CN110874928A - 车载设备、数据收集系统、数据收集方法和数据收集装置 - Google Patents

Abstract

根据实施例的一个方面的车载设备包括检测器、生成器和发送器。检测器检测本身车辆的异常。生成器生成与由检测器检测到的异常有关的数据的收集条件。发送器向外部装置传输由生成器生成的收集条件和满足该收集条件的数据的收集请求。

Description

车载设备、数据收集系统、数据收集方法和数据收集装置

技术领域

本文讨论的实施例涉及车载设备、数据收集系统、数据收集方法和数据收集装置。

背景技术

常规已知从安装在车辆上的车载设备收集道路信息的数据收集装置。数据收集装置通过基于车辆的多条位置信息选择车辆作为道路信息的收集目标而在期望位置收集道路信息(例如，参见日本特开专利公开No.2018-55581号)。

然而，在常规技术中，数据收集装置确定将收集哪些数据。因此，有效数据收集仍有改进的余地。

因此，本发明的实施例的一个方面的目的是提供一种能够有效地收集数据的车载设备、数据收集系统、数据收集方法和数据收集装置。

发明内容

一种车载设备，包括：检测器，其检测本身车辆的异常；生成器，其根据由检测器检测到的异常生成数据的收集条件；以及发送器，其向数据收集装置发送具有由生成器生成的收集条件的数据的收集请求。

附图说明

通过参考附图阅读以下实施例的描述，将容易理解本发明的更完整的理解和优点。

图1A至图1C是用于说明数据收集系统的操作的描述性视图。

图2A是示出标签数据的示例图。

图2B是示出收集条件ID的示例图。

图2C是数据收集系统中的数据转换图。

图3是用于说明常规技术的视图。

图4是示出根据实施例的数据收集装置的数据收集的示例图。

图5是示出根据第一实施例的数据收集方法的概要图。

图6是数据收集系统的系统示意图。

图7是数据收集装置的方框图。

图8是示出车辆信息表的示例图。

图9是示出收集条件表的示例图。

图10是示出相关性信息表的示例图。

图11是车载设备的方框图。

图12是示出收集条件文件的示例图。

图13是示出数据收集装置执行的处理过程的流程图。

图14是示出车载设备执行的处理过程的流程图。

具体实施方式

在下文中，将参考附图详细描述根据实施例的车载设备、数据收集系统和数据收集方法。该实施例不限制本发明。

基本概念

首先，将使用图1A至图4的附图来描述数据收集技术的整体基本操作。将参考图1A至图1C描述直到数据被提供给数据收集系统中的数据用户的一系列流程。

图1A至图1C是用于说明数据收集系统的操作的描述性视图。如图1A中所示，数据收集系统由诸如自动驾驶汽车的开发者之类的数据用户使用的用户终端10、由云等形成的数据收集装置(服务器)1，以及安装在车辆上的车载设备50-1、50-2、50-3等(通常称为车载设备时称为车载设备50)配置。就有效共享和利用其硬件配置的方面而言，有效的是车载设备50中的每一个还用作行车记录仪，包括摄像头、图像存储单元(存储器)、诸如加速度传感器和全球定位系统(GPS) 之类的各种传感器以及微计算机。

首先，数据用户使用连接到数据收集装置1的用户终端10设置数据收集条件。在这种情况下，数据收集装置1创建用于生成具有索引数据特性的标签数据的标签数据生成数据以用于数据搜索和概要掌握，标签数据被添加到要收集的实际数据中。

基于数据用户使用计算机程序的操作和存储在用户终端10或数据收集装置1中的生成数据来生成标签数据生成数据。数据收集条件和标签数据生成数据存储在数据收集装置1中。数据收集条件和标签数据生成数据被发送给数据收集目标车辆(数据用户指定车辆状态) 并且也存储在车载设备50中。

每个车载设备50监视来自传感器和摄像头的多条输出数据，并且当满足存储的数据收集条件的事件发生时，将多条实际数据R存储在存储设备中。每个车载设备50基于实际数据R和用于生成标签数据的存储数据，在其中生成并存储对应于实际数据R的多条标签数据T。

每个车载设备50将多条标签数据T发送给数据收集装置1，并且数据收集装置1在其中存储标签数据T。在这种情况下，多条实际数据R不发送给数据收集装置1。

当数据用户使用用户终端10将其连接到数据收集装置1以检查数据收集条件或收集实际数据R时，在用户终端10上显示基于从数据收集装置1收集的多条标签数据T的信息。在这种情况下，在用户终端10上显示使数据用户能够基于多条标签数据T执行数据收集指令的操作屏幕。

当数据用户使用用户终端10执行要收集的实际数据R的指定操作时，指定目标实际数据R的指令数据通过数据收集装置1发送给每个目标车载设备50。

之后，如图1C中所示，每个车载设备50向数据收集装置1发送指示要收集的实际数据R(图像数据等)，并且数据收集装置1在其中存储实际数据R。数据用户使用用户终端10以访问存储在数据收集装置1中的实际数据R并浏览或下载实际数据。

从车载设备50的数据容量的观点来看，优选地从车载设备50删除发送给数据收集装置1的实际数据R和对应的标签数据T。标签数据T优选地不是通过简单地提取所获取的数据的一部分而提供的数据，而是通过将所获取的数据转换为使得数据用户能够掌握实际数据R的概要并确定实际数据R的必要性的元数据而提供的标签数据。

接下来，将参考图2A和图2B描述标签数据T的具体示例。图 2A是示出标签数据T的示例图。图2B是示出收集条件ID的示例图。在图2A所示的示例中，标签数据T由事件ID、车辆编号、收集条件 ID、事件发生日期和时间、事件发生坐标(经度和纬度)以及行程计数器形成。

