DE102015200422A1 - Fahrzeugspezifisches Berechnungsmanagementsystem für Cloud-Datenverarbeitung - Google Patents

Fahrzeugspezifisches Berechnungsmanagementsystem für Cloud-Datenverarbeitung Download PDF

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Abstract

Ein Fahrzeugsteuerungs- und Berechnungssystem verbindet eine Aufgabensteuerung im Fahrzeug mit einem fahrzeugspezifischen Berechnungsmanager in einem Cloud- Netzwerk. Ein drahtloser Datenkanal koppelt die Aufgabensteuerung und das Cloud- Netzwerk. Die Aufgabensteuerung führt Betriebsaufgaben im Fahrzeug mittels datenbezogener Ressourcen in dem Cloud-Netzwerk durch. Bei Initiierung einer der Betriebsaufgaben sendet die Aufgabensteuerung ein Austausch-Signal an den Berechnungsmanager als Ressourcenanforderung. Der Berechnungsmanager ruft mindestens einen Cloud-basierten Agenten aus einer Datenbank vorbestimmter Agenten als Reaktion auf das Austausch-Signal auf. Die Aufgabensteuerung vollendet die Betriebsaufgabe durch Kommunikation mit dem aufgerufenen Agenten.

Description

  • Die vorliegende Erfindung betrifft allgemein Kraftfahrzeuganwendungen, die Cloud-Datenverarbeitung verwenden, und insbesondere die Schnittstelle zwischen einem Fahrzeug und Cloud-Datenverarbeitung-Ressourcen.
  • Interne Fahrzeugrecheneinrichtungen (zum Beispiel mikroprozessorgesteuerte elektronische Module, wie zum Beispiel Antriebsstrangsteuerungen, Fahrerinformationssysteme und Entertainmentsysteme) sind allgemein auf die relativ niedrige Verarbeitungsleistung von Fahrzeugcomputern, kleine Datenspeicher und fehlenden leichten Zugang zu Programmierungsaktualisierungen oder anderen Daten, die nach Indienstnahme des Fahrzeugs erstellt wurden, beschränkt. Fortschritte in der mobilen Konnektivität zwischen Fahrzeugen und externer rechnerischer Cloud-Infrastruktur beginnen, neue Klassen von elektronischen Merkmalen, die nicht auf diese Weise eingeschränkt sind, zu ermöglichen.
  • Die für drahtlose Fahrzeugkommunikation erhältliche drahtlose Verbindung wird oft durch variable Bandbreite, variable Latenz und sporadische Verfügbarkeit charakterisiert. Der herkömmliche fahrzeuginterne Computer oder die elektronische Steuereinheit (ECU – Electronic Control Unit) ist durch hohe Verlässlichkeit, hohe Widerstandsfähigkeit, harte Echtzeitreaktion, niedrige Verarbeitungsleistung und sehr kleine Speicher (insbesondere nichtflüchtiger Speicher) charakterisiert. Die ECU ist mobil, hält über die Lebensdauer des Fahrzeugs und gehört zum Fahrzeugkauf dazu. In der ECU erzeugte Daten betreffen in der Regel Ereignisse, die in der Vergangenheit auf sehr kurzen Zeitskalen geschahen. Cloud-Computer hingegen sind durch hohe Verlässlichkeit, hohe Rechnungsleistung, großen Speicher und (von der Perspektive des Fahrzeugs her) fehlende Echtzeitreaktion charakterisiert. Sie sind stationäre, gemanagte Systeme, die häufig ersetzt werden und auf einer Mietbasis, Besitzbasis oder Nutzungsgebührbasis betrieben werden. In der Cloud erzeugte Daten haben generell eine vorhersehende Natur, die voraussagt, was eine gewisse Zeit in der Zukunft zu erwarten sein mag, statt, was in der Vergangenheit geschah.
  • Während eine fahrzeuginterne, vernetzte Steuerarchitektur weiterhin der dominante Ansatz für sicherheitskritische und Echtzeitfunktonalität ist, können Cloud-Datenverarbeitung-Anwendungen verbesserte Kraftfahrzeugsteuerung/-adaption und neue Funktionalitäten bereitstellen. Beispielsweise kann Cloud-Datenverarbeitung ressourcenintensive Dienste bieten, um magereren, sichereren, smarteren, grüneren und angenehmeren Kraftfahrzeugbetrieb zu erreichen.
