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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines Datenauswertungssystems, welches wenigstens eine mit einer Mehrzahl von Kraftfahrzeugen kommunizierende Servereinrichtung und die Kraftfahrzeuge umfasst, wobei jedes Kraftfahrzeug wenigstens eine Recheneinrichtung und wenigstens eine Speichereinrichtung aufweist, wobei durch das Datenauswertungssystem in den Kraftfahrzeugen während deren Betrieb aufgenommene Betriebsdaten in wenigstens einem Auswertevorgang durch wenigstens einen Auswertungsalgorithmus des maschinellen Lernens zur Ermittlung von einem Auswertungsziel entsprechende Zusammenhänge in den Betriebsdaten beschreibenden, insbesondere auf wenigstens eine bestehende oder zu entwickelnde Funktion in den Kraftfahrzeugen bezogenen Ergebnisdaten ausgewertet werden. Daneben betrifft die Erfindung ein Datenauswertungssystem.
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Die Vernetzung von Kraftfahrzeugen, beispielsweise einer bestimmten Flotte von Kraftfahrzeugen, die auch als Schwarm bezeichnet werden kann, ist im Stand der Technik bereits auf vielfache Art und Weise diskutiert worden, insbesondere unter Verwendung einer Servereinrichtung, mithin eines sogenannten Backends. Ein Backend erlaubt es, Kraftfahrzeugen Informationen bereitzustellen, beispielsweise Aktualisierungen von Fahrzeugfunktionen, aber auch, Kommunikationsdaten von den Kraftfahrzeugen entgegenzunehmen. Dabei sind die Kommunikationsverbindungen zu der Servereinrichtung wenigstens teilweise drahtlos („Luftschnittstelle“) und können insbesondere wenigstens teilweise das Internet nutzen.
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Funktionen verschiedener Fahrzeugsysteme, insbesondere auf die wenigstens teilweise automatische Führung des Kraftfahrzeugs bezogene Funktionen und/oder Sicherheitsfunktionen, werden zunehmend auf der Grundlage einer möglichst repräsentativen Vielzahl von in der Praxis aufgenommenen Betriebsdaten von Kraftfahrzeugen ermittelt. Dabei ist es bekannt, Auswertungsalgorithmen des maschinellen Lernens auf Betriebsdaten einer Vielzahl von Kraftfahrzeugen anzuwenden, um Zusammenhänge einzelner Informationselemente (Korrelationen) zu ermitteln. Dabei handelt es sich um Informationen, die auf den Betriebsdaten als Rohdaten selbst nicht ablesbar sind. Erst die Verknüpfung mehrerer Informationsstränge führt zur Mehrwerterzeugung. Mit Hilfe derartiger Auswertungsvorgänge lässt sich beispielsweise sehr leicht bestimmen, dass auf Streckenabschnitten mit einer sehr niedrigen Geschwindigkeit der einzelnen Verkehrsteilnehmer und großer räumlicher Nähe zueinander von einer hohen Verkehrsdichte mit Staubildung ausgegangen werden kann.
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Während es zum Sammeln von Betriebsdaten, insbesondere in Form von Bewegungsdaten, bislang auch bekannt war, mobile Endgeräte, beispielsweise Mobiltelefone, mit entsprechend eingebauter Sensorik zu verwenden, um Daten an ein Backend zu übertragen, werden immer häufiger Kraftfahrzeuge vorgeschlagen, die selbst über eine Kommunikationseinrichtung, umfassend Sende- und Empfangseinrichtung, verfügen, die die direkte Kommunikation mit einer Infrastruktur, insbesondere der Servereinrichtung, ermöglichen. Nutzen für die Verbraucher lässt sich dabei insbesondere erzeugen, indem ein gezieltes Training für eine spezifische Fragestellung vorkonditionierter neuronaler Netzstrukturen mit einer sehr großen Datengrundlage durchgeführt wird. Betriebsdaten stellen damit immer die Grundlage jeder Wertschöpfung dar. Die Qualität der Ergebnisdaten maschineller Lernmethoden steigt mit der Menge der Betriebsdaten, die als Eingangsdaten bereitgestellt werden.
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Dabei ist jedoch festzustellen, dass in einem modernen Kraftfahrzeug mit modernen Fahrzeugsystemen eine sehr große Menge an insgesamt verwertbaren Betriebsdaten anfallen, umfassend Bewegungsdaten, Businformationen des Kraftfahrzeugbusses, Umfelddaten, Videostreams und dergleichen. Sollen mithin alle in einem Kraftfahrzeug erhobenen Betriebsdaten für eine Datenauswertung herangezogen werden, wird eine umfangreiche Datenübermittlung notwendig. Daher ist für zukünftige Anwendungen neben einer starken Erweiterung der Bandbreite vorgeschlagen worden, die Speicherkapazitäten von Servereinrichtungen als Datensammelstellen zu erhöhen (Stichwort „DataWareHouse“). Dennoch stellt die zunehmende Anzahl von sinnvoll auszuwertenden Betriebsdaten in Kraftfahrzeugen eine große Herausforderung dar und ist insgesamt für die entsprechenden Kommunikationsnetze als nachteilhaft anzusehen. Zwar wäre es denkbar, Betriebsdaten vor dem Versenden an die Servereinrichtung, mithin das Backend, zu filtern, wobei aber die Gefahr der überzeichneten Datenreduktion gegeben ist.
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Spezielle Probleme treten auch immer dann auf, wenn ein gezieltes Anlernen neuer neuronaler Netze erfolgen soll, die in den Kraftfahrzeugen selbst erst zu einem späteren Zeitpunkt aufgespielt werden, aber mit den im Vorfeld gesammelten Betriebsdaten im schlimmsten Fall nicht angelernt werden können. Dann müsste eine Datenaufzeichnung komplett von vorne beginnen und die bereits gesammelten Betriebsdaten für diese neue Funktion wären wertlos.
