Cloud-based driver monitoring and vehicle diagnostic with OBD2 telematics

Pasado y presente en el diagnóstico de los motores en los talleres de servicio automotor. Del vacuómetro a los sistemas basados en la nube

“…La información adquirida con el sistema ensamblado puede utilizarse para fines que van desde estudios de evaluación de ciclos de conducción (como los realizados por Amarasinghe et al, 2015;Della Ragione;Meccariello, 2016;Romero et al, 2017;Achour;Olabi, 2016), análisis de modos de conducción Pan;Lu, 2015), estudios de dinámica de tracción y frenado del automóvil (Ahmed: Morris; Kapadia; Kok, 2019), estudios de estabilidad de desempeño (Preda;Covaciu;Ciolan;Dima, 2008), estudio de caracterización de sistemas y componentes, y estudios de diagnóstico de operación (Alessandrini;Filippi;Orecchini;Ortenzi, 2006;Shaw et al, 2019). La validez, exactitud y alcance de los estudios realizados estará limitada por la relativa exactitud y resolución de la información aportada por el sistema de adquisición (OBD-interfaz ELM327-aplicación).…”

“…En los motores modernos se incluyen sistemas de autodiagnóstico, asociados principalmente a la gestión electrónica de los sistemas de tratamiento de gases de escape, alimentación, encendido, eventos valvulares y tratamiento de gases (Denton, 2016). El desarrollo de sistemas electrónicos y telemáticos en los automóviles, junto con las tecnologías de comunicación inalámbrica, ha hecho posible conectar e intercambiar información con un vehículo, por ejemplo, a través del uso de GPS, tabletas y teléfonos celulares (Amarasinghe et al, 2015;Scott et al, 2017). Esta oportunidad de comunicarse fácilmente con un vehículo y sus sistemas electrónicos ha generado posibilidades interesantes para el desarrollo de los diagnósticos relacionados con el vehículo (desempeño, consumo de combustible, emisiones), la gestión de flotas de transporte (Tsiakmakisa et al, 2017), el mantenimiento y los servicios de reparación a desarrollar.…”

Inference of driver behavior using correlated IoT data from the vehicle telemetry and the driver mobile phone

“…Six specific objectives, that will provide a project progress vision, have been defined: 1) Collect telemetry data from vehicular computer. Such data will be captured from OBD-II (On-board diagnostics) device, as indicated in [5]; 2) Collect data from user Android device sensors, as indicated in [13] and [14]; 3) Develop mobile application gateway to receive collected data and transmit to server called Smart Driver; 4) Develop secure server, using Hypertext Transfer Protocol Secure protocol, with auto registration function to receive collected data and transmit it to application; 5) Execute inferences, both at application and server layers, using collected data, to identify driver behavior, as well as to send geographic information on the risk areas; 6) Develop application for users administration, access to collected data and inference results.…”

“…According to FGV-SP [3], the number of smartphones in Brazil already exceeds 230 million. Since most of these mobile phone models have sensors, such as GPS (Global Positioning System), accelerometer, gyroscope, 3-axis magnetometer (lateral, longitudinal and vertical or in coordinates x, y and z), we can use their data, as indicated by other studies, such as [4] or [5], to contribute to the driver behavior study.…”

Software-Defined Vehicular Cloud Networks: Architecture, Applications and Virtual Machine Migration

“…On the other hand, VCC provides cloud-based vehicular service that requires shared storage as a service. Thus, a distributed storage at different edge computing infrastructures is a solution, e.g., for real-time on-board diagnostic (OBD) data [27]. Therefore, the vehicle does not have to store a huge amount of data.…”