DE102019135333A1 - Systeme und verfahren zur disposition und routenplanung von fahrzeugen - Google Patents

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Abstract

Systeme, Verfahren und computerlesbare Medien zum Optimieren der Disposition von Fahrzeugen auf Routen für das Flottenmanagement sind offenbart. Beispielhafte Verfahren können das Ermitteln von Verkehrsdaten umfassen, die mit einer oder mehreren Routen für mindestens ein erstes Fahrzeug einer Flotte assoziiert sind, sowie das Ermitteln eines oder mehrerer Parameter aus den Verkehrsdaten; das Durchführen von mindestens einem ersten auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Algorithmus, der den einen oder die mehreren Parameter verwendet, um eine soziale Fahrzeit zu ermitteln, die mit einem oder mehreren zweiten Fahrzeugen assoziiert ist; und das Durchführen von mindestens einem zweiten KI-basierten Algorithmus, der zumindest teilweise auf der sozialen Fahrzeit beruht, um einen oder mehrere Parameter für die Auswirkungen zu ermitteln.

Description

  • TECHNISCHES GEBIET
  • Die vorliegende Offenbarung betrifft Systeme, Verfahren und computerlesbare Medien für die Disposition und Routenplanung von Fahrzeugen.
  • ALLGEMEINER STAND DER TECHNIK
  • Verkehrsstaus sind für viele Städte und Gemeinden auf der ganzen Welt ein wachsendes Problem. Verkehrsstaus können zu Zeitverschwendung, zusätzlichem Energieverbrauch und Umweltverschmutzung durch übermäßige Fahrzeugemissionen führen. In einem anderen Aspekt kann der Verkehrsfluss dahingehend zeitliche Asymmetrien aufweisen, dass möglicherweise eine große Anzahl von Fahrzeugen während der Hauptverkehrszeiten und eine wesentlich geringere Anzahl von Fahrzeugen außerhalb der Hauptverkehrszeiten vorhanden sind.
  • KURZDARSTELLUNG DER ERFINDUNG
  • Diese Erfindung beschäftigt sich damit, wie die Systeme, Verfahren und computerlesbaren Medien zum Optimieren der Disposition von Fahrzeugen auf Routen für das Flottenmanagement offenbart sind. Beispielhafte Verfahren können das Ermitteln von Verkehrsdaten umfassen, die mit einer oder mehreren Routen für mindestens ein erstes Fahrzeug einer Flotte assoziiert sind, sowie das Ermitteln eines oder mehrerer Parameter aus den Verkehrsdaten; das Durchführen von mindestens einem ersten auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Algorithmus, der den einen oder die mehreren Parameter verwendet, um eine soziale Fahrzeit zu ermitteln, die mit einem oder mehreren zweiten Fahrzeugen assoziiert ist; und das Durchführen von mindestens einem zweiten KI-basierten Algorithmus, der zumindest teilweise auf der sozialen Fahrzeit beruht, um einen oder mehrere Parameter für die Auswirkungen zu ermitteln.
  • Figurenliste
    • 1 zeigt ein Blockdiagramm eines beispielhaften, nicht einschränkenden Systems zur Flottenverwaltung gemäß einer oder mehreren in der vorliegenden Schrift beschriebenen Ausführungsformen.
    • 2A zeigt ein Diagramm eines Plattformrahmens gemäß beispielhafter Ausführungsformen der Offenbarung.
    • 2B zeigt ein Diagramm eines Algorithmusablaufs gemäß beispielhafter Ausführungsformen der Offenbarung.
    • 3 stellt eine schematische Darstellung mehrerer Recheneinheiten gemäß beispielhafter Ausführungsformen der Offenbarung bereit.
    • 4 zeigt eine veranschaulichende schematische Darstellung einer Benutzervorrichtung, die in Verbindung mit beispielhaften Ausführungsformen der Offenbarung verwendet werden kann.
    • 5 zeigt einen Verlauf eines Geschwindigkeit-Dichte-Diagramms gemäß beispielhafter Ausführungsformen der Offenbarung. Treiber M, Kesting A. Verkehrsflussdynamik.
    • Verkehrsflussdynamik: Daten, Modelle und Simulation, Springer-Verlag Berlin Heidelberg. 2013.
    • 6 zeigt ein Diagramm eines Verlaufs einer repräsentativen Fahrzeit und einer sozialen Grenzfahrzeit, die mit und unter verschiedenen Betriebsplänen assoziiert sind, gemäß beispielhafter Ausführungsformen der Offenbarung.
    • 7 zeigt ein Diagramm eines anderen Verlaufs einer repräsentativen Fahrzeit und einer sozialen Grenzfahrzeit, die mit und unter verschiedenen Betriebsplänen assoziiert sind, gemäß beispielhafter Ausführungsformen der Offenbarung.
    • 8 zeigt ein Diagramm eines beispielhaften Ablaufs zum Umsetzen von Aspekten des Flottenmanagements gemäß beispielhafter Ausführungsformen der Offenbarung.
    • 9 zeigt eine Veranschaulichung einer beispielhaften Serverarchitektur für einen oder mehrere Server gemäß einer oder mehreren beispielhaften Ausführungsformen der Offenbarung.
    • 10 zeigt ein Diagramm einer Cloudcomputing-Umgebung, die in Verbindung mit beispielhaften Ausführungsformen der Offenbarung verwendet werden kann.
  • DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
  • In der vorliegenden Schrift sind Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beschrieben. Es versteht sich jedoch, dass die offenbarten Ausführungsformen lediglich beispielhaften Charakters sind und andere Ausführungsformen unterschiedliche und alternative Formen annehmen können. Die Figuren sind nicht unbedingt maßstabsgetreu; einige Merkmale können vergrößert oder verkleinert dargestellt sein, um Einzelheiten bestimmter Komponenten zu zeigen. Demnach sind die in der vorliegenden Schrift offenbarten konkreten strukturellen und funktionellen Einzelheiten nicht als einschränkend auszulegen, sondern lediglich als repräsentative Grundlage, um den Fachmann den vielfältigen Gebrauch der vorliegenden Erfindung zu lehren. Für einen Durchschnittsfachmann versteht es sich, dass verschiedene Merkmale, die in Bezug auf beliebige der Figuren dargestellt und beschrieben sind, mit Merkmalen kombiniert sein können, die in einer oder mehreren anderen Figuren dargestellt sind, um Ausführungsformen zu erzeugen, die nicht explizit dargestellt oder beschrieben sind. Die dargestellten Kombinationen aus Merkmalen stellen repräsentative Ausführungsformen für typische Anwendungen bereit. Verschiedene Kombinationen und Modifikationen der Merkmale, die mit den Lehren dieser Offenbarung übereinstimmen, können jedoch für bestimmte Anwendungen oder Umsetzungen wünschenswert sein.
  • In verschiedenen Aspekten kann der Verkehrsfluss dahingehend zeitliche Asymmetrien aufweisen, dass möglicherweise eine große Anzahl von Fahrzeugen während der Hauptverkehrszeiten und eine wesentlich geringere Anzahl von Fahrzeugen außerhalb der Hauptverkehrszeiten vorhanden sind. Insbesondere für Fahrzeugenflotten (nachstehend auch einfach als Flotten bezeichnet), die keine zeitkritischen Aufgaben erfüllen, kann ein Verschieben von Fahrzeiten auf frühere oder spätere Zeiten, um den Verkehr zur Hauptverkehrszeit zu vermeiden, Zeit und Kraftstoff sparen und das Unfallrisiko verringern. Zudem können verschiedene Einrichtungen wie Stadtverwaltungen versuchen, eine Neudisposition der Flottenbetriebszeiten zu fördern, um den Verkehr zur Hauptverkehrszeit und gleichzeitig Emissionen sowie Unfälle zu reduzieren.
  • In verschiedenen Ausführungsformen können, wenngleich es schwierig sein kann, die Verringerung des Verkehrs, die sich aus der Neudisposition eines Fahrzeugs oder einer Fahrzeugflotte zur Vermeidung von Hauptverkehrszeiten ergibt, auf der makroskopischen Ebene (z. B. Verkehrsflussniveau) für eine gegebene Umgebung (z. B. eine Stadt) zu beobachten, die Vorteile auf mikroskopischer Ebene (z. B. auf Ebene eines einzelnen Fahrzeugs) beobachtet werden. Dementsprechend kann die Neudisposition von Flotten verschiedene Vorteile aufweisen, sowohl für die Flotten selbst als auch für die Umwelt (z. B. Stadt), in der sie eingesetzt werden.
  • In verschiedenen Ausführungsformen kann die Neudisposition des Betriebsplans einer Flotte viele Parameter in Bezug auf die Flotte beeinflussen. Beispielsweise können Kosten in Form von Unannehmlichkeiten und möglichen finanziellen Verlusten für Benutzer (z. B. Fahrzeugführer und/oder Kunden) entstehen. Im Gegensatz dazu kann der Nutzen einer Neudisposition für Benutzer unklar sein (z. B. Flottenmanager, Regierungsbehörden, Fahrzeugführer und/oder Kunden), zumindest weil die realisierten Nutzen von mehreren Faktoren abhängen können, einschließlich unter anderem der aktuelle Zeitplan, Routen der Flotte, Straßeninfrastrukturen, Verkehrsbedingungen, Kombinationen davon und/oder dergleichen. Dementsprechend kann die Disposition von Flotten ohne Computertools und Mobilitätsdatenunterstützung in einer Versuch-Fehler-Technik durchgeführt werden, die verschiedene damit verbundene Kosten verursachen und viel Zeit in Anspruch nehmen kann. Zudem kann die manuelle Disposition trotz der Bemühungen suboptimal sein, beispielsweise aufgrund einer begrenzten Anzahl von beobachteten und analysierten Routen und aufgrund von verrauschten Daten.
  • Darüber hinaus können verschiedene logistische und/oder Navigationswerkzeuge existieren, die dazu dienen können, eine Fahrzeitschätzung zum Zwecke der Disposition von Flotten bereitzustellen. Allerdings sind derartige logistische und/oder Navigationswerkzeuge möglicherweise nicht in der Lage, andere untergeordnete Nutzen der Optimierung der Flottendisposition zu bewerten, beispielsweise quantifizierbare Nutzen in Bezug auf Energieeinsparungen und/oder Metriken zum Verringern des Unfallrisikos für ein bestimmtes Gebiet. Zudem können derartige Tools die Auswirkungen der Neudisposition der Flotte auf die Umgebung, in der die Flotte betrieben wird, unter Umständen nicht bewerten, z. B. eine Stadt, in der die Flotte betrieben wird. In einem anderen Aspekt kann für eine relativ große Umgebung wie eine Stadt der Nutzen einer Neudisposition des Betriebs von verschiedenen Faktoren abhängen, die in der vorliegenden Schrift beschrieben sind. Zudem kann es schwierig sein, relativ subtile Änderungen an verschiedenen Parametern von Interesse zu beobachten, einschließlich unter anderem Verkehr auf der Makroebene, Emissionen und/oder Unfalldaten, wenn nur eine geringe Anzahl von Fahrzeugen (z. B. die Anzahl der Fahrzeuge in der Flotte) ihre Zeitpläne anpassen. Zudem können sich derartige Vorteile auf Makroebene nicht nur aus der Neudisposition von Fahrzeugen einer Flotte ergeben, sondern können auch von anderen Fahrzeugen in der Umgebung stammen, die dadurch ruhiger fahren können, da der Verkehr zur Hauptverkehrszeit verringert und die Straßen weniger verstopft sind.
  • In verschiedenen Aspekten gibt es unter Umständen keine klaren Kommunikationskanäle zwischen Benutzern, wie etwa einer Regierungsbehörde (z.B. einer Stadt) und Flottenbetreibern, was es für die Regierungsbehörde und die Flottenbetreiber schwierig machen kann, Flottenpläne gemeinsam zu bestimmen. In verschiedenen Ausführungsformen können unter Verwendung von Big Data zur Mobilität und durch Aufbau von auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Analysealgorithmen, wie in der vorliegenden Schrift beschrieben, Kommunikationskanäle erzeugt werden, die durch Flottenbetreiber und Regierungsbehörden verwendet werden können.
  • 1 zeigt ein Blockdiagramm eines beispielhaften, nicht einschränkenden Systems zur Flottenverwaltung gemäß einer oder mehreren in der vorliegenden Schrift beschriebenen Ausführungsformen. Aspekte von Systemen (z.B. System 100 und dergleichen), Vorrichtungen und/oder Verfahren, die in dieser Offenbarung beschrieben sind, können (eine) maschinenausführbare Komponente(n) darstellen, die in (einer) Maschine(n) enthalten sind, z. B. in einem oder mehreren computerlesbaren Medien, die mit einer oder mehreren Maschinen assoziiert sind. Derartige Komponenten können, wenn sie von der einen oder den mehreren Maschinen ausgeführt werden, z. B. Computer, Rechenvorrichtungen, virtuelle Maschinen usw., dazu führen, dass die Maschine(n) die beschriebenen Vorgänge ausführen.
  • Das System 100 kann optional eine Servervorrichtung, ein oder mehrere Netzwerke und eine oder mehrere Vorrichtungen (nicht gezeigt) enthalten. Das System 100 kann zudem mindestens einen Prozessor 102 enthalten oder auf andere Weise damit assoziiert sein, der computerausführbare Komponenten ausführt, die in dem Speicher 104 gespeichert sind. Das System 100 kann zudem einen Systembus 106 enthalten, der verschiedene Komponenten koppeln kann, einschließlich unter anderem eine Datenkomponente 110, eine Verarbeitungskomponente 114 und eine Analysekomponente 116. Das System 100 kann eine beliebige geeignete Rechenvorrichtung oder ein Satz von Rechenvorrichtungen sein, die kommunikativ mit Vorrichtungen gekoppelt werden können, für die nicht einschränkende Beispiele unter anderem ein Servercomputer, ein Computer, ein mobiler Computer, ein Großrechner, ein automatisiertes Testsystem, eine Netzwerkspeichervorrichtung, eine Kommunikationsvorrichtung, eine Webservervorrichtung, eine Netzwerkvermittlungsvorrichtung, eine Netzwerk-Routing-Vorrichtung, eine Gateway-Vorrichtung, eine Netzwerk-Hub-Vorrichtung, eine Netzwerk-Bridge-Vorrichtung, ein Steuerungssystem oder eine beliebige andere geeignete Rechenvorrichtung umfassen können. Eine Vorrichtung kann eine beliebige Vorrichtung sein, die Informationen mit dem System 100 und/oder jeder anderen geeigneten Vorrichtung kommunizieren kann, die von dem System 100 bereitgestellte Informationen verwenden kann. Es versteht sich, dass das System 100, die Komponenten, die Modelle oder die Vorrichtungen mit einer Kommunikationskomponente (nicht gezeigt) ausgestattet sein können, die die Kommunikation zwischen dem System, den Komponenten, den Modellen, den Vorrichtungen usw. über ein oder mehrere Netzwerke ermöglicht.
  • Wie erwähnt, sind Ausführungsformen der Offenbarung auf eine Flottenbetriebsplanoptimierung unter Verwendung von Mobilitätsdaten und KI-basierten Analysealgorithmen zur Quantifizierung der Auswirkungen der Neudisposition des Fahrzeugbetriebs auf Flotten und entsprechende Umgebungen (z. B. Städte) gerichtet. Weitere Ausführungsformen beschäftigen sich mit dem Bereitstellen von Mitteln für Flottenbetreiber und Regierungsbehörden, um Fahrzeugbetriebspläne anzupassen, um einen optimalen Verkehrsfluss in der Umgebung von Interesse zu erreichen.
  • In einem Aspekt können Ausführungsformen der Offenbarung eine Datenkomponente 110 einen oder mehrere Datentypen verwenden, einschließlich unter anderem Straßenkartendaten, historische Verkehrsgeschwindigkeitsdaten, Geschwindigkeit-Dichte-Daten der Straße, Flottentelematikdaten, Verkehrsdichtedaten, Emissionsdaten und Verkehrsunfalldaten, Kombinationen davon und/oder dergleichen. In einer anderen Ausführungsform kann eine Verarbeitungskomponente 114 KI-basierte Analysealgorithmen verwenden, die konfiguriert sein können, um eine Vielzahl von (weiter unten zu beschreibenden) sozialen Grenzreisekosten für eine Vielzahl von Straßenfahrzeugen zu berechnen, wenn einer bestimmten Route ein weiteres Fahrzeug hinzugefügt wird. In einer Ausführungsform kann die soziale Grenzfahrzeit aufgrund der Neudisposition der Flotte mit verschiedenen Umgebungsparametern korreliert werden (z. B. Verkehrsstau in der Stadt, Emissions- und Unfallratenänderungen). Dementsprechend kann jede Analysekomponente 116, die mit der Verarbeitungskomponente 114 in Kommunikation steht, die Auswirkungen der Neudisposition auf Flottenebene auf zusätzliche Parameter ermitteln, einschließlich unter anderem Arbeitszeit, Energiekosten, Unfallrisiko und dergleichen, die modelliert und berechnet werden können. In einer anderen Ausführungsform können die ermittelten Informationen einem oder mehreren Benutzern (z. B. Stadtverwaltungseinheiten und Flottenbetriebsmanagern) vorgestellt werden, um einen Kommunikationskanal bereitzustellen, um die Betriebspläne einer bestimmten Gruppe von Fahrzeugen (z. B. einer Flotte von Fahrzeugen) kooperativ zu optimieren.
  • In einigen Aspekten können verschiedene Umgebungen (z. B. Städte, Gemeinden und dergleichen) überproportional von einer Verschiebung des Flottenplans im Vergleich zu der Flotte profitieren, da die Flottenbetreiber möglicherweise mit zusätzlichen geschäftlichen Problemen aufgrund der Neudisposition der Flotte konfrontiert sind. Dementsprechend können verschiedene Ausführungsformen der Offenbarung verwendet werden (z. B. unter Verwendung einer Analysekomponente 116), um quantifizierte Ergebnisse zu ermitteln, die den Einfluss von der Neudisposition sowohl auf die Flotte als auch auf die Umgebung darstellen, und um Informationen zu erzeugen, die den Benutzern dabei helfen können, den bestmöglichen Kompromiss für beide Einheiten zu erzielen. Beispielsweise kann ein erster Benutzer, wie etwa Flottenbetreiber, Flottenpläne verschieben, um soziale Vorteile für die Stadt zu realisieren, beispielsweise in Bezug auf weniger Verkehrsstaus, Emissionen und Unfälle. Im Gegenzug kann ein zweiter Benutzer, wie etwa Stadtverwaltungseinheiten, der Flotte Anreize (z. B. Parkprivilegien, Rabatte und dergleichen) bieten, um die zusätzlichen Geschäftskosten der Flotte aufgrund der Neudisposition auszugleichen. Derartige Vorteile können durch verschiedene Ausführungsformen der Offenbarung erleichtert werden, einschließlich unter anderem der von dem System bereitgestellten Informationen, von dem System generierter analytischer Erkenntnisse, des von dem System bereitgestellten Kommunikationskanals, Kombinationen davon und/oder dergleichen.