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Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, eine Möglichkeit zum Betrieb eines Datenauswertungssystems anzugeben, bei welchem eine große Anzahl von Betriebsdaten von vielen Kraftfahrzeugen bei reduzierter benötigter Bandbreite ausgewertet werden kann.
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Zur Lösung dieser Aufgabe ist bei einem Verfahren der eingangs genannten Art erfindungsgemäß vorgesehen, dass die Servereinrichtung an wenigstens einen Teil der Kraftfahrzeuge wenigstens einen Auswertevorgang wenigstens eines Teils der Betriebsdaten beschreibende Anweisungsdaten übermittelt und in den empfangenden Kraftfahrzeugen der Auswertevorgang gemäß der Anweisungsdaten für von dem jeweiligen Kraftfahrzeug aufgenommene, in der Speichereinrichtung gespeicherte Betriebsdaten mittels wenigstens einer der wenigstens einen Recheneinrichtung durchgeführt wird, wonach die Ergebnisdaten an die Servereinrichtung zurückübermittelt werden.
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Der Erfindung liegt die Erkenntnis zugrunde, dass moderne Kraftfahrzeuge mit immer komplexere Berechnungsanforderungen stellenden Fahrzeugsystemen und/oder Umfeldsensoren über Recheneinrichtungen verfügen, die, wenn sie nicht anderweitig benötigt werden, vorteilhaft eingesetzt werden können, um die komplexe Auswertung der fahrzeugeigenen Betriebsdaten vor Ort im Kraftfahrzeug vorzunehmen, so dass nur entsprechende Ergebnisdaten, mithin eine deutlich reduzierte Datenmenge, an die Servereinrichtung, also das Backend, zurückübermittelt werden muss. Dabei werden innerhalb des Kraftfahrzeugs im Auswertevorgang Auswertungsalgorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, die entweder in den Anweisungsdaten bereits enthalten sein können, alternativ jedoch durch einen Teil der Anweisungsdaten parametrisiert werden können, wenn sie in einer grundsätzlichen Form bereits im Kraftfahrzeug vorliegen. Als maschinelle Lernverfahren gelten dabei alle Methoden und Auswertungsalgorithmen, die mittels stochastischer, probabilistischer Methoden auf geordnete (Clustering) oder ungeordnete Eingangsdatenmengen, die wenigstens eine Untermenge der Betriebsdaten darstellen, angewandt werden, um ein- bis mehrdimensionale Abhängigkeiten zwischen den Eingangsdaten und/oder daraus abgeleiteten Zwischendaten ableiten zu können. Dabei ist für einen Auswertevorgang ein spezifisches Auswertungsziel (Trainingsziel) vorgegeben, beispielsweise aufzufindende Zusammenhänge in Form von Zielfunktionen, deren Funktionsparameter im Auswertungsverfahren optimiert bestimmt werden sollen.
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Dabei zeichnet sich das hier vorgeschlagene Verfahren insbesondere durch die Austauschbarkeit der Auswertevorgänge und somit insbesondere auch der Auswertungsziele aus. Eine geeignete Backendstruktur, die wenigstens eine Servereinrichtung, verteilt in einen Schwarm von Kraftfahrzeugen an wenigstens ein Kraftfahrzeug umfassende Gruppen oder insbesondere auch alle Kraftfahrzeuge spezifische Auswertungsziele, die dann beispielsweise in einer neuen oder aktualisierten, dem Kraftfahrzeug wieder bereitstellbaren Funktion für ein Fahrzeugsystem resultieren können.
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Die wenigstens eine Servereinrichtung kann dabei insbesondere auch als eine Cloud realisiert sein, die mithin mehrere Recheneinheiten, die miteinander kommunizieren, umfassen kann.
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Die Teile des Datenauswertungssystems bildenden und somit wenigstens mit der Servereinrichtung, insbesondere auch untereinander kommunizierenden Kraftfahrzeuge sammeln mithin alle verfügbaren und/oder alle spezifisch angeforderten Betriebsdaten zunächst in einer internen fahrzeugeigenen Speichereinrichtung. Über die wenigstens teilweise drahtlose Kommunikationsschnittstelle zur Infrastruktur, konkret also der Servereinrichtung, wird die zu lernende/trainierende Aufgabe in Form der Anweisungsdaten dem Kraftfahrzeug bereitgestellt. Sobald das Kraftfahrzeug, worauf im Folgenden noch näher eingegangen werden wird, freie Rechenressourcen besitzt, werden die gesammelten Betriebsdaten in der Speichereinrichtung durch die mathematischen und algorithmischen Verfahren, wie sie durch die Anweisungsdaten beschrieben sind, prozessiert. Jedes Kraftfahrzeug kann hierbei bevorzugt eine zentrale Koordinationseinrichtung als intelligente Zentraleinheit aufweisen, die den anstehenden Auswertevorgang auf die spezifischen und geeigneten Recheneinrichtungen des Kraftfahrzeugs beziehungsweise deren Prozessoren verteilt und auf die in der Speichereinrichtung gesammelten Betriebsdaten anwendet. Nach erfolgter Ergebniserzeugung wird der Servereinrichtung das fertige Berechnungsergebnis in Form von Ergebnisdaten zurückübermittelt.
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Damit sind eine Vielzahl von Vorteilen verbunden. So werden Kommunikationsverbindungen, seien es drahtlose oder drahtgebundene Anteile, nicht mit ungefilterten, unausgewerteten Betriebsdaten belastet. Es existiert ein massives Einsparpotential an Speicherplatz seitens der wenigstens einen Servereinrichtung. Lernmethoden werden durch ein Backend an die Kraftfahrzeuge übergeben und nur das fertige Lernergebnis kommt, insbesondere zur Überprüfung und/oder Validierung, zurück an das durch die wenigstens eine Servereinrichtung gebildete Backend. Eine Vielzahl von von verschiedenen Kraftfahrzeugen ermittelten Ergebnisdaten können in der zentralen Servereinrichtung wieder zu einer neuen Information fusioniert werden.
