一种基于大数据的汽车测试平台及方法技术

本发明专利技术涉及汽车测试技术领域，具体公开了一种基于大数据的汽车测试平台及方法，所述方法包括接收用户发送的测试请求，获取用户的汽车信息，基于所述汽车信息确定预设的测试类型下的至少一组测试参数；基于所述测试参数构建测试场景，在所述测试场景中设定至少一个监测点位；根据所述监测点位获取车辆运行数据，根据所述车辆运行数据和测试场景确定测试结果；根据所述测试结果同步确定价值信息。本发明专利技术将基于实际运行数据的价值判定过程转移至测试参数的模拟数据，进而将价值判定过程转换为纯理论过程，计算效率高，准确度高。准确度高。准确度高。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的汽车测试平台及方法


[0001]本专利技术涉及汽车测试
，具体是一种基于大数据的汽车测试平台及方法。

技术介绍

[0002]最准确的汽车测试过程就是对实际车辆进行测试，而现有技术中，缺少一个良好的测试交流平台，车主基本上不愿意让自己的车参与测试，哪怕是一些简单的常规测试，其中一个原因是透明度问题，另一个是测试价值问题，不同车辆在不同测试参数的价值是不同的。
[0003]对于透明度问题，属于各个平台的管理问题，而价值判定问题，可以通过技术手段进行限定，如何提供一种价值判定方案是本专利技术技术方案想要解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的汽车测试平台及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于大数据的汽车测试方法，所述方法包括：接收用户发送的测试请求，获取用户的汽车信息，基于所述汽车信息确定预设的测试类型下的至少一组测试参数；所述测试参数包括单位测试量及其测试时长；基于所述测试参数构建测试场景，在所述测试场景中设定至少一个监测点位；根据所述监测点位获取车辆运行数据，根据所述车辆运行数据和测试场景确定测试结果；根据所述测试结果同步确定价值信息。
[0006]作为本专利技术进一步的方案：所述接收用户发送的测试请求，获取用户的汽车信息，基于所述汽车信息确定预设的测试类型下的至少一组测试参数的步骤包括：接收用户发送的测试请求，向用户发送查询权限获取请求；基于获取到的查询权限获取用户在某一测试类型下的额定数据量和历史平均数据量；所述测试类型由管理方确定；根据所述额定数据量和历史平均数据量确定选取范围；基于所述选取范围随机确定单位测试量及测试时长；其中，随机确定的规则为：，式中，L为历史平均数据量，D为单位测试量,所述单位测试量为时间的函数，为初始时刻，为尾时刻，
‑
为测试时长。
[0007]作为本专利技术进一步的方案：所述基于所述测试参数构建测试场景，在所述测试场景中设定至少一个监测点位的步骤包括：
读取单位测试量及测试时长，根据单位测试量及测试时长模拟时域轨迹；所述时域轨迹用于表征汽车随时间的变化情况；根据所述时域轨迹和预设的环境类型构建测试场景；根据所述测试场景递归更新随机确定的单位测试量及测试时长；在所述测试场景中设定至少一个监测点位。
[0008]作为本专利技术进一步的方案：所述根据所述测试场景递归更新随机确定的单位测试量及测试时长的步骤包括：依读取各个测试场景中时域轨迹对应的单位测试量及测试时长，在测试时长中对所述单位测试量进行极值点识别，定位极值点；根据时间顺序排列极值点处的极值，得到极值数组；拟合极值数组得到极值曲线，对所述极值曲线进行傅里叶变换，并提取首项幅值；根据所述首项幅值对各项极值曲线进行尺寸匹配，并计算尺寸匹配后的极值曲线的相似度；统计与各个极值曲线的相似度达到预设的数值的曲线数量，根据所述曲线数量对选取范围进行调节；其中，调节幅度与所述曲线数量呈反比；其中，所述相似度的计算过程为：；式中，S为相似度，为修正系数，和分别为待比对的两条曲线的重合段，为重合段的初始时刻，为重合段的尾时刻。
[0009]作为本专利技术进一步的方案：所述根据所述监测点位获取车辆运行数据，根据所述车辆运行数据和测试场景确定测试结果的步骤包括：根据所述监测点位获取车辆运行数据，当监测点位不唯一时，对不同监测点位的获取结果进行异或运算，根据异或运算结果验证测试过程；读取测试场景对应的时域轨迹，基于时域轨迹计算车辆运行数据的匹配度；所述匹配度用于表征车辆运行数据与时域轨迹的匹配情况；其中，所述匹配度含有符号；将匹配度插入测试场景并统计，得到测试结果；其中，所述测试结果为含有匹配度的测试场景的集合；其中，根据异或运算结果验证测试过程的通过条件为：；式中，为异或结果之和，N为参与异或运算的数据元总量，U为预设的条件数值。
[0010]作为本专利技术进一步的方案：所述根据所述测试结果同步确定价值信息的步骤包括：读取测试参数和含有符号的匹配度，计算车辆的贡献度；根据所述汽车信息确定基准价值，根据所述基准价值和贡献度确定价值信息。
[0011]本专利技术技术方案还提供了一种基于大数据的汽车测试平台，所述平台包括：测试参数确定模块，用于接收用户发送的测试请求，获取用户的汽车信息，基于所述汽车信息确定预设的测试类型下的至少一组测试参数；所述测试参数包括单位测试量及
其测试时长；测试场景构建模块，用于基于所述测试参数构建测试场景，在所述测试场景中设定至少一个监测点位；测试结果生成模块，用于根据所述监测点位获取车辆运行数据，根据所述车辆运行数据和测试场景确定测试结果；价值信息确定模块，用于根据所述测试结果同步确定价值信息。