事件ID是用于唯一识别数据的识别码，并且是根据由收集条件文件指定的收集条件ID和事件发生时间生成的。例如，当收集条件 ID是001并且生成顺序是第一时，事件ID是“0010001”。车辆编号是每个车辆的识别号，并且事件发生日期和时间是事件发生的日期和时间的数据。事件发生坐标(经度和纬度)是事件发生的位置数据，而行程计数器是点火开关的打开/关闭次数(从预定时间点打开/关闭发动机的次数，诸如数据收集开始时间点)。

收集条件ID是如图2B所示用于识别与收集条件数据(文件)相关的数据收集条件并且为车载设备50设置的数据。当多个数据用户执行数据收集时或当单个数据用户希望在多个不同条件下收集数据时，为车辆设备50设置数据收集条件。

公共收集条件数据存储在车载设备50和数据收集装置1中。在特定条件下不是收集目标的车载设备50不将收集条件数据存储在存储在车载设备50中的收集条件文件中。

收集条件数据(文件)的简单数据结构由用于识别收集条件的收集条件ID数据和指示收集条件内容的收集条件数据进行配置，并且使数据用户在屏幕显示上容易理解的事件名称(用于显示)优选地与它们相关。

在图2B所示的示例中，指示收集条件及其名称的ID用于标签数据T。备选地，以下也是优选的方法：其中将多条实际数据R划分为水平数据类型并且其级别数据用于标签数据T的方法，或者其中根据作为数据收集条件的附加数据的收集条件实现级别的级别信息，例如，通过在检测到中断车辆时发生中断之前基于到前车的车间距离级别来确定风险程度(长车间距离：低中断风险程度，中等车间距离：中等中断风险程度，短车间距离：高中断风险程度)而提供的信息用于标签数据T的方法。

当通过云形成上述系统时，如上所述的车载设备50利用诸如时间、位置和速度之类的信息来标记多条收集数据，并且仅将多条标签数据 T作为元信息上传到云，并且将诸如图像的数据主体存储在车载设备 50中。当诸如服务开发者的数据用户期望从车载设备50获取必要数据时，它通过参考在云上收集的多条元数据来识别目标车辆。然后，系统提取记录在车辆中的图像，以便收集实际数据R。

利用该系统，不需要将大量的大容量图像数据存储在云上，并且可以通过仅管理和参考多条低容量标签数据T来仅收集必要的实际数据R。

在例如自动驾驶的开发中，开发者需要与危险的中断场景相关的实际数据。假设在随时变化的道路环境中发生各种类型的中断。为了解决这个问题，根据该实施例的数据收集系统管理具有标记功能的多条数据，从而容易地仅找到危险的中断场景。

接下来，将参考图2C中的处理和数据转换图描述数据收集系统的组成设备(车载设备50、数据收集装置和终端设备(数据用户)) 的多条处理和数据的流程。图2C是数据收集系统中的数据转换图。尽管仅示出了一个车载设备50，但是被指定为数据收集目标的所有车载设备50执行类似的操作。

当数据用户使用用户终端10输入数据收集条件时(步骤S101)，将与数据收集条件有关的输入数据发送给数据收集装置1。由此，数据收集装置1基于与数据收集条件有关的输入数据创建数据收集条件数据文件，并创建用于基于实际数据生成对应于实际数据的标签数据 T的标签数据生成数据(步骤S102)。

将已创建的数据收集条件数据文件和标签数据生成数据发送给车载设备50，并将数据收集条件数据文件存储在数据收集装置1中(步骤S103)。车载设备50在其中存储从数据收集装置1发送的数据收集条件数据文件和标签数据生成数据(步骤S104)。

随后，当发生与包含在数据收集条件数据文件中的数据收集条件匹配的事件时(步骤S105：基于来自车辆中的传感器的输出确定)，车载设备50从车辆中的传感器获取并存储多条数据作为收集目标(通过参考数据收集条件数据文件中的数据)并基于多条实际数据生成标签数据T(步骤S106)。

然后，车载设备50在其中存储多条所生成的标签数据T(步骤 S107)。将生成的标签数据T发送给数据收集装置1，并且数据收集装置1在其中存储多条发送的标签数据T(步骤S108)。在发生事件时适当地执行多条处理(步骤S105至步骤S108中的多条处理)。

存储在数据收集装置1中的标签数据T通过数据用户对用户终端 10的操作而提供给用户终端10，并且在用户终端10上显示用于收集实际数据的数据收集条件和操作屏幕。因此，数据用户可以检查数据收集条件(步骤S109)。

在这种情况下，当数据用户基于多条标签数据T执行对必要的实际数据R的收集指令操作时(步骤S110)，将收集指令操作数据发送给数据收集装置1，并且数据收集装置1基于收集指令操作数据创建包含实际数据识别数据的收集指令数据作为收集目标(步骤S111)。收集指令数据被发送给车载设备50。

然后，车载设备50基于所接收的收集指令数据选择收集目标实际数据，并将实际数据发送给数据收集装置1(步骤S112)。

之后，数据收集装置1接收从车载设备50发送的实际数据R(步骤S113)，将指示获取实际数据R的实际数据获取信息发送给用户终端10，并存储接收的实际数据R(步骤S114)。数据用户操作用户终端10访问存储在数据收集装置1中的实际数据R并浏览或下载存储的实际数据R(步骤S115)。

数据用户可以利用上述流程有效地收集必要的实际数据。利用上述流程处理、累积和发送这些数据，从而可以减少装置上的数据处理、存储负荷以及装置之间的数据传送负荷。

接下来，作为示例，将使用地图(道路)数据作为特定数据类型来描述数据收集示例。在下文中，为了易于理解描述，首先，参考图 3描述常规数据收集系统，然后参考图4描述本申请的数据收集系统。

