Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightUygulama, gelen SLCAN çerçevelerini ayrıştırmakta, UDS tabanlı diagnostik cevapları işlemekte, ham CAN verilerini fiziksel mühendislik değerlerine dönüştürmekte ve seçilen telemetri parametrelerini gerçek zamanlı olarak kullanıcıya göstermektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışmada, CAN Bus tabanlı mobil araç telemetri, veri kaydı ve sürücü davranışı analiz sisteminin geliştirilmesi sunulmuştur. Önerilen sistem, araç elektronik kontrol ünitesinden alınan verileri CANable arayüzü üzerinden Android tabanlı mobil uygulamaya aktarmaktadır. Uygulama, gelen SLCAN çerçevelerini ayrıştırmakta, UDS tabanlı diagnostik cevapları işlemekte, ham CAN verilerini fiziksel mühendislik değerlerine dönüştürmekte ve seçilen telemetri parametrelerini gerçek zamanlı olarak kullanıcıya göstermektedir. Seat Ibiza 1.6 TDI araç üzerinde gerçekleştirilen saha testlerinde motor devri, araç hızı, gaz pedalı konumu, emme basıncı, motor yükü, soğutma suyu sıcaklığı, motor yağı sıcaklığı, egzoz gaz sıcaklığı ve seçili vites gibi parametreler izlenmiş ve kaydedilmiştir. Elde edilen veriler; zaman damgası, parametre adı, ham hexadecimal veri ve ölçeklendirilmiş fiziksel değer alanlarını içeren CSV formatında kaydedilmiştir. Kaydedilen log dosyaları daha sonra MATLAB ortamında Trip Evaluation V5 algoritması kullanılarak analiz edilmiştir. Bu algoritma, sinyalleri parametre adlarına göre ayrıştırmakta, ortak zaman tabanında senkronize etmekte, sürüşle ilişkili metrikleri hesaplamakta ve sürücü davranışını Driving Efficiency, Mechanical Sympathy ve Thermal Load Control olmak üzere üç başlık altında değerlendirmektedir. Bu alt skorlar ağırlıklı katsayılar kullanılarak birleştirilmiş ve nihai sürüş değerlendirme skoru elde edilmiştir. Sonuçlar, geliştirilen prototipin gerçek araç verilerini alabildiğini, canlı telemetri gösterebildiğini, yapılandırılmış log dosyaları oluşturabildiğini ve toplanan verileri mühendislik temelli bir sürücü davranışı değerlendirmesine dönüştürebildiğini göstermektedir. Sistem, araç telemetrisi, sürüş sonrası analiz ve gelecekteki bağlantılı araç uygulamaları için düşük maliyetli ve geliştirilebilir bir mimari sunmaktadır.
Abstract
This study presents the development of a CAN Bus-based mobile vehicle telemetry, data logging, and driver behavior analysis system. The proposed system acquires vehicle data from the engine control unit through a CANable interface and transfers the data to an Android-based mobile application. The application parses incoming SLCAN frames, processes UDS-based diagnostic responses, converts raw CAN data into physical engineering values, and displays selected telemetry parameters in real time. During field tests performed on a Seat Ibiza 1.6 TDI vehicle, parameters such as engine speed, vehicle speed, accelerator pedal position, intake pressure, engine load, coolant temperature, engine oil temperature, exhaust gas temperature, and selected gear were monitored and recorded. The acquired data were stored in CSV format with timestamp, parameter name, raw hexadecimal data, and scaled physical value fields. The recorded logs were then analyzed in MATLAB using the Trip Evaluation V5 algorithm. This algorithm separates signals according to parameter names, synchronizes them on a common time base, calculates driving-related metrics, and evaluates driver behavior under three categories: Driving Efficiency, Mechanical Sympathy, and Thermal Load Control. These sub-scores are combined using weighted coefficients to obtain a final trip evaluation score. The results show that the developed prototype can acquire real vehicle data, display live telemetry, record structured log files, and convert the collected data into an engineering-based driver behavior evaluation. The system provides a low-cost and expandable architecture for vehicle telemetry, post-drive analysis, and future connected vehicle applications.