DE102023109793A1

DE102023109793A1 - Systeme und verfahren zur anwendung einer auf maschinellem lernen basierenden anomalieerkennung in einem eingeschränkten netzwerk

Info

Publication number: DE102023109793A1
Application number: DE102023109793.8A
Authority: DE
Inventors: Bernard C. Robinson; Peter D. Schmitt; Jonathan Hirscher; Owen K. Tosh; Michael R. Story; Emilio Quaggiotto; Joachim J. Klesing; Andrew J. Frank
Original assignee: Steering Solutions IP Holding Corp
Current assignee: Steering Solutions IP Holding Corp
Priority date: 2022-04-20
Filing date: 2023-04-19
Publication date: 2023-10-26
Also published as: CN116909783A; US20230342656A1

Abstract

Ein Verfahren zur Erkennung von Signalanomalien umfasst den Empfang mindestens eines Signals und die Bestimmung, unter Verwendung mindestens eines Modells zur Erkennung von Anomalien mit maschinellem Lernen, ob ein mit dem mindestens einen Signal verbundener Wert innerhalb eines Bereichs eines erwarteten Werts liegt. Das Verfahren umfasst auch, als Reaktion auf eine Feststellung, dass der mit dem mindestens einen Signal verbundene Wert nicht innerhalb des Bereichs des erwarteten Werts liegt, das Inkrementieren eines Zählers und, als Reaktion auf eine Feststellung, dass ein Wert des Zählers größer oder gleich einem Schwellenwert ist, das Identifizieren von Signalanomalie-Informationen auf der Grundlage des mindestens einen Signals. Das Verfahren umfasst auch das Übermitteln der Signalanomalie-Informationen an eine entfernte Rechenvorrichtung, das Empfangen von Diagnoseinformationen von der entfernten Rechenvorrichtung, die auf die Signalanomalie-Informationen ansprechen, und, als Reaktion auf den Empfang der Diagnoseinformationen, das Einleiten mindestens eines Korrekturmaßnahmenverfahrens.

Description

TECHNISCHES GEBIET
Diese Offenlegung bezieht sich auf die Erkennung von Anomalien und insbesondere auf Systeme und Verfahren zur Anwendung einer auf maschinellem Lernen basierenden Anomalieerkennung in einem eingeschränkten Netzwerk.
HINTERGRUND DER ERFINDUNG
Ein Fahrzeug, wie z. B. ein Pkw, ein Lkw, ein Sportnutzfahrzeug, ein Crossover, ein Mini-Van, ein Wasserfahrzeug, ein Flugzeug, ein Geländewagen, ein Freizeitfahrzeug oder ein anderes geeignetes Transportmittel, umfasst in der Regel verschiedene Systeme, wie z. B. ein Lenksystem, das ein elektronisches Servolenkungssystem (EPS-System), ein Steer-by-Wire-Lenksystem (SbW-Lenksystem), ein hydraulisches Lenksystem oder ein anderes geeignetes Lenksystem und/oder andere geeignete Systeme (z. B. ein Bremssystem, ein Antriebssystem und dergleichen) umfassen kann. Solche Systeme des Fahrzeugs steuern typischerweise verschiedene Aspekte der Fahrzeuglenkung (z. B. einschließlich der Bereitstellung einer Lenkunterstützung für einen Fahrer des Fahrzeugs, der Steuerung lenkbarer Räder des Fahrzeugs und dergleichen), des Fahrzeugantriebs, der Fahrzeugbremsung und dergleichen.
Solche Systeme können verschiedene Sensoren oder Messgeräte enthalten, die Aspekte der Systeme messen oder überwachen. Während eines Betriebs des Fahrzeugs können die Sensoren oder Messgeräte entsprechende Signale erzeugen, die verschiedene erfasste oder gemessene Werte der Aspekte der Systeme anzeigen. Diese Signale können ein normales oder anormales Verhalten der verschiedenen Aspekte der Systeme anzeigen.
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
Diese Offenlegung bezieht sich allgemein auf die Erkennung von Anomalien.
Ein Aspekt der offengelegten Ausführungsformen umfasst ein Verfahren zur Erkennung von Signalanomalien. Das Verfahren umfasst den Empfang mindestens eines Signals über einen Kommunikationsbus und die Bestimmung, unter Verwendung mindestens eines Modells zur Erkennung von Anomalien mit maschinellem Lernen, ob ein mit dem mindestens einen Signal verbundener Wert innerhalb eines Bereichs eines erwarteten Werts für das mindestens eine Signal liegt. Das Verfahren umfasst auch, als Reaktion auf eine Bestimmung, dass der mit dem mindestens einen Signal verbundene Wert nicht innerhalb des Bereichs des erwarteten Werts für das mindestens eine Signal liegt, das Inkrementieren eines Zählers, und, als Reaktion auf eine Bestimmung, dass ein Wert des Zählers größer oder gleich einem Schwellenwert ist, das Identifizieren von Signalanomalie-Informationen auf der Grundlage des mindestens einen Signals. Das Verfahren umfasst auch das Übermitteln der Signalanomalie-Informationen an eine entfernte Rechenvorrichtung, das Empfangen von Diagnoseinformationen von der entfernten Rechenvorrichtung, die auf die Signalanomalie-Informationen ansprechen, und, als Reaktion auf den Empfang der Diagnoseinformationen, das Einleiten mindestens eines Korrekturmaßnahmenverfahrens.
Ein weiterer Aspekt der Ausführungsformen der Offenlegung umfasst ein System zur Erkennung von Signalanomalien. Das System umfasst einen Prozessor und einen Speicher. Der Speicher enthält Anweisungen, die, wenn sie von dem Prozessor ausgeführt werden, den Prozessor veranlassen: mindestens ein Signal über einen Kommunikationsbus zu empfangen; unter Verwendung mindestens eines Modells zur Erkennung von Anomalien mit maschinellem Lernen zu bestimmen, ob ein mit dem mindestens einen Signal verbundener Wert innerhalb eines Bereichs eines erwarteten Werts für das mindestens eine Signal liegt; als Reaktion auf die Feststellung, dass der mit dem mindestens einen Signal verbundene Wert nicht innerhalb des Bereichs des erwarteten Werts für das mindestens eine Signal liegt, einen Zähler zu erhöhen; als Reaktion auf eine Feststellung, dass ein Wert des Zählers größer oder gleich einem Schwellenwert ist, auf der Grundlage des mindestens einen Signals Signalanomalie-Informationen zu identifizieren; die Signalanomalie-Informationen an eine entfernte Rechenvorrichtung zu übermitteln; von der entfernten Rechenvorrichtung Diagnoseinformationen als Reaktion auf die Signalanomalie-Informationen zu empfangen; und als Reaktion auf den Empfang der Diagnoseinformationen mindestens ein Korrekturmaßnahmenverfahren einzuleiten.
Ein weiterer Aspekt der Ausführungsformen der Offenlegung umfasst eine Vorrichtung zur Erkennung von Signalanomalien. Die Vorrichtung enthält einen Prozessor und einen Speicher. Der Speicher enthält Anweisungen, die, wenn sie von dem Prozessor ausgeführt werden, den Prozessor veranlassen: mindestens ein Signal über einen Kommunikationsbus zu empfangen; zu bestimmen, ob ein mit dem mindestens einen Signal verbundener Wert innerhalb eines Bereichs eines erwarteten Werts für das mindestens eine Signal liegt; in Reaktion auf eine Bestimmung, dass der mit dem mindestens einen Signal verbundene Wert nicht innerhalb des Bereichs des erwarteten Werts für das mindestens eine Signal liegt, einen Zähler zu inkrementieren; als Reaktion auf eine Feststellung, dass ein Wert des Zählers größer oder gleich einem Schwellenwert ist, auf der Grundlage des mindestens einen Signals Signalanomalie-Informationen zu identifizieren; die Signalanomalie-Informationen an eine entfernte Rechenvorrichtung zu übermitteln; von der entfernten Rechenvorrichtung als Reaktion auf die Signalanomalie-Informationen Diagnoseinformationen zu empfangen; und als Reaktion darauf, dass die Diagnoseinformationen eine Anforderung zusätzlicher Signalanomalie-Informationen anzeigen, mindestens einen Überwachungsparameter auf der Grundlage der Anforderung zusätzlicher Signalanomalie-Informationen zu aktualisieren; die zusätzlichen Signalanomalie-Informationen auf der Grundlage des aktualisierten mindestens einen Überwachungsparameters zu erzeugen; und die zusätzlichen Signalanomalie-Informationen an die entfernte Rechenvorrichtung zu übermitteln.
