DE102019122260A1

DE102019122260A1 - Kraftstoffverbrauchbasiertes fahrverhalten-scoring

Info

Publication number: DE102019122260A1
Application number: DE102019122260.5A
Authority: DE
Inventors: Xiangrui Zeng; Amit Mohanty
Original assignee: Ford Global Technologies LLC
Current assignee: Ford Global Technologies LLC
Priority date: 2018-08-20
Filing date: 2019-08-19
Publication date: 2020-02-20
Also published as: CN110852548A; US20200055525A1

Abstract

Die Offenbarung stellt ein kraftstoffverbrauchbasiertes Fahrverhalten-Scoring bereit. Die Offenbarung beschreibt Systeme, Verfahren und computerlesbare Medien im Hinblick auf kraftstoffverbrauchbasiertes Fahrverhalten-Scoring. Fahrdaten können während des Betriebs des Fahrzeugs erlangt werden. Auf Grundlage von Bremsdaten kann ein Bremsereignis während eines ersten Zeitraums identifiziert werden, wobei das Bremsereignis einen Bremsschwellenwert überschreitet. Auf Grundlage des Bremsereignisses können erste gecoachte Fahrdaten generiert werden. Auf Grundlage der ersten gecoachten Fahrdaten können erste Kraftstoffeinsparungen bestimmt werden. Auf Grundlage der Beschleunigungsdaten kann ein Beschleunigungsereignis während eines zweiten Zeitraums identifiziert werden, wobei das Beschleunigungsereignis einen Beschleunigungsschwellenwert überschreitet. Auf Grundlage des Beschleunigungsereignisses können zweite gecoachte Fahrdaten generiert werden. Auf Grundlage der zweiten gecoachten Fahrdaten können zweite Kraftstoffeinsparungen bestimmt werden. Auf Grundlage der ersten Kraftstoffeinsparungen und der zweiten Kraftstoffeinsparungen können Gesamtkraftstoffeinsparungen und ein Fahrverhalten-Score bestimmt werden.

Description

TECHNISCHES GEBIET
Diese Technologie betrifft das Generieren eines benutzerspezifischen Feedbacks und Scoring für Benutzer, die implementiert werden können, um Kraftstoffverbrauch zu reduzieren.
ALLGEMEINER STAND DER TECHNIK
Es gibt viele Kosten in Zusammenhang mit dem Betrieb eines Fahrzeugs, wie etwa ein Auto oder ein Lastwagen. Ein wichtiger Bereich für die Kostenreduzierung ist das Reduzieren des Kraftstoffverbrauchs. Viele Faktoren tragen zum Kraftstoffverbrauch eines Fahrzeugs bei, einschließlich verschiedener physischer Eigenschaften des Fahrzeugs, wie etwa Gewicht, Größe, Aerodynamik und Motordesign. Weitere Faktoren beinhalten die Bedingungen, unter denen das Fahrzeug betrieben wird, wie etwa durchschnittliche Länge der Fahrt, Fahren in der Stadt gegenüber Autobahn, Straßenzustand, Wartungsintervalle und Temperatur. Das Fahrverhalten kann ebenfalls einen Einfluss auf die Kraftstoffeffizienz eines Fahrzeugs haben. Das gleiche Auto kann, wenn es auf unterschiedliche Weise gefahren wird, unterschiedliches Kraftstoffverbrauchsverhalten zeigen.
KURZDARSTELLUNG
Die Erfindung ermöglicht Benutzern herauszufinden, wie viel Kraftstoff durch unterschiedliche Handlungen, die für den Benutzer und das Fahrzeug spezifisch sind, gespart werden kann. Coaching kann bereitgestellt werden, um dabei zu helfen, das Fahrerverhalten im Zeitverlauf abzustimmen, und Maschinenlernen kann verwendet werden, um die Genauigkeit der Kraftstoffeinsparungsprognosen im Zeitverlauf zu erhöhen.
Figurenliste
Die detaillierte Beschreibung wird unter Bezugnahme auf die begleitenden Zeichnungen dargelegt. Die Verwendung der gleichen Bezugszeichen gibt ähnliche oder identische Komponenten oder Elemente an; jedoch können auch unterschiedliche Bezugszeichen verwendet werden, um Komponenten oder Elemente anzugeben, die ähnlich oder identisch sein können. Verschiedene Ausführungsformen der Offenbarung können andere Elemente und/oder Komponenten als die in den Zeichnungen veranschaulichten nutzen und einige Elemente und/oder Komponenten sind möglicherweise in verschiedenen Ausführungsformen nicht vorhanden. In Abhängigkeit vom Kontext kann eine Terminologie im Singular, die zum Beschreiben eines Elements oder einer Komponente verwendet wird, einen Plural solcher Elemente oder Komponenten einschließen und umgekehrt.

1 zeigt einen veranschaulichenden Datenfluss zwischen verschiedenen Komponenten einer veranschaulichenden Systemarchitektur für kraftstoffverbrauchbasiertes Fahrverhalten-Scoring gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der Offenbarung.
2A-B sind Blockdiagramme, die verschiedene Hardware- und Softwarekomponenten der in 1 gezeigten veranschaulichenden Systemarchitektur gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der Offenbarung beinhalten.
3 ist ein Prozessablaufdiagramm eines veranschaulichenden Verfahrens zum Bestimmen eines Kraftstoffverbrauchsmodells für ein Fahrzeug für kraftstoffverbrauchbasiertes Fahrverhalten-Scoring gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der Offenbarung.
4 ist ein Prozessablaufdiagramm eines veranschaulichenden Verfahrens für Schaltverhalten-Coaching für kraftstoffverbrauchbasiertes Fahrverhalten-Scoring gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der Offenbarung.
5 ist ein Prozessablaufdiagramm eines veranschaulichenden Verfahrens für Beschleunigungsverhalten-Coaching für kraftstoffverbrauchbasiertes Fahrverhalten-Scoring gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der Offenbarung.
6 ist ein Prozessablaufdiagramm eines veranschaulichenden Verfahrens für Bremsverhalten-Coaching für kraftstoffverbrauchbasiertes Fahrverhalten-Scoring gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der Offenbarung.
7 ist ein Prozessablaufdiagramm eines veranschaulichenden Verfahrens für kraftstoffverbrauchbasiertes Fahrverhalten-Scoring gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der Offenbarung.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Diese Offenbarung betrifft unter anderem Systeme, Verfahren, computerlesbare Medien, Techniken und Methodik für kraftstoffverbrauchbasiertes Fahrverhalten-Scoring. In verschiedenen Ausführungsformen können Daten bezüglich des Fahrverhaltens eines Fahrers eines Fahrzeugs gesammelt werden, um beliebige Fahrereignisse zu bestimmen, die zu erhöhtem Kraftstoffverbrauch führten. Verbessertes Fahrverhalten kann bestimmt werden und durch ein Fahrverhalten-Coachingsystem vorgeschlagen werden, und mögliche Kraftstoffeinsparungen können für das verbesserte Fahrverhalten berechnet werden. Ein Fahrverhalten-Score kann auf Grundlage des Verhältnisses der Kraftstoffmenge, die durch das gecoachte Fahrverhalten verbraucht wird, zu dem tatsächlich verbrauchten Kraftstoff während des überwachten Fahrzeitraums berechnet werden. In verschiedenen Ausführungsformen kann der Fahrverhalten-Score auf Fahrtbasis, täglicher Basis oder für einzelne Fahrer berechnet werden, auch wenn ein Fahrer mehrere unterschiedliche Fahrzeuge fährt. Ein Fahrverhalten-Score kann zudem für jeden einzelnen Fahrer eines Fahrzeugs bestimmt werden. In einigen Ausführungsformen ist der Fahrverhalten-Score von anderen Faktoren, die zum Kraftstoffverbrauch beitragen, wie etwa Fahrtlänge, Straßenzustand und Fahrzeugtyp, unabhängig. In verschiedenen Ausführungsformen kann das durch das Fahrverhalten-Coachingsystem empfohlene spezifische Verhalten ein früheres Hochschalten zwischen Gängen (für Ausführungsformen, die ein Fahrzeug mit manuellem Getriebe beinhalten), um die Zeitdauer, die das Fahrzeug mit erhöhten Umdrehungen pro Minute (revolutions per minute - RPM) fährt, zu reduzieren oder zu begrenzen, Vermeiden von abrupter Beschleunigung (d. h. Vermeiden einer zu schnellen Beschleunigung des Fahrzeugs) und Vermeiden von abruptem Bremsen (d. h. Vermeiden einer zu schnellen Verlangsamung des Fahrzeugs) beinhalten.
In einigen Ausführungsformen können Fahrdaten eines Fahrzeugs durch einen Fahrverhalten-Coach während des Betriebs des Fahrzeugs erlangt werden, wobei die Fahrdaten Bremsdaten und Beschleunigungsdaten beinhalten. Auf Grundlage der Bremsdaten kann ein Bremsereignis während eines ersten Zeitraums durch einen Brems-Coach identifiziert werden, wobei das Bremsereignis in einigen Ausführungsformen einen Bremsschwellenwert überschreitet. Auf Grundlage des Bremsereignisses kann der Brems-Coach erste gecoachte Fahrdaten, die einem längeren Bremszeitraum entsprechen, generieren. Auf Grundlage der ersten gecoachten Fahrdaten kann eine erste Kraftstoffeinsparung durch den Brems-Coach bestimmt werden. Auf Grundlage der Beschleunigungsdaten kann ein Beschleunigungsereignis während eines zweiten Zeitraums durch einen Beschleunigung-Coach identifiziert werden, wobei das Beschleunigungsereignis in einigen Ausführungsformen einen Beschleunigungsschwellenwert überschreitet. Auf Grundlage des Beschleunigungsereignisses kann der Beschleunigung-Coach zweite gecoachte Fahrdaten, die einer reduzierten Beschleunigung entsprechen, generieren. Auf Grundlage der zweiten gecoachten Fahrdaten kann eine zweite Kraftstoffeinsparung durch den Beschleunigung-Coach bestimmt werden. Auf Grundlage der ersten Kraftstoffeinsparung und der zweiten Kraftstoffeinsparung kann eine Gesamtkraftstoffeinsparung durch den Beschleunigung-Coach bestimmt werden. Auf Grundlage der Gesamtkraftstoffeinsparung kann ein Fahrverhalten-Score durch den Fahrverhalten-Coach generiert werden.
In einigen Ausführungsformen können Fahrdaten von einem manuellen Getriebe während des Betriebs des Fahrzeugs erlangt werden. Eine erste Gangzahl, eine erste Motordrehzahl, ein erstes Drehmoment, eine erste Fahrzeuggeschwindigkeit und eine erste Beschleunigung, die einem dritten Zeitraum entsprechen, können aus den Fahrdaten bestimmt werden. Auf Grundlage eines Fahrzeugreaktionsmodells kann für eine zweite Gangzahl benachbart zu der ersten Gangzahl bestimmt werden, ob ein Drehmomentbedarf, der der ersten Fahrzeuggeschwindigkeit und der ersten Beschleunigung entspricht, innerhalb einer Zeit nach dem Schalten in den zweiten Gang erfüllt werden kann. Wenn bestimmt wurde, dass der Drehmomentbedarf, der der ersten Fahrzeuggeschwindigkeit und der ersten Beschleunigung entspricht, innerhalb der Zeit nach dem Schalten in den zweiten Gang erfüllt werden kann, kann ein Schaltereignis in den zweiten Gang bestimmt werden. Eine dritte Kraftstoffeinsparung kann auf Grundlage des Schaltereignisses in den zweiten Gang bestimmt werden. Auf Grundlage der ersten Kraftstoffeinsparung, der zweiten Kraftstoffeinsparung und der dritten Kraftstoffeinsparung kann eine Gesamtkraftstoffeinsparung bestimmt werden.
Verschiedene veranschaulichende Ausführungsformen wurden vorstehend erörtert. Diese und andere Ausführungsbeispiele der Offenbarung werden hierin nachstehend genauer unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen beschrieben. Die Zeichnungen und die entsprechende Beschreibung dienen lediglich der Veranschaulichung und sollen die Offenbarung in keiner Weise einschränken. Man wird verstehen, dass zahlreiche andere Ausführungsformen, Variationen und so weiter innerhalb des Umfangs dieser Offenbarung liegen.
VERANSCHAULICHENDE EINSATZFÄLLE UND SYSTEMARCHITEKTUR
1 zeigt einen veranschaulichenden Datenfluss zwischen verschiedenen Komponenten einer veranschaulichenden Systemarchitektur 100 für kraftstoffverbrauchbasiertes Fahrverhalten-Scoring gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der Offenbarung. Ein Steuergerätenetz (Controlller Area Network - CAN) 101 des Fahrzeugs, das sich in einem beliebigen geeigneten Typ eines Fahrzeugs befinden kann, einschließlich unter anderem ein Auto oder ein Lastwagen, stellt einem Fahrverhalten-Coach 103 während des Betriebs des Fahrzeugs, in dem sich das CAN 101 befindet, Signale bereit, die Fahrdaten 102 umfassen. Die Fahrdaten 102 können unter anderem Kraftstoffverbrauchsdaten, Antriebsstrangdaten, die aktuelle Geschwindigkeit des Fahrzeugs, die aktuelle Beschleunigung des Fahrzeugs, den aktuellen Gang des Getriebes des Fahrzeugs (für Ausführungsformen, in denen das Fahrzeug ein Fahrzeug mit manuellem Getriebe ist), den aktuellen Drehmomentbedarf des Fahrzeugs und den aktuellen Bremsbedarf des Fahrzeugs beinhalten. Die in den Fahrdaten 102 beinhalteten Kraftstoffverbrauchsdaten können in verschiedenen Ausführungsformen unter anderem den aktuellen Kraftstoffverbrauch des Fahrzeugs beinhalten, der auf Grundlage der aktuellen Kraftstoffdurchflussrate von einem Durchflussmesser und/oder akkumulierten Werten in einem Econometer in dem Fahrzeug bestimmt werden kann. Die in den Fahrdaten 102 beinhalteten Antriebsstrangdaten können in verschiedenen Ausführungsformen unter anderem die aktuelle Motordrehzahl des Fahrzeugs und das aktuelle Drehmoment des Fahrzeugs beinhalten. Die Signale, die die verschiedenen Fahrdaten 102 von dem CAN 101 an den Fahrverhalten-Coach 103 übertragen, können in einigen Ausführungsformen 1 Hz oder höher sein. Die Fahrdaten 102 können in verschiedenen Ausführungsformen beliebige Daten beinhalten, die auf den Bussen des Fahrzeug-CAN 101 verfügbar sind.