  • Cloud-Datenverarbeitung ist ein Modell zur Ermöglichung von Netzwerkzugang zu einem gemeinsam genutzten Pool von konfigurierbaren Datenverarbeitung-Ressourcen, die virtuell unbegrenzten Speicherraum und im Wesentlichen unbegrenzte Rechnungsleistung aufweisen. Zu Bereichen, in denen Cloud-Datenverarbeitung verbesserte Fahrzeugleistung und Fahrerbequemlichkeit bietet, zählen der Umgang mit Verkehrsstauungen, Fahrwegplanung, Anpassen von Zielgeschwindigkeiten an Straßen- und Verkehrsbedingungen, Kalibrieren von Fahrzeugsystemen (zum Beispiel aktives Federungssystem) zu sich ändernden Umgebungsbedingungen und viele andere.
  • Zugang zu Cloud-Ressourcen muss schnell beschaffbar sein und mit minimalstem Managementaufwand oder minimalster Dienstanbieterinteraktion veröffentlicht werden. Die betriebsmäßige Schnittstellenkommunikation und Rechnungsmanagement zum Zugang zu Cloud-Ressourcen sollte auf die relativen Einschränkungen und Stärken der zwei Verarbeitungsumgebungen hin optimiert werden.
  • Die Erfindung stellt ein Rechnungsmanagementsystem zur Kontrolle und Implementierung von rechnungsverwandten Aufgaben mittels Cloud-Ressourcen auf eine Weise bereit, die den Anforderungen von Echtzeitkommunikation zwischen fahrzeuginternen Netzwerken und dem Cloud-Server, dem Aufrufen von abrufbaren Agenten (zum Beispiel Laufen und Veröffentlichen), Online- und Offline-Datenverarbeitung und Speichern, häufigen Berechnungszyklen (zum Beispiel Starten, Laufen und Enden), Informationsverarbeitung (zum Beispiel Klassifizieren, Teilen, Speichern) und robustem und verlässlichem Betrieb und Kommunikation effizient nachkommt.
  • Die Komplexität der Berechnungen kann durch verschiedene Kombinationen von Prioritäten und Anforderungen gemanagt werden. Die in den fahrzeuginternen Netzwerken durchgeführten lokalen Berechnungen reichen von einfach (die weniger Rechnungsressourcen in Anspruch nehmen) zu komplex (die mehr Rechnungsressourcen beanspruchen). Dasselbe trifft auf die Fernberechnungen zu, die in den Cloud-Datenverarbeitung-Servern (CCS) durchgeführt werden, was zu den folgenden möglichen Kombinationen führt:
    Durchführen von einfachen Berechnungen in den lokalen ECUs mit einer schnellen Abtastrate und Verwendung erhältlicher CCS-Daten zur Verbesserung von lokalen Berechnungen bei einer langsamen Abtastrate, was zu einer LSRS(Local-Simple-Remote-Simple)-Strategie führt,
    Durchführen einfacher Berechnungen in den lokalen ECUs mit einer schnellen Abtastrate und Outsourcen von komplexen Berechnungen an das CCS für Cloud-Datenverarbeitung-Agenten, um dies bei einer geringen Abtastrate durchzuführen, was zu einer LSRC(Local-Simple-Remote-Complex)-Strategie führt,
    Durchführen von komplexen Berechnungen, die mit der Fähigkeit der aktuellen ECUs bei einer schnellen Abtastrate kompatibel sind, und Verwenden erhältlicher CCS-Daten, um lokale Berechnungen bei einer langsamen Abtastrate zu verbessern, was zu einer LCRS(Local-Complex-Remote-Simple)-Strategie führt, und
    Durchführen von komplexen Berechnungen, die mit der Fähigkeit der derzeitigen ECUs bei einer schnellen Abtastrate kompatibel sind und Outsourcen von noch mehr Ressourcen-beanspruchenden Berechnungen an die CCS für die Cloud-Datenverarbeitung-Agenten, um dies bei einer langsamen Abtastrate durchzuführen, was zu einer LCRC(Local-Complex-Remote-Complex)-Strategie führt.
  • Das Berechnungsmanagementsystem der Erfindung verteilt Berechnungsaufgaben gemäß der entsprechenden Komplexität, der Rechnung getragen werden muss.
