انتقل إلى المحتوى

Embedded product-boundary experiment

Vectis AI

نموذج أولي برمجي لبيانات المركبات

A vehicle-data prototype spanning API, user surfaces, embedded source, and a Rust signal-normalisation core. The implemented record supports trace and fixture work; vehicle, hardware, and fleet validation remain outside it.

جسر الأعمال ↔ التقنية · Embedded product-boundary experiment

Turn raw vehicle signals into a bounded, testable product system.

Explores the boundary from vehicle acquisition and canonical signals to operator-facing product decisions.

هذا تفسير للمحفظة والمصدر، وليس ادعاءً بشأن عميل أو نشر أو اعتماد أو نتيجة.

  1. 01

    ضغط الأعمال

    Vehicle telemetry is only useful when acquisition, signal semantics, connectivity, diagnostics, user experience, and operational responsibility form one product boundary.

  2. 02

    قرار المنتج

    Separate embedded acquisition, canonical signal mapping, application APIs, and user surfaces before adding assistant or predictive behaviour.

  3. 03

    السجل التقني

    Embedded source, API and user surfaces, a Rust normalisation core, and a trace-replay fixture for DBC, CAN, and canonical mapping.

  4. 04

    عودة الأدلة

    Signal quality, offline behaviour, update safety, hardware limits, and user validation return to feature scope, architecture, support, and release criteria.

أدلة الشفرة المصدرية

ما الذي تثبته الشفرة المصدرية فعلاً

A vehicle-data prototype spanning API, user surfaces, embedded source, and a Rust signal-normalisation core. The implemented record supports trace and fixture work; vehicle, hardware, and fleet validation remain outside it.

تُحفظ اللقطة التقنية التفصيلية باللغة الإنجليزية.

النضج
Source prototype with software and firmware boundaries
مراجعة الأدلة
لقطة المصدر حتى

قرارات المنتج والمعمارية

  • Separate device acquisition, canonical signal mapping, APIs, and operator-facing product surfaces.
  • Normalise DBC/CAN inputs into a canonical signal layer before product logic consumes them.
  • Treat offline behaviour, update safety, and hardware abstraction as explicit architecture boundaries.

أدلة قابلة للفحص

  • Backend unit and integration tests for the application and telemetry boundaries.
  • Embedded source with C-level tests for selected firmware logic.
  • A Rust trace-replay integration fixture for DBC parsing, CAN decoding, and signal mapping.

حدود الادعاء

  • Future architecture specifications are not presented as already implemented source.
  • No hardware-in-the-loop, vehicle-in-the-loop, OEM, safety-certification, or field-fleet record is asserted.
  • Predictive-maintenance and assistant outputs require separate data-quality and operational validation.

أدلة المستودع ليست دليلاً على عملاء أو نشر أو اعتماد أو نتائج.

الهيكل المعماري

من منفذ OBD-II إلى رؤى بلغة واضحة

ثلاثة حدود في الشيفرة المصدرية: اكتساب البيانات المضمَّن، والربط المرجعي للإشارات وواجهات برمجة التطبيقات، وواجهات القياس عن بُعد والمساعد الموجَّهة للمستخدم.

خريطة مصدر فقط: قد تمثل الطبقة كودًا منفذًا أو حدًا لمحوّل أو تصميمًا موثقًا. ولا تثبت خدمة إنتاج مهيأة.

  1. 01

    الطبقة 1 — الشيفرة المصدرية لاكتساب بيانات OBD-II على ESP32

    تمثل الشيفرة المصدرية المضمّنة اكتساب بيانات OBD-II/CAN وإشارات مختارة ومدخلات الحركة والتخزين المؤقت وحدود التحديث. ولا يُدَّعى أي عتاد إنتاجي أو تحقق على المركبة.

  2. 02

    الطبقة 2 — الجوال + الويب + واجهة برمجة التطبيقات

    واجهات الجوال والويب والبث والاستيعاب ممثَّلة في الشيفرة المصدرية. أما زمن التأخير من طرف إلى طرف والموثوقية وقابلية الاستخدام الميداني فتتطلب تحققاً على العتاد والشبكات المستهدفة.

  3. 03

    الطبقة 3 — محرك رؤى الذكاء الاصطناعي

    تمثل الشيفرة المصدرية مساعداً يعتمد على Mistral لشرح بيانات CAN الخام بلغة واضحة: ملخصات الرحلات، وتقييم سلوك القيادة، وفرضيات الصيانة التنبؤية والشذوذ. وتتطلب مخرجاته تحققاً منفصلاً يخص جودة البيانات والتشغيل.

المشكلة

المشكلة

لماذا بيانات المركبات غير مستغلة

  1. بيانات خام بلا رؤى

    تولّد المركبات الحديثة بيانات OBD-II غنية، لكن السائقين ومديري الأساطيل لا يملكون أداة سهلة لتفسيرها.

  2. أدوات مجزأة

    تطبيقات منفصلة للتشخيص وتتبع الرحلات واقتصاد الوقود وتسجيل السلامة. لا طبقة ذكاء موحدة.

