能够提供双向车辆状态信息的信息共享平台和方法以及具有信息共享平台的系统技术方案

本发明专利技术涉及能够提供双向车辆状态信息的信息共享平台和方法以及具有信息共享平台的系统。一种能够在驾驶员与车辆之间提供双向车辆状态信息的信息共享平台可以包括：通信控制器，其通过安装在能够诊断车辆状态的部件上的传感器来收集测量数据和车辆控制器局域网CAN信息；以及图形控制器，其基于由收集到的数据所组成的大数据，经由基于深度学习的诊断，为驾驶员提供基于部件中的预定选择标准生成的诊断结果输出信息。

【技术实现步骤摘要】
能够提供双向车辆状态信息的信息共享平台和方法以及具有信息共享平台的系统
本专利技术涉及车辆驾驶技术，更具体地，涉及一种能够提供双向车辆状态信息的信息共享平台和方法，所述信息共享平台和方法扩展了从车辆单独产生的异常噪声，以及基于异常振动数据的异常状态诊断人工智能数据，从而通过存储诊断结果来提供能够预测异常状态进展步骤的信息，从而能够进行车辆的服务警报。此外，本专利技术涉及一种能够提供双向车辆状态信息的信息共享平台和方法，所述信息共享平台和方法通过将批量生产车辆的管理手册和维护或车辆的设置相关数据配置为数据库，来提供关于驾驶员的语音查询的即时且准确的信息。
技术介绍
已经提出了诊断在车辆行驶期间发生的问题并提供用于解决该问题的信息的技术。为此，提供了基于位置的服务，基本控制服务以及与常规车辆检查有关的日程安排警报。在这种情况下，存在驾驶员需要自己确定问题并预约检查并直接访问服务中心的问题。甚至在一个简单的问题中，通过执行异常状态精确诊断，对服务中心的访问也会导致车辆维修和费用增加。因此，存在以下问题：当发生对维修的不满时，客户满意度会降低。此外，当前的方法的缺点在于，由于有限的信息和车辆状态诊断，无法提供管理服务。在
技术介绍
的描述中所描述的内容是用于帮助理解本专利技术的背景，并且可以包括本专利技术所属领域的技术人员以前未知的内容。
技术实现思路
本专利技术旨在解决上述问题，并且本专利技术的目的是提供一种能够提供双向车辆状态信息的信息共享平台和方法，所述信息共享平台和方法能够利用通过用于诊断车辆状态的振动和噪声信号收集的每种类型的大数据来实施深度学习算法。此外，本专利技术的另一个目的是提供一种能够提供双向车辆状态信息的信息共享平台和方法，所述信息共享平台和方法能够实现驾驶员与车辆之间的双向通信，提供当前车辆状态诊断和与车辆行驶有关的预测信息，并提供配置为大数据的车辆专家的知识，以用于客户对车辆的查询。此外，本专利技术的又一个目的是提供一种能够提供双向车辆状态信息的信息共享平台和方法，所述信息共享平台和方法能够周期性地学习驾驶员的驾驶习惯和驾驶模式(例如，主要使用道路)，以根据通过学习获得的数据，向客户提供有效的驾驶模式指导。此外，本专利技术的再一个目的是提供一种能够提供双向车辆状态信息的信息共享平台和方法，所述信息共享平台和方法可以通过将大批量生产车辆的管理手册和维护或车辆的设置相关数据配置为数据库，来提供关于驾驶员的语音查询的即时且准确的信息。为了实现这些目的，本专利技术提供了一种能够提供双向车辆状态信息的信息共享平台和方法，所述信息共享平台和方法能够利用通过用于诊断车辆状态的振动和噪声信号收集的每种类型的大数据来实施深度学习算法。能够提供双向车辆状态信息的信息共享平台包括：通信控制器，其通过安装在能够诊断车辆状态的部件上的传感器来收集测量数据和车辆控制器局域网(CAN)信息；以及图形控制器，其基于由收集到的数据所组成的大数据，经由基于深度学习的诊断，为驾驶员提供基于部件中的预定选择标准生成的诊断结果输出信息。此外，通过将测量数据的振动数据和噪声数据中的至少一个相互比较来为每个等级设置选择标准。此外，所述诊断结果输出信息包括对应的部件和异常概率值。此外，所述图形控制器基于驾驶员的驾驶模式数据生成将驾驶员的倾向性分类的驾驶倾向性分析信息。此外，通过将当前诊断结果与先前诊断结果进行比较，所述驾驶倾向性分析信息将驾驶员的倾向性分类为燃料效率类型或动力性能类型。此外，基于深度学习的诊断包括：双向门控循环单元(GRU)、深度神经网络(DNN)和注意力机制。此外，当通过语音或文本输入驾驶员的执行指令时，执行基于深度学习的诊断。此外，所述图形控制器包括多个人工智能模块，从而根据执行指令的分类来执行相应的基于深度学习的诊断。此外，通过与执行指令的分类预先匹配来设置所述多个人工智能模块。此外，当执行指令之中特定等级的执行指令的确认精度为预定精度或以下时，重新输入执行指令。一方面，本专利技术实施方案提供了一种基于大数据的状态诊断信息提供系统，其包括：上述信息共享平台，其能够在驾驶员与车辆之间提供双向车辆状态信息；中央服务器，其通过通信网络连接到信息共享平台，并作为数据库进行存储，并根据驾驶员输入的查询类型提供应答信息；以及至少一个通信终端，所述至少一个通信终端输入应答信息。此时，所述查询类型是车辆手册相关信息、当前车辆状态相关信息和技术知识信息中的任意一种。另一方面，本专利技术的另一个实施方案提供了一种能够在驾驶员与车辆之间提供双向车辆状态信息的信息共享方法，其包括：由通信控制器通过部件的传感器收集测量数据和车辆控制器局域网(CAN)信息；由图形控制器基于由收集的数据组成的大数据执行基于深度学习的诊断；通过执行基于深度学习的诊断，由图形控制器为驾驶员提供由部件中的预定选择标准生成的诊断结果输出信息。根据本专利技术，基于深度学习的问题噪声源诊断技术作为现有的已经提出的技术，可以扩展到用于存储和预测诊断记录信息的用途。即，可以根据诊断项目/问题程度/变化量等来存储问题噪声/振动源的诊断结果(每英里的定期诊断)。此外，可以通过使用周期性累积的数据信息来提供服务周期通知和有问题的部件的性能下降程度作为预测结果。此外，作为本专利技术的另一效果，可以提供基于文本挖掘的车辆知识服务技术。即，可以将大批量生产的车辆的整个手册(车辆功能、维护、设置等)配置为数据库并进行存储(包括更新)。此外，可以通过诸如语音识别+文本输入的方法来构造车辆的查询输入装置。此外，可以使用文本挖掘(深度学习技术)搜索最佳应答，并且可以通过语音、文本等向驾驶员提供最佳应答。此外，作为本专利技术的又一个效果，可以提供专门用于包括车身/动力传动系(PT)的车辆的状态诊断结果的车辆知识服务技术。即，当输入关于驾驶员在行驶过程中感觉到的噪声、振动、平稳(NVH)特性的诊断指令时，可以通过该技术提供诊断结果。此外，可以通过回放正常状态NVH数据和通过制造商的开发数据库诊断出的部件的异常状态NVH数据来提供反馈当前症状的准确状态信息的服务。此外，这种方法输出用于问题噪声/振动诊断的训练数据的代表值，并提供从当前行驶的车辆测量的数据，该方法可以包括通过音频或显示分析数据来输出代表值的方法。附图说明图1是示出根据本专利技术实施方案的车辆的配置的框图。图2是示出根据本专利技术实施方案的基于大数据的状态诊断信息提供系统的配置的框图。图3是示出图1所示的图形控制器的详细配置的框图。图4是示出根据本专利技术实施方案的根据基于大数据的状态诊断信息的处理过程的概念图。图5是示出根据本专利技术实施方案的基于深度学习的发动机异常状态诊断算法的概念图。图6和图7是示出根据本专利技术实施方案的基于深度学习的双向信息共享服务平台算法的流程图。图8是示出根据本专利技术实施方案的通过专业知识大数据和文本挖掘分类本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种能够在驾驶员与车辆之间提供双向车辆状态信息的信息共享平台，所述信息共享平台包括：/n通信控制器，其通过安装在能够诊断车辆状态的部件上的传感器来收集测量数据和车辆控制器局域网信息；以及/n图形控制器，其基于由收集到的数据所组成的大数据，经由基于深度学习的诊断，为驾驶员提供基于部件中的预定选择标准生成的诊断结果输出信息。/n

