CN112585929B - 请求、分析并将车辆的驾驶员辅助系统的数据传送给外部用户 - Google Patents
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Abstract
一种用于请求、分析并将车辆的驾驶员辅助系统的数据、在下文称为FAS数据传送给外部用户的方法和设备，该方法包括如下步骤：‑通过车辆的驾驶员辅助系统的传感装置来确定FAS数据；‑将FAS数据存储在车辆侧的群数据聚合器中，其中FAS数据在群数据聚合器中配备有衰减时间；‑创建被存储在群数据聚合器中的FAS数据的摘要；‑将FAS数据的摘要传送给外部后台计算机的群存储器；‑通过后台计算机的分析装置来分析FAS数据的摘要；‑如果对摘要的分析得出在群数据聚合器中存在重要的FAS数据，则由分析装置来请求被存储在群数据聚合器中的FAS数据；‑基于该请求，将FAS数据从车辆的群数据聚合器中传输给后台计算机的群存储器；并且‑将FAS数据从群存储器中传输给外部用户，用于进一步使用。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于请求车辆的驾驶员辅助系统的数据、分析车辆的驾驶员辅助系统的数据并将车辆的驾驶员辅助系统的数据传送给外部用户的方法以及一种相对应的设备。
背景技术
在过去这些年，已经开发出了多种多样的交互式电子串行系统用来辅助驾驶员。集成的辅助和舒适系统利用多种传感器来检测车辆的周围环境以便使行驶更安全且更舒适，并且以这种方式来产生关于正在驶过的周围环境的最新数据。
因为车辆已经装备有多种传感器系统，所以收集这些数据并且全面地使用这些数据是合理的。该趋势由于两个被改变的边界条件而增强。一方面，由于例如NCAP的安全要求不断提高，以前作为选项被提供的系统已成为标准装备。另一方面，由于对电子紧急呼叫系统(也称作eCall)的强制要求，在法律上规定了在车辆中的移动无线电连接。因而，周围环境数据可以直接位置相关地并且时间同步地被收集和传达。
在车辆本身中，检测不同的数据类型。关于周围环境方面，数据按如下来划分：
-地理信息，这些地理信息涉及与相对于地球的位置直接和间接相关联的地理现象；
-交通数据、即对所有参与交通的对象的状态的描述；
-位置相关的事件数据、诸如逐点地出现的局部危险点；和
-位置相关的状态数据、即能持续检测的数据，诸如温度、停车位占用率、交通信号灯状态、可变交通标志，等等。
更详细地，所有如下周围环境数据都被称作地理信息，这些周围环境数据描述了与相对于地球的位置直接和间接相关联的地理现象。这些数据主要由像机动车的前视摄像机或周围环境摄像机那样的成像传感器来检测并提供。
按照上述综述，交通数据被理解为描述交通成员的移动的所有数据。传统上，这里要提及“浮动车辆数据(Floating Car Data)，简称FCD”，这些“浮动车辆数据”描述了本车基于GPS测量的移动。通过来自前后雷达或前视摄像机的信息来对这些数据进行扩展。经此，其他交通成员的移动数据可以被分类并测量而且作为数据记录被提供。
位置相关的事件数据包括能分配给可在道路上自发出现并在有限的时间之后再次消失的事件的所有数据。这些数据可以被划分成涉及车辆本身的事件和描述在周围环境中的事件的数据。可涉及车辆本身的这样的数据的示例是事故、故障、视觉障碍、失去牵引或者借助于周围环境传感装置所识别出的工地、驶入和驶出口、坑洼、在车道上的人员等等。
术语“位置相关的状态数据”包括可持续被检测的所有状态。其包括气候控制设备和雨/光传感器的天气数据，所述天气数据具有：
-温度，
-颗粒物，
-空气质量，
-空气湿度
-雨量，
-洪水识别，
-亮度(红外，正常视野)，和
-水沫。
位置相关的状态数据进一步包括停车位数据。这里，通过超声传感器来提供两侧轮廓，由此可以识别停车位、侧面对象、路边石、空闲区域等等。
利用这样确定的数据，例如可以产生对于自动驾驶来说所需的高精度地图。位置相关的状态数据还可以被用于经改善地预测天气状态，或者产生对其他交通成员的警示和建议。
出版文献US2017/0155696 A1涉及一种预处理系统，用于对数据进行多级并行缓冲和基于上下文的传输，这些数据具有第一数据处理层级和第二数据处理层级。第一数据处理层级包括用于使多个车辆的多个原始数据流的数据缓冲的第一层级缓冲区。第二数据处理层级包括电子任务队列目录(Task-Queuing Directory，简称TQD模块)和多个进行数据处理的第二层级缓冲区。作为对第一层级缓冲区的串行数据流的输入的响应，TQD模块产生多个任务。此外，TQD模块给每个任务都分派对应的第二层级缓冲区，并且将这些串行数据流分成单独的数据流，这些单独的数据流根据任务被输送给第二层级缓冲区，以便这样来产生多级并行的基于上下文的缓冲运行。