  • In einer Ausführungsform können die verschiedenen Komponenten (z. B. eine Datenkomponente 110, eine Verarbeitungskomponente 114 und eine Analysekomponente 116 und/oder andere Komponenten) entweder direkt oder über ein oder mehrere Netzwerke verbunden sein. Derartige Netzwerke können drahtgebundene und drahtlose Netzwerke umfassen, einschließlich unter anderem ein Mobilfunknetz, ein Weitverkehrsnetz (WAN) (z. B. das Internet) oder ein lokales Netzwerk (LAN), wobei zu nicht einschränkenden Beispielen hierfür Mobilfunk-, WAN- und Wireless-Fidelity -(Wi-Fi), Wi-Max-, Wireless-LAN-(WLAN), Funkkommunikation, Mikrowellenkommunikation, Satellitenkommunikation, optische Kommunikation, Schallkommunikation oder jede andere geeignete Kommunikationstechnologie gehören. Darüber hinaus wurden die vorstehend genannten Systeme und/oder Vorrichtungen in Bezug auf die Interaktion zwischen mehreren Komponenten beschrieben. Es versteht sich, dass derartige Systeme und Komponenten die darin vorgegebenen Komponenten oder Unterkomponenten, einige der vorgegebenen Komponenten oder Unterkomponenten und/oder zusätzliche Komponenten enthalten können. Unterkomponenten könnten auch als Komponenten umgesetzt sein, die kommunikativ mit anderen Komponenten gekoppelt sind, anstatt in übergeordneten Komponenten enthalten zu sein. Zudem können eine oder mehrere Komponenten und/oder Unterkomponenten zu einer einzigen Komponente kombiniert werden, die eine Gesamtfunktionalität bietet. Die Komponenten können zudem mit einer oder mehreren anderen Komponenten interagieren, die der Kürze halber in der vorliegenden Schrift nicht konkret beschrieben, aber dem Fachmann bekannt sind.
  • Zudem können einige der ausgeführten Prozesse von spezialisierten Computern ausgeführt werden, um definierte Aufgaben in Bezug auf verschiedene Arten von neuronalen Netzwerken in ihrem konkreten Kontext auszuführen. Die gegenständlichen Computerverarbeitungssysteme, Verfahren, Vorrichtungen und/oder Computerprogrammprodukte können eingesetzt werden, um neue Probleme zu lösen, die durch technologische Fortschritte, Computernetze, das Internet und dergleichen entstehen.
  • In der vorliegenden Schrift beschriebene Ausführungsformen von Vorrichtungen und Systemen (und deren verschiedenen Komponenten) können künstliche Intelligenz (KI) verwenden, um die Automatisierung eines oder mehrerer in der vorliegenden Schrift beschriebener Merkmale (z. B. das Erzeugen von Routen und Flottenplänen, das Erzeugen verschiedener Parameter in Bezug auf die Auswirkungen der Routen und der Flottepläne und dergleichen) zu erleichtern. Die Komponenten können verschiedene KI-basierte Schemata zur Durchführung verschiedener in der vorliegenden Schrift offenbarter Ausführungsformen/Beispiele einsetzen. Um für die in der vorliegenden Schrift beschriebenen zahlreichen Bestimmungen zu sorgen oder diese zu unterstützen (z. B. bestimmen, ermitteln, ableiten, berechnen, vorhersagen, prognostizieren, abschätzen, ableiten, vorhersagen, erfassen, berechnen), können die in der vorliegenden beschriebenen Komponenten die Gesamtheit oder eine Teilmenge der Daten untersuchen, zu denen Zugang gewährt wird, und aus einer Reihe von Beobachtungen, die über Ereignisse und/oder Daten erfasst wurden, Überlegungen zu System-, Umgebungszuständen usw. anstellen oder Zustände bestimmen. Bestimmungen können verwendet werden, um einen bestimmten Kontext oder eine bestimmte Aktion zu erkennen, oder können beispielsweise eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über Zustände erzeugen. Die Bestimmungen können probabilistisch sein - das heißt, die Berechnung einer Wahrscheinlichkeitsverteilung über Zustände von Interesse auf Grundlage einer Berücksichtigung von Daten und Ereignissen. Bestimmungen können sich zudem auf Techniken beziehen, die zum Zusammensetzen von Ereignissen höherer Ebene aus einer Reihe von Ereignissen und/oder Daten verwendet werden.
  • Derartige Bestimmungen können zur Konstruktion neuer Ereignisse oder Aktionen aus einer Reihe beobachteter Ereignisse und/oder gespeicherter Ereignisdaten führen, ob die Ereignisse in enger zeitlicher Nähe zueinander korreliert sind und ob die Ereignisse und Daten aus einer oder mehreren Ereignis- und Datenquellen stammen. In der vorliegenden Schrift offenbarte Komponenten können verschiedene explizit (z. B. über Trainingsdaten) sowie implizit (z. B. über Beobachtungsverhalten, Präferenzen, historische Informationen, Empfangen von extrinsischen Informationen usw.) trainierte Klassifizierungsschemata und/oder -systeme verwenden (z. B , Stützvektormaschinen, neuronale Netze, Expertensysteme, Bayes'sche Glaubensnetze, Fuzzy-Logik, Datenfusionsmaschinen usw.) in Verbindung mit der Durchführung von automatischen und/oder ermittelten Aktionen im Zusammenhang mit dem beanspruchten Gegenstand. Derartige Klassifizierungsschemata und/oder -systeme können zum automatischen Lernen und Ausführen einer Reihe von Funktionen, Aktionen, und/oder Bestimmungen verwendet werden.
  • Ein Klassifikator kann einen Eingabeattributvektor abbilden, z = (z1, z2, z3, z4,..., zn), zu der Gewissheit, dass die Eingabe zu einer Klasse gehört, wie durch f (z) = Vertrauen (Klasse). Eine solche Klassifizierung kann eine probabilistische und/oder auf Statistiken beruhende Analyse (z. B. Berücksichtigung der Analyse-Dienstprogramme und -kosten) verwenden, um eine automatisch auszuführende Aktion zu ermitteln. Eine Stützvektormaschine (SVM) kann ein Beispiel für einen Klassifikator sein, der verwendet werden kann. Die SVM arbeitet, indem sie eine Hyperoberfläche in dem Raum der möglichen Eingaben findet, wo die Hyperoberfläche versucht, die auslösenden Kriterien von den nicht auslösenden Ereignissen zu trennen. Intuitiv macht dies die Klassifizierung zum Testen von Daten korrekt, die nahe bei den Trainingsdaten liegen, mit diesen jedoch nicht identisch sind. Andere gerichtete und ungerichtete Modellklassifizierungsansätze umfassen beispielsweise naive Bayes, Bayes'sche Netze, Entscheidungsbäume, neuronale Netze, Fuzzy-Logik-Modelle und/oder probabilistische Klassifikationsmodelle, die unterschiedliche Muster der Unabhängigkeit liefern. Die in der vorliegenden Schrift verwendete Klassifizierung schließt auch die statistische Regression ein, die zu der Entwicklung von Prioritätsmodellen verwendet wird. 2A zeigt ein Diagramm eines Plattformrahmens gemäß beispielhafter Ausführungsformen der Offenbarung. Insbesondere zeigt 2A eine Plattform 200, die verkehrsbezogene Daten hosten, Algorithmen ausführen, um analytische Einblicke in die Verkehrsmuster für die Neudisposition zu erhalten, die Ergebnisse sowohl der Stadt als auch der Flotte anzeigen und einen Kommunikationskanal zwischen der Stadt und der Flotte bereitstellen kann. Insbesondere kann die Mobilitätsdatenkomponente 202 Kartendaten und historische Verkehrsdaten erhalten und bereitstellen. In einer anderen Ausführungsform können zusätzliche Daten, einschließlich Flottentelematikdaten 204, optional bereitgestellt werden. In einer Ausführungsform können, wenn Flottentelematikdaten 204 verfügbar sind, die Flottentelematikdaten 204 in die Mobilitätsdaten 202 eingespeist werden, und ein oder mehrere Algorithmen 206 (die weiter unten beschrieben werden) können verwendet werden, um Flottenfahrten zu bestimmen und Benutzer über Einsparpotentiale (z. B. Kosteneinsparungen, Zeiteinsparungen und dergleichen) durch Neudisposition zu benachrichtigen. In einer anderen Ausführungsform kann die Plattform 200, wenn Flottentelematikdaten 204 nicht verfügbar sind, dennoch für Flotten nützlich sein, die Routen in das System über eine separate Web- oder Softwareschnittstelle eingeben. In einer anderen Ausführungsform können Flottentelematikdaten 204 zudem als Beweis dafür verwendet werden, dass die Flotte gemäß Zeitplan betrieben wird und zu beanspruchten Sozialleistungen beiträgt, und die Stadtregierung kann die Telematikdaten 204 verwenden, um die Auswirkung der Neudisposition der Flotte zu überwachen.
  • In verschiedenen Ausführungsformen können Algorithmen 206 die Mobilitätsdaten 202 und/oder die Flottentelematikdaten 204 zum Quantifizieren der Auswirkung auf verschiedene Metriken verwenden, einschließlich unter anderem wirtschaftlicher, sozialer und Umweltmetriken für die Stadt und die Flotte; die Algorithmen 206 können vorgeschlagene Optionen zur Neudisposition erzeugen. In einigen Ausführungsformen stellen die Algorithmen 206 möglicherweise keinen einzigen optimalen Plan bereit, da der Ausgleich unter diesen Metriken komplex sein kann. Stattdessen können die Algorithmen 206 die quantifizierten Kosten und Metriken für verschiedene machbare Neudispositionszeiten ausgeben und den Benutzern (z. B. der Stadt und den Flottenbetreibern) die Auswahl eines bestimmten Neudispositionszeitraums übertragen.
  • In einer anderen Ausführungsform können die Schnittstelle zur Stadt 208 und die Schnittstelle zur Flotte 212 Algorithmusausgaben enthalten, die Benutzern (z.B. der Stadt und den Flottenbetreibern) über eine Schnittstelle gezeigt werden können, einschließlich unter anderem einer Softwarebenutzerschnittstelle, einer oder mehrerer Webseiten, mobiler Apps, Kombinationen davon und/oder dergleichen.
  • In einer Ausführungsform kann der Kommunikationskanal 210 zwischen Stadt und Flotte ein Mittel zur Erleichterung der Zusammenarbeit von Benutzern (z. B. Stadt- und Flottenbetreiber) enthalten, z.B. auf Grundlage der Ausgänge der Algorithmen 206. In einer anderen Ausführungsform kann es der Kommunikationskanal 210 zwischen Stadt und Flotte der Stadt ermöglichen, angemessene Anreize (Finanzierung, Parkprivilegien, Kombinationen davon und/oder dergleichen) für Flottenbetreiber und Benutzer zur Neudisposition des Betriebs bereitzustellen. Dies kann beispielsweise auf die Tatsache zurückzuführen sein, dass die Analyseergebnisse darauf hindeuten, dass ein Benutzer (z. B. die Stadt) möglicherweise mehr Nutzen als ein anderer Benutzer (z. B. die Flotte) erzielt.
  • In verschiedenen Ausführungsformen kann der Kommunikationskanal 210 zwischen Stadt und Flotte auf mehrere Arten umgesetzt sein. Insbesondere kann ein Benutzer (z. B. die Stadt) unter Verwendung des Kommunikationskanals 210 zwischen Stadt und Flotte eine oder mehrere allgemeine Richtlinien senden. Der andere Benutzer (z. B. die Flotte) kann die Route und die vorgeschlagene Neudisposition unter Verwendung des Kommunikationskanals 210 zwischen Stadt und Flotte einreichen und kann dem ersten Benutzer eine Rückmeldung geben. Es kann zudem möglich sein, dass die Stadt und die Flotte über den Kommunikationskanal 210 zwischen Stadt und Flotte auf Grundlage der Daten (z.B. Mobilitätsdaten 202 und/oder Flottentelematikdaten 204) und verschiedener Analyseergebnisse für eine bessere Zusammenarbeit verhandeln. Der Kommunikationskanal 210 zwischen Stadt und Flotte kann zudem erweitert werden, um anderen allgemeinen Kommunikationsbedürfnissen zwischen Stadt und Flotte zu dienen.
  • 2B zeigt ein Diagramm eines Algorithmusablaufs gemäß beispielhafter Ausführungsformen der Offenbarung. In verschiedenen Ausführungsformen kann die Eingabe der Zeit 222 des Diagramms 201 eine Variable enthalten, die optimiert werden muss. In verschiedenen Ausführungsformen können die Kosten und Metriken (z. B. Arbeitszeitkosten für die Flotte 250, Energiekosten und Sicherheitsmetriken für die Flotte 252, Energie, CO-2-Emission, Emissions- und Sicherheitsmetriken für Stadt 254 und/oder Überlastungsmetriken für die Stadt 256) des Diagramms 201 mit einem oder mehreren Faktoren (z. B. Faktoren einschließlich unter anderem Wirtschaft, Umwelt, Sozialleistungen und Politik und dergleichen) in Zusammenhang stehen und die Benutzer (z. B. Flotte und Stadtbetreiber) können in der Lage sein, Planungszeiten und damit verbundene Nutzen intern zu handeln, um ihre individuellen Nutzen zu optimieren. Dementsprechend stellen die in Diagramm 201 gezeigten Algorithmen möglicherweise keine einzige optimale Zeit 222 bereit. Stattdessen können die Algorithmen quantifizierte Kosten und Metriken für unterschiedliche realisierbare Zeiten ermitteln und es den Benutzern (z. B. den Stadt- und Flottenbetreibern) ermöglichen, eine Lösung zu finden, die für sie funktioniert. Die Kosten und Metriken (z. B. Arbeitszeitkosten für die Flotte 250, Energiekosten und Sicherheitsmetriken für die Flotte 252, Energie, CO2, Emissions- und Sicherheitsmetriken für die Stadt 254 und/oder Überlastungskennzahlen für die Stadt 256) auf der rechten Seite des Diagramms 201 können absolute Werte (z. B. den Gesamtenergieverbrauch) oder relative Werte (z. B. die Fahrzeit, die eingespart würde, wenn die Flotte eine Stunde früher geplant wäre als die normale Betriebszeit) umfassen.
  • In verschiedenen Ausführungsformen werden die Algorithmen A1 232, A2 234, A3 242, A4 244, A5 246 und A6 248 weiter unten beschrieben. In einer anderen Ausführungsform kann sich die Zeit 222 auf die Startzeit für eine Flottenfahrt beziehen und als eine Variable dienen, die durch die Algorithmen optimiert werden soll. In einer anderen Ausführungsform können unterschiedliche Zeiten von den verschiedenen (zu erörternden) Algorithmen ermittelt und verwendet werden, um die Metriken für Benutzer (z. B. die Stadt und die Flotte) unter verschiedenen neu disponierten Vorgängen zu berechnen.
  • In einer Ausführungsform können sich historische Verkehrsdaten 224 auf durchschnittliche Fahrzeuggeschwindigkeitsdaten auf verschiedenen Straßensegmenten zu unterschiedlichen Zeiten beziehen (z. B. historische Daten). Die historischen Verkehrsdaten 224 können von Drittanbietern gekauft oder beispielsweise unter Verwendung von Fahrzeugtelematikdaten erzeugt werden.
  • In einer anderen Ausführungsform kann sich die Flottenroute 226 auf Routeninformationen beziehen, die aus GPS-Daten (Flottentelematik-GPS) ermittelt wurden, oder auf eine vorgeschlagene Route, die von einem Benutzer (z.B. einem Flottenmanager) über eine Systemschnittstelle eingegeben wurde. In verschiedenen Ausführungsformen können Flottentelematik-GPS-Daten in Form von Längen- und Breitengradkoordinateninformationen, einschließlich Rauschen, vorliegen. In einer anderen Ausführungsform kann ein beliebiger geeigneter mit der Karte übereinstimmender Algorithmus verwendet werden, um die Flottentelematik-GPS-Daten in eine Reihe von Straßensegmenten auf einer Karte umzuwandeln. In einer Ausführungsform kann die Verkehrsgeschwindigkeit von Straßensegmenten 228 historische Verkehrsdaten auf Straßensegmenten zu verschiedenen Zeiten zusammen mit einem Zeitstempel umfassen; zudem kann die Verkehrsgeschwindigkeit von Straßensegmenten zum Zeitpunkt der Fahrt abgerufen werden.
  • In einer Ausführungsform kann sich das Geschwindigkeit-Dichte-Diagramm 230 von Straßensegmenten auf das Attribut eines Straßensegments beziehen, unabhängig von den Verkehrsbedingungen. In einer anderen Ausführungsform kann die Verkehrsgeschwindigkeit umso langsamer sein, je höher die Verkehrsdichte ist. Bevor die Straße verstopft wird, kann die Geschwindigkeit fast gleich bleiben wie bei der Geschwindigkeit für freies Fahren. Ab einem bestimmten Punkt kann die Verkehrsgeschwindigkeit mit zunehmender Dichte erheblich abnehmen. Ein beispielhaftes Geschwindigkeit-Dichte-Diagramm 230 ist in Verbindung mit 5 unten gezeigt und beschrieben. Zudem können die Geschwindigkeit-Dichte-Diagramme 230 für verschiedene Straßen leicht variieren. In einer anderen Ausführungsform können die Daten der Geschwindigkeit-Dichte-Diagramme 230 für einzelne Straßen abgerufen werden. Wenn jedoch die Daten für eine derartige einzelne Straße nicht verfügbar sind, kann ein Geschwindigkeit-Dichte-Diagramm, das an der Geschwindigkeitsbegrenzung oder der Geschwindigkeit für freies Fahren des jeweiligen Straßensegmentes gesättigt sein kann, zur Annäherung des Geschwindigkeit-Dichte-Diagramms 230 verwendet werden.
