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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Datenerhebung über eine Mehrzahl von verbundenen als Diensteanbieter agierenden Vorrichtungen des Internet der Dinge nach der im Oberbegriff von Anspruch 1 näher definierten Art. Ferner betrifft die Erfindung ein Computerprogrammprodukt umfassend eine Codeeinrichtung.
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Im Internet der Dinge (Internet of Things, loT) bekommen Gegenstände eine eindeutige Identität und können miteinander kommunizieren oder Befehle entgegennehmen. 1 zeigt das bekannte Konzept eines Marktplatzes nach dem sogenannten „Ocean Protocol“, Dabei sind Datenbereitsteller bzw. -anbieter 1, Marktplatz 2 und Datenkonsument bzw. - verbraucher 3 dargestellt. Daten 4, Service-Daten 5 und Tokens 6 werden jeweils zwischen Datenbereitsteller 1 und Marktplatz 2 bzw. zwischen Marktplatz 2 und Datenkonsument 3 zur Verfügung gestellt. Das „Ocean Protocol“ bietet einen zweiseitigen Marktplatz für Daten an, die auf Distributed Ledger-Technologie (DLT) basieren. Dabei bleibt das ungelöste Problem wie eine Datenbereitstellung für Millionen endkundeneigener verbundener loT-Vorrichtungen, wie beispielsweise verbundene Fahrzeuge, im Vorfeld auf der Seite der Datenanbieter gehandhabt werden kann.
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In diesem Zusammenhang ist aus der älteren nicht vorveröffentlichten Anmeldung der Anmelderin mit dem amtlichen Aktenzeichen 10 2020 005 328.9 ein ganzheitliches Konzept zur Monetarisierung von Diensten, welche durch loT-Vorrichtungen erbracht werden und über einen dezentralen Marktplatz vermarktet werden, grundlegend bekannt.
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Die
DE 10 2020 003 010 A1 der Anmelderin beschreibt ein soziales Ad hoc Netzwerk, welches eine Mehrzahl von Diensteanbietern und Dienstenutzern anhand von Identitäten verwalten und miteinander in Kontakt bringen kann, um so beispielsweise Vereinbarungen zu treffen, Verträge auszuhandeln oder in sonstiger Art und Weise Daten auszutauschen bzw. zu kommunizieren.
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Datenerhebungskampagnen, insbesondere um Daten für Forschungszwecke oder zur Weiterentwicklung beispielsweise von (teil-)autonomen Fahrerassistenzsystemen und dergleichen zu erfassen, sind aufwändig. Häufig wird dabei durch eine einzige Vorrichtung lediglich ein nennenswerter Aspekt der Daten erfasst, da diese Vorrichtung immer auch eine vorgegebene Blickrichtung auf die Ereignisse hat, sei es beispielsweise mit einer Kamera ganz konkret eine Ansicht von einer Seite einer bezüglich einer Datenerfassung interessanten Situation, beispielsweise eines Unfalls, um Forschungen zur Crashsicherheit vorzunehmen. Um umfassende Daten zu sammeln, sodass der Vorgang als Ganzes möglichst vollständig und zuverlässig analysiert werden kann, wäre es nun jedoch wünschenswert, einen solchen Vorgang aus mehreren Blickwinkeln, beim Beispiel der Kamera, oder aus verschiedenen Interaktionsszenarien heraus zu erfassen.
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Die Aufgabe der hier vorliegenden Erfindung besteht deshalb darin, ein Verfahren zur Datenerhebung über eine Mehrzahl von verbundenen als Diensteanbieter agierenden Vorrichtungen des Internets der Dinge zu schaffen, welche einen hohen Anreiz zum Sammeln und Weitergeben von Daten bietet, um so möglichst umfängliche Datensätze generieren zu können.