【技术特征摘要】
20191211 KR 10-2019-01646341.一种能够在驾驶员与车辆之间提供双向车辆状态信息的信息共享平台，所述信息共享平台包括：
通信控制器，其通过安装在能够诊断车辆状态的部件上的传感器来收集测量数据和车辆控制器局域网信息；以及
图形控制器，其基于由收集到的数据所组成的大数据，经由基于深度学习的诊断，为驾驶员提供基于部件中的预定选择标准生成的诊断结果输出信息。


2.根据权利要求1所述的能够在驾驶员与车辆之间提供双向车辆状态信息的信息共享平台，
其中，通过将测量数据的振动数据和噪声数据中的至少一个相互比较来为每个等级设置选择标准。


3.根据权利要求1所述的能够在驾驶员与车辆之间提供双向车辆状态信息的信息共享平台，
其中，所述诊断结果输出信息包括对应的部件和异常概率值。


4.根据权利要求1所述的能够在驾驶员与车辆之间提供双向车辆状态信息的信息共享平台，
其中，所述图形控制器基于驾驶员的驾驶模式数据生成将驾驶员的倾向性分类的驾驶倾向性分析信息。


5.根据权利要求4所述的能够在驾驶员与车辆之间提供双向车辆状态信息的信息共享平台，
其中，通过将当前诊断结果与先前诊断结果进行比较，所述驾驶倾向性分析信息将驾驶员的倾向性分类为燃料效率类型或动力性能类型。


6.根据权利要求1所述的能够在驾驶员与车辆之间提供双向车辆状态信息的信息共享平台，
其中，基于深度学习的诊断包括双向门控循环单元、深度神经网络和注意力机制。


7.根据权利要求1所述的能够在驾驶员与车辆之间提供双向车辆状态信息的信息共享平台，
其中，当通过语音或文本输入驾驶员的执行指令时，执行基于深度学习的诊断。


8.根据权利要求7所述的能够在驾驶员与车辆之间提供双向车辆状态信息的信息共享平台，
其中，所述图形控制器包括多个人工智能模块，从而根据执行指令的分类来执行相应的基于深度学习的诊断。


9.根据权利要求8所述的能够在驾驶员与车辆之间提供双向车辆状态信息的信息共享平台，
其中，通过与执行指令的分类预先匹配来设置所述多个人工智能模块。


10.根据权利要求8所述的能够在驾驶员与车辆之间提供双向车辆状态信息的信息共享平台，
其中，当执行指令之中特定等级的执行指令的确认精度为预定精度或以下时，重新输入执行指令。


11.一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑仁秀，李东喆，
申请(专利权)人：现代自动车株式会社，起亚自动车株式会社，
类型：发明
国别省市：韩国;KR