一种应用于无人驾驶车辆的故障码处理系统和处理方法与流程

1.本说明书涉及无人驾驶车辆领域，特别涉及一种应用于无人驾驶车辆的故障码处理系统和处理方法。


背景技术：

2.无人驾驶车辆（又称自动驾驶车辆）是依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让计算设备可以在没有主动的操作下，自动安全地操作机动车。
3.现有无人驾驶车辆在运行中，由于没有人工介入，导致出现故障时难以进行故障的追溯，并且不能确保故障的自动处理效果。因此，需要提供一种便于溯源且能够自动处理部分故障的系统。


技术实现要素：

4.本说明书实施例之一提供一种应用于无人驾驶车辆的故障码处理系统，包括：云端服务器、域控制器、安全处理器及底盘模块，所述域控制器包括故障码处理模块及功能模块，所述安全处理器包括安全模块，其中，所述故障码处理模块与所述安全模块及所述云端服务器通信连接；所述功能模块与所述故障码处理模块及所述安全模块通信连接；所述功能模块被配置为：执行功能程序；基于执行结果生成第一故障码和/或关键数据；向所述故障码处理模块和/或所述安全模块上传所述第一故障码和/或所述关键数据；所述安全模块被配置为：基于接收的所述第一故障码和/或所述关键数据，判定是否出现故障；响应于出现故障，向所述底盘模块发出预设指令；向所述故障码处理模块上传第二故障码；所述底盘模块被配置为执行所述预设指令；所述故障码处理模块被配置为：对接收的所述第一故障码和/或所述第二故障码进行溯源处理；上传所述第一故障码和/或所述第二故障码和/或溯源结果至所述云端服务器。
5.本说明书实施例之一提供一种应用于无人驾驶车辆的故障码处理方法，基于安全模块执行，其特征在于，包括：基于从功能模块接收的第一故障码和/或关键数据，判定是否出现故障；响应于出现故障，向底盘模块发出预设指令；以及向故障码处理模块上传第二故障码。
6.本说明书实施例之一提供一种应用于无人驾驶车辆的故障码处理方法，基于功能模块执行，包括：执行功能程序；基于执行结果生成第一故障码和/或关键数据；以及向故障码处理模块和/或安全模块上传所述第一故障码和/或所述关键数据。
7.本说明书实施例之一提供一种应用于无人驾驶车辆的故障码处理方法，基于故障码处理模块执行，包括：对从功能模块接收的第一故障码和/或从安全模块接收的第二故障码进行溯源处理；以及上传所述第一故障码和/或所述第二故障码和/或溯源结果至云端服务器。
附图说明
8.本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：图1是根据本说明书一些实施例所示的故障码处理系统的示例性模块图；图2是根据本说明书一些实施例所示的故障码处理系统的各模块执行步骤的示例性流程图；图3是根据本说明书一些实施例所示的故障预测模型的示例性框图。
具体实施方式
9.为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。
10.应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。
11.如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。
12.本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
13.在一些实施例中，无人驾驶车辆在运行中可以实时监控其运行情况，并在出现故障时纪录出现故障的标识，但后续对车辆分析时，仅通过故障的标识无法快速确定异常部件，需要对各部件进行排查。
14.有鉴于此，本说明书一些实施例提供了一种应用于无人驾驶车辆的故障码处理系统，通过获取故障码并及时进行溯源，便于定位故障位置和技术分析。
15.图1是根据本说明书一些实施例所示的故障码处理系统的示例性模块图。图2是根据本说明书一些实施例所示的故障码处理系统的各模块执行步骤的示例性流程图。
16.如图1所示，图中示出的应用于无人驾驶车辆的故障码处理系统100包括：云端服务器110、安全处理器120、域控制器130及底盘模块140。
17.安全处理器120为用于处理与无人驾驶车辆运行或安全相关数据的设备，在一些实施例中，安全处理器120可以是微控制单元（mcu），例如英飞凌tc397。
18.安全处理器120包括安全模块122，安全模块122可以用于收集域控制器130上的关键数据和/或故障码等数据并进行处理。关于安全模块122的更多内容，可以参见后文中图2
