一种共享助力车刹车健康度智能监测方法技术

本发明专利技术提供了一种共享助力车刹车健康度智能监测方法，本方法最大程度利用现有助力车现有的硬件设施发明专利技术了一种通过安装刹车传感器和利用现有模组的数据上报和速度检测模组完成车辆端关键数据采集、传送。平台侧完成车端、用户终端及其他特征数据关联、数据分类用于机器学习。机器学习模型采用有监督学习方式，初期通过城市内大量运营的共享车辆和运维数据建立监测模型，模型采用刹车正常的车辆数据样本建立回归模型。检测数据时将待检测数据带入模型中求残差，通过残差阈值判定来检测刹车的健康状态，在刹车因使用损耗较大达不到刹车正常性能的即可下派工单给一线运维工单进行检修，同时标记问题车辆组织问题车辆二次运营。

【技术实现步骤摘要】
一种共享助力车刹车健康度智能监测方法
本专利技术属于移动通信
，尤其涉及一种共享助力车刹车健康度智能监测方法。
技术介绍
共享助力车作为城市出行的“最后一公里”，将越来越受到人们的青睐。随着骑行热潮的持续升温，共享助力车必然会对公共交通体系进行重新塑造，逐步调整城市公共交通体系的“产业生态”。不过需要指出的是，共享车辆的运营维护是共享车辆运营平台日常经营中最为重要的一环，车辆故障问题愈发影响着骑行者的体验。在大数据时代，每辆共享助力车都是一个可移动的有机体感器和数据收集器，采用新型技术手段解决运营困难的问题已有可能。共享助力车具有投放数量大，运维监测难等问题，就目前共享助力自行车运行环境而言，运营人员只能根据后台数据监测蓄电池的状况，其他主要部件健康度依靠用户自主发现上报，再安排运维人员进行检修，运维效率低下；与此同时，共享助力车行驶速度较快，在城市道路等复杂路况条件下，路况变化时驾驶人需要及时进行刹车，刹车失灵造成的后果不可估计。刹车作为驾乘人员安全和道路交通安全的重要保障，用户自主发现上报再检修模式已经不能适应运营管理需要和道本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种共享助力车刹车健康度智能监测方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1，进行数据采集；/n步骤2，对采集的数据进行预处理；/n步骤3，进行模型训练；/n步骤4，部署训练好的模型，对共享助力车刹车健康度进行预测。/n

【技术特征摘要】
1.一种共享助力车刹车健康度智能监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，进行数据采集；
步骤2，对采集的数据进行预处理；
步骤3，进行模型训练；
步骤4，部署训练好的模型，对共享助力车刹车健康度进行预测。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1包括：
步骤1-1，在共享助力车的线式涨闸轴承处安装角度传感器来测量用户刹车角度，并在原有模组内增加信息采集模块，用于执行步骤1-2～步骤1-4；
步骤1-2，获取刹车程度；在角度传感器激活时激活信息采集模块开展信息采集，刹车结束时关闭采集，分如下两步进行计算：
第一步，采用如下公式计算一个采集周期内的刹车程度A：



其中，B表示测量角度，C表示Max角度；
信息采集模块最终输出的是一次刹车动作用户握持刹车的平均值；
第二步，采用如下公式计算用户一次刹车动作握持线闸程度的平均值D：



其中，E表示前刹一个周期的刹车程度，F表示后刹一个周期的刹车程度，G表示刹车时长；
预先设置一个采样频率H，采样间隔时间T计算公式如下：
T＝1/H
刹车时长G计算公式如下：
G＝I*T
其中，I表示有效采集次数；
步骤1-3，采用公共时钟，在与刹车程度信息数据同步的前提下，计算车辆减速度Aavg：



其中：V1表示初始速度、V2表示末速度；
步骤1-4，当用户刹车操作发生时，通过设置一个逻辑与门判决电路唤醒信息采集模块，通过执行步骤1-2计算刹车程度，通过执行步骤1-3计算车辆减速度，用户刹车动作结束后，角度传感器不给于信息采集模块使能信号，信息采集模块将采集得到的车端数据进行打包，传递给现有的通信模组，通信模组依靠智能锁内的通讯芯片和SIM卡向服务区内的基站发射数据，平台侧通过运营商网络收到车端数据；所述车端数据包括刹车时间、刹车程度、减速度数据。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤2包括：运营平台通过行程号、车辆ID信息对数据进行第一次数据关联回填，将上传的...

【专利技术属性】
技术研发人员：周瑞，查昊，
申请(专利权)人：中通服咨询设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32