CN117528446A - 用于确定传感器功能性的方法、计算机程序、装置和车辆 - Google Patents

Abstract

本发明的实施例创造了一种用于确定车辆的传感器功能性的用于通讯器械的方法100。方法100包括对于车辆的传感器的故障而言指示性的故障信号由通讯设备的接收110和对于车辆的传感器而言的失灵情况基于故障信号的确定120。

Description

用于确定传感器功能性的方法、计算机程序、装置和车辆

技术领域

本发明的实施例涉及用于确定传感器功能性的方法、计算机程序、装置和车辆。尤其然而不排外地，本发明的实施例涉及一种用于确定车辆的传感器功能性的用于通讯器械的方法。

背景技术

驾驶员辅助系统应按情况支持车辆驾驶员、减轻负担且尽可能舒适且安全地设计驾驶任务。为此使用车辆的传感器，例如用于获取周围环境。借助于经获取的周围环境信息，驾驶员辅助系统然后可在驾驶期间接管确定的任务。为此，用于确保驾驶员辅助系统的传感器功能性的确定是重要的。

DE 10 2018 129 563 A1公开了一种用于运行包括多辆机动车的通讯网络的方法，其中，机动车相应地具有带有至少一个周围环境传感器的传感器设备。在周围环境传感器的由其传感器设备所确定的失灵的情形中，至少一辆机动车将描述失灵且包括机动车的位置数据的状态数据传递到至少一个外部的评估设备处以用于确定描述对于机动车的周围环境传感器而言的干扰区的干扰区信息。

US2020/0309533 A1公开了一种车辆装置。该车辆装置接收包括传感器质量索引表的地图数据、访问传感器质量索引表，以便于基于当前和/或预期的驾驶条件沿着计划路线的至少一部分确定在车辆上的传感器的预期的传感器有效性且作为对如下确定(即对于至少一个传感器而言的预期的传感器有效性满足阈值要求)的响应实施用于削弱较低的传感器质量的功能。

US2021/007 0311A1公开了一种用于在机动车中的多个车辆传感器的诊断的装置。该装置包括：如此地工作的接收器，即，其接收指示目的地位置的远程车辆传感器数据；如此地工作的传感器，即，其收集指示目的地位置的主车车辆传感器数据；以及如此地工作的处理器，即，其作为对于第一远程车辆传感器数据与主车车辆传感器数据的比较的响应产生传感器置信度评价。处理器此外如此地工作，即，其作为对传感器置信度评价的响应执行辅助的驾驶运行。此外，该装置包括用于将主车车辆传感器数据和传感器置信度评价发送到第一车辆处的发送器。

DE 10 2020 212 841 A1公开了一种用于确定车辆传感器的老化或失灵的方法。老化或失灵基于车辆的测量值来确定。传感器获取用于确定轮胎压力的测量值。服务器接收这些测量值且基于第一过滤和第二过滤确定是否传感器老化或具有失灵。

DE 11 2019 004 663 T5公开了一种用于在使用可移动的传感器的情形下改善车辆运行的方法。车辆可利用一个或多个可被移出且/或被转动的传感器来设计。所述一个或多个可动的传感器可被安排基于车辆的确定的背景运动，以便于获取与车辆在其中运行的周围环境相联系的额外的数据。

发明内容

车辆的传感器的失灵然而可能导致在驾驶员辅助系统中的失灵。因此存在提供车辆的传感器功能性的确定的需求。对于该需求而言考虑根据本发明的方法、装置、计算机程序和车辆。

实施例基于如下核心思想，即，传感器功能性可通过如下方式来确定，即，对于车辆的传感器的故障而言指示性的故障信号通过通讯器械来接收且通过该通讯器械确定对于车辆的传感器而言的失灵情况。由此，在其中传感器不可靠地起作用的情况被确定，例如由于引起反射的太阳的位置。

实施例涉及一种用于确定车辆的传感器功能性的用于通讯器械的方法。该方法包括对于车辆的传感器的故障而言指示性的故障信号由通讯设备的接收和对于车辆的传感器而言的失灵情况基于故障信号的确定。由此可确定是否传感器的故障应归因于失灵情况(即传感器不具有失灵)或是否应归因于传感器的失灵。

在一个实施例中，该方法此外可包括对于车辆的传感器的确定的失灵情况而言指示性的情况信号到通讯设备处的发送。由此，车辆可被告知确定的失灵情况，由此可获得鉴于传感器的功能性和/或使用可能性的信息。

在一个实施例中，该方法此外可包括传感器的失灵基于失灵情况的确定和对于车辆的传感器的确定的失灵而言指示性的失灵信号到通讯设备处的发送。由此，车辆可被告知传感器的失灵。