  • Für jede jeweilige Aufgabe, die im Fahrzeug initiiert wurde, das von einer Interaktion mit den Cloud-Ressourcen abhängt, kann eine jeweilige Software-Entität, die als Agent bezeichnet wird, in der Cloud verwendet werden. Die Agenten exemplifizieren die Vorteile der Integration von Cloud-Datenverarbeitung mit Fahrzeugsteuerungen. Die Agenten können allgemein Aufgaben gemäß drei Hauptgruppen durchführen: Service, Kontrolle, und Crowdsourcing. Service-Agenten behandeln hauptsächlich das Datenmanagement, und sie konzentrieren sich auf die Abhandlung, Organisation, Zusammenfassung und Speicherung von Informationen in dem CCS. Kontrollagenten erweitern die Fähigkeit von fahrzeuginternen Steuerungen durch Ausführung breiter Steuerungsaufgaben, die erhebliche Berechnungsressourcen benötigen und nicht für fahrzeuginterne Implementierung geeignet sind, zum Beispiel Fahrermodelle lernen, Fahrzeugzustände schätzen, optimales Geschwindigkeitsprofil entlang einer spezifizierten Strecke berechnen, Echtzeitsteuerungskalibrationen usw. Die Crowdsourcing-Agenten sammeln Informationen und fassen Informationen von mehreren Fahrzeugen zusammen, vereinigen diese mit anderen Cloud-Informationsquellen (z. B. Wetterbedingungen, Verkehrsaktualisierungen, geographische Daten) und schätzen die Zustände der Gruppen von Fahrzeugen, wie zum Beispiel charakterisieren derzeitiger Verkehrs- und Straßenbedingungen an einer spezifischen Stelle.
  • Bei einem Aspekt der Erfindung umfasst ein Fahrzeugsteuerungs- und Berechnungssystem eine Aufgabensteuerung im Fahrzeug und einen fahrzeugspezifischen Berechnungsmanager in einem Cloud-Netzwerk. Ein drahtloser Datenkanal koppelt die Aufgabensteuerung und das Cloud-Netzwerk. Die Aufgabensteuerung führt Betriebsaufgaben im Fahrzeug mittels datenbezogener Ressourcen in dem Cloud-Netzwerk durch. Bei Initiierung einer der Betriebsaufgaben sendet die Aufgabensteuerung ein Austausch-Signal („Handshake“) an den Berechnungsmanager als Ressourcenanforderung. Der Berechnungsmanager ruft mindestens einen Cloud-basierten Agenten aus einer Datenbank vorbestimmter Agenten als Reaktion auf das Austausch-Signal auf. Die Aufgabensteuerung vollendet die Betriebsaufgabe durch Kommunikation mit dem aufgerufenen Agenten.
  • 1 ist ein Diagramm, das eine Fahrzeugkommunikation mit Cloud-Ressourcen über ein drahtloses Kommunikationssystem zeigt.
  • 2 ist ein Blockdiagramm, das Fahrzeugsysteme gemäß einer Ausführungsform der Erfindung zeigt.
  • 3 ist ein Blockdiagramm, das einen Kommunikationskanal ausführlicher zeigt.
  • 4 ist ein Modell, das verschiedene funktionale Elemente der Fahrzeug-/Cloud-Datenverarbeitung-Umgebung der Erfindung zeigt.
  • 5 ist ein Blockdiagramm eines Berechnungsmanagementsystems gemäß einer Ausführungsform der Erfindung.
  • 6 ist ein Blockdiagramm, das Berechnungsmanagementaufgaben für das System von 5 zeigt.
  • 1 zeigt ein Cloud-Datenverarbeitung-System, wobei Fahrzeuge 10 und 11 drahtlos mit Cloud-Ressourcen 12 über ein Datenkommunikationssystem auf der Basis eines mobilen, zellularen Kommunikationssystems kommunizieren. Das Fahrzeug 10 kommuniziert mit einem zellularen Trägernetzwerk 13 mittels eines Zellularmasts 14, und das Fahrzeug 11 kommuniziert mit einem zellularen Provider-Netzwerk 15 mittels eines Zellularmasts 16. Provider-Netzwerke 13 und 15 sind miteinander verbunden. Die Cloud-Ressourcen 12 sind mit den zellularen Netzwerken mittels eines Gateways 17 gekoppelt. Die Cloud 12 kann eine beliebige Sammlung von Ressourcen einschließlich mehrerer Server 20–22 enthalten.
