DE102020101777A1

DE102020101777A1 - Vorauslade- und verzögerte ladeergebnisse von im fahrzeug verbauten digitalen hilfssprachsuchen

Info

Publication number: DE102020101777A1
Application number: DE102020101777.4A
Authority: DE
Inventors: Venkata Maruthe Ravikumara Sharma Chengalvala; James Heaton
Original assignee: Ford Global Technologies LLC
Current assignee: Ford Global Technologies LLC
Priority date: 2019-01-25
Filing date: 2020-01-24
Publication date: 2020-07-30
Also published as: US11593447B2; US20200242184A1; CN111489751A

Abstract

Ein System umfasst einen Audioausgang, einen Sendeempfänger und einen Prozessor. Der Prozessor ist so programmiert, dass er eine Sprachanfrage von einem Fahrzeuginsassen über die Audioeingabe empfängt, die Anfrage lokal auswertet, um anfängliche Suchergebnisse bereitzustellen, und den Sendeempfänger parallel dazu verwendet, um die Anfrage unter Verwendung eines oder mehrerer entfernter digitaler Assistenten gleichzeitig auszuwerten, um historische und neue Suchergebnisse zu empfangen und um die lokalen Ergebnisse und die Remote-Ergebnisse zusammenzuführen, um zusätzliche Suchergebnisse für verzögertes Laden bereitzustellen.

Description

TECHNISCHES GEBIET
Aspekte der Offenbarung betreffen im Allgemeinen Vorauslade- und verzögerte Ladeergebnisse von im Fahrzeug verbauten Sprachsuchen zu einem oder mehreren digitalen Assistenten.
ALLGEMEINER STAND DER TECHNIK
Digitale Assistenten betreffen im Allgemeinen Anwendungsprogramme, die Sprachbefehle in natürlicher Sprache verstehen und Aufgaben für den Benutzer ausführen. Virtuelle Assistenten sind in der Regel cloudbasierte Programme, die mit dem Internet verbundene Vorrichtungen und/oder Anwendungen erfordern, damit sie funktionieren. Infolgedessen können derartige Systeme eine erhebliche Latenz bei der Beantwortung von Anfragen aufweisen. Der praktische Nutzen digitaler Assistenten wird jedoch weiter verbessert und die Akzeptanz derartiger Systeme nimmt weiter zu.
KURZDARSTELLUNG
In einem oder mehreren veranschaulichenden Beispielen umfasst ein System einen Audioausgang, einen Sendeempfänger und einen Prozessor. Der Prozessor ist so programmiert, dass er eine Sprachanfrage von einem Fahrzeuginsassen über den Audioeingang empfängt, die Anfrage lokal auswertet, um anfängliche Suchergebnisse bereitzustellen, und den Sendeempfänger parallel dazu verwendet, um die Anfrage unter Verwendung eines oder mehrerer entfernter digitaler Assistenten gleichzeitig auszuwerten, um historische und neue Suchergebnisse zu empfangen und um die lokalen Ergebnisse und die Remote-Ergebnisse zusammenzuführen, um zusätzliche Suchergebnisse für verzögertes Laden bereitzustellen.
In einem oder mehreren veranschaulichenden Beispielen umfasst ein Verfahren das Empfangen einer Sprachanfrage von einem Fahrzeuginsassen über ein im Fahrzeug verbautes Mikrofon, das lokale Auswerten der Anfrage, um anfängliche Suchergebnisse bereitzustellen, das parallele Verwenden einer Netzwerkverbindung, um die Anfrage gleichzeitig unter Verwendung von einem oder mehreren digitalen Assistenten auszuwerten, um historische und neue Suchergebnisse zu empfangen, und das Zusammenführen der lokalen Ergebnisse und der Remote-Ergebnisse, um ein verzögertes Laden zusätzlicher Suchergebnisse durchzuführen, nachdem die anfänglichen Suchergebnisse bereitgestellt wurden.
In einem oder mehreren veranschaulichenden Beispielen ein nicht flüchtiges computerlesbares Medium, enthaltend Anweisungen, die bei Ausführung durch einen oder mehrere Prozessoren den einen oder die mehreren Prozessoren veranlassen, eine Sprachanfrage von einem Fahrzeuginsassen über ein im Fahrzeug verbautes Mikrofon zu empfangen, die Anfrage lokal auszuwerten, um anfängliche Suchergebnisse bereitzustellen, eine Netzwerkverbindung parallel zu verwenden, um die Anfrage gleichzeitig unter Verwendung von einem oder mehreren digitalen Assistenten auszuwerten, um historische und neue Suchergebnisse zu empfangen, und die lokalen Ergebnisse und die Remote-Ergebnisse zusammenzuführen, um ein verzögertes Laden zusätzlicher Suchergebnisse durchzuführen, nachdem die anfänglichen Suchergebnisse bereitgestellt wurden.
Figurenliste

1 zeigt ein beispielhaftes Diagramm eines Systems, das konfiguriert ist, um Vorauslade- und verzögerte Ladeergebnisse von im Fahrzeug verbauten Sprachsuchen unter Verwendung eines oder mehrerer digitaler Assistentendienste bereitzustellen;
2 veranschaulicht ein beispielhaftes Datenflussdiagramm für das Verarbeiten von dem Vorausladen und verzögerten Laden von Ergebnissen von im Fahrzeug verbauten Sprachsuchen unter Verwendung eines oder mehrerer digitaler Assistentendienste;
3 veranschaulicht ein beispielhaftes Datenflussdiagramm für das Identitätsverarbeiten für eine Verwendung bei dem Vorausladen und verzögerten Laden von Ergebnissen von im Fahrzeug verbauten Sprachsuchen; und
4 veranschaulicht ein beispielhaftes Datenflussdiagramm zum Verwenden der in 3 gezeigten Identitätsverarbeitung für eine Verwendung bei dem Vorausladen und verzögerten Laden von Ergebnissen von im Fahrzeug verbauten Sprachsuchen.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
In der vorliegenden Schrift werden ausführliche Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung wie erforderlich offenbart; dabei versteht es sich jedoch, dass die offenbarten Ausführungsformen für die Erfindung, die in verschiedenartigen und alternativen Formen ausgeführt werden kann, lediglich beispielhaft sind. Die Figuren sind nicht zwingend maßstabsgetreu; einige Merkmale können vergrößert oder verkleinert dargestellt sein, um Details bestimmter Komponenten zu zeigen. Demnach sind in der vorliegenden Schrift offenbarte konkrete strukturelle und funktionelle Details nicht als einschränkend auszulegen, sondern lediglich als repräsentative Grundlage, um den Fachmann die vielfältige Verwendung der vorliegenden Erfindung zu lehren.
Die aktuellen Verbrauchertrends in der Automobilbranche zeigen eine verstärkte Nutzung der im Fahrzeug verbauten sprachbasierten Suche. Dies führt zu dem Wunsch, digitale Assistententechnologien in den Fahrzeugkontext einzubeziehen und die Sprachsuchergebnisse mit einem Minimum an Latenz bereitzustellen. Latenz bei der Kommunikation zwischen im Fahrzeug verbauten Komponenten digitaler Assistenten und ihrer jeweiligen CloudKomponenten außerhalb des Fahrzeugs ist ein Anliegen (z. B. für digital unterstützte Navigationsfunktionen, sprachbasierte Einkäufe aus dem Fahrzeug heraus usw.). Dementsprechend können Verbesserungen der Latenz zu einer besseren Endnutzererfahrung führen.
Diese Offenbarung bietet einen standardisierten Ansatz für Vorausladen und verzögertes Laden von Sprachsuchergebnisinhalten, die für die Suche des Benutzers in dem geeigneten digitalen Assistenten in dem Fahrzeug relevant sind (ein Benutzer kann mehrere digitale Assistenten verwenden). Dieses proaktive Vorausladen und verzögerte Laden der Suchergebnisse beruht auf Analysen, die anhand früherer Sprachsuchen und Suchen von Relevanz für den Benutzer gelernt wurden. Suchoptimierung und Suchergebnisse können auf einem oder mehreren der folgenden Faktoren beruhen: (i) Unterstützung natürlicher Sprache; (ii) Subjektivität; (iii) Synonymie; (iv) Homonymie; (v) Laufzeithäufigkeit; (vi) Relevanzmodelle; (vii) durchgehende Systemleistung; (viii) Ergebnisaufstellungen; und (ix) dynamisches Zusammenführen von cloudbasierten Ergebnissen mit lokalen Ergebnissen zur Laufzeit.
In einem Beispiel macht ein Benutzer (wie etwa ein Fahrzeugführer oder ein anderer Fahrzeuginsasse) eine Sprachsuchanfrage. Eine im Fahrzeug verbaute Suchkomponente empfängt die sprachbasierte Suchanfrage und führt die Suche mit einem oder mehreren digitalen Assistenten durch, um die Suchergebnisse zu erhalten. Eine anfängliche Suche kann lokal durchgeführt werden, während der digitale Assistent mit dem Sprecher interagiert. Parallel zu der anfänglichen lokalen Suche können der/die digitale/n Assistent/en eine parallele Suche mit entsprechenden Cloudkomponenten ausführen und historische Suchergebnisse und Suchergebnisse nach Relevanz laden. Diese empfangenen Suchergebnisse werden dann durch einen Optimierungsalgorithmus zum Eingrenzen/genauen Bestimmen der Daten in ein einzelnes Ergebnis gesendet. Diese im Fahrzeug verbaute Suchkomponente kann einen Optimierungsalgorithmus verwenden, indem sie eine Verbindung mit einer Optimierungscloudkomponente herstellt, um die empfangenen Ergebnisse einzugrenzen. In einem Beispiel können zu Kriterien zum Eingrenzen der Suche ein oder mehrere der folgenden gehören: (i) Unterstützung natürlicher Sprache; (ii) Subjektivität; (iii) Synonymie; (iv) Homonymie; (v) Laufzeithäufigkeit; (vi) Relevanzmodelle; (vii) durchgehende Systemleistung; (viii) Ergebnisaufstellungen; und (ix) dynamisches Zusammenführen von cloudbasierten Ergebnissen mit lokalen Ergebnissen zur Laufzeit; (x) verzögertes Laden und dynamisches Zusammenführen zur Laufzeit auf Grundlage von anfänglichen Kundenreaktionen; und (xi) ein durchgehender Rahmen, der dadurch die Latenz von Sprachsuchergebnissen verringert, die dargestellt werden. Weitere Aspekte der Offenbarung werden in der vorliegenden Schrift ausführlich erörtert.
