DE102016100294A1 - Adaptive Steuerung eines Automobil-HLK-Systems unter Verwendung crowd-basierter Daten - Google Patents

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DE102016100294A1
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Joe F. Stanek
John A. Lockwood
Mark Davison
Jeffrey Alan Palic
Lisa Scott
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Ford Global Technologies LLC
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Abstract

Ein Kraftfahrzeug umfasst ein HLK-System, das eine Klimasteuerschaltung beinhaltet, die mit Bordsensoren, einer Mensch-Maschine-Schnittstelle und Klimaaktuatoren gekoppelt ist. Die Aktuatoren reagieren auf entsprechende Befehlsparameter, die von der Steuerschaltung als Reaktion auf die Sensoren und die Mensch-Maschine-Schnittstelle erzeugt werden. Ein drahtloses Kommunikationssystem überträgt Fahrzeug-HLK-Daten an einen und empfängt Crowd-Daten von einem Fernserver. Die Steuerschaltung initiiert eine Anforderung nach Crowd-Daten über das Kommunikationssystem zu dem Fernserver, wobei die Anforderung Gleichartigskeitsparameter zum Identifizieren einer Fahrzeugumgebung beinhaltet. Die Steuerschaltung empfängt über das Kommunikationssystem eine Antwort von dem Fernserver. Die Antwort umfasst Crowd-Daten und mindestens eine Gewichtung, die ein Konfidenzniveau angibt, das mit den Crowd-Daten assoziiert ist. Die Steuerschaltung erzeugt, als Reaktion auf die Crowd-Daten und die Gewichtung aus der Antwort, mindestens einen Befehlsparameter, der einen Satz von Fuzzy-Regeln verwendet.

Description

  • QUERVERWEIS AUF VERWANDTE ANMELDUNGEN
    • Entfällt.
  • ERKLÄRUNG BEZÜGLICH STAATLICH GEFÖRDERTER FORSCHUNG
    • Entfällt.
  • HINTERGRUND DER ERFINDUNG
  • Die vorliegende Erfindung betrifft im Allgemeinen adaptive Automobilklimasteuerungssysteme und insbesondere das Sammeln und die Verteilung von Crowd-basierten HLK-Daten über ein zentrales Cloud-Serversystem.
  • Klimasteuersysteme liefern wichtige Funktionen innerhalb von Automobilfahrzeugen, einschließlich thermischen Komforts für Insassen und Aufrechterhalten der Sicht durch das Fahrzeugfensterglas. Da Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen(HLK)-Systeme große Energiemengen verschlingen können, ist es allerdings wünschenswert, den HLK-Betrieb zu optimieren, um die Klimafunktionen auf eine energieeffiziente Weise durchzuführen. Effizienz kann zum Beispiel für Elektro- und Hybridfahrzeuge besonders wichtig sein, bei denen gespeicherte elektrische Energie von einer Batterie verwendet wird, um die Anforderungen des HLK-Systems zu erfüllen. Verbesserte Effizienz und Kundenzufriedenheit wurden mit HLK-Steuerungssystemen erreicht, die den HLK-Betrieb automatisch an die Temperatur-/Feuchtigkeits-Bedingungen in dem und um das Fahrzeug herum, an den Energie-/Kraftstoffstatus, den Belegungsstatus und andere Faktoren anpassen.
  • Fahrzeugvorkonditionierung tritt genau zu dem Zeitpunkt ein bevor ein Benutzer (z.B. ein Fahrer) eines Fahrzeugs in das Fahrzeug einsteigt. Vorkonditionierung kann zum Beispiel Heizen oder Kühlen der Fahrzeugkabine und/oder Enteisen der Fenster beinhalten. Ein typisches Vorkonditionierereignis kann zum Beispiel ein über einen drahtlosen Sender oder ein zu einer vorgeplanten Zeit ausgelöster Fernmotorstart sein.
  • Wählen der besten Verwendung des HLK-Systems für effizientes Vorbereiten des Fahrzeugs zum Gebrauch ist im Hinblick auf Einschränkungen einer vollen, automatischen Charakterisierung der HLK-Umgebung mittels fahrzeugmontierter Sensoren besonders herausfordernd. Das Ausmaß von Eis und Frost auf den Fenstern kann zum Beispiel unbekannt sein. Interne und externe Umgebungstemperaturmessungen können nicht immer ausreichend sein, um die Stufe des Heizens oder Kühlens vorherzusagen, die, entweder allgemein oder für eine bestimmte Person oder einen Personentyp, als die komfortabelste wahrgenommen wird. Äußere (d.h. fernberichtete) Wetterinformationen sind als Eingaben für HLK-Steuerungen verwendet worden, wobei es selbst mit derartigen zusätzlichen Informationen nicht möglich war, mit ausreichender Verlässlichkeit zu identifizieren, welche Stufen eines HLK-Betriebs zur Vorkonditionierung eines Fahrzeugs am besten geeignet sind.