Der Fahrverhalten-Coach 103 kann in einer beliebigen geeigneten prozessorgesteuerten Rechenvorrichtung implementiert sein, beinhaltend unter anderem eine oder mehrere Rechenvorrichtungen an Bord des Fahrzeugs (z. B. eine Motorsteuereinheit (engine control unit - ECU) oder dergleichen), eine Laptop-Rechenvorrichtung, eine Tabletvorrichtung, eine Desktop-Rechenvorrichtung, ein Smartphone oder eine andere Mobilfunkvorrichtung, eine Spielekonsole, eine Streamingvorrichtung für Multimediainhalt, eine Set Top Box und so weiter. Ausführungsformen des Fahrverhalten-Coachs 103 können einen Schalt-Coach 104, einen Beschleunigung-Coach 105, einen Brems-Coach 106, einen Fahrzeugdatenspeicher 107, ein Fahrzeugreaktionsmodell 108, ein Kraftstoffverbrauchsmodell 109 und ein Fahrverhalten-Scoremodul 110 beinhalten. Die durch den Fahrverhalten-Coach 103 vom CAN 101 empfangenen Fahrdaten 102 können im Fahrzeugdatenspeicher 107 gespeichert sein. Der Schalt-Coach 104, der Beschleunigung-Coach 105 und der Brems-Coach 106 können auf Grundlage der Daten in dem Fahrzeugdatenspeicher 107 beliebige Zeiträume während des Betriebs des Fahrzeugs bestimmen, die ein ineffizientes Fahrverhalten zeigen, zum Beispiel auf Grundlage eines Vergleichs der Fahrdaten mit verschiedenen vorbestimmten Schwellenwerten (z. B. Bestimmen, dass der Fahrer nicht früh genug geschaltet hat, Bestimmen, dass der Fahrer eine relativ schnelle Beschleunigung durchgeführt hat, und/oder Bestimmen, dass der Fahrer zu schnell abgebremst hat). Der Schalt-Coach 104, der Beschleunigung-Coach 105 und der Brems-Coach 106 können gecoachte Fahrdaten generieren, die einem effizienteren Fahrverhalten entsprechen, um mögliche Kraftstoffeinsparungen zu bestimmen, falls das Fahrzeug in der effizienteren Weise betrieben wird. Ausführungsformen des Schalt-Coachs 104, des Beschleunigung-Coachs 105 und des Brems-Coachs 106 werden nachstehend genauer unter Bezugnahme auf die 4, 5 bzw. 6 erörtert. In einigen Ausführungsformen können die Fahrdaten in dem Fahrdatenspeicher 107 durch den Schalt-Coach 104, den Beschleunigung-Coach 105 und den Bremscoach 106 als Batch zum Beispiel über eine Fahrt oder einen Tag verarbeitet werden. In Ausführungsformen, die eine fahrzeuginterne Verarbeitung im Fahrzeug beinhalten, in denen der Fahrdatenspeicher 107 relativ klein sein kann, kann die Batchverarbeitung in einem relativ kurzen Zeitraum, zum Beispiel alle 15 bis 30 Sekunden, durchgeführt werden.
Das Fahrzeugreaktionsmodell 108 kann Daten bezüglich der typischen Leistungsfähigkeit des konkreten Fahrzeugs, in dem sich das Fahrzeug-CAN 101 befindet, beinhalten. In einigen Ausführungsformen kann das Fahrzeugreaktionsmodell 108 ein vorbestimmtes Modell sein, das durch den Fahrzeughersteller bereitgestellt wird. In anderen Ausführungsformen können die tatsächlichen Betriebsbedingungen des Fahrzeugs in dem Fahrzeugreaktionsmodell 108 berücksichtigt werden. Verschiedene Parameter, die sich auf den Energieverbrauch des Fahrzeugs auswirken können, die unter anderem Fahrzeugbeladung, Straßengefälle, Wind und/oder Straßenreibung beinhalten, können in einigen Ausführungsformen unter Verwendung zum Beispiel der Trajektorie der tatsächlichen Fahrzeuggeschwindigkeit, gemessen im Zeitverlauf, in das Fahrzeugreaktionsmodell 108 einberechnet werden.
In einigen Ausführungsformen kann das Kraftstoffverbrauchsmodell 109 eine zweidimensionale Lookup-Tabelle umfassen, in der Datenpaare, die einen Motordrehzahlwert und einen Drehmomentwert umfassen, mit jeweiligen Kraftstoffverbrauchswerten verknüpft sind. In einigen Ausführungsformen kann das Kraftstoffverbrauchsmodell 109 durch den Fahrzeughersteller bereitgestellt sein. In anderen Ausführungsformen kann das Kraftstoffverbrauchsmodell 109 für das konkrete Fahrzeug auf Grundlage der Fahrdaten 102, die während des Betriebs des Fahrzeugs gesammelt werden, konstruiert werden. Ausführungsformen des Kraftstoffverbrauchsmodells 109 werden nachstehend genauer unter Bezugnahme auf 3 erörtert.
Das Fahrverhalten-Scoremodul 110 kann dazu konfiguriert sein, einen Fahrverhalten-Score 111 auf Grundlage der möglichen Kraftstoffeinsparungen, die durch den Schalt-Coach 104, den Beschleunigung-Coach 105 und/oder den Brems-Coach 106 bestimmt werden, zu bestimmen. Der durch das Fahrverhalten-Scoremodul 110 bestimmte Fahrverhalten-Score kann einem Benutzer über eine Benutzerschnittstellenvorrichtung 112 bereitgestellt werden. Die Benutzerschnittstellenvorrichtung 112 kann eine beliebige geeignete prozessorgesteuerte Rechenvorrichtung beinhalten, die in der Lage ist, Benutzeranwendungen bereitzustellen und auszuführen und/oder Informationen über ein Netzwerk zu übertragen und zu empfangen, wie etwa Anfordern und Empfangen von Webseiten. Die Benutzerschnittstellenvorrichtung 112 kann eine beliebige geeignete prozessorgesteuerte Rechenvorrichtung beinhalten, beinhaltend unter anderem eine Laptop-Rechenvorrichtung, eine Tabletvorrichtung, eine Desktop-Rechenvorrichtung, ein Smartphone oder eine andere Mobilfunkvorrichtung, eine Spielekonsole, eine Streamingvorrichtung für Multimediainhalt, eine Set Top Box und so weiter. In einigen Ausführungsformen kann die Benutzerschnittstellenvorrichtung 112 eine fahrzeuginterne Anzeige im Fahrzeug sein. Zur einfacheren Erläuterung kann die Benutzerschnittstellenvorrichtung 112 hierin im Singular beschrieben sein; man wird jedoch verstehen, dass mehrere Benutzerschnittstellenvorrichtungen 112 bereitgestellt sein können. In einigen Ausführungsformen kann das Fahrverhalten-Scoremodul 110 zudem ein Prognosekonfidenzintervall für den Fahrverhalten-Score berechnen, und der Fahrverhalten-Score 111 kann der Benutzerschnittstellenvorrichtung 112 auf Grundlage dessen, dass das Prognosekonfidenzintervall größer als ein vorbestimmter Konfidenzschwellenwert ist, bereitgestellt werden. In einigen Ausführungsformen kann der Benutzer ein Flottenmanager sein, der mehrere Fahrzeuge überwacht, und kann das Fahrverhalten-Scoremodul 110 jeweilige Fahrverhalten-Scores für mehrere einzelne Fahrer der Flottenfahrzeuge generieren. In einigen Ausführungsformen kann der Fahrverhalten-Coach 103 innerhalb eines einzelnen Fahrzeugs implementiert sein und kann der Benutzer der Fahrer des Fahrzeugs sein.
Die 2A und 2B sind Blockdiagramme, die verschiedene Hardware- und Softwarekomponenten der in 1 gezeigten veranschaulichenden Systemarchitektur gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der Offenbarung beinhalten. Ausführungsformen einer Systemarchitektur 200A, die durch 2A veranschaulicht werden, sind innerhalb eines Fahrzeugs 201A implementiert. Ausführungsformen einer Systemarchitektur 200B, die durch 2B veranschaulicht werden, sind außerhalb eines Fahrzeugs 201B implementiert.
In 2A beinhaltet das Fahrzeug 201A Fahrzeugsysteme 202A. Das Fahrzeug 201A kann jeder geeignete Typ von Fahrzeug sein, einschließlich unter anderem ein Auto oder ein Lastwagen. Die Fahrzeugsysteme 202A können beliebige Fahrzeugsysteme beinhalten, einschließlich unter anderem Getriebe, Bremsen, Motor, Antriebsstrang und/oder Kraftstoffsysteme. Die Fahrdaten 204A von den verschiedenen Fahrzeugsystemen 202A können durch das fahrzeuginterne Coaching-Modul 205A im Fahrzeug 201A über Verbindungen zu den Bussen des CAN 203A empfangen werden.
Das fahrzeuginterne Coaching-Modul 205A kann einen oder mehrere Prozessor(en) 206A und einen oder mehrere Speicher 207A (hierin allgemein als Speicher 207A bezeichnet) beinhalten. Der/die Prozessor(en) 206A können eine beliebige geeignete Verarbeitungseinheit beinhalten, die in der Lage ist, Daten als Eingabe zu akzeptieren, die Eingangsdaten gemäß gespeicherten, vom Computer ausführbaren Anweisungen zu verarbeiten und Ausgangsdaten zu generieren. Die vom Computer ausführbaren Anweisungen können zum Beispiel in dem Datenspeicher 210A gespeichert sein und können unter anderem Betriebssystemsoftware und Anwendungssoftware beinhalten. Die vom Computer ausführbaren Anweisungen können aus dem Datenspeicher 210A abgerufen und bei Bedarf zur Ausführung in den Speicher 207A geladen werden. Der/die Prozessor(en) 206A können dazu konfiguriert sein, die vom Computer ausführbaren Anweisungen auszuführen, um zu veranlassen, dass verschiedene Vorgänge durchgeführt werden. Der/die Prozessor(en) 206A können eine beliebige Art von Verarbeitungseinheit beinhalten, einschließlich unter anderem eine zentrale Verarbeitungseinheit, einen Mikroprozessor, einen Microcontroller, einen Mikroprozessor eines Rechners mit reduziertem Befehlssatz (Reduced Instruction Set Computer - RISC), einen Mikroprozessor eines Rechners mit komplexem Befehlssatz (Complex Instruction Set Computer - CISC), eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC), ein System auf einem Chip (SoC), ein feldprogrammierbares Gate-Array (FPGA) und so fort.
Der Datenspeicher 210A kann Programmanweisungen, die durch den/die Prozessor(en) 206A geladen und ausgeführt werden können, sowie Daten, die durch den/die Prozessor(en) 206A während der Ausführung der Programmanweisungen manipuliert und generiert werden, speichern. Die Programmanweisungen können bei Bedarf zur Ausführung in den Speicher 207A geladen werden. Abhängig von der Konfiguration und Implementierung des fahrzeuginternen Coaching-Moduls 205A kann der Speicher 207A ein flüchtiger Speicher (Speicher, der nicht dazu konfiguriert ist, gespeicherte Informationen zu erhalten, wenn er nicht mit Strom versorgt wird), wie etwa Direktzugriffsspeicher (RAM), und/oder nicht flüchtiger Speicher (Speicher, der dazu konfiguriert ist, gespeicherte Informationen zu erhalten, auch wenn er nicht mit Strom versorgt wird), wie etwa Nur-Lese-Speicher (ROM), Flash-Speicher und so fort sein. In verschiedenen Implementierungen kann der Speicher 207A mehrere unterschiedliche Arten von Speicher beinhalten, wie etwa verschiedene Formen von statischem Direktzugriffsspeicher (SRAM), verschiedene Formen von dynamischem Direktzugriffsspeicher (DRAM), unveränderlicher ROM und/oder beschreibbare Varianten von ROM, wie etwa elektrisch löschbarer programmierbarer Nur-Lese-Speicher (EEPROM), Flash-Speicher und so fort.
Das fahrzeuginterne Coaching-Modul 205A kann ferner zusätzlichen Datenspeicher 210A beinhalten, wie etwa entfernbaren Datenspeicher und/oder nicht entfernbaren Datenspeicher, beinhaltend unter anderem Magnetspeicher, optischen Plattenspeicher und/oder Bandspeicher. Der Datenspeicher 210A kann nicht flüchtigen Speicher von durch einen Computer ausführbaren Anweisungen und anderen Daten bereitstellen. Der Speicher 207A und/oder der Datenspeicher 210A, entfernbar und/oder nicht entfernbar, sind Beispiele für durch den Computer lesbare Speichermedien (computer-readable storage media - CRSM).
Das fahrzeuginterne Coaching-Modul 205A kann ferner Netzwerkschnittstelle(n) 209A beinhalten, die eine Kommunikation zwischen dem fahrzeuginternen Coaching-Modul 205A und anderen Vorrichtungen der veranschaulichenden Systemarchitektur 200A (z. B. Benutzerschnittstellenvorrichtung 213A oder CAN 203A) ermöglichen. Das fahrzeuginterne Coaching-Modul 205A kann zusätzlich eine oder mehrere Eingabe-/Ausgabe (E/A)-Schnittstellen 208A (und gegebenenfalls zugehörige Softwarekomponenten, wie etwa Gerätetreiber) beinhalten, die eine Interaktion zwischen einem Benutzer und einer Vielfalt von E/A-Vorrichtungen unterstützen können, wie etwa eine Tastatur, eine Maus, ein Stift, eine Zeigevorrichtung, eine Spracheingabevorrichtung, eine Berührungseingabevorrichtung, eine Anzeige, Lautsprecher, eine Kamera, ein Mikrofon, ein Drucker und so fort.
Erneut Bezug nehmend auf den Datenspeicher 210A können darin verschiedene Programmmodule, Anwendungen oder dergleichen gespeichert sein, die vom Computer ausführbare Anweisungen umfassen können, die bei Ausführung durch den/die Prozessor(en) 206A veranlassen, dass verschiedene Vorgänge durchgeführt werden. Der Speicher 207A kann aus dem Datenspeicher 210A ein oder mehrere Betriebssysteme (BS) 211A geladen haben, die eine Schnittstelle zwischen anderer Anwendungssoftware (z. B. dedizierte Anwendungen, eine Browseranwendung, eine webbasierte Anwendung, eine verteilte Client-Server-Anwendung usw.), die auf dem fahrzeuginternen Coaching-Modul 205A ausgeführt wird, und den Hardwareressourcen des fahrzeuginternen Coaching-Moduls 205A bereitstellen können. Genauer kann das BS 211A einen Satz von vom Computer ausführbaren Anweisungen zum Verwalten der Hardwareressourcen des fahrzeuginternen Coaching-Moduls 205A und zum Bereitstellen üblicher Dienste für andere Anwendungsprogramme (z. B. Verwalten der Speicherzuweisung zwischen verschiedenen Anwendungsprogrammen) beinhalten. Das BS 211A kann ein beliebiges Betriebssystem beinhalten, das derzeit bekannt ist oder das in der Zukunft entwickelt wird, beinhaltend unter anderem ein beliebiges mobiles Betriebssystem, Desktop- oder Laptop-Betriebssystem, Mainframe-Betriebssystem oder ein beliebiges anderes geschütztes oder offen zugängliches Betriebssystem.
Der Datenspeicher 210A kann zusätzlich verschiedene andere Programmmodule beinhalten, die vom Computer ausführbare Anweisungen beinhalten können, um eine Vielfalt von zugehörigen Funktionen zu unterstützen. Zum Beispiel kann der Datenspeicher 210A einen Fahrverhalten-Coach 212A beinhalten.
Der Fahrverhalten-Coach 212A, der dem Fahrverhalten-Coach 103 der 1 entspricht, kann vom Computer ausführbare Anweisungen beinhalten, die als Reaktion auf Ausführung durch den/die Prozessor(en) 206A veranlassen, dass Vorgänge durchgeführt werden, wie etwa Schalt-Coaching, Beschleunigung-Coaching und/oder Brems-Coaching, um einen Fahrverhalten-Score zu generieren. Innerhalb des Datenspeichers 210A können ein oder mehrere Module gespeichert sein. Im hierin verwendeten Sinne kann sich der Begriff Modul auf eine funktionale Ansammlung von Anweisungen beziehen, die durch den einen oder die mehreren Prozessor(en) 206A ausgeführt werden können. Für eine einfachere Beschreibung und nicht als Einschränkung werden separate Module beschrieben. Jedoch versteht es sich, dass in einigen Implementierungen die durch die Module bereitgestellten verschiedenen Funktionen zusammengeführt, getrennt werden können und so weiter. Weiterhin können die Module miteinander kommunizieren oder anderweitig miteinander interagieren, sodass sich die Bedingungen des einen auf den Betrieb eines anderen auswirken.
