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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben eines Servers. Die Erfindung betrifft ferner einen Server sowie ein Computerprogramm.
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Stand der Technik
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Die Offenlegungsschrift
US 2007/0271036 zeigt ein Verfahren, welches eine tatsächliche, mittels lokaler Fahrzeugsensoren bestimmte Fahrzeugtrajektorie mit einem Straßennetz in einer digitalen Karte vergleicht. Bei Abweichungen werden Korrekturdaten bestimmt und die digitale Karte mittels der Korrekturdaten geändert.
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Aus der Offenlegungsschrift
US 2011/US282627 A1 ist eine Übertragung von Reibwertschätzungen von einer Flotte von Fahrzeugen an einen zentralen Server bekannt. Hierbei werden insbesondere Straßenoberflächenzustandsinformationen, welche von Sensoren im Fahrzeug detektiert werden, an den zentralen Server gesendet. Die Fahrzeuge der Flotte sind des Weiteren mit GPS-Sensoren ausgestattet, um neben Fahrzeugsensorwerten auch deren Ortsposition an den zentralen Server zu übermitteln.
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Sofern in den bekannten Verfahren aber einer der Fahrzeugsensoren eine Fehlfunktion aufweist, so kann dies ein auf den Sensorwerten basierendes Gesamtergebnis, beispielsweise eine Reibwertschätzung, verfälschen. Dies umso mehr je größer der Anteil der Sensorwerte des fehlerhaften Sensors am Gesamtergebnis ist. Eine falsche Reibwertschätzung kann beispielsweise dazu führen, dass ein Fahrerassistenzsystem basierend auf der Reibwertschätzung einen der realen Situation inadäquaten Eingriff in eine Fahrzeugführung vornimmt.
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Es besteht somit ein Bedarf, zu erkennen, welchen Anteil Sensorwerte oder Sensordaten von Fahrzeugsensoren eines einzelnen Fahrzeugs an einem auf Sensorwerten von mehreren Fahrzeugen basierendes Gesamtergebnis hat.
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Offenbarung der Erfindung
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Die der Erfindung zugrunde liegende Aufgabe kann daher darin gesehen werden, ein Verfahren zum Betreiben eines Servers bereitzustellen, das die bekannten Nachteile überwindet und das eine Messung und eine Bewertung eines Beitrags oder Anteils von basierend auf Umfeldsensordaten gebildete Umfelddaten zu einem auf den Umfelddaten basierendes Datengesamtergebnis ermöglicht.
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Die der Erfindung zugrunde liegende Aufgabe kann ferner darin gesehen werden, einen entsprechenden Server bereitzustellen.
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Die der Erfindung zugrunde liegende Aufgabe kann des Weiteren darin gesehen werden, ein entsprechendes Computerprogramm bereitzustellen.
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Diese Aufgaben werden mittels des jeweiligen Gegenstands der unabhängigen Ansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen sind Gegenstand von jeweils abhängigen Unteransprüchen.
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Nach einem Aspekt wird ein Verfahren zum Betreiben eines Servers bereitgestellt, wobei Einzelmeldungen von mehreren Fahrzeugen dem Server bereitgestellt werden, wobei die Einzelmeldungen Umfelddaten umfassen, die jeweils ein gleiches Fahrzeugumfeld der mehreren Fahrzeuge beschreiben, wobei der Server die Einzelmeldungen in eine oder mehrere Klassen einteilt und basierend auf den Umfelddaten der Einzelmeldungen aggregierte Umfelddaten bildet, wobei die aggregierten Umfelddaten ein aggregiertes Fahrzeugumfeld beschreiben, wobei der Server eine jeweilige Qualität der Umfelddaten der Einzelmeldungen je Klasse mittels einer Vergleichsoperation gegen die aggregierten Umfelddaten ermittelt.
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Gemäß einem weiteren Aspekt wird ein Server bereitgestellt, der einen Prozessor umfasst, welcher eingerichtet ist, das Verfahren zum Betreiben eines Servers durchzuführen.
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Nach noch einem Aspekt wird ein Computerprogramm bereitgestellt, welches Programmcode zur Durchführung des Verfahrens zum Betreiben eines Servers umfasst, wenn das Computerprogramm in einem Computer, vorzugsweise in einem Server, ausgeführt wird.