  • KURZE DARSTELLUNG DER ERFINDUNG
  • Cloudcomputing ist ein Modell, das es ermöglicht, Netzzugang zu einem gemeinsam genutzten Pool von konfigurierbaren Computing-Ressourcen zu erlangen, der das gemeinsame Nutzen in Echtzeit von Informationen unter verschiedenen Fahrzeugen ermöglicht. Die vorliegende Erfindung verwendet zentralisierte Cloudcomputing-Ressourcen, um HLK-bezogene Daten von einer Crowd (z.B. einer Fahrzeugflotte) zwecks Weiterverteilung an individuelle Fahrzeuge zu sammeln, so dass HLK-Adaptierung gemäß den Betriebseinstellungen von HLK-Systemen in Crowd-Fahrzeugen, die dem individuellen Fahrzeug hinreichend ähnlich sind (d.h. solche, die ein naher Verwandter sind) durchgeführt werden kann.
  • In einem Aspekt der Erfindung umfasst ein Kraftfahrzeug ein Heizungs-, Lüftungs-, Klimaanlagen(HLK)-System, das eine Klimasteuerschaltung beinhaltet, die mit mehreren Bordsensoren, einer Mensch-Maschine-Schnittstelle und mehreren Klimaaktuatoren gekoppelt ist. Die Aktuatoren reagieren auf entsprechende Befehlsparameter, die von der Steuerschaltung als Reaktion auf die Sensoren und die Mensch-Maschine-Schnittstelle erzeugt werden. Ein drahtloses Kommunikationssystem überträgt Fahrzeug-HLK-Daten an einen und empfängt Crowd-Daten von einem Fernserver. Die Steuerschaltung initiiert eine Anforderung nach Crowd-Daten über das Kommunikationssystem zu dem Fernserver, wobei die Anforderung Gleichartigskeitsparameter zum Identifizieren einer Fahrzeugumgebung beinhaltet. Die Steuerschaltung empfängt über das Kommunikationssystem eine Antwort von dem Fernserver. Die Antwort umfasst Crowd-Daten und mindestens eine Gewichtung, die ein Konfidenzniveau angibt, das mit den Crowd-Daten assoziiert ist. Die Steuerschaltung erzeugt, als Reaktion auf die Crowd-Daten und die Gewichtung aus der Reaktion, mindestens einen Befehlsparameter, der einen Satz von Fuzzy-Regeln verwendet.
  • KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
  • 1 ist ein Blockdiagramm, das ein Fahrzeug zeigt, das dafür ausgelegt ist, verschiedene Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung einzusetzen.
  • 2 ist eine schematische Ansicht, die detaillierter Elemente eines HLK-Systems zeigt.
  • 3 ist ein Diagramm, das Fahrzeugkommunikation mit Cloud-Ressourcen über ein drahtloses Kommunikationssystem zeigt.
  • 4 ist ein Blockdiagramm, das eine Ausführungsform von Zentralserver-Ressourcen zum Bereitstellen eines Ferndatendienstes der Erfindung zeigt.
  • 5 ist ein Flussdiagramm, das ein bevorzugtes Bordverfahren der Erfindung zum adaptiven Steuern eines HLK-Systems zeigt.
  • 6 ist ein Blockdiagramm eines Teils einer Klimasteuerschaltung gemäß einer Ausführungsform der Erfindung.
  • 7 ist ein Flussdiagramm, das ein Verfahren des Betriebs von zentralen Cloud-Ressourcen zum Sammeln und Verteilen von Crowd-Daten nach einer Ausführungsform der Erfindung zeigt.
  • AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG BEVORZUGTER AUSFÜHRUNGSFORMEN
  • 1 zeigt nunmehr ein Fahrzeug 10, das einen Antriebsstrang 11 beinhaltet, der aus einem benzinbetriebenen Verbrennungsmotor, einem batteriegespeisten elektrischen Antriebsmotor oder beidem (z.B. in einer Hybrid-Konfiguration) besteht. Ein Klimaanlagenkompressor 12 kann mechanisch oder elektrisch angetrieben sein, um Kühlmittel an einen Verdampfer 13 innerhalb einer Passagierkabine 14 zu liefern. Ein Gebläse mit variabler Geschwindigkeit 15 beinhaltet ein Lüfterrad zum Richten eines Luftflusses durch den Verdampfer 13, unter Kontrolle einer Klimasteuerschaltung 16. Die Steuerschaltung 16 kann, wie technisch bekannt ist, aus einem programmierbaren Mikrocontroller und/oder dedizierten elektronischen Schaltungen bestehen. Sie ist mit, was ebenfalls technisch bekannt ist, verschiedenen Bordsensoren, -aktuatoren (wie etwa Kompressor 12 und Gebläse 15) und einer Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI) 17 verbunden. Die HMI 17 kann eine Steuerkonsole oder einen Steuerkopf umfassen, die eine Informationsanzeige (z.B. alphanumerische und/oder Anzeigeleuchten) und manuelle Steuerelemente (z.B. Schalter oder Skalen) aufweisen, die von dem Fahrer oder anderen Fahrzeuginsassen verwendet werden, um eine gewünschte Temperatur und/oder Gebläsegeschwindigkeit zum Heizen/Kühlen der Kabine 14 einzustellen, um geheizte/gekühlte Oberflächen zu aktivieren, um Luftverteilungsmodi zu modifizieren und dergleichen.
  • Sensoren, die mit der Steuerschaltung 16 gekoppelt sind, können typischerweise einen Außen-(Umgebungs-)temperatursensor 18 (der z.B. in einem Motorraum 19 platziert sein kann) und einen internen Komfortsensor 20, der (ein) Signal(e) erzeugt, das/die Komfortparameter, wie etwa ein Innenraumtemperatursignal und/oder ein Inneraumfeuchtigkeitssignal, identifiziert/identifizieren, und das/die Signal(e) an die Steuerschaltung 16 liefert, beinhalten. Ein Verdampfertemperatursensor 21, der mit dem Verdampfer 13 assoziiert ist, erzeugt ein Verdampfertemperatursignal gemäß einer aktuellen Temperatur innerhalb des Verdampfers und liefert es an die Steuerung 16.
