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Die Erfindung betrifft eine Steuereinrichtung, ein Verfahren zur Steuerung eines Steuergeräts, ein entsprechendes computerlesbares Speichermedium und ein Steuersystem.
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Es ist im Stand der Technik bekannt, Fehlfunktionen von Steuergeräten während einer Wartung festzustellen, insbesondere wenn sich das Fahrzeug in der Werkstatt befindet. Darüber hinaus sind Verfahren bekannt, die während des Betriebs eines Fahrzeugs feststellen, ob eine Abweichung von einem erwarteten Verhalten einer Komponente oder des Gesamtfahrzeugs vorliegt. Hierzu werden unter anderem Verfahren der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens verwendet. Verfahren, die während des Betriebs ausgeführt werden, bezeichnet man auch als online Diagnoseverfahren.
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Ein Nachteil der Verfahren im Stand der Technik ist, dass durch eine Beschädigung eines Steuergeräts in der Regel ein Teil bzw. Gesamtausfall des betroffenen Systemverbundes mit entsprechend geänderten Systemverhalten einhergeht. Das Verhalten des Fahrzeugs mit den beschädigten Komponenten ist daher unsicher. Es hat sich somit herausgestellt, dass die bisher verfügbaren online Diagnoseverfahren nicht ausreichend sind.
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Darüber hinaus sind moderne Fahrzeuge, die über eine Reihe von Konnektivitätsfunktionen verfügen, der Gefahr von Cyberangriffen ausgesetzt. So ist es denkbar, dass ein Fahrzeug derart manipuliert wird, dass eine Funktion des Fahrzeugs nicht mehr möglich ist. Darüber hinaus stellen Cyberangriffe ein großes Sicherheitsrisiko für die Fahrzeuginsassen dar. Auch Autodiebstahl stellt ein Problem dar, da Diebe heutzutage die Systemfunktionen angreifen, um ein Auto zu öffnen, anstelle dieses aufzubrechen.
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Ausgehend von diesem Stand der Technik ist es daher Aufgabe der Erfindung, eine Steuereinrichtung für ein Fahrzeug anzugeben, die es ermöglicht, eine Fehlfunktion sicher zu erkennen. Ferner ist es Aufgabe der Erfindung, eine Steuereinrichtung anzugeben, die die Sicherheit der Fahrzeuginsassen erhöht. Darüber hinaus sollen ein Verfahren und ein entsprechendes computerlesbares Speichermedium angegeben werden, die die Aufgaben lösen. Letztlich ist es Aufgabe, ein Steuersystem anzugeben, das eine verbesserte Diagnose der Fahrzeugkomponenten bei geringer Prozessorlast im Fahrzeug ermöglicht.
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Diese Aufgabe wird gelöst durch eine Steuereinrichtung für ein Fahrzeug nach Anspruch 1, einem Verfahren zur Steuerung eines Steuergeräts nach Anspruch 9, einem computerlesbaren Speichermedium nach Anspruch 12 und einem Steuersystem nach Anspruch 13.
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Insbesondere wird die Aufgabe gelöst durch eine Steuereinrichtung für ein Fahrzeug, insbesondere für einen PKW, Folgendes aufweisend:
- - mindestens eine Sensoreinrichtung zur Abgabe mindestens eines Messwertes;
- - mindestens eine Recheneinrichtung, die dazu ausgebildet ist, unter Verwendung mindestens eines Simulationswertes, der den Messwert simuliert, und des mindestens einen Messwertes einen Fehlerdatensatz zu bestimmen;
wobei die mindestens eine Recheneinrichtung dazu ausgebildet ist, unter Verwendung einer Wissensbasis und des Fehlerdatensatzes eine Anweisung zur Steuerung einer Fahrzeugkomponente und/oder des Fahrzeugs zu bestimmen.
