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TECHNISCHES GEBIET
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Die vorliegende Offenbarung bezieht sich im Allgemeinen auf ein System zur Erfassung und Verarbeitung von Fahrzeuginsassendaten. Insbesondere bezieht sich die vorliegende Offenbarung auf ein Fahrzeugsystem zum Erfassen von Insassendaten und einen Server zum Analysieren der Daten unter Verwendung von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI).
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HINTERGRUND
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Viele Fahrzeuge sind mit Komforteinrichtungen wie Heizung, Lüftung und Klimaanlage (HVAC), Sitzmassage oder Dergleichen ausgestattet. Sensoren können verwendet werden, um Daten des Fahrzeugnutzers und die Verwendung dieser Einrichtungen zu sammeln. Die von den Sensoren gesammelten Daten können für den Fahrzeughersteller nützlich sein, um das Nutzungsmuster dieser Einrichtungen zu bestimmen, um so die Aktualisierung der Fahrzeugsoftware zu optimieren und das Design für zukünftige Fahrzeuge zu verbessern.
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ÜBERBLICK
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In einer oder mehreren beispielhaften Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung umfasst ein Server eine Schnittstelle, die so programmiert ist, dass sie von einem Fahrzeug Fahrzeugdaten, die den Fahrzeugstatus anzeigen, und Nutzerdaten empfängt, die die Verwendung von Fahrzeugeinrichtungen durch einen Nutzer anzeigen; sowie einen Prozessor, der so programmiert ist, dass er die Fahrzeugdaten und die Nutzerdaten unter Verwendung von Logiken der künstlichen Intelligenz (KI) analysiert, um eine Komfortvorhersage für den Nutzer zu erzeugen; und um eine Komforteinrichtung, die dem Nutzer außerhalb des Fahrzeugs zugeordnet ist, unter Verwendung der Komfortvorhersage zu konfigurieren.
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In einer oder mehreren beispielhaften Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung umfasst ein Verfahren für einen Server das Empfangen von Fahrzeugdaten, die den Fahrzeugstatus anzeigen, von einer Vielzahl von Fahrzeugen sowie von Nutzerdaten, die die Verwendung von Fahrzeugeinrichtungen einer Vielzahl von Nutzern anzeigen; das Analysieren der Fahrzeugdaten und der Nutzerdaten unter Verwendung einer Logik der künstlichen Intelligenz (KI), um ein Analyseergebnis zu erzeugen, das ein Nutzungsmuster einer Vielzahl von Fahrzeugeinrichtungen anzeigt; und das Optimieren einer Fahrzeug-Softwareaktualisierung basierend auf dem Analyseergebnis.
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In einer oder mehreren beispielhaften Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung umfasst ein dauerhaftes computerlesbares Medium Instruktionen, die, wenn sie von einem Prozessor eines Computers ausgeführt werden, den Prozessor veranlassen, von Fahrzeugen die Fahrzeugdaten, die den Fahrzeugstatus anzeigen, und die Nutzerdaten, die die Nutzung der Fahrzeugeinrichtungen einer Vielzahl von Nutzern der Fahrzeuge anzeigen, abzufragen; in Reaktion auf das Empfangen der Fahrzeugdaten und der Nutzerdaten von der Vielzahl von Fahrzeugen; das Analysieren der Fahrzeugdaten und der Nutzerdaten unter Verwendung einer Logik der künstlichen Intelligenz (Kl), um ein Analyseergebnis zu erzeugen, das ein Nutzungsmuster der Vielzahl von Fahrzeugeinrichtungen durch den Nutzer anzeigt; und die Ausgabe einer Vorhersage für einen Garantieanspruch basierend auf dem Nutzungsmuster mehrerer Fahrzeugeinrichtungen.
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Figurenliste
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Zum besseren Verständnis der Erfindung und um aufzuzeigen, wie sie ausgeführt werden kann, werden nun Ausführungsformen davon als lediglich nicht einschränkendes Beispiel unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen beschrieben, in denen:
- 1 eine beispielhafte Blocktopologie eines Fahrzeugsystems einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung darstellt;
- 2 ein beispielhaftes Diagramm für Nutzerdaten einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung darstellt;
- 3 ein beispielhaftes Diagramm für Fahrzeugdaten einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung darstellt;
- 4 ein beispielhaftes Datenflussdiagramm einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung darstellt; und
- 5 ein beispielhaftes Blockdiagramm einer Kl-Logik einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung darstellt.
