车辆配置状态监测方法、装置、存储介质、计算机设备与流程

1.本技术涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种车辆配置状态监测方法、装置、存储介质、计算机设备。


背景技术：

2.随着自动驾驶技术的发展，自动驾驶的应用从单一车辆扩大到车队，车队中各自动驾驶车辆会装配若干传感器以及计算单元，以实现自动驾驶控制。随着车队规模变化或车辆的软硬件升级迭代，对同一车队的运行控制可能会出现异常，不利于自动驾驶车辆的可靠运行。


技术实现要素：

3.本技术实施例提供了一种车辆配置状态监测方法、装置、存储介质、计算机设备，可以实现车队中各车辆配置状态的监测，为保证自动驾驶车队的可靠运行提供基础。
4.本技术提供了一种车辆配置状态监测方法，应用于车辆管理平台，所述方法包括：
5.获取各车辆的车辆信息；
6.获取各所述车辆的配置参数；所述配置参数为各所述车辆根据预先下发的参数采集任务进行自检获得并反馈；所述参数采集任务包括每一车辆的待采集参数类型；
7.根据每一车辆的车辆信息确定与每一车辆对应的预设基线配置；其中，所述预设基线配置中的参数类型与所述待采集参数类型一致；
8.若所述车辆的任意配置参数超过与所述车辆对应的预设基线配置中的参数限制，则生成异常提示任务；
9.基于所述异常提示任务触发异常提示；所述异常提示用于提示出现配置状态异常的异常车辆及所述异常车辆的异常参数。
10.在其中一个实施例中，所述车辆信息包括车辆型号及车辆属性；
11.所述根据每一车辆的车辆信息确定与每一车辆对应的预设基线配置，包括：
12.根据每一车辆的车辆型号确定对应于每一车辆的车辆型号的一级基线配置；
13.根据每一车辆的车辆属性确定所述一级基线配置中对应与每一车辆的车辆属性的二级基线配置；
14.将所述二级基线配置确定为所述预设基线配置。
15.在其中一个实施例中，车辆配置状态监测方法还包括：
16.响应于参数采集定义指令，生成参数采集任务；所述参数采集任务用于指示每一车辆预设对应于每一车辆的车辆信息的待采集参数类型；
17.发送所述参数采集任务至各所述车辆。
18.在其中一个实施例中，车辆配置状态监测方法还包括：
19.响应于参数采集修改指令，生成参数采集修改任务；所述参数采集修改任务用于指示目标车辆增加和/或删除至少一个待采集参数类型；
20.发送所述参数采集修改任务至所述目标车辆。
21.在其中一个实施例中，所述若所述车辆的任意配置参数超过对应的预设基线配置中的参数限制，则生成异常提示任务，包括：
22.筛选出每一车辆反馈的所述配置参数中的有效参数；
23.分别将每一车辆的有效参数与对应于每一车辆的预设基线配置进行比较；
24.若所述有效参数中的任意配置参数超过对应的预设基线配置中的参数限制，则生成所述异常提示任务。
25.本技术实施例还提供了一种车辆配置状态监测方法，应用于车辆，所述方法包括：
26.根据预设的待采集参数类型采集配置参数；所述待采集参数类型根据车辆管理平台下发的参数采集任务进行预设；
27.根据所述车辆管理平台下发的预设基线配置识别所述配置参数是否存在异常；
28.若任意配置参数超过对应的预设基线配置中的参数限制，则生成异常提示报告；
29.将所述异常提示报告上传至所述车辆管理平台；所述车辆管理平台用于根据所述异常提示报告触发异常提示，所述异常提示用于提示出现配置状态异常的异常车辆及所述异常车辆的异常参数。
30.在其中一个实施例中，车辆配置状态监测方法还包括：
31.将车辆信息上传至所述车辆管理平台；所述车辆管理平台用于根据所述车辆信息确定预设基线配置；
32.获取所述车辆管理平台下发的预设基线配置。
33.在其中一个实施例中，所述车辆信息包括车辆型号及车辆属性；
34.所述车辆管理平台用于根据所述车辆型号确定一级基线配置，根据所述车辆属性确定所述一级基线配置中对应于所述车辆属性的二级基线配置，将所述二级基线配置确定为所述预设基线配置进行下发。
35.在其中一个实施例中，所述异常提示报告包括车辆信息及异常参数；所述车辆管理平台用于根据所述车辆信息将所述异常参数于对应车辆进行关联。
36.在其中一个实施例中，车辆配置状态监测方法还包括：
37.在接收到所述车辆管理平台下发的参数采集修改任务时，根据所述参数采集修改任务增加和/或删除至少一个待采集参数类型。
38.本技术实施例还提供了一种车辆配置状态监测装置，应用于车辆管理平台，所述装置包括：
39.信息获取模块，用于获取各车辆的车辆信息；
40.参数获取模块，用于获取各所述车辆的配置参数；所述配置参数为各所述车辆根据预先下发的参数采集任务进行自检获得并反馈；所述参数采集任务包括每一车辆的待采集参数类型；