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Ein Kern der Erfindung ist, dass unter Verwendung einer Wissensbasis und eines Fehlerdatensatzes eine Anweisung zur Steuerung einer Fahrzeugkomponente und/oder des Fahrzeugs bestimmt werden kann. Somit kann für eine Vielzahl von Fehlerdatensätzen ein Verhalten vorbestimmt werden. Diese Wissensbasis kann beispielsweise während der Testphase eines Fahrzeugs erstellt werden. Ein weiterer Vorteil ist, dass die Wissensbasis jederzeit erweitert werden kann. Kommt es beispielsweise zu Fehlfunktionen während des Betriebs eines Fahrzeugs, so kann der dazugehörige Fehlerdatensatz ausgewertet werden und ein entsprechendes gewünschtes Verhalten des Fahrzeugs beim Auftreten dieses Fehlerdatensatzes definiert und in der Wissensbasis gespeichert werden. Das Fahrzeug nimmt daher bei Auftreten einer Fehlfunktion immer einen vordefinierten Zustand mit einem definierten Verhalten ein. Der Simulationswert entspricht einem erwarteten Verhalten des Fahrzeugs basierend auf dem aktuellen Zustand des Fahrzeugs. Zur Berechnung des Simulationswertes können eine Vielzahl von Sensorwerten, zum Beispiel Reifendruck, Geschwindigkeit, Umgebungslicht oder Spannungswerte von Steuergeräten als Parameter für ein Fahrzeugmodell verwendet werden, das zur Simulation verwendet werden kann.
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In einer Ausführungsform kann eine Klassifikationseinrichtung dazu ausgebildet sein, unter Verwendung des Fehlerdatensatzes ein Fehlermuster, insbesondere ein Angriffsmuster, zu bestimmen, wobei die Recheneinrichtung dazu ausgebildet sein kann, die Anweisung unter Verwendung des Fehlermusters zu bestimmen.
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Die Klassifikationseinrichtung kann dazu genutzt werden, unterschiedlichen Fehlerdatensätzen Fehlermuster zuzuordnen. Somit können die Fehlerdatensätze gruppiert werden, wodurch die Anzahl der anzugebenden Anweisungen reduziert wird. Ein Fehlermuster kann auch einen Cyberangriff angeben. Durch die Klassifikationseinrichtung kann somit ermittelt werden, um welche Art von Angriff es sich handelt.
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Die Klassifikationseinrichtung kann durch gängige Klassifikationsverfahren implementiert sein. Beispielsweise kann es sich bei der Klassifikationseinrichtung um ein neuronales Netzwerk handeln. Andere Verfahren, wie SVN, Bayes classifier oder k-nearest-neighbour sind auch denkbar. In einer Ausführungsform kann die Klassifikationseinrichtung ab Werk trainiert ausgeliefert werden. Beispielsweise können Experten eine Vielzahl von Fehlerdatensätzen analysieren und manuell einem Fehlermuster zuordnen. Die Klassifikationseinrichtung kann somit mittels Verfahren des überwachten Lernens trainiert werden.
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In einer Ausführungsform kann ein Expertensystem, das eine Abbildung von mindestens einem Fehlermuster zu mindestens einer Anweisung speichert, vorgesehen sein, wobei die Recheneinrichtung dazu ausgebildet sein kann, unter Verwendung des Expertensystems die Anweisung zu bestimmen.
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Zum Bestimmen der Anweisung kann demnach ein Expertensystem eingesetzt werden. Ein Expertensystem weist üblicherweise eine Wissensbasis und ein Inferenzsystem auf. Die Wissensbasis kann als eine relationale Datenbank, eine schemalose Datenbank oder auch als eine andere Datenstruktur, zum Beispiel als ein Baum oder eine Hash-Tabelle implementiert sein. In einer Ausführungsform kann die Abbildung als eine Dictionary Datenstruktur, Hash-Tabelle und/oder als ein Baum und/oder als eine andere Art von Look-up-Tabelle implementiert sein. Im einfachsten Fall kann jedem Fehlermuster eine einzige Anweisung zugeordnet sein. Es ist jedoch auch denkbar, dass jedem Fehlermuster eine Vielzahl von Anweisungen zugeordnet sind.
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In einer Ausführungsform kann der Fehlerdatensatz eine Abweichung, insbesondere als Wert einer Metrik, z.B. der euklidischen Norm, des mindestens einen Messwertes von dem mindestens einen Simulationswert angeben.