  3. صيانة تفاعلية

    الأعطال تحدث قبل اكتشاف المشاكل. لا تنبيهات تنبؤية ولا تسجيل صحة ولا تحليل اتجاهات.

  4. بلا تكامل AI

    لا يمكنك طرح أسئلة على سيارتك. لا واجهة بلغة طبيعية لفهم أنماط القيادة أو صحة المركبة.

المميزات

المميزات الرئيسية

واجهات في الشيفرة المصدرية من بيانات OBD-II الخام إلى القياس عن بُعد الموجَّه للمستخدم

نطاق المصدر فقط: قد يصف العنصر كودًا منفذًا أو محوّلًا موثقًا أو سير عمل مهيأ. ولا يعني أن خدمة إنتاج نشطة.

  1. 01

    بث القياس عن بُعد

    تمثل الشيفرة المصدرية معرّفات PID وأوضاعاً مختارة من OBD-II (البيانات الحالية، الإطار المجمّد، DTCs، VIN)، وGPS عبر NMEA، ومدخل IMU، والبث عبر WebSocket + SSE. ولم يُتحقَّق من التغطية ولا من المعدلات.

  2. 02

    تتبع رحلات ذكي

    تمثل الشيفرة المصدرية الكشف الآلي للبداية/النهاية، وتسجيل المسار، وإحصائيات الرحلة، وإعادة التشغيل، وسجل الرحلات مع تحليل التكاليف. ولم يُتحقَّق من أيٍّ منها على المركبات.

  3. 03

    تسجيل سلامة السائق

    تنمذج الشيفرة المصدرية نتيجة سلامة مستخلصة من أحداث قيادة مثل الكبح المفاجئ والتسارع السريع والانعطاف الحاد والاصطدام، مع درجات فرعية للنعومة والسرعة والقيادة الاقتصادية. ولم يُتحقَّق من العتبات على المركبات.

  4. 04

    تشخيصات ذكية

    تمثل الشيفرة المصدرية قراءة/مسح DTC، وتحليل إطار التجميد، ونتيجة صحة المركبة. وتتطلب مخرجات الصيانة التنبؤية تحققاً منفصلاً.

  5. 05

    مساعد AI

    تمثل الشيفرة المصدرية مساعداً للأسئلة المطروحة بلغة طبيعية حول بيانات المركبة، يستخدم نموذجاً لغوياً كبيراً مع استجابات بث SSE. وتتطلب مخرجاته تحققاً منفصلاً.

  6. 06

    الشيفرة المصدرية للبرامج الثابتة لـ ESP32

    تستهدف الشيفرة المصدرية المضمّنة ESP32-S3 (ثنائي النواة 240MHz) مع CAN/TWAI، ومستقبل GPS من u-blox، وIMU من نوع MPU6050، وWiFi 802.11 b/g/n، وBLE GATT. أنواع الوقود (بنزين، ديزل، هجين، PHEV، BEV، هيدروجين) واسترجاع OTA A/B منمذجة في الشيفرة المصدرية. ولا يُدَّعى أي تحقق على العتاد أو المركبة.

ما تنمذجه الشيفرة المصدرية

مسارات إشارات المركبة الممثَّلة في الشيفرة المصدرية

تنمذج الشيفرة التي جرت مراجعتها إشارات OBD-II/CAN مختارة وطبقة ربط مرجعية. ويختلف التوفر والمعدل والوحدات والمعنى باختلاف المركبة، وتتطلب تحققاً ببيانات الاختبار وعلى منضدة الاختبار وعلى المركبة.

سطح المستودع فقط: يتطلب التوفر والاكتمال والأداء والملاءمة التشغيلية تحققًا منفصلًا.

PID 0D

سرعة المركبة

01

يمثّل مدخل سرعة المركبة لمنطق الرحلات والعتبات والسياج الجغرافي. ولا يُدَّعى المعدل ولا الدقة عبر مختلف المركبات.

PID 0C

دورة المحرك في الدقيقة

02

يمثّل مدخل سرعة دوران المحرك بوصفه مؤشراً غير مباشر لحمل المحرك، مع فرضيات الانحراف عن خط الأساس لخلل الإشعال وانحراف لامدا وتآكل ناقل الحركة. وهو ليس مؤشراً مبكراً متحقَّقاً منه.

PID 11

وضعية دواسة الوقود

03

يمثّل مدخل وضعية دواسة الوقود (%) لحساب درجة العدوانية، وتوجيه السلوك، ومنطق أحداث التسارع الشديد مع دورة المحرك في الدقيقة والسرعة. ولم يُتحقَّق منه على المركبات.

PID 05

درجة حرارة سائل التبريد

04

يمثّل مدخل درجة حرارة سائل التبريد وفرضيات الشذوذ. وهو ليس ضماناً للإنذار المبكر ولا استنتاجاً تشخيصياً.

