DE102022120968A1

DE102022120968A1 - Vernetzte fahrzeuggestützte ermittlung der strassenoberflächenqualität

Info

Publication number: DE102022120968A1
Application number: DE102022120968.7A
Authority: DE
Inventors: Carlos Eduardo Arreaza; Amin Abdossalami; Joseph K. Moore; Donald K. Grimm; Fan Bai; Harnit Kaur Anand; Jinzhu Chen
Original assignee: GM Global Technology Operations LLC
Current assignee: GM Global Technology Operations LLC
Priority date: 2021-12-14
Filing date: 2022-08-19
Publication date: 2023-06-15
Also published as: CN116299389A; US20230184563A1

Abstract

Ein System umfasst einen Computer mit einem Prozessor und einem Speicher. Der Speicher enthält Befehle, so dass der Prozessor so programmiert ist, dass er Sensordaten einschließlich Radgeschwindigkeitsmessungen von einem Fahrzeug empfängt, eine Messung der Fahrbahnrauheit auf der Grundlage einer Abweichung einer Radgeschwindigkeit in Bezug auf eine durchschnittliche Radgeschwindigkeit schätzt und zeitliche räumliche Kartendaten erzeugt, die einen Ort und eine Rauheitsgradmetrik eines Fahrbahnabschnitts auf der Grundlage der Messung der Fahrbahnrauheit anzeigen.

Description

EINFÜHRUNG
Die vorliegende Offenbarung bezieht sich auf die Bestimmung einer Straßenoberflächenqualität auf der Grundlage von Fahrzeugdaten, die von mehreren Fahrzeugen empfangen werden.
Die Eigenschaften einer Straßenoberfläche, die von einem Fahrzeug befahren wird, können den Betrieb des Fahrzeugs auf verschiedene Weise beeinflussen. So kann ein Fahrzeug beim Überqueren einer Fahrbahn mit bestimmten Merkmalen auf eine bestimmte Art und Weise betrieben werden, während es bei einer Fahrbahn mit anderen Merkmalen anders betrieben werden kann. So kann ein Fahrzeug, das eine Fahrbahn mit einem oder mehreren Schlaglöchern befährt, mit einer niedrigeren Geschwindigkeit fahren, als es bei einer glatten Fahrbahnoberfläche der Fall wäre.
BESCHREIBUNG
Ein System umfasst einen Computer mit einem Prozessor und einem Speicher. Der Speicher enthält Befehle, so dass der Prozessor so programmiert ist, dass er Sensordaten einschließlich Radgeschwindigkeitsmessungen von einem Fahrzeug empfängt, eine Messung der Fahrbahnrauheit auf der Grundlage einer Abweichung einer Radgeschwindigkeit in Bezug auf eine durchschnittliche Radgeschwindigkeit schätzt und zeitliche räumliche Kartendaten erzeugt, die einen Ort und eine Rauheitsgradmetrik eines Fahrbahnabschnitts auf der Grundlage der Messung der Fahrbahnrauheit anzeigen.
In anderen Merkmalen besteht die Messung der Fahrbahnrauheit aus einer Funktion der Summe der absoluten Abweichungen der nicht angetriebenen Radgeschwindigkeiten von der durchschnittlichen Radgeschwindigkeit.
In anderen Merkmalen wird die Messung der Fahrbahnrauheit berechnet gemäß $R R M = ƒ (\sum_{i = 1}^{2} a b s (x_{i}))$

wobei RRM die Messung der Fahrbahnrauheit umfasst, abs einen absoluten Wert darstellt, x eine Abweichung der Radgeschwindigkeit eines nicht angetriebenen Rades von der durchschnittlichen Radgeschwindigkeit darstellt und eines der nicht angetriebenen Räder darstellt.
In anderen Fällen umfassen die Sensordaten auch Daten über den Federweg und den Reifendruck.
In anderen Fällen umfasst die Markierung einen Farbton, der den Schweregrad der Rauheitsmetrik angibt.
In anderen Merkmalen ist der Prozessor außerdem so programmiert, dass er ein Schlagloch auf der Grundlage der Messung der Fahrbahnrauheit klassifiziert.
Der Prozessor ist außerdem so programmiert, dass er abschätzen kann, wann eine Fahrbahnoberfläche einen vordefinierten IRI-Wert (International Roughness Index) überschreiten wird.
Bei anderen Merkmalen ist der Prozessor außerdem so programmiert, dass er abschätzt, wann die Fahrbahnoberfläche den vordefinierten Wert des Internationalen Rauheitsindex (IRI) überschreiten wird, indem er eine Regressionsfunktion anwendet, um eine kumulative Verteilungsfunktion für die Straßenrauheitsmetrik mit einem entsprechenden Wert des Internationalen Rauheitsindex (IRI) abzugleichen.
In anderen Merkmalen umfasst die Regressionsfunktion eine lineare Regressionsfunktion.
In anderen Merkmalen umfasst die Regressionsfunktion eine nichtlineare Regressionsfunktion.
Ein Verfahren umfasst das Empfangen von Sensordaten, die Radgeschwindigkeitsmessungen von einem Fahrzeug enthalten, an einem Prozessor, das Schätzen einer Messung der Fahrbahnrauheit auf der Grundlage einer Abweichung einer Radgeschwindigkeit in Bezug auf eine durchschnittliche Radgeschwindigkeit und das Erzeugen von zeitlichen räumlichen Kartendaten, die einen Ort und eine Rauheitsgradmetrik eines Fahrbahnabschnitts auf der Grundlage der Messung der Fahrbahnrauheit anzeigen.
In anderen Merkmalen besteht die Messung der Fahrbahnrauheit aus einer Funktion der Summe der absoluten Abweichungen der nicht angetriebenen Radgeschwindigkeiten von der durchschnittlichen Radgeschwindigkeit.
In anderen Merkmalen wird die Messung der Fahrbahnrauheit berechnet gemäß $R R M = ƒ (\sum_{i = 1}^{2} a b s (x_{i}))$

wobei RRM die Messung der Fahrbahnrauheit umfasst, abs einen absoluten Wert darstellt, x eine Abweichung der Radgeschwindigkeit eines nicht angetriebenen Rades von der durchschnittlichen Radgeschwindigkeit darstellt und eines der nicht angetriebenen Räder darstellt.
In anderen Fällen umfassen die Sensordaten auch Daten über den Federweg und den Reifendruck.
In anderen Fällen umfasst die Markierung einen Farbton, der den Schweregrad der Rauheitsmetrik angibt.
In anderen Merkmalen umfasst das Verfahren die Klassifizierung eines Schlaglochs auf der Grundlage der Messung der Fahrbahnrauheit.
Zu den weiteren Merkmalen des Verfahrens gehört die Abschätzung, wann ein Teil der Fahrbahnoberfläche einen vordefinierten IRI-Wert (International Roughness Index) überschreiten wird.