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Der Messwert, der Simulationswert und der Fehlerdatensatz können einen Vektor angeben, sodass durch diese jeweils ein Punkt in einem Vektorraum angegeben wird. Für den Simulationswert kann somit ein Abstand zu dem Messwert berechnet werden, der den Fehlerdatensatz angibt. Bei dem Messwert kann es sich um einen einzelnen Messwert, d. h. um den Wert eines einzelnen Sensors, oder um eine Sammlung von Messwerten handeln, die einer Vielzahl von Sensoren zugeordnet sind. Zur Berechnung des Abstandes kann zum Beispiel die euklidische Norm herangezogen werden. Es ist jedoch auch denkbar, dass eine beliebige andere Metrik zur Bestimmung eines Abstands verwendet wird.
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In einer Ausführungsform kann der Messwert einen Kennwert, insbesondere einen Spannungswert, einer Fahrzeugkomponente und/oder des Fahrzeugs angeben.
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Wie bereits ausgeführt, kann der Messwert eine Vielzahl unterschiedlicher Kennwerte einer Fahrzeugkomponente oder des Fahrzeugs selbst angeben. Dabei kann es sich um Messwerte handeln, zum Beispiel von Sensoren, oder auch abgeleitete Werte, wie zum Beispiel eine Reifendrehzahl, die aus der Geschwindigkeit und einem bekannten Reifendurchmesser berechnet werden kann. Darüber hinaus sind Messwerte möglich, die eine Buskommunikation betreffen. Beispielsweise ist es üblich, dass Steuergeräte Nachrichten über einen Bus austauschen. Messwerte können demnach auch Nachrichten entsprechen. So ist es möglich, auf unerwartete oder manipulierte Nachrichten zu reagieren. Auch können die Messwerte Kommunikationssignalen entsprechen, die über ein Mobilfunkmodul durch ein Steuergerät oder ein anderes Empfangs- oder Sendemodul empfangen bzw. gesendet wurden. Somit kann festgestellt werden, ob ein unberechtigtes Gerät, das von einem Angreifer betätigt wird, versucht mit dem Fahrzeug bzw. einzelnen Steuergeräten unberechtigt zu kommunizieren.
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In einer Ausführungsform kann die Recheneinrichtung dazu ausgebildet sein, den Simulationswert durch die Simulation des Messwertes für einen festgelegten Zeitpunkt zu bestimmen.
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Die Simulation des Messwerts kann für festgelegte Zeitpunkte ausgeführt werden. Beispielsweise kann festgelegt werden, dass der nächste Simulationswert einem Messwert zu einem vordefinierten Zeitpunkt entsprechen soll. Dadurch ist es möglich, dass das Abfragen der Messwerte und die Berechnung der Simulationswerte synchron ausgeführt werden. Der vordefinierte Zeitpunkt kann in der Zukunft oder in der Vergangenheit liegen.
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In einer Ausführungsform kann die Recheneinrichtung dazu ausgebildet sein, den Simulationswert in vorbestimmten Zeitintervallen zu bestimmen. Beispielsweise kann festgelegt werden, dass Simulationswerte mit einer Frequenz von 1 Hz, 10 Hz, 100 Hz oder 1 kHz berechnet werden. Darüber hinaus ist es möglich, für verschiedene Messwerte unterschiedliche Frequenzen zur Berechnung der zugehörigen Simulationswerte einzustellen. Dies kann dann sinnvoll sein, wenn sich die Werte bestimmter Messwerte nur selten ändern, wohingegen sich die Werte anderer Messwerte häufig ändern. Auch kann die Frequenz der Simulationswerteberechnung in Abhängigkeit von der Komplexität bzw. Rechenintensität der Simulation eingestellt werden.
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Die Aufgabe wird ferner insbesondere gelöst durch ein Verfahren zur Steuerung eines Steuergeräts, insbesondere eines Steuergeräts eines PKWs, umfassend die folgenden Schritte:
- - Empfangen mindestens eines Messwertes;
- - Simulieren mindestens eines Simulationswertes, der den mindestens einen Messwert simuliert;
- - Bestimmen eines Fehlerdatensatzes unter Verwendung des mindestens einen Messwertes und des mindestens einen Simulationswertes;
- - Bestimmen einer Anweisung zur Steuerung der Fahrzeugkomponente und/oder des Fahrzeugs unter Verwendung einer Wissensbasis und des Fehlerdatensatzes.
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In einer Ausführungsform kann das Verfahren ein Bestimmen eines Fehlermusters, insbesondere eines Angriffsmusters, unter Verwendung des Fehlerdatensatzes umfassen, wobei die Anweisung unter Verwendung des Fehlermusters bestimmt wird.
