CN109383415A - 具有自适应人群感测能力的情景感知车辆通信系统和控制逻辑 - Google Patents

具有自适应人群感测能力的情景感知车辆通信系统和控制逻辑 Download PDF

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Abstract

公开了用于使用人群感测的情景数据来调整用户信息的车辆通信网络、用于提供这样的内容/信息的计算机可执行指令，以及配备有远程信息处理系统用于使用来自车辆参与感测系统的情景数据来调整驾驶员信息的车辆。用于向机动车辆的乘客提供信息的公开方法包括确定用于车辆的当前行程的行程特征(包括车辆和驾驶员数据)，以及确定对应于当前行程的先前行程的行程特征。经由来自车辆参与式感测系统的分布式计算机网络上的车辆通信系统从多个参与式车辆接收汇集数据、由参与式车辆感测的当前行程的操作数据；利用当前行程特征和先前行程特征分析所接收到的操作数据，以确定预测行程持续时间和/或预测行程路线。车辆的电子用户界面输出预测的行程持续时间和/或路线。

Description

具有自适应人群感测能力的情景感知车辆通信系统和控制 逻辑
引言
本公开总体上涉及用于向机动车辆乘客提供信息的网络化数据系统。更具体地，本公开的方面涉及一种使用来自车辆参与感测系统的人群来源数据来调整乘客信息的车载式远程信息处理架构。
当前生产的机动车辆(例如现代汽车)最初配备或改装有各种类型的车载电子设备，用于向和从车辆乘客传送信息。例如在汽车应用中，乘用车配备有仪表组，该仪表组将关于例如车辆速度、发动机转速、燃料水平、动力系操作条件和其他车辆相关数据之类的信息传达给驾驶员。除了仪表板之外，许多车辆还包括作为标准设备的车载音频系统，其单独操作或与外围硬件一起操作以播放音乐、输出导航指令、接收语音命令以及提供其他音频相关功能。一些机动车辆现在配备有图形用户界面，例如触摸屏视频显示面板，其位于乘客舱的中央堆栈中并且可操作以接收用户输入并显示图像、文本和基于视频的内容。从驻留源和远程源输送娱乐和信息内容的车载式视听(AV)硬件在本领域中统称为集成的车辆“信息娱乐”或“远程信息处理”系统。
车载车辆设备可以传送基于例如从本地设备(例如联网车辆控制器、智能电话、膝上型电脑或数字音频文件播放器)接收的数据以及从远程设备(例如无线电发射器、GPS导航收发器或卫星广播服务)接收的数据的内容。有些设备甚至能够通过无线保真(WiFi)系统、蜂窝网络或其他无线数据交换技术从分布式计算机网络(无处不在的全球互联网)接收数据。基于通过无线网络接收的数据输出的内容可以包括例如视频(例如流电视节目、电影、视频剪辑等)、音频(例如互联网广播、播客、有声读物等)、印刷媒体、社交媒体、手机媒体和无数其他类型的信息。现在，许多车辆支持智能手机与车辆信息娱乐系统的无缝集成，允许乘客访问电子邮件、万维网，当然还可以拨打和接听电话。
为了改善车辆操作和乘客体验，大多数汽车现在配备有用于监控与车辆乘客和乘客舱、操作状态和周围环境相关的各种参数的传感系统。例如车辆动力学系统使用传感器来监测车辆的动态(例如速度、加速度、偏航、俯仰、滑移等)，而接近传感器系统可以检测物体和汽车上和周围的其他车辆。可以通过车载式传感器的分布式网络确定与车辆发动机、变速器、制动系统、转向系统、燃料系统和安全气囊相关的操作状态。同时，现代车辆远程信息处理系统定期向集中式数据库系统发送数据和从中央数据库系统接收数据。这些远程信息处理系统收集用于特定目的的车辆数据，例如检测车辆中的气囊展开并自动请求紧急服务。最近正从大量参与式车辆收集数据，并且该数据被用于识别广泛的交通和道路状况，以便在指定的地理区域内传播到其他车辆。
发明内容
本文公开了车辆通信网络、车辆参与感测(VPS)系统以及用于使用人群感测的情景性数据来调整用户内容和信息的相关控制逻辑。还公开了用于提供这种内容/信息的方法和计算机可执行指令，以及配备有增强型AV远程信息处理系统用于使用来自VPS系统的人群感测的情景性数据来调整驾驶员信息的机动车辆。作为示例，提出了一种基于从人群感测数据导出的时间情景和位置情景来呈现驾驶员信息(例如预测行程持续时间和推荐行程路线)的新方法。可以将该方法实施为使得自适应人机接口(HMI)能够基于时间情景(例如高峰时段与午夜旅行、夜间与日间旅行等)和位置情景(熟悉的与不熟悉的区域、在通勤还是未通勤等)来呈现实时数据。所公开的车辆通信系统可以基于人群感测的情景性数据来调整驾驶员信息，以基于车辆操作域和驾驶情景来提供驾驶员支持。该系统可以采用具有预测数据分析的实时传感器监测，以将当前行程时间/路线与先前持续时间/行程模式相关联，并且表征总体时效性和路线。这有助于使用从作为传感器的分布式网络的其他车辆获得的数据而基于时间和位置情景实现对HMI的智能适配。
