一种基于云建模技术的车辆故障检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于云建模技术的车辆故障检测方法，包括：车端获取车辆基本信号数据；车端获取车辆预设基本信号标准数据；车端根据所述车辆预设基本信号标准数据判断所述车辆基本信号数据是否异常，若是，则车端生成车辆故障信息，并将所述车辆故障信息上传至云端；云端根据所述车辆故障信息生成车辆3D故障模型；云端根据所述车辆3D故障模型生成故障提示信息；云端将所述车辆3D故障模型和故障提示信息发送至车端的车辆显示设备，以提示驾驶员车辆故障。本申请可以使用户对车辆目前的工作状态和车辆内部故障位置一目了然，并且云空间的使用将极大的减少对车辆本地内存的占用，同时保证系统故障检测以及车辆建模的准确性。时保证系统故障检测以及车辆建模的准确性。时保证系统故障检测以及车辆建模的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于云建模技术的车辆故障检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及车辆故障检测技术，尤其涉及一种基于云建模技术的车辆故障检测方法、基于云建模技术的车辆故障检测系统。

技术介绍

[0002]近年来随着国民经济水平的提高，车辆已经走进千家万户并成为人们生活中的必需品，但是随着路上车辆数量的增加，交通事故发生得也越来越频繁。其中一部分交通事故的产生是车辆内部故障导致的，所以对车辆进行实时的安全检查并对车辆内部故障进行精准定位是十分有必要的，能够及时发现并精准定位车辆的内部故障，这可以使驾驶员的安全系数得到极大的提升。但是无论车辆操作人员在外部对车辆进行如何细致地检查，车辆的内部状况也不可能做到每时每刻的被监控并报告给驾驶员，所以对车辆的内部故障进行检测是十分重要和必须的。
[0003]云建模技术是对传统建模技术的一种升级，是对云空间的一种新应用，通过云建模技术人们可以在任何时间和地点利用移动终端对在云端的车辆模型进行查看，使得人们对车辆目前的状态以及如果车辆故障发生，故障的具体发生位置和严重程度一目了然。
[0004]现如今市面上的车辆一般都有自我诊断功能，可根据故障自主生成故障码，然而车辆故障码有时只能提供故障的种类，无法提供故障的具体情况与严重程度；而人工排查的话更加费时费力；通过对车辆完成模型搭建，人们就可以根据车辆的模型精准的找到车辆的故障位置，从而完成修理，且人们利用云空间完成车辆模型搭建，可以极大的节省车辆上移动设备的本地内存。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于云建模技术的车辆故障检测方法、基于云建模技术的车辆故障检测系统，来至少解决上述的一个技术问题。
[0006]本专利技术提供了下述方案：
[0007]根据本专利技术的一个方面，提供一种基于云建模技术的车辆故障检测方法，包括：
[0008]车端获取车辆基本信号数据；
[0009]车端获取车辆预设基本信号标准数据；
[0010]车端根据所述车辆预设基本信号标准数据判断所述车辆基本信号数据是否异常，若是，则
[0011]车端生成车辆故障信息，并将所述车辆故障信息上传至云端；
[0012]云端根据所述车辆故障信息生成车辆3D故障模型；
[0013]云端根据所述车辆3D故障模型生成故障提示信息；
[0014]云端将所述车辆3D故障模型和故障提示信息发送至车端的车辆显示设备，以提示驾驶员车辆故障。
[0015]可选地，所述车端根据所述车辆预设基本信号标准数据判断所述车辆基本信号数
据是否异常包括：
[0016]将各个所述车辆基本信号数据分别与各自对应的所述车辆预设基本信号标准数据进行比对，若有其中一个或多个超过所述车辆预设基本信号标准数据的预设范围，则
[0017]根据超过车辆预设基本信号标准数据的预设范围的所述车辆基本信号数据生成车辆故障信息。
[0018]可选地，所述根据超过车辆预设基本信号标准数据的预设范围的所述车辆基本信号数据生成车辆故障信息包括：
[0019]将所述根据超过车辆预设基本信号标准数据的预设范围的所述车辆基本信号数据进行故障分析，获得所述车辆的故障发生原因、故障位置以及故障严重度；
[0020]根据所述车辆的故障发生原因、故障位置以及故障严重度生成车辆故障信息。
[0021]可选地，所述车辆故障信息上传至云端时，车端将图像信息扫描信号数据同步上传至云端，其中，
[0022]所述图像信息扫描信号数据包括激光扫描所述被检测车辆的点云数据，以实现车辆3D故障模型的搭建。
[0023]可选地，所述云端根据所述车辆故障信息生成车辆3D故障模型包括：
[0024]获取所述车辆故障信息；
[0025]将所述车辆故障信息与预设故障维度表关联，获得车辆故障信息维度表；
[0026]获取图像信息扫描信号数据；