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Die Aufgabe wird insbesondere ferner gelöst durch ein computerlesbares Speichermedium, welches Instruktionen enthält, die mindestens einen Prozessor dazu veranlassen ein Verfahren, wie es vorstehend beschrieben wurde zu implementieren, wenn die Instruktionen durch den mindestens einen Prozessor ausgeführt werden.
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Es ergeben sich ähnliche oder identische Vorteile, wie sie bereits im Zusammenhang mit der Steuereinrichtung beschrieben wurden.
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Die Aufgabe wird ferner insbesondere gelöst durch ein Steuersystem, umfassend:
- - einen Server, der Folgendes aufweist:
- o eine Serverkommunikationseinrichtung, die zum Empfangen eines Messwertes einer Sensoreinrichtung einer Fahrzeugkomponente und zum Senden einer Anweisung ausgebildet ist;
- o eine Serverrecheneinrichtung, die dazu ausgebildet ist, unter Verwendung mindestens eines Simulationswertes, der den Messwert simuliert, und des mindestens einen Messwertes einen Fehlerdatensatz zu bestimmen;
- - ein Fahrzeug, das Folgendes aufweist:
- o mindestens eine Sensoreinrichtung zur Abgabe eines Messwerts;
- o eine Fahrzeugkommunikationseinrichtung zum Senden des Messwerts an den Server und zum Empfangen einer Anweisung;
- o ein Steuergerät zum Steuern einer Eigenschaft des Fahrzeugs unter Verwendung der Anweisung,
wobei die Serverrecheneinrichtung dazu ausgebildet ist, unter Verwendung einer Wissensbasis und des Fehlerdatensatzes eine Anweisung zur Steuerung des Steuergerätes zu bestimmen.
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Es ist besonders vorteilhaft, wenn rechenintensive Operationen auf einem Server ausgeführt werden. Unter einem Server kann im Rahmen dieser Anmeldung auch eine Vielzahl von Servern verstanden werden, die in einem Rechenzentrum angeordnet sind. Mit dem beschriebenen System ist es daher möglich, dass ein Fahrzeug lediglich einen Messwert an den Server sendet und der Server die Simulation des Simulationswertes ausführt. Ein weiterer Vorteil ist, dass der Server die Messwerte einer Vielzahl unterschiedlicher Fahrzeuge empfangen kann. Damit ist es möglich Auffälligkeiten bzw. Fehlfunktionen bei einer gesamten Fahrzeugflotte zu identifizieren. Darüber hinaus ist es möglich, basierend auf den Messwerten eines ersten Fahrzeugs ein Fehlverhalten zu diagnostizieren und Anweisungen für ein zweites Fahrzeug bereitzustellen, wenn zu erwarten ist, dass bei dem zweiten Fahrzeug ebenfalls eine Fehlfunktion auftreten wird.
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Im Folgenden wird die Erfindung anhand von Figuren im Detail erläutert. Dabei zeigen
- 1: eine schematische Darstellung einer Steuereinrichtung in einer ersten Ausführungsform;
- 2: den zeitlichen Ablauf und die Interaktionen der Elemente der Erfindung;
- 3: das Berechnen einer Metrik in einer ersten Ausführungsform;
- 4: das Bestimmen eines Fehlermusters in einer ersten Ausführungsform; und
- 5: das Bestimmen einer Anweisung.
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Im Folgenden werden für gleiche oder gleichwirkende Teile dieselben Bezugsziffern verwendet.
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Die 1 zeigt eine Steuereinrichtung 10 in einer ersten Ausführungsform. Die Steuereinrichtung 10 verfügt über eine Speichereinrichtung 11, eine Sensoreinrichtung 21, eine Fahrzeugkomponente 22 und eine Recheneinrichtung 30.
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Die Speichereinrichtung 11 speichert in dem gezeigten Ausführungsbeispiel ein Fahrzeugmodell 12. Das Fahrzeugmodell 12 modelliert das Verhalten eines Fahrzeugs 2, beispielsweise eines Pkw 2. Insbesondere wird das Verhalten bestimmter Fahrzeugkomponenten 22, wie zum Beispiel von Steuergeräten 3 modelliert. Das Fahrzeugmodell 12 weist hierzu eine Vielzahl von Differenzialgleichungen auf, die mithilfe von Parameterwerten parametriert werden können. Unter Verwendung der Differenzialgleichungen des Fahrzeugmodells 12 ist es möglich, das Verhalten von Fahrzeugkomponenten 22 für bestimmte Zeitpunkte zu simulieren.