在一个实施例中，该方法此外可包括对于第二车辆的传感器的故障而言指示性的第二故障信号由第二通讯设备的接收和对于传感器而言的失灵情况基于故障信号和第二故障信号的确定。由此可尤其改善失灵情况的确定，因为传感器的取决于情况的失灵可通过比较多个故障信号来鉴别。

在一个实施例中，故障信号此外对于时间、车辆的运动状态或周围环境信息中的在车辆的传感器的故障出现期间的至少一个参数而言可为指示性的。由此可改善失灵情况的确定。

实施例涉及一种用于确定传感器功能性的用于车辆的方法。该方法包括对于车辆的传感器的故障而言指示性的故障信号到通讯设备处的发送和对于确定的失灵情况而言指示性的情况信号由通讯设备的接收。由此，车辆可改善传感器功能性基于失灵情况的确定。

在一个实施例中，该方法此外可包括用于替代传感器的对于失灵情况而言的备选传感器的确定。由此，例如车辆的在失灵情况期间不可确定数据的传感器可被另一传感器替代，例如周围环境信息通过光成像、检测与测距-传感器(LIDAR传感器)的确定在大雨的情形中可被无线电探测与测距-传感器(Radar传感器)替代。

实施例同样创造了一种用于执行在此处运行的计算机程序，当该计算机程序在计算机、处理器或可编程的硬件部件上运行时。

另一实施例是一种用于确定传感器功能性的用于通讯设备或车辆的装置。该装置包括为了与通讯器械或通讯设备的通讯和构造用于执行在此处所描述的方法中的至少一种的数据处理电路。此外，实施例创造了一种带有如此处所描述的装置的车辆。

附图说明

实施例在下面参照附图进行更详细地说明：

图1显示了用于确定车辆的传感器功能性的用于通讯器械的方法的示例；

图2显示了用于确定车辆的传感器功能性的用于车辆的方法的示例；

图3显示了用于确定车辆的传感器功能性的在车辆中的装置的实施例的框图；且

图4显示了用于车辆和通讯器械的方法的另一示例。

具体实施方式

不同的实施例此时更详细地在参照在其中示出了一些实施例的附图的情形下进行描述。在附图中，线条、层和/或区域的厚度尺寸为了清楚起见可能被夸大地示出。

图1显示了用于确定车辆的传感器功能性的用于通讯器械的方法100的示例。方法100包括对于车辆的传感器的故障而言指示性的故障信号由通讯设备的接收110和对于车辆的传感器而言的失灵情况基于故障信号的确定120。由此，车辆的传感器的传感器功能性可通过通讯器械被确定。

通过方法100，在车辆中存在的导致传感器故障的事件、例如错误测量、干扰、错误极性可在将必要的数据传递到通讯器械处之后被用于通过通讯器械的分析。由此，通讯器械可尤其确定失灵情况。此外，由此可实现驾驶员辅助系统、尤其在级别4(全自动驾驶)系统中的系统控制，以规避或防止进一步的故障和/或问题。例如，驾驶员辅助系统可访问不受失灵情况影响的传感器。

尤其，通讯器械可以是后端。故障信号由通讯设备、例如被集成到车辆中的通讯设备或继电器(例如包括通讯设备的基础设施)接收。故障信号包括对于传感器故障而言指示性的数据，例如传感器数据、传感器的故障代码、传感器的原始数据。尤其，传感器当其不起作用时具有故障，例如当天线未接收(无线电)信号时，周围环境传感器不可确定周围环境信息。可选地，故障信号可包括用于传感器功能性的确定的改善的车辆的另外的数据，例如导航数据、车辆的运动状态、所接收的WLAN/GNSS/移动无线电数据/信号塔。

通讯器械然后可测绘数据、例如车辆位置/速度/方向，且可选地测绘周围环境数据(例如温度、时间、天气)。此外，通讯器械可分析在现有数据中的故障且确定失灵情况。例如，通讯器械可由大量车辆同时获得故障信号。与之相应地，对于失灵情况的探测而言的概率被提高，例如由于降水或尤其在确定的行驶方向或运动方向(例如上坡/下坡)的情形中导致反射的太阳位置。此外，通讯器械可将各个传感器的故障分类。可选地，通讯器械同样可推导出反应，例如将信号发送到通讯设备处，车辆应使用替换传感器。

通讯设备可在移动通讯系统中与通讯器械(例如基站)通讯。例如，通讯设备和通讯器械可在移动通讯系统中/经由移动通讯系统通讯。移动通讯系统可包括大量发射点和/或基站，其可利用通讯设备传输无线电信号。在一个示例中，移动通讯系统可包括通讯设备和通讯器械。