In anderen Merkmalen umfasst das Verfahren die Abschätzung, wann die Fahrbahnoberfläche den vordefinierten Wert des Internationalen Rauheitsindex (IRI) überschreiten wird, indem eine Regressionsfunktion angewendet wird, um eine kumulative Verteilungsfunktion für die Straßenrauheitsmetrik an einen entsprechenden Wert des Internationalen Rauheitsindex (IRI) anzupassen.
In anderen Merkmalen umfasst die Regressionsfunktion eine lineare Regressionsfunktion.
In anderen Merkmalen umfasst die Regressionsfunktion eine nichtlineare Regressionsfunktion.
Weitere Anwendungsbereiche werden sich aus der vorliegenden Beschreibung ergeben. Es sollte verstanden werden, dass die Beschreibung und die spezifischen Beispiele nur zur Veranschaulichung dienen und den Umfang der vorliegenden Offenbarung nicht einschränken sollen.
Figurenliste
Die hier beschriebenen Figuren dienen nur der Veranschaulichung und sollen den Umfang der vorliegenden Offenbarung in keiner Weise einschränken.

1 ist ein Blockdiagramm eines Beispielsystems zum Abschätzen der Schwere eines Straßenhindernisses auf einer Fahrbahn;
2 ist ein Blockdiagramm eines Beispielservers innerhalb des Systems;
3 zeigt eine Beispielumgebung mit einem Fahrzeug, das eine Fahrbahn mit einem Hindernis befährt;
4 ist ein Beispiel für eine zeitliche Raumkarte mit mehreren Markierungen, die auf Straßenhindernisse hinweisen;
5 ist ein Flussdiagramm, das ein Beispielverfahren zur Abschätzung des Schweregrads eines Fahrbahnhindernisses und/oder einer Fahrbahnverformung zeigt; und
6 ist ein Flussdiagramm, das ein Beispielverfahren zur Vorhersage von Straßenverschlechterungen auf der Grundlage einer Messung der Fahrbahnrauheit (RRM) zeigt.

AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
Die folgende Beschreibung ist lediglich beispielhaft und soll die vorliegende Offenbarung, Anwendung oder Verwendung nicht einschränken.
1 ist ein Blockdiagramm eines beispielhaften Fahrzeugsystems 100. Das System 100 umfasst ein Fahrzeug 105, bei dem es sich um ein Landfahrzeug wie z. B. einen Pkw, einen Lkw usw. handelt. Das Fahrzeug 105 umfasst einen Computer 110, Fahrzeugsensoren 115, Aktoren 120 zur Betätigung verschiedener Fahrzeugkomponenten 125 und ein Fahrzeugkommunikationsmodul 130. Über ein Netzwerk 135 ermöglicht das Kommunikationsmodul 130 dem Computer 110, mit einem Server 145 zu kommunizieren.
Der Computer 110 umfasst einen Prozessor und einen Speicher. Der Speicher enthält eine oder mehrere Formen von computerlesbaren Medien und speichert Anweisungen, die vom Computer 110 ausgeführt werden können, um verschiedene Operationen durchzuführen, einschließlich der hier offengelegten.
Der Computer 110 kann ein Fahrzeug 105 in einem autonomen, einem halbautonomen oder einem nicht autonomen (manuellen) Modus betreiben. Für die Zwecke dieser Offenbarung wird ein autonomer Modus als ein Modus definiert, in dem Antrieb, Bremsen und Lenkung des Fahrzeugs 105 vom Computer 110 gesteuert werden; in einem halbautonomen Modus steuert der Computer 110 einen oder zwei der Bereiche Antrieb, Bremsen und Lenkung des Fahrzeugs 105; in einem nicht-autonomen Modus steuert ein menschlicher Bediener jeden der Bereiche Antrieb, Bremsen und Lenkung des Fahrzeugs 105.
Der Computer 110 kann so programmiert sein, dass er die Bremsen des Fahrzeugs 105, den Antrieb (z. B. Steuerung der Beschleunigung des Fahrzeugs durch Steuerung eines oder mehrerer Verbrennungsmotoren, Elektromotoren, Hybridmotoren usw.), die Lenkung, die Klimatisierung, die Innen- und/oder Außenbeleuchtung usw. steuert und bestimmt, ob und wann der Computer 110 im Gegensatz zu einem menschlichen Bediener diese Vorgänge steuern soll. Darüber hinaus kann der Computer 110 so programmiert werden, dass er festlegt, ob und wann ein menschlicher Bediener diese Vorgänge steuern soll.
Der Computer 110 kann, z. B. über das Kommunikationsmodul 130 des Fahrzeugs 105, wie weiter unten beschrieben, mehr als einen Prozessor enthalten oder mit diesem kommunikativ gekoppelt sein, z. B. in elektronischen Steuergeräten (ECUs) oder dergleichen, die im Fahrzeug 105 enthalten sind, um verschiedene Fahrzeugkomponenten 125 zu überwachen und/oder zu steuern, z. B. ein Antriebsstrangsteuergerät, ein Bremssteuergerät, ein Lenkungssteuergerät usw. Ferner kann der Computer 110 über das Kommunikationsmodul 130 des Fahrzeugs 105 mit einem Navigationssystem kommunizieren, das das Global Position System (GPS) verwendet. So kann der Computer 110 beispielsweise Standortdaten des Fahrzeugs 105 anfordern und empfangen. Die Standortdaten können in einer bekannten Form vorliegen, z. B. als Geokoordinaten (Breiten- und Längskoordinaten).
Der Computer 110 ist im Allgemeinen für die Kommunikation mit dem Kommunikationsmodul 130 des Fahrzeugs 105 und auch mit einem internen drahtgebundenen und/oder drahtlosen Netzwerk des Fahrzeugs 105, z. B. einem Bus oder dergleichen im Fahrzeug 105, wie einem Controller Area Network (CAN) oder dergleichen, und/oder anderen drahtgebundenen und/oder drahtlosen Mechanismen eingerichtet.
Über das Kommunikationsnetz des Fahrzeugs 105 kann der Computer 110 Nachrichten an verschiedene Geräte im Fahrzeug 105 senden und/oder Nachrichten von den verschiedenen Geräten empfangen, z. B. Fahrzeugsensoren 115, Aktoren 120, Fahrzeugkomponenten 125, eine Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI) usw. In Fällen, in denen der Computer 110 tatsächlich eine Vielzahl von Geräten umfasst, kann das Kommunikationsnetz des Fahrzeugs 105 für die Kommunikation zwischen den in dieser Offenbarung als Computer 110 dargestellten Geräten verwendet werden. Außerdem können, wie unten erwähnt, verschiedene Steuergeräte und/oder Fahrzeugsensoren 115 Daten an den Computer 110 liefern.