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Zum Beispiel ist es möglich einen elektrischen Strom, der durch eine Fahrzeugkomponente 22 verbraucht wird, zu bestimmen, wenn beispielsweise eine bestimmte Geschwindigkeit gefahren wird. Ein weiteres einfaches Beispiel kann das Verhalten einer automatischen Lichtsteuerung darstellen. Diese Lichtsteuerungen sind üblicherweise derart ausgelegt, dass die Scheinwerfer des Fahrzeugs 2 beim Unterschreiten einer Mindestlichtmenge im Umgebungsbereich des Fahrzeugs 2 eingeschaltet werden. Es ist mittels des Fahrzeugmodells 12 möglich, den Zustand der Scheinwerfer des Fahrzeugs 2 bei einer gegebenen Lichtmenge im Umgebungsbereich des Fahrzeugs 2 zu bestimmen.
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Die Sensoreinrichtung 21 ist dazu ausgelegt, Sensorwerte bereitzustellen. Bei der Sensoreinrichtung 21 kann es sich beispielsweise um einen Temperaturmesser, einen Lichtmesser, einen Geschwindigkeitsmesser oder auch um einen Reifendruckmesser handeln. Die Sensoreinrichtung 21 kann Sensorwerte kontinuierlich oder in diskreten Zeitabständen abgeben.
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Die Fahrzeugkomponente 22 kann als jegliche Komponente eines Fahrzeug 2 ausgebildet sein. Es kann sich beispielsweise um einen Motor, eine Heckklappe, ein Entertainmentsystem oder auch um ein ABS handeln. Es ist im Rahmen dieser Anmeldung vorgesehen, dass eine Statusleuchte oder eine sonstige Informationseinheit ebenfalls eine Fahrzeugkomponente 22 darstellt.
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Die Recheneinrichtung 30 umfasst wiederum eine Klassifikationseinrichtung 31, eine Simulationseinrichtung 34 und ein Expertensystem 40.
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Die Simulationseinrichtung 34 ist dazu ausgebildet, unter Verwendung des in der Speichereinrichtung 11 gespeicherten Fahrzeugmodells 12 das Verhalten verschiedener Fahrzeugkomponenten 22 zu simulieren. Zur Parametrierung des Fahrzeugmodells 12 sendet die Sensoreinrichtung 21 einen Messwert 24 an die Simulationseinrichtung 34, der einem ersten Zeitpunkt zugeordnet ist. Der Messwert 24 umfasst somit neben dem gemessenen Wert auch einen Zeitstempel. Unter Verwendung des Messwerts 24 und des Fahrzeugmodells 12 berechnet die Simulationseinrichtung 34 einen Simulationswert 35, der zu einem zukünftigen Messwert zu einem zweiten Zeitpunkt korrespondiert. Basierend auf dem Messwert 24 wird durch die Simulationseinrichtung 34 daher eine Schätzung für das zukünftige Verhalten des Messwerts abgegeben.
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Die Klassifikationseinrichtung 31 ist dazu ausgebildet, unter Verwendung des Simulationswertes 35 und eines Messwerts 24' einen Fehlerdatensatz zu bestimmen, der als Eingabe eines Klassifikators verwendet wird. Der Klassifikator bestimmt unter Verwendung des Fehlerdatensatzes ein Fehlermuster oder auch ein Angriffsmuster. Der Fehlerdatensatz kann durch die Klassifikationseinrichtung 31 unter Verwendung der euklidischen Norm berechnet werden. Dabei werden der Messwert 24' und der Simulationswert 35 als Punkte in einem Vektorraum aufgefasst. Somit kann der Abstand zwischen diesen zwei Punkten bestimmt werden, wobei der Abstand dem Fehlerdatensatz entspricht.
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In einem Ausführungsbeispiel wird eine Vielzahl von Messwerten 24 und eine Vielzahl von Simulationswerten 35 bestimmt. Die Vielzahl der Simulationswerte 35 kann als ein Vektor dargestellt werden, sodass auch durch die Vielzahl der Simulationswerte 35 ein einzelner Punkt in einem Vektorraum angegeben ist. Es ist somit auch möglich, für eine Vielzahl von Simulationswerten 35 einen Abstand zu einem Vektor von Messwerten 24' zu berechnen.