通讯器械、例如所述通讯器械可处在网络或系统的固定的或静止的部分中。通讯器械可与远程无线电头、传输点、接入点、宏蜂窝、小蜂窝、微蜂窝、微微蜂窝、家庭蜂窝、城域蜂窝等相符。概念小蜂窝可以指任何小于宏蜂窝的蜂窝，即微蜂窝、微微蜂窝、家庭蜂窝或城域蜂窝。此外，家庭蜂窝适用作比微微蜂窝小，该微微蜂窝又比微蜂窝小。通讯器械可以是有线网络的无线接口，其能够向通讯设备(例如车辆)发送和接收无线电信号。这种无线电信号可以与无线电信号一致，如其例如由3GPP标准化，或者通常与上面列出的系统中的一个或多个一致。因此，通讯器械可以对应于NodeB、eNodeB、BTS、接入点等。

移动通讯系统可以是蜂窝式的。概念蜂窝涉及由发射点、远程单元、远程头、远程无线电头、通讯器械、用户终端或NodeB或者eNodeB所提供的无线电服务的供应区域。概念蜂窝和基站可被同义地使用。

通常，通讯设备是可无线通讯的器械。通讯设备可被集成到车辆中，从而使得可直接在车辆与通讯器械之间实现通讯。备选地，通讯设备可在车辆之外，例如被集成到基础设施中，另一车辆可以是用户终端，从而使得通讯设备可充当在车辆与通讯器械之间的中继。例如，通讯设备和通讯器械可被如此地配置，即，其在蜂窝移动通讯系统中通讯。与之相应地，通讯设备和通讯器械可被如此地配置，即，其在蜂窝移动通讯系统中通讯，例如在基于Sub-6GHz的蜂窝移动通讯系统(覆盖在500MHz与6GHz之间的频带)中或在基于毫米波的蜂窝移动通讯系统(覆盖在20GHz与60GHz之间的频带)中。例如，通讯设备和通讯器械可被如此地配置，即，其在移动通讯系统/蜂窝移动通讯系统中通讯。通常，移动通讯系统可例如与第三代合作伙伴计划(3GPP)的标准化移动网络中的一个相符，其中，概念移动通讯系统可同义于移动通讯网络被使用。移动通讯系统可例如是第五代(5G)系统、长期演进(LTE)、LTE-Advanced(LTE-A)、高速封包存取(HSPA)、通用移动电信系统(UMTS)或UMTS地面无线接入网(UTRAN)、演进的UTRAN(e-UTRAN)、GSM网络(全球移动通讯系统)或EDGE网络(GSM演进的增强数据速率)、GSM/EDGE无线接入网络(GERAN)或带有不同标准的移动通讯网络，例如根据IEEE 802.16的WIMAX网络(全球微波接入互操作性)、通常地OFDMA网络(正交频分多址)、TDMA网络(时分多址)、CDMA网络(码分多址)、WCDMA网络(宽带CDMA)、FDMA网络(频分多址)、SDMA网络(空间分多址)等等。

此外，通讯设备/通讯器械可适合或配置用于通讯/经由非蜂窝通讯系统的通讯，例如经由器械至器械的车辆通讯系统，例如根据IEEE 802.11p标准(用于车辆通讯的电气与电子工程师学会标准802.11p)，或通过无线局域网(例如，根据IEEE 802.11a、IEEE802.11b，IEEE 802.11g、IEEE 802.11n、IEEE 802.11ac或IEEE 802.11ax，也称为Wi-Fi 1至Wi-Fi 6(E))。尤其，通讯设备和通讯器械可适合或如此地配置用于在5GHz与7.1GHz之间的频带中的通讯，即，其在5GHz频带(用于5-GHz频带中的Wi-Fi)中、在5.9GHz频带(用于根据802.11p标准的车辆通讯)中和在5.9GHz与7.1GHz之间的范围(用于在6GHz频带的Wi-Fi)中通讯/可通讯。

在通讯设备与通讯器械之间的连接可以是无线连接，例如经由移动通讯系统的基于毫米波的连接(例如在使用至少20GHz的载波频率的情形下)，或其可利用更低的载波频率实现，例如在使用最高7.5GHz的载波频率的情形下。在通讯设备与通讯器械之间的无线连接可例如经由移动通讯系统的协议或经由短距离通讯系统、例如经由上面所描述的无线局域网络来建立。

