车辆特有信号到车辆通用信号匹配的方法及系统技术方案

一种用于车辆特有信号到车辆通用信号匹配的方法和系统，使得专有车辆信号能够被映射和翻译到相应的车辆信号规范(VSS)信号等，从而促进所有类型的连接车辆功能。候选排序算法基于信号名称的词汇元素及其语义描述。此外，单元和数据类型也可以用于进一步增强候选建议。对于候选的存储和生成，建议使用图形数据库的知识图。还提出了自动翻译代码生成的方法，这种方法发生在缺乏一对一映射的情况下。算法可以被植入车辆中或云中，并且映射可以被约束到由给定用例规定的模式，或者可以更广泛并被缓存以供将来使用。并被缓存以供将来使用。并被缓存以供将来使用。

【技术实现步骤摘要】
车辆特有信号到车辆通用信号匹配的方法及系统


[0001]本公开一般地涉及汽车领域。更具体地，本公开涉及一种用于车辆特有信号到车辆通用信号匹配的方法和系统。

技术介绍

[0002]现代车联网处理数千种不同的数据信号，例如车轮脉冲、电池电量、位置、车窗位置等。车辆数据和相应的标识通常是原始设备制造商(OEM)的专有关注问题，任何试图跨OEM接口车辆数据的人都不得不面对这种情况。来自自动驾驶汽车、智能城市和各种连接的服务的新用例(New use cases)提出了跨OEM的令人生畏的匹配任务。各种关注网络和车辆的团体和联盟一起试图通过提出用于车辆信号数据的网络标准来解决这个问题。这些标准有助于数据处理并促进车辆数据领域的创新。但是，仍然需要将OEM信号映射到这些标准，例如车辆信号规范(Vehicle Signal Specification，简称VSS)。
[0003]本
技术介绍
仅作为说明性环境背景提供，不应被解释为以任何方式限制本公开。对于本领域普通技术人员来说明显的是，本公开的原理和概念可以同等地应用于其他环境和应用中，而不受限制。