图3是用于说明常规技术的视图。图4是示出根据该实施例的数据收集装置进行的数据收集的示例图。

如图3中所示，在常规数据收集系统中，车载设备X1、X2等将诸如多条位置数据、多条时间数据和通过车载传感器等获取的多条图像数据之类的数据发送给数据收集装置(服务器)100，同时向其添加诸如多条车辆识别数据之类的必要附加数据。用户等经由数据收集装置1预先设置获取数据类型(要获取哪种类型的数据，例如，位置、时间、图像、速度、振动、倾斜等的数据)和数据获取范围(路段、时段)，并且车载设备X1、X2等从对应的传感器获取设置数据。

在上述常规数据收集系统中，车辆行进的指定区段中的所有图像数据被发送给诸如云的数据收集装置100。例如，对于交通繁忙的道路，数据重叠增加，并且收集了大量超过必要的实际数据。因此，大量的收集数据110累积在数据收集装置100的存储单元102中。因此数据量变大，导致数据收集装置100的存储单元102的存储容量受到压迫的问题。具体地，图像数据112具有大的数据量，不仅导致通信负荷的增加，还导致存储单元102的存储容量的压迫。

处理该问题的实施例是图4中所示的实施例。稍后将参考图7描述数据收集装置1的具体配置的示例。稍后将参考图11描述车载设备 50的具体配置的示例。

如图4中所示，在该实施例的数据收集系统中，对于诸如多条位置数据、多条时间数据和由车载传感器等获取的多条图像数据之类的数据，车载设备50-1、50-2等在由数据收集装置1指定的数据收集条件下，从传感器收集实际数据R，并基于由数据收集装置1指定的标签数据生成条件生成标签数据T。

然后，多条生成的标签数据T和多条对应的实际数据R累积在车载设备50-1、50-2等(车载设备，其已经生成它们)上。诸如要由车载设备50-1、50-2等收集的数据类型之类的数据收集条件以及用于生成标签数据的标签数据生成条件信息由数据收集装置1基于数据用户在用户终端10上操作生成并将它们存储在数据收集装置1的存储单元 202中。标签数据生成条件信息被发送给车载设备50-1、50-2等作为数据收集目标并存储在其存储单元中。

由车载设备50生成的标签数据T被发送给数据收集装置1，并且数据收集装置1在其中累积标签数据T。在这种情况下，车载设备50 不将多条实际数据R发送给数据收集装置1。

当诸如服务开发者的数据用户期望从车载设备50获取必要数据时，数据用户通过参考通过以可通信的方式连接到数据收集装置1的用户终端10收集和累积在数据收集装置1中的多个标签数据T来指定目标车辆以执行数据收集指令操作。

数据采集设备1基于多条累积的标签数据T识别具有要收集的实际数据R的车辆，并将实际数据的传输指令作为收集目标发送给车辆的车载设备50-1、50-2等。由此，数据收集装置1通过提取累积在车载设备50-1、50-2等中的目标实际数据(图像数据230等)来收集数据。

通过参考数据收集装置1中的标签数据T等，在用户终端10上生成并显示用于数据收集条件的指定、基于多条标签数据T的实际数据收集指令操作等的操作屏幕。

为了识别要从其收集实际数据R的车辆，除了识别和指定车辆本身的上述方法之外，还考虑指定车辆状态的方法。例如，也考虑过了通过指定诸如车辆型号、行驶位置(区域)、行驶时间(时间段)和发生特定事件的车辆之类的条件来收集对应车辆的实际数据R的方法。

利用该系统，例如，具有大容量的图像数据230不需要存储在数据收集装置1中，从而通过仅管理和参考多条低容量标签数据T，可以仅收集必要的图像数据。也就是说，可以基本上防止数据收集装置 1的存储单元202的存储容量受到压迫。

例如，当开发者在自动驾驶的开发中需要危险的中断场景的数据时，可以仅基于多条标签数据T找到危险的中断场景，并且仅可以收集其图像数据，因为虽然在随时变化的道路环境下发生各种类型的中断，但是使用了标记功能来管理多条数据。

例如，车辆行驶的时间及其多条位置信息作为标签数据T被发送给数据收集装置1。因此，当开发者需要特定道路的图像数据时，通过参考数据收集装置1中的标签数据T来识别已经通过目标道路的车辆。开发者可以通过数据收集装置1从车辆获取图像数据。

预期将从其收集多条数据并提供给中心的连接汽车将来会增加，并且预期从其收集的多条数据也将变得巨大。通过利用如实施例中的多条标签数据T，仅有效地收集与诸如服务开发者之类的数据用户的需求相匹配的数据可以应用于各种服务。

与数据收集条件匹配的所有标签数据T可以存储在数据收集装置 1中，因为标签数据T具有小的数据量。当指定了数据收集的路段之间的交通量存在很大差异时，可以对交通繁忙的路段执行稀疏化多条标签数据T的生成、发送和累积的处理，当多条数据超过适当的收集量时执行删除旧数据的处理，或执行另一处理。在这种情况下，相比之下，可以对流量很小的路段执行调节数据收集条件和内插地收集类似数据的处理，或执行另一处理。

在这种情况下，优选地，通过在操作屏幕上通知数据用户该事实或显示其信息以使得数据用户能够采取适当的对策，所述操作屏幕用于指示实际数据收集以提供使数据用户能够选择目标数据的操作屏幕。