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Bei der Verwendung einer Vielzahl von Messwerten und Simulationswerten zur Berechnung des Fehlerdatensatzes kann der Fehlerdatensatz durch die jeweilige Abweichung in jeder einzelnen Dimension oder auch durch eine Mittelwertsbetrachtung bestimmt werden.
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Die Klassifikationseinrichtung 31 weist insbesondere einen Klassifikator auf. Dieser ist im gezeigten Ausführungsbeispiel als ein neuronales Netzwerk implementiert. Der Klassifikator stellt somit eine Abbildung dar, die Abweichungsvektoren auf Fehlermuster 38 abbildet. Zum Trainieren des neuronalen Netzes kann eine Vielzahl von Hand-annotierten Trainingsdaten zur Verfügung gestellt werden, um eine ausreichende Genauigkeit bei der Klassifikation zu erzielen. Dabei kann insbesondere auf solche Daten zurückgegriffen werden, die beim Auftreten von Fehlfunktionen bei Fahrzeugen durch Sensoren gemessen wurden. Darüber hinaus ist es möglich, bekannte Angriffsmuster und die beim Auftauchen dieser Angriffsmuster gemessenen Messwerte für das Training zu verwenden.
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Das Expertensystem 40 weist eine Wissensbasis 41 sowie ein Inferenzsystem 42 auf. Unter Verwendung des Expertensystems 40 werden Anweisungen 33 für eine Fahrzeugkomponente 22 abgeleitet. Dabei wird das Fehlermuster 38 als Eingabe bzw. als Abfrageparameter für das Expertensystem 40 verwendet. Die Wissensbasis 41 speichert eine Vielzahl von bekannten Fehlermustern 38 und entsprechende Anweisung 33, die einen sicheren Betrieb des Fahrzeugs 2 ermöglichen.
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Eine Anweisung 33 kann zum Beispiel einen Steuerbefehl umfassen, der ein Steuergerät 3 anweist, eine Notbremsung einzuleiten. Es ist auch möglich, dass eine Anweisung 33 lediglich einer Statuslampe indiziert, dass diese eingeschaltet werden muss, sodass der Fahrer dazu angeleitet wird, das Fahrzeug 2 in eine Werkstatt zu fahren. Es ist darüber hinaus möglich, dass die Anweisung 33 Steuerbefehle umfasst, die das Fahrzeug 2 anweisen, eine bestimmte maximale Geschwindigkeit nicht zu überschreiten. Anweisungen 33 umfassen daher einerseits Steuerbefehle, die von einem Steuergerät unmittelbar umgesetzt werden können oder auch Anweisungen, die zunächst durch ein Steuergerät in einzelne Steuerinstruktionen umgesetzt werden müssen.
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Unter Verwendung des Inferenzsystems 42 wird eine Anweisung 33 an eine Fahrzeugkomponente 22 übermittelt.
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Die 2 zeigt den zeitlichen Ablauf zur Erzeugung von Anweisungen 33. In der 2 ist in der linken Hälfte gezeigt, welche Abläufe auf einem Fahrzeug 2 ausgeführt werden und in der rechten Hälfte ist gezeigt, welche Abläufe auf einen Server 50 ausgeführt werden.
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Zunächst erzeugt eine Sensoreinrichtung 21 des Fahrzeugs 2 einen Messwert 24, der an eine Fahrzeugkommunikationseinrichtung 23 übergeben wird. Bei der Fahrzeugkommunikationseinrichtung 23 kann es sich beispielsweise um ein UMTS oder LTE Modul handeln. Somit ist eine Übertragung des Messwerts 24 über ein Mobilfunknetz möglich. Darüber hinaus kann es sich bei der Fahrzeugkommunikationseinrichtung 23 um ein WLAN Modul handeln, das dazu eingerichtet ist, Daten über ein WLAN zu übertragen.