如由上面的示例显而易见的那样，在通讯设备与通讯器械之间的通讯虽然经由移动通讯系统实现，然而通讯设备和通讯器械之间的额外的通讯和/或备选的通讯(例如当通讯设备被集成到车辆中时)可经由车辆通讯系统实现。这样的通讯可直接实现，例如借助于设备到设备(D2D)通讯。这样的通讯可在使用车辆通讯系统的规格的情形下来执行。对于D2D而言的示例是在车辆之间的直接通讯，也称为车对车通讯(V2V)或车对周围一切(V2X)、车对车、专用短程通讯(DSRC)。使得这样的D2D通讯成为可能的技术包括802.11p、3GPP系统(4G、5G、NR和此外的)等等。

原则上，通过车辆、例如车辆的控制器(其通讯地与车辆的传感器相连接)可实现传感器的故障的识别。控制器可将分析方法应用于数据(例如传感器数据、驾驶员辅助系统的非预期的功能行为、驾驶员相对激活的驾驶员辅助系统偏离的驾驶/驾驶员行为)以确定传感器的故障。

如下分析可部分或完全在车辆中实现。可选地或备选地，这些分析同样可在通讯设备(如果其不属于该机动车)或通讯器械中被执行。额外地，来自其它来源的另外的数据(例如信息服务、例如天气数据、地图数据、周围环境数据)同样可被考虑，尤其用于通过通讯设备或通讯器械在车辆之外的分析。

例如可实现描述性的数据分析。以其可快速地鉴别在传感器数据中的明显异常。在此，信息粗略地从传感器数据中被提取、汇总、结构化、排序、过滤且与预期值比较。对于结果而言的示例是，数据丢失(例如由于传感器停止运转)、以错误的顺序到来、偶发中断、确定的值偏离预期值太远、超出值范围(不可信度太高或太低)。

例如可实现探索性的数据分析，尤其在描述性的数据分析之后。探索性的数据分析的目的可以是找到在数据中的关系且可选地为其生成假设。在探索性的分析之前仅存在受限制的关于数据和变量的关系的了解。具体的示例此处是在确定的太阳位置的情形中(取决于季节在相同的时间)在确定的位置处由于直接正面的眩光(例如在斜坡上升或道路上坡的情形中)或由于在建筑物的玻璃窗格中的光反射的相机眩光、GNSS/移动无线电由于屏蔽的连接中断。由此可尤其建立相对在其中出现传感器的故障的确定的情况的关系。例如，该故障总是当太阳具有一定位置时出现，例如由于由太阳或由在结构(例如在城市中的建筑物)处的反射的直接眩光、在降水的情形中、在确定的温度或风速的情形中(例如由于可动的结构)。

例如可实现诊断性的数据分析，尤其在描述性的数据分析之后。在此可确定原因和/或相互交互作用。这可通过与历史和/或当前数据的比较实现，由此可鉴别出模式和/或关系。结果可能包括影响的解释，例如识别出的失灵情况多严重、即例如受影响车辆的比例有多大，例如在通讯器械的覆盖范围中，失灵情况持续多长，失灵情况多频繁地发生且/或失灵情况可被多可靠地预测。

例如可实现预测性的数据分析，尤其在诊断性的数据分析之后。这可确定可由先前所执行的分析进行的预测和概率。通过找到关系、原因和/或时间趋势可预测未来的趋势。在此，预测概率和/或准确性可取决于数据的质量和/或数量、找到的模式、关系和/或趋势以及所使用的算法。例如可预测基于摄像头的车辆功能在确定的季节、时间、行驶方向和天气数据/预报时可能被多强地影响或者其由此预先评估高度自动化驾驶员辅助系统的按情况的使用的影响，可预测错误的传感器信号和/或问题情况。

例如可实现以内部和外部数据源的可一起使用的历史和当前的数据工作的规范性的数据分析。此处，结果可由先前的分析被整合或其重新以更大的数据量有针对性地被反复处理。在该更全面的分析的情形中可使用机器学习和/或人工智能算法、神经网络、模拟。

当车辆的传感器的故障在其传感获取内出现故障(由传感器自身或通过数据融合，例如与另一传感器的数据)存在时，这原则上可具有不同的原因。例如，故障可能由失灵情况触发，从而使得传感器不具有失灵。在该情况中同样提及相同出现(gleichauftauchend，有时也称为同时出现)的故障。备选地，故障同样可能由传感器故障触发，尤其不取决于失灵情况。在其中同样提及突然出现的故障。