Diese und andere Aspekte der vorliegenden Offenbarung werden in der folgenden detaillierten Beschreibung der Ausführungsformen, den beigefügten Ansprüchen und den begleitenden Figuren offenbart.
KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
Die Offenbarung wird am besten anhand der folgenden detaillierten Beschreibung verstanden, wenn sie in Verbindung mit den beigefügten Zeichnungen gelesen wird. Es wird betont, dass gemäß gängiger Praxis die verschiedenen Merkmale in den Zeichnungen nicht maßstabsgetreu sind. Im Gegenteil, die Abmessungen der verschiedenen Merkmale sind zur Verdeutlichung willkürlich vergrößert oder verkleinert.

1 zeigt allgemein ein Fahrzeug gemäß den Prinzipien der vorliegenden Offenbarung.
2 zeigt allgemein ein Steuergerät gemäß den Prinzipien der vorliegenden Offenbarung.
3 zeigt allgemein ein System zur Erkennung von Anomalien gemäß den Prinzipien der vorliegenden Offenbarung.
4 ist ein Flussdiagramm, das allgemein ein Verfahren zur Erkennung von Anomalien gemäß den Prinzipien der vorliegenden Offenbarung zeigt.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Die folgende Diskussion bezieht sich auf verschiedene Ausführungsformen der Offenbarung. Obwohl eine oder mehrere dieser Ausführungsformen bevorzugt sein können, sollen die offengelegten Ausführungsformen nicht als Einschränkung des Umfangs der Offenbarung, einschließlich der Ansprüche, interpretiert oder anderweitig verwendet werden. Darüber hinaus wird der Fachmann verstehen, dass die folgende Beschreibung einen weiten Anwendungsbereich aufweist, und dass die Erörterung einer beliebigen Ausführungsform nur als beispielhaft für diese Ausführungsform gedacht ist und nicht andeuten soll, dass der Umfang der Offenbarung, einschließlich der Ansprüche, auf diese Ausführungsform beschränkt ist.
Wie beschrieben, umfasst ein Fahrzeug, wie z. B. ein Pkw, ein Lkw, ein Sportnutzfahrzeug, ein Crossover, ein Mini-Van, ein Wasserfahrzeug, ein Flugzeug, ein Geländewagen, ein Freizeitfahrzeug oder andere geeignete Transportmittel, typischerweise verschiedene Systeme, wie z. B. ein Lenksystem, das ein elektronisches Servolenkungssystem (EPS-System), ein Steer-by-Wire-Lenksystem (SbW-Lenksystem), ein hydraulisches Lenksystem oder ein anderes geeignetes Lenksystem und/oder andere geeignete Systeme (z. B. ein Bremssystem, ein Antriebssystem und dergleichen) umfassen kann. Solche Systeme des Fahrzeugs steuern typischerweise verschiedene Aspekte der Fahrzeuglenkung (z. B. einschließlich der Bereitstellung einer Lenkunterstützung für einen Fahrer des Fahrzeugs, der Steuerung lenkbarer Räder des Fahrzeugs und dergleichen), des Fahrzeugantriebs, der Fahrzeugbremsung und dergleichen.
Solche Systeme können verschiedene Sensoren oder Messgeräte enthalten, die Aspekte der Systeme messen oder überwachen. Während des Betriebs des Fahrzeugs können die Sensoren oder Messgeräte entsprechende Signale erzeugen, die verschiedene erfasste oder gemessene Werte der Aspekte der Systeme anzeigen. Diese Signale können ein normales oder anormales Verhalten der verschiedenen Aspekte der Systeme anzeigen.
In der Regel werden solche Signale zur Durchführung fortgeschrittener Analysen für die Fahrzeugfunktionszustandsdiagnose des Fahrzeugs verwendet. Zwei Probleme, die im Allgemeinen bei der Entwicklung fortgeschrittener Analysen für die Diagnose des Fahrzeugfunktionszustands auftreten, sind erstens die Anzahl der für die Durchführung solcher Analysen erforderlichen Rechenressourcen und zweitens die relativ große Datenmenge, die für die Durchführung solcher Analysen erforderlich ist. In der Regel kann das Problem der Rechenressourcen dadurch gelöst werden, dass die fortgeschrittene Analyse der Fahrzeugfunktionszustandsdiagnosemodelle auf einer Cloud-Computing-Infrastruktur ausgeführt wird (z. B. durch Verlagerung der Anforderungen an die Rechenressourcen auf die Cloud-Computing-Infrastruktur), allerdings müssen bei diesem Ansatz große Mengen von Fahrzeugdaten drahtlos übertragen werden. Die Übertragung selbst einiger weniger Signale mit hoher Frequenz über eine drahtlose Verbindung (z. B. eine Mobilfunkverbindung oder eine andere geeignete drahtlose Verbindung) ist in der Regel mit hohen Kosten verbunden (z. B. wenn sie kontinuierlich erfolgt).
Dementsprechend können Systeme und Verfahren, wie die hier beschriebenen, die so konfiguriert sind, dass sie die an eine Cloud-Computing-Infrastruktur übertragene Datenmenge begrenzen, um erweiterte Analysen für die Fahrzeugdiagnose durchzuführen, wünschenswert sein. In einigen Ausführungsformen können die hier beschriebenen Systeme und Verfahren so konfiguriert sein, dass sie einen Algorithmus zur Erkennung von Anomalien (der z. B. maschinelles Lernen und/oder klassische Analyseverfahren umfassen kann) und eine Datenüberwachungslogik mit Rückmeldungen von den fortschrittlichen Diagnosemodellen, die in der Cloud-Computing-Infrastruktur laufen, verwenden, um die Kosten für drahtlose (z. B. mobile und ähnliche) Daten zu reduzieren.
In einigen Ausführungsformen können die hier beschriebenen Systeme und Verfahren so konfiguriert sein, dass sie Anomalien erkennen, indem sie physikalische Modelle verwenden, die Abweichungen von erwarteten Ausgangswerten im Verhältnis zu gemessenen Ausgangswerten innerhalb eines Schwellenwertabweichungsbereichs verfolgen. Zusätzlich oder alternativ können die hier beschriebenen Systeme und Verfahren so konfiguriert sein, dass sie eine Übertragungsfunktionsanalyse verwenden, um Abweichungen des Frequenzinhalts zu erkennen, der Beziehungen zwischen verschiedenen Signalen zugeordnet ist.
Die hier beschriebenen Systeme und Verfahren können so konfiguriert sein, dass sie eine Anomalieerkennung (z. B. unter Verwendung von maschinellem Lernen und/oder von klassischen Analyseverfahren) bereitstellen, die die Auswertung von Daten von einem Fahrzeugkommunikationsbus und die Bestimmung, ob Signale normal oder anormal sind, umfasst. Die hier beschriebenen Systeme und Verfahren können so konfiguriert sein, dass sie als Reaktion auf das Erreichen eines Schwellenwerts für eine neue Signalanomalie die Daten und Standardprotokollierungsparameter (z. B. erforderliche Signale, Abtastrate, Auslösebedingungen, Übertragungsintervall usw.) an die Cloud-Computing-Infrastruktur zur Analyse durch Erkennungsalgorithmen mit höherer Genauigkeit übertragen.
Die hier beschriebenen Systeme und Verfahren können so konfiguriert sein, dass sie Diagnoseinformationen empfangen können (die z. B. von der Cloud-Computing-Infrastruktur an das Fahrzeug zurückgesendet werden). Die Diagnoseinformationen können die Klassifizierung und den Schweregrad des Problems, Überwachungsparameter und Ähnliches umfassen. Die hier beschriebenen Systeme und Verfahren können so konfiguriert sein, dass sie als Reaktion auf die Notwendigkeit einer zusätzlichen Überwachung (die z. B. durch die Diagnoseinformationen angezeigt wird) Datenüberwachungseinstellungen mit neuen Protokollierungsparametern aktualisieren. Die hier beschriebenen Systeme und Verfahren können so konfiguriert sein, dass sie zusätzliche Daten an die Cloud-Computing-Infrastruktur übertragen.