相关描述。
19.云端服务器110为无人驾驶车辆平台（或控制方）的计算服务提供者，云端服务器110可以对接收到的（如域控制器130上传的）数据进行处理或存储等。
20.云端服务器110与无人驾驶车辆通讯连接，在一些实施例中，云端服务器110与域控制器130通过网络连接。需要说明的是，后文中提到的通讯连接均可以是通过网络连接，网络可包括公用网络（例如，因特网）、专用网络（例如，局域网（lan）、广域网（wan））等）等，或其组合。
21.域控制器130为无人驾驶车辆中的处理器，可以用于进行数据的获取、处理和传输等。在一些实施例中，域控制器130可以是系统级芯片（soc），如英伟达（nvidia）orin。
22.在一些实施例中，域控制器130包括故障码处理模块132及功能模块134，域控制器130可以通过运行一个或多个功能模块134实现一个或多个预设操作。
23.故障码处理模块132与功能模块134、安全模块122及云端服务器110通信连接。故障码处理模块132被配置成用于对各功能模块134以及安全模块122发出的故障码（如第一故障码和/或第二故障码）进行收集、溯源以及上传到云端服务器110等进行处理，关于故障码处理模块132的更多内容，可以参见后文中图2相关描述。
24.功能模块134与故障码处理模块132及安全模块122通信连接，在一些实施例中，功能模块134被配置成可以分别向故障码处理模块132以及安全处理器120上报关键数据和/或故障码。
25.在一些实施例中，功能模块134可以执行实现某些功能的程序，如获取传感器数据、对数据进行处理、对信息进行编解码等。功能模块134可以配置成一个模块执行多个程序，也可以是包括多个用于分别执行不同程序的子模块。关于功能模块134的更多内容，可以参见后文中图2相关描述。
26.底盘模块140可以是无人驾驶车辆的部分或全部底盘系统（如传动系统、行驶系统、转向系统和制动系统）。底盘模块140用于执行安全模块122下发的控制指令，其中，控制指令可以包括但不仅限于加速、减速、转向、挂挡、刹车等。
27.在一些实施例中，故障码处理系统100根据实际需要，还可以包括其他模块，如变速器模块、外部环境传感器等。需要说明的是，故障码处理系统100除了可以应用于无人驾驶车辆，还可以应用于如无人驾驶列车、无人驾驶船只等；此外，在有驾驶员驾驶的车辆上，同样可以适用该故障码处理系统100。
28.需要注意的是，以上对于故障码处理系统100及其模块的描述，仅为描述方便，并不能把本说明书限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该系统的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对各个模块进行任意组合，或者构成子系统与其他模块连接。在一些实施例中，图1中披露的故障码处理模块132及功能模块134可以是一个系统中的不同模块，也可以是一个模块实现上述的两个或两个以上模块的功能。例如，各个模块可以共用一个存储模块，各个模块也可以分别具有各自的存储模块。诸如此类的变形，均在本说明书的保护范围之内。
29.同时参考图2，图中示出了故障码处理系统100中功能模块134、安全模块122以及故障码处理模块132被配置的功能，在后文中将分别进行说明。
30.在一些实施例中，功能模块134被配置成执行步骤210~230中的一个或多个。
31.步骤210，执行功能程序。
32.功能程序是被设计为通过执行以实现某一个或多个功能的程序。在一些实施例中，功能程序可以是实现与车辆运行状态或行驶安全相关的功能的程序。例如，功能程序可以实现基于车辆上的传感器采集的多组数据确定车辆状态的功能，或者基于当前路径信息确定传动系统控制参数的功能等。
33.在一些实施例中，功能模块134可以通过执行功能程序得到执行结果。在一些其他实施例中，执行功能程序除执行结果外，还可以得到包括如执行花费的时间和响应延迟等信息。
34.步骤220，基于执行结果生成第一故障码和/或关键数据。
35.执行结果为功能程序的输出。以前述功能程序可以实现基于车辆上的传感器采集的数据确定车辆状态的功能为例，执行结果可以包括传感器采集的多组数据中可能存在异常的数据（如温度、电流、电压等），以及可能存在异常的数据具体信息（如高于预设值或低于预设值等）。
36.第一故障码为表征执行结果的代码，代码可以是字母和/或数值等形式。例如，在第一故障码中，可以通过“01”表示温度异常、通过“02”表示电流异常等。