至少一些所公开的概念的附带益处包括可调整的HMI硬件和基于操作域、车辆数据和驱动器情景提供驾驶员支持的附属控制逻辑。所公开的体系结构还使得系统能够基于用户需求(个体需求/愿望)以及在需要时的情景反馈(群体需求/愿望)来调整群体感测数据精度/准确度和取样。所公开的概念的各方面还使得车载式HMI能够基于时间和/或行程情景来定制人群来源的事件/信息的呈现。另一个附带的好处可以包括使用与当前驾驶情景一致的用户体验，这导致由于增加的驾驶员知识以及时间和环境情景而增加的满意度。
本公开的各方面涉及用于使用人群感测的情景性数据来调整用户内容和信息的控制逻辑和计算机可执行指令。例如公开了一种用于向机动车辆的乘客提供信息的方法，该机动车辆包括电子用户界面(EUI)、管理EUI的操作的车辆控制器，以及将车辆控制器和EUI无线连接到分布式计算机网络的车辆通信系统。该代表性方法包括，以任何顺序以及以与任何所公开的特征和选项的任意组合例如经由车辆控制器来确定用于机动车辆的当前行程的当前行程特征，例如车辆数据和驾驶员数据；经由车辆控制器确定用于对应于当前行程的机动车辆的一个或多个先前行程的先前的行程特征，例如时间数据和路线数据；经由来自VPS系统的分布式计算机网络上的车辆通信系统从来自多个参与式车辆接收汇集数据、由参与式车辆感测的当前行程的操作数据；利用当前行程和先前行程特征分析接收的操作数据，以确定预测行程持续时间和/或预测行程路线；并指示EUI显示或以其他方式输出从分析的操作数据确定的预测行程持续时间和/或路线。
所公开的任何系统、方法或设备可以被配置为基于例如车辆驾驶员的一个或多个用户期望和/或一组参与式车辆的一个或多个总期望来调整接收的操作数据的精度和/或取样频率。可选地，可以基于时间情景数据和/或位置情景数据来调整预测的行程持续时间(时间)和/或行程路线(位置)的呈现。操作数据可以由驾驶相关条件组成，例如由参与式车辆收集的环境照明条件数据、路面状况数据、交通状况数据、天气状况数据、意外驾驶场景数据和/或驾驶交叉数据。车辆数据可以由当前行程期间机动车辆的各种车辆系统的操作状态组成，例如稳定性控制激活/未激活、GPS可用/不可用、自适应巡航控制(ACC)激活/未激活等。驾驶员数据可以由当前行程期间驾驶员的各种驾驶变量的驾驶员特定操作特征组成，例如防御性或攻击性驾驶员、速度和/或后挡板倾向、驾驶违规次数等。驾驶员数据还可包括情景性数据，例如指示当前行程是在通勤还是未通勤中、处于熟悉还是不熟悉的位置，和/或是频繁还是不频繁的行程类型。EUI可以可选地基于预测的行程持续时间(基于驾驶员、车辆和操作数据)与从VPS系统接收的行程持续时间数据(基于参与的车辆感测信息)之间的比较来显示或以其他方式输出车辆的当前行程是否被预测为提前、准时或滞后的指示。
本公开的其他方面涉及配备有AV远程信息处理系统的机动车辆，该AV远程信息处理系统用于使用来自VPS系统的人群感测的情景性数据来调整驾驶员信息。如本文所使用的“机动车辆”可包括任何相关的车辆平台，例如客车(ICE、混合动力电动、全电动、燃料电池、燃料电池混合动力、全部或部分自主等)、商用车辆、工业车辆、履带式车辆、越野和全地形车辆(ATV)、农场设备、船只、飞机等。提出了一种机动车辆，其包括具有乘客舱的车身，以及安装在乘客舱内的AV远程信息处理单元，以将音频和/或视频信息传输给车辆的一个或多个乘客。安装到车身的车辆通信系统可操作以将AV远程信息处理单元无线连接到分布式计算机网络，例如云计算系统或海量数据存储实体。
继续上述示例，机动车辆还包括AV电子控制单元(ECU)，其可通信地连接到AV远程信息处理单元和车辆通信系统。该AV ECU被编程为访问、接收或以其他方式确定用于车辆的当前行程的当前行程特征(包括车辆数据和驾驶员数据)以及对应于当前行程的车辆的多个先前行程的先前行程特征。AV ECU经由车辆的通信系统从VPS系统接收由VPS系统登记的参与式车辆感测的当前行程的操作数据。然后，ECU利用当前和先前的行程特征处理或以其他方式分析接收的操作数据，以确定预测的行程持续时间和/或预测的行程路线。AV远程信息处理单元将预测的行程持续时间和/或行程路线输出到机动车辆的乘客。
本公开的另外方面涉及存储用于由驻留或远程车辆控制器的一个或多个处理器执行的指令的非暂时性计算机可读介质。这些指令在执行时使控制器执行各种步骤，包括：确定当前行程特征，包括车辆数据和机动车辆当前行程的驾驶员数据；确定对应于当前行程的机动车辆的一个或多个先前行程的先前行程特征；经由来自车辆参与式感测系统的分布式计算机网络上的车辆通信系统从多个参与式车辆接收汇集数据、由参与式车辆感测的当前行程的操作数据；利用当前行程和先前行程特征分析接收的操作数据，以确定预测行程持续时间和/或预测行程路线；并指示EUI向机动车辆的乘客输出根据分析的操作数据确定的预测行程持续时间和/或行程路线。可以补充、组合或以其他方式修改这些CRM指令以执行任何其他公开的特征和功能。
以上发明内容并不旨在表示本公开的每个实施例或每个方面。相反，前述发明内容仅提供了本文阐述的一些新颖概念和特征的示例。本发明的上述特征和优点以及其他特征和优点将从以下对说明性实施例的详细描述和用于结合附图和所附权利要求的用于执行本公开的代表性模式中变得显而易见。此外，本公开明确地包括以上和以下呈现的元件和特征的任何和所有组合和子组合。