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DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
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Wie angegeben, werden hier detaillierte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung offenbart; jedoch versteht es sich von selbst, dass die offenbarten Ausführungsformen lediglich beispielhaft für die Erfindung sind, die in verschiedenen alternativen Formen ausgeführt werden kann. Die Figuren sind nicht notwendigerweise maßstabsgetreu; einige Merkmale können übertrieben oder minimiert dargestellt sein, um Details bestimmter Bauteile zu zeigen. Daher sind die hierin offenbarten besonderen strukturellen und funktionellen Details nicht als einschränkend zu interpretieren, sondern lediglich als entsprechende Grundlage zu interpretieren, um den Fachmann zu lehren, die vorliegende Erfindung in verschiedener Weise anzuwenden.
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Die Offenbarung stellt im Allgemeinen mehrere Schaltkreise oder andere elektrische Einrichtungen dar. Alle Verweise auf die Schaltkreise und andere elektrische Einrichtungen und die von ihnen bereitgestellten Funktionen sollen nicht darauf beschränkt sein nur das zu umfassen, was hierin dargestellt und beschrieben ist. Währenddessen können die verschiedenen Schaltkreise oder andere elektrische Einrichtungen bestimmten Bezeichnungen zugeordnet sein. So können solche Schaltkreise und andere elektrische Einrichtungen in irgendeiner Weise miteinander kombiniert und/oder getrennt werden, basierend auf der besonderen Art der gewünschten elektrischen Implementierung. Es ist verständlich, dass jeder hierin offenbarter Schaltkreis oder andere elektrische Einrichtung eine beliebige Anzahl von Mikroprozessoren, integrierten Schaltkreisen, Speichereinrichtungen (z.B. FLASH, Direktzugriffsspeicher (RAM), Nur-Lese-Speicher (ROM), elektrisch programmierbarer Nur-Lese-Speicher (EPROM), elektrisch löschbarer programmierbarer Nur-Lese-Speicher (EEPROM) oder andere geeignete Variationen davon) und Software enthalten kann, die miteinander zusammenwirken, um die hier offenbarten Operationen auszuführen. Zusätzlich können eines oder mehrere der elektrischen Geräte derart konfiguriert sein, um ein Computerprogramm auszuführen, das in einem dauerhaften computerlesbaren Medium enthalten ist, welches derart programmiert ist, eine beliebige Anzahl der offenbarten Funktionen auszuführen.
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Die vorliegende Offenbarung schlägt unter anderem ein Fahrzeugsystem zum Sammeln von Fahrzeugdaten und Fahrzeugnutzerdaten über verschiedene Sensoren und zum Speichern von Daten in einem Speicher vor. Die Fahrzeugdaten und die Nutzerdaten können zur Analyse in einen Cloud-Server hochgeladen werden, um eine Nutzer-Komfortpräferenz zu bestimmen mit der vom Fahrzeug getrennte Komforteinrichtungen (z.B. Sessel, Sofas oder dergleichen) konfiguriert werden, um ein gutes Nutzererlebnis bereitzustellen. Zusätzlich kann die Komfortpräferenz verwendet werden, eine Komforteinrichtung in Fahrzeugen (z.B. einen anderen Fahrzeugsitz oder einen Sitz eines anderen Fahrzeugs) zu konfigurieren. Darüber hinaus kann der Cloud-Server mit den Daten, die von einer Vielzahl von Fahrzeugen und Nutzern empfangen wurden, die Daten weiterhin gemeinsam analysieren und Nutzungsmuster für verschiedene Fahrzeugeinrichtungen bestimmen, um dadurch Garantieansprüche und Versicherungsstreitigkeiten über einen bestimmten Zeitraum vorhersagen. Basierend auf den am häufigsten vorhergesagten Mustern/Präferenzen kann der Cloud-Server die Fahrzeug-Software-Updates in einer „serienmäßigen“ Weise optimieren und verbessern sowie Nutzeranpassungen vornehmen.
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1 zeigt ein beispielhaftes Diagramm eines Systems 100, das für das Fahrzeugintegrationsschema verwendet werden kann. Das Fahrzeug (nicht gezeigt) kann verschiedene Arten von Kraftfahrzeugen, Crossover-Nutzfahrzeugen (CUV), Sport-Nutzfahrzeugen (SUV), Lastkraftwagen, Freizeitfahrzeugen (RV), Booten, Flugzeugen oder anderer mobiler Maschinen zum Transportieren von Personen oder Gütern umfassen. In vielen Fällen kann das Fahrzeug von einem Verbrennungsmotor angetrieben sein. Als eine andere Möglichkeit kann das Fahrzeug ein Hybrid-Elektrofahrzeug (HEV) sein, das sowohl von einem Verbrennungsmotor als auch von einem oder mehreren Elektromotoren angetrieben wird, wie beispielsweise ein serielles Hybrid-Elektrofahrzeug (SHEV), ein paralleles Hybrid-Elektrofahrzeug (PHEV) oder ein paralleles/serielles Hybrid-Fahrzeug (PSHEV), ein Boot, ein Flugzeug oder eine andere mobile Maschine zum Transportieren von Personen oder Gütern.