In einigen Ausführungsformen können die hier beschriebenen Systeme und Verfahren so konfiguriert sein, dass sie die Informationen an den Fahrzeugkommunikationsbus übermitteln, sobald die Diagnosemodelle in der Cloud-Computing-Infrastruktur das Problem erkannt haben. Die hier beschriebenen Systeme und Verfahren können so konfiguriert sein, dass sie kommunizieren, um einem Fahrzeugführer geeignete Maßnahmen und Informationen zu liefern. Die hier beschriebenen Systeme und Verfahren können so konfiguriert sein, dass sie die Zuweisung und Nutzung von fahrzeuginternen Rechenressourcen für fortschrittliche Analysen zur Diagnose des Fahrzeugfunktionszustands erheblich reduzieren, indem sie den fahrzeuginternen Algorithmus auf die Identifizierung potenzieller anormaler Bedingungen beschränken, anstatt das Problem vollständig zu klassifizieren (wobei z. B. die höhere Verarbeitungsebene von der Cloud-Computing-Infrastruktur durchgeführt wird). Zusätzlich oder alternativ können die hier beschriebenen Systeme und Verfahren so konfiguriert sein, dass die Kosten für die Datenübertragung erheblich gesenkt werden, indem die Übertragung von Daten an die Cloud-Computing-Infrastruktur auf anormale Daten beschränkt wird (wobei z. B. die Cloud-Computing-Infrastruktur Aktualisierungen mit der Art der Daten und/oder der Datenmenge bereitstellt, die zur Durchführung einer solchen Verarbeitung auf höherer Ebene erforderlich sind).
Die hier beschriebenen Systeme und Verfahren können so konfiguriert sein, dass sie einen Algorithmus zur Erkennung von Anomalien verwenden, der im Fahrzeug ausgeführt werden kann, um eine Datenübertragung an die Cloud-Computing-Infrastruktur auszulösen, wo die anomalen Daten dann mit höherer Genauigkeit und fortschrittlicheren Algorithmen analysiert werden. Zusätzlich oder alternativ können die hier beschriebenen Systeme und Verfahren so konfiguriert sein, dass sie Rückmeldungen von den Diagnosemodellen der Cloud-Computing-Infrastruktur verwenden, um die Art der an die Cloud-Computing-Infrastruktur übertragenen Daten anzupassen, um die bereitgestellten Informationen zu begrenzen und so die Datenübertragungskosten zu senken.
In einigen Ausführungsformen können die hier beschriebenen Systeme und Verfahren so konfiguriert sein, dass sie mindestens ein Signal über einen Kommunikationsbus empfangen. Die hier beschriebenen Systeme und Verfahren können so konfiguriert sein, dass sie unter Verwendung mindestens eines Modells zur Erkennung von Anomalien mit maschinellem Lernen bestimmen, ob ein mit dem mindestens einen Signal verbundener Wert innerhalb eines Bereichs eines erwarteten Werts für das mindestens eine Signal liegt. Das mindestens eine Modell zur Erkennung von Anomalien mit maschinellem Lernen kann im Fahrzeug angeordnet sein. Die hier beschriebenen Systeme und Verfahren können so konfiguriert sein, dass sie als Reaktion auf die Feststellung, dass der mit dem mindestens einen Signal verbundene Wert nicht innerhalb des Bereichs des erwarteten Werts für das mindestens eine Signal liegt, einen Zähler inkrementieren.
Die hier beschriebenen Systeme und Verfahren können so konfiguriert sein, dass sie als Reaktion auf die Feststellung, dass ein Wert des Zählers größer oder gleich einem Schwellenwert ist, auf der Grundlage des mindestens einen Signals Signalanomalie-Informationen identifizieren. Die Signalanomalie-Informationen können erforderliche Signalinformationen, Abtastrateninformationen, Auslösebedingungsinformationen, Datenübertragungsintervallinformationen, andere geeignete Informationen oder eine Kombination davon umfassen.
Die hier beschriebenen Systeme und Verfahren können so konfiguriert sein, dass sie die Signalanomalie-Informationen an eine entfernte Rechenvorrichtung übermitteln. Die entfernte Rechenvorrichtung kann jede geeignete entfernte Rechenvorrichtung umfassen und/oder zumindest einen Teil einer Cloud-Computing-Infrastruktur umfassen. Die hier beschriebenen Systeme und Verfahren können so konfiguriert sein, dass sie von der entfernten Rechenvorrichtung Diagnoseinformationen empfangen, die auf die Signalanomalie-Informationen reagieren. Die Diagnoseinformationen können Problemklassifizierungsinformationen, Schweregradinformationen, Überwachungsparameterinformationen, andere geeignete Informationen oder eine Kombination davon enthalten. Die hier beschriebenen Systeme und Verfahren können so konfiguriert sein, dass sie als Reaktion auf den Empfang der Diagnoseinformationen mindestens ein Korrekturmaßnahmenverfahren einleiten.
In einigen Ausführungsformen können die hier beschriebenen Systeme und Verfahren so konfiguriert sein, dass sie als Reaktion darauf, dass die Diagnoseinformationen eine Anforderung zusätzlicher Signalanomalie-Informationen anzeigen, das mindestens eine Korrekturmaßnahmenverfahren durchführen, indem sie mindestens einen Überwachungsparameter auf der Grundlage der Anforderung zusätzlicher Signalanomalie-Informationen aktualisieren, die zusätzlichen Signalanomalie-Informationen auf der Grundlage des aktualisierten mindestens einen Überwachungsparameters erzeugen und die zusätzlichen Signalanomalie-Informationen an die entfernte Rechenvorrichtung übermitteln.
In einigen Ausführungsformen können die hier beschriebenen Systeme und Verfahren so konfiguriert sein, dass sie als Reaktion darauf, dass die Diagnoseinformationen einen oder mehrere Fehlercodes anzeigen, das mindestens eine Korrekturmaßnahmenverfahren durchführen, indem sie ein oder mehrere Fehlersignale auf der Grundlage des einen oder der mehreren Fehlercodes erzeugen. In einigen Ausführungsformen entspricht das mindestens eine Signal einem Lenksystem eines Fahrzeugs.
1 zeigt allgemein ein Fahrzeug 10 gemäß den Prinzipien der vorliegenden Offenbarung. Das Fahrzeug 10 kann jedes geeignete Fahrzeug sein, wie z. B. ein Pkw, ein Lkw, ein Sportnutzfahrzeug, ein Mini-Van, ein Crossover, ein beliebiges anderes Personenfahrzeug, ein geeignetes Nutzfahrzeug oder ein anderes geeignetes Fahrzeug. Obwohl das Fahrzeug 10 als Personenfahrzeug mit Rädern und zur Verwendung auf Straßen dargestellt ist, können die Prinzipien der vorliegenden Offenbarung auch auf andere Fahrzeuge, wie Flugzeuge, Boote, Züge, Drohnen oder andere geeignete Fahrzeuge angewendet werden.
Das Fahrzeug 10 umfasst eine Fahrzeugkarosserie 12 und eine Motorhaube 14. Ein Fahrgastraum 18 ist zumindest teilweise durch die Fahrzeugkarosserie 12 definiert. Ein anderer Teil der Fahrzeugkarosserie 12 definiert einen Motorraum 20. Die Motorhaube 14 kann beweglich an einem Teil der Fahrzeugkarosserie 12 angebracht sein, so dass die Motorhaube 14 Zugang zum Motorraum 20 gewährt, wenn sich die Motorhaube 14 in einer ersten oder offenen Position befindet, und die Motorhaube 14 den Motorraum 20 abdeckt, wenn sich die Motorhaube 14 in einer zweiten oder geschlossenen Position befindet. In einigen Ausführungsformen kann der Motorraum 20 an einem hinteren Teil des Fahrzeugs 10 angeordnet sein, anders, als es allgemein dargestellt ist.
Der Fahrgastraum 18 kann hinter dem Motorraum 20 angeordnet sein, kann aber auch vor dem Motorraum 20 angeordnet sein, wenn der Motorraum 20 im hinteren Teil des Fahrzeugs 10 angeordnet ist. Das Fahrzeug 10 kann jedes geeignete Antriebssystem umfassen, einschließlich eines Verbrennungsmotors, eines oder mehrerer Elektromotoren (z. B. eines Elektrofahrzeugs), einer oder mehrerer Brennstoffzellen, eines Hybridantriebs (z. B. eines Hybridfahrzeugs), der eine Kombination aus einem Verbrennungsmotor und einem oder mehreren Elektromotoren umfasst, und/oder jedes andere geeignete Antriebssystem.
In einigen Ausführungsformen kann das Fahrzeug 10 einen Benzinmotor, z. B. einen Fremdzündungsmotor, umfassen. In einigen Ausführungsformen kann das Fahrzeug 10 einen Dieselmotor, wie z. B. einen Selbstzündungsmotor, enthalten. Der Motorraum 20 beherbergt und/oder umschließt zumindest einige Komponenten des Antriebssystems des Fahrzeugs 10. Zusätzlich oder alternativ sind im Fahrgastraum 18 des Fahrzeugs 10 Antriebsbedienelemente wie ein Gaspedal, ein Bremspedal, ein Handrad und andere derartige Komponenten angeordnet. Die Antriebsbedienelemente können von einem Bediener des Fahrzeugs 10 betätigt oder gesteuert werden und können direkt mit entsprechenden Komponenten des Antriebssystems verbunden sein, wie z. B. einer Drosselklappe, einer Bremse, einer Fahrzeugachse, einem Fahrzeuggetriebe und dergleichen. In einigen Ausführungsformen können die Antriebsbedienelemente Signale an einen Fahrzeugcomputer (z. B. Drive-by-Wire) übermitteln, der seinerseits die entsprechende Antriebskomponente des Antriebssystems steuern kann. So kann das Fahrzeug 10 in einigen Ausführungsformen ein autonomes Fahrzeug sein.