例如，传感器的相同出现的故障、例如错误测量可能在多辆/所有关联于通讯器械的(例如在其覆盖范围内的)车辆中存在。在该情况中，通过通讯器械可确定如下，即，存在带有该车辆位置/速度/方向的许多或所有车辆的该错误测量。此外，周围环境条件(例如温度、时间、天气)对于错误测量可被考虑。可能的失灵情况可能是连接断开GNSS/移动无线电、在某些时间或阴影下的背光(也在斜坡上升时)、低太阳、建筑物中的太阳反射、大道上的光影变化、由于雷达系统/超声波中不必要的反射/发射器而导致的故障信号或故障、由于热源引起的红外摄像机中的故障信号、由于任意控制器械(例如风力涡轮机、变电站、铝厂)中的电磁干扰而导致的系统性错误测量/异常或由于放射性辐射而导致的系统错误测量/异常。

当相同出现的错误测量(导致在多个/所有用户的情形中以类似形式出现或由于对应的原因或影响可被彼此参考的系统故障的测量)、即失灵情况通过通讯器械来确定时，出现可由其存储用于之后的利用。尤其，由此对于该车辆而言可采取措施，以便于反作用于经确定的失灵情况。

例如，车辆可预先被告知失灵情况，例如传感器且因此驾驶员辅助系统对于确定的情况、例如天气条件而言不可起作用。相关的驾驶员辅助系统然后可提早被抛弃(功能实施结束)或较少加权。其可提早被转换到替换测量系统(例如基于其它技术的替换传感器，在降水或预测降水的情形中通过雷达替换激光雷达)和/或其它的驾驶员辅助系统上。依赖于相关的传感器的确定的驾驶辅助系统尤其预见性地不可供使用，当其(通过估计预测)仅较短地可供使用或不可在较长时间段上被利用时。由此可提高驾驶辅助系统的性能。

此外可确定如下，即，例如当许多车辆处于相应的车辆不可自行摆脱的情况中时存在系统的卡住(Festfahren)。然后可找到新的边界情况(影子模式)或其由此可提高客户体验，即，在当前的失灵情况中驾驶员辅助系统不被提供。尤其可能实现另一驾驶员辅助系统的转向或利用。

此外可确定如下，即，不仅可能存在输入/传感器故障，而且可能存在一般的系统/功能故障。例如，在系统设计的情形中可能错误地选择系统边界。由此可能出现基于错误的系统边界的失灵情况。尤其，于是同样可通过改变系统边界消除由于错误的系统边界形成的失灵情况。例如，通讯器械可在失灵情况的情形中改变对于传感器而言的系统边界且然后检验是否失灵情况可被消除。

此外可确定是否该运行在可预见的系统边界处/可预见的边缘情况中存在。尤其，在级别4驾驶的情形中为了导航可基于失灵情况考虑可预期的“传感器问题位置”。由此可选择带有较少“传感器问题位置”的路线。

例如，传感器的突然/非预期的故障、例如错误测量可能在相比其它关联于通讯器械的车辆的车辆中出现。在该情况中，通讯器械可确定如下，即，关于车辆位置/速度/方向的错误测量在当前的周围环境条件(例如温度、时间、天气)的情形中仅在当前的车辆中出现。

由此可实现在环境传感装置中的故障的较早识别，因为传感器的故障可预先通过测量现象告知，其不可单独通过车辆系统被确定。此外，故障可被限制(例如到传感器、系统、通讯器械上)。此外可实现传感器故障的影响的评估。可选地可推导出对于车主/驾驶员而言建议的操作(例如在车间中的检查)。此外，对于驾驶员辅助系统/级别4系统而言的信任程度可被降低或该系统被禁用。

关于传感器的出现的故障(相同出现且/或突然)的数据的存储可通过通讯器械实现。例如，通讯器械可具有存储单元，数据被存储在其中。记录可借助于取决于情况的地图实现，例如取决于时间、取决于天气、取决于速度。

在一个实施例中，方法100此外可包括对于车辆的传感器的确定的失灵情况而言指示性的情况信号到通讯设备处的发送。通讯设备如果其不被车辆包括则可将情况信号发送到车辆处且/或到另一车辆处。由此，车辆或者大量车辆可被告知确定的失灵情况。

在一个实施例中，方法100此外可包括传感器的失灵基于失灵情况的确定和对于车辆的传感器的确定的失灵而言指示性的失灵信号到通讯设备处的发送。由此，车辆可被告知其传感器的失灵。尤其，车辆由此可执行如上面所描述的那样的措施、例如选择替换传感器、禁用驾驶员辅助系统。

在一个实施例中，方法100此外可包括对于第二车辆的传感器的故障而言指示性的第二故障信号由第二通讯设备的接收和对于传感器而言的失灵情况基于故障信号和第二故障信号的确定。由此可改善在相同出现的故障与突然的故障之间的区分。

