AUTOMOBIL-CAN-DECODIERUNG UNTER VERWENDUNG VON ÜBERWACHTEM MASCHINELLEN LERNEN

Die vorliegende Offenbarung stellt eine Automobil-Can-Decodierung unter Verwendung von überwachtem maschinellen Lernen bereit. In dieser Schrift sind Techniken zum Ermitteln bestimmter Signale, die über den CAN-Bus zwischen Komponenten eines Fahrzeugs gesendet werden, bereitgestellt. Insbesondere werden einem Techniker bestimmte Testmanöver, die an dem Fahrzeug durchgeführt werden sollen, bereitgestellt, die dazu ausgestaltet sind, die interessierende Komponente in Eingriff zu nehmen. Die Nachrichten können von dem CAN-Bus erfasst und unter Verwendung von Algorithmen zum überwachten maschinellen Lernen analysiert werden, um die Nachrichten-IDs und die Byte-Zahlen zu isolieren, sodass die Werte der interessierenden Komponente zum Bestimmen von Leistungsmetriken beobachtet werden können. Sobald sie ermittelt wurden, können diese Leistungsmetriken verwendet werden, um das Fahrzeug mit anderen Fahrzeugen zu vergleichen oder die Ausgestaltung und Leistung des Fahrzeugs zu verbessern. Techniques for identifying certain signals sent over the CAN bus between components of a vehicle are provided herein. Specifically, certain testing maneuvers designed to engage the component of interest are provided to a technician for performing on the vehicle. The messages can be captured from the CAN bus and analyzed, using supervised machine learning algorithms, to isolate the message ids and the byte numbers so that the values of the component of interest may be observed for determining performance metrics. Once identified, these performance metrics may be used to compare with other vehicles or improve the design and performance of the vehicle.