In einigen Ausführungsformen umfasst das Fahrzeug 10 ein Getriebe, das über ein Schwungrad, eine Kupplung oder eine Flüssigkeitskupplung mit einer Kurbelwelle verbunden ist. In einigen Ausführungsformen umfasst das Getriebe ein Schaltgetriebe. In einigen Ausführungsformen umfasst das Getriebe ein Automatikgetriebe. Das Fahrzeug 10 kann im Falle eines Verbrennungsmotors oder eines Hybridfahrzeugs einen oder mehrere Kolben umfassen, die mit der Kurbelwelle zusammenarbeiten, um eine Kraft zu erzeugen, die über das Getriebe auf eine oder mehrere Achsen übertragen wird, die die Räder 22 drehen. Wenn das Fahrzeug 10 einen oder mehrere Elektromotoren aufweist, liefert eine Fahrzeugbatterie und/oder eine Brennstoffzelle den Elektromotoren Energie, um die Räder 22 zu drehen.
Das Fahrzeug 10 kann automatische Fahrzeugantriebssysteme enthalten, wie z. B. eine Geschwindigkeitsregelung, eine adaptive Geschwindigkeitsregelung, eine automatische Bremssteuerung, andere automatische Fahrzeugantriebssysteme oder eine Kombination davon. Das Fahrzeug 10 kann ein autonomes oder halbautonomes Fahrzeug oder ein anderer geeigneter Fahrzeugtyp sein. Das Fahrzeug 10 kann zusätzliche oder weniger Merkmale als die hier allgemein dargestellten und/oder offenbarten aufweisen.
In einigen Ausführungsformen kann das Fahrzeug 10 eine Ethernet-Komponente 24, einen Controller Area Network Bus (CAN-Bus) 26, eine Media Oriented Systems Transport-Komponente (MOST-Komponente) 28, eine FlexRay-Komponente 30 (z. B. Brake-by-Wire-System und dergleichen) und eine Local Interconnect Network-Komponente (LIN-Komponente) 32 umfassen. Das Fahrzeug 10 kann den CAN-Bus 26, die MOST-Komponente 28, die FlexRay-Komponente 30, die LIN-Komponente 32, andere geeignete Netzwerke oder Kommunikationssysteme oder eine Kombination davon verwenden, um verschiedene Informationen von z. B. Sensoren innerhalb oder außerhalb des Fahrzeugs an z. B. verschiedene Prozessoren oder Steuergeräte innerhalb oder außerhalb des Fahrzeugs zu übertragen. Das Fahrzeug 10 kann zusätzliche oder weniger Merkmale als die hier allgemein dargestellten und/oder offengelegten aufweisen.
In einigen Ausführungsformen kann das Fahrzeug 10 ein Lenksystem umfassen, wie z. B. ein EPS-System, ein Steer-by-Wire-Lenksystem (das z. B. ein oder mehrere Steuergeräte umfassen oder mit ihnen kommunizieren kann, die Komponenten des Lenksystems ohne die Verwendung einer mechanischen Verbindung zwischen dem Handrad und den Rädern 22 des Fahrzeugs 10 steuern), ein hydraulisches Lenksystem (das z. B. einen magnetischen Aktuator umfassen kann, der in eine Ventilbaugruppe des hydraulischen Lenksystems integriert ist) oder ein anderes geeignetes Lenksystem.
Das Lenksystem kann ein Steuersystem oder einen Mechanismus mit offener Rückkopplung, ein Steuersystem oder einen Mechanismus mit geschlossener Rückkopplung oder eine Kombination davon umfassen. Das Lenksystem kann so konfiguriert sein, dass es verschiedene Eingaben empfängt, einschließlich, aber nicht beschränkt auf eine Handradposition, ein Eingangsdrehmoment, eine oder mehrere Straßenradpositionen, andere geeignete Eingaben oder Informationen oder eine Kombination davon.
Zusätzlich oder alternativ können die Eingaben ein Handraddrehmoment, einen Handradwinkel, eine Motordrehzahl, eine Fahrzeuggeschwindigkeit, einen geschätzten Motordrehmomentbefehl, eine andere geeignete Eingabe oder eine Kombination davon umfassen. Das Lenksystem kann so konfiguriert sein, dass es die Lenkfunktion und/oder die Steuerung des Fahrzeugs 10 bereitstellt. So kann das Lenksystem beispielsweise ein Unterstützungsdrehmoment auf der Grundlage der verschiedenen Eingaben erzeugen. Das Lenksystem kann so konfiguriert sein, dass es einen Motor des Lenksystems unter Verwendung des Unterstützungsdrehmoments selektiv steuert, um dem Fahrer des Fahrzeugs 10 eine Lenkunterstützung zu geben.
In einigen Ausführungsformen kann das Fahrzeug 10 ein Steuergerät, wie z. B. das Steuergerät 100, enthalten, wie es allgemein in 2 dargestellt ist. Das Steuergerät 100 kann ein beliebiges geeignetes Steuergerät sein, wie z. B. eine elektronische Steuereinheit oder ein anderes geeignetes Steuergerät. Das Steuergerät 100 kann so konfiguriert sein, dass es z. B. die verschiedenen Funktionen des Lenksystems und/oder verschiedene Funktionen des Fahrzeugs 10 steuert. Das Steuergerät 100 kann einen Prozessor 102 und einen Speicher 104 umfassen. Bei dem Prozessor 102 kann es sich um jeden geeigneten Prozessor handeln, wie er hier beschrieben ist. Zusätzlich oder alternativ kann das Steuergerät 100 eine beliebige Anzahl von Prozessoren zusätzlich zum Prozessor 102 oder auch andere Prozessoren umfassen. Der Speicher 104 kann eine einzelne Platte oder eine Vielzahl von Platten (z. B. Festplatten) umfassen und enthält ein Speicherverwaltungsmodul, das eine oder mehrere Partitionen innerhalb des Speichers 104 verwaltet. In einigen Ausführungsformen kann der Speicher 104 einen Flash-Speicher, einen Halbleiterspeicher (Solid State Memory) oder Ähnliches umfassen. Der Speicher 104 kann ein Speicher mit wahlfreiem Zugriff (RAM), ein Festwertspeicher (ROM) oder eine Kombination davon sein. Der Speicher 104 kann Anweisungen enthalten, die, wenn sie vom Prozessor 102 ausgeführt werden, den Prozessor 102 veranlassen, zumindest verschiedene Aspekte des Fahrzeugs 10 zu steuern.
Das Steuergerät 100 kann ein oder mehrere Signale von verschiedenen Messgeräten oder Sensoren 106 empfangen, die erfasste oder gemessene Eigenschaften des Fahrzeugs 10 anzeigen. Die Sensoren 106 können alle geeigneten Sensoren, Messgeräte und/oder andere geeignete Mechanismen umfassen. Zum Beispiel können die Sensoren 106 einen oder mehrere Drehmomentsensoren oder - vorrichtungen, einen oder mehrere Handradpositionssensoren oder - vorrichtungen, einen oder mehrere Motorpositionssensoren oder -vorrichtungen, einen oder mehrere Positionssensoren oder -vorrichtungen, andere geeignete Sensoren oder Vorrichtungen oder eine Kombination davon umfassen. Das eine oder die mehreren Signale können ein Handraddrehmoment, einen Handradwinkel, eine Motordrehzahl, eine Fahrzeuggeschwindigkeit, andere geeignete Informationen oder eine Kombination davon anzeigen.
In einigen Ausführungsformen kann das Steuergerät 100 einen Algorithmus zur Erkennung von Anomalien, wie den Anomalieerkennungsalgorithmus 110, verwenden oder umfassen. Der Anomalieerkennungsalgorithmus 110 kann so konfiguriert sein, dass er den Frequenzinhalt eines Signals in Ordnungsvielfache von Oberwellen aufteilt. Der Anomalieerkennungsalgorithmus 110 kann so konfiguriert sein, dass er Anomalien auf der Grundlage von Oberschwingungsordnungen mit relativ größeren Amplitudenverhältnissen im Vergleich zu anderen Oberschwingungsordnungen erkennt.
