目前新能源汽车技术、共享汽车技术、车联网技术发展火热,给人们出行带来更多便利和体验的同时,也给出行安全和管理带来了挑战。通过车辆自诊,并对其位置、故障以及状态信息等实时监控成为了互联网出行的重要发展方向。本文采用了“智能终端+Windows客户端+远程服务器端”的模式,设计了一套数据采集与远程监控系统,有效实现了车辆数据的采集、分析、诊断和实时监控。首先,基于Android智能手机设计了一款数据采集软件。借助WiFi通信,建立了手机与车载终端之间的连接,实现了车载数据无线采集。利用手机自带的GPS模块以及高德地图SDK,完成了车辆位置信息的实时获取。其次,对车载CAN协议DBC文件进行了研究,在此基础之上,基于Windows开发了一套CAN解析软件。通过分析Node、Message、Signal之间的关系,实现了DBC协议的编辑和解析。根据协议规范,定义了信息帧到信号的解析函数。分析了WPF下坐标图绘制的多种方案,并最终制定了一种动态曲线更新方法。第三,在阿里云服务器下,基于SSM框架开发了远程监控系统。通过加载高德地图API,结合手机端上传的数据,实现了汽车的实时跟踪与轨迹回放。凭借JustGage插件,完成了虚拟仪表的动态更新。利用Highcharts图表插件,对行车数据进行了分析。借助高德地图提供的自定义地图功能,完成了对地图模块界面的重新设计。最后,通过模拟和实车试验,对数据采集和远程监控系统的各个功能模块进行了验证,通过对比分析,表明了数据采集系统的有效性和准确性以及远程监控系统的实时性,验证了方案的可行性。