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Durch das Einteilen der Einzelmeldungen in Klassen kann in vorteilhafter Weise der Beitrag jeder Klasse zum Gesamtergebnis, also insbesondere zu den aggregierten Umfelddaten, gemessen werden, also quantitativ ermittelt werden. Dieses Messergebnis, also die jeweilige Qualität der Umfelddaten, kann als Basis für weitere Untersuchungen dahingehend verwendet werden, ob bei einer eventuellen Sensorfehlfunktion diese Fehlfunktion das Gesamtergebnis, also die aggregierten Umfelddaten, stark, und wenn ja, in welchem Umfang beeinflusst hat.
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Es ist also in vorteilhafter Weise eine Aussage über die Qualität oder die Güte der aggregierten Umfelddaten dahingehend möglich, inwieweit diese aggregierten Umfelddaten verlässlich sind. Da Fahrerassistenzsysteme solche aggregierten Umfelddaten in der Regel als Basis für Entscheidungen hinsichtlich einer Fahrzeugführung verwenden, ist es von besonderer technischer Relevanz, eine Aussage dahingehend treffen zu können, wie zuverlässig die aggregierten Umfelddaten sind. Eine Fahrzeugsicherheit kann somit in vorteilhafter Weise deutlich erhöht werden.
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Nach einer Ausführungsform kann vorgesehen sein, dass die Einzelmeldungen eine Fahrzeugherstellerkennung umfassen, so dass die Einteilung der Einzelmeldungen nach Fahrzeughersteller durchgeführt wird. Dadurch kann in vorteilhafter Weise erkannt werden, welcher Fahrzeughersteller welchen Anteil am Gesamtergebnis hat.
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Gemäß einer Ausführungsform kann vorgesehen sein, dass die Einteilung der Einzelmeldungen nach einem zu aggregierenden Umfelddatentyp der Umfelddaten durchgeführt wird. Dadurch kann in vorteilhafter Weise eine weitere Analyse und Auswertung abhängig vom zu aggregierenden Umfelddatentyp durchgeführt werden. Das heißt also insbesondere, dass die Einzelmeldungen nach dem zu aggregierenden Umfelddatentyp gefiltert werden und entsprechende Umfelddaten der gefilterten Einzelmeldungen aggregiert werden. Ein Umfelddatentyp kann beispielsweise eine Geschwindigkeitsbeschränkung, eine Kurvengeschwindigkeit oder ein Reibwert sein. Das heißt also insbesondere, dass diejenigen Umfelddaten aggregiert werden, basierend auf welchen eine Kurvengeschwindigkeit, eine Geschwindigkeitsbeschränkung oder ein Reibwert zu einem vorbestimmten Ort bestimmt werden können. Ein Umfelddatentyp entspricht also insbesondere einem bestimmten Merkmal oder einer bestimmten Eigenschaft des Umfelds.
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In einer weiteren Ausführungsform kann vorgesehen sein, dass die Vergleichsoperation ein Bestimmen einer jeweiligen Abweichung einer Position eines bestimmten Elements in den Umfelddaten der Einzelmeldungen von einer Position des bestimmten Elements in den aggregierten Umfelddaten umfasst. Ein solches Element kann beispielsweise ein Verkehrszeichen sein, insbesondere ein Geschwindigkeitsbeschränkungszeichen. Dadurch kann in vorteilhafter Weise erkannt werden, welche Umfelddaten der Einzelmeldungen wie stark vom aggregierten Gesamtergebnis bezogen auf die Ortsposition abweichen.
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Gemäß einer weiteren Ausführungsform kann vorgesehen sein, dass die Abweichungen aufaddiert werden. Dadurch kann in vorteilhafter Weise ein Maß dafür gebildet werden, in welchem Umfang in der Summe alle vom aggregierten Gesamtergebnis abweichenden Umfelddaten der Einzelmeldungen vom aggregierten Gesamtergebnis abweichen.
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In einer weiteren Ausführungsform kann vorgesehen sein, dass die Vergleichsoperation ein Bestimmen einer binären Übereinstimmung zwischen dem jeweiligen mittels der Umfelddaten der Einzelmeldungen beschriebenen Fahrzeugumfeld und dem mittels der aggregierten Umfelddaten beschriebenen aggregierten Fahrzeugumfeld umfasst. Ein Bestimmen einer binären Übereinstimmung bedeutet insbesondere, dass eine 0 oder 1 Aussage hinsichtlich der Übereinstimmung getroffen wird, also eine „Stimmt überein“ respektive „Stimmt nicht überein“-Aussage. Eine solche Ja/Nein-Aussage ist einfach weiterzuverarbeiten und reduziert in vorteilhafter Weise einen Rechenaufwand.