  • In einer Ausführungsform kann sich eine einzelne Fahrzeugfahrzeit 238 auf die Fahrzeit auf der gegebenen Route beziehen, wenn ein Fahrzeug zu einer gegebenen Zeit eine Fahrt beginnt. In einer anderen Ausführungsform kann sich die soziale Grenzfahrzeit 240 auf die zusätzliche Fahrzeit für andere Fahrzeuge in einer bestimmten Umgebung aufgrund der Existenz eines Fahrzeugs auf einer Straße beziehen. In einer anderen Ausführungsform kann die soziale Grenzfahrzeit 240 die Verbindung zwischen einer Mikroansicht (z. B. ein Verhalten eines einzelnen Fahrzeugs) und einer Makroansicht (z. B. die Auswirkung auf Ebene der Stadt) darstellen. Wie in dem Geschwindigkeit-Dichte-Diagramm aus 5 unten gezeigt, kann die Straßenverkehrsdichte zunehmen, wenn der Straße ein weiteres Fahrzeug hinzugefügt wird, und die durchschnittliche Verkehrsgeschwindigkeit kann abnehmen, es sei denn, der Verkehr ist noch frei fließend. In einer anderen Ausführungsform kann die Geschwindigkeitsverringerung andere Fahrzeuge auf der Straße zusätzliche Fahrzeit kosten. Diese zusätzliche Fahrzeit kann dann mit verschiedenen Kostenmetriken, wie dem Gesamtenergieverbrauch, der Emission und der Unfallrate und dergleichen, korreliert werden. Insbesondere kann der Algorithmus A2 234 verwendet werden, um die zusätzliche Gesamtfahrzeit für andere Fahrzeuge auf der Straße unter Verwendung verfügbarer Mobilitätsdaten zu berechnen, ohne dass zusätzliche Sensoren oder Unterstützung durch die Straßeninfrastruktur erforderlich sind.
  • In einer Ausführungsform können sich die Arbeitszeitkosten für eine Flotte 250 auf quantifizierte Arbeitszeitkosten beziehen, die mit dem Fahren und Reisen verbunden sind. In einer anderen Ausführungsform können sich die Energiekosten- und Sicherheitsmetriken für eine Flotte 252 auf ein quantifiziertes Maß für Kraftstoff- und/oder Stromkosten und eine Unfallgefahr für das Fahrzeug beziehen, das zu dem angegebenen Zeitpunkt auf der angegebenen Route fährt. In einem weiteren Aspekt können sich die Energie-, CO2-, Emissions- und Sicherheitsmetriken für die Stadt 254 auf ein quantifiziertes Maß beziehen, das die Veränderung des Kraftstoff-/Stromverbrauchs, der CO2-Emissionen, allgemeinen Emissionen und Unfälle beschreibt. Zudem können sich die Überlastungsmetriken für die Stadt 256 auf ein quantifiziertes Maß für die Stadt beziehen, um zu bewerten, ob sich das Straßenüberlastungsniveau geändert hat.
  • In verschiedenen Ausführungsformen umfasst A1 232 einen Algorithmus zum Schätzen der Fahrzeit eines einzelnen Fahrzeugs. Diese Schätzung kann unter Verwendung beliebiger geeigneter Algorithmen für die voraussichtliche Ankunftszeit (Estimated Time of Arrival - ETA) erfolgen. In einer anderen Ausführungsform kann die Schätzung unter Verwendung historischer Verkehrsdaten die Summe der Fahrzeit über die Straßensegmente zuzüglich einer Zeitkompensation an Ampeln und Abbiegungen umfassen.
  • In verschiedenen Ausführungsformen umfasst A2 234 einen Algorithmus zum Schätzen der sozialen Grenzfahrzeit. Insbesondere kann sich die soziale Grenzfahrzeit auf die zusätzliche Fahrzeit für andere Fahrzeuge beziehen, wenn ein weiteres Fahrzeug auf die Straße geleitet wird. Die Herleitung des Algorithmus wird nachstehend näher erläutert. In einem Aspekt kann die soziale Gesamtfahrzeit ermittelt werden, indem zunächst eine einzelne Fahrzeugfahrzeit bestimmt wird. Insbesondere kann die einzelne Fahrzeugfahrzeit über ein Straßensegment berechnet werden als t = L V
    Figure DE102019135333A1_0001
    wobei t sich auf die Fahrzeit eines einzelnen Fahrzeugs beziehen kann, V sich auf die Durchschnittsgeschwindigkeit auf dem Straßensegment beziehen kann und L sich auf die Länge des Straßensegments beziehen kann.
  • In einer anderen Ausführungsform kann die Beziehung zwischen Verkehrsdichte und Verkehrsgeschwindigkeit wie folgt sein. Wenn die Straße verstopft ist, kann ein weiteres Fahrzeug, das der Straße hinzugefügt wird, die Fahrzeit anderer Fahrzeuge beeinflussen. Ein Schritt, um diese Auswirkung zu berücksichtigen, besteht darin, die Beziehung zwischen der Verkehrsdichte und der Geschwindigkeit auf den Straßensegmenten zu finden. Zudem kann das Geschwindigkeit-Dichte-Diagramm (siehe beispielsweise 5 und zugehörige Beschreibung unten) einer Straße die folgende Beziehung haben, V = f ( ρ )
    Figure DE102019135333A1_0002
    wobei p sich auf die Verkehrsdichte pro Fahrspur beziehen kann. Zudem kann sich f (▪) auf eine monoton abnehmende Funktion beziehen, was bedeutet, dass die verbleibenden Fahrzeuge umso langsamer sein können, je mehr Fahrzeuge sich auf der Straße befinden. In einer Ausführungsform kann diese Funktion für verschiedene Straßentypen geringfügig unterschiedlich sein und kann entweder aus Verkehrssimulationen oder Realdaten erhalten werden.
  • In einer Ausführungsform kann auf den einspurigen Straßensegmenten mit der Länge L und der Verkehrsdichte p die Gesamtzahl der Fahrzeuge auf diesem Segment wie folgt dargestellt werden: M = ρ L ,
    Figure DE102019135333A1_0003
    wobei M sich auf die Anzahl der Fahrzeuge beziehen kann.
  • In vielen Fällen ist die Echtzeitverkehrsdichte p möglicherweise nicht direkt verfügbar. Derartige Werte können jedoch unter Verwendung der Durchschnittsgeschwindigkeitsdaten und der Umkehrfunktion von f (ρ) ungefähr geschätzt werden, wie dargestellt durch ρ = f − 1 ( V )
    Figure DE102019135333A1_0004
  • In einer Ausführungsform kann die Fahrzeit aller Fahrzeuge bestimmt werden. Insbesondere, wenn die Verkehrsdichte konstant ist, können alle M Fahrzeuge durch die Fahrbahnkante der Länge L fahren, mit der aktuellen Verkehrsdichte p; dementsprechend kann die Gesamtzeit dieser betroffenen Fahrzeuge berechnet werden als T = M t = ρ L 2 f ( ρ )
    Figure DE102019135333A1_0005
  • In einer Ausführungsform kann die soziale Grenzfahrzeit wie folgt bestimmt werden. Zunächst können eine Störung der Verkehrsdichte und die Auswirkungen auf die Fahrzeit aller Fahrzeuge ermittelt werden. Insbesondere, wenn sich die aktuelle Verkehrsdichte ρ0 geringfügig ändert, wird sich auch die Fahrzeit aller Fahrzeuge ändern. Die folgende partielle Ableitung kann diese Beziehung beschreiben als: ∂ T ∂ ρ | ρ 0 = ∂ ρ L 2 f ( ρ ) ∂ ρ | ρ 0 = L 2 f ( ρ 0 ) − ρ 0 f ' ( ρ 0 ) L 2 f 2 ( ρ 0 )
    Figure DE102019135333A1_0006
  • In einer anderen Ausführungsform kann die Änderung der Fahrzeit aller Fahrzeuge, wenn der Straße ein weiteres Fahrzeug hinzugefügt wird, wie folgt ermittelt werden. Insbesondere kann die Anzahl aller Fahrzeuge proportional zu der Verkehrsdichte sein. Wenn diesem Straßensegment ein weiteres Fahrzeug hinzugefügt wird, kann die Änderung der Verkehrsdichte wie folgt dargestellt werden: Δ ρ = Δ M L = 1 L
    Figure DE102019135333A1_0007
  • Dementsprechend kann die Änderung der Gesamtfahrzeugfahrzeit wie folgt dargestellt werden: Δ T = Δ ρ ∂ T ∂ ρ | ρ 0 = Δ ρ [ L 2 f ( ρ 0 ) − L 2 ρ 0 f ' ( ρ 0 ) f 2 ( ρ 0 ) ] = L f ( ρ 0 ) − L ρ 0 f ' ( ρ 0 ) f 2 ( ρ 0 ) = t − ρ 0 f ' ( ρ 0 ) f ( ρ 0 ) t
    Figure DE102019135333A1_0008
    wobei ΔT sich auf die Gesamtfahrzeitkosten beziehen kann, die mit einer Straßenkante in dem Straßennetzdiagramm assoziiert sind. Zudem kann sich der erste Term t in ΔT auf die Fahrzeit eines einzelnen Fahrzeugs beziehen, die ungefähr gleich der Fahrzeit des hinzugefügten Fahrzeugs sein kann. Der zweite Term − ρ 0 f ' ( ρ 0 ) f ( ρ 0 ) t
    Figure DE102019135333A1_0009
    kann sich auf die zusätzliche Zeit für alle anderen Fahrzeuge beziehen, bei der es sich um die soziale Grenzfahrzeit ΔTS handeln kann, dargestellt durch: Δ T s = − ρ 0 f ' ( ρ 0 ) f ( ρ 0 ) t
    Figure DE102019135333A1_0010
  • In einem Aspekt, da f'(ρ0) immer nicht positiv sein kann, kann die soziale Grenzfahrzeit immer nicht negativ sein.
  • In verschiedenen Ausführungsformen steht A3 242 für einen Algorithmus zur Arbeitszeitkostenschätzung. Insbesondere können sich die Arbeitszeitkosten auf die Fahrzeit des Fahrzeugs beziehen. Zudem können die tatsächlichen Kosten für die Flotte im Zusammenhang mit einem Arbeitsvertrag zwischen Benutzern, Gesamtarbeitsstunden und Überstunden, Kombinationen davon und/oder dergleichen stehen. In einer anderen Ausführungsform können, wenn die Fahrzeit des Fahrzeugs ermittelt wird, verschiedene andere Parameter unter Verwendung einer oder mehrerer kundenspezifischer Schätzvorrichtungen berechnet werden, die für eine einzelne Flotte ausgelegt sind.
  • In verschiedenen Ausführungsformen kann A4 244 eine statistische Analysetechnik und/oder einen oder mehrere Algorithmen für maschinelles Lernen zum Bestimmen der Energiekosten und des Unfallrisikos der Flotte darstellen. Insbesondere kann A4 244 eine Technik umfassen, die die statistischen Analysen oder Algorithmen zum maschinellen Lernen verwendet, um eine Änderung der Fahrzeit eines einzelnen Fahrzeugs und der Energiekosten und/oder des Unfallrisikos zu korrelieren. In einer anderen Ausführungsform kann unter Verwendung von Big Data, die die Mobilität beschreiben, ein Modell zum Beschreiben von Metriken Me (siehe unten) unter Verwendung der Flottenbetriebsparameter erstellt werden, einschließlich der Fahrzeit Tf, Reiseentfernung Df, Geschwindigkeitsänderung Vstd, Parameter zum Beschreiben der Straßen- oder Regionsinformationen Rf, Kombinationen davon und/oder dergleichen erstellt werden. Insbesondere kann Me gegeben sein durch M e = F f ( T f , D f , V s t d , R f , … ) ,
    Figure DE102019135333A1_0011
    wobei Me entweder die Energiekosten oder das Unfallrisiko darstellen kann und Ff das statistische Modell oder das maschinelle Lernergebnis darstellen kann.
  • In einer anderen Ausführungsform, wenn die Änderung der Fahrzeit eines einzelnen Fahrzeugs ΔTf ermittelt wird, kann die Änderung der Metriken ΔMe angenähert werden als Δ M e = ∂ F f ∂ T f Δ T f .
    Figure DE102019135333A1_0012
  • In verschiedenen Ausführungsformen kann A5 246 einen Algorithmus zur statistischen Analyse oder zum maschinellen Lernen zum Ermitteln der städtischen Energiekosten, der CO2-Abgabe, der Emissionen und Unfälle darstellen. Insbesondere kann A5 246 insofern A4 ähnlich sein, als dass der Algorithmus statistische Analysen oder Algorithmen zum maschinellen Lernen verwenden kann, um die soziale Grenzfahrzeit mit einer oder mehreren Änderungen der städtischen Energiekosten, CO2, Emissionen und Unfallgefahr zu korrelieren. Mit Big Data zur Mobilität kann ein Modell zum Beschreiben von Metriken Mec unter Verwendung der Mobilitätsparameter auf Stadtebene erstellt werden, einschließlich der Gesamtfahrzeit Tc, der Gesamtreiseentfernung Dc, der Geschwindigkeitsänderung Vstdc, Parameter zum Beschreiben der Straßen- oder Regionsinformationen Rc und anderer Faktoren. Insbesondere M e c = F c ( T c , D c , V s t d , R c , … ) ,
    Figure DE102019135333A1_0013
    wobei Mec entweder für die Energiekosten, die CO2-Abgabe, Emissionen oder das Unfallrisiko stehen kann und Fc das statistische Modell oder den Algorithmus zum maschinellen Lernen darstellen kann.
  • In verschiedenen Ausführungsformen, wenn die Änderung der sozialen Grenzfahrzeit ΔTS ermittelt werden kann, kann die Änderung der Metriken angenähert werden als Δ M e c = ∂ M e c ∂ T c Δ T s ,
    Figure DE102019135333A1_0014
  • In verschiedenen Ausführungsformen enthält A6 248 einen Algorithmus zur Überlastungsschätzung. Insbesondere kann die Änderung der sozialen Grenzfahrzeit als relatives Maß für das Überlastungsniveau der Stadt angesehen werden. Wenn die soziale Grenzfahrzeit abnimmt, verbringen die Fahrzeuge unter Umständen zudem weniger Zeit auf der Straße, was bedeuten kann, dass das Überlastungsniveau verringert und der Verkehrszustand verbessert werden können. Zudem kann der Unterschied in der sozialen Grenzfahrzeit Aufschluss darüber geben, wie viel Zeit der Öffentlichkeit unterwegs gespart werden kann.
  • In verschiedenen Aspekten sind Ausführungsformen der Offenbarung darauf gerichtet, die Zeitplanung zu optimieren. In einer anderen Ausführungsform können Routen zusätzlich zu der Zeitplanoptimierung optimiert werden, beispielsweise unter Verwendung einer beliebigen geeigneten Routenoptimierungstechnik.
  • 3 stellt eine schematische Darstellung mehrerer Recheneinheiten bereit, die verwendet werden können, um eine Disposition und Routenplanung einer Flotte gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung durchzuführen. Zudem können die Recheneinheiten in 3 in Verbindung mit einer oder mehreren der in Zusammenhang mit den 1 bis 2 gezeigten und beschriebenen Komponenten verwendet werden. Im Allgemeinen können sich die in der vorliegenden Schrift synonym verwendeten Begriffe Recheneinheit, Computer, Einheit, Vorrichtung, System und/oder ähnliche Begriffe beispielsweise auf eine/n oder mehrere Computer, Recheneinheiten, Desktop-Computer, Mobiltelefone, Tablets, Phablets, Notebooks, Laptops, verteilte Systeme, Dongles, Kameras, Armbänder, tragbare Geräte/Vorrichtungen, Kioske, Eingabeterminals, Server oder Servernetzwerke, Blades, Gateways, Switches, Verarbeitungsvorrichtungen, Verarbeitungseinheiten, Set-Top-Boxen, Relais, Router, Netzwerkzugangspunkte, Basisstationen und/oder jede Kombination von Geräten oder Einrichtungen beziehen, die zum Ausführen der in der vorliegenden Schrift beschriebenen Funktionen, Operationen und/oder Prozesse angepasst sind. Derartige Funktionen, Operationen und/oder Prozesse können beispielsweise das Senden, Empfangen, Bearbeiten, Anzeigen, Speichern, Bestimmen, Erzeugen/Erstellen, Überwachen, Bewerten, Vergleichen und/oder ähnliche in der vorliegenden Schrift synonym verwendete Begriffe umfassen. In einer Ausführungsform können diese Funktionen, Operationen und/oder Prozesse auf Daten, Inhalt, Informationen und/oder ähnlichen Begriffen, die in der vorliegenden Schrift synonym verwendet werden, durchgeführt werden.
  • Wie angegeben, kann das System 300 in einer Ausführungsform zudem eine oder mehrere Kommunikationsschnittstellen 320 zum Kommunizieren mit verschiedenen Recheneinheiten umfassen, beispielsweise durch Kommunizieren von Daten, Inhalten, Informationen und/oder ähnliche Begriffe, die in der vorliegenden Schrift synonym verwendet und die gesendet, empfangen, bearbeitet, verarbeitet, angezeigt, gespeichert und/oder dergleichen werden können. Beispielsweise kann das System 300 mit Benutzervorrichtungen und/oder eine Vielzahl von anderen Recheneinheiten kommunizieren.
  • Wie in 3 gezeigt, kann das System 300 in einer Ausführungsform ein oder mehrere Verarbeitungselemente 305 enthalten oder mit diesen in Verbindung stehen (auch bezeichnet als Prozessoren, Verarbeitungsschaltungen und/oder ähnliche Begriffe, die in der vorliegenden Schrift synonym verwendet werden), die mit anderen Elementen in dem System 300 beispielsweise über einen Bus kommunizieren. Es versteht sich, dass das Verarbeitungselement 305 auf verschiedene Arten ausgeführt sein kann. Beispielsweise kann das Verarbeitungselement 305 als eine oder mehrere komplexe programmierbare Logikvorrichtungen (CPLDs), Mikroprozessoren, Mehrkernprozessoren, Koprozessoren, Prozessoren mit anwendungsspezifischem Anweisungssatz (ASIP), Mikrosteuerungen und/oder Steuerungen ausgeführt sein kann. Zudem kann das Verarbeitungselement 305 als eine oder mehrere andere Verarbeitungsvorrichtungen oder Schaltungen ausgeführt sein. Der Begriff Schaltung kann sich auf eine vollständige Hardware-Ausführungsform oder eine Kombination aus Hardware- und Computerprogrammprodukten beziehen. Somit kann das Verarbeitungselement 305 als integrierte Schaltungen, anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICs), feldprogrammierbare Gate-Arrays (FPGAs), programmierbare Logik-Arrays (PLAs), Hardwarebeschleuniger, andere Schaltungen und/oder dergleichen ausgeführt sein. Es versteht sich daher, dass das Verarbeitungselement 305 für eine bestimmte Verwendung konfiguriert oder konfiguriert sein kann, um Befehle auszuführen, die in flüchtigen oder nicht flüchtigen Medien gespeichert oder anderweitig für das Verarbeitungselement 305 zugänglich sind. Somit kann, egal ob durch Hardware oder Computerprogrammprodukte oder durch eine Kombination davon konfiguriert, das Verarbeitungselement 305 in der Lage sein, Schritte oder Vorgänge gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung auszuführen, wenn es entsprechend konfiguriert ist.
