基于Android的車輛狀態監測系統設計

湯春球,鄧飛宇,曾豪杰

(武漢理工大學 機電工程學院，湖北 武漢 430070)

在互聯網技術不斷更新進步，大數據、云計算等技術飛速發展的背景下，車聯網技術[1]由“萬物互聯”的概念中衍生而來。作為實現車聯網技術的關鍵一環，車輛狀態的遠程監測日益興起。Zaldivar較早地將Android智能手機用于車輛狀態監測[2]，從而驗證了Android手機用于車輛狀態監測的可行性。目前市面上已存在基于OBD(on-board diagnostics)系統的手機APP，但大多數都只能利用手機藍牙，通過OBD系統讀取車輛的基本信息并在移動端顯示，并沒有實現車輛的遠程監測，并且對于數據的處理較淺。

筆者設計了一種基于Android的車輛狀態監測系統，結合OBD系統、藍牙通信、無線網絡等技術，實現了對車輛的遠程監測，同時利用服務器中存儲的數據對車輛油耗、駕駛員駕駛行為作出分析和評估，對車聯網技術的發展有著積極意義。

1 系統概述

筆者所設計的監測系統由車、ELM327、Android移動客戶端、遠端服務器、Web前端5個部分構成，整體結構如圖1所示。

ELM327藍牙適配器通過汽車上的16針OBD接口安裝在汽車上，Android移動客戶端(即Android智能手機)通過藍牙與ELM327建立連接，進而以ELM327作為橋梁與車輛OBDⅡ進行交互。Android客戶端通過發送不同的指令來獲取車輛ECU(electronic control unit)中儲存的車輛狀態信息，如發動機轉速、車速、空氣流量、節氣門位置及DTC(diagnostic trouble code)故障碼等信息。客戶端APP會結合手機自身的GPS(global positioning system)、陀螺儀等傳感器對獲取到的數據進行相應的處理和分析，繼而將車輛的實時狀態信息通過可視化界面展示給駕駛員；同時，客戶端APP會通過無線網絡以HTTP請求的方式與遠端服務器進行數據交互，以完成數據上傳、查詢歷史軌跡等操作。服務器布置在云端，它作為數據的處理和存儲中心，同時服務于Android客戶端和Web客戶端(瀏覽器)。遠程人員可以通過Web瀏覽器與服務器進行交互，從而查詢車輛的實時狀態信息，進而完成對車輛的實時監測。

2 OBD-Ⅱ系統

OBD是目前絕大多數汽車都配備的車載診斷系統，當前最新的標準為OBD-Ⅱ標準[3]，該標準具有統一的16針接口，以及統一的診斷指令。

2.1 OBD-Ⅱ診斷模式

目前，支持OBD-Ⅱ標準的通信協議有很多，由于采用的標準是相同的，因此對于用戶而言無論是數據的傳輸模式還是診斷模式都是通用的。OBD-Ⅱ系統的診斷模式有9種，如表1所示，其中最常用的就是模式1和模式3。

表1 OBD-Ⅱ系統的診斷模式

在診斷模式中，診斷指令由模式編號和PID(parameter identification)組成，模式編號為01到09，分別對應9種診斷模式，而PID在不同的模式下會有不同的定義，以模式1為例，其部分常見PID如表2所示。若要獲取車輛發動機轉速，則發送“010C”指令給ELM327藍牙適配器即可，其中“01”代表診斷模式為模式1，“0C”代表PID。ELM327藍牙適配器接收到“010C”指令后會與車輛CAN網絡進行數據交互，進而將響應數據返回給Android客戶端，以“010C”指令為例，返回的數據格式為“410CXXXX”，其中“410C”表示為“010C”請求下的返回數據，后兩個字節“XXXX”為發動機轉速的十六進制表示值，按照公式解析后便可得到車輛的發動機轉速值。

表2 模式1下部分常見PID及其解析公式

2.2 故障碼

在OBD-Ⅱ系統中，模式3主要用來請求排放相關的動力系統診斷故障碼(DTC)，用戶可以利用故障碼對車輛故障進行診斷。一般情況下，用戶會先發送“0101”指令來獲取車輛故障碼的個數，若故障碼個數大于0，則發送“03”指令來獲取故障碼值。

故障碼由5個字符組成，其中前兩位是一個字母和一個數字的組合符，后3位是數字。字母數字組合為B0-B3、C0-C3、P0-P3、U0-U3，分別對應車身、底盤、動力系統和網絡通信。每個故障碼對應一個車輛的故障，如“P0131”表示O2傳感器電路電壓低。

2.3 數據獲取

獲取OBD數據，首先要建立Android客戶端與ELM327藍牙適配器之間的藍牙連接。Android SDK中對開發者提供有操作藍牙設備的API，開發者只需要調用相應API便可操作本機的藍牙設備[4]。本系統采用經典藍牙，Android端作為客戶端，使用ELM327(服務端)的MAC地址發起連接，從而獲得BluetoothSocket套接字，進而與OBD系統進行藍牙數據交互。

