51 lines
1.8 KiB
Python
51 lines
1.8 KiB
Python
import asyncio
|
|
import logging
|
|
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
|
from sqlalchemy import select
|
|
from app.models.asset import Asset, AssetCatalog, AssetTelemetry
|
|
|
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
|
|
|
async def run_vehicle_recon(db: AsyncSession, asset_id: str):
|
|
"""
|
|
VIN alapján megkeresi a mélységi adatokat és frissíti a Digitális Ikert.
|
|
"""
|
|
# 1. Lekérjük a járművet és a katalógusát
|
|
stmt = select(Asset).where(Asset.id == asset_id)
|
|
result = await db.execute(stmt)
|
|
asset = result.scalar_one_or_none()
|
|
|
|
if not asset or not asset.catalog_id:
|
|
return False
|
|
|
|
logger.info(f"🤖 Robot indul: {asset.vin} felderítése...")
|
|
|
|
# 2. SZIMULÁLT ADATGYŰJTÉS (Itt hívnánk meg az API-kat: NHTSA, autodna stb.)
|
|
await asyncio.sleep(2) # Időigényes keresés szimulálása
|
|
|
|
deep_data = {
|
|
"assembly_plant": "Fremont, California",
|
|
"drive_unit": "Dual Motor - Raven type",
|
|
"onboard_charger": "11 kW",
|
|
"supercharging_max": "250 kW",
|
|
"safety_rating": "5-star EuroNCAP"
|
|
}
|
|
|
|
# 3. Katalógus frissítése
|
|
catalog_stmt = select(AssetCatalog).where(AssetCatalog.id == asset.catalog_id)
|
|
catalog = (await db.execute(catalog_stmt)).scalar_one_or_none()
|
|
|
|
if catalog:
|
|
current_data = catalog.factory_data or {}
|
|
current_data.update(deep_data)
|
|
catalog.factory_data = current_data
|
|
|
|
# 4. Telemetria frissítése (A robot talált egy visszahívást, VQI csökken kicsit)
|
|
telemetry_stmt = select(AssetTelemetry).where(AssetTelemetry.asset_id == asset_id)
|
|
telemetry = (await db.execute(telemetry_stmt)).scalar_one_or_none()
|
|
if telemetry:
|
|
telemetry.vqi_score = 99.2 # Robot frissített állapota
|
|
|
|
await db.commit()
|
|
logger.info(f"✨ Robot végzett: {asset.license_plate} felokosítva.")
|
|
return True |