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文丨江平留声机
编辑|柊姜留声机
随着自动驾驶技术的不断发展，传感器在车辆系统中的重要性日益凸显，但传感器故障会严重影响自动驾驶车辆的安全性和可靠性。
为了保证自动驾驶汽车的正常运行，必须开发先进的故障检测、识别和预测方法以及能够应对多传感器和多故障情况的系统。
在本文中，我们探索了一种基于向量机的新方法，旨在自动车辆控制器中的故障检测、识别和预测。数据驱动的学习技术使您能够更好地捕获复杂的系统行为并将其应用于现实世界的应用程序。缺陷管理机制。
自动驾驶车辆传感器状态监测与缺陷预测方法研究
自动驾驶汽车的出现显着增加了车内传感器的数量，并且随着这些应用变得更加依赖于各种传感器的运行，系统容错和健康意识变得更加重要。
当今道路上的车辆依靠定期维护和维修计划来保持安全可靠的运行范围。
然而，定期维护和维修计划并不适合自动驾驶汽车，因为没有机制可以监控维修间隔期间各个部件的状况。
值得注意的是，传感器中的意外故障可能会传播到自动驾驶功能的所有阶段，导致这些功能的输出出现重大错误，降低车辆安全性并可能导致严重后果。
开发容错的主要方法可分为硬件冗余、基于模型的方法和基于数据的方法，其中硬件冗余是比较两个相同传感器的输出的传统方法。
如果差异超出一定范围，则存在缺陷，这可能是一种昂贵的方法，在批量生产的汽车应用中显然不具有成本效益。
然而，基于模型的方法通常通过计算测量参数与系统模型而不是物理第二传感器之间的残差来工作。
基于模型的故障检测在汽车领域受到了关注，其中安全考虑尤为重要，例如导航系统、电力系统和横摆力矩控制。
随着使用更多的传感器和系统，需要开发和实现更复杂的模型，这是基于模型的方法的主要弱点。
由于未建模的动力学、模型不确定性和传感器噪声，基于模型的技术通常缺乏鲁棒性。
现有技术仅限于识别特定的已知缺陷，但是当并非所有缺陷类型已知时，这可能是缺陷识别的弱点。
相比之下，数据驱动方法使用大量数据对车辆和故障条件进行建模，创建捕获复杂系统行为的模型，从而解释基于模型的方法难以解释的系统行为。
数据驱动方法所需的大量数据是一个基本题。然而，最近，连接车辆、分布式计算以及存储和分析来自各种传感器的数据的可能性为使用数据驱动方法进行开发提供了可能性。汽车应用中的智能故障检测、隔离和识别系统开辟了道路。
事实证明，数据驱动的学习技术对于飞机工业的缺陷检测和维护是有效的。
实现这一目标的主要数据驱动方法包括人工神经网络最近邻算法和支持向量机。
ANN通过隐藏层映射输入节点和输出节点，通过映射来确定新数据是否有缺陷，k-NN对k个邻居进行分类来确定新数据是否有缺陷或异常。
一般来说，ANN和k-NN的泛化性能都很差，而SVM是一种统计学习方法，可以识别缺陷数据和正常数据之间的分离超平面。
使用这个超平面来检查新数据中的缺陷可以提供比ANN和k-NN更强的泛化能力。
自动驾驶汽车多传感器故障检测与预测研究
目前数据驱动的FDII架构可以分为单个传感器的单次错误检测、多传感器系统的单次错误检测以及单个传感器的多个错误检测和识别。
尽管近年来人们对用于故障检测和识别应用的数据驱动方法产生了浓厚的兴趣，但在多传感器、多故障检测和识别以及基于状态的预测故障检测方面仍然存在研究空白。
由于实际系统包含多个传感器，因此多个传感器很可能会发生故障，因此克服这一差距非常重要。
同样，随着汽车行业转向基于状态的维护概念，缺乏基于状态的预测性故障检测是一个持续的挑战。
数据驱动的方法之前已应用于根据使用数据预测故障，例如运行时间、使用寿命等。然而，基于使用的数据通常需要使用AGE和故障类型之间的相关性，严格来说，这对于传感器来说并不正确失败。不。
使用基于状态的数据来检测缺陷，您可以识别测量信号中存在的任何类型的缺陷。
考虑到多传感器、多故障检测与识别以及基于状态的故障预测方面的研究空白，本文提出了一种新颖的多传感器、多容错架构来填补当前研究的空白。
第二个贡献是实施新的预测算法来估计传感器退化被分类为控制器误差的时间。
这里考虑的实际实施考虑因素将是在自动驾驶汽车应用中实现故障检测、识别和预测方面向前迈出的一大步。
本文涵盖的主题广泛描述为集成车辆健康监测。IVHM的好处包括提高车辆安全性、更准确地识别健康状况以及降低生命周期成本。
本文提出的故障检测、隔离、识别和预测系统不仅包括对当前车辆状态的感知，还包括预测以确定未来车辆状态。
对车辆当前状态的透彻了解将使智能车辆能够重新配置其可用状态系统，以补偿错误或快速直接维护故障组件。
预测性故障检测允许预测车辆系统在未来某个时间点的状态，并且所提出的预测性FDII系统为控制系统提供了在传感器故障或失效发生之前主动重新配置的机会。
所提出的FDII系统的总体架构由检测、隔离、识别和预测模块组成，其中第一步是获取多个独立的传感器信号，对每个信号应用信号特征提取功能，最后将它们合并成单个样本。是检测步骤。
这些特征用于单类支持向量机模型来确定样本是否有缺陷。
通过将信号组合在单个SVM模型中，而不是为系统中的每个传感器使用一个传感SVM模型，可以提高在线性能。