37.在一些实施例中，当执行结果表示车辆当前无异常（如各数据均位于预设区间）或未能确定异常时，可以不生成第一故障码，或可以生成表征无异常/未确定异常的第一故障码，如“00”。
38.关键数据表示执行结果中受到关注或可能存在异常的数据。在一些实施例中，部分数据作为车辆形式过程中的重要数据，即使其处于预设范围内，也可以作为关键数据，如发动机转速、电机功率、车辆时速等。
39.在一些实施例中，执行结果中可以包括第一故障码和关键数据，换言之，功能程序可以被配置成当数据存在异常时，同时输出关键数据和第一故障码。例如，功能程序的输出的形式可以是：第一故障码“01”、关键数据“发动机当前水温120℃，高于预设值20%”。
40.在一些实施例中，功能模块134可以输出多个第一故障码。例如，当发动机转速超过预设值20%和发动机水温超过预设值20%时，可以包括第一故障码“01”（温度异常）和“03”（转速异常）。
41.步骤230，向故障码处理模块132和/或安全模块122上传第一故障码和/或关键数据。
42.功能模块134可以通过网络向安全模块122上传第一故障码和/或关键数据，或向故障码处理模块132和安全模块122均上传第一故障码和/或关键数据，以便于故障码处理模块132和/或安全模块122对数据进行进一步处理、分析。
43.功能模块134可以获取车辆运行信息，基于功能程序对故障进行初步判断；并且，功能模块134还可以将其运行结果发送至其他部件，以便于其他部件进一步分析。
44.在一些实施例中，安全模块122被配置成执行步骤310~330中的一个或多个。
45.步骤310，基于从功能模块134接收的第一故障码和/或关键数据，判定是否出现故障。
46.故障为无人驾驶车辆出现功能性问题的事件，例如，故障可以包括转向失灵、制动异常或传动异常等。
47.在一些实施例中，安全模块122可以基于第一故障码和/或关键数据，判定是否出现故障的方式包括判断第一故障码和/或关键数据中的每一个是否满足预设条件；当其中一个或多个数据不满足预设条件则判定出现故障。预设条件可以根据车辆实际情况设置，例如，预设条件可以是各参数位于安全运行区间内，安全运行区间可以是各部件正常运行参数区间扩大预设比例（如20%（如运行温度为40~100℃，扩大20%后区间为32~120℃））得到，当关键数据超出安全运行区间时，则判定出现故障，若关键数据超出正常运行参数区间但在安全运行区间内时，可以判定暂时未出现故障。
48.在一些实施例中，基于第一故障码和/或关键数据可能不足以判断当前车辆存在故障，如前述关键数据超出正常运行参数区间但在安全运行区间内或者单纯车速过低等情况，则安全模块122可以判定当前第一故障码和/或关键数据显示车辆未出现故障。
49.在一些实施例中，响应与车辆未出现故障时，安全模块122可以不执行后续步骤320和330。
50.步骤320，响应于出现故障，向底盘模块140发出预设指令。
51.预设指令为底盘模块140可执行的指令，通过预设指令可以使底盘模块140进行一个或多个操作，如加速、减速、转向、挂挡、刹车等。在一些实施例中，预设指令可以是人工根据故障或故障类型匹配的相应指令，底盘模块140可以通过执行该指令增加车辆故障时的安全性或解决故障。
52.在一些实施例中，预设指令可以是使底盘模块140中各部件运行至特殊状态（如安全模式）的指令，则响应于出现故障，无论故障类型，可以均向底盘模块140发出该预设指令，以进行安全介入。
53.在一些实施例中，安全模块122被进一步配置为：响应于出现故障，确定故障类型；基于故障类型确定预设指令；将预设指令下发至底盘模块140。
54.故障类型表示故障所属的类别，故障类型的划分可以依据出现故障位置划分（如软件故障、传动系统故障等）或故障的紧急程度划分（如高危故障、一般故障等）等。
55.在一些实施例中，安全模块122可以根据故障以及第一故障码和/或关键数据确定故障类型。在一些实施例中，安全模块122可以利用预设的故障表，以通过第一故障码和/或关键数据对故障类型进行推断。其中，故障表中条件为第一故障码和/或关键数据的预设数值范围，对应的结果为推断故障类型。当第一故障码和/或关键数据满足表中条件时，确定该条件对应的推断故障类型为当前故障类型。例如，当第一故障码为“03”（发动机转速异常），且关键数据包括单位时间内油耗超过预设值25%，此时，根据预设的故障表，推断故障可能为“火花塞故障”。