Die Fahrzeugsensoren 115 können eine Vielzahl von Geräten umfassen, wie sie für die Bereitstellung von Daten an den Computer 110 bekannt sind. Zum Beispiel können die Fahrzeugsensoren 115 einen oder mehrere Lidar-Sensoren (Light Detection and Ranging) 115 usw. umfassen, die auf der Oberseite des Fahrzeugs 105, hinter der Frontscheibe des Fahrzeugs 105, um das Fahrzeug 105 herum usw. angeordnet sind und die relative Positionen, Größen und Formen von Objekten und/oder Bedingungen in der Umgebung des Fahrzeugs 105 liefern. Als weiteres Beispiel können ein oder mehrere Radarsensoren 115, die an den Stoßstangen des Fahrzeugs 105 befestigt sind, Daten liefern, um die Geschwindigkeit von Objekten (möglicherweise einschließlich zweiter Fahrzeuge 106) usw. relativ zum Standort des Fahrzeugs 105 zu bestimmen. Die Fahrzeugsensoren 115 können ferner Kamerasensoren 115 umfassen, z. B. für die Frontansicht, die Seitenansicht, die Rückansicht usw., die Bilder aus einem Sichtfeld innerhalb und/oder außerhalb des Fahrzeugs 105 liefern.
Fahrzeugsensoren 115 können auch Raddrehzahlsensoren, die Geschwindigkeitsparameter des Fahrzeugrads 105 messen, Reifendrucküberwachungssensoren, die einen Druck in einem entsprechenden Fahrzeugreifen 105 messen, und/oder Aufhängungssensoren, die die Verschiebung der Fahrzeugaufhängung 105 relativ zu einem vorbestimmten Festpunkt messen, umfassen. Wie im Folgenden näher erläutert, kann der Computer 110 selektiv Fahrzeugdaten, die die Fahrzeuggeschwindigkeit, den Reifendruck und/oder die Auslenkung der Fahrzeugaufhängung 105 umfassen, an den Server 145 übertragen, um den Zustand einer Fahrbahn zu charakterisieren.
Die Fahrzeugaktuatoren 120 werden durch Schaltungen, Chips, Motoren oder andere elektronische und/oder mechanische Komponenten realisiert, die verschiedene Fahrzeugteilsysteme in Übereinstimmung mit geeigneten Steuersignalen betätigen können, wie bekannt ist. Die Aktuatoren 120 können zur Steuerung von Komponenten 125, einschließlich Bremsen, Beschleunigung und Lenkung eines Fahrzeugs 105, verwendet werden.
Im Zusammenhang mit der vorliegenden Offenbarung ist eine Fahrzeugkomponente 125 eine oder mehrere Hardwarekomponenten, die eine mechanische oder elektromechanische Funktion oder einen Betrieb ausführen können, wie z. B. das Bewegen des Fahrzeugs 105, das Abbremsen oder Anhalten des Fahrzeugs 105, das Lenken des Fahrzeugs 105 usw. Nicht einschränkende Beispiele für Komponenten 125 umfassen eine Antriebskomponente (die z. B. einen Verbrennungsmotor und/oder einen Elektromotor usw. umfasst), eine Getriebekomponente, eine Lenkungskomponente (die z. B. ein oder mehrere Lenkräder, eine Lenkzahnstange usw. umfassen kann), eine Bremskomponente (wie unten beschrieben), eine Einparkhilfekomponente, eine adaptive Geschwindigkeitsregelungskomponente, eine adaptive Lenkkomponente, einen beweglichen Sitz usw.
Darüber hinaus kann der Computer 110 so konfiguriert sein, dass er über ein Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikationsmodul oder eine Schnittstelle 130 mit Geräten außerhalb des Fahrzeugs 105 kommunizieren kann, z. B. über eine drahtlose Fahrzeug-zu-Fahrzeug- (V2V) oder Fahrzeug-zu-Infrastruktur- (V2X) Kommunikation mit einem anderen Fahrzeug und (typischerweise über das Netzwerk 135) mit einem entfernten Server 145. Das Modul 130 könnte einen oder mehrere Mechanismen enthalten, über die der Computer 110 kommunizieren kann, einschließlich jeder gewünschten Kombination von drahtlosen (z. B. zellulären, drahtlosen, satellitengestützten, Mikrowellen- und Hochfrequenz-) Kommunikationsmechanismen und jeder gewünschten Netzwerktopologie (oder Topologien, wenn mehrere Kommunikationsmechanismen verwendet werden). Zu den beispielhaften Kommunikationsmöglichkeiten, die über das Modul 130 bereitgestellt werden, gehören Mobilfunk, Bluetooth®, IEEE 802.11, Dedicated Short Range Communications (DSRC) und/oder Wide Area Networks (WAN), einschließlich des Internets, die Datenkommunikationsdienste bereitstellen.
Das Netzwerk 135 kann aus einem oder mehreren verschiedenen drahtgebundenen oder drahtlosen Kommunikationsmechanismen bestehen, einschließlich jeder gewünschten Kombination von drahtgebundenen (z. B. Kabel und Glasfaser) und/oder drahtlosen (z. B. zellulare, drahtlose, satellitengestützte, Mikrowellen- und Hochfrequenz-) Kommunikationsmechanismen und jeder gewünschten Netzwerktopologie (oder Topologien, wenn mehrere Kommunikationsmechanismen verwendet werden). Beispielhafte Kommunikationsnetze umfassen drahtlose Kommunikationsnetze (z. B. unter Verwendung von Bluetooth, Bluetooth Low Energy (BLE), IEEE 802.11, Fahrzeug-zu-Fahrzeug (V2V) wie Dedicated Short-Range Communications (DSRC) usw.), lokale Netzwerke (LAN) und/oder Weitverkehrsnetze (WAN), einschließlich des Internets, die Datenkommunikationsdienste bereitstellen.
Ein Computer 110 kann Daten von Sensoren 115 im Wesentlichen kontinuierlich, periodisch und/oder auf Anweisung eines Servers 145 usw. empfangen und analysieren. Des Weiteren können Objektklassifizierungs- oder Identifizierungsverfahren verwendet werden, z. B. in einem Computer 110 auf der Grundlage von Daten des Lidarsensors 115, des Kamerasensors 115 usw., um einen Objekttyp, z. B. ein Fahrzeug, eine Person, einen Stein, ein Schlagloch, ein Fahrrad, ein Motorrad usw., sowie physikalische Merkmale von Objekten zu identifizieren.
2 ist ein Blockdiagramm eines Beispielservers 145. Der Server 145 umfasst einen Computer 235 und ein Kommunikationsmodul 240. Der Computer 235 umfasst einen Prozessor und einen Speicher. Der Speicher enthält eine oder mehrere Formen von computerlesbaren Medien und speichert Anweisungen, die vom Computer 235 ausgeführt werden können, um verschiedene Operationen durchzuführen, einschließlich der hier offengelegten. Das Kommunikationsmodul 240 ermöglicht es dem Computer 235, mit anderen Geräten, wie dem Fahrzeug 105, zu kommunizieren.