In einigen Ausführungsformen kann der Anomalieerkennungsalgorithmus 110 ein oder mehrere Modelle mit maschinellem Lernen umfassen. Zum Beispiel eine Maschine 108 mit künstlicher Intelligenz, die so konfiguriert ist, dass sie den Anomalieerkennungsalgorithmus 110 verwendet, um die hier beschriebenen Ausführungsformen von Systemen und Verfahren durchzuführen. Die Maschine 108 mit künstlicher Intelligenz kann jede geeignete Maschine mit künstlicher Intelligenz umfassen und kann im Fahrzeug 10 und/oder zumindest teilweise auf einem entfernten Computer, wie der entfernten Rechenvorrichtung 112 (z. B. entfernt vom Fahrzeug 10), angeordnet sein. Die entfernte Rechenvorrichtung 112 kann jede geeignete entfernte Rechenvorrichtung umfassen und kann zumindest einen Teil einer Cloud-Computing-Einrichtung oder -Infrastruktur umfassen, wie in 3 allgemein dargestellt. Das Steuergerät 100 kann eine Trainingsmaschine enthalten, die in der Lage ist, ein oder mehrere Modelle mit maschinellem Lernen zu erzeugen (z. B. ein oder mehrere Modelle mit maschinellem Lernen, die mit dem Anomalieerkennungsalgorithmus 110 verbunden sind). Zusätzlich oder alternativ kann das oder können die Modelle mit maschinellem Lernen unter Verwendung eines geeigneten Trainingsverfahrens und/oder einer geeigneten Trainingstechnik unter Verwendung einer geeigneten Rechenvorrichtung, die mit dem Fahrzeug 10 verbunden oder von diesem entfernt ist, trainiert werden.
Wie in 3 allgemein dargestellt, kann das Steuergerät 100 so konfiguriert sein, dass es eine Erkennung von Signalanomalien ermöglicht, wie beschrieben. Das Steuergerät 100 kann mindestens ein Signal über einen Kommunikationsbus 202 empfangen. Der Fahrzeug-Kommunikationsbus 202 kann jeden geeigneten Kommunikationsbus umfassen und mit verschiedenen Systemen, Sensoren, Steuergeräten und dergleichen des Fahrzeugs 10 in Verbindung stehen. Zusätzlich oder alternativ kann der Fahrzeugkommunikationsbus 202 ähnliche Merkmale wie der CAN-Bus 26 aufweisen. Das Steuergerät 100 kann unter Verwendung mindestens eines Modells mit maschinellem Lernen, wie dem Anomalieerkennungsalgorithmus 110 (der hier z. B. als Modell zur Erkennung von Anomalien mit maschinellem Lernen bezeichnet werden kann), bestimmen, ob ein mit dem mindestens einen Signal verbundener Wert innerhalb eines Bereichs eines erwarteten Werts für das mindestens eine Signal liegt. Beispielsweise kann der Anomalieerkennungsalgorithmus 110 mit erwarteten Werten für Sensoren 106 trainiert werden, die verschiedenen Komponenten des Fahrzeugs entsprechen. Der Anomalieerkennungsalgorithmus 110 kann so konfiguriert sein, dass er Werte vorhersagt oder identifiziert, die mit Signalen verbunden sind, die innerhalb oder außerhalb eines Bereichs (z. B. plus oder minus eines Prozentsatzes, Wertes und dergleichen eines erwarteten Wertes) des erwarteten Wertes für ein bestimmtes Sensorsignal liegen. Das Steuergerät 100 kann als Reaktion auf die Feststellung, dass der dem mindestens einen Signal zugeordnete Wert nicht innerhalb des Bereichs des erwarteten Werts für das mindestens eine Signal liegt, einen Zähler inkrementieren. Zusätzlich oder alternativ kann das Steuergerät 100 eine Anzahl von anormalen Signalen (z. B. Signale mit Werten, die außerhalb des Bereichs eines entsprechenden erwarteten Werts liegen) unter Verwendung einer beliebigen geeigneten Technik zusätzlich zu oder anstelle des Inkrementierens eines Zählers verfolgen. Der Zähler kann ein beliebiger geeigneter Zähler sein und in einem geeigneten, dem Steuergerät 100 zugeordneten Speicher gespeichert werden.
Wenn das Steuergerät 100 feststellt, dass der Wert des mindestens einen Signals im Bereich des erwarteten Werts liegt, setzt das Steuergerät 100 alternativ die Überwachung der Signale vom Fahrzeugkommunikationsbus 202 unter Verwendung des Anomalieerkennungsalgorithmus 110 oder eines oder mehrerer anderer geeigneter Modelle mit maschinellem Lernen oder anderer Modelle fort.
Das Steuergerät 100 kann als Reaktion auf die Feststellung, dass ein Wert des Zählers größer oder gleich einem Schwellenwert ist, auf der Grundlage des mindestens einen Signals Signalanomalie-Informationen identifizieren. Beispielsweise kann das Steuergerät 100 feststellen, dass eine Schwellenanzahl anormaler Signale erreicht wurde, und als Reaktion auf die Feststellung verschiedene Signalanomalie-Informationen identifizieren. Die Signalanomalie-Informationen können Informationen über erforderliche Signale, Abtastraten, Auslösebedingungen, Datenübertragungsintervalle, andere geeignete Informationen oder eine Kombination davon umfassen.
Das Steuergerät 100 kann die Signalanomalie-Informationen an eine entfernte Rechenvorrichtung, wie die entfernte Rechenvorrichtung 112 oder eine andere geeignete Rechenvorrichtung, übermitteln. Die entfernte Rechenvorrichtung 112 kann jede geeignete entfernte Rechenvorrichtung sein und/oder zumindest einen Teil einer Cloud-Computing-Infrastruktur umfassen. Die entfernte Rechenvorrichtung 112 kann verschiedene fortschrittliche Diagnosemodelle 204 durchführen oder ausführen (z. B. unter Verwendung maschineller Lerntechniken oder anderer geeigneter Techniken), um Diagnoseinformationen auf der Grundlage der vom Steuergerät 100 empfangenen Informationen zu erzeugen. Das Steuergerät 100 kann von der entfernten Rechenvorrichtung 112 Diagnoseinformationen empfangen, die auf die Signalanomalie-Informationen reagieren. Die Diagnoseinformationen können Problemklassifizierungsinformationen, Schweregradinformationen, Überwachungsparameterinformationen, andere geeignete Informationen oder eine Kombination davon enthalten. Das Steuergerät 100 kann als Reaktion auf den Empfang der Diagnoseinformationen mindestens ein Korrekturmaßnahmenverfahren einleiten.
In einigen Ausführungsformen kann das Steuergerät 100 als Reaktion darauf, dass die Diagnoseinformationen eine Anforderung zusätzlicher Signalanomalie-Informationen anzeigen, das mindestens eine Korrekturmaßnahmenverfahren durchführen, indem es mindestens einen Überwachungsparameter auf der Grundlage der Anforderung zusätzlicher Signalanomalie-Informationen aktualisiert, die zusätzlichen Signalanomalie-Informationen auf der Grundlage des aktualisierten mindestens einen Überwachungsparameters erzeugt und die zusätzlichen Signalanomalie-Informationen an die entfernte Rechenvorrichtung 112 übermittelt.
In einigen Ausführungsformen kann das Steuergerät 100 als Reaktion darauf, dass die Diagnoseinformationen einen oder mehrere Fehlercodes anzeigen, das mindestens eine Korrekturmaßnahmenverfahren durchführen, indem es ein oder mehrere Fehlersignale auf der Grundlage des einen oder der mehreren Fehlercodes erzeugt. In einigen Ausführungsformen entspricht das mindestens eine Signal einem Lenksystem eines Fahrzeugs. Die Fehlercodes können dem Bediener visuell, akustisch, haptisch oder auf jede andere geeignete Weise mitgeteilt werden. Zusätzlich oder alternativ kann das Steuergerät 100 oder ein anderes Steuergerät oder eine andere Rechenvorrichtung des Fahrzeugs 10 über den Fahrzeugkommunikationsbus 202 Informationen bereitstellen, die eine oder mehrere Aktionen angeben, die vom Bediener als Reaktion auf die Fehlercodes durchzuführen sind.