  • Mehrere HLK-Klimaaktuatoren sind mit einer Steuerschaltung 16 gekoppelt, um entsprechende Befehlsparameter zu empfangen, die von der Steuerschaltung 16 als Reaktion auf die Sensoren und die HMI 17 erzeugt wurden. In dem gezeigten Beispiel beinhalten die Aktuatoren ferner ein Heizkernflusssteuerventil 22, einen Windschutzscheiben-montierten resistiven Oberflächenheizer 23, ein Sitzheizungs-/-kühlsystem 23, einen Außenspiegelenteiser 24 und Mischklappen-/modusaktuatoren 25. Viele zusätzliche Klimaaktuatoren sind bekannt und könnten in der vorliegenden Erfindung verwendet werden, einschließlich unter anderem beheizte Lenkräder, elektrische Zuheizer und Windschutzscheibenwischer und -wascher.
  • Das Fahrzeug 10 kann zum Beispiel einen schlüssellosen Fernzugangs(RKE)-Empfänger 26 zum Empfangen von Fernsteuersignalen von einem Senderträger von einem Fahrer, zum Initiieren eines Motorfernstartereignisses, beinhalten. Eine (nicht gezeigte) Zwischenverbindung über ein fahrzeuginternes Kommunikationssystem, wie etwa einem Mulitplex-Bus zwischen dem Empfänger 26 und der Steuerschaltung 16, kann, als Reaktion auf den Motorfernstart, eine HLK-Vorkonditionierung auslösen.
  • Das Fahrzeug 10 beinhaltet ferner ein drahtloses Kommunikationssystem 27 mit einer Antenne 28 zum Kommunizieren mit fahrzeugexternen Netzen und Cloud-Ressourcen (nicht gezeigt), um, wie unten beschrieben, Crowd-Daten zum Anpassen des HLK-Betriebs zu erhalten. Zuerst werden Bordelemente eines HLK-Systems 30 im Zusammenhang mit 2 ausführlicher beschrieben. Der von einem Gebläsemotor 31 angetriebene Gebläselüfter 15 empfängt Einlassluft, die aus Frischluft besteht, aus einer Zuleitung 32 und/oder rezirkulierte Luft aus einer Kabinenluftrückführöffnung 33, was über eine Rezirkulationsklappe 34 bestimmt wird. Das System 30 beinhaltet auch eine Konsolenenteiserklappe 35, eine Fußraumklappe 36 und eine Temperaturmischklappe 37. Die Mischklappe 37 leitet wahlweise Luft über einen Heizkern 38. Andere bekannte, den Luftfluss regulierende Vorrichtungen können anstelle der veranschaulichten Klappenkonfiguration verwendet werden.
  • Die verschiedenen Klappen werden durch beliebige von einigen Aktuatortypen (z.B. einschließlich unter anderem Elektromotoren und Vakuumsteuerungen) auf konventionelle Weise angetrieben. Die Steuerschaltung 16 ist mit jeder der beweglichen Klappen zum Steuern von Lufttemperatur und dem Muster des Luftflusses über entsprechende Befehlsparameter verbunden. Die Steuerschaltung 16 kann zum Beispiel ferner mit Hilfs-HLK-Elementen oder einer Hilfs-HLK-Steuerung für einen Rücksitzbereich verbunden sein. Somit haben verschiedene Steueralgorithmen in der Steuerschaltung 16 Zugang zu einem breiten Array von Aktuatoren zum Anpassen vieler verschiedener Aspekte des HLK-Betriebs.
  • 3 zeigt ein Cloudcomputing-System, bei dem die Fahrzeuge 40 und 41 drahtlos über ein Datenkommunikationssystem, das auf einem zellulären Mobilfunk-Kommunikationssystem basiert, mit Cloud-Ressourcen 42 kommunizieren. Das Fahrzeug 40 kommuniziert über einen Zellturm 44 mit einem zellulären Trägernetz 43 und das Fahrzeug 41 kommuniziert über einen Zellturm 46 mit einem Mobilfunkanbieternetz 45. Die Anbieternetze 43 und 45 sind miteinander verbunden. Die Cloud-Ressourcen 42 sind über ein Gateway 47 mit den Mobilfunknetzen verbunden. Die Cloud 42 kann eine beliebige willkürliche Sammlung von Ressourcen beinhalten, einschließlich mehrerer Server 48–50, die von einem Dienstanbieter, wie etwa einem Fahrzeughersteller oder einer von einem Fahrzeughersteller beauftragten Entität, verwaltet werden. Die Cloud-Ressourcen 42 können ferner mit einer Drittpartei-Datenquelle oder einem Server 51 verbunden sein, um andere relevante Daten zu erhalten, wie etwa regionale Wetterdaten und -vorhersagen. Die Fahrzeuge 40 und 41 können bevorzugt GPS-Empfänger zum Bestimmen ihrer geographischen Koordinaten unter Verwendung von GPS-Signalen von einem Satz von GPS-Satelliten 90 beinhalten.