  • In einer Ausführungsform kann das System 300 zudem nicht flüchtige Medien (auch bezeichnet als nicht flüchtige Speicher, Speicher, Speicherschaltung und/oder ähnliche Begriffe, die in der vorliegenden Schrift synonym verwendet werden) umfassen oder mit diesen kommunizieren. In einer Ausführungsform kann der nicht flüchtige Speicher ein oder mehrere nicht flüchtige Speichermedien 310 umfassen, einschließlich unter anderem Festplatten, ROM, PROM, EPROM, EEPROM, Flash-Speicher, MMC, SD-Speicherkarten, Memory Sticks, CBRAM, PRAM, FeRAM, NVRAM, MRAM, RRAM, SONOS, FJG RAM , Tausendfüßergedächtnis, Rennstreckengedächtnis und/oder dergleichen. Es versteht sich, dass die nicht flüchtigen Speichermedien Datenbanken, Datenbankinstanzen, Datenbankverwaltungssysteme, Daten, Anwendungen, Programme, Programmmodule, Skripte, Quellcode, Objektcode, Bytecode, kompilierten Code, interpretierten Code, Maschinencode, ausführbare Anweisungen und/oder dergleichen speichern können. Der Begriff Datenbank, Datenbankinstanz, Datenbankverwaltungssystem, und/oder ähnliche Begriffe, die in der vorliegenden Schrift synonym verwendet werden, können sich auf eine Sammlung von Datensätzen oder Daten beziehen, die unter Verwendung eines oder mehrerer Datenbankmodelle in einem computerlesbaren Speichermedium gespeichert sind, z. B. ein hierarchisches Datenbankmodell, ein Netzwerkmodell, ein relationales Modell, ein Entity-Relationship-Modell, ein Objektmodell, ein Dokumentmodell, ein semantisches Modell, ein Diagrammmodell und/oder dergleichen.
  • In einer Ausführungsform kann das System 300 zudem flüchtige Medien (auch bezeichnet als flüchtige Speicher, Speicher, Speicherschaltung und/oder ähnliche Begriffe, die in der vorliegenden Schrift synonym verwendet werden) umfassen oder mit diesen kommunizieren. In einer Ausführungsform kann der flüchtige Speicher zudem ein oder mehrere flüchtige Speichermedien 315 umfassen, einschließlich unter anderem RAM, DRAM, SRAM, FPM-DRAM, EDO-DRAM, SDRAM, DDR-SDRAM, DDR2-SDRAM, DDR3-SDRAM. RDRAM, TTRAM, T-RAM, Z-RAM, RIMM, DIMM, SIMM, VRAM, Cache-Speicher, Registerspeicher und/oder dergleichen. Es versteht sich, dass die flüchtigen Speichermedien verwendet werden können, um mindestens Teile der Datenbanken, Datenbankinstanzen, Datenbankverwaltungssysteme, Daten, Anwendungen, Programme, Programmmodule, Skripte, Quellcode, Objektcode, Bytecode, kompilierten Code, interpretierten Code, Maschinencode, ausführbare Anweisungen und/oder dergleichen zu speichern, die beispielsweise durch das Verarbeitungselement 305 ausgeführt werden. Dementsprechend können die Datenbanken, Datenbankinstanzen, Datenbankverwaltungssysteme, Daten, Anwendungen, Programme, Programmmodule, Skripte, Quellcode, Objektcode, Bytecode, kompilierten Code, interpretierten Code, Maschinencode, ausführbaren Anweisungen und/oder dergleichen verwendet werden, um bestimmte Aspekte des Betriebs des Systems 300 mit Unterstützung durch das Verarbeitungselement 305 und das Betriebssystem zu kontrollieren. Wie angegeben, kann das System 300 in einer Ausführungsform zudem eine oder mehrere Kommunikationsschnittstellen 320 zum Kommunizieren mit verschiedenen Recheneinheiten umfassen, beispielsweise durch Kommunizieren von Daten, Inhalten, Informationen und/oder ähnliche Begriffe, die in der vorliegenden Schrift synonym verwendet und die gesendet, empfangen, bearbeitet, verarbeitet, angezeigt, gespeichert und/oder dergleichen werden können. Eine derartige Kommunikation kann unter Verwendung eines drahtgebundenen Datenübertragungsprotokolls ausgeführt werden, wie etwa FDDI (Fiber Distributed Data Interface), DSL (Digital Subscriber Line), Ethernet, ATM (Asynchronous Transfer Mode), Frame Relay, DOCSIS (Data-Over-Cable-Service-Schnittstellenspezifikation) oder ein anderes drahtgebundenes Übertragungsprotokoll. Gleichermaßen kann das System 300 konfiguriert sein, um über drahtlose externe Kommunikationsnetze, die eine Vielzahl von Protokollen verwenden, z. B. GPRS (General Packet Radio Service), UMTS (Universal Mobile Telecommunications System), CDMA2000 (Code Division Multiple Access 2000), CDMA2000 IX (1×RTT) und Breitbandcode Division Multiple Access (WCDMA), Zeit Division-Synchronous Code Division Mehrfachzugriff (TD-SCDMA), Long Term Evolution (LTE), entwickeltes universelles terrestrisches Funkzugangsnetz (E-UTRAN), Evolution-Data Optimierter (EVDO), schneller Paketzugriff (HSPA), High-Speed Downlink Packet Access (HSDPA), IEEE 802.11 (Wi-Fi), Wi-Fi Direct, 802.16 (WiMAX), Ultra-Breitband (UWB), Infrarot (IR) -Protokolle, Nahfeldkommunikations (NFC) -Protokolle, ZigBee, Bluetooth-Protokolle, Wireless Universal Serial Bus (USB) -Protokolle, und/oder jedes andere drahtlose Protokoll zu kommunizieren.
  • Wenngleich nicht gezeigt, kann das System 300 ein oder mehrere Eingabeelemente enthalten oder mit diesen kommunizieren, wie beispielsweise eine Tastatureingabe, eine Mauseingabe, eine Eingabe über einen Touchscreen/eine berührungsempfindliche Anzeige, eine Eingabe über eine Bewegung, eine Audioeingabe, eine Eingabe über eine Zeigevorrichtung, eine Eingabe über einen Joystick, eine Eingabe über einen Tastenblock und/oder dergleichen. Das System 300 kann zudem ein oder mehrere Ausgabeelemente (nicht gezeigt) enthalten oder mit diesen kommunizieren, wie beispielsweise Audioausgabe, Videoausgabe, Ausgabe über Bildschirm/Anzeige, Bewegungsausgabe und/oder dergleichen.
  • Es versteht sich, dass eine oder mehrere der Komponenten des Systems 300 sich von anderen Komponenten des Systems 300 entfernt befinden können, z. B. in einem verteilten System. Zudem können eine oder mehrere der Komponenten kombiniert und zusätzliche Komponenten, die in der vorliegenden Schrift beschriebene Funktionen ausführen, in dem System 300 enthalten sein. Dementsprechend kann das System 300 an eine Vielzahl von Bedürfnissen und Umständen angepasst werden. Es versteht sich, dass diese Architekturen und Beschreibungen nur zu Beispielzwecken bereitgestellt und nicht auf die verschiedenen Ausführungsformen beschränkt sind.
  • Ein Benutzer kann eine Einzelperson, eine Familie, ein Unternehmen, eine Organisation, eine Einheit, eine Abteilung innerhalb einer Organisation oder ein Vertreter einer Organisation und/oder einer Person und/oder dergleichen sein. In einem Beispiel können Benutzer Angestellte, Bewohner, Kunden und/oder dergleichen sein. Beispielsweise kann ein Benutzer eine Benutzervorrichtung (z. B. die in Verbindung mit 4 unten gezeigte und beschriebene Benutzervorrichtung 400) bedienen, die eine oder mehrere Komponenten enthält, die funktionell ähnlich zu denen des Systems 300 sind.
  • 4 zeigt eine veranschaulichende schematische Darstellung einer Benutzervorrichtung oder anderer Vorrichtungen des Systems, die in Verbindung mit Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung verwendet werden können. Insbesondere können derartige Benutzervorrichtungen und/oder Vorrichtungen des Systems verwendet werden, um Verkehrsinformationen zu ermitteln, Aspekte der in der vorliegenden Schrift beschriebenen KI-basierten Algorithmen auszuführen, den Benutzern über die Benutzervorrichtungen Feedback anzuzeigen und zu sammeln, Kombinationen davon und/oder dergleichen. In verschiedenen Ausführungsformen können die in der vorliegenden Schrift beschriebenen Algorithmen zumindest teilweise auf den Benutzervorrichtungen ausgeführt werden und können mit zentralisierten Servern kommunizieren, die Algorithmen ausführen und zugehörige Informationen ermitteln. 4 zeigt eine veranschaulichende schematische Darstellung einer Benutzervorrichtung 400 (z. B. ein Smartphone) oder anderer Vorrichtungen des Systems 300 (z. B. Kameras, GPS-Empfänger, Ultraschallempfänger, Mikrosteuerungen usw.), die in Verbindung mit Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung verwendet werden können. Im Allgemeinen können sich die in der vorliegenden Schrift synonym verwendeten Begriffe Vorrichtung, System, Recheneinheit, Einheit und/oder ähnliche Begriffe beispielsweise auf einen oder mehrere Computer, Recheneinheiten, Desktop-Computer, Mobiltelefone, Tablets, Phablets, Notebooks, Laptops, verteilte Systeme, Spielekonsolen (beispielsweise Xbox, Play Station, Wii), Uhren, Brillen, Schlüsselanhänger, Funkfrequenzerkennungstags (RFID), Hörmuscheln, Scanner, Kameras, Armbänder, Kioske, Eingabeterminals, Server oder Servernetzwerke, Blades, Gateways, Switches, Verarbeitungsvorrichtungen, Verarbeitungseinheiten, Set-Top-Boxen, Relais, Router, Netzwerkzugangspunkte, Basisstationen und/oder jede Kombination von Geräten oder Einrichtungen beziehen, die zum Ausführen der in der vorliegenden Schrift beschriebenen Funktionen, Operationen und/oder Prozesse angepasst sind. Die Benutzervorrichtungen 400 können von verschiedenen Parteien betrieben werden. Wie in 4 gezeigt, können die Benutzervorrichtung 400 oder andere Vorrichtungen des Systems 300 (z. B. Kameras, GPS-Empfänger, Ultraschallempfänger, Mikrosteuerungen usw.) eine Antenne 412, einen Sender 404 (beispielsweise Funk), einen Empfänger 406 (beispielsweise Funk) und ein Verarbeitungselement 408 (beispielsweise CPLD, Mikroprozessoren, Mehrkernprozessoren, Coprozessoren, ASIP, Mikrosteuerungen und/oder Steuerungen) enthalten, die Signale an den Sender 404 bzw. den Empfänger 406 liefern bzw. von diesen empfangen.
  • Die Signale, die an den Sender 404 bzw. den Empfänger 406 geliefert bzw. von diesen empfangen werden, können Signalisierungsinformationen gemäß Luftschnittstellenstandards von anwendbaren drahtlosen Systemen enthalten. In dieser Hinsicht können die Benutzervorrichtung 400 oder andere Vorrichtungen des Systems 300 (z. B. Kameras, GPS-Empfänger, Ultraschallempfänger, Mikrosteuerungen usw.) in der Lage sein, mit einer/m oder mehreren Luftschnittstellenstandards, Kommunikationsprotokollen, Modulationsarten und Zugriffstypen zu arbeiten. Insbesondere können die Benutzervorrichtung 400 (z.B. ein Smartphone) oder andere Vorrichtungen des Systems 300 (z. B. Kameras, GPS-Empfänger, Ultraschallempfänger, Mikrosteuerungen usw.) in Übereinstimmung mit einer beliebigen Anzahl von Standards und Protokollen für die drahtlose Kommunikation arbeiten, wie etwa diejenigen, die vorstehend unter Bezugnahme auf das System 300 beschrieben sind. In einer bestimmten Ausführungsform kann die Benutzervorrichtung 400 in Übereinstimmung mit mehreren Standards und Protokollen für die drahtlose Kommunikation arbeiten, wie etwa UMTS, CDMA2000, 1×RTT, WCDMA, TD-SCDMA, LTE, E-UTRAN, EVDO, HSPA, HSDPA, Wi-Fi, Wi-Fi Direkt, WiMAX, UWB, IR, NFC, Bluetooth, USB und/oder dergleichen. Gleichermaßen kann die Benutzervorrichtung 400 über eine Netzwerkschnittstelle 420 in Übereinstimmung mit mehreren Standards und Protokollen für die drahtgebundene Kommunikation arbeiten, wie etwa diejenigen, die vorstehend in Bezug auf das System 300 beschrieben sind.
  • Über diese Kommunikationsstandards und -protokolle können die Benutzervorrichtung 400 (z. B. ein Smartphone) oder andere Vorrichtungen des Systems 300 (z. B. Kameras, GPS-Empfänger, Ultraschallempfänger, Mikrosteuerungen usw.) mit verschiedenen anderen Einheiten unter Verwendung von Konzepten wie unstrukturierten Zusatzdienstdaten (USSD), Kurznachrichtendienst (SMS), Multimedia-Mitteilungsdienst (MMS), Dual-Tone-Multi-Frequency-Signalisierung (DTMF), und/oder Subscriber Identity Module Dialer (SIM-Dialer) kommunizieren. Die Benutzervorrichtung 400 kann zudem Änderungen, Add-ons und Updates beispielsweise für die Firmware, Software (z. B. ausführbare Anweisungen, Anwendungen, Programmmodule) und das Betriebssystem herunterladen.
  • Gemäß einer Ausführungsform können die Benutzervorrichtung 400 (z. B. ein Smartphone) oder andere Vorrichtungen des Systems 300 (z. B. Kameras, GPS-Empfänger, Ultraschallempfänger, Mikrosteuerungen usw.) Aspekte, Vorrichtungen, Module, Funktionalitäten, und/oder ähnliche in der vorliegenden Schrift synonym verwendete Begriffe zur Standortbestimmung umfassen. Beispielsweise können die Benutzervorrichtung 400 (z. B. ein Smartphone) oder andere Vorrichtungen des Systems 300 (z. B. Kameras, GPS-Empfänger, Ultraschallempfänger, Mikrosteuerungen usw.) Aspekte zur Standortbestimmung im Freien umfassen, wie etwa ein Ortungsmodul, das zum Erfassen von beispielsweise Breitengrad, Längengrad, Höhe, Geocode, Kurs, Richtung, Geschwindigkeit, Weltzeit (UTC), Datum, und/oder verschiedener anderer Informationen/Daten angepasst ist. In einer Ausführungsform kann das Ortungsmodul Daten erfassen, die manchmal als Ephemeridendaten bekannt sind, indem die Anzahl der sichtbaren Satelliten und die relativen Positionen dieser Satelliten identifiziert werden. Bei den Satelliten kann es sich um eine Vielzahl verschiedener Satelliten handeln, darunter LEO-Satellitensysteme (Low Earth Orbit), DOD-Satellitensysteme (Department of Defense), Galileo-Positionierungssysteme der Europäischen Union, chinesische Kompassnavigationssysteme und regionale Navigationssatellitensysteme für Indien und/oder dergleichen. Alternativ können die Standortinformationen durch Triangulieren der Position der Benutzervorrichtung 400 in Verbindung mit einer Vielzahl anderer Systeme, einschließlich Mobilfunkmasten, Wi-Fi Zugangspunkte und/oder dergleichen ermittelt werden. Gleichermaßen kann die Benutzervorrichtung 400 Positionierungsaspekte im Innenraum umfassen, wie etwa ein Standortmodul, das angepasst ist, um beispielsweise Breitengrad, Längengrad, Höhe, Geocode, Kurs, Richtung, Geschwindigkeit, Uhrzeit, Datum und/oder verschiedene andere Informationen/Daten zu erfassen. Einige der Innensysteme können verschiedene Positions- oder Ortungstechnologien verwenden, einschließlich RFID-Tags, Innenbaken oder Sender, Wi-Fi-Zugangspunkte, Mobilfunkmasten, in der Nähe befindliche Rechenvorrichtungen (z. B. Smartphones, Laptops) und/oder dergleichen. Derartige Technologien können beispielsweise die iBeacons, Gimbal Proximity Beacons, Bluetooth Low Energy (BLE)-Sender, NFC-Sender und/oder dergleichen umfassen. Diese Innenpositionierungsaspekte können in einer Vielzahl von Konfigurationen verwendet werden, um die Position von einer Person oder einem Gegenstand mit einer Genauigkeit von Zoll oder Zentimetern zu ermitteln.
  • Die Benutzervorrichtung 400 (z. B. ein Smartphone) oder andere Vorrichtungen des Systems 300 (z. B. Kameras, GPS-Empfänger, Ultraschallempfänger, Mikrosteuerungen usw.) können zudem eine Benutzerschnittstelle (die eine Anzeige 416 umfassen kann, die mit einem Verarbeitungselement 408 gekoppelt ist) und/oder eine Benutzereingabeschnittstelle (gekoppelt mit einem Verarbeitungselement 408) umfassen. Beispielsweise kann die Benutzerschnittstelle eine Benutzeranwendung, einen Browser, eine Benutzerschnittstelle und/oder ähnliche in der vorliegenden Schrift synonym verwendete Begriffe umfassen, die die Benutzervorrichtung 400 ausführen und/oder über diese zugänglich sind, um damit zu interagieren und/oder die Anzeige von Informationen aus dem System 300 entsprechend der Beschreibung in der vorliegenden Schrift zu veranlassen. Die Benutzereingabeschnittstelle kann eine beliebige Anzahl von Vorrichtungen oder Schnittstellen umfassen, die es der Benutzervorrichtung 400 ermöglichen, Daten zu empfangen, wie beispielsweise eine Tastatur 418 (Hardware oder Software), ein berührungsempfindliches Display, Schnittstellen für Sprache oder Bewegung oder andere Eingabegeräte. In Ausführungsformen, die ein Tastenfeld 418 enthalten, kann das Tastenfeld 418 die herkömmlichen numerischen (0-9) sowie zugehörige Tasten (#, *) und andere Tasten enthalten (oder deren Anzeige veranlassen), die zum Bedienen der Benutzervorrichtung 400 verwendet werden, und kann einen vollständigen Satz alphabetischer Tasten oder einen Satz Tasten enthalten, die aktiviert werden können, um einen vollständigen Satz alphanumerischer Tasten bereitzustellen. Neben dem Vornehmen von Eingaben kann die Benutzereingabeschnittstelle beispielsweise verwendet werden, um bestimmte Funktionen, z.B. Bildschirmschoner und/oder Standby-Modi, zu aktivieren oder zu deaktivieren.
