Indigo诊断工具:智能车辆诊断解决方案

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0 下载量 14 浏览量 更新于2024-06-18 收藏 3.33MB PPTX 举报
"Indigo_EN.pptx - 一个关于车载诊断工具Indigo的演示文稿,涵盖Indigo的功能、诊断场景以及车辆数据访问等主题。" Indigo是Vector公司的一款高级车载诊断工具,专为诊断现代汽车的电子控制单元(ECU)而设计。它在车载诊断领域扮演着重要角色,支持多种通信协议,如统一诊断服务(UDS)、 Keyword Protocol 2000(KWP)、GMW3110、OBD-II和J1939等。Indigo不仅适用于CAN(控制器局域网络)协议,还支持CAN Flexible Data-Rate(CAN FD)和DoIP(诊断_over_IP)等高级通信标准。 1. **自我配置与数据供应**: Indigo具备自我配置能力,可以根据车辆的具体需求自动调整设置。它通过ODX(Open Diagnostic Data Exchange)、CDD(Common Data Dictionary)或MDX(Mobile Diagnostic Exchange)等标准格式获取和交换车辆数据,确保诊断过程的高效性和准确性。 2. **车辆识别**: 工具提供直接访问车辆识别数据的功能,快速洞察车辆的详细信息,如软件版本、硬件供应商等。这使得用户能够迅速了解车辆配置,为后续的诊断工作奠定基础。 3. **故障记忆诊断**: 在故障记忆场景下,Indigo能即时显示全车的故障码(DTC),提供清晰的ECU故障记忆状态概览。用户可以深入查看单个ECU的详细故障信息,包括确认的故障码、状态以及相关的环境数据和错误条件,有助于快速定位问题。 4. **车辆数据访问**: 为了便于工程师获取特定的车辆参数,Indigo允许用户轻松地从多个ECU中选择并合并参数,形成一个统一视图。在写入服务参数之前,工具会进行读取操作,确保数据的完整性,防止潜在的错误写入。 5. **易用性与灵活性**: Indigo设计为用户友好且灵活的诊断工具,无论是ECU诊断还是复杂的数据分析,都能适应各种技术水平的用户,简化了诊断流程,提高了工作效率。 通过Indigo,专业技术人员能够更高效地诊断和解决车辆电子系统的问题,同时保证与不同制造商车辆的兼容性。这款工具的全面功能和直观界面使其成为车载诊断领域的得力助手。

请帮我详细分析以下python代码的作用import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering from sklearn.cluster import KMeans # 读取 Excel 文件数据 df = pd.read_excel(r'D:/存储桌面下载文件夹/管道坐标数据.xlsx') label = df['序号'].values.tolist() x_list = df['X 坐标'].values.tolist() y_list = df['Y 坐标'].values.tolist() data = np.column_stack((x_list, y_list, label)) # 训练模型 ac = AgglomerativeClustering(n_clusters=18, affinity='euclidean', linkage='average') #ac=KMeans(n_clusters=12,n_init='auto') clustering = ac.fit(data[:, :-1]) # 获取每个数据所属的簇标签 cluster_labels = clustering.labels_ print(cluster_labels) # 将簇标签与数据合并,并按照簇标签排序 df['cluster_label'] = cluster_labels df_sorted = df.sort_values(by='cluster_label') # 保存排序后的结果到 CSV 文件 df_sorted.to_csv('18 类_result.csv', index=False) # 绘制聚类散点图 unique_labels = np.unique(cluster_labels) colors = ['red', 'blue', 'green', 'purple', 'orange', 'yellow', 'silver', 'cyan', 'pink', 'navy', 'lime', 'gold', 'indigo', 'cyan', 'teal', 'deeppink', 'maroon', 'firebrick', 'yellowgreen', 'olivedrab'] # 预定义颜色列表 for label, color in zip(unique_labels, colors): cluster_points = data[cluster_labels == label] plt.scatter(cluster_points[:, 0], cluster_points[:, 1], c=color, label=f'Cluster {label}') plt.scatter(26, 31, color='gold', marker='o', edgecolors='g', s=200) # 把 corlor 设置为空,通过 edgecolors 来控制颜色 plt.xlabel('X 坐标') plt.ylabel('Y 坐标') plt.legend() plt.show()

2023-07-24 上传