技术实现思路

[0004]本公开一般地提供了一种用于车辆特有信号到车辆通用信号匹配的方法和系统，使得专有车辆信号(proprietary vehicle signals)能够被映射和翻译为相应的VSS信号等，从而促进所有类型的连接车辆功能。本公开提供了一种基于信号名称的词汇元素(lexical elements)及其语义描述的候选排序算法(ranking algorithm)。此外，单元和数据类型也可以用于进一步增强候选建议。对于候选的存储和生成，建议使用图形数据库的知识图。还提出了自动翻译代码生成的方法，其发生在缺乏一对一映射的情况下。本公开的算法可以被植入车辆或云中，并且映射可以被约束到由给定用例规定的模式(schema)，或者可以更广泛并被缓存以供将来使用。
[0005]在一个示例性实施例中，本公开提供了一种用于车辆特有信号到车辆通用信号匹配的方法，该方法包括：使用被存储在存储器中并由车辆的或驻留在云网络中的处理器执行的翻译指令，接收与车辆的信号相关联的车辆信号标识符，并将所述车辆信号标识符映射到与外部标准相关联的相应规范信号标识符，其中，使用匹配和评分算法来执行该映射，该匹配和评分算法利用从信号名称、信号描述文本、信号单元和信号数据类型中选择的车辆信号标识符和规范信号标识符的多个属性。基于限定多个提取的候选车辆信号的车辆标识来接收车辆信号。还基于提供与车辆信号相关联的模式的指定用例来接收车辆信号，该模式限定了多个提取的候选车辆信号。所述方法还包括将映射的结果缓存在被存储在车辆的存储器中的或驻留在云中的数据库中以供将来使用。所述方法还包括基于所述映射的结果，将所述车辆信号提供给使用所述规范信号标识符识别所述车辆信号的外部实体。所述匹配和评分算法能运行用于评估Levenshtein或类似距离，该距离被修改以适合车辆信号
标识符的信号名称与规范信号标识符的信号名称之间的信号名称映射。所述匹配和评分算法能运行用于使用例如用汽车语言和术语训练的机器学习模型来评估车辆信号标识符的信号描述文本与规范信号标识符的信号描述文本之间的相似性。所述匹配和评分算法能运行用于使用启发式匹配算法来评估车辆信号标识符的信号单元与规范信号标识符的信号单元之间的相似性。所述匹配和评分算法能运行用于使用数据结构匹配算法来评估车辆信号标识符的信号数据类型与规范信号标识符的信号数据类型之间的相似性。基于例如位长度、整数、浮点数和字符串等信息匹配数据类型。所述匹配和评分算法能运行用于加权与所述车辆信号标识符和所述规范信号标识符的多个属性中的每一个属性相关联的映射结果。
[0006]在另一示例性实施例中，本公开提供了一种用于车辆特有信号到车辆通用信号匹配的系统，该系统包括：车辆的或驻留在云网络中的存储器；车辆的或驻留在云网络中的处理器；以及存储在所述存储器中并由车辆的或驻留在云网络中的处理器执行的翻译指令，所述翻译指令能运行用于接收与车辆的信号相关联的车辆信号标识符，并将该车辆信号标识符映射到与外部标准相关联的相应规范信号标识符，其中该映射使用匹配和评分算法来执行，该匹配和评分算法利用从信号名称、信号描述文本、信号单元和信号数据类型中选择的车辆信号标识符和规范信号标识符的多个属性。基于限定多个提取的候选车辆信号的车辆标识来接收车辆信号。还基于提供与车辆信号相关联的模式的指定用例来接收车辆信号，该模式限定了多个提取的候选车辆信号。存储器进一步将映射的结果缓存在存储在车辆的或驻留在云中的存储器中的数据库中以供将来使用。基于映射的结果，处理器进一步将车辆信号提供给使用规范信号标识符识别车辆信号的外部实体。所述匹配和评分算法能运行用于评估Levenshtein或类似距离，该距离被修改以适合车辆信号标识符的信号名称与规范信号标识符的信号名称之间的信号名称映射。所述匹配和评分算法能运行用于使用例如用汽车语言和术语训练的机器学习模型来评估车辆信号标识符的信号描述文本与规范信号标识符的信号描述文本之间的相似性。所述匹配和评分算法能运行用于使用启发式匹配算法来评估车辆信号标识符的信号单元与规范信号标识符的信号单元之间的相似性。所述匹配和评分算法能运行用于使用数据结构匹配算法来评估车辆信号标识符的信号数据类型与规范信号标识符的信号数据类型之间的相似性。基于例如位长度、整数、浮点数和字符串等信息匹配数据类型。所述匹配和评分算法能运行用于加权与车辆信号标识符和规范信号标识符的多个属性中的每一个属性相关联的映射结果。
[0007]在另一示例性实施例中，本公开提供了一种非暂时性计算机可读介质，其包括存储器，所述存储器存储由车辆的或驻留在云网络中的处理器执行的翻译指令，用于执行车辆特有信号到车辆通用信号匹配的步骤，所述步骤包括：接收与车辆的信号相关联的车辆信号标识符，并将所述车辆信号标识符映射到与外部标准相关联的相应规范信号标识符，其中所述映射使用匹配和评分算法来执行，所述匹配和评分算法利用从信号名称、信号描述文本、信号单元和信号数据类型中选择的车辆信号标识符和规范信号标识符的多个属性。
附图说明
[0008]在此参照各附图来例示和描述本公开，在附图中，适当的时候，相同的附图标记用于表示相同的系统部件/方法步骤，并且其中：
[0009]图1是示出本公开所解决的问题的示意图；
[0010]图2是示出本公开的信号翻译系统的一个实施例的示意图；
[0011]图3是示出本公开的信号翻译器方法的一个实施例的示意图；
[0012]图4是用于实现本公开的各种基于云的服务的基于云的环境的网络图；
[0013]图5是可以独立地、在网络环境中或在图4的基于云的系统中使用的服务器的框图；以及
[0014]图6是可以在连接的环境或图4的基于云的系统中使用的用户设备的框图。
[0015]对于本领域的普通技术人员来说明显的是，在给定的应用中，任何公开的实施例的方面可以根据需要被包括和/或本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于车辆特有信号到车辆通用信号匹配的方法，所述方法包括：使用被存储在存储器中并由车辆的或驻留在云网络中的处理器执行的翻译指令，接收与车辆的信号相关联的车辆信号标识符，并将所述车辆信号标识符映射到与外部标准相关联的相应的规范信号标识符，其中所述映射使用匹配和评分算法来执行，所述匹配和评分算法利用从信号名称、信号描述文本、信号单元和信号数据类型中选择的所述车辆信号标识符和所述规范信号标识符的多个属性。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述车辆信号是基于以下一项或多项来接收的：车辆标识，其限定多个提取的候选车辆信号；以及提供与所述车辆信号相关联的模式的指定用例，所述模式限定了多个提取的候选车辆信号。3.根据权利要求1所述的方法，还包括基于所述映射的结果，将所述车辆信号提供给使用所述规范信号标识符识别所述车辆信号的外部实体。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述匹配和评分算法能运行用于评估Levenshtein距离，所述Levenshtein距离被修改以适合所述车辆信号标识符的信号名称与所述规范信号标识符的信号名称之间的信号名称映射。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述匹配和评分算法能运行用于使用用汽车语言训练的机器学习模型来评估所述车辆信号标识符的信号描述文本与所述规范信号标识符的信号描述文本之间的相似性。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述匹配和评分算法能运行用于使用启发式匹配算法来评估所述车辆信号标识符的信号单元与所述规范信号标识符的信号单元之间的相似性。7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述匹配和评分算法能运行用于使用数据结构匹配算法来评估所述车辆信号标识符的信号数据类型与所述规范信号标识符的信号数据类型之间的相似性。8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述匹配和评分算法能运行用于对与所述车辆信号标识符和所述规范信号标识符的所述多个属性中的每一个属性相关联的映射结果进行加权。9.一种用于车辆特有信号到车辆通用信号匹配的系统，所述系统包括：车辆的或驻留...

【专利技术属性】
技术研发人员：P，
申请(专利权)人：沃尔沃汽车公司，
类型：发明
国别省市：