【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车辆控制，尤其涉及一种车门锁异常预测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着商用车技术的不断进步，车门锁系统也越来越复杂，车门锁系统不仅包含传统的机械锁机构，还融入了电子控制、无线通信等先进技术。这种复杂化的系统结构使得车门锁故障的原因和表现形式也变得更加多样化，存在对于车门锁的异常检测存在一定的难度。
2、对于车门锁的故障原因的确定是通过故障分析法进行问题排查，很多问题也是通过到车辆现场进行故障问题排查和对故障问题进行复现以确定故障原因，进而确定解决故障处理策略。可知，现有技术是在车门锁出现故障的情况下，对故障问题进行排查以定位故障问题，再确定故障处理策略，在此过程中，需要耗费大量的时间，问题排查效率低，不能及时解决车门锁的故障问题，导致车辆异常解闭锁的抱怨率极高，导致用户体验差。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种车门锁异常预测方法、装置、电子设备及存储介质，以解决只能在出现车门锁异常的情况下才能确定车门锁异常的问题以及车门锁异常排查效率低和车门锁异常解决不及时的问题。
2、根据本专利技术的一方面，提供了一种车门锁异常预测方法，包括：
3、在目标车辆处于运行状态的情况下，控制目标车辆的预设总线网络处于唤醒状态；
4、接收目标车辆上传的车门锁关联数据，车门锁关联数据包括车门解闭锁源信号数据、车门锁状态数据、车门锁对应的传感器数据、车载系统日志数据；
5、获取目标车辆的车门锁维修数据和第一预设
6、基于预训练的车门锁异常预测模型对目标车辆的车门锁维修数据和第一预设时间段内的车门锁关联数据进行预测处理，确定目标车辆在预测时间范围内的车门锁异常预测结果，其中，异常预测结果包括是否存在异常和/或异常类型。
7、可选的，控制目标车辆的预设总线网络处于唤醒状态，包括：获取目标车辆的预设总线网络的状态数据，预设总线网络用于上传目标车辆的车门锁关联数据；在预设总线网络的状态数据为休眠状态的情况下，向目标车辆发送唤醒指令，以控制唤醒预设总线网络，使预设总线网络处于唤醒状态。
8、可选的，确定预训练的车门锁异常预测模型，预训练的车门锁异常预测模型为神经网络预测模型，包括：获取训练数据集，其中，训练数据集包括车门锁故障车辆在发生故障之前的第一预设时间段内车门锁关联数据、车门锁故障车辆的异常类型和车门锁故障车辆的车门锁维修数据，其中，车门锁故障车辆在发生故障之前的第一预设时间段内车门锁关联数据和车门锁故障车辆的车门锁维修数据作为样本数据，车门锁故障车辆的异常类型作为样本数据的标签；基于样本数据和样本数据的标签对车门锁异常预测模型进行训练，得到预训练的车门锁异常预测模型。
9、可选的，在目标车辆的运行过程中，方法还包括：确定在第二预设时间段内接收的目标车辆的车门控制器发送的数据报文信息的重复数量，其中，数据报文信息包括控制目标车辆进行解闭锁的指令信息；在重复数量超过预设重复数量阈值的情况下，则确定车门锁存在重放攻击异常。
10、可选的，方法还包括：获取预设存储空间中的车载系统日志数据和车门锁维修记录，对预设存储空间中的车载系统日志数据和车门锁维修记录进行统计分析，根据统计分析结果确定车门锁的目标使用时长估值；在判断目标车辆的车门锁的实际使用时长超过目标使用时长估值的情况下，则确定目标车辆的车门锁存在超过安全使用时间的异常类型。
11、可选的，方法还包括：获取目标车辆的车门锁的实时运行状态和目标车辆的行驶速度；在实时运行状态为开启状态且目标车辆的行驶速度大于预设行驶速度阈值的情况下，则确定目标车辆的车门锁处于异常开启的异常类型。
12、可选的，在确定车门锁存在异常之后，方法还包括：根据车门锁异常预测结果生成对应的异常提示信息，通过预设提示方式对异常提示信息进行提示；和/或,根据目标车辆的车门锁的异常类型确定故障处理策略，将故障处理策略发送给用户，用于解决对应的车门锁异常。
13、根据本专利技术的另一方面，提供了一种车门锁异常预测装置，包括：
14、唤醒状态控制模块，用于在目标车辆处于运行状态的情况下，控制目标车辆的预设总线网络处于唤醒状态；
15、关联数据接收模块，用于接收目标车辆上传的车门锁关联数据，车门锁关联数据包括车门解闭锁源信号数据、车门锁状态数据、车门锁对应的传感器数据、车载系统日志数据；
16、数据获取模块，用于获取目标车辆的车门锁维修数据和第一预设时间段内的车门锁关联数据，其中，车门锁关联数据配置有时间信息；
17、异常预测结果确定模块，用于基于预训练的车门锁异常预测模型对目标车辆的车门锁维修数据和第一预设时间段内的车门锁关联数据进行预测处理，确定目标车辆在预测时间范围内的车门锁异常预测结果，其中，异常预测结果包括是否存在异常和/或异常类型。
18、根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，电子设备包括：
19、至少一个处理器；以及
20、与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
21、存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例的车门锁异常预测方法。
22、根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例的车门锁异常预测方法。
23、本专利技术实施例的技术方案，通过在目标车辆处于运行状态的情况下，控制目标车辆的预设总线网络处于唤醒状态；接收目标车辆上传的车门锁关联数据，车门锁关联数据包括车门解闭锁源信号数据、车门锁状态数据、车门锁对应的传感器数据、车载系统日志数据；获取目标车辆的车门锁维修数据和第一预设时间段内的车门锁关联数据；基于预训练的车门锁异常预测模型对目标车辆的车门锁维修数据和第一预设时间段内的车门锁关联数据进行预测处理，确定目标车辆在预测时间范围内的车门锁异常预测结果。本方案实现了根据车门锁的关联数据和车门锁维护信息对车门锁异常进行预测的方法，可以提前预测出车门锁是否存在异常，并提前确定异常解决策略，可以有效地避免车门锁出现异常情况，解决了只能在车门锁异常出现的情况下确定异常原因的问题，极大地提高用户体验和降低车辆异常解闭锁的抱怨率，也有助于提高车辆行驶的安全性。
24、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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1.一种车门锁异常预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制所述目标车辆的预设总线网络处于唤醒状态，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述预训练的车门锁异常预测模型，所述预训练的车门锁异常预测模型为神经网络预测模型，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述目标车辆的运行过程中，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，在确定车门锁存在异常之后，方法还包括：
8.一种车门锁异常预测装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的车门锁异常预测方法。
【技术特征摘要】
1.一种车门锁异常预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制所述目标车辆的预设总线网络处于唤醒状态，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述预训练的车门锁异常预测模型，所述预训练的车门锁异常预测模型为神经网络预测模型，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述目标车辆的运行过程中，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：张辉，张磊，卢晶，于海成，张志新，石献光，薛利达，
申请(专利权)人：一汽解放汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：
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