ES2829573T3 - Sistema y procedimiento para equilibrar el procesamiento de datos y señales basados en sensor en un vehículo - Google Patents

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Abstract

Un procedimiento para equilibrar dinámicamente un procesamiento de datos y señales basados en sensor en vehículos, que comprende las siguientes operaciones realizadas por medio de uno o más procesadores asociados a un dispositivo dentro del vehículo: recibir señales asociadas a sensores en el vehículo, transmitir las señales a través de una red, a un centro de control, para su procesamiento externo; realizar una solicitud de autorización para procesar las señales a bordo del vehículo; recibir una respuesta a la solicitud; y procesar selectivamente las señales a bordo del vehículo en base a la respuesta, caracterizado por que la solicitud se realiza en respuesta a un incremento en el procesamiento requerido en el centro de control, y por que el incremento en el procesamiento requerido se determina en base a al menos uno de entre la ubicación del vehículo, una condición climatológica, una condición del tráfico, una condición meteorológica y comportamiento histórico del conductor.

Description

DESCRIPCIÓN
Sistema y procedimiento para equilibrar el procesamiento de datos y señales basados en sensor en un vehículo
ANTECEDENTES
La presente divulgación se refiere, en general, a sistemas y procedimientos para equilibrar dinámicamente el procesamiento de datos y señales basados en sensor. Más en particular, y sin limitación, los modos de realización divulgados se refieren a sistemas y procedimientos para equilibrar dinámicamente el procesamiento de datos y señales basados en sensor entre un dispositivo de control en vehículo y un centro de control externo.
Comprender el funcionamiento de un vehículo puede requerir una gran cantidad de información y capacidad de procesamiento. Esta información puede incluir datos acerca del estado actual del vehículo (por ejemplo, su posición, velocidad, aceleración, etc.), información acerca del estado actual de la carretera (por ejemplo, clima, tráfico, curvatura de la carretera, etc.) e información acerca del conductor (por ejemplo, historial de conducción del conductor, estado mental, etc.), entre otras cosas. Los sistemas convencionales de adquisición de datos no brindan formas eficientes de recopilar, procesar, comunicar y usar toda esta información de manera robusta. Por lo tanto, dichos sistemas pueden ser ineficaces desde el punto de vista computacional o pueden sacrificar velocidad por precisión.
El documento US 2015/207859 describe un sistema para la gestión en la nube de cálculos específicos de vehículo y, en particular, una interfaz de dicho sistema con un controlador de tareas en el vehículo, donde el controlador de tareas realiza tareas operativas en el vehículo usando recursos de la red en la nube. Cuando se inicia una tarea operativa, el controlador de tareas envía una señal de toma de contacto al gestor de recursos para la solicitud de recursos. El gestor de cálculos llama al menos a un agente en la nube desde una base de datos de agentes en respuesta a la señal de toma de contacto y el controlador de tareas completa su tarea operativa comunicándose con el agente llamado.
El documento US 2015/149563 describe un dispositivo M2M inteligente que puede colaborar con otros dispositivos de respaldo para realizar funciones. El dispositivo M2M puede determinar si tiene los recursos necesarios para responder a una solicitud y si determina que los recursos no están disponibles, puede enviar una solicitud de ayuda a otros dispositivos, incluida una red de dispositivos M2M, y negociar con ellos cómo pueden generar, al menos en parte, una respuesta a la solicitud o proporcionar los recursos necesarios de modo que el dispositivo M2M inteligente pueda responder por sí mismo a la solicitud original.
BREVE EXPLICACIÓN
La invención se define mediante el procedimiento de la reivindicación 1 independiente, el sistema de la reivindicación 5 independiente y el medio legible por ordenador de almacenamiento de instrucciones de la reivindicación 6. Las reivindicaciones dependientes definen modos de realización preferentes.
Los modos de realización divulgados incluyen sistemas y procedimientos para procesar modulación de intensidad, equilibrar dinámicamente el procesamiento de datos y señales basados en sensor en vehículos. Los modos de realización divulgados pueden ajustar de forma continua y dinámica los tipos y/o cantidades de procesos completados a bordo y fuera del vehículo en tiempo real o casi en tiempo real. Los modos de realización divulgados pueden ajustar el rendimiento de estos procesos de acuerdo con un nivel de servicio requerido y/o condiciones de contexto específicas (por ejemplo, ubicación geográfica del vehículo, transición entre ubicaciones, condiciones del tráfico, condiciones meteorológicas, comportamiento histórico del conductor, etc.). La decisión de ajustar o cambiar el equilibrio de procesamiento puede tomarla un dispositivo de control a bordo, un centro de control externo o tanto el dispositivo de control a bordo como el centro de control externo.
Los modos de realización divulgados incluyen, por ejemplo, un sistema para equilibrar y/o cambiar dinámicamente el procesamiento de datos y señales basados en sensor en vehículos. El sistema puede incluir una memoria que almacena un conjunto de instrucciones y uno o más procesadores configurados para ejecutar el conjunto de instrucciones para realizar una o más operaciones. Las operaciones pueden incluir recibir señales asociadas a sensores en el vehículo y transmitir las señales a través de una red para el procesamiento externo. Las operaciones también pueden incluir realizar una solicitud de autorización para procesar las señales a bordo del vehículo, recibir una respuesta a la solicitud y procesar selectivamente las señales a bordo del vehículo en función de la respuesta.
Los modos de realización divulgados también incluyen, por ejemplo, un medio tangible, no transitorio y legible por ordenador (memoria) que almacena instrucciones que, cuando son ejecutadas por al menos un procesador, hacen que el al menos un procesador realice un procedimiento para equilibrar y/o cambiar dinámicamente el procesamiento de datos y señales basados en sensor en vehículos. El procedimiento puede incluir recibir señales asociadas a sensores en el vehículo y transmitir las señales a través de una red para el procesamiento externo. El procedimiento también puede incluir realizar una solicitud de autorización para procesar las señales a bordo del vehículo, recibir una respuesta a la solicitud y procesar selectivamente las señales a bordo del vehículo en función de la respuesta.
Al equilibrar y/o cambiar dinámicamente el procesamiento de los datos y señales basados en sensor entre el dispositivo de control a bordo y el centro de control externo, se puede reducir la cantidad de datos intercambiados en un enlace de comunicación entre el dispositivo de control a bordo y el centro de control externo. Además, este equilibrio dinámico puede indicarse de forma selectiva para mejorar determinados parámetros de comunicación, incluidos la velocidad, la integridad y el coste de la comunicación. Además, la carga de procesamiento generada en el centro de control externo también puede reducirse, lo que permite un uso más robusto, diverso, eficaz, productivo y/o seguro del centro de control externo.
Características y ventajas adicionales de las formas de realización divulgadas se expondrán, en parte, en la siguiente descripción y, en parte, resultarán evidentes a partir de la descripción, o podrán entenderse a través de la puesta en práctica de los modos de realización divulgados. Las características y ventajas de los modos de realización divulgados se realizarán y conseguirán por medio de los elementos y combinaciones señalados particularmente en las reivindicaciones adjuntas.
Debe entenderse que tanto la descripción general anterior como la siguiente descripción detallada solo se muestran a modo de ejemplo y explicación y no restringen los modos de realización divulgados, como se reivindica.
Los dibujos adjuntos forman parte de esta memoria descriptiva. Los dibujos ilustran varias modos de realización de la presente divulgación y, junto con la descripción, sirven para explicar los principios de los modos de realización divulgados como se establece en las reivindicaciones adjuntas.
BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS
La FIG. 1 representa un entorno de sistema de ejemplo para implementar modos de realización de acuerdo con los modos de realización divulgados.
La FIG. 2 representa un sistema informático de ejemplo para implementar procesos de acuerdo con los modos de realización divulgados.
La FIG. 3 representa un diagrama de flujo de un proceso de ejemplo para recopilar y procesar datos de vehículo que se ajustan dinámicamente de acuerdo con los modos de realización divulgados.
La FIG. 4 representa un esquema de bloques de un ejemplo de dispositivo de control adaptativo y de flujo de datos de acuerdo con los modos de realización divulgados.
La FIG. 5 representa un diagrama de flujo para un ejemplo de proceso de filtro de ancho de banda de acuerdo con los modos de realización divulgados.
La FIG. 6 representa un diagrama de flujo para un ejemplo de proceso de detección de evento de acuerdo con los modos de realización divulgados.
La FIG. 7 representa un diagrama de flujo para un ejemplo de proceso de validación de eventos de acuerdo con los modos de realización divulgados.
FIG. 8 representa un diagrama de flujo para un ejemplo de proceso para generar condiciones límite e índices de peligrosidad de acuerdo con los modos de realización divulgados.
DESCRIPCIÓN DETALLADA
Los modos de realización divulgados se refieren a sistemas y procedimientos para controlar dinámicamente la adquisición de datos basados en sensor en vehículos. Los modos de realización divulgados pueden controlar dinámicamente señales recibidas desde sensores asociados al vehículo y sus respectivas frecuencias de muestreo en base a variables de control controladas por el procesamiento de señales de las señales recibidas y otros procesos externos. Los modos de realización divulgados pueden aplicar filtros de ancho de banda a las señales de modo que los anchos de banda filtrados se ajusten dinámicamente en tiempo real o casi en tiempo real. Además, los modos de realización divulgados pueden aplicar algoritmos de detección de eventos que se ajustan dinámicamente sobre la marcha para tener en cuenta el estado actual de la carretera, los eventos detectados, peligros fluctuantes y las exposiciones a daños, el comportamiento del conductor y otras consideraciones. Los modos de realización divulgados pueden modificar estos esquemas de detección de eventos ajustando dinámicamente los tipos de señales recopiladas, pesos matemáticos asociados a las señales, parámetros que notifican los umbrales de detección de eventos pertinentes, y similares. Los modos de realización divulgados también pueden validar eventos detectados para garantizar una alta fidelidad de datos, ajustando aún más las señales de entrada, anchos de banda, pesos, umbrales, etc. Además, los modos de realización divulgados proporcionan sistemas y procedimientos para proporcionar datos de señal, datos de señal filtrados, eventos detectados y otros parámetros a un centro de control para su procesamiento adicional. Los modos de realización divulgados también pueden proporcionar sistemas y procedimientos para procesar datos recibidos en un centro de control para proporcionar datos, información e instrucciones pertinentes a dispositivos remotos en comunicación con los sensores para su procesamiento adicional.
El ajuste dinámico de la adquisición de datos basados en sensor en vehículos puede proporcionar una o más ventajas técnicas. En el contexto del procesamiento de señales, por ejemplo, puede resultar ventajoso muestrear un conjunto más pequeño de señales procedentes de los sensores de vehículo para mejorar la eficacia computacional sin afectar a la precisión. Procesar o almacenar datos asociados a señales innecesarias u otra información puede gastar recursos computacionales en datos de poco valor. Pueden surgir ventajas similares a partir del muestreo de señales a frecuencias de muestreo más bajas o más particularizadas. Además, la personalización de las señales muestreadas y de las frecuencias de muestreo que las acompañan puede mejorar la eficacia de la transmisión de datos a, y el procesamiento de los datos en, otros sistemas informáticos. En otro ejemplo, controlar dinámicamente los parámetros de detección de eventos basados en sensor puede mejorar la precisión y eficacia de estos algoritmos. Dichos esquemas de detección de eventos ajustados dinámicamente pueden beneficiarse de muestrear las señales más relevantes a las frecuencias más pertinentes. Además, el ajuste dinámico de los umbrales y parámetros de entrada de estos procesos en respuesta a eventos en tiempo real puede mejorar su eficacia y fiabilidad. Los modos de realización divulgados proporcionan al menos estas ventajas técnicas controlando dinámicamente las señales muestreadas, sus frecuencias de muestreo, y modificando los parámetros de los esquemas de detección y validación de eventos en base a la actualización continua de datos.
A continuación se hará referencia en detalle a modos de realización de la presente divulgación, ejemplos de los cuales se ilustran en los dibujos adjuntos. Siempre que sea posible se usarán los mismos números de referencia en todos los dibujos para hacer referencia a partes iguales o similares.
La FIG. 1 representa un entorno de sistema 100 de ejemplo para implementar sistemas y procedimientos de acuerdo con los modos de realización divulgados. En algunos aspectos, el entorno 100 puede incluir uno o más dispositivos de control adaptativo (por ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112) conectados de forma comunicativa a un conjunto de uno o más sensores 114 asociados a un vehículo 110. El entorno 100 puede incluir uno o más sistemas de centro de control (por ejemplo, el sistema de control 132), que pueden estar asociados a uno o más centros de control (por ejemplo, el centro de control 130). El entorno 100 también puede incluir uno o más sistemas informáticos externos (por ejemplo, el sistema externo 142), que pueden estar asociados a una o más entidades externas (por ejemplo, la entidad externa 140). Una o más redes de comunicaciones (por ejemplo, la red de comunicaciones 120) pueden conectarse de forma comunicativa a uno o más de los componentes del entorno 100.
El dispositivo de control adaptativo 112 incluye uno o más dispositivos informáticos, dispositivos de procesamiento de datos o dispositivos de procesamiento de señales (por ejemplo, un dispositivo informático 200 descrito en relación con la FIG. 2) para recopilar, obtener, procesar, almacenar y/o transmitir información. En algunos modos de realización, por ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 comprende un conjunto de chips con aplicaciones de hardware y/o software que se ejecutan en el mismo para realizar procesos de acuerdo con los modos de realización divulgados. El dispositivo de control adaptativo 112 puede hacerse funcionar para transmitir y recibir datos o señales a otros sistemas informáticos a través de una red de comunicaciones, tal como la red de comunicaciones 120. El dispositivo de control adaptativo 112 puede implementarse con uno o más procesadores o sistemas basados en ordenador. El dispositivo de control adaptativo 112 también puede implementarse con uno o más almacenamientos de datos para almacenar información de acuerdo con los modos de realización descritos a continuación. En algunos aspectos, el dispositivo de control adaptativo 112 incluye uno o más sensores (por ejemplo, un acelerómetro, un giroscopio, una brújula, un receptor GNSS, etc.), aunque no se requieren dichos sensores internos.
En determinados aspectos, el dispositivo de control adaptativo 112 recibe un conjunto de señales que codifican información de un conjunto de sensores 114 (por ejemplo, por medio de una red de comunicaciones 120, tal como un circuito cableado, conexión NFC, etc.). Los sensores 114 pueden medir cualquier característica física, temporal, operativa y/o ambiental asociada al vehículo 110. Por ejemplo, los sensores 114 pueden incluir un receptor/transceptor GNSS, un receptor GPS, un acelerómetro, un giroscopio, un termómetro, un higrómetro, un sensor de presión, un reloj, una línea CAN o bus CAN (y/o sus componentes conectados, tales como sensores de freno, sensores de motor, sensores de control de crucero, sensores de presión de neumáticos, sistemas de audio, sensores de puertas, sistemas de navegación, etc.), cualquier sensor o microcontrolador de vehículo u otros sensores de este tipo. Los sensores 114 pueden medir características internas o externas al vehículo (por ejemplo, temperatura ambiente, humedad, presión barométrica, etc.), así como propiedades del vehículo (por ejemplo, posición, aceleración lateral/longitudinal, elevación, etc.).