  • Die Benutzervorrichtung 400 (z. B. ein Smartphone) oder andere Vorrichtungen des Systems 300 (z. B. Kameras, GPS-Empfänger, Ultraschallempfänger, Mikrosteuerungen usw.) können zudem einen flüchtigen Speicher 422 und/oder nicht flüchtigen Speicher 424 enthalten, der eingebettet und/oder entfernbar sein kann. Beispielsweise kann es sich bei dem nicht flüchtigen Speicher um ROM, PROM, EPROM, EEPROM, Flash-Speicher, MMC, SD-Speicherkarten, Speichersticks, CBRAM, PRAM, FeRAM, NVRAM, MRAM, RRAM, SONOS, FJG RAM, Tausendfüßergedächtnis, Rennstreckengedächtnis und/oder dergleichen handeln. Bei dem flüchtigen Speicher kann es sich um RAM, DRAM, SRAM, FPM DRAM, EDO DRAM, SDRAM, DDR SDRAM, DDR2 SDRAM, DDR3 SDRAM, RDRAM, TTRAM, T-RAM, Z-RAM, RIMM, DIMM, SIMM, VRAM, Cache-Speicher, Registerspeicher und/oder dergleichen handeln. Der flüchtige und nicht flüchtige Speicher kann Datenbanken, Datenbankinstanzen, Datenbankverwaltungssysteme, Daten, Anwendungen, Programme, Programmmodule, Skripte, Quellcode, Objektcode, Bytecode, kompilierten Code, interpretierten Code, Maschinencode, ausführbare Anweisungen und/oder dergleichen speichern, um die Funktionen der Benutzervorrichtung 400 umzusetzen. Wie angegeben, kann dies eine Benutzeranwendung umfassen, die sich in der Einheit befindet oder auf die über einen Browser oder eine andere Benutzerschnittstelle zugegriffen werden kann, um mit dem System 300 und/oder verschiedenen anderen Recheneinheiten zu kommunizieren.
  • In einer anderen Ausführungsform können die Benutzervorrichtung 400 (z. B. ein Smartphone) oder andere Vorrichtungen des Systems 300 (z.B. Kameras, GPS-Empfänger, Ultraschallempfänger, Mikrosteuerungen usw.) eine oder mehrere Komponenten oder Funktionen enthalten, die gleich oder ähnlich sind zu denen des Systems 300, wie vorstehend näher beschrieben. Es versteht sich, dass diese Architekturen und Beschreibungen nur zu Beispielzwecken bereitgestellt und nicht auf die verschiedenen Ausführungsformen beschränkt sind.
  • 5 zeigt einen Verlauf eines Geschwindigkeit-Dichte-Diagramms gemäß beispielhafter Ausführungsformen der Offenbarung. Insbesondere kann das Geschwindigkeit-Dichte-Diagramm 500 eine Y-Achse 502 umfassen, die das Ausmaß der Geschwindigkeit in Einheiten von Kilometern pro Stunde darstellt. Zudem kann das Geschwindigkeit-Dichte-Diagramm 500 eine X-Achse 504 umfassen, die die Dichte von Fahrzeugen in Einheiten von Fahrzeugen pro Kilometer pro Fahrspur darstellen kann. Zudem kann der Verlauf der Geschwindigkeit-Dichte-Diagramme, wie der des Geschwindigkeit-Dichte-Diagramms 500, auf verschiedenen Straßen geringfügig abweichen. In einer anderen Ausführungsform können die Daten, die zum Ermitteln eines Geschwindigkeit-Dichte-Diagramms 500 herangezogen werden, für einzelne Straßen in einem bestimmten Gebiet abgerufen werden. Wenn jedoch die Daten für eine derartige einzelne Straße nicht verfügbar sind, kann ein Geschwindigkeit-Dichte-Diagramm, das an der Geschwindigkeitsbegrenzung oder der Geschwindigkeit für freies Fahren des jeweiligen Straßensegmentes gesättigt sein kann, zur Annäherung des eigentlichen Geschwindigkeit-Dichte-Diagramms verwendet werden. In verschiedenen Ausführungsformen können die Daten, die zum Erstellen des Geschwindigkeit-Dichte-Diagramms 500 verwendet werden, von einer oder mehreren Benutzervorrichtungen (z. B. Benutzervorrichtung(en) 400, wie in Verbindung mit 4 vorstehend gezeigt und beschrieben) erhalten werden.
  • Wie in dem Geschwindigkeit-Dichte-Diagramm 500 gezeigt, kann die Straßenverkehrsdichte zunehmen, wenn der Straße ein weiteres Fahrzeug hinzugefügt wird, und die durchschnittliche Verkehrsgeschwindigkeit kann abnehmen, es sei denn, der Verkehr ist frei fließend. In einer anderen Ausführungsform kann die Geschwindigkeitsverringerung andere Fahrzeuge auf der Straße zusätzliche Fahrzeit kosten. Zudem kann diese zusätzliche Fahrzeit mit verschiedenen Kostenmetriken korreliert werden, einschließlich unter anderem der Gesamtenergieverbrauch, die Emission und die Unfallrate und dergleichen, wie in der vorliegenden Schrift verschiedenartig beispielsweise mit Bezug auf 2A und 2B oben beschrieben. Insbesondere kann der Algorithmus A2 234 aus 2B verwendet werden, um die zusätzliche Gesamtfahrzeit für andere Fahrzeuge auf der Straße unter Verwendung verfügbarer Mobilitätsdaten zu berechnen, ohne dass zusätzliche Sensoren oder Unterstützung für die Straßeninfrastruktur erforderlich sind.
  • In verschiedenen Ausführungsformen kann das Geschwindigkeit-Dichte-Diagramm 500 einer Straße die folgende mathematische Beziehung darstellen: V = f ( ρ )
    Figure DE102019135333A1_0015
    wobei p sich auf die Verkehrsdichte pro Fahrspur beziehen kann. Zudem kann f (▪) sich auf eine monoton abnehmende Funktion beziehen. Dementsprechend können die verbleibenden Fahrzeuge auf der Straße umso langsamer sein, je mehr Fahrzeuge sich auf der Straße befinden. Diese Funktion kann für verschiedene Straßentypen geringfügig unterschiedlich sein und kann entweder aus Verkehrssimulationen oder Realdaten erhalten werden.
  • In der folgenden Beschreibung werden beispielhafte Daten und Ausgaben beschrieben und mit den Diagrammen aus 6 und 7 unten in Zusammenhang gebracht. Insbesondere zeigt 6 ein Diagramm eines Verlaufs einer repräsentativen Fahrzeit und einer sozialen Grenzfahrzeit, die mit und unter verschiedenen Betriebsplänen assoziiert sind, gemäß beispielhafter Ausführungsformen der Offenbarung. Es ist ein Beispiel der Plattformanwendung vorgesehen, das die Ergebnisse der Umsetzung von A1 232 und A2 234 aus 2 oben zeigt. Zudem ist eine Analyse unter Verwendung der vereinfachten A3 242 und A6 248 aus 2 vorgesehen.
  • Insbesondere können die Algorithmen A1 232 und A2 234 auf Daten angewendet werden, die sich über eine Dauer von einer Woche für zwei verschiedene Flotten erstrecken, die in städtischen Gebieten betrieben werden. In einem Aspekt kann Flotte A 63 Fahrzeuge umfassen, die zusammen ungefähr 23.000 km zurücklegen können. Flotte B kann 16 Fahrzeuge umfassen, die zusammen ungefähr 7.000 km zurücklegen. In einer anderen Ausführungsform können sich die beiden Flottenbetriebseigenschaften in Bezug auf Zeit und Region unterscheiden. Weitere Daten (z. B. Flottentelematikdaten, historische Verkehrsdaten von Drittanbietern usw.) können für die Analyse verwendet werden.
  • In verschiedenen Ausführungsformen sind die Flottenfahrzeit 606 und die soziale Grenzreisekostenzeit 608 der Flotte A unter verschiedenen Betriebsplänen in 6 gezeigt. Insbesondere kann die Y-Achse 602 die Fahrzeit und die soziale Grenzfahrzeit in Einheiten von Stunden darstellen, während die X-Achse 604 die verschobene Zeit in Einheiten von Stunden darstellen kann, die die relative Zeitplanänderung in Bezug auf die tatsächliche Betriebsdauer der Flotte darstellen kann.
  • 7 zeigt ein Diagramm eines anderen Verlaufs einer repräsentativen Fahrzeit und einer sozialen Grenzfahrzeit, die mit und unter verschiedenen Betriebsplänen assoziiert sind, gemäß beispielhafter Ausführungsformen der Offenbarung. In verschiedenen Ausführungsformen sind die Flottenfahrzeit 706 und die soziale Grenzreisekostenzeit 708 der Flotte B unter verschiedenen Betriebsplänen in 7 gezeigt. Insbesondere kann die Y-Achse 702 die Fahrzeit und die soziale Grenzfahrzeit in Einheiten von Stunden darstellen, während die X-Achse 704 die verschobene Zeit in Einheiten von Stunden darstellen kann, die die relative Zeitplanänderung in Bezug auf die tatsächliche Betriebsdauer der Flotte darstellen kann.
  • Diagramm 600 aus 6 und Diagramm 700 aus 7 deuten darauf hin, dass die Stadt sowohl für die Flotte A als auch für die Flotte B dadurch, dass die Flotte zeitlich früher disponiert wird, einen größeren Zeitvorteil erhalten kann (z. B. eine größere Verringerung der sozialen Grenzzeitkosten). Insbesondere kann der Nutzen für Flotte A relativ gering sein, wenn der Betrieb weniger als 2 Stunden vorgezogen wird, und kann der Nutzen schnell zunehmen, wenn der Zeitplan um mehr als 2 Stunden nach vom verlagert wird. Für Flotte B kann der Zeitvorteil auch dann realisiert werden, wenn die Schicht eine halbe Stunde früher liegt (z. B. ungefähr 10 Stunden weniger für die Flotte im Vergleich zu ungefähr 30 Stunden weniger für die Stadt). Dementsprechend zeigen diese Ergebnisse, dass (1) der Nutzen der Neudisposition der Flotte komplex sein und von mehreren Variablen abhängen kann und möglicherweise im Einzelfall unter Verwendung von Mobilitätsdaten analysiert werden muss, und (2) die Stadt einen relativ größeren Nutzen als die Flotte selbst erhalten kann. Daher kann es wünschenswert sein, die Vorteile für jeden Benutzer (z. B. Stadt- und Flottenbetreiber) zu quantifizieren und einen Kommunikationskanal zwischen der Stadt und der Flotte herzustellen, um die Neudisposition für einen besseren Nettonutzen für beide Parteien zu erleichtern.
  • 8 zeigt ein Diagramm eines beispielhaften Ablaufs zum Umsetzen von Aspekten des Flottenmanagements gemäß beispielhafter Ausführungsformen der Offenbarung. Bei Block 802 umfasst der Prozess 800 das Ermitteln von Verkehrsdaten, die mit einer oder mehreren Routen für mindestens ein erstes Fahrzeug einer Flotte assoziiert sind, sowie das Ermitteln eines oder mehrerer Parameter aus den Verkehrsdaten. In einer anderen Ausführungsform können die Verkehrsdaten durch eine Datenkomponente ermittelt werden (z. B. die Datenkomponente 110, die in Verbindung mit 1 oben gezeigt und beschrieben ist). Zudem können die Verkehrsdaten zudem beliebige geeignete Daten umfassen, einschließlich unter anderem Straßenkartendaten, historische Verkehrsgeschwindigkeitsdaten, Geschwindigkeit-Dichte-Daten der Straße, Flottentelematikdaten, Verkehrsdichtedaten, Emissionsdaten und Verkehrsunfalldaten. Die Verkehrsdaten umfassen historische Verkehrsdaten und Verkehrsdaten, die beinahe in Echtzeit vorliegen.
  • Bei Block 804 umfasst der Prozess 800 das Ausführen von mindestens einem ersten KI-basierten Algorithmus, der den einen oder die mehreren Parameter verwendet, um eine soziale Fahrzeit zu ermitteln, die mit einem oder mehreren zweiten Fahrzeugen assoziiert ist. In einer Ausführungsform kann der erste KI-basierte Algorithmus von einer Verarbeitungskomponente ausgeführt werden (z. B. die Verarbeitungskomponente 114, die in Verbindung mit 1 oben gezeigt und beschrieben ist). Zudem kann der mindestens eine erste KI-basierte Algorithmus eines oder mehrere von einem Fahrzeitschätzungsalgorithmus für ein einzelnes Fahrzeug oder einem sozialen Grenzfahrzeitschätzungsalgorithmus umfassen. In einer anderen Ausführungsform können der eine oder die mehreren Parameter mindestens eine Folge von Straßensegmenten, den Straßensegmenten zugeordnete Verkehrsgeschwindigkeiten oder ein Geschwindigkeit-Dichte-Diagramm der Straßensegmente umfassen.
  • Bei Block 806 gehört zu dem Prozess 800 das Durchführen von wenigstens einem zweiten KI-basierten Algorithmus wenigstens teilweise auf Grundlage der sozialen Fahrzeit, um einen oder mehrere Parameter für die Auswirkungen zu ermitteln. Zudem können der eine oder die mehreren Parameter für die Auswirkungen ein oder mehrere der folgenden umfassen: Arbeitskosten, Energiekosten oder Sicherheitsmetriken. In einer anderen Ausführungsform können der eine oder die mehreren Parameter für die Auswirkungen Energiekosten, Emissionskosten, eine Sicherheitsmetrik oder eine Überlastung für eine mit der Flotte assoziierte Umgebung umfassen. In verschiedenen Ausführungsformen kann der zweite KI-basierte Algorithmus von der vorstehend beschriebenen Verarbeitungskomponente ausgeführt werden, oder er kann von einer Analysekomponente ausgeführt werden (z. B. ähnlich der Analysekomponente 116 aus 1 oben). In einer anderen Ausführungsform kann der zweite KI-basierte Algorithmus einen Arbeitszeitkostenschätzungsalgorithmus, einen Flottenenergiekosten- und Unfallrisikobewertungsalgorithmus, einen Stadtenergiekostenschätzungsalgorithmus, einen Emissions- und Unfallbewertungsalgorithmus und/oder einen Überlastungsschätzungsalgorithmus umfassen. In einer Ausführungsform kann das Ermitteln der sozialen Fahrzeit, die mit dem einen oder den mehreren zweiten Fahrzeugen assoziiert ist, das Ermitteln von sozialen Grenzfahrzeitkosten umfassen, die mit dem einen oder den mehreren zweiten Fahrzeugen assoziiert sind, wenn ein oder mehrere Fahrzeuge zu einer Route der einen oder der mehreren Routen hinzugefügt werden. In weiteren Ausführungsformen können Informationen, die mit dem einen oder den mehreren Parametern oder dem einen oder den mehreren Parametern für die Auswirkungen assoziiert sind, einem oder mehreren Benutzern (z. B. Stadtentitäten und/oder Flottenpersonal) angezeigt werden.
  • 9 ist eine schematische Veranschaulichung einer beispielhaften Serverarchitektur für einen oder mehrere Server 900 gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der Offenbarung. Der Server 900, der in dem Beispiel aus 9 dargestellt ist, kann einem Server entsprechen, der von einem Fahrzeug in einem mit dem Fahrzeug oder einer Benutzervorrichtung assoziierten Netzwerk verwendet werden kann. Zudem kann der Server 900 verwendet werden, um einen der in der vorliegenden Schrift beschriebenen Algorithmen auszuführen, und kann Informationen von den verschiedenen Vorrichtungen des Fahrzeugs (z. B. Fahrzeug 940) sammeln, um eine der in der vorliegenden Schrift beschriebenen Techniken (z. B. KI-basierte Algorithmen für Flottenmanagement und -planung) umzusetzen. Zudem kann das Fahrzeug 940 ein Fahrzeug einer Fahrzeugflotte darstellen, wie in der vorliegenden Schrift verschiedenartig beschrieben. In einer Ausführungsform kann der Server 900 ein cloudbasierte Server sein, der zum Speichern und Übertragen von Informationen dienen kann. Einige oder alle der einzelnen Komponenten können in verschiedenen Ausführungsformen optional und/oder unterschiedlich sein. In einigen Ausführungsformen kann sich mindestens einer der in 9 beschriebenen Server an einem autonomen Fahrzeug befinden.
  • Der Server 900 kann mit einem Fahrzeug 940, einem oder mehreren Servern 944 von Drittanbietern und einer oder mehreren Benutzervorrichtungen 950 kommunizieren. Das Fahrzeug 940 kann mit der einen oder den mehreren Benutzervorrichtungen 950 kommunizieren. Zudem können der Server 900, das Fahrzeug 940, die Server 944 von Drittanbietern und/oder die Benutzervorrichtungen 950 konfiguriert sein, um über ein oder mehrere Netzwerke 942 zu kommunizieren. Das Fahrzeug 940 kann zusätzlich über ein Verbindungsprotokoll, wie etwa Bluetooth oder Nahbereichskommunikation, mit den Benutzervorrichtungen 950 drahtlos kommunizieren. Ein oder mehrere derartige Netzwerke 942 können unter anderem eine oder mehrere unterschiedliche Arten von Kommunikationsnetzwerken umfassen, wie etwa beispielsweise Kabelnetzwerke, öffentliche Netzwerke (z. B. das Internet), private Netzwerke (z. B. Frame-Relay-Netzwerk), drahtlose Netzwerke, Mobilfunknetze, Telefonnetze (z. B. ein öffentlich vermitteltes Telefonnetz) oder beliebige andere geeignete private oder öffentliche paketvermittelte oder leitungsvermittelte Netzwerke. Zudem können ein oder mehrere derartige Netzwerke eine damit assoziierte beliebige geeignete Kommunikationsreichweite aufweisen und können beispielsweise globale Netzwerke (z. B. das Internet), Metropolitan Area Netzwerke (MAN), Wide Area Netzwerke (WAN), Local Area Netzwerke (LAN) oder Personal Area Netzwerke (PAN) umfassen. Zusätzlich können ein derartiges Netzwerk bzw. derartige Netzwerke Kommunikationsverbindungen und zugehörige Netzwerkvorrichtungen (z. B. Verbindungsschichtschalter, Router usw.) zum Übertragen von Netzwerkdatenverkehr über eine beliebige geeignete Art von Medium umfassen, umfassend unter anderem Koaxialkabel, verdrillte Zweidrahtleitung (z. B. verdrillte Zweidrahtkupferleitung), optische Faser, ein Hybrid-Faser-Koaxial (HFC)-Medium, ein Mikrowellenmedium, ein Funkfrequenzkommunikationsmedium, ein Satellitenkommunikationsmedium oder eine beliebige Kombination davon.
