智慧車輛感測資料監控與分析

前言

隨著科技的飛速發展，車聯網技術在現代交通運輸系統中變得日益重要。其核心原理是將車輛內的各類感測器與電子控制單元（ECU）透過網路實現數據的即時交換，這對提升車輛的安全性、舒適性及營運效率具有重要意義。在此背景下，我們針對車隊監控及預防性維護的需求開發了一個基於車聯網的車隊監控診斷平台，以達成實現即時監控、降低營運成本及提高車輛使用率的目的。

目前的車隊管理大多依賴於定期檢查或是在故障發生時所進行的臨時性維修，透過整合車輛感測數據進行即時監控，我們可以及早預警並處理潛在故障，從而有效避免重大故障發生以降低車隊維護成本。我們開發的監控診斷模組是平台的核心部分，通過歷史數據訓練的基礎模型，能夠捕捉車輛傳感器數據的一般模式，再基於各種傳感器的特徵來微調模型，進一步提升診斷的準確度。在數據處理流程中，原始數據經過清洗、標準化及特徵提取後，使用分群演算法進行分群分析，識別異常數據點，並針對診斷模型進行異常判斷。有了這些機制，我們的系統能夠在異常情況下發出警報，並持續學習與更新模型，以適應車輛狀態的變化。

監控平台使用Grafana作為數據可視化工具，將大量數據以直觀的圖表形式展示，方便車隊管理者理解與決策。同時平台具備高效的數據傳輸能力，使用MQTT協議能夠確保數據的低延遲與高可靠性。測試結果顯示，系統能在異常發生後10秒內給出警示，對於常見故障事件的檢測成功率達到九成以上。這凸顯了監控診斷平台在車隊管理中具有重要的實用性和價值。

通過這次研究，我們不僅展示了即時監控系統在提升運營效率及降低成本方面的潛力，更為未來電動車技術的發展建立了良好的基礎，進一步拓展車隊管理的深度與廣度。

接下來的章節將介紹平台的設計架構，包含系統架構與處理流程、傳輸方法、車輛感測數據整合，以及如何透過即時數據監控及預測性維護技術來實現車輛狀態的預警與診斷。

系統架構

本平台採用模組化設計，主要由四大核心元件組成：車載數據蒐集單元、數據傳輸網路、後端伺服器處理中心及使用者介面，其架構如圖1所示。首先，車輛上的車載數據蒐集單元負責收集各種感測器數據，這些數據透過車內的4G/5G數據網路傳輸至後端伺服器處理中心。

資料中心除了負責數據的儲存與歸檔，也整合了智慧監控診斷模組，此模組使用AI演算法進行即時數據分析，並且會根據各項傳感器模型偵測不正常的傳感器數據，一旦偵測到異常數據，例如引擎溫度異常、電池電壓、電流異常等等就會立即發出警示，並將相關數據記錄存檔，方便後續追蹤分析。此預警機制能有效減少臨時維修所造成的額外成本，提升車輛運用效率及提升安全性。資料分析結果則能提供管理者更精確的車輛維護決策，以及更全面的車隊營運分析報告。此外，平台的使用者介面則提供友善的數據可視化操作，讓管理者能方便監控車輛狀態，即時掌握車隊營運狀況，以提升車隊管理的效率及安全性。

車載數據蒐集單元主要透過車載診斷系統（OBD-II）和控制器區域網絡（CAN bus）技術，從車輛的各種電子控制單元即時擷取數據，包括時速、油門、剎車、冷卻液溫度、MCU 扭力、檔位、電力資訊、電流、電壓、電量、電池溫度、充電狀態、鉛蓄電池 SOC、鉛蓄電池電壓等等各項關鍵參數，為後續的診斷分析提供必要的資訊基礎，我們整合了多達20種不同類型的感測器數據，主要分為動力系統感測器、電力系統感測器、車輛運行狀態感測器、以及環境監控感測器幾大類，列舉部分數據如表1所示。