數據獲取的流程如下：①移動端發送AT指令，初始化設置ELM327[5]；②發送OBD指令，查詢車輛OBD系統所支持的PID；③根據第二步的PID，發送對應的OBD指令，從而獲取OBD數據；④移動端將數據按標準協議解析處理，之后通過HTTP請求的方式打包上傳至服務器，并存儲在MySQL數據庫中。

3 系統功能模塊設計

本系統的核心就在于，采集車輛OBD數據，并通過Android移動端、服務器、Web前端、數據庫對數據進行處理，以此實現系統的功能。

3.1 車輛動力系統狀態監測

Android移動端將獲取到的OBD數據在本地按照標準協議進行解析，并將處理過的數據打包上傳至服務器。同時移動端會利用EventBus[6]事件發布/訂閱框架，將解析后的數據從子線程傳遞給UI主線程進行UI顯示，將引擎負荷、冷卻液溫度、燃油壓力、發動機轉速等動力系統數據展示給車主，供其參考。除此之外，Web前端以移動端上傳至服務器數據庫中的實時數據為基礎，將車輛當前的行駛狀態以網頁的形式展示給遠端人員，以供其對車輛進行遠程監測和管理。

系統對某些OBD數據設置閾值，以此對駕駛員的不規范駕駛或車輛異常狀態做出預警提示。如將冷卻液溫度的閾值設置為100 ℃，若超過閾值，則系統會給出“冷卻液溫度過高”的預警提示；將發動機運行時間的閾值設置為4小時，若超過閾值，則系統會給出“疲勞駕駛”的預警提示。除此之外，系統Web前端會利用Echarts[7]繪制發動機轉速、車速等數據的變化曲線圖，用以監測車輛狀態的變化情況。

3.2 故障診斷

系統讀取儲存在車輛ECU中的故障碼，并利用自定義的TroubleCodes類來定位故障碼所對應的故障原因，提高車主或維修人員的維修效率。除此之外，維修完畢后，可通過移動端發送“04”指令來消除車輛的故障碼和熄滅故障指示燈。

3.3 結合萬有特性的油耗分析

車輛的瞬時油耗可以通過OBD指令“015E”直接獲取，然而并不是所有的汽車都支持PID“5E”，若不支持則需要利用已知的數據進行計算得到瞬時油耗。首先要獲取車速(簡寫V，PID為0D，單位為km/h)和進氣空氣流量(簡寫MAF，PID為10，單位為g/s)，計算過程如下：

(1)計算單位時間內發動機所耗燃油質量FCPS(fuel consumptionper second)：

FCPS=MAF/AF

(1)

(2)計算發動機的燃油消耗率EFR(engine fuel rate)：

EFR=(FCPS×3 600)/(ρ×1 000)=

(MAF×3.6)/(AF×ρ)

(2)

(3)計算發動機百公里油耗FCPHK(fuel consumptionper hundred kilometers)：

FCPHK=(EFR×100)/V=

(MAF×360)/(AF×V×ρ)

(3)

式中:AF為空燃比，在理想狀態下，每燃燒一克燃油需要14.7克的空氣；ρ為汽油密度，通常為0.70-0.78 g/cm3。

發動機萬有特性曲線是具有多參數的特性曲線[8]，其橫坐標為發動機轉速，縱坐標為扭矩或平均有效壓力，圖中畫出許多等油耗率曲線和等功率曲線，可以直觀地反映出車輛的經濟性隨發動機轉速和負荷的變化關系，其中油耗率最小的等油耗率曲線區域稱為經濟區。在萬有特性曲線中，點越高，對應的發動機負荷率越大，而在一般情況下，發動機的負荷率越小，油耗就越高。這是因為汽油機的負荷是由節氣門來調節的，節氣門開啟度越小，活塞下拉時所要克服外界大氣壓力做的功就越多，這會大大消耗能量，因此油耗便會上升。基于上述萬有特性的特點，系統可以將獲取的OBD數據中的發動機實時轉速、節氣門位置、引擎負荷，與萬有特性曲線中的經濟區的工作轉速和扭矩進行對比，引導駕駛員在條件(包括外界路況、駕駛技術等條件)允許的情況下，盡可能將車輛發動機的工作狀態控制在經濟區的范圍內。這樣不僅可以保證發動機在一個良好的工作狀態下，以延長發動機的壽命，而且可以減少油耗，從而獲得更好的燃油經濟性和汽車動力性。