  • 2 zeigt eine generische Datenverarbeitung-Architektur innerhalb des Fahrzeugs 10, wobei Datenverarbeitung-Ressourcen unter mehreren elektronischen Modulen, darunter eine Aufgabensteuerung 25 und eine Aufgabensteuerung 26, verteilt sind. Jede Aufgabensteuerung im Fahrzeug 10 kann zum Beispiel mit jeweiligen Sensoren 27, Aktoren 28 und einer Mensch-Maschinen-Schnittstelle (HMI – Human-Machine-Interface) 29 interagieren. Aufgabensteuerungen 25 und 26 sind miteinander durch eine fahrzeuginterne Schnittstelle oder einen in der Technik bekannten Kommunikationsbus 24 verbunden. Eine drahtlose Datenschnittstelle 30 ist mittels des Busses 24 mit Aufgabensteuerungen 25 und 26 zur Erstellung eines drahtlosen Datenkanals, der die Aufgabensteuerungen mit dem Cloud-Netzwerk koppelt, gekoppelt.
  • Der drahtlose Datenkanal ist ausführlicher in 3 gezeigt, wobei mehrere verschiedene Kommunikationstechnologien verwendet werden können, um dabei zu helfen, maximale Konnektivität zwischen dem Fahrzeug und den Cloud-Ressourcen zu gewährleisten. Ein Cloud-Datenverarbeitung-Netzwerk 12 ist mit einem zellularen Netzwerk 31, einschließlich Zellularmasten, zum drahtlosen Datenaustausch mit einem fahrzeugeigenen Zellularmodem 32 und/oder einer Mobileinrichtung 33 des Fahrers gekoppelt, um Netzwerkkommunikationspakete mittels des Busses 24 an und von fahrzeuginternen Netzwerken zu tragen. Die im Fahrzeug eingebaute drahtlose Datenschnittstelle 30 kann einen Kommunikationsport 34 enthalten, der die Kommunikationsfähigkeit auf Wi-Fi, Bluetooth und USB-verbundene Geräte erweitert. Ferner kann ein festverdrahteter Kommunikationsport 35 für andere Arten von Netzwerkkommunikationsmodi, wie zum Beispiel Ethernet, bereitgestellt sein.
  • 4 zeigt ein Fahrzeug-Cloud-Schnittstelle-Modell, wobei A die Sammlung aller relevanten Aktoren im Fahrzeug bezeichnet, „P“ die Fahrzeugfabrik, „S“ die Sammlung aller Sensoren und „C“ die Sammlung aller Steuerungen bezeichnet. Ferner stellt „D“ den Fahrer dar, und „R“ bezeichnet die Bezüge. Darin ist „ΔCl“ die inkrementale Steuerung, die aus lokalen Fahrzeugmessungen erzeugt wird, „ΔCr“ ist die inkrementale Steuerung, die sowohl aus lokalen als auch Cloud-Informationen erzeugt wird, „ΔRl“ ist der inkrementale Bezug, der aus lokalen Fahrzeugmessungen erzeugt wird, und „ΔRr“ sind die inkrementalen Bezüge, die sowohl aus lokalen als auch Cloud-Informationen erzeugt werden. „W“ stellt die drahtlosen Kommunikationseinrichtungen dar. „Gr“ ist die Sammlung des Datenspeichers, der Datenverarbeitung, Datenverarbeitung und Software-Einheiten in der Cloud 12. „uCk“ bezeichnet das digitale Steuerungssignal, das aus Steuerungen „C“ erzeugt wird, und
  • „uD“ durch einen Digital/Analog-Wandler „a“ läuft, bevor der Aktuator „A“ einen Befehl erhält. stellt die Steuerbefehle des Fahrers dar, die von i) unbekannten Informationen, die als yD bezeichnet sind, wie von dem Fahrer beobachtet, ii) „yA“, was die Sensormessungen der Aktoren sind, iii) „yK“, was die digitalen Sensormessungen sind
  • durch Schicken der Ausgänge von „S“ durch den Analog/Digital-Wandler „d“, und iv) „rk“, was das Bezugssignal ist, beeinflusst werden. „ρlk“ stellt das Signal dar, das zwischen „R“ und ΔRl kommuniziert wird. „ρrm“ ist das Signal, das zwischen „R“ und „ΔRr“ kommuniziert wird, und „ρlk“ ist das Signal, das zwischen „C“ und „ΔCl“ kommuniziert wird. „σrm“ ist das Signal, das zwischen „C“ und „ΔCr“ kommuniziert wird, und „γrm“ ist das Signal, das zwischen „W“ und „Gr“ kommuniziert wird.