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Die Erfindung nutzt freie Berechnungsressourcen vernetzter Kraftfahrzeuge zweckmäßig aus, um deren Technologie weiterentwickeln zu können. Dabei ist es besonders vorteilhaft, dass mittels der Anweisungsdaten sowohl die Auswertungsmethoden als auch die Auswertungsziele austauschbar sind, so dass die Kraftfahrzeuge mithin auf spezielle technische Fragestellungen als Auswertungsziel konfiguriert werden können. Es ergibt sich schließlich eine anwendungsnahe Schnittstelle zwischen Maschinenlernverfahren und Schwarmdatennutzung unter optimaler Verwendung der verfügbaren Ressourcen. Insbesondere kann das erfindungsgemäße Vorgehen auch als eine Auslagerung und ein Ausrollen der Evolution der Schwarmintelligenz auf eine Fahrzeugflotte verstanden werden.
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Die Betriebsdaten können dabei den Anforderungen entsprechend aus allen im Kraftfahrzeug verfügbaren Informationen ausgewählt werden. Insbesondere können die Betriebsdaten Sensordaten und/oder den Betrieb von Komponenten des Kraftfahrzeugs beschreibende Komponentendaten umfassen. Im Hinblick auf insbesondere auch voraussichtlich vorzunehmende Auswertevorgänge beziehungsweise anstehende Auswertungsziele sollte eine möglichst breite Datenbasis geschaffen werden, um mögliche Variationen in den geforderten Eingangsdaten für zukünftige Auswertevorgänge zu erlauben.
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Zweckmäßigerweise kann der Auswertevorgang in dem Kraftfahrzeug bei Eintritt eines wenigstens eine verfügbare, nicht anderweitig genutzte Recheneinrichtung anzeigenden Ausführungskriteriums durchgeführt werden. Nachdem die Recheneinrichtungen in den Kraftfahrzeugen für andere Zwecke vorgesehen sind, insbesondere zur Realisierung verschiedener Funktionen von Fahrzeugsystemen, sind Auswertevorgänge nur dann sinnvoll möglich, wenn auch eine entsprechende freie, nicht anderweitig benötigte Rechenleistung besteht, um den Auswertevorgang durchführbar zu gestalten. Derartiges kann durch ein Ausführungskriterium entsprechend überprüft werden, welches auch das Vorhandensein anderer benötigter Ressourcen, insbesondere von Zeit und Energie berücksichtigen kann.
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Dabei kann zweckmäßigerweise vorgesehen sein, dass das Ausführungskriterium bei einem abgestellten, insbesondere geparkten Zustand des Kraftfahrzeugs erfüllt ist. Sobald das Kraftfahrzeug nicht mehr bewegt wird, beispielsweise zwischen zwei Fahrten, steht für eine Berechnung beziehungsweise für die Verwendung der Recheninfrastruktur des Kraftfahrzeugs freie Zeit und freie Prozessorleistung zur Verfügung. Der Stillstand des Kraftfahrzeugs, insbesondere außerhalb einer Betriebsphase, stellt mithin einen Zeitpunkt dar, zu dem das Kraftfahrzeug die benötigten freien Ressourcen aufweisen kann.
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Vorzugsweise kann das Ausführungskriterium zusätzlich mindestens eine eine hinreichende zur Verfügung stehende Energie für die Auswertung beschreibende Energiebedingung überprüfen. Das Durchführen des Auswertevorgangs im Kraftfahrzeug benötigt auch eine gewisse Menge an Energie, die, wenn keine externe Energiequelle beziehungsweise sonstige Energieerzeugung im Kraftfahrzeug zur Verfügung steht, von kraftfahrzeuginternen Energiequellen geliefert werden muss, welche nicht zu stark entleert werden dürfen, so dass es sich anbietet, beispielsweise den Ladezustand einer im Kraftfahrzeug vorhandenen Batterie zu überprüfen.
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Besonders vorteilhaft lässt sich die vorliegende Erfindung jedoch bei Kraftfahrzeugen anwenden, die, beispielsweise zum Betrieb eines Elektromotors, einen wiederaufladbaren Energiespeicher, insbesondere eine Batterie, im Kraftfahrzeug aufweisen und entsprechend häufig außerhalb von Betriebsphasen an eine externe Energiequelle, beispielsweise eine Ladesäule, angeschlossen werden, so dass dem Kraftfahrzeug die benötigten Energieressourcen für einen Auswertevorgang außerhalb einer Betriebsphase zur Verfügung stehen. Mithin kann vorgesehen sein, dass zur Erfüllung der Energiebedingung ein Anschluss des Kraftfahrzeugs an eine externe elektrisch Energiequelle, insbesondere zum Laden einer Batterie des Kraftfahrzeugs, erforderlich ist. Eine derartige Ausgestaltung betrifft insbesondere Elektrofahrzeuge und Plug-In-Hybriden.
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Der Umstand eines aktiv an den Auswertevorgängen beteiligten Kraftfahrzeugs bei Fahrzeugparksituationen wird durch die Elektrifizierung des Antriebsstrangs und die damit einhergehende forcierte Anbindung stehender Kraftfahrzeuge an ein zentrales und intelligent vernetztes Energieversorgungssystem unterstützt, da dann in jedem Fall hinreichende Energie zur Verfügung steht, um Auswertevorgänge vorzunehmen.