附图说明
图1是根据本公开的方面的配备有具有参与感测通信能力的AV远程信息处理系统的代表性机动车辆的局部示意性平面图。
图2是根据所公开构思的方面的机动车辆的用于基于从人群感测的VPS数据导出的时间情景和位置情景来调整驾驶员信息的代表性算法的流程图，该人群感测的VPS数据可以对应于由车载控制逻辑电路、可编程电子控制单元或其他基于计算机的设备执行的指令。
图3是根据所公开构思的方面的基于代表性位置情景的通知协议的流程图，该通知协议可以对应于由车载控制逻辑电路、可编程电子控制单元或机动车辆的其他基于计算机的设备执行的指令。
本公开可以进行各种修改和替换形式，并且已经通过附图中的示例示出了一些代表性实施例，并且将在本文中对其进行详细描述。然而，应该理解，本公开的新颖方面不限于附图中示出的特定形式。相反，本公开将覆盖落入由所附权利要求限定的本公开的范围内的所有修改、等同物、组合、子组合、置换、分组和替代。
具体实施方式
本公开容许有多种不同形式的实施例。在附图中示出并且将在本文中详细描述本公开的代表性实施例，应理解这些示出的示例被认为是所公开的原理的示例，并且不将本公开的广泛方面限制于代表性实施例。在这种程度上，例如在摘要、发明内容和具体实施方式部分中公开但未在权利要求中明确阐述的要素和限制不应通过暗示、推理等单独地或共同地并入权利要求中。出于本详细描述的目的，除非特别声明：否则单数包括复数，反之亦然；“和”和“或”这两个词应该是连词和分离的；“所有”一词的意思是“任何和所有”；“任何”一词的意思是“任何和所有”；词语“包括”和“包含”和“具有”及其同义词意指“包括但不限于”。此外，近似词，例如“约”、“几乎”、“基本上”、“近似”等可以在本文中以“在、接近或接近于”或“在3-5％之内”或“在可接受的制造公差内”或其任何逻辑组合的意义上使用。
如下面详细解释的，所公开的HMI架构和车辆通信系统被配置为使用参与式车辆作为传感器来基于人群感测的情景性数据来调整中继到驾驶员的内容和信息以生成情景性信息。例如可以基于车辆的操作域和驾驶情景提供额外的驾驶员支持：系统将当前时间信息与先前的行程模式相关联，并且表征当前行程的估计的总体时效性；系统将当前行程信息与先前行程模式相关联并表征位置情景性数据。利用该信息，系统能够调整群体感测数据精度(例如压缩或扩展数据、减少或增加数据参数的数量、修改数据精度(例如小数点的数量)和取样频率(每个参与式车辆的每个指定时间范围的传感器读数的数量)基于用户需求(个体驾驶员需求/愿望)和情景反馈(群体需求/愿望)。系统还可以基于时间和/或行程情景、在/未通勤、熟悉/不熟悉的场所、低/高精度数据、低/高取样率等来定制人群来源事件/信息的呈现。
操作域的概念可以定义车辆在特定行程期间将经历的条件，包括：环境照明条件(例如低，高等)；意外的驾驶场景(例如交通、事故、紧急车辆等)；路面条件(例如潮湿、结冰、砾石等)；道路类型(例如坑洞、道路工程等)；环境天气条件(例如雾、雨、雪、雨夹雪等)、道路交叉点(例如接近停车标志、交叉路口、关闭坡道、转弯位置等)。可以利用所公开的车辆HMI来使用该信息并提供改进的车辆驾驶性能和用户体验(例如在不利的路面条件下调整警告时间)。公开的人群感测系统可以支持新类型的情景信息的定义，即，在新维度中的车辆行程的表征(例如位置：在/未通勤、熟悉/不熟悉、假期、差事等；时间压力：“早到”、“准时”、“迟到”)。
在时间场景的表征中，系统可以将当前时间(行程持续时间)与：先前行程相关联以确定典型的开始和结束时间；VPS人群感测交通和环境，用以确定沿路线的时效性；人群感测的历史行程数据，例如以确定当前行程中的驾驶员是否可能在各种场景下“早到”或将“准时”或可能“迟到”。可以基于额外时间(时间舒适度)或时间压力(时间焦虑)的检测来调整驾驶员显示和车辆校准。例如利用这些基于VPS数据的技术，有机会实现“时间舒适”场景，例如系统可能建议机会型任务或加油型停车(“你有足够的时间！”消息)，以及有机会实施“时间焦虑”场景，例如系统实施舒缓措施的地方(例如“安全驾驶，存在潜在危险！”)。自动车辆特征可以包括自动调整车辆的一个或多个安全系统设置以在“时间焦虑”场景中提供增强的保护。车辆还可以通过建议例如基于人群感测的访问的加油站停车，或者在压力驾驶情况下延迟非必要的驾驶员信息(例如很快换油、其他提醒)来优化行驶时间。
在时间场景的表征中，系统可以将当前行程与先前行程模式相关联以确定“优选的”当前行程路线，例如基于车辆是：每日通勤还是未通勤、处于熟悉的或不熟悉的位置，如果行程路线是“其他”类型(一次性行程、休假、差事)等，则可以在系统操作中考虑来自其他参与式车辆的情景信息，并且可以基于个人和/或群组用户需求来调整整个系统功能(例如精度、取样等)。在“通勤中”的示例中，系统可以向车辆的HMI提供增强的人群感测交通数据，具有高分辨率数据和高严重性人群来源事件，同时抑制非必要信息。通过比较，在“未通勤”场景中，系统可以提供增强的路由服务和选项，并且提供关于异常事件的通知而不管严重性级别如何。对于“度假”场景、可以启用系统以提供增强的位置服务(例如热门景点、可用的停车区域、高评价的餐馆等的通知)。对于“不熟悉的位置”场景，系统可以提供增强的导航服务(例如锐利的曲线、太阳角度等)。该系统还可以结合时间和位置表征，例如以建议服务(例如“低油，你似乎在星期一早上有时间......”)并建议景点参观(例如“前方是非常热门的纪念碑；一般停留15分钟......“)。