  • Die Komplexheit von durchzuführenden Berechnungen in oder für ein Fahrzeug, das zusammen mit einem Cloud-Server betrieben wird, unterscheidet sich sehr von den typischen fahrzeugbasierten Berechnungen, die herkömmlich in lokalen, in sich geschlossenen ECUs in einem Fahrzeug durchgeführt wurden. In herkömmlichen fahrzeugbasierten Architekturen haben ECUs hauptsächlich Berechnungen unabhängig und mit Teilen minimaler Informationen durch fahrzeuginterne Netzwerke, wie zum Beispiel CAN, durchgeführt. Die gesamten Berechnungsleistungen wurden einzelnen ECUs zugeordnet, und es war bisher unmöglich, die Serviceobjekte von ECUs zu wechseln. Bei dem Cloud-Datenverarbeitung der vorliegenden Erfindung ist ein Cloud-Server dynamisch skalierbar und adaptierbar, was eine virtuelle ECU schafft, die unbegrenzte Rechnungsleistung und unbegrenzten Speicherraum aufweist. Eine derartig „erweiterte“ ECU kann möglicherweise dazu ausgelegt werden, einem jeden Fahrzeug zu dienen und beliebige Funktionen durchzuführen. Die Berechnungsbedürfnisse für jedes Fahrzeug oder die implementierten Funktionen jedes Fahrzeugs können durch verschiedene Kombinationen von Prioritäten, Arbitration, Kontrolle und Zyklieren gemanagt werden.
  • 5 zeigt eine bevorzugte Ausführungsform für ein Berechnungsmanagementsystem, das innerhalb des Cloud-Netzwerks 12 verwendet wird. Für jedes jeweilige Fahrzeug, das dazu autorisiert ist, ein jeweiliges Cloud-Datenverarbeitung-Serversystem zu verwenden, ist ein separater fahrzeugspezifischer Berechnungsmanager (VCM) 40–43 bereitgestellt. Interne Einzelheiten und andere Cloud-Netzwerkverbindungen sind nur für VCM 40 gezeigt.
  • Der VCM 40 ist mit einem zentralen Manager 45 verbunden, durch den ein Service-Provider die Master-Steuerung über alle VCMs ausführt. Der Zentralmanager 45 und der VCM 40 sind mit einer Agenten-Datenbank 46 gekoppelt, in der mehrere vorbestimmte Agenten gespeichert sind, die zuvor entwickelt wurden, um vordefinierte Aufgaben durchzuführen, die einzelnen Fahrzeugen erhältlich gemacht werden. Jeder Agent ist dazu konfiguriert, von einem jeweiligen VCM aufgerufen zu werden (d.h. beansprucht zu werden), um eine jeweilige Aufgabe zu erreichen, die wenn nötig mit zusätzlichen Cloud-Ressourcen 47 kommunizieren oder diese verwenden kann.
  • Der VCM 40 (der einem jeweiligen einzelnen Fahrzeug dediziert ist) enthält eine Aufgabenliste 50, ein Datenarchiv 51 und einen Agenten-Arbeitsbereich 52 zum Managen und Ausführen von Betriebsaufgaben, die durch Fahrzeuganforderungen definiert sind, die datenbezogene Ressourcen vom Cloud-Netzwerk 12 beanspruchen. Die Aufgabenliste 50 wird dazu verwendet, über mehrere gleichzeitige Ressourcen-Anforderungen die Übersicht zu behalten, die durch ein jeweiliges Fahrzeug initiiert wurden, so dass die gleichzeitigen Aufgaben gemäß vordefinierten Kriterien priorisiert werden können. Das Archiv 51 speichert fahrzeugspezifische Informationen, um Betriebsaufgaben zu unterstützen, die historische Daten verwenden können. Der Agenten-Arbeitsbereich 52 wird erhalten, um die Schaffung von einzelnen Fällen der Beanspruchung von vordefinierten Agenten zum Reagieren auf vom Fahrzeug angeforderte Betriebsaufgaben zu unterstützen.
  • Wenn eine beliebige der Aufgabensteuerungen innerhalb eines Fahrzeugs eine Betriebsaufgabe initiiert, die eine Interaktion mit den Cloud-Datenverarbeitung-Ressourcen beansprucht, wird erfindungsgemäß ein Austausch-Signal zum Senden an den fahrzeugspezifischen Berechnungsmanager (VCM) in der Cloud erzeugt. Das Austausch-Signal kann die folgende Struktur aufweisen.