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Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe durch ein Verfahren mit den Merkmalen im Anspruch 1 gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen des Verfahrens ergeben sich aus den hiervon abhängigen Unteransprüchen. Im Anspruch 9 ist außerdem ein Computerprogrammprodukt angegeben, welches das Verfahren ausführen und dadurch mittelbar die Aufgabe ebenfalls lösen kann.
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Erfindungsgemäß ist es so, dass das Verfahren zur Datenerhebung über eine Mehrzahl von als Diensteanbieter verbundenen Vorrichtungen des Internets der Dinge, also sogenannte loT-Vorrichtungen, funktioniert. Um einen Anreiz für eine Beteiligung an der Datenerhebung zu schaffen, kann dabei ein Monetarisierungsdienst für die Betreiber der Vorrichtungen vorgesehen sein, sodass diese für die Beteiligung an einer Datenerhebungskampagne einen finanziellen Rückfluss erhalten. Das erfindungsgemäße Verfahren sieht es vor, dass der Monetarisierungsdienst Datenerhebungskampagnen instanziiert. An diesen Datenerhebungskampagnen können sich nun die Diensteanbieter beteiligen und beispielsweise über Sensoren der Vorrichtungen die entsprechenden Daten sammeln und damit zum Erfolg der Datenerhebungskampagne beitragen. Sie melden sich dazu für die jeweilige Datenerhebungskampagne, an welcher sie interessiert sind und/oder für welche sie die Hardwarevoraussetzungen erfüllen, bei der Datenerhebungskampagne an. Einer der angemeldeten Diensteanbieter startet dann die Datenerhebungskampagne und übernimmt eine Rolle als führender Diensteanbieter. Andere bei der Datenerhebungskampagne ebenfalls angemeldete Diensteanbieter können diesem führenden Diensteanbieter dann folgen. Der führende Diensteanbieter instanziiert dazu ein lokales Ad hoc Netzwerk über einen Netzwerkanbieter. Über dieses lokale Ad hoc Netzwerk können sich die Diensteanbieter dann austauschen und kommunizieren. Die gesammelten Daten werden über dieses lokale Ad hoc Netzwerk synchronisiert. Damit wird ein lokaler Verbund von verschiedenen Diensteanbietern mit denselben oder unterschiedlichen Sensoren und Mitteln zum Erfassen der gewünschten Daten geschaffen. Damit besteht die hohe Chance, dass die Daten einer zur erfassenden Situation beispielsweise aus verschiedenen Blickwinkeln mit einer verschiedenen Art von Erfassungsmitteln und Sensoren erfasst werden. Damit lassen sich in der Praxis in zumindest sehr vielen Fällen relativ umfängliche und weitgehend vollständige Datensätze zu bestimmten Situationen erfassen.
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Gemäß einer außerordentlich günstigen Weiterbildung des erfindungsgemäßen Verfahrens ist es dabei vorgesehen, dass die Datenerhebungskampagne mit einem vorgegebenen Startkriterium versehen wird, nach dessen Erreichen einer der bei der Datenerhebungskampagne angemeldeten Diensteanbietern die Datenerhebungskampagne startet und sich als führender Diensteanbieter instanziiert. Damit lassen sich eine Vielzahl von schlafenden Datenerhebungskampagnen durch den Monetarisierungsdienst bereitstellen und an alle interessierten Diensteanbieter verteilen. Diese Datenerhebungskampagnen können verschiedene Aspekte des öffentlichen Lebens umfassen und beispielsweise Daten zu Unfällen sammeln, zum Verkehrsfluss oder auch zur Funktionsfähigkeit von autonomen Fahrerassistenzsystemen, wobei für diesen Fall die loT-Vorrichtungen insbesondere Fahrzeuge und hier insbesondere mit einer möglichst vollumfänglichen Umfeldsensorik ausgestatte Fahrzeuge sein können. Diese umfassen also beispielsweise eine oder mehrere Kameras, Radarsysteme, Lidarsysteme oder andere Einrichtungen, um die Umgebung des Fahrzeugs erfassen zu können.