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Zusätzlich kann auch vorgesehen sein, dass das Ausführungskriterium eine Zeitbedingung überprüft, welche letztlich ausdrückt, ob es sich bei der zu erwartenden Zeit, in der die Rechenressourcen zur Verfügung stehen, um eine lohnenswerte Zeitspanne zur Durchführung wenigstens eines Teils des Auswertevorgangs handelt. Hierbei können auch Nutzungsdaten des Kraftfahrzeugs aus der Vergangenheit berücksichtigt werden, um beispielsweise abzuschätzen, ob das Kraftfahrzeug nur für eine sehr kurze Zeit, beispielsweise eine Besorgung, abgestellt wird, oder ob mit einer längeren Nichtbetriebsphase zu rechnen ist, in der ein Auswertevorgang insbesondere auch vollständig abgeschlossen werden kann.
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Eine zweckmäßige Weiterbildung der vorliegenden Erfindung sieht vor, dass nach Beginn oder nach Beendigung des Auswertevorgangs aufgenommene Betriebsdaten zur Plausibilisierung der Ergebnisdaten und/oder durch einen zusätzlichen oder fortgesetzten Auswertevorgang zur Verbesserung der Ergebnisdaten verwendet werden. Ist der Auswertevorgang mit den in der Speichereinrichtung vorliegenden Betriebsdaten abgeschlossen, können neu eingefahrene Betriebsdaten beispielsweise als Testbasis beziehungsweise Testvektor für die Überprüfung des Auswertungsergebnisses verwendet werden. Selbstverständlich ist es auch denkbar, insbesondere bei größeren hinzugekommenen Mengen an Betriebsdaten, die Ergebnisdaten durch weitere Auswertung der neu hinzugekommenen Betriebsdaten noch zu verfeinern. Nach Beginn beziehungsweise Beendigung des Auswertevorgangs hinzugekommene Betriebsdaten können also sowohl zur Plausibilisierung der Ergebnisdaten als auch zu deren Verbesserung eingesetzt werden.
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Mit besonderem Vorteil bildet die wenigstens eine Recheneinrichtung der Kraftfahrzeuge jeweils eine parallelisierte Berechnungen erlaubende Berechnungsstruktur, wobei wenigstens ein Teil der Durchführung des Auswertevorgangs parallelisiert erfolgt. Viele in Kraftfahrzeugen mit modernen Fahrzeugsystemen anfallende Berechnungsaufgaben, beispielsweise die Auswertung von mit einem optischen Umfeldsensor aufgenommenen Bilddaten, erfordert bereits, um die benötigten Echtzeitkriterien zu erfüllen, eine Parallelisierung von Rechenvorgängen, so dass eine für viele Auswertevorgänge besonders geeignete Berechnungsstruktur in den Kraftfahrzeugen ohnehin bereits vorliegt, beispielsweise in Form von mehrere Prozessoren und/oder Prozessoren mit mehreren Prozessorkernen aufweisenden Steuergeräten. Gerade bei großen Datenmengen, wobei sich bei den als Eingangsdaten verwendeten Betriebsdaten um derartige handelt, eignen sich nämlich Rechnerarchitekturen besonders, die für sich stark wiederholende Vorgänge durch massive Parallelisierung der Rechenschritte optimiert sind. Besonders in der Bildverarbeitung ist dieser Umstand häufig relevant, wenn spezifische Transformationen/Rechenschritte auf alle Pixel eines Bildes anzuwenden sind und dergleichen. Die wenigstens eine Recheneinrichtung kann mithin insbesondere eine im Kraftfahrzeugbetrieb insbesondere zur Bildverarbeitung genutzte GPU, insbesondere eine mehrere Prozessorkerne umfassende GPU, umfassen.
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Besonders zweckmäßig ist es auch, wenn wenigstens ein zur wenigstens teilweise automatischen Fahrzeugführung ausgebildetes Fahrzeugsystem umfassende Kraftfahrzeuge verwendet werden. Gerade autonome Kraftfahrzeuge beziehungsweise hochautomatisierte Kraftfahrzeuge verfügen systemimmanent über eine sehr große Menge an verfügbarer Rechenleistung und häufig auch über parallelisierte Berechnungen erlaubende Berechnungsstrukturen.
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Eine besonders vorteilhafte Weiterbildung der vorliegenden Erfindung sieht vor, dass bei eine aufladbare elektrische Energiequelle aufweisenden Kraftfahrzeugen die Kommunikation mit der Servereinrichtung und/oder einem anderen der Kraftfahrzeuge wenigstens teilweise über ein auch als drahtgebundene Kommunikationsverbindung dienendes Ladekabel erfolgt. Die Energiequelle kann dabei, wie bereits dargelegt, bevorzugt eine Batterie sein, die insbesondere einem Elektromotor des Kraftfahrzeugs zugeordnet sein kann. Damit setzt die vorliegende Erfindung auf eine häufig ohnehin vorgesehene Kommunikationsstruktur auf, nachdem bei der Anbindung stehender Kraftfahrzeuge an ein zentrales und intelligent vernetztes Energieversorgungssystem beim Aufladen oft auch ein kontinuierlicher Informationsaustausch zwischen dem Kraftfahrzeug und der Infrastruktur erfolgt, beispielsweise, um ein Niedervoltspannungsnetz durch den Energieversorger zu stabilisieren. Die über das Ladekabel entstehende drahtgebundene Kommunikationsverbindung kann jedoch über die reine Kommunikation mit dem Energieversorgungssystem hinaus auch eine allgemeine WiredWAN-Verbindung sein, die breitbandigen Zugang in wenigstens ein Netzwerk, insbesondere das Internet, bietet, und somit eine schnelle und effektive Kommunikationsmöglichkeit mit der wenigstens einen Servereinrichtung sowie gegebenenfalls wenigstens einem Teil der übrigen Kraftfahrzeuge bietet.