En algunos modos de realización, el dispositivo de control adaptativo 112 usa señales recibidas desde los sensores 114 para determinar u obtener información asociada al vehículo 110. En un ejemplo, por ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede determinar una temperatura externa al vehículo 110 basándose en las señales recibidas desde un termómetro. En otro ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede deducir la velocidad del vehículo 110 basándose en su posición (por ejemplo, a partir de un receptor GNSS), el tiempo (por ejemplo, de un reloj GNSS) y/o la aceleración longitudinal (por ejemplo, a partir de un acelerómetro). El dispositivo de control adaptativo 112 también puede determinar información tal como la aceleración del vehículo, giros del vehículo o la presión y la humedad del aire externo de manera similar (por ejemplo, usando acelerómetros, giroscopios, buses CAN, un sensor de presión y/o higrómetros, etc.). El dispositivo de control adaptativo 112 puede deducir, detectar o determinar cualquier información de este tipo a partir de sensores 114 de acuerdo con los modos de realización divulgados. Como se usa a continuación, cualquier señal de sensor o característica de vehículo deducida inmediatamente a partir de la misma (por ejemplo, velocidad, aceleración, tiempo, giros, temperatura ambiente, etc.) puede denominarse "señal", aunque dicha descripción se usa solo con fines ilustrativos y no pretende ser limitante. Por ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede recibir las siguientes señales para realizar procesos de acuerdo con los modos de realización divulgados: velocidad, aceleración, frenado, giros, temperatura, presión del aire, humedad, tiempo, posición, aceleración longitudinal, aceleración lateral, posición del acelerador, posición del pedal de freno, guiñada, cabeceo, balanceo, sacudida, niveles de humedad y cualquier otro tipo de señal descrita posteriormente. El dispositivo de control adaptativo 112 también puede combinar estas señales para generar señales y/o información adicionales. Por ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede determinar el comportamiento de conducción de un conductor basándose en señales de posición, aceleración, frenado, giros y/o velocidad. En otro ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede determinar datos ambientales (por ejemplo, basándose en señales de temperatura, presión y/o humedad) o datos de colisión (por ejemplo, basándose en señales de posición, aceleración y/o velocidad) de una manera similar.
El entorno 100 incluye una o más redes de comunicaciones 120. En algunos aspectos, la red de comunicaciones 120 puede representar cualquier tipo de red de comunicación o medio de comunicación digital para transmitir información entre dispositivos informáticos. Por ejemplo, la red de comunicaciones 120 puede incluir una red celular, una red de satélites, una LAN, una LAN inalámbrica, una red de RF, una red de comunicación de campo cercano (NFC) (por ejemplo, una red WiFi), una red de área metropolitana inalámbrica (MAN) conectando múltiples LAN inalámbricas, enlaces de comunicación NFC, cualquier circuito o conexión física por cable (por ejemplo, a través de un puerto de E/S, circuito físico, etc.) y una WAN (por ejemplo, Internet). En algunos modos de realización, la red de comunicaciones 120 puede protegerse mediante cifrado físico (por ejemplo, cifrado de línea), requiriendo que la información se cifre en otros sistemas informáticos (por ejemplo, cifrado final) y similares.
En determinados aspectos, la red de comunicaciones 120 incluye cualquier red accesible o redes interconectadas por medio de uno o más protocolos de comunicación, incluido el protocolo de transferencia de hipertexto (HTTP) y el protocolo de control de transmisión/protocolo de Internet (TCP/IP). Los protocolos de comunicaciones de acuerdo con los modos de realización divulgados también incluyen protocolos que facilitan la transferencia de datos usando comunicaciones de identificación por radiofrecuencia (RFID) y/o NFC. En algunos aspectos, la red de comunicaciones 120 también puede incluir una o más redes de dispositivos móviles, tales como una red GSM o una red PCS, permitiendo que los dispositivos (por ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112, el sistema externo 142, etc.) envíen y reciban datos por medio de protocolos de comunicaciones aplicables, incluidos los descritos en el presente documento.
El entorno 100 también incluye uno o más sistemas de control 132 configurados para procesar, almacenar, recibir, obtener y transmitir información. En determinados aspectos, el sistema de control 132 puede reflejar uno o más sistemas informáticos (por ejemplo, el sistema informático 200, un servidor, un ordenador central, etc.), y puede implementarse con dispositivos de hardware y/o instrucciones de software para realizar una o más operaciones de acuerdo con los modos de realización divulgados (por ejemplo, como se describe con referencia a las FIGS. 2-10). Las instrucciones de software pueden incorporarse en un solo ordenador, un solo servidor o cualquier dispositivo informático adicional o alternativo evidente para un experto en la técnica. El sistema de control 132 también puede incluir dispositivos informáticos distribuidos y sistemas informáticos, y puede ejecutar instrucciones de software en sistemas informáticos y servidores independientes comunicándose de forma remota a través de una red (por ejemplo, la red de comunicaciones 120). El sistema de control 132 puede incluir múltiples servidores y puede comprender una pluralidad de servidores o un parque de servidores que incluye sistemas de equilibrado de carga. El sistema de control 132 puede recibir y transmitir información a otros sistemas del entorno 100, tal como el dispositivo de control adaptativo 112 o el sistema externo 142, a través de cualquier red aplicable (por ejemplo, la red de comunicaciones 120). El sistema de control 132 también puede implementar aspectos de los modos de realización divulgados sin acceder a otros dispositivos o redes de comunicación.
El sistema de control 132 puede incluir uno o más repositorios de datos, memorias o depósitos para almacenar y mantener información. Los sistemas informáticos del entorno de sistema 100 (por ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112, el sistema externo 142, etc.) pueden recibir datos almacenados en el mismo y transferir datos al sistema de control 132 de acuerdo con los modos de realización divulgados. Los almacenamientos del sistema de control 132 también pueden implementarse usando cualquier combinación de bases de datos o medios de almacenamiento legibles por ordenador. Por ejemplo, los almacenamientos pueden mantenerse en un dispositivo de almacenamiento conectado a red, en una red de área de almacenamiento, alguna combinación de los mismos, etc.
En algunos modos de realización, el sistema de control 132 puede estar asociado a un centro de control 130. El centro de control 130 puede reflejar cualquier entidad en comunicación con el dispositivo de control adaptativo 112. En algunos aspectos, por ejemplo, el centro de control 130 puede reflejar un negocio, una organización, una empresa, una institución educativa, un organismo o agencia gubernamental, una persona o cualquier otra entidad. El centro de control 130 puede recopilar, procesar, almacenar y proporcionar información al dispositivo de control adaptativo 112 y otros sistemas (por ejemplo, el sistema externo 142) por medio del sistema de control 132 de acuerdo con los modos de realización divulgados.
El entorno 100 puede incluir uno o más sistemas externos (por ejemplo, un sistema externo 142) para recibir, procesar, generar, almacenar y proporcionar información. El sistema externo 142 puede incluir sus propios sistemas informáticos, servidores, repositorios de datos, procesadores, etc., similares a los del sistema de control 132, el dispositivo de control adaptativo 112 o cualquier otro dispositivo informático (por ejemplo, como se describe en relación con la FIG. 2). Por ejemplo, el sistema externo 142 puede incluir uno o más servidores, un ordenador personal, un ordenador portátil, una tableta electrónica, un ordenador tipo notebook, un ordenador de mano, un asistente digital personal, un dispositivo de navegación portátil, un teléfono móvil, un dispositivo ponible, un dispositivo integrado, un teléfono inteligente y cualquier dispositivo informático adicional o alternativo. Los componentes del entorno 100 (por ejemplo, el sistema de control 132, el dispositivo de control adaptativo 112, etc.) pueden configurarse para recibir información de, y proporcionar información a, el sistema externo 142 para realizar procesos de acuerdo con los modos de realización divulgados.
En algunos aspectos, el sistema externo 142 puede estar asociado a la entidad externa 140. La entidad externa 140 puede representar cualquier negocio, entidad, institución educativa, organismo o agencia gubernamental, persona, etc., que use el sistema externo 142 para procesar información. Por ejemplo, en un modo de realización, la entidad externa 140 puede incluir un conductor del vehículo 110. En otro ejemplo, la entidad externa 140 puede reflejar un negocio, tal como una red social.
La FIG. 2 representa un diagrama de bloques de un sistema informático 200 de ejemplo para implementar determinados aspectos de los modos de realización divulgados. Por ejemplo, en algunos aspectos, el sistema informático 200 puede reflejar sistemas informáticos asociados a un dispositivo (por ejemplo, dispositivo de control adaptativo 112, sistema de control 132, sistema externo 142, etc.) que realiza uno o más de los procesos divulgados en el presente documento. En algunos modos de realización, el sistema informático 200 puede incluir uno o más procesadores 202 conectados a una red troncal de comunicaciones 206, tal como un bus o una red de comunicaciones externa (por ejemplo, cualquier medio de comunicación de datos digitales, tal como una LAN, MAN, WAN, red celular, red WiFi, enlace Nf C, Bluetooth, red GSM, red PCS, conexión de E/S, cualquier conexión cableada, tal como USB o circuitos cableados, y cualquier protocolo asociado, tal como HTTP, TCP/IP, RFID, etc.).
En determinados aspectos, el sistema informático 200 incluye una memoria principal 208. La memoria principal 208 puede comprender una memoria de acceso aleatorio (RAM) que representa un medio tangible, no transitorio y legible por ordenador que almacena programas informáticos, conjuntos de instrucciones, código o datos ejecutados con el procesador 202. Cuando son ejecutadas por el procesador 202, dichas instrucciones, programas informáticos, etc., permiten al procesador 202 realizar uno o más procesos o funciones de acuerdo con los modos de realización divulgados. En algunos aspectos, dichas instrucciones pueden incluir código máquina (por ejemplo, de un compilador) y/o archivos que contienen código que el procesador 202 puede ejecutar con un intérprete.
En algunos aspectos, la memoria principal 208 también puede incluir o conectarse a una memoria secundaria 210. La memoria secundaria 210 puede incluir una unidad de disco 212 (por ejemplo, HDD, SSD) y/o una unidad de almacenamiento extraíble 214, tal como una unidad de cinta magnética, una memoria flash, una unidad de disco óptico, una unidad de CD/DVD o similares. La unidad de almacenamiento extraíble 214 puede leer de y/o escribir en una unidad de almacenamiento extraíble 218 de una manera conocida por los expertos en la técnica. La unidad de almacenamiento extraíble 218 puede representar una cinta magnética, un disco óptico u otro medio de almacenamiento sobre el que la unidad de almacenamiento extraíble 214 pueda leer y escribir. La unidad de almacenamiento extraíble 218 puede representar un medio tangible, no transitorio y legible por ordenador que tiene almacenado en el mismo programas de ordenador, conjuntos de instrucciones, código o datos para ser ejecutados por el procesador 202.
En otros modos de realización, la memoria secundaria 210 puede incluir otros medios para permitir que se carguen programas informáticos u otras instrucciones de programa en el sistema informático 200. Dichos medios pueden incluir, por ejemplo, otra unidad de almacenamiento extraíble 218 o una interfaz 220. Un ejemplo de tales medios puede incluir un chip de memoria extraíble (por ejemplo, EPROM, RAM, ROM, DRAM, EEPROm , dispositivos de memoria flash u otros dispositivos de memoria volátiles o no volátiles) y un conector asociado, u otras unidades de almacenamiento extraíbles 218 e interfaces 220 que permiten transferir instrucciones y datos desde la unidad de almacenamiento extraíble 218 al sistema informático 200.
El sistema informático 200 también incluye una o más interfaces de comunicaciones 224. La interfaz de comunicaciones 224 puede permitir la transferencia de software y datos entre el sistema informático 200 y los sistemas externos (por ejemplo, además de la red troncal 206). La interfaz de comunicaciones 224 puede incluir un módem, una interfaz de red (por ejemplo, una tarjeta Ethernet), un puerto de comunicaciones, una ranura y tarjeta PCMCIA, etc. La interfaz de comunicaciones 224 puede transferir software y datos en forma de señales, que pueden ser señales electrónicas, electromagnéticas, ópticas u otras señales que puedan ser recibidas mediante la interfaz de comunicaciones 224. Estas señales se pueden proporcionar a la interfaz de comunicaciones 224 por medio de una ruta de comunicaciones (por ejemplo, canal 228). El canal 228 puede transportar señales y puede implementarse usando líneas, cables, fibra óptica, enlaces de RF y/u otros canales de comunicaciones. En un modo de realización, las señales comprenden paquetes de datos enviados al procesador 202. Por ejemplo, el sistema informático 200 puede recibir señales de sensores (por ejemplo, sensores 114) por medio de la interfaz de comunicaciones 224 y/o la red troncal de comunicaciones 206. La información que representa paquetes procesados también puede enviarse en forma de señales desde el procesador 202 a través del trayecto de comunicaciones 228.
En determinados aspectos, los procedimientos implementados por ordenador descritos en el presente documento pueden implementarse en un solo procesador de un sistema informático, tal como el procesador 202 del sistema informático 200. En otros modos de realización, estos procedimientos implementados por ordenador pueden implementarse usando uno o más procesadores de un único sistema informático y/o uno o más procesadores de sistemas informáticos independientes en comunicación a través de una red.
En determinados modos de realización en relación con la FIG. 2, los términos "dispositivo de almacenamiento" y "medio de almacenamiento" pueden referirse a dispositivos particulares que incluyen, pero sin limitarse a, la memoria principal 208, la memoria secundaria 210, un disco duro instalado en la unidad de disco duro 212 y la unidad de almacenamiento extraíble 218. Además, el término "medio legible por ordenador" puede referirse a dispositivos que incluyen, pero no se limitan a, un disco duro instalado en la unidad de disco duro 212, cualquier combinación de memoria principal 208 y memoria secundaria 210, y una unidad de almacenamiento extraíble 218, que pueden proporcionar, respectivamente, programas informáticos y/o conjuntos de instrucciones al procesador 202 del sistema informático 200. Dichos programas informáticos y conjuntos de instrucciones se pueden almacenar en uno o más medios legibles por ordenador. En determinados aspectos, los programas informáticos y los conjuntos de instrucciones también pueden recibirse por medio de la interfaz de comunicaciones 224 y almacenarse en el uno o más medios legibles por ordenador.
Los modos de realización divulgados incluyen sistemas y procedimientos para controlar dinámicamente los procesos de adquisición de datos basados en sensor relacionados con vehículos. Estos modos de realización pueden controlar dinámicamente señales recibidas en el dispositivo de control adaptativo 112 desde los sensores de vehículo 114 y sus respectivas frecuencias de muestreo en base a cambios en las variables de control. Estos cambios en las variables de control pueden deberse a las señales e información recibidas desde sistemas externos (por ejemplo, el sistema de control 132, el sistema externo 142, etc.). Los modos de realización divulgados también pueden filtrar las señales recibidas con filtros de ancho de banda que se ajustan dinámicamente en base a las variables de control. Además, los modos de realización divulgados pueden emplear la detección de eventos para detectar la aparición o no de determinados eventos. Estos procesos de detección de eventos pueden ajustarse dinámicamente para tener en cuenta cambios en las variables de control. Los modos de realización divulgados pueden incluir además el uso de las variables de control para validar los eventos detectados. Los modos de realización divulgados pueden incluir diversos dispositivos informáticos remotos que comunican, transmiten y reciben información generada dentro de cada proceso para actualizar continuamente las variables de control, permitiendo así que cada rutina se ajuste dinámicamente en base a los datos actuales. De esta manera, los modos de realización divulgados pueden mejorar la eficacia y la precisión computacionales en cada uno de los sistemas divulgados debido a conjuntos de variables de control operativas en constante evolución. Estos ajustes dinámicos permiten que los modos de realización divulgados reaccionen rápida y continuamente a cambios informativos, factores ambientales e información de otras fuentes.