  • 4 zeigt die Cloud-Ressourcen 42 ausführlicher, die ausgelegt sind zum Sammeln und Verteilen von HLK-bezogenen Crowd-Daten, die zur Betriebsanpassung von Fahrzeug-HLK-Systemen nützlich sind. Die Fahrzeuge in einer Fahrzeugflotte 52 (was das Fahrzeug 40 beinhaltet) übertragen Daten an einen Datensammelagenten 53 innerhalb der Ressourcen 42, wann auch immer jedes Fahrzeug der Flotte 52 in Gebrauch ist. Zu dem Sammelagenten 53 gesendete Daten beinhalten bevorzugt solche HLK-bezogenen Daten wie gemessene Klimavariablen (z.B. Temperatur und Feuchtigkeit) zusammen mit Daten, die den HLK-Systembetrieb betreffen, einschließlich des Status von verschiedenen Befehlsparametern (z.B. Aktivierungsstatus beheizter Enteisungsoberflächen, Luftzirkulationsmoduseinstellungen, Gebläsegeschwindigkeitseinstellungen und beliebige andere Befehlsparameter, ob manuell oder automatisch bestimmt). Jede Übertragung von einem Flottenfahrzeug beinhaltet ferner Gleichartigkeitsparameter, die eine entsprechende Fahrzeugumgebung identifizieren, so dass die Relevanz berichteter Daten für andere Fahrzeuge, die Crowd-basierte Informationen anfordern, bestimmt werden kann. Die Gleichartigkeitsparameter, die eine Fahrzeugumgebung identifizieren, können bevorzugt Standortdaten (wie etwa geographische Koordinaten des Fahrzeugs, die unter Verwendung von GPS bestimmt werden) und Unterbringungsidentifikation (z.B., ob das berichtende Fahrzeug in einer Garage gestartet wurde oder sich im Freien befand) beinhalten. Die Gleichartigkeitsparameter können ferner Belegungsdaten, wie etwa die Anzahl und Sitzpositionen von Insassen innerhalb des Fahrzeugs beinhalten. Die Belegungsdaten können auch eine persönliche Identifikation eines Insassen beinhalten, entweder persönliche identifizierende Informationen oder Einstufung gemäß demographischer oder anderer Gruppen. Besonders nützlich sind Gruppierungen, die typische HLK-bezogene Präferenzen oder Tendenzen identifizieren, wie etwa zum Beispiel einen Typ einer Person, die eine wärmere Passagierkabine bevorzugt, oder Zigarettenraucher, die typischerweise erhöhte Ventilation von Frischluft benötigen.
  • Von dem Agenten 53 gesammelte Daten werden in einem Sortierblock 54 sortiert. Sortieren wird bevorzugt mindestens gemäß entsprechender geographischer Gebiete durchgeführt, die in den Standortdaten identifiziert sind. Die sortierten Daten können gemäß jedem Gleichartigkeitsparameter, wie etwa einem Fahrzeugmodelltyp und Ausstattungsniveau, Belegung und anderen Faktoren indiziert werden. Nach dem Sortieren gemäß den verschiedenen Indexparametern werden die sortierten Daten in einer Datenbank 55 gespeichert. Drittpartei-Daten von Datendiensten 51 können ebenfalls in dem Sortierblock 54 zur Einbeziehung in der Datenbank 55 sortiert werden, wo sie zum Beispiel gemäß geographischem Standort indiziert werden. Die erhaltene Datenbank 55 ist eine nützliche Sammlung von Crowd-basierten Daten, die beim Anpassen des HLK-Systembetriebs für ähnlich gelegene Fahrzeuge assistieren kann.
  • Das Fahrzeug 40 ist auch in Fernkontakt mit einem Anforderungsagenten 56 gezeigt, der extern erzeugte Anforderungen von Teilnehmerfahrzeugen, wie etwa dem Fahrzeug 40, handhabt. Eine bei dem Anforderungsagenten 56 eingereichte Anforderung beinhaltet bevorzugt Gleichartigkeitsparameter des Fahrzeugs 40, die in einem Gleichartigkeitsidentifizierer 57 begutachtet werden, um einem Datenauswähler/-normierer 58 zu ermöglichen, relevante Daten aus der Datenbank 55 zu extrahieren. Eine Anforderung kann auch eine Identifizierung eines HLK-Modus oder -Aktuators beinhalten, für den entsprechende Crowd-basierte Daten angefordert werden. Zum Beispiel kann eine Anforderung angeben, dass die Klimasteuerschaltung des Fahrzeugs 40 versucht, zu bestimmen, ob ein oder mehrere Enteisungsmodi oder Aktuatoreinstellungen aufgerufen werden sollten. In Abhängigkeit von der Schwere des Frosts oder des Eises auf den Fahrzeugfenstern können verschiedene Kombinationen von Aktuatoren aktiviert werden, wie etwa beheizte Fensteroberflächen, ein Enteisungsumluftmodus und Scheibenwischer- und/oder -wascherbetrieb. Aus Sicherheitgründen ist es erwünscht, die notwendigen Aktionen schnell einzuleiten, um den Frost zu entfernen; aber aus Effizienzgründen ist es erwünscht, nur die kleinstmögliche erforderliche Energiemenge anzuwenden, um den Frost zu beseitigen. Verfügbare Crowd-Daten zu Rate zu ziehen, kann zu einer schnellen und genauen Bestimmung dessen führen, was notwendig sein könnte, um die Enteisungssituation zu handhaben.