  • In einer veranschaulichenden Konfiguration kann der Server 900 einen oder mehrere Prozessoren 902, eine oder mehrere Speichervorrichtungen 904 (in der vorliegenden Schrift auch als Speicher 904 bezeichnet), eine oder mehrere Eingabe-/Ausgabe-(E/A)-Schnittstellen 906, eine oder mehrere Netzwerkschnittstellen 908, einen oder mehrere Sensoren oder eine oder mehrere Sensorschnittstellen 910, einen oder mehrere Sendeempfänger 912, eine oder mehrere optische Anzeigekomponenten 914, einen oder mehrere optionale Lautsprecher/eine oder mehrere optionale Kameras/ein oder mehrere optionale Mikrofone 916 und Datenspeicher 920 umfassen. Der Server 900 kann zudem einen oder mehrere Busse 918 umfassen, die verschiedene Komponenten des Servers 900 funktional koppeln. Der Server 900 kann zudem eine oder mehrere Antennen 930 umfassen, die unter anderem eine Mobilfunkantenne zum Übertragen oder Empfangen von Signalen an eine/von einer Mobilfunknetzinfrastruktur, eine Antenne zum Übertragen oder Empfangen von WiFi-Signalen an einen/von einem Zugangspunkt (access point - AP), eine Antenne eines globalen Navigationssatellitensystems (GNSS) zum Empfangen von GNSS-Signalen von einem GNSS-Satelliten, eine Bluetooth-Antenne zum Übertragen oder Empfangen von Bluetooth-Signalen, eine Nahbereichskommunikations-(Near Field Communication - NFC)-Antenne zum Übertragen oder Empfangen von NFC-Signalen und so fort umfassen können. Diese verschiedenen Komponenten werden nachstehend genauer beschrieben.
  • Der Bus/die Busse 918 können mindestens einen von einem Systembus, einem Speicherbus, einem Adressenbus oder einem Nachrichtenbus umfassen und können den Austausch von Informationen (z.B. Daten (einschließlich von einem Computer ausführbarer Code), Signalisierung usw.) zwischen verschiedenen Komponenten des Servers 900 zulassen. Der Bus/Die Busse 918 können unter anderem einen Speicherbus oder eine Speichersteuerung, einen Peripheriebus, einen beschleunigten Grafikport und so fort umfassen. Der Bus/Die Busse 918 können einer beliebigen geeigneten Busarchitektur zugeordnet sein.
  • Der Speicher 904 des Servers 900 kann flüchtigen Speicher (Speicher, der seinen Zustand beibehält, wenn er mit Strom versorgt wird), wie etwa Direktzugriffsspeicher (RAM), und/oder nicht flüchtigen Speicher (Speicher, der seinen Zustand beibehält, auch wenn er nicht mit Strom versorgt wird), wie etwa Nur-Lese-Speicher (ROM), Flash-Speicher, ferroelektrischer RAM (FRAM) und so fort umfassen. Ein dauerhafter Datenspeicher kann im vorliegenden Zusammenhang einen nicht flüchtigen Speicher umfassen. In gewissen Ausführungsbeispielen kann ein flüchtiger Speicher einen schnelleren Lese-/Schreibzugriff als ein nicht flüchtiger Speicher ermöglichen. Jedoch können in gewissen anderen Ausführungsbeispielen bestimmte Arten von nicht flüchtigem Speicher (z. B. FRAM) einen schnelleren Lese-/Schreibzugriff als bestimmte Arten von flüchtigem Speicher ermöglichen.
  • Der Datenspeicher 920 kann entfernbaren Speicher und/oder nicht entfernbaren Speicher umfassen, umfassend unter anderem Magnetspeicher, optischen Plattenspeicher und/oder Bandspeicher. Der Datenspeicher 920 kann nicht flüchtigen Speicher von computerausführbaren Anweisungen und anderen Daten bereitstellen.
  • Der Datenspeicher 920 kann computerausführbaren Code, Anweisungen oder dergleichen speichern, die in den Speicher 904 geladen werden können und durch den/die Prozessor(en) 902 ausführbar sind, um den/die Prozessor(en) 902 zu veranlassen, verschiedene Vorgänge durchzuführen oder einzuleiten. Der Datenspeicher 920 kann zusätzlich Daten speichern, die zur Nutzung durch den/die Prozessor(en) 902 während der Ausführung der computerausführbaren Anweisungen in den Speicher 904 kopiert werden können. Genauer kann der Datenspeicher 920 ein oder mehrere Betriebssysteme (BS) 922; ein oder mehrere Datenbankverwaltungssysteme (DBMS) 924; und ein oder mehrere Programmodule, Anwendungen, Engines, computerausführbaren Code, Skripte oder dergleichen speichern. Einige oder alle dieser Komponenten können Unterkomponenten sein. Beliebige der Komponenten, die laut Darstellung in dem Datenspeicher 920 gespeichert sind, können eine beliebige Kombination von Software, Firmware und/oder Hardware umfassen. Zu der Software und/oder Firmware kann/können computerausführbarer Code, Anweisungen oder dergleichen gehören, der/die zur Ausführung durch einen oder mehrere der Prozessoren 902 in den Speicher 904 geladen werden kann/können. Beliebige der Komponenten, die laut Darstellung in dem Datenspeicher 920 gespeichert sind, können Funktionen unterstützen, die unter Bezugnahme auf entsprechende Komponenten beschrieben ist, die zuvor in dieser Offenbarung benannt wurden.
  • Der/Die Prozessor(en) 902 können konfiguriert sein, um auf den Speicher 904 zuzugreifen und die computerausführbaren Anweisungen, die darin geladen sind, auszuführen. Beispielsweise können der/die Prozessor(en) 902 konfiguriert sein, um computerausführbare Anweisungen der verschiedenen Programmodule, Anwendungen, Engines oder dergleichen des Servers 900 auszuführen, um zu veranlassen oder zu ermöglichen, dass verschiedene Vorgänge gemäß einer oder mehrerer Ausführungsformen der Offenbarung ausgeführt werden. Der/Die Prozessor(en) 902 können eine beliebige geeignete Verarbeitungseinheit umfassen, die in der Lage ist, Daten als Eingabe zu akzeptieren, die eingegebenen Daten gemäß gespeicherten, computerausführbaren Anweisungen zu verarbeiten und Ausgabedaten zu erzeugen. Der/Die Prozessor(en) 902 können eine beliebige Art von geeigneter Verarbeitungseinheit umfassen. Unter Bezugnahme auf andere veranschaulichende Komponenten, die laut Darstellung in dem Datenspeicher 920 gespeichert sind, kann das BS 922 von dem Datenspeicher 920 in den Speicher 904 geladen werden und eine Schnittstelle zwischen anderer Anwendungssoftware, die auf dem Server 900 läuft, und den Hardwareressourcen des Servers 900 bereitstellen.
  • Das DBMS 924 kann in den Speicher 904 geladen werden und kann Funktionen zum Zugreifen, Abrufen, Speichern und/oder Manipulieren von Daten, die in dem Speicher 904 gespeichert sind, und/oder Daten, die in dem Datenspeicher 920 gespeichert sind, unterstützen. Das DBMS 924 kann ein beliebiges einer Vielzahl von Datenbankmodellen (z. B. relationales Modell, Objektmodell usw.) verwenden und kann eine beliebige einer Vielfalt von Abfragesprachen unterstützen.
  • Unter Bezugnahme auf andere veranschaulichende Komponenten des Servers 900 können die Eingabe-/Ausgabe-(E/A)-Schnittstelle(n) 906 den Empfang von Eingabeinformationen durch den Server 900 von einer oder mehreren E/A-Vorrichtungen sowie die Ausgabe von Informationen von dem Server 900 an eine oder mehrere E/A-Vorrichtungen ermöglichen. Die E/A-Vorrichtungen können eine beliebige einer Vielfalt von Komponenten umfassen, wie etwa eine Anzeige oder ein Anzeigebildschirm mit einer Berührungsfläche oder ein Touchscreen; eine Audioausgabevorrichtung zum Erzeugen von Tönen, wie etwa ein Lautsprecher; eine Audioaufnahmevorrichtung, wie etwa ein Mikrofon; eine Bild- und/oder Videoaufnahmevorrichtung, wie etwa eine Kamera; eine haptische Einheit; und so fort. Die E/A-Schnittstelle(n) 906 können zudem eine Verbindung zu einer oder mehreren der Antennen 930 umfassen, um über eine Funkverbindung eines drahtlosen lokalen Netzwerks (WLAN) (wie etwa WiFi), Bluetooth, ZigBee und/oder eine drahtlose Netzwerkfunkverbindung, wie etwa eine Funkverbindung, die zur Kommunikation mit einem drahtlosen Kommunikationsnetwerk in der Lage ist, wie etwa ein Long Term Evolution (LTE)-Netzwerk, WiMAX-Netzwerk, 3G-Netzwerk, ZigBee-Netzwerk usw., eine Verbindung zu einem oder mehreren Netzwerken herzustellen.
  • Der Server 900 kann zudem eine oder mehrere Netzwerkschnittstellen 908 umfassen, über die der Server 900 mit beliebigen einer Vielzahl von anderen Systemen, Plattformen, Netzwerken, Vorrichtungen und so fort kommunizieren kann. Die Netzwerkschnittstelle(n) 908 können eine Kommunikation beispielsweise mit einem oder mehreren drahtlosen Routern, einem oder mehreren Host-Servern, einem oder mehreren Web-Servern und dergleichen über ein oder mehrere Netzwerke ermöglichen.
  • Der/Die Sensor(en)/die Sensorschnittstelle(n) 910 können eine Schnittstellenbildung mit einer beliebigen Art von Erfassungsvorrichtung umfassen oder zu dieser in der Lage sein, wie etwa beispielsweise Trägheitssensoren, Kraftsensoren, Wärmesensoren, Fotozellen und so fort. Die Anzeigekomponente(n) 914 kann/können eine oder mehrere Anzeigeschichten, wie etwa LED- oder LCD-Schichten, Touchscreen-Schichten, Schutzschichten und/oder andere Schichten, umfassen. Die optionale(n) Kamera(s) 916 kann/können eine beliebige Vorrichtung sein, die konfiguriert ist, um Umgebungslicht oder Bilder aufzunehmen. Der/Die optionale(n) Lautsprecher/das/die optionale(n) Mikrofon(e) 916 können eine beliebige Vorrichtung sein, die konfiguriert ist, um analoge Spracheingabe/-ausgabe oder Sprachdaten zu empfangen. Der/Die Lautsprecher/das/die Mikrofon(e) 916 können Lautsprecher und Mikrofone umfassen, die zum Aufnehmen oder Ausgeben von Tönen verwendet werden.
  • Es versteht sich, dass das/die Programmmodul(e), Anwendungen, computerausführbare Anweisungen, Code und dergleichen, der/die laut Darstellung in 9 in dem Datenspeicher 920 gespeichert ist/sind, lediglich veranschaulichend und nicht vollständig sind und dass Verarbeitung, die als durch ein beliebiges konkretes Modul unterstützt beschrieben wird, alternativ über mehrere Module verteilt oder durch ein anderes Modul durchgeführt werden kann.
  • Es versteht sich zudem, dass der Server 900 alternative und/oder zusätzliche Hardware-, Software- oder Firmwarekomponenten umfassen kann, die über die in der Darstellung oder Beschreibung hinausgehen, ohne von dem Geltungsbereich der Offenbarung abzuweichen. Die Benutzervorrichtung 950 kann einen oder mehrere Computerprozessoren 952, eine oder mehrere Speichervorrichtungen 954 und eine oder mehrere Anwendungen, wie etwa eine Anwendung 956, umfassen. Andere Ausführungsformen können unterschiedliche Komponenten umfassen.
  • Der/Die Prozessor(en) 952 können konfiguriert sein, um auf den Speicher 954 zuzugreifen und die computerausführbaren Anweisungen, die darin geladen sind, auszuführen. Beispielsweise können der/die Prozessor(en) 952 konfiguriert sein, um die computerausführbaren Anweisungen der verschiedenen Programmodule, Anwendungen, Engines oder dergleichen der Vorrichtung auszuführen, um zu veranlassen oder zu ermöglichen, dass verschiedene Vorgänge gemäß einer oder mehrerer Ausführungsformen der Offenbarung durchgeführt werden. Der/die Prozessor(en) 952 können eine beliebige geeignete Verarbeitungseinheit umfassen, die in der Lage ist, Daten als Eingabe zu akzeptieren, die eingegebenen Daten gemäß gespeicherten, computerausführbaren Anweisungen zu verarbeiten und Ausgabedaten zu erzeugen. Der/die Prozessor(en) 952 können eine beliebige Art von geeigneter Verarbeitungseinheit umfassen.
  • Der Speicher 954 kann einen flüchtigen Speicher (Speicher, der seinen Zustand beibehält, wenn er mit Strom versorgt wird), wie etwa Direktzugriffsspeicher (RAM), und/oder einen nicht flüchtigen Speicher (Speicher, der seinen Zustand beibehält, auch wenn er nicht mit Strom versorgt wird), wie etwa Nur-Lese-Speicher (ROM), Flash-Speicher, ferroelektrischer RAM (FRAM) und so fort umfassen. Ein dauerhafter Datenspeicher kann im vorliegenden Zusammenhang einen nicht flüchtigen Speicher umfassen. In gewissen Ausführungsbeispielen kann ein flüchtiger Speicher einen schnelleren Lese-/Schreibzugriff als ein nicht flüchtiger Speicher ermöglichen. Jedoch können in gewissen anderen Ausführungsbeispielen bestimmte Arten von nicht flüchtigem Speicher (z. B. FRAM) einen schnelleren Lese-/Schreibzugriff als bestimmte Arten von flüchtigem Speicher ermöglichen.
  • Unter Bezugnahme auf die Funktionalität, die von der Benutzervorrichtung 950 unterstützt wird, kann die Anwendung 956 eine mobile Anwendung sein, die von dem Prozessor 952 ausführbar ist und zum Darstellen von Optionen und/oder Empfangen von Benutzereingaben von Informationen in Bezug auf die offenbarten Ausführungsformen verwendet werden kann. Zusätzlich kann die Benutzervorrichtung 950 über das Netzwerk 942 und/oder eine direkte Verbindung mit dem Fahrzeug 940 kommunizieren, bei der es sich um eine drahtlose oder eine drahtgebundene Verbindung handeln kann. Die Benutzervorrichtung 950 kann eine Kamera, einen Scanner, einen Bioleser oder dergleichen enthalten, um biometrische Daten eines Benutzers zu erfassen, einen bestimmten Verarbeitungsschritt an dem biometrischen Datum durchzuführen, wie etwa das Extrahieren von Merkmalen aus den erfassten biometrischen Daten, und dann diese extrahierten Merkmale an einen oder mehrere Remote-Server zu kommunizieren, z. B. einer oder mehrere von cloudbasierten Servern.
  • Es versteht sich, dass das/die Programmmodul(e), Anwendungen, computerausführbare Anweisungen, Code und dergleichen, der/die laut Darstellung in 9 in dem Datenspeicher 920 gespeichert ist/sind, lediglich veranschaulichend und nicht vollständig sind und dass Verarbeitung, die als durch ein beliebiges konkretes Modul unterstützt beschrieben wird, alternativ über mehrere Module verteilt oder durch ein anderes Modul durchgeführt werden kann.
  • Es versteht sich zudem, dass der Server 900 alternative und/oder zusätzliche Hardware-, Software- oder Firmwarekomponenten umfassen kann, die über die in der Darstellung oder Beschreibung hinausgehen, ohne von dem Geltungsbereich der Offenbarung abzuweichen. 10 zeigt ein Diagramm einer Cloudcomputing-Umgebung, die in Verbindung mit beispielhaften Ausführungsformen der Offenbarung verwendet werden kann. Wie erwähnt, können eine oder mehrere Datenbanken, die in Verbindung mit der Offenbarung verwendet werden, eine Datenbank enthalten, die auf einer Cloud-Computing-Plattform gespeichert oder gehostet wird. Beispielsweise kann die Datenbank die Verkehrsdaten, Telematikdaten und dergleichen enthalten und kann zudem verwendet werden, um einen oder mehrere der in der vorliegenden Schrift beschriebenen KI-basierten Algorithmen auszuführen. Es versteht sich, dass, obwohl diese Offenbarung eine detaillierte Beschreibung über das Cloud-Computing enthält, die Implementierung der in der vorliegenden Schrift angegebenen Lehren nicht auf eine Cloud-Computing-Umgebung beschränkt ist. Vielmehr können Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung in Verbindung mit jeder anderen Art von Rechenumgebung umgesetzt werden, die jetzt bekannt ist oder später entwickelt wird.
  • Cloud-Computing ist ein Modell für die Bereitstellung von Diensten, um einen bequemen, bedarfsabhängigen Netzwerkzugriff für einen gemeinsamen Pool konfigurierbarer Rechenressourcen zu ermöglichen (z. B. Netzwerke, Netzwerkbandbreite, Server, Verarbeitung, Speicher, Anwendungen, virtuelle Maschinen und Dienste), die mit minimalem Verwaltungsaufwand oder minimaler Interaktion mit einem Anbieter des Dienstes schnell bereitgestellt und freigegeben werden können. Dieses Cloud-Modell kann mindestens fünf Merkmale, mindestens drei Dienstmodelle und mindestens vier Bereitstellungsmodelle aufweisen.