Wie weiter unten ausführlicher beschrieben, generieren der Fahrzeugcomputer 110 und/oder der Server 145 Metriken der Fahrbahnoberfläche auf der Grundlage von Sensordaten, die von einem oder mehreren Fahrzeugen 105 gesammelt wurden. Der Server 145 kann zum Beispiel mit mehreren Fahrzeugen kommunizieren, etwa mit einer Flotte von Fahrzeugen 105. Auf der Grundlage der empfangenen Sensordaten bestimmt der Server 145 die Fahrbahnoberflächenmetriken, zu denen unter anderem, aber nicht notwendigerweise ausschließlich, die Fahrbahnverschlechterung, wie z. B. die Straßenrauheit und/oder die Straßenoberflächenqualität, die Lage der Schlaglöcher und/oder der Schweregrad der Schlaglöcher gehören können. In einigen Implementierungen kann der Server 145 zeitlich-räumliche Analysetechniken auf die empfangenen Sensordaten anwenden, um Fahrbahnoberflächenmetriken über einen definierten Zeitraum zu erzeugen. Beispielsweise kann der Server 145 Fahrbahnoberflächenmetriken generieren, die die Verschlechterung der Fahrbahnoberfläche über einen bestimmten Zeitraum darstellen, z. B. eine Woche, einen Monat, ein Jahr usw.
3 zeigt eine Beispielumgebung 300, in der das Fahrzeug 105 eine Fahrbahn 305 befährt. Die Fahrbahn 305 kann ein Fahrbahnhindernis 310, wie z. B. ein Schlagloch, und eine oder mehrere Oberflächenverformungen 315 enthalten, die eine Verschlechterung der Oberfläche darstellen. Die Sensoren 115 können Daten erzeugen, die selektiv an den Server 145 übertragen werden, und der Server 145 kann die Daten verwenden, um die Fahrbahnoberflächenmetriken zu erzeugen.
4 zeigt eine Beispielkarte 400 mit einer oder mehreren Fahrbahnen 405 und einer oder mehreren Markierungen 410, die die Fahrbahnoberflächenmetriken anzeigen. Die Markierungen 410 können über einem Teil der Fahrbahnen 405 positioniert werden, um eine relative Position der Fahrbahnoberflächenmetrik entsprechend der Position innerhalb der Karte 400 darzustellen. Der Schweregrad der Straßenverschlechterung kann einem Farbton der Markierungen 410 entsprechen. Zum Beispiel kann eine Markierung 410 mit einem relativ dunkleren Farbton als ein Abschnitt der Fahrbahn definiert werden, der eine größere, d.h. schwerere, Straßenverschlechterung aufweist als eine Markierung 410 mit einem relativ helleren Farbton. Straßenschäden können unter anderem das Vorhandensein eines oder mehrerer Fahrbahnhindernisse 310, wie Schlaglöcher und/oder Frostaufbrüche, umfassen.
In einigen Implementierungen kann die Karte 400 durch den Server 145 nahezu in Echtzeit oder in vorbestimmten periodischen Zeitintervallen aktualisiert werden. Sobald die Karte 400 aktualisiert ist, kann der Server 145 Daten, die die aktualisierte Karte 400 darstellen, an eine oder mehrere Stellen, wie z. B. staatliche Stellen, Unternehmen oder ähnliches, übermitteln. Zu den staatlichen Stellen können lokale Gemeinden gehören, die für die Instandhaltung der Fahrbahn zuständig sind, wie z. B. ein lokales Verkehrsamt. Unternehmen können Versicherungsgesellschaften sein, die Versicherungsschutz für Fahrzeuge anbieten, Fahrzeughersteller oder ähnliches. In einigen Fällen kann der Server Daten, die die aktualisierte Karte 400 darstellen, über das Netzwerk 135 an das Fahrzeug 105 senden.
In einigen Fällen können auf der Grundlage der Konfiguration des Fahrzeugs 105 eine oder mehrere Fahrzeugkomponenten 125 auf der Grundlage von Daten in der Karte 400 betätigt werden. Zum Beispiel kann der Computer 110 Steuersignale an die Fahrzeugaktuatoren 120 übertragen, um das Fahrzeug 105 zu veranlassen, eine Fahrzeugrichtung, eine Fahrzeuggeschwindigkeit oder ähnliches zu ändern, basierend auf dem Vorhandensein oder dem Nichtvorhandensein, d.h. kürzlich repariert, eines Fahrbahnhindernisses 310 und/oder Oberflächenverformungen 315. In einigen Beispielen kann der Computer 110 veranlassen, dass die Karte 400 über ein Display im Fahrzeug 105, wie z. B. die HMI, angezeigt wird.
Der Server 145 ist so konfiguriert, dass er Sensordaten von mehreren Fahrzeugen empfängt und die Metriken der Fahrbahnoberfläche schätzt. In einer Beispielimplementierung kann der Computer 110 ausgewählte Sensordaten an den Server 145 senden, wie hier im Detail beschrieben.
Im Rahmen der vorliegenden Offenbarung überträgt der Computer 110 Sensordaten, die Radgeschwindigkeitsmessungen darstellen, an den Server 145. Der Computer 110 kann auch Fahrzeugtypdaten, z. B. Daten, die den Fahrzeugtyp angeben, an den Server 145 übertragen. Basierend auf den Sensordaten kann der Server 145 Drehzahlabweichungen bestimmen, die eine oder mehrere Fahrbahnoberflächenmetriken darstellen, die eine Messung der Fahrbahnrauheit (RRM) umfassen. In einer Beispielimplementierung umfasst die Messung der Fahrbahnrauheit eine Funktion der Summe der absoluten Abweichungen der nicht angetriebenen Radgeschwindigkeiten von einer durchschnittlichen Radgeschwindigkeit, wie in Gleichung 1 definiert: $R R M = ƒ (\sum_{i = 1}^{2} a b s (x_{i}))$
wobei RRM die Messung der Fahrbahnrauheit umfasst, abs den absoluten Wert darstellt, x die Abweichung der Radgeschwindigkeit eines nicht angetriebenen Rades von einer durchschnittlichen Radgeschwindigkeit, z. B. der durchschnittlichen nicht angetriebenen Radgeschwindigkeit, darstellt und i eines der nicht angetriebenen Räder darstellt. In verschiedenen Implementierungen normalisiert der Computer 235 die RRM entsprechend dem Fahrzeugtyp, da die Radmessungen für verschiedene Fahrzeugtypen unterschiedlich sein können. Beispielsweise kann der Computer 235 auf eine Nachschlagetabelle zugreifen, die einen Fahrzeugtyp mit einem Normierungsfaktor in Beziehung setzt. Der Normalisierungsfaktor kann auf den RRM angewandt werden, um die durch die unterschiedlichen Fahrzeugtypen verursachte Verzerrung zu mindern.