In einigen Ausführungsformen kann das Steuergerät 100 die hier beschriebenen Verfahren durchführen. Die hier beschriebenen Verfahren, die von der Steuereinheit 100 ausgeführt werden, sind jedoch nicht als Einschränkung zu verstehen, und jede Art von Software, die auf einem Steuergerät oder einem Prozessor ausgeführt wird, kann die hier beschriebenen Verfahren ausführen, ohne vom Anwendungsbereich dieser Offenlegung abzuweichen. Zum Beispiel kann ein Steuergerät, wie ein Prozessor, der Software in einer Rechenvorrichtung ausführt, die hier beschriebenen Verfahren durchführen.
4 ist ein Flussdiagramm, das allgemein ein Verfahren 300 zur Erkennung von Anomalien gemäß den Prinzipien der vorliegenden Offenbarung veranschaulicht. Bei 302 empfängt das Verfahren 300 mindestens ein Signal über einen Kommunikationsbus. Zum Beispiel kann das Steuergerät 100 das mindestens eine Signal über den Fahrzeugkommunikationsbus 202 empfangen.
Bei 304 bestimmt das Verfahren 300 unter Verwendung mindestens eines Modells zur Erkennung von Anomalien mit maschinellem Lernen, ob ein mit dem mindestens einen Signal verbundener Wert innerhalb eines Bereichs eines erwarteten Werts für das mindestens eine Signal liegt. Beispielsweise kann das Steuergerät 100 unter Verwendung des Anomalieerkennungsalgorithmus 110 bestimmen, ob der mit dem mindestens einen Signal verbundene Wert innerhalb des Bereichs des erwarteten Werts für das mindestens eine Signal liegt.
Bei 306 inkrementiert das Verfahren 300 als Reaktion auf die Feststellung, dass der dem mindestens einen Signal zugeordnete Wert nicht innerhalb des Bereichs des erwarteten Werts für das mindestens eine Signal liegt, einen Zähler. Beispielsweise kann das Steuergerät 100 als Reaktion auf die Feststellung, dass der dem mindestens einen Signal zugeordnete Wert nicht innerhalb des Bereichs des erwarteten Werts für das mindestens eine Signal liegt, den Zähler inkrementieren.
Bei 308 identifiziert das Verfahren 300 als Reaktion auf die Feststellung, dass ein Wert des Zählers größer oder gleich einem Schwellenwert ist, auf der Grundlage des mindestens einen Signals Signalanomalie-Informationen. Beispielsweise kann das Steuergerät 100 als Reaktion auf die Feststellung, dass der Wert des Zählers größer oder gleich dem Schwellenwert ist, auf der Grundlage des mindestens einen Signals die Signalanomalie-Informationen identifizieren.
Bei 310 übermittelt das Verfahren 300 die Signalanomalie-Informationen an eine entfernte Rechenvorrichtung. Zum Beispiel kann das Steuergerät 100 die Signalanomalie-Informationen an die entfernte Rechenvorrichtung 112 übermitteln.
Bei 312 empfängt das Verfahren 300 von der entfernten Rechenvorrichtung Diagnoseinformationen, die auf die Signalanomalie-Informationen reagieren. Beispielsweise kann das Steuergerät 100 die Diagnoseinformationen von der entfernten Rechenvorrichtung 112 empfangen.
Bei 314 leitet das Verfahren 300 als Reaktion auf den Empfang der Diagnoseinformationen mindestens ein Korrekturmaßnahmenverfahren ein. Zum Beispiel kann das Steuergerät 100 als Reaktion auf den Empfang der Diagnoseinformationen das mindestens eine Korrekturmaßnahmenverfahren einleiten.
In einigen Ausführungsformen umfasst ein Verfahren zur Erkennung von Signalanomalien den Empfang mindestens eines Signals über einen Kommunikationsbus und die Bestimmung, unter Verwendung mindestens eines Modells zur Erkennung von Anomalien mit maschinellem Lernen, ob ein mit dem mindestens einen Signal verbundener Wert innerhalb eines Bereichs eines erwarteten Werts für das mindestens eine Signal liegt. Das Verfahren umfasst auch, als Reaktion auf die Feststellung, dass der mit dem mindestens einen Signal verbundene Wert nicht innerhalb des Bereichs des erwarteten Werts für das mindestens eine Signal liegt, das Inkrementieren eines Zählers, und, als Reaktion auf die Feststellung, dass ein Wert des Zählers größer oder gleich einem Schwellenwert ist, das Identifizieren von Signalanomalie-Informationen auf der Grundlage des mindestens einen Signals. Das Verfahren umfasst auch das Übermitteln der Signalanomalie-Informationen an eine entfernte Rechenvorrichtung, das Empfangen von Diagnoseinformationen von der entfernten Rechenvorrichtung als Reaktion auf die Signalanomalie-Informationen, und, als Reaktion auf den Empfang der Diagnoseinformationen, das Einleiten mindestens eines Korrekturmaßnahmenverfahrens.
In einigen Ausführungsformen umfassen die Signalanomalie-Informationen mindestens eines der folgenden Elemente: Informationen über erforderliche Signale, Abtastraten, Auslösebedingungen und Datenübertragungsintervalle. In einigen Ausführungsformen umfassen die Diagnoseinformationen mindestens eines der folgenden Elemente: Problemklassifizierungsinformationen, Schweregradinformationen und Überwachungsparameterinformationen. In einigen Ausführungsformen umfasst das mindestens eine Korrekturmaßnahmenverfahren als Reaktion darauf, dass die Diagnoseinformationen eine Anforderung zusätzlicher Signalanomalie-Informationen anzeigen, das Aktualisieren mindestens eines Überwachungsparameters auf der Grundlage der Anforderung zusätzlicher Signalanomalie-Informationen, das Erzeugen der zusätzlichen Signalanomalie-Informationen auf der Grundlage des aktualisierten mindestens einen Überwachungsparameters und das Übermitteln der zusätzlichen Signalanomalie-Informationen an die entfernte Rechenvorrichtung. In einigen Ausführungsformen umfasst das mindestens eine Korrekturmaßnahmenverfahren als Reaktion auf die Diagnoseinformationen, die einen oder mehrere Fehlercodes anzeigen, die Erzeugung eines oder mehrerer Fehlersignale auf der Grundlage des einen oder der mehreren Fehlercodes. In einigen Ausführungsformen ist das mindestens eine Modell zur Erkennung von Anomalien mit maschinellem Lernen in einem Fahrzeug angeordnet. In einigen Ausführungsformen entspricht das mindestens eine Signal einem Lenksystem eines Fahrzeugs. In einigen Ausführungsformen umfasst das Lenksystem ein elektronisches Servolenkungssystem. In einigen Ausführungsformen ist die entfernte Rechenvorrichtung mit einer Cloud-Computing-Infrastruktur verbunden.
In einigen Ausführungsformen umfasst ein System zur Erkennung von Signalanomalien einen Prozessor und einen Speicher. Der Speicher enthält Anweisungen, die, wenn sie von dem Prozessor ausgeführt werden, den Prozessor veranlassen: mindestens ein Signal über einen Kommunikationsbus zu empfangen; unter Verwendung mindestens eines Modells zur Erkennung von Anomalien mit maschinellem Lernen zu bestimmen, ob ein mit dem mindestens einen Signal verbundener Wert innerhalb eines Bereichs eines erwarteten Werts für das mindestens eine Signal liegt; in Reaktion auf die Feststellung, dass der mit dem mindestens einen Signal verbundene Wert nicht innerhalb des Bereichs des erwarteten Werts für das mindestens eine Signal liegt, einen Zähler zu inkrementieren; als Reaktion auf die Feststellung, dass ein Wert des Zählers größer oder gleich einem Schwellenwert ist, auf der Grundlage des mindestens einen Signals Signalanomalie-Informationen zu identifizieren; die Signalanomalie-Informationen an eine entfernte Rechenvorrichtung zu übermitteln; von der entfernten Rechenvorrichtung Diagnoseinformationen als Reaktion auf die Signalanomalie-Informationen zu empfangen; und als Reaktion auf den Empfang der Diagnoseinformationen mindestens ein Korrekturmaßnahmenverfahren einzuleiten.
