概要 - SDVDiag：連携車両機能の診断のためのモジュールプラットフォーム

SDVDiag：連携車両機能の診断のためのモジュールプラットフォーム

2025-07-25 16:09:27

{"Matthias Weiß","Falk Dettinger","Michael Weyrich"}

{cs.SE,cs.AI,cs.DC,"B.8.2; C.2.4"}

SDVDiagは、接続された車両機能の診断を自動化するためのモジュールプラットフォームです。このプラットフォームは、分散トレーシング、因果関係の採掘、異常検出を利用して、複雑で分散した接続された車両システムの診断の課題に対応しています。 SDVDiagプラットフォームの主要な構成要素には以下があります： - データ集約とストレージ：車両、エッジノード、クラウドサービスからのデータをリアルタイムで収集し、分析のために保存します。このレイヤーは最先端の監視と観察性プロトコルを使用しています。 - グラフの作成：収集したデータに基づいてシステムコンポーネントの依存関係グラフを生成します。さらに、コンポーネント間の因果関係を捉える因果グラフも生成します。Amortized Causal Discovery（ACD）フレームワークが因果関係を推測するために使用されます。 - 学習環境：最新のデータに基づいて因果関係の採掘と異常検出に使用されるモデルを継続的に訓練および更新します。これにより、プラットフォームはシステムの変化に適応します。 - イシュー分析：依存関係グラフと因果グラフを使用して特定のシステムイシューを分析します。異常がリンクされ、最も可能性の高い根本原因が特定されます。 このプラットフォームは5Gテストフロート環境で評価され、異常の検出とその根本原因の特定における効果を示しました。評価の主な結論は以下の通りです： - 分散した車両システムの故障を診断するのは、複雑な相互依存関係やシステムの透明性の限界によるため、困難です。 - SDVDiagは、依存関係を効果的にマッピングし、正確に根本原因を特定します。 - プラットフォームは、ライブオペレーションデータに対する継続的なモデル適応メカニズムを提供し、システムの頻繁な変更にもかかわらず堅牢なパフォーマンスを維持します。 SDVDiagは、接続された車両システムに対していくつかの利点を提供します： - 自动化とスケーラブルな診断：診断プロセスを簡素化し、ダウンタイムを削減します。 - リアルタイム監視：システムの問題の積極的な検出を可能にします。 - モジュールアーキテクチャ：カスタマイズと既存システムとの簡単な統合をサポートします。 - 継続的な学習：システムの変化に適応し、時間とともに診断精度を向上させます。 全体として、SDVDiagは接続された車両システムの信頼性と維持性を向上させるための価値のあるツールです。