56.在一些实施例中，基于故障类型确定预设指令的方式可以与基于故障确定预设指令的方式类似，即利用人工根据故障类型匹配的相应指令作为预设指令。例如，当故障类型为高危故障时，预设指令可以是紧急刹车；当故障类型为一般故障时，预设指令可以是靠边停车；当故障类型为“火花塞故障”时，预设指令可以是控制车辆正常运行，但限制最大速度为原速度的60%等。
57.通过确定故障类型，可以快捷的确定适合当前车辆情况的预设指令并发送至底盘模块140，保证车辆的行车安全。
58.车辆在运行时可能出现多种故障，且不同故障可能存在多种不同应对方式，可以
采用不同预设指令，因此，在一些实施例中，还可以通过机器学习模型，确定是否出现故障和/或故障类型。
59.因此，在一些实施例中，安全模块122可以被进一步配置为：至少基于所述关键数据，通过故障预测模型300，确定是否出现故障和/或故障类型，所述故障预测模型300为机器学习模型。
60.参考图3，在一些实施例中，故障预测模型300可以是神经网络模型，如cnn（卷积神经网络）、dnn（深度神经网络）等。故障预测模型300用于确定车辆是否出现故障和/或故障类型。
61.在一些实施例中，故障预测模型300的输入可以包括第一故障码和/或关键数据；模型的输出为当车辆未出现故障时，指示未出现故障；当车辆出现故障时，指示出现故障并同时输出故障类型。在一些实施例中，故障预测模型300的输入还可以包括车辆型号。
62.在一些实施例中，故障预测模型300可以通过多个有标签的训练样本训练得到。具体的，可以将多个带有标签的训练样本输入初始故障预测模型300，通过标签和初始故障预测模型300的结果构建损失函数，基于损失函数通过梯度下降或其他方法迭代更新初始故障预测模型300的参数。当满足预设条件时模型训练完成，得到训练好的故障预测模型300。其中，预设条件可以是损失函数收敛、迭代的次数达到阈值等。
63.在一些实施例中，故障预测模型300训练的训练样本至少可以包括平台（或控制方）内的其他样本无人驾驶车辆的历史运行数据和/或第一历史故障码。其中，历史运行数据中至少包括历史关键数据；例如，其他无人驾驶车辆（同型号或不同型号）在平台控制下完成行程时，行程中发动机、传动系统、传感器等各个部件的工作参数；标签可以是样本车辆实际在该历史运行数据和/或第一历史故障码的情况下，是否出现故障以及故障类型的结果，标签可以基于人工标注获取。
64.通过使用基于其他车辆历史数据训练得到的故障预测模型300，可以快捷且准确的确定当前车辆是否出现故障和故障类型，以基于故障类型确定适合当前车辆情况的预设指令。
65.在一些实施例中，安全模块122可以被进一步配置为：基于所述关键数据，构建数据向量；基于所述数据向量在数据库中的检索结果，确定是否出现故障和/或故障类型，所述数据库中包括基于多个历史关键数据构建的多个历史数据向量和/或各个历史数据向量分别对应的故障和/或故障类型。
66.在一些实施例中，安全模块122可以采用特征提取的方式基于所述关键数据，构建数据向量，具体的，可以采用特征提取算法（如one-hot编码或tf-idf算法等）或特征提取模型（如卷积神经网络或transformer）等方式确定关键数据中对应每个数据的向量，并将多个向量融合（如对位相加等）得到数据向量。
67.在一些实施例中，数据库中包括基于多个历史关键数据构建的历史数据向量，历史关键数据构建的历史数据向量的方式可以与前述基于关键数据构建数据向量的方式相同；数据库中还包括各个历史数据向量对应的故障类型。
68.在一些实施例中，安全模块122可以通过检索数据向量在数据库中的检索结果，检索的方式包括如milvus引擎或其他方式。根据所使用的不同的向量检索方式可以确定不同的预设条件，例如，在一些实施例中，可以确定数据向量与历史数据向量间的向量距离（如
欧氏距离、曼哈顿距离或余弦距离等），当向量距离小于预设值时，则判断存在故障，且历史数据向量对应的故障类型即为当前车辆的故障类型，若数据向量与任一历史数据向量间的向量距离均大于预设值，则可以判断无故障。
69.通过预先建立的数据库，可以快捷且准确的确定当前车辆是否出现故障和故障类型。
70.步骤330，向故障码处理模块132上传第二故障码。
71.第二故障码为表征安全模块122确定的车辆故障的代码。在一些实施例中，第二故障码可以与步骤310中确定的故障相关，例如，前述示例中推断故障类型为“火花塞故障”，则第二故障码可以是“1s”。