La FIG. 3 representa un diagrama de flujo de un proceso 300 de ejemplo para recopilar y procesar datos de vehículo que se ajustan dinámicamente de acuerdo con los modos de realización divulgados. Los modos de realización descritos en relación con el proceso 300 pueden implementarse por medio de hardware y/o software en uno o más de los componentes del entorno 100, tal como el dispositivo de control adaptativo 112, el sistema de control 132, alguna combinación de los mismos, etc. En un aspecto, por ejemplo, las etapas del proceso 300 pueden producirse en el dispositivo de control adaptativo 112 como se describe a continuación. En otros aspectos, los modos de realización del proceso 300 pueden dividirse entre cualquier número de sistemas informáticos. Además, determinados aspectos del proceso 300 pueden reordenarse, reorganizarse, repetirse, omitirse, complementarse, modificarse o integrarse en procesos adicionales de manera compatible con los modos de realización divulgados.
En algunos modos de realización, el proceso 300 incluye recibir un conjunto de condiciones límite en el dispositivo de control adaptativo 112 desde un sistema informático externo, tal como el sistema de control 132 (etapa 302). En determinados aspectos, una condición límite puede reflejar información asociada a una condición, situación, estado, variable o circunstancia externa al vehículo 110. Esta información puede almacenarse o generarse localmente (por ejemplo, en el dispositivo de control adaptativo 112) y/o en un dispositivo remoto (por ejemplo, el sistema de control 132). Además, estos datos pueden basarse en información obtenida de otros sistemas externos, tal como el sistema externo 142, así como en información recibida desde o procesada en el dispositivo de control adaptativo 112 (por ejemplo, señales recibidas, eventos detectados, etc.). Una condición límite puede basarse en información actual, esperada (por ejemplo, predicha) y/o histórica.
En un ejemplo, por ejemplo, el conjunto de condiciones límite puede incluir un tipo de carretera, un trayecto y/o estado de calzada que refleje características acerca del camino por el que viaja actualmente un vehículo, viajará (por ejemplo, en base a una ruta esperada de un sistema de navegación o datos históricos), o ha viajado históricamente en el pasado. Dichas características de carretera pueden incluir cualquier propiedad de la carretera, tal como su longitud, ancho, curvatura (por ejemplo, en varios puntos a lo largo de la carretera), número de carriles, tipo o clasificación (por ejemplo, autopista, carretera de peaje, carretera principal, carretera local), lista de tramos de carretera o cruces incluidos, y similares.
El conjunto de condiciones límite también puede incluir una condición climatológica que refleje las condiciones ambientales actuales, esperadas o históricas. Esta información ambiental puede incluir cualquier dato asociado al clima, tal como temperatura, humedad, nivel o tasa de precipitación, presión barométrica, velocidad o dirección del viento, punto de rocío, visibilidad, índice de calor, grado de cobertura de las nubes (por ejemplo, soleado, mayormente nublado, etc.) y así sucesivamente. En algunos modos de realización, las condiciones climatológica pueden basarse en la información recibida desde el dispositivo de control adaptativo 112 (por ejemplo, mediante señales de temperatura, presión y humedad actuales o pasadas). De forma adicional o alternativa, las condiciones climatológicas pueden basarse en información disponible en un sistema externo 142.
El conjunto de condiciones límite puede incluir una condición de tráfico que refleje los niveles de congestión actuales, históricos y/o predichos asociados a la ubicación actual o esperada del vehículo 110. Esta información puede basarse en una ruta actual o predicha del vehículo 110 que surge de, por ejemplo, información almacenada en un sistema de navegación (por ejemplo, en comunicación con el dispositivo de control adaptativo 112, como parte del propio dispositivo, o como un sistema externo independiente 142, etc.) y/o de rutas o carreteras históricamente preferidas por un conductor (analizadas más adelante). A modo de ejemplo, la condición de tráfico puede reflejar los niveles de congestión asociados a una ruta activa actual del vehículo 110 (por ejemplo, en base a un sistema de navegación a bordo, una aplicación de encaminamiento en el dispositivo móvil 142 del conductor, datos almacenados en el dispositivo de control adaptativo 112, etc.) con los desvíos previstos para tener en cuenta la preferencia histórica del conductor por determinadas carreteras o tipos de carreteras.
En algunos modos de realización, el conjunto de condiciones límite también puede incluir una condición de mapa de velocidad promedio que refleje una velocidad promedio de vehículos dentro de cierta distancia o alcance de proximidad del vehículo 110 (por ejemplo, 15,24 m (50 pies), 30,48 m (100 pies), 152,4 m (500 pies), etc.). En algunos aspectos, la condición de mapa de velocidad promedio también puede basarse en una velocidad promedio actual, histórica o predicha de vehículos asociados a la ubicación actual del vehículo 110 (por ejemplo, un segundo alcance de proximidad, una carretera, un tramo de carretera, etc.).
El conjunto de condiciones límite puede incluir además una condición de punto negro que refleje un trayecto, una ruta, tramo de carretera, cruce, punto, ubicación, etc., en el que la probabilidad de estar involucrado en un accidente sea alta (por ejemplo, la probabilidad de un accidente supera un umbral). En algunos aspectos, la condición de punto negro puede basarse en una ubicación o ruta actual, histórica o esperada del vehículo 110, como las descritas en el presente documento. La condición de punto negro también puede reflejar información de accidentes almacenada en un sistema en el entorno 100 (por ejemplo, dispositivo de control adaptativo 112, sistema externo 142 tal como un sistema de patrulla de carreteras, etc.). La información de accidentes puede incluir datos tales como índices históricos de accidentes asociados a la ubicación, niveles de congestión (históricos, actuales, esperados, etc.) asociados a la ubicación y/o las proximidades, y otra información de acuerdo con los modos de realización divulgados. En algunos modos de realización, la condición de punto negro también puede incorporar información de accidentes asociada a otras ubicaciones y trayectos. Por ejemplo, la condición de punto negro puede surgir en función de la tasa de accidentes de una ubicación, el nivel de congestión, etc., en comparación con los de ubicaciones similares (por ejemplo, por tipo de carretera, etc.), ubicaciones cercanas, ubicaciones a lo largo de una ruta particular y otros parámetros similares. En un ejemplo ilustrativo, por ejemplo, la condición de punto negro puede reflejar tramos de carretera u otras ubicaciones que tienen una tasa de accidentes mayor que el promedio local o nacional para aquellos en un lugar similar.
El conjunto de condiciones límite puede incluir una condición de conductor estándar que refleje un comportamiento de conductor promedio o añadido (por ejemplo, aceleración, posición, frenado, giros y/o perfiles de velocidad) en varios o todos los conductores. En algunos modos de realización, la condición de conductor estándar puede incluir información de comportamiento asociada a conductores en general (por ejemplo, en todas las condiciones climatológicas, tipos de carreteras, etc.). En otros modos de realización, la condición de conductor estándar puede estar limitada a dimensiones particulares tales como carreteras particulares, tipos de carreteras, tramos de carreteras, curvas o cruces, hora del día, condiciones climatológicas, marca/modelo/tipo de vehículo, grupo de edad del conductor, etc. En algunos aspectos, el conjunto de controladores puede limitarse a los asociados a un dispositivo de control adaptativo 112.
De manera similar, el conjunto de condiciones límite puede incluir una condición de conductor actual que refleje un comportamiento de conductor promedio o añadido (por ejemplo, información de aceleración, posición, frenado, giros y/o velocidad del conductor) del conductor que actualmente conduce el vehículo 110. Esta información puede incluir el comportamiento general del conductor (por ejemplo, en todas las dimensiones) o en determinadas dimensiones (por ejemplo, a lo largo de una carretera, tramo de carretera, curva, hora del día, condición climatológica, etc., particulares, como se describe anteriormente). La condición de conductor actual puede basarse, por ejemplo, en información recibida desde el dispositivo de control adaptativo 112 y/o información de credenciales del conductor (por ejemplo, proporcionada al dispositivo de control adaptativo) que identifica al conductor actual del vehículo 110.
En algunos aspectos, el conjunto de condiciones límite también puede incluir una condición de dispositivo de controlador que refleja información asociada a o recibida desde un dispositivo electrónico (por ejemplo, un sistema externo 142) asociado al controlador. Esta información puede incluir datos de biorritmo actuales, esperados o históricos (por ejemplo, información del sueño, frecuencia cardíaca, presión arterial, pasos andados) y/o datos de uso de dispositivo (por ejemplo, información asociada a registros de llamadas, mensajes o correo electrónico, calendarios, rutas de navegación planificadas, música escuchada, sitios web visitados, datos de aplicaciones de software, etc.).
El conjunto de condiciones límite también puede incluir una condición de ruta habitual que refleje información asociada a rutas, tipos de carreteras, carreteras y/o tramos de carreteras típicamente preferidos por un conductor del vehículo 110. Dicha información puede basarse, por ejemplo, en información histórica de ruta y conducción rastreada por el dispositivo de control adaptativo 112, información similar almacenada en los sistemas de navegación asociados al vehículo 110 o al conductor (por ejemplo, en el sistema externo 142, tal como un teléfono móvil), y similares. En un ejemplo, por ejemplo, la condición de ruta habitual puede reflejar que un conductor normalmente evita autopistas, o tramos particulares de autopistas particulares, prefiere una carretera o ruta sobre otra, etc.
El conjunto de condiciones límite también puede incluir una condición de red social que refleje información obtenida de una o más redes sociales asociadas a un conductor del vehículo 110.
Esta información de red social puede incluir datos tales como la hora y el lugar de las publicaciones; el contenido de dichas publicaciones (por ejemplo, analizado mediante un proceso léxico o semántico para extraer información relevante, tales como intereses, emociones, eventos pasados o futuros, etc.); intereses indicados, "me gusta" o favoritos (por ejemplo, música, películas, aficiones, deportes, gente, política, etc.); cualquiera de la información anterior para amigos, seguidores, etc.; información biográfica o demográfica (por ejemplo, fecha de nacimiento, titulación(es), institución(es) en las que cursó las titulaciones, residencia, empleador o tipo de empleo, religión, estado civil, etc.); información compartida (por ejemplo, artículos de noticias compartidos); y/o cualquier otra información extraíble de cualquier red social conocida por un experto en la técnica. Los sistemas informáticos que obtienen dicha información (por ejemplo, el sistema de control 132) pueden hacerlo a través de una red (por ejemplo, la red de comunicaciones 120) basándose en información almacenada, alojada y gestionada por la red social (por ejemplo, como el sistema externo 142).
En algunos aspectos, el conjunto de condiciones límite también puede incluir una condición de historial de reclamaciones que refleje información asociada a una o más reclamaciones de seguros asociadas al vehículo 110. Esta información de reclamaciones puede incluir datos tales como un número de reclamaciones, la frecuencia de las reclamaciones, una cuantía asociada a las reclamaciones (por ejemplo, cada cuantía de reclamación individual, un promedio, una suma, una mediana, etc.), la naturaleza de las reclamaciones y otra información similar.
En determinados modos de realización, el proceso 300 puede incluir recibir un conjunto de índices de peligrosidad asociados al vehículo 110 o a un conductor del mismo (etapa 302). En algunos aspectos, un índice de peligrosidad puede reflejar una medida o grado de exposición a un peligro asociado a un conductor o vehículo 110 en un momento específico. Un índice de peligrosidad puede incorporar información histórica, actual y/o predicha y puede estar asociado a un período de tiempo pasado, actual o futuro (por ejemplo, la exposición prevista de un conductor a un peligro en el futuro). Un índice de peligrosidad puede basarse, por ejemplo, en una o más condiciones límite recibidas o generadas por el sistema de control 132 y/o información recibida desde el dispositivo de control adaptativo 112 (por ejemplo, cualquier señal u otra información descrita en relación con las FIGS. 3-8). En algunos aspectos, un índice de peligrosidad puede reflejar la exposición de un conductor a un peligro en base al comportamiento de conducción de ese conductor (por ejemplo, en base a la velocidad, aceleración, giros, frenado y/o señales de posición recibidas por el dispositivo de control adaptativo 112), la atención (por ejemplo, según información asociada con una condición de dispositivo de conductor, una condición de red social, una condición de mapa de velocidad promedio, tal como si el conductor está enviando mensajes de texto, etc.) y/o el entorno (por ejemplo, según una condición climatológica o señales pertinentes recibidas por medio del dispositivo de control adaptativo 112, tales como temperatura, visibilidad, precipitaciones, niveles de humedad, etc.). Se puede generar y actualizar un índice de peligrosidad usando cualquier proceso de acuerdo con los modos de realización divulgados, tales como los descritos en relación con la FIG. 8.
En algunos aspectos, el proceso 300 puede incluir generar, actualizar, modificar, añadir, cambiar y/o eliminar una o más variables de control en un conjunto de variables de control que gestionan diversos aspectos de los modos de realización divulgados (etapa 304). En determinados aspectos, el conjunto de variables de control puede regir cómo el dispositivo de control adaptativo 112 y/o el sistema de control 132 recopilan, gestionan y procesan datos. Por ejemplo, el conjunto de variables de control puede definir determinados parámetros, datos de entrada y umbrales de rutinas descritas en relación con las FIGS. 3-8, tales como las señales particulares muestreadas de los sensores de vehículo 114, las frecuencias a las que el dispositivo de control adaptativo 112 muestrea las señales seleccionadas y/o los diversos parámetros, entradas y umbrales en los procesos asociados al filtrado de ancho de banda, detección de eventos y posprocesamiento, entre otras cosas. Así, en algunos aspectos, las variables de control definen las entradas y otra información recopilada (por ejemplo, señales muestreadas, información externa recuperada, etc.) así como los procesos que usan esta información (por ejemplo, cambiando filtros, pesos y umbrales) para determinar si se ha producido un evento. Estos procesos se describen con más detalle a continuación. El conjunto de variables de control operativas (por ejemplo, la(s) variable(s) de control activa(s) en un momento dado) puede basarse en el conjunto de condiciones límite, el conjunto de índices de peligrosidad y/o cualquier información descrita en el presente documento. A modo de ejemplo, el conjunto de variables de control puede basarse, en parte, en señales recibidas en el dispositivo de control adaptativo 112 procedentes de los sensores de vehículo 114, la detección de un evento particular, la aplicación de un filtro particular, las condiciones climatológicas actuales, información acerca de redes sociales, las rutas esperadas que se prevé que tome un conductor, la curvatura de un tramo de carretera, etc. El conjunto de variables de control puede almacenarse en la memoria de cualquier dispositivo informático adecuado, tal como una memoria del dispositivo de control adaptativo 112 y/o el sistema de control 132.
Debido a que las variables de control pueden regir cómo el dispositivo de control adaptativo 112 recopila y procesa datos en algunos aspectos, los cambios en un conjunto operativo de variables de control (por ejemplo, creación de una nueva variable, eliminación o modificación de una variable existente, etc.) pueden provocar un cambio resultante en la forma en que el dispositivo de control adaptativo 112 procesa información. Por ejemplo, un cambio en un conjunto de variables de control operativas puede causar un cambio en las señales muestreadas con el dispositivo de control adaptativo 112, sus correspondientes frecuencias de muestreo, filtros de ancho de banda aplicados, detección de eventos o umbrales de validación y/o cualquier otro parámetro variable de acuerdo con los modos de realización divulgados. El dispositivo de control adaptativo 112 puede detectar de forma automática y continua cambios en el conjunto de variables de control para ajustar dinámicamente los procesos divulgados en el presente documento.
