【技术实现步骤摘要】
本公开涉及无人驾驶，具体地，涉及一种针对无人驾驶车辆系统的自诊断系统及运行方法。
技术介绍
1、中国既是一个人口大国，也是世界上发展最快的国家之一，至2022年，我国民用汽车保有量已经超过3亿辆，汽车俨然已经成为了我们生活中必不可少的工具。然而，据统计，交通事故的发生数仍然较多，这其中，由人为因素造成的事故率占比相对较高(80％)，因此，如何更加高效的避免交通事故发生依然是人们关注的难题。为了解决这个难题，智能电动车开始受到学术研究者的广泛关注。然而，当前的无人驾驶车辆的故障诊断，有如下的缺陷：
2、(1)维护成本高昂：传统的智能车故障诊断系统通常需要专业的维护人员进行维护和更新，成本较高且周期较长，影响了系统的可持续性和经济性；
3、(2)缺乏自适应性：过去的智能车故障诊断系统缺乏自适应性，无法根据车辆运行状态和环境变化进行动态调整，导致诊断效果不佳；
4、(3)传感器误差和故障：传感器是智能车系统的关键组成部分，但传感器漂移误差和故障，影响了故障诊断的准确性和可靠性。
5、(4)故障诊断知识壁垒：当前故障诊断系统的缺陷在于知识壁垒高，导致故障识别和诊断过程复杂，对专业知识要求较高。
技术实现思路
1、针对现有技术中的缺陷，本公开的目的是提供一种针对无人驾驶车辆系统的自诊断系统。
2、为实现上述目的，根据本公开的一个方面，提供一种针对无人驾驶车辆系统的自诊断系统，包括：实时监测系统、传感器数据融合模块、传感器数据处理模块
3、所述实时监测系统用于实时监测车辆的功能运行状况并采集所述车辆的实时监测数据，所述车辆的实时监测数据为所述车辆的多类传感器采集的数据；
4、所述传感器数据融合模块用于对所述车辆的多类传感器采集的数据进行融合，获取所述车辆的全面信息；
5、所述传感器数据处理模块用于接收、处理、分析所述车辆的全面信息，并采用预设的诊断算法对所述车辆进行故障诊断；
6、所述故障识别模块用于对所述车辆的实时监测数据进行故障识别，识别所述车辆的故障；
7、所述llama故障诊断模块用于与操作用户进行交互并分析所述车辆的关联文本信息，对所述车辆进行故障诊断并生成故障诊断报告。
8、可选地，还包括自动报警模块，所述自动报警模块与所述传感器数据处理模块、所述故障识别模块、所述llama故障诊断模块分别连接，所述自动报警模块用于在所述车辆出现故障时进行信号预警。
9、可选地，所述自动报警模块的信号预警方式包括声音警报、视觉警示、移动终端信息提示、邮件提示。
10、可选地，还包括远程监控与控制系统，所述远程监控与控制系统包括远程监控模块、全球定位模块、远程控制模块、移动应用程序模块、数据存储与分析模块；
11、所述远程监控模块用于采集所述车辆的车辆数据和传输数据；
12、所述全球定位模块用于确定所述车辆的位置信息；
13、所述远程控制模块用于通过网络远程访问所述车辆并控制所述车辆执行功能；
14、所述移动应用程序模块用于通过移动终端远程监控所述车辆的位置信息；
15、所述数据存储与分析模块用于存储并分析所述车辆的车辆数据。
16、可选地，还包括云端平台，所述云端平台用于与所述车辆进行通信。
17、可选地，所述云端平台包括远程数据存储模块、远程系统更新模块、系统自学习模块；
18、所述远程数据存储模块用于存储所述车辆对应的全部数据；
19、所述远程系统更新模块用于更新系统算法，修复已知缺陷或者部署新功能；
20、所述系统自学习模块用于提供机器学习算法和人工智能技术，并通过迭代优化进行自学习。
21、可选地，还包括无人驾驶传感器，所述无人驾驶传感器包括激光雷达传感器和视觉传感器，所述无人驾驶传感器用于采集所述车辆的周围环境信息。
22、根据本公开的第二方面，提供一种针对无人驾驶车辆系统的自诊断系统的运行方法，包括：
23、在系统启动阶段，启动针对无人驾驶车辆系统的自诊断系统，所述针对无人驾驶车辆系统的自诊断系统进行初始化并对车辆进行故障自检；
24、在车辆运行阶段，所述针对无人驾驶车辆系统的自诊断系统实时监测所述车辆的功能运行状况和无人驾驶车辆系统的状态，并进行故障自诊断。
25、可选地，所述系统启动阶段的监测结果和所述车辆运行阶段的监测结果显示在所述车辆的显示屏上。
26、可选地，所述方法还包括：
27、在系统云更新阶段，将更新模型文件上传至服务器，并采用蓝绿部署或者金丝雀发布策略将所述更新模型部署在所述针对无人驾驶车辆系统的自诊断系统中。