出版文献US2014/0330926 A1涉及一种用来对实时数据进行预处理的方法，这些实时数据应该由一个或多个实时分析服务来处理。在此，该方法包括如下步骤：
-在无状态输入节点中接收一个或多个客户端装置的数据；
-在无状态输入节点中对这些数据进行实时转换；
-在无状态输入节点中针对经转换的数据实时地确定实时分析服务；并且-将经转换的数据实时地转发给所确定的实时分析服务，用于基于状态的处理。
如目前使用且随后参考图1所描述的那样，根据所谓的拉取原理(Rull-Prinzip)将数据经由车辆的周围环境传送给外部后台计算机BE，具有严重缺点。这样，在后台计算机一侧形成大量询问，而且必须将数据长时间存储在车辆中。此外，所传输的任何数据都必须被匿名化，这要么可能导致循环的明显更长的等待时间要么由于隐藏位置而可能导致在不必要的询问的情况下可能的不必要的数据请求。
发明内容
因而，本发明所基于的任务在于：提供一种用于将驾驶员辅助系统的数据、简称FAS数据传送给外部后台计算机用来分析由FAS数据形成的群数据的更高效的方法以及一种相对应的设备。
该任务通过按照本发明的方法以及通过按照本发明的设备来被解决。本发明的优选的设计方案是在下文的描述的主题。
按照本发明的用于请求、分析并将车辆的驾驶员辅助系统的数据、在下文统称为FAS数据传送给外部用户的方法包括如下步骤：
-通过车辆的驾驶员辅助系统的传感装置来确定FAS数据；
-将FAS数据存储在车辆侧的群数据聚合器中，其中FAS数据在群数据聚合器中配备有衰减时间；
-创建被存储在群数据聚合器中的FAS数据的摘要；
-将FAS数据的摘要传送给外部后台计算机的群存储器；
-通过后台计算机的分析装置来分析FAS数据的摘要；
-如果对摘要的分析得出在群数据聚合器中存在重要的FAS数据，则由分析装置来请求被存储在群数据聚合器中的FAS数据；
-基于该请求，将FAS数据从车辆的群数据聚合器中传输给后台计算机的群存储器；并且
-将FAS数据从群存储器中传输给外部用户，用于进一步使用。
以这种方式，由于只有当实际需要FAS数据时才传输这些FAS数据，所以得出比在根据拉取原理的已知方法的情况下更少的数据传输量。由于在分析装置对摘要的分析为肯定的情况下触发数据请求，所以还将实现快速的反应时间。
优选地，存储在群存储器中的FAS数据借助于传送和匿名化装置被匿名化并且以匿名化形式被转发给外部用户。在此，可以通过时间和/或空间噪声来实现由传送和匿名化装置进行的对被传输给用户的FAS数据的匿名化。用于匿名化的噪声类型尤其可以是FAS数据的函数。
如果例如像在天气数据或者由于雪、冰或潮湿造成的道路状态数据的情况下那样重要的是知道产生FAS数据的时间点，则可以通过空间不准确、也就是说空间噪声来进行匿名化。但是，如果检测FAS数据的时间点不重要，而是精确的位置重要，则可以进行时间隐藏。隐藏FAS数据的个人参考的其它方法是可行的。
进一步优选地，由分析装置进行的对临时存储在群数据聚合器中的FAS数据的摘要的分析基于可参数化的分析算法。在此，用于该分析算法的参数由用户来提供并且传输给分析装置，用于在该分析算法中应用。以这种方式可以灵活地构建该分析算法。
优选地，由用户针对该分析算法所提供的参数是由用户提供的对FAS数据的数据分析的函数。换言之，用户规定需要哪些FAS数据用于该用户的评估和分析。在此，这些参数例如可以是关于FAS数据的空间和/或时间选择或者其它选择。
进一步优选地，这些参数以预先给定的时间周期由用户传输给分析装置。在此，该周期例如可以是每小时、每天或者每星期。
按照本发明的用于请求、分析并将车辆的驾驶员辅助系统的数据、即所谓的FAS数据传送给外部用户的设备，其中该设备被设立和设计用于执行在上文所阐述的方法，该设备包括：
-驾驶员辅助系统的车辆侧的传感装置，用于生成FAS数据；
-车辆侧的群数据聚合器，用于临时存储所检测到的FAS数据；
-外部后台计算机，其具有群存储器，用于存储在车辆侧产生的FAS数据；
-用户，该用户执行对所选择的FAS数据的数据分析；和
-布置在后台计算机中的分析装置，该分析装置具有分析算法，其中
-群数据聚合器根据临时存储的FAS数据来创建摘要，
-群数据聚合器的摘要被传输给外部后台计算机的群存储器并且该摘要由分析装置依据分析算法来分析，
-如果对该摘要的分析得出在群数据聚合器中存在重要的FAS数据，则由分析装置来请求被存储在群数据聚合器中的FAS数据，
-基于该请求，将FAS数据从车辆的群数据聚合器中传输给后台计算机的群存储器，并且
-将FAS数据从群存储器中传输给外部用户。
优选地，在后台计算机中布置有传送和匿名化装置，该传送和匿名化装置将应分析装置的请求被传输到群存储器中的FAS数据匿名化并且将被匿名化的数据传输给用户。
进一步优选地，车辆侧的群数据聚合器由环形存储器形成，使得数据在预先给定的时间之后被删除。
附图说明