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Die loT-Vorrichtungen könnten beispielsweise stationäre Kameras oder stationäre Sensoren sein. Insbesondere lassen sich diese einsetzen, um beispielsweise Wetter- oder Klimadaten zu erfassen oder Daten bezüglich der Umwelt wie beispielsweise einer Belastung mit Schadstoffen, wobei die loT-Vorrichtungen hierzu prinzipiell auch Fahrzeuge sein können.
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Ungeachtet dessen kann es nun so sein, dass die Datenerhebungskampagnen wie oben angeführt eine vorgegebenes Startkriterium aufweist. Beispielsweise bei einer Kampagne zur Untersuchung des Verkehrsflusses in der Rushhour oder in Stausituationen könnte dies beispielsweise eine Uhrzeit oder auch ein von der loT-Vorrichtung erkannter Stau oder dergleichen sein. Das Startkriterium kann dabei fest vorgegeben sein und durch die Einheit selbst ausgelöst werden. Prinzipiell wäre auch das Auslösen eines Startkriteriums beispielsweise über Funkwellen oder dergleichen möglich, sodass beispielsweise innerhalb einer bestimmten Region ein Startkriterium bei Bedarf über eine Behörde ausgelöst werden kann, beispielsweise um Daten zu Umwelteinflüssen zu erfassen. Das Startkriterium könnte außerdem über eine Position der Vorrichtung vorgegeben werden, beispielsweise bei einem Fahrzeug über ein Navigationssystem und ein sogenanntes Geofencing, sodass das Startkriterium also beispielsweise beim Einfahren in einen bestimmten Bereich erfüllt wäre. Ab diesem Zeitpunkt startet die Kampagne und die erste das Startkriterium erfüllende Vorrichtung übernimmt als führender Diensteanbieter die beschriebene führende Rolle.
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Eine sehr vorteilhafte Weiterbildung der Idee kann es dabei außerdem vorsehen, dass die dem führenden Diensteanbieter folgenden Diensteanbieter diesen folgen, sobald wenigstens ein Beziehungskriterium erfüllt ist und die Datenerhebungskampagne aktiv ist. Die folgenden Diensteanbieter können also einer Datenerhebungskampagne, welche schon aktiv ist, beitreten, wenn ein derartiges Beziehungskriterium erfüllt ist. Dieses Beziehungskriterium kann beispielsweise die lokale Nähe zu dem führenden Diensteanbieter sein, um so beispielsweise in einer lokal begrenzten Umgebung die entsprechenden Daten zu sammeln.
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Eine weitere sehr günstige Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens kann es außerdem vorsehen, dass der Netzwerkanbieter als Ad hoc Diensteanbieter für soziale Netzwerke operiert und einen lokalen Diensteserver betreibt, um ein lokales Ad hoc Netzwerk für den führenden Diensteanbieter und die ihm folgenden Diensteanbieter aufzubauen. Der Vorgang kann sich dabei an der eingangs genannten Anmeldung
DE 10 2020 003 010 A1 der Anmelderin orientieren, welche ein solches Ad hoc soziales Netzwerk unter Einbeziehung eines RLBS (Relative Location Base Service) im Detail beschreibt.