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Das Fahrzeug 100 kann einen oder mehrere Sitze 102 umfassen. Wie in 1 dargestellt, kann eine Sitzplattform 102 ein Steuermodul 104 umfassen, das konfiguriert ist, um den Betrieb der Sitzplattform 102 zu steuern, und verschiedene Eigenschaften wie Sitzwinkeleinstellung, Kühlen/Heizen, Massage oder dergleichen bereitzustellen. Das Steuermodul 104 kann weiter einen oder mehrere Sensoren 106 aufweisen, die über ein Sitznetzwerk 108 mit dem Steuermodul 104 in Verbindung stehen, konfiguriert um Daten eines Fahrzeugnutzers 106 zu sammeln. Die Sensoren 104 können verschiedene Arten von Sensoren umfassen, einschließlich aber nicht beschränkt auf einen Drucksensor, einen piezoelektrischen Widerstandssensor, oder einen Doppler-Radarsensor. Diese Sensoren 104 können verwendet werden, um physikalische und/oder anthropometrische Daten des Nutzers 106 zu sammeln. Die von den Sensoren 104 gesammelten Daten können an einen oder mehrere Prozessoren 108 zum Verarbeiten und Erzeugen von Nutzerdaten 112 gesendet werden. Die Nutzerdaten werden zur Speicherung über einen Datenspeicher 116 an einen Sitzspeicher 114 übermittelt. Der Sitzspeicher 114 kann ein dauerhaftes Speichermedium enthalten, das konfiguriert ist, um die Nutzerdaten in einer permanenten Weise zu speichern. Zusätzlich oder alternativ können die Sensordaten und/oder die Nutzerdaten 112 über ein fahrzeuginternes Netzwerk 120 zur Verarbeitung und Speicherung an eine Computerplattform 118 gesendet werden. Die Computerplattform 118 kann einen permanenten Speicher 122 aufweisen, um die empfangenen Nutzerdaten 112 zu speichern. Das fahrzeuginterne Netzwerk 120 kann als einige Beispiele einen oder mehrere serielle Bussysteme (CAN), ein lokales Verbindungsnetzwerk (LIN), ein Ethernet-Netzwerk oder ein Medien-orientiertes Transportsystem (MOST) umfassen, ist jedoch nicht darauf beschränkt.
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Die Computerplattform 118 kann einen permanenten Speicher umfassen, um die Nutzerdaten 120 zu speichern. Die Computerplattform 118 kann weiter einen oder mehrere Prozessoren 124 umfassen, die konfiguriert sind, um Anweisungen, Befehle und andere Routinen zur Unterstützung der hierin beschriebenen Prozesse auszuführen. Zum Beispiel kann die Computerplattform 118 derart ausgebildet sein, um in dem Speicher 122 gespeicherte Anweisungen der Fahrzeuganwendung 126 auszuführen, um die Ausführung von Sensordaten-Verarbeitungsfunktionen bereitzustellen. Darüber hinaus kann die Computerplattform 118 konfiguriert sein, um Fahrzeugdaten 128 in dem Speicher 122 zu speichern. Die Fahrzeugdaten 128 können verschiedene Fahrzeugeinstellungen/-status (z.B. HLK-Einstellungen, Standortdaten oder dergleichen) anzeigen, die dem Fahrzeug 100 zugeordnet sind. Es ist zu bemerken, dass der Begriff Sensoren in der vorliegenden Offenbarung als allgemeiner Begriff verwendet wird und jede Vorrichtung/Bauteil umfassen kann, der mit einer Erfassungs- oder Signalsammlungsfähigkeit versehen ist, um Daten zu sammeln, die sich auf irgendeinen Aspekt des Fahrzeugbetriebs oder -zustands beziehen. Beispielsweise können die Sensoren 130 einen Geschwindigkeitssensor, einen Vibrationssensor, eine Kamera, einen Sitzgurtsensor, einen Lichtsensor oder dergleichen umfassen. Die Computerplattform 118 kann mit verschiedenen Merkmalen versehen sein, die es den Fahrzeuginsassen/-nutzern ermöglichen, sich mit der Computerplattform 118 zu verbinden. Beispielsweise kann die Computerplattform 118 an eine Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI)-Steuerung 132, die für eine Nutzerinteraktion mit dem Fahrzeug geeignet ist, ausgeben oder eine Eingabe empfangen. Als ein Beispiel kann die Computerplattform 118 mit einer oder mehreren Tasten (nicht gezeigt) oder anderen HMI-Steuerungen verbunden sein, die konfiguriert sind, um Funktionen auf der Computerplattform 118 (z.B. Lenker-Audiotasten, Sprechtaste, Armaturenbrettsteuerungen, usw.). Die Computerplattform 118 kann weiter eine globale Navigationssatellitensystem- (GNSS) Steuerung 133 umfassen, die konfiguriert ist, um mit mehreren Satelliten zu kommunizieren und den Standort des Fahrzeugs 100 zu berechnen. Die GNSS-Steuerung 133 kann konfiguriert sein, um verschiedene aktuelle und/oder zukünftige globale oder regionale Ortungssysteme zu unterstützen, wie das globale Positionssystem (GPS), Galileo, Beidou, das globale Navigationssatellitensystem (GLONASS) und dergleichen.