随后，依据附图来阐述按照拉取原理的常规的数据传送以及本发明的优选的实施方式。在此：
图1示出了根据拉取原理(现有技术)将车辆的数据传送给外部用户；以及
图2示出了根据群数据原理将车辆的数据传送给外部用户。
具体实施方式
图1示出了根据目前使用的所谓的拉取原理将数据经由车辆的周围环境传送给外部后台计算机BE。在此，在图1中以垂直条带示出了这里相关的参与者，其中时间t从上向下发展，如相对应的箭头t象征性表现的那样。在此，第一条带象征性表现周围环境U，第二条带象征性表现包括对车辆F的定位在内的传感装置S，第三条带象征性表现FAS数据的上传器V而第四条带象征性表现后台计算机BE。在此，传感装置S和上传器V布置在车辆F中。
在第一步骤中，外部后台计算机BE将对FAS数据的需求请求1发送给车辆F的上传器V，其中FAS数据代表由驾驶员辅助系统的传感装置S产生的包括GPS位置数据在内的周围环境数据。由需求请求1所请求的FAS数据由于周围环境U对车辆F的传感装置S的持续影响2而被产生，而且将FAS数据持续寄送3给上传器V，该上传器将FAS数据存储在环形存储器4中并且使这些FAS数据准备就绪。作为对后台计算机BE的需求请求1的反应，上传器V首先从环形存储器4中寄送5车辆的GPS位置数据。在后台计算机BE处，依据所传送的GPS数据来检查6是否存在对关于通过GPS数据给出的车辆F的位置方面的FAS数据的需求。如果检查6为肯定，则将对FAS数据的需求报告7给上传器V，该上传器促使将所请求的FAS数据从环形存储器6中寄送8给后台计算机BE。
不过，上文依据图1所描述的过程具有三个主要缺点：-询问量高：车辆F通过寄送过程5向后台计算机BE持续报告该车辆的位置。然而，如果只在1％的情况下存在需求，则仍必须虚劳地评估99％的询问。这导致在后台计算机BE一侧的高成本。-速度低：由于将FAS数据转发给后台计算机BE，使循环时间增加了后台计算机BE对相应的数据的分析时间。这引起：数据必须在车辆F中根据等待时间被存储更长时间，这导致在车辆F方面的直接成本更高。-数据保护问题：如果诸如GPS位置那样的个人相关的数据直接被转交给后台计算机BE，则这些个人相关的数据必须在发布之前被匿名化，这例如可以通过对FAS数据的空间或时间隐藏来实现。但是，这要么导致在有时间延迟时循环的明显更高的等待时间要么由于隐藏位置而导致在不必要的询问的情况下可能的不必要的数据请求。
特别是第三点对根据拉取原理的这种过程的研发提出了相当大的挑战。
图2示出了将分析装置AW集成到通过适当的参数有针对性地被控制的后台计算机BE中，由此避免了图1的拉取原理的上文所描绘的缺点。
在车辆F中，以与图1类似的方式布置传感装置S，该传感装置除了检测在图2中未示出的周围环境的数据之外还借助于GPS系统(未示出)来检测车辆F的位置，这些数据通常被称作FAS数据，即由驾驶员辅助系统的传感装置所确定的数据。由传感装置S的车辆传感器所确定的FAS数据借助于传输10被输送给群数据聚合器SDA并且被存放在那里，其中群数据聚合器SDA除了存储FAS数据之外还创建所存储的FAS数据的摘要。存储在群数据聚合器SDA中的FAS数据还配备有衰减时间，这意味着：FAS数据在衰减时间期满之后被删除。因而，群数据存储器SDA通常构造为环形存储器。
在此，摘要的内容可包括三组信息：第一组A涉及可用信息并且因此包含关于在车辆中可用的传感器的概览。另一组B涉及关于何时何地的信息。换言之，该组例如涉及粗略的位置和移动数据、时间戳、关于当前道路的信息，即是否涉及市内道路、高速功率、乡村公路等等。第三组C涉及关于可能的信号质量的信息，即例如所使用的传感装置的状态数据，换言之，没有识别出错误、没有干扰性影响、传感器的逐点对照、关于可能的干扰性周围环境影响的测量数据等等。
一般来说，根据用途可以将对上述组A、B和/或C的选择作为摘要来寄送。
布置在车辆F中的群数据聚合器SDA引起将FAS数据的摘要传输11给外部后台计算机BE的群存储器SQ。即在该步骤中，并不是将完整的数据传输到后台计算机BE中并且存放在群存储器SQ之内，而是只将存储在群数据聚合器中的FAS数据的摘要传输到后台计算机BE中并且存放在群存储器SQ之内。
FAS数据的存放在群数据存储器SQ中的摘要通过传输12被输送给布置在后台计算机BE中的分析装置AW(该分析装置也被称作Analytic Worker(分析工作者))，并且在分析装置AW中利用适当的算法被分析是否有重要数据。在这种情况下，分析算法由用户N来提供并且通过数据分析DA的参数来被调整，该用户是数据分析DA的组成部分，该数据分析也被称作Data Analytics，其中该分析算法的参数通过传输13被输送给分析装置AW。在此，分析算法的参数可以以固定的周期、诸如每天或每星期通过传输13被传输给分析装置。
