[发明专利]一种车载数据处理方法及系统

说明书

本发明提供一种车载数据处理方法及系统，所述方法包括获取与车辆监控需求对应的ECU高频信号；根据监控模型将所述ECU高频信号转换为与模型对应的各类低频性能指标；根据所述低频性能指标的类别，将所述各类低频性能指标分别填充到总线数据帧中的扩容字节；将所述总线数据帧通过车载总线发送至车载通讯模块，所述车载通讯模块根据所述总线数据帧生成车载监控信号并上传至云平台，以便所述云平台根据所述车载监控信号监控车辆状态。通过本发明，解决了现有车辆控制器越发增多，交互信号众多，且因为车辆安全需要对总线负载进行控制，导致总线监控ECU电控信号难以实现的问题。

技术领域

本发明涉及车辆监控技术领域，尤其涉及一种车载数据处理方法及系统。

背景技术

随着汽车电动化、智能化、互联化发展趋势，汽车产业正在迈入大数据时代。汽车控制单元、传感器、执行器等部件数量也随之增长，为提高车辆系统鲁棒性，车辆各类电控信号需要进行实时监控，且监控信号需要具备上传到云平台进行大数据分析能力。目前TBOX具备将总线交互信号采集并上传到大数据平台的能力，但无法监控更多ECU(Electronic Control Unit，电子控制单元)内部电控信号；另外参照图1所示的混动车辆网络拓扑，车辆总线传输波特率为500Kbit/s，针对高精度需求传输速率的信号，例如发动机转速、扭矩等信号，需要传输频率为10ms以内，且信号需求长度较长，如发动机转速信号占用16bit，如表1所示为总线一帧信号部署示例。

表1

针对发动机转速该类信号，总线最多只允许5000/16＝312个信号进行传输，目前车辆控制器越发增多，交互信号众多，新能源车型涉及CAN网络更为复杂；考虑到车辆安全性，总线负载需要控制在70％以内，通过总线监控ECU电控信号难以实现。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种车载数据处理方法及系统，用于解决现有车辆控制器越发增多，交互信号众多，无法通过总线监控ECU电控信号的问题。

本发明提供的一种车载数据处理方法，所述方法包括：

步骤S11、获取与车辆监控需求对应的ECU高频信号；

步骤S12、根据监控模型将所述ECU高频信号转换为与模型对应的各类低频性能指标；

步骤S13、根据所述低频性能指标的类别，将所述各类低频性能指标分别填充到总线数据帧中的扩容字节；

步骤S14、将所述总线数据帧通过车载总线发送至车载通讯模块，所述车载通讯模块根据所述总线数据帧生成车载监控信号并上传至云平台，以便所述云平台根据所述车载监控信号监控车辆状态。

进一步地，所述监控模型为根据历史ECU高频信号通过相应的功能算法训练得到，所述监控模型包括用户驾驶模型、动总工况模型、部件性能模型中的一种或多种；

所述功能算法包括下述算法中的一种或多种：线性回归算法、决策树算法、神经网络算法、集成算法、层次聚类算法和谱聚类算法。

进一步地，每一种监控模型对应生成对应类别低频性能指标，在总线数据帧上为每一类低频性能指标数据设置有一扩容字节；

步骤S13具体包括：将相应类别的低频性能指标数据填充到总线数据帧对应字节中。

进一步地，所述步骤S11具体包括：在ECU上从所述ECU电控信号中获取与所述监控需求对应的车速信号、油门信号、制动信号、加速度信号、方向盘转角信号、挡位信号和海拔信号；

所述步骤S12具体包括：根据预建立的用户驾驶模型，提取与车速信号、油门信号、制动信号、加速度信号、方向盘转角信号、挡位信号和海拔信号对应的用户画像指标，所述用户画像指标包括四个子指标：动力性指标、经济性指标、驾驶风格指标和驾驶员分类指标；所述用户驾驶模型根据神经网络建立；