41.基线确定模块，用于根据每一车辆的车辆信息确定与每一车辆对应的预设基线配置；其中，所述预设基线配置中的参数类型与所述待采集参数类型一致；
42.异常提示任务生成模块，用于在所述车辆的任意配置参数超过与所述车辆对应的预设基线配置中的参数限制时，生成异常提示任务；
43.提示触发模块，用于基于所述异常提示任务触发异常提示；所述异常提示用于提
示出现配置状态异常的异常车辆及所述异常车辆的异常参数。
44.本技术实施例还提供了一种车辆配置状态监测装置，应用于车辆，所述装置包括：
45.参数采集模块，用于根据预设的待采集参数类型采集配置参数；所述待采集参数类型根据车辆管理平台下发的参数采集任务进行预设；
46.异常识别模块，用于根据所述车辆管理平台下发的预设基线配置识别所述配置参数是否存在异常；
47.报告生成模块，用于在任意配置参数超过对应的预设基线配置中的参数限制时，生成异常提示报告；
48.报告上传模块，用于将所述异常提示报告上传至所述车辆管理平台；所述车辆管理平台用于根据所述异常提示报告触发异常提示，所述异常提示用于提示出现配置状态异常的异常车辆及所述异常车辆的异常参数。
49.本技术实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上任一实施例所述车辆配置状态监测方法的步骤。
50.本技术实施例还提供了一种计算机设备，包括：一个或多个处理器，以及存储器；
51.所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述一个或多个处理器执行时，执行如上任一实施例所述车辆配置状态监测方法的步骤。
52.从以上技术方案可以看出，本技术实施例具有以下优点：
53.本技术提供的车辆配置状态监测方法、装置、存储介质、计算机设备，通过车辆管理平台实现参数采集任务的配置，定义所需要监测的参数类型，根据匹配于不同车辆的预设基线配置对车辆的配置参数进行异常判断，在任意车辆的任意配置参数不满足预设基线配置中的参数限制时则触发异常提示，进而使得运维人员能够及时进行人工检测和调整，提高了配置参数监测的效率，并且提高了自动驾驶车辆的可靠性。
附图说明
54.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
55.图1为一个实施例中，车辆配置状态监测方法的应用环境图；
56.图2为一个实施例中，车辆配置状态监测方法的流程示意图；
57.图3为一个实施例中，根据每一车辆的车辆信息确定与每一车辆对应的预设基线配置步骤的流程示意图；
58.图4为一个实施例中，车辆配置状态监测方法还包括的步骤流程示意图；
59.图5为一个实施例中，车辆配置状态监测方法还包括的步骤流程示意图；
60.图6为一个实施例中，若车辆的任意配置参数超过对应的预设基线配置中的参数限制，则生成异常提示任务步骤的流程示意图；
61.图7为另一个实施例中，车辆配置状态监测方法的流程示意图；
62.图8为一个实施例中，车辆配置状态监测方法还包括的步骤流程示意图；
63.图9为一个实施例中，车辆配置状态监测装置的结构框图；
64.图10为另一个实施例中，车辆配置状态监测装置的结构框图；
65.图11为一个实施例中，计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
66.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
67.本技术实施例提供的车辆配置状态监测方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，车辆101通过网络与车辆管理平台102进行通信。数据存储系统可以存储车辆管理平台102需要处理的数据。数据存储系统可以集成在车辆管理平台102上，也可以放在云上或其他网络服务器上。其中，车辆管理平台102可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
68.如图2所示，本技术提供了一种车辆配置状态监测方法，应用于图1中的车辆管理平台102，所述方法包括步骤s201-s205，其中：
69.步骤s201，获取各车辆的车辆信息。
70.其中，车辆信息为车辆的身份信息，根据车辆信息可以在车队中定位到具体车辆。
71.步骤s202，获取各车辆的配置参数。
72.其中，配置参数为各车辆根据预先下发的参数采集任务进行自检获得并反馈；参数采集任务包括每一车辆的待采集参数类型。