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Gemäß einer weiteren Ausführungsform kann vorgesehen sein, dass die aggregierten Umfelddaten eine erste Summe der Einzelmeldungen umfassen, welche für die Bildung der aggregierten Umfelddaten verwendet wurden, wobei die Vergleichsoperation ein Vergleichen einer zweiten Summe der Einzelmeldungen je Klasse mit der ersten Summe umfasst. Es wird also insbesondere erfasst oder ermittelt, wie viele Einzelmeldungen in einer bestimmten Klasse vorhanden sind. Diese Anzahl wird in Relation gesetzt zu der Anzahl an Einzelmeldungen, dessen Umfelddaten für das Bilden der aggregierten Umfelddaten verwendet wurden. Dadurch kann in vorteilhafter Weise einfach beschrieben werden, wie hoch der Anteil einzelner Einzelmeldungen am Gesamtergebnis ist.
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Gemäß einer weiteren Ausführungsform kann vorgesehen sein, dass die Einteilung die Einzelmeldungen nach geographischen Regionen durchgeführt wird. Somit kann in vorteilhafter Weise Bewertung der Güte oder der Qualität nach geographischen Regionen durchgeführt werden
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In einer Ausführungsform kann vorgesehen sein, dass pro Fahrzeug eine Umfeldsensoreinrichtung zum Erfassen eines Fahrzeugumfelds vorgesehen ist, mittels welcher das Fahrzeugumfeld sensorisch erfasst wird. Basierend auf der sensorischen Erfassung werden die Umfelddaten gebildet. Insbesondere umfasst die Umfeldsensoreinrichtung einen oder mehrere Umfeldsensoren, die insbesondere gleich oder vorzugsweise unterschiedlich gebildet sein können. Insbesondere kann ein Umfeldsensor ein Ultraschallsensor, ein Radarsensor, ein Videosensor, ein Lidarsensor oder ein Lasersensor sein. Mittels der Umfeldsensoreinrichtung kann beispielsweise ein Verkehrszeichen, allgemein ein Element im Fahrzeugumfeld, erkannt werden.
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Nach einer Ausführungsform kann vorgesehen sein, dass pro Fahrzeug eine Orts- oder Positionsbestimmungseinrichtung vorgesehen ist, mittels welcher eine momentane Fahrzeugposition bestimmt werden kann. Somit kann insbesondere eine Position oder ein Ort eines erkannten Verkehrszeichen, allgemein eines Elements im Fahrzeugumfeld, bestimmt werden. Eine Orts- oder Positionsbestimmungseinrichtung kann beispielsweise einen GPS-Empfänger umfassen.
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Die Einzelmeldung umfasst in einer Ausführungsform insbesondere Umfelddaten, die dem erkannten Element im Fahrzeugumfeld entsprechen und seine Position oder seinen Ort umfassen. Eine Einzelmeldung kann insbesondere als eine Einzelinformation bezeichnet werden. Eine solche Einzelinformation kann vorzugsweise eine Information über ein erkanntes Element, insbesondere ein Verkehrszeichen, im Fahrzeugumfeld und über die dem Element zugeordnete Position umfassen. Umfelddaten beschreiben oder charakterisieren insbesondere ein Umfeld des Fahrzeugs.
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Die Erfindung wird im Folgenden anhand von bevorzugten Beispielen unter Bezugnahme auf Figuren näher erläutert. Hierbei zeigen
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1 drei Fahrzeuge und einen Server,
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2 schematisch die an den Server gesendeten Einzelmeldungen der drei Fahrzeuge gemäß 1,
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3 schematisch die aggregierten Umfelddaten, die basierend auf den Einzelmeldungen gemäß 2 gebildet sind,
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4 ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zum Betreiben eines Servers,
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5 ein Ablaufdiagramm eines weiteren Verfahrens zum Betreiben eines Servers und
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6 einen Server.
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Im Folgenden können für gleiche Merkmale gleiche Bezugszeichen verwendet werden.