72.在一些实施例中，第二故障码可以与第一故障码相同或部分相同，例如安全模块122在步骤310中，若基于第一故障码和/或关键数据判断车辆当前无故障，则第二故障码可以与第一故障码相同，并且向故障码处理模块132上传该第二故障码。在一些实施例中，若第二故障码与第一故障码不同时，安全模块122还可以同时上传第二故障码和第一故障码。在一些实施例中，安全模块122还可以同时上传第二故障码和关键数据至故障码处理模块132。
73.功能模块134和安全模块122生成的第一故障码以及第二故障码可以以一定周期上传至故障码处理模块132，以获知车辆的运行状态或及时进行溯源。在一些实施例中，功能模块134被配置为基于预设周期向故障码处理模块132和/或安全模块122上传第一故障码和/或关键数据；安全模块122被配置为基于预设周期向故障码处理模块132上传第二故障码。
74.预设周期为第一故障码和/或第二故障码的上传周期，预设周期可以是车辆在运行前通过人工设定或自动调整得到。例如，功能模块134可以每隔30秒向故障码处理模块132和/或安全模块122上传第一故障码和/或关键数据；安全模块122可以每隔30秒向故障码处理模块132上传第二故障码。在一些实施例中，功能模块134和安全模块122的预设周期还可以是1分钟、10秒或5秒等。
75.在一些实施例中，预设周期在车辆运行中是可以变化的，如功能模块134当前周期生成第一故障码，则预设周期为10秒，功能模块134当前周期未生成第一故障码，则预设周期为20秒等。
76.在一些实施例中，功能模块134和安全模块122的预设周期可以不同，如功能模块134可以每隔15秒向故障码处理模块132和/或安全模块122上传第一故障码和/或关键数据；安全模块122可以每隔20秒向故障码处理模块132上传第二故障码，为了便于描述，后文中以功能模块134和安全模块122采用相同的预设周期进行说明。
77.在一些实施例中，预设周期可以基于所述无人驾驶车辆的运行数据和/或车辆信息确定。
78.运行数据为车辆当前各运行参数，可以通过车辆上的传感器获取。例如，运行数据可以包括本次行驶时间、车辆时速、发动机转速和变速箱档位等。
79.车辆信息为车辆的客观参数，可以通过说明书或车辆预设接口获取。例如，车辆信息可以包括车辆使用年限、车辆性能参数（马力、百公里加速）、历史故障等。
80.在一些实施例中，故障码处理系统100可以根据多个运行数据和/或车辆信息确定
当前车辆稳定系数（运行数据和/或车辆信息偏离预设值越多，则稳定系数越小），并基于稳定系数确定预设周期，其中，稳定系数越大则预设周期越长。
81.在一些实施例中，故障码处理系统100可以基于运行数据和/或车辆信息确定车辆使用特征；基于车辆使用特征，确定所述预设周期。
82.车辆使用特征为通过特征提取的方式，从运行数据和/或车辆信息中获取的特征向量。特征向量可以是多维向量，运行数据和车辆信息可以分别对应两个特征向量，在一些实施例中，可以将两特征向量进行拼接或融合得到车辆使用特征。
83.如前文所述，故障码处理系统100可以采用特征提取的方式确定车辆使用特征，特征提取可以参见前文中构建数据向量的方式，此处不再赘述。
84.在一些实施例中，基于车辆使用特征确定所述预设周期可以通过向量匹配的方式，在预设的推荐周期表中检索确定推荐周期作为预设周期。推荐周期表中包括基于其他无人驾驶车辆的历史运行数据以及车辆信息进行聚类得到的参考车辆使用特征，以及人工设置的对应该参考车辆使用特征的推荐周期。
85.在推荐周期表中向量检索的方式可以参考前文中通过检索数据向量在数据库中的检索的方式，此处不再赘述。示例性的，在一些实施例中，可以基于向量距离确定当前车辆使用特征与参考车辆使用特征是否匹配，当向量距离小于距离阈值时，则认为两者匹配，可以将该参考车辆使用特征对应的推荐周期作为当前车辆的预设周期。
86.通过确定车辆使用特征，可以快速的选取预设周期，并且预设周期有其他车辆的历史运行数据作为支撑，使得选取的预设周期更加准确。
87.在一些实施例中，故障码处理模块132配置成执行步骤410和/或步骤420。
88.步骤410，对从功能模块134接收的第一故障码和/或从安全模块122接收的第二故障码进行溯源处理。
89.溯源处理是为确定出现故障码的根源（如某个部件）而进行的处理操作。当故障码（如第一故障码或第二故障码）出现的时候，往往对应部件的上下游模块会随之出现其它故障。找到引发故障的故障码对应的根源可以有效提高排查问题的效率，降低工作难度。
90.在一些实施例中，进行溯源处理后，故障码处理模块132可以获取溯源结果，溯源结果即车辆中导致出现故障或异常的根源（如某个部件）。