  • Basierend auf den Gleichartigkeitsinformationen, die von dem Gleichartigkeitsidentifzierer 57 identifiziert wurden, und bei irgendeiner spezifischen Identifizierung der Aktuatoren oder anderer HLK-Systeme, die in einer Anforderung enthalten sein kann, extrahiert der Datenauswähler 58 relevante Daten und normiert dann diese Daten durch Erzeugen assoziierter Gewichtungen, die ein Konfidenzniveau angeben, das mit den extrahierten Crowd-Daten assoziiert ist. Die durch Normierung erhaltenen Gewichtungen können bevorzugt aus einem Vergleich der Gleichartigkeitsparameter des anfordernden Fahrzeugs mit den Gleichartigkeitsparametern der Fahrzeuge, die die extrahierten Daten beigetragen haben, resultieren. Zusätzlich können die Gewichtungen proportional zu der statistischen Signifikanz der Stichprobengröße sein, die zu den berichteten Crowd-Daten führt. Zum Beispiel würde eine Gewichtung für berichtete Crowd-Daten höher sein, die 1) von (d.h. unterstützt werden von) einer großen Anzahl von Fahrzeugen desselben oder ähnlichen Modells mit ähnlicher Belegung und 2) von einem nahen geografischen Standort innerhalb eines kürzlichen Zeitrahmens stammen.
  • 5 zeigt ein bevorzugtes Betriebsverfahren für ein HLK-Klimasteuerungssystem in einem Fahrzeug. Beim Starten des Fahrzeugs in Schritt 60 (z.B. als Reaktion auf ein Fernstartsignal von einer drahtlosen Schlüsselfernbedienung) tritt das HLK-System in einen Vorkonditionierungsmodus ein. Das System beginnt, periodisch HLK-bezogene Daten an den Fernserver des Cloud-basierten Dienstes zu senden. Somit werden die Sensordaten in Schritt 61 überwacht und in Schritt 62 periodisch zu dem Cloud-Server hochgeladen. Die Schritte 61 und 62 werden während der Zeit, zu der das Fahrzeug läuft, weiter ausgeführt.
  • In dem Vorkonditionierungsereignis, das nach dem Aufstarten in Schritt 60 beginnt, können einige der früheren HLK-Einstellungen in Schritt 63 wiederhergestellt werden. Zum Beispiel können eine Temperatureinstellung und Umluftmodi auf die Werte wiederhergestellt werden, die beim früheren Schlüssel-Aus im Einsatz waren. Bei Schritt 64 werden verschiedene Bordsensordaten des üblicherweise für automatische HLK-Steuerung verwendeten Typs erhalten. Basierend auf den neuen Sensordaten werden Befehlsparameter der HLK-Steuerschaltung in Schritt 65 auf eine konventionelle Weise angepasst. Gleichzeitig formatiert und sendet die Steuerschaltung in Schritt 66 eine Cloud-Anforderung, wobei die Anforderung Gleichartigkeitsparameter zum Identifizieren der entsprechenden Fahrzeugumgebung beinhaltet. Eine Anforderung kann ferner eine bestimmte HLK-Funktion identifizieren, für die nach relevanten Daten gesucht wird. Wenn zum Beispiel eine Umgebungstemperatur von weniger als einer vorbestimmten Temperatur erfasst wird (z.B., unter 35°), dann kann eine spezielle Anforderung nach Daten erfolgen, die zeigen, ob Crowd-Fahrzeuge in der Nähe eine Enteisungsfunktion aktiviert haben.
  • Das drahtlose Kommunikationssystem in dem anfordernden Fahrzeug sendet die Anforderung an die Cloud und empfängt dann eine Antwort von der Cloud, die in Schritt 67 durch die Klimasteuerschaltung geparst wird, um die relevanten Punkte von Crowd-Daten wiederherzustellen, wobei jeder Punkt mit einer entsprechenden Gewichtung gepaart ist. Bei Schritt 68 werden die Datenpunkte und entsprechenden Gewichtungen auf Fuzzy-Regeln in der Klimassteuerschaltung angewandt. Als ein Ergebnis werden entsprechende Befehlsparameter erzeugt, um die jeweiligen HLK-Aktuatoren einzustellen. Die Verwendung von Fuzzy-Regelsätzen sind im Allgemeinen für Verwendung in Klimasteuerung bekannt, bei der der Status von verschiedenen Sensor- oder von anderen Eingangsdaten gemäß Fuzzy-Logik kombiniert wird, um eine Entscheidungsausgabe zu erzeugen, die einen Befehlsparameter spezifiziert. Somit passt die Ausgabe der Fuzzy-Regeln den HLK-Betrieb unter Verwendung von Crowd-basierten Daten an, die die Effizienz verbessern können, da Aktuatoren nur in dem Ausmaß betätigt werden, das andere ähnliche Fahrzeuge in nächster Nähe als nötig gefunden haben, um die gleichen Aktuatoren auf dieselbe Weise zu betreiben.
