CN112541518A - 车辆系统 - Google Patents

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CN112541518A
CN112541518A CN202010845204.0A CN202010845204A CN112541518A CN 112541518 A CN112541518 A CN 112541518A CN 202010845204 A CN202010845204 A CN 202010845204A CN 112541518 A CN112541518 A CN 112541518A
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potential
controller circuit
user
hmi
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D·A·斯瑞尔
H·L·拜内克
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Anbofu Technology Co ltd
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Delphi Technologies Inc
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Abstract

一种车辆系统包括人机界面(HMI)和控制器电路。HMI接受来自用户的输入。控制器电路被配置为接收从用户经由HMI的第一输入，预计从用户经由HMI的潜在第二输入，基于系统的操作状态和潜在第二输入中的至少一个确定潜在系统故障，基于历史数据确定包括来自用户的第一输入和来自用户的第二输入的输入序列是否有可能影响系统和/或系统的一个或多个部件的性能，并且如果输入序列有可能导致对系统和/或系统的一个或多个部件的性能造成影响，则执行至少一个对策以避免或减少影响。

Description

车辆系统
技术领域
本公开大体涉及避免系统故障的车辆系统。
背景技术
汽车应用中的系统故障可以导致用户体验不佳、保修索赔增加、以及由于驾驶员分心引起的潜在安全问题。在车辆投入生产时，系统故障和/或系统故障的根本原因可能是未知的。
发明内容
一种车辆系统的示例包括用于车辆的人机界面(HMI)，该人机界面(HMI)接受来自用户的输入；以及控制器电路，通信地耦合到该HMI。该控制器电路被配置为接收从该用户经由该HMI的第一输入。该控制器电路进一步被配置为预计从该用户经由该HMI的潜在第二输入。该控制器电路进一步被配置为基于系统的操作状态和潜在第二输入中的至少一个，确定潜在系统故障。该控制器电路进一步被配置为基于历史数据，确定包括来自该用户的第一输入和来自该用户的潜在第二输入的输入序列是否有可能影响该系统和/或该系统的一个或多个部件的性能。如果该输入序列有可能导致对该系统和/或该系统的该一个或多个部件的性能造成影响，则该控制器电路进一步被配置为执行至少一个对策以避免或减少影响。
在具有先前段落的车辆系统的一个或多个特征的示例中，该控制器电路修改HMI显示以防止用户选择输入。
在具有先前段落的车辆系统的一个或多个特征的示例中，HMI显示上表示该输入的图标被禁用。
在具有以上任一段的车辆系统的一个或多个特征的示例中，该控制器电路通过替代电路和/或逻辑路径处理第二用户输入，从而抑制潜在系统故障。
在具有以上任一段的车辆系统的一个或多个特征的示例中，该控制器电路利用与最可能的潜在第二输入相关的数据预加载系统的存储器，从而减少系统时延。
在具有上一段的车辆系统的一个或多个特征的示例中，该最可能的潜在第二输入基于用户输入历史。
在具有以上任一段的车辆系统的一个或多个特征的示例中，该最可能的潜在第二输入基于从安装在其他车辆中的相同系统收集的众源数据。
在具有以上任一段的车辆系统的一个或多个特征的示例中，该控制器电路基于用户输入历史来学习潜在系统故障。