Die RRM kann ein Maß für die Rauheit eines Fahrbahnabschnitts sein. Wie weiter unten erläutert, verwendet der Server 145 die berechneten RRMs, um zeitliche räumliche Kartendaten zu erzeugen, die die Rauheitsschweregrad-Metrik angeben. Die Metrik für den Rauheitsgrad kann als quantitativer Wert definiert werden, der angibt, wie beschädigt ein Teil der Fahrbahnoberfläche ist.
Das Fahrzeug 105 kann auch Sensoren 115 und/oder Komponenten 125 enthalten, die eine Fahrwerks- und Aufhängungstechnologie mit kontinuierlicher Dämpfungsregelung (CDC) oder eine Fahrwerks- und Aufhängungstechnologie mit magnetischer Fahrwerksregelung umfassen. Sensoren 115, die mit der Fahrwerks- und Aufhängungstechnologie verbunden sind, können Daten liefern, die eine Strecke repräsentieren, die eine Aufhängung, d. h. eine Aufhängungsverschiebung, des Fahrzeugs 105 zurückgelegt hat. Zum Beispiel kann eine Aufhängung des Fahrzeugs 105 größere Änderungen in der zurückgelegten Strecke erfahren, wenn das Fahrzeug 105 eine Fahrbahn mit größerer Oberflächenbeschädigung im Vergleich zu einer Fahrbahn mit geringerer Oberflächenbeschädigung durchfährt.
Das Fahrzeug 105 kann auch Sensoren 115 enthalten, die in der Lage sind, Daten zu erzeugen, die den Reifendruck anzeigen. Die von den Reifendrucksensoren 115 erzeugten Daten können an den Server 145 übertragen werden, so dass der Server 145 feststellen kann, ob ein oder mehrere Reifen des Fahrzeugs 105 einen Flüssigkeitsverlust, z. B. Luft, aufweisen, der auf ein Reifenleck hinweisen kann. Der Computer 110 kann auch Standortdaten mit den Reifendruckdaten bereitstellen, so dass der Server 145 potenzielle Orte bestimmen kann, an denen das Reifenleck aufgetreten ist.
Während des Betriebs können ein oder mehrere Fahrzeuge 105 Sensordaten über das Netzwerk 135 an den Server 145 übertragen. Die Sensordaten können unter anderem Radgeschwindigkeitsmessdaten, Daten über den Radaufhängungsabstand und/oder Reifendruckdaten umfassen. Der Server 145 kann die empfangenen Sensordaten verwenden, um die Fahrbahnoberflächenmetriken wie hier beschrieben zu schätzen.
5 ist ein Flussdiagramm eines Beispielprozesses 500 zum Erkennen und/oder Bestimmen des Schweregrads eines Fahrbahnhindernisses 310 und/oder einer Fahrbahnverformung 315. Die Blöcke des Prozesses 500 können von dem Computer 235 des Servers 145 ausgeführt werden. Der Prozess 500 beginnt im Block 505, in dem Sensordaten empfangen werden. Zum Beispiel kann der Computer 235 Sensordaten von einem oder mehreren Fahrzeugen 105 über das Netzwerk 135 empfangen. Die Fahrzeugdaten können Radgeschwindigkeitsmessdaten, Aufhängungsabstandsdaten und/oder Reifendruckdaten umfassen. Wie bereits erwähnt, kann der Server 145 Fahrzeugdaten von mehreren Fahrzeugen empfangen, z. B. von einer Fahrzeugflotte. In einigen Fällen kann der Computer 235 und/oder der Computer 110 die Daten anonymisieren, um Daten zu entfernen, die zur Identifizierung des Fahrzeugs 105 verwendet werden könnten. Zum Beispiel kann der Computer 110 vor der Übertragung der Sensordaten alle Fahrzeugidentifikationsdaten entfernen.
In Block 510 normalisiert der Computer 235 die Fahrzeugdaten basierend auf der Fahrzeuggeschwindigkeit und/oder dem Fahrzeugtyp. Der Server 145 kann beispielsweise eine Nachschlagetabelle enthalten, die die Fahrzeuggeschwindigkeit und/oder den Fahrzeugtyp mit einem Normalisierungsfaktor in Beziehung setzt. Der Normalisierungsfaktor kann durch geeignete empirische Verfahren bestimmt werden. In Block 515 filtert der Computer 235 die normalisierten Sensordaten auf der Grundlage von Fahrzeugrichtungsparametern. Zum Beispiel kann der Computer 235 die normalisierten Sensordaten weiter filtern, um normalisierte Fahrzeugdaten auszuwählen, die die gleichen Fahrzeugrichtungsparameter haben, z.B. Fahrzeuge, die in die gleiche Richtung fahren. In Block 520 kann der Computer 235 geeignete Clustering-Techniken anwenden, um die normalisierten Sensordaten zu gruppieren. Geeignete Clustering-Techniken können, sind aber nicht notwendigerweise beschränkt auf, Zentroid-basiertes Clustering, Verteilungs-basiertes Clustering, Dichte-basiertes Clustering oder ähnliches.
In Block 525 bestimmt der Computer 235 auf der Grundlage der normalisierten Sensordaten Metriken für die Fahrbahnoberfläche. Beispielsweise kann der Computer 235 auf eine Nachschlagetabelle zugreifen, die Sensordaten mit Fahrbahnoberflächenmetriken in Beziehung setzt. Die Metriken für die Fahrbahnoberfläche können auf der Grundlage empirischer Analysen mit den Sensordaten in Beziehung gesetzt werden. In einigen Fällen kann ein neuronales Netz, wie z. B. ein tiefes neuronales Netz, verwendet werden, um Sensordaten mit Fahrbahnoberflächenmetriken zu verknüpfen.
In Block 530 erzeugt und/oder aktualisiert der Computer 235 eine zeitliche Raumkarte, wie die in 4 dargestellte zeitliche Raumkarte 400. In einer Beispielimplementierung ruft der Computer 235 Kartendaten ab, die den Standortdaten des Fahrzeugs 105 entsprechen. Unter Verwendung der abgerufenen Kartendaten ordnet der Computer 235 Fahrbahnoberflächenmetriken, wie z. B. eine auf dem RRM basierende Rauheitsgradmetrik, einem oder mehreren Fahrbahnsegmenten zu, so dass eine oder mehrere Markierungen in die zeitliche räumliche Karte 400 aufgenommen werden. Der Computer 235 kann ferner die Fahrbahnoberflächenmetriken mit Standorten von Schächten und/oder Bahngleisen abgleichen, so dass eine oder mehrere Markierungen nicht enthalten sind. Beispielsweise können die ermittelten Positionen der Fahrbahnoberflächenmetriken mit bekannten Positionen von Schächten und/oder Bahngleisen abgeglichen werden. Durch den Querverweis der Positionen von Fahrbahnoberflächenmetriken mit bekannten Positionen von Schächten und/oder Bahngleisen kann der Computer 235 Markierungen, die auf die Fahrbahnoberflächenmetriken hinweisen, nicht einbeziehen, da Schächte und/oder Bahngleise nicht auf eine Verschlechterung der Fahrbahn hinweisen. In einigen Fällen ruft der Computer 235 die Schacht- und/oder Gleisdaten über eine geeignete Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) ab.