接下来，将描述上述实施例中的技术特征的重点。

技术特征1：包含能够识别道路上的路段的数据，作为标签数据 (包含在数据收集条件中)。利用该技术特征1，可以进行基于路线区段的数据选择。

技术特征2：在技术特征1中，数据收集装置执行实际数据收集指令，使得收集数据量(数量)在路线区段之间是均匀的。利用该技术特征2，可以在不依赖于路线区段之间的交通量的差异的情况下收集多条实际数据，从而防止由于路线区段之间的数据收集量的差异而导致的无用的实际数据收集。

技术特征3：在技术特征1中，数据收集装置设置数据收集条件，使得收集数据量(数量)在路线区段之间是均匀的。例如，每当建立数据收集条件n次时获取数据的这种稀疏条件包含在数据收集条件中。利用该技术特征3，可以使得车载设备的实际数据的获取量恒定，而不依赖于路线区段之间的交通量的差异，从而防止由于路线区段之间的数据收集量差异而导致的无用的实际数据收集，并减少了车载设备的数据处理、存储负荷和数据传输负荷等。

技术特征4：元数据由生成和存储的标签数据组成。利用该技术特征4，数据用户等可以容易地掌握数据内容以利于选择所收集的实际数据等。

技术特征5：在技术特征4中，形成与收集条件的项相关的元数据。数据用户设置收集条件，使得数据用户等可以更容易地掌握数据内容，以利于通过使用与其相关的元数据来选择所收集的实际数据等。

技术特征6：在技术特征4或5中，在形成与特定项(收集条件等)相关的元数据时，还形成项的级别信息的元数据。可以进行基于特定项的级别的特定选择，以利于更具体地选择所收集的实际数据等。

第一实施例

随后，将描述根据第一实施例的数据收集方法。图5是示出数据收集方法的概要图。数据收集方法通过图5所示的数据收集装置1A 和车载设备50A之间的数据通信来实现。

数据收集装置1A是服务器装置，其从用户接收数据收集需求，基于所接收的收集需求从车载设备50收集数据，并将收集的数据提供给每个用户。

在图5所示的示例中，用户是服务提供者、开发者和普通用户。也就是说，数据收集装置1A为用户收集这些用户期望的多条数据并提供多条收集数据。应注意，数据收集装置1A是外部装置的示例。

在数据收集装置中，用户或数据收集装置通常确定要从车载设备收集的数据。当数据收集装置确定所有数据收集条件时，例如，数据收集装置上的处理负荷增加，导致高效数据收集的失败。

为此，利用该实施例中的数据收集方法，车载设备50A自主生成收集条件。具体地，如图5中所示，首先，当车载设备50A检测到本身车辆MC的异常时(步骤S1)，基于检测到的异常生成收集条件(步骤S2)。

例如，车载设备50A连接到本身车辆MC的各种传感器，并且可以基于从各种传感器输入的信号来检测本身车辆MC的异常。车载设备50A可以以低再现性检测异常，其不引起从各种传感器输入的信号中的诊断输出。

车载设备50A向数据收集装置1A发送所生成的收集条件和满足收集条件的数据收集需求。当数据收集装置1A由此接收包含收集条件的收集请求时(步骤S3)，其基于接收的收集条件收集数据(步骤 S4)。

因此，利用该实施例中的数据收集方法，车载设备50A可以自主地生成收集条件。因此，数据收集装置1A基于由车载设备50A生成的收集条件来收集数据是足够的，并且可以省略生成收集条件的处理。

也就是说，利用该实施例中的数据收集方法，可以通过减少数据收集装置1A上的处理负荷来进行有效的数据收集。

接下来，将参考图6描述该实施例中的数据收集系统的配置。图 6是示出数据收集系统的配置的示例图。如图6中所示，数据收集系统S包括数据收集装置1A、用户终端10和车载设备50A。

数据收集装置1A、用户终端10和车载设备50A经由网络N连接。数据收集装置1A基于从用户终端10接收的收集需求来从车载设备 50A收集数据，并且将多条收集数据提供给用户终端10。

每个用户终端10是用户操作的终端，并且是诸如智能手机之类的蜂窝电话、平板终端、个人数字助理(PDA)、台式个人计算机(PC)、笔记本型PC等。用户终端10包括具有中央处理单元(CPU)、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、硬盘驱动器(HDD)、输入/输出端口的计算机，以及各种电路。

每个车载设备50A是安装在车辆上的通信设备。车载设备50A将车辆行驶信息等存储在其中的存储介质中，基于从数据收集装置1A 发送的传输需求来选择数据，并将所选择的数据发送给数据收集装置 1A。

接下来，将参考图7描述该实施例中的数据收集装置1A的配置的示例。图7是数据收集装置1A的方框图。如图7中所示，数据收集装置1A包括通信单元2A、控制器3A和存储单元4A。

通信单元2A是向网络N发送信息和从其接收信息的通信接口。控制器3A可以通过通信单元2A和网络N向组件发送各种信息和从其接收各种信息。

控制器3A包括接收器31A、选择器32A、分析单元33A、发送器34A和供应单元35A。控制器3A包括例如具有CPU、ROM、RAM、 HDD和输入/输出端口的计算机，以及各种电路。

例如，通过读取和执行存储在ROM中的计算机程序，计算机的 CPU用作控制器3A的接收器31A、选择器32A、分析单元33A、发送器34A和供应单元35A。

控制器3A的接收器31A、选择器32A、分析单元33A、发送器 34A和供应单元35A的至少一部分或全部也可以由硬件配置，诸如专用集成电路(ASIC)和现场可编程门阵列(FPGA)。

存储单元4A对应于例如RAM或HDD。RAM或HDD包括车辆信息数据库41A、收集条件数据库42A、标签信息数据库43A、实际数据数据库44A和相关性信息数据库45A。数据收集装置1A可以通过经由有线或无线网络连接的另一计算机或便携式记录介质获取上述计算机程序和各种信息。