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1 zeigt drei Fahrzeuge 101, 102 und 103, welche sich entlang einer Straße 110 bewegen. Die Fahrzeuge sind mit Videosensoren (nicht gezeigt) ausgerüstet, welche geschwindigkeitsbegrenzende Verkehrszeichen (in der Folge auch mit "Speed Limits" bezeichnet) 104, 105, 106 erkennen können (Verkehrszeichen 104: 100 km/h; Verkehrszeichen 105: 70 km/h; Verkehrszeichen 106: 50 km/h). Zusätzlich sind die Fahrzeuge 101, 102, 103 mit Mitteln zur Bestimmung ihrer Ortsposition (auch Orts- oder Positionsbestimmungseinrichtung genannt) versehen, wie zum Beispiel GPS-Empfänger. Die Fahrzeuge erkennen beim Vorbeifahren die an der Straße 110 aufgestellten Verkehrszeichen 104, 105, 106. Dieses Erkennen ist symbolisch mittels zweier divergierender Linien dargestellt (Bezugszeichen 112). Wenn nun das Fahrzeug 101 das "Speed Limit" 104 (100 km/h) passiert, stellt es mit seinem Mittel zur Bestimmung der Ortsposition fest, an welcher Position sich das Verkehrszeichen 104 befindet. Die Art des Verkehrszeichens zusammen mit seiner Ortsposition wird dann an einen zentralen Server 108 übermittelt. Dies kann entweder drahtlos erfolgen oder durch manuelles Bewegen von Speichermedien (zum Beispiel Auslesen mittels SD-Karte am Ende einer Fahrt oder in der Werkstatt und Übertragen mittels Computer im Internet).
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In gleicher Weise übermittelt das Fahrzeug 102 beim Passieren des Verkehrszeichens 105 (im Beispiel 70 km/h) an den Server 108 und das Fahrzeug 103 das Verkehrszeichen 106 (50 km/h). Alle Fahrzeuge senden wiederholt diese Art von Information 107 an den zentralen Server. Die Information 107 umfasst also insbesondere die Art oder den Typ des Verkehrszeichens sowie die Position oder den Ort des Verkehrszeichens. Die Information 107 beschreibt oder charakterisiert somit ein entsprechendes Fahrzeugumfeld an der Position und kann somit insbesondere als Umfelddaten bezeichnet werden. Eine übertragene Information 107 kann insbesondere als Einzelmeldung bezeichnet werden.
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1 soll anhand des Beispiels von Verkehrszeichen (im Beispiel konkret "Speed Limits") das Grundprinzip der Erfindung näher erläutern. Dieses Grundprinzip ist mit anderen Fahrzeugsensoren auf vielfältige andere Daten anwendbar. So können an den Server 108 zum Beispiel mit Hilfe von Querbeschleunigungs-, Geschwindigkeits- und Drehratensensoren auch Kurven identifiziert und gefahrene Kurvengeschwindigkeiten übertragen werden. Mittels ABS-/ESP-Systemen und Längsbeschleunigungssensorik lassen sich Reibwerte an bestimmten Ortspositionen schätzen und auch diese können an den Server 108 übertragen werden.
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Diese Reibwerte, gefahrenen Kurvengeschwindigkeiten und die erkannten Verkehrszeichen beschreiben oder charakterisieren ein Fahrzeugumfeld an einer vorbestimmten Position und werden insofern als Umfelddaten zum Server 108 übermittelt oder übertragen.
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Fahren nun viele Fahrzeuge die Straße 110 wiederholt ab, so erhält der Server 108 sehr viele Informationen (Einzelmeldungen). Dies ist in 2 näher dargestellt. Der Server 108 enthält zur Speicherung der Daten eine Datenbasis 201. Im Beispiel ist die Datenbasis als Straßennetzwerk ausgebildet, zu dem Zusatzinformationen, wie zum Beispiel Speed Limits abgelegt werden können. Wenn häufig Fahrzeuge das Speed Limit 104 aus 1 passieren und die von ihnen festgestellte Verkehrszeichenart oder Verkehrszeichentyp und entsprechende Ortsposition an den Server 108 melden, so können diese in der Datenbasis 201 an die Straße 110 angelagert werden (siehe Bezugszeichen 202 in 2). Da die Ortspositionsbestimmung in den Fahrzeugen nicht immer zu genau demselben Ergebnis führen wird, bildet sich auf dem Server in der Datenbasis 201 eine "Wolke" 202 von Positionsmeldungen um die korrekte Position des Verkehrszeichens 104 aus 1 (100 km/h) herum. Dabei kann ein Fahrzeug auch einmal eine falsche Verkehrszeicheninformation liefern, angedeutet durch die falsche Meldung 80 km/h (Bezugszeichen 205 in 2). Ebensolche Punktmeldungswolken 203 und 204 werden sich in der Datenbasis 201 für die Speed Limits 105 und 106 aus 1 bilden (in Punktmeldungswolke 204 ist eine weitere Fehlmeldung 206 von 70 km/h exemplarisch dargestellt).