El conjunto de variables de control puede incluir un conjunto de variables de control locales y/o un conjunto de variables de control externas. Las variables de control externas pueden reflejar las variables de control generadas, actualizadas y/o afectadas por información externa al dispositivo de control adaptativo 112. Por ejemplo, en algunos aspectos, las variables de control externas pueden basarse en un conjunto de condiciones límite y/o un conjunto de índices de peligrosidad recibidos desde el sistema de control 132. En un modo de realización, por ejemplo, el conjunto de variables de control externas puede basarse en condiciones climatológicas históricas, actuales o esperadas, patrones de tráfico, información de carreteras y trayectos, comportamiento promedio del conductor o cualquier otra información asociada a una condición límite o índice de peligrosidad. De forma adicional o alternativa, el conjunto de variables de control externas puede basarse en otros tipos de información obtenida o recibida desde el sistema externo 142 o el sistema de control 132. En un aspecto, por ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede recibir una instrucción desde el sistema de control 132 para añadir, modificar, eliminar, etc., una variable de control externa con o sin cualquier cambio correspondiente en una condición límite o índice de peligrosidad. Las variables de control externas pueden generarse localmente en el dispositivo de control adaptativo 112 (por ejemplo, en respuesta a información recibida desde el sistema de control 132), o en un sistema externo (por ejemplo, el sistema de control 132) y transmitirse al dispositivo de control adaptativo.
Las variables de control locales pueden reflejar las variables de control generadas, actualizadas y/o afectadas por información local al dispositivo de control adaptativo 112. En algunos aspectos, las variables de control locales pueden generarse y actualizarse en el dispositivo de control adaptativo 112 y pueden basarse en cualquier información de acuerdo con los modos de realización descritos en relación con las FIGS. 3-7. Por ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede generar o actualizar un conjunto de variables de control locales basándose en un conjunto de señales recibidas desde los sensores de vehículo 114 (por ejemplo, información codificada en el conjunto de señales, el conjunto de señales muestreadas, etc.). En una ilustración, el dispositivo de control adaptativo 112 puede generar o actualizar variables de control locales basándose en una señal de temperatura actual de un sensor de temperatura. En otro ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede actualizar un conjunto de variables de control locales basándose en el comportamiento de conducción histórico de un conductor según lo supervisado por el dispositivo de control adaptativo (por ejemplo, en base a señales históricas de aceleración, posición, frenado, giros y/o velocidad). El conjunto de variables de control locales también puede comprender variables de control creadas a partir de procesos realizados en el dispositivo de control adaptativo 112. Por ejemplo, el conjunto de variables de control locales puede incluir variables de control generadas a partir de un filtro de ancho de banda aplicado, un análisis de detección de eventos y/o posprocesamiento, como se describe en referencia a las FIGS. 5-7. En determinados modos de realización, los conjuntos de variables de control locales y externas no son mutuamente excluyentes. Por ejemplo, el conjunto de variables de control puede actualizarse en base al comportamiento de conducción histórico de un conductor medido mediante señales recibidas en el dispositivo de control adaptativo 112, así como una condición límite recibida desde el sistema de control 132.
En algunos modos de realización, el proceso 300 puede incluir recibir en el dispositivo de control adaptativo 112 un conjunto de señales asociadas a un conjunto de sensores de vehículo 114 (etapa 306). Estas señales pueden transmitir información asociada a las características medidas con (u obtenidas a partir de) los sensores 114, tales como velocidad, aceleración, frenado, giros, temperatura, presión del aire, posición, guiñada, cabeceo, balanceo y/o cualquier otra información asociada a sensores de acuerdo con los modos de realización divulgados (por ejemplo, cualquier componente de vehículo conectado a un bus CAN, tal como sensores de presión de neumáticos o motor). En algunos modos de realización, el conjunto de señales recibidas o muestreadas puede basarse en un conjunto de variables de control almacenadas en el dispositivo de control adaptativo 112. Por ejemplo, el conjunto de variables de control puede definir el conjunto de señales a muestrear basándose en las señales requeridas para un análisis de filtro de ancho de banda, análisis de detección de eventos y/o análisis de validación de eventos como se describe adicionalmente en referencia a las FIGS. 5-7. A modo de ejemplo, las variables de control pueden ordenar al dispositivo de control adaptativo 112 que muestree señales asociadas a giros, la guiñada, el cabeceo y/o balanceo para determinar o validar que se esté produciendo un evento de giro. El dispositivo de control adaptativo 112 puede determinar el conjunto de señales a muestrear basándose en el conjunto de variables de control almacenadas o recibidas, y puede muestrear las señales identificadas en el conjunto de señales de acuerdo con esta determinación.
En algunos aspectos, el dispositivo de control adaptativo 112 puede modificar o ajustar un conjunto de señales muestreadas al detectar un cambio en un conjunto de variables de control operativas (etapa 304). Los cambios en el conjunto de variables de control operativas pueden ajustar los tipos, el número y/o la identidad de las señales muestreadas con el dispositivo de control adaptativo 112. Debido a que el conjunto de variables de control puede cambiar de forma continua o periódica con el tiempo, esta disposición permite que el dispositivo de control adaptativo 112 ajuste dinámicamente el conjunto de señales muestreadas de los sensores 114. El dispositivo de control adaptativo 112 puede ajustar el conjunto de señales muestreadas por medio de hardware y/o software ejecutado por uno o más procesadores. Por ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede ajustar un primer conjunto de señales muestreadas desactivando una señal muestreada previamente (por ejemplo, una señal en el primer conjunto de señales) y/o activando una señal no muestreada previamente (por ejemplo, una señal que no está en el primer conjunto de señales) por medio de hardware, muestreando así un segundo conjunto diferente de señales. Dicho hardware puede adoptar la forma de, por ejemplo, conmutadores en circuitos integrados del dispositivo de control adaptativo 112. En otro ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede inhabilitar o habilitar estas señales mediante software, por ejemplo, reduciendo el valor de una señal seleccionada a cero o eliminando dicha condición de cero de otra señal.
El dispositivo de control adaptativo 112 puede muestrear cada señal en un conjunto de señales a una frecuencia de muestreo respectiva (etapa 306). Estas frecuencias de muestreo pueden variar entre las señales recibidas y pueden definirse en un conjunto de variables de control. Por ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede muestrear una primera señal (por ejemplo, aceleración, velocidad angular) a una primera frecuencia (por ejemplo, 6 kHz) y puede muestrear una segunda señal (por ejemplo, temperatura externa) a una segunda frecuencia (por ejemplo, 1 Hz). La frecuencia de muestreo puede basarse, en parte, en el tipo de señal recibida. En el ejemplo anterior, por ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede muestrear una señal de aceleración con más frecuencia que una señal de temperatura. El dispositivo de control adaptativo 112 puede determinar la frecuencia de muestreo respectiva para cada señal en el conjunto de señales basándose en el conjunto de variables de control.
En algunos modos de realización, un cambio detectado en el conjunto de una o más variables de control operativas puede ajustar una o más de las frecuencias de muestreo del conjunto de frecuencias de muestreo (etapa 304). El dispositivo de control adaptativo 112 puede determinar cómo ajustar una frecuencia de muestreo para una señal particular basándose en la detección de uno o diversos cambios en el conjunto de variables de control. En algunos modos de realización, los cambios en el conjunto de variables de control pueden reflejar que una señal o condición particular se ha vuelto más o menos importante para un proceso de acuerdo con los modos de realización divulgados (por ejemplo, una rutina descrita en relación con las FIGS. 5-8). Por ejemplo, el conjunto de variables de control puede cambiar al detectarse condiciones climatológicas más adversas para hacer que el dispositivo de control adaptativo 112 muestree señales asociadas a información climatológica (por ejemplo, temperatura, niveles de humedad, visibilidad, tasa de precipitación, etc.), información de velocidad, etc., con más frecuencia que en condiciones más tranquilas y secas.
En determinados modos de realización, el dispositivo de control adaptativo 112 transmite el conjunto de señales (por ejemplo, los propios valores de señal y/o el tipo de señales muestreadas), el conjunto de frecuencias de muestreo y/u otra información relacionada con el conjunto de sensores muestreados (por ejemplo, los sensores asociados a las señales recibidas) a otro sistema informático para su procesamiento adicional. Este procesamiento puede incluir procesos tales como los descritos en relación con la FIG. 8 en el sistema de control 132. Por ejemplo, el sistema de control 132 puede recibir un conjunto de señales y sus frecuencias de muestreo emitidos desde el dispositivo de control adaptativo 112, ajustar una o más condiciones límite y/o índices de peligrosidad en respuesta a la información recibida, proporcionar el conjunto actualizado de condiciones límite al dispositivo de control adaptativo (etapa 302), lo que puede hacer que el dispositivo de control adaptativo ajuste el conjunto operativo de variables de control (etapa 304), lo que a su vez puede hacer que el dispositivo de control adaptativo cambie el conjunto de señales muestreadas y/o sus frecuencias de muestreo (etapa 306), entre otras cosas. De forma adicional o alternativa, el dispositivo de control adaptativo 112 puede generar o actualizar el conjunto de variables de control operativas en base a la información codificada en el conjunto de señales muestreadas y otra información de acuerdo con los modos de realización divulgados.
En algunos modos de realización, el dispositivo de control adaptativo 112 aplica un conjunto de filtros de ancho de banda a las señales recibidas para reducir el ruido u otros artefactos (etapa 308). El paso de las señales a través del/de los filtro(s) de ancho de banda puede crear un conjunto de señales filtradas con una relación de señal a ruido (SNR) más alta que las señales sin filtrar. La aplicación de los filtros de ancho de banda puede producirse por medio de hardware (por ejemplo, mediante conmutadores, condensadores, resistencias y otros circuitos) y/o software (por ejemplo, ejecutando instrucciones con un procesador) para crear el efecto deseado. El dispositivo de control adaptativo 112 puede aplicar el conjunto de filtros de ancho de banda de manera coherente con los modos de realización divulgados, tales como el proceso de filtrado de ancho de banda descrito en relación con la FIG. 5. Por ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede determinar cómo aplicar el conjunto de filtros de ancho de banda basándose en un conjunto de variables de control almacenadas en memoria. El dispositivo de control adaptativo 112 puede detectar cambios en el conjunto de variables de control y ajustar dinámicamente la manera en que aplica el conjunto de filtros de ancho de banda (etapas 304 y 308). En algunos modos de realización, el dispositivo de control adaptativo 112 puede emitir o transmitir información asociada al proceso de filtrado de ancho de banda (por ejemplo, datos de acuerdo con los modos de realización divulgados en relación con la FIG. 5) al sistema de control 132 para su procesamiento adicional (por ejemplo, como se describe en referencia a la FIG. 8). En un ejemplo, el sistema de control 132 puede recibir información del dispositivo de control adaptativo 112 relacionada con un proceso de filtrado de ancho de banda, actualizar una condición límite o índice de peligrosidad en base a la información recibida, y enviar la condición límite o índice de peligrosidad actualizados al dispositivo de control adaptativo (etapa 302). Como se describe en el presente documento, tal cambio en las condiciones límite y/o índices de peligrosidad puede provocar un cambio en el conjunto de variables de control operativas (etapa 304), lo que a su vez puede ajustar dinámicamente la manera en que el dispositivo de control adaptativo 112 aplica el conjunto de filtros de ancho de banda (etapa 308). Además, el dispositivo de control adaptativo 112 puede actualizar por sí mismo el conjunto de variables de control basándose en la información producida durante el proceso de filtrado de ancho de banda.
El proceso 300 incluye realizar un análisis de detección de eventos en un conjunto de señales, tal como un conjunto de señales filtradas producidas en la etapa 308, un conjunto de señales no filtradas de los sensores 114, etc. (etapa 310). El dispositivo de control adaptativo 112 puede realizar el análisis de detección de eventos para determinar la aparición o no de un evento, como se describe con más detalle a continuación. En determinados aspectos, esta determinación puede incluir comparar un conjunto de umbrales de eventos con el conjunto de señales y generar una respuesta de tipo booleano basada en la comparación. El dispositivo de control adaptativo 112 puede realizar la detección de eventos usando cualquier proceso de acuerdo con los modos de realización divulgados, tales como los procesos de detección de eventos descritos en relación con la FIG. 6. Por ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede determinar cómo aplicar un conjunto de filtros de evento al conjunto de señales, incluidos los parámetros que afectan a los umbrales de eventos de los filtros de evento (por ejemplo, ponderaciones matemáticas, combinaciones de señales y factores de eventos, etc.), en base a un conjunto de variables de control. Además, el dispositivo de control adaptativo 112 puede detectar un cambio en el conjunto de variables de control y ajustar dinámicamente las rutinas de detección de eventos en consecuencia (etapas 304 y 310). El dispositivo de control adaptativo 112 también puede emitir o transmitir información asociada al proceso de detección de evento al sistema de control 132 para su procesamiento adicional, tal como el procesamiento descrito en relación con la FIG. 8 o anteriores. El dispositivo de control adaptativo 112 también puede procesar los resultados de la detección de eventos para actualizar el conjunto de variables de control operativas.
El proceso 300 incluye realizar un posprocesamiento en respuesta a la detección o no detección de un evento (etapa 312). En determinados aspectos, este posprocesamiento puede reflejar un proceso de validación que confirma que un evento detectado se ha producido o no, tal como el proceso de validación descrito en referencia a la FIG. 7. En algunos modos de realización, este proceso de validación puede incluir supervisar señales seleccionadas durante un período de tiempo después de un evento detectado y comparar esas señales con un conjunto de umbrales de validación. En algunos aspectos, el dispositivo de control adaptativo 112 puede determinar las entradas y los parámetros (por ejemplo, ponderaciones matemáticas, señales muestreadas, umbrales de validación, etc.) de dichas rutinas de posprocesamiento basándose en un conjunto de variables de control. Además, el dispositivo de control adaptativo 112 puede detectar un cambio en el conjunto de variables de control y ajustar dinámicamente las rutinas de posprocesamiento en consecuencia (etapas 304 y 312). En determinados modos de realización, el dispositivo de control adaptativo 112 puede transmitir información asociada al posprocesamiento a otro sistema informático (por ejemplo, al sistema de control 132 al validar un evento) validado para realizar un procesamiento adicional de acuerdo con los modos de realización divulgados, como los descritos en referencia a la FIG. 8 o anteriores.
En algunos aspectos, el proceso 300 puede incluir emitir datos de eventos o transmitirlos al sistema de control 132 desde el dispositivo de control adaptativo 112 (etapa 312). Los datos de eventos pueden incluir información asociada a la recepción de señales, filtrado de ancho de banda, detección de eventos y/o etapas de posprocesamiento. Por ejemplo, los datos de evento pueden incluir una indicación de que el dispositivo de control adaptativo 112 ha detectado un evento, ha validado un evento, no ha detectado un evento, etc. Los datos de evento también pueden incluir información asociada a estas etapas tales como, por ejemplo, el conjunto de señales muestreadas, el conjunto de frecuencias de muestreo, los umbrales de evento o de validación usados en las etapas de detección y validación, que un evento se ha producido o se ha validado, o cualquier otra información asociada a las FIGS. 3-8. Los datos de evento pueden adoptar cualquier forma apropiada para transmitir información, tal como una señal, un archivo de ordenador, un registro, un informe electrónico, un correo electrónico, un mensaje de texto, etc.