车辆信息数据库41A具有与车辆相关的车辆信息表。图8是示出车辆信息表的示例图。如图8中所示，车辆信息表41a是其中“车载设备ID”、“车主信息”、“车辆型号信息”、“车载设备”等彼此相关的信息。

“车载设备ID”是用于识别每个车载设备50A的标识符。“车主信息”是与安装有车载设备50A的车辆的车主有关的信息。在图8所示的示例中，车主的姓名被表示为车主信息。或者，车主的性别、地址、职业等可以包括在车主信息中。

“车辆型号信息”是与车辆的车辆型号有关的信息，并且是与车辆型号名称或其型号年份相关的信息。“车载设备”是与车辆的设备有关的信息。车辆信息包括例如指示摄像头的存在、摄像头的类型等的信息。

将再次参考图7描述收集条件数据库42A。收集条件数据库42A 具有与从用户终端10接收的收集条件有关的收集条件表。图9是示出收集条件表的示例图。

如图9中所示，收集条件表42a是其中“用户ID”、“需求ID”和“收集条件”彼此相关的信息。“用户ID”是用于识别用户的标识符。

“需求ID”是用于识别收集需求的标识符。“收集条件”是指示实际数据收集条件的信息。收集条件包括例如“目标车辆状态”、“记录触发”和“收集内容”。

“目标车辆状态”指示作为收集目标的车辆的状态，而“记录触发”是通过其在车载设备50A中开始记录实际数据的触发。“收集内容”是指示记录在车载设备50A中的实际数据的信息。

在图9所示的示例中，需求ID“001”的目标车辆是“由XX制造”的车辆，记录触发是加速度(>YY G)，并且收集内容是位置信息和加速度(记录触发前后三秒内)。

在这种情况下，当车载设备50A检测到加速度超过YY G时，在加速度超过YY G的时间点作为基准的前后三秒内记录多条加速度数据以及位置信息。

需求ID“002”的目标车辆是等于或大于60岁的用户，记录触发是制动压力(>ZZpsi)，并且在制动压力超过ZZ psi的时间点作为基准进行记录(前后五秒)。

在这种情况下，当车载设备50A检测到制动压力超过ZZ psi时，在加速度超过YY G作为基准的时间点的前后五秒内记录制动压力数据以及位置信息。

如需求ID“003”所示，可以对所有车辆设置目标车辆。如需求 ID“003”所示，不能设置记录触发并且可以始终记录数据。

将再次参考图7描述标签信息数据库43A。标签信息数据库43A 是存储从车载设备50A发送的多条标签信息的数据库。例如，与时间相关的信息、标签信息ID、车载设备ID等被添加到用于每个上述需求ID的标签信息中，并且它们被存储在标签信息数据库43A中。标签信息数据库43A是标签信息存储单元的示例。

实际数据数据库44A是基于多条标签信息存储从车载设备50A收集的多条实际数据的数据库。供应单元35A适当地向用户提供存储在标签信息数据库43A和实际数据数据库44A中的信息。

相关性信息数据库45A具有指示安装在车辆上的设备之间的相关性的相关性信息表。图10是示出相关性信息表的示例图。

如图10中所示，相关性信息表45a是其中“车辆型号”、“型号年份”、“发动机类型”等彼此相关的信息。“车辆型号”指示车辆的名称，而“型号年份”指示车辆的型号年份。“发动机类型”指示安装在车辆上的发动机的类型。数据收集装置1可以从例如车辆制造商获取相关性信息表45a。

作为示例，相关性信息表45a包括车辆型号、型号年份和发动机型号但是不限于此。与安装在每个车辆上的另一组件有关的信息可以登记在相关性信息表45a中。

然后，将描述控制器3A的组件。控制器3A的接收器31A从每个用户终端10接收包含作为收集目标的目标数据的收集条件的收集请求。当接收器31A接收到收集条件时，其将上述需求ID添加到收集条件并将其登记在收集条件数据库42A中。

接收器31A用作标签信息接收器。接收器31A从每个车载设备 50A接收标签信息的标签更新信息，并利用接收的标签更新信息更新标签信息数据库43A中的存储内容，使得存储在每个车载设备50A中的标签信息和存储在标签信息数据库43A中的标签信息可以彼此同步。

接收器31A用作实际数据接收器。当接收器31A从任何车载设备 50A接收实际数据时，其将实际数据登记在实际数据数据库44A中。

接收器31A还可以从每个用户终端10接收发送传输需求的目标数据的指定。当接收器31A接收到目标数据的指定时，其向发送器34A 通知该指定。

接收器31A还可以接收由每个车载设备50A生成的收集条件和收集请求。收集请求包括异常发生时的数据(以下称为异常数据)和数据的分析请求。接收器31A将收集条件登记在收集条件数据库42A中，并且向分析单元33A通知异常数据和分析请求。在下文中，具有已经进行收集请求的车载设备50A的车辆被称为请求车辆。

之后，接收器31A还可以从请求车辆收集满足收集条件的数据。也就是说，接收器31A还用作收集器，其基于车载设备50A的收集请求从其他车载设备50A收集数据。

选择器32A选择满足收集条件的车辆。选择器32A通过参考车辆信息数据库41A来选择满足在收集条件数据库42A中登记的收集条件的车辆。在这种情况下，当一辆车满足多个收集条件时，收集条件应用于一辆车。

选择器32A生成指示每个车辆的收集条件的收集条件文件，并将其通知给发送器34A。当更新收集条件数据库42A时，选择器32A还可以更新每个收集条件。

在这种情况下，选择器32A还可以基于车辆信息表41a中的车载设备选择满足收集条件的车辆(参见图8)。具体地，当收集条件包含摄像头图像时，选择器32A可以将没有摄像头的车辆确定为其车载设备不满足收集条件。