  • Die Eigenschaften lauten wie folgt:
    • Bedarfsabhängige Selbstbedienung: Ein Cloud-Verbraucher kann bei Bedarf automatisch einseitig Rechenkapazitäten wie Serverzeit und Netzwerkspeicher bereitstellen, ohne dass eine menschliche Interaktion mit dem Diensteanbieter erforderlich ist.
  • Breiter Netzwerkzugriff: Kapazitäten sind über ein Netzwerk verfügbar und werden über Standardmechanismen aufgerufen, die die Verwendung durch heterogene Thin- oder Thick-Client-Plattformen (z. B. Mobiltelefone, Laptops und PDAs) fördern.
  • Ressourcenpooling: Die Rechenressourcen des Anbieters werden zusammengefasst, um mehrere Verbraucher mithilfe eines mandantenfähigen Modells mit unterschiedlichen physischen und virtuellen Ressourcen zu bedienen, die dynamisch zugewiesen und je nach Bedarf neu zugewiesen werden. Ein Gefühl der Ortsunabhängigkeit besteht darin, dass der Verbraucher im Allgemeinen keine Kontrolle oder Kenntnis über den genauen Standort der bereitgestellten Ressourcen hat, jedoch in der Lage sein kann, den Standort auf einer höheren Abstraktionsebene (z. B. Land, Bundesstaat oder Rechenzentrum) anzugeben.
  • Schnelle Elastizität: Die Kapazitäten können schnell und elastisch bereitgestellt werden, in einigen Fällen automatisch, um schnell horizontal zu skalieren, und können schnell freigegeben werden, um schnell vertikal zu skalieren. Für den Verbraucher scheinen die für die Bereitstellung verfügbaren Kapazitäten häufig unbegrenzt und können jederzeit in beliebiger Menge erworben werden.
  • Gemessener Service: Cloud-Systeme steuern und optimieren die Ressourcennutzung automatisch, indem sie eine Messfunktion auf einer für den Servicetyp geeigneten Abstraktionsebene (z. B. Speicher, Verarbeitung, Bandbreite und aktive Benutzerkonten) nutzen. Die Ressourcennutzung kann überwacht, gesteuert und gemeldet werden, wodurch sowohl für den Anbieter als auch für den Verbraucher Transparenz über den genutzten Dienst besteht.
  • Dienstmodelle lauten wie folgt:
    • Software as a Service (SaaS): Dem Verbraucher wird die Möglichkeit geboten, die Anwendungen des Anbieters zu verwenden, die in einer Cloud-Infrastruktur ausgeführt werden. Auf die Anwendungen kann von verschiedenen Clientgeräten über eine Thin-Client-Oberfläche wie einen Webbrowser zugegriffen werden (z. B. webbasierte E-Mail). Der Verbraucher verwaltet oder kontrolliert die zugrunde liegende Cloud-Infrastruktur, einschließlich Netzwerk, Server, Betriebssysteme, Speicher oder sogar einzelner Anwendungsfunktionen, nicht, mit der möglichen Ausnahme von eingeschränktem benutzerspezifischen Anwendungskonfigurationseinstellungen.
  • Platform as a Service (PaaS): Die dem Verbraucher zur Verfügung gestellte Kapazität besteht in der Bereitstellung von durch den Verbraucher erstellten oder erworbenen Anwendungen in der Cloud-Infrastruktur, die mit von dem Anbieter unterstützten Programmiersprachen und Tools erstellt wurden. Der Verbraucher verwaltet oder kontrolliert die zugrunde liegende Cloud-Infrastruktur, einschließlich Netzwerke, Server, Betriebssysteme oder Speicher, nicht, sondern hat Kontrolle über die bereitgestellten Anwendungen und möglicherweise die Konfigurationen der Anwendungshosting-Umgebung.
  • Infrastructure as a Service (IaaS): Die dem Verbraucher zur Verfügung gestellte Fähigkeit besteht in der Bereitstellung von Verarbeitungs-, Speicher-, Netzwerk- und anderen grundlegenden Rechenressourcen, auf denen der Verbraucher beliebige Software bereitstellen und ausführen kann, einschließlich Betriebssystemen und Anwendungen. Der Verbraucher verwaltet oder kontrolliert die zugrunde liegende Cloud-Infrastruktur nicht, sondern hat Kontrolle über Betriebssysteme, Speicher, eingesetzte Anwendungen und möglicherweise eingeschränkte Kontrolle über ausgewählte Vernetzungskomponenten (z. B. Host-Firewalls). Die Bereitstellungsmodelle lauten wie folgt:
    • Private Cloud: Die Cloud-Infrastruktur wird ausschließlich für eine Organisation betrieben. Sie kann von der Organisation oder einem Dritten verwaltet werden und sich auf dem Gelände oder nicht auf dem Gelände befinden.
    • Community Cloud: Die Cloud-Infrastruktur wird von mehreren Organisationen gemeinsam genutzt und unterstützt eine bestimmte Gemeinschaft, die gemeinsame Anliegen hat (z. B. Überlegungen zu Mission, Sicherheitsanforderungen, Richtlinien und Compliance). Sie kann von der Organisation oder einem Dritten verwaltet werden und sich auf dem Gelände oder nicht auf dem Gelände befinden.
    • Public Cloud: Die Cloud-Infrastruktur wird der Öffentlichkeit oder einer großen Industriegruppe zur Verfügung gestellt und gehört einer Organisation, die Cloud-Dienste verkauft.
    • Hybrid Cloud: Die Cloud-Infrastruktur besteht aus zwei oder mehr Clouds (Private, Community oder Public), die zwar einzigartige Einheiten bleiben, aber durch standardisierte oder proprietäre Technologien miteinander verbunden sind, die eine Daten- und Anwendungsportabilität ermöglichen (z. B. Cloud-Bursting zur Lastverteilung zwischen Clouds).
  • Eine Cloud-Computing-Umgebung ist dienstorientiert und konzentriert sich auf Statuslosigkeit, geringe Kopplung, Modularität und semantische Interoperabilität. Das Herzstück des Cloud-Computing ist eine Infrastruktur, die ein Netzwerk miteinander verbundener Knoten umfasst.
  • Unter Bezugnahme auf 10 ist eine veranschaulichende Cloud-Computing-Umgebung 1000 dargestellt. Eine wiederholte Beschreibung gleicher Elemente, die in anderen in der vorliegenden Schrift beschriebenen Ausführungsformen verwendet werden, wird der Kürze halber weggelassen. Wie gezeigt, umfasst die Cloud-Computing-Umgebung 1000 einen oder mehrere Cloud-Computing-Knoten 1002, mit denen lokale Rechenvorrichtungen, die von Cloud-Verbrauchern verwendet werden, wie beispielsweise Personal Digital Assistant (PDA) oder Mobiltelefon 1004, Desktop-Computer 1006, Laptop-Computer 1008 und/oder Automobilcomputersystem 1010, kommunizieren können. Die Knoten 1002 können miteinander kommunizieren. Sie können physisch oder virtuell in einem oder mehreren Netzwerken, wie Private, Community, Public oder Hybrid Clouds, wie vorstehend beschrieben, oder einer Kombination davon gruppiert (nicht gezeigt) werden. Dies ermöglicht der Cloud-Computing-Umgebung 1000, Infrastruktur, Plattformen und/oder Software als Dienste anzubieten, für die ein Cloud-Benutzer keine Ressourcen auf einer lokalen Rechenvorrichtung verwalten muss. Es versteht sich, dass die Arten von Rechenvorrichtungen 1004-1010 aus 10 nur veranschaulichend sein sollen und dass die Rechenknoten 1002 und die Cloud-Computing-Umgebung 1000 mit jeder Art von Rechenvorrichtung über jede Art von Netzwerk und/oder netzwerkadressierbarer Verbindung (z. B. über einen Webbrowser) kommunizieren können.
  • Ein oder mehrere Vorgänge der Verfahren, der Prozessabläufe und Anwendungsfälle aus den 1-10 können durch eine Vorrichtung durchgeführt werden, deren veranschaulichte Konfigurationen in den 9-10 abgebildet ist, oder genauer durch eine oder mehrere Engines, Programmmodul(e), Anwendungen oder dergleichen, die auf einer derartigen Vorrichtung ausführbar sind. Es versteht sich jedoch, dass derartige Vorgänge in Verbindung mit vielen anderen Vorrichtungskonfigurationen implementiert sein können.
  • Die in den veranschaulichenden Verfahren und Prozessabläufen aus den 1-10 beschriebenen und abgebildeten Vorgänge können nach Wunsch in einer beliebigen geeigneten Reihenfolge in verschiedenen Ausführungsbeispielen der Offenbarung ausgeführt oder durchgeführt werden. Zusätzlich kann zumindest ein Teil der Vorgänge in bestimmten Ausführungsbeispielen parallel ausgeführt werden. Zudem können in bestimmten beispielhaften Ausführungsformen weniger, mehr oder andere Vorgänge als die in den 1-10 abgebildeten und beschriebenen durchgeführt werden.
  • Auch wenn spezifische Ausführungsformen der Offenbarung beschrieben wurden, wird der Durchschnittsfachmann erkennen, dass zahlreiche andere Modifikationen und alternative Ausführungsformen innerhalb des Umfangs der Offenbarung liegen. Beispielsweise können beliebige der Funktionen und/oder Verarbeitungsmöglichkeiten, die in Bezug auf eine konkrete Vorrichtung oder Komponente beschrieben wurden, durch eine beliebige andere Vorrichtung oder Komponente durchgeführt werden. Zudem wird der Durchschnittsfachmann, auch wenn verschiedene veranschaulichende Implementierungen und Architekturen gemäß den Ausführungsformen der Offenbarung beschrieben wurden, anerkennen, dass zahlreiche andere Modifikationen an den veranschaulichenden Implementierungen und Architekturen, die in der vorliegenden Schrift beschrieben sind, ebenfalls innerhalb des Umfangs der Offenbarung liegen.
  • Blöcke der Blockdiagramme und Ablaufdiagramme unterstützen Kombinationen von Mitteln zum Durchführen der angegebenen Funktionen, Kombinationen von Elementen oder Schritten zum Durchführen der angegebenen Funktionen und Programmanweisungsmittel zum Durchführen der angegebenen Funktionen. Es versteht sich zudem, dass jeder Block der Blockdiagramme und Ablaufdiagramme und Kombinationen aus Blöcken in den Blockdiagrammen und/oder Ablaufdiagrammen durch speziell dazu dienende hardwarebasierte Computersysteme, die die angegebenen Funktionen, Elemente oder Schritte durchführen, oder Kombinationen von speziell dazu dienender Hardware und Computeranweisungen, implementiert werden können.
  • Eine Softwarekomponente kann in einer beliebigen einer Vielzahl von Programmiersprachen kodiert sein. Eine veranschaulichende Programmiersprache kann eine niederrangige Programmiersprache sein, wie etwa eine Assembler-Sprache, die mit einer konkreten Hardwarearchitektur und/oder Betriebssystemplattform verknüpft ist. Eine Softwarekomponente, die Assembler-Sprachanweisungen umfasst, kann eine Umwandlung in ausführbaren Maschinencode durch einen Assembler vor Ausführung durch die Hardwarearchitektur und/oder Plattform erfordern.
  • Eine Softwarekomponente kann als eine Datei oder ein anderes Datenspeicherkonstrukt gespeichert werden. Softwarekomponenten einer ähnlichen Art oder verwandter Funktionalität können zusammen gespeichert werden, wie etwa beispielsweise in einem konkreten Verzeichnis, Ordner oder einer Programmbibliothek. Softwarekomponenten können statisch (z. B. vorab eingerichtet oder fest) oder dynamisch (z. B. zum Zeitpunkt der Ausführung erzeugt oder modifiziert) sein.
  • Softwarekomponenten können durch einen beliebigen einer großen Vielzahl von Mechanismen andere Softwarekomponenten aufrufen oder durch diese aufgerufen werden. Aufgerufene oder aufrufende Softwarekomponenten können weitere vom Kunden entwickelte Anwendungssoftware, Betriebssystemfunktionen (z.B. Vorrichtungstreiber, Routinen der Datenspeicher (z. B. Dateiverwaltung), andere übliche Routinen und Dienste usw.) oder Softwarekomponenten Dritter (z. B. Middleware, Verschlüsselung oder andere Sicherheitssoftware, Datenbankverwaltungssoftware, Datentransfer- oder andere Netzwerkkommunikationssoftware, mathematische oder statistische Software, Bildverarbeitungssoftware und Formatübersetzungssoftware) umfassen. Softwarekomponenten, die mit einer konkreten Lösung oder einem konkreten System verknüpft sind, können auf einer einzelnen Plattform liegen und ausgeführt werden oder können über mehrere Plattformen verteilt sein. Die mehreren Plattformen können mit mehr als einem Hardwarehersteller, zugrundeliegender Chiptechnologie oder Betriebssystem verknüpft sein. Zudem können Softwarekomponenten, die mit einer konkreten Lösung oder einem konkreten System verknüpft sind, ursprünglich in einer oder mehreren Programmiersprachen geschrieben sein, können aber Softwarekomponenten aufrufen, die in einer anderen Programmiersprache geschrieben sind.
  • Die computerausführbaren Programmanweisungen können in einen Spezialcomputer oder eine andere konkrete Maschine, einen Prozessor oder andere programmierbare Datenverarbeitungsvorrichtung geladen werden, um eine konkrete Maschine zu erzeugen, so dass die Ausführung der Anweisungen auf dem Computer, dem Prozessor oder der anderen programmierbaren Datenverarbeitungsvorrichtung veranlasst, dass eine oder mehrere Funktionen oder ein oder mehrere Vorgänge, die in den Ablaufdiagrammen angegeben sind, durchgeführt werden. Diese Computerpogrammanweisungen können auch in einem computerlesbaren Speichermedium (CRSM) gespeichert sein, das einen Computer oder eine andere programmierbare Datenverarbeitungsvorrichtung anweisen kann, in einer bestimmten Weise zu funktionieren, so dass die in dem computerlesbaren Speichermedium gespeicherten Anweisungen ein Produkt mit Anweisungsmitteln erzeugen, das eine oder mehrere Funktionen oder einen oder mehrere Vorgänge, die in den Ablaufdiagrammen angegeben sind, implementiert. Die Computerprogrammanweisungen können zudem in einen Computer oder eine andere programmierbare Datenverarbeitungsvorrichtung geladen werden, um zu veranlassen, dass eine Reihe von funktionsfähigen Elementen oder Schritten auf dem Computer oder der anderen programmierbaren Vorrichtung durchgeführt wird, um einen computereingerichteten Prozess herzustellen.
  • Auch wenn die Ausführungsformen in für Strukturmerkmale oder methodische Handlungen spezifischer Sprache beschrieben wurde, versteht es sich, dass die Offenbarung nicht notwendigerweise auf die beschriebenen spezifischen Merkmale oder Handlungen beschränkt ist. Die spezifischen Merkmale und Handlungen werden vielmehr als veranschaulichende Formen der Implementierung der Ausführungsformen offenbart. Konditionalsprache, wie etwa unter anderem „kann“, „könnte“, „würde“ oder „möchte“, soll, sofern nicht spezifisch anders angegeben oder im verwendeten Kontext anders zu verstehen, allgemein vermitteln, dass gewisse Ausführungsformen gewisse Merkmale, Elemente und/oder Schritte umfassen könnten, während andere Ausführungsformen diese nicht umfassen. Somit soll derartige Konditionalsprache nicht allgemein implizieren, dass Merkmale, Elemente und/oder Schritte in irgendeiner Weise für eine oder mehrere Ausführungsformen erforderlich sind oder dass eine oder mehrere Ausführungsformen notwendigerweise Logik zum Entscheiden, mit oder ohne Benutzereingabe oder Eingabeaufforderung, umfassen, ob diese Merkmale, Elemente und/oder Schritte in einer konkreten Ausführungsform beinhaltet sind oder durchgeführt werden sollen.
  • Ausführungsbeispiele der Offenbarung können eines oder mehrere der folgenden Beispiele umfassen:
    • In Beispiel 1 ist eine Vorrichtung beschrieben, die Vorrichtung umfassend: mindestens einen Speicher mit computerausführbaren Anweisungen; und einen oder mehrere Computerprozessoren, die konfiguriert sind, um auf den mindestens einen Speicher zuzugreifen und die computerausführbaren Anweisungen auszuführen, um: Verkehrsdaten, die mit einer oder mehreren Routen für mindestens ein erstes Fahrzeug einer Flotte assoziiert sind, zu ermitteln, und einen oder mehrere Parameter aus den Verkehrsdaten zu ermitteln; mindestens einen auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Algorithmus unter Verwendung des einen oder der mehreren Parameter auszuführen, um eine soziale Fahrzeit zu ermitteln, die mit einem oder mehreren zweiten Fahrzeugen assoziiert ist; und mindestens einen zweiten KI-basierten Algorithmus auszuführen, der mindestens teilweise auf der sozialen Fahrzeit beruht, um einen oder mehrere Parameter für die Auswirkungen zu ermitteln.
    • In Beispiel 2 können die Verkehrsdaten Straßenkartendaten, historische Verkehrsgeschwindigkeitsdaten, Geschwindigkeit-Dichte-Daten der Straße, Flottentelematikdaten, Verkehrsdichtedaten, Emissionsdaten und Verkehrsunfalldaten umfassen.
    • In Beispiel 3 können der eine oder die mehreren Parameter für die Auswirkungen ein oder mehrere der folgenden umfassen: Arbeitskosten, Energiekosten oder Sicherheitsmetriken.
    • In Beispiel 4 können der eine oder die mehreren Parameter für die Auswirkungen Energiekosten, Emissionskosten, eine Sicherheitsmetrik oder eine Überlastung für eine mit der Flotte assoziierte Umgebung umfassen.
    • In Beispiel 5 kann der mindestens eine erste KI-basierte Algorithmus eines oder mehrere von einem Fahrzeitschätzungsalgorithmus für ein einzelnes Fahrzeug oder einem sozialen Grenzfahrzeitschätzungsalgorithmus umfassen.
    • In Beispiel 6 kann der mindestens eine zweite KI-basierte Algorithmus einen Arbeitszeitkostenschätzungsalgorithmus, einen Flottenenergiekosten- und Unfallrisikobewertungsalgorithmus, einen Stadtenergiekostenschätzungsalgorithmus, einen Emissions- und Unfallbewertungsalgorithmus und/oder einen Überlastungsschätzungsalgorithmus umfassen.
    • In Beispiel 7 können der eine oder die mehreren Parameter mindestens eine Folge von Straßensegmenten, den Straßensegmenten zugeordnete Verkehrsgeschwindigkeiten oder ein Geschwindigkeit-Dichte-Diagramm der Straßensegmente umfassen.