In Block 535 kann der Computer 235 die Fahrbahnoberflächenmetrik als Schlagloch und/oder als Schlaglochschweregrad klassifizieren. Der Computer 235 klassifiziert das Schlagloch und/oder den Schweregrad des Schlaglochs anhand der Metrik für den Schweregrad der Rauheit. In einer Beispielimplementierung kann der Computer 235 auf eine Nachschlagetabelle zugreifen, die die Metrik für die Rauhigkeitsschwere mit der Schlaglochschwere in Beziehung setzt. Der Schweregrad des Schlaglochs kann in der Nachschlagetabelle auf der Grundlage einer empirischen Analyse verschiedener Schlaglochtypen entsprechend den Sensordaten eingegeben werden. Der Computer 235 kann das Fahrbahnhindernis auch dann als Schlagloch klassifizieren, wenn die Lage des Fahrbahnhindernisses nicht mit der Lage eines Gleises und/oder eines Schachtes übereinstimmt. Die Lage des Schlaglochs kann vom Computer 235 auf der Grundlage von Standortdaten bestimmt werden, die mit den Fahrzeugdaten übereinstimmen, die den Schweregrad des Schlaglochs angeben. Verschiedene Markierungen, die in der Karte angezeigt werden, können einen Schweregrad der geschätzten Straßenrauhigkeitskennzahl anzeigen. Zum Beispiel können Markierungen mit einem ersten Farbton als schwerwiegender angesehen werden als Markierungen mit einem zweiten Farbton. Der Server 145 kann die aktualisierte zeitliche Raumkarte an ein oder mehrere Fahrzeuge 105 übermitteln, nachdem der Computer 235 die zeitlichen Raumkartendaten aktualisiert hat.
In Block 540 ermittelt der Computer 235, ob zusätzliche Fahrzeugdaten empfangen wurden. Wenn keine zusätzlichen Daten empfangen wurden, kehrt der Prozess 500 zu Block 540 zurück. Andernfalls kehrt der Prozess 500 zu Block 505 zurück.
6 ist ein Flussdiagramm eines Beispielprozesses 600 zur Vorhersage von Fahrbahnverschlechterungen auf der Grundlage einer Messung der Fahrbahnrauheit (RRM). Die Blöcke des Prozesses 600 können von einem Computer 235 ausgeführt werden. Der Prozess 600 beginnt im Block 605, in dem Sensordaten empfangen werden. Zum Beispiel kann der Computer 235 Sensordaten von einem oder mehreren Fahrzeugen 105 über das Netzwerk 135 empfangen.
In Block 610 berechnet der Computer 235 eine Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion (PMF) unter Verwendung der von mehreren Fahrzeugen 105 erhaltenen Fahrbahnmessung (RRM). Die Messung der Fahrbahnrauheit kann vor der Berechnung je nach Fahrzeugtyp normalisiert werden. Die Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion kann für ein bestimmtes Straßensegment über einen definierten Zeitraum berechnet werden, z. B. einen (1) Tag, zwei (2) Tage, eine (1) Woche, einen (1) Monat, usw. Das Straßensegment kann als ein vordefinierter Abschnitt der Fahrbahn definiert werden, z. B. einhundert (100) Fuß, einhundert (100) Meter, zweihundert (200) Fuß, zweihundert (200) Meter, usw. In einigen Beispielen kann das Straßensegment anhand von Straßensegmenten definiert werden, die von einer staatlichen Stelle, z. B. einer Verkehrsbehörde, festgelegt wurden. In anderen Beispielen können die Straßensegmente vom Betreiber des Servers 145 festgelegt werden.
In Block 615 greift der Computer 235 auf eine Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (PDF) der internationalen Rauheitsindexwerte (IRI) zu. Der Computer 235 kann die PDF des IRI auf der Grundlage des RRM-Werts erhalten. In Block 620 kann der Computer 235 die RRM-PMF und die IRI-PDF abschneiden. Beispielsweise schneidet der Computer 235 das untere und das obere Ende ab, z. B. Werte unter zehn Prozent (10%) und Werte über neunzig Prozent (90%) der RRM PMF, um Daten zu entfernen, die potenzielle Ausreißer sein könnten.
In Block 620 erzeugt der Computer 235 die RRM PMF und die IRI PDF mit den abgeschnittenen Daten. In Block 625 erzeugt der Computer 235 eine kumulative Verteilungsfunktion (CDF) für RRM unter Verwendung der RRM PMF und erzeugt eine kumulative Verteilungsfunktion (CDF) für IRI unter Verwendung der IRI PDF.
In Block 630 gleicht der Computer 235 die RRM CDF mit der IRI CDF ab. Beispielsweise kann der Computer 235 eine Regressionsfunktion, wie eine lineare Regressionsfunktion oder eine nichtlineare Regressionsfunktion, verwenden, um die RRM CDF an die IRI CDF anzupassen. In Block 635 schätzt der Computer 235 ab, wann die Fahrbahnoberflächenmetrik eine Fahrbahnrauhigkeitsmetrik übersteigen wird. Beispielsweise kann der Computer 235 abschätzen, wann die durch das RRM definierte angepasste Fahrbahnoberflächenmetrik einen vordefinierten IRI-Fahrbahnwert überschreiten wird, z. B. als Indikator dafür, wann die Fahrbahnoberfläche ersetzt oder repariert werden sollte. In Block 640 wird die geschätzte Fahrbahnoberflächenmetrik an eine oder mehrere Stellen übermittelt. Beispielsweise kann die geschätzte Fahrbahnoberflächenmetrik an eine bestimmte staatliche Stelle übermittelt werden, die für den betreffenden Fahrbahnabschnitt zuständig ist. Damit ist der Prozess 600 beendet.
Die Beschreibung der vorliegenden Offenbarung ist lediglich beispielhaft, und Abweichungen, die nicht vom Kern der vorliegenden Offenbarung abweichen, sollen in den Anwendungsbereich der vorliegenden Offenbarung fallen. Solche Variationen sind nicht als Abweichung von Geist und Umfang der vorliegenden Offenbarung zu betrachten.