在具有以上任一段的车辆系统的一个或多个特征的示例中，控制器电路基于从安装在其他车辆中的相同系统收集的众源数据来学习潜在系统故障。
在具有以上任一段的车辆系统的一个或多个特征的示例中，该控制器电路下载指示潜在系统故障的数据。
在具有以上任一段的车辆系统的一个或多个特征的示例中，该控制器电路进一步通过严重性评级对潜在系统故障进行分类。
在具有以上任一段的车辆系统的一个或多个特征的示例中，该严重性评级指示用户的分心程度。
在具有以上任一段的车辆系统的一个或多个特征的示例中，该严重性评级指示系统时延、系统崩溃和系统重启中的至少一个。
在具有以上任一段的车辆系统的一个或多个特征的示例中，从经历系统故障的一个或多个车辆收集的数据包括时间戳、输入序列和系统故障事件之前的系统状态中的至少一个。
一种操作车辆系统的方法，包括：利用控制器电路，接收从用户经由用于车辆的人机界面(HMI)的第一输入，该控制器电路通信地耦合到该HMI；利用该控制器电路，预计从该用户经由该HMI的潜在第二输入；利用该控制器电路，基于系统的操作状态和潜在第二输入中的至少一个，确定潜在系统故障；利用该控制器电路，基于历史数据，确定包括来自该用户的第一输入和来自该用户的潜在第二输入的输入序列是否有可能影响该系统和/或该系统的一个或多个部件的性能；并且如果该输入序列有可能导致对该系统和/或该系统的该一个或多个部件的性能造成影响，则利用该控制器电路，执行至少一个对策以避免或减少该影响。
在具有先前段落的操作车辆系统的方法的一个或多个特征的示例中，该控制器电路修改HMI显示以防止用户选择输入。
在具有以上任一段操作车辆系统的方法的一个或多个特征的示例中，HMI显示上表示该输入的图标被禁用。
在具有以上任一段操作车辆系统的方法的一个或多个特征的示例中，该控制器电路通过替代电路和/或逻辑路径处理第二用户输入，从而抑制潜在系统故障。
在具有以上任一段操作车辆系统的方法的一个或多个特征的示例中，该控制器电路利用与最可能的潜在第二输入相关的数据预加载系统的存储器，从而减少系统时延。
在具有以上任一段操作车辆系统的方法的一个或多个特征的示例中，该最可能的潜在第二输入基于用户输入历史。
在具有以上任一段操作车辆系统的方法的一个或多个特征的示例中，该最可能的潜在第二输入基于从安装在其他车辆中的相同系统收集的众源数据。
在具有以上任一段操作车辆系统的方法的一个或多个特征的示例中，该控制器电路基于用户输入历史来学习该潜在系统故障。
在具有以上任一段操作车辆系统的方法的一个或多个特征的示例中，控制器电路基于从安装在其他车辆中的相同系统收集的众源数据来学习该潜在系统故障。
在具有以上任一段操作车辆系统的方法的一个或多个特征的示例中，该控制器电路下载指示潜在系统故障的数据。
在具有以上任一段操作车辆系统的方法的一个或多个特征的示例中，该控制器电路进一步通过严重性评级对潜在系统故障进行分类。
在具有以上任一段操作车辆系统的方法的一个或多个特征的示例中，该严重性评级指示该用户的分心程度。
在具有以上任一段操作车辆系统的方法的一个或多个特征的示例中，该严重性评级指示系统时延、系统崩溃和系统重启中的至少一个。
在具有以上任一段操作车辆系统的方法的一个或多个特征的示例中，从经历系统故障的一个或多个车辆收集的数据包括时间戳、输入序列和系统故障事件之前的系统状态中的至少一个。
附图说明
现将通过示例的方式参考附图描述本发明，其中：
图1是根据一个实施例的车辆系统的图示；
图2是根据一个实施例的图1的车辆系统的人机界面的图示；
图3是根据一个实施例的图1的车辆系统的另一人机界面的图示；以及
图4是示出了根据另一个实施例的操作图1的车辆系统的方法的流程图。
具体实施方式
现在将详细参考实施例，在附图中示出这些实施例的示例。在以下详细描述中，阐述了众多具体细节以便提供对各种所描述的实施例的透彻理解。然而，对本领域的普通技术人员将显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下实践各种所描述的实施例。在其他实例中，并未对公知方法、程序、部件、电路以及网络进行详细描述，以免不必要地使实施例的各方面模糊。