91.溯源结果可以通过异常的部件的代码表示。在一些实施例中，可以在故障码末尾增加表示溯源结果的字符，以体现故障码的溯源结果。示例性的，如前述发动机水温过高导致的出现第一故障码“01”，若溯源结果表示发动机水箱温度传感器异常，则可以将第一故障码以及溯源结果表示为“01ts”，若溯源结果表示冷却液不足导致异常，则可以将第一故障码以及溯源结果表示为“01cl”等。
92.由于车辆结构较为复杂，故障码处理模块132可以通过机器学习辅助进行溯源处理。在一些实施例中，故障码处理模被进一步配置为基于溯源模型对接收的第一故障码和/或第二故障码进行溯源处理，得到溯源结果，溯源模型为机器学习模型。
93.在一些实施例中，溯源模型的输入可以包括第一故障码和/或第二故障码；模型的输出为溯源结果。溯源模型的训练方式可以与故障预测模型300相似，具体可以参见图3相关内容。
94.在一些实施例中，溯源模型训练的训练样本至少可以包括平台（或控制方）内的其
他样本无人驾驶车辆的第一故障历史码和/或第二故障历史码，例如，其他无人驾驶车辆在平台控制下完成行程时，行程中出现的第一历史故障码和第二历史故障码；标签可以是第一历史故障码和第二历史故障码对应的历史溯源结果，历史溯源结果可以是人工基于行程中出现的第一历史故障码和第二历史故障码并结合其他运行参数确定，标签可以基于人工标注获取。
95.通过溯源模型，可以引入人工经验，基于故障码准确的确定溯源结果。
96.在一些实施例中，溯源结果可以至少包括与第一故障码和/或第二故障码相关的先后顺序关系和/或逻辑关系。
97.先后顺序可以基于故障码处理模块132获取故障码的时间确定，先后顺序包括多个第一故障码的获取顺序、多个第二故障码的获取顺序以及第一故障码和第二故障码的获取顺序。基于先后顺序可以使得溯源结果存在链式关系，更便于分析车辆故障。
98.逻辑关系可以反应第一故障码和/或第二故障码的依赖关系，如前述发动机水温异常，仅从温度无法溯源是温度传感器异常或发动机异常，需要获取后续（如与耗油量、运行状况等相关的）第一故障码和/或第二故障码以便于判断。
99.在一些实施例中，逻辑关系可以包括因果关系。在一些实施例中，因果关系可以基于查询因果表确定，例如，因果表中可以预存各类故障的触发原因，以及该故障会触发的后续故障，或者触发该故障的前期故障等，进而可以得到第一故障码和/或第二故障码因果关系。
100.基于顺序关系和逻辑关系，使得溯源结果含有的信息更加丰富，便于后续对车辆运行数据进行分析、处理。
101.步骤420，上传第一故障码和/或第二故障码和/或溯源结果至云端服务器110。
102.在一些实施例中，故障码处理模块132上传第一故障码、第二故障码和溯源结果至云端服务器110，在故障码处理模块132进行溯源处理中若未能获取溯源结果，则可以直接将第一故障码和/或第二故障码上传至云端服务器110。服务器可以对第一故障码、第二故障码和溯源结果中的一个或多个进行存储、进一步分析，或者，将其高亮显示于平台（或控制方）的显示设备中。
103.故障码处理模块132基于故障码及时进行溯源并获取溯源结果，便于后续车辆运行数据进行分析、处理，且及时获取的结果更具有客观性。
104.通过应用于无人驾驶车辆的故障码处理系统100，可以使得车辆故障得到可靠处理，并且及时对障码进行收集并进行溯源，便于快速定位系统故障，有效提高排查问题的效率，降低工作难度且可以供后续技术分析。
105.应当注意的是，上述有关步骤210~230、步骤310~330、步骤410和步骤420的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本说明书的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本说明书的指导下可以对步骤210~230、步骤310~330、步骤410和步骤420进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本说明书的范围之内。
106.上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。
107.同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
108.此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
109.同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