PID 0F

درجة حرارة الهواء الداخل

05

يمثّل مدخل كثافة الهواء لحساب الوقود بواسطة وحدة التحكم الإلكترونية. أما الاستخدامات التشخيصية، مثل تحليل فقدان الطاقة أو فحص الادعاءات المتعلقة بسحب الهواء البارد، فتتطلب تحققاً خاصاً بكل مركبة.

PID 0B

ضغط المشعب

06

يمثّل مدخل ضغط المشعب بوصفه قياساً لحمل المحرك (طبيعي + تربو). أما عروض منحنى الضغط، والحمل مقابل دورة المحرك، وإجهاد المركبات القاطرة فهي نطاق تصميم، لا تحليل متحقَّق منه.

PID 2F

مستوى الوقود

07

يمثّل مدخل مستوى الخزان (%) لاكتشاف التزود بالوقود، وتنبيهات السرقة عند الانخفاض المفاجئ، ومنطق استهلاك الوقود (MPG) لكل رحلة مقابل المسافة المحسوبة بتكامل السرعة. ولا يُدَّعى المعدل ولا الدقة.

PID 14

مستشعر O₂ (لامدا)

08

يمثّل مدخل نسبة الهواء إلى الوقود. والانحراف طويل الأمد فرضية لتدهور المحول الحفزي، أو تقدم عمر مستشعر لامدا، أو تعديل غير مصرح به على نظام الوقود، وليس استنتاجاً تشخيصياً.

MODE 03

أكواد أعطال وحدة التحكم الإلكترونية (DTCs)

09

يمثّل سير عمل لاستيعاب أكواد التشخيص وشرحها بلغة واضحة. وتتطلب الوحدات المدعومة والأسباب المقترحة تحققاً خاصاً بكل مركبة وتحققاً من خبير.

ONBOARD

وحدة القياس بالقصور الذاتي (IMU) (التسارع + الجيروسكوب)

10

يمثّل مدخل وحدة القياس بالقصور الذاتي (IMU) على جانب ESP32 لمنطق أحداث الكبح الشديد، والمنعطفات الحادة، والاصطدام، وخشونة الطريق، بشكل مستقل عن بيانات CAN. ولم يُتحقَّق من الكشف ولا من الاستخدام على المركبات غير المزودة بواجهة OBD.

GNSS

حدود الجيوفينس

11

يمثّل مدخلات الموقع من GPS والشبكة الخلوية للمناطق التي يحددها المستخدم (المنزل، المستودع، موقع العميل)، وتنبيهات الدخول/الخروج، والتخزين المؤقت دون اتصال. ولم يُتحقَّق من السلوك الميداني.

OTA

حالة البرنامج الثابت

12

يمثّل واجهات تصميمية لإصدار البرنامج الثابت والتحديث المرحلي والاسترجاع. ولا يُدَّعى أي إصدار إنتاجي موقَّع ولا أي سجل تحديث لأسطول أجهزة.

البنية التقنية

مبني بتقنيات

تحدد التقنيات المسماة تبعيات المستودع أو أسطح المحوّلات؛ ولا تثبت تكاملًا نشطًا أو نشرًا.

الخلفية
Fastify, TypeScript, Prisma, PostgreSQL + TimescaleDB, Redis
الذكاء الاصطناعي
LLM API, streaming SSE, natural-language vehicle queries
لوحة معلومات الويب
Next.js 14, Tailwind CSS, shadcn/ui, data visualisation
تطبيق الجوال
React Native, Expo, NativeWind, BLE pairing, Detox E2E tests
البرامج الثابتة
ESP32-S3, ESP-IDF 5.x, FreeRTOS, CAN/TWAI, ISO-TP, GPS NMEA, MPU6050
البنية التحتية
Docker, GitHub Actions CI, Vitest, JWT auth, Swagger API docs

الشيفرة المصدرية

استكشاف الشيفرة المصدرية

النموذج الأولي البرمجي Vectis AI — الخلفية والواجهة الأمامية وتطبيق الجوال والبرامج الثابتة — متاح عند الطلب.

اتفاقية عدم إفصاح مطلوبة

للوصول إلى الشيفرة المصدرية، يُرجى توقيع اتفاقية عدم الإفصاح. هذا إجراء قانوني معياري.

خدمات استشارية ذات صلة

هل تحتاج توجيهاً استراتيجياً في الذكاء الاصطناعي لأسطولك أو منصة إنترنت الأشياء؟ يمكن لخدماتي الاستشارية المساعدة.

الشراكة

مهتم بـ Vectis AI؟

إذا كنت مشغّل أسطول أو مصنّع سيارات أو شريك IoT وتدرس استخدام الذكاء الاصطناعي لبيانات المركبات، فتواصل معي لمناقشة القرار.

تواصل معي
رؤى في الذكاء الاصطناعي

The AI Dispatch

من العرض التوضيحي إلى التشغيل الموثوق. اشترك لتصلك قراءات جديدة عن Physical AI.

يمكنك إلغاء الاشتراك في أي وقت. لا بريد مزعج، أبداً.