图1示出了避免可以由用户输入的序列引起的系统故障的车辆系统10，以下简称系统10。如本文所使用的，系统故障包括系统性能中任何不期望的变化，包括但不限于系统崩溃、系统重启、系统10对输入的延迟响应或时延、音频毛刺(glitch)、电话掉线等。系统10包括用于车辆的一个或多个人机界面(HMI 12)，该一个或多个人机界面接受来自用户的输入。HMI 12可以是与车辆子系统相关联的任何HMI 12，包括但不限于音频界面、导航界面、通信界面、气候控制界面、或可以被配置为接受来自用户的输入的任何车辆操作系统界面。在示例中，HMI 12包括触摸屏，该触摸屏具有表示对于车辆子系统唯一的特定输入命令的图标。在另一个示例中，HMI 12包括可以被调整以输入特定命令(诸如调整音频扬声器的音量和/或打开和关闭灯)的开关和/或旋钮。在另一个示例中，HMI 12包括车辆的方向盘上的按钮，这些按钮是到车辆的仪表板上显示的驾驶员信息中心的输入。
系统10包括通信地耦合到HMI 12的控制器电路14。控制器电路14可以包括处理器(未示出)(诸如微处理器)或其他控制电路(诸如模拟和/或数字控制电路)。控制电路可以包括被编程以执行技术的一个或多个专用集成电路(ASIC)或现场可编程门阵列(FPGA)，或可以包括被编程以用于根据固件、存储器、其他存储或组合中的程序指令执行技术的一个或多个通用硬件处理器。控制器电路14还可以将定制的硬接线逻辑、ASIC、或FPGA与定制的编程进行组合，以实现技术。控制器电路14可以包括存储器或存储介质(未示出)，包括非易失性存储器，诸如用于存储一个或多个例程、阈值、和所捕获的数据的电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)。EEPROM存储数据并且允许通过应用特定编程信号来擦除并且重新编程单个字节。控制器电路14可以包括非易失性存储器的其他示例，诸如闪存存储器、只读存储器(ROM)、可编程只读存储器(PROM)、以及可擦除可编程只读存储器(EPROM)。控制器电路14可以包括易失性存储器，诸如动态随机存取存储器(DRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)。一个或多个例程可以由处理器执行，以执行用于如本文所述的基于由控制器电路14从HMI 12接收的信号来避免系统故障的步骤。在示例中，HMI 12包括控制器电路14(即，控制器电路14被集成到HMI 12电气封装)。在另一个示例中，HMI 12和控制器电路14是分开的设备。
图2示出了与系统10隔离的HMI 12的示例。在该示例中，HMI 12是车辆控制台上的音频界面，该音频界面指示正在从用户的远程设备(例如，智能手机-未显示)播放的歌曲。远程设备可以经由电缆、或经由无线连接(诸如
Figure BDA0002642815580000051
Wi-Fi、超宽带(UWB)或近场通信(NFC))连接到系统10。
控制器电路14被配置为接收从用户经由HMI 12的第一输入16。在示例中，第一输入16是经由HMI 12的特定功能的用户选择。第一输入16的示例包括但不限于选择音频功能、电话功能、导航功能、或其他车辆功能，诸如车辆前照灯、车辆内部灯、高级驾驶员安全系统(ADAS)功能、巡航控制、车辆信息中心功能等。在图2示出的示例中，第一输入16是用户选择AUX图标以访问存储在用户的智能手机上的音乐。
控制器电路14进一步被配置为预计从用户经由HMI 12的潜在第二输入18。也就是说，在用户做出选择之前，控制器电路14确定用户有可能经由HMI 12做出的下一个选择。在示例中，潜在第二输入18基于正在显示给用户的当前HMI 12选项。在该示例中，潜在第二输入18可以是音频界面HMI 12上显示的图标中的任一个，诸如在歌曲之间移动的前进和/或后退图标、暂停图标、歌曲列表图标等。在另一个示例中，潜在第二输入18可以对除音频界面HMI 12以外的其他车辆界面中的任一个(诸如上述那些界面)做出。
