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于雷:从车联网行业车辆油量监测行业现状引发的思考

发布时间: 2017-03-13 13:59   作者:中位科技

早在十年前,就曾有运营商老总问过我,如何监控车辆的油量变化,比如加了多少油、跑了多少公里、工作了多长时间、剩余多少油、是否有漏油、车辆油耗量是否正常……可见从十年前开始,油量检测功能就已经是道路运输行业中的一个非常重要的需求。十来年时间过去了,商用车车联网行业中的人员想了很多办法、做了若干试验,花了若干费用,检测的数据从完全不准确,逐渐到靠谱,历经了千辛万苦,但是在精度上、稳定性上还是没有达到理想的、预期的目标。问题在哪里?有没有好的解决方案?


一、油耗检测现状及问题

  从我个人这些年的观察,问题的根源可以从检测方法上找到:

  1.原车OBD数据

在商用车车联网行业里,OBD仍处于初级阶段,没有标准,但仍要解决客户的需求。通常油耗数据应该在原车上读取,但车厂不开放CAN数据,所以OBD获取到的数据也只是喷油量等小数据,小型车辆应该还好,得出的油耗相对准确,但大型车辆喷油后还有未燃烧完全的油,通过回油管流回油箱,所以OBD计算的也并不准确。而且中国的车型太多,每种车型通讯方式都不一样,要通过OBD整合所有车辆也是有难度的。此外,OBD检测没有漏油量数据。
  
       2.流量计检测

在发动机进油管上安装流量计(有回油管的,回油管也需要安装),计量发动机的耗油量,同样由于回油量流量太小,检测精度有很大影响,导致精度也没有完全保证;并且这种方式没有漏油量数据,只能解决部分客户的部分需求。
  
       3.液位检测

当运输企业会发现车辆油耗莫名增大,却找不到原因,就急切的需要了解油箱油量是否有漏掉,或者被油耗子偷掉的情况,从而了解油耗减少的原因、什么时候减少的、减少了多少。很多厂家为了解决客户此项需求采用液位检测方式,检测油箱油量。在车上外接液位传感器,也就是通常说的油量、油位传感器。传感器也从10年前的电阻式、干簧管式到电容式、超声波式,可以看出经过了若干行业人的辛勤劳动和智慧。


目前的油量液位传感器,也就是通常说的油杆,只有上行透传数据,每30秒上传一次。也就是说油杆只负责上传当时那点的数据,其它都是平台要做的,平台要知道油箱的形状及长宽高等数据,还要有标定数据;如果想要做到精准就需要详细标定,一般情况下要把油箱放空,再每5升或10升进行标定,记录每一次标定的值,最后回头要把这些标定值录入到平台上,平台再根据传感器上报的AD值或传感器液位高度量与这些标定值进行对比计算,最终显示油箱还剩多少升油;如果要显示加油或漏油,平台还要不停的做计算,也就是每30秒钟油杆上传的数据,平台至少也要6个点做平均,去掉最高值,去掉最低值,再做平均算法,平台要永远等待下一个点和前5个点做平台算法,要得出结果至少得180秒(30秒*6=180秒)。因而,运营平台操作很累很辛苦!!!而加油的快慢,跳枪再次加油等诸多因素让加油值并不准确。如果准了,也是必须在特定的条件下,但是总是有不准确的时候。

为什么不准呢,因为油杆传感器30秒才上传一次数据,平台得到的数据不是实时有效的油杆数据,并且数据量太少,导致不能真实反应油箱的液位波动,没有办法做各种精准的计算算法。也就是说平台的这些数据很多是处于失真状态。

假如所有的油量计算由油杆传感器完成;传感器采集频率达几百上千次,在30秒内有上万条甚至更多的数据,这些实时的油量数据,油杆传感器就可以形成大数据计算,可以采用各种有效的计算算法,通过有效的滤波方式把失真数据过滤掉,然后再计算出实时的、真实的油量数据。并且根据这些实时的、真实的油量数据,进一步精确的计算出加油量、漏油量(偷油量)。

小小的油量传感器增加不了多少成本,就可以更精准,为什么厂家不去做呢?为什么呢?原因何在呢?传感器的成本是小事,关键是行业没有标准,要生产这种传感器,首先要制定通讯协议;把传感器需要的各种参数以及油箱的形状、长宽高等数据,以及标定数据等通过平台下发,既有上行,也有下行;传感器有了这些数据才能进行计算;直接上报加了多少油,漏了多少油,而不是只上报一个AD值,让平台自行判断。如果传感器按照自己定义的通讯协议做好,那哪个车载终端设备厂家支持呢,运营平台还得每得一个个厂家去调协议,车载终端厂家也很痛苦,每家传感器协议都不一样,把车载终端设备弄的很复杂,不稳定,如果为了一个小订单让设备企业去调试一个传感器,很多终端企业都不会支持。如果传感器和车载终端设备调好了,那油耗监测平台也要支持,这么多运输企业的平台,让监测平台来支持,还要每家每家调试,兼容一款设备是最痛苦的事情,如果有比这更痛苦的就是兼容多款设备,这就是问题的根源。