In einigen Ausführungsformen umfassen die Signalanomalie-Informationen mindestens eines der folgenden Elemente: Informationen über erforderliche Signale, Informationen über Abtastraten, Informationen über Auslösebedingungen und Informationen über Datenübertragungsintervalle. In einigen Ausführungsformen umfassen die Diagnoseinformationen mindestens eines der folgenden Elemente: Problemklassifizierungsinformationen, Schweregradinformationen und Überwachungsparameterinformationen. In einigen Ausführungsformen umfasst das mindestens eine Korrekturmaßnahmenverfahren als Reaktion darauf, dass die Diagnoseinformationen eine Anforderung zusätzlicher Signalanomalie-Informationen anzeigen, das Aktualisieren mindestens eines Überwachungsparameters auf der Grundlage der Anforderung zusätzlicher Signalanomalie-Informationen, das Erzeugen der zusätzlichen Signalanomalie-Informationen auf der Grundlage des aktualisierten mindestens einen Überwachungsparameters und das Übermitteln der zusätzlichen Signalanomalie-Informationen an die entfernte Rechenvorrichtung. In einigen Ausführungsformen umfasst das mindestens eine Korrekturmaßnahmenverfahren als Reaktion darauf, dass die Diagnoseinformationen einen oder mehrere Fehlercodes anzeigen, die Erzeugung eines oder mehrerer Fehlersignale auf der Grundlage des einen oder der mehreren Fehlercodes. In einigen Ausführungsformen ist das mindestens eine Modell zur Erkennung von Anomalien mit maschinellem Lernen in einem Fahrzeug angeordnet. In einigen Ausführungsformen entspricht das mindestens eine Signal einem Lenksystem eines Fahrzeugs. In einigen Ausführungsformen umfasst das Lenksystem ein elektronisches Servolenkungssystem. In einigen Ausführungsformen ist die entfernte Rechenvorrichtung mit einer Cloud-Computing-Infrastruktur verbunden.
In einigen Ausführungsformen umfasst eine Vorrichtung zur Erkennung von Signalanomalien einen Prozessor und einen Speicher. Der Speicher enthält Anweisungen, die, wenn sie von dem Prozessor ausgeführt werden, den Prozessor veranlassen: mindestens ein Signal über einen Kommunikationsbus zu empfangen; zu bestimmen, ob ein mit dem mindestens einen Signal verbundener Wert innerhalb eines Bereichs eines erwarteten Werts für das mindestens eine Signal liegt; als Reaktion auf die Bestimmung, dass der mit dem mindestens einen Signal verbundene Wert nicht innerhalb des Bereichs des erwarteten Werts für das mindestens eine Signal liegt, einen Zähler zu inkrementieren; als Reaktion auf die Feststellung, dass ein Wert des Zählers größer oder gleich einem Schwellenwert ist, auf der Grundlage des mindestens einen Signals Signalanomalie-Informationen zu identifizieren; die Signalanomalie-Informationen an eine entfernte Rechenvorrichtung zu übermitteln; von der entfernten Rechenvorrichtung Diagnoseinformationen als Reaktion auf die Signalanomalie-Informationen zu empfangen; und als Reaktion auf die Diagnoseinformationen, die eine Anforderung zusätzlicher Signalanomalie-Informationen anzeigen, Aktualisieren mindestens eines Überwachungsparameters auf der Grundlage der Anforderung zusätzlicher Signalanomalie-Informationen; Erzeugen der zusätzlichen Signalanomalie-Informationen auf der Grundlage des aktualisierten mindestens einen Überwachungsparameters; und Übermitteln der zusätzlichen Signalanomalie-Informationen an die entfernte Rechenvorrichtung.
In einigen Ausführungsformen veranlassen die Anweisungen den Prozessor außerdem, als Reaktion darauf, dass die Diagnoseinformationen einen oder mehrere Fehlercodes anzeigen, ein oder mehrere Fehlersignale auf der Grundlage des einen oder der mehreren Fehlercodes zu erzeugen.
Die vorstehenden Ausführungen sollen die Grundsätze und verschiedene Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung veranschaulichen. Zahlreiche Variationen und Modifikationen werden für den Fachmann offensichtlich, sobald die vorstehende Offenbarung vollständig verstanden ist. Es ist beabsichtigt, dass die folgenden Ansprüche so ausgelegt werden, dass sie alle derartigen Variationen und Modifikationen umfassen.
Das Wort „Beispiel“ wird hier verwendet, um als Beispiel, Instanz oder Illustration zu dienen. Jeder hier als „Beispiel“ beschriebene Aspekt oder Entwurf ist nicht unbedingt als bevorzugt oder vorteilhaft gegenüber anderen Aspekten oder Entwürfen auszulegen. Vielmehr soll die Verwendung des Wortes „Beispiel“ dazu dienen, Konzepte in einer konkreten Weise darzustellen. Wie in dieser Anmeldung verwendet, soll der Begriff „oder“ ein einschließendes „oder“ und nicht ein ausschließendes „oder“ bedeuten. Das heißt, sofern nicht anders angegeben oder aus dem Kontext ersichtlich, ist mit „X schließt A oder B ein“ jede der natürlichen, einschließenden Permutationen gemeint. Das heißt, wenn X A einschließt, X B einschließt oder X sowohl A als auch B einschließt, dann ist „X schließt A oder B ein“ in jedem der vorgenannten Fälle erfüllt. Darüber hinaus sollen die Artikel „einer/eine/eines“, wie sie in dieser Anmeldung und den beigefügten Ansprüchen verwendet werden, im Allgemeinen so ausgelegt werden, dass sie „ein oder mehrere“ bedeuten, es sei denn, es ist etwas anderes angegeben oder aus dem Kontext geht eindeutig hervor, dass sie sich auf eine Singularform beziehen. Darüber hinaus ist die Verwendung des Begriffs „eine Implementierung“ oder „die eine Implementierung“ nicht gleichbedeutend mit derselben Ausführungsform oder Implementierung, es sei denn, sie wird als solche beschrieben.
Die hier beschriebenen Systeme, Algorithmen, Verfahren, Anweisungen usw. können in Hardware, Software oder einer beliebigen Kombination davon implementiert werden. Bei der Hardware kann es sich beispielsweise um Computer, Kerne aus geistigem Eigentum (IP), anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICs), programmierbare Logikarrays, optische Prozessoren, programmierbare Logiksteuerungen, Mikrocode, Mikrocontroller, Server, Mikroprozessoren, digitale Signalprozessoren oder jede andere geeignete Schaltung handeln. In den Ansprüchen ist der Begriff „Prozessor“ so zu verstehen, dass er jede der vorgenannten Hardware entweder einzeln oder in Kombination umfasst. Die Begriffe „Signal“ und „Daten“ werden austauschbar verwendet.
Wie hier verwendet, kann der Begriff Modul eine verpackte funktionale Hardwareeinheit umfassen, die für die Verwendung mit anderen Komponenten ausgelegt ist, einen Satz von Anweisungen, die von einem Steuergerät (z. B. einem Prozessor, der Software oder Firmware ausführt) ausgeführt werden können, Verarbeitungsschaltungen, die für die Ausführung einer bestimmten Funktion konfiguriert sind, und eine in sich geschlossene Hardware- oder Softwarekomponente, die eine Schnittstelle zu einem größeren System bildet. Ein Modul kann beispielsweise einen anwendungsspezifischen integrierten Schaltkreis (ASIC), ein Field Programmable Gate Array (FPGA), einen Schaltkreis, einen digitalen Logikschaltkreis, einen analogen Schaltkreis, eine Kombination aus diskreten Schaltkreisen, Gattern und anderen Arten von Hardware oder einer Kombination davon umfassen. In anderen Ausführungsformen kann ein Modul einen Speicher enthalten, in dem Anweisungen gespeichert sind, die von einem Steuergerät ausgeführt werden können, um ein Merkmal des Moduls zu implementieren.
In einem Aspekt können die hier beschriebenen Systeme beispielsweise mit einem Allzweckcomputer oder einem Allzweckprozessor mit einem Computerprogramm implementiert werden, das bei seiner Ausführung die jeweiligen hier beschriebenen Verfahren, Algorithmen und/oder Anweisungen ausführt. Zusätzlich oder alternativ kann z. B. ein Spezialcomputer/Prozessor verwendet werden, der andere Hardware zur Ausführung der hier beschriebenen Verfahren, Algorithmen oder Anweisungen enthalten kann.
Darüber hinaus können alle oder ein Teil der Implementierungen der vorliegenden Offenbarung die Form eines Computerprogrammprodukts annehmen, das beispielsweise von einem computerverwendbaren oder computerlesbaren Medium zugänglich ist. Ein computerverwendbares oder computerlesbares Medium kann ein beliebiges Gerät sein, das z. B. das Programm zur Verwendung durch oder in Verbindung mit einem beliebigen Prozessor enthalten, speichern, übermitteln oder transportieren kann. Das Medium kann beispielsweise ein elektronisches, magnetisches, optisches, elektromagnetisches oder ein Halbleitergerät sein. Andere geeignete Medien sind ebenfalls verfügbar.