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Die Sitzplattform 102 und die Computerplattform 118 können weiter konfiguriert sein, um mit einer Telematiksteuereinheit (TCU) 134 über das fahrzeuginterne Netzwerk 120 zu kommunizieren. Die TCU 134 kann ein oder mehrere drahtlose Modem 136 umfassen, die konfiguriert sind, um die TCU 134 über ein drahtloses Netzwerk 140 mit einem entfernten Server 138 zu verbinden, um eine Netzwerkverbindung bereitzustellen. Es wird angemerkt, dass der Begriff drahtloses Netzwerk und Server in der vorliegenden Offenbarung als allgemeine Begriffe verwendet werden und jedes Computernetzwerk einschließlich Trägern, Router, Computer, Steuerungen oder dergleichen umfassen können, um zu kommunizieren, Daten zu speichern und Datenverarbeitungsfunktionen auszuführen sowie die Kommunikation zwischen den verschiedenen Einheiten zu erleichtern.
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Bezug nehmend auf die 2, in der ein beispielhaftes Diagramm 200 für Nutzerdaten einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung dargestellt ist. Unter weiterer Bezugnahme auf die 1 können die Nutzerdaten 112 eine Vielzahl von Einträgen umfassen um verschiedene Aspekte des Nutzers und seines/ihres Verhaltensmusters aufzuzeichnen. Beispielsweise können die Nutzerdaten 112 einen Nutzeridentitätseintrag enthalten, um den Nutzer 110 zu identifizieren. Ein Fahrzeug 100 kann von mehreren Nutzern gemeinsam genutzt werden und die Identifizierung der Nutzer kann wichtig sein. Die Computerplattform 118 kann konfiguriert sein, um den Nutzer 110 über verschiedene Mittel wie eine biometrische Identifizierung (z.B. Fingerabdruck oder Gesichtserkennung) unter Verwendung eines Fingerabdrucklesegeräts oder einer Kamera 130 zu identifizieren. Zusätzlich oder alternativ kann die Computerplattform 118weiter konfiguriert sein, um den Nutzer 110 über die Verwendung eines dem Nutzer 110 zugeordneten und über eine drahtgebundene oder drahtlose Verbindung mit der Computerplattform 118 verbundenes mobiles Gerät (nicht gezeigt) zu identifizieren. Die Nutzerdaten 112 können weiter einen Druckfeldeintrag 204 enthalten, um ein Sitzdruckfeld des Nutzers 110 aufzuzeichnen, die die Sitzposition und die Druckverteilung des Nutzers 110 widerspiegelt. Der Druckfeldeintrag 204 kann Daten enthalten, die von den Sensoren 106 gesammelt werden, wie beispielsweise Druckwerte, -verteilung, -position oder dergleichen, die einen Sitzzustand des Nutzers 110 widerspiegeln. Die Nutzerdaten 112 können weiter einen anthropometrischen Dateneintrag 206 enthalten, um Messungen und/oder Proportionen des Körpers des Nutzers 110 aufzuzeichnen, die von den Sensoren 106 erfasst werden. Beispielsweise kann der anthropometrische Dateneingang 206 das Gewicht, Größe, Hüftbreite, Schulterbreite, Taillenbreite, Oberschenkellänge, Abstand zwischen Kniegelenk und Hüftpunkt (H-Punkt) oder dergleichen umfassen. Die Nutzerdaten 112 können weiter eine biomedizinische Dateneintrag 208 umfassen, um die Messungen für den Nutzer 110 zu speichern. Beispielsweise kann die biomedizinische Dateneingabe 208 Herzfrequenzdaten, Lungendaten (z.B. Atmung) oder/oder Gehirndaten (z.B. Elektroenzephalografie) enthalten. Die Nutzerdaten 112 können weiter einen Nutzungseintrag 210 enthalten, um die dem Nutzer 110 zugeordnete Nutzungsmessung zu speichern. Beispielsweise kann der Nutzungseintrag 210 die Verwendung des Sicherheitsgurtes und des dem Nutzer 110 zugeordneten Türöffnungsraums speichern. Die Verwendung des Sicherheitsgurtes kann den Verschleiß an dem Polster und den Kissen widerspiegeln, an denen der Sicherheitsgurt den Stoff berührt, was dazu beitragen kann, einen Verschleiß und eine Beschädigung vorherzusagen sowie das Materialdesign für zukünftige Designs zu verbessern. In ähnlicher Weise kann der Türöffnungsraum mit einem Einstiegs-/Ausstiegsverschleiß am Sitzkissen zusammenhängen, da in einigen Fällen der Nutzer aufgrund des Türraums möglicherweise an der Kante nach unten „gleiten“ muss, wodurch der Verschleiß des Kissens zunimmt.