选择器32A还可以基于由车载设备50A生成的收集条件来选择满足收集条件的车辆。具体地，选择器32A从车辆信息数据库41A中选择车辆型号与请求车辆相同的车辆。选择器32A更新车辆的收集条件文件。

当在预定时间段内没有获取对应于收集条件的标签信息时或者当收集的标签信息的数量不足时，选择器32A可以基于相关性信息数据库45A扩展收集范围。

具体地，选择器32A扩展收集范围，使得收集条件从相同的车辆型号覆盖其重新布置的车辆型号和相同发动机类型的车辆型号。如上所述，选择器32A可以通过逐渐扩展收集范围来有效地收集数据。

尽管在该示例中选择器32A基于相关性信息数据库45A扩展上述收集范围，但是不限于以这种方式扩展收集范围。例如，选择器32A 还可以基于车辆位置扩展收集范围。这是因为异常的原因可能与诸如温度之类的气候因素有关。

分析单元33A分析请求车辆的异常数据，并向请求车辆通知分析结果。也就是说，分析单元33A对请求车辆中检测到的异常数据进行详细分析。

当分析单元33A作为分析的结果不能发现异常数据的异常时，请求车辆的异常检测本身很可能是错误的。在这种情况下，分析单元33A 可以更新用于检测请求车辆中的异常的计算机程序。由此，如果需要，可以优化每个车载设备50A的异常检测程序。

发送器34A将由选择器32A生成的收集条件文件发送给每个车载设备50A。收集条件文件包含由如上所述的车载设备50A生成的收集条件。

发送器34A向每个车载设备50A发送由每个车载设备50A生成的收集条件。收集条件文件是指示标签信息的收集条件的文件。

发送器34A还可以根据来自开发者的指令，基于标签信息向车载设备50A发送例如对应于标签信息的行驶数据的传输需求。由此可以仅收集最小量必要的行驶数据。

供应单元35A将标签信息和实际数据提供给开发者的用户终端 10，并且由分析单元33A或开发者向车载设备50A提供异常数据的分析结果。

例如，供应单元35A将异常数据的标签信息提供给用户终端10，并接收指示要收集哪个异常数据的指定。之后，可以收集指定的异常数据并将其提供给开发者的用户终端10。

供应单元35A将异常数据的分析结果提供给车载设备50A，从而采取针对异常的紧急对策。

接下来，将参考图11描述车载设备50A的配置的示例。图11是车载设备50A的方框图。图11示出检测车辆的车速的车速传感器91，检测车辆的转向角的转向角传感器92，检测车辆的加速度的G传感器 93，拍摄车辆周边的摄像头94，以及检测车辆的位置的位置检测设备 95。

车速传感器91、转向角传感器92、G传感器93、摄像头94和位置检测设备95通过诸如CAN通信之类的车载网络B连接到车载设备 50A。

车载设备50A包括通信单元6A、控制器7A和存储单元SA。通信单元6A是向网络N发送信息和从其接收信息的通信接口。控制器 7A可以通过通信单元6A和网络N向组件发送各种信息和从其接收各种信息。

控制器7A包括获取单元71A、检测器72A、生成器73A、选择器74A和发送器75A。控制器7A例如包括具有CPU、ROM、RAM、 HDD和输入/输出端口的计算机，以及各种电路。

例如，通过读取和执行存储在ROM中的计算机程序，计算机的 CPU用作控制器7A的获取单元71A、检测器72A、生成器73A、选择器74A和发送器75A。

控制器7A的获取单元71A、检测器72A、生成器73A、选择器 74A和发送器75A中的至少一些或全部也可以由硬件配置，诸如ASIC 和FPGA。

存储单元8A对应于例如RAM和HDD。RAM和HDD包括标签信息存储单元81A、实际数据存储单元82A和收集条件存储单元83A。车载设备50A可以通过经由有线或无线网络连接的另一计算机或便携式记录介质获取上述计算机程序和各种信息。

将描述标签信息存储单元81A。标签信息是用作为对应实际数据的索引数据的数据，并且例如是当用户例如确定检查实际数据的必要性时使用的信息。

具体地，标签信息是触发器的日期和时间数据(收集条件建立时间点)、位置数据、实际数据的数据大小，或触发发生原因的值级别(例如，当加速度值是触发时，加速度值的级别(小于阈值、阈值的两倍、阈值的三倍等)。标签信息是基于实际数据生成的。可以针对日期和时间数据、位置数据等通过检测值(如果需要，可以执行舍入有效数字的工作或其他工作)或者针对级别值通过利用预定公式对检测值进行处理，利用检测值的表数据对其进行处理或另一处理来生成标签信息。这样生成的标签信息存储在标签信息存储单元81A中。

标签信息的量小于实际数据的量，并且不会对存储容量造成严重问题。标签信息的必要性随着实际数据的删除而被消除(降低)，因此当存储容量不足时可以与实际数据同步地删除标签信息。

标签信息用于由用户选择和搜索实际数据，因此实时属性是重要的。因此，在生成标签信息时，标签信息被快速地发送给数据收集装置1A(当可以进行通信时立即发送)。

存储在每个车载设备50A中的标签信息和存储在数据收集装置 1A中的标签信息需要是相同的数据。为此目的，当在每个车载设备 50A中更新(新生成或删除)标签信息时，需要将信息快速地发送给数据收集装置1A，并且数据收集装置1A中的标签信息需要同步更新。当在数据收集装置1A中删除标签信息时，当其中的存储设备的容量不足时，可以在车载设备50A中删除标签信息和对应的实际数据。