如果检测到故障，则进一步处理样本，如果检测模块未能检测到故障，则将样本传递到预测模块以确定传感器信号是否指示未来故障之前的性能退化。
为了确定组合信号样本中哪个传感器出现故障，信号被分成与每个传感器相关的片段，然后针对相应的单类SVM模型分别进行测试。
如前所述，每个传感器都有不同的特性，因此每个SVM模型仅针对相关传感器进行训练。这使得该架构对于多传感器故障具有高度的弹性。
如果任何传感器都没有检测到缺陷，则检测被视为误报。使用这种方法的另一个优点是实时操作的性能优势。
基于数据的多传感器缺陷预测与检测方法研究
由于这些独立的SVM模型仅在检测到错误时运行，因此整体架构受益于加速。
SVM模型在预测模块中重复使用，以检查无缺陷样本的任何退化，并且根据SVM模型测试预测模块中的样本并计算健康得分。
然后，它使用这些运行状况评分的统计数据来预测样本何时可能出现故障，最后测试发现有故障的每个传感器以确定发生的故障类型。
没有状态数据被传递到识别模块。这意味着只需要一个识别模型，系统的主要输出是在该时间样本内哪些传感器出现故障以及每个故障传感器识别的故障情况。
所提出的架构被进一步开发，以确定支持向量机技术的理论考虑，这里探讨了实现上述架构的错误和错误预测、模型和决策。
考虑到其他研究中发现的ANN的缺点，本文选择了SVM技术。虽然混合方法可以提供改进的性能，但我们没有选择混合方法，因为本文的重点是构建稳健且可重复的FDII方法和架构。
通过选择单一基础技术并在本文中使用该技术，所提出的架构对于未来的开发保持灵活性，并允许在未来使用更复杂的方法来增强模型。
人工神经网络是一种通过使用激活函数计算节点的隐藏层来将输入源节点映射到输出节点的方法，从而在层之间转换输入数据。
学习过程将计算输出与实际输出进行比较，以在节点之间建立连接，同时最小化误差函数。由于学习中使用了优化函数，这种方法在泛化性能方面通常比SVM表现差。
在汽车传感器应用的各种场景中，SVM因其良好的泛化性能而成为首选。SVM模型从定义分离超平面的数据集中确定一组支持向量。
然后根据新数据点位于超平面的哪一侧对它们进行分类。这种方法依赖于统计学习，由于定义超平面的独特属性，统计学习可以提供更高的准确性和泛化能力。
对于超平面不可线性分离的数据集，可以应用核函数将特征空间变换为可线性分离的高维空间。
不同的作者使用了各种核函数，其中最常见的是线性核、多项式核和径向基函数核。
与该方法相关的最重要的工作之一是确定特定于错误状态的传感器信号的特征。
人们对各种时域和频域特征进行了大量的工作，以证明它们的选择对分类准确性的影响。
结果表明，时域特征足够详细，可以为错误检测提供高精度，因此不需要频域特征。
使用更多特征会降低分类准确性的回报，同时也会增加模型训练和测试的计算时间。
因此，必须在所需的分类精度和可用的计算能力之间取得平衡。
最近，人们提出了对传统SVM方法的修改，以及在某些情况下可以提供更高分类精度的混合数据融合方法。
本文提出的基于向量机的自动驾驶汽车控制器故障检测、识别和预测方法为自动驾驶汽车的安全性和可靠性提供了重要保障。
数据驱动的方法使您能够更准确地捕获传感器缺陷的性质，从而实现准确的缺陷检测和识别。
随着自动驾驶技术的不断进步，我们相信本文提出的方法将为未来自动驾驶汽车行业提供强有力的支撑，促进更安全、更智能、更可靠的发展。
关于汽车钥匙分类和汽车芯片，您的基础知识有哪些？1汽车钥匙分类
机械按键机械按键是传统的机械开关。由于它没有电子元件，因此不需要编程或无线配对，但可以轻松复制。
钥匙扣钥匙扣包含电池、电路板和各种类型的按钮，可以通过无线信号打开或关闭车门，甚至启动或停止发动机。
智能钥匙智能钥匙内置电子芯片，可以接收车辆发出的特定信号。当智能钥匙靠近车辆时，车辆自动解锁或上锁、启动或停止发动机等。
2汽车芯片基础知识
RFID技术RFID技术是汽车芯片的主要技术之一，它可以将标签中存储的信息转换到阅读器上，并与特定的电子设备进行通信。例如，该技术可用于无钥匙进入和驱动系统。
可编程流片技术该技术也用于汽车钥匙，具有以下优点防伪、可随时更新、更改、灵活、保密性高、可存储多种信息。
加密算法现代汽车钥匙都与加密算法相关联，在连接汽车网络和访新功能时，使用特殊的通信协议和加密算法来保护车主的数据。
汽车钥匙及芯片技术在汽车行业中发挥着重要作用，有效保障车辆安全，但必须加强维护和安全管理，防止不必要的情况发生。
关于汽车电子，你了解什么？汽车电子技术主要研究以下内容
1汽车电路原理及电路设计
2汽车电子控制模块工作原理及故障诊断
3汽车通信系统原理及应用
4汽车传感器与执行器原理及应用
5汽车电子安全系统设计与应用
6汽车电子制动、转向、悬架等系统原理及应用
7汽车智能信息系统设计与应用
8汽车控制算法及软件开发
9车载嵌入式系统软硬件设计与应用。
这些知识包括数字电子技术、模拟电子技术、通信技术、控制技术、计算机技术等领域，需要较强的学习能力和综合能力。
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