73.在其中一个实施例中，下发至每一车辆的参数采集任务可以是不同的，车辆管理平台根据每一车辆的车辆信息下发与之对应的参数采集任务。在另一实施例中，下发至每一车辆的参数采集任务可以是相同的，但其中包括有对应于不同车辆信息的若干子任务，每一车辆在接收到参数采集任务时，根据对应与自身车辆信息的子任务确定其所要采集的待采集参数类型。
74.在其中一个实施例中，车辆可以根据预设周期采集配置参数，也可以根据车辆管理平台发送的采集指令触发采集。在其中一个实施例中，车辆可以在每次主机启动后采集配置参数上传。
75.在其中一个实施例中，待采集配置参数可以包括自动驾驶域服务器的硬件参数、固件参数、操作系统参数、软件参数或其他车辆软件参数和硬件参数。具体的，自动驾驶域服务器的硬件参数可以包括cpu型号、cpu核数、内存大小、内存插槽排列、硬件型号等。固件参数可以包括bios(basic input output system，基本输入输出系统)版本，cpu或内存等主板配置参数、传感器固件版本等。操作系统参数可以包括os版本、内核版本、系统级配置等。软件参数可以包括自动驾驶系统基础参数。
76.步骤s203，根据每一车辆的车辆信息确定与每一车辆对应的预设基线配置。
77.其中，预设基线配置中的参数类型与待采集参数类型一致。
78.对于不同的车辆，可能存在软件版本或部分硬件不一致的情况，因此可以预设多个基线配置对应于不同的车辆信息，在保证车队中各车辆的控制能够可靠实现的前提下，
不影响各车辆的正常工作。车辆管理平台在选择预设基线配置进行下发时，根据每一车辆的车辆信息从预设的若干基线配置中分别选择匹配于每一车辆的基线配置作为预设基线配置进行下发。
79.在其中一个实施例中，车辆信息包括车辆类型，可以根据需要为一个或多个车辆类型预设一条基线配置。
80.步骤s204，若车辆的任意配置参数超过与车辆对应的预设基线配置中的参数限制，则生成异常提示任务。
81.其中，预设基线配置中的参数限制可以是具体的一个参数，若车辆的某一配置参数与预设基线配置中对应参数不一致，则认为超过参数限制；在其中一个实施例中，预设基线配置中的参数限制也可以是一个参数范围或正则表达式，仅在不落入该参数范围，或不满足正则表达式时才认为超过参数限制。
82.步骤s205，基于异常提示任务触发异常提示。
83.其中，异常提示用于提示出现配置状态异常的异常车辆及异常车辆的异常参数。
84.示例性的，异常提示可以通过车辆管理平台的前端界面进行提示，以告知运维人员车队中哪一车辆发生异常，以及发生异常的车辆的具体异常参数，便于运维人员快速定位到异常车辆，进行异常分析，若需要进行调试或维修的，可以快速处理。
85.在另一实施例中，异常提示可以通过车辆管理平台向运维人员的终端发送提示，使得运维人员能够及时获知异常信息。
86.本技术提供的车辆配置状态监测方法，通过车辆管理平台实现参数采集任务的配置，定义所需要监测的参数类型，根据匹配于不同车辆的预设基线配置对车辆的配置参数进行异常判断，在任意车辆的任意配置参数不满足预设基线配置中的参数限制时则触发异常提示，进而使得运维人员能够及时进行人工检测和调整，提高了配置参数监测的效率，并且提高了自动驾驶车辆的可靠性。
87.在其中一个实施例中，车辆信息包括车辆型号及车辆属性，如图3所示，根据每一车辆的车辆信息确定与每一车辆对应的预设基线配置，包括步骤s301-s303，其中：
88.步骤s301，根据每一车辆的车辆型号确定对应于每一车辆的车辆型号的一级基线配置。
89.其中，一级基线配置为对应与车辆型号的一级配置分类。
90.步骤s302，根据每一车辆的车辆属性确定一级基线配置中对应与每一车辆的车辆属性的二级基线配置。
91.其中，车辆属性是指每一车辆在车队中的工作属性，例如测试车、运营车、全无人车等；二级基线至为对应于车辆属性的基线配置。
92.步骤s303，将二级基线配置确定为预设基线配置。
93.将二级基线配置确定为预设基线配置，用以与具有相对应的车辆信息的车辆反馈的配置参数进行比较。
94.由于相同型号的车在从事不同工作属性时，配置参数的要求可能存在差异，因此在车队中存在多中工作属性的车辆时，可以根据车辆属性划分基线配置，灵活性更高，并且能保证自动驾驶车队内各车辆的可靠运行。在一些实施例中，车辆信息还可以包括其他属性，本领域技术人员可以根据需要基于其他属性预设更多的基线配置。
95.在其中一个实施例中，如图4所示，车辆配置状态监测方法还包括步骤s401-s402，其中：
96.步骤s401，响应于参数采集定义指令，生成参数采集任务。
97.其中，参数采集任务用于指示每一车辆预设对应于每一车辆的车辆信息的待采集参数类型。参数采集定义指令是运维人员向车辆管理平台输入的，包括有匹配于不同车辆信息的待采集参数类型的触发指令。