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Der Messwert 24 ist einem Zeitpunkt t1 zugeordnet. Der Messwert 24 kann daher als eine Datenstruktur umgesetzt sein, bei der eine Eigenschaft einen Datenwert umfasst und eine weitere Eigenschaft einen Zeitstempel. Beispielsweise kann ein Unix Zeitstempel verwendet werden. Der Messwert 24 gibt den gemessenen Wert einer Eigenschaft einer Fahrzeugkomponente oder einen abgeleiteten Wert an. Im gezeigten Ausführungsbeispiel der 2 gibt der Messwert 24 die Stromaufnahme des Bremssystems eines Rades zum Zeitpunkt t1 an.
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Eine Serverkommunikationseinrichtung 51 empfängt den Messwert 24 und überträgt diesen an eine Simulationseinrichtung 34. Der Messwert 24 wird zur Parametrierung eines Fahrzeugmodells 12 verwendet. Unter Verwendung des Messwerts 24 und des Fahrzeugmodells 12 bestimmt die Simulationseinrichtung 34 einen Simulationswert 35, der einem den Wert eines Messwerts 24' zu einem Zeitpunkt t2 vorhersagt. Der Simulationswert 35 gibt im gezeigten Ausführungsbeispiel die erwartete Stromaufnahme des Bremssystems zum Zeitpunkt t2 an.
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Zum Bestimmen eines Fehlerdatensatzes 32 wird durch die Sensoreinrichtung 21 ein zweiter Messwert 24' zum Zeitpunkt t2 abgegeben und mittels der Fahrzeugkommunikationseinrichtung 23 an die Serverkommunikationseinrichtung 51 übertragen. Die Klassifikationseinrichtung 31 ermittelt nun unter Verwendung des Simulationswertes 35 und des zweiten Messwerts 24' einen Fehlerdatensatz 32. Hierzu wird im dargestellten Ausführungsbeispiel die euklidische Norm herangezogen. Im gezeigten Ausführungsbeispiel wird daher lediglich der Betrag der Differenz aus der gemessenen Stromaufnahme des Bremssystems zum Zeitpunkt t2 (Messwert 24') und dem Simulationswert 35 berechnet.
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Der Fehlerdatensatz 32 wird von der Klassifikationseinrichtung 31 klassifiziert, um ein Fehlermuster 38 zu bestimmen. Im dargestellten Ausführungsbeispiel kann die durch den zweiten Messwert 24' angegebene Stromaufnahme des Bremssystems niedriger sein als die durch den Simulationswert 35 angegebene. Die Klassifikationseinrichtung 31 kann demnach als Fehlermuster angeben, dass das Bremssystem unzureichend funktioniert und die Bremskraft vermindert ist.
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Im Anschluss werden durch ein Expertensystem 40 eine oder mehrere Anweisungen 33 ermittelt. Dabei wird das Fehlermuster 38 als Eingabe für eine Abfrage verwendet. Im gezeigten Ausführungsbeispiel wird, da es sich bei dem Bremssystem um eine kritische Komponente handelt, die Anweisung 33 umfassen, dass das Fahrzeug 2 schnellstmöglich zum Stehen gebracht werden muss. Hierzu kann die Anweisung 33 umfassen, dass der Fahrer des Fahrzeugs 2 über die Fehlfunktion benachrichtigt wird und entsprechende Maßnahmen einleiten muss.
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Die ermittelten Anweisung 33 werden über die Serverkommunikationseinrichtung 51 an die Fahrzeugkommunikationseinrichtung 23 übertragen. Die Fahrzeugkommunikationseinrichtung 23 wiederum übermittelt die Anweisungen an ein Steuergerät 3. Das Steuergerät 3 kann die Anweisungen im Anschluss umsetzen. Im gezeigten Ausführungsbeispiel kann es sich bei dem Steuergerät 3 um ein Warnsystem handeln, welches den Fahrer über eine Fehlfunktion des Bremssystems informiert. Daraus wird ersichtlich, dass die Sensoreinrichtung 21 nicht unmittelbar dem Steuergerät 3 zugeordnet sein muss. Vielmehr ist es möglich, Sensorwerte ganz unterschiedlicher Komponenten derart zu analysieren, dass komplexe Anweisungen an unterschiedliche Steuergeräte gesendet werden können. Auch ist es möglich, dass durch das beschriebene System eine Fehlfunktion eines Sensors selbst ermittelt wird, wobei die Anweisung 33 beinhalten kann, auf eine direkte Messung durch den Sensor zu verzichten und stattdessen einen indirekt abgeleiteten Wert heranzuziehen.