    Austausch-Signal
    Byte Byte-Wert und Bedeutung
    0 0 Keine Anforderungen von lokalen ECUs und Cloud. Keine Kommunikation zwischen Cloud und lokalen ECUs.
    1 Kommunikations anforderung 0 Nichtaktiv
    1 Lokale ECUs fordern Cloud-Daten an, wobei die Cloud Daten von lokalen ECUs nicht benötigt (für LSRS oder LCRS verwendet).
    2 Cloud benötigt lokale ECU-Informationen, lokale ECUs fordern keine Daten von der Cloud an.
    3 Lokale ECU und Cloud tauschen Daten aus.
    2 Datenspeicherungsanforderung 0 Nichtaktiv
    1 Lokale ECUs senden Daten an Cloud und fordern Cloud auf, Daten in spezifizierten Kategorien zu speichern.
    2 Lokale ECUs senden Daten an Cloud, und fordern Cloud auf, Daten in unspezifizierten Kategorien zu speichern (Cloud muss bestimmen, wo abzuspeichern ist).
    3 Berechnungsanforderung 0 Nichtaktiv
    1 Lokale ECUs fordern Cloud auf, bestimmte Berechnung auf der Basis von Cloud-Daten durchzuführen.
    2 Lokale ECUs senden Daten an die Cloud und fordern Cloud auf, bestimmte Berechnung auf der Basis von nur lokalen ECU-Daten bereitzustellen.
    3 Lokale ECUs senden Daten an die Cloud und fordern Cloud auf, bestimmte Berechnung auf der Basis sowohl von lokalen ECU-Daten als auch Cloud-Daten bereitzustellen.
    4 Lokale ECUs und Cloud sollen dynamischen Datenaustausch aufweisen, nämlich hängt Berechnung vom Datenaustausch bei jedem Zeitschritt ab.
    4 Crowdsourcing-Anforderung 0 Nichtaktiv
    1 Cloud benötigt lokale ECUs, um Fahrzeugdaten zu senden, die für Cloud-Sourcing-Zwecke benötigt werden.
    2 Lokale ECUs senden ereignisbasierte Daten an Cloud und fordern Cloud auf, die ereignisgetriebenen Daten für Crowdsourcing-Zwecke zu verwenden.
    5 bis Ende Nutzdaten ... Bezeichnungen beliebiger Länge. Kann Namen oder ID von spezifischen/m aufzurufenden/m Agenten und/oder Fahrzeugdaten enthalten, um angeforderte Aufgaben zu unterstützen.
  • 6 zeigt eine bevorzugte Ausführungsform von durch den fahrzeugspezifischen Berechnungsmanager durchzuführenden Schnittstellenaufgaben als Reaktion auf ein ankommendes Austausch-Signal, das von einer Aufgabensteuerung im Fahrzeug bei Initiierung einer seiner Betriebsaufgaben, das Unterstützung von den Cloud-Ressourcen benötigt, übersendet wird. Somit wird eine Anforderungsaufgabe 60 in dem VCM initiiert, um den Inhalt des Austausch-Signals zu parsen und zu analysieren. Falls eine einzelne Anforderung mehrere aufzurufende Agenten enthält, oder falls schon ein oder mehrere Agenten für andere Betriebsaufgaben aufgerufen wurden und derzeit im Agent-Arbeitsbereich des VCM ausführen, dann priorisiert eine Prioritätenaufgabe 61 die Ausführung und Kommunikationsfunktionen in Verbindung mit den jeweiligen Agenten (zum Beispiel basierend auf vordefinierter Prioritätsreihenfolge oder dynamisch bestimmter Funktionserhältlichkeit). Als Folge der Priorisierung ist die Aufgabenliste, die vom VCM geführt wird, mit Informationen bevölkert, die definieren, welche Agenten aufgerufen werden, die Zeit, zu der sie aufgerufen werden, und die Stelle zum Finden oder Speichern von Daten, die von den Agenten verwendet werden, zusammen mit Informationen, die die gewünschten Resultate und beliebige jeweilige Stellen, an denen die Berechnungsergebnisses zu speichern sind, definieren.
