如何使用人工智能(car obd)分析大量数据

Question

我正在构建我的项目，以结束我的计算机科学课程，现在我有一些麻烦要问。我正在构建一个软件，与树莓派一起工作，以发送OBD (车载诊断)数据的汽车，公交车或卡车到服务器，在服务器上，我想使用一些人工智能来发现可能的发动机故障。现在我正在研究我可以用OBD获得的信息，我发现了一个大麻烦，我如何用人工智能来诊断汽车？我需要一个算法，它知道车辆的良好状态，当系统状态变差时，算法知道这种状态，并向用户发送警报。最后，我希望挖掘一些数据来发现可能的错误，数据在整数范围内，或者可以是浮点数。我怎么能做到这一点？

Answer 1

我没有找到任何为此准备好的算法。你必须设计一些基于规则的启发式方法，分析OBD PID值的长期基础。一些问题可以通过简单的方式发现，例如：

• 离合器的故障可以通过分析车速、油门位置和转速PID来检测-在固定的时间点如果油门位置增加，转速增加，车速保持不变，则离合器很可能不处于良好状态等。

你也可以使用机器学习算法，但我想模型训练过程会很困难。