    • In Beispiel 8 können die Verkehrsdaten historische Verkehrsdaten und Verkehrsdaten umfassen, die beinahe in Echtzeit vorliegen.
    • In Beispiel 9 können der eine oder die mehreren Computerprozessoren aus Beispiel 1 konfiguriert sein, um die computerausführbaren Anweisungen auszuführen, um die soziale Fahrzeit zu ermitteln, die mit dem einen oder den mehreren zweiten Fahrzeugen assoziiert ist, zudem umfassend computerausführbare Anweisungen zum Ermitteln von sozialen Grenzfahrzeitkosten, die mit dem einen oder den mehreren zweiten Fahrzeugen assoziiert sind, wenn ein oder mehrere Fahrzeuge zu einer Route der einen oder mehreren Routen hinzugefügt werden.
    • In Beispiel 10 können der eine oder die mehreren Computerprozessoren konfiguriert sein, um die computerausführbaren Anweisungen auszuführen, um Informationen, die mit einem oder mehreren Parametern oder einem oder mehreren Parametern für die Auswirkungen assoziiert sind, einem oder mehreren Benutzern anzuzeigen.
    • In Beispiel 11 ist ein Verfahren beschrieben, das Verfahren umfassend: das Ermitteln von Verkehrsdaten, die mit einer oder mehreren Routen für mindestens ein erstes Fahrzeug einer Flotte assoziiert sind, sowie das Ermitteln eines oder mehrerer Parameter aus den Verkehrsdaten; das Durchführen von mindestens einem ersten KI-basierten Algorithmus, der den einen oder die mehreren Parameter verwendet, um eine soziale Fahrzeit zu ermitteln, die mit einem oder mehreren zweiten Fahrzeugen assoziiert ist; und das Durchführen von mindestens einem zweiten KI-basierten Algorithmus, der zumindest teilweise auf der sozialen Fahrzeit beruht, um einen oder mehrere Parameter für die Auswirkungen zu ermitteln.
    • In Beispiel 12 können die Daten zudem Straßenkartendaten, historische Verkehrsgeschwindigkeitsdaten, Geschwindigkeit-Dichte-Daten der Straße, Flottentelematikdaten, Verkehrsdichtedaten, Emissionsdaten und Verkehrsunfalldaten umfassen.
    • In Beispiel 13 können der eine oder die mehreren Parameter für die Auswirkungen ein oder mehrere der folgenden umfassen: Arbeitskosten, Energiekosten oder Sicherheitsmetriken.
    • In Beispiel 14 können der eine oder die mehreren Parameter für die Auswirkungen Energiekosten, Emissionskosten, eine Sicherheitsmetrik oder eine Überlastung für eine mit der Flotte assoziierte Umgebung umfassen.
    • In Beispiel 15 kann der mindestens eine erste KI-basierte Algorithmus eines oder mehrere von einem Fahrzeitschätzungsalgorithmus für ein einzelnes Fahrzeug oder einem sozialen Grenzfahrzeitschätzungsalgorithmus umfassen.
    • In Beispiel 16 ist ein nicht flüchtiges computerlesbares Medium beschrieben. Das nicht flüchtige computerlesbare Medium kann computerausführbare Anweisungen speichern, die bei Ausführung durch einen Prozessor den Prozessor dazu veranlassen, Vorgänge auszuführen, umfassend: das Ermitteln von Verkehrsdaten, die mit einer oder mehreren Routen für mindestens ein erstes Fahrzeug einer Flotte assoziiert sind, sowie das Ermitteln eines oder mehrerer Parameter aus den Verkehrsdaten; das Durchführen von mindestens einem ersten auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Algorithmus, der den einen oder die mehreren Parameter verwendet, um eine soziale Fahrzeit zu ermitteln, die mit einem oder mehreren zweiten Fahrzeugen assoziiert ist; und das Durchführen von mindestens einem zweiten KI-basierten Algorithmus, der zumindest teilweise auf der sozialen Fahrzeit beruht, um einen oder mehrere Parameter für die Auswirkungen zu ermitteln.
    • In Beispiel 17 können die Verkehrsdaten zudem Straßenkartendaten, historische Verkehrsgeschwindigkeitsdaten, Geschwindigkeit-Dichte-Daten der Straße, Flottentelematikdaten, Verkehrsdichtedaten, Emissionsdaten und Verkehrsunfalldaten umfassen.
    • In Beispiel 18 können der eine oder die mehreren Parameter für die Auswirkungen ein oder mehrere der folgenden umfassen: Arbeitskosten, Energiekosten oder Sicherheitsmetriken.
    • In Beispiel 19 können der eine oder die mehreren Parameter für die Auswirkungen Energiekosten, Emissionskosten, eine Sicherheitsmetrik oder eine Überlastung für eine mit der Flotte assoziierte Umgebung umfassen.
    • In Beispiel 20 kann der mindestens eine erste KI-basierte Algorithmus eines oder mehrere von einem Fahrzeitschätzungsalgorithmus für ein einzelnes Fahrzeug oder einem sozialen Grenzfahrzeitschätzungsalgorithmus umfassen.
  • Entsprechend der vorliegenden Erfindung ist eine Vorrichtung vorgesehen, die Vorrichtung umfassend: mindestens einen Speicher mit computerausführbaren Anweisungen; und einen oder mehrere Computerprozessoren, die konfiguriert sind, um auf den mindestens einen Speicher zuzugreifen und die computerausführbaren Anweisungen auszuführen, um: Verkehrsdaten, die mit einer oder mehreren Routen für mindestens ein erstes Fahrzeug einer Flotte assoziiert sind, zu ermitteln, und einen oder mehrere Parameter aus den Verkehrsdaten zu ermitteln; mindestens einen auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Algorithmus unter Verwendung des einen oder der mehreren Parameter auszuführen, um eine soziale Fahrzeit zu ermitteln, die mit einem oder mehreren zweiten Fahrzeugen assoziiert ist; und mindestens einen zweiten KI-basierten Algorithmus auszuführen, der mindestens teilweise auf der sozialen Fahrzeit beruht, um einen oder mehrere Parameter für die Auswirkungen zu ermitteln.
  • Entsprechend einer Ausführungsform umfassen die Verkehrsdaten zudem Straßenkartendaten, historische Verkehrsgeschwindigkeitsdaten, Geschwindigkeit-Dichte-Daten der Straße, Flottentelematikdaten, Verkehrsdichtedaten, Emissionsdaten und Verkehrsunfalldaten.
  • Entsprechend einer Ausführungsform umfassen der eine oder die mehreren Parameter für die Auswirkungen ein oder mehrere der folgenden: Arbeitskosten, Energiekosten oder Sicherheitsmetriken.
  • Entsprechend einer Ausführungsform umfassen der eine oder die mehreren Parameter für die Auswirkungen Energiekosten, Emissionskosten, eine Sicherheitsmetrik oder eine Überlastung für eine mit der Flotte assoziierte Umgebung.
  • Entsprechend einer Ausführungsform umfasst der mindestens eine erste KI-basierte Algorithmus eines oder mehrere von einem Fahrzeitschätzungsalgorithmus für ein einzelnes Fahrzeug oder einem sozialen Grenzfahrzeitschätzungsalgorithmus.
  • Entsprechend einer Ausführungsform umfasst der mindestens eine zweite KI-basierte Algorithmus einen Arbeitszeitkostenschätzungsalgorithmus, einen Flottenenergiekosten- und Unfallrisikobewertungsalgorithmus, einen Stadtenergiekostenschätzungsalgorithmus, einen Emissions- und Unfallbewertungsalgorithmus und/oder einen Überlastungsschätzungsalgori thmus.
  • Entsprechend einer Ausführungsform umfassen der eine oder die mehreren Parameter mindestens eine Folge von Straßensegmenten, den Straßensegmenten zugeordnete Verkehrsgeschwindigkeiten oder ein Geschwindigkeit-Dichte-Diagramm der Straßensegmente.
  • Entsprechend einer Ausführungsform umfassen die Verkehrsdaten historische Verkehrsdaten und Verkehrsdaten, die beinahe in Echtzeit vorliegen.
  • Entsprechend einer Ausführungsform sind der eine oder die mehreren Computerprozessoren konfiguriert, um die computerausführbaren Anweisungen auszuführen, um die soziale Fahrzeit zu ermitteln, die mit dem einen oder den mehreren zweiten Fahrzeugen assoziiert ist, zudem umfassend computerausführbare Anweisungen zum Ermitteln von sozialen Grenzfahrzeitkosten, die mit dem einen oder den mehreren zweiten Fahrzeugen assoziiert sind, wenn ein oder mehrere Fahrzeuge zu einer Route der einen oder mehreren Routen hinzugefügt werden.
  • Entsprechend einer Ausführungsform sind der eine oder die mehreren Computerprozessoren konfiguriert, um die computerausführbaren Anweisungen auszuführen, um Informationen, die mit einem oder mehreren Parametern oder einem oder mehreren Parametern für die Auswirkungen assoziiert sind, einem oder mehreren Benutzern anzuzeigen.
  • Entsprechend der vorliegenden Erfindung ist ein Verfahren beschrieben, umfassend: das Ermitteln von Verkehrsdaten, die mit einer oder mehreren Routen für mindestens ein erstes Fahrzeug einer Flotte assoziiert sind, sowie das Ermitteln eines oder mehrerer Parameter aus den Verkehrsdaten; das Durchführen von mindestens einem ersten KI-basierten Algorithmus, der den einen oder die mehreren Parameter verwendet, um eine soziale Fahrzeit zu ermitteln, die mit einem oder mehreren zweiten Fahrzeugen assoziiert ist; und das Durchführen von mindestens einem zweiten KI-basierten Algorithmus, der zumindest teilweise auf der sozialen Fahrzeit beruht, um einen oder mehrere Parameter für die Auswirkungen zu ermitteln.
  • Entsprechend einer Ausführungsform umfassen die Verkehrsdaten zudem Straßenkartendaten, historische Verkehrsgeschwindigkeitsdaten, Geschwindigkeit-Dichte-Daten der Straße, Flottentelematikdaten, Verkehrsdichtedaten, Emissionsdaten und Verkehrsunfalldaten.
  • Entsprechend einer Ausführungsform umfassen der eine oder die mehreren Parameter für die Auswirkungen ein oder mehrere der folgenden: Arbeitskosten, Energiekosten oder Sicherheitsmetriken.
  • Entsprechend einer Ausführungsform umfassen der eine oder die mehreren Parameter für die Auswirkungen Energiekosten, Emissionskosten, eine Sicherheitsmetrik oder eine Überlastung für eine mit der Flotte assoziierte Umgebung.
  • Entsprechend einer Ausführungsform umfasst der mindestens eine erste KI-basierte Algorithmus eines oder mehrere von einem Fahrzeitschätzungsalgorithmus für ein einzelnes Fahrzeug oder einem sozialen Grenzfahrzeitschätzungsalgorithmus.
  • Entsprechend der vorliegenden Erfindung ist ein nicht flüchtiges computerlesbare Medium, das computerausführbare Anweisungen speichert, die bei Ausführung durch einen Prozessor den Prozessor dazu veranlassen, Vorgänge auszuführen, vorgesehen, umfassend: das Ermitteln von Verkehrsdaten, die mit einer oder mehreren Routen für mindestens ein erstes Fahrzeug einer Flotte assoziiert sind, sowie das Ermitteln eines oder mehrerer Parameter aus den Verkehrsdaten; das Durchführen von mindestens einem ersten auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Algorithmus, der den einen oder die mehreren Parameter verwendet, um eine soziale Fahrzeit zu ermitteln, die mit einem oder mehreren zweiten Fahrzeugen assoziiert ist; und das Durchführen von mindestens einem zweiten KI-basierten Algorithmus, der zumindest teilweise auf der sozialen Fahrzeit beruht, um einen oder mehrere Parameter für die Auswirkungen zu ermitteln.
  • Entsprechend einer Ausführungsform umfassen die Verkehrsdaten zudem Straßenkartendaten, historische Verkehrsgeschwindigkeitsdaten, Geschwindigkeit-Dichte-Daten der Straße, Flottentelematikdaten, Verkehrsdichtedaten, Emissionsdaten und Verkehrsunfalldaten.
  • Entsprechend einer Ausführungsform umfassen der eine oder die mehreren Parameter für die Auswirkungen ein oder mehrere der folgenden: Arbeitskosten, Energiekosten oder Sicherheitsmetriken.
  • Entsprechend einer Ausführungsform umfassen der eine oder die mehreren Parameter für die Auswirkungen Energiekosten, Emissionskosten, eine Sicherheitsmetrik oder eine Überlastung für eine mit der Flotte assoziierte Umgebung.
  • Entsprechend einer Ausführungsform umfasst der mindestens eine erste KI-basierte Algorithmus eines oder mehrere von einem Fahrzeitschätzungsalgorithmus für ein einzelnes Fahrzeug oder einem sozialen Grenzfahrzeitschätzungsalgorithmus.

Claims (15)

  1. Vorrichtung, umfassend: mindestens einen Speicher, der von einem Computer ausführbare Anweisungen umfasst; und einen oder mehrere Computerprozessoren, die konfiguriert sind, um auf den mindestens einen Speicher zuzugreifen und die computerausführbaren Anweisungen auszuführen, um: Verkehrsdaten zu ermitteln, die mit einer oder mehreren Routen für mindestens ein erstes Fahrzeug einer Flotte assoziiert sind, sowie einen oder mehrere Parameter aus den Verkehrsdaten zu ermitteln; mindestens einen ersten auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Algorithmus auszuführen, der den einen oder die mehreren Parameter verwendet, um eine soziale Fahrzeit zu ermitteln, die mit einem oder mehreren zweiten Fahrzeugen assoziiert ist; und wenigstens einen zweiten KI-basierten Algorithmus wenigstens teilweise auf Grundlage der sozialen Fahrzeit durchzuführen, um einen oder mehrere Parameter für die Auswirkungen zu ermitteln.
  2. Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei die Verkehrsdaten zudem Straßenkartendaten, historische Verkehrsgeschwindigkeitsdaten, Geschwindigkeit-Dichte-Daten der Straße, Flottentelematikdaten, Verkehrsdichtedaten, Emissionsdaten und Verkehrsunfalldaten umfassen.
  3. Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei der eine oder die mehreren Parameter für die Auswirkungen ein oder mehrere der folgenden umfassen: Arbeitskosten, Energiekosten oder Sicherheitsmetriken.
  4. Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei der eine oder die mehreren Parameter für die Auswirkungen Energiekosten, Emissionskosten, eine Sicherheitsmetrik oder eine Überlastung für eine mit der Flotte assoziierte Umgebung umfassen.
  5. Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei der mindestens eine erste KI-basierte Algorithmus eines oder mehrere von einem Fahrzeitschätzungsalgorithmus für ein einzelnes Fahrzeug oder einem sozialen Grenzfahrzeitschätzungsalgorithmus umfasst.
  6. Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei der mindestens eine zweite KI-basierte Algorithmus einen Arbeitszeitkostenschätzungsalgorithmus, einen Flottenenergiekosten- und Unfallrisikobewertungsalgorithmus, einen Stadtenergiekostenschätzungsalgorithmus, einen Emissions- und Unfallbewertungsalgorithmus und/oder einen Überlastungsschätzungsalgorithmus umfasst.
  7. Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei der eine oder die mehreren Parameter mindestens eine Folge von Straßensegmenten, den Straßensegmenten zugeordnete Verkehrsgeschwindigkeiten oder ein Geschwindigkeit-Dichte-Diagramm der Straßensegmente umfassen.
  8. Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei die Verkehrsdaten historische Verkehrsdaten und Verkehrsdaten umfassen, die beinahe in Echtzeit vorliegen.
  9. Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei der eine oder die mehreren Computerprozessoren konfiguriert sind, um die computerausführbaren Anweisungen auszuführen, um die soziale Fahrzeit zu ermitteln, die mit dem einen oder den mehreren zweiten Fahrzeugen assoziiert ist, zudem umfassend computerausführbare Anweisungen zum Ermitteln von sozialen Grenzfahrzeitkosten, die mit dem einen oder den mehreren zweiten Fahrzeugen assoziiert sind, wenn ein oder mehrere Fahrzeuge zu einer Route der einen oder mehreren Routen hinzugefügt werden.
  10. Vorrichtung nach Anspruch 1, wobei der eine oder die mehreren Computerprozessoren konfiguriert sind, um die computerausführbaren Anweisungen auszuführen, um Informationen, die mit einem oder mehreren Parametern oder einem oder mehreren Parametern für die Auswirkungen assoziiert sind, einem oder mehreren Benutzern anzuzeigen.
  11. Verfahren, umfassend: das Ermitteln von Verkehrsdaten, die mit einer oder mehreren Routen für mindestens ein erstes Fahrzeug einer Flotte assoziiert sind, sowie das Ermitteln eines oder mehrerer Parameter aus den Verkehrsdaten; das Ausführen von mindestens einem ersten KI-basierten Algorithmus, der den einen oder die mehreren Parameter verwendet, um eine soziale Fahrzeit zu ermitteln, die mit einem oder mehreren zweiten Fahrzeugen assoziiert ist; und das Durchführen von wenigstens einem zweiten KI-basierten Algorithmus wenigstens teilweise auf Grundlage der sozialen Fahrzeit, um einen oder mehrere Parameter für die Auswirkungen zu ermitteln.
  12. Verfahren nach Anspruch 11, wobei die Verkehrsdaten zudem Straßenkartendaten, historische Verkehrsgeschwindigkeitsdaten, Geschwindigkeit-Dichte-Daten der Straße, Flottentelematikdaten, Verkehrsdichtedaten, Emissionsdaten und Verkehrsunfalldaten umfassen.
  13. Verfahren nach Anspruch 11, wobei der eine oder die mehreren Parameter für die Auswirkungen ein oder mehrere der folgenden umfassen: Arbeitskosten, Energiekosten oder Sicherheitsmetriken.
  14. Verfahren nach Anspruch 11, wobei der eine oder die mehreren Parameter für die Auswirkungen Energiekosten, Emissionskosten, eine Sicherheitsmetrik oder eine Überlastung für eine mit der Flotte assoziierte Umgebung umfassen.
  15. Verfahren nach Anspruch 11, wobei der mindestens eine erste KI-basierte Algorithmus eines oder mehrere von einem Fahrzeitschätzungsalgorithmus für ein einzelnes Fahrzeug oder einem sozialen Grenzfahrzeitschätzungsalgorithmus umfasst.
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