  • In Schritt 69 werden die Befehlsparameter, basierend auf manuellen Benutzereingaben und als Reaktion auf Bordsensoreingaben, fortlaufend aktualisiert. In Schritt 70 wird eine Prüfung durchgeführt, um zu bestimmen, ob eine neue Cloud-Anforderung gesendet werden sollte. Eine neue Anforderung kann gemäß einem vorbestimmten Zeitintervall oder durch die Detektion gewisser Bedingungen ausgelöst werden, wie etwa einer Detektion von Niederschlag oder einer signifikanten Änderung eines geographischen Standorts. Falls keine Aktualisierung nötig ist, wird ein Rücksprung zu Schritt 70 ausgeführt. Ansonsten kehrt das Verfahren zum Formatieren und Senden einer aktualisierten Cloud-Anforderung zu Schritt 66 zurück.
  • 6 zeigt einen Teil einer Steuerschaltung 16, die in einem Parser 75 Cloud-Daten von dem Fernserver parst. Der Parser 75 stellt Crowd-Daten wieder her, einschließlich eines Enteisungsaktivierungsstatus und einer Enteisungszeit, wobei jedes eine assoziierte Gewichtung aufweist. Die Crowd-Daten und Gewichtungen werden auf eine Fuzzy-Regel oder einen Fuzzy-Satz 76 angewandt, die dafür ausgelegt sind, zu bestimmen, ob verschiedene Aktuatoren, die mit der Enteisungsfunktion assoziiert sind, betätigt werden sollten. Dieses Beispiel veranschaulicht gerade eine potentielle Fuzzy-Regel, für die Crowd-Daten verwendet werden könnten. Fachleute werden viele zusätzliche Beispiele zum Anpassen eines HLK-Betriebs unter Verwendung von Crowd-Daten erkennen.
  • Die Fuzzy-Regel 76 empfängt zusätzliche Eingaben, die innere und äußere Umgebungstemperaturdaten, Feuchtigkeitsdaten, Belegungsdaten und Unterbringungsdaten (die identifizieren, ob das Fahrzeug in einer Garage oder im Freien geparkt ist) beinhalten. Zusätzliche Eingabedaten können kürzliche Aktivität beinhalten, die charakterisiert, ob das Fahrzeug kürzlich gefahren wurde und/oder eine kürzliche Historie von Temperaturfluktuationen. Die Verwendung von Fuzzy-Logik, um verschiedene Eingaben zu kombinieren, einschließlich der Cloud-Daten, die repräsentieren, ob andere Benutzer ihre Enteisungsaktuatoren und/oder die Zeitdauer, die für die Enteisung verwendet wurde, benötigt Gewichtungsdaten, die das Konfidenzniveau oder die Relevanz der Crowd-Daten widerspiegeln, so dass sie geeignet in die durch die Fuzzy-Regel 76 erzielte Entscheidung eingebracht werden können. Wie früher beschrieben wurde, kann die Gewichtung zum Grad der Ähnlichkeit zwischen dem anfordernden Fahrzeug und ausgewählten, in der Crowd-Datenbank gefundenen Fahrzeugen, proportional sein. Zum Beispiel würde der Enteisungsaktivierungsstatus von Fahrzeugen für Fahrzeuge desselben allgemeinen Typs und für Fahrzeuge in nächster geographischer Nähe relevanter sein als für weiter entfernte Fahrzeuge. Somit kann der Cloud-Fernserver die Crowd-Daten folgendermaßen normieren. Der Datenselektor/-normierer kann einen Satz von Fahrzeugen auswählen, der sich in einer gewissen Entfernung von dem anfordernden Fahrzeug befindet, um einen Prozentsatz von Fahrzeugen zu berechnen, deren Enteisungsfunktionen aktiv sind. Eine Gewichtung kann bestimmt werden, die zu einer mittleren Entfernung derartiger Fahrzeuge von dem anfordernden Fahrzeug proportional ist. Somit würde der Prozentsatz im Falle, dass die meisten einbezogenen Fahrzeuge relativ weiter entfernt waren, herabgesetzt werden. Eine Gewichtung kann ferner zur Größe einer statistischen Stichprobe proportional sein, wobei der Gewichtung ein höherer Wert zugewiesen wird, wenn eine größere Anzahl potentiell relevanter Fahrzeuge in der Datenbank gefunden wird. Falls wenige Fahrzeuge gefunden werden, würde die Gewichtung kleiner sein und die Fuzzy-Regel würde weniger durch die Crowd-Daten beeinflusst.
  • Die Ausgabe der Fuzzy-Regel 76 wird an einen Eingang eines Signal-Gates 77 geliefert. Ein Steuereingang des Gates 77 empfängt ein manuelles Überbrückungssignal, wann immer der Fahrer eine Enteisungsfunktion manuell ein- oder ausschaltet. Der Ausgang der Fuzzy-Regel 76 ist nur dann mit den relevanten Aktuatoren gekoppelt, wenn keine manuelle Überbrückung aufgetreten ist.