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Mittels aus dem Stand der Technik bekannter Algorithmen, wie zum Beispiel Mehrheitsentscheidung und geometrischer Mittelung kann der Server 108 aus den Punktewolken 202, 203, 204 in 2 auf das richtige Verkehrszeichen und seine richtige Ortsposition schließen. Dies ist in 3 dargestellt. Die Punktwolke 202 aus 2 wird durch Anwenden der genannten Operationen zu einem Speed Limit 304 (100 km/h) mit sehr genau bekannter Ortsposition verdichtet, die Punktwolke 203 aus 2 zu einem Speed Limit 305 (70 km/h) und die Punktwolke 204 zu einem Speed Limit 306 (50 km/h). Das Anwenden dieser Algorithmen und das Verdichten der Punktewolken 202, 203 und 204 kann insbesondere als ein Aggregieren bezeichnet werden. Es werden also die den Punktewolken 202, 203 und 204 zugrundeliegenden Umfelddaten aggregiert, so dass aggregierte Umfelddaten gebildet werden (verdichtete Punktewolken 304, 305 und 306).
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Wie bereits erwähnt ist dieses Grundprinzip anhand von Verkehrszeichen (Speed Limits) erläutert, es kann jedoch auf beliebige ortsbasierte Informationen wie Kurvengeschwindigkeiten oder Straßenreibwerte und andere erweitert werden.
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Im Folgenden werden die einzelnen Meldungen (Einzelmeldungen), welche in 2 zu den Punktwolken 202, 203 und 204 führen, mit dem Begriff "Einzelinformation" (= einzelne Meldungen verschiedener Fahrzeuge zu einem Ereignis) bezeichnet. Das Ergebnis 304, 305, 306 in 3, welches aus der Auswertung der Punktwolken entsteht, wird mit "Gesamtinformation" (= aus vielen Einzelmeldungen erzeugte Gesamtinformation zu einem Ereignis, wie einem konkreten, in der Realität vorhandenen Verkehrszeichen) bezeichnet (kann auch als Gesamtergebnis oder aggregiertes Fahrzeugumfeld bezeichnet werden).
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Diese Art der Umgebungsinformationserfassung aufgrund sensorbasierter Meldungen aus einer Fahrzeugflotte auf einem zentralen Server 108 führt in der Regel zu umso genaueren Ergebnissen, je mehr Fahrzeuge daran beteiligt sind, je höher die Fahrleistung der Fahrzeuge ist und je besser die dort verbauten Sensoren sind. Somit wird eine hohe Güte des Gesamtergebnisses erzielt, wenn möglichst viele Fahrzeuge eines Fahrzeugherstellers, ihre Informationen an den zentralen Server 108 melden und somit die Fahrzeuge mit dem Server 108 vernetzt sind. Nun ist in der Regel zu erwarten, dass die Fahrzeugflotten unterschiedlicher Hersteller in der Realität sehr unterschiedlich zu dem Gesamtergebnis beitragen werden. Nicht jeder Fahrzeughersteller hat die gleiche Anzahl an Fahrzeugen in einer Region im Feld. Die Fahrzeuge unterschiedlicher Hersteller werden unterschiedliche Sensoren (mit unterschiedlicher Erfassungsgüte) und unterschiedliche Laufleistungen aufweisen (typisch weisen Dienstwagenfahrzeuge eine andere Laufleistung auf als zum Beispiel Kleinwagen). Es ist abzusehen, dass einzelne Fahrzeughersteller wissen wollen, in welchem Umfang und Qualität ihre eigenen Fahrzeuge zu der in 3 dargestellten Gesamtinformation beitragen (um zum Beispiel Ausgleichszahlungen zwischen den OEM vereinbaren zu können oder die Preismodelle für die zu veräußernde Gesamtinformation zu gestalten oder insbesondere um eine Aussage treffen zu können, in welchem Umfang fehlerhafte Daten das Gesamtergebnis beeinflussen können, um eine Aussage über die Zuverlässigkeit oder die Güte des Gesamtergebnisses treffen zu können.). Die Erfindung umfasst nun insbesondere das in der Folge beschriebene Verfahren, welches eine Lösung den vorgenannten Anforderungen bereitstellt. Die beschriebenen Verfahren erlauben insbesondere eine quantitative Messung des Beitrags der Fahrzeugflotte eines jeden Fahrzeugherstellers an der auf Basis von vielen Fahrzeugen gesammelten Einzelinformationen (Einzelmeldungen) gebildeten Gesamtinformation (Gesamtergebnis).