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Bezug nehmend auf 3 ist ein beispielhaftes Diagramm 300 für Nutzerdaten einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung dargestellt. Unter fortgesetzter Bezugnahme auf die 1 und 2 können die Fahrzeugdaten 128 mehrere Einträge enthalten, um verschiedene Aspekte des Fahrzeugbetriebs aufzuzeichnen. Beispielsweise können die Fahrzeugdaten einen Sitzabmessungseintrag 302 enthalten, um die Abmessungen der Fahrzeugsitze 102 aufzuzeichnen. Die Fahrzeugsitze können einen Fahrersitz sowie einen beliebigen Beifahrersitz innerhalb des Fahrzeugs 100 enthalten. Der Sitzabmessungseintrag kann eine Breite, Länge, Bodenabstand oder Polsterbreite des Fahrzeugsitzes 102 enthalten. Die Fahrzeugdaten 128 können ferner einen Sitzpositionseintrag 304 enthalten, um die Position/Konfiguration des Sitzes 102 aufzuzeichnen. Als einige nicht einschränkende Beispiele kann der Sitzpositionseintrag 304 eine Schienenplatzierung, die eine Gleitposition des Sitzes 102 auf der Schiene anzeigt, einen Sitzkissenwinkel, einen Luftpolster-Aufblaspegel (für Massage oder Körperhaltung), einen Druck oder dergleichen umfassen. Der Sitzabmessungseintrag 302 und der Sitzpositionseintrag 304 können besonders nützlich für einstellbare Sitze sein, um die Verwendungspräferenzen der für jeden Nutzer 110 zugeordneten Fahrzeugsitze 102 zu bestimmen. Die Fahrzeugdaten 128 können weiter Vibrations-/Dämpfungsprofile 306 über von den Sensoren 130 erfasste Signale enthalten. Die Fahrzeugdaten können weiter einen HLK-Status/-Nutzungseintrag 308 über ein Signal enthalten, das von einer HLK-Steuerung (nicht gezeigt) gesammelt wird und den Fahrzeugkühlungs-/-heizungsnutzungsstatus/-nutzung anzeigt. Die Fahrzeugdaten 128 können ferner den Fahrzeugkilometereintrag 310 von einem Fahrzeugkilometerzähler enthalten, der eine Gesamtkilometeranzahl anzeigt, wie das Fahrzeug 100 betrieben wurde. Die Fahrzeugdaten 128 können ferner ein Fahrzeug-Fahrmuster 312 (z.B. kurze Fahrten, lange Fahrten) und einen Straßenzustandseintrag 314 (z.B. normal, Schnee) enthalten. Die Fahrzeugdaten 128 können weiter einen Eintrag für das Vorhandensein von Sitzerhöhungen 316 enthalten, der über die Sitzsensoren 106 und/oder die Sicherheitsgurtsensoren 130 erfasst wird. Die Fahrzeugdaten 128 können weiter einen Eintrag für die Aktivierung der Sitzmassagefunktion 318 enthalten, der die Verwendung (z.B. Zeitpunkt des Tages, Dauer oder dergleichen) einer oder mehrerer Massagefunktionen, die dem Nutzer 110 zugeordnet sind, anzeigen. Die Fahrzeugdaten 128 können ferner einen Fahrzeugstandorteintrag 320 enthalten, der konfiguriert ist, um den Fahrzeugstandort zu einem bestimmten Zeitpunkt unter Verwendung der Standortdaten der GNSS-Steuerung 133 aufzuzeichnen/zu melden. Die Fahrzeugdaten 128 können ferner einen Fahrzeugidentifikationseintrag 322 enthalten, um die Fahrzeugidentifikation aufzuzeichnen. Beispielsweise kann der Fahrzeugidentifikationseintrag eine HMI-Konfiguration (z.B. Tasten am Lenkrad, Sprachsteuerung usw.) Aufzeichnungen des automatischen/manuellen Antriebs oder dergleichen enthalten, die den Fahrzeugverschleiß beeinflussen. Beispielsweise kann die Verfügbarkeit von Lenkradtasten und Sprachsteuerung die Vorwärts- und Rückwärtsbewegung des Nutzers auf dem Sitz verringern und somit die Verschleißerscheinung am Sitz reduzieren. In ähnlicher Weise kann das Automatikgetriebe die Bewegung des linken Fußes des Benutzers verringern und den Sitzverschleiß reduzieren.