Die oben beschriebenen Ausführungsformen, Implementierungen und Aspekte wurden beschrieben, um ein einfaches Verständnis der vorliegenden Erfindung zu ermöglichen und schränken die vorliegende Erfindung nicht ein. Im Gegenteil, die Erfindung soll verschiedene Modifikationen und äquivalente Anordnungen abdecken, die in den Anwendungsbereich der beigefügten Ansprüche fallen, wobei der Anwendungsbereich so weit wie möglich auszulegen ist, um alle derartigen Modifikationen und äquivalenten Strukturen zu umfassen, die nach dem Gesetz zulässig sind.

Claims

Verfahren zur Erkennung von Signalanomalien, wobei das Verfahren umfasst: Empfangen mindestens eines Signals über einen Kommunikationsbus; Feststellen, unter Verwendung mindestens eines Modells zur Erkennung von Anomalien mit maschinellem Lernen, ob ein mit dem mindestens einen Signal verbundener Wert innerhalb eines Bereichs eines erwarteten Werts für das mindestens eine Signal liegt; als Reaktion auf die Feststellung, dass der dem mindestens einen Signal zugeordnete Wert nicht im Bereich des erwarteten Wertes für das mindestens eine Signal liegt, Inkrementieren eines Zählers; als Reaktion auf die Feststellung, dass ein Wert des Zählers größer oder gleich einem Schwellenwert ist, Identifizieren von Signalanomalie-Informationen auf der Grundlage des mindestens einen Signals; Übermitteln der Signalanomalie-Informationen an eine entfernte Rechenvorrichtung; Empfangen von Diagnoseinformationen von der entfernten Rechenvorrichtung als Reaktion auf die Signalanomalie-Informationen; und als Reaktion auf das Empfangen der Diagnoseinformationen, Einleiten mindestens eines Korrekturmaßnahmenverfahrens.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Signalanomalie-Informationen mindestens eine der folgenden Informationen enthalten: Informationen über ein erforderliches Signal, Informationen über eine Abtastrate, Informationen über eine Auslösebedingung und Informationen über ein Datenübertragungsintervall.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Diagnoseinformationen mindestens eine der folgenden Informationen enthalten: Problemklassifizierungsinformationen, Schweregradinformationen und Überwachungsparameterinformationen.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das mindestens eine Korrekturmaßnahmenverfahren als Reaktion darauf, dass die Diagnoseinformationen eine Anforderung zusätzlicher Signalanomalie-Informationen anzeigen, Folgendes umfasst: Aktualisieren mindestens eines Überwachungsparameters auf der Grundlage der Anforderung zusätzlicher Signalanomalie-Informationen; Erzeugen der zusätzlichen Signalanomalie-Informationen auf der Grundlage des aktualisierten mindestens einen Überwachungsparameters; und Übermitteln der zusätzlichen Signalanomalie-Informationen an die entfernte Rechenvorrichtung.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das mindestens eine Korrekturmaßnahmenverfahren als Reaktion darauf, dass die Diagnoseinformationen einen oder mehrere Fehlercodes anzeigen, die Erzeugung eines oder mehrerer Fehlersignale auf der Grundlage des einen oder der mehreren Fehlercodes umfasst.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das mindestens eine Modell zur Erkennung von Anomalien mit maschinellem Lernen in einem Fahrzeug angeordnet ist.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das mindestens eine Signal einem Lenksystem eines Fahrzeugs entspricht.
Verfahren nach Anspruch 7, wobei das Lenksystem ein elektronisches Servolenkungssystem umfasst.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die entfernte Rechenvorrichtung mit der Cloud-Computing-Infrastruktur verbunden ist.
System zur Erkennung von Signalanomalien, wobei das System umfasst: einen Prozessor; und einen Speicher, der Anweisungen enthält, die, wenn sie vom Prozessor ausgeführt werden, den Prozessor veranlassen: mindestens ein Signal über einen Kommunikationsbus zu empfangen; unter Verwendung mindestens eines Modells zur Erkennung von Anomalien mit maschinellem Lernen zu bestimmen, ob ein mit dem mindestens einen Signal verbundener Wert innerhalb eines Bereichs eines erwarteten Werts für das mindestens eine Signal liegt; als Reaktion auf die Feststellung, dass der mit dem mindestens einen Signal verbundene Wert nicht im Bereich des erwarteten Wertes für das mindestens eine Signal liegt, einen Zähler zu inkrementieren; als Reaktion auf die Feststellung, dass ein Wert des Zählers größer oder gleich einem Schwellenwert ist, auf der Grundlage des mindestens einen Signals Signalanomalie-Informationen zu identifizieren; die Signalanomalie-Informationen an eine entfernte Rechenvorrichtung zu übermitteln; von der entfernten Rechenvorrichtung Diagnoseinformationen zu empfangen, die auf die Signalanomalie-Informationen reagieren; und als Reaktion auf den Empfang der Diagnoseinformationen mindestens ein Korrekturmaßnahmenverfahren einzuleiten.
System nach Anspruch 10, wobei die Signalanomalie-Informationen mindestens eine der folgenden Informationen enthalten: Informationen über erforderliche Signale, Information über Abtastraten, Informationen über Auslösebedingungen und Informationen über Datenübertragungsintervalle.
System nach Anspruch 10, wobei die Diagnoseinformationen mindestens eine der folgenden Informationen enthalten: Problemklassifizierungsinformationen, Schweregradinformationen und Überwachungsparameterinformationen.
System nach Anspruch 10, wobei das mindestens eine Korrekturmaßnahmenverfahren als Reaktion darauf, dass die Diagnoseinformationen eine Anforderung zusätzlicher Signalanomalie-Informationen anzeigen, umfasst: Aktualisieren mindestens eines Überwachungsparameters auf der Grundlage der Anforderung zusätzlicher Signalanomalie-Informationen; Erzeugen der zusätzlichen Signalanomalie-Informationen auf der Grundlage des aktualisierten mindestens einen Überwachungsparameters; und Übermitteln der zusätzlichen Signalanomalie-Informationen an die entfernte Rechenvorrichtung.
System nach Anspruch 10, wobei das mindestens eine Korrekturmaßnahmenverfahren als Reaktion darauf, dass die Diagnoseinformationen einen oder mehrere Fehlercodes anzeigen, die Erzeugung eines oder mehrerer Fehlersignale auf der Grundlage des einen oder der mehreren Fehlercodes umfasst.
System nach Anspruch 10, wobei das mindestens eine Modell zur Erkennung von Anomalien mit maschinellem Lernen in einem Fahrzeug angeordnet ist.
System nach Anspruch 10, wobei das mindestens eine Signal einem Lenksystem eines Fahrzeugs entspricht.
System nach Anspruch 16, wobei das Lenksystem ein elektronisches Servolenkungssystem umfasst.
System nach Anspruch 10, wobei die entfernte Rechenvorrichtung mit einer Cloud-Computing-Infrastruktur verbunden ist.
Vorrichtung zur Erkennung von Signalanomalien, wobei die Vorrichtung umfasst: einen Prozessor; und einen Speicher, der Anweisungen enthält, die, wenn sie von dem Prozessor ausgeführt werden, den Prozessor veranlassen: mindestens ein Signal über einen Kommunikationsbus zu empfangen; zu bestimmen, ob ein mit dem mindestens einen Signal verbundener Wert innerhalb eines Bereichs eines erwarteten Werts für das mindestens eine Signal liegt; als Reaktion auf die Feststellung, dass der mit dem mindestens einen Signal verbundene Wert nicht im Bereich des erwarteten Wertes für das mindestens eine Signal liegt, einen Zähler zu inkrementieren; als Reaktion auf die Feststellung, dass ein Wert des Zählers größer oder gleich einem Schwellenwert ist, auf der Grundlage des mindestens einen Signals Signalanomalie-Informationen zu identifizieren; die Signalanomalie-Informationen an eine entfernte Rechenvorrichtung zu übermitteln; Diagnoseinformationen, die auf die Signalanomalie-Informationen reagieren, von der entfernten Rechenvorrichtung zu empfangen; und als Reaktion darauf, dass die Diagnoseinformationen eine Anforderung zusätzlicher Signalanomalie-Informationen anzeigen: mindestens einen Überwachungsparameter auf der Grundlage der Anfrage nach zusätzlichen Signalanomalie-Informationen zu aktualisieren; die zusätzlichen Signalanomalie-Informationen auf der Grundlage des aktualisierten mindestens einen Überwachungsparameters zu erzeugen; und die zusätzlichen Signalanomalie-Informationen an die entfernte Rechenvorrichtung zu übermitteln.
Vorrichtung nach Anspruch 19, wobei die Anweisungen den Prozessor ferner veranlassen, als Reaktion darauf, dass die Diagnoseinformationen einen oder mehrere Fehlercodes anzeigen, ein oder mehrere Fehlersignale auf der Grundlage des einen oder der mehreren Fehlercodes zu erzeugen.