無人車車載柜作為無人駕駛系統(tǒng)的核心控制單元，其故障自診斷與修復能力直接影響車輛運行安全與效率。當前技術體系通過分層架構(gòu)與多模態(tài)融合實現(xiàn)閉環(huán)管理，具體實現(xiàn)路徑如下：
一、分層診斷架構(gòu)
車載柜采用“硬件層-數(shù)據(jù)層-算法層”三級診斷體系。硬件層通過電壓/電流傳感器實時采集電氣系統(tǒng)參數(shù)，結(jié)合DTC（診斷故障碼）體系對動力、轉(zhuǎn)向等關鍵模塊進行狀態(tài)標記。數(shù)據(jù)層利用CNN-QRNN深度學習模型對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行特征提取，例如通過VMD-MPE算法分解電機振動信號中的時序波動特征，識別軸承磨損等早期故障。算法層則部署SRU分類器，基于物理特征與深度特征的融合數(shù)據(jù)實現(xiàn)故障類型精準分類，某無人駕駛列車項目通過該技術將故障識別準確率提升至99.2%。
二、動態(tài)修復機制
針對軟件故障，車載柜內(nèi)置冗余控制單元實現(xiàn)熱切換。當主ECU檢測到程序異常時，立即激活備用系統(tǒng)并回滾至最近正常狀態(tài)，某AGV項目通過該技術將系統(tǒng)恢復時間從分鐘級壓縮至3秒內(nèi)。對于硬件故障，系統(tǒng)通過知識圖譜匹配故障現(xiàn)象與解決方案庫，例如當激光雷達數(shù)據(jù)異常時，自動調(diào)用校準程序或切換至視覺導航模式。更復雜的場景下，車載柜可觸發(fā)遠程協(xié)助協(xié)議，將故障快照（含車速、環(huán)境溫度等12類參數(shù)）上傳至云端，由專家團隊制定修復方案。
三、非侵入式監(jiān)測技術
采用非侵入式電力負荷分解技術，通過總電壓/電流序列反推各電氣部件運行狀態(tài)。某無人駕駛收獲機項目應用該技術后，無需拆解設備即可定位發(fā)電機功率異常，維護效率提升40%。同時，系統(tǒng)配備三級存儲策略，關鍵故障數(shù)據(jù)優(yōu)先寫入非易失性存儲器，確保斷電后仍可追溯故障鏈，為后續(xù)優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐。