1 zeigt ein beispielhaftes Diagramm eines Systems 100, das konfiguriert ist, um Vorauslade- und verzögerte Ladeergebnisse von im Fahrzeug verbauten Sprachsuchen unter Verwendung eines oder mehrerer digitaler Assistentendienste bereitzustellen; Ein Fahrzeug 102 kann verschiedene Arten von Personenkraftwagen umfassen, wie etwa Softroader (CUV), Geländewagen (SUV), LKW, Wohnmobile (RV), Boote, Flugzeuge oder andere mobile Maschinen zum Befördern von Personen oder Transportieren von Gütern. Telematikdienste können unter anderem Navigation, Routenführungen, Fahrzeugdiagnosen, lokale Unternehmenssuche, Unfallmeldungen und Freisprecheinrichtungen umfassen. In einem Beispiel kann das System 100 das SYNC-System enthalten, hergestellt durch die Ford Motor Company in Dearborn, Michigan. Es ist anzumerken, dass das veranschaulichte System 100 lediglich ein Beispiel darstellt und mehr, weniger und/oder anders angeordnete Elemente verwendet werden können.
Eine Haupteinheitensteuerung 104 kann einen oder mehrere Speicher 108 und einen oder mehrere Prozessoren 106 enthalten, die konfiguriert sind, Anweisungen, Befehle und andere Routinen durchzuführen, um die in der vorliegenden Schrift beschriebenen Prozesse zu unterstützen. Beispielsweise kann die Haupteinheitensteuerung 104 konfiguriert sein, Anweisungen von Fahrzeuganwendungen 110 zum Bereitstellen von Funktionen, wie etwa Navigation, Unfallmeldung, Satellitenradioentschlüsselung und Freisprecheinrichtung, auszuführen. Derartige Anweisungen und andere Daten können nicht flüchtig unter Verwendung einer Vielzahl von Arten von elektronisch lesbaren Speichermedien 112 gepflegt werden. Das computerlesbare Medium 112 (auch als ein prozessorlesbares Medium oder Speicher bezeichnet) umfasst ein beliebiges nicht flüchtiges Medium (z. B. ein materielles Medium), das an der Bereitstellung von Anweisungen oder anderen Daten beteiligt ist, die durch den Prozessor 106 der Haupteinheitensteuerung 104 gelesen werden können. Computerausführbare Anweisungen können von Computerprogrammen zusammengestellt oder interpretiert werden, die unter Verwendung einer Vielzahl von Programmiersprachen und/oder -technologien hergestellt wurden, einschließlich unter anderem und entweder allein oder in Kombination JAVA, C, C++, C#, OBJECTIVE C, FORTRAN, PASCAL, JAVA SCRIPT, PYTHON, PERL und PL/SQL.
Die Haupteinheitensteuerung 104 kann mit verschiedenen Funktionen ausgestattet sein, durch die die Fahrzeuginsassen eine Verbindung mit der Haupteinheitensteuerung 104 herstellen können. Beispielsweise kann die Haupteinheitensteuerung 104 einen Audioeingang 114, der konfiguriert ist, Sprachbefehle von Fahrzeuginsassen über ein verbundenes Mikrofon 116 zu empfangen, und einen zusätzlichen Audioeingang 118, der konfiguriert ist, Audiosignale von verbundenen Vorrichtungen zu empfangen, umfassen. Bei dem zusätzlichen Audioeingang 118 kann es sich um eine physische Verbindung, wie etwa ein Stromkabel oder ein Glasfaserkabel, oder einen drahtlosen Eingang, wie etwa eine BLUETOOTH-Audioverbindung oder Wi-Fi-Verbindung, handeln. In einigen Beispielen kann der Audioeingang 114 konfiguriert sein, Audioverarbeitungsfunktionen bereitzustellen, wie etwa das Vorverstärken von niedrigen Signalen und das Umwandeln von analogen Eingängen in digitale Daten zum Verarbeiten durch den Prozessor 106.
Die Haupteinheitensteuerung 104 kann zudem einen oder mehrere Audioausgänge 120 zu einem Eingang eines Audioteilsystems 122 mit einer Audiowiedergabefunktionalität bereitstellen. In anderen Beispielen kann die Haupteinheitensteuerung 104 Plattformaudio über den Audioausgang 120 an einen Insassen durch die Verwendung eines oder mehrerer fest zugeordneter Lautsprecher (nicht veranschaulicht) bereitstellen. Der Audioausgang 120 kann beispielsweise von dem System erzeugte Töne. vorher aufgenommene Töne, Navigationsansagen, andere Systemansagen oder Warnsignale umfassen.
Das Audiomodul 122 kann einen Audioprozessor 124 enthalten, der konfiguriert ist, um verschiedene Operationen an Audioinhalten durchzuführen, die von einer ausgewählten Audioquelle 126 empfangen werden, und um Audio auf eine Plattform zu stellen, das von dem Audioausgang 120 der Haupteinheitssteuerung 104 empfangen wird.Die Audioprozessoren 124 können eine oder mehrere Rechenvorrichtungen sein, die Audio- und/oder Videosignale verarbeiten können, wie etwa ein Computerprozessor, ein Mikroprozessor, ein digitaler Signalprozessor oder eine beliebige andere Vorrichtung, eine Reihe von Vorrichtungen oder andere Mechanismen, die logische Operationen ausführen können. Der Audioprozessor 124 kann in Verbindung mit einem Speicher arbeiten, um Anweisungen auszuführen, die in dem Speicher gespeichert sind. Die Anweisungen können in Form von Software, Firmware, Computercode oder einer Kombination davon vorliegen und können, wenn sie von den Audioprozessoren 124 ausgeführt werden, eine Audioerkennung und eine Audioerzeugungsfunktionalität bereitstellen. Die Anweisungen können zudem eine Audiobereinigung (z. B. Rauschunterdrückung, Filterung usw.) vor dem Verarbeiten des empfangenen Audiosignals vorsehen. Der Speicher kann eine beliebige Form einer oder mehrerer Datenspeichervorrichtungen sein, wie etwa ein flüchtiger Speicher, ein nicht flüchtiger Speicher, ein elektronischer Speicher, ein magnetischer Speicher, ein optischer Speicher oder jede andere Form von Datenspeichervorrichtung.
Das Audioteilsystem kann zudem einen Audioverstärker 128 enthalten, der zum Empfangen eines verarbeiteten Signals von dem Audioprozessor 124 konfiguriert ist. Der Audioverstärker 128 kann eine beliebige Schaltung oder eine eigenständige Vorrichtung sein, die Audioeingangssignale von relativ kleiner Größe empfängt und ähnliche Audiosignale von relativ größerer Größe ausgibt. Der Audioverstärker 128 kann konfiguriert sein, um eine Wiedergabe über Fahrzeuglautsprecher 130 oder Kopfhörer (nicht dargestellt) bereitzustellen.
Die Audioquellen 126 können beispielsweise entschlüsselte amplitudenmodulierte (AM) oder frequenzmodulierte (FM) Radiosignale und Audiosignale von Audiowiedergaben von Compact Disks (CDs) oder Digital Versatile Disks (DVDs) umfassen. Die Audioquellen 126 können zudem Audiodaten umfassen, die von der Haupteinheitensteuerung 104 empfangen wurden, wie etwa durch die Haupteinheitensteuerung 104 erzeugte Audioinhalte, von Flash-Speicherlaufwerken entschlüsselte Audioinhalte, die mit einem USB-Teilsystem 132 (universeller serieller Bus) der Haupteinheitensteuerung 104 verbunden sind, und von dem zusätzlichen Audioeingang 118 durch die Haupteinheitensteuerung 104 geleitete Audioinhalte. Beispielsweise können die Audioquellen 126 als einige andere Beispiele zudem Wi-Fi-Streaming-Audio, USB-Streaming-Audio, BLUETOOTH-Streaming-Audio, Internet-Streaming-Audio, TV-Audio enthalten.
Die Haupteinheitensteuerung 104 kann eine Sprachschnittstelle 134 verwenden, um der Haupteinheitensteuerung 104 eine Freisprechschnittstelle bereitzustellen. Die Sprachschnittstelle 134 kann eine Spracherkennung von über das Mikrofon 116 empfangenen Audiodaten gemäß einer Standardgrammatik, die verfügbare Befehlsfunktionen beschreibt, und das Erzeugen von Sprachaufforderungen zur Ausgabe über das Audiomodul 122 unterstützen. Die Sprachschnittstelle 134 kann Techniken der probabilistischen Spracherkennung unter Verwendung der Standardgrammatik im Vergleich zur eingegebenen Sprache nutzen. In vielen Fällen kann die Sprachschnittstelle 134 eine Standard-Benutzerprofileinstellung zur Verwendung durch die Spracherkennungsfunktionen umfassen, um zu ermöglichen, dass die Spracherkennung so eingestellt ist, dass sie im Durchschnitt gute Ergebnisse bereitstellt, was zu positiven Erfahrungen für die maximale Anzahl anfänglicher Benutzer führt. In einigen Fällen kann das System konfiguriert sein, die durch eine Eingangswähleinheit vorgegebene Audioquelle zeitweise stummzuschalten oder anderweitig zu überspielen, wenn eine Audioaufforderung durch die Haupteinheitensteuerung 104 ausgegeben werden kann und eine andere Audioquelle 126 zur Wiedergabe ausgewählt ist.
Das Mikrofon 116 kann zudem von der Haupteinheitensteuerung 104 verwendet werden, um das Vorhandensein von Gesprächen zwischen Fahrzeuginsassen in dem Fahrzeuginnenraum zu erfassen. In einem Beispiel kann die Haupteinheitensteuerung 104 eine Sprachaktivitätserfassung durchführen, indem von dem Mikrofon 116 empfangene Audioabtastwerte auf einen Frequenzbereich gefiltert werden, in dem sich in der Regel erste Sprachformanten befinden (z. B. zwischen 240 und 2400 Hz), und die Ergebnisse dann auf einen Klassifizierungsalgorithmus angewendet werden, der konfiguriert ist, um die Abtastwerte entweder als Sprache oder als Nicht-Sprache zu klassifizieren. Der Klassifizierungsalgorithmus kann verschiedene Arten von Algorithmen künstlicher Intelligenz verwenden, wie etwa Mustervergleichsklassifizierer, K-Nächsten-Nachbar-Klassifizierer als einige Beispiele.
Die Haupteinheitensteuerung 104 kann zudem Eingaben von Bedienelementen 136 einer Mensch-Maschine-Schnittstelle (human-machine interface - HMI) empfangen, die konfiguriert ist, eine Interaktion zwischen Insassen und Fahrzeug 102 bereitzustellen. Beispielsweise kann die Haupteinheitensteuerung 104 mit einer oder mehreren Schaltflächen oder anderen HMI-Bedienelementen eine Schnittstelle bilden, die konfiguriert sind, Funktionen an der Haupteinheitensteuerung 104 aufzurufen (z. B. Audiotasten am Lenkrad, eine Sprechtaste, Bedienelemente auf der Armaturentafel usw.). Die Haupteinheitensteuerung 104 kann zudem eine oder mehrere Anzeigen 138 antreiben oder anderweitig damit kommunizieren, die konfiguriert sind, über eine Videosteuerung 140 eine visuelle Ausgabe an Fahrzeuginsassen bereitzustellen. In einigen Fällen kann es sich bei der Anzeige 138 um einen Touchscreen handeln, der zudem konfiguriert ist, berührungsbasierte Eingaben des Benutzers über die Videosteuerung 140 zu empfangen, wohingegen in anderen Fällen die Anzeige 138 lediglich eine Anzeige ohne die Möglichkeit zur berührungsbasierten Eingabe sein kann.