Wie in 2A gezeigt, kann sich die Benutzerschnittstellenvorrichtung 213A in einigen Ausführungsformen innerhalb des Fahrzeugs 210A befinden, zum Beispiel als fahrzeuginterne Anzeige, oder über eine physische drahtgebundene Verbindung mit dem fahrzeuginternen Coaching-Modul 205A verbunden sein. In einigen Ausführungsformen kann die Benutzerschnittstellenvorrichtung 213A getrennt von dem Fahrzeug 201A oder außerhalb davon sein und kann durch beispielsweise eine Bluetooth-, Mobilfunk- oder Drahtlosverbindung mit dem fahrzeuginternen Coaching-Modul 205A verbunden sein. Die Benutzerschnittstellenvorrichtung 213A kann eine beliebige geeignete prozessorgesteuerte Rechenvorrichtung beinhalten, die in der Lage ist, Benutzeranwendungen bereitzustellen und auszuführen und/oder Informationen über ein Netzwerk zu übertragen und zu empfangen, wie etwa Anfordern und Empfangen von Webseiten. Die Benutzerschnittstellenvorrichtung 213A kann eine beliebige geeignete prozessorgesteuerte Rechenvorrichtung beinhalten, beinhaltend unter anderem eine Rechenvorrichtung an Bord des Fahrzeugs, eine Laptop-Rechenvorrichtung, eine Tabletvorrichtung, eine Desktop-Rechenvorrichtung, ein Smartphone oder eine andere Mobilfunkvorrichtung, eine Spielekonsole, eine Streamingvorrichtung für Multimediainhalt, eine Set Top Box und so weiter. Zur einfacheren Erläuterung kann die Benutzerschnittstellenvorrichtung 213A hierin im Singular beschrieben sein; man wird jedoch verstehen, dass mehrere Benutzerschnittstellenvorrichtungen 213A bereitgestellt sein können. Das fahrzeuginterne Coaching-Modul 205A kann der Benutzerschnittstellenvorrichtung 213A den durch den Fahrverhalten-Coach 212A generierten Fahrverhalten-Score in jeder geeigneten Weise bereitstellen.
Bezugnehmend nun auf die 2B beinhaltet das Fahrzeug 201B Fahrzeugsysteme 202B. Das Fahrzeug 201B kann jeder geeignete Typ von Fahrzeug sein, einschließlich unter anderem ein Auto oder ein Lastwagen. Die Fahrzeugsysteme 202B können beliebige Fahrzeugsysteme beinhalten, beinhaltend unter anderem Getriebe, Bremsen, Motor, Antriebsstrang und/oder Kraftstoffsysteme. Fahrdaten von den verschiedenen Fahrzeugsystemen 202B können über das CAN 203B und das Netzwerk 204B durch den Cloudserver 205B empfangen werden.
Der Cloudserver 205B kann einen oder mehrere Prozessor(en) 206B und einen oder mehrere Speicher 207B (hierin allgemein als Speicher 207B bezeichnet) beinhalten. Der/die Prozessor(en) 206B können eine beliebige geeignete Verarbeitungseinheit beinhalten, die in der Lage ist, Daten als Eingabe zu akzeptieren, die Eingangsdaten gemäß gespeicherten, vom Computer ausführbaren Anweisungen zu verarbeiten und Ausgangsdaten zu generieren. Die vom Computer ausführbaren Anweisungen können zum Beispiel in dem Datenspeicher 210B gespeichert sein und können unter anderem Betriebssystemsoftware und Anwendungssoftware beinhalten. Die vom Computer ausführbaren Anweisungen können aus dem Datenspeicher 210B abgerufen und bei Bedarf zur Ausführung in den Speicher 207B geladen werden. Der/die Prozessor(en) 206B können dazu konfiguriert sein, die vom Computer ausführbaren Anweisungen auszuführen, um zu veranlassen, dass verschiedene Vorgänge durchgeführt werden. Der/die Prozessor(en) 206B können eine beliebige Art von Verarbeitungseinheit beinhalten, beinhaltend unter anderem eine zentrale Verarbeitungseinheit, einen Mikroprozessor, einen Microcontroller, einen Mikroprozessor eines Rechners mit reduziertem Befehlssatz (RISC), einen Mikroprozessor eines Rechners mit komplexem Befehlssatz (CISC), eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC), ein System auf einem Chip (SoC), ein feldprogrammierbares Gate-Array (FPGA) und so fort.
Der Datenspeicher 210B kann Programmanweisungen, die durch den/die Prozessor(en) 206B geladen und ausgeführt werden können, sowie Daten, die durch den/die Prozessor(en) 206B während der Ausführung der Programmanweisungen manipuliert und generiert werden, speichern. Die Programmanweisungen können bei Bedarf zur Ausführung in den Speicher 207B geladen werden. Abhängig von der Konfiguration und Implementierung des Cloudservers 205B kann der Speicher 207B ein flüchtiger Speicher (Speicher, der nicht dazu konfiguriert ist, gespeicherte Informationen zu erhalten, wenn er nicht mit Strom versorgt wird), wie etwa Direktzugriffsspeicher (RAM), und/oder nicht flüchtiger Speicher (Speicher, der dazu konfiguriert ist, gespeicherte Informationen zu erhalten, auch wenn er nicht mit Strom versorgt wird), wie etwa Nur-Lese-Speicher (ROM), Flash-Speicher und so fort sein. In verschiedenen Implementierungen kann der Speicher 207B mehrere unterschiedliche Arten von Speicher beinhalten, wie etwa verschiedene Formen von statischem Direktzugriffsspeicher (SRAM), verschiedene Formen von dynamischem Direktzugriffsspeicher (DRAM), unveränderlicher ROM und/oder beschreibbare Varianten von ROM, wie etwa elektrisch löschbarer programmierbarer Nur-Lese-Speicher (EEPROM), Flash-Speicher und so fort.
Der Cloudserver 205B kann ferner zusätzlichen Datenspeicher 210B beinhalten, wie etwa entfernbaren Datenspeicher und/oder nicht entfernbaren Datenspeicher, beinhaltend unter anderem Magnetspeicher, optischen Plattenspeicher und/oder Bandspeicher. Der Datenspeicher 210B kann nicht flüchtigen Speicher von durch einen Computer ausführbaren Anweisungen und anderen Daten bereitstellen. Der Speicher 207B und/oder der Datenspeicher 210B, entfernbar und/oder nicht entfernbar, sind Beispiele für vom Computer lesbare Speichermedien (CRSM).
Der Cloudserver 205B kann ferner Netzwerkschnittstelle(n) 209B beinhalten, die eine Kommunikation zwischen dem Cloudserver 205B und anderen Vorrichtungen der veranschaulichenden Systemarchitektur 200B (z. B. Benutzerschnittstellenvorrichtung 213B oder CAN 203B) ermöglichen. Der Cloudserver 205B kann zusätzlich eine oder mehrere Eingabe-/Ausgabe (E/A)-Schnittstellen 208B (und gegebenenfalls zugehörige Softwarekomponenten, wie etwa Gerätetreiber) beinhalten, die eine Interaktion zwischen einem Benutzer und einer Vielfalt von E/A-Vorrichtungen unterstützen können, wie etwa eine Tastatur, eine Maus, ein Stift, eine Zeigevorrichtung, eine Spracheingabevorrichtung, eine Berührungseingabevorrichtung, eine Anzeige, Lautsprecher, eine Kamera, ein Mikrofon, ein Drucker und so fort.
Erneut Bezug nehmend auf den Datenspeicher 210B können darin verschiedene Programmmodule, Anwendungen oder dergleichen gespeichert sein, die vom Computer ausführbare Anweisungen umfassen können, die bei Ausführung durch den/die Prozessor(en) 206B veranlassen, dass verschiedene Vorgänge durchgeführt werden. Der Speicher 207B kann aus dem Datenspeicher 210B ein oder mehrere Betriebssysteme (BS) 211B geladen haben, die eine Schnittstelle zwischen anderer Anwendungssoftware (z. B. dedizierte Anwendungen, eine Browseranwendung, eine webbasierte Anwendung, eine verteilte Client-Server-Anwendung usw.), die auf dem Cloudserver 205B ausgeführt wird, und den Hardwareressourcen des Cloudservers 205B bereitstellen können. Genauer kann das BS 211B einen Satz von vom Computer ausführbaren Anweisungen zum Verwalten der Hardwareressourcen des Cloudservers 205B und zum Bereitstellen üblicher Dienste für andere Anwendungsprogramme (z. B. Verwalten der Speicherzuweisung zwischen verschiedenen Anwendungsprogrammen) beinhalten. Das BS 211B kann ein beliebiges Betriebssystem beinhalten, das derzeit bekannt ist oder das in der Zukunft entwickelt wird, beinhaltend unter anderem ein beliebiges mobiles Betriebssystem, Desktop- oder Laptop-Betriebssystem, Mainframe-Betriebssystem oder ein beliebiges anderes geschütztes oder offen zugängliches Betriebssystem.
Der Datenspeicher 210B kann zusätzlich verschiedene andere Programmmodule beinhalten, die vom Computer ausführbare Anweisungen beinhalten können, um eine Vielfalt von zugehörigen Funktionen zu unterstützen. Zum Beispiel kann der Datenspeicher 210B einen Fahrverhalten-Coach 212B beinhalten.
Der Fahrverhalten-Coach 212B, der dem Fahrverhalten-Coach 103 der 1 entspricht, kann vom Computer ausführbare Anweisungen beinhalten, die als Reaktion auf Ausführung durch den/die Prozessor(en) 206B veranlassen, dass Vorgänge durchgeführt werden, wie etwa Schalt-Coaching, Beschleunigung-Coaching und/oder Brems-Coaching, um einen Fahrverhalten-Score zu generieren. Innerhalb des Datenspeichers 210B können ein oder mehrere Module gespeichert sein. Im hierin verwendeten Sinne kann sich der Begriff Modul auf eine funktionale Ansammlung von Anweisungen beziehen, die durch den einen oder die mehreren Prozessor(en) 206B ausgeführt werden können. Für eine einfachere Beschreibung und nicht als Einschränkung werden separate Module beschrieben. Jedoch versteht es sich, dass in einigen Implementierungen die durch die Module bereitgestellten verschiedenen Funktionen zusammengeführt, getrennt werden können und so weiter. Weiterhin können die Module miteinander kommunizieren oder anderweitig miteinander interagieren, sodass sich die Bedingungen des einen auf den Betrieb eines anderen auswirken.
Beliebige von dem CAN 203B im Fahrzeug 201B, dem Cloudserver 205B und der Benutzerschnittstellenvorrichtung 213B können dazu konfiguriert sein, über ein oder mehrere Netzwerk(e) 204B miteinander und einer beliebigen anderen Komponente der Systemarchitektur 200B zu kommunizieren. Das/die Netzwerk(e) 204B können unter anderem ein beliebiges oder eine Kombination von unterschiedlichen Arten geeigneter Kommunikationsnetzwerke beinhalten, wie etwa zum Beispiel Kabelnetzwerke, öffentliche Netzwerke (z. B. das Internet), private Netzwerke, drahtlose Netzwerke, Mobilfunknetze oder beliebige andere geeignete private oder öffentliche Netzwerke. Ferner können das/die Netzwerk(e) 204B eine beliebige geeignete Kommunikationsreichweite aufweisen, die mit diesen verknüpft ist und können zum Beispiel globale Netzwerke (z. B. das Internet), Metropolitan Area Netzwerke (MAN), Wide Area Netzwerke (WAN), Local Area Netzwerke (LAN) oder Personal Area Netzwerke (PAN) beinhalten. Zusätzlich können das/die Netzwerk(e) 204B eine beliebige Art von Medium beinhalten, über das der Netzverkehr transportiert werden kann, beinhaltend unter anderem Koaxialkabel, verdrillte Zweidrahtleitung, optische Faser, ein Hybrid-Faser-Koaxial (HFC)-Medium, terrestrische Mikrowellentransceiver, Funkfrequenzkommunikationsmedien, Satellitenkommunikationsmedien oder eine beliebige Kombination davon.
Wie in 2B gezeigt, kann sich die Benutzerschnittstellenvorrichtung 213B in einigen Ausführungsformen außerhalb des Fahrzeugs 201B befinden und über das Netzwerk 204B mit dem Cloudserver 205B kommunizieren. Die Benutzerschnittstellenvorrichtung 213B kann eine beliebige geeignete prozessorgesteuerte Rechenvorrichtung beinhalten, die in der Lage ist, Benutzeranwendungen bereitzustellen und auszuführen und/oder Informationen über ein Netzwerk zu übertragen und zu empfangen, wie etwa Anfordern und Empfangen von Webseiten. Die Benutzerschnittstellenvorrichtung 213B kann eine beliebige geeignete prozessorgesteuerte Rechenvorrichtung beinhalten, beinhaltend unter anderem eine Laptop-Rechenvorrichtung, eine Tabletvorrichtung, eine Desktop-Rechenvorrichtung, ein Smartphone oder eine andere Mobilfunkvorrichtung, eine Spielekonsole, eine Streamingvorrichtung für Multimediainhalt, eine Set Top Box und so weiter. Zur einfacheren Erläuterung kann die Benutzerschnittstellenvorrichtung 213B hierin im Singular beschrieben sein; man wird jedoch verstehen, dass mehrere Benutzerschnittstellenvorrichtungen 213B bereitgestellt sein können.
Der Cloudserver 205B kann der Benutzerschnittstellenvorrichtung 213B den durch den Fahrverhalten-Coach 212B generierten Fahrverhalten-Score in jeder geeigneten Weise b erei tstell en.
Der Durchschnittsfachmann wird verstehen, dass beliebige der Komponenten der Systemarchitekturen 200A-B alternative und/oder zusätzliche Hardware-, Software- oder Firmwarekomponenten, die über die beschriebenen oder abgebildeten hinausgehen, beinhalten können, ohne vom Umfang der Offenbarung abzuweichen. Genauer wird man verstehen, dass Hardware-, Software- oder Firmwarekomponenten, die so abgebildet oder beschrieben werden, dass sie einen Teil von beliebigen der veranschaulichenden Komponenten der Systemarchitekturen 200A-B bilden, und die zugehörige Funktionalität, die derartige Komponenten unterstützen, lediglich veranschaulichend sind und dass einige Komponenten möglicherweise nicht vorhanden sind oder dass zusätzliche Komponenten in verschiedenen Ausführungsformen bereitgestellt sein können. Während verschiedene Programmmodule in Bezug auf verschiedene veranschaulichende Komponenten der Systemarchitekturen 200A-B abgebildet und beschrieben wurden, wird man verstehen, dass die Funktionalität, die als durch die Programmmodule unterstützt beschrieben wird, durch eine beliebige Kombination aus Hardware, Software und/oder Firmware ermöglicht werden kann. Man wird ferner verstehen, dass jedes der oben genannten Module in verschiedenen Ausführungsformen eine logische Partitionierung der unterstützten Funktionalität darstellen können. Diese logische Partitionierung wird zur einfacheren Erläuterung der Funktionalität abgebildet und ist möglicherweise nicht repräsentativ für die Struktur von Hardware, Software und/oder Firmware zum Implementieren der Funktionalität. Dementsprechend wird man verstehen, dass die als durch ein konkretes Modul bereitgestellt beschriebene Funktionalität in verschiedenen Ausführungsformen zumindest teilweise durch ein oder mehrere andere Module bereitgestellt werden kann. Ferner sind ein oder mehrere abgebildete Module in gewissen Ausführungsformen möglicherweise nicht vorhanden, während in anderen Ausführungsformen zusätzliche Module, die nicht abgebildet sind, vorhanden sein können und zumindest einen Teil der beschriebenen Funktionalität und/oder zusätzliche Funktionalität unterstützen können. Während gewisse Module möglicherweise als Teilmodule eines anderen Moduls abgebildet und beschrieben werden, können ferner derartige Module als unabhängige Module bereitgestellt sein.