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Bezug nehmend auf 4 ist ein beispielhaftes Datenflussdiagramm für ein Verfahren 400 einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung gezeigt. Unter fortgesetzter Bezugnahme auf die 1 bis 3 sammelt am Arbeitsschritt 402 das Fahrzeug 100 über Sitzsensoren 106 und Fahrzeugsensoren 130 Daten. In einem Beispiel können die Sitzplattform 102 und die Computerplattform 118 so konfiguriert sein, um entsprechend separat beim Sammeln der Nutzerdaten 112 über Sitzsensoren 106 und beim Sammeln der Fahrzeugdaten 128 über die Fahrzeugsensoren 130 zu arbeiten. Als ein anderes Beispiel können die Sitzplattform 102 und die Computerplattform 118 gemeinsam arbeiten, um die Nutzerdaten 112 und die Fahrzeugdaten 128 zu sammeln und zu speichern. Beim Arbeitsschritt 404 speichert das Fahrzeug 100 die gesammelten Nutzerdaten 112 und Fahrzeugdaten 128 in den Speichern 114, 122. Hier können in ähnlicher Weise die Sitzplattform 102 und die Computerplattform 118 die Daten separat oder gemeinsam speichern, in Abhängigkeit von der speziellen Konfiguration des Fahrzeugs 100. In einigen Beispielen können die Nutzerdaten 112 und die Fahrzeugdaten 128 zusammen in dem Speicher 122 der Computerplattform 118 gespeichert werden. Die Nutzerdaten 112 und die Fahrzeugdaten 128 können zum Schutz der Privatsphäre in dem Speicher 122 in der Art einer „Black-Box“ gespeichert werden. In diesem Fall können die von den Sensoren gesammelten Daten vor der Speicherung verschlüsselt werden.
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Beim Arbeitsschritt 406 fragt der Server die Nutzerdaten 112 und die Fahrzeugdaten 128 vom Fahrzeug 100 ab. Der Server 138 kann alle in dem Speicher 122 gespeicherten Nutzerdaten 112 und Fahrzeugdaten 128 abfragen. Alternativ kann der Server 138 nur einen Teil der Nutzerdaten 112 und Fahrzeugdaten 128 durch die Angabe von definierten Bedingungen (z.B. Zeit, Eintragsname oder dergleichen) der Daten abfragen. In Reaktion auf den Empfang der Abfrage lädt am Arbeitsschritt 408 die Computerplattform 118 die Nutzerdaten 112 und die Fahrzeugdaten 128 zur Verarbeitung und Analyse auf den Server 138 hoch. Alternativ kann die Computerplattform 118 konfiguriert sein, um die Nutzerdaten 112 und die Fahrzeugdaten 128 automatisch in Echtzeit oder periodisch in einem vordefinierten Intervall auf den Server 138 hochzuladen ohne eine Abfrage vom Server 138 zu erhalten. Falls die von dem Fahrzeug 100 empfangenen Daten verschlüsselt sind, kann der Server 138 konfiguriert sein, um die Daten zunächst zu entschlüsseln, bevor die Analyse gestartet wird.