Die Haupteinheitensteuerung 104 kann zudem konfiguriert sein, um über ein oder mehrere fahrzeuginterne Netzwerke 142 mit anderen Komponenten des Fahrzeugs 102 zu kommunizieren. Die fahrzeuginternen Netzwerke 142 können beispielsweise eines oder mehrere der folgenden umfassen: ein Fahrzeug-CAN (controller area network), ein Ethernet-Netzwerk oder eine mediengebundene Systemübertragung (media oriented system transfer - MOST). Durch die fahrzeuginternen Netzwerke 142 kann die Haupteinheitensteuerung 104 mit anderen Systemen in dem Fahrzeug 102 kommunizieren, wie etwa einer Telematiksteuerung 144 mit einem eingebetteten Modem 145 (bei einigen Konfigurationen unter Umständen nicht vorhanden), einem globalen Positionsbestimmungssystemmodul (GPS) 146, das konfiguriert ist, den aktuellen Standort und die Fahrtrichtung des Fahrzeugs 102 bereitzustellen, und verschiedenen Fahrzeugsteuerungen (ECU) 148, die konfiguriert sind, mit der Haupteinheitensteuerung 104 zusammenzuarbeiten. Als einige nicht einschränkende Möglichkeiten können die Fahrzeug-ECU 148 ein Antriebsstrangsteuermodul, das konfiguriert ist, die Betriebskomponenten des Motors zu steuern (z. B. Leerlaufregler, Komponenten der Kraftstoffzufuhr, Komponenten zur Emissionssteuerung usw.), und die Betriebskomponenten des Motors zu überwachen (z. B. Status von Diagnosecodes des Motors); ein Karosseriesteuermodul, das konfiguriert ist, unterschiedliche Funktionen zur Leistungssteuerung zu verwalten, wie etwa Außenbeleuchtung, Innenraumbeleuchtung, schlüsselloser Zugang, Fernstart, und den Status von Zugangspunkten zu überprüfen (z. B. Schließstatus der Motorhaube, der Türen und/oder des Kofferraums des Fahrzeugs 102); eine Funksprechvorrichtung, die konfiguriert ist, mit Schlüsselanhängern oder anderen lokalen Vorrichtungen des Fahrzeugs 102 zu kommunizieren; und ein Klimasteuerungsverwaltungsmodul, das konfiguriert ist, Heiz- und Kühlsystemkomponenten zu steuern und zu überwachen (z. B. Steuerung von Kompressorkupplung und Gebläselüfter, Temperatursensorinformationen usw.), umfassen.
Wie veranschaulicht, können das Audiomodul 122 und die HMI-Bedienelemente 136 über ein erstes fahrzeuginternes Netzwerk 142-A mit der Haupteinheitensteuerung 104 und die Telematiksteuerung 144, das GPS-Modul 146 und die Fahrzeug-ECU 148 über ein zweites fahrzeuginternes Netzwerk 142-B mit der Haupteinheitensteuerung 104 kommunizieren. In anderen Beispielen kann die Haupteinheitensteuerung 104 mit mehr oder weniger fahrzeuginternen Netzwerken 142 verbunden sein. Zusätzlich oder alternativ können ein oder mehrere HMI-Bedienelemente 136 oder andere Komponenten über andere fahrzeuginterne Netzwerke 142, die von den abgebildeten Netzwerken abweichen, oder direkt ohne Verbindung zu einem fahrzeuginternen Netzwerk 142 mit der Haupteinheitensteuerung 104 verbunden sein.
Die Haupteinheitensteuerung 104 kann zudem konfiguriert sein, mit mobilen Vorrichtungen 152 der Fahrzeuginsassen zu kommunizieren. Bei den mobilen Vorrichtungen 152 kann es sich um beliebige verschiedener Arten von tragbaren Rechenvorrichtungen handeln, wie etwa Mobilfunktelefone, Tablet-Computer, Smartwatches, Laptop-Computer, tragbare Musikwiedergabevorrichtungen oder andere Vorrichtungen, die zur Kommunikation mit der Haupteinheitensteuerung 104 in der Lage sind. In vielen Beispielen kann die Haupteinheitensteuerung 104 einen drahtlosen Sendeempfänger 150 (z. B. ein BLUETOOTH-Modul, einen ZIGBEE-Sendeempfänger, einen WLAN-Sendeempfänger, einen IrDA-Sendeempfänger, einen RFID-Sendeempfänger usw.) umfassen, der konfiguriert ist, mit einem kompatiblen drahtlosen Sendeempfänger 154 der mobilen Vorrichtung 152 zu kommunizieren. Zusätzlich oder alternativ kann die Haupteinheitensteuerung 104 über eine drahtgebundene Verbindung mit der mobilen Vorrichtung 152 kommunizieren, wie etwa über eine USB-Verbindung zwischen der mobilen Vorrichtung 152 und dem USB-Teilsystem 132. In einigen Beispielen kann die mobile Vorrichtung 152 batteriebetrieben sein, während die mobile Vorrichtung 152 in anderen Fällen zumindest einen Teil ihrer Leistung über die drahtgebundene Verbindung von dem Fahrzeug 102 bezieht.
Ein Kommunikationsnetzwerk 156 kann mit dem Kommunikationsnetzwerk 156 verbundenen Vorrichtungen Kommunikationsdienste, wie etwa paketvermittelte Netzwerkdienste (z. B. Internetzugang, VoIP-Kommunikationsdienste), bereitstellen. Ein Beispiel für ein Kommunikationsnetzwerk 156 kann ein Mobilfunknetz umfassen. Mobile Vorrichtungen 152 können eine Netzwerkkonnektivität zum Kommunikationsnetzwerk 156 über ein Vorrichtungsmodem 158 der mobilen Vorrichtung 152 bereitstellen. Um die Kommunikation über das Kommunikationsnetzwerk 156 zu ermöglichen, können mobile Vorrichtungen 152 mit einzigartigen Vorrichtungskennzeichen (z. B. Nummern für mobile Vorrichtungen (mobile device numbers - MDNs), IP-(Internet Protocol)Adressen usw.) assoziiert sein, um die Kommunikation der mobilen Vorrichtungen 152 über das Kommunikationsnetzwerk 156 zu identifizieren. In einigen Fällen können Insassen des Fahrzeugs 102 oder Vorrichtungen mit der Berechtigung zum Verbinden mit der Haupteinheitensteuerung 104 durch die Haupteinheitensteuerung 104 gemäß den Daten 160 zu gekoppelten Vorrichtungen identifiziert werden, die in dem Speichermedium 112 gepflegt werden. Die Daten 160 zu gekoppelten Vorrichtungen können beispielsweise die einzigartigen Vorrichtungskennzeichen der mobilen Vorrichtungen 152 anzeigen, die zuvor mit der Haupteinheitensteuerung 104 des Fahrzeugs 102 gekoppelt wurden, so dass sich die Haupteinheitensteuerung 104 ohne Eingreifen des Benutzers automatisch erneut mit den mobilen Vorrichtungen 152 verbinden kann, auf die in den Daten 160 zu gekoppelten Vorrichtungen verwiesen wird.
Wenn eine mobile Vorrichtung 152, die Netzwerkkonnektivität unterstützt, mit der Haupteinheitensteuerung 104 gekoppelt und verbunden wird, kann die mobile Vorrichtung 152 der Haupteinheitensteuerung 104 das Verwenden der Netzwerkkonnektivität des Vorrichtungsmodems 158 ermöglichen, um über das Kommunikationsnetzwerk 156 mit den verschiedenen entfernten Rechenvorrichtungen zu kommunizieren. In einem Beispiel kann die Haupteinheitensteuerung 104 einen Daten-über-Sprache-Plan oder einen Datenplan der mobilen Vorrichtung 152 zum Kommunizieren von Informationen zwischen der Haupteinheitensteuerung 104 und dem Kommunikationsnetzwerk 156 nutzen. Zusätzlich oder alternativ kann die Haupteinheitensteuerung 104 die Telematiksteuerung 144 verwenden, um Informationen zwischen der Haupteinheitensteuerung 104 und dem Kommunikationsnetzwerk 156 zu kommunizieren, ohne dabei Kommunikationseinrichtungen der mobilen Vorrichtung 152 zu verwenden.
Ähnlich der Haupteinheitensteuerung 104 kann die mobile Vorrichtung 152 einen oder mehrere Prozessoren 185 enthalten, die konfiguriert sind, Anweisungen von mobilen Anwendungen 174 auszuführen, die von einem Speichermedium 188 der mobilen Vorrichtung 152 in einen Speicher 186 der mobilen Vorrichtung 152 geladen werden. In einigen Beispielen können die mobilen Anwendungen 174 konfiguriert sein, mit der Haupteinheitensteuerung 104 über den drahtlosen Sendeempfänger 154 und mit anderen Netzwerkdiensten über das Vorrichtungsmodem 158 zu kommunizieren.
Jeder der digitalen Assistentendienste 162, des Identitätsdienstes 164 und des Suchoptimierungsdienstes 166 kann verschiedene Arten von Rechenvorrichtungen enthalten, beispielsweise eine Computerarbeitsstation, einen Server, einen Desktop-Computer, eine virtuelle Serverinstanz, die von einem Mainframe-Server ausgeführt wird, oder ein anderes Computersystem und/oder eine andere Rechenvorrichtung, wie etwa Cloud-Server, virtuelle Server und/oder Dienste oder Software. Ähnlich der Haupteinheitensteuerung 104 können die eine oder mehreren Vorrichtungen des digitalen Assistenzdienstes 162, des Identitätsdienstes 164 und des Suchoptimierungsdienstes 166 jeweils einen Speicher enthalten, in dem computerausführbare Anweisungen gepflegt werden können, wobei die Anweisungen von einem oder mehreren Prozessoren der Vorrichtungen ausführbar sein können. Es sei auch angemerkt, dass der Identitätsdienst 164 laut Darstellung zwar cloudbasiert ist, in anderen Beispielen sich der Identitätsdienst 164 jedoch in dem Fahrzeug 102 befinden kann. In noch weiteren Beispielen können sich Identitätsdienste 164 in dem Fahrzeug 102 und in der Cloud befinden und kann das Fahrzeug 102 die Fähigkeit aufweisen, eines oder beide zu verwenden, um Identitätsbestimmungen durchzuführen.
Ein digitaler Assistent kann sich auf einen Software-Agenten beziehen, der zum Ausführen von Aufgaben oder Diensten für eine Person ausgelegt ist. In einigen Beispielen können digitale Assistenten Spracheingaben von einem Benutzer empfangen, die Spracheingaben in Anfragen für Aktionen umwandeln, die Aktionen ausführen und Ergebnisse der Aktionen an den Benutzer zurückgeben. Mögliche Aktionen, die von den digitalen Assistenten ausgeführt werden können, können auf der Grundlage einer Sprachanfrage das Bereitstellen von Suchergebnissen, das Bestellen von Waren oder Dienstleistungen, das Auswählen von Medien für die Wiedergabe, das Anpassen von Einstellungen für die Heimautomatisierung usw. sein.