如果分析装置AW基于该分析装置的被参数化的算法识别出在群存储器SQ的摘要之内有重要数据，则分析装置AW在没有时间延迟的情况下触发所谓的“数据拉取(DataPull)”，换言之，触发将FAS数据从车辆F的群数据聚合器SDA中传输15到后台计算机BE的群存储器SQ中的请求14。现在位于后台计算机BE的群数据存储器SQ中的完整的FAS数据接着通过输送16被输送给传送和匿名化装置DW(也被称作“Dispatcher Worker(调度工作者)”)，这些完整的FAS数据在该传送和匿名化装置中借助于匿名化过滤器来被处理并且通过传输17被提供给用户N。
在下文，依据针对停车位数据做出判断的简单示例来描述分析装置AW的参数化和分析算法，其中分析装置AW对摘要进行如下的简要描述的检查：-在车辆F中建造有停车位传感装置吗？-检查车辆F的GPS位置：该车辆是否处在预先给定的大城市、例如慕尼黑的周边？-时间点在早上6:00至晚上21:00之间吗？-车辆的速度低于70km/h码？(70km/h是停车传感器的传感器极限，因此大于70km/h的测量无法使用)。-车辆位于可能有停车位的道路等级上吗？-传感器正常发挥作用或没有识别出干扰吗？
如果所有问题都作肯定回答，则分析装置请求与该摘要相对应的FAS数据。
从上述问题中也可得出在该示例中影响分析装置AW的分析算法的参数。这些参数是：-在大城市、例如慕尼黑周边的GPS位置。用户N在该示例中预先给定了慕尼黑地区。-时间范围，该时间范围由用户N预先给定为令该用户感兴趣的时间。-速度极限作为参数被预先给定，例如车辆的速度应该小于70km/h。-定义可能有停车位的道路等级。-关于传感器方面的质量标准被预先给定；即需要传感器的功能正常或没有识别出干扰。
传送和匿名化装置DW的匿名化过滤器将个人相关的数据变换成组相关的数据。这要么可以通过时间的噪声来实现，要么诸如在天气数据的情况下那样通过车辆的位置的噪声、即产生不精确的位置来实现，其中该位置例如以+/-500m的精度来被输出，使得很多可能的车辆都可执行该测量。
不过，如果时间和空间以及还有其它隐藏可能性都没有正常发挥作用，则这些数据不能匿名化地被提供。在这种情况下，要么需要车主的特别同意要么放弃使用。
依据图2阐述的方法或设备具有如下优点：-数据传输量低：分析工作者仅须很少被参数化，而且也只有用户需要的数据才被发送。-快速的反应时间：在数据已知时可以直接触发对完整的FAS数据的数据传输。不需要由于对数据的转发或可能的伪装而引起的可能的延迟。-经优化的数据保护：虽然，由于对于数据请求来说所需的数据不再离开后台BE，所以数据保护条例适用于后台。但是可以避免按照现有技术对数据的可能的转发的条例。
附图标记列表
U 周围环境
S 包括位置在内的传感装置
V 在车辆中检测/上传FAS数据
BE 后台计算机
F 车辆
t 时间
N 用户
SDA 群数据聚合器
SQ 群存储器
AW 分析装置
DW 传送和匿名化装置
DA 数据分析
1 对FAS数据(驾驶员辅助系统的数据)的需求请求
2 周围环境对车辆传感装置的(持续)影响
3 将FAS数据持续寄送给上传
4 将FAS数据存储在环形存储器中
5 将GPS位置数据周期性地传输给用户
6 检查GPS位置数据是否重要
7 对FAS数据的需求报告
8 根据需求从环形存储器中寄送FAS数据
10 传输FAS数据
11 传输FAS数据的摘要
12 将摘要传输给分析装置
13 规定分析参数
14 请求FAS数据
15 将FAS数据传送给群存储器
16 将FAS数据传送给传送和匿名化装置
17 将被匿名化的FAS数据传送给数据分析中的用户
Claims (11)
1.一种用于请求、分析并将车辆(F)的驾驶员辅助系统的数据、即所谓的FAS数据传送给外部用户(N)的方法，所述方法包括如下步骤：
-通过所述车辆(F)的驾驶员辅助系统的传感装置来确定FAS数据；
-将所述FAS数据存储在车辆侧的群数据聚合器(SDA)中，其中所述FAS数据在所述群数据聚合器(SDA)中配备有衰减时间；
-创建被存储在所述群数据聚合器(SDA)中的FAS数据的摘要；
-将所述FAS数据的摘要传送给外部后台计算机(BE)的群存储器(SQ)；
-通过所述后台计算机(BE)的分析装置(AW)来分析所述FAS数据的摘要；
-如果对所述摘要的分析得出在所述群数据聚合器(SDA)中存在重要的FAS数据，则由所述分析装置(AW)来请求被存储在所述群数据聚合器(SDA)中的FAS数据；
-将所述FAS数据从所述车辆(F)的群数据聚合器(SDA)中传输给所述后台计算机(BE)的群存储器(SQ)；并且