  • Ein Betrieb der Cloud-Ressourcen zum Bereitstellen eines HLK-Cloud-Datendienstes, um einen HLK-Systembetrieb zu unterstützen, ist in 7 gezeigt. In Schritt 80 sammelt ein Sammelagent individuelle Fahrzeugstatus, wobei jeder Status HLK-bezogene Daten und verwandte Gleichartigkeitsparameter beinhalten kann, um Abgleichen der Crowd-Daten mit nachfolgenden Anforderungen zu ermöglichen. In Schritt 81 werden die Fahrzeugstatusdaten gemäß den Gleichartigkeitsparametern oder -attributen sortiert und die sortierten Daten werden in einer Datenbank gespeichert. Nachdem in Schritt 82 eine Anforderung von einem anfordernden Fahrzeug empfangen wurde, normieren die Cloud-Ressourcen die verfügbaren Daten für die gleichen oder ähnliche Gleichartigkeitsparameter mit passenden Gewichtungen, die ein Konfidenzniveau angeben, das verwendet wird, um den Einfluss der Crowd-Daten zu skalieren, wenn diese in dem anfordernden Fahrzeug in Fuzzy-Logik-Regeln eingegeben werden. Die Cloud-Ressourcen übertragen die Crowd-Daten und die Gewichtungen an das anfordernde Fahrzeug und den Schritt 84.
  • Die Crowd-Ressourcen können von einem Fahrzeughersteller implementiert sein, um den Betrieb von HLK-Systemen in einer Flotte von Fahrzeugen, die er hergestellt hat, zu unterstützen. Der Hersteller befindet sich in der besten Position, um eine Interaktion zwischen Fahrzeugen und dem zentralen Serversystem zu koordinieren, so dass die passenden Daten auf eine Weise gesammelt, sortiert und normiert werden, die aussagekräftige funktionale Anforderungen auf dem Fahrzeugniveau unterstützt.

Claims (30)

  1. Kraftfahrzeug, das Folgendes umfasst: ein Heizungs-, Lüftungs-, Klimaanlagen(HLK)-System, das eine Klimasteuerschaltung beinhaltet, die mit mehreren Bordsensoren, einer Mensch-Maschine-Schnittstelle und mehreren Klimaaktuatoren gekoppelt ist, wobei die Aktuatoren auf entsprechende Befehlsparameter reagieren, die von der Steuerschaltung als Reaktion auf die Sensoren und die Mensch-Maschine-Schnittstelle erzeugt werden; ein drahtloses Kommunikationssystem zum Übertragen von Fahrzeug-HLK-Daten an einen und zum Empfangen von Crowd-Daten von einem Fernserver; wobei die Steuerschaltung eine Anforderung nach Crowd-Daten über das Kommunikationssystem zu dem Fernserver initiiert, wobei die Anforderung Gleichartigskeitsparameter zum Identifizieren einer Fahrzeugumgebung beinhaltet; wobei die Steuerschaltung über das Kommunikationssystem eine Antwort von dem Fernserver empfängt und wobei die Antwort Crowd-Daten und mindestens eine Gewichtung umfasst, die ein Konfidenzniveau angibt, das mit den Crowd-Daten assoziiert ist; und wobei die Steuerschaltung, als Reaktion auf die Crowd-Daten und die Gewichtung aus der Reaktion, mindestens einen Befehlsparameter erzeugt, der einen Satz von Fuzzy-Regeln verwendet.
  2. Kraftfahrzeug nach Anspruch 1, wobei die Gleichartigkeitsparameter Standortdaten des Fahrzeugs beinhalten.
  3. Kraftfahrzeug nach Anspruch 1, wobei die Standortdaten geographische Koordinaten umfassen.
  4. Kraftfahrzeug nach Anspruch 1, wobei die Standortdaten eine Unterbringungsidentifizierung umfassen.
  5. Kraftfahrzeug nach Anspruch 1, wobei die Gleichartigkeitsparameter Belegungsdaten beinhalten.
  6. Kraftfahrzeug nach Anspruch 5, wobei die Belegungsdaten eine persönliche Identifizierung eines Insassen des Fahrzeugs beinhalten.
  7. Kraftfahrzeug nach Anspruch 5, wobei die Belegungsdaten eine Anzahl und Sitzpositionen von Insassen des Fahrzeugs beinhalten.
  8. Kraftfahrzeug nach Anspruch 1, wobei die Gleichartigkeitsparameter eine Identifizierung eines Fahrzeugtyps beinhalten.
  9. Kraftfahrzeug nach Anspruch 1, wobei die Gewichtung proportional zu einer Ähnlichkeit der Gleichartigkeitsparameter ist, die in der Anforderung enthalten sind, mit Gleichartigkeitsparametern, die mit Fahrzeug-HLK-Daten assoziiert sind, die von dem Fernserver von anderen Fahrzeugen empfangen und von dem Fernserver verwendet wurden, um die Crowd-Daten zu erzeugen.
  10. Kraftfahrzeug nach Anspruch 1, wobei die Gewichtung proportional zu einer statistischen Stichprobengröße ist, die mit Fahrzeug-HLK-Daten assoziiert ist, die von dem Fernserver von anderen Fahrzeugen empfangen und von dem Fernserver verwendet wurden, um die Crowd-Daten zu erzeugen.
  11. Kraftfahrzeug nach Anspruch 1, wobei die Steuerschaltung die Anforderung während eines Vorkonditionierungsereignisses auslöst, bevor ein Fahrer in das Fahrzeug einsteigt.
  12. Kraftfahrzeug nach Anspruch 11, wobei die Steuerschaltung die Anforderung als Reaktion auf eine vorbestimmte Bedingung auslöst, die von den Bordsensoren erfasst wird, und wobei die Anforderung eine Aktuatorfunktion identifziert, auf die sich die angeforderten Crowd-Daten beziehen.
  13. Kraftfahrzeug nach Anspruch 12, wobei die vordefinierte Bedingung eine Umgebungstemperatur unterhalb einer vorbestimmten Temperatur umfasst und wobei die in der Anforderung identifizierte Aktuatorfunktion eine Enteisungsfunktion umfasst.