  • Mittels der Aufgabenliste wird eine Abschickaufgabe 62 durchgeführt, um Prototyp-Fälle des gewünschten Agenten oder der gewünschten Agenten innerhalb einer zentralen Agentendatenbank zu identifizieren und zu lokalisieren, die innerhalb des Cloud-Datenverarbeitung-Netzwerks geführt wird. Bei einer Agenten-Anforderungsaufgabe 63 werden die identifizierten Agenten-Prototypen abgerufen und zu dem Agenten-Arbeitsbereich des VCM übertragen, an welchen Punkt jede Aufgabe von dem Berechnungsmanager aufgerufen wird. Bei Ruf wird eine Agenteninitialisierungsaufgabe 64 durchgeführt, wobei die Initialdaten und/oder andere aufgabenbezogene Bedingungen, die von jedem spezifischen Agenten benötigt werden, mittels des Berechnungsmanagers initialisiert werden. Die Initialisierung kann durch verschiedene Mechanismen durchgeführt werden, wie zum Beispiel a) Verwendung von Durchschnittswerten der verwendeten Variablen, wie sie im Fahrzeug gemessen oder berechnet werden, b) Durchschnittswerte der verwendeten Variablen, die aus Crowdsourcing-Daten bestimmt werden, oder c) historische Daten der verwendeten Variablen, wie sie im Datenarchiv im fahrzeugspezifischen Berechnungsmanager gespeichert werden.
  • Nach Initialisierung verwenden der Agent oder die Agenten die Fahrzeug- oder Cloud-Daten, um die Zielberechnung(en) in einer Startaufgabe 65 durchzuführen. Für die Startaufgabe 65 werden alle Eingänge, Daten und notwendige Berechnungsmodelle in dem spezifischen Arbeitsbereich zusammengeführt, wie es nötig ist, um die Betriebsaufgabe(n) zu unterstützen, die von dem ursprünglichen Austausch-Signal identifiziert werden.
  • Formales Laufen des/der aufgerufenen Agenten wird bei der Agenten-Laufaufgabe 66 durchgeführt. Mögliche Resultate des Laufens der Agenten umfasst entweder eine Agentenausgleichsaufgabe 67, eine Fehleraufgabe 68 oder eine Ergebnisaufgabe 70. Bei der Ausgleichsaufgabe 67 können sich dynamisch verändernde Agenten ersetzt werden als Resultat von sich verändernden Bedingungen des Fahrzeugs (zum Beispiel, wenn sich verändernde Bedingungen die Verwendung eines verschiedenen Satzes von Eingaben nötig macht, um die gewünschte Betriebsaufgabe durchzuführen). Falls ein Bedarf an Ausgleich detektiert wird, wird somit zur Abschickaufgabe 62 zurückgekehrt, um einen anderen Agenten erneut zu identifizieren, der dann abgerufen, initialisiert und gestartet wird.
  • Falls die Laufaufgabe 66 zu einem Fehler führt oder einem anderen Ausfall des Erzeugens des gewünschten Resultats, überprüft die Fehleraufgabe 68, um zu bestimmen, ob die Betriebsaufgabe in Hinblick auf die derzeitigen Bedingungen erfolgreich durchgeführt werden kann oder nicht. Falls nicht, wird eine Beendigungsaufgabe 71 durchgeführt. Ansonsten wird der bestehende Fall des Agenten mit der Agenten-Reinitialisierungsaufgabe 72 reinitialisiert, und dann bei der Neustartaufgabe 73 neu gestartet, bevor zu den Aufgaben 65 und 66 zurückgekehrt wird.
  • Falls erfolgreiche Resultate bei der Ergebnisaufgabe 70 erhalten werden, dann wird das Resultat zum Zurücksenden an die Aufgabensteuerung im Fahrzeug formatiert, wobei die Resultate möglicherweise zum Senden mit Bezug auf andere ablaufende Prozesse, die das gleiche Fahrzeug betreffen, priorisiert werden. Nach Lieferung der Resultate wird die Beendigungsaufgabe 71 durchgeführt, einschließlich eines Freigebens der assoziierten Ressourcen (zum Beispiel im Agenten-Arbeitsbereich und Aufgabenliste), bei der Aufgabe 74. Sobald die assoziierten Ressourcen freigegeben sind, ist der Berechnungsmanager mit Bezug auf die assoziierte Betriebsaufgabe fertig.