Der Durchschnittsfachmann wird verstehen, dass die veranschaulichenden Systemarchitekturen 200A-B nur als Beispiel bereitgestellt sind. Zahlreiche andere Betriebsumgebungen, Systemarchitekturen und Vorrichtungskonfigurationen liegen innerhalb des Umfangs dieser Offenbarung. Andere Ausführungsformen der Offenbarung können weniger oder mehr Komponenten und/oder Vorrichtungen beinhalten und können einen Teil oder die gesamte Funktionalität enthalten, die in Bezug auf die veranschaulichenden Systemarchitekturen 200A-B beschrieben wurden, oder zusätzliche Funktionalität enthalten.
VERANSCHAULICHENDE PROZESSE
3 ist ein Prozessablaufdiagramm eines veranschaulichenden Verfahrens 300 zum Konstruieren eines Kraftstoffverbrauchsmodells für ein Fahrzeug für Ausführungsformen eines kraftstoffverbrauchbasierten Fahrverhalten-Scorings gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der Offenbarung. Das Verfahren 300 kann in Bezug auf das Kraftstoffverbrauchsmodell 109 im Fahrverhalten-Coach 103 der 1 implementiert werden. In Block 301 empfängt das Kraftstoffverbrauchsmodell 109 Motordrehzahl- und Drehmomentdaten über das CAN 101 vom Fahrzeugantriebsstrang während des Betriebs des Fahrzeugs. In einigen Ausführungsformen können die Motordrehzahl- und Drehmomentsignale eine Frequenz von 1 Hz oder höher aufweisen. In Block 302 empfängt das Kraftstoffverbrauchsmodell 109 tatsächliche Kraftstoffverbrauchsdaten des Fahrzeugs vom CAN 101 während des Betriebs des Fahrzeugs. Die Kraftstoffverbrauchsdaten können von einem Durchflussmesser empfangen werden oder können in verschiedenen Ausführungsformen ein akkumulierter Wert von einem Econometer sein. In einigen Ausführungsformen kann das Kraftstoffverbrauchsdatensignal eine Frequenz von 1 Hz oder höher aufweisen. Jeder Kraftstoffverbrauchswert entspricht einem konkreten Paar aus Motordrehzahl- und Drehmomentwerten. In Block 303 generiert das Kraftstoffverbrauchsmodell eine Kraftstoffverbrauch-Lookup-Tabelle auf Grundlage der Motordrehzahl-, Drehmoment- und Kraftstoffverbrauchsdaten, die in Blöcken 301 und 302 gesammelt wurden. Ausführungsformen einer Kraftstoffverbrauch-Lookup-Tabelle können eine zweidimensionale Lookup-Tabelle beinhalten, in der der zugehörige Kraftstoffverbrauch für jedes Paar von empfangenen Motordrehzahl- und Drehmomentwerten angegeben wird. In einigen Ausführungsformen kann die Kraftstoffverbrauch-Lookup-Tabelle unter Verwendung von linearer Regression generiert werden. Der Kraftstoffverbrauch während eines Zeitraums wird als eine Messung betrachtet und die Zeit, die der Motor an jedem Drehmoment-Drehzahl-Gitterpunkt verbracht hat, wird als Merkmal betrachtet. Die Anzahl der Merkmale ist die Anzahl der Gitterpunkte in der Kraftstoffverbrauch-Lookup-Tabelle. Das Regressionsproblem kann in einigen Ausführungsformen mittels eines stochastischen Gradientenverfahrens gelöst werden.
In einigen Ausführungen wird das Anpassen des Kraftstoffverbrauchmodells 109 auf das konkrete Fahrzeug, wie in 3 beschrieben, möglicherweise nicht durchgeführt, da ein Dauerleistungskraftstoffverbrauchsmodell eines Motors für ein Fahrzeug mittels Experiments an einem Testmotor für den Fahrzeugtyp konstruiert werden kann und das konstruierte Modell von dem Fahrzeughersteller erlangt werden kann. Jedoch kann das Anpassen des Kraftstoffverbrauchsmodells 109 mit tatsächlichen Fahrzeugdaten, die während des Betriebs des konkreten Fahrzeugs erlangt werden, zu einem statistisch genaueren Kraftstoffverbrauchsmodell für das Fahrzeug auf Grundlage der Betriebsbedingungen des Fahrzeugs führen. Zum Beispiel kann ein Fahrzeug einen großen Anteil an Betriebszeit bei Motorstart bei kalter Temperatur aufweisen oder kann die Kraftstoffeffizienz eines bestimmten Motors aufgrund schlechter Wartung oder Alterung deutlich abfallen. In solchen Ausführungsformen kann ein angepasstes Kraftstoffverbrauchsmodell 109, das gemäß dem Verfahren 300 der 3 unter Verwendung tatsächlicher Fahrzeugdaten generiert wurde, relativ genaue Kraftstoffeinsparungsberechnungen ermöglichen.
4 ist ein Prozessablaufdiagramm eines veranschaulichenden Verfahrens 400 für Schaltverhalten-Coaching für kraftstoffverbrauchbasiertes Fahrverhalten-Scoring gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der Offenbarung. Das Verfahren 400 kann im Schalt-Coach 104 der 1 implementiert werden. In Block 401 empfängt der Schalt-Coach 104 Fahrdaten, die Daten über aktuelle Gangzahl, Motordrehzahl, Drehmoment, Fahrzeuggeschwindigkeit und Beschleunigung beinhalten. Die Fahrdaten können von dem Fahrdatenspeicher 107 erlangt werden. In Block 402 bestimmt der Schalt-Coach 104 die Motordrehzahl und das Drehmoment bei einem nächsten Gang über dem aktuellen Gang für die gleiche Fahrzeuggeschwindigkeit und Beschleunigung auf Grundlage des Fahrzeugreaktionsmodells 108. In Block 403 wird bestimmt, ob der Drehmomentbedarf für die gleiche Fahrzeuggeschwindigkeit und Beschleunigung in dem nächsten Gang innerhalb einer vorbestimmten Zeitdauer nach dem Hochschalten erfüllt werden kann. Falls der Drehmomentbedarf innerhalb der vorbestimmten Zeitdauer erfüllt werden kann, wird das Hochschalten in den nächsten Gang durch den Schalt-Coach 104 empfohlen. Falls der Drehmomentbedarf innerhalb der vorbestimmten Zeitdauer nicht erfüllt werden kann, wird das Hochschalten in den nächsten Gang durch den Schalt-Coach 104 nicht empfohlen, um häufige Schaltwechsel zu vermeiden, und das Verfahren 400 endet. In Block 404 bestimmt der Schalt-Coach 104 auf Grundlage des Kraftstoffverbrauchsmodells 109 den Kraftstoffverbrauch beim nächsthöheren Gang für das empfohlene Hochschaltereignis.
5 ist ein Prozessablaufdiagramm eines veranschaulichenden Verfahrens 500 für Beschleunigungsverhalten-Coaching für kraftstoffverbrauchbasiertes Fahrverhalten-Scoring gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der Offenbarung. Das Verfahren 500 kann im Beschleunigung-Coach 105 der 1 implementiert werden. In Block 501 wird ein Beschleunigungsereignis in den Fahrdaten von dem Fahrdatenspeicher 107 durch den Beschleunigung-Coach 105 auf Grundlage dessen, dass die Beschleunigung des Fahrzeugs einen Schwellenwert für abrupte Beschleunigung überschreitet, identifiziert. In Block 502 wird ein gecoachter Beschleunigungszeitraum für den Zeitraum in Zusammenhang mit dem erfassten Beschleunigungsereignis durch den Beschleunigung-Coach 105 bestimmt. Der gecoachte Beschleunigungszeitraum kann in verschiedenen Ausführungsformen länger oder kürzer als der tatsächliche Beschleunigungszeitraum sein. In Block 503 werden gecoachte Fahrdaten, die die Motordrehzahl und das Drehmoment umfassen, für den gecoachten Beschleunigungszeitraum auf Grundlage des Fahrzeugreaktionsmodells 108 bestimmt. In Block 504 wird der Kraftstoffverbrauch auf Grundlage der gecoachten Fahrdaten, Motordrehzahl und Drehmoment über den gecoachten Beschleunigungszeitraum, wie in Block 503 berechnet, durch den Beschleunigung-Coach 105 auf Grundlage des Kraftstoffverbrauchsmodells 109 bestimmt.
In einigen Ausführungsformen kann der Schwellenwert für eine abrupte Beschleunigung verwendet werden, um Daten von einem Beschleunigungssignal oder einem Gaspedal zu überwachen, um abrupte Beschleunigungsereignisse zu erfassen. In einigen Ausführungsformen werden die gecoachten Fahrdaten in Block 503 bestimmt, um die tatsächlichen Fahrdaten über den gecoachten Beschleunigungszeitraum zu ersetzen, beginnend an der Anfangsposition des Beschleunigungsereignisses und endend an der Position des Fahrzeug zu einer vorbestimmten Zeitdauer (z. B. 3 Sekunden) nach dem Beschleunigungsereignis. In solchen Ausführungsformen weisen die gecoachten Fahrdaten die gleiche Anfangsdrehzahl v_i und die gleiche Enddrehzahl v_f auf und decken die gleiche Entfernung d ab wie die tatsächlichen Fahrdaten; jedoch kann die Zeitdauer (d. h. der gecoachte Beschleunigungszeitraum) unterschiedlich sein, sodass das gecoachte Fahrverhalten für das Fahrzeug, um die Entfernung d zurückzulegen, eine längere oder kürzere Zeit andauern kann. Die konstante Beschleunigung a für die gecoachten Fahrdaten kann wie folgt sein: $a = (v_{f}^{2} - v_{i}^{2}) / 2 d$
Daher kann der gecoachte Beschleunigungszeitraum t der konstanten Beschleunigung, wie in Block 502 berechnet, wie folgt sein: $t = \frac{v_{f} - v_{i}}{a} = \frac{2 d}{v_{i} + v_{f}}$
Der gecoachte Beschleunigungszeitraum kann sich von dem tatsächlichen Zeitraum, den das Fahrzeug benötigt, um die Entfernung d zurückzulegen, unterscheiden, z. B. die Dauer des Beschleunigungsereignisses plus 3 Sekunden.
In einigen Ausführungsformen kann die Motordrehzahl in Block 503 unter der Annahme, dass der Gang des Fahrzeugs über den gecoachten Beschleunigungszeitraum der gleiche bleibt, berechnet werden. In einigen Ausführungsformen kann das Längsdynamikmodell mẋ des Fahrzeugs wie folgt beschrieben werden: $m \dot{x} = F_{A n t r i e b} - f_{v} (\dot{x}) F_{z} - \frac{1}{2} ρ C_{d} A_{f} {(\dot{x} + V_{w i n d})}^{2} - m g sin θ (x)$
wobei x die Entfernung ist, x die Längsgeschwindigkeit ist, ẍx die Längsbeschleunigung ist, m die Fahrzeugmasse ist, F_Antrieb die entsprechende Antriebskraft am Reifen von dem Antriebsstrang ist, f_v (·) der Reibungskoeffizient ist, der sich auf die Geschwindigkeit des Fahrzeugs bezieht, F_z die Fahrzeugnormalkraft zum Boden ist, p die Luftdichte ist, C_d der Luftwiderstandskoeffizient ist, A_F der Widerstandsbereich ist, V_wind die Längswindgeschwindigkeit ist, g die Schwerkraftbeschleunigung ist und θ(·) das Straßengefälle ist, das von der vom Fahrzeug gefahrenen Entfernung abhängig ist.
Es gibt einige unbekannte und veränderliche Parameter in der obigen Gleichung3, und es könnte schwierig sein, alle diese Parameter unter Verwendung von fahrzeuginternen Sensoren des hergestellten Fahrzeugs zu schätzen. Da jedoch die gecoachten Fahrdaten eine relativ geringe Störgröße zu den tatsächlichen Fahrdaten hinsichtlich Geschwindigkeit und Standort sein können und daher der Rollwiderstand, der Luftwiderstand und das Straßengefälle relativ ähnlich zu dem Rollwiderstand, dem Luftwiderstand und dem Straßengefälle der tatsächlichen Fahrt sein können, kann folgendes approximiert werden: $m \ddot{x} \approx F_{A n t r i e b} - F_{W i n d e r s t a n d} (x)$
Der gecoachte Beschleunigungszeitraum kann eine relativ kurze Zeit andauern, z. B. einige wenige Sekunden, daher kann der Widerstand ungefähr als eine Konstante F̅_Widerstand während des gecoachten Beschleunigungszeitraums betrachtet werden. Die Konstante F̅_Widerstand kann unter Verwendung der tatsächlichen Fahrzeugdaten und der folgenden Beziehung berechnet werden: $\frac{1}{2} m v_{f}^{2} - \frac{1}{2} m v_{i}^{2} = \int_{t_{i}}^{t_{f}} T_{M o t o r} ω_{M o t o r} d t - {\bar{F}}_{W i d e r s t a n d} d$
wobei T_Motor das Motordrehmoment ist und ω_Motor die Motordrehzahl ist. Daher erfolgt die Berechnung des Motordrehmoments der gecoachten Fahrdaten wie folgt: zuerst wird die Widerstandskraft geschätzt, ${\bar{F}}_{W i d e r s t a n d} = \frac{2 \int_{t_{i}}^{t_{f}} T_{M o t o r} ω_{M o t o r} d t - m v_{f}^{2} + m v_{i}^{2}}{2 d}$
Dann ist das Antriebsdrehmoment: $F_{A n t r i e b} = m a + {\bar{F}}_{W i d e r s t a n d}$
Das Motordrehmoment ist: $T_{M o t o r} = \frac{F_{A n t r i e b} r}{i_{f} i_{g}}$
wobei r der Radradius ist, i_f die Endübersetzung ist und i_g das Übersetzungsverhältnis ist.
In Ausführungsformen, in denen die Abtastrate der Fahrdatensignale relativ niedrig ist (z. B. 1 Hz), kann sich die Auflösung der zeitlichen Abtastung auf die Genauigkeit des Ergebnisses auswirken. Daher kann der Beschleunigung-Coach 105 in einigen Ausführungsformen die Berechnungen des Blocks 503 in einem durchgehenden Zeitbereich oder einem interpolierten diskreten Zeitbereich mit höherer Abtastrate anstatt dem ursprünglichen diskreten Zeitbereich durchführen.
6 ist ein Prozessablaufdiagramm eines veranschaulichenden Verfahrens 600 für Bremsverhalten-Coaching für kraftstoffverbrauchbasiertes Fahrverhalten-Scoring gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der Offenbarung. Das Verfahren 600 kann im Brems-Coach 106 der 1 implementiert werden. In Block 601 wird ein Bremsereignis durch den Brems-Coach 106 auf Grundlage dessen, dass die Beschleunigung oder das Bremsdrehmoment in den Fahrdaten einen Schwellenwert für abruptes Bremsen überschreitet, identifiziert. In Block 602 wird ein gecoachter Bremszeitraum für den Bremszeitraum bestimmt. Der gecoachte Bremszeitraum kann in verschiedenen Ausführungsformen länger als der tatsächliche Bremszeitraum sein. In Block 603 werden gecoachte Fahrdaten, die die Motordrehzahl und das Drehmoment umfassen, für den gecoachten Bremszeitraum auf Grundlage des Fahrzeugreaktionsmodells 108 bestimmt. In Block 604 wird der Kraftstoffverbrauch auf Grundlage der Motordrehzahl und des Drehmoments für den gecoachten Bremszeitraum auf Grundlage des Kraftstoffverbrauchsmodells 109 bestimmt.