El dispositivo de control adaptativo 112 puede transmitir los datos de evento al sistema de control 132 por medio de la red de comunicaciones 120. En algunos aspectos, el sistema de control 132 puede recibir los datos de evento y realizar un procesamiento adicional de acuerdo con los modos de realización divulgados, tales como los procesos descritos anteriormente o en relación con la FIG. 8. Por ejemplo, el sistema de control 132 puede recibir los datos de evento, determinar o modificar un conjunto de condiciones límite, recopilar o generar información relacionada con dichas condiciones límite y proporcionar las condiciones límite e información relacionada al dispositivo de control adaptativo 112 (etapa 302). Estas condiciones límite e información actualizadas pueden ajustar una o más variables de control que rigen el dispositivo de control adaptativo 112 (etapa 304), lo que a su vez puede generar un ajuste dinámico en los modos de realización divulgados como se describe en el presente documento (por ejemplo, cualquier rutina en relación con las etapas 306-314).
La FIG. 4 representa un esquema de bloques 400 de un dispositivo de control adaptativo 112 de ejemplo en comunicación con otros componentes de acuerdo con los modos de realización divulgados. La FIG. 4 proporciona una visión general del procesamiento de señales y del flujo de datos de acuerdo con determinados aspectos de los procesos divulgados. En algunos aspectos, los modos de realización descritos en relación con la FIG. 4 pueden implementarse por medio de hardware (por ejemplo, que comprende circuitos para la transmisión de señales, filtrado, etc.) y/o software (por ejemplo, ejecutado por procesadores, el dispositivo de control adaptativo a bordo 112, el sistema de control 132, etc.).
Como se muestra en la FIG. 4, el dispositivo de control adaptativo 112 puede recibir un conjunto de señales desde un conjunto de sensores de vehículo 114 con lógica de control 420. En determinados aspectos, la lógica de control 420 puede reflejar hardware y/o software para generar, actualizar, modificar y/o gestionar un conjunto de variables de control 422 que rigen los procesos dentro del dispositivo de control adaptativo 112. Las variables de control 422 de la lógica de control 420 pueden comprender cualquier tipo o instancia de variable de control de acuerdo con los modos de realización divulgados. En algunos aspectos, por ejemplo, el conjunto de variables de control 422 puede incluir un conjunto de variables de control locales 424 y un conjunto de variables de control externas 426. Como se explicó anteriormente y como se muestra en la FIG. 4, el conjunto de variables de control locales 424 puede basarse, en parte, en las señales recibidas desde los sensores 114. En determinados modos de realización, la lógica de control 420 puede generar el conjunto de variables de control locales 424 y/o variables de control externas 426 usando cualquier proceso adecuado de acuerdo con los modos de realización divulgados, tales como los descritos en relación con las FIGS. 3-8. El dispositivo de control adaptativo 112 puede almacenar el conjunto de variables de control 422 en memoria.
En algunos aspectos, la lógica de control 420 puede generar y enviar una señal de control 442 a una lógica de adquisición dinámica 410 en base al conjunto de variables de control 422 o un subconjunto del mismo. La lógica de adquisición dinámica 410 puede reflejar hardware y/o software para adquirir, muestrear y filtrar dinámicamente un conjunto de señales de los sensores 114 en base a la señal de control 442 recibida desde la lógica de control 420. En determinados aspectos, la señal de control 442 puede reflejar una instrucción para muestrear un conjunto particular de señales, cada una a una frecuencia de muestreo respectiva. La lógica de adquisición dinámica 410 puede muestrear el conjunto seleccionado de señales de los sensores 114 de acuerdo con la señal de control 442 (por ejemplo, muestreando las señales indicadas a la frecuencia apropiada). Por ejemplo, la lógica de adquisición dinámica 410 puede desactivar cualquier señal no incluida en la instrucción de la señal de control 442 por medio de conmutadores 412. De manera similar, la lógica de adquisición dinámica 410 puede activar la(s) señal(es) designada(s) en la señal de control 442 con conmutadores 412 de modo que esa(s) señal(es) se incluya(n) en el conjunto de señales muestreadas. La lógica de adquisición dinámica 410 también puede desactivar y activar las señales apropiadas por medio de procesos de software ejecutados por procesadores internos en el dispositivo de control adaptativo 112, como se explicó anteriormente. En algunos modos de realización, la lógica de adquisición dinámica 410 también puede activar y desactivar las señales transferidas a la lógica de control 420 desde los sensores 114 de una manera similar (por ejemplo, en base al mismo o diferente conjunto de variables de control 422), aunque dicha manipulación no es necesaria. De forma adicional o alternativa, la lógica de adquisición dinámica 410 puede realizar aspectos de los procesos de recepción y muestreo de señales como se describe en el presente documento, tales como los descritos en referencia a la FIG. 3.
En algunos modos de realización, la lógica de adquisición dinámica 410 puede enviar una o más de la(s) señal(es) muestreada(s) a través de un conjunto de filtros de ancho de banda 414. Como se explica anteriormente y más adelante, con referencia a la FIG. 5, el conjunto de filtros de ancho de banda 414 puede reducir el ruido y otros artefactos en las señales muestreadas. En algunos modos de realización, la lógica de adquisición dinámica 410 puede hacer pasar todas las señales muestreadas a través del conjunto de filtros de ancho de banda 414. En otros modos de realización, la lógica de adquisición dinámica 410 puede someter solo un subconjunto de las señales muestreadas al conjunto de filtros de ancho de banda 414 basándose en instrucciones contenidas en una señal de control 442 de la lógica de control 420 (por ejemplo, la misma o diferente señal de control descrita anteriormente). La señal de control 442 puede incluir otra información e instrucciones de acuerdo con los modos de realización divulgados.
En determinados aspectos, la lógica de adquisición dinámica 410 proporciona una señal de respuesta 444 a la lógica de control 420. La señal de respuesta 444 puede incluir cualquier información generada o procesada por la lógica de adquisición 410. Por ejemplo, la señal de respuesta 444 puede incluir información asociada al conjunto de señales muestreadas (por ejemplo, las propias señales, los sensores muestreados, las frecuencias de muestreo, etc.), las señales inhabilitadas o habilitadas y/o cualquier información asociada a los filtros de ancho de banda (por ejemplo, como se divulga en relación con la FIG. 5). En algunos aspectos, la lógica de control 420 puede recibir la señal de respuesta 444 y actualizar el conjunto de variables de control 422 en consecuencia. Por ejemplo, la lógica de control 420 puede determinar que hay que modificar, añadir y/o eliminar una o más variables de control 422 (por ejemplo, cambiando el conjunto de variables de control locales 424) en base a la información proporcionada en la señal de respuesta 444. Este cambio en las variables de control 422 puede provocar cambios adicionales y ajustes dinámicos en el dispositivo de control adaptativo 112 y sus procesos de acuerdo con los modos de realización divulgados. A modo de ejemplo, la lógica de control 420 puede recibir una señal de giro filtrada por ancho de banda desde la lógica de adquisición dinámica 410 en la señal de respuesta 444, que indica que un conductor del vehículo 110 está tomando una curva dentro de los rangos estándar (por ejemplo, en base a información de condición límite, datos de señal filtrados, etc.). La lógica de control 420 puede actualizar entonces las variables de control 422 de modo que, cuando se detecta esta actualización en el dispositivo de control adaptativo 112, la lógica de adquisición dinámica 410 muestrea la señal de giro a una frecuencia de muestreo más baja, no la muestrea (por ejemplo, la señal de giro se desactiva), etc.
Como se muestra en la FIG. 4, el dispositivo de control adaptativo 112 transfiere las señales muestreadas desde la lógica de adquisición dinámica 410, filtrada o sin filtrar, a través de una lógica de eventos adaptativa 430. En algunos modos de realización, la lógica de eventos adaptativa 430 refleja un proceso de detección de evento para determinar la aparición o no de un evento en base a un conjunto de señales recibidas. La lógica de eventos adaptativa 430 puede adoptar la forma de componentes de hardware y/o software de acuerdo con los modos de realización divulgados, tales como los descritos en referencia a la FIG. 6.
En algunos aspectos, la lógica de eventos adaptativa 430 puede hacer pasar el conjunto de señales a través de un conjunto de filtros de evento 432. En determinados modos de realización, un filtro de evento 432 puede reflejar un conjunto de instrucciones para generar un umbral de evento para un conjunto particular de señales y comparar esas señales con el umbral de evento para generar una respuesta de tipo booleano. En estos modos de realización, el umbral de evento puede representar un valor o medida críticos de una o más señales que definen cuándo se considera que se ha producido el evento o un subevento (por ejemplo, alguna determinación complementaria necesaria, pero no suficiente, para determinar la aparición del evento). Un filtro de evento 432 puede indicarle a la lógica de eventos adaptativa 430 cómo generar un umbral de evento dado un conjunto particular de señales de entrada (por ejemplo, velocidad, aceleración y/o giro), y, a continuación, comparar el conjunto de señales con el umbral de evento generado para generar una respuesta booleana. A modo de ejemplo, el filtro de evento 432 puede proporcionar una respuesta booleana de tipo verdadero cuando una señal, tal como una señal de velocidad, supera un umbral de evento establecido con el filtro de evento. El filtro de evento 432 puede comparar una única señal con el umbral de evento o una combinación de varias señales con el umbral de evento. Estos modos de realización se describen en mayor detalle con referencia a la FIG. 6. En algunos aspectos, el filtro de evento 432, sus umbrales de evento definidos, su conjunto de señales procesadas, etc., pueden ser controlados por un conjunto de variables de control almacenadas en el dispositivo de control adaptativo 112.
La lógica de eventos adaptativa 430 puede combinar el conjunto de señales y/o los resultados para cada filtro de evento 432 con la lógica de combinación 434. La lógica de combinación 434 puede reflejar una representación de un evento (por ejemplo, una representación de evento) en lo que respecta a una combinación lógica o matemática de una o más señales y/o salidas de los filtros de evento 432. Es decir, la representación de evento puede identificar cómo el dispositivo de control adaptativo 112 (o el sistema de control 132) determina si un evento se produce basándose en una combinación matemática o lógica de señales y/o salidas de los filtros de evento 432. La lógica de combinación 434 puede actuar en un conjunto de señales o un conjunto de resultados de filtro de evento de manera coherente con los modos de realización divulgados, tales como los descritos en referencia a la FIG. 6.
Como se muestra en la FIG. 4, por ejemplo, la lógica de combinación 434 puede combinar los resultados de un conjunto de filtros de evento 432 en una expresión lógica (por ejemplo, en base a la representación de evento) para generar una indicación de tipo booleano de si el evento se ha producido. La expresión lógica puede emplear cualquier permutación de operadores AND, NOT, XOR y/u OR que reflejen la representación de un evento en términos lógicos. A modo de ejemplo, dados tres resultados de subevento SRi, SR 2 y SR 3 de tres filtros de evento 432, la lógica de combinación 434 puede definir que el evento E se ha producido cuando (SRi AND SR2) OR (NOT SR3) es verdadero, es decir, la representación del evento puede ser:
Figure imgf000015_0001
En otro modo de realización no representado en la FIG. 4, la lógica de combinación 434 puede combinar un conjunto de filtros en una o más expresiones matemáticas que reflejen una representación de evento del evento (o subevento) E en términos matemáticos antes de hacer pasar las señales a través de los filtros de evento 432. Los resultados de la lógica de combinación 434 pueden pasar entonces a través de un filtro de evento 432 para determinar si se ha producido E. Por ejemplo, dado un conjunto de señales x, la lógica de combinación 434 puede generar o reflejar una representación de evento de E como alguna función de x que, a continuación, se compara con un umbral de evento T definido por el filtro de evento 432 de modo que se considera que E se produce cuando:
Figure imgf000015_0002
Aún en otros modos de realización, la lógica de eventos adaptativa 430 puede emplear varios de dichas lógicas de combinación 434 y filtros de evento 432 en expresiones aún más complejas de la representación de evento. Estos modos de realización se describen con más detalle posteriormente en relación con la FIG. 6.
Como se muestra en la FIG. 4, los parámetros del/de los filtro(s) de evento 432 y la lógica de combinación 434 pueden basarse en el conjunto de variables de control 422 en la lógica de control 420. En algunos aspectos, por ejemplo, la lógica de control 420 puede indicar a la lógica de eventos adaptativa 430 los parámetros de los filtros de evento (por ejemplo, cómo cada filtro de evento genera un umbral de evento dado un conjunto definido de señales, el conjunto de señales muestreadas en el filtro de evento, etc.), lógica de combinación 434 (por ejemplo, la representación del evento en términos matemáticos o lógicos), y cómo interactúan (por ejemplo, el orden y los datos de entrada para los filtros de evento y la lógica de combinación) por medio de la señal de control 446. En estos aspectos, la señal de control 446 puede reflejar así una instrucción para que la lógica de eventos adaptativa 430 genere una respuesta booleana a si se ha producido un evento dado un conjunto de entradas de señal. En determinados aspectos, la lógica de eventos adaptativa 430 puede emplear entonces el conjunto de filtros de evento 432 y/o la lógica de combinación 434 de acuerdo con la señal de control 446.
En algunos aspectos, la lógica de eventos adaptativa 430 puede transmitir una señal de respuesta 448 a la lógica de control 420. La señal de respuesta 448 puede incluir cualquier información generada o procesada por la lógica de eventos adaptativa 430. Por ejemplo, la señal de respuesta 448 puede incluir información asociada a si se ha producido un evento, si se ha producido un subevento, información usada para calcular el/los umbral(es) de evento o cualquier otra información de acuerdo con los procesos de detección de evento descritos en el presente documento. En determinados modos de realización, la lógica de control 420 puede recibir la señal de respuesta 448 y actualizar el conjunto de variables de control operativas 422 en consecuencia. Por ejemplo, la lógica de control 420 puede determinar si hay que modificar, añadir y/o eliminar una o más variables de control 422 (por ejemplo, cambiando el conjunto de variables de control locales 424) en base a la información proporcionada en la señal de respuesta 448 (por ejemplo, si se ha producido un evento). Este cambio en las variables de control 422 puede provocar ajustes dinámicos en el dispositivo de control adaptativo 112 y sus procesos de acuerdo con los modos de realización divulgados. A modo de ejemplo, la lógica de control 420 puede recibir una señal de respuesta 448 desde la lógica de eventos adaptativa 430, que indica que se ha producido un determinado evento (por ejemplo, un evento de exceso de velocidad o un evento de colisión). La lógica de control puede entonces actualizar las variables de control 422 de modo que, cuando se detecta este cambio en el dispositivo de control adaptativo 112, la lógica de adquisición dinámica 410 muestrea señales particulares (por ejemplo, velocidad) a frecuencias particulares, los umbrales de evento disminuyen en la lógica de eventos adaptativa 430 (por ejemplo, para tener en cuenta niveles de peligrosidad elevados), etc.