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Mithin kann zweckmäßigerweise vorgesehen sein, dass die Übertragung der Anweisungsdaten und/oder der Ergebnisdaten und/oder von Betriebsdaten, falls diese übertragen werden sollen, wenigstens teilweise, bevorzugt ausschließlich, bei Bestehen der Kommunikationsverbindung über diese erfolgt. Es sind also auch Ausgestaltungen denkbar, in denen nur dann ein Datenaustausch eines Kraftfahrzeugs mit dem restlichen Datenauswertungssystem erfolgt, wenn die Kommunikationsverbindung über das Ladekabel gegeben ist, um so immer eine maximale Übertragungsbandbreite und/oder Erreichbarkeit zur Verfügung zu haben.
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Eine vorteilhafte Weiterbildung der vorliegenden Erfindung sieht vor, dass durch die Servereinrichtung erhaltene Ergebnisdaten dort durch Vergleich mit von anderen Kraftfahrzeugen erhaltenen Ergebnisdaten und/oder dort vorliegenden Vergleichsdaten überprüft werden und/oder Ergebnisdaten mehrerer Kraftfahrzeuge mittels eines weiteren Auswertevorgangs, insbesondere seitens der Servereinrichtung, zu einem gemeinsamen Auswertungsergebnis zusammengeführt werden. Seitens der Servereinrichtung erfolgt mithin eine Validierung der Ergebnisdaten und/oder eine Prüfung des Trainingserfolgs, insbesondere ergänzend zu einer Kombination der Ergebnisdaten verschiedener Kraftfahrzeuge zu einer Gesamtinformation, um möglichst viele Informationsstränge zusammenzuführen und insbesondere zu verbessernde und/oder neu zu entwickelnde Funktionen von Fahrzeugsystemen auf der bestmöglichen Grundlage auszugestalten.
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Dabei sei an dieser Stelle angemerkt, dass auch eine Ausgestaltung denkbar ist, in der zumindest teilweise eine Überprüfung und/oder Validierung der Ergebnisdaten anhand von von der Servereinrichtung bereitgestellten Validierungs- und/oder Überprüfungsdaten, die an das Kraftfahrzeug zu übermitteln sind, auch bereits innerhalb des Kraftfahrzeugs erfolgen kann, was jedoch weniger bevorzugt ist.
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Wie bereits erwähnt, ist es zweckmäßig, innerhalb des Kraftfahrzeugs grundsätzlich eine bestimmte Menge an Betriebsdaten in der Speichereinrichtung vorzuhalten. Mithin kann insbesondere vorgesehen sein, dass in den Kraftfahrzeugen auch bei nicht vorliegenden Anweisungsdaten bzw. nicht aktivem Auswertevorgang eine Mehrzahl unterschiedlicher Betriebsdaten aufgenommen und in der Speichereinrichtung gespeichert werden, wobei Eingangsdaten des durch die Anweisungsdaten beschriebenen Auswertungsvorgangs wenigstens eine Teilmenge der aufgenommenen Betriebsdaten bilden. Auf diese Art und Weise kann idealerweise sofort bei Erhalt der Anweisungsdaten mit dem Auswertevorgang begonnen werden, beziehungsweise dann, wenn das nächste Mal das Ausführungskriterium erfüllt ist, nachdem die benötigten Betriebsdaten bereits erfasst wurden. Ansonsten kann selbstverständlich in weniger bevorzugten Ausgestaltungen dem Auswertevorgang noch eine Betriebsdatenaufnahmephase vorausgehen.
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Dabei muss eine Übertragung von Daten an die Servereinrichtung nicht unmittelbar erfolgen, das bedeutet, es kann vorgesehen sein, dass an die Servereinrichtung zu übertragende Betriebsdaten und/oder Ergebnisdaten in der Speichereinrichtung vorgehalten werden und erst bei Erfüllung eines wenigstens eine vorbestimmte Übertragungsbandbreite und/oder die Unterschreitung eines Kostenschwellwerts für die Übertragung zusichernden Kommunikationskriteriums übertragen werden. Die im Fahrzeug insbesondere durch Auswertung erhobenen Daten werden in der Speichereinrichtung im Kraftfahrzeug mithin solange gesammelt, bis die Übertragung mit hoher Datenrate beziehungsweise geringem Kostenaufwand möglich ist. Beispielsweise kann, wie bereits angedeutet wurde, eine Datenübermittlung immer dann erfolgen, wenn eine Kommunikationsverbindung über ein Ladekabel bereitgestellt wird; andere Möglichkeiten sind die Anmeldung des Kraftfahrzeugs in einem WLAN und dergleichen.
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In einer besonders zweckmäßigen Weiterbildung der vorliegenden Erfindung kann vorgesehen sein, dass für einen Auswertevorgang einem einzelnen Kraftfahrzeug mehrere dem gleichen Auswertungsziel zugeordnete Auswertungsalgorithmen enthaltende oder beschreibende Anweisungsdaten übermittelt werden, wobei als Ergebnisdaten zusätzlich die Leistungsfähigkeit und/oder Verlässlichkeit der jeweiligen Auswertungsalgorithmen beschreibende Bewertungsdaten ermittelt werden, wonach der am besten bewertete Auswertungsalgorithmus für Auswertevorgänge in anderen Kraftfahrzeugen verwendet wird. Die Bewertungsdaten können dabei insbesondere die Robustheit, die Verlässlichkeit der das Auswertungsziel betreffenden Ergebnisdaten, die Plausibilität der das Auswertungsziel betreffenden Ergebnisdaten und/oder weitere Informationen enthalten. Die Idee hierbei ist es, verschiedene Auswertungsalgorithmen in einem einzelnen Kraftfahrzeug zu testen und nach erfolgreichem Testdurchlauf erst der Gesamtflotte zur Verfügung zu stellen. Dabei kann der Auswertungsalgorithmus mit der besten und stabilsten Performance anschließend einer größeren Menge von Kraftfahrzeugen mit entsprechenden Anweisungsdaten übergeben werden, so dass auch immer der am besten geeignetste Auswertungsalgorithmus gewählt wird.