98.步骤s402，发送参数采集任务至各车辆。
99.本实施例中，可以人工定义不同车辆的待采集参数类型，灵活度高，可以根据车队的运行情况进行定义，能够实现统一管理。
100.在其中一个实施例中，如图5所示，车辆配置状态监测方法还包括步骤s501-s502，其中：
101.步骤s501，响应于参数采集修改指令，生成参数采集修改任务。
102.其中，参数采集修改任务用于指示目标车辆增加和/或删除至少一个待采集参数类型。参数采集修改指令为是运维人员向车辆管理平台输入的，与至少一种车辆信息对应的车辆所需要增加或删除的待采集参数类型，例如，对应于a型号车辆，原待采集参数类型有a、b、c三种，现在需要为该型号车辆增加待采集参数类型d，运维人员通过参数采集修改指令输入，车辆管理平台生成用于指示所有a型号车辆增加待采集参数类型d的参数采集修改任务。
103.步骤s502，发送参数采集修改任务至目标车辆。
104.将参数采集修改任务发送至需要修改待采集参数类型的目标车辆。目标车辆可以是具体的一辆车辆，也可以是一类车辆，运维人员可以通参数采集修改指令选定目标车辆。
105.本实施例能够灵活实现对于不同车队或不同车辆的待采集参数类型，直接通过车辆管理平台即可实现统一配置，无需单车调试。
106.在其中一个实施例中，如图6所示，若车辆的任意配置参数超过对应的预设基线配置中的参数限制，则生成异常提示任务，包括步骤s601-s603，其中：
107.步骤s601，筛选出每一车辆反馈的配置参数中的有效参数。
108.其中，有效参数是指根据预设的筛选机制筛选后剩余的配置参数。
109.示例性的，车辆在反馈配置参数时，可能由于网络问题导致上传的报告中部分参数不完整，对于不完整的参数无法使用，需要剔除；在一些实施例中，可能存在车辆未能及时更新待采集参数类型，导致采集到一些不需要采集的配置参数，对于这部分参数也需要进行剔除，经过各种筛选机制筛选后剩余的即为每一车辆的有效参数。
110.步骤s602，分别将每一车辆的有效参数与对应于每一车辆的预设基线配置进行比较。
111.步骤s603，若有效参数中的任意配置参数超过对应的预设基线配置中的参数限制，则生成异常提示任务。
112.本实施例中通过对车辆反馈的配置参数进行有效性地筛查，将筛选出的有效参数与对应于其所属车辆的预设基线配置进行比较，判断是否存在异常，进而能保证配置参数监控的准确性，避免由于存在无效参数影响异常识别的结果。
113.在其中一个实施例中，车辆管理平台根据每一车辆的车辆属性筛选出需要进行异
常监测的车辆，将筛选出的车辆所反馈的配置参数与其所对应的预设基线配置进行比较，若出现异常则生成异常提示任务。示例性的，测试车属于无需进行异常监测的车辆，通过车辆属性筛除测试车后，对剩余的车辆进行异常监测。
114.如图7所示，本技术实施例还提供了一种车辆配置状态监测方法，应用于图1中的车辆，所述方法包括步骤s701-s704，其中：
115.步骤s701，根据预设的待采集参数类型采集配置参数。
116.其中，待采集参数类型根据车辆管理平台下发的参数采集任务进行预设。
117.在其中一个实施例中，车辆可以根据预设周期采集配置参数，也可以根据车辆管理平台发送的采集指令触发采集。在其中一个实施例中，车辆可以在每次主机启动后采集配置参数上传。
118.步骤s702，根据车辆管理平台下发的预设基线配置识别配置参数是否存在异常。
119.其中，预设基线配置中的参数类型与待采集参数类型一致。
120.步骤s703，若任意配置参数超过对应的预设基线配置中的参数限制，则生成异常提示报告。
121.其中，预设基线配置中的参数限制可以是具体的一个参数，若车辆的某一配置参数与预设基线配置中对应参数不一致，则认为超过参数限制；在其中一个实施例中，预设基线配置中的参数限制也可以是一个参数范围或正则表达式，仅在不落入该参数范围，或不满足正则表达式时才认为超过参数限制。
122.步骤s704，将异常提示报告上传至车辆管理平台。
123.其中，车辆管理平台用于根据异常提示报告触发异常提示，异常提示用于提示出现配置状态异常的异常车辆及异常车辆的异常参数。
124.示例性的，异常提示可以通过车辆管理平台的前端界面进行提示，以告知运维人员车队中哪一车辆发生异常，以及发生异常的车辆的具体异常参数，便于运维人员快速定位到异常车辆，进行异常分析，若需要进行调试或维修的，可以快速处理。
125.在另一实施例中，异常提示可以通过车辆管理平台向运维人员的终端发送提示，使得运维人员能够及时获知异常信息。
126.本技术提供的车辆配置状态监测方法，通过车辆管理平台实现参数采集任务的配置，定义所需要监测的参数类型，为不同车辆下发预设基线配置，车辆根据预设基线配置对其自身的配置参数进行异常判断，发现异常时生成异常提示报告上传至车辆管理平台，车辆管理平台根据异常提示报告触发异常提示，进而使得运维人员能够及时进行人工检测和调整，提高了配置参数监测的效率，并且提高了自动驾驶车辆的可靠性。
127.在其中一个实施例中，异常提示报告包括车辆信息及异常参数；车辆管理平台用于根据车辆信息将异常参数于对应车辆进行关联。
128.在其中一个实施例中，如图8所示，车辆配置状态监测方法还包括步骤s801-s802：
129.步骤s801，将车辆信息上传至车辆管理平台。
130.其中，车辆管理平台用于根据车辆信息确定预设基线配置。
131.步骤s802，获取车辆管理平台下发的预设基线配置。
132.车辆管理平台在选择预设基线配置进行下发时，根据每一车辆的车辆信息从预设的若干基线配置中分别选择匹配于每一车辆的基线配置作为预设基线配置进行下发。对于
不同的车辆，可能存在软件版本或部分硬件不一致的情况，因此可以预设多个基线配置对应于不同的车辆信息，在保证车队中各车辆的控制能够可靠实现的前提下，不影响各车辆的正常工作。
133.在其中一个实施例中，车辆信息包括车辆型号及车辆属性。车辆管理平台用于根据车辆型号确定一级基线配置，根据车辆属性确定一级基线配置中对应于车辆属性的二级基线配置，将二级基线配置确定为预设基线配置进行下发。
134.其中，一级基线配置为对应与车辆型号的一级配置分类。车辆属性是指每一车辆在车队中的工作属性，例如测试车、运营车、全无人车等；二级基线至为对应于车辆属性的基线配置，将二级基线配置确定为预设基线配置下发至对应车辆，用以供各车辆对自身的配置参数进行异常识别。
135.由于相同型号的车在从事不同工作属性时，配置参数的要求可能存在差异，因此在车队中存在多中工作属性的车辆时，可以根据车辆属性划分基线配置，灵活性更高，并且能保证自动驾驶车队内各车辆的可靠运行。在一些实施例中，车辆信息还可以包括其他属性，本领域技术人员可以根据需要基于其他属性预设更多的基线配置。
136.在其中一个实施例中，车辆配置状态监测方法还包括：
137.在接收到车辆管理平台下发的参数采集修改任务时，根据参数采集修改任务增加和/或删除至少一个待采集参数类型。
138.其中，参数采集修改任务用于指示目标车辆增加和/或删除至少一个待采集参数类型。参数采集修改指令为是运维人员向车辆管理平台输入的，与至少一种车辆信息对应的车辆所需要增加或删除的待采集参数类型，例如，对应于a型号车辆，原待采集参数类型有a、b、c三种，现在需要为该型号车辆增加待采集参数类型d，运维人员通过参数采集修改指令输入，车辆管理平台生成用于指示所有a型号车辆增加待采集参数类型d的参数采集修改任务。
139.本实施例能够灵活实现对于不同车队或不同车辆的待采集参数类型，直接通过车辆管理平台即可实现统一配置，无需单车调试。
140.应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
141.下面对本技术实施例提供的文本处理装置进行描述，下文描述的文本处理装置与上文描述的文本处理方法可相互对应参照。
142.如图9所示，本技术实施例还提供了一种车辆配置状态监测装置900，应用于车辆管理平台，所述装置包括：
143.信息获取模块901，用于获取各车辆的车辆信息；
144.参数获取模块902，用于获取各车辆的配置参数；配置参数为各车辆根据预先下发的参数采集任务进行自检获得并反馈；参数采集任务包括每一车辆的待采集参数类型；
145.基线确定模块903，用于根据每一车辆的车辆信息确定与每一车辆对应的预设基线配置；其中，预设基线配置中的参数类型与待采集参数类型一致；
146.异常提示任务生成模块904，用于在车辆的任意配置参数超过与车辆对应的预设基线配置中的参数限制时，生成异常提示任务；
147.提示触发模块905，用于基于异常提示任务触发异常提示；异常提示用于提示出现配置状态异常的异常车辆及异常车辆的异常参数。
148.在其中一个实施例中，车辆信息包括车辆型号及车辆属性；基线确定模块包括：
149.一级基线确定单元，用于根据每一车辆的车辆型号确定对应于每一车辆的车辆型号的一级基线配置；
150.二级基线确定单元，用于根据每一车辆的车辆属性确定一级基线配置中对应与每一车辆的车辆属性的二级基线配置；
151.基线确定单元，将二级基线配置确定为预设基线配置。
152.在其中一个实施例中，车辆配置状态监测装置900还包括：
153.第一任务生成模块，用于响应于参数采集定义指令，生成参数采集任务；参数采集任务用于指示每一车辆预设对应于每一车辆的车辆信息的待采集参数类型；
154.第一任务发送模块，用于发送参数采集任务至各车辆。
155.在其中一个实施例中，车辆配置状态监测装置900还包括：
156.第二任务生成模块，用于响应于参数采集修改指令，生成参数采集修改任务；参数采集修改任务用于指示目标车辆增加和/或删除至少一个待采集参数类型；
157.第二任务发送模块，用于发送参数采集修改任务至目标车辆。
158.在其中一个实施例中，异常提示任务生成模块包括：
159.有效参数筛选单元，用于筛选出每一车辆反馈的配置参数中的有效参数；
160.参数对比单元，用于分别将每一车辆的有效参数与对应于每一车辆的预设基线配置进行比较；
161.异常提示任务生成单元，用于在有效参数中的任意配置参数超过对应的预设基线配置中的参数限制时，生成异常提示任务。
162.如图10所示，本技术实施例还提供了一种车辆配置状态监测装置1000，应用于车辆，所述装置包括：
163.参数采集模块1001，用于根据预设的待采集参数类型采集配置参数；待采集参数类型根据车辆管理平台下发的参数采集任务进行预设；
164.异常识别模块1002，用于根据车辆管理平台下发的预设基线配置识别配置参数是否存在异常；
165.报告生成模块1003，用于在任意配置参数超过对应的预设基线配置中的参数限制时，生成异常提示报告；
166.报告上传模块1004，用于将异常提示报告上传至车辆管理平台；车辆管理平台用于根据异常提示报告触发异常提示，异常提示用于提示出现配置状态异常的异常车辆及异常车辆的异常参数。
167.在其中一个实施例中，车辆配置状态监测装置1000还包括：
168.车辆信息上传模块，用于将车辆信息上传至车辆管理平台；车辆管理平台用于根
据车辆信息确定预设基线配置；
169.基线配置获取模块，用于获取车辆管理平台下发的预设基线配置。
170.在其中一个实施例中，车辆配置状态监测装置1000还包括：
171.采集类型修改模块，用于在接收到车辆管理平台下发的参数采集修改任务时，根据参数采集修改任务增加和/或删除至少一个待采集参数类型。
172.上述车辆配置状态监测装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
173.在一个实施例中，本技术还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上述实施例中任一项所述车辆配置状态监测方法的步骤。
174.在一个实施例中，本技术还提供了一种计算机设备，所述计算机设备中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上述实施例中任一项所述车辆配置状态监测方法的步骤。
175.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器或终端，其内部结构图可以如图11所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储数据。该计算机设备的网络接口用于与外部设备通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种车辆配置状态监测方法。
176.本领域技术人员可以理解，图11中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
177.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形
处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
178.最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
179.此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本技术的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。同时，在本说明书中使用的术语“和/或”包括相关所列项目的任何及所有组合。
180.本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间可以根据需要进行组合，且相同相似部分互相参见即可。
181.对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。