En cualquier etapa del proceso anterior, el dispositivo de control adaptativo 112 puede transmitir los datos generados o la información asociada al sistema de control 132 (o al sistema externo 142) para un procesamiento adicional de acuerdo con los modos de realización divulgados. Por ejemplo, como se muestra en la FIG. 4, el dispositivo de control adaptativo 112 puede transmitir los resultados del proceso de detección de evento de la lógica de eventos adaptativa 430 al sistema de control 132. En algunos modos de realización, el sistema de control 132 puede recibir la información transmitida para realizar procesos adicionales divulgados en el presente documento (por ejemplo, como se describe en relación con la FIG. 8). Por ejemplo, el sistema de control 132 puede modificar, añadir y/o eliminar una o más condiciones límite, actualizar uno o más índices de peligrosidad u obtener información adicional del sistema externo 142, en base a la información recibida del dispositivo de control adaptativo 112. El sistema de control 132 puede proporcionar estas condiciones límite, índices de peligrosidad y/o información adicional actualizados al dispositivo de control adaptativo 112 para llevar a cabo un procesamiento adicional en los mismos. En un ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede utilizar los datos recibidos para actualizar una o más variables de control 422 (por ejemplo, actualizando un conjunto de variables de control externas 426 en base a nueva información de condición de contorno y/o índices de peligrosidad). En otro ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede usar información recibida del sistema de control 132 para generar uno o más umbrales de evento.
La FIG. 5 representa un diagrama de flujo para un proceso de filtro de ancho de banda 500 de ejemplo de acuerdo con los modos de realización divulgados. Los aspectos divulgados en relación con el proceso 500 se pueden implementar por medio de hardware y/o software en uno o más sistemas informáticos del entorno 100, tal como el dispositivo de control adaptativo 112 y el sistema de control 132. Determinados aspectos del proceso 500 pueden reordenarse, reorganizarse, repetirse, omitirse, complementarse, modificarse o integrarse en procesos adicionales de manera compatible con los modos de realización divulgados. Por ejemplo, los modos de realización descritos en relación con el proceso 500 pueden implementarse en el dispositivo de control adaptativo 112 para aplicar un conjunto de filtros de ancho de banda, tal como los descritos en relación con la etapa 308 de la FIG. 3 o en la lógica de adquisición dinámica 410 de la FIG. 4, etc.
En algunos aspectos, el proceso 500 recibe un conjunto de señales asociadas a un conjunto de sensores de vehículo 114 (etapa 502). Las señales recibidas pueden adoptar cualquier forma y pueden reflejar la salida de cualquier sensor 114 o señal derivada de acuerdo con los modos de realización divulgados. A modo de ejemplo, el proceso 500 puede recibir un conjunto de cuatro señales que comprenden una señal de frenado, de giro, de posición y de aceleración longitudinal. De esta manera se puede recibir cualquier número de señales.
El proceso 500 puede realizar un análisis de ruido en una o más de las señales recibidas (ruidosas) (etapa 504). En algunos aspectos, el proceso 500 puede realizar el análisis de ruido en cada señal recibida. En otros aspectos, el proceso 500 puede determinar si realizar un análisis de ruido en la señal recibida (por ejemplo, una señal ruidosa) en base al tipo de señal (por ejemplo, el parámetro que mide la señal) y/o un conjunto de variables de control 422 almacenadas en el dispositivo de control adaptativo 112. En algunos modos de realización, el proceso 500 puede realizar el análisis de ruido en los niveles de señal promediados durante algún incremento de tiempo, tal como uno o cinco segundos.
En determinados modos de realización, el análisis de ruido puede incluir realizar un análisis de Fourier en la señal o señales ruidosas objeto. Dicho análisis de Fourier puede incluir, por ejemplo, generar una transformada de Fourier de una señal recibida para representar la señal en el dominio de frecuencia (por ejemplo, para generar la densidad espectral de la señal). El proceso 500 puede incluir entonces comparar la señal transformada en el dominio de frecuencia con un nivel de potencia umbral y determinar uno o más intervalos de frecuencia de ruido en los que la potencia espectral de la señal (por ejemplo, su potencia en el dominio de la frecuencia) supera el nivel de potencia umbral. En estos modos de realización, los intervalos de frecuencia de ruido pueden reflejar las bandas de frecuencia en las que la señal recibida presenta artefactos de ruido sustanciales. Por ejemplo, el proceso 500 puede promediar una señal de aceleración durante cinco segundos y transformarla en el dominio de la frecuencia para determinar que su potencia espectral promediada supera un nivel de potencia umbral entre las frecuencias de 500 a 1000 Hz y de 2000 a 3000 Hz. Estos dos intervalos pueden reflejar los intervalos de frecuencia de ruido de la señal (por ejemplo, las frecuencias en las que la señal presenta fuertes niveles de ruido). El nivel de potencia umbral puede predefinirse, depender del tipo de señal y/o basarse en un conjunto de variables de control de acuerdo con los modos de realización divulgados. En un modo de realización, por ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede determinar el/los nivel(es) de potencia umbral para cada señal en base a un conjunto de variables de control 422 gestionadas por la lógica de control 420.
En algunos aspectos, el análisis de ruido del proceso 500 puede incluir además determinar una frecuencia mínima del uno o más intervalos de frecuencia de ruido. En determinados modos de realización, esta frecuencia mínima puede reflejar el valor de frecuencia más bajo para el cual la potencia espectral supera el nivel de potencia umbral. En el ejemplo anterior, por ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede determinar que la frecuencia mínima sea de 500 Hz. De forma adicional o alternativa, el proceso 500 puede incluir calcular una frecuencia mínima para cada intervalo de frecuencia de ruido en el uno o más intervalos de frecuencia de ruido. Volviendo nuevamente al ejemplo anterior, el proceso 500 puede determinar los intervalos de frecuencia de ruido que se asociarán a las frecuencias mínimas de 500 Hz y 2.000 Hz, respectivamente.
El proceso 500 puede incluir determinar si la una o más frecuencias mínimas del uno o más intervalos de frecuencia excede(n) una frecuencia umbral. En algunos modos de realización, la frecuencia umbral puede reflejar una frecuencia de corte mínima para la cual el dispositivo de control adaptativo 112 puede aplicar un filtro de paso bajo. Por ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede incluir un conjunto de filtros de paso bajo conectados a cada una del conjunto de señales con cortes de frecuencia variables. A modo de ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede incluir un conjunto de cuatro filtros de paso bajo para filtrar señales por encima de 200 Hz, 400 Hz, 1.000 Hz y 3.000 Hz. En este ejemplo, el proceso 500 puede determinar que la frecuencia umbral sea de 200 Hz, ya que este valor refleja la frecuencia de corte mínima en los filtros de paso bajo disponibles del dispositivo de control adaptativo 112. En algunos aspectos, los filtros de paso bajo pueden comprender cualquier filtro de paso bajo adecuado para llevar a cabo procesos de acuerdo con los modos de realización divulgados, tal como un filtro FIR con 128 derivaciones.
En algunos aspectos, el proceso 500 incluye seleccionar y aplicar un filtro de paso bajo según determinadas condiciones (etapa 506). Por ejemplo, el proceso 500 puede aplicar un filtro de paso bajo cuando una frecuencia mínima del/de los intervalo(s) de frecuencia de ruido excede la frecuencia umbral determinada. Es decir, el proceso 500 puede aplicar una señal ruidosa de paso bajo cuando el dispositivo de control adaptativo 112 incluye un filtro de paso bajo capaz de filtrarla en sus intervalos de frecuencia de ruido. En algunos modos de realización, seleccionar un filtro de paso bajo puede comprender identificar un filtro de paso bajo en el conjunto de filtros de paso bajo del dispositivo de control adaptativo 112 con la frecuencia de corte más cercana a, pero sin exceder, la frecuencia mínima de los intervalos de frecuencia de ruido. Por ejemplo, si el intervalo de frecuencia de ruido es de 500 Hz a 1000 Hz y el dispositivo de control adaptativo 112 incluye filtros de paso bajo con frecuencias de corte de 200 Hz, 400 Hz, 1000 Hz y 3000 Hz, el proceso 500 puede identificar el filtro de 400 Hz como el filtro seleccionado. En algunos aspectos, el proceso 500 puede aplicar entonces el filtro seleccionado (por ejemplo, hacer pasar la señal ruidosa a través del filtro de paso bajo seleccionado) para crear una señal filtrada. En determinados modos de realización, el proceso 500 puede no aplicar ninguno de los filtros de paso bajo cuando la frecuencia mínima de un intervalo de frecuencia de ruido cae por debajo de la frecuencia de corte más baja (por ejemplo, la frecuencia umbral) en el conjunto de filtros de paso bajo. El proceso 500 puede repetir este proceso para cada intervalo de frecuencia de ruido para cada señal muestreada o ruidosa.
Además de o en lugar de los procesos de filtrado de paso bajo, el proceso 500 puede incluir determinar si existen artefactos de ruido residuales en el conjunto de señales muestreadas (etapa 508). En algunos modos de realización, el proceso 500 puede identificar dichos artefactos como intervalos de frecuencia de ruido que tienen un ancho en el dominio de frecuencia menor que un ancho de ruido umbral. A modo de ejemplo, una señal del conjunto de señales puede tener un intervalo de frecuencia de ruido (por ejemplo, un intervalo de frecuencia en el que existe un artefacto de ruido) de 600-640 Hz. En este ejemplo, el proceso 500 puede determinar que la amplitud de ruido umbral sea de 50 Hz (por ejemplo, basándose en un parámetro almacenado en un sistema del entorno 100). En estas condiciones, el proceso 500 puede identificar que esta señal justifica un filtrado adicional, como se describe a continuación. Si el proceso 500 determina que las señales no cumplen tales condiciones, el proceso 500 puede terminar (etapa 510) para proseguir con otro procesamiento de acuerdo con los modos de realización divulgados (por ejemplo, el proceso de detección de evento de la FIG. 6). Estas determinaciones pueden repetirse para cada intervalo de frecuencia de ruido para cada señal muestreada. En algunos modos de realización, el ancho de ruido umbral puede predefinirse o generarse basándose, por ejemplo, en un conjunto de variables de control 422 almacenadas en el dispositivo de control adaptativo 112. Además, los intervalos de frecuencia de ruido en este proceso pueden basarse en los mismos o diferentes niveles de potencia umbral que los procesos de filtrado de paso bajo anteriores. Por ejemplo, un intervalo de frecuencia de ruido usado en la etapa 508 puede aplicar un nivel de potencia umbral más bajo que el empleado en los procesos de filtrado de paso bajo descritos anteriormente.
Cuando el proceso 500 identifica una o más señales que presentan artefactos de ruido residuales, puede seleccionar y aplicar un filtro de banda eliminada a esas señales para atenuarlas en las frecuencias pertinentes (etapa 512). Por ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede incluir uno o más filtros de banda eliminada conectados a cada una del conjunto de señales con intervalos de frecuencia y/o intensidades de atenuación variables. Este/estos filtro(s) de banda eliminada puede(n) comprender cualquier filtro de banda eliminada adecuado para realizar procesos de acuerdo con los modos de realización divulgados, tal como un filtro FIR con dos derivaciones. En algunos aspectos, el proceso 500 puede determinar si un filtro de banda eliminada incluido o configurable del dispositivo de control adaptativo 112 está sustancialmente dentro del intervalo de los artefactos residuales identificados para una señal particular (por ejemplo, el 25 %, 50 %, 75 %, etc. del ancho filtrado del filtro de banda eliminada se encuentra dentro del intervalo de frecuencia de ruido). Si es así, el proceso 500 puede seleccionar y aplicar el filtro de banda eliminada a la señal (por ejemplo, hacer pasar la señal a través del filtro de banda eliminada) para atenuarla dentro del intervalo de corte. El proceso 500 puede repetir este proceso para cada artefacto de ruido residual y cada filtro de banda eliminada configurable. El proceso 500 puede entonces finalizar (etapa 510) para proseguir con otro procesamiento de acuerdo con los modos de realización divulgados.
Como se describe en el presente documento, cualquier información generada o asociada de otro modo al proceso 500 puede transmitirse a un sistema informático remoto (por ejemplo, el sistema de control 132) y/o puede ser usada por el dispositivo de control adaptativo 112 para actualizar un conjunto de variables de control operativas 422 (por ejemplo, por medio de una señal de respuesta 444 proporcionada a la lógica de control 420). Por ejemplo, el proceso puede usar información asociada a determinados intervalos de frecuencia de ruido, niveles de potencia umbral, frecuencias mínimas de los intervalos de frecuencia de ruido, filtros de paso bajo seleccionados, densidades espectrales de las señales muestreadas, anchos de ruido umbral, etc., para actualizar un conjunto de variables de control 422 y/o transmitir dicha información al sistema de control 132. Se pretende que cualquier cantidad, representación, ecuación, relación, etc. variable del proceso 500 se pueda controlar mediante el conjunto de variables de control, y no se pretende que la lista de determinados parámetros o su información asociada sea limitante. El dispositivo de control adaptativo 112 puede supervisar y detectar tales cambios en las variables de control 422 y puede ajustar dinámicamente los procesos de los modos de realización divulgados en consecuencia.
La FIG. 6 representa un diagrama de flujo para un proceso de detección de evento 600 de ejemplo de acuerdo con los modos de realización divulgados. Los aspectos divulgados en relación con el proceso 600 se pueden implementar por medio de hardware y/o software en uno o más sistemas informáticos del entorno 100, tal como el dispositivo de control adaptativo 112 y el sistema de control 132. Determinados aspectos del proceso 600 pueden reordenarse, reorganizarse, repetirse, omitirse, complementarse, modificarse o integrarse en procesos adicionales de manera compatible con los modos de realización divulgados. Por ejemplo, los modos de realización divulgados en relación con el proceso 600 pueden implementarse en el dispositivo de control adaptativo 112 para detectar la aparición de un evento, como los descritos en relación con la etapa 310 de la FIG. 3 o en la lógica de eventos adaptativa 430 de la FIG. 4, etc.
En algunos aspectos, el proceso 600 incluye recibir un conjunto de señales asociadas a un conjunto de sensores de vehículo 114 (etapa 602). Las señales recibidas pueden adoptar cualquier forma y pueden reflejar la salida de cualquier sensor 114 o señal derivada de acuerdo con los modos de realización divulgados. A modo de ejemplo, el proceso 600 puede recibir un conjunto de cuatro señales que comprenden una señal de frenado, de giro, de tiempo y de aceleración. De esta manera se puede recibir cualquier número de señales. Además, estas señales pueden filtrarse por ancho de banda de acuerdo con los modos de realización descritos en relación con las FIGS.
3-5, aunque dicho filtrado no es necesario.
En determinados modos de realización, el proceso 600 incluye realizar una clasificación de evento para determinar si las señales recibidas indican la presencia de una clase particular de un posible evento (etapa 604). En algunos aspectos, identificar una clase de evento puede incluir determinar si las señales recibidas corresponden a o se correlacionan con un posible evento de conducción potencial o un posible evento de colisión. Un posible evento de conducción puede reflejar comportamientos y/o condiciones específicos que justifiquen un análisis más detallado del dispositivo de control adaptativo 112 debido a su asociación o correlación con condiciones de conducción peligrosas, temerarias o imprudentes. Un posible evento de conducción puede incluir cualquier evento que no sea de colisión y puede corresponder a cualquier señal de acuerdo con los modos de realización divulgados. Por ejemplo, los posibles eventos de conducción pueden incluir posibles eventos de aceleración, frenado, giro, velocidad, etc., o cualquier otro evento correspondiente a una señal recibida. Estos eventos pueden reflejar, por ejemplo, la presencia de un evento de frenado brusco, un evento de giro repentino, un evento de cambio rápido de carril, etc. En determinados aspectos, un posible evento de colisión puede indicar la probabilidad de que el vehículo 110 esté a punto de tener o haya estado involucrado recientemente en una colisión.