在示例中，控制器电路14基于用户和HMI 12之间的历史交互数据预计潜在第二输入18。在该示例中，控制器电路14使用已知的机器学习例程中的任一个随时间学习，用户将有可能基于用户的输入历史选择特定图标(例如，HMI 12上的前进图标以跳过歌曲)。
机器学习是数据分析技术，其教导计算机从经验中学习。机器学习例程或算法使用计算方法从数据中学习信息，而不依赖于预先确定的方程作为模型。随着可用于学习的样本量的增加，这些例程提高了它们的性能。机器学习使用两种类型的技术：监督式学习，其根据已知的输入和输出数据训练模型，以便预测未来的输出；以及无监督式学习，其发现输入数据中的隐含模式(hidden patterns)或内在(intrinsic)结构。监督式学习使用分类和回归技术来开发预测模型。用于执行分类的常用算法包括支持向量机(SVM)、增强(boosted)和袋装(bagged)决策树、k-最近邻、朴素贝叶斯、判别分析、逻辑回归和神经网络。常用回归算法包括线性模型、非线性模型、正则化、逐步回归、增强和袋装决策树、神经网络和自适应神经模糊学习。无监督式学习发现数据中的隐含模式或内在结构。它用于从由没有标签响应的输入数据组成的数据集中得出推论。聚类(Clustering)是常用的无监督式学习技术。用于执行类聚的常用算法包括k-均值和K-中心点法、层次聚类、高斯混合模型、隐马尔可夫(Markov)模型、自组织映射、模糊c-均值聚类和减法聚类。
在另一个示例中，控制器电路14基于来自其他车辆中相同系统的其他用户的众源数据预计潜在第二输入18。在该示例中，控制器电路14中的存储器包括关于基于众源数据的用户的潜在第二输入18的可能性的信息，如下文将更详细描述的。使用上述已知的机器学习例程中的任一个来处理众源数据，以确定用户的潜在第二输入18的可能性。在示例中，控制器电路14经由空中(OTA)传输从云计算环境(有时称为“云”)下载指示潜在系统故障的众源数据。在另一个示例中，指示潜在系统故障的数据在车辆装配期间被下载到控制器电路14。在另一个示例中，指示潜在系统故障的数据在车辆服务访问期间被下载到控制器电路14。
云计算是服务交付模型，用于实现到可配置的计算资源(例如，网络、网络带宽、服务器、处理、存储器、存储、应用、虚拟机以及服务)的共享池的方便、按需的网络访问。在典型的云计算系统中，一个或多个大型云数据中心容纳被用于交付由云提供的服务的机器。云计算环境包括一个或多个云数据中心。一般来说，云数据中心是指组成云或云的特定部分的服务器的物理布置。例如，服务器在云数据中心被物理地布置为房间、群组、排和机架。云包括云数据中心以及网络和联网资源(例如，联网装备、节点、路由器、交换机以及联网电缆)，这些网络和联网资源将云数据中心互连并且帮助促进系统10对云计算服务的访问。在示例中，网络表示使用有线或无线链路耦合的一个或多个本地网络、广域网或互联网络的任何组合，该有线或无线链路使用地面或卫星连接来部署。通过网络交换的数据使用任何数量的网络层协议(诸如网际协议(IP)、多协议标签交换(MPLS)、异步传输模式(ATM)、帧中继等)进行传递。此外，在其中网络表示多个子网络的组合的示例中，在底层子网络中的每一个处使用不同的网络层协议。在一些示例中，网络表示一个或多个经互连的互联网络，诸如公共互联网。在示例中，系统10通过网络链路和网络适配器连接到云。
控制器电路14基于系统10的操作状态和来自用户的潜在第二输入18中的至少一个来确定潜在系统故障。控制器电路14包括数据收集软件部件，该数据收集软件部件使用操作系统(OS)中固有的各种数据源、硬件和/或系统10的其他知识，以基于故障事件和/或用户的输入定期收集和打包表示系统10的当前状态的数据。从经历系统故障的一个或多个车辆收集的数据包括时间戳、输入序列20和系统故障事件之前的系统状态中的至少一个。系统10的当前状态由以下各项表征但不限于：当前软件版本、一组已安装的应用及其版本、当前在系统10上运行的进程、中央处理器单元(CPU)使用、存储器使用、系统温度、错误消息、系统崩溃等。来自上述各种数据源的所收集的数据与系统故障事件的历史记录相结合，以更完整地定义系统10的当前状态。该数据由控制器电路14分析和/或传递到云计算环境，以用于存储和进一步的数据分析。