Im Allgemeinen können die beschriebenen Computersysteme und/oder -geräte eine beliebige Anzahl von Computerbetriebssystemen verwenden, einschließlich, aber keineswegs beschränkt auf Versionen und/oder Varianten des Microsoft Automotive® Betriebssystems, des Microsoft Windows® Betriebssystems, des Unix Betriebssystems (z.B., des Solaris®-Betriebssystems, das von der Oracle Corporation in Redwood Shores, Kalifornien, vertrieben wird, des AIX UNIX-Betriebssystems, das von International Business Machines in Armonk, New York, vertrieben wird, des Linux-Betriebssystems, der Mac OSX- und iOS-Betriebssysteme, die von Apple Inc. in Cupertino, Kalifornien, vertrieben werden, des BlackBerry OS, das von Blackberry, Ltd. in Waterloo, Kanada, vertrieben wird, des Android-Betriebssystems, das von Google, Inc. und der Open Handset Alliance entwickelt wurde, oder der QNX® CAR-Plattform für Infotainment, die von QNX Software Systems angeboten wird. Beispiele für Datenverarbeitungsgeräte sind unter anderem ein Bordcomputer im Fahrzeug, ein Computerarbeitsplatz, ein Server, ein Desktop-, Notebook-, Laptop- oder Handheld-Computer oder ein anderes Computersystem und/oder -gerät.
Computer und Rechengeräte enthalten im Allgemeinen computerausführbare Anweisungen, wobei die Anweisungen von einem oder mehreren Rechengeräten, wie den oben genannten, ausgeführt werden können. Computerausführbare Anweisungen können aus Computerprogrammen kompiliert oder interpretiert werden, die mit einer Vielzahl von Programmiersprachen und/oder -technologien erstellt wurden, darunter, ohne Einschränkung, und entweder allein oder in Kombination, Java™, C, C++, Matlab, Simulink, Stateflow, Visual Basic, Java Script, Perl, HTML usw. Einige dieser Anwendungen können auf einer virtuellen Maschine kompiliert und ausgeführt werden, wie z. B. der Java Virtual Machine, der Dalvik Virtual Machine oder ähnlichem. Im Allgemeinen empfängt ein Prozessor (z. B. ein Mikroprozessor) Anweisungen, z. B. aus einem Speicher, einem computerlesbaren Medium usw., und führt diese Anweisungen aus, wodurch ein oder mehrere Prozesse, einschließlich eines oder mehrerer der hier beschriebenen Prozesse, ausgeführt werden. Solche Anweisungen und andere Daten können mit Hilfe einer Vielzahl von computerlesbaren Medien gespeichert und übertragen werden. Eine Datei in einer Datenverarbeitungsanlage ist im Allgemeinen eine Sammlung von Daten, die auf einem computerlesbaren Medium, wie einem Speichermedium, einem Direktzugriffsspeicher usw., gespeichert sind.
Der Speicher kann ein computerlesbares Medium (auch als prozessorlesbares Medium bezeichnet) umfassen, das ein beliebiges nicht-übertragbares (z. B. greifbares) Medium enthält, das an der Bereitstellung von Daten (z. B. Anweisungen) beteiligt ist, die von einem Computer (z. B. von einem Prozessor eines Computers) gelesen werden können. Ein solches Medium kann viele Formen annehmen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf nichtflüchtige Medien und flüchtige Medien. Zu den nichtflüchtigen Medien gehören beispielsweise optische oder magnetische Festplatten und andere dauerhafte Speicher. Zu den flüchtigen Medien gehören z. B. dynamische Speicher mit wahlfreiem Zugriff (DRAM), die in der Regel einen Hauptspeicher bilden. Solche Befehle können über ein oder mehrere Übertragungsmedien übertragen werden, darunter Koaxialkabel, Kupferdraht und Glasfaserkabel, einschließlich der Drähte, die einen mit einem Prozessor eines Steuergeräts verbundenen Systembus bilden. Gängige Formen von computerlesbaren Medien sind beispielsweise eine Diskette, eine flexible Platte, eine Festplatte, ein Magnetband, ein beliebiges anderes magnetisches Medium, eine CD-ROM, eine DVD, ein beliebiges anderes optisches Medium, Lochkarten, ein Papierband, ein beliebiges anderes physikalisches Medium mit Lochmustern, ein RAM, ein PROM, ein EPROM, ein FLASH EEPROM, ein beliebiger anderer Speicherchip oder eine Kassette oder ein beliebiges anderes Medium, von dem ein Computer lesen kann.
Datenbanken, Datenlager oder andere hier beschriebene Datenspeicher können verschiedene Arten von Mechanismen für die Speicherung, den Zugriff und die Abfrage verschiedener Arten von Daten umfassen, darunter eine hierarchische Datenbank, eine Reihe von Dateien in einem Dateisystem, eine Anwendungsdatenbank in einem proprietären Format, ein relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS) usw. Jeder dieser Datenspeicher ist in der Regel in einem Computergerät enthalten, das ein Computerbetriebssystem wie eines der oben genannten verwendet, und der Zugriff erfolgt über ein Netzwerk auf eine oder mehrere der verschiedensten Arten. Auf ein Dateisystem kann von einem Computerbetriebssystem aus zugegriffen werden, und es kann Dateien enthalten, die in verschiedenen Formaten gespeichert sind. Ein RDBMS verwendet im Allgemeinen die Structured Query Language (SQL) zusätzlich zu einer Sprache zum Erstellen, Speichern, Bearbeiten und Ausführen von gespeicherten Prozeduren, wie die oben erwähnte PL/SQL-Sprache.
In einigen Beispielen können Systemelemente als computerlesbare Anweisungen (z. B. Software) auf einem oder mehreren Computergeräten (z. B. Servern, Personalcomputern usw.) implementiert werden, die auf dazugehörigen computerlesbaren Medien (z. B. Disketten, Speichern usw.) gespeichert sind. Ein Computerprogrammprodukt kann solche Anweisungen enthalten, die auf computerlesbaren Medien gespeichert sind, um die hier beschriebenen Funktionen auszuführen.
In dieser Anmeldung, einschließlich der nachstehenden Definitionen, kann der Begriff „Modul“ oder der Begriff „Steuergerät“ durch den Begriff „Schaltkreis“ ersetzt werden. Der Begriff „Modul“ kann sich auf Folgendes beziehen, Teil davon sein oder Folgendes umfassen eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC); eine digitale, analoge oder gemischt analog/digitale diskrete Schaltung; eine digitale, analoge oder gemischt analog/digitale integrierte Schaltung; eine kombinatorische Logikschaltung; ein feldprogrammierbares Gate-Array (FPGA); eine (gemeinsam genutzte, dedizierte oder gruppierte) Prozessorschaltung, die einen Code ausführt; eine (gemeinsam genutzte, dedizierte oder gruppierte) Speicherschaltung, die einen von der Prozessorschaltung ausgeführten Code speichert; andere geeignete Hardwarekomponenten, die die beschriebene Funktionalität bereitstellen; oder eine Kombination einiger oder aller der oben genannten, beispielsweise in einem System-on-Chip.