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Die Grundidee der Erfindung wird in 4 dargelegt. Diese Grundidee soll am Beispiel der Speed Limit-Meldungen aus den 1–3 erläutert werden. Die in 1 dargestellten einzelnen Meldungen 107 der Fahrzeuge 101, 102, 103 an den Server 108 stellen die Einzelmeldungen 401 in 4 dar (bei der Darstellung der 4 handelt es sich somit um ein Verfahren, welches auf dem Server 108 aus 1 abläuft). Jede dieser Meldungen 401 enthält die vom Fahrzeug erkannte Verkehrszeichenart (zum Beispiel Speed Limit 100 km/h) sowie dessen Ortsposition (zum Beispiel Längen- und Breitengrad). Die Einzelmeldungen 401 werden in einer Datenbank 402 zwischengespeichert. Viele der Einzelmeldungen zu einem in der Realität vorhandenen Verkehrszeichen bilden eine "Meldungswolke" (wie zum Beispiel die Punktwolke 202 in 2). Diese "Meldungswolke" wird mittels eines Verfahrensschritts 403 in eine einzelne Gesamtinformation transformiert (wie zum Beispiel verdichtete Punktwolke 304 in 3). Dazu können bekannte Algorithmen der Datenaggregation (auch "Data Mining" genannt) angewendet werden, wie zum Beispiel Clusteringverfahren, um Meldungswolken zusammenzufassen, Mehrheitsentscheidungen, um fehlerhafte Meldungen zu korrigieren und geometrische Mittelwertsberechnungen, um viele Ortspositionen zu einer gemeinsamen mittleren Ortsposition zusammenzufassen. Das Ergebnis in Form einer Menge von Gesamtinformationen, die die realen Speed Limits und deren Ortsposition darstellt (zum Beispiel die verdichteten Punktwolken 304, 305, 306 in 3) wird in einer weiteren Datenbank 404 abgelegt.
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In einem weiteren Verfahrensschritt 405 werden die Einzelmeldungen in Klassen eingeteilt. Eine besonders vorteilhafte Ausgestaltung findet statt, indem man die Einzelmeldungen zu jeweils einer Klasse 406a, b, c zusammenfasst, die einem Fahrzeughersteller entspricht. So wäre die Klasse 406a in 4 die Menge aller Fahrzeugmeldungen des Fahrzeugherstellers 1. Die Klasse 406b entspräche der Menge aller Fahrzeugeinzelmeldungen des Fahrzeugherstellers 2. Die Klasse 406c entspräche der Menge aller Fahrzeugeinzelmeldungen des Fahrzeugherstellers 3. Dies kann beliebig für weitere Fahrzeughersteller fortgesetzt werden.
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Die so gebildeten Klassen 406a, b, c von Einzelmeldungen werden jeweils separat einem weiteren Verfahrensschritt 407 unterzogen. In diesem Verfahrensschritt 407 findet ein Vergleich der in Klassen eingeteilten Einzelinformationen mit der vorliegenden Gesamtinformation aus der Datenbank 404 statt. So kann zum Beispiel verglichen werden, wie viele Einzelmeldungen der Fahrzeughersteller aus Klasse 406a zu einem Verkehrszeichen in der Datenbank 404 beiträgt (je mehr dies sind, desto höher ist sein Beitrag) (analog für die Klassen 406b, c). Wenn in der Datenbank 404 zu jeder aggregierten Gesamtinformation (= Speed Limit) die Anzahl der Einzelmeldungen vermerkt ist, aus denen diese durch den Verfahrensschritt 403 gebildet wurde, besteht eine besonders vorteilhafte Ausgestaltung darin, dass gemessen wird, zu wie viel Prozent die Einzelmeldungen aus Klasse 406a an einem Verkehrszeichen der Gesamtinformation beigetragen haben. Dies ist ein Maß dafür, wie umfangreich ein Fahrzeughersteller zur in Datenbank 404 gebildeten Gesamtinformation beigetragen hat (je mehr Einzelmeldungen im Verhältnis zu anderen Fahrzeugherstellern, desto besser).