控制器电路14基于历史数据确定包括来自用户的第一输入16和来自用户的潜在第二输入18的输入序列20是否有可能影响系统10的性能和/或影响系统10的一个或多个部件的性能。从云分析并下载的和/或在车辆上分析的历史数据标识潜在系统故障和相关联的输入序列20，该相关联的输入序列20导致已知历史系统故障事件。在示例中，系统故障包括错误消息内容(例如，“SIGSEG”存储器错误消息)。在另一个示例中，系统故障包括对于用户输入的响应时延(即，延迟)超出预定阈值(例如，在按下按钮或图标后超过两秒屏幕才改变)。在另一个示例中，系统故障包括由机器学习模型或其他统计导出的度量所标识的异常，从而指示系统10的性能特性的退化。在该示例中，机器学习异常检测模型可以根据来自单个用户/单个车辆的数据进行训练，和/或可以根据来自类似配置的车辆车队的数据(即，来自众源数据)进行训练，以识别“正常”系统行为与指示系统故障的“异常”系统行为。在示例中，经训练的模型分析当前数据以指示“异常可能性”度量(metric)，该度量可以与阈值一起用于标识系统故障。例如，如果异常可能性大于90％的阈值，则系统故障有可能发生。其他阈值水平可以由用户基于故障率定义。
在示例中，系统状态和故障事件也被捕获并与时间戳一起存储。在该示例中，被标识的故障模式可以由系统故障之前的系统状态和事件历史进一步表征。
在示例中，被收集和传递到云的，和/或存储在车辆上的数据被分析以得到用户行为模式。用户可以发展行为模式，使得可以利用相关联的概率来预测下一个用户输入(即，潜在第二输入18)的可能性。用户输入序列20在发生时由控制器电路14存储，和/或被上传到云中。当前系统状态也由控制器电路14与相关联的时间戳一起存储。在示例中，控制器电路14访问具有时间戳的历史用户输入序列20以及相关联的系统状态的查找表，以标识与当前系统状态和当前的用户的第一输入16类似的历史事件(例如，当前激活的应用和上一次按钮按下与查找表中的数据相匹配)。基于当前系统状态和输入序列20历史，可以计算每一个潜在第二输入18的概率。
在示例中，控制器电路14通过指示用户分心程度、系统时延、系统崩溃和系统重启中的至少一个的严重性评级对潜在系统故障进行进一步分类。在示例中，对于可以导致安全问题的潜在系统故障(诸如使可能也是车辆操作员的用户分心)应用更高的严重性评级。在另一个示例中，较低的严重性评级被应用于可能只对用户造成轻微不便的系统故障，诸如不超出时间阈值的系统时延。在另一个示例中，由于增加的延迟时间可以导致用户分心程度的增加，超出时间阈值的系统时延故障可能接收增加的严重性评级。在另一个示例中，由于系统10不可用和/或用户分心程度增加，系统崩溃和/或系统重启可能接收增加的严重性评级。其他因素可以用于确定严重性评级，包括但不限于系统故障发生的可能性、系统10从故障中恢复的时间、系统10应用对策以避免故障的能力、历史用户数据、当前车辆环境、以及历史众源数据。
在示例中，控制器电路14确定输入序列20有可能对系统10的性能和/或系统10的一个或多个部件的性能造成预计的影响，并执行至少一个对策以避免或减少对系统10的影响。在示例中，控制器电路14基于严重性评级阈值执行对策(enact countermeasure)。在该示例中，当控制器电路确定严重性评级大于严重性评级阈值时，控制器电路14执行对策以避免系统故障。控制器电路14可以在选择要执行的优选对策之前评估一个或多个对策的可行性。此外，当控制器电路14确定严重性评级小于严重性评级阈值时，控制器电路14可以不执行对策，或者可以基于当前系统状态执行替代策略。
在示例中，控制器电路14执行修改HMI 12显示的对策以防止用户选择输入。在该示例中，HMI 12显示上表示输入的图标被禁用(即，从HMI 12中变灰和/或移除)。返回参考图2中示出的HMI 12的示例，音频系统正在操作，并且控制器电路14确定CPU使用率为90％，其中存储器使用率为15％。HMI 12显示媒体播放器屏幕，该屏幕示出了“暂停”、“下一个”、“上一个”和“歌曲列表”等选项。从来自具有相同版本的媒体播放器应用的100000辆其他车辆的云中下载的历史数据指示，当CPU使用率大于80％且用户选择“歌曲列表”选项时，媒体播放器应用崩溃的可能性为95％。在该示例中，该故障的严重性评级高于严重性评级阈值(即，如果选择了“歌曲列表”选项，则很可能发生系统崩溃)，并且控制器电路14通过禁用“歌曲列表”选项来避免系统故障，直到系统状态改变到系统故障的可能性减小的情况为止。在该示例中，当用户选择“歌曲列表”选项时，HMI 12可以向用户显示该功能当前不可用的消息。