在一个实施例中，故障信号此外对于在时间、车辆的运动状态或周围环境信息中的在车辆的传感器的故障发生期间的至少一个参数而言是指示性的。由此，通讯器械可由车辆获得另外的用于确定失灵情况的信息。例如，失灵情况可仅在确定车速的情形中出现。通过比较不同数据可改善失灵情况的确定。

另外的细节和方面与下面所描述的实施例相关联地被提及。在图1中所显示的实施例可包括一个或多个可选的额外的特征，其与一个或多个方面相符，其与所建议的概念或一个或多个下面所描述的实施例(例如图2-3)相关联地被提及。

图2显示了用于确定车辆的传感器功能性的用于车辆的方法200的示例。方法200包括对于车辆的传感器的故障而言指示性的故障信号到通讯设备处的发送和对于确定的失灵情况而言指示性的情况信号由通讯设备的接收。尤其，方法200可通过是相对根据图1的通讯器械的配对物的车辆来执行。例如，车辆可通过方法200由通讯器械接收关于自身传感器的故障的数据。

在一个实施例中，方法200此外可包括用于替代传感器的对于失灵情况而言备选的传感器的确定。由此可实现在车辆的环境传感装置中的故障的较早识别，因为传感器的故障可预先通过测量现象告知。尤其，这样一个故障不可通过车辆系统被单独确定。由此，如参考图1所描述的那样传感器的故障可被限制(例如到传感器、系统、通讯器械上)。

此外可选择替换传感器，例如基于相同技术或其它技术的传感器，可推导出车主/驾驶员的建议的操作(例如在车间中的检查)或可降低对于驾驶员辅助系统/级别4系统的信任程度或该系统被禁用。

另外的细节和方面与下面和/或上面所描述的实施例相关联地被提及。在图2中所显示的实施例可包括一个或多个可选的额外的特征，其与一个或多个与所建议的概念或一个或多个在上面(例如图1)和/或下面所描述的实施例(例如图3-4)相关联地被提及的方面相符。

图3显示了用于车辆300的装置30的实施例的框图。用于确定传感器功能性的用于通讯器械或车辆300的装置30包括用于与通讯设备(例如如果其被集成到车辆中，如对于在图2中的方法而言所描述的那样)或通讯器械(如对于在图1中的方法而言所描述的那样)通讯的接口32。此外，装置30包括数据处理电路34，其构造用于执行在此处所描述的方法中的至少一种，例如参考图1或图2所描述的方法。另外的实施例是带有装置30的车辆300。

在图3中所显示的接口32可例如与用于接收和/或传递信息的一个或多个入口和/或一个或多个出口相符，例如以数字位值、基于代码、在模块内、在模块之间或在不同实体的模块之间。接口32可例如构造用于经由(无线电)网络或本地连接网络与其它网络部件通讯。

在实施例中，数据处理电路34可与任意的控制器或处理器或可编程的硬件部件相符。例如，数据处理电路34也可被实现为对于相应的硬件部件编程的软件。就此而言，数据处理电路34可被实现为带有相应匹配的软件的可编程的硬件。在此可使用任意的处理器、例如数字信号处理器(DSP)。在此，实施例不被限制于确定类型的处理器。任意的处理器或同样多个用于实现数据处理电路34的处理器是可设想的。

如在图3中所示出的那样，接口32可与装置30的相应的数据处理电路34相联接。在示例中，装置30可通过一个或多个处理单元、一个或多个处理器械、任意用于处理的器件(例如处理器、计算机或可编程的硬件部件，其可利用经相应匹配的软件来运行)来实现。同样地，数据处理电路34的所描述的功能同样可在软件中实现，其然后在一个或多个可编程的硬件部件上被实施。这样的硬件部件可以是多目的处理器、数字信号处理器(DSP)、微控制器等等。数据处理电路34可控制接口32，从而使得经由接口32实现的每次数据传递和/或接口32可能参与的每次交互可由数据处理电路34来控制。

在一个实施例中，装置30可包括存储器和至少一个数据处理电路34，其有效地与存储器相联接且被如此地配置，即，其执行下面所描述的方法。

在示例中，接口32可与用于获得、接收、传递或提供模拟或数字信号或信息的任意器件相符，例如任意的端口、触点、引脚、寄存器、输入端口、输出端口、导体、线路等等，其使得信号或信息的提供或获得成为可能。接口32可以是无线的或有线的且可被如此地配置，即，其可与另外的内部或外部部件通讯，例如可发送或接收信号或信息。