3.4 駕駛習慣評估

云端服務器的數據庫中存儲著大量的與車輛相關的歷史數據，如OBD數據、車輛位置信息、Android移動端的傳感器采集到的信息(如加速度)等狀態數據[9]。服務器可以選取某一車輛在某一時間段的狀態數據，對數據進行處理分析，從而得到該車輛駕駛員的駕駛習慣，進而對其進行評估，以此輔助駕駛員在駕駛過程中保持良好的駕駛習慣。根據數據庫中已有數據，可得到的駕駛習慣評估標準主要分為以下幾個：

(1)急加速、急剎車。系統可以通過傳感器或計算速度變化率得到加速度來判斷駕駛員是否進行了急加速或急剎車操作。設置加速度大于3 m/s2時為急加速操作，加速度小于-10 m/s2時為急剎車操作，系統可以分別統計某一時間段內駕駛員進行急加速操作和急剎車操作的次數，并分別設置閾值。若急加速操作的次數超過閾值則說明該駕駛員急加速操作的次數過多；若急剎車操作的次數超過閾值則說明該駕駛員急剎車操作的次數過多。頻繁的急加速操作，不僅會加劇發動機內部零件的磨損，而且會影響車輛行駛的穩定性，同時會加大燃油的消耗；頻繁的急剎車操作，不僅會對剎車裝置造成損害，以致其壽命降低，而且會加劇輪胎的磨損，同時會給車上人員帶來極差的體驗。因此，無論是急加速，還是急剎車，都是不良的駕駛習慣。

(2)加速踏板位置變化。Android移動端可以通過OBD系統直接采集到車輛的加速踏板位置信息(PID為49)，若OBD系統不支持PID“49”，也可以通過獲取絕對節氣門位置(PID為11)來間接反應加速踏板位置。通過計算某一時間段內加速踏板位置的平均變化幅度來判斷該時間段內車輛加速踏板位置變化的大小。對平均變化幅度設置閾值為10%，若超過閾值，則說明加速踏板位置變化大，反映出駕駛員不能很好地控制加速踏板、平穩給油，從而影響到車輛行駛的平穩性，是一種不良的駕駛習慣。

(3)油耗控制。系統可以獲取到某一時間段內從OBD系統采集到的發動機轉速信息，結合發動機的萬有特性曲線，統計車輛的發動機轉速處在經濟區轉速區間的時長，并計算其與該時間段總時長的時間占比。對時間占比設置閾值，若小于閾值，則說明駕駛員在駕駛汽車的過程中，并不能很好地將汽車的行駛狀態控制在經濟區范圍內，這樣會增加燃油消耗和尾氣排放量，是一種不良的駕駛習慣。

(4)疲勞駕駛時間。根據《中華人民共和國道路交通安全法實施條例》規定，連續駕車超過4 h，即為疲勞駕駛。疲勞駕駛會嚴重影響駕駛員對車輛的控制，是造成交通事故的主要原因之一。系統會根據從OBD系統采集到的發動機運行時間來判斷駕駛員是否疲勞駕駛及疲勞駕駛的時間，以此來評估駕駛員是否規范駕駛。

(5)故障駕駛距離。Android移動端可以通過OBD系統直接采集到車輛在故障燈亮起后行駛的距離(PID為21)，優秀的駕駛員在車輛出現故障后，會盡可能早地處理，避免發生事故。因此可以通過車輛在故障燈亮起后行駛的距離，對駕駛員的駕駛習慣做出評估。

根據以上5個評估標準，結合云端服務器中的大量數據，對駕駛員的駕駛習慣做出評估，同時可以生成評估報告推送至用戶的Android移動端，以供駕駛員逐步糾正不良的駕駛習慣。

4 Android移動端部分UI展示

用戶登錄移動端APP并通過藍牙連接車輛后，可以在“參數”界面查看車輛當前的狀態信息，如圖2所示。普通用戶可以查看“普通參數”中的數據了解所駕車輛的當前狀態。如，通過油耗曲線中實際油耗曲線與理想油耗曲線的差距，判斷車輛當前的油耗經濟性；通過故障碼判斷車輛當前存在的故障等。專業人員可以查看“專業參數”中的專業車輛狀態參數，如引擎負荷、空氣傳感器流量、絕對節氣門位置等，對車輛狀態從專業角度進行更為全面的了解。

圖2 移動端“參數”界面

用戶可以從個人信息界面進入駕駛習慣評估界面，Android客戶端會根據選擇的時間向服務器發送請求，并根據響應生成評估報告，效果如圖3所示。

圖3 駕駛習慣評估實現效果

5 結論

利用Android智能手機與車輛OBD系統進行數據交互，并將數據通過無線網絡上傳至云端服務器中，以實現對車輛的遠程監測及故障診斷，實現了車-手機-電腦的一體化，同時，結合萬有特性對車輛的油耗進行分析。以服務器數據庫中存儲的大量車輛狀態信息為基礎，將數據進行處理后，可按照一定的標準對駕駛員的駕駛習慣進行評估。