实际数据存储单元82A是在其中存储满足收集条件的收集目标类型的实际数据(目标实际数据)的存储单元。实际数据存储单元82A 以对应的方式在其中存储实际数据和标签信息。实际数据存储单元 82A例如是环形缓冲器方案的存储介质，并且如果需要，则从最旧的实际数据开始按顺序用新数据重写实际数据。

收集条件存储单元S3A是其中描述了每个车载设备50A的数据收集条件的存储单元。图12是示出收集条件存储单元S3A的示例图。

如图12中所示，收集条件存储单元83A被划分成多个区域。具有不同使用目的的收集条件存储在收集条件存储单元83A的区域中。

具体地，收集条件存储单元83A被划分为服务区域R1、基本区域R2、开发区域R3和自主生成区域R4。服务区域R1例如是用于存储由服务指定的收集条件的区域，为普通用户提供服务的服务提供商或数据收集装置1A的管理者向普通用户提供该服务。

基本区域R2是用于存储收集条件的区域，在该收集条件下的数据收集是基本的。例如，与人类生活相关的收集条件存储在基本区域 R2中。具体地，诸如消防车和警车之类的紧急车辆的收集条件存储在基本区域R2中。基本区域R2的数据收集条件(数据类型)例如是位置信息，并且数据收集装置1A可以基于位置信息实时掌握每个车辆的位置信息。

当在每个车辆附近发生火灾、交通事故等时，数据收集装置1A 将对摄像头图像的传输需求发送给位于现场附近的车载设备50A。数据收集装置1A将摄像头图像提供给紧急车辆，使得紧急车辆可以在紧急车辆到达现场之前检查现场的情况。

开发区域R3是用于存储车辆的开发者的收集条件的区域。例如，车辆的开发者可以使用基于用于自动驾驶车辆的开发的传输需求而收集的实际数据。

自主生成区域R4是用于存储由车载设备50A本身自主生成的收集条件的区域。例如，当车载设备50A检测到车辆的异常时，其可以生成与异常类似的现象相关的收集条件，并将其存储在自主生成区域 R4中。

由此，数据收集装置1A可以从车载设备50A收集多条标签信息和多条实际数据，收集用于指定异常原因的数据，基于多条数据识别原因，并将向车载设备50A发送对策。

将再次参考图11描述控制器7A的获取单元71A。获取单元71A 从数据收集装置1A获取收集条件和收集要求。获取单元71A使用所获取的收集条件更新存储单元8A的收集条件存储单元83A。由此，可以将存储单元8A的收集条件存储单元S3A更新为最新状态(与存储在数据收集装置1中的收集条件同步)。

也就是说，由另一车载设备50A生成的收集条件通过数据收集装置1A发送给车载设备50A。

检测器72A检测满足收集条件存储单元83A中存储的收集条件的事件。当检测器72A检测到满足收集条件存储单元83A中存储的收集条件的事件时，其基于满足收集条件的事件的实际数据生成标签信息，并将其通知给选择器74A和发送器75A。

例如，检测器72A还可以检测车辆的异常。检测器72A监视从各种传感器输入的信号，并且可以基于该信号检测本身车辆的异常。当检测器72A检测到上述异常时，其向生成器73A通知指示异常内容的信息。

生成器73A生成与由检测器72A检测到的异常有关的数据的收集条件。生成器73A生成用于收集与由检测器72A检测到的异常类似的数据的收集条件。

当检测器72A检测到来自车速传感器91的信号的异常时，例如，生成器73A可以将与该信号的信号波形类似的信号波形设置为收集条件。可以提取检测到与本身车辆的异常相似的异常的车辆。

选择器74A将满足收集条件的实际数据存储在实际数据存储单元 82A中，同时将其与由检测器72A通知的标签信息相关联。也就是说，选择器74A可以选择满足收集条件的实际数据，并将其存储在实际数据存储单元82A中。

当数据收集装置1发送传输需求时，选择器74A可以从实际数据存储单元82A中基于传输需求选择由传输需求指定的实际数据(例如基于数据收集装置1A中的标签信息，由用户指定的实际数据)，并将其通知给发送器75A。

发送器75A向数据收集装置1A发送由生成器73A生成的收集条件和满足收集条件的数据的收集请求。发送器75A向数据收集装置1A 发送异常数据和异常数据的分析请求。

由此，数据收集装置1A可以收集与异常数据类似的数据。数据收集装置1A分析异常数据，从而针对异常数据尽早采取对策。

发送器75A将由上述检测器72A生成的标签信息发送给数据收集装置1A，并将由选择器74A选择的实际数据发送给数据收集装置1A。

由此，数据收集装置1A可以向每个用户提供用户期望的标签信息和实际数据。

接下来，将参考图13描述该实施例中的数据收集装置1A执行的处理过程。图13是示出实施例中的数据收集装置1A执行的处理过程的流程图。参考图13，将描述当数据收集装置1A从作为请求车辆的车载设备50A接收到收集请求时的一系列处理。在数据收集装置1操作的同时重复执行该处理。

首先，如图13中所示，数据收集装置1A确定是否已经从作为请求车辆的车载设备50A接收到收集请求(步骤S201)。当数据收集装置1A已经接收到收集请求时(步骤S201处的是)，其选择满足收集条件的车辆(步骤S202)。

随后，数据收集装置1从在步骤S202的处理中选择的车辆的车载设备50A收集满足收集条件的行驶数据(步骤S203)。然后，数据收集装置1A分析收集的行驶数据(步骤S204)，向作为请求车辆的车辆装置50A提供分析结果(步骤S205)，并结束处理。

