【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及汽车领域，尤其涉及一种基于大数据的车辆储运模式控制方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、现有技术中，对于车辆储运模式的控制是基于下线时采用诊断仪进行储运模式配置，在诊断仪配置储运模式后，主控制器向整车控制器发送储运模式信号，控制器接收到储运模式信号后，禁用部分功能来降低静态电流消耗。这种通过诊断仪进行储运模式的配置方式的不足之处在于：此种配置方式的耗时较长；由于下线车辆总量大，存在部分车辆由于下线工作人员的工作疏漏，导致未配置储运模式，从工厂到4s店出现车辆亏电或者低压蓄电池电量低，存在漏配置的问题，可靠性不高。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种基于大数据的车辆储运模式控制方法、装置、设备及介质，以解决现有技术采用手动诊断仪车辆进行储运模式配置容易出现漏配置的问题。
2、一种基于大数据的车辆储运模式控制方法，包括：
3、通过云端获取车辆在预设时间段内的位移状态信息和运动状态信息，根据所述预设时间段内的位移状态信息和运动状态信息判断车辆是否处
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1.一种基于大数据的车辆储运模式控制方法，其特征在于，所述车辆储运模式控制包括：
2.根据权利要求1所述的车辆储运模式控制方法，其特征在于，所述位移状态信息包括所述车辆的定位信号，所述运动状态信息包括所述车辆的车速信号和电源档位信号；
3.根据权利要求2所述的车辆储运模式控制方法，其特征在于，所述运动状态信息还包括车辆的里程信号，所述根据所述预设时间段内的位移状态信息和运动状态信息判断车辆是否处于储运过程包括：
4.根据权利要求1至3任一项所述的车辆储运模式控制方法，其特征在于，当判定为所述车辆处于储运过程时，控制所述车辆进入储运模
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的车辆储运模式控制方法，其特征在于，所述车辆储运模式控制包括：
2.根据权利要求1所述的车辆储运模式控制方法，其特征在于，所述位移状态信息包括所述车辆的定位信号，所述运动状态信息包括所述车辆的车速信号和电源档位信号；
3.根据权利要求2所述的车辆储运模式控制方法，其特征在于，所述运动状态信息还包括车辆的里程信号，所述根据所述预设时间段内的位移状态信息和运动状态信息判断车辆是否处于储运过程包括：
4.根据权利要求1至3任一项所述的车辆储运模式控制方法，其特征在于，当判定为所述车辆处于储运过程时，控制所述车辆进入储运模式包括：
5.一种基于大数据的车辆储运模式控制方法，其特征在于，所述车辆储运模式控制方法包括：
6.根据权利要求5所述的车辆储运模式控制方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋东全，黎智辉，刘新波，胡晓文，李扬号，
申请(专利权)人：广州汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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