云诊断技术在智能网联汽车的应用研究

作者：李阳春翟庆文章来源：AI《汽车制造业》发布时间：2021-12-30

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随着客户与市场对汽车智能化、网联化功能配置的要求越来越高，整车厂在设计开发新车型时，配置的电气功能也越来越复杂，以满足客户的更多需求并提高市场竞争力。云诊断技术是一种智能的远程诊断技术，可有效帮助智能网联汽车解决电气故障，帮助客户节省时间和成本。

智能网联汽车概念已经逐渐深入终端客户，整车厂设计开发的汽车配置越来越智能化。当前，车辆的使用场景也随之变化，客户对车辆的使用也由原来单纯的驾驶功能变得更多样化。先进的车载娱乐系统、网联服务等配置为驾乘人员提供了丰富的娱乐体验。当然要实现这些功能非常不易，从汽车电子电气架构角度来讲，需要新的总线通信技术与架构设计方案来支撑功能配置的复杂性。

复杂的汽车，一旦发生故障，客户还是会按照传统的方式进行维修，一般的方式是使用有线设备进行维修或者有专业人士指导维修，有时还有可能因找不到问题的根本原因需要寻求整车厂支持。整个过程费时费力，会降低品牌的竞争力，容易引起客户投诉。整车厂在提高车型产品功能质量的同时，必须提升汽车诊断技术实力，从根本上解决上述问题，甚至是颠覆传统的诊断方式，提高服务效率与质量。

云诊断技术

与传统诊断模式相比，云诊断技术是一种智能型的远程诊断技术，其最大的特点是可以远程对车辆进行诊断并产生诊断报告供客户查阅。一旦车辆出现问题，技术人员可以在各个地方远程连接到车辆，检测车辆状态，甚至整车厂的专家也可以远程帮助其对车辆进行维修。

车辆还可以进行自身监控或者自诊断，随时将自身状态信息或者数据上传至云端，供系统进行数据分析，当车辆发生问题时，便于技术人员快速有效地提出解决方案。另外，这些数据还可以作为预测故障或者保养的依据，适时提醒客户需要做哪些必要的保养，以保护车辆。对于智能网联汽车而言，大量的通信数据不仅是智能驾驶或者高端车载娱乐系统实现的基础，而且是对车辆故障进行有效维修的依据，并且这种电气诊断是基于学习和启发模式的，即随着数据和样例的增多，其计算也会越来越快、越精准和越有效。

当车辆因功能缺陷或者配置升级，需要对控制器进行刷写时，云诊断可以对车辆实现远程软件刷写，客户不需要再进入店中进行离线操作。甚至客户都可以不在车上，云诊断技术可以提供静默式的软件升级。总之无论是静默升级的方式还是推送升级的方式，客户均无需再到经销商处，省时省力。云诊断基于大数据计算与分析，使客户得到远程诊断、维修服务，这是整车厂不可缺少的技术，更重要的是该远程诊断系统会基于诊断数据不断自我完善，可以提供精确、安全和有效的服务。

诊断系统实现

1. 传统诊断系统

传统的离线式诊断服务均是由各个经销商使用诊断设备对车辆有线连接而进行服务的，其基本结构如图 1 所示。传统的方式是用一个诊断终端设备通过有线的方式连接汽车。中间的诊断实时操作系统负责如下工作：① 通信总线协议解析，包括时间参数及网络层通信等；②数据解析，诊断数据报文解析；③逻辑链路开启。诊断终端应用程序提供人机界面与使用者进行交互，例如诊断功能的执行、软件的刷写、数据流的读取、动作的执行及功能的配置等操作，高端的应用程序还包括引导式诊断。

图 1 传统诊断系统架构

2. 云诊断的实现

云诊断技术需要对诊断实时解析系统进行模块化设计，将各个模块进行切割，从而使每个模块实现不同的功能。云诊断协议架构如图 2 所示。

图 2 云诊断协议架构

首先，云诊断技术不再需要物理连接终端，其中最重要的是将协议解析的诊断实时操作系统做好模块化设计。每个模块都符合 ISO 22901 国际标准的灵活设计。将诊断数据单元解析工作由原来的物理终端负责转移到诊断实时操作系统中。用开放式诊断数据（ODX）描述整车的所有诊断数据信息，例如数据流、故障码、各个动作和例程控制等。因 ODX 数据的语法是由 ISO 国际标准描述的，故生成的 ODX 数据是国际通用的。除了诊断数据，ODX 数据还描述了诊断通信的协议、时间参数、寻址方式和 ID 等各种协议、网络层协议内容。

其次，当诊断功能需要执行序列时，用开放式诊断序列（OTX）进行诊断描述，同 ODX 数据一样，OTX 的语法与语义均由 ISO 13209 国际标准描述，整车所有诊断序列均用 OTX 描述，也可以国际通用，诊断流程中的各诊断元素均来源于 ODX 数据。

再次，OTX 与人机界面的应用端的交互接口，其用于使用者执行操作时能够调用诊断序列的执行。

最后，人机交互节点的远程应用端，即使用者，可以远程开启诊断序列或者诊断通信获取车辆数据或者状态。

云诊断技术的关键是如何远程与车辆进行诊断通信，从而达到获取诊断数据进行分析计算得到维修指导方案的目的。上述提到的协议架构是诊断通信的重点。接下来是整个云诊断系统的搭建，云诊断技术系统架构原理如图 3 所示。

图 3 云诊断系统架构原理

解决远程诊断通信的问题后，应用端可以获取诊断数据。由云端对诊断数据进行智能化的计算与分析，最终得到解决或者维修方案。如果需要专业技术人员的支持，这些数据可以共享使用，无须重复获取。这些是在车辆需要诊断时的流程。当车辆处于正常状态时，可以实时监控车辆的状态并反馈至云端，例如续驶里程等信息，当数值超过某个阈值，就会提示车辆需要进行保养，或者提示续驶里程达到一定范围，可能会出现某些问题。这些基于诊断数据进行的提示就是预测行为。当车辆需要进行软件升级时，同样可以与车辆进行远程通信实现静默或者在线升级，从而达到配置升级与问题改正的目的。诊断数据还可以用于开发新车型的源数据，为新产品开发提供数据和设计参考。