当数据收集装置1A没有接收到收集请求时(步骤S201处的否)，处理结束。

随后，将参考图14描述每个车载设备50A执行的处理过程。图 14是示出车载设备50A执行的处理过程的流程图。在车载设备50A 操作的同时重复执行该处理。

如图14中所示，首先，车载设备50A确定是否已检测到本身车辆的异常(步骤S211)。当车载设备50A检测到本身车辆的异常时(步骤S211处的是)，其生成收集条件(步骤S212)。收集条件可以通过例如使用表数据的方法生成，在该表数据中设置了根据异常类型的收集条件。

车载设备50A传输包含收集条件的收集请求(步骤S213)并结束处理。当车载设备50A未检测到异常时(步骤S211处的否)，处理结束。

在上述实施例中，数据收集装置1或1A从车载设备50或50A收集数据，但是本发明不限于此。也就是说，数据收集装置1或1A还可以从诸如智能电话和平板终端之类的终端设备收集数据。

可以适当地组合数据收集装置1或1A和车载设备50或50A以供使用。

Claims (9)

1.一种车载设备，包括：

检测器，其检测本身车辆的异常；

生成器，其根据由所述检测器检测到的所述异常生成数据的收集条件；以及

发送器，其向数据收集装置发送具有由所述生成器生成的所述收集条件的数据的收集请求。

2.根据权利要求1所述的车载设备，其中所述发送器在发生异常时向外部装置发送与数据相关的分析请求。

3.一种数据收集系统，包括：

车载设备；以及

数据收集装置，其中

所述车载设备包括：

检测器，其检测本身车辆的异常；

生成器，其根据由所述检测器检测到的所述异常生成数据的收集条件；以及

发送器，其向所述数据收集装置发送具有由所述生成器生成的所述收集条件的数据的收集请求，

所述数据收集装置包括：

接收器，其从所述车载设备接收所述收集请求；

发送器，其基于由所述接收器接收的所述收集请求发送数据收集需求以使数据收集目标车辆根据所述收集条件执行数据收集；以及

供应单元，其基于所述数据收集需求，根据从所述数据收集目标车辆发送的收集数据来提供供应数据，并且

已获取所述数据收集需求的所述车载设备基于所述数据收集需求获取数据并将所述数据发送给所述数据收集装置。

4.根据权利要求3所述的数据收集系统，还包括用户终端，所述数据收集系统使得由所述车载设备获取的数据能够在所述用户终端中使用，其中

所述数据收集装置

基于来自所述用户终端的用户数据收集需求将收集需求发送给所述车载设备，

收集由车辆从安装在所述车辆上的所述车载设备获取的车辆状态数据的标签信息，

基于所述标签信息向所述用户终端发送选择标签信息以供用户进行数据选择，

基于来自所述用户终端的用户数据传输指令，将传输指令发送给所述车载设备，以及

基于对应于所述传输指令的所述车辆状态数据，向所述用户终端发送用户车辆状态数据以供所述用户利用数据，所述车辆状态数据已经从所述车载设备发送，所述车载设备包括：

实际数据存储单元，其基于来自所述数据收集装置的所述收集需求，存储来自设置在所述车辆中的各种车辆状态检测单元的与所述车辆相关的所述车辆状态数据；

生成器，其基于所述收集需求，生成存储在车辆状态数据存储单元中的所述车辆状态数据的标签信息；以及

发送器，其将由所述生成器生成的所述标签信息发送给所述数据收集装置，所述发送器基于来自所述数据收集装置的所述传输指令，从所述车辆状态数据存储单元中提取对应于所述传输指令的所述车辆状态数据，并将所述车辆状态数据发送给所述数据收集装置，并且

所述用户终端

输入用户的所述用户数据收集需求并将所述用户数据收集需求发送给所述数据收集装置，

接收从所述车载设备发送的所述选择标签信息，

将所接收的选择标签信息提供给所述用户，

输入所述用户的所述用户数据传输指令，

将所输入的用户数据收集需求发送给所述数据收集装置，

接收从所述数据收集装置发送的所述用户车辆状态数据，以及

将所接收的用户车辆状态数据提供给所述用户。

5.根据权利要求3或4所述的数据收集系统，其中所述数据收集装置基于由所述车载设备生成的所述收集条件来设置从其收集数据的所述车载设备的收集范围，并且根据收集数据的数量扩展所述收集范围。

6.根据权利要求3或4所述的数据收集系统，其中所述数据收集装置基于指示本身车辆上的安装设备与其他车辆上的安装设备之间的相关性的相关性信息来扩展数据收集范围。

7.一种数据收集方法，包括：

检测本身车辆的异常；

根据所述检测中检测到的所述异常，生成数据的收集条件；并且

向外部装置发送具有在所述生成中生成的所述收集条件的数据的收集请求。

8.一种数据收集装置，包括：

接收器，其接收与车辆异常有关的数据的收集请求，所述异常已由车载设备检测到；

发送器，其发送数据收集需求以使数据收集目标车辆根据基于由所述接收器接收的所述收集请求的收集条件来执行数据收集；以及

供应单元，其基于根据所述数据收集需求从所述数据收集目标车辆发送的收集数据，向已经做出所述收集请求的所述车载设备提供供应数据。

9.根据权利要求8所述的数据收集装置，其中

所述接收器从用户终端接收用户数据收集需求，

所述发送器将所述用户数据收集需求发送给所述车载设备，

所述接收器从安装在所述车辆上的所述车载设备接收在所述车辆中获取的车辆状态数据的标签信息，

所述供应单元基于所述标签信息向所述用户终端提供选择标签信息以供用户进行数据选择，

所述发送器基于来自所述用户终端的用户数据传输指令将传输指令发送给所述车载设备，并且

所述供应单元基于对应于所述传输指令的所述车辆状态数据，将用户车辆状态数据提供给所述用户终端，所述车辆状态数据已经从所述车载设备发送。

Images