汽車後臺伺服器的故障診斷方法及系統與流程
2023-06-21 20:26:02 2
本發明涉及汽車技術領域，尤其涉及一種汽車後臺伺服器的故障診斷方法及系統。
背景技術：
目前，汽車已在很多城市普遍使用，尤其隨著電動汽車的不斷普及，電動汽車所需的充電樁及售後服務點也逐步設立，但是這些充電樁及售後服務點的設立相對固定。當電動汽車出現故障、事故或者電量不足時，需要尋找最近的售後服務點。
目前採用的方法主要是利用GPRS定位搜索來尋求距離自身最近的售後服務點，然而當網絡信號不好或汽車由於自身故障無法進行搜索時，很難找到售後服務點，造成汽車的故障不能及時得到處理，不便於及時維修，不能保證車輛的運行安全性。
技術實現要素：
有鑑於此，本發明的主要目的在於提供一種汽車後臺伺服器的故障診斷方法及系統，能夠及時為故障車輛調度售後服務。
為達到上述目的，本發明的技術方案是這樣實現的：
一種汽車後臺伺服器的故障診斷方法，所述方法包括：
檢測到故障車輛時，計算故障車輛與預先存儲的售後服務點之間的距離；
比較各距離的大小，將與故障車輛距離最近的售後服務點確定為第一售後服務點；
向預先存儲的集中後臺服務點發送故障車輛位置和第一售後服務點位置。
一種汽車後臺伺服器的故障診斷系統，所述系統包括：計算單元、確定單 元、發送單元；其中，
所述計算單元，用於檢測到故障車輛時，計算故障車輛與預先存儲的售後服務點之間的距離；
所述確定單元，用於將與故障車輛距離最近的售後服務點確定為第一售後服務點；
所述發送單元，用於向預先存儲的集中後臺服務點發送故障車輛位置和第一售後服務點位置。
本發明實施例提供的汽車後臺伺服器的故障診斷方法及系統，在檢測到故障車輛時，計算故障車輛與售後服務點的距離，確定與故障車輛距離最近的售後服務點為第一售後服務點，並將故障車輛和第一售後服務點的位置發送給集中售後服務點，由集中售後服務點調度該第一售後服務點，能夠及時就近為故障車輛調度售後服務點為其服務，避免了基於GPRS定位搜尋時由於信號不佳等狀況搜尋效果差的情況發生，節省了資源成本，還能夠保證故障車輛快速便捷的得到維修，提高售後服務的效率和車輛運行效率，保障車輛的安全運行。
附圖說明
圖1為本發明實施例提供的汽車後臺伺服器的故障診斷方法的實現流程圖；
圖2為本發明實施例提供的汽車後臺伺服器的故障診斷方法的具體實現流程圖；
圖3為本發明實施例提供的汽車後臺伺服器的故障診斷系統的結構示意圖。
具體實施方式
為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚明白，以下舉實施例並參照附圖，對本發明進一步詳細說明。
圖1示出了本發明實施例提供的，如圖1所示，所述方法包括下述步驟：
步驟101，檢測到故障車輛時，計算故障車輛與預先存儲的售後服務點之間的距離；
這裡，可以採用蟻群算法計算故障車輛與預先存儲的售後服務點之間的距離。
具體地，蟻群算法(Ant Colony Optimization，ACO)，又稱螞蟻算法，是一種用來尋找優化路徑的機率型算法。螞蟻算法主要是通過螞蟻群體之間的信息傳遞而達到尋優的目的，具體過程為：螞蟻在通過的路徑上釋放出一種特殊的分泌物——信息素來尋找路徑，當它們碰到一個還沒有走過的路口時，就隨機地挑選出一條路徑前行，同時釋放出與路徑長度有關的信息素。螞蟻走的路徑越長，則釋放的信息素強度越小。當後來的螞蟻再次碰到這個路口時，選擇信息素強度較大的路徑的概率相對較大，而其他路徑上的信息量卻會隨著時間的流逝而逐漸消減，最終整個蟻群會找出最優路徑。同時蟻群還能夠適應環境的變化，當蟻群的運動路徑上突然出現障礙物時，螞蟻也能很快地重新找到最優路徑。可見，在整個尋徑過程中，雖然單只螞蟻的選擇能力有限，但是通過信息素的作用使整個蟻群行為具有非常高的自組織性，螞蟻之間交換著路徑信息，最終通過蟻群的集體自催化行為找出最優路徑。
本實施例中，採用蟻群算法計算故障車輛與預先存儲的售後服務點之間的距離包括：根據路徑上的信息素，確定故障車輛與售後服務點之間的最優路徑；其中，所述路徑上的信息素的強度越強，選擇該路徑的概率越大；計算該最優路徑的長度，並將該長度作為故障車輛與售後服務點之間的距離。
步驟102，比較各距離的大小，將與故障車輛距離最近的售後服務點確定為第一售後服務點；
步驟103，向預先存儲的集中後臺服務點發送故障車輛位置和第一售後服務點位置。
圖2示出了本發明實施例提供的汽車後臺伺服器的故障診斷方法的具體實現流程，如圖2所示，包括下述步驟：
步驟201，對自身應用地區的所有集中後臺服務點及售後服務點進行初始 化；其中，所述售後服務點接收集中後臺服務點的調度。
步驟202，檢測到故障車輛時，計算故障車輛與預先存儲的售後服務點之間的距離；