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Eine weitere bevorzugte Ausgestaltung umfasst, dass die mittlere geometrische Abweichung der Einzelmeldungen der Klasse 406a von der Gesamtinformation 404 gemessen wird. Im Falle der Verkehrszeichen kann dies folgendermaßen erläutert werden: Wenn ein Fahrzeughersteller der Klasse 406a die Punktwolke 202 in 2 erzeugt hat, so wird der Abstand jeder einzelnen Speed Limit-Meldung in der Punktwolke 202 zur Gesamtinformation 304 in 3 gebildet und diese Abstände aufsummiert und durch die Anzahl der Meldungen geteilt. Das Resultat wäre eine mittlere Abweichung der Meldungen eines Herstellers vom Gesamtergebnis. Je geringer dieses ausfällt, desto präziser ist die Ortungsgenauigkeit seiner Sensoren. Alternativ können auch andere Entfernungsmaße wie der mittlere quadratische Abstand eingesetzt werden (analog für die Klassen 406b, c).
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Die entsprechenden Messungen und Verarbeitungsschritte finden alle im Verfahrensschritt 407 statt. Die vorgenannten Messungen und Verarbeitungsschritte können auch als Vergleichsoperationen bezeichnet werden. Diese können sich auf einzelne Verkehrszeichen entsprechend der verdichteten Punktwolke 304 in 3 beschränken. Vorzugsweise findet aber eine Messung über sämtliche Gesamtinformationen (verdichtete Punktwolken 304, 305, 306 in 3) in der Datenbank 404 statt. Das Ergebnis ist eine Menge von Gütemaßen je Klasse 406a, b, c (erweiterbar auf beliebige Anzahl an Klassen) in 4. Dabei kann eine einzelne Klasse wie zum Beispiel Klasse 406a nur ein Gütemaß aufweisen oder auch mehrere (im erläuterten Beispiel wurden für die Klasse 406a zwei Gütemaße bestimmt: ein Gütemaß, welches den prozentualen Anteil der Einzelmeldungen des Fahrzeugherstellers 1 am Gesamtergebnis darstellt und ein weiteres Gütemaß, welches die Genauigkeit der von seinen Fahrzeugsensoren gemeldeten Ortspositionen betrifft). Die Gütemaße werden vorteilhafterweise für verschiedene Fahrzeugherstellerklassen erfasst und in einer Sammlung von Gütemaßen 409 abgelegt. Dieses Ablegen der einzelnen Gütemaße ist mit Pfeilen mit dem Bezugszeichen 408 dargestellt. Diese Sammlung von Gütemaßen stellt eine quantitative Messung der Beiträge verschiedener Fahrzeugklassen/Fahrzeughersteller zu einer Gesamtinformation 404 dar.
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Zusammenfassend liegt der Grundgedanke der Erfindung insbesondere darin, die Einzelmeldungen 402 im Verfahrensschritt 405 in Klassen einzuteilen und dann in klassenbezogene Einzelmeldungen in einem Verfahrensschritt 407 mit einer aus den Einzelmeldungen bereits gebildeten Gesamtinformation 404 zu vergleichen, um daraus eine Menge von Gütemaßen 409 zu erzeugen.
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Dieser Grundgedanke kann nun in vielfältiger Form vorteilhaft weiter ausgebildet werden. So können zum Beispiel Gütemaße in regelmäßigen, größeren zeitlichen Abständen bestimmt werden (zum Beispiel einmal pro Jahr, um eine Basis zur Vereinbarung von Ausgleichszahlungen der Fahrzeughersteller untereinander zu erhalten). In einer weiteren bevorzugten Ausgestaltung werden die Gütemaße ständig bestimmt, indem die Einzelmeldungen 402 aus einem sich kontinuierlich voranschiebenden Zeitfenster entnommen werden (auf Englisch auch „sliding averaging window“ genannt) und gegen die aktuell gültige Gesamtinformation 404 verglichen werden.