110.一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有
±
20%的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
111.针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本说明书权利要求最广范围有限制的文件（当前或之后附加于本说明书中的）也除外。需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。
112.最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。

技术特征：
1.一种应用于无人驾驶车辆的故障码处理系统，其特征在于，包括：云端服务器、域控制器、安全处理器及底盘模块，所述域控制器包括故障码处理模块及功能模块，所述安全处理器包括安全模块，其中，所述故障码处理模块与所述安全模块及所述云端服务器通信连接；所述功能模块与所述故障码处理模块及所述安全模块通信连接；所述功能模块被配置为：执行功能程序；基于执行结果生成第一故障码和/或关键数据；向所述故障码处理模块和/或所述安全模块上传所述第一故障码和/或所述关键数据；所述安全模块被配置为：基于接收的所述第一故障码和/或所述关键数据，判定是否出现故障；响应于出现故障，向所述底盘模块发出预设指令；向所述故障码处理模块上传第二故障码；所述底盘模块被配置为执行所述预设指令；所述故障码处理模块被配置为：对接收的所述第一故障码和/或所述第二故障码进行溯源处理；上传所述第一故障码和/或所述第二故障码和/或溯源结果至所述云端服务器。2.如权利要求1所述的故障码处理系统，其特征在于，所述安全模块被配置为：响应于出现故障，确定故障类型；基于所述故障类型确定所述预设指令；将所述预设指令下发至所述底盘模块。3.如权利要求1所述的故障码处理系统，其特征在于，所述安全模块被配置为：至少基于所述关键数据，通过故障预测模型，确定是否出现故障和/或故障类型，所述故障预测模型为机器学习模型。4.如权利要求1所述的故障码处理系统，其特征在于，所述安全模块被配置为：基于所述关键数据，构建数据向量；基于所述数据向量在数据库中的检索结果，确定是否出现故障和/或故障类型，所述数据库中包括基于多个历史关键数据构建的多个历史数据向量和/或各个历史数据向量分别对应的故障类型。5.如权利要求1所述的故障码处理系统，其特征在于：所述功能模块被配置为基于预设周期向所述故障码处理模块和/或所述安全模块上传所述第一故障码和/或所述关键数据；所述安全模块被配置为基于所述预设周期向所述故障码处理模块上传所述第二故障码。6.如权利要求1所述的故障码处理系统，其特征在于：所述故障码处理模块被配置为基于溯源模型对接收的所述第一故障码和/或所述第二故障码进行溯源处理，得到所述溯源结果，所述溯源模型为机器学习模型。7.如权利要求6所述的故障码处理系统，其特征在于：所述溯源结果至少包括与所述第一故障码和/或所述第二故障码相关的先后顺序关系
和/或逻辑关系。8.一种应用于无人驾驶车辆的故障码处理方法，基于安全模块执行，其特征在于，包括：基于从功能模块接收的第一故障码和/或关键数据，判定是否出现故障；响应于出现故障，向底盘模块发出预设指令；以及向故障码处理模块上传第二故障码。9.一种应用于无人驾驶车辆的故障码处理方法，基于功能模块执行，其特征在于，包括：执行功能程序；基于执行结果生成第一故障码和/或关键数据；以及向故障码处理模块和/或安全模块上传所述第一故障码和/或所述关键数据。10.一种应用于无人驾驶车辆的故障码处理方法，基于故障码处理模块执行，其特征在于，包括：对从功能模块接收的第一故障码和/或从安全模块接收的第二故障码进行溯源处理；以及上传所述第一故障码和/或所述第二故障码和/或溯源结果至云端服务器。

技术总结
本申请实施例公开了一种应用于无人驾驶车辆的故障码处理系统和处理方法。该系统包括：云端服务器、域控制器、安全处理器及底盘模块，所述域控制器包括故障码处理模块及功能模块，所述安全处理器包括安全模块，其中，所述故障码处理模块与所述安全模块及所述云端服务器通信连接；所述功能模块与所述故障码处理模块及所述安全模块通信连接。块及所述安全模块通信连接。块及所述安全模块通信连接。


技术研发人员：任殊鹏 阳钧 刘羿 何贝
受保护的技术使用者：北京斯年智驾科技有限公司
技术研发日：2023.09.07
技术公布日：2023/10/19