[0012]作为本专利技术进一步的方案：所述测试参数确定模块包括：权限获取单元，用于接收用户发送的测试请求，向用户发送查询权限获取请求；数据获取单元，用于基于获取到的查询权限获取用户在某一测试类型下的额定数据量和历史平均数据量；所述测试类型由管理方确定；范围确定单元，用于根据所述额定数据量和历史平均数据量确定选取范围；随机确定单元，用于基于所述选取范围随机确定单位测试量及测试时长；其中，随机确定的规则为：，式中，L为历史平均数据量，D为单位测试量,所述单位测试量为时间的函数，为初始时刻，为尾时刻，
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为测试时长。
[0013]作为本专利技术进一步的方案：所述测试场景构建模块包括：轨迹模拟单元，用于读取单位测试量及测试时长，根据单位测试量及测试时长模拟时域轨迹；所述时域轨迹用于表征汽车随时间的变化情况；构建执行单元，用于根据所述时域轨迹和预设的环境类型构建测试场景；递归调节单元，用于根据所述测试场景递归更新随机确定的单位测试量及测试时长；设定执行单元，用于在所述测试场景中设定至少一个监测点位。
[0014]作为本专利技术进一步的方案：所述测试结果生成模块包括：异或运算单元，用于根据所述监测点位获取车辆运行数据，当监测点位不唯一时，对不同监测点位的获取结果进行异或运算，根据异或运算结果验证测试过程；匹配度计算单元，用于读取测试场景对应的时域轨迹，基于时域轨迹计算车辆运行数据的匹配度；所述匹配度用于表征车辆运行数据与时域轨迹的匹配情况；其中，所述匹配度含有符号；插入统计单元，用于将匹配度插入测试场景并统计，得到测试结果；其中，所述测试结果为含有匹配度的测试场景的集合；其中，根据异或运算结果验证测试过程的通过条件为：；式中，为异或结果之和，N为参与异或运算的数据元总量，U为预设的条件数值。
[0015]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术根据汽车信息确定测试参数，根据所述测试参数构建测试场景，对测试场景进行监测，获取实际运行数据，比对实际运行数据和测试参数的模拟数据，可以完成测试过程，在此基础上，可以同步计算匹配度，此时，将基
于实际运行数据的价值判定过程转移至测试参数的模拟数据，进而将价值判定过程转换为纯理论过程，计算效率本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的汽车测试方法，其特征在于，所述方法包括：接收用户发送的测试请求，获取用户的汽车信息，基于所述汽车信息确定预设的测试类型下的至少一组测试参数；所述测试参数包括单位测试量及其测试时长；基于所述测试参数构建测试场景，在所述测试场景中设定至少一个监测点位；根据所述监测点位获取车辆运行数据，根据所述车辆运行数据和测试场景确定测试结果；根据所述测试结果同步确定价值信息。2.根据权利要求1所述的基于大数据的汽车测试方法，其特征在于，所述接收用户发送的测试请求，获取用户的汽车信息，基于所述汽车信息确定预设的测试类型下的至少一组测试参数的步骤包括：接收用户发送的测试请求，向用户发送查询权限获取请求；基于获取到的查询权限获取用户在某一测试类型下的额定数据量和历史平均数据量；所述测试类型由管理方确定；根据所述额定数据量和历史平均数据量确定选取范围；基于所述选取范围随机确定单位测试量及测试时长；其中，随机确定的规则为：，式中，L为历史平均数据量，D为单位测试量,所述单位测试量为时间的函数，为初始时刻，为尾时刻，
‑
为测试时长。3.根据权利要求2所述的基于大数据的汽车测试方法，其特征在于，所述基于所述测试参数构建测试场景，在所述测试场景中设定至少一个监测点位的步骤包括：读取单位测试量及测试时长，根据单位测试量及测试时长模拟时域轨迹；所述时域轨迹用于表征汽车随时间的变化情况；根据所述时域轨迹和预设的环境类型构建测试场景；根据所述测试场景递归更新随机确定的单位测试量及测试时长；在所述测试场景中设定至少一个监测点位。4.根据权利要求3所述的基于大数据的汽车测试方法，其特征在于，所述根据所述测试场景递归更新随机确定的单位测试量及测试时长的步骤包括：依读取各个测试场景中时域轨迹对应的单位测试量及测试时长，在测试时长中对所述单位测试量进行极值点识别，定位极值点；根据时间顺序排列极值点处的极值，得到极值数组；拟合极值数组得到极值曲线，对所述极值曲线进行傅里叶变换，并提取首项幅值；根据所述首项幅值对各项极值曲线进行尺寸匹配，并计算尺寸匹配后的极值曲线的相似度；统计与各个极值曲线的相似度达到预设的数值的曲线数量，根据所述曲线数量对选取范围进行调节；其中，调节幅度与所述曲线数量呈反比；其中，所述相似度的计算过程为：；式中，S为相似度，为修正系数，和分别为待比对的两条曲线的重合段，为重合段的初始时刻，为重合段的尾时刻。
5.根据权利要求3所述的基于大数据的汽车测试方法，其特征在于，所述根据所述监测点位获取车辆运行数据，根据所述车辆运行数据和测试场景确定测试结果的步骤包括：根据所述监测点位获取车辆运行数据，当监测点位不唯一时，对不同监测点位的获取结果进行异或运算，根据异或运算结果验证测试过程；读取测试场景对应的时域轨迹，基于时域轨迹计算车辆运行数据的匹配度；所述匹配度用于表征车辆运行数据与时域轨迹的匹配情况；其中，所述匹配度含有符号；将匹配度插入测试场景并...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙铭蔚，兴树森，胡正乙，林琳，王黎，曹杨，单吉，
申请(专利权)人：长春汽车工业高等专科学校，
类型：发明
国别省市：