可以经由HMI策略发动机全部或部分地管理任何所公开的HMI服务。HMI策略发动机采用的情景域的一些潜在重要维度可能包括：通勤与休闲；其他乘客与单独驾驶；时间压力与时间的舒适度；行程长度/持续时间；熟悉的位置与不熟悉的位置；自有车辆与租用车辆；传统领域(天气，驾驶员状态等)。在一些非限制性示例中，HMI策略的一些重要维度包括：视觉信息；视觉警告；听觉信息；听觉警告；触觉信息/警告；主动路线提醒；不活跃的路线提醒；启动和通知等。下表提供了一些有代表性的示例：
驾驶情景可以包括当前驾驶任务或先前驾驶任务中存在的许多条件(例如出于历史参考目的)。这可以包括但不限于在某些环境光条件下的驾驶员行为、在某些路面条件下的驾驶员行为、在某些天气条件下的驾驶员行为、在某些类型的道路(例如住宅区、主干线、高速公路)上的驾驶员行为、驾驶速度、当前或前方的驾驶操纵等。
现在参考附图，其中相同的附图标记在若干视图中指代相同的特征，图1示出了代表性汽车的局部示意图，该汽车一般用10表示，并且为了讨论的目的而在本文中描述为四门轿车式客车。安装在汽车10的车身12上(例如在乘客舱14的中央堆栈内)的是具有参与感测能力的AV远程信息处理单元18形式的自适应HMI。图示的汽车10(在此也称为“机动车辆”或简称“车辆”)仅仅是示例性应用，利用该应用可以实践本公开的新颖方面和特征。同样，将本概念实施到用于显示驾驶员信息的中央控制台远程信息处理单元中也应当被理解为本文公开的新颖概念的示例性应用。这样，将理解的是，本公开的方面和特征可以适用于任何期望的用户内容和信息、实施到其他HMI架构中，并且用于任何逻辑相关类型的机动车辆。最后，这里给出的附图不一定按比例绘制，而是纯粹出于教学目的而提供。因此，附图中所示的特定和相对尺寸不应被解释为限制性的。
在图1中呈现的代表性框架中，车辆的远程信息处理单元18是分布式计算机网络的一部分，该分布式计算机网络可操作用于使用车载(“车载式”)电子设备和车外(“远程”)电子设备在无线通信网络16上交易数据。图1的通信网络22可以是有线网络或无线网络，或有线和无线技术的组合。对于至少所示的示例，可能期望由AV远程信息处理单元18执行的大多数(如果不是全部)交易通过无线网络16(例如WLAN或蜂窝数据网络)“无线地”进行，以确保驾驶员和车辆10的任何乘客的自由运动。如图所示，可以驻留在车辆10的车身12或远离车辆10的车身12的AV控制器20通过车辆通信系统22与一个或多个远程内容和信息源(例如车辆参与感测(VPS)系统30)通信。VPS系统30与来自多个参与式车辆的数据通信并聚合来自多个参与式车辆的数据，然后将由这些参与式车辆感测和检索的累积的和分析的操作数据发送到远程信息处理单元18。本文使用的术语“操作数据”可以包括环境照明条件、路面状况、交通状况、天气状况、意外驾驶场景和/或驾驶交叉数据。所示出的示例描绘了单个乘客-车辆驾驶员11-通过经操作一个或多个输入设备24(例如麦克风、按钮面板、旋钮、刻度盘和/或触控显示面板和一个或多个输出设备26)的远程信息处理单元18与车辆10交互，该输入设备24实质上可以是音频扬声器组件、视频显示面板、抬头显示器(HUD)等。然而，设想车辆的远程信息处理架构18可以与车辆10的任何乘客交互，并且可以采用任何现在可用的或以后开发的电子输入和输出设备。
在所示的体系结构中，通信系统22将AV控制器20安全地通信地耦合到可操作用于供应远程数据和内容源的一个或多个VPS系统服务器。每个服务器可以在一个或多个服务器类计算机上实现，这些计算机可以是计算机硬件服务器系统的子组件，具有足够的存储器、数据存储和处理能力，并且在一些实施例中，具有运行服务器类操作系统的能力(例如GNU/Linux、SUN Solaris、Microsoft Windows OS等)。每个服务器都可以是一个或多个服务器的逻辑组的一部分，例如服务器场或服务器网络或服务器堆栈。如在大规模系统中典型的那样，可以在组件中实施应用软件，其中不同的组件在不同的服务器计算机、在同一服务器或者其任何逻辑组合上运行。服务器堆栈可以包括任何合适的处理器，例如由Intel和AMD制造的处理器，其与辅助或主存储器设备通信。