在至少一些实施例中，车辆300可例如与陆地车辆、船只、飞机、轨道车辆、公路车辆、汽车、公共汽车、摩托车、全地形车、机动车或卡车相符。数据处理电路可例如是车辆的控制器的一部分。

另外的细节和方面与下面和/或上面所描述的实施例相关联地被提及。在图3中所显示的实施例可包括一个或多个可选的额外的特征，其与一个或多个方面相符，这些方面与所建议的概念或一个或多个上面(例如图1-2)和/或下面所描述的实施例(例如图4)相关联地被提及。

图4显示了用于车辆和通讯器械的方法400的另一示例。方法400可尤其包括用于通讯器械(参见图1)和车辆(参见图2)的方法。

在410中开始该方法。在420中可在车辆中实现例如周围环境通过传感器的测量。在430中可实现是否异常、即传感器的故障被探测的检查。为了检查可如上面所描述的那样实现传感器测量数据以已知的用于数据分析的方法的评估。例如，措施和统计分析方法可被应用于数据(例如传感器数据、非预期的功能行为、相对激活的功能偏离的驾驶/驾驶员行为)，即描述性的信息分析、探索性的信息分析、诊断性的分析、预测性的分析和/或规范性的分析。如果没有传感器的故障被探测，步骤420可被重复。

如果传感器的故障被探测到，故障信号可在440中由通讯设备、例如由被车辆包括的通讯设备发送到通讯器械处。在450中，通讯器械可收集、聚合和/或评估故障信号。可选地可实现故障信号与另外的数据(例如天气数据、时间数据、温度数据)的联结。尤其，通讯器械可确定失灵情况。车辆然后可通过情况信号由通讯器械的接收获得关于确定的失灵情况的数据。

在455中可实现额外的边缘场景通过车辆、例如车辆的控制器的可选的训练和/或传感器软件、传感器融合和/或功能软件的匹配。这可备选地通过通讯器械实现且关于训练的数据可利用情况信号被发送到车辆处。在460中，然后可实现情况信号由车辆的利用。例如，车辆可执行不同的措施，尤其取决于其是相同出现的故障还是突然出现的故障。

在465中，车辆可执行相同出现的传感器异常的预测。例如，车辆可通过情况信号获得关于在其中自身传感器不可起作用的情况的数据。车辆然后可预防性地例如执行使用功能的受控的、及时的下降、限制和/或适配。例如，车辆可去掉需要受失灵情况影响的传感器的功能或使用替换传感器。

例如，当异常被预期到时，功能可被去掉、限制或使得减少地取决于受限制的特定传感装置。尤其，提早去掉或者由驾驶员辅助系统到驾驶员处的控制转移可例如在眩光之前在转移最有意义的时刻(例如安全、可控、清晰)实现。可选地或备选地，功能可被降级(例如取决于自动驾驶的级别：例如由级别4到级别3(高度自动驾驶，例如驾驶员的注意力是必要的，双手放在方向盘处)。可选地或备选地可实现策略变换，例如到带有功能在失灵情况之前的维持的跟随我(Follow Me)模式，通过车辆以安全的形式和方式跟随另一车辆。

在470中，通讯器械可执行自发出现的传感器异常的评价。例如可识别出是否存在有故障的传感器信号(例如因为所有其它车辆具有无故障的传感器信号)。该有故障的传感器信号可尤其通过接收失灵信号通讯到车辆处。

尤其，在475中可通过通讯器械检查是否涉及多辆车辆。例如可识别出是否系统边界是错误的，因为例如所有车辆或大量车辆具有在相同情况中(例如在降水的情形中)、在相同的车辆状态中(例如在确定速度的情形中)的传感器的故障。在480中，系统边界然后可被进一步分析且可选地系统边界可被匹配。

在485中可修正在单辆车辆中的传感器的故障。为此，例如车辆可动用车辆故障处理的由其它系统已知的方法。此外，在490中可可选地执行在通讯器械中的进一步分析。

另外的细节和方面与上面所描述的实施例相关联地被提及。在图4中所显示的实施例可包括一个或多个可选的额外的特征，其与一个或多个与所建议的概念或一个或多个上面(例如图1-3)所描述的实施例相关联地被提及的方面相符。

另外的实施例是用于执行在此处所描述的方法的计算机程序，当该计算机程序在计算机、处理器或可编程的硬件部件上运行时。按照确定的实现要求，本发明的实施例可在硬件或软件中被实现。该实现可在使用数字存储介质，例如软盘、DVD、蓝光光盘、CD、ROM、PROM、EPROM、EEPROM或闪存、硬盘或其它磁性或光学存储器的情形下被执行，在其上存储有可电子读取的控制信号，这些信号与可编程的硬件部件可如此地共同作用或共同作用，即，相应的方法被执行。