在另一个示例中，控制器电路14执行通过替代路径(诸如替代电路)处理第二用户输入的对策，从而抑制潜在系统故障。再次参考前面的示例，其中“歌曲列表”选项如果被选中，将很可能导致系统崩溃，控制器电路14可以首先确定信息娱乐(infotainment)系统中是否存在向用户显示歌曲列表的替代路径，并且仍然避免系统崩溃。也就是说，控制器电路14评估是否存在另一种方法以在HMI 12上显示歌曲列表而不导致信息娱乐系统崩溃。在该示例中，为控制器电路14定义了显示歌曲列表的替代路径，并且当用户选择“歌曲列表”图标时，控制器电路14显示歌曲列表。在该示例中，HMI 12上的图标保持不变以允许用户选择图标，即使使用替代路径来显示歌曲列表。
在另一个示例中，控制器电路14执行利用与最可能的潜在第二输入18相关的数据预加载系统10的存储器的对策，从而减少系统时延。再次参考图2中示出的HMI 12的示例，音频系统正在操作，并且控制器电路14确定CPU使用率为95％，其中存储器使用率为20％。HMI 12显示媒体播放器屏幕，该屏幕示出了“暂停”、“下一个”、“上一个”和“歌曲列表”等选项。从来自具有相同版本的媒体播放器应用的100000辆其他车辆的云中下载的历史数据指示，用户在下一个10秒内可能出现第二次输入18的可能性如下：“暂停”2％；“下一个”65％；“上一个”5％，以及“歌曲列表”2％。基于超过用户将选择“下一个”选项的可能性阈值(例如，大于50％)，控制器电路14将下一首歌曲预加载到存储器中，从而当用户最终选择“下一个”选项时减少音频系统的延迟时间。
虽然上述示例描述了使用众源数据来确定用户的潜在第二输入18，但是将会理解，来自单个用户和/或单个车辆的数据可以单独使用或与众源数据结合使用以避免系统故障。
图3是用于车辆的HMI 12的另一个示例的图示。在该示例中，HMI 12是仪表板显示屏的驾驶员信息部分，该仪表板显示屏可以经由方向盘上的按钮与之交互。将会理解，上文描述图2的音频系统HMI 12的示例也将适用于图3的驾驶员信息HMI 12。
图4是示出了方法100的示例的流程图。
步骤102，接收第一输入，包括如上所述利用控制器电路14，接收从用户经由用于车辆的人机界面(HMI)12的第一输入16。控制器电路14通信地耦合到HMI 12。第一输入16可以是经由HMI 12的特定功能的用户选择，包括选择音频功能、电话功能、导航功能、或其他车辆功能，诸如车辆前照灯、车辆内部灯、高级驾驶员安全系统(ADAS)功能、巡航控制、以及车辆信息中心功能等。
步骤104，预计第二输入，包括如上所述利用控制器电路14，预计从用户经由HMI12的潜在第二输入18。如上所述，控制器电路14基于从用户或车辆收集的历史数据和/或从许多车辆收集的众源数据，预计或预测用户最可能的潜在第二输入18。
步骤106，确定潜在故障，包括如上所述利用控制器电路14，基于系统10的操作状态和潜在第二输入18中的至少一个，确定潜在系统故障。从经历系统故障的一个或多个车辆收集的数据包括时间戳、输入序列20和系统故障事件之前的系统状态中的至少一个。
步骤108，确定影响，包括利用控制器电路14，基于历史数据确定包括来自用户的第一输入16和来自用户的潜在第二输入18的输入序列20是否有可能影响系统10和/或系统10的一个或多个部件的性能。如上所述，从云分析并下载的和/或在车辆上分析的历史数据标识潜在系统故障和相关联的输入序列20，该相关联的输入序列20导致已知历史系统故障事件。