图1的AV远程信息处理单元18可操作用于访问和存储例如在驻留或远程存储器设备28和具有计算机可执行指令的控制逻辑软件上，例如图2和图3中呈现的那些用于由控制器20的一个或多个处理器实施的指令。该存储器设备28可以采用各种计算机硬件介质中的任何一种的形式，例如CD-ROM、闪存、磁盘、磁泡、易失性和非易失性半导体存储器(例如各种类型的读取存储器(RAM)或只读存储器(ROM))，以及虚拟和云存储介质等。存储器设备28的一个存储的程序模块可以包括通过关于几乎所有车辆系统的状态的数据通信总线收集数据的状态模块32。例如车辆系统状态模块32可以确定车辆操作条件，例如：挡风玻璃刮水器打开或关闭或间歇；大灯关闭或开启(近光灯或远光灯)；节气门位置；制动压力；防抱死制动系统(ABS)启动；牵引控制系统(TCS)启动；安全气囊展开；座位占用或空缺；方向盘位置；环境温度；信息娱乐系统的使用；车载式手机的使用；HVAC系统设置等。由系统状态模块40收集的数据可用于识别许多不同类型的驾驶情况和状况。
图1的存储器设备281还存储车辆动态模块34，其例如通过与运动传感装置(例如一个或多个动态传感器40)的分布式阵列通信来收集车辆动态数据和其他车辆运动相关参数。传感器40的代表性示例包括轮速传感器、纵向、横向和垂直加速度计，以及偏航、侧倾和/或俯仰率传感器等。动态传感器40还可包括车轮负载传感器和其他类型的传感器。车辆动态模块34从所有传感器40收集数据并且根据需要执行计算以提供车辆10的动态条件的表示-包括影响车辆10的位置、速度、加速度和力。物体检测模块36从一个或多个接近传感器42接收数据，所述接近传感器42使用光检测、雷达、激光、红外或一些其他类型的物体检测技术，包括短程通信技术，例如专用短程通信(DSRC)或超宽带(UWB)。使用来自传感器42的数据，物体检测模块36识别车辆10附近的物体，包括物体尺寸、接近角度、速度等。虽然用单个动态传感器40和单个接近传感器42示出，但是可以为每个子系统采用多个传感器，包括封装在其他位置的传感器，包括具有前视、后视和侧视接近传感器的传感器。
继续参考图1，汽车10可选地配备有车辆到一切(V2X)通信模块38，例如，用于使用DSRC设备44或其他无线通信技术与通信范围内的其他类似装备的车辆通信。V2X通信模块38可以包含更具体类型的通信协议-V2I(车辆到基础设施)、V2V(车辆到车辆)、V2P(车辆到行人)和V2D(车辆到设备)-以从“智能公路”或自主车辆系统可能需要的附近设备收集数据。来自各种车辆模块的数据，包括车辆系统状态模块32、车辆动态模块34、物体检测模块36和V2X通信模块38，可以经由数据收集模块聚合，该数据收集模块经由蜂窝通信塔或其他技术与远程信息处理中心服务通信。其他通信技术可以包括但不限于DSRC或其他V2I通信、Wi-Fi、蓝牙、近场通信(NFC)、卫星通信等。每个模块取决于图示的远程信息处理系统18的预期应用而可以是独立的电子控制模块，或者每个模块可以包含在车辆中的另一个电子模块内，如图所示，或者各种示出的模块可以代表更大网络或系统片段，无论是驻留在车辆上还是远离车辆。
现在参考图2的流程图，是用于向机动车辆的一个或多个乘客提供信息的改进的方法或控制策略，例如，图1中的汽车10的驾驶员11一般根据本公开的方面的在100处进行描述。图2中所示的一些或所有操作以及下面进一步详细描述的可以表示对应于处理器可执行指令的算法，该处理器可执行指令可例如存储在例如，主存储器或辅助存储器或远程存储器中并且例如由车载或远程ECU、中央处理单元(CPU)、控制逻辑电路或其他模块或设备执行，以执行与所公开的概念相关联的任何或所有上述和/或下述功能。还应该认识到，可以改变所示操作方框的执行顺序，可以添加附加方框，和/或可以修改、消除或组合所描述的一些方框。
方法100在结束方框101处开始，其中车辆(图2中标记为10)调用初始化协议以与VPS系统建立安全和加密的无线通信链路(在图2中标记为30)。作为该初始化协议的一部分，车辆10可以向VPS系统30发送与驾驶员11打算开始的行程有关的特征信息，或者如果已经开始，则打算完成或者如果已经完成，以供将来参考。该信息可以包括车辆的当前全球定位系统(GPS)坐标或蜂窝三边测量点以建立车辆的起始点(或当前位置，例如，在行程已经开始的情况下)。可以发送到VPS系统30的信息的其他示例包括行程的开始时间的协调通过时间(UTC)时间戳、预期或结果目的地的位置信息、预期或完成的路线或地图轨迹等。车辆AV控制器20可以检测、监视、接收、查找或访问(统称“确定”)并发送当前行程的其他行程相关信息，包括车辆专用数据和驾驶员专用数据。本文使用的术语“车辆数据”可以包括在行程期间机动车辆的各种车辆系统中的任何一个或多个中的每一个的相应操作状态。作为示例，车辆可以传输车辆的各个安全系统的操作状态(激活/未激活)、燃料箱水平或牵引电池组充电水平、发动机或电动机维护警告等。如本文所使用的术语“驾驶员数据”可以包括在行程期间对驾驶员来说特定的任何一个或多个驾驶变量中的每一个的相应操作特征。例如，特定驾驶员的驾驶员数据可以包括在/未通勤时的当前行程的指标；在/通过熟悉的位置或不熟悉的位置；频繁或不常见的行程类型等。
