【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能驾驶的，尤其是涉及一种车端规则引擎对数据处理的方法、装置和电子设备。
技术介绍
1、在智能驾驶系统的发展中，车端规则引擎的功能逐渐成为关键的技术点，主要用于处理来自车辆各种传感器和外部系统的大量实时数据。传统车载系统通常处理静态数据，而现代智能驾驶系统需要实时解析和响应动态数据流，这就要求系统能够高效地进行数据流处理、实时计算及复杂规则的动态配置。
2、目前的技术，如车载通信系统和智能网络车辆系统，已经能够支持基本的数据处理和一些简单的规则执行。然而，这些系统常常面临处理速度慢、规则不够灵活、与外部系统交互能力有限等问题。例如，车载网络的数据处理大多还是依赖于中央处理器进行集中计算，这在数据量剧增的情况下，容易导致延迟增加，影响决策执行的及时性。
3、此外，现有技术在支持复杂多源数据流处理方面也存在不足。多源数据流的实时聚合、高效连接计算和灵活的流水线配置是提高智能驾驶系统响应速度和准确性的关键技术需求。现有系统往往缺乏足够的灵活性来支持高级数据处理策略，如实时多流连接计算和复杂规则的自定义配置，这限制了其在复杂驾驶环境下的应用效果。
4、由于上述技术限制，传统车端规则引擎在处理复杂、多变的驾驶环境数据时存在以下主要问题：
5、数据处理能力有限：现有系统处理大量实时数据时，往往响应不够迅速，不能满足高实时性的需求，如对紧急驾驶情况的即时响应；
6、规则配置不够灵活：现有车端系统多采用预设的固定规则，缺乏动态配置复杂规则的能力，难以适应不断变化的外部环境
7、外部系统交互受限：与外部系统的数据交互能力有限，不能有效利用外部数据源，如实时交通信息，进一步降低了系统的决策效率和准确性；
8、综上，如何提高车端规则引擎的数据处理能力、规则的灵活配置和与外部系统的交互能力成为目前亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种车端规则引擎对数据处理的方法、装置和电子设备，以缓解现有的车端规则引擎的数据处理能力有限、规则配置不够灵活、与外部系统的交互受限的技术问题。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种车端规则引擎对数据处理的方法，应用于车端规则引擎，所述方法包括：
3、获取用户通过图形界面或编程接口配置的数据处理规则，并获取外部系统通过通信接口/api接口传输的外部数据和车辆传感器收集的传感器数据；
4、对预设时间窗口内的所述外部数据和所述传感器数据采用多线程计算技术进行并行的聚合计算处理，得到聚合计算后的数据；
5、对所述聚合计算后的数据、所述外部数据、所述传感器数据和从云端获取的静态数据标记分类，得到所述聚合计算后的数据的特性、所述外部数据的特性、所述传感器数据的特性和所述静态数据的特性；
6、基于所述聚合计算后的数据的特性、所述外部数据的特性、所述传感器数据的特性和所述静态数据的特性建立所述聚合计算后的数据、所述外部数据、所述传感器数据和所述静态数据的数据关系图；
7、采用最短路径算法确定所述数据关系图中与所述数据处理规则对应的处理路径的最优处理路径，并根据所述最优处理路径进行数据处理，得到处理结果，以用于最终的决策支持。
8、进一步的，对预设时间窗口内的所述外部数据和所述传感器数据采用多线程计算技术进行并行的聚合计算处理，包括：
9、采用哈希函数或范围分区方法对所述外部数据和所述传感器数据进行分区，得到多个分区数据；
10、将多个所述分区数据分配至各处理节点，以使各所述处理节点对对应的分区数据采用多线程计算技术进行并行的聚合计算处理；
11、获取各所述处理节点执行所述聚合计算处理的执行状态，并根据所述执行状态对聚合计算处理任务进行调度，直至完成所有的所述聚合计算处理任务，得到所述聚合计算后的数据。
12、进一步的，对所述聚合计算后的数据、所述外部数据、所述传感器数据和从云端获取的静态数据标记分类，包括：
13、获取预先定义的元数据；
14、通过所述元数据对所述聚合计算后的数据、所述外部数据、所述传感器数据和所述静态数据标记分类，得到所述聚合计算后的数据的特性、所述外部数据的特性、所述传感器数据的特性和所述静态数据的特性。
15、进一步的，基于所述聚合计算后的数据的特性、所述外部数据的特性、所述传感器数据的特性和所述静态数据的特性建立所述聚合计算后的数据、所述外部数据、所述传感器数据和所述静态数据的数据关系图，包括：
16、获取预先定义的各特性之间的连接关系；
17、将所述聚合计算后的数据的特性、所述外部数据的特性、所述传感器数据的特性和所述静态数据的特性按照所述连接关系建立所述聚合计算后的数据、所述外部数据、所述传感器数据和所述静态数据的数据关系图，其中，所述数据关系图中，节点表示所述聚合计算后的数据、所述外部数据、所述传感器数据和所述静态数据，边表示所述聚合计算后的数据、所述外部数据、所述传感器数据和所述静态数据之间的连接关系。
18、进一步的，所述编程接口支持使用sql语句配置所述数据处理规则。