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Es sei an dieser Stelle noch angemerkt, dass auch vorgesehen sein kann, dass die Datenübertragung in dem Datenauswertungssystem wenigstens teilweise verschlüsselt erfolgt. Dabei können grundsätzlich bekannte Verschlüsselungstechniken verwendet werden, beispielsweise die Nutzung von Schlüsseln der Kommunikationspartner. So kann beispielsweise ein „Abhören“ von Entwicklungsdaten durch andere Unternehmen und dergleichen vermieden werden.
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Neben dem Verfahren betrifft die vorliegende Erfindung auch ein Datenauswertungssystem, welches wenigstens eine mit einer Vielzahl von Kraftfahrzeugen kommunizierende Servereinrichtung und die Kraftfahrzeuge umfasst und zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens ausgebildet ist. Sämtliche Ausführungen bezüglich des erfindungsgemäßen Verfahrens lassen sich analog auf das erfindungsgemäße Datenauswertungssystem übertragen, mit welchem mithin ebenso die bereits genannten Vorteile erhalten werden können.
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Weitere Vorteile und Einzelheiten der vorliegenden Erfindung ergeben sich aus den im Folgenden beschriebenen Ausführungsbeispielen sowie anhand der Zeichnung. Dabei zeigen:
- 1 einen Ablaufplan eines Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens,
- 2 einen Ablaufplan von Unterschritten des Verfahrens gemäß 1, und
- 3 eine Prinzipskizze eines erfindungsgemäßen Datenauswertungssystems.
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1 zeigt einen Ablaufplan eines Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens. Darin sollen möglichst große Datenmengen an während des tatsächlichen Betriebs von Kraftfahrzeugen aufgenommenen Betriebsdaten der Kraftfahrzeuge in Auswertevorgängen innerhalb eines Datenauswertungssystems durch Nutzung von Methoden des maschinellen Lernens ausgewertet werden, um Ergebnisdaten oder allgemein Informationen zu liefern, die genutzt werden können, um neue Funktionen für Fahrzeugsysteme zu entwickeln und/oder bestehende Funktionen von Fahrzeugsystemen zu verbessern. Hierzu ist jede konkrete Auswertungsaufgabe durch ein entsprechendes Auswertungsziel gekennzeichnet, welches beispielsweise einen aus den als Eingangsdaten verwendeten Betriebsdaten ermittelbaren Zusammenhang in Form eines funktionalen Ausdrucks, also als Zielfunktion, umfassen kann. Konkrete Ausweitungsziele können dabei vielfältiger Natur sein, beispielsweise festzustellen, wie Fahrer typischerweise in bestimmten Fahrsituationen reagieren, auf welche Art und Weise die verlässlichsten Schlussfolgerungen aus Sensordaten des Kraftfahrzeugs gezogen werden können, wie bestimmte Sensordaten miteinander korreliert sind und dergleichen.
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Das Datenauswertungssystem, das hier verwendet wird, umfasst eine durch wenigstens eine Servereinrichtung gebildete Cloud und eine Vielzahl von Kraftfahrzeugen, beispielsweise eine Flotte von Kraftfahrzeugen eines Herstellers, der auch mit der Entwicklung beziehungsweise Verbesserung der entsprechenden Funktionen beschäftigt ist. Diese Kraftfahrzeuge sind vorliegend zur Kommunikation miteinander und auch mit der wenigstens einen Servereinrichtung ausgebildet. Allerdings finden vorliegend die Auswertungsvorgänge nicht dadurch statt, dass die in den Kraftfahrzeugen aufgenommenen Betriebsdaten vollständig an die wenigstens eine Servereinrichtung übermittelt und dort verarbeitet werden, sondern die Betriebsdaten werden bereits in den Kraftfahrzeugen ausgewertet, um die zu übertragende Datenmenge an die wenigstens eine Servereinrichtung zu reduzieren. Die wenigstens eine Servereinrichtung bildet ein Backend, wobei gegebenenfalls auch unterschiedliche Kommunikationswege von den Kraftfahrzeugen zu der Servereinrichtung genutzt werden können, beispielsweise solche, die wenigstens teilweise drahtlos sind und/oder das Internet nutzen. Bevorzugt ist es jedoch, einen komplett drahtgebundenen, breitbandigen Kommunikationsweg heranzuziehen, weshalb die vorliegend verwendeten Kraftfahrzeuge eine wiederaufladbare Energiequelle in Form einer Batterie aufweisen und ein entsprechend zur Verbindung mit einer externen Energiequelle genutztes Ladekabel auch eine Kommunikationsverbindung, insbesondere WiredWAN, bereitstellt. Das bedeutet, immer wenn die Kraftfahrzeuge zum Laden an die externe Energiequelle angeschlossen sind, besteht ein besonders breitbandiger und komplett drahtgebundener Kommunikationsweg zur Servereinrichtung.
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Unabhängig davon, ob aktuell ein Auswertevorgang durchgeführt werden soll, werden in den Kraftfahrzeugen ständig Betriebsdaten aufgenommen und in einer Speichereinrichtung des jeweiligen Kraftfahrzeugs abgespeichert, was durch den Schritt S1 in 1 symbolisiert wird. Die aufzuzeichnenden Betriebsdaten sind dabei so gewählt, dass möglichst alle zukünftig benötigten Sätze von Eingangsdaten für Auswertevorgänge vorliegen.