图1的方法100继续到判定方框103以确定车辆的发动机点火或电动机起动器是否处于接通状态或断开状态。如果确定点火/起动器处于关闭状态(方框103＝OFF)，则方法100返回到方框101，将任何累积的历史信息发送到VPS系统30，并且该过程可以再次开始。例如，车辆控制器(例如图1的AV控制器20)可以累积通常对应于车辆的当前行程的一个或多个先前行程的先前行程特征。用于机动车辆10的这种先前行程的行程特征可以包括每个先前行程的相应的开始时间、相应的起始位置、相应的行程持续时间和/或相应目的地位置。另一方面，如果点火/起动器处于ON状态(方框103＝ON)，则方法100前进到处理方框105，其中用作车辆数据入口点的数据处理器从VPS系统30接收或检索经处理以支持一个或多个指定用例(例如，交通和天气异常)的数据。在处理方框107处，是可以管理交换和存储情景相关信息的情景引擎，其确定当前驾驶环境，例如，以帮助VPS系统30的一个或多个云服务器以确定车辆的当前行程的预期总体时效性。根据该信息，方法100在处理方框109处将车辆位置和情景数据提交到远程定位的VPS系统30和驻留电子用户界面(EUI)，例如图1的AV远程信息处理单元18。然后，在处理方框111处，EUI将该信息的所选片段显示给驱动器11。例如，AV控制器20可以向AV远程信息处理单元18发送命令信号，以向驾驶员11和机动车辆10的任何其他乘客输出预测的行程持续时间和/或从分析的人群来源操作数据和经由车辆10累积的数据确定的最佳行程路线。如上所述，单独地或与VPS系统30协作的AV控制器20可以例如，基于驾驶员11输入的一个或多个用户期望和/或一组参与式车辆的总体期望或一组期望来修改任何接收的人群来源数据的精度和/或取样频率。
返回到结束方框101的讨论和必要软件协议的初始化以建立VPS通信链路，当确定车辆的主要移动器在判定方框103处关闭时，在方框101处累积的信息可以自动发送到VPS系统30。在这方面，处理方框113可以代表“关闭状态接收处理器”模块，其具有在点火/起动器断电时调用的处理器可执行指令。该OFF状态接收处理器可以充当收集的行程结束信息的VPS进入点。方法100继续处理方框115，其中“地图匹配”引擎帮助确定车辆在地理兴趣点方面的位置(例如，标记为@家庭、@工作、@食品、@加油站等)。该信息被呈现给兴趣点(POI)数据库，用于在输入/输出过程117处进行处理和存储。
继续参考图2，方法100前进到处理方框119以处理和分析以上关于方框101讨论的当前行程特征(例如，行程开始时间和位置)并存储已累积的任何历史数据(例如，行程结束时间、结束位置、路线等)。然后将该信息呈现给行程数据库，用于在输入/输出过程121处进行处理和存储。使用存储在121行程数据库中的信息，在处理方框123处实施Do位置情景引擎以表征当前车辆行程路线，并且对于一些实施方式，在熟悉程度和活动类型方面描述行程的性质。示例包括：(1)司机是否在他/她的通勤的一部分路线上(每天上班都要经过的)；(2)驾驶员不在熟悉的道路上(已被驾驶超过阈值的最小次数的道路)；(3)驾驶员处于不常见的路线上(例如，间断性出差、参观新公司、参加体育赛事等)。
从在方框123处实现的Do位置情景引擎，方法100前进到处理方框125以启动遍历地图链接引擎。此时，VPS系统30从原点位置迭代到预测目的地位置以估计遍历每个链路可能花费多少时间，并且根据位置情景来表征预测路线(例如，在通勤中、出差通勤等)。对于处理方框127，系统30将指定或以其他方式确定行程是处于还是通过熟悉的位置或不熟悉的位置、是在通勤还是未通勤等。同样，处理方框129包括用于指定或以其他方式确定行程是频繁的行程还是不频繁的行程的可执行指令。在处理方框131处，VPS系统30将利用人群来源情景数据来计算每个链路的时间，并且还在方框133处确定行程的时间舒适度或时间压力指定。
通过处理方框125、127、129、131和133接收、聚合、处理和/或分析(统称“确定”)的数据在处理方框135处被馈送到情景模块。情景模块135执行情景反馈以及确定参与式车辆报告它们各自的位置情景数据和相应的车辆信息，并且系统结合该反馈以调整以指定分辨率和更新频率传送的特定数据元素。作为示例而非限制，如果存在驾驶员进行日常通勤的许多参与式车辆，则可以调整VPS系统以提供更高精度的交通和行程时间信息，同时附带抑制不太相关或不太重要的信息，例如有关可能与特定驾驶员不直接相关的事件的通知。
来自处理方框135的情景模块的数据被馈送到处理方框137的HMI策略模块，其在输入/输出过程139处访问存储在HMI策略数据库中的策略规则和规定。HMI策略模块充当一组通常用于管理HMI信息的呈现方式的业务规则。例如，响应于具有指定的严重性级别1(最不严重)的事件，仅使用触觉换能器将信息传送给驾驶员11；响应于具有指定的严重性级别2(严重)的事件，将使用同时的触觉反馈和听觉警报将信息传送给驾驶员11；响应于具有指定的严重性级别3(最严重)的事件，将使用触觉、听觉和视觉警报将信息传送给驾驶员11，同时车辆保护系统自动升级到更高级别的保护。然后，在处理方框111处，EUI将该信息的所选片段显示给驾驶员11和/或车辆10的其他乘客。AV控制器20(单独地或与VPS系统30一起)可以基于人群感测的时间情景数据和/或人群感测的位置情景数据来调整呈现和驾驶员信息，例如预测的时间和/或最佳路线。