這裡，可以採用蟻群算法計算故障車輛與預先存儲的售後服務點之間的距離。
具體地，ACO，又稱螞蟻算法，是一種用來尋找優化路徑的機率型算法。螞蟻算法主要是通過螞蟻群體之間的信息傳遞而達到尋優的目的，具體過程為：螞蟻在通過的路徑上釋放出一種特殊的分泌物——信息素來尋找路徑，當它們碰到一個還沒有走過的路口時，就隨機地挑選出一條路徑前行，同時釋放出與路徑長度有關的信息素。螞蟻走的路徑越長，則釋放的信息素強度越小。當後來的螞蟻再次碰到這個路口時，選擇信息素強度較大的路徑的概率相對較大，而其他路徑上的信息量卻會隨著時間的流逝而逐漸消減，最終整個蟻群會找出最優路徑。同時蟻群還能夠適應環境的變化，當蟻群的運動路徑上突然出現障礙物時，螞蟻也能很快地重新找到最優路徑。可見，在整個尋徑過程中，雖然單只螞蟻的選擇能力有限，但是通過信息素的作用使整個蟻群行為具有非常高的自組織性，螞蟻之間交換著路徑信息，最終通過蟻群的集體自催化行為找出最優路徑。
本實施例中，採用蟻群算法計算故障車輛與預先存儲的售後服務點之間的距離包括：根據路徑上的信息素，確定故障車輛與售後服務點之間的最優路徑；其中，所述路徑上的信息素的強度越強，選擇該路徑的概率越大；計算該最優路徑的長度，並將該長度作為故障車輛與售後服務點之間的距離。
步驟203，比較各距離的大小，將與故障車輛距離最近的售後服務點確定為第一售後服務點；
步驟204，向預先存儲的集中後臺服務點發送故障車輛位置和第一售後服務點位置。
步驟205，集中後臺服務點根據接收到的故障車輛位置和第一售後服務點位置，調度第一售後服務點對故障車輛進行響應；
步驟206，判斷是否對所有的故障車輛響應完畢，若是，則當前流程結束，否則，執行步驟202。
本發明實施例還提供的一種汽車後臺伺服器的故障診斷系統，該系統的各功能模塊可用於上述方法實施例的流程，具體可參考圖3，包括：計算單元31、確定單元32以及發送單元33；其中，
所述計算單元31，用於檢測到故障車輛時，計算故障車輛與預先存儲的售後服務點之間的距離；
所述確定單元32，用於將與故障車輛距離最近的售後服務點確定為第一售後服務點；
所述發送單元33，用於向預先存儲的集中後臺服務點發送故障車輛位置和第一售後服務點位置。
可選的，所述系統還包括：初始化單元30，用於對自身應用地區的所有集中後臺服務點及售後服務點進行初始化；其中，所述售後服務點接收集中後臺服務點的調度。
可選的，所述計算單元31，具體用於採用蟻群算法計算故障車輛與預先存儲的售後服務點之間的距離。
可選的，所述計算單元31包括：最優路徑確定子單元311、距離計算子單元312；其中，
所述最優路徑確定子單元311，用於根據路徑的信息素，確定故障車輛與售後服務點之間的最優路徑；其中，所述路徑的信息素的強度越強，選擇該路徑的概率越大；
所述距離計算子單元312，用於計算該最優路徑的長度，並將該長度作為故障車輛與售後服務點之間的距離。
可選的，所述集中後臺服務點(圖3未示出)，可與該系統集成設置，也可分離設置，用於根據接收到的故障車輛位置和第一售後服務點位置，調度第一售後服務點對故障車輛進行響應，直至所有的故障車輛響應完畢。
本發明提供的汽車後臺伺服器的故障診斷系統，各單元工作過程與上述方 法實施例類似，在此不再贅述。
本發明實施例提供的汽車後臺伺服器的故障診斷方法及系統，在檢測到故障車輛時，計算故障車輛與售後服務點的距離，確定與故障車輛距離最近的售後服務點為第一售後服務點，並將故障車輛和第一售後服務點的位置發送給集中售後服務點，由集中售後服務點調度該第一售後服務點，能夠及時就近為故障車輛調度售後服務點為其服務，避免了基於GPRS定位搜尋時由於信號不佳等狀況搜尋效果差的情況發生，節省了資源成本，還能夠保證故障車輛快速便捷的得到維修，提高售後服務的效率和車輛運行效率，保障車輛的安全運行。
本領域普通技術人員可以理解：實現上述各方法實施例的全部或部分步驟可以通過程序指令相關的硬體來完成。前述的程序可以存儲於一計算機可讀取存儲介質中。該程序在執行時，執行包括上述各方法實施例的步驟；而前述的存儲介質包括：ROM、RAM、磁碟或者光碟等各種可以存儲程序代碼的介質。
最後應說明的是：以上各實施例僅用以說明本發明的技術方案，而非對其限制；儘管參照前述各實施例對本發明進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解：其依然可以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分或者全部技術特徵進行等同替換；而這些修改或者替換，並不使相應技術方案的本質脫離本發明各實施例技術方案的範圍。