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Im Verfahrensschritt 407 lassen sich vielfältige mathematische Verfahren zum Messen von Abweichungen oder der Merkmalsextraktion einsetzen.
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Das in 4 skizzierte Verfahren wurde am Beispiel der Verkehrszeichen (Speed Limits) erläutert. Die Grundidee lässt sich aber auf vielfältige andere Daten wie zum Beispiel Kurvengeschwindigkeiten oder Reibwerte anwenden. Dabei sind die in Verfahrensschritt 407 einzusetzenden Verfahren der Vergleichsmessung und/oder Merkmalsextraktion entsprechend anzupassen.
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In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung kann die in Verfahrensschritt 405 durchgeführte Einteilung der Einzelmeldungen in Klassen verfeinert werden. So können die Klassen nicht nur zur Unterscheidung von Fahrzeugherstellern eingesetzt werden, sondern auch zur Unterscheidung von Fahrzeugtypen, Datenalter der Einzelmeldungen, Datenart oder Umfelddatentyp (zum Beispiel Verkehrszeichen, Kurvengeschwindigkeiten, Reibwerte) und so weiter.
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Da es sehr wahrscheinlich ist, dass unterschiedliche OEM in unterschiedlichen Regionen wie Kontinenten oder Ländern unterschiedlich mit ihren Fahrzeugen vertreten sind, kann eine vorteilhafte Ausgestaltung darin liegen, dass die Beiträge in Datenmengen und Datenqualität in unterschiedlichen Regionen getrennt gemessen werden. Dies kann erreicht werden, wenn die Klasseneinteilung 405 in 4 derart erfolgt, dass die Klassen Regionen wie Kontinente oder unterschiedliche Länder repräsentieren.
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Die hier beschriebenen Ausführungsformen erlauben insbesondere in vorteilhafter Weise, dass die Beiträge oder Anteile einzelner Fahrzeugklassen zu einem Gesamtergebnis quantitativ ermittelt werden können, so dass der Beitrag jeder Klasse zum Gesamtergebnis messbar wird. Dieses Messergebnis kann dann in vorteilhafter Weise als Basis für Preismodelle und/oder Ausgleichszahlungen zwischen Fahrzeugherstellern dienen. So kann beispielsweise ein Fahrzeughersteller, der Einzelmeldungen von Fahrzeugen mit hochwertigeren Umfeldsensoren im Vergleich zu anderen Fahrzeugherstellern, für das Gesamtergebnis bereitstellt, von den Fahrzeugherstellern, die Einzelmeldungen von Fahrzeugen mit relativ dazu niederwertigeren Umfeldsensoren zum Gesamtergebnis bereitstellen, eine Kompensationsleistung verlangen. Es kann also insbesondere der Beitrag einer OEM-Fahrzeugflotte zum Gesamtergebnis berechnet oder gemessen werden. Basierend darauf können Ausgleichszahlungen und/oder Preismodelle berechnet werden. OEMs mit OEM-Fahrzeugflotten mit hochwertigen Umfeldsensoren können somit beispielsweise das Gesamtergebnis günstiger erwerben als OEMs mit OEM-Fahrzeugflotten mit niedrigwertigen Umfeldsensoren.
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5 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zum Betreiben eines Servers.
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Gemäß einem Schritt 501 werden Einzelmeldungen von mehreren Fahrzeugen dem Server bereitgestellt. Die Einzelmeldungen umfassen Umfelddaten, die jeweils ein gleiches Fahrzeugumfeld der mehreren Fahrzeuge beschreiben. Gemäß einem Schritt 503 teilt der Server die Einzelmeldungen in eine oder mehrere Klassen ein. Gemäß einem Schritt 505 bildet der Server basierend auf den Umfelddaten der Einzelmeldungen aggregierte Umfelddaten, wobei die aggregierten Umfelddaten ein aggregiertes Fahrzeugumfeld beschreiben. Nach einem Schritt 507 ermittelt der Server eine jeweilige Qualität der Umfelddaten der Einzelmeldungen je Klasse mittels einer Vergleichsoperation gegen die aggregierten Umfelddaten.
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6 zeigt einen Server 601.
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Der Server 601 umfasst einen Prozessor 603, der eingerichtet ist, das Verfahren zum Betreiben eines Servers durchzuführen.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
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Zitierte Patentliteratur
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- US 2007/0271036 A [0002]
- US 2011/282627 A1 [0003]