In einigen Ausführungsforen kann der gecoachte Bremszeitraum die tatsächliche Dauer des Bremsereignisses plus eine vorbestimmte Zeitdauer, zum Beispiel 2 Sekunden, sein. Die hinzugefügte vorbestimmte Zeitdauer, die zum Bestimmen des gecoachten Bremszeitraums in Block 602 verwendet wird, kann in verschiedenen Ausführungsformen eine beliebige geeignete Zeitdauer sein. Vor dem Bremsen kann ein Ausrollprozess vorliegen, während dem der Fahrer weder das Gaspedal noch das Bremspedal betätigt. In solchen Ausführungsformen empfiehlt der Brems-Coach 106, dass das Fahrzeug 2 Sekunden früher mit dem Ausrollen beginnt, als in den tatsächlichen Fahrdaten aufgetreten. Somit können die gecoachten Fahrdaten, die in Block 603 generiert werden, um die tatsächlichen Fahrdaten über den gecoachten Bremszeitraum zu ersetzen, 2 Sekunden vor dem Ausrollen plus die Ausrollzeit plus die Zeit des Bremsereignisses beinhalten. Die in Block 603 genierten gecoachten Fahrdaten können die gleiche Anfangsdrehzahl v_i und die gleiche Enddrehzahl v_f aufweisen und die gleiche Entfernung d über den gecoachten Bremszeitraum abdecken. Der Verlangsamungswert der gecoachten Fahrdaten in diesem gecoachten Bremszeitraum unterscheidet sich von den tatsächlichen Fahrdaten. Bei Ausführungsformen, die einen Verbrennungsmotor ohne Bremsenergierückgewinnungsmerkmal beinhalten, ist es jedoch nicht notwendig, ein neues Bremsdrehmoment zu berechnen. In diesem Beispiel wird der Kraftstoffverbrauch in Block 604 auf Grundlage dessen, dass der Motor 2 Sekunden früher als in den tatsächlichen Fahrdaten in den Leerlauf eintritt und während des gecoachten Bremszeitraums im Leerlauf bleibt, bestimmt.
7 ist ein Prozessablaufdiagramm eines veranschaulichenden Verfahrens 700 für kraftstoffverbrauchbasiertes Fahrverhalten-Scoring gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der Offenbarung. Das Verfahren 700 ist im Fahrverhalten-Coach 103 der 1 implementiert. In Block 701 werden Fahrdaten 102 durch den Fahrverhalten-Coach 103 vom CAN 101 empfangen und im Fahrzeugdatenspeicher 107 gespeichert. Die Fahrdaten können unter anderem Kraftstoffverbrauchsdaten, Antriebsstrangdaten, die aktuelle Geschwindigkeit des Fahrzeugs, die aktuelle Beschleunigung des Fahrzeugs, den aktuellen Gang des Getriebes des Fahrzeugs (für Ausführungsformen, in denen das Fahrzeug ein Fahrzeug mit manuellem Getriebe ist), den aktuellen Drehmomentbedarf des Fahrzeugs und den aktuellen Bremsbedarf des Fahrzeugs beinhalten. Die in den Fahrdaten 102 beinhalteten Kraftstoffverbrauchsdaten können unter anderem den aktuellen Kraftstoffverbrauch des Fahrzeugs beinhalten, der auf Grundlage der aktuellen Kraftstoffdurchflussrate oder akkumulierten Werten in einem Econometer in dem Fahrzeug bestimmt werden kann. Die in den Fahrdaten 102 beinhalteten Antriebsstrangdaten können unter anderem die aktuelle Motordrehzahl des Fahrzeugs und das aktuelle Drehmoment des Fahrzeugs beinhalten. Die Signale, die die verschiedenen Fahrdaten 102 von dem CAN 101 an den Fahrverhalten-Coach 103 übertragen, können in einigen Ausführungsformen 1 Hz oder höher sein, z. B. werden die Werte in den Fahrdaten über die Dauer des Betriebs des Fahrzeugs jede Sekunde in dem Fahrdatenspeicher 107 gespeichert. Die Fahrdaten 102 können in verschiedenen Ausführungsformen beliebige Daten beinhalten, die auf den Bussen des Fahrzeug-CAN 101 verfügbar sind.
In einigen Ausführungsformen sind die Fahrdaten in dem Fahrdatenspeicher 107 gespeichert und werden, wie nachfolgend in Bezug auf die Blöcke 702-702 beschrieben, als Batch verarbeitet. In einigen Ausführungsformen, in denen der Fahrdatenspeicher 107 einen relativ kleinen Speicher umfasst, kann die Verarbeitung der Blöcke 702-702 in einem relativ kurzen Zeitraum, zum Beispiel alle 15 bis 30 Sekunden, wiederholt werden, um so im Fahrdatenspeicher 107 Platz für neue Fahrdaten zu schaffen. In anderen Ausführungsformen können die Fahrdaten in dem Fahrdatenspeicher 107 auf einer pro-Fahrt-Basis oder einer pro-Tag-Basis verarbeitet werden. In einigen Ausführungsformen können die Fahrdaten in dem Fahrdatenspeicher 107 mit einem konkreten Fahrer verknüpft sein, sodass der Fahrverhalten-Coach 103 unterschiedliche Fahrverhalten-Scores für unterschiedliche Fahrer des gleichen Fahrzeugs generieren kann oder Fahrverhalten-Scores für den gleichen Fahrer über unterschiedliche Fahrzeuge in einer Fahrzeugflotte generieren kann.
In Block 702 wird der Brems-Coach 106 auf die Fahrdaten im Fahrdatenspeicher 107 angewendet. Der Brems-Coach funktioniert wie oben in Bezug auf das Verfahren 600 der 6 beschrieben. In Block 702 kann der Brems-Coach 106 eine beliebige Anzahl von Bremsereignissen in den Fahrdaten auf Grundlage des Schwellenwerts für abruptes Bremsen identifizieren und den Kraftstoffverbrauch für die gecoachten Fahrdaten, die für jedes identifizierte Bremsereignis generiert werden, berechnen.
In Block 703 wird als nächstes der Schalt-Coach 104 auf die Fahrdaten im Datenspeicher 107 angewendet. In einigen Ausführungsformen wird der Schalt-Coach 104 nach dem Brems-Coach 106 auf die Fahrdaten im Fahrdatenspeicher 107 angewendet, sodass beliebige Fahrdaten aus Zeiträumen, die durch den Brems-Coach 106 verarbeitet wurden (d. h. als ein Bremsereignis identifiziert wurden), durch den Schalt-Coach 104 nicht überprüft werden und keine durch den Schalt-Coach 104 identifizierten Schaltvorgänge mit durch den Brems-Coach 106 identifizierten Bremsereignissen überlappen. Der Schalt-Coach 104 funktioniert wie oben in Bezug auf das Verfahren 400 der 4 beschrieben. In Block 703 kann der Schalt-Coach 104 eine beliebige Anzahl von Hochschaltempfehlungsereignissen in den Fahrdaten identifizieren und den Kraftstoffverbrauch für die gecoachten Fahrdaten, die für jedes identifizierte Hochschaltempfehlungsereignis generiert werden, berechnen.
In Block 704 wird als nächstes der Beschleunigung-Coach 105 auf die Fahrdaten im Datenspeicher 107 angewendet. In einigen Ausführungsformen wird der Beschleunigung-Coach nach dem Brems-Coach 106 und dem Schalt-Coach 104 auf die Fahrdaten im Fahrdatenspeicher 107 angewendet, sodass beliebige Fahrdaten aus Zeiträumen, die durch den Brems-Coach 106 oder den Schaltcoach 104 verarbeitet wurden (d. h. als ein Bremsereignis oder ein Hochschaltempfehlungsereignis identifiziert wurden), durch den Beschleunigung-Coach 105 nicht überprüft werden und keine durch den Beschleunigung-Coach 105 identifizierten Beschleunigungsereignisse mit durch den Brems-Coach 106 identifizierten Bremsereignissen oder durch den Schalt-Coach 104 identifizierten Schaltereignissen überlappen. Der Beschleunigungs-Coach 105 funktioniert wie oben in Bezug auf das Verfahren 500 der 5 beschrieben. In Block 704 kann der Beschleunigung-Coach 105 eine beliebige Anzahl von Beschleunigungsereignissen in den Fahrdaten auf Grundlage des Schwellenwerts für abrupte Beschleunigung identifizieren und den Kraftstoffverbrauch für die gecoachten Fahrdaten, die für jedes identifizierte Beschleunigungsereignis generiert werden, berechnen.
In Block 705 werden Gesamtkraftstoffeinsparungen auf Grundlage des gesamten gecoachten Kraftstoffverbrauchs, der durch den Brems-Coach 106, den Schalt-Coach 104 und den Beschleunigung-Coach 105 in den Blöcken 702-702 berechnet wurde, bestimmt und der gecoachte Kraftstoffverbrauch mit dem tatsächlichen Kraftstoffverbrauch verglichen. Die Kraftstoffeinsparungen können dann verwendet werden, um einen Fahrverhalten-Score 111 durch das Fahrverhalten-Scoremodul 110 für einen konkreten Fahrer, der mit dem verarbeiteten Batch der Fahrdaten verknüpft ist, zu bestimmen.
In einigen Ausführungsformen ist das Verhältnis zwischen dem gecoachten Kraftstoffverbrauch und dem tatsächlich verbrauchten Kraftstoff X %. Das heißt, der Fahrer könnte X % des tatsächlich verbrauchten Kraftstoffs verwendet haben, um die gleiche Fahrt in effizienterer Art und Weise zu vollenden, wie durch den Brems-Coach 106, den Schalt-Coach 104 und den Beschleunigung-Coach 105 empfohlen. Der Fahrverhalten-Score 111 kann auf Grundlage von X generiert werden. Zum Beispiel kann der Fahrverhalten-Score in einigen Ausführungsformen gleich X sein. In einigen Ausführungsformen können, um die Spanne der Scores zu erweitern, 2X-100, X^2/(100)^2 oder eine beliebige andere geeignete Transformation verwendet werden, um den Fahrverhalten-Score 111 zu generieren.
In Block 706 wird in einigen Ausführungsformen ein Prognosekonfidenzintervall durch das Fahrverhalten-Scoremodul 110 bestimmt. Das Prognosekonfidenzintervall kann in einigen Ausführungsformen auf Grundlage von Bootstrapping bestimmt werden. Die Kraftstoffverbrauch- und Motordaten können mit Ersatzdaten aus den gesammelten Antriebsstrangdaten und den Kraftstoffverbrauchsdaten erneut abgetastet werden. Die Gesamtsumme der Zeit an allen erneut abgetasteten Daten ist die gleiche wie die Zeit der gecoachten Fahrdaten, was ermöglicht, dass die Fehlerverteilung des Kraftstoffverbrauchsmodells mittels Bootstrapping geschätzt werden kann. Wenn die Fehlerverteilung bekannt ist, kann das Prognosekonfidenzintervall berechnet werden, üblicherweise mit einem Niveau von 90 % oder 95 %. Das Prognosekonfidenzintervall kann verwendet werden, um zu bestimmen, wann dem Benutzer der Fahrverhalten-Score gezeigt wird. In einigen Ausführungsformen kann der Fahrverhalten-Score 110 dem Kunden pro Fahrt oder pro Tag gezeigt werden, nachdem der Fahrverhalten-Coach 103 genug Daten gesammelt hat, um eine sichere Schätzung potentieller Kraftstoffeinsparungen zu geben. In einigen Ausführungsformen kann das Prognosekonfidenzintervall auch dem Benutzer (z. B. einem Flottenmanager) bereitgestellt werden, um mehr Informationen über die Kraftstoffeinsparungspotentiale bereitzustellen.
In Block 707 wird der Fahrverhalten-Score 111, der in Block 705 bestimmt wurde, über die Benutzerschnittstellenvorrichtung 112 für den Benutzer bereitgestellt. In einigen Ausführungsformen wird der Fahrverhalten-Score 111 dem Benutzer auf Grundlage dessen, dass das Prognosekonfidenzintervall, das in Block 706 bestimmt wurde, über einem vorbestimmten Konfidenzschwellenwert liegt, bereitgestellt. In einigen Ausführungsformen kann der Benutzer eine Vielzahl von unterschiedlichen Fahrverhalten-Scores in Zusammenhang mit Fahrdaten von unterschiedlichen Fahrten, unterschiedlichen Fahrzeugen und/oder unterschiedlichen Fahrern empfangen.
BEISPIELE
In einigen Fällen können die nachfolgenden Beispiele zusammen oder getrennt durch die hierin beschriebenen Systeme und Verfahren implementiert werden.
Beispiel 1 kann ein nicht-transitorisches computerlesbares Medium beinhalten, das von einem Computer ausführbare Anweisungen speichert, die bei Ausführung durch einen Prozessor den Prozessor veranlassen, Vorgänge durchzuführen, die Folgendes umfassen: Erlangen von Fahrdaten eines Fahrzeugs während des Betriebs des Fahrzeugs, wobei die Fahrdaten Bremsdaten und Beschleunigungsdaten beinhalten; Identifizieren eines Bremsereignisses während eines ersten Zeitraums auf Grundlage der Bremsdaten, wobei das Bremsereignis einen Bremsschwellenwert überschreitet; Generieren von ersten gecoachten Fahrdaten auf Grundlage des Bremsereignisses; Bestimmen einer ersten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der ersten gecoachten Fahrdaten; Identifizieren eines Beschleunigungsereignisses während eines zweiten Zeitraums auf Grundlage der Beschleunigungsdaten, wobei das Beschleunigungsereignis einen Beschleunigungsschwellenwert überschreitet; Generieren von zweiten gecoachten Fahrdaten auf Grundlage des Beschleunigungsereignisses; Bestimmen einer zweiten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der zweiten gecoachten Fahrdaten; Bestimmen einer Gesamtkraftstoffeinsparung auf Grundlage der ersten Kraftstoffeinsparung und der zweiten Kraftstoffeinsparung; und Generieren eines Fahrverhalten-Scores auf Grundlage der Gesamtkraftstoffeinsparung.
Beispiel 2 kann das nicht-transitorische computerlesbare Medium des Beispiels 1 beinhalten, wobei das Generieren der ersten gecoachten Fahrdaten umfasst: Bestimmen eines gecoachten Bremszeitraums auf Grundlage von Hinzufügen einer zusätzlichen Zeitdauer zu dem ersten Zeitraum; Bestimmen einer Motordrehzahl und eines Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Bremszeitraum auf Grundlage eines Fahrzeugreaktionsmodells; und Bestimmen der ersten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der Motordrehzahl und des Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Bremszeitraum.
Beispiel 3 kann das nicht-transitorische computerlesbare Medium des Beispiels 1 beinhalten, wobei das Generieren der zweiten gecoachten Fahrdaten umfasst: Bestimmen einer Entfernung zwischen einer Position des Fahrzeugs zu Beginn des zweiten Zeitraums und einer Position des Fahrzeugs zu einem Zeitpunkt nach einem Ende des zweiten Zeitraums; Bestimmen eines gecoachten Beschleunigungszeitraums auf Grundlage der Entfernung; Bestimmen einer Motordrehzahl und eines Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Beschleunigungszeitraum auf Grundlage eines Fahrzeugreaktionsmodells; und Bestimmen der zweiten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der Motordrehzahl und des Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Beschleunigungszeitraum.
