述信息包括异常发生的时间、异常关键字以及异常标记位中的至少一个；对应地，所述问题描述信息包括车辆出现问题的时间段、问题关键字以及问题标记位中的至少一个。在一些实施例中，所述信息匹配模块具体用于：执行如下至少一种匹配操作，确定与所述问题描述信息匹配的异常描述信息：将所述异常发生的时间与所述出现问题的时间段进行匹配；将所述异常关键字与所述问题关键字进行匹配；将所述异常标记位与所述问题标记位进行匹配。在一些实施例中，所述信息匹配模块具体用于：基于时间的先后顺序，将所述异常发生的时间在所述出现问题的时间段内的所述异常描述信息确定为目标异常描述信息；基于所述目标异常描述信息中的所述异常关键字和/或所述异常标记位与所述问题关键字和/或所述问题标记位的相关性，将相关性大于或等于预设相关性阈值的至少一个所述目标异常描述信息确定为与所述问题描述信息匹配的所述异常描述信息。本公开还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储程序或指令，所述程序或指令使计算机执行上述任一种方法的步骤。本公开还提供了一种维修系统，包括：处理器和存储器；所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令，用于执行上述任一种方法的步骤。本公开还提供了一种车辆，应用上述任一种维修系统进行用车问题自动分析。本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：本公开实施例提供的用车问题自动分析方法，通过获取车载系统的异常状态数据，并生成异常描述信息；获取车辆问题数据，并自动生成问题描述信息；并进一步的自动匹配与该问题描述信息对应的异常描述信息；并基于二者的匹配结果，生成与车辆问题数据对应的问题分析结果，从而极大地缩短了车辆问题的处理时间，提升了处理效率，提高了用户体验。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。为了更清楚地说明本公开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本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用车问题自动分析方法，其特征在于，包括：/n获取车载系统的异常状态数据，并生成异常描述信息；/n获取车辆问题数据，并生成问题描述信息；/n匹配与所述问题描述信息对应的所述异常描述信息；/n基于所述问题描述信息与所述异常描述信息的匹配结果，生成与所述车辆问题数据对应的问题分析结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种用车问题自动分析方法，其特征在于，包括：
获取车载系统的异常状态数据，并生成异常描述信息；
获取车辆问题数据，并生成问题描述信息；
匹配与所述问题描述信息对应的所述异常描述信息；
基于所述问题描述信息与所述异常描述信息的匹配结果，生成与所述车辆问题数据对应的问题分析结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车载系统的异常状态数据，并生成异常描述信息包括：
在所述车载系统发生异常的情况下，对所述异常进行跟踪探测，生成异常探测结果；
分析所述异常探测结果，生成异常分析结果；其中，所述异常分析结果包括所述异常描述信息；
基于所述异常分析结果，提取所述异常描述信息。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述生成异常分析结果之后，还包括：
将所述异常分析结果保存在车端和/或云端。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述异常进行跟踪探测包括：
获取预设探测指令序列；
基于所述预设探测指令序列对所述异常进行跟踪探测。


5.根据权利要求2所述的方法，所述分析所述异常探测结果包括：
将所述异常探测结果进行提取、整理和结构化。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车辆问题数据，并生成问题描述信息包括：
基于预设策略，获取车辆问题数据；
基于所述车辆问题数据，生成用车工单；
基于所述用车工单，生成所述问题描述信息。


7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述异常描述信息包括异常发生的时间、异常关键字以及异常标记位中的至少一个；对应地，所述问题描述信息包括车辆出现问题的时间段、问题关键字以及问题标记位中的至少一个。


8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述匹配与所述问题描述信息对应的所述异常描述信息包括：
执行如下至少一种匹配操作，确定与所述问题描述信息匹配的异常描述信息：
将所述异常发生的时间与所述出现问题的时间段进行匹配；
将所述异常关键字与所述问题关键字进行匹配；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：邢云天，
申请(专利权)人：北京罗克维尔斯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11