28、与现有技术相比，本公开实施例具有如下至少一种有益效果：
29、通过上述技术方案，设置实时监测系统，实现高效实时监测，及时发现潜在故障或异常情况，提高故障诊断的速度和准确性；设置传感器数据融合模块和传感器数据处理模块，对传感器数据进行融合和数据处理，获取全面、准确的车辆信息，及时检测传感器故障，提高故障诊断的综合性和可靠性，设置故障识别模块，对车辆的实时监测数据进行故障识别，识别车辆的故障；设置llama故障诊断模块，通过与操作用户交互并分析车辆的关联文本信息，识别车辆的潜在故障和异常，降低诊断门槛，提高系统的可访问性和可用性，降低故障诊断的劳动强度，提高无人驾驶车辆的可靠性和维护效率。
30、本公开的实施例，设置远程监控与控制系统，运营人员能够远程访问车辆，及时发现和解决故障，减少因故障导致的停车时间。
31、本公开的实施例，在云端平台设置系统自学习模块，实现基于车辆的实际运行情况优化诊断算法，提高车辆故障诊断的效率和准确性。
32、本公开的实施例，基于规则、模型、统计分析以及机器学习，准确的识别车辆的故障模式和异常情况。
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1.一种针对无人驾驶车辆系统的自诊断系统，其特征在于，包括：实时监测系统、传感器数据融合模块、传感器数据处理模块、故障识别模块、LLAMA故障诊断模型；
2.根据权利要求1所述的针对无人驾驶车辆系统的自诊断系统，其特征在于，还包括自动报警模块，所述自动报警模块与所述传感器数据处理模块、所述故障识别模块、所述LLAMA故障诊断模块分别连接，所述自动报警模块用于在所述车辆出现故障时进行信号预警。
3.根据权利要求2所述的针对无人驾驶车辆系统的自诊断系统，其特征在于，所述自动报警模块的信号预警方式包括声音警报、视觉警示、移动终端信息提示、邮件提示。
4.根据权利要求1所述的针对无人驾驶车辆系统的自诊断系统，其特征在于，还包括远程监控与控制系统，所述远程监控与控制系统包括远程监控模块、全球定位模块、远程控制模块、移动应用程序模块、数据存储与分析模块；
5.根据权利要求1所述的针对无人驾驶车辆系统的自诊断系统，其特征在于，还包括云端平台，所述云端平台用于与所述车辆进行通信。
6.根据权利要求5所述的针对无人驾驶车辆系统的自诊断系统
7.根据权利要求1所述的针对无人驾驶车辆系统的自诊断系统，其特征在于，还包括无人驾驶传感器，所述无人驾驶传感器包括激光雷达传感器和视觉传感器，所述无人驾驶传感器用于采集所述车辆的周围环境信息。
8.一种针对无人驾驶车辆系统的自诊断系统的运行方法，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述系统启动阶段的监测结果和所述车辆运行阶段的监测结果显示在所述车辆的显示屏上。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种针对无人驾驶车辆系统的自诊断系统，其特征在于，包括：实时监测系统、传感器数据融合模块、传感器数据处理模块、故障识别模块、llama故障诊断模型；
2.根据权利要求1所述的针对无人驾驶车辆系统的自诊断系统，其特征在于，还包括自动报警模块，所述自动报警模块与所述传感器数据处理模块、所述故障识别模块、所述llama故障诊断模块分别连接，所述自动报警模块用于在所述车辆出现故障时进行信号预警。
3.根据权利要求2所述的针对无人驾驶车辆系统的自诊断系统，其特征在于，所述自动报警模块的信号预警方式包括声音警报、视觉警示、移动终端信息提示、邮件提示。
4.根据权利要求1所述的针对无人驾驶车辆系统的自诊断系统，其特征在于，还包括远程监控与控制系统，所述远程监控与控制系统包括远程监控模块、全球定位模块、远程控制模块、移动应用程序模块、数据存储与分析模块；...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁伟，杨明，张晓，余赛，王春香，王冰，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：
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