Beispiel 4 kann das nicht-transitorische computerlesbares Medium des Beispiels 1 beinhalten, wobei das Fahrzeug ein Fahrzeug mit manuellem Getriebe umfasst, und wobei die vom Computer ausführbaren Anweisungen den Prozessor veranlassen, weitere Vorgänge durchzuführen, die Folgendes umfassen: Bestimmen einer ersten Gangzahl, einer ersten Motordrehzahl, eines ersten Drehmoments, einer ersten Fahrzeuggeschwindigkeit und einer ersten Beschleunigung, die einem dritten Zeitraum entsprechen, aus den Fahrdaten; Bestimmen, auf Grundlage eines Fahrzeugreaktionsmodells, für eine zweite Gangzahl benachbart zu der ersten Gangzahl, dass ein Drehmomentbedarf, der der ersten Fahrzeuggeschwindigkeit und der ersten Beschleunigung entspricht, innerhalb einer Zeit nach dem Schalten in den zweiten Gang erfüllt werden kann; Bestimmen eines Schaltvorgangs in den zweiten Gang auf Grundlage des Bestimmens, dass der Drehmomentbedarf, der der ersten Fahrzeuggeschwindigkeit und der ersten Beschleunigung entspricht, innerhalb der Zeit nach dem Schalten in den zweiten Gang erfüllt werden kann; Bestimmen einer dritten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage des Schaltereignisses in den zweiten Gang; und Bestimmen der Gesamtkraftstoffeinsparung auf Grundlage der ersten Kraftstoffeinsparung, der zweiten Kraftstoffeinsparung und der dritten Kraftstoffeinsparung.
Beispiel 5 kann das nicht-transitorische computerlesbares Medium des Beispiels 1 beinhalten, wobei die vom Computer ausführbaren Anweisungen den Prozessor veranlassen, weitere Vorgänge durchzuführen, die Folgendes umfassen: Bestimmen von Motordrehzahldaten, Drehmomentdaten und Kraftstoffverbrauchsdaten von dem Fahrzeug während des Betriebs des Fahrzeugs; Konstruieren eines Kraftstoffverbrauchsmodells für das Fahrzeug auf Grundlage der Motordrehzahldaten, Drehmomentdaten und Kraftstoffverbrauchsdaten; und Bestimmen der ersten Kraftstoffeinsparung und der zweiten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage des Kraftstoffverbrauchsmodells.
Beispiel 6 kann das nicht-transitorische computerlesbares Medium des Beispiels 1 beinhalten, wobei die vom Computer ausführbaren Anweisungen den Prozessor veranlassen, weitere Vorgänge durchzuführen, die Folgendes umfassen: Bestimmen eines Prognosekonfidenzintervalls für den Fahrverhalten-Score; und Veranlassen, dass der Fahrverhalten-Score auf Grundlage dessen, dass das Prognosekonfidenzintervall über einem Konfidenzschwellenwert liegt, einem Benutzer bereitgestellt wird.
Beispiel 7 kann ein computerimplementiertes Verfahren beinhalten, das Folgendes umfasst: Erlangen von Fahrdaten eines Fahrzeugs während des Betriebs des Fahrzeugs, wobei die Fahrdaten Bremsdaten und Beschleunigungsdaten beinhalten; Identifizieren eines Bremsereignisses während eines ersten Zeitraums auf Grundlage der Bremsdaten, wobei das Bremsereignis einen Bremsschwellenwert überschreitet; Generieren von ersten gecoachten Fahrdaten auf Grundlage des Bremsereignisses; Bestimmen einer ersten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der ersten gecoachten Fahrdaten; Identifizieren eines Beschleunigungsereignisses während eines zweiten Zeitraums auf Grundlage der Beschleunigungsdaten, wobei das Beschleunigungsereignis einen Beschleunigungsschwellenwert überschreitet; Generieren von zweiten gecoachten Fahrdaten auf Grundlage des Beschleunigungsereignisses; Bestimmen einer zweiten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der zweiten gecoachten Fahrdaten; Bestimmen einer Gesamtkraftstoffeinsparung auf Grundlage der ersten Kraftstoffeinsparung und der zweiten Kraftstoffeinsparung; und Generieren eines Fahrverhalten-Scores auf Grundlage der Gesamtkraftstoffeinsparung.
Beispiel 8 kann das computerimplementierte Verfahren des Beispiels 7 beinhalten, wobei das Generieren der ersten gecoachten Fahrdaten umfasst: Bestimmen eines gecoachten Bremszeitraums auf Grundlage von Hinzufügen einer zusätzlichen Zeitdauer zu dem ersten Zeitraum; Bestimmen einer Motordrehzahl und eines Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Bremszeitraum auf Grundlage eines Fahrzeugreaktionsmodells; und Bestimmen der ersten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der Motordrehzahl und des Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Bremszeitraum.
Beispiel 9 kann das computerimplementierte Verfahren des Beispiels 7 beinhalten, wobei das Generieren der zweiten gecoachten Fahrdaten umfasst: Bestimmen einer Entfernung zwischen einer Position des Fahrzeugs zu Beginn des zweiten Zeitraums und einer Position des Fahrzeugs zu einem Zeitpunkt nach einem Ende des zweiten Zeitraums; Bestimmen eines gecoachten Beschleunigungszeitraums auf Grundlage der Entfernung; Bestimmen einer Motordrehzahl und eines Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Beschleunigungszeitraum auf Grundlage eines Fahrzeugreaktionsmodells; und Bestimmen der zweiten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der Motordrehzahl und des Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Beschleunigungszeitraum.
Beispiel 10 kann das computerimplementierte Verfahren des Beispiels 7 beinhalten, wobei das Fahrzeug ein Fahrzeug mit manuellem Getriebe umfasst, und ferner umfassend: Bestimmen einer ersten Gangzahl, einer ersten Motordrehzahl, eines ersten Drehmoments, einer ersten Fahrzeuggeschwindigkeit und einer ersten Beschleunigung, die einem dritten Zeitraum entsprechen, aus den Fahrdaten; Bestimmen, auf Grundlage eines Fahrzeugreaktionsmodells, für eine zweite Gangzahl benachbart zu der ersten Gangzahl, dass ein Drehmomentbedarf, der der ersten Fahrzeuggeschwindigkeit und der ersten Beschleunigung entspricht, innerhalb einer Zeit nach dem Schalten in den zweiten Gang erfüllt werden kann; Bestimmen eines Schaltvorgangs in den zweiten Gang auf Grundlage des Bestimmens, dass der Drehmomentbedarf, der der ersten Fahrzeuggeschwindigkeit und der ersten Beschleunigung entspricht, innerhalb der Zeit nach dem Schalten in den zweiten Gang erfüllt werden kann; Bestimmen einer dritten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage des Schaltereignisses in den zweiten Gang; und Bestimmen der Gesamtkraftstoffeinsparung auf Grundlage der ersten Kraftstoffeinsparung, der zweiten Kraftstoffeinsparung und der dritten Kraftstoffeinsparung.
Beispiel 11 kann das computerimplementierte Verfahren des Beispiels 10 beinhalten, wobei das Bremsereignis vor dem Schaltereignis bestimmt wird und das Schaltereignis vor dem Beschleunigungsereignis bestimmt wird; und wobei der erste Zeitraum, der zweite Zeitraum und der dritte Zeitraum nicht überlappen.
Beispiel 12 kann das computerimplementierte Verfahren des Beispiels 7 beinhalten, ferner umfassend: Bestimmen von Motordrehzahldaten, Drehmomentdaten und Kraftstoffverbrauchsdaten von dem Fahrzeug während des Betriebs des Fahrzeugs; Konstruieren eines Kraftstoffverbrauchsmodells für das Fahrzeug auf Grundlage der Motordrehzahldaten, Drehmomentdaten und Kraftstoffverbrauchsdaten; und Bestimmen der ersten Kraftstoffeinsparung und der zweiten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage des Kraftstoffverbrauchsmodell s.
Beispiel 138 kann das computerimplementierte Verfahren des Beispiels 7 beinhalten, wobei die vom Computer ausführbaren Anweisungen den Prozessor veranlassen, weitere Vorgänge durchzuführen, die Folgendes umfassen: Bestimmen eines Prognosekonfidenzintervalls für den Fahrverhalten-Score; und Veranlassen, dass der Fahrverhalten-Score auf Grundlage dessen, dass das Prognosekonfidenzintervall über einem Konfidenzschwellenwert liegt, einem Benutzer bereitgestellt wird.
Beispiel 14 kann das computerimplementierte Verfahren des Beispiels 7 beinhalten, wobei das Bremsereignis vor dem Beschleunigungsereignis bestimmt wird und der erste Zeitraum und der zweite Zeitraum nicht überlappen.
Beispiel 15 kann ein System beinhalten, das Folgendes umfasst: mindestens einen Speicher, der von einem Computer ausführbare Anweisungen speichert; und mindestens einen Prozessor, wobei der mindestens eine Prozessor dazu konfiguriert ist, auf den mindestens einen Speicher zuzugreifen und die vom Computer ausführbaren Anweisungen für Folgendes auszuführen: Erlangen von Fahrdaten eines Fahrzeugs während des Betriebs des Fahrzeugs, wobei die Fahrdaten Bremsdaten und Beschleunigungsdaten beinhalten; Identifizieren eines Bremsereignisses während eines ersten Zeitraums auf Grundlage der Bremsdaten, wobei das Bremsereignis einen Bremsschwellenwert überschreitet; Generieren von ersten gecoachten Fahrdaten auf Grundlage des Bremsereignisses; Bestimmen einer ersten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der ersten gecoachten Fahrdaten; Identifizieren eines Beschleunigungsereignisses während eines zweiten Zeitraums auf Grundlage der Beschleunigungsdaten, wobei das Beschleunigungsereignis einen Beschleunigungsschwellenwert überschreitet; Generieren von zweiten gecoachten Fahrdaten auf Grundlage des Beschleunigungsereignisses; Bestimmen einer zweiten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der zweiten gecoachten Fahrdaten; Bestimmen einer Gesamtkraftstoffeinsparung auf Grundlage der ersten Kraftstoffeinsparung und der zweiten Kraftstoffeinsparung; und Generieren eines Fahrverhalten-Scores auf Grundlage der Gesamtkraftstoffeinsparung.
Beispiel 16 kann das System des Beispiels 15 beinhalten, wobei das Generieren der ersten gecoachten Fahrdaten umfasst: Bestimmen eines gecoachten Bremszeitraums auf Grundlage von Hinzufügen einer zusätzlichen Zeitdauer zu dem ersten Zeitraum; Bestimmen einer Motordrehzahl und eines Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Bremszeitraum auf Grundlage eines Fahrzeugreaktionsmodells; und Bestimmen der ersten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der Motordrehzahl und des Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Bremszeitraum.
Beispiel 17 kann das System des Beispiels 15 beinhalten, wobei das Generieren der zweiten gecoachten Fahrdaten umfasst: Bestimmen einer Entfernung zwischen einer Position des Fahrzeugs zu Beginn des zweiten Zeitraums und einer Position des Fahrzeugs zu einem Zeitpunkt nach einem Ende des zweiten Zeitraums; Bestimmen eines gecoachten Beschleunigungszeitraums auf Grundlage der Entfernung; Bestimmen einer Motordrehzahl und eines Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Beschleunigungszeitraum auf Grundlage eines Fahrzeugreaktionsmodells; und Bestimmen der zweiten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der Motordrehzahl und des Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Beschleunigungszeitraum.
Beispiel 18 kann das System des Beispiels 15 beinhalten, wobei das Fahrzeug ein Fahrzeug mit manuellem Getriebe umfasst, und wobei der mindestens eine Prozessor dazu konfiguriert ist, auf den mindestens einen Speicher zuzugreifen und ferner die vom Computer ausführbaren Anweisungen auszuführen, die Folgende umfassen: Bestimmen einer ersten Gangzahl, einer ersten Motordrehzahl, eines ersten Drehmoments, einer ersten Fahrzeuggeschwindigkeit und einer ersten Beschleunigung, die einem dritten Zeitraum entsprechen, aus den Fahrdaten; Bestimmen, auf Grundlage eines Fahrzeugreaktionsmodells, für eine zweite Gangzahl benachbart zu der ersten Gangzahl, dass ein Drehmomentbedarf, der der ersten Fahrzeuggeschwindigkeit und der ersten Beschleunigung entspricht, innerhalb einer Zeit nach dem Schalten in den zweiten Gang erfüllt werden kann; Bestimmen eines Schaltvorgangs in den zweiten Gang auf Grundlage des Bestimmens, dass der Drehmomentbedarf, der der ersten Fahrzeuggeschwindigkeit und der ersten Beschleunigung entspricht, innerhalb der Zeit nach dem Schalten in den zweiten Gang erfüllt werden kann; Bestimmen einer dritten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage des Schaltereignisses in den zweiten Gang; und Bestimmen der Gesamtkraftstoffeinsparung auf Grundlage der ersten Kraftstoffeinsparung, der zweiten Kraftstoffeinsparung und der dritten Kraftstoffeinsparung.
Beispiel 19 kann das System des Beispiels 15 beinhalten, wobei der mindestens eine Prozessor dazu konfiguriert ist, auf den mindestens einen Speicher zuzugreifen und ferner die vom Computer ausführbaren Anweisungen auszuführen, die Folgendes umfassen: Bestimmen von Motordrehzahldaten, Drehmomentdaten und Kraftstoffverbrauchsdaten von dem Fahrzeug während des Betriebs des Fahrzeugs; Konstruieren eines Kraftstoffverbrauchsmodells für das Fahrzeug auf Grundlage der Motordrehzahldaten, Drehmomentdaten und Kraftstoffverbrauchsdaten; und Bestimmen der ersten Kraftstoffeinsparung und der zweiten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage des Kraftstoffverbrauchsmodells.
Beispiel 20 kann das System des Beispiels 15 beinhalten, wobei der mindestens eine Prozessor dazu konfiguriert ist, auf den mindestens einen Speicher zuzugreifen und ferner die vom Computer ausführbaren Anweisungen auszuführen, die Folgendes umfassen: Bestimmen eines Prognosekonfidenzintervalls für den Fahrverhalten-Score; und Veranlassen, dass der Fahrverhalten-Score auf Grundlage dessen, dass das Prognosekonfidenzintervall über einem Konfidenzschwellenwert liegt, einem Benutzer bereitgestellt wird.
SCHLUSSFOLGERUNG
Die zuvor beschriebenen und gezeigten Vorgänge und Prozesse können nach Wunsch in einer beliebigen geeigneten Reihenfolge in verschiedenen Implementierungen ausgeführt oder durchgeführt werden. Zusätzlich kann zumindest ein Teil der Vorgänge in gewissen Implementierungen parallel ausgeführt werden. Ferner können in gewissen Implementierungen weniger oder mehr als die beschriebenen Vorgänge durchgeführt werden.
Gewisse Aspekte der Offenbarung werden oben unter Bezugnahme auf Block- und Ablaufdiagramme von Systemen, Verfahren, Vorrichtungen und/oder Computerprogrammprodukten gemäß verschiedenen Implementierungen beschrieben. Es versteht sich, dass ein oder mehrere Blöcke der Blockdiagramme und Ablaufdiagramme und Kombinationen von Blöcken in den Blockdiagrammen bzw. Ablaufdiagrammen durch von einem Computer ausführbaren Programmanweisungen implementiert werden können. Gleichermaßen müssen einige Blöcke der Blockdiagramme und Ablaufdiagramme gemäß einigen Implementierungen nicht notwendigerweise in der dargestellten Reihenfolge durchgeführt werden oder müssen überhaupt nicht durchgeführt werden.