Das Modul kann eine oder mehrere Schnittstellenschaltungen enthalten. In einigen Beispielen können die Schnittstellenschaltungen verdrahtete oder drahtlose Schnittstellen umfassen, die mit einem lokalen Netzwerk (LAN), dem Internet, einem Weitverkehrsnetz (WAN) oder Kombinationen davon verbunden sind. Die Funktionalität eines beliebigen Moduls der vorliegenden Offenlegung kann auf mehrere Module verteilt werden, die über Schnittstellenschaltungen verbunden sind. Mehrere Module können zum Beispiel einen Lastausgleich ermöglichen. In einem weiteren Beispiel kann ein Server-Modul (auch bekannt als Remote- oder Cloud-Modul) einige Funktionen im Auftrag eines Client-Moduls ausführen.
Im Hinblick auf die hierin beschriebenen Medien, Prozesse, Systeme, Methoden, Heuristiken usw. ist zu verstehen, dass, obwohl die Schritte solcher Prozesse usw. als in einer bestimmten geordneten Reihenfolge ablaufend beschrieben wurden, solche Prozesse mit den beschriebenen Schritten in einer anderen als der hier beschriebenen Reihenfolge durchgeführt werden können. Ferner können bestimmte Schritte gleichzeitig durchgeführt werden, andere Schritte können hinzugefügt werden oder bestimmte hier beschriebene Schritte können weggelassen werden. Mit anderen Worten: Die hierin enthaltenen Beschreibungen von Verfahren dienen der Veranschaulichung bestimmter Ausführungsformen und sind keinesfalls so auszulegen, dass sie die Ansprüche einschränken.
Dementsprechend ist die obige Beschreibung nur zur Veranschaulichung gedacht und nicht einschränkend. Viele Ausführungsformen und Anwendungen, die über die Beispiele hinausgehen, sind für den Fachmann beim Lesen der obigen Beschreibung offensichtlich. Der Umfang der Erfindung sollte nicht unter Bezugnahme auf die obige Beschreibung, sondern stattdessen unter Bezugnahme auf die beigefügten Ansprüche bestimmt werden, zusammen mit dem vollen Umfang der Äquivalente, auf die diese Ansprüche Anspruch haben. Es ist zu erwarten und beabsichtigt, dass zukünftige Entwicklungen auf den hier erörterten Gebieten stattfinden werden und dass die offenbarten Systeme und Methoden in solche zukünftigen Ausführungsformen einfließen werden. Zusammenfassend ist zu verstehen, dass die Erfindung modifiziert und variiert werden kann und nur durch die folgenden Ansprüche begrenzt ist.
Alle in den Ansprüchen verwendeten Begriffe haben ihre einfache und gewöhnliche Bedeutung, wie sie von Fachleuten verstanden wird, es sei denn, es wird ausdrücklich etwas anderes angegeben. Insbesondere sollte die Verwendung von Singularartikeln wie „ein, eine“, „der, die, das“, „besagte“ usw. so verstanden werden, dass sie eines oder mehrere der angegebenen Elemente bezeichnen, es sei denn, ein Anspruch enthält eine ausdrückliche gegenteilige Einschränkung.

Claims

Ein System mit einem Computer, der einen Prozessor und einen Speicher enthält, wobei der Speicher Befehle enthält, so dass der Prozessor programmiert ist, zum: Empfangen von Sensordaten, die mindestens eines der folgenden Elemente enthalten: Radgeschwindigkeitsmessungen, Aufhängungsverschiebungsmessungen oder Reifenleckerkennungsdaten von einem Fahrzeug; Schätzen einer Messung der Fahrbahnrauheit auf der Grundlage einer Abweichung der Radgeschwindigkeit von der durchschnittlichen Radgeschwindigkeit; und Erzeugen temporärer räumlicher Kartendaten, die einen Ort und eine Rauheitsgradmetrik eines Fahrbahnabschnitts anzeigen, die auf der Messung der Fahrbahnrauheit basieren.
System Anspruch 1, wobei die Messung der Fahrbahnrauheit eine Funktion der Summe der absoluten Abweichungen der Geschwindigkeiten der nicht angetriebenen Räder von der durchschnittlichen Radgeschwindigkeit ist.
System nach Anspruch 2, wobei die Messung der Fahrbahnrauheit auf der Grundlage von mindestens einem Signal eines Aufhängungsverschiebungssensors oder eines Radgeschwindigkeitssensors berechnet wird.
System nach Anspruch 3, wobei der Prozessor ferner so programmiert ist, dass er eine Schätzung der Rauheitsgradmetrik verbessert, indem er eine Regressionsfunktion anwendet, um eine kumulative Verteilungsfunktion für die auf dem Raddrehzahlsensor basierende Messung der Fahrbahnrauheit an eine kumulative Verteilungsfunktion für die entsprechende, auf dem Aufhängungsverschiebungssensor basierende Messung der Fahrbahnrauheit anzupassen, die dann verwendet werden kann, um die Schätzungen der Rauheitsgradmetriken anderer ähnlicher Fahrzeuge zu verbessern, die nur auf dem Raddrehzahlsensor basierende Messungen der Fahrbahnrauheit haben.
System nach Anspruch 1, wobei Daten über unebene Straßen als Kartenebene dargestellt werden, wobei Farb- und Farbintensitätswerte, die innerhalb der Kartenebene dargestellt werden, einen Schweregrad der Rauheitsschweregradmetrik anzeigen.
System nach Anspruch 1, wobei der Prozessor ferner so programmiert ist, dass er auf der Grundlage der Messung der Fahrbahnrauheit ein Schlagloch oder eine Bodenwelle klassifiziert.
System nach Anspruch 6, wobei der Prozessor ferner so programmiert ist, dass er eine Gefahr für die Straßensicherheit erkennt, wenn ein Schlagloch oder eine Bodenwelle höher als ein vorbestimmter Kalibrierungsschwellenwert eingestuft wurde und eine Reifenleckrate höher als ein vorbestimmter Kalibrierungsschwellenwert ist.
System nach Anspruch 1, wobei der Prozessor ferner so programmiert ist, dass er abschätzen kann, wann eine Fahrbahnoberfläche einen vordefinierten Wert des Internationalen Rauhigkeitsindex (IRI) überschreiten wird.
System nach Anspruch 8, wobei der Prozessor ferner so programmiert ist, dass er einen Wert für den Internationalen Rauheitsindex (IRI) schätzt, indem er eine Regressionsfunktion anwendet, um eine kumulative Verteilungsfunktion für die Straßenrauheitsmetrik an eine kumulative Verteilungsfunktion für den entsprechenden Wert des Internationalen Rauheitsindex (IRI) anzupassen.
System nach Anspruch 1, wobei der Prozessor ferner so konfiguriert ist, dass er einen zukünftigen Zustand einer Fahrbahn vorhersagt und Straßenreparaturen für die Fahrbahn unter Verwendung eines Zeitverlaufs passender Messungen von Fahrbahnrauheit und mindestens eines anderen Faktors plant.