二、制定油耗监测行业标准的急迫性与阻力

各位读到这,大概就了解了,问题既然找到了,不就是定义一个通讯协议,交通运输部牵头不就完事了嘛?可以是可以,交通运输部在这个领域这几年做了一些标准,硬件终端与平台的808协议,软件平台与上级平台的809协议等。但这些标准还只是推荐标准,框架标准,只是满足了对车辆安全监管,降低空驶率的需求,并不能完全满足更为细分的需求。国家通过行政手段强推到企业,不安装不能年检等方式让北斗终端硬着陆。现在看来,还有欠缺,如果能把各行业企业的需求再多考虑一下,也许会更容易被接受。

其次,808协议只有硬件终端到平台的协议,传感器到硬件终端的也要有通讯协议,808协议没办法定标准,交通部门只能制定和交通相关的标准,不可能根据不同行业的需求去制定其它行业的标准,这是物联网范畴的标准了。我走访过交通运输部相关制定标准的部门,也拜访过交通科学研究院,了解到的情况是,如果没有相关课题,基本上没办法去制定标准,并且要走很多非常复杂的程序。808协议标准是经过很多年研究,才有今天的成果,但也只是基础的协议标准,如果对一个领域不了解,也根本没办法制定标准。即使有其它部门制定了传感器到硬件终端的协议标准,如果没有全局整体考虑,效果必定也会大打折扣。
这种情况下,在808部标协议基础上做扩展是最好的办法,很多硬件厂家也这么做过,但关键是每家的都不一样,这让与平台对接很麻烦,不能有统一的标准吗?当然可以有,但谁来主导呢?一个厂家来主导是不现实的,其它厂家也不乐意啊。
这时需要一个机构既能做到公平公正,又能对行业、领域理解到骨子里,比如感器到硬件终端是一个标准,而硬件终端到平台的808是一个标准,两个协议标准不在一个频段上,就会让事情变得复杂起来。未来物联网会有大量智能传感器,当一个硬件终端连接多个传感器时,平台下发指令,硬件终端要知道指令发给那一个传感器,通常情况下要知道传感器编号,如果不同厂家,还要制定传感器行业的国际编码规则,这个目前太难实现了。但是,如果两个协议由一个组织来规范制定,通过存储地址等于ID的方式来处理,就不需要大量传感器编码。让问题简单化,当平台给油杆传感器下发0X41指令时,平台告诉车载终端设备,这个指令就是给油箱1油杆的指令,车载终端设备只接把指令传达给地址0X41的传感器即可;不需要记编号,而通讯又在一个频段上,让上行,下行数据非常方便,从而快速的进行远程设置,远程升级,不管换哪个厂家的车载终端设备和传感器,都是一样的操作。车载终端设备只需要对接一次,不需要每个厂家的传感器都要重新对接,传感器厂家也不会因为改进一点点,就要和所有硬件厂家重新调试一遍,只需对接一次,就整个行业可以使用了。



三、F3协议标准

基于以上对需求和行业的理解,F3协议标准就这样由中国位置服务联盟孕育出来了,F3协议标准是一个顶层框架协议,不断把各行业客户的需求整理,把新的标准协议加进来;F3协议标准历经一年多,很多这个行业的志愿者加班加点的完善协议标准,维护F3、更新F3、提升F3。
既然有了解决方案,那这个方案和原来比有什么优势,为什么可以做到更精准呢?从原理上说,以前的方案是每30秒上传一次数据,平台收集至少6个点的数据,也就是需要3分钟得出平均值给客户。传感器只负责上行数据,最多只能做些阻尼再上传,关于加油、漏油都是由平台来计算的,而基础都是基于上传的这些数据,区区几个数据要想在各种情况下都准确几乎是不可能。F3协议打通了下行数据,可以远程随时设置传感器参数,规范了之后,谁的活都干,传感器自已每秒成百上千次采集的数据,几秒内就可以知道是否在加油、漏油,在大数据面前,原来的方案就弱爆了。而且下行数据打通后,对于算法可以不断根据实现情况进行实时修正、重新标定、追溯修正。

F3定义了硬件终端把ACC状态、速度、里程等关键数据实时传输给传感器,传感器根据这些数据作为参考,选择不同的计算方式和滤波计算系数,能更加精准的滤掉失真数据,保留真实数据,提高油量检测的精度和可靠性。老的传感器方案只有上行,又是小数据概率计算,新的传感器方案有上行、下行,又是大数据分析计算,还有必要用老方案吗?如果一个油量传感器告诉平台几点几分加了200升油,几点几分漏了50升油,平台只是展示不做计算,这样平台性能要提高多少倍?按照原来的方案,如果一个平台上有1万个传感器,平台要不停等待每条新数据和前面几条老数据做算法,平台不崩溃都怪。其实每个智能传感器自己算自已的很轻松,硬件终端只负责传输数据,平台只是展示,大家谁都不累,这个道理大家都懂,就不用再过多阐述了。
上述只阐述了F3协议标准中一个应用的一个小部份,因为这里还有双油箱方案,各种车型的油箱尺寸、形状怎么标准化问题;各种油箱的自动积分容积的计算算法问题;导入油箱绝对高度与油量升数、AD值与油量升数问题;传感器的量程与盲区问题;如何解决多次短时间内加油(跳枪加油)产生的加油数据丢失问题、环境温度对油的体积影响问题;引入速度、状态等参数的滤波计算问题;实现修正标定、重新标定、追溯修正标定等等一系列问题;以及用户体验的问题。后面我也会把F3协议与其它传感器进行总结一一分享给大家,谢谢大家支持!


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