继续参考图2，方法100还包括处理方框141，其可以代表“ON状态接收处理器”模块，该模块在车辆点火启动时被周期性地、系统地和/或连续地调用。在任何这样的情况下，如先前在处理方框109处所指示的，从车辆10处接收车辆位置和情景数据。然后，方法100前进到处理方框143以执行Do地图匹配过程，其包括执行作为输入的地图匹配操作，例如，当前GPS位置数据(纬度和经度坐标)，并返回参考位置(@家庭、@工作等)。该信息可以存储在和/或基于从POI数据库117检索的数据。如上所述，在处理方框145处执行行程情景评估以预测优选路线，并且如上所述，在处理方框147处执行时间环境评估以预测预期行程持续时间。该信息可以存储在和/或基于从行程数据库121检索的数据。
在处理方框149处，可以启动可选的情景处理程序引擎以确定当前车辆位置的特定情景-时效性和位置。VPS系统30可以随后在处理方框151处分析人群感测的情景数据，然后在处理方框153处部署用于满足驾驶员的一个或多个识别的“需求”的区域简档。分析接收的人群感测数据(包括当前和/或先前行程特征)可用于确定预测行程持续时间和/或预测行程路线。分析可以包括：首先，聚合接收的操作数据、当前的行程特征和先前的行程特征；一聚合后就过滤数据；并且，存储选择部分并清除聚合数据的选择部分。这将允许系统传送一致的数据集——具有相关联的分辨率和更新频率——被认为满足特定驾驶员位置的大多数需求。可以使用广播方法(例如，V2X或XM)来传送这样的信息，或者可以将相同的数据发送给各个订户。可以专门为每个单独的用户量身定制这些信息；但是，这种方法可能会增加集中处理服务器的复杂性。
可以基于驾驶员具有时间舒适度(即，“早到”)或时间压力(即，“迟到”)的确定来调整驾驶员交互。当检测到时间舒适条件时，系统可以通过将该事实传送给驾驶员来增强时间舒适度条件(减轻对“迟到”的任何恐惧)。另外，系统可以基于车辆状况和外部人群来源信息提供推荐，例如，与具有大量可用泵的加油站相结合的低燃料状况。当检测到时间压力条件时，系统可以采用各种方法来最小化驾驶员分心或焦虑，包括但不限于提供平复驾驶员情绪的消息(例如，“你还没完全迟到”、“别跟得太近“)、自动调整车辆安全设置，以便为潜在的焦虑驾驶员提供更好的保护或抑制非紧急车辆通知。可以基于检测到的位置情景来调整人群感测特征HMI。例如，如果确定驾驶员正在度假，则HMI的元件可以包括基于位置的服务信息。同样，如果检测到驾驶员在每日通勤，则可以包括附加的实时交通要素或到达时间信息。在时间焦虑的情况下也可以简化HMI以最小化驾驶员分心水平。
现在参考图3的流程图，根据本公开的方面示出了用于特定用例场景的代表性方法或控制策略，即基于位置情景的“起伏不平的道路”通知示例。图3中所示的一些或所有操作以及下面进一步详细描述的可以表示对应于处理器可执行指令的算法，该处理器可执行指令可例如存储在例如，主存储器或辅助存储器或远程存储器中并且例如由车载或远程ECU、中央处理单元(CPU)、控制逻辑电路或其他模块或设备执行，以执行与所公开的概念相关联的任何或所有上述和/或下述功能。还应该认识到，可以改变所示操作方框的执行顺序，可以添加附加方框，和/或可以修改、消除或组合所描述的一些方框。
方法200在判定方框201处开始以确定车辆的发动机点火或电动机起动器是否处于接通状态或断开状态。对于至少一些实施例，判定方框201可以与以上关于图2的判定方框103描述的任何特征和选项相同或可以包括任何特征和选项。如果点火/起动器处于接通状态(方框201＝ON)，则方法200前进到处理方框203，其中车辆10的数据处理器从VPS系统30的第一云服务器31接收或检索情景数据和取样指令。在处理方框205处，情景引擎分析例如，人群感测的操作数据，例如恶劣天气条件，存在多个坑洼、减慢交通等，以确定当前驾驶情境。然后，方法200在处理方框207处将车辆位置和情景数据提交给位于远程的VPS系统30的第二云服务器33，例如，处理、分析和存储数据以确定情景和用户需求。来自处理方框205的情景引擎的数据被馈送到处理方框209的HMI策略模块，然后被修改以适应存储在HMI策略数据库中的策略规则和规定。此时，该方法可以确定机动车辆10的当前行程是在通勤还是未通勤，以及当前行程是否处于高严重性事件中；如果是这样的话，AV控制器20可以将命令信号发送到AV远程信息处理单元18，以通知驾驶员在恶劣天气下驾驶时在通勤期间避免人群感测到的坑洼。
在一些实施例中，可以通过计算机可执行指令程序(例如程序模块，通常称为软件应用程序或由车载计算机执行的应用程序)来实施本公开的各方面。在非限制性示例中，软件可以包括执行特定任务或实施特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件和数据结构。该软件可以形成接口以允许计算机根据输入源做出反应。与软件可以还与其它代码段协作以响应于接收到的数据与接收的数据的源协同地来启动各种任务。可以将软件存储在例如CD-ROM、磁盘、磁泡存储器和半导体存储器(例如，各种类型的RAM或ROM)等各种存储介质上。