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Die 3 zeigt noch einmal exemplarisch, wie aus einem Messwert 24 und einem Simulationswert 35 durch die Klassifikationseinrichtung 31 ein Fehlerdatensatz 32 bestimmt wird. Im gezeigten Ausführungsbeispiel der 3 umfassen der Messwert 24 und der Simulationswert 35 jeweils drei Dimensionen. Der Messwert 24 und der Simulationswert 35 können daher als ein Vektor aufgefasst und implementiert werden. Der Messwert 24 umfasst die Sensorwerte 25, 25', 25". Der Simulationswert 35 umfasst die Simulationswerte 36, 36', 36". Die Klassifikationseinrichtung 31 berechnet nun die euklidische Norm, d. h. den Abstand der Vektoren in einem dreidimensionalen Raum. Das Ergebnis dieser Berechnung stellt den Fehlerdatensatz 32 dar, der ebenfalls einen Vektor bildet.
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Die 4 illustriert, wie die Klassifikationseinrichtung 31 den Fehlerdatensatz 32 einem Fehlermuster 38 zuordnet. Die Klassifikationseinrichtung 31 ist hierzu als ein Klassifikator ausgebildet, beispielsweise als neuronales Netzwerk. Das neuronale Netzwerk ist im gezeigten Ausführungsbeispiel mithilfe von händisch annotierten Daten trainiert. Die Klassifikationseinrichtung 31 implementiert daher eine Abbildung von Fehlerdatensatz 32 auf Fehlermuster 38. Dabei können eine Reihe von Fehlermustern erkannt werden, die jeweils eine Klasse des Klassifikators darstellen. Das Fehlermuster 38 kann Informationen dazu umfassen, welche Komponenten von einer Fehlfunktion betroffen sind. Darüber hinaus kann das Fehlermuster 38 Information darüber umfassen, ob es sich bei der Fehlfunktion um einen Angriff handelt und um welche Art von Angriff es sich handeln kann. Zum Trainieren des Klassifikators können bekannte Angriffe und das zugehörige Fehlverhalten eines Fahrzeugs herangezogen werden.
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Die 5 illustriert das Bestimmen von einer Anweisung 33 durch ein Expertensystem 40 unter Verwendung des Fehlermusters 38. Das Expertensystem 40 umfasst ein Inferenzsystem 42, dass eine Abbildung von Fehlermustern auf Anweisungen implementiert. Das Expertensystem 40 kann eine Schnittstelle implementieren, unter deren Verwendung eine Anweisung 33 bei Eingabe eines Fehlermusters 38 abgefragt werden kann. Das Expertensystem 40 kann fahrzeugspezifisch ausgestaltet sein. Es ist ferner möglich, dass das Expertensystem 40 Steuergerät-spezifisch ausgestaltet ist. Eine Anweisung 33 umfasst, wie bereits oben ausgeführt, entweder unmittelbare Steuerinstruktion für ein Steuergerät oder allgemeine Anweisungen, wie ein Steuergerät auf ein Fehlverhalten zu reagieren hat. Im letzteren Fall wandelt das Steuergerät die Anweisung 33 in Instruktionen um, die durch das Steuergerät ausgeführt werden.
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Bezugszeichenliste
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- 1
- Steuersystem
- 2
- Fahrzeug
- 3
- Steuergerät
- 10
- Steuereinrichtung
- 11
- Speichereinrichtung
- 12
- Fahrzeugmodell
- 21
- Sensoreinrichtung
- 22
- Fahrzeugkomponente
- 23
- Fahrzeugkommunikationseinrichtung
- 24, 24'
- Messwert/Messvektor
- 25, 25', 25"
- Sensorwert
- 30
- Recheneinrichtung
- 31
- Klassifikationseinrichtung
- 32
- Fehlerdatensatz
- 33
- Anweisung
- 34
- Simulationseinrichtung
- 35
- Simulationswert
- 36, 36', 36"
- Simulationswerte
- 38
- Fehlermuster/Angriffsmuster
- 40
- Expertensystem
- 41
- Wissensbasis
- 42
- Inferenzsystem
- 50
- Server
- 51
- Serverkommunikationseinrichtung
- t1, t2
- Zeitpunkt