Claims (11)

  1. Fahrzeugsteuerungs- und Berechnungssystem, umfassend: eine Aufgabensteuerung im Fahrzeug; einen fahrzeugspezifischen Berechnungsmanager in einem Cloud-Netzwerk; und einen drahtlosen Datenkanal, der die Aufgabensteuerung und das Cloud-Netzwerk koppelt; wobei die Aufgabensteuerung Betriebsaufgaben im Fahrzeug mittels datenbezogener Ressourcen in dem Cloud-Netzwerk durchführt; wobei bei Initiierung einer der Betriebsaufgaben die Aufgabensteuerung ein Austausch-Signal an den Berechnungsmanager als Ressourcenanforderung sendet; wobei der Berechnungsmanager mindestens einen Cloud-basierten Agenten aus einer Datenbank vorbestimmter Agenten als Reaktion auf das Austausch-Signal aufruft; und wobei die Aufgabensteuerung die Betriebsaufgabe durch Kommunikation mit dem aufgerufenen Agenten vollendet.
  2. System nach Anspruch 1, wobei der Berechnungsmanager eine Aufgabenliste und ein langzeitiges Datenarchiv entsprechend dem Fahrzeug führt.
  3. System nach Anspruch 2, wobei der Berechnungsmanager mehrere überlappende Ressourcenanforderungen vom Fahrzeug erhält, und wobei der Berechnungsmanager eine Priorisierungsaufgabe zur Priorisierung jeder erhaltenen Ressourcenanforderung mit Bezug auf die Aufgabenliste und zur Einstellung einer Ausführung eines aufgerufenen Agenten gemäß der Priorisierung durchführt.
  4. System nach Anspruch 2, wobei der Berechnungsmanager eine Initialisierungsaufgabe beim Aufrufen des aufgerufenen Agenten durchführt, um Initialdaten und vom aufgerufenen Agenten verwendete Bedingungen einzustellen.
  5. System nach Anspruch 4, wobei die Initialdaten und die Bedingungen Inhalte des Austausch-Signals umfassen.
  6. System nach Anspruch 4, wobei die Initialdaten und Bedingungen Inhalte des Datenarchivs umfassen.
  7. System nach Anspruch 4, wobei die Initialdaten und Bedingungen aus Crowdsourcing erhaltene Daten umfassen, die im Cloud-Netzwerk gespeichert sind.
  8. System nach Anspruch 1, wobei der Berechnungsmanager eine Ausgleichsaufgabe durchführt, um als Reaktion auf sich ändernde Bedingungen des Fahrzeugs einen aufgerufenen Agenten anzuhalten und einen Ersatzagenten erneut zu identifizieren.
  9. System nach Anspruch 1, wobei der Berechnungsmanager eine Ergebnisaufgabe durchführt, um als Reaktion auf eine erfolgreichen Operation durch den aufgerufenen Agenten Resultate an die Aufgabensteuerung zu schicken.
  10. System nach Anspruch 9, wobei der Berechnungsmanager eine Fehleraufgabe als Reaktion auf eine erfolglose Operation des aufgerufenen Agenten durchführt, wobei die Fehleraufgabe eine Reinitialisierung zum erneuten Einstellen von Initialdaten und Bedingungen, die vom aufgerufenen Agenten verwendet werden, und Neustarten des aufgerufenen Agenten umfasst.
  11. System nach Anspruch 10, wobei der Berechnungsmanager eine Beendigungsaufgabe durchführt, um den aufgerufenen Agenten und die datenbezogenen Ressourcen nach 1) Durchführung der Ergebnisaufgabe oder 2) Unfähigkeit der Fehleraufgabe, den aufgerufenen Agenten neu zu starten, freizugeben.
DE102015200422.8A 2014-01-22 2015-01-14 Fahrzeugspezifisches Berechnungsmanagementsystem für Cloud-Datenverarbeitung Pending DE102015200422A1 (de)

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Application Number Priority Date Filing Date Title
US14/160,779 2014-01-22
US14/160,779 US9231998B2 (en) 2014-01-22 2014-01-22 Vehicle-specific computation management system for cloud computing

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Publication Number Publication Date
DE102015200422A1 true DE102015200422A1 (de) 2015-07-23

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Application Number Title Priority Date Filing Date
DE102015200422.8A Pending DE102015200422A1 (de) 2014-01-22 2015-01-14 Fahrzeugspezifisches Berechnungsmanagementsystem für Cloud-Datenverarbeitung

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US (1) US9231998B2 (de)
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