-将所述FAS数据从所述群存储器(SQ)中传输给所述外部用户(N)。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述请求被存储在所述群存储器(SQ)中的FAS数据借助于传送和匿名化装置(DW)被匿名化并且以匿名化形式被转发给所述外部用户(N)。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，通过时间和/或空间噪声来实现由传送和匿名化装置(DW)进行的对被传输给所述用户(N)的FAS数据的匿名化。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，用于匿名化的噪声类型是所述FAS数据的函数。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，由所述分析装置(AW)进行的分析基于可参数化的分析算法。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，用于所述分析算法的参数由所述用户(N)来提供并且传输给所述分析装置(AW)。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，由所述用户(N)针对所述分析算法所提供的参数是由所述用户提供的对所述FAS数据的数据分析的函数。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，参数以预先给定的时间周期由所述用户(N)传输给所述分析装置(AW)。
9.一种用于请求、分析并将车辆(F)的驾驶员辅助系统的数据、即所谓的FAS数据传送给外部用户(N)的设备，其中所述设备被设立和设计用于执行根据上述权利要求中任一项所述的方法，所述设备具有：
-所述驾驶员辅助系统的车辆侧的传感装置(S)，用于生成FAS数据；
-车辆侧的群数据聚合器(SDA)，用于临时存储所检测到的FAS数据；
-外部后台计算机(BE)，其具有群存储器(SQ)，用于存储在车辆侧产生的FAS数据；和
-用户(N)，所述用户执行对所选择的FAS数据的数据分析(DA)，
其特征在于
-布置在所述后台计算机(BE)中的分析装置(AW)，所述分析装置具有分析算法，其中
-所述群数据聚合器(SDA)根据临时存储的FAS数据来创建摘要，
-所述群数据聚合器(SDA)的摘要被传输给所述外部后台计算机(BE)的群存储器(SQ)并且所述摘要由所述分析装置(AW)依据所述分析算法来分析，
-如果对所述摘要的分析得出在所述群数据聚合器(SDA)中存在重要的FAS数据，则由所述分析装置(AW)来请求被存储在所述群数据聚合器(SDA)中的FAS数据，
-基于所述请求，将所述FAS数据从所述车辆(F)的群数据聚合器(SDA)中传输给所述后台计算机(BE)的群存储器(SQ)，并且
-将所述FAS数据从所述群存储器(SQ)中传输给所述外部用户(N)。
10.根据权利要求9所述的设备，其特征在于布置在所述后台计算机(BE)中的传送和匿名化装置(DW)，所述传送和匿名化装置将应所述分析装置(AW)的请求被传输到所述群存储器(SQ)中的FAS数据匿名化并且将被匿名化的数据传输给所述用户(N)。
11.根据权利要求9或10所述的设备，其特征在于，所述车辆侧的群数据聚合器(SDA)由环形存储器形成。
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Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20120078122A (ko) * | 2010-12-31 | 2012-07-10 | 배성관 | 자동 이송 차량 및 이의 제어 방법 |
| CN104149716A (zh) * | 2013-04-26 | 2014-11-19 | 福特全球技术公司 | 在线车辆诊断系统 |
| CN104837666A (zh) * | 2013-01-14 | 2015-08-12 | 英特尔公司 | 在车辆里创建感官体验 |
| CN104853972A (zh) * | 2012-11-16 | 2015-08-19 | 英特尔公司 | 利用板载车辆平台中的图像处理支持扩增车辆的adas特征 |
| DE102014219382A1 (de) * | 2014-09-25 | 2016-03-31 | Continental Teves Ag & Co. Ohg | Sensorkalibrierung in einer Parkanlage |
| DE102015213594A1 (de) * | 2015-07-20 | 2017-01-26 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Verfahren, computer-lesbares Medium, und System zum Erfassen einer Verkehrssituation eines oder mehrerer Fahrzeuge in einer Umgebung eines Egofahrzeugs |