  14. Kraftfahrzeug nach Anspruch 13, wobei die Crowd-Daten für die Enteisungfunktionen eine Enteisungseinstellung einer Lufthandhabungseinheit, einen Betrieb beheizter Glasoberflächen und einen Betrieb von Scheibenwaschern und -wischern beinhaltet.
  15. Kraftfahrzeug nach Anspruch 11, das ferner ein Fernstartsystem umfasst, wobei das Vorkonditionierungsereignis von einem Fernstartbefehl ausgelöst wird, der von dem Fernstartsystem empfangen wird.
  16. Vorrichtung, die Folgendes umfasst: einen Datensammelserver, der Echtzeit-Klimadaten und Gleichartigkeitsparameter von einer Fahrzeugflotte empfängt; eine Datenbank, die gemäß Gleichartigkeitsparametern sortierte Klimadaten speichert; einen Anforderungsagenten, der Benutzer-Anforderungen empfängt, die entsprechende Gleichartigkeitsparameter aufweisen; einen Datenselektor, der relevante Crowd-Daten abruft, gemäß der Anforderung, und Crowd-Daten gemäß einer Ähnlichkeit von Gleichartigkeitsparametern gewichtet; wobei der Anforderungagent die Crowd-Daten und die Gewichtungen an den Benutzer überträgt.
  17. Vorrichtung nach Anspruch 16, wobei die Klimadaten Klimabedingungen beinhalten, die von jeweiligen Fahrzeugen in der Flotte erfasst wurden, und Betriebsstatus von Klimasteuerungssystemen, die innerhalb der jeweiligen Fahrzeuge aktiviert sind, und wobei die Gleichartigkeitsparameter Standortdaten, Belegungsdaten und Fahrzeugtypen für die jeweiligen Fahrzeuge beinhalten.
  18. Vorrichtung nach Anspruch 16, wobei eine Gewichtung der relevanten Crowd-Daten ferner auf eine statistische Stichprobengröße reagiert.
  19. Vorrichtung nach Anspruch 16, wobei der Datensammelserver ferner regionale Wetterdaten zum Einbeziehen mit den Crowd-Daten, von einer Quelle empfängt, die unabhängig von der Fahrzeugflotte ist.
  20. Verfahren zum Betrieb eines adaptiven Klimasteuerungssystems in einem Fahrzeug, das die folgenden Schritte umfasst: Erfassen von Klimabedingungen und Steuereinstellungen in dem Fahrzeug; Anpassen von Befehlsparametern des Klimasteuerungssystems gemäß den erfassten Klimabedingungen und den Steuereinstellungen; Senden einer Cloud-Anforderung an einen Fernserver, die Gleichartigkeitsparameter beinhaltet, die mit dem Fahrzeug assoziiert sind; Empfangen einer Antwort von dem Fernserver; Parsen der Antwort in die Crowd-Daten und die Gewichtungen, die ein Konfidenzniveau der Crowd-Daten angeben; und Anwenden der Crowd-Daten und Gewichtungen auf einen Fuzzy-Regel-Satz, um ferner die Befehlsparameter anzupassen, wobei der Fuzzy-Regel-Satz ferner auf die erfassten Klimabedingungen reagiert.
  21. Verfahren nach Anspruch 20, das ferner den Schritt des periodischen Sendens der erfassten Klimabedingungen, der Steuereinstellungen und der Gleichartigkeitsparameter an den Fernserver zum Einbeziehen in eine Datenbank umfasst.
  22. Verfahren nach Anspruch 20, wobei das Senden der Cloud-Anforderung von einem Vorkonditionierungsereignis in dem Fahrzeug ausgelöst wird.
  23. Verfahren nach Anspruch 20, wobei die Gleichartigkeitsparameter geographische Koordinaten beinhalten.
  24. Verfahren nach Anspruch 20, wobei die Gleichartigkeitsparameter eine Unterbringungsidentifizierung beinhalten.
  25. Verfahren nach Anspruch 20, wobei die Gleichartigkeitsparameter Belegungsdaten, die eine Anzahl und Sitzpositionen von Insassen des Fahrzeugs umfassen, beinhalten.
  26. Verfahren nach Anspruch 20, wobei die Belegungsdaten ferner eine persönliche Identifizierung eines Insassen des Fahrzeugs beinhalten.
  27. Verfahren nach Anspruch 20, wobei die Gleichartigkeitsparameter eine Identifizierung eines Fahrzeugtyps beinhalten.
  28. Verfahren nach Anspruch 20, wobei die Anforderung eine Aktuatorfunktion identifiziert, auf die sich die angeforderten Crowd-Daten beziehen.
  29. Verfahren nach Anspruch 28, das ferner den Schritt des Detektierens einer Umgebungstemperatur umfasst, wobei die in der Anforderung identifizierte Aktuatorfunktion eine Enteisungsfunktion umfasst, wenn die detektierte Umgebungstemperatur unter einer vorbestimmten Temperatur liegt.
  30. Verfahren nach Anspruch 29, wobei die Crowd-Daten für die Enteisungfunktion eine Enteisungseinstellung einer Lufthandhabungseinheit, einen Betrieb beheizter Glasoberflächen und einen Betrieb von Scheibenwaschern und -wischern beinhalten.
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