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Wird in einem Schritt S2 festgestellt, dass ein neuer Auswertevorgang ansteht, werden zunächst mögliche Auswertungsalgorithmen seitens der wenigstens einen Servereinrichtung ausgewählt. Dabei sei bereits an dieser Stelle angemerkt, dass sich die Auswertungsalgorithmen vorliegend auf das meist mit steigender Datenmenge immer aufwändiger durchzuführende maschinelle Lernen (machine learning) beziehen, beispielsweise also das Trainieren von neuronalen Netzen. In einem solchen Fall können Ergebnisdaten beispielsweise Parameter zur Parametrisierung eines neuronalen Netzes sein; selbstverständlich sind auch andere Varianten bekannt, ein maschinelles Lernen zu realisieren, beispielsweise durch Vorgabe von Zielfunktionen und Ermittlung von die Zielfunktion beschreibenden Parametern. Das bedeutet, der neue Auswertevorgang, der gewünscht ist, ist gekennzeichnet durch ein Auswerteziel, das bedeutet bestimmte gewollte Ergebnisdaten, und die Mehrzahl an Auswertungsalgorithmen, die im Schritt S2 backendseitig bestimmt wird, bezieht sich auf dasselbe Auswerteziel.
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Es werden nun für ein einzelnes Kraftfahrzeug, welches vorbestimmt sein kann oder aber aufgrund bestimmter Auswahlkriterien gewählt werden kann, Anweisungsdaten zusammengestellt, die die verschiedenen im Schritt S2 ausgewählten Auswertungsalgorithmen umfassen oder beschreiben und zudem Anweisungen enthalten, zusätzlich als Ergebnisdaten für jeden der Auswertungsalgorithmen Bewertungsdaten zu ermitteln, die sich auf die Robustheit der Ausführung und/oder die Verlässlichkeit der Ergebnisdaten beziehen können. Diese Anweisungsdaten werden in einem Schritt S3 an das ausgewählte einzelne Kraftfahrzeug übersendet, wo sie über eine entsprechende Kommunikationseinrichtung des Kraftfahrzeugs empfangen werden. In einem durch den Kasten 1 hervorgehobenen Block wird der Auswertevorgang in einem Schritt S4, hier unter Verwendung aller Auswertungsalgorithmen, durchgeführt, woraufhin in einem Schritt S5 die Ergebnisdaten und somit auch die Bewertungsdaten an die wenigstens eine Servereinrichtung rückübermittelt werden. Dabei werden, wie durch den Pfeil 2 gekennzeichnet, die entsprechenden Betriebsdaten des Kraftfahrzeugs, die in der Speichereinrichtung vorliegen, herangezogen, welche als Eingangsdaten für die verschiedenen Auswertungsalgorithmen benötigt werden. Die genaue Ausgestaltung des Auswertungsblocks 1 wird unten im Hinblick auf 2 genauer diskutiert werden.
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In einem Schritt S6 werden die an die wenigstens eine Servereinrichtung zurückübermittelten Ergebnisdaten, umfassend auch die Bewertungsdaten, ausgewertet, um den am besten bewerteten Auswertungsalgorithmus auszuwählen und zum Gegenstand neuer Anweisungsdaten zu machen, die nur noch diesen ausgewählten Auswertungsalgorithmus betreffen und an eine Vielzahl von Kraftfahrzeugen übersendet werden, gegebenenfalls sogar alle Kraftfahrzeuge der in dem Datenauswertungssystem enthaltenen Fahrzeugflotte. Bevorzugt wird dabei der beschriebene drahtgebundene Übertragungsweg genutzt.
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Werden in den Kraftfahrzeugen die Anweisungsdaten empfangen, starten diese jeweils wieder einen Auswertungsblock 1 wie oben erwähnt, das bedeutet, in einem Schritt S4 in jedem Kraftfahrzeug wird der Auswertevorgang durchgeführt, wobei in einem Schritt S5 in jedem Kraftfahrzeug die Rückübermittlung der entstehenden Ergebnisdaten, die hier selbstverständlich keine Bewertungsdaten mehr umfassen müssen, vorgenommen. Die Vielzahl der Kraftfahrzeuge wird dabei durch entsprechende Fortsetzungspunkte angedeutet.
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Bei den Kraftfahrzeugen handelt es sich vorliegend um solche, die zur wenigstens teilweise automatischen Fahrzeugführung ausgebildete Fahrzeugsysteme und eine Vielzahl von Umfeldsensoren und sonstigen Fahrzeugsensoren aufweisen, für deren Funktionen beziehungsweise kraftfahrzeuginternen Auswertevorgänge von Sensordaten wenigstens eine Recheneinrichtung in jedem Kraftfahrzeug enthalten ist, üblicherweise mehrere Recheneinrichtungen, beispielsweise Steuergeräte, die jeweils wiederum wenigstens einen, insbesondere mehrere, Prozessoren enthalten können, die bevorzugt wenigstens teilweise als Mehrkernprozessoren ausgebildet sind. Dabei werden insbesondere auch graphische Prozessoreinheiten (GPU) verwendet, die, wie auch andere Varianten von Prozessoren, die Parallelisierung von Berechnungsprozessen erlauben, was im Rahmen des hier dargestellten Verfahrens bei der Durchführung des Auswertevorgangs ebenso genutzt wird, indem wenigstens ein Teil der im Auswertevorgang erforderlichen Berechnungsprozesse parallelisiert durchgeführt werden.
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Grundlage für die Auswertung bilden auch hier die jeweiligen von dem Kraftfahrzeug aufgenommenen Betriebsdaten, vgl. Pfeil 3, wobei noch darauf hingewiesen sei, dass nach Beginn oder nach Beendigung des Auswertevorgangs aufgenommene Betriebsdaten innerhalb der Kraftfahrzeuge selbst auch zur Plausibilisierung der Ergebnisdaten herangezogen werden können; ist beispielsweise gemäß der Anweisungsdaten ein Liefertermin für die Ergebnisdaten festgesetzt, der noch in der Zukunft liegt, kann selbstverständlich der Auswertevorgang für diese Betriebsdaten wiederholt oder entsprechend ergänzt werden.