| CN107257749A (zh) * | 2015-03-05 | 2017-10-17 | 萨维诺·维尔吉利奥 | 车辆智能安全系统 |
| CN107331179A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-11-07 | 东风商用车有限公司 | 一种基于大数据云平台的经济性驾驶辅助系统及实现方法 |
Family Cites Families (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8140358B1 (en) | 1996-01-29 | 2012-03-20 | Progressive Casualty Insurance Company | Vehicle monitoring system |
| US20060212195A1 (en) * | 2005-03-15 | 2006-09-21 | Veith Gregory W | Vehicle data recorder and telematic device |
| DE102005037913B4 (de) * | 2005-08-10 | 2018-08-30 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Verfahren zur wiedergabeorientierten Fehlerdokumentaion |
| US8873529B2 (en) | 2006-05-16 | 2014-10-28 | Autonet Mobile, Inc | Mobile router method with priority rate limiting |
| US20080287144A1 (en) * | 2007-05-18 | 2008-11-20 | Ashok Sabata | Vehicles as Nodes of Wireless Sensor Networks for Information Collection & Prognostication |
| US9014910B2 (en) | 2007-12-07 | 2015-04-21 | General Motors Llc | Method and system for providing vehicle data to third party authorized recipients |
| DE102011084275A1 (de) * | 2011-10-11 | 2013-04-11 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zum Betreiben eines Fahrerassistenzsystems und Verfahren zum Bearbeiten von Fahrzeugumfelddaten |
| US8676428B2 (en) | 2012-04-17 | 2014-03-18 | Lytx, Inc. | Server request for downloaded information from a vehicle-based monitor |
| US9749430B2 (en) * | 2013-05-06 | 2017-08-29 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Scalable data enrichment for cloud streaming analytics |
| DE102013016554B4 (de) * | 2013-10-04 | 2018-07-19 | Audi Ag | Diagnoseverfahren für einen Kraftwagen |
| US9262787B2 (en) * | 2013-10-18 | 2016-02-16 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Assessing risk using vehicle environment information |
| US20160196132A1 (en) | 2014-07-07 | 2016-07-07 | Symphony Teleca Corporation | Remote Embedded Device Update Platform Apparatuses, Methods and Systems |