Die vom Computer ausführbaren Programmanweisungen können in einen Spezialcomputer oder eine andere konkrete Maschine, einen Prozessor oder andere programmierbare Datenverarbeitungsvorrichtung geladen werden, um eine konkrete Maschine zu erzeugen, sodass die Ausführung der Anweisungen auf dem Computer, dem Prozessor oder der anderen programmierbaren Datenverarbeitungsvorrichtung Mittel zum Implementieren einer oder mehrerer Funktionen, die in dem Block oder den Blöcken des Ablaufdiagramms dargelegt sind, erzeugt. Diese Computerprogrammanweisungen können auch in einem computerlesbaren Speichermedium oder Speicher gespeichert sein, das bzw. der einen Computer oder eine andere programmierbare Datenverarbeitungsvorrichtung anweisen kann, in einer bestimmten Weise zu funktionieren, sodass die in dem computerlesbaren Speichermedium gespeicherten Anweisungen ein Produkt mit Anweisungsmitteln erzeugen, das eine oder mehrere Funktionen in dem Block oder den Blöcken des Ablaufdiagramms implementiert. Als ein Beispiel können gewisse Implementierungen ein Computerprogrammprodukt bereitstellen, das ein nicht-transitorisches computerlesbares Speichermedium umfasst, das einen darin implementierten computerlesbaren Programmcode oder Programmanweisungen aufweist, wobei der computerlesbare Programmcode ausgelegt ist, um ausgeführt zu werden, um eine oder mehrere Funktionen, die in dem Block oder den Blöcken des Ablaufdiagramms dargelegt sind, zu implementieren. Die Computerprogrammanweisungen können ebenso auf einen Computer oder eine andere programmierbare Datenverarbeitungsvorrichtung geladen werden, um zu veranlassen, dass eine Reihe von Betriebselementen oder Schritten auf dem Computer oder der anderen programmierbaren Vorrichtung durchgeführt wird, um einen computerimplementierten Prozess herzustellen, sodass die Anweisungen, die auf dem Computer oder der anderen programmierbaren Vorrichtung ausgeführt werden, Elemente oder Schritte zum Implementieren der Funktionen, die in dem Block oder den Blöcken des Ablaufdiagramms dargelegt sind, bereitstellen.
Dementsprechend unterstützen Blöcke der Blockdiagramme und Ablaufdiagramme Kombinationen von Mitteln zum Durchführen der dargelegten Funktionen, Kombinationen von Elementen oder Schritten zum Durchführen der dargelegten Funktionen und Programmanweisungsmittel zum Durchführen der dargelegten Funktionen. Es versteht sich ferner, dass jeder Block der Blockdiagramme und Ablaufdiagramme und Kombinationen aus Blöcken in den Blockdiagrammen und Ablaufdiagrammen durch speziell dazu dienende hardwarebasierte Computersysteme, die die dargelegten Funktionen, Elemente oder Schritte durchführen, oder Kombinationen von speziell dazu dienender Hardware und Computeranweisungen implementiert werden können.
Konditionalsprache, wie etwa unter anderem „kann“, „könnte“, „würde“ oder „möchte“, soll, sofern nicht spezifisch anders angegeben oder im verwendeten Kontext anders zu versehen, allgemein vermitteln, dass gewisse Implementierungen gewisse Merkmale, Elemente und/oder Vorgänge beinhalten könnten, während andere Implementierungen diese nicht beinhalten. Somit soll derartige Konditionalsprache nicht allgemein implizieren, dass Merkmale, Elemente und/oder Vorgänge in irgendeiner Weise für eine oder mehrere Implementierungen erforderlich sind oder dass eine oder mehrere Implementierungen notwendigerweise Logik zum Entscheiden, mit oder ohne Benutzereingabe oder Eingabeaufforderung, beinhalten, ob diese Merkmale, Elemente und/oder Vorgänge in einer konkreten Ausführungsform beinhaltet sind oder durchgeführt werden sollen.
Viele Modifikationen und andere Implementierungen der hierin dargelegten Offenbarung sind für die, die von den in der vorstehenden Beschreibung und den zugehörigen Zeichnungen dargestellten Lehren profitieren, ersichtlich. Daher versteht es sich, dass die Offenbarung nicht auf die spezifischen offenbarten Implementierungen beschränkt ist und dass Modifikationen und andere Implementierungen im Umfang der angefügten Patentansprüche beinhaltet sein sollen. Auch wenn spezifische Begriffe hierin benutzt wurden, werden sie lediglich in einem gattungsgemäßen und beschreibenden Sinne und nicht zum Zwecke der Einschränkung verwendet.
Gemäß der vorliegenden Erfindung wird ein nicht-transitorisches computerlesbares Medium bereitgestellt, das von einem Computer ausführbare Anweisungen speichert, die bei Ausführung durch einen Prozessor den Prozessor veranlassen, Vorgänge durchzuführen, die Folgendes aufweisen: Erlangen von Fahrdaten eines Fahrzeugs während des Betriebs des Fahrzeugs, wobei die Fahrdaten Bremsdaten und Beschleunigungsdaten beinhalten; Identifizieren eines Bremsereignisses während eines ersten Zeitraums auf Grundlage der Bremsdaten, wobei das Bremsereignis einen Bremsschwellenwert überschreitet; Generieren von ersten gecoachten Fahrdaten auf Grundlage des Bremsereignisses; Bestimmen einer ersten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der ersten gecoachten Fahrdaten; Identifizieren eines Beschleunigungsereignisses während eines zweiten Zeitraums auf Grundlage der Beschleunigungsdaten, wobei das Beschleunigungsereignis einen Beschleunigungsschwellenwert überschreitet; Generieren von zweiten gecoachten Fahrdaten auf Grundlage des Beschleunigungsereignisses; Bestimmen einer zweiten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der zweiten gecoachten Fahrdaten; Bestimmen einer Gesamtkraftstoffeinsparung auf Grundlage der ersten Kraftstoffeinsparung und der zweiten Kraftstoffeinsparung; und Generieren eines Fahrverhalten-Scores auf Grundlage der Gesamtkraftstoffeinsparung.
Gemäß einer Ausführungsform umfasst das Generieren der ersten gecoachten Fahrdaten: Bestimmen eines gecoachten Bremszeitraums auf Grundlage von Hinzufügen einer zusätzlichen Zeitdauer zu dem ersten Zeitraum; Bestimmen einer Motordrehzahl und eines Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Bremszeitraum auf Grundlage eines Fahrzeugreaktionsmodells; und Bestimmen der ersten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der Motordrehzahl und des Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Bremszeitraum.
Gemäß einer Ausführungsform umfasst das Generieren der zweiten gecoachten Fahrdaten: Bestimmen einer Entfernung zwischen einer Position des Fahrzeugs zu Beginn des zweiten Zeitraums und einer Position des Fahrzeugs zu einem Zeitpunkt nach einem Ende des zweiten Zeitraums; Bestimmen eines gecoachten Beschleunigungszeitraums auf Grundlage der Entfernung; Bestimmen einer Motordrehzahl und eines Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Beschleunigungszeitraum auf Grundlage eines Fahrzeugreaktionsmodells; und Bestimmen der zweiten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der Motordrehzahl und des Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Beschleunigungszeitraum.
Gemäß einer Ausführungsform umfasst das Fahrzeug ein Fahrzeug mit manuellem Getriebe, und veranlassen die vom Computer ausführbaren Anweisungen den Prozessor, weitere Vorgänge durchzuführen, die Folgendes umfassen: Bestimmen einer ersten Gangzahl, einer ersten Motordrehzahl, eines ersten Drehmoments, einer ersten Fahrzeuggeschwindigkeit und einer ersten Beschleunigung, die einem dritten Zeitraum entsprechen, aus den Fahrdaten; Bestimmen, auf Grundlage eines Fahrzeugreaktionsmodells, für eine zweite Gangzahl benachbart zu der ersten Gangzahl, dass ein Drehmomentbedarf, der der ersten Fahrzeuggeschwindigkeit und der ersten Beschleunigung entspricht, innerhalb einer Zeit nach dem Schalten in den zweiten Gang erfüllt werden kann; Bestimmen eines Schaltvorgangs in den zweiten Gang auf Grundlage des Bestimmens, dass der Drehmomentbedarf, der der ersten Fahrzeuggeschwindigkeit und der ersten Beschleunigung entspricht, innerhalb der Zeit nach dem Schalten in den zweiten Gang erfüllt werden kann; Bestimmen einer dritten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage des Schaltereignisses in den zweiten Gang; und Bestimmen der Gesamtkraftstoffeinsparung auf Grundlage der ersten Kraftstoffeinsparung, der zweiten Kraftstoffeinsparung und der dritten Kraftstoffeinsparung.
Gemäß einer Ausführungsform veranlassen die vom Computer ausführbaren Anweisungen den Prozessor, weitere Vorgänge durchzuführen, die Folgendes umfassen: Bestimmen von Motordrehzahldaten, Drehmomentdaten und Kraftstoffverbrauchsdaten von dem Fahrzeug während des Betriebs des Fahrzeugs; Konstruieren eines Kraftstoffverbrauchsmodells für das Fahrzeug auf Grundlage der Motordrehzahldaten, Drehmomentdaten und Kraftstoffverbrauchsdaten; und Bestimmen der ersten Kraftstoffeinsparung und der zweiten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage des Kraftstoffverbrauchsmodells.
Gemäß einer Ausführungsform veranlassen die vom Computer ausführbaren Anweisungen den Prozessor, weitere Vorgänge durchzuführen, die Folgendes umfassen: Bestimmen eines Prognosekonfidenzintervalls für den Fahrverhalten-Score; und Veranlassen, dass der Fahrverhalten-Score auf Grundlage dessen, dass das Prognosekonfidenzintervall über einem Konfidenzschwellenwert liegt, einem Benutzer bereitgestellt wird.
Gemäß der vorliegenden Erfindung wird ein computerimplementiertes Verfahren bereitgestellt, das Folgendes aufweist: Erlangen von Fahrdaten eines Fahrzeugs während des Betriebs des Fahrzeugs, wobei die Fahrdaten Bremsdaten und Beschleunigungsdaten beinhalten; Identifizieren eines Bremsereignisses während eines ersten Zeitraums auf Grundlage der Bremsdaten, wobei das Bremsereignis einen Bremsschwellenwert überschreitet; Generieren von ersten gecoachten Fahrdaten auf Grundlage des Bremsereignisses; Bestimmen einer ersten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der ersten gecoachten Fahrdaten; Identifizieren eines Beschleunigungsereignisses während eines zweiten Zeitraums auf Grundlage der Beschleunigungsdaten, wobei das Beschleunigungsereignis einen Beschleunigungsschwellenwert überschreitet; Generieren von zweiten gecoachten Fahrdaten auf Grundlage des Beschleunigungsereignisses; Bestimmen einer zweiten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der zweiten gecoachten Fahrdaten; Bestimmen einer Gesamtkraftstoffeinsparung auf Grundlage der ersten Kraftstoffeinsparung und der zweiten Kraftstoffeinsparung; und Generieren eines Fahrverhalten-Scores auf Grundlage der Gesamtkraftstoffeinsparung.
Gemäß einer Ausführungsform umfasst das Generieren der ersten gecoachten Fahrdaten: Bestimmen eines gecoachten Bremszeitraums auf Grundlage von Hinzufügen einer zusätzlichen Zeitdauer zu dem ersten Zeitraum; Bestimmen einer Motordrehzahl und eines Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Bremszeitraum auf Grundlage eines Fahrzeugreaktionsmodells; und Bestimmen der ersten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der Motordrehzahl und des Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Bremszeitraum.
Gemäß einer Ausführungsform umfass das Generieren der zweiten gecoachten Fahrdaten: Bestimmen einer Entfernung zwischen einer Position des Fahrzeugs zu Beginn des zweiten Zeitraums und einer Position des Fahrzeugs zu einem Zeitpunkt nach einem Ende des zweiten Zeitraums; Bestimmen eines gecoachten Beschleunigungszeitraums auf Grundlage der Entfernung; Bestimmen einer Motordrehzahl und eines Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Beschleunigungszeitraum auf Grundlage eines Fahrzeugreaktionsmodells; und Bestimmen der zweiten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der Motordrehzahl und des Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Beschleunigungszeitraum.
Gemäß einer Ausführungsform umfasst das Fahrzeug ein Fahrzeug mit manuellem Getriebe, und ferner umfassend: Bestimmen einer ersten Gangzahl, einer ersten Motordrehzahl, eines ersten Drehmoments, einer ersten Fahrzeuggeschwindigkeit und einer ersten Beschleunigung, die einem dritten Zeitraum entsprechen, aus den Fahrdaten; Bestimmen, auf Grundlage eines Fahrzeugreaktionsmodells, für eine zweite Gangzahl benachbart zu der ersten Gangzahl, dass ein Drehmomentbedarf, der der ersten Fahrzeuggeschwindigkeit und der ersten Beschleunigung entspricht, innerhalb einer Zeit nach dem Schalten in den zweiten Gang erfüllt werden kann; Bestimmen eines Schaltvorgangs in den zweiten Gang auf Grundlage des Bestimmens, dass der Drehmomentbedarf, der der ersten Fahrzeuggeschwindigkeit und der ersten Beschleunigung entspricht, innerhalb der Zeit nach dem Schalten in den zweiten Gang erfüllt werden kann; Bestimmen einer dritten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage des Schaltereignisses in den zweiten Gang; und Bestimmen der Gesamtkraftstoffeinsparung auf Grundlage der ersten Kraftstoffeinsparung, der zweiten Kraftstoffeinsparung und der dritten Kraftstoffeinsparung.
Gemäß einer Ausführungsform wird das Bremsereignis vor dem Schaltereignis bestimmt und wird das Schaltereignis vor dem Beschleunigungsereignis bestimmt und überlappen der erste Zeitraum, der zweite Zeitraum und der dritte Zeitraum nicht.
Gemäß einer Ausführungsform ist die Erfindung ferner durch Folgendes gekennzeichnet: Bestimmen von Motordrehzahldaten, Drehmomentdaten und Kraftstoffverbrauchsdaten von dem Fahrzeug während des Betriebs des Fahrzeugs; Konstruieren eines Kraftstoffverbrauchsmodells für das Fahrzeug auf Grundlage der Motordrehzahldaten, Drehmomentdaten und Kraftstoffverbrauchsdaten; und Bestimmen der ersten Kraftstoffeinsparung und der zweiten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage des Kraftstoffverbrauchsmodells.
Gemäß einer Ausführungsform veranlassen die vom Computer ausführbaren Anweisungen den Prozessor, weitere Vorgänge durchzuführen, die Folgendes umfassen: Bestimmen eines Prognosekonfidenzintervalls für den Fahrverhalten-Score; und Veranlassen, dass der Fahrverhalten-Score auf Grundlage dessen, dass das Prognosekonfidenzintervall über einem Konfidenzschwellenwert liegt, einem Benutzer bereitgestellt wird.
Gemäß einer Ausführungsform wird das Bremsereignis vor dem Beschleunigungsereignis bestimmt und überlappen der erste Zeitraum und der zweite Zeitraum nicht.