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Am Arbeitsschritt 410 analysiert der Server 138 in Reaktion auf den Empfang der Nutzerdaten 112 und der Fahrzeugdaten 128 von dem Fahrzeug 100 die erhaltenen Daten unter Verwendung von KI-Technologien (die nachstehend ausführlich beschrieben werden). Als Teil der Datenanalyse kann der Server 138 am Arbeitsschritt 412 eine Komfortvorhersage berechnen, die konfiguriert ist, um die Komforteinstellungen von Komfortgeräten zu betätigen, die demselben Nutzer 110 zugeordnet sind. Zum Beispiel kann durch das Analysieren von Nutzungsmustern von Einrichtungen wie dem HLK-Statuseintrag 308 und dem Sitzmassage-Aktivierungseintrag 318 der Fahrzeugdaten 128 der Server 138 die dem Nutzer 110 zugeordnete Komfortvorhersage bestimmen. Die Komfortvorhersage kann nicht nur für die Fahrzeugeinstellung gelten, sondern auch für die kompatiblen Komforteinrichtungen in einem Büro oder zu Hause gelten. Beispielsweise kann ein mit einer Massagefunktion versehenes Sofa zuhause dem Nutzer 110 zugeordnet sein. Zusätzlich kann eine Heimklimaanlage (AC) des Nutzers 110 aus der Ferne eingestellt werden. Wenn die Komfortvorhersage ermittelt ist, kann der Server 138 diese Komforteinrichtung (z.B. das Sofa und die Klimaanlage) unter Verwendung der Komfortvorhersage bedienen, um den Nutzer 110 eine bessere Nutzungserfahrung zu bieten. Im Arbeitsschritt 414 erfasst der Server 138 die Komforteinrichtungen und bestimmt die Kompatibilität zwischen den Einrichtungen und der Komfortvorhersage. Eine Komforteinrichtung kann ganz oder teilweise mit der Komfortvorhersage kompatibel sein. Unter Fortsetzung der Verwendung des Beispiels des oben erwähnten Sofas kann das Sofa beispielsweise mit Massagemerkmalen versehen sein, die sich von den vom Nutzer in dem Fahrzeug 100 verwendeten Massagemerkmalen unterscheiden. Bei dieser Art einer teilweise kompatiblen Situation kann der Server 138 weiter die Sofamassagefunktionen bestimmen, die den am ähnlichsten sind, die der Nutzer 110 in dem Fahrzeug 100 verwendet hat, um die Komfortvorhersage zu modifizieren. Wenn der Nutzer beispielsweise in dem Fahrzeug 100 Taillen- und Nackenmassagefunktionen verwendet und das Sofa nur mit einer Taillenmassage versehen ist, dann kann der Server 138 die Komfortvorhersage für das Sofa so ändern, dass sie nur eine Taillenmassage betrifft. Beim Arbeitsschritt 416 sendet der Server die Komfortvorhersage (original oder modifiziert) an die Komforteinrichtungen 418.
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Zusätzlich zu der Komfortvorhersage kann die Kl-Analyse des Servers 138 beim Arbeitsschritt 420 Software-Aktualisierungen des Fahrzeugsystems optimieren. Diese Arbeitsschritte können auf der Analyse einer Anzahl von Fahrzeugen und dem Erhalten von umfanreichen Statistiken von Fahrzeugnutzungsmustern basieren. Eine Fahrzeugidentifikationsnummer (VIN) einer Vielzahl von Fahrzeugen 100 kann als Teil der Fahrzeugdaten von dem Fahrzeug erfasst und an den Server 138 gesendet werden. Der Server 138 kann für jedes Fahrzeug über die empfangene VIN-Nummer die Softwareversionen und verfügbaren Einrichtungen bestimmen. Durch das Analysieren der Nutzungsrate und des Nutzungsmusters für die Einrichtungen in einer Anzahl von Fahrzeugen kann der Server 138 basierend auf der Nutzung eine optimierte Software-Aktualisierung für aktuelle und zukünftige Fahrzeugausstattungen bestimmen. Zum Beispiel, wenn bestimmte Modelle von Fahrzeugsitzen 102 mit einer Vielzahl von Komfortfunktionen (z.B. fünf Funktionen) vorgesehen sind, aber die durch den Server 138 bestimmten Nutzungsmuster in Abhängigkeit von geografischen Standorten eine Nutzungsrate von unterschiedlichen Merkmalen anzeigen, kann die Fahrzeug-Software-Aktualisierung entsprechend abgestimmt werden. Beispielsweise kann der Server 138 eine Fahrzeug-Software-Aktualisierung an das Fahrzeug im Norden senden, um automatisch die Sitzheizung zu aktivieren, wenn die Kabinentemperatur unter einen durch das Nutzungsmuster bestimmten Schwellenwert liegt. In ähnlicher Weise kann der Server 138 eine Fahrzeug-aktualisierung an ein Fahrzeug im Süden übertragen, um automatisch die Sitzkühlung zu aktivieren, wenn die Kabinentemperatur über einen auf Nutzungsmuster basierenden Schwellenwert liegt. Beim Arbeitsschritt 422 sagt der Server 138 weiter die Garantie-/Versicherungsansprüche basierend auf dem bestimmten Nutzungsmuster voraus. Beispielsweise können stärker genutzte Einrichtungen die Wahrscheinlichkeit von Garantie-/Versicherungsansprüchen für Fahrzeugbauteile im Zusammenhang mit diesen Einrichtungen erhöhen.