| US10032317B2 (en) | 2015-02-11 | 2018-07-24 | Accenture Global Services Limited | Integrated fleet vehicle management system |
| US10127519B2 (en) | 2015-10-23 | 2018-11-13 | Prahfit, Inc. | Apparatus and method for predictive dispatch for geographically distributed, on-demand services |
| US9537914B1 (en) * | 2015-12-01 | 2017-01-03 | International Business Machines Corporation | Vehicle domain multi-level parallel buffering and context-based streaming data pre-processing system |
| DE102016225287A1 (de) | 2016-12-16 | 2018-06-21 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Verfahren, Vorrichtung und computerlesbares Speichermedium mit Instruktionen zur Verarbeitung von durch ein Kraftfahrzeug erfassten Daten |
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Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20120078122A (ko) * | 2010-12-31 | 2012-07-10 | 배성관 | 자동 이송 차량 및 이의 제어 방법 |
| CN104853972A (zh) * | 2012-11-16 | 2015-08-19 | 英特尔公司 | 利用板载车辆平台中的图像处理支持扩增车辆的adas特征 |
| CN104837666A (zh) * | 2013-01-14 | 2015-08-12 | 英特尔公司 | 在车辆里创建感官体验 |
| CN104149716A (zh) * | 2013-04-26 | 2014-11-19 | 福特全球技术公司 | 在线车辆诊断系统 |
| DE102014219382A1 (de) * | 2014-09-25 | 2016-03-31 | Continental Teves Ag & Co. Ohg | Sensorkalibrierung in einer Parkanlage |
| CN107257749A (zh) * | 2015-03-05 | 2017-10-17 | 萨维诺·维尔吉利奥 | 车辆智能安全系统 |
| DE102015213594A1 (de) * | 2015-07-20 | 2017-01-26 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Verfahren, computer-lesbares Medium, und System zum Erfassen einer Verkehrssituation eines oder mehrerer Fahrzeuge in einer Umgebung eines Egofahrzeugs |
| CN107331179A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-11-07 | 东风商用车有限公司 | 一种基于大数据云平台的经济性驾驶辅助系统及实现方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| Visual methods for time-varying intersection traffic flow data;Wei Song;《IEEE》;20170913;全文 * |
| 城市车载网数据分发关键技术研究;谢波;《博士电子期刊》;20151115;全文 * |
| 铁路车辆偏载自动检测系统的软件设计;邴伟华，张慧群;电机与控制学报(01);全文 * |
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