[0027]根据所述车辆故障信息维度表以及图像信息扫描信号数据生成车辆3D故障模型。
[0028]可选地，所述根据所述车辆故障信息维度表以及图像信息扫描信号数据生成车辆3D故障模型包括：
[0029]根据所述车辆故障信息维度表定位车辆功能异常图像区域，并将所述车辆3D故障模型的功能异常图像区域显示为特殊颜色。
[0030]可选地，所述云端根据所述车辆3D故障模型生成故障提示信息包括：
[0031]根据所述车辆故障信息维度表生成相应的故障修复提示信息，其中，
[0032]所述故障修复提示信息包括低级提示信息、中级提示信息以及高级提示信息。
[0033]可选地，所述根据所述车辆故障信息维度表生成相应的故障修复提示信息包括：
[0034]根据车辆故障信息维度表判断故障严重度，并根据故障严重度生成低级提示信息或中级提示信息或高级提示信息，其中，
[0035]所述故障严重度低于第一预设值，则生成低级提示信息；
[0036]所述故障严重度低于第二预设值，则生成中级提示信息；
[0037]所述故障严重度高于第三预设值，则生成高级提示信息。
[0038]可选地，所述车辆基本信号数据包括加速信号数据、制动信号数据、转向信号数据、音频信号数据以及电子系统信号数据；
[0039]所述获取车辆基础信号数据包括：
[0040]获取加速信号数据；
[0041]获取制动信号数据；
[0042]获取转向信号数据；
[0043]获取音频信号数据；
[0044]获取电子系统信号数据。
[0045]本专利技术还提供了一种基于云建模技术的车辆故障检测系统，所述基于云建模技术的车辆故障检测系统包括车端以及云端，其中，所述车端以及云端配合实现上述基于云建模技术的车辆故障检测方法。
[0046]本专利技术与现有技术相比具有以下的优点：
[0047]本专利技术解决了现有的车辆故障检测系统针对车辆的故障问题所显示的故障码信息单薄的问题，通过对车辆内部信号采集、处理以及最终的判断，利用云空间以及无线信号传输技术在云端建立故障维度表来对车辆进行虚拟建模并生成相应虚拟三维图像，所创建的故障维度表以及三维图像可以全面精准直观的反应车辆故障，并且车辆模型可以被实时传输到车辆显示设备中，使驾驶员随时了解车辆的工作状态以及车辆故障发生的详细位置以及严重程度。并且云空间的使用将极大的减少对车辆本地内存的占用，本专利技术中的故障检测对多个具备可变因素的数据实现监测采集，并与标准数据进行比对，这极大的增加了系统故障检测以及车辆建模的准确性。
附图说明
[0048]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0049]图1为本专利技术一实施例的基于云建模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于云建模技术的车辆故障检测方法，其特征在于，包括：车端获取车辆基本信号数据；车端获取车辆预设基本信号标准数据；车端根据所述车辆预设基本信号标准数据判断所述车辆基本信号数据是否异常，若是，则车端生成车辆故障信息，并将所述车辆故障信息上传至云端；云端根据所述车辆故障信息生成车辆3D故障模型；云端根据所述车辆3D故障模型生成故障提示信息；云端将所述车辆3D故障模型和故障提示信息发送至车端的车辆显示设备，以提示驾驶员车辆故障。2.如权利要求1所述的基于云建模技术的车辆故障检测方法，其特征在于，所述车端根据所述车辆预设基本信号标准数据判断所述车辆基本信号数据是否异常包括：将各个所述车辆基本信号数据分别与各自对应的所述车辆预设基本信号标准数据进行比对，若有其中一个或多个超过所述车辆预设基本信号标准数据的预设范围，则根据超过车辆预设基本信号标准数据的预设范围的所述车辆基本信号数据生成车辆故障信息。3.如权利要求2所述的基于云建模技术的车辆故障检测方法，其特征在于，所述根据超过车辆预设基本信号标准数据的预设范围的所述车辆基本信号数据生成车辆故障信息包括：将所述根据超过车辆预设基本信号标准数据的预设范围的所述车辆基本信号数据进行故障分析，获得所述车辆的故障发生原因、故障位置以及故障严重度；根据所述车辆的故障发生原因、故障位置以及故障严重度生成车辆故障信息。4.如权利要求3所述的基于云建模技术的车辆故障检测方法，其特征在于，所述车辆故障信息上传至云端时，车端将图像信息扫描信号数据同步上传至云端，其中，所述图像信息扫描信号数据包括激光扫描所述被检测车辆的点云数据，以实现车辆3D故障模型的搭建。5.如权利要求4所述的基于云建模技术的车辆故障检测方法，其特征在于，所述云端根据所述车辆故障信息生成车辆3D故障模型包括：获取所述车辆故障信息；将所述车辆故障信...

【专利技术属性】
技术研发人员：马世童，陈兴，李超，高仕宁，朱静，
申请(专利权)人：中国第一汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：