此外，本公开的各方面可以用各种计算机系统和计算机网络配置来实践，包括多处理器系统、基于微处理器或可编程消费者的电子设备、小型计算机、大型计算机等。另外，可以在分布式计算环境中实践本公开的各方面，其中任务由通过通信网络链接的远程处理设备执行。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储器存储设备的本地和远程计算机存储介质中。因此，本公开的各方面可以结合计算机系统或其他处理系统中的各种硬件、软件或其组合来实现。
本文描述的任何方法可以包括用于通过以下执行的机器可读指令：(a)处理器、(b)控制器，和/或(c)任何其他合适的处理设备。本文公开的任何算法、软件或方法可以体现在存储在有形介质上的软件中，例如，闪存、CD-ROM、软盘、硬盘驱动器、数字通用盘(DVD)，或者其他存储器设备，但是本领域普通技术人员将容易理解，整个算法和/或其部分可以替代地由除控制器之外的设备执行和/或以其他方式体现在固件或专用硬件中(例如，它可以由专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程逻辑器件(FPLD)、离散逻辑等)实现。此外，尽管参考本文描述的流程图描述了特定算法，但是本领域普通技术人员将容易理解，可以替代地使用实施示例性机器可读指令的许多其他方法。
已经参考所示实施例详细描述了本公开的各方面；然而，本领域技术人员将认识到，在不脱离本公开的范围的情况下，可以对其进行许多修改。本公开不限于本文公开的精确结构和组成；从前面的描述显而易见的任何和所有修改、改变和变化都在由所附权利要求限定的本公开的范围内。此外，本概念明确地包括前述元件和特征的任何和所有组合和子组合。

Claims (10)

1.一种用于向机动车辆的乘客提供信息的方法，所述机动车辆包括电子用户界面(EUI)、管理所述EUI的操作的车辆控制器，以及将所述车辆控制器和所述EUI无线连接到分布式计算机网络的车辆通信系统，所述方法包括：
经由所述车辆控制器确定当前行程特征，所述当前行程特征包括用于所述机动车辆当前行程的车辆数据和驾驶员数据；
经由所述车辆控制器确定对应于所述当前行程的所述机动车辆的一个或多个先前行程的先前行程特征；
经由来自车辆参与式感测系统的所述分布式计算机网络上的所述车辆通信系统从多个参与式车辆接收汇集数据、由所述参与式车辆感测的所述当前行程的操作数据；
利用所述当前行程特征和所述先前行程特征分析所述接收的操作数据，以确定预测行程持续时间和/或预测行程路线；并
指示所述EUI向所述机动车辆的所述乘客输出根据所述分析的操作数据确定的所述预测行程持续时间和/或行程路线。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括基于确定的所述机动车辆的驾驶员的用户期望和/或确定的一组所述参与式车辆的总体期望来调整所述接收的操作数据的数据精度和/或数据取样频率。
3.根据权利要求1所述的方法，还包括基于时间情景数据和/或位置情景数据来调整所述预测的行程持续时间和/或行程路线的呈现。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述操作数据包括由所述参与式车辆收集的环境照明条件数据、路面状况数据、交通状况数据、天气状况数据、意外驾驶场景数据和/或驾驶交叉数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述车辆数据包括在所述当前行程期间所述机动车辆的一个或多个车辆系统的相应操作状态。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述乘客是所述机动车辆的驾驶员，并且其中所述驾驶员数据包括在所述当前行程期间所述驾驶员的一个或多个驾驶变量的相应操作特征。
7.根据权利要求1所述的方法，其中所述驾驶员数据包括所述当前行程是在通勤还是未通勤、处于熟悉或不熟悉的位置，和/或是频繁或不频繁的行程类型中的指示。
8.根据权利要求1所述的方法，其中所述机动车辆的所述当前行程的所述当前行程特征还包括开始时间、开始位置和/或目的地位置。
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述机动车辆的所述一个或多个先前行程的所述先前行程特征包括每个所述先前行程的相应的开始时间、相应的起始位置、相应的行程持续时间和/或相应目的地位置。
10.根据权利要求1所述的方法，还包括：
经由所述车辆通信系统从所述车辆参与感测系统接收与由所述参与式车辆感测到的所述当前行程相对应的历史行程持续时间数据；并且
引导所述EUI向所述机动车辆的所述乘客输出基于所述历史行程持续时间数据和所述预测行程持续时间的比较来预测所述机动车辆的所述当前行程是否是早到、准时或迟到的指示。
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