El proceso 600 puede determinar una clase de evento de un posible evento correlacionando las señales recibidas con uno o más modelos de clasificación de evento almacenados en memoria. Estos modelos de clasificación de evento pueden incluir, por ejemplo, perfiles de fuerza inercial, perfiles de fuerza centrífuga, perfiles de velocidad y de cambio de velocidad, perfiles de cabeceo, balanceo y guiñada, perfiles de aceleración, matrices de aceleración, etc., asociados a posibles eventos de conducción y/o posibles eventos de colisión. Estos perfiles pueden provenir de análisis históricos, análisis de laboratorio, pruebas de colisión, variables de control 422, etc., y pueden proporcionarse a o almacenarse localmente en el dispositivo de control adaptativo 112. En algunos aspectos, el proceso 600 puede identificar una clase de evento para un posible evento determinando si una medida de correlación entre una o más de las señales recibidas y el modelo de clasificación de evento exceden un umbral de clasificación. La medida de correlación puede reflejar cualquier medida que indique un grado de ajuste entre datos y un modelo, tal como un coeficiente de correlación, un coeficiente de determinación, un coeficiente de correlación múltiple, etc. Cada tipo de evento del posible evento (por ejemplo, un evento de colisión, un evento de giro, un evento de velocidad, etc.) pueden estar asociado a uno o más modelos de clasificación de evento con un umbral de clasificación correspondiente.
En algunos aspectos, los modelos de clasificación de evento y/o los umbrales de clasificación pueden seleccionarse en base a un conjunto de parámetros de vehículo asociados al vehículo 110. Estos parámetros del vehículo pueden reflejar cualquier característica física o técnica del vehículo 110, tal como su peso, altura, longitud, centro de gravedad, tara, radio de giro, distribución del peso, distancia entre ejes, estadísticas de aceleración, línea roja, caballos de potencia, par de torsión, estadísticas de frenado, coeficiente de arrastre, tipo de vehículo, marca, modelo, año, etc. A modo de ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede seleccionar modelos de clasificación de evento para vehículos de la misma marca o modelo que el vehículo 110, distribuciones de peso similares, tamaños, etc., para cerciorarse de que compara el vehículo 110 con vehículos similares al realizar la clasificación de evento.
En algunos modos de realización, los diversos parámetros del proceso de clasificación de evento (o cualquier rutina del proceso 600) pueden ajustarse dinámicamente mediante un conjunto de variables de control 422 almacenadas en el dispositivo de control adaptativo 112. Por ejemplo, el conjunto de variables de control 422 puede definir el umbral de clasificación para cada tipo de evento de un posible evento de conducción (por ejemplo, evento de giro, evento de velocidad, evento de aceleración, etc.), información asociada a la señal y perfiles de datos en los modelos de clasificación de evento, las clases de eventos, los tipos de posibles eventos de conducción disponibles, etc. Además, la información generada en los modos de realización anteriores puede provocar cambios en el conjunto de variables de control 422. Por ejemplo, en un aspecto, el dispositivo de control adaptativo 112 puede actualizar el conjunto de variables de control 422 (por ejemplo, mediante una señal de respuesta 448 proporcionada a la lógica de control 420) al calcular una correlación entre una o más señales y un posible evento, determinando que el la correlación supera o es inferior al umbral de clasificación, etc.
El proceso 600 puede determinar una clase de evento para un posible evento en base al conjunto de señales recibidas, los modelos de clasificación de evento y los umbrales de clasificación como se describe anteriormente (etapas 606 y 618). En algunos aspectos, cuando el conjunto de señales no indica la presencia de un posible evento de conducción (etapa 606) o un posible evento de colisión (etapa 618), el proceso 600 puede terminar (etapa 614) para facilitar el procesamiento continuo de acuerdo con los modos de realización divulgados (por ejemplo, supervisar conjuntos de señales, actualizar variables de control 422, transmitir información al centro de control 132, etc.).
Cuando el proceso 600 determina que un conjunto de señales refleja una instancia de una clase de evento de un posible evento de conducción (etapa 606), el proceso 600 puede generar o determinar una representación del evento en función de un conjunto de filtros de evento 432 y/o un conjunto de señales (por ejemplo, una representación de evento). Esta representación de evento puede reflejar una combinación particular de filtros de evento 432 para un conjunto de señales usadas para determinar si el evento se ha producido realmente. Como se describe en relación con la FIG. 4, por ejemplo, esta representación de evento puede representar el evento como una combinación lógica de resultados individuales de un conjunto de filtros de evento 432 (por ejemplo, a través de la lógica de combinación 434), como una combinación matemática de señales individuales sujetas a un solo filtro de evento, o alguna combinación de lo anterior. Los filtros de evento 432 y su combinación (por ejemplo, a través de la lógica de combinación 434) pueden comprender cualquier filtro de evento o combinación de acuerdo con los modos de realización divulgados, tales como los descritos en referencia a la FIG. 4 y más adelante. En algunos modos de realización, una representación de evento puede desencadenarse mediante un conjunto de variables de control almacenadas en el dispositivo de control adaptativo 112.
En algunos aspectos, el proceso 600 puede incluir generar una o más puntuaciones de evento para el evento de conducción (etapa 608). Una puntuación de evento puede reflejar la probabilidad de que haya ocurrido un evento o subevento. La puntuación de evento puede basarse en una o más señales en un conjunto de señales recibidas. En determinados aspectos, la puntuación de un evento puede basarse en una representación de evento del evento o subevento. En un modo de realización, por ejemplo, una puntuación de evento S puede reflejar un valor actual o promediado en el tiempo (por ejemplo, durante algún período de tiempo) de una señal x ponderada mediante un peso de señal a: S = ax.
En algunos aspectos, el peso de señal puede reflejar un grado de relación, impacto, correlación, asociación o importancia de una señal con respecto a un evento o subevento. Un peso de señal bajo puede reflejar que la señal correspondiente no se correlaciona demasiado con la aparición del evento o subevento, mientras que un peso de señal alto puede reflejar una fuerte correlación con el (sub)evento.
De manera similar, un peso de señal bajo o negativo puede reflejar que la señal se correlaciona con la no aparición del evento (por ejemplo, la señal se correlaciona de manera inversa con el evento). El peso de señal puede tomar cualquier valor apropiado de acuerdo con los modos de realización divulgados, tal como un número en el intervalo [0,1], [-1,1], [1,100], etc. En algunos aspectos, la puntuación de evento S puede no estar basada en un peso de señal (por ejemplo, el peso de cada señal es unitario o inexistente), o la puntuación de evento puede no incorporar una señal en absoluto (por ejemplo, la señal está desactivada, su peso de señal es cero, etc.). Como otro ejemplo, tal como cuando el dispositivo de control adaptativo 112 combina varias señales en un solo filtro de evento 432, la puntuación de eventos S puede reflejar alguna función matemática de las señales y su correspondiente peso de señal. Por ejemplo, la puntuación de evento S puede reflejar una combinación lineal de un conjunto de señales xi y su correspondiente peso de señal ai:
Figure imgf000019_0001
En algunos aspectos, el proceso 600 puede determinar una puntuación de evento S para cada evento o subevento (por ejemplo, para cada filtro de evento 432 en la representación del evento) de esta manera.
Por supuesto, los expertos en la técnica apreciarán que las expresiones anteriores de la puntuación de evento S son meramente ejemplares. Puede usarse cualquier combinación matemática de señales y/o pesos de señal para determinar una puntuación de evento para un evento o subevento particular, siempre que lo permita una representación de evento adecuada. Por ejemplo, la puntuación de evento S puede darse como un producto de señales y sus pesos de señal (por ejemplo, S = n,axv), como una función polinómica multivariante en la que cada señal tiene un peso y potencia de señal correspondientes (por ejemplo, S = £¡a¡x¡bi), algún análisis estadístico del conjunto de señales, cualquier combinación de estas consideraciones, etc. Además, el valor de x puede reflejar cualquier medida basada en una señal, tal como promediado en el tiempo, una medida de la importancia o la magnitud de la señal convertida a partir de un valor bruto, etc. Por lo tanto, la puntuación de evento S puede incorporar cualquier función de un conjunto de señales (por ejemplo, S = f(x), como se describe en relación con la FIG. 4), donde la función f puede comprender una sola función o una combinación de un conjunto de funciones que actúan en el conjunto de señales.
En algunos modos de realización, el proceso 600 puede incluir comparar el conjunto generado de puntuaciones de evento con un conjunto correspondiente de umbrales de evento en el conjunto de filtros de evento 432 (etapa 610). Como se describe anteriormente, un umbral de evento puede reflejar un valor o medida que define cuándo se ha producido un evento o subevento en base a una o más señales de entrada. En algunos modos de realización, un umbral de evento puede basarse en la clase de evento del evento (por ejemplo, como se determina en la etapa 604), un tipo de evento de la clase de evento (por ejemplo, un evento de giro, un evento de velocidad, etc., de un evento de conducción general) y/o un conjunto de factores de evento. En algunos aspectos, un factor de evento puede reflejar una medida numérica de información interrelacionada relevante para determinar si el evento o subevento se ha producido. La información asociada a los factores de evento puede supervisarse por el dispositivo de control adaptativo 112, recibirse desde el centro de control 132 (por ejemplo, reflejarse en una o más condiciones límite recibidas), recopilarse del sistema externo 142, en base a las variables de control 422, condiciones límite y/o cualquier combinación de dichos procedimientos.
Por ejemplo, el conjunto de factores de evento puede incluir un factor umbral básico que refleje un valor fijo. En algunos modos de realización, el factor umbral básico puede basarse en la clase de evento y/o tipo de evento del evento o subevento. Por ejemplo, un evento de giro puede tener un primer factor umbral básico, mientras que un evento de velocidad tiene un segundo factor umbral básico diferente.
El conjunto de factores de evento también puede incluir un factor de comportamiento estándar que refleje las prácticas de conducción estándar o históricas de un conductor. El factor de comportamiento estándar puede basarse en información tal como el comportamiento de conducción del conductor (por ejemplo, velocidad, posición, aceleración, giros, frenado, etc.) durante un período de tiempo moderado (por ejemplo, varios días, semanas o meses). El factor de comportamiento estándar también puede basarse en el historial de reclamaciones del conductor, estadísticas generales de conducción y uno o más parámetros de vehículo que reflejen las características físicas o técnicas del vehículo 110.
El conjunto de factores de evento también puede incluir un factor de estado personal que refleje el comportamiento de conducción actual del conductor. En algunos aspectos, el factor de estado personal puede basarse en el comportamiento de conducción del conductor durante un breve período de tiempo inmediatamente anterior (por ejemplo, unos minutos, segundos, horas, etc.). El factor de estado personal también puede basarse en la hora del día, información del viaje (por ejemplo, obtenida de un sistema de navegación o medida por el dispositivo de control adaptativo 112), información de red social e información de dispositivo de conductor (por ejemplo, biorritmos, datos del sueño, mensajes de texto, música que escucha el conductor, rutas planificadas, etc.).
El conjunto de factores de evento también puede incluir un factor de condición límite que refleje información asociada a una o más condiciones límite recibidas desde el sistema de control 132. El factor de condición límite puede basarse en cualquier condición límite y la información subyacente asociada, tal como una condición climatológica, una condición de tipo de carretera, una condición de punto negro, una condición de mapa de velocidad promedio, una condición de ruta habitual, etc.
En algunos aspectos, los factores de evento pueden actualizarse de forma continua o periódica. En determinados modos de realización, cada factor de evento puede estar asociado con un período de actualización respectivo. Un período de actualización puede reflejar una duración de tiempo entre actualizaciones sucesivas de la información de factor de evento (por ejemplo, recepción de la información del sistema de control 132, generación local de la información en el dispositivo de control adaptativo 112, etc.). El período de actualización puede basarse en el factor de evento. Por ejemplo, puede que el factor de umbral básico nunca se actualice porque sea fijo. En otro ejemplo, el factor de comportamiento estándar puede tener un período de actualización de una vez a la semana, dos veces a la semana, una vez al mes, etc. En otro ejemplo, el factor de estado personal y el factor de condición límite pueden tener un período de actualización más corto, como treinta o sesenta segundos. En algunos aspectos, los modos de realización divulgados pueden ajustar dinámicamente cualquier otra información relacionada en base a un cambio en la información asociada a los factores de evento (por ejemplo, actualizar el conjunto de variables de control 422, recalcular umbrales de evento, etc.).
Además, el conjunto de factores de evento para un evento o subevento particular puede depender de la clase de evento, el tipo de evento o el subevento del evento subyacente, de modo que diferentes clases de evento, tipos de evento y subeventos tienen diferentes factores de evento, información de ponderación relacionada con cada factor de evento de manera diferente, tienen diferentes efectos en un umbral de evento, etc. El conjunto de factores de evento también puede basarse en las señales usadas en la comparación con el umbral de evento (por ejemplo, las señales usadas para generar la puntuación de evento apropiada). Por lo tanto, no toda la información asociada a cada factor de evento se puede implementar, consultar o recibir para cada evento, y no todos los factores de evento pueden ponderarse por igual, como se describe a continuación.
El proceso 600 puede generar un umbral de evento para cada filtro de evento 432 del conjunto de filtros de evento para crear un conjunto de umbrales de evento. En algunos modos de realización, un umbral de evento puede basarse en la clase de evento del evento, su tipo de evento y/o el conjunto de factores de evento. En un modo de realización, por ejemplo, un umbral de evento T para un filtro de evento 432 puede reflejar el factor de evento f ponderado por un peso de factor w:
Figure imgf000021_0001
En algunos aspectos, el peso de factor puede reflejar un grado de relación, impacto, correlación, asociación o importancia de un factor con respecto a un evento o subevento. Un peso de factor bajo puede reflejar que el factor correspondiente no se correlaciona demasiado con la aparición del evento o subevento, un factor alto puede reflejar una correlación fuerte, etc. El peso de factor puede tomar cualquier valor apropiado de acuerdo con los modos de realización divulgados, tal como un número en el intervalo de [0,1], [-1,1], [1,100], etc. En algunos aspectos, el umbral de evento T puede no basarse en un peso de factor (por ejemplo, el peso de cada factor es unitario), o el umbral de evento puede no incorporar un factor en absoluto (por ejemplo, su peso de factor es cero, etc.). Como otro ejemplo, el umbral de evento T puede basarse en alguna función matemática de los factores de evento y su correspondiente peso de factor. Por ejemplo, el umbral de evento T puede reflejar un producto de los factores de evento fi y su correspondiente peso de factor Wi.
Figure imgf000021_0002
En algunos aspectos, el proceso 600 puede determinar un umbral de evento T para cada evento o subevento (por ejemplo, para cada filtro de evento 432 en la representación del evento) de esta manera.
De forma similar al análisis de las puntuaciones de evento anterior, los expertos en la técnica apreciarán que las expresiones anteriores del umbral de evento T son meramente ejemplares. Cualquier combinación matemática de factores y/o pesos de factor puede proporcionar un umbral de evento T para un evento o subevento particular, siempre que lo permita una representación de evento adecuada. Por ejemplo, el umbral de evento T puede darse como una combinación lineal de factores de evento y sus pesos de factor (por ejemplo, T = £/W/f), como una función polinómica multivariante en la que cada señal tiene un peso y potencia de señal correspondientes (por ejemplo, T = £iW/fvi), algún análisis estadístico del conjunto de señales, cualquier combinación de estas consideraciones, etc. Así, el umbral de evento T puede incorporar cualquier función de un conjunto de factores (por ejemplo, como una sola función o una combinación de un conjunto de funciones), como se describe en relación con la FIG. 4.