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Gemäß einer günstigen Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens kann es nun außerdem vorgesehen sein, dass alle Diensteanbieter im lokalen Ad hoc Netzwerk nach Abschluss der Datenerhebungskampagne, was wiederum über ein Abschlusskriterium vorgegeben sein kann, beispielsweise ein Zeitablauf, das Unterschreiten eines vorgegebenen Messwerts, das Erreichen einer vorgegebenen Datenmenge oder ähnliches. Nach diesem Abschluss werden alle erfassten Daten synchronisiert und in einen dezentralen Marktplatz für Daten hochgeladen, und zwar von jedem der beteiligten Diensteanbieter direkt oder mittelbar über den Monetarisierungsdienst. Dieser dezentrale Marktplatz, welcher insbesondere auf Basis der Distributed Ledger-Technologie aufgebaut sein soll, ermöglicht so eine Vielzahl von Daten, welche von einer Mehrzahl von Diensteanbietern untereinander synchronisiert aber unabhängig voneinander hochgeladen werden. Damit wird eine hohe Integrität und Vertrauenswürdigkeit bei den erfassten und hochgeladenen Daten erzielt. Die beschriebene Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens sieht es dabei ferner vor, dass der Monetarisierungsdienst mit diesem Marktplatz in Verbindung steht. Damit lässt sich quasi über den Monetarisierungsdienst als Steuerungselement die Datenerhebungskampagne einerseits instanziieren, den sie nutzen wollenden Diensteanbietern anbieten und unter Einbeziehung des Monetarisierungdienstes dann auch zum Abschluss bringen.
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Dementsprechend kann es gemäß einer außerordentlich günstigen Weiterbildung hiervon vorgesehen sein, dass in dem erfindungsgemäßen Verfahren der Monetarisierungsdienst anhand des vom jeweiligen Diensteanbieters erfassten Anteils der Daten Gewinne an die Betreiber und/oder Eigentümer der als Diensteanbieter agierenden loT-Vorrichtung ausschüttet. Jeder Betreiber einer entsprechenden loT-Vorrichtung erhält so also seinen Anteil am Erlös aus den erfassten und über den dezentralen Marktplatz verkauften Daten, wodurch der entscheidende Vorteil entsteht, dass beispielsweise bei einem Fahrzeug die ohnehin vorhandenen Sensoren für den Betreiber des Fahrzeugs zusätzlich zu ihrem Nutzen bezüglich des Fahrkomforts und der Fahrsicherheit auch noch eingesetzt werden können, um einen Gewinn zu erwirtschaften und gleichzeitig über die qualitativ hochwertigen erfassten Datensätze, zu welchen die entsprechende loT-Vorrichtung anteilsmäßig beiträgt, einen Gewinn an Erkenntnissen und Sicherheit für die Gesellschaft zu ermöglichen.
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Eine sehr vorteilhafte Weiterbildung kann es dabei vorsehen, dass die loT-Vorrichtungen insbesondere als Fahrzeuge ausgestaltet sind, wie dies oben bereits mehrfach angedeutet wurde.
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Im ersten Blick ist es dabei sicherlich sinnvoll, über diese Fahrzeuge als loT-Vorrichtungen Umgebungsdaten zu erfassen. In einer Weiterführung des Konzepts kann es gemäß einer sehr günstigen Ausgestaltung jedoch auch sinnvoll sein, zusätzlich weitere Daten, beispielsweise aus dem Innenraum des jeweiligen Fahrzeugs als loT-Vorrichtung, mit zu erfassen. Dies ermöglicht es, auch Konstellationen im Detail zu analysieren, bei denen das Verhalten und die Reaktion der in dem Fahrzeug befindlichen Personen, sowohl bei einem manuell gefahrenen, insbesondere jedoch bei autonom gefahrenen Fahrzeug, von Interesse für eine vollumfängliche Auswertung der erfassten Daten sein kann.
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Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen des erfindungsgemäßen Verfahrens zeigen sich auch aus dem Ausführungsbeispiel, welches nachfolgend unter Bezugnahme auf die Figuren näher beschrieben sind.
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Dabei zeigen:
- 1 das Konzept des Ocean Protocol-Marktplatzes gemäß dem Stand der Technik; und
- 2 ein beispielhaftes Konzept zur Datenerhebung über eine Mehrzahl von verbundenen Diensteanbietern in einer möglichen Ausgestaltung.
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1 zeigt das bekannte Konzept eines Marktplatzes nach dem sogenannten „Ocean Protocol“, wie eingangs beschreiben.