Gemäß der vorliegenden Erfindung wird ein System bereitgestellt, das Folgendes aufweist: mindestens einen Speicher, der von einem Computer ausführbare Anweisungen speichert; und mindestens einen Prozessor, wobei der mindestens eine Prozessor dazu konfiguriert ist, auf den mindestens einen Speicher zuzugreifen und die vom Computer ausführbaren Anweisungen für Folgendes auszuführen: Erlangen von Fahrdaten eines Fahrzeugs während des Betriebs des Fahrzeugs, wobei die Fahrdaten Bremsdaten und Beschleunigungsdaten beinhalten; Identifizieren eines Bremsereignisses während eines ersten Zeitraums auf Grundlage der Bremsdaten, wobei das Bremsereignis einen Bremsschwellenwert überschreitet; Generieren von ersten gecoachten Fahrdaten auf Grundlage des Bremsereignisses; Bestimmen einer ersten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der ersten gecoachten Fahrdaten; Identifizieren eines Beschleunigungsereignisses während eines zweiten Zeitraums auf Grundlage der Beschleunigungsdaten, wobei das Beschleunigungsereignis einen Beschleunigungsschwellenwert überschreitet; Generieren von zweiten gecoachten Fahrdaten auf Grundlage des Beschleunigungsereignisses; Bestimmen einer zweiten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der zweiten gecoachten Fahrdaten; Bestimmen einer Gesamtkraftstoffeinsparung auf Grundlage der ersten Kraftstoffeinsparung und der zweiten Kraftstoffeinsparung; und Generieren eines Fahrverhalten-Scores auf Grundlage der Gesamtkraftstoffeinsparung.
Gemäß einer Ausführungsform umfasst das Generieren der ersten gecoachten Fahrdaten: Bestimmen eines gecoachten Bremszeitraums auf Grundlage von Hinzufügen einer zusätzlichen Zeitdauer zu dem ersten Zeitraum; Bestimmen einer Motordrehzahl und eines Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Bremszeitraum auf Grundlage eines Fahrzeugreaktionsmodells; und Bestimmen der ersten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der Motordrehzahl und des Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Bremszeitraum.
Gemäß einer Ausführungsform umfasst das Generieren der zweiten gecoachten Fahrdaten: Bestimmen einer Entfernung zwischen einer Position des Fahrzeugs zu Beginn des zweiten Zeitraums und einer Position des Fahrzeugs zu einem Zeitpunkt nach einem Ende des zweiten Zeitraums; Bestimmen eines gecoachten Beschleunigungszeitraums auf Grundlage der Entfernung; Bestimmen einer Motordrehzahl und eines Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Beschleunigungszeitraum auf Grundlage eines Fahrzeugreaktionsmodells; und Bestimmen der zweiten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der Motordrehzahl und des Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Beschleunigungszeitraum.
Gemäß einer Ausführungsform umfasst das Fahrzeug ein Fahrzeug mit manuellem Getriebe und ist der mindestens eine Prozessor dazu konfiguriert, auf den mindestens einen Speicher zuzugreifen und ferner die vom Computer ausführbaren Anweisungen auszuführen, die Folgendes umfassen: Bestimmen einer ersten Gangzahl, einer ersten Motordrehzahl, eines ersten Drehmoments, einer ersten Fahrzeuggeschwindigkeit und einer ersten Beschleunigung, die einem dritten Zeitraum entsprechen, aus den Fahrdaten; Bestimmen, auf Grundlage eines Fahrzeugreaktionsmodells, für eine zweite Gangzahl benachbart zu der ersten Gangzahl, dass ein Drehmomentbedarf, der der ersten Fahrzeuggeschwindigkeit und der ersten Beschleunigung entspricht, innerhalb einer Zeit nach dem Schalten in den zweiten Gang erfüllt werden kann; Bestimmen eines Schaltvorgangs in den zweiten Gang auf Grundlage des Bestimmens, dass der Drehmomentbedarf, der der ersten Fahrzeuggeschwindigkeit und der ersten Beschleunigung entspricht, innerhalb der Zeit nach dem Schalten in den zweiten Gang erfüllt werden kann; Bestimmen einer dritten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage des Schaltereignisses in den zweiten Gang; und Bestimmen der Gesamtkraftstoffeinsparung auf Grundlage der ersten Kraftstoffeinsparung, der zweiten Kraftstoffeinsparung und der dritten Kraftstoffeinsparung.
Gemäß einer Ausführungsform ist der mindestens eine Prozessor dazu konfiguriert, auf den mindestens einen Speicher zuzugreifen und ferner die vom Computer ausführbaren Anweisungen auszuführen, die Folgendes umfassen: Bestimmen von Motordrehzahldaten, Drehmomentdaten und Kraftstoffverbrauchsdaten von dem Fahrzeug während des Betriebs des Fahrzeugs; Konstruieren eines Kraftstoffverbrauchsmodells für das Fahrzeug auf Grundlage der Motordrehzahldaten, Drehmomentdaten und Kraftstoffverbrauchsdaten; und Bestimmen der ersten Kraftstoffeinsparung und der zweiten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage des Kraftstoffverbrauchsmodells.
Gemäß einer Ausführungsform ist der mindestens eine Prozessor dazu konfiguriert ist, auf den mindestens einen Speicher zuzugreifen und ferner die vom Computer ausführbaren Anweisungen auszuführen, die Folgendes umfassen: Bestimmen eines Prognosekonfidenzintervalls für den Fahrverhalten-Score; und Veranlassen, dass der Fahrverhalten-Score auf Grundlage dessen, dass das Prognosekonfidenzintervall über einem Konfidenzschwellenwert liegt, einem Benutzer bereitgestellt wird.

Claims

Computerimplementiertes Verfahren, umfassend: Erlangen von Fahrdaten eines Fahrzeugs während des Betriebs des Fahrzeugs, wobei die Fahrdaten Bremsdaten und Beschleunigungsdaten beinhalten; Identifizieren eines Bremsereignisses während eines ersten Zeitraums auf Grundlage der Bremsdaten, wobei das Bremsereignis einen Bremsschwellenwert überschreitet; Generieren von ersten gecoachten Fahrdaten auf Grundlage des Bremsereignisses; Bestimmen einer ersten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der ersten gecoachten Fahrdaten; Identifizieren eines Beschleunigungsereignisses während eines zweiten Zeitraums auf Grundlage der Beschleunigungsdaten, wobei das Beschleunigungsereignis einen Beschleunigungsschwellenwert überschreitet; Generieren von zweiten gecoachten Fahrdaten auf Grundlage des Beschleunigungsereignisses; Bestimmen einer zweiten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der zweiten gecoachten Fahrdaten; Bestimmen einer Gesamtkraftstoffeinsparung auf Grundlage der ersten Kraftstoffeinsparung und der zweiten Kraftstoffeinsparung; und Generieren eines Fahrverhalten-Scores auf Grundlage der Gesamtkraftstoffeinsparung.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Generieren der ersten gecoachten Fahrdaten Folgendes umfasst: Bestimmen eines gecoachten Bremszeitraums auf Grundlage von Hinzufügen einer zusätzlichen Zeitdauer zu dem ersten Zeitraum; Bestimmen einer Motordrehzahl und eines Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Bremszeitraum auf Grundlage eines Fahrzeugreaktionsmodells; und Bestimmen der ersten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der Motordrehzahl und des Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Bremszeitraum.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Generieren der zweiten gecoachten Fahrdaten Folgendes umfasst: Bestimmen einer Entfernung zwischen einer Position des Fahrzeugs zu Beginn des zweiten Zeitraums und einer Position des Fahrzeugs zu einem Zeitpunkt nach einem Ende des zweiten Zeitraums; Bestimmen eines gecoachten Beschleunigungszeitraums auf Grundlage der Entfernung; Bestimmen einer Motordrehzahl und eines Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Beschleunigungszeitraum auf Grundlage eines Fahrzeugreaktionsmodells; und Bestimmen der zweiten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der Motordrehzahl und des Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Beschleunigungszeitraum.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Fahrzeug ein Fahrzeug mit manuellem Getriebe umfasst, und ferner umfassend: Bestimmen einer ersten Gangzahl, einer ersten Motordrehzahl, eines ersten Drehmoments, einer ersten Fahrzeuggeschwindigkeit und einer ersten Beschleunigung, die einem dritten Zeitraum entsprechen, aus den Fahrdaten; Bestimmen, auf Grundlage eines Fahrzeugreaktionsmodells, für eine zweite Gangzahl benachbart zu der ersten Gangzahl, dass ein Drehmomentbedarf, der der ersten Fahrzeuggeschwindigkeit und der ersten Beschleunigung entspricht, innerhalb einer Zeit nach dem Schalten in den zweiten Gang erfüllt werden kann; Bestimmen eines Schaltvorgangs in den zweiten Gang auf Grundlage des Bestimmens, dass der Drehmomentbedarf, der der ersten Fahrzeuggeschwindigkeit und der ersten Beschleunigung entspricht, innerhalb der Zeit nach dem Schalten in den zweiten Gang erfüllt werden kann; Bestimmen einer dritten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage des Schaltereignisses in den zweiten Gang; und Bestimmen der Gesamtkraftstoffeinsparung auf Grundlage der ersten Kraftstoffeinsparung, der zweiten Kraftstoffeinsparung und der dritten Kraftstoffeinsparung.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 4, wobei das Bremsereignis vor dem Schaltereignis bestimmt wird und das Schaltereignis vor dem Beschleunigungsereignis bestimmt wird, und wobei der erste Zeitraum, der zweite Zeitraum und der dritte Zeitraum nicht überlappen.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 1, ferner umfassend: Bestimmen von Motordrehzahldaten, Drehmomentdaten und Kraftstoffverbrauchsdaten von dem Fahrzeug während des Betriebs des Fahrzeugs; Konstruieren eines Kraftstoffverbrauchsmodells für das Fahrzeug auf Grundlage der Motordrehzahldaten, Drehmomentdaten und Kraftstoffverbrauchsdaten; und Bestimmen der ersten Kraftstoffeinsparung und der zweiten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage des Kraftstoffverbrauchsmodells.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 1, wobei die vom Computer ausführbaren Anweisungen den Prozessor veranlassen, weitere Vorgänge durchzuführen, die Folgendes umfassen: Bestimmen eines Prognosekonfidenzintervalls für den Fahrverhalten-Score; und Veranlassen, dass der Fahrverhalten-Score auf Grundlage dessen, dass das Prognosekonfidenzintervall über einem Konfidenzschwellenwert liegt, einem Benutzer bereitgestellt wird.
Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Bremsereignis vor dem Beschleunigungsereignis bestimmt wird und der erste Zeitraum und der zweite Zeitraum nicht überlappen.
System, umfassend: mindestens einen Speicher, der von einem Computer ausführbare Anweisungen umfasst; und mindestens einen Prozessor, wobei der mindestens eine Prozessor dazu konfiguriert ist, auf den mindestens einen Speicher zuzugreifen und die vom Computer ausführbaren Anweisungen für Folgendes auszuführen: Erlangen von Fahrdaten eines Fahrzeugs während des Betriebs des Fahrzeugs, wobei die Fahrdaten Bremsdaten und Beschleunigungsdaten beinhalten; Identifizieren eines Bremsereignisses während eines ersten Zeitraums auf Grundlage der Bremsdaten, wobei das Bremsereignis einen Bremsschwellenwert überschreitet; Generieren von ersten gecoachten Fahrdaten auf Grundlage des Bremsereignisses; Bestimmen einer ersten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der ersten gecoachten Fahrdaten; Identifizieren eines Beschleunigungsereignisses während eines zweiten Zeitraums auf Grundlage der Beschleunigungsdaten, wobei das Beschleunigungsereignis einen Beschleunigungsschwellenwert überschreitet; Generieren von zweiten gecoachten Fahrdaten auf Grundlage des Beschleunigungsereignisses; Bestimmen einer zweiten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der zweiten gecoachten Fahrdaten; Bestimmen einer Gesamtkraftstoffeinsparung auf Grundlage der ersten Kraftstoffeinsparung und der zweiten Kraftstoffeinsparung; und Generieren eines Fahrverhalten-Scores auf Grundlage der Gesamtkraftstoffeinsparung.
System nach Anspruch 9, wobei das Generieren der ersten gecoachten Fahrdaten Folgendes umfasst: Bestimmen eines gecoachten Bremszeitraums auf Grundlage von Hinzufügen einer zusätzlichen Zeitdauer zu dem ersten Zeitraum; Bestimmen einer Motordrehzahl und eines Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Bremszeitraum auf Grundlage eines Fahrzeugreaktionsmodells; und Bestimmen der ersten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der Motordrehzahl und des Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Bremszeitraum.
System nach Anspruch 9, wobei das Generieren der zweiten gecoachten Fahrdaten Folgendes umfasst: Bestimmen einer Entfernung zwischen einer Position des Fahrzeugs zu Beginn des zweiten Zeitraums und einer Position des Fahrzeugs zu einem Zeitpunkt nach einem Ende des zweiten Zeitraums; Bestimmen eines gecoachten Beschleunigungszeitraums auf Grundlage der Entfernung; Bestimmen einer Motordrehzahl und eines Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Beschleunigungszeitraum auf Grundlage eines Fahrzeugreaktionsmodells; und Bestimmen der zweiten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage der Motordrehzahl und des Drehmoments des Fahrzeugs über den gecoachten Beschleunigungszeitraum.
System nach Anspruch 9, wobei das Fahrzeug ein Fahrzeug mit manuellem Getriebe umfasst und wobei der mindestens eine Prozessor dazu konfiguriert ist, auf den mindestens einen Speicher zuzugreifen und ferner die vom Computer ausführbaren Anweisungen auszuführen, die Folgendes umfassen: Bestimmen einer ersten Gangzahl, einer ersten Motordrehzahl, eines ersten Drehmoments, einer ersten Fahrzeuggeschwindigkeit und einer ersten Beschleunigung, die einem dritten Zeitraum entsprechen, aus den Fahrdaten; Bestimmen, auf Grundlage eines Fahrzeugreaktionsmodells, für eine zweite Gangzahl benachbart zu der ersten Gangzahl, dass ein Drehmomentbedarf, der der ersten Fahrzeuggeschwindigkeit und der ersten Beschleunigung entspricht, innerhalb einer Zeit nach dem Schalten in den zweiten Gang erfüllt werden kann; Bestimmen eines Schaltvorgangs in den zweiten Gang auf Grundlage des Bestimmens, dass der Drehmomentbedarf, der der ersten Fahrzeuggeschwindigkeit und der ersten Beschleunigung entspricht, innerhalb der Zeit nach dem Schalten in den zweiten Gang erfüllt werden kann; Bestimmen einer dritten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage des Schaltereignisses in den zweiten Gang; und Bestimmen der Gesamtkraftstoffeinsparung auf Grundlage der ersten Kraftstoffeinsparung, der zweiten Kraftstoffeinsparung und der dritten Kraftstoffeinsparung.
System nach Anspruch 9, wobei der mindestens eine Prozessor dazu konfiguriert ist, auf den mindestens einen Speicher zuzugreifen und ferner die vom Computer ausführbaren Anweisungen auszuführen, die Folgendes umfassen: Bestimmen von Motordrehzahldaten, Drehmomentdaten und Kraftstoffverbrauchsdaten von dem Fahrzeug während des Betriebs des Fahrzeugs; Konstruieren eines Kraftstoffverbrauchsmodells für das Fahrzeug auf Grundlage der Motordrehzahldaten, Drehmomentdaten und Kraftstoffverbrauchsdaten; und Bestimmen der ersten Kraftstoffeinsparung und der zweiten Kraftstoffeinsparung auf Grundlage des Kraftstoffverbrauchsmodells.
System nach Anspruch 9, wobei der mindestens eine Prozessor dazu konfiguriert ist, auf den mindestens einen Speicher zuzugreifen und ferner die vom Computer ausführbaren Anweisungen auszuführen, die Folgendes umfassen: Bestimmen eines Prognosekonfidenzintervalls für den Fahrverhalten-Score.
System nach Anspruch 14, wobei der mindestens eine Prozessor dazu konfiguriert ist, auf den mindestens einen Speicher zuzugreifen und ferner die vom Computer ausführbaren Anweisungen auszuführen, die Folgendes umfassen: Veranlassen, dass der Fahrverhalten-Score auf Grundlage dessen, dass das Prognosekonfidenzintervall über einem Konfidenzschwellenwert liegt, einem Benutzer bereitgestellt wird.