可编程的硬件部件可由处理器、计算机处理器(CPU＝中央处理器)、图形处理器(GPU＝图形处理单元)、计算机、计算机系统、专用集成电路(ASIC＝专用集成电路)、集成电路(IC＝集成电路)、单芯片系统(SOC＝片上系统)、可编程的逻辑元件或带有微处理器(FPGA＝现场可编程门阵列)的现场可编程的门阵列形成。

因此，数字存储介质可以是机器或计算机可读的。因此，一些实施例包括具有可电子读取的控制信号的数据载体，其可如此地与可编程的计算机系统或可编程的硬件部件共同起作用，即，在此处所描述的方法中的一种被执行。因此，实施例是数据载体(或数字存储介质或计算机可读的介质)，用于执行在此处所描述的方法中的一种的程序被记录在其上。

一般而言，本发明的实施例可作为程序、固件、计算机程序或带有程序代码的计算机程序或作为数据实现，其中，程序代码或数据如此地有效，即，执行方法中的一种，当程序在处理器或可编程的硬件部件上运行时。程序代码或数据例如同样可被存储在机器可读的载体或数据载体上。此外，程序代码或数据可作为源代码、机器代码或字节码以及作为其它的中间代码存在。

上面所描述的实施例仅示出了本发明原理的图解说明。显然，在此处描述的布置和细节的修改和变化对其他专业人士而言变得清楚。因此如下是有意的，即，本发明不受借助说明书和实施例的说明在此处所展示的具体细节限制。

参考符号列表

30 装置

32 接口

34 数据处理单元

100用于确定传感器功能性的用于通讯器械的方法

110故障信号由通讯设备的接收

120对于传感器而言的失灵情况的确定

200用于确定传感器功能性的用于车辆的方法

210故障信号到通讯设备处的发送

220情况信号由通讯设备的接收

300车辆

400用于确定传感器功能性的方法

410开始方法

420获取测量数据

430 检查传感器的故障

440 发送故障信号

450 收集故障信号

455 可选的训练

460 使用情况信号

465相同出现的传感器异常的预测

470相同出现的传感器异常的评估

475不同故障信号的比较

480分析系统边界

485突然的故障的修正

490通讯器械中突然的故障的修正

Claims (10)

1.一种用于确定车辆的传感器功能性的用于通讯器械的方法(100)，包括：

对于所述车辆的传感器的故障而言指示性的故障信号由通讯设备的接收(110)；和

对于所述车辆的传感器而言的失灵情况基于所述故障信号的确定(120)，其中，所述失灵情况取决于周围环境条件。

2.根据权利要求1所述的方法(100)，此外包括

对于所述车辆的传感器的确定的失灵情况而言指示性的情况信号到所述通讯设备处的发送。

3.根据前述权利要求中任一项所述的方法(100)，此外包括：

所述传感器的失灵基于所述失灵情况的确定；和

对于所述车辆的传感器的确定的失灵而言指示性的失灵信号到所述通讯设备处的发送。

4.根据前述权利要求中任一项所述的方法(100)，此外包括

对于第二车辆的传感器的故障而言指示性的第二故障信号由第二通讯设备的接收；和

对于所述传感器而言的失灵情况基于所述故障信号和所述第二故障信号的确定。

5.根据前述权利要求中任一项所述的方法(100)，其中，所述故障信号此外对于在所述车辆的传感器的故障发生期间如下中的至少一个参数而言是指示性的：

时间，

所述车辆的运动状态，或

周围环境信息。

6.一种用于确定传感器功能性的用于车辆的方法(200)，包括：

对于所述车辆的传感器的故障而言指示性的故障信号到通讯设备处的发送(210)，和

对于确定的失灵情况而言指示性的情况信号由所述通讯设备的接收(220)，其中，所述失灵情况取决于周围环境条件。

7.根据权利要求6所述的方法(200)，此外包括：

用于替代所述传感器的对于所述失灵情况而言的备选的传感器的确定。

8.一种用于执行根据前述权利要求中任一项所述的方法(100；200)中的一种的计算机程序，当所述计算机程序在计算机、处理器或可编程的硬件部件上运行时。

9.一种用于确定传感器功能性的用于通讯器械或车辆的装置，包括：

用于与通讯设备或通讯器械通讯的接口(32)；和

数据处理电路(34)，其被设立用于控制所述一个接口(32)且在使用所述一个接口(32)的情形下实施根据权利要求1至7中任一项所述的方法(100；200)。

10.一种带有根据权利要求9所述的装置(30)的车辆(200)。