En algunos aspectos, el conjunto de pesos de factor también puede reflejar la importancia, relación, asociación, etc., entre la información de componente que comprende un factor de evento y el factor en sí. Tomando el factor de estado personal como ejemplo, este factor puede ponderar el historial de conducción inmediatamente anterior de un conductor en mayor o menor medida que la información de red social. El conjunto de pesos de factor puede reflejar esta ponderación de la información de componente (por ejemplo, cada subfactor) para cada factor. Por tanto, en algunos aspectos, cada subfactor puede estar asociado a un peso de factor respectivo y/o un período de actualización, que a su vez puede basarse en el factor de evento para el que el subfactor sirve como componente. Por ejemplo, si un factor de evento fi está compuesto por subfactores tij, entonces el valor del factor de evento fi puede incorporar los pesos de sus subfactores, tal como en la relación ejemplar.
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donde wj refleja el peso de factor del subfactor j del factor de evento i. Ampliando este ejemplo, el proceso 600 puede entonces determinar el umbral de evento T de este filtro de evento 432 para incorporar estos pesos de subfactor para cada factor de evento:
Figure imgf000021_0003
Además, cada factor de evento puede asociarse a su propio peso de factor separado de los pesos de factor de sus subfactores, de modo que cada factor de evento también se pondera por separado:
Figure imgf000021_0004
Sin embargo, como se indica anteriormente, estas expresiones tienen únicamente fines ilustrativos. Los modos de realización divulgados contemplan cualquier tipo de relación matemática que exprese un umbral de evento en lo que respecta a pesos de factor de sus subfactores componente (por ejemplo, combinaciones lineales, representaciones polinomiales, características estadísticas, etc.).
En algunos aspectos, el proceso 600 puede incluir comparar el conjunto de puntuaciones de evento con el conjunto de umbrales de evento para determinar si el evento se ha producido (etapa 612). El proceso 600 puede determinar que el evento se ha producido basándose en una comparación de un conjunto de puntuaciones de evento (por ejemplo, determinado en la etapa 608) con un umbral de evento correspondiente (por ejemplo, determinado en la etapa 610) en base a la representación de evento del evento. En algunos modos de realización, tal como cuando solo se aplica un filtro de evento, el proceso 600 puede determinar la aparición de un evento cuando la puntuación de evento excede el umbral de evento, S > T. En otros modos de realización, tal como cuando se aplican varios filtros de evento 432 (por ejemplo, como se define en la representación de evento), el proceso 600 puede determinar cuándo se ha producido un evento basándose en una combinación lógica de los resultados de cada comparación entre las puntuaciones de evento y los umbrales de evento (por ejemplo, por medio de la lógica de combinación 434 y la representación de evento). Esta combinación lógica puede emplear cualquier permutación de operadores lógicos tales como AND, OR, XOR y/o NOT reflejando la representación de evento en términos lógicos, como se describe en referencia a la FIG. 4.
A modo de ejemplo ampliado, supóngase que el dispositivo de control adaptativo 112 muestrea dos señales x 1 y x2 (por ejemplo, cabeceo y guiñada) para determinar si se ha producido un evento E. Supóngase que estas señales están asociadas a pesos de señal ai y a2. Supóngase además que un umbral de evento para E comprende los cuatro factores enumerados anteriormente, abreviados como UTF, SBF, PSF, BCF, cada uno compuesto por varios subfactores, y cada peso de factor es unitario (por ejemplo, no hay factores de peso). Finalmente, supóngase que una representación de evento generada usa las expresiones anteriores para una puntuación de evento (por ejemplo, una combinación lineal) y un umbral de evento (por ejemplo, un producto de factores de evento). Cualquiera o todos estos parámetros pueden estar basados en (y controlados por) variables de control 422 almacenadas en el dispositivo de control adaptativo 112. En un primer ejemplo en estas condiciones, el dispositivo de control adaptativo 112 puede determinar que E se produce cuando
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En un segundo ejemplo bajo estas condiciones, supóngase en cambio que la representación de evento refleja que ambas señales están sujetas a su propio filtro de evento 432 y que E se produce cuando ambos filtros de evento para los subeventos devuelven verdadero. El dispositivo de control adaptativo 112 puede entonces determinar que E se produce cuando
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Como se explicó anteriormente, dichas expresiones pretenden ser ilustrativas y no limitan los modos de realización divulgados a expresiones particulares.
Cuando el proceso 600 determina que no se ha producido un evento en base al conjunto de puntuaciones de evento y el conjunto de umbrales de evento, el proceso 600 puede terminar (etapa 614) para proseguir con un procesamiento adicional de acuerdo con los modos de realización divulgados (por ejemplo, actualizar variables de control 422, transmitir información al centro de control 132, etc.). Cuando el proceso 600 determina que se ha producido un evento, el proceso 600 puede transmitir datos de evento a un sistema remoto, tal como el sistema de control 132 (etapa 616). Los datos de evento pueden adoptar cualquier forma e incluir cualquier información de acuerdo con los modos de realización divulgados, tales como los descritos en relación con la etapa 312 de la FIG.
3. Por ejemplo, los datos de evento pueden incluir una notificación de que se ha producido un evento, de modo que el sistema de control 132 puede recibir esta información y realizar un procesamiento adicional (por ejemplo, como se describe en referencia a la FIG. 8).
Cuando el proceso 600 determina que un conjunto de señales refleja una instancia de una clase de evento de un posible evento de colisión (etapa 618), el proceso 600 puede realizar operaciones similares a las descritas anteriormente. Por ejemplo, el proceso 600 genera o determina una representación de evento que representa el evento de colisión como una combinación particular de filtros de evento 432 para un conjunto de señales. El proceso 600 también puede generar un conjunto de puntuaciones de evento para el evento de colisión basándose, en parte, en la representación de evento (por ejemplo, basándose en la disposición de los filtros de evento 432) (etapa 620). El proceso 600 puede generar entonces un conjunto de umbrales de evento y comparar cada puntuación de evento del conjunto de puntuaciones de evento con un umbral de evento correspondiente (etapa 622).
En algunos aspectos, los umbrales de evento para eventos de colisión pueden determinarse de manera similar a la de eventos de conducción. Por ejemplo, el conjunto de umbrales de evento puede basarse en una clase de evento del evento (por ejemplo, un evento de colisión), un tipo de evento (por ejemplo, un tipo de colisión) y/o un conjunto de factores de evento. El conjunto de factores de evento puede basarse en la clase de evento y/o tipo de evento, además de otra información de acuerdo con los modos de realización divulgados. Los factores de evento para un evento de colisión pueden ser iguales o diferentes a los de un evento de conducción. En un modo de realización, por ejemplo, un evento de colisión puede estar asociado a diferentes factores de evento de un evento de conducción. Además, cada factor del conjunto de factores de evento también puede asociarse a un período de actualización respectivo y puede mantenerse de maneras similares a las descritas anteriormente. El conjunto de factores de evento también puede asociarse a un conjunto de pesos de factor que pertenecen a los factores de evento y/o sus subfactores de acuerdo con los modos de realización anteriores.
Por ejemplo, el conjunto de factores de evento puede incluir un factor de dispositivo que refleja información asociada a la instalación del dispositivo de control adaptativo 112 y su relación con el vehículo 110. En algunos aspectos, por ejemplo, el factor de dispositivo puede incluir información asociada al tipo de dispositivo asociado al dispositivo de control adaptativo 112, la posición y calidad de instalación del dispositivo de control adaptativo 112 en el vehículo 110 y/o uno o más parámetros de vehículo, tales como el tipo de vehículo.
El conjunto de factores de evento también puede incluir un factor de umbral relativo que refleje un comportamiento promedio de todos los vehículos de una determinada clase de flota de vehículos 110. En algunos modos de realización, la clase de flota del vehículo 110 puede incluir automóviles similares, o todos, ubicados dentro de la misma ciudad, estado, etc. del vehículo 110. De forma adicional o alternativa, la clase de flota del vehículo 110 puede incluir algunos o todos los vehículos para todos los conductores que tengan un perfil de conducción similar (por ejemplo, basado en el comportamiento de conducción supervisado o almacenado), etc.
El conjunto de factores de evento puede incluir un factor de peligrosidad actual asociado al vehículo 110. En algunos aspectos, el factor de peligrosidad actual puede basarse en un índice de peligrosidad asociado actualmente al vehículo 110, tal como un índice de peligrosidad recibido desde el centro de control 132 o generado con el dispositivo de control adaptativo 112 y almacenado en memoria. Como se describe en el presente documento, el índice de peligrosidad puede reflejar un grado de exposición a un peligro o una conducción imprudente asociada al vehículo 110. El factor de peligrosidad actual y/o el índice de peligrosidad pueden basarse, por ejemplo, en la detección de que se ha producido un evento peligroso, tal como un evento de frenado brusco, un evento de giro repentino, un evento de cambio rápido de carril u otro tipo de evento de acuerdo con conductas de conducción previas a un impacto.
El conjunto de factores de evento puede incluir un factor climatológico que refleje las condiciones climatológicas actuales alrededor del vehículo 110. En algunos modos de realización, este factor puede basarse en información contenida en una condición climatológica recibida desde el centro de control 132 y/o condiciones ambientales detectadas con los sensores 114, tales como temperatura, humedad, niveles de humedad, etc.
El conjunto de factores de evento también puede incluir un factor de nivel de servicio que refleja información asociada a un acuerdo a nivel de servicio con un conductor del vehículo 110. En algunos aspectos, el factor de nivel de servicio puede basarse en la cantidad y/o tipo de información que el conductor ha autorizado al dispositivo de control adaptativo 112 y/o al sistema de control 132 para recopilar, supervisar, detectar, procesar o recuperar.
Usando estos factores de evento y/o los descritos anteriormente en referencia a eventos de conducción, el proceso 600 puede generar un conjunto de umbrales de evento usando las expresiones y consideraciones explicadas anteriormente. En algunos modos de realización, el proceso 600 puede generar un umbral de evento para cada filtro de evento 432 en el conjunto de filtros de evento de modo que pueda comparar el conjunto de puntuaciones de evento con el conjunto de umbrales de evento (etapa 622). Por ejemplo, el proceso 600 puede calcular un umbral de evento T para cada filtro de evento 432 basándose en un conjunto de pesos de factor wi (por ejemplo, que rigen los factores o sus subfactores componente) y cada factor de evento, tal como la relación ejemplar T = ÚíWifi. Los expertos en la técnica apreciarán modificaciones en esta expresión ejemplar de acuerdo con los modos de realización divulgados.
El proceso 600 puede incluir comparar el conjunto de puntuaciones de evento con el conjunto de umbrales de evento para determinar si el evento se ha producido (etapa 624) de una manera similar a los procesos anteriores, como los descritos en relación con la etapa 612. Por ejemplo, el proceso 600 puede determinar que el evento se ha producido basándose en una comparación del conjunto de puntuaciones de evento (por ejemplo, de la etapa 620) con un umbral de evento correspondiente (por ejemplo, de la etapa 622). Esta determinación puede basarse, por ejemplo, en una representación de evento que refleja una combinación matemática y/o lógica de filtros de evento 432 y/o señales que simbolizan el evento. Como se describió anteriormente, el proceso 600 puede terminar (etapa 614) cuando no se detecta el evento para proseguir con un procesamiento de acuerdo con los modos de realización divulgados. Cuando el proceso 600 detecta un evento, el proceso 600 puede transmitir datos de evento al sistema de control 132, como se divulga en el presente documento.
Los diversos parámetros de proceso 600 pueden controlarse mediante un conjunto de variables de control 422 almacenadas en el dispositivo de control adaptativo 112. En un ejemplo, el conjunto de variables de control 422 puede regir procesos asociados a clases de evento existentes (por ejemplo, las características y tipos de clases disponibles), tipos de evento (por ejemplo, los tipos disponibles de eventos de conducción, tales como eventos de giro, eventos de velocidad, etc.), modelos de clasificación de evento (por ejemplo, los perfiles de señal de modelo, cómo se aplican los modelos, cómo se selecciona un modelo apropiado para un vehículo en base a los parámetros de vehículo), medidas de correlación (por ejemplo, cómo se calcula la medida dado un conjunto de señales o perfiles) y/o umbrales de clasificación (por ejemplo, el valor del umbral, cómo varía cada umbral de acuerdo con la clase/tipo de evento, etc.), etc. En otro ejemplo, el conjunto de variables de control 422 puede controlar procesos asociados al conjunto de puntuaciones de evento (por ejemplo, cómo se calcula una puntuación de evento en función de un conjunto de señales), umbrales de evento (por ejemplo, cómo se calcula un umbral de evento en función de factores de evento), factores de evento (por ejemplo, los subfactores que comprenden cada factor, el conjunto de factores usados para calcular el umbral de evento), pesos de señal y pesos de factor (por ejemplo, los valores de los diversos pesos, si un peso de factor se aplica a subfactores) y similares. Cualquier cantidad, representación, ecuación, relación, etc. variable del proceso 600 se puede controlar mediante el conjunto de variables de control 422, y no se pretende que la lista de determinados parámetros o su información asociada antes mencionadas sea limitante.
En determinados aspectos, la generación o determinación de cualquier parámetro descrito anteriormente (por ejemplo, detectar un evento, calcular un umbral de evento o puntuación de evento, determinar una representación de evento, etc.) puede hacer que el dispositivo de control adaptativo 112 cambie el conjunto de variables de control operativas 422 (por ejemplo, mediante la señal de respuesta 448). Por ejemplo, en un modo de realización, el dispositivo de control adaptativo 112 puede actualizar un conjunto de variables de control 422 al detectar la aparición o no de un evento. Los cambios en el conjunto de variables de control pueden hacer que el dispositivo de control adaptativo 112 ajuste dinámicamente los modos de realización divulgados (por ejemplo, ajustando un parámetro divulgado en relación con las FIGS. 3-8) basándose en los cambios detectados. Por ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede ajustar cualquiera de los parámetros anteriores en respuesta a un cambio en el conjunto operativo de variables de control. El dispositivo de control adaptativo 112 puede supervisar de forma automática y continua cambios en el conjunto de variables de control 422, de modo que puede ajustar dinámicamente parámetros en los modos de realización divulgados en respuesta al cambio detectado. Además, cualquier aspecto de los parámetros anteriores o su información asociada puede transmitirse al centro de control 132 para realizar un procesamiento adicional de acuerdo con los modos de realización divulgados.
La FIG. 7 representa un diagrama de flujo para un proceso de detección de evento 700 de ejemplo de acuerdo con los modos de realización divulgados. Los aspectos divulgados en relación con el proceso 700 se pueden implementar por medio de hardware y/o software en uno o más sistemas informáticos del entorno 100, tal como el dispositivo de control adaptativo 112 y el sistema de control 132. Determinados aspectos del proceso 700 pueden reordenarse, reorganizarse, repetirse, omitirse, complementarse, modificarse o integrarse en procesos adicionales de manera compatible con los modos de realización divulgados. Por ejemplo, los modos de realización descritos en relación con el proceso 700 pueden implementarse en el dispositivo de control adaptativo 112 para validar la aparición de un evento detectado, como se describe en relación con la etapa de posprocesamiento 312 de la FIG.
3.
El proceso 700 puede incluir la detección de un evento de acuerdo con los modos de realización divulgados (etapa 702). En determinados aspectos, