基于智能座舱的车载智能硬件功能安全检测方法及系统与流程

本发明涉及硬件检测领域，特别是基于智能座舱的车载智能硬件功能安全检测方法及系统。

背景技术：

1、当前市面上全新发布的车辆大多配备智能座舱，所述智能座舱能实时判断车外情况，并对车内进行实时调控，保证车内乘客的安全。而车载智能硬件为智能座舱的组成部分，包括智能座椅、智能扶手等，车载智能硬件的安全性体现在多个方面，例如在冬天自动座椅加热，在路面颠簸时自动座椅固定，在受到追尾、撞车等事故时，对车内乘客进行防侧翻、防冲撞保护等。所以对车载智能硬件进行安全检测至关重要，安全性合格的车载智能硬件能最大限度的保护车内乘客生命财产安全。对车载智能硬件进行安全检测，亦可对车载智能硬件进行升级优化，更好的对车内乘客进行保护。

技术实现思路

1、本发明克服了现有技术的不足，提供了基于智能座舱的车载智能硬件功能安全检测方法及系统。

2、为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：

3、本发明第一方面提供了基于智能座舱的车载智能硬件功能安全检测方法，包括以下步骤：

4、构建车载智能硬件三维模型，并将所述车载智能硬件三维模型与车载智能软件进行软硬件交互，得到车载智能系统；

5、在车载智能系统中进行模拟事故实验，分析智能座舱在不同情况下对模拟事故实验的反馈程度，并基于反馈程度大小，对车载智能硬件进行安全性初步评估；

6、对处于不合格状态的车载智能硬件进行工作参数分析，并基于分析结果获取车载智能硬件的待优化位置；

7、对车载智能硬件的待优化位置进行升级优化，并对升级优化后的车载智能硬件进行安全性二次评估。

8、进一步的，本发明的一个较佳实施例中，所述构建车载智能硬件三维模型，并将所述车载智能硬件三维模型与车载智能软件进行软硬件交互，得到车载智能系统，具体为：

9、对选定的车载智能硬件进行激光扫描，获得激光点云数据，并基于所述激光点云数据，在三维空间中进行初步建模处理，得到初步车载智能硬件三维模型；

10、获取选定的车载智能硬件的生产规格，并根据所述选定的车载智能硬件的生产规格对初步车载智能硬件三维模型进行模型调整，得到车载智能硬件三维模型，并同时构建智能座舱三维模型；

11、将所述车载智能硬件三维模型接入车机，所述车机中包含车载智能软件，获取车机中所有车载智能软件的标签信息，定义为车载智能软件标签信息，同时根据选定的车载智能硬件的生产规格，获取车载智能硬件标签信息；

12、将所述车载智能软件标签信息和车载智能硬件标签信息转变为特征数据，计算车载智能软件标签信息和车载智能硬件标签信息的内积及各自的模数，并根据内积及各自的模数计算车载智能软件标签信息和车载智能硬件标签信息之间的余弦相似度；

13、若车载智能软件标签信息和车载智能硬件标签信息之间的余弦相似度大于预设值，则将对应的车载智能软件标签信息所代表的车载智能软件定义为可应用软件，并将可应用软件与所述车载智能硬件三维模型进行软硬件交互处理，得到车载智能系统。

14、进一步的，本发明的一个较佳实施例中，所述在车载智能系统中进行模拟事故实验，分析智能座舱在不同情况下对模拟事故实验的反馈程度，并基于反馈程度大小，对车载智能硬件进行安全性初步评估，具体为：

15、基于大数据检索，获取所有的事故场景，并获取所有的事故场景的事故发生频率，将事故发生频率大于预设值的事故场景标定为高频事故场景；

16、将所有的高频事故场景转变为特征数据，并构建模糊中心，基于模糊聚类法，获取高频事故场景与各模糊中心的隶属度，根据高频事故场景与各模糊中心的隶属度，对高频事故场景进行类别划分，得到不同类别的高频事故场景；

17、结合智能座舱三维模型，启动所述车载智能系统，在智能座舱三维模型内导入不同类别的高频事故场景，同时对不同类别的高频事故场景进行事故力度调控，得到智能座舱三维模型在不同事故力度及不同类别高频事故场景下的反馈参数，定义为智能座舱一类反馈参数集合；

18、关闭所述车载智能系统，在智能座舱三维模型中同样导入不同类别的高频事故场景，以及对不同类别的高频事故场景进行事故力度调控，得到智能座舱二类反馈参数集合；

19、对智能座舱一类反馈参数集合和智能座舱二类反馈参数集合进行参数对比分析，得到参数对比分析结果，并根据所述参数对比分析结果，对车载智能硬件进行安全性初步评估。

20、进一步的，本发明的一个较佳实施例中，所述对智能座舱一类反馈参数集合和智能座舱二类反馈参数集合进行参数对比分析，得到参数对比分析结果，并根据所述参数对比分析结果，对车载智能硬件进行安全性初步评估，具体为:

21、基于大数据检索分析，获取不同事故力度及不同类别高频事故场景下的智能座舱安全反馈参数，并构建第一偏差值集合；

22、所述第一偏差值集合中包括各种智能座舱安全反馈参数与对应各种智能座舱一类反馈参数之间的偏差值，定义为一类偏差值，预设警戒值，若一类偏差值大于警戒值，则将一类偏差值定义为异常偏差值；

23、第一偏差值集合中异常偏差值出现频率大于预设频率，则将车载智能硬件的安全性初步评估为不合格；

24、第一偏差值集合中异常偏差值出现频率小于预设频率，则对异常偏差值进行分析，获取车载智能硬件在异常偏差值下对应的事故力度和高频事故场景类别，定义为一类异常事故力度和一类异常高频事故场景；

25、在智能座舱一类反馈参数集合和智能座舱二类反馈参数集合中，对在一类异常事故力度和一类异常高频事故场景下各自的智能座舱反馈参数进行比较分析，若智能座舱一类反馈参数与智能座舱二类反馈参数的偏差值小于预设值，则将车载智能硬件的安全性初步评估为不合格；

26、若智能座舱一类反馈参数与智能座舱二类反馈参数的偏差值大于预设值，则将车载智能硬件的安全性初步评估为合格。

27、进一步的，本发明的一个较佳实施例中，所述对处于不合格状态的车载智能硬件进行工作参数分析，并基于分析结果获取车载智能硬件的待优化位置，具体为：

28、实时获取在安全性初步评估下处于不合格状态的车载智能硬件的工作参数，定义为车载智能硬件实时工作参数；

29、在所述车载智能系统中导入车载智能硬件实时工作参数，使所述车载智能系统进行模拟工作，并获取模拟工作状态下的车载智能系统的工作温度及工作电压；

30、当工作温度大于温度基准值，则将工作温度定义为异常工作温度，使用灰色关联法获取工作温度于工作电压的关联值，若关联值大于预设值，则将工作电压定义为异常工作电压；

31、基于车载智能硬件的生产规格，获取车载智能系统的电力系统构成，并构建电力系统数学模型，将处于异常工作温度的车载智能硬件的异常工作电压导入电力系统数学模型中进行负荷建模，得到电力系统负荷模型；

32、基于大数据检索，获取混合潮流计算方程，使用混合潮流计算方法，对所述电力系统负荷模型进行迭代潮流计算，获取电力系统负荷模型中各节点的电压及功率；

33、对电力系统负荷模型中各节点的电压及功率进行分析，若存在节点的电压及功率不在预设范围内，则将对应节点定义为异常节点，并将异常节点所控制的车载智能硬件位置定义为一类待优化位置；

34、若关联值大于预设值，则车载智能硬件出现异常工作温度与工作电压无关，基于马尔科夫链算法对所述车载智能硬件实时工作参数进行异常状态转移分析，根据分析结果，获取车载智能硬件的工作状态异常位置，并定义为二类待优化位置。

35、进一步的，本发明的一个较佳实施例中，所述对车载智能硬件的待优化位置进行升级优化，并对升级优化后的车载智能硬件进行安全性二次评估，具体为：

36、对于一类待优化位置，对异常节点的电压及功率进行分析，获取异常节点的电压及功率与额定电压及功率的偏差值，定义为节点偏差值，将所述节点偏差值导入大数据网络中进行升级优化方案检索，得到升级优化方案集；

37、在所述升级优化方案集中，对升级优化方案集进行经济成本分析，结合经济成本分析结果选取一类待优化位置各节点的电压及功率均达到预设值的升级优化方案，得到一类待优化位置升级优化方案；

38、在一类待优化位置中输出所述一类待优化位置升级优化方案，得到升级优化后的车载智能硬件；

39、对于二类待优化位置，构建二类待优化位置处的零件模型及标准零件模型，获取零件模型及标准零件模型的模型偏差值，若模型偏差值大于预设值，则需要对零件模型对应的车载智能硬件进行零件更换处理；

40、若模型偏差值小于预设值，则在大数据网络中获取零件模型对应的车载智能硬件的保养方案，对零件模型对应的车载智能硬件进行零件保养处理，并将零件更换处理和零件保养处理后的车载智能硬件同样定义为升级优化后的车载智能硬件；

41、在车载智能硬件升级优化后获取智能座舱的反馈参数，基于智能座舱的反馈参数，对升级优化后的车载智能硬件进行安全性二次评估，并根据安全性二次评估结果，筛选安全性初步评估结果为合格的车载智能硬件。

42、本发明第二方面还提供了基于智能座舱的车载智能硬件功能安全检测系统，所述安全检测系统包括存储器与处理器，所述存储器中储存有车载智能硬件功能安全检测方法，所述车载智能硬件功能安全检测方法被所述处理器执行时，实现如下步骤：

43、构建车载智能硬件三维模型，并将所述车载智能硬件三维模型与车载智能软件进行软硬件交互，得到车载智能系统；

44、在车载智能系统中进行模拟事故实验，分析智能座舱在不同情况下对模拟事故实验的反馈程度，并基于反馈程度大小，对车载智能硬件进行安全性初步评估；

45、对处于不合格状态的车载智能硬件进行工作参数分析，并基于分析结果获取车载智能硬件的待优化位置；

46、对车载智能硬件的待优化位置进行升级优化，并对升级优化后的车载智能硬件进行安全性二次评估。

47、本发明解决的背景技术中存在的技术缺陷，本发明具备以下有益效果：构建车载智能硬件三维模型，并结合车载智能软件进行软硬件交互，生成车载智能系统；对所述车载智能系统进行不同情况的模拟事故实验，根据实验结果对车载智能硬件进行安全性初步评估，得到不合格状态的车载智能硬件；获取不合格状态车载智能硬件的待优化位置，并对不合格状态车载智能硬件的待优化位置进行升级优化及安全性二次评估。本发明能够通过对车载智能硬件进行模拟事故测试，从而检验车载智能硬件的安全性能，并对车载智能硬件进行升级优化，对保护智能座舱内的人身安全起积极作用。