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Die von den Kraftfahrzeugen rückübertragenen Ergebnisdaten werden in der zentralen Servereinrichtung in Schritt S7 auf verschiedene Art und Weise genutzt. Zum einen können die Ergebnisdaten unterschiedlicher Kraftfahrzeuge zur gegenseitigen Plausibilisierung und/oder Validierung genutzt werden, zum anderen ist es aber in vielen Fällen auch vorgesehen, die Ergebnisdaten mehrerer Kraftfahrzeuge mittels eines weiteren Auswertevorgangs seitens der wenigstens einen Servereinrichtung zu einem gemeinsamen Auswertungsergebnis zusammenzuführen, um als Grundlage der neu zu entwickelnden und/oder zu verbessernden Funktion möglichst viele Informationsstränge zusammenzuführen.
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2 zeigt eine mögliche konkrete Ausgestaltung der Schritte S4 und S5. Dabei werden in einem Schritt S4a die Anweisungsdaten empfangen und anhand der Anweisungsdaten wird der Auswertevorgang entsprechend vorbereitet. Sodann wird ein Ausführungskriterium im Schritt S4b ausgewertet. Das Ausführungskriterium soll vorliegend zum einen sicherstellen, dass hinreichend viele freie Rechenressourcen vorliegen, um den Auswertevorgang durchzuführen, zum anderen aber auch, dass auch eine hinreichende Energie vorhanden ist, um die wenigstens eine kraftfahrzeugseitige Recheneinrichtung bei der Ausführung des Auswertevorgangs zu speisen. Nachdem es sich bei den hier diskutierten Kraftfahrzeugen um solche mit einer wiederaufladbaren Batterie handelt, die mithin regelmäßig mit einer externen Energiequelle verbunden werden, prüft das Ausführungskriterium eine Energiebedingung, die anzeigt, dass ein Anschluss des Kraftfahrzeugs an die externe elektrische Energiequelle, beispielsweise eine Ladesäule, vorliegt. Zudem wird im Ausführungskriterium überprüft, dass keine Betriebsphase des Kraftfahrzeugs vorliegt, dieses also insbesondere abgestellt im Sinne eines Parkens ist. Das Ausführungskriterium ist vorliegend also insbesondere erfüllt, wenn das Kraftfahrzeug geparkt und an eine elektrische externe Energiequelle angeschlossen ist. Gegebenenfalls kann als weitere Bedingung im Ausführungskriterium auch überprüft werden, ob eine nennenswerte Parkzeitspanne zu erwarten ist.
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Ist das Ausführungskriterium nicht erfüllt, wird es zyklisch neu überprüft; ist es erfüllt, beginnt in einem Schritt S4c die Durchführung des eigentlichen Auswertevorgangs, das bedeutet, Betriebsdaten aus der Speichereinrichtung werden durch die wenigstens eine Recheneinrichtung mittels des durch die Anweisungsdaten beschriebenen Auswertungsalgorithmus des maschinellen Lernens ausgewertet, um dem Auswertungsziel entsprechende Ergebnisdaten zu ermitteln. Der Auswertevorgang endet mit der Verarbeitung aller verfügbaren Betriebsdaten zu Ergebnisdaten oder dann, wenn eine Betriebsphase des Kraftfahrzeugs beginnt und die Rechenressourcen des Kraftfahrzeugs wieder für den Fahrbetrieb benötigt werden. Entsprechend wird in einem Schritt S4d noch überprüft, ob der Auswertevorgang bereits vollständig abgeschlossen ist. Ist dies nicht der Fall, wird mittels des Ausführungskriteriums S4b weiterhin überwacht, wann die Fortführung erfolgen kann.
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Zur Koordination kann innerhalb des Kraftfahrzeugs im Übrigen eine intelligente Zentraleinheit vorgesehen sein, die die Berechnungsprozesse des Auswertevorgangs auf die spezifischen und geeigneten Prozessoren der Recheneinrichtung verteilt.
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Erhaltene Ergebnisdaten werden in der Speichereinrichtung abgespeichert und zur späteren Übersendung vorgehalten. Um diese vorzunehmen, wird in einem Schritt S5a die Erfüllung eines Kommunikationskriteriums überprüft, vorliegend, ob die Kommunikationsverbindung über das Ladekabel zu der wenigstens einen Servereinrichtung aufgebaut werden kann. So ist eine schnelle, breitbandige und insbesondere auch kosteneffiziente Übertragungsmethode gegeben. Selbstverständlich sind auch andere Ausgestaltungen des Kommunikationskriteriums denkbar, die beispielsweise die Anmeldung in einem WLAN und/oder allgemein die Kosteneffizienz überprüfen.
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In einem Schritt S5b erfolgt bei Erfüllung des Kommunikationskriteriums dann die Übermittlung der Ergebnisdaten an die wenigstens eine Servereinrichtung.
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3 zeigt schließlich eine Prinzipskizze eines erfindungsgemäßen Datenauswertungssystems 4, welches neben der wenigstens einen, die Cloud 5 bildenden Servereinrichtung 6 eine Vielzahl von Kraftfahrzeugen 7 umfasst. Die Kraftfahrzeuge 7 umfassen jeweils eine Kommunikationseinrichtung 8 zur Kommunikation innerhalb des Datenauswertungssystems, insbesondere mit der Cloud 5, und, wie erwähnt, wenigstens eine Recheneinrichtung 9. Weitere Komponenten der Kraftfahrzeuge 7 sind vorliegend der Übersichtlichkeit halber nicht gezeigt und umfassen die Sensoren und Fahrzeugsysteme, mit denen die Betriebsdaten aufgenommen werden, die in der Speichereinrichtung 10 abgelegt werden, eine Batterie, die über einen entsprechenden Ladeanschluss und ein Ladekabel von einer externen Energiequelle aufgeladen werden kann und dergleichen. Die Kommunikation in dem Datenauswertungssystem kann wenigstens teilweise verschlüsselt erfolgen.