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Bezug nehmend auf 5 ist ein beispielhaftes Kl-Logik-Blockdiagramm 500 einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung dargestellt. Die Kl-Logik 500 kann beispielsweise über einen Prozessor des Servers 138 implementiert werden. Unter fortgesetzter Bezugnahme auf die 1 bis 4 erhält eine Wissensmaschine 502 die Nutzerdaten 112 und die Fahrzeugdaten 128 zur Verarbeitung und zur Analyse. Die Wissensmaschine 502 kann eine Prozessmaschine 504 umfassen, die konfiguriert ist, um verschiedene Prozesse der Datenanalyse durchzuführen, eine Datenvergleichsmaschine 506, die konfiguriert ist, Beziehungen zwischen verschiedenen empfangenen Daten zu bewerten und zu bestimmen sowie eine alternative Lösungsmaschine 508, die konfiguriert ist, um alternative Lösungen für Komfortvorhersagen zu bestimmen, Optimierungen und/oder Garantievorhersagen zu aktualisieren. Die Kl-Logik 500 kann weiter eine Meta-Wissensmaschine 510 mit einer Gleichungslösungsmaschine 512 umfassen, die konfiguriert ist, um mathematische Lösungen zu verarbeiten, sowie eine Algorithmusmaschine 514, die verschiedene Kl-Algorithmen zur Datenverarbeitung enthält. Als einige nicht einschränkende Beispiele für die Kl-Algorithmen können neuronale Netzwerke, Datensortierer, lineare Regression, logische Regression, Entscheidungsbäume, Unterstützungs-Vektormaschinen, naive Entscheidungsfindung, K-nächster Nachbar, K-Mittelwert, Zufallsverteilung, maßstäbliche Reduzierung und/oder Gradientenverstärkung sowie Ada-Verstärkung sein.
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Eine Auswahl von Lösungstechniken 516 kann basierend auf der Meta-Wissensmaschine 510 bestimmt werden. Bei 518 kann die Kl-Logik Entscheidungen über die Verarbeitungssequenz basierend auf den Lösungstechniken 516 und den Verarbeitungsergebnissen der Wissensmaschine 502 treffen sowie bei 520 Verarbeitungsroutinen durchführen. Die Routinen 520 können weiter Eingaben von der Prozessmaschine 504 entgegennehmen, um den Betrieb zu optimieren. Die Verarbeitungsergebnisse der Routine 520 können bei 522 einer numerischen Berechnung unterzogen werden und dann bei 524 schließlich Arbeitsergebnisse erzeugen. Die Kl-Logik kann konfiguriert sein, um die Arbeitsergebnisse 524 der Wissensmaschine 502 und der Meta-Wissensmaschine 520 als Rückmeldung bereitzustellen, um die Verarbeitungsvorgänge zu verbessern.
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In einer anderen Ausführungsform können parallele KI-Logiken abhängig vom Anwendungsfall und dem Zeitpunkt gleichzeitig bereitgestellt werden. Zum Beispiel können nicht überwachte Methoden wie Clusterbildung und/oder Größenreduktionstechniken auf der Fahrzeugebene und/oder der Netzwerkebene (z.B. Server 138) eingesetzt werden, um Echtzeitvorhersagen bereitzustellen und Gegenmaßnahmen in Kraft zu setzen. In der Zwischenzeit können auf der Netzwerkebene überwachte Techniken wie Klassifizierung und Regression ablaufen, um sowohl Garantiefälle als auch allgemeine Komfortinformationen der Bevölkerung für Massenanpassungen an einer Flotte zu verarbeiten.
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Während oben beispielhafte Ausführungsformen beschrieben sind ist es nicht beabsichtigt, dass diese Ausführungsformen alle möglichen Formen der Erfindung beschreiben. Vielmehr sind die in der Beschreibung verwendeten Worte eher beschreibende als einschränkende Wörter und es versteht sich, dass verschiedene Änderungen vorgenommen werden können ohne vom Wesen und Umfang der Erfindung abzuweichen. Zusätzlich können die Merkmale verschiedener implementierter Ausführungsformen miteinander kombiniert werden, um weitere Ausführungsformen der Erfindung zu bilden.