步骤110，执行对策，包括利用控制器电路14，执行至少一个对策以避免或减少影响。如果输入序列20有可能导致对系统10和/或系统10的一个或多个部件的性能造成影响，那么控制器电路14确定优选对策以避免系统故障。如上所述，在示例中，控制器电路14基于严重性评级阈值执行对策。在示例中，控制器电路14禁用HMI 12的功能以避免系统故障。在另一个示例中，控制器电路14发现替代路径以避免系统故障。在又一个示例中，控制器电路14预加载数据以避免系统故障。
因此，提供了车辆系统10和操作车辆系统10的方法100。车辆系统10可以提供优于其他车辆系统的优点，因为车辆系统10基于历史数据进行适应以避免系统故障。
尽管已经根据本发明的优选实施例描述了本发明，然而并不旨在受限于此，而是仅受所附权利要求书中所阐述的范围限制。“一个或多个”包括：由一个要素执行的功能；由多于一个的要素例如以分布式方式执行的功能；由一个要素执行的若干功能；由若干要素执行的若干功能；或上述的任何组合。将会理解，虽然在一些实例中，术语第一、第二等在本文中用于描述各种要素，但这些要素不应受这些术语的限制。这些术语仅用于区分一个要素与另一个要素。例如，第一接触件可以被称为第二接触件，并且类似地，第二接触件可以被称为第一接触件，而没有背离各个所描述的实施例的范围。第一接触件和第二接触件两者都是接触件，但它们并非相同的接触件。在对本文中各种所描述的实施例的描述中使用的术语仅出于描述特定实施例的目的，而不旨在是限制性的。如在对各种所描述的实施例和所附权利要求的描述中所使用的，单数形式“一(a)”、“一(an)”和“所述(the)”旨在也包括复数形式，除非上下文以其他方式明确指出。还将理解，本文所使用的术语“和/或”是指并且包含相关联的所列项目中的任一个以及相关联的所列项目中的一个或更多个的所有可能的组合。将进一步理解的是，术语“包括(include)”、“包括有(including)”、“包含(comprise)”和/或“包含有(comprising)”当在本说明书中使用时指明所陈述的特征、整数、步骤、操作、要素和/或部件的存在，但并不排除一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、要素、部件和/或其群组的存在或添加。如本文中所使用的，取决于上下文，术语“如果(if)”可选地被解释为表示“当…时”或“在…后”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，取决于上下文，短语“如果被确定”或“如果检测到[所陈述的情况或事件]”被可选地解释为表示“在确定…后”或“响应于确定”或“在检测到[所陈述的情况或事件]后”或“响应于检测到[所陈述的情况或事件]”。

Claims (28)

1.一种车辆系统，包括：
人机界面(HMI)，用于车辆，所述人机界面(HMI)接受来自用户的输入；以及
控制器电路，通信地耦合到所述HMI，所述控制器电路被配置为：
接收从所述用户经由所述HMI的第一输入；
预计从所述用户经由所述HMI的潜在第二输入；
基于所述系统的操作状态和所述潜在第二输入中的至少一个，确定潜在系统故障；
基于历史数据，确定包括来自所述用户的所述第一输入和来自所述用户的所述潜在第二输入的输入序列是否有可能影响所述系统和/或所述系统的一个或多个部件的性能；并且
如果所述输入序列有可能导致对所述系统和/或所述系统的所述一个或多个部件的所述性能造成影响；
则执行至少一个对策以避免或减少所述影响。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述控制器电路修改HMI显示以防止所述用户选择输入。
3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述HMI显示上表示所述输入的图标被禁用。
4.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述控制器电路通过替代电路处理第二用户输入，从而抑制所述潜在系统故障。
5.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述控制器电路利用与最可能的潜在第二输入相关的数据来预加载所述系统的存储器，从而减少系统时延。