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2 zeigt zur Vereinfachung lediglich zwei loT-Vorrichtung 7, 8, die beispielsweise als Fahrzeuge ausgebildet sind und jeweils als Diensteanbieter DPSI agieren. Sie bilden dabei eine Data Service Provider Instance und werden als DPSI1 und DPSI2 bezeichnet. Daneben gibt es einen fahrzeugexternen Server 9, z.B. einen Backendserver eines Fahrzeugherstellers. Dieser umfasst eine Kundenmanagement 11 und einen Monetarisierungsdienst CSMMS (Central Service for Monetisation Management). Außerdem steht der CSMMS mit einem Marktplatz 12 in Verbindung, welcher hier in Form einer Cloud dargestellt ist, und welcher als Marktplatz für Daten dient. An ihn können Datennutzer bzw. -kunden 13, 14 angeschlossen sein.
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Um einen möglichst hohen Automatisierungsgrad zu erreichen und gleichzeitig das Vertrauen der entsprechenden Marktteilnehmer zu erhalten, baut diese dezentrale Marktplatz auf der Distributed-Ledger-Technologie (DLT) auf.
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Dabei können nun spezielle „crowd sourced“ Datenerhebungskampagnen im CSMMS instanziiert werden. DSPIs, die sich beteiligen wollen, melden sich selbst bei diesen zum Zeitpunkt der Instanziierung noch schlafenden Datenerhebungskampagnen an, wie die DSPI1 und DSPI2 als Beispiel in der Abbildung der 2. Die Datenerhebungskampagnen umfassen bestimmte Informationen und Attribute, wie z.B. Auslösekriterien, die sowohl die Datenerhebungsphase LC (local cluster) beginnen als auch beenden. Weitere Attribute können Kriterien umfassen, die die relative Beziehung zwischen den DPSI definieren.
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Sobald das Startkriterium von einem der DSPIs erkannt wird, wechselt die inaktive bzw. schlafende Datenerhebungskampagne ihren Status auf aktiv. Wie in 2 dargestellt, ist das DSPI1 das erste, das die Kampagne aktiviert. Es übernimmt die Rolle des führenden Diensteanbieters und übernimmt die Rolle des LCL (Local Cluster Leader). Da das DSPI2 ebenfalls Teil derselben Kampagne ist und die Beziehungskriterien zum DSPI1 erfüllt, da es beispielsweise in der lokalen Nähe des DPSI1 ist, ändert auch das DPSI2 seinen Status der lokalen Datenerhebungskampagne auf aktiv, beginnt mit der Datenerhebung und übernimmt die Rolle des folgenden Diensteanbieters LCF (Local Cluster Follower). Zur Kommunikation nutzen der LCL und der LCF ein lokales ad hoc Netzwerk 15. In der Praxis wird dabei dem LCL eine Vielzahl von LCF folgen, was hier zur Vereinfachung jedoch nicht dargestellt ist.
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Zur Instanziierung und Verwaltung einer lokalen Cluster-Community instanziiert das LCL einen lokalen Ad-hoc-Dienstanbieter für soziale Netzwerke LASNSP (Local Ad-Hoc Social Network Service Provider), der eine RLBS-Serverinstanz
16 und eine Lokalisierungsmodul
17 umfasst, wie es aus der eingangs genannten
DE 10 2020 003 010 A1 im Detail bekannt ist. Das DSPI2 erhält vom CSMMS die Information, dass die Datenerfassungskampagne im aktiven Zustand ist, und dass es bereits eine LCL-Instanz gibt. Das DSPI2 instanziiert somit einen lokalen Ad-hoc-Verbraucher eines sozialen Netzwerkdienstes LASNSC (Local Ad-Hoc Social Network Service Consumer), der sich mit dem RLBS-Plattformanbieter
18 verbindet und dabei seine eigene Geoposition übermittelt. Da der RLBS-Server
16 des LCL auch bereits seine eigene aktuelle Geoposition bekannt gegeben hat, kann der Matchmaking-Prozess stattfinden, welcher hier durch einen Smart Contract
19 in Analogie zum genannten Stand der Technik angedeutet ist. Wenn die beiden Instanzen den Anforderungen der Datenerhebungskampagne entsprechen, sich nahe genug beieinander zu befinden, tritt das DSPI2 dem lokalen ad-hoc sozialen Netzwerk
15 des DSPI1 bei und beide können so miteinander kommunizieren und gemeinsam Daten sammeln.
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Je nach den Merkmalen der Datenerhebungskampagne kann sich die Zahl der zusätzlichen DSPIs, die die Rolle einer LCF übernehmen, erhöhen. Dabei kann in einigen Implementierungen die direkte Kommunikation zwischen LCL und den LCFs auf ein Minimum beschränkt werden, um den Status der Start- und Endereignisse des lokalen Datenerfassungs-Clusters zu synchronisieren. Alle gesammelten Daten selbst werden unabhängig voneinander an das CSMMS zurückgesandt.
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Sobald diese Datenerfassungsaufgabe erfolgreich abgeschlossen ist, werden die Ergebnisse konsolidiert, und über den jeweiligen lokalen Monetarisierungsmanagement Service LSMMS (Local Service Monetisation Management System) hochgeladen und für den Kauf der Daten durch die Datennutzer bzw. -kunden 13, 14 über den verteilten Datenmarktplatz 12 vorbereitet, wobei der Anteil der Einnahmen für diesen Datensatz vorzugsweise im Voraus festgelegt wird. In einigen Implementierungen kann die bloße Menge der beigesteuerten Daten pro DSPI ihren Anteil an den Einnahmen definieren - je mehr Daten beigesteuert wurden, desto mehr Einnahmen erhält ein DSPI von jedem Kauf.
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Die Monetarisierung durch das CSMMS kann dabei verschiedenen Definitionen und Überlegungen folgen, insbesondere dann, wenn es keinen alleinigen Kunden gibt, der das verbundene Fahrzeug als DPSI ganz allein besitzt, betreibt und nutzt. Es gibt dabei zumindest die folgenden Kundenrollen, die zu berücksichtigen sind:
- Der Eigentümer hat den Kauf des Fahrzeugs finanziert und ist der Investor dieses Vermögens; der Pächter unterzeichnete einen Vertrag mit dem Eigentümer, um das Fahrzeug für eine bestimmte Zeit zu besitzen; der Fahrer hält die Schlüssel und definiert damit, wohin das Fahrzeug fährt und wer als Passagier in das Fahrzeug einsteigt; und der Passagier bzw. Fahrgast, dem der Fahrer den Zugang zu einem bestimmten Sitz oder einer bestimmten Stelle im Fahrzeug gewährt. In einigen bevorzugten Ausführungsbeispielen bestimmt der Fahrgast, wohin das Fahrzeug fährt, beispielsweise in einem Taxi, wohingegen in anderen bevorzugten Ausführungsbeispielen die Route vorgegeben ist, beispielsweise in einem Bus.
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Jedes Fahrzeug braucht zumindest die Rolle des Eigentümers, wobei einige Fahrzeuge nicht die Rolle eines Fahrers benötigen, wenn es sich um völlig autonome Robo-Autos oder Robo-Busse handelt. Oftmals sind einige dieser Rollen in einer einzigen Person kombiniert.
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Vorzugsweise ist für die Monetarisierung der Fahrzeugdaten, insbesondere wenn die Rollen auf verschiedene Parteien verteilt sind, eine klare Definition hilfreich, wer welchen Teil der Einnahmen, die das Fahrzeug generiert, erhält.
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Es ist eine Idee der vorliegenden Erfindung eine statische Definition des Einnahmeanteils vorzuschlagen, die unabhängig von den konkreten Dateninhalten oder von der Datenmenge ist. Diese Definition des Umsatzanteils sollte vorzugsweise im Vorfeld definiert und für alle Teilnehmer des Ökosystems „Kunde vs. OEM“ transparent gemacht werden. Diese Definitionen sollten vorzugsweise innerhalb jeder Datenkampagne durch den OEM definiert werden und sollten vorzugsweise in den entsprechenden intelligenten Verträgen bzw. Smart Contracts umgesetzt werden.
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In einem anderen bevorzugten Ausführungsbeispiel lautet eine Definition des Begriffs Einnahmeanteil: OEM: 30%, der Eigentümer: 30%, der Pächter: 20 %, der Fahrer: 10% und alle Passagiere zusammen: 10%.
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In wieder anderen bevorzugten Ausführungsbeispielen lautet eine Definition des Begriffs Einnahmeanteil: Ein angestellter Taxifahrer, der keine Fahrgäste an Bord hat: 20%, ein Privatkunde, der ein Fahrzeug kauft und allein fährt: 70%, und ein Privatkunde, der ein Fahrzeug least und allein fährt: 40%.
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Das Konzept einer kooperativen Datensammlung über eine Datenerhebungskampagne der beschriebenen Art ist vor allem immer dann sinnvoll, wenn sich mehrere Fahrzeuge als loT-Vorrichtungen 7, 8 in der Nähe befinden, die unterschiedliche Standpunkte oder Sensorfähigkeiten für den gleichen Sachverhalt haben. Dies könnte z.B. in jeder dichten Verkehrssituation der Fall sein, in der z.B. ein zu prüfendes Fahrzeug in der Nähe von „Zuschauern“ oder „Zeugen“ „überwacht“ wird. Dies könnte in Testszenarien autonomer Fahrzeugfunktionen anwendbar sein. Ein weiteres Anwendungsgebiet könnte die Crash-Szenario-Forschung sein, bei der bestimmte Verkehrsszenarien untersucht werden und eine Crash-Situation ausgelöst wird. In einem breiteren Kontext könnten die Fahrzeuge einer OEM-Flotte verwendet werden, um Daten über die Umgebung und die Situation, in der sie sich gerade befinden, zu sammeln - so z.B. im Falle von Katastrophen, Hurrikans, Überschwemmungen oder anderen gefährlichen Situationen, in denen die Fahrzeugdaten für die Untersuchung der Situation von Wert sein könnten. Dies macht zusätzlich Sinn, wenn autonome Fahrzeuge wie Autos, Roboter, Schiffe oder Drohnen mit dieser Technologie ausgerüstet sind, um wertvolle Daten von ihren Bordsensoren zu liefern.
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Gemeinden und lokale Regierungen könnten an dynamischen Daten interessiert sein, die von den Fahrzeugen in Stausituationen oder sogar zur Überwachung von Umweltmesswerten stammen. Sie könnten sich auch für den Zustand ihrer straßenseitigen Infrastruktur oder den Grad der Umweltverschmutzung oder jede Art von anderen Informationen interessieren, die von vielen DSPI in einem bestimmten Kontext, in einem bestimmten Gebiet und ausgelöst durch ein bestimmtes Ereignis oder einen bestimmten Schwellenwert gesammelt werden können. Ebenso könnte dieses Konzept zur Erfassung von Wetter- und Klimadaten dienen.
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Das bisher beschriebene Konzept konzentriert sich auf die kollaborative Erzeugung und Sammlung von Sensordaten, die die Fahrzeuge aus der Interaktion mit ihrer Umgebung gewinnen. In einem weiteren Schritt könnte es sinnvoll sein, auch die Daten zu integrieren, die durch die Interaktion mit dem Fahrzeuginnenraum entstehen - in erster Linie durch die Interaktion mit dem Fahrer und den an Bord befindlichen Passagieren. Es könnte Konstellationen geben, in denen das Verhalten und die Reaktionen mehrerer Verkehrsteilnehmer für die Analyse relevant sind, z.B., wenn einige oder alle Fahrzeuge autonom sind.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102020003010 A1 [0004, 0013, 0025]