19、进一步的，所述数据处理规则支持版本控制的动态配置。
20、进一步的，所述车端规则引擎支持开发者使用go sdk或python sdk开发自定义插件，以便将开发得到的所述插件集成至所述车端规则引擎。
21、第二方面，本专利技术实施例还提供了一种车端规则引擎对数据处理的装置，应用于车端规则引擎，所述装置包括：
22、获取单元，用于获取用户通过图形界面或编程接口配置的数据处理规则，并获取外部系统通过通信接口/api接口传输的外部数据和车辆传感器收集的传感器数据；
23、聚合计算处理单元，用于对预设时间窗口内的所述外部数据和所述传感器数据采用多线程计算技术进行并行的聚合计算处理，得到聚合计算后的数据；
24、标记分类单元，用于对所述聚合计算后的数据、所述外部数据、所述传感器数据和从云端获取的静态数据标记分类，得到所述聚合计算后的数据的特性、所述外部数据的特性、所述传感器数据的特性和所述静态数据的特性；
25、建立单元，用于基于所述聚合计算后的数据的特性、所述外部数据的特性、所述传感器数据的特性和所述静态数据的特性建立所述聚合计算后的数据、所述外部数据、所述传感器数据和所述静态数据的数据关系图；
26、确定和数据处理单元，用于采用最短路径算法确定所述数据关系图中与所述数据处理规则对应的处理路径的最优处理路径，并根据所述最优处理路径进行数据处理，得到处理结果，以用于最终的决策支持。
27、第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面任一项所述的方法的步骤。
【技术保护点】
1.一种车端规则引擎对数据处理的方法，其特征在于，应用于车端规则引擎，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对预设时间窗口内的所述外部数据和所述传感器数据采用多线程计算技术进行并行的聚合计算处理，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述聚合计算后的数据、所述外部数据、所述传感器数据和从云端获取的静态数据标记分类，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述聚合计算后的数据的特性、所述外部数据的特性、所述传感器数据的特性和所述静态数据的特性建立所述聚合计算后的数据、所述外部数据、所述传感器数据和所述静态数据的数据关系图，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述编程接口支持使用SQL语句配置所述数据处理规则。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据处理规则支持版本控制的动态配置。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车端规则引擎支持开发者使用go SDK或python SDK开发自定义插件，以便将开发得到的所述插件集成至所述车端
8.一种车端规则引擎对数据处理的装置，其特征在于，应用于车端规则引擎，所述装置包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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机器可运行指令，所述机器可运行指令在被处理器调用和运行时，所述机器可运行指令促使所述处理器运行上述权利要求1至7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种车端规则引擎对数据处理的方法，其特征在于，应用于车端规则引擎，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对预设时间窗口内的所述外部数据和所述传感器数据采用多线程计算技术进行并行的聚合计算处理，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述聚合计算后的数据、所述外部数据、所述传感器数据和从云端获取的静态数据标记分类，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述聚合计算后的数据的特性、所述外部数据的特性、所述传感器数据的特性和所述静态数据的特性建立所述聚合计算后的数据、所述外部数据、所述传感器数据和所述静态数据的数据关系图，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述编程接口支持使用sql语句配置所述数据处理规则。
6.根据权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘瑞强，
申请(专利权)人：东软睿驰汽车技术沈阳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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