6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述最可能的潜在第二输入基于用户输入历史。
7.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述最可能的潜在第二输入基于从安装在其他车辆中的相同系统收集的众源数据。
8.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述控制器电路基于用户输入历史来学习所述潜在系统故障。
9.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述控制器电路基于从安装在其他车辆中的相同系统收集的众源数据来学习所述潜在系统故障。
10.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述控制器电路下载指示所述潜在系统故障的数据。
11.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述控制器电路进一步通过严重性评级对所述潜在系统故障进行分类。
12.如权利要求11所述的系统，其特征在于，所述严重性评级指示所述用户的分心程度。
13.如权利要求11所述的系统，其特征在于，所述严重性评级指示系统时延、系统崩溃和系统重启中的至少一个。
14.如权利要求1所述的系统，其特征在于，从经历系统故障的一个或多个车辆收集的数据包括时间戳、输入序列和系统故障事件之前的系统状态中的至少一个。
15.一种操作车辆系统的方法，包括：
利用控制器电路，接收从用户经由用于车辆的人机界面(HMI)的第一输入；
所述控制器电路通信地耦合到所述HMI；
利用所述控制器电路，预计从所述用户经由所述HMI的潜在第二输入；
利用所述控制器电路，基于所述系统的操作状态和所述潜在第二输入中的至少一个，确定潜在系统故障；
利用所述控制器电路，基于历史数据，确定包括来自所述用户的所述第一输入和来自所述用户的所述潜在第二输入的输入序列是否有可能影响所述系统和/或所述系统的一个或多个部件的性能；并且
如果所述输入序列有可能导致对所述系统和/或所述系统的所述一个或多个部件的所述性能造成影响；
则利用所述控制器电路，执行至少一个对策以避免或减少所述影响。
16.如权利要求15所述的方法，其特征在于，所述控制器电路修改HMI显示以防止所述用户选择输入。
17.如权利要求16所述的方法，其特征在于，所述HMI显示上表示所述输入的图标被禁用。
18.如权利要求15所述的方法，其特征在于，所述控制器电路通过替代电路处理第二用户输入，从而抑制所述潜在系统故障。
19.如权利要求15所述的方法，其特征在于，所述控制器电路利用与最可能的潜在第二输入相关的数据预加载所述系统的存储器，从而减少系统时延。
20.如权利要求19所述的方法，其特征在于，所述最可能的潜在第二输入基于用户输入历史。
21.如权利要求19所述的方法，其特征在于，所述最可能的潜在第二输入基于从安装在其他车辆中的相同系统收集的众源数据。
22.如权利要求15所述的方法，其特征在于，所述控制器电路基于用户输入历史来学习所述潜在系统故障。
23.如权利要求15所述的方法，其特征在于，所述控制器电路基于从安装在其他车辆中的相同系统收集的众源数据来学习所述潜在系统故障。
24.如权利要求15所述的方法，其特征在于，所述控制器电路下载指示所述潜在系统故障的数据。
25.如权利要求15所述的方法，其特征在于，所述控制器电路进一步通过严重性评级对所述潜在系统故障进行分类。
26.如权利要求25所述的方法，其特征在于，所述严重性评级指示所述用户的分心程度。
27.如权利要求25所述的方法，其特征在于，所述严重性评级指示系统时延、系统崩溃和系统重启中的至少一个。
28.如权利要求15所述的方法，其特征在于，从经历系统故障的一个或多个车辆收集的数据包括时间戳、输入序列和系统故障事件之前的系统状态中的至少一个。
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