Die digitalen Assistenzdienste 162 umfassen verschiedene cloudbasierte virtuelle Assistenten, bei denen es sich um Software-Agenten handelt, die zum Ausführen von Aufgaben oder Diensten für eine Einzelperson konzipiert sind. Als einige Beispiele können die digitalen Assistentendienste 162 den von Apple, Inc., Cupertino, Kalifornien, bereitgestellten digitalen Assistenten Siri, den von Microsoft Corp., Redmond, Washington, bereitgestellten digitalen Assistenten Cortana und den von Amazon.com Inc., Seattle, Washington, bereitgestellten digitalen Assistenten Alexa umfassen.
Die digitalen Assistenten-Agenten 168 können clientseitige im Fahrzeug verbaute Software umfassen, die auf dem Speicher 112 der Haupteinheitensteuerung 104 installiert ist und konfiguriert ist, um Insassen des Fahrzeugs 102 eine digitale Assistentenfunktionalität bereitzustellen. In einigen Beispielen können die digitalen Assistenten-Agenten 168 eigenständig sein, während in anderen Fällen die digitalen Assistenten-Agenten 168 vernetzte Komponenten sein können, die in der Haupteinheitensteuerung 104 installiert sind, die konfiguriert ist, um über das Kommunikationsnetz 156 mit cloudbasierten digitalen Assistenzdiensten 162 zu kommunizieren.
Der Suchmanager 170 kann clientseitige im Fahrzeug verbaute Software umfassen, die auf dem Speicher 112 der Haupteinheitensteuerung 104 installiert ist und konfiguriert ist, um Insassen des Fahrzeugs 102 eine Suchanfragenverwaltungsfunktion bereitzustellen. Beispielsweise kann der Suchmanager 170 Anfragen von den Fahrzeuginsassen empfangen, z.B. über das Mikrofon 116 und in einigen Fällen unter Verwendung der Dienste der Sprachschnittstelle 134, um gesprochene Wörter in Text umzuwandeln. Der Suchmanager 170 kann zudem eine lokale Suchfunktion als Reaktion auf den Empfang der Suche ausführen, um anfängliche Suchergebnisse bereitzustellen, die digitalen Assistenten 168 verwenden, um die digitale Assistentenfunktion zu verwenden, um zusätzliche Ergebnisse für die Anfrage bereitzustellen, die Suchergebnisse zu verarbeiten und zu optimieren, einschließlich des verzögerten Ladens der zusätzlichen Ergebnisse von den digitalen Assistenten 168, und die Ergebnisse dem Insassen darzustellen. Der Suchmanager 170 kann zudem konfiguriert sein, die Fähigkeit zum verzögerten Laden zu nutzen, um mit dem Darstellen von Ergebnissen zu beginnen, während die parallelen Ergebnisse nicht eingetroffen sind oder gerade eingehen oder noch nicht sortiert sind.
Der Suchoptimierungsdienst 166 kann eine Funktionalität zum Sortieren, Auswählen, Ändern oder anderweitigen Verbessern von rohen Suchergebnissen enthalten, um die Relevanz der Ergebnisse für einen Benutzer zu verbessern. In einem Beispiel kann der Suchoptimierungsdienst 166 gemäß früheren Suchen und/oder anderen Suchanfragen trainiert werden, die für den Benutzer relevant sind. Der Suchoptimierungsdienst 166 kann eine Suchoptimierung an Suchergebnissen durchführen, die auf einem oder mehreren der folgenden Faktoren beruhen: (a) Unterstützung natürlicher Sprache; (b) Subjektivität; (c) Synonymie; (d) Homonymie; (e) Laufzeithäufigkeit; (f) Relevanzmodelle; (g) durchgehende Systemleistung; (h) Ergebnisaufstellungen; und (i) dynamisches Zusammenführen von cloudbasierten Ergebnissen mit lokalen Ergebnissen zur Laufzeit. In einigen Beispielen kann der Suchmanager 170 die Dienste des Suchoptimierungsdienstes 166 nutzen, um die Suchergebnisse zum Darstellen für die Insassen zu optimieren.
Die Haupteinheitensteuerung 104 kann eine Vorrichtungsverknüpfungsschnittstelle 172 umfassen, um die Integration von Funktionalität der mobilen Anwendungen 174, die konfiguriert sind, um mit einem Vorrichtungsverknüpfungsanwendungskern 176, der von der mobilen Vorrichtung 152 ausgeführt wird, zu kommunizieren, zu ermöglichen. In einigen Beispielen können die mobilen Anwendungen 174, die eine Kommunikation mit der Vorrichtungsverknüpfungsschnittstelle 172 unterstützen, die Funktionalität des Vorrichtungsverknüpfungsanwendungskerns 176 statisch mit der binären Darstellung der mobilen Anwendungen 174 verknüpfen oder anderweitig in diese integrieren. In anderen Beispielen können die mobilen Anwendungen 174, die eine Kommunikation mit der Vorrichtungsverknüpfungsschnittstelle 172 unterstützen, auf eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (Application Programming Interface - API) eines gemeinsamen oder getrennten Vorrichtungsverknüpfungsanwendungskerns 176 zugreifen, um die Kommunikation mit der Vorrichtungsverknüpfungsschnittstelle 172 zu ermöglichen.
Die Integration von Funktionalität, die von der Vorrichtungsverknüpfungsschnittstelle 172 bereitgestellt wird, kann beispielsweise die Fähigkeit mobiler Anwendungen 174, die von der Mobilvorrichtung 152 ausgeführt werden, zusätzliche Sprachbefehle in die Grammatik von über die Sprachschnittstelle 134 verfügbaren Befehlen zu integrieren, umfassen. Beispielsweise können unter Verwendung der Vorrichtungsverbindungsschnittstelle 172 zusätzliche digitale Assistenten, die für die mobile Vorrichtung 152 verfügbar sind, zur Verwendung durch die Haupteinheitensteuerung 104 verfügbar gemacht werden.
Die Vorrichtungsverknüpfungsschnittstelle 172 kann zudem den mobilen Anwendungen 174 über die fahrzeuginternen Netzwerke 142 Zugriff auf Fahrzeuginformationen bereitstellen, die der Haupteinheitensteuerung 104 zur Verfügung stehen. Die Vorrichtungsverknüpfungsschnittstelle 172 kann zudem den mobilen Anwendungen 174 Zugriff auf die Fahrzeuganzeige 138 gewähren. Ein Beispiel für eine Vorrichtungsverknüpfungsschnittstelle 172 kann die SYNC-APPLINK-Komponente des SYNC-Systems darstellen, das durch die Ford Motor Company, Dearborn, Michigan, bereitgestellt wird. Andere Beispiele für Vorrichtungsverknüpfungsschnittstellen 172 können MIRRORLINK, APPLE CARPLAY und ANDROID AUTO sein.
Die mobile Vorrichtung 152 kann konfiguriert sein, Identitätsinformationen 178 von der mobilen Vorrichtung 152 der Haupteinheitensteuerung 104 bereitzustellen. In einem Beispiel können die Identitätsinformationen 178 Schlüssel oder andere für einen Benutzer spezifische Informationen enthalten, die in dem Speicher 188 der mobilen Vorrichtung 152 gespeichert sind. In einem anderen Beispiel können die Identitätsinformationen 178 Passcode, Biometrie oder andere Informationen enthalten, die von einem Benutzer der mobilen Vorrichtung 152 empfangen wurden.
Der Identitätsprozessor 180 kann im Fahrzeug verbaute Software umfassen, die zum Verwalten der Ermittlung von Identitäten von Fahrzeuginsassen konfiguriert ist, die Suchanfragen an den Suchmanager 170 stellen. Der Identitätsprozessor 180 kann Daten, wie etwa die Identitätsinformation 178, verwenden, um eine Identität eines Fahrzeuginsassen zu bestimmen, der eine Suchabfrage initiiert.
Der Identitätsdienst 164 kann verschiedene vernetzte Dienste zum Verwalten elektronischer oder digitaler Identitäten umfassen. Beispielsweise kann der Identitätsdienst 164 Benutzeranmeldeinformationen erfassen und aufzeichnen, eine Datenbank von Benutzeridentitäten verwalten und die Zuweisung und Entfernung von Zugriffsberechtigungen der Benutzer für verwaltete Ressourcen verwalten. Der Identitätsdienst 164 kann dementsprechend verwendet werden, um Vorgänge wie Authentifizierung und Validierung der Identität eines Benutzers und Bestätigung, dass ein Benutzer Zugriff auf einen bestimmten Dienst hat, durchzuführen. Der Identitätsprozessor 180 kann mit dem Identitätsdienst 164 kommunizieren, um die Identität eines Fahrzeuginsassen zu bestätigen, der eine Anfrage vornimmt, und um zudem die Personalisierung der von dem Suchmanager 170 als Reaktion auf die Verarbeitung einer Suchanfrage durchgeführten Suchergebnisoptimierungen zu unterstützen.
2 veranschaulicht ein beispielhaftes Datenflussdiagramm 200 für das Verarbeiten von dem Vorausladen und verzögerten Laden von Ergebnisse von im Fahrzeug verbauten Sprachsuchen unter Verwendung eines oder mehrerer digitaler Assistentendienste. In einem Beispiel kann das Datenflussdiagramm 200 unter Verwendung des Systems 100, das vorstehend ausführlich erörtert ist, durchgeführt werden.
Wie gezeigt, wird bei 202 eine Sprachsuchanfrage an das Fahrzeug 102 empfangen. In einem Beispiel kann ein Fahrzeuginsasse verlangen, dass bestimmte Informationen angezeigt werden, beispielsweise das beste lokale Restaurant für Sushi oder die Verfügbarkeit von Parkplätzen in einem lokalen Parkhaus. Bei 204 wird die empfangene Sprache in eine für die Suche geeignete Form übersetzt. In einigen Fällen kann diese Übersetzung die Sprachschnittstelle 134 umfassen, die probabilistische Spracherkennungstechniken verwendet, die im Vergleich zu der eingegebenen Sprache verwendet werden, um eine Textdarstellung der Eingabe zu bestimmen.
Bei 206 führt das Fahrzeug 102 die Suche 206 durch. Bemerkenswerterweise kann diese Suche die Verwendung mehrerer digitaler Assistenten umfassen, sowohl lokal für das Fahrzeug 102 als auch entfernt von dem Fahrzeug 102. Im Allgemeinen kann eine anfängliche Suche lokal durchgeführt werden, während der vernetzte digitale Assistent mit dem sprechenden Insassen interagiert. Parallel zu einer anfänglichen lokalen Suche können die vernetzten digitalen Assistenten eine parallele Suche mit entsprechenden Cloudkomponenten ausführen und historische Suchergebnisse und Suchergebnisse nach Relevanz laden. In dem veranschaulichten Beispiel umfasst die Suche das Senden der Eingabeanfrage an vier digitale Assistenten-Agenten 168, von denen zwei vernetzte Agenten sind, die mit entfernten digitalen Assistentendiensten 162 kommunizieren, und von denen zwei lokale digitale Assistenten-Agenten 168 sind, die unter Verwendung der Rechenressourcen des Fahrzeugs 102 arbeiten. Genauer gesagt, kommuniziert der digitale Assistentenagent 168A über das Kommunikationsnetz 156 mit dem digitalen Assistentendienst 162A und kommuniziert der digitale Assistentagent 168B über das Kommunikationsnetz 156 mit dem digitalen Assistentendienst 162B. Die digitalen Assistenten-Agenten 168C und 168D verarbeiten die Eingabeanfrage lokal. Es sei angemerkt, dass dies nur ein Beispiel ist und in anderen Fällen mehr oder weniger digitale Assistenten-Agenten 168 verwendet werden können. Beispielsweise können mehr oder weniger digitale Assistenten-Agenten 168 lokal in dem Fahrzeug vorhanden sein, und es können mehr oder weniger digitale Assistenten-Agenten 168 vorhanden sein, die mit entfernten Diensten kommunizieren.
Insbesondere können die vernetzten digitalen Assistenten aufgrund der erhöhten Verarbeitungs-, Speicher- und zugreifbaren Datenressourcen, die den digitalen Assistentendiensten 162 zur Verfügung stehen, bessere oder detailliertere Ergebnisse liefern als die lokal in dem Fahrzeug 102 verfügbaren Ressourcen. Die Latenz zwischen dem Anfordern der Ergebnisse und dem Empfangen der Ergebnisse kann jedoch für die vernetzten digitalen Assistenten im Vergleich zu den digitalen Assistenten, die lokal für das Fahrzeug 102 ausführen, größer sein. Wie in dem Diagramm 200 gezeigt, bezeichnen die gestrichelten Linien in dem Rest des Diagramms den Pfad für die von den lokalen digitalen Assistenten empfangenen Ergebnisse, während die durchgezogenen Linien in dem Rest des Diagramms den Pfad für die von den vernetzten digitalen Assistenten empfangenen Ergebnisse bezeichnen.
Zuerst werden die Ergebnisse von den lokalen digitalen Assistenten 168C und 168D in Reaktion auf die Suche bei 206 empfangen. Diese anfänglichen Ergebnisse werden bei 208 verarbeitet. Beispielsweise können bei 208 die anfänglichen Ergebnisse von mehreren lokalen digitalen Assistenten 168 dedupliziert oder auf andere Weise zu einer einheitlichen Ergebnisliste zusammengefasst sein. Bei 210 können diese Ergebnisse optimiert werden. Beispielsweise können die Reihenfolge und die Sichtbarkeit der Ergebnisse auf Grundlage historischer Erkenntnisse, Relevanzbestimmungen oder anderer Faktoren, die zum Anpassen der Reihenfolge verwendet werden können, oder dessen verbessert werden, ob Elemente sogar in den Ergebnissen enthalten sind. Die Suchoptimierung kann auf einem oder mehreren der folgenden Faktoren beruhen: (i) Unterstützung natürlicher Sprache; (ii) Subjektivität; (iii) Synonymie; (iv) Homonymie; (v) Laufzeithäufigkeit; (vi) Relevanzmodelle; (vii) durchgehende Systemleistung; und/oder (viii) Ergebnisaufstellungen. Diese Ergebnisse werden dann bei 212 in ein Format übersetzt, das geeignet ist, Insassen des Fahrzeugs 102 bereitgestellt zu werden. Beispielsweise kann ein bestes Ergebnis in einen Text zur Anzeige oder Eingabe in einen Text-zu-Sprache-Algorithmus übersetzt werden oder kann ein Satz Ergebnisse in ein Listenformat zur Auswahl durch einen Fahrzeugführer formatiert werden.
Bei 214 werden die übersetzten Ergebnisse an die HMI des Fahrzeugs 102 gesendet. Beispielsweise können die Ergebnisse der Anzeige 138 bereitgestellt werden. In einem anderen Beispiel können die Ergebnisse dem Audioteilsystem 122 bereitgestellt werden, nachdem sie von Text zu Geschwindigkeit über die Sprachschnittstelle 134 verarbeitet wurden. Diese anfänglichen Ergebnisse können dem Insassen bei 216 dargestellt werden.
Zurück zu dem Ablauf der vernetzten digitalen Assistenten können bei 206 vernetzte Ergebnisse empfangen werden. Diese Ergebnisse können historische Suchergebnisse enthalten, die auf Ergebnisse hinweisen, die für die gleichen oder ähnliche Anfragen bereitgestellt wurden (in einigen Fällen wurden diese Ergebnisse für den gleichen Insassen bereitgestellt, um die verwendeten Identitätsdienste zu bestimmen, die nachstehend ausführlicher erörtert werden), sowie Suchergebnisse sortiert nach Relevanz. Bei 218 werden die historischen Ergebnisse verarbeitet und bei 220 werden die Relevanzergebnisse verarbeitet. Diese Verarbeitung bei 218 und 220 kann beispielsweise eine Deduplikation oder eine andere Kombination von Ergebnissen in einer einzigen einheitlichen Auflistung umfassen.
Wiederum werden die Suchergebnisse bei 210 optimiert, jedoch diesmal einschließlich der Ergebnisse von den vernetzten digitalen Assistenten. Darüber hinaus kann die Optimierung bei 210 (z. B. eine erneute Optimierung) zudem die Durchführung der cloudbasierten Suchoptimierung bei 222 umfassen. Diese erneute Optimierung kann Ergebnisse enthalten, die dem Benutzer gegenwärtig für eine nahtlose Benutzererfahrung dargestellt werden. Wenn sich das Verfahren beispielsweise in der Mitte der Anzeige der Auswahl zwei der lokalen Agentenliste befindet, kann die erneute Optimierung den Rest von Auswahl zwei, der nicht dargestellt wurde, verbessern (beispielsweise, um eine bessere Formulierung zu erhalten), und kann die Auswahlmöglichkeiten ab drei vollständig ersetzen, ohne dass der Benutzer merkt, dass sich nachfolgende Auswahlmöglichkeiten spontan geändert haben. Da bei 206 zusätzliche Ergebnisse empfangen werden, kann dieser Schritt in einer einzelnen Liste, die dargestellt wird, mehrere Male auftreten. In einem Beispiel können zu Kriterien zum Eingrenzen der Suche ein oder mehrere der folgenden gehören: (i) Unterstützung natürlicher Sprache; (ii) Subjektivität; (iii) Synonymie; (iv) Homonymie; (v) Laufzeithäufigkeit; (vi) Relevanzmodelle; (vii) durchgehende Systemleistung; (viii) Ergebnisaufstellungen; und (ix) dynamisches Zusammenführen von cloudbasierten Ergebnissen mit lokalen Ergebnissen zur Laufzeit; (x) verzögertes Laden und dynamisches Zusammenführen zur Laufzeit auf Grundlage von anfänglichen Kundenreaktionen; und (xi) ein durchgehende Rahmen, der dadurch die Latenz von Sprachsuchergebnissen verringert, die dargestellt werden. In einem Beispiel kann der Optimierungsalgorithmus die Daten auf ein einzelnes Ergebnis oder einen Satz Ergebnisse eingrenzen oder anderweitig genau festlegen. Diese optimierten Ergebnisse werden bei 212 erneut übersetzt und dann als optimierte Suchergebnisse bei 224 an die Fahrzeug-HMI zum Darstellen als Suchergebnisse der verzögerten Suche bei 226 gesendet. Dementsprechend wird die mit der Verwendung der entfernten digitalen Assistentendienste 162 verbundene Latenz durch die anfänglichen Ergebnisse maskiert, die durch die lokale Suche schneller bereitgestellt werden, wodurch die Latenz von Sprachsuchergebnissen, die dargestellt werden, verbessert wird.
3 veranschaulicht ein beispielhaftes Datenflussdiagramm 300 für das Identitätsverarbeiten für eine Verwendung bei dem Vorausladen und verzögerten Laden von Ergebnissen von im Fahrzeug verbauten Sprachsuchen. Das Diagramm 300 zeigt dementsprechend zusätzliche Details der vorstehend beschriebenen Verarbeitung in Bezug auf die Identitätsaspekte der Bereitstellung von Suchergebnissen. In einem Beispiel kann die fahrzeuginterne Identitätsverarbeitung, die unter Bezugnahme auf das Diagramm 300 beschrieben ist, durch Rechenelemente der Haupteinheitensteuerung 104 ausgeführt werden, während die Cloud-Identitätsverarbeitung durch Rechenelemente des Identitätsdienstes 164 oder anderer cloudbasierter Rechenkomponenten ausgeführt werden kann.
Wie vorstehend erörtert, kann eine Sprachsuchanfrage 202 empfangen werden. Zusätzlich zu dem Verarbeiten der Wörter der Sprachsuchanfrage 202 kann die Sprachsuchanfrage 202 zudem zum Identifizieren des Sprechers verwendet werden. Bei 302 kann das Fahrzeug 102 eine Sprachidentitätsverarbeitung durchführen, um den Sprecher zu identifizieren. Beispielsweise kann der Benutzer unter Verwendung von im Vorfeld gespeicherten stimmlichen Fingerabdruckdaten identifiziert werden. Es können auch andere Kanäle zum Bestimmen der Identität verwendet werden. Beispielsweise kann der Benutzer unter Verwendung einer Kamera über visuelle Biometrie identifiziert werden, und/oder über einen Fingerabdruckscanner oder einen anderen biometrischen Sensor. Bei 304 kann das Fahrzeug 102 eine Vorrichtungsidentitätsverarbeitung durchführen, beispielsweise über die Erkennung eines einem Benutzer zugewiesenen Schlüsselanhängers oder über Identitätsinformationen 178, die von der mobilen Vorrichtung 152 eines Benutzers empfangen werden. Bei 306 kann das Fahrzeug 102 eine profilbasierte Identitätsverarbeitung durchführen, z. B. auf Grundlage der Biometrie des Benutzers, Sitzsensorinformationen, verwendeter Unterhaltungseinstellungen, einem Fahrprofil des Benutzers, einem Navigationsprofil einschließlich Zielen, die von dem Benutzer frequentiert werden oder für den Benutzer spezifisch sind, und so weiter. Bei 308 kann das Fahrzeug 102 eine HMI-basierte Identitätsverarbeitung durchführen, einschließlich beispielsweise des Empfangs eines Passcodes oder anderer identifizierender Informationen über das HMI des Fahrzeugs 102.
Um eine Person genau zu identifizieren, kann eine Multifaktoridentifikation mit einem oder mehreren dieser Kanäle verwendet werden. Jeder dieser Kanäle kann die Ergebnisse für das Voridentitätsverarbeiten bei 310 senden. Das Voridentitätsverarbeiten kann einen Algorithmus verwenden, um eine Person unter Verwendung eines oder mehrerer Identitätskanäle in Abhängigkeit von den Merkmalsanforderungen zu identifizieren. Beispielsweise kann ein Merkmal nur einen Identitätskanal verwenden, um einen Benutzer zu identifizieren, während andere Merkmale zwei oder mehr Kanäle nutzen können, um einen Benutzer genauer zu identifizieren. In einigen Fällen kann die Voridentitätsverarbeitung mit dem bei 312 gezeigten Identitätsdienst 164 interagieren, um den Fahrzeuginsassen zu identifizieren. Beispielsweise kann der Identitätsdienst 164 einen Identitätsdatenspeicher 314 verwenden, um die durch die Kanäle identifizierten Identitätsmerkmale mit einer oder mehreren im Datenspeicher 314 gespeicherten Benutzeridentitäten abzugleichen. Abhängig von den verwendeten Kanälen ist es möglich, dass die Voridentitätsverarbeitung mehr als einen möglichen Benutzer zurückgibt.
Wenn die Voridentitätsverarbeitung 310 mehr als eine mögliche Identität ergibt, kann die Voridentitätsverarbeitung 310 die identifizierten Benutzerinformationen an die Identitätsverarbeitung 316 weiterleiten. Die Identitätsverarbeitung 316 kann zusätzliche Algorithmen verwenden, um die Liste genauer auf eine eindeutige Identität einzugrenzen. Wenn die Identitätsverarbeitung 316 nicht in der Lage ist, auf eine einzelne Identität einzugrenzen, kann die Identitätsverarbeitung 316 versuchen, den Benutzer mit einem Pseudonamen zu identifizieren (z. B. eine Rolle wie Fahrzeugführer, Beifahrer, Angestellter usw.). Wenn die Identitätsverarbeitung 316 nicht einmal einen Pseudonamen identifizieren kann, kann der Benutzer als anonym identifiziert werden, und Informationen bezüglich des Fehlers können in dem Identitätsspeicher protokolliert werden. Wie bei der Voridentitätsverarbeitung, kann die Identitätsverarbeitung auch mit der cloudbasierten Identitätsentscheidungsverarbeitung 312 des Identitätsdienstes 164 zum Identifizieren der Benutzer interagieren.
4 veranschaulicht ein beispielhaftes Datenflussdiagramm 400 zum Verwenden der in 3 gezeigten Identitätsverarbeitung für eine Verwendung bei dem Vorausladen und verzögerten Laden von Ergebnissen von im Fahrzeug verbauten Sprachsuchen. Das Diagramm 400 zeigt dementsprechend zusätzliche Details der vorstehend beschriebenen Verarbeitung in Bezug auf die Verwendung der Identitätsaspekte zum Bereitstellen von Suchergebnissen. In einem Beispiel kann die fahrzeuginterne digitale Assistentenverarbeitung, die unter Bezugnahme auf das Diagramm 400 beschrieben ist, durch Rechenelemente der Haupteinheitensteuerung 104 ausgeführt werden, während die digitale Cloud-Assistentenverarbeitung durch Rechenelemente der digitalen Assistentendienste 162 oder anderer cloudbasierter Rechenkomponenten ausgeführt werden kann.
Bei 402 wird die Sprachsuchanfrage 202 empfangen. Wie in den Diagrammen 300 und 400 unter (A) angegeben, kann dies insbesondere die gleiche Sprachsuchanfrage 202 sein, die zu Identitätszwecken in dem Diagramm 300 verarbeitet wurde. Bei 404 wird der Benutzer identifiziert. Darüber hinaus kann, wie in den Diagrammen 300 und 400 unter (B) angegeben, diese Identität die Identität sein, die entsprechend der näheren Erörterung unter Bezugnahme auf das Diagramm 300 ermittelt wurde.
Bei 406 führt das Fahrzeug 102 ein Vorausladen historischer Ergebnisse nach Relevanz durch. In einem Beispiel und wie vorstehend erörtert, kann dies die Verwendung eines oder mehrerer digitaler Assistenten-Agenten 168 umfassen, um über das Kommunikationsnetz 156 mit einem oder mehreren jeweiligen digitalen Assistentendiensten 162 bei 408 zu kommunizieren, um die historischen Ergebnisse abzurufen. Ähnlich führt das Fahrzeug 102 bei 410 eine Anfrage nach neuen Suchergebnissen nach Relevanz durch. In einem Beispiel und wie vorstehend erörtert, kann dies die Verwendung eines oder mehrerer digitaler Assistenten-Agenten 168 umfassen, um über das Kommunikationsnetz 156 mit einem oder mehreren jeweiligen digitalen Assistentendiensten 162 bei 412 zu kommunizieren, um die Relevanzsuchergebnisse abzurufen.
Darüber hinaus können diese historischen Anfragen und neuen Suchanfragen durch die Identitätsbestimmungsreferenzen bei 404 informiert werden. Beispielsweise kann das Fahrzeug 102 unter Bezugnahme auf die bei 404 empfangene Identität bei 414 bestimmen, ob eine spezifische Identität eines Benutzers identifiziert wurde. Wenn dies der Fall ist, geht die Steuerung zu 416 über, um diese Identitätsinformation an das Vorausladen von historischen Ergebnissen nach Relevanz 406 und zudem die Anfrage neuer Suchergebnisse nach Relevanz 410 bereitzustellen. Auf diese Weise können diese Suchvorgänge historische Daten und neue Ergebnisse im Kontext des Benutzers bereitstellen. Beispielsweise könnten die historischen Daten Ergebnisse enthalten, die dem Benutzer zuvor dargestellt oder zuvor von dem Benutzer ausgewählt wurden. Als eine andere Möglichkeit könnten die neuen Ergebnisse auf Grundlage von Präferenzen des Benutzers angeordnet oder ausgewählt werden, die gemäß einem Suchprofil für den Benutzer verfügbar sein können, das an die Identität des Benutzers gebunden ist.
Unter erneuter Bezugnahme auf 414 geht die Steuerung zu Schritt 418 über, um zu bestimmen, ob eine generische Identität bereitgestellt wurde, wenn keine spezifische Benutzeridentität angegeben wurde. Die generische Identität kann in einem Beispiel einen Pseudonamen angeben, beispielsweise eine Rolle des Sprechers, beispielsweise, dass der Sprecher ein Fahrzeugführer, ein Beifahrer, ein Angestellter usw. ist. Wenn eine derartige Pseudoidentität verfügbar ist, geht die Steuerung zu Schritt 416 über, um diese Informationen für die Suchvorgänge bereitzustellen. Auf diese Weise können die Suchanfragen Ergebnisse liefern, die auf eine Person in derselben Rolle zugeschnitten sind, auch wenn die Ergebnisse nicht auf den bestimmten Benutzer zugeschnitten werden können.
Wenn bei 418 keine generische Identität verfügbar ist, geht die Steuerung zu 422 über, um zu bestimmen, ob eine Gruppenidentität oder ein Gruppenort bereitgestellt oder identifiziert werden kann. Beispielsweise können eine Gruppe von Benutzern, in der der Benutzer Mitglied ist, oder eine Gruppe von Benutzern oder eine standortbasierte Anpassung verwendet werden, um Ergebnisse in der Nähe des Benutzers anzuzeigen, selbst wenn keine spezifische oder generische Identität des Benutzers bekannt ist. Wenn bei 422 keine Gruppe oder kein Ort identifiziert wird, geht die Steuerung zu 424 über, um den Benutzer als anonym zu identifizieren. Auch diese Informationen können den Suchvorgängen bei 416 bereitgestellt werden, um zu ermöglichen, dass die Suchvorgänge anonym durchgeführt werden, ohne auf den spezifischen Benutzer oder die Benutzerrolle zugeschnitten zu sein. Zusätzlich kann der Benutzer einer anonymen Identität für die Suche bei 424 protokolliert werden. Beispielsweise kann, wie in den Diagrammen 300 und 400 bei (C) angegeben, diese Angabe einer anonymen Identität als ein Protokolleintrag in dem Identitätsdatenspeicher bei 314 aufgezeichnet werden. Diese Informationen können es dem System ermöglichen, die nicht eindeutigen Identitäten erneut aufzurufen, um beispielsweise die künftigen Algorithmen zur Benutzeridentifizierung zu verbessern.
Somit kann das System 100 einen standardisierten Ansatz für das Vorausladen und verzögerte Laden von Suchergebnisinhalten bereitstellen, die für die Suche des Benutzers relevant sind. Derartige Techniken können für Sprachsuchen verwendet werden, wie vorstehend erörtert. Zudem können derartige Techniken auch auf andere Suchkontexte anwendbar sein, wie etwa die Suche basierend auf einem HMI-Klick, eingetipptem Text oder anderen Eingabeansätzen ohne Sprache. In diesen anderen Ansätzen können die Ergebnisse in einigen Fällen nach wie vor per Sprache ausgegeben werden, selbst wenn die Suche nicht durch Sprache ausgelöst wurde. Dieses proaktive Vorausladen und verzögerte Laden der Suchergebnisse, einschließlich einer lokalen Suche, die durch vernetzte Suchergebnisse verstärkt wird, kann eine Verringerung der Latenz beim Bereitstellen von Suchergebnissen für einen Benutzer ermöglichen, wodurch die Gesamterfahrung des Benutzers bei der Suche verbessert wird.
In der vorliegenden Schrift beschriebene Rechenvorrichtungen, wie etwa die Haupteinheitensteuerung 104 und die mobile Vorrichtung 152, umfassen im Allgemeinen computerausführbare Anweisungen, wobei die Anweisungen durch eine oder mehrere Rechenvorrichtungen, wie etwa die vorstehend aufgeführten, ausgeführt werden können. Computerausführbare Anweisungen können von Computerprogrammen zusammengestellt oder interpretiert werden, die unter Verwendung einer Vielzahl von Programmiersprachen und/oder -technologien erstellt wurden, einschließlich unter anderem, entweder allein oder in Kombination, JAVA™, C, C++, C#, VISUAL BASIC, JAVASCRIPT, PYTHON, JAVASCRIPT, PERL, PL/SQL usw. Im Allgemeinen empfängt ein Prozessor (z. B. ein Mikroprozessor) Anweisungen, z. B. von einem Speicher, einem computerlesbaren Medium usw., und führt diese Anweisungen aus, wodurch er einen oder mehrere Prozesse durchführt, einschließlich eines oder mehrerer der hier beschriebenen Prozesse. Derartige Anweisungen und andere Daten können unter Verwendung einer Vielzahl von computerlesbaren Medien gespeichert und übertragen werden.
Hinsichtlich der hier beschriebenen Vorgänge, Systeme, Verfahren, Heuristiken usw. versteht es sich, dass die Schritte derartiger Vorgänge usw. zwar als gemäß einer bestimmten Reihenfolge erfolgend beschrieben worden sind, derartige Vorgänge jedoch mit den beschriebenen Schritten in einer Reihenfolge durchgeführt werden können, die von der hier beschriebenen Reihenfolge abweicht. Es versteht sich außerdem, dass bestimmte Schritte gleichzeitig durchgeführt, andere Schritte hinzugefügt oder bestimmte in der vorliegenden Schrift beschriebene Schritte weggelassen werden könnten. Anders ausgedrückt dienen die Beschreibungen von Vorgängen in der vorliegenden Schrift dem Zwecke der Veranschaulichung bestimmter Ausführungsformen und sollten keinesfalls dahingehend ausgelegt werden, dass sie die Ansprüche einschränken.
Dementsprechend versteht es sich, dass die vorstehende Beschreibung veranschaulichend und nicht einschränkend sein soll. Viele Ausführungsformen und Anwendungen, bei denen es sich nicht um die bereitgestellten Beispiele handelt, erschließen sich beim Lesen der vorangehenden Beschreibung. Der Umfang sollte nicht bezogen auf die vorangehende Beschreibung, sondern auf die beigefügten Ansprüche gemeinsam mit dem vollständigen Umfang von Äquivalenten, die für derartige Ansprüche gültig sind, bestimmt werden. Es wird erwartet und ist beabsichtigt, dass es hinsichtlich der in der vorliegenden Schrift erörterten Technologien künftige Entwicklungen geben wird und dass die offenbarten Systeme und Verfahren in derartige künftige Ausführungsformen aufgenommen werden. Insgesamt versteht es sich, dass die Anmeldung modifiziert und variiert werden kann.
Allen in den Ansprüchen verwendeten Ausdrücken sollen deren umfassendste nachvollziehbare Konstruktionen und deren allgemeine Bedeutungen zugeordnet sein, wie sie mit den hier beschriebenen Technologien vertrauten Fachleuten bekannt sind, sofern hier kein ausdrücklicher Hinweis auf das Gegenteil erfolgt. Insbesondere ist die Verwendung der Singularartikel, wie etwa „ein“, „einer“, „eine“, „der“, „die“, „das“ usw., dahingehend auszulegen, dass eines oder mehrere der aufgeführten Elemente genannt werden, es sei denn, ein Anspruch enthält eine ausdrücklich gegenteilige Einschränkung.
Die Zusammenfassung der Offenbarung wird bereitgestellt, um dem Leser einen schnellen Überblick über die Art der technischen Offenbarung zu ermöglichen. Sie wird in der Auffassung eingereicht, dass sie nicht dazu verwendet wird, den Umfang oder die Bedeutung der Ansprüche zu interpretieren oder einzuschränken. Zusätzlich geht aus der vorstehenden detaillierten Beschreibung hervor, dass verschiedene Merkmale zum Zwecke der Vereinfachung der Offenbarung in verschiedenen Ausführungsformen zusammengefasst sind. Dieses Offenbarungsverfahren soll nicht dahingehend interpretiert werden, dass es eine Absicht widerspiegelt, dass die beanspruchten Ausführungsformen mehr Merkmale als ausdrücklich in jedem Anspruch genannt erforderlich machen. Vielmehr liegt der Gegenstand der Erfindung in weniger als allen Merkmalen einer einzelnen offenbarten Ausführungsform, wie die folgenden Ansprüche widerspiegeln. Somit werden die folgenden Ansprüche hiermit in die detaillierte Beschreibung einbezogen, wobei jeder Anspruch für sich als separat beanspruchter Gegenstand steht.
Vorangehend werden zwar beispielhafte Ausführungsformen beschrieben, doch sollen diese Ausführungsformen nicht alle möglichen Formen der Erfindung beschreiben. Vielmehr sind die in der Beschreibung verwendeten Ausdrücke beschreibende und keine einschränkenden Ausdrücke, und es versteht sich, dass verschiedene Änderungen vorgenommen werden können, ohne von Wesen und Umfang der Erfindung abzuweichen. Des Weiteren können die Merkmale verschiedener umsetzender Ausführungsformen miteinander kombiniert werden, um weitere Ausführungsformen der Erfindung zu bilden.
Gemäß der vorliegenden Erfindung ist ein System vorgesehen, umfassend: einen Audioeingang, einen Sendeempfänger; und einen Prozessor, der so programmiert ist, dass er eine Sprachanfrage von einem Fahrzeuginsassen über den Audioeingang empfängt, die Anfrage lokal auswertet, um anfängliche lokale Suchergebnisse bereitzustellen, und den Sendeempfänger parallel dazu verwendet, um die Anfrage unter Verwendung eines oder mehrerer entfernter digitaler Assistenten gleichzeitig auszuwerten, um historische und neue Suchergebnisse zu empfangen und um die lokalen Ergebnisse und die Remote-Ergebnisse zusammenzuführen, um zusätzliche Suchergebnisse für verzögertes Laden bereitzustellen.
Gemäß einer Ausführungsform ist der Prozessor zudem programmiert, um: eine Identität des Fahrzeuginsassen unter Verwendung eines oder mehrerer Kanäle von Benutzeridentitätsinformationen zu bestimmen; und die Identität des Fahrzeuginsassen dem einen oder den mehreren entfernten digitalen Assistenten bereitzustellen, um historische und neue Suchergebnisse zu erhalten, die auf die Identität des Fahrzeuginsassen zugeschnitten sind.
Gemäß einer Ausführungsform umfassen der eine oder die mehreren Kanäle von Benutzeridentitätsinformationen einen oder mehrere der folgenden Kanäle: einen Sprachidentitätskanal, der zum Bestimmen der Benutzeridentität über Sprachdruck konfiguriert ist, einen Vorrichtungsidentitätskanal, der zum Bestimmen der Benutzeridentität über von einer Benutzervorrichtung empfangene Identitätsinformationen konfiguriert ist, ein profilbasierter Identitätskanal, der konfiguriert ist, um die Benutzeridentität über Profilinformationen zu bestimmen, die die Merkmale der Benutzer des Systems darstellen, und ein Mensch-Maschine-Eingabeidentitätskanal, der zum Ermitteln der Benutzeridentität über den Empfang von HMI-Eingaben von Benutzern konfiguriert ist.
Gemäß einer Ausführungsform ist der Prozessor zudem programmiert, um: als Reaktion darauf, dass die Identität des Fahrzeuginsassen nicht eindeutig bestimmt wird, eine generische Identität des Fahrzeuginsassen als einen Pseudonamen zu ermitteln, der auf eine Rolle des Insassen hindeutet; und die Identität des Fahrzeuginsassen dem einen oder den mehreren entfernten digitalen Assistenten bereitzustellen, um historische und neue Suchergebnisse zu empfangen, die auf die Rolle des Fahrzeuginsassen zugeschnitten sind.
Gemäß einer Ausführungsform ist der Prozessor zudem programmiert, um: als Reaktion darauf, dass die Rolle des Fahrzeuginsassen nicht eindeutig bestimmt wird, dem einen oder den mehreren entfernten digitalen Assistenten anzuzeigen, dass der Fahrzeuginsasse anonym ist, um historische und neue Suchergebnisse für einen anonymen Benutzer ohne Identitätsinformationen zu empfangen.
Gemäß einer Ausführungsform ist der Prozessor zudem programmiert, um die historischen und neuen Suchergebnisse unter Verwendung einer cloudbasierten Suchoptimierung zu optimieren.
Gemäß einer Ausführungsform umfasst die cloudbasierte Suchoptimierung eine oder mehrere der folgenden Funktionen: (i) Unterstützung natürlicher Sprachen; (ii) Subjektivität; (iii) Synonymie; (iv) Homonymie; (v) Laufzeithäufigkeit; und (vi) Relevanzmodelle.
Gemäß der vorliegenden Erfindung umfasst ein Verfahren das Empfangen einer Sprachanfrage von einem Fahrzeuginsassen über ein im Fahrzeug verbautes Mikrofon; das lokale Auswerten der Anfrage, um anfängliche Suchergebnisse bereitzustellen, das parallele Verwenden einer Netzwerkverbindung, um die Anfrage gleichzeitig unter Verwendung von einem oder mehreren digitalen Assistenten auszuwerten, um historische und neue Suchergebnisse zu empfangen; und das Zusammenführen der anfänglichen Ergebnisse und der Remote-Ergebnisse, um ein verzögertes Laden zusätzlicher Suchergebnisse durchzuführen, nachdem die anfänglichen Suchergebnisse bereitgestellt wurden.
Gemäß einer Ausführungsform ist die Erfindung zudem durch folgendes gekennzeichnet: Ermitteln einer Identität des Fahrzeuginsassen unter Verwendung eines oder mehrerer Kanäle von Benutzeridentitätsinformationen; und Bereitstellen der Identität des Fahrzeuginsassen für den einen oder die mehreren entfernten digitalen Assistenten, um historische und neue Suchergebnisse zu erhalten, die auf die Identität des Fahrzeuginsassen zugeschnitten sind.
Gemäß einer Ausführungsform umfassen der eine oder die mehreren Kanäle von Benutzeridentitätsinformationen einen oder mehrere der folgenden Kanäle: einen Sprachidentitätskanal, der zum Bestimmen der Benutzeridentität über Sprachdruck konfiguriert ist, einen Vorrichtungsidentitätskanal, der zum Bestimmen der Benutzeridentität über von einer Benutzervorrichtung empfangene Identitätsinformationen konfiguriert ist, ein profilbasierter Identitätskanal, der konfiguriert ist, um die Benutzeridentität über Profilinformationen zu bestimmen, die die Merkmale von Benutzern des Systems darstellen, und ein Mensch-Maschine-Eingabeidentitätskanal, der zum Ermitteln der Benutzeridentität über den Empfang von HMI-Eingaben von Benutzern konfiguriert ist.
Gemäß einer Ausführungsform ist die Erfindung zudem durch folgendes gekennzeichnet: als Reaktion darauf, dass die Identität des Fahrzeuginsassen nicht eindeutig bestimmt wird, Ermitteln einer generischen Identität des Fahrzeuginsassen als einen Pseudonamen, der auf eine Rolle des Insassen hindeutet; und Bereitstellen der Identität des Fahrzeuginsassen für den einen oder die mehreren entfernten digitalen Assistenten, um historische und neue Suchergebnisse zu empfangen, die auf die Rolle des Fahrzeuginsassen zugeschnitten sind.
Gemäß einer Ausführungsform ist die Erfindung zudem durch folgendes gekennzeichnet: als Reaktion darauf, dass die Rolle des Fahrzeuginsassen nicht eindeutig bestimmt wird, Anzeigen für den einen oder die mehreren entfernten digitalen Assistenten, dass der Fahrzeuginsasse anonym ist, um historische und neue Suchergebnisse für einen anonymen Benutzer ohne Identitätsinformationen zu empfangen.
Gemäß einer Ausführungsform ist die Erfindung zudem gekennzeichnet durch das Optimieren der historischen und neuen Suchergebnisse unter Verwendung einer cloudbasierten Suchoptimierung.
Gemäß einer Ausführungsform umfasst die cloudbasierte Suchoptimierung eine oder mehrere der folgenden Funktionen: (i) Unterstützung natürlicher Sprachen; (ii) Subjektivität; (iii) Synonymie; (iv) Homonymie; (v) Laufzeithäufigkeit; und (vi) Relevanzmodelle.
Gemäß der vorliegenden Erfindung ist ein nicht flüchtiges computerlesbares Medium vorgesehen, enthaltend Anweisungen, die bei Ausführung durch einen oder mehrere Prozessoren den einen oder die mehreren Prozessoren veranlassen, eine Sprachanfrage von einem Fahrzeuginsassen über ein im Fahrzeug verbautes Mikrofon zu empfangen, die Anfrage lokal auszuwerten, um anfängliche lokale Suchergebnisse bereitzustellen, eine Netzwerkverbindung parallel zu verwenden, um die Anfrage gleichzeitig unter Verwendung von einem oder mehreren digitalen Assistenten auszuwerten, um historische und neue Suchergebnisse zu empfangen, und die lokalen Suchergebnisse und die Ergebnisse von den entfernten digitalen Assistenten zusammenzuführen, um ein verzögertes Laden zusätzlicher Suchergebnisse durchzuführen, nachdem die anfänglichen Suchergebnisse bereitgestellt wurden.
Gemäß einer Ausführungsform ist die Erfindung zudem durch Anweisungen gekennzeichnet, die bei Ausführung durch den einen oder die mehreren Prozessoren den einen oder die mehreren Prozessoren zu Folgendem veranlassen: Ermitteln einer Identität des Fahrzeuginsassen unter Verwendung eines oder mehrerer Kanäle von Benutzeridentitätsinformationen; und Bereitstellen der Identität des Fahrzeuginsassen für den einen oder die mehreren entfernten digitalen Assistenten, um historische und neue Suchergebnisse zu erhalten, die auf die Identität des Fahrzeuginsassen zugeschnitten sind.
Gemäß einer Ausführungsform umfassen der eine oder die mehreren Kanäle von Benutzeridentitätsinformationen einen oder mehrere der folgenden Kanäle: einen Sprachidentitätskanal, der zum Bestimmen der Benutzeridentität über Sprachdruck konfiguriert ist, einen Vorrichtungsidentitätskanal, der zum Bestimmen der Benutzeridentität über von einer Benutzervorrichtung empfangene Identitätsinformationen konfiguriert ist, ein profilbasierter Identitätskanal, der konfiguriert ist, um die Benutzeridentität über Profilinformationen zu bestimmen, die die Merkmale von Benutzern des Systems darstellen, und ein Mensch-Maschine-Eingabeidentitätskanal, der zum Ermitteln der Benutzeridentität über den Empfang von HMI-Eingaben von Benutzern konfiguriert ist.
Gemäß einer Ausführungsform ist die Erfindung zudem durch Anweisungen gekennzeichnet, die bei Ausführung durch den einen oder die mehreren Prozessoren den einen oder die mehreren Prozessoren zu Folgendem veranlassen: als Reaktion darauf, dass die Identität des Fahrzeuginsassen nicht eindeutig bestimmt wird, Ermitteln einer generischen Identität des Fahrzeuginsassen als einen Pseudonamen, der auf eine Rolle des Insassen hindeutet; und Bereitstellen der Identität des Fahrzeuginsassen für den einen oder die mehreren entfernten digitalen Assistenten, um historische und neue Suchergebnisse zu empfangen, die auf die Rolle des Fahrzeuginsassen zugeschnitten sind.
Gemäß einer Ausführungsform ist die Erfindung zudem durch Anweisungen gekennzeichnet, die bei Ausführung durch den einen oder die mehreren Prozessoren den einen oder die mehreren Prozessoren zu Folgendem veranlassen: als Reaktion darauf, dass die Rolle des Fahrzeuginsassen nicht eindeutig bestimmt wird, Anzeigen für den einen oder die mehreren entfernten digitalen Assistenten, dass der Fahrzeuginsasse anonym ist, um historische und neue Suchergebnisse für einen anonymen Benutzer ohne Identitätsinformationen zu empfangen.
Gemäß einer Ausführungsform ist die Erfindung zudem durch Anweisungen gekennzeichnet, die bei Ausführung durch den einen oder die mehreren Prozessoren den einen oder die mehreren Prozessoren veranlassen, die historischen und neuen Suchergebnisse unter Verwendung einer cloudbasierten Suchoptimierung mit einer oder mehreren der folgenden Funktionen zu optimieren: (i) Unterstützung natürlicher Sprachen; (ii) Subjektivität; (iii) Synonymie; (iv) Homonymie; (v) Laufzeithäufigkeit; und (vi) Relevanzmodelle.

Claims

System, umfassend: einen Audioeingang; einen Sendeempfänger; und einen Prozessor, programmiert zum Empfangen eine Sprachanfrage von einem Fahrzeuginsassen über den Audioeingang, Auswerten der Anfrage lokal, um anfängliche lokale Suchergebnisse zu erhalten, parallelen Verwenden des Sendeempfängers, um gleichzeitig die Anfrage mithilfe eines oder mehrerer entfernter digitaler Assistenten auszuwerten, um historische und neue Suchergebnisse zu empfangen, und Zusammenführen der lokalen Ergebnisse und der Remote-Ergebnisse, um zusätzliche Suchergebnisse für verzögertes Laden bereitzustellen.
System nach Anspruch 1, wobei der Prozessor zudem zu Folgendem programmiert ist: Bestimmen einer Identität des Fahrzeuginsassen unter Verwendung eines oder mehrerer Kanäle von Benutzeridentitätsinformationen; und Bereitstellen der Identität des Fahrzeuginsassen für den einen oder die mehreren entfernten digitalen Assistenten, um historische und neue Suchergebnisse zu erhalten, die auf die Identität des Fahrzeuginsassen zugeschnitten sind.
System nach Anspruch 2, wobei der eine oder die mehreren Kanäle von Benutzeridentitätsinformationen einen oder mehrere der folgenden Kanäle umfassen: einen Sprachidentitätskanal, der zum Bestimmen der Benutzeridentität über Sprachdruck konfiguriert ist, einen Vorrichtungsidentitätskanal, der zum Bestimmen der Benutzeridentität über von einer Benutzervorrichtung empfangene Identitätsinformationen konfiguriert ist, ein profilbasierter Identitätskanal, der konfiguriert ist, um die Benutzeridentität über Profilinformationen zu bestimmen, die die Merkmale der Benutzer des Systems darstellen, und ein Mensch-Maschine-Eingabeidentitätskanal, der zum Ermitteln der Benutzeridentität über den Empfang von HMI-Eingaben von Benutzern konfiguriert ist.
System nach Anspruch 2, wobei der Prozessor zudem zu Folgendem programmiert ist: als Reaktion darauf, dass die Identität des Fahrzeuginsassen nicht eindeutig bestimmt wird, Ermitteln einer generischen Identität des Fahrzeuginsassen als einen Pseudonamen, der auf eine Rolle des Insassen hindeutet; und Bereitstellen der Identität des Fahrzeuginsassen für den einen oder die mehreren entfernten digitalen Assistenten, um historische und neue Suchergebnisse zu empfangen, die auf die Rolle des Fahrzeuginsassen zugeschnitten sind.
System nach Anspruch 4, wobei der Prozessor zudem programmiert ist, um: als Reaktion darauf, dass die Rolle des Fahrzeuginsassen nicht eindeutig bestimmt wird, dem einen oder den mehreren entfernten digitalen Assistenten anzuzeigen, dass der Fahrzeuginsasse anonym ist, um historische und neue Suchergebnisse für einen anonymen Benutzer ohne Identitätsinformationen zu empfangen.
System nach Anspruch 1, wobei der Prozessor zudem programmiert ist, um die historischen und neuen Suchergebnisse unter Verwendung einer cloudbasierten Suchoptimierung zu optimieren.
System nach Anspruch 6, wobei die cloudbasierte Suchoptimierung eine oder mehrere der folgenden Funktionen umfasst: (i) Unterstützung natürlicher Sprachen; (ii) Subjektivität; (iii) Synonymie; (iv) Homonymie; (v) Laufzeithäufigkeit; und (vi) Relevanzmodelle.
Verfahren, umfassend: Empfangen einer Sprachanfrage von einem Fahrzeuginsassen über ein fahrzeuginternes Mikrofon; Auswerten der Anfrage lokal, um anfängliche Suchergebnisse zu erhalten; paralleles Verwenden einer Netzwerkverbindung, um gleichzeitig die Anfrage mithilfe eines oder mehrerer entfernter digitaler Assistenten auszuwerten, um historische und neue Suchergebnisse zu empfangen; und Zusammenführen der anfänglichen Ergebnisse und der Remote-Ergebnisse, um ein verzögertes Laden zusätzlicher Suchergebnisse durchzuführen, nachdem die anfänglichen Suchergebnisse bereitgestellt wurden.
Verfahren nach Anspruch 8, zudem umfassend: Bestimmen einer Identität des Fahrzeuginsassen unter Verwendung eines oder mehrerer Kanäle von Benutzeridentitätsinformationen; und Bereitstellen der Identität des Fahrzeuginsassen für den einen oder die mehreren entfernten digitalen Assistenten, um historische und neue Suchergebnisse zu erhalten, die auf die Identität des Fahrzeuginsassen zugeschnitten sind.
Verfahren nach Anspruch 9, wobei der eine oder die mehreren Kanäle von Benutzeridentitätsinformationen einen oder mehrere der folgenden Kanäle umfassen: einen Sprachidentitätskanal, der zum Bestimmen der Benutzeridentität über Sprachdruck konfiguriert ist, einen Vorrichtungsidentitätskanal, der zum Bestimmen der Benutzeridentität über von einer Benutzervorrichtung empfangene Identitätsinformationen konfiguriert ist, ein profilbasierter Identitätskanal, der konfiguriert ist, um die Benutzeridentität über Profilinformationen zu bestimmen, die die Merkmale von Benutzern des Systems darstellen, und ein Mensch-Maschine-Eingabeidentitätskanal, der zum Ermitteln der Benutzeridentität über den Empfang von HMI-Eingaben von Benutzern konfiguriert ist.
Verfahren nach Anspruch 9, zudem umfassend: als Reaktion darauf, dass die Identität des Fahrzeuginsassen nicht eindeutig bestimmt wird, Ermitteln einer generischen Identität des Fahrzeuginsassen als einen Pseudonamen, der auf eine Rolle des Insassen hindeutet; und Bereitstellen der Identität des Fahrzeuginsassen für den einen oder die mehreren entfernten digitalen Assistenten, um historische und neue Suchergebnisse zu empfangen, die auf die Rolle des Fahrzeuginsassen zugeschnitten sind.
Verfahren nach Anspruch 11, umfassend, als Reaktion darauf, dass die Rolle des Fahrzeuginsassen nicht eindeutig bestimmt wird, Anzeigen für den einen oder die mehreren entfernten digitalen Assistenten, dass der Fahrzeuginsasse anonym ist, um historische und neue Suchergebnisse für einen anonymen Benutzer ohne Identitätsinformationen zu empfangen.
Verfahren nach Anspruch 8, zudem umfassend das Optimieren der historischen und neuen Suchergebnisse unter Verwendung einer cloudbasierten Suchoptimierung.
Verfahren nach Anspruch 13, wobei die cloudbasierte Suchoptimierung eine oder mehrere der folgenden Funktionen umfasst: (i) Unterstützung natürlicher Sprachen; (ii) Subjektivität; (iii) Synonymie; (iv) Homonymie; (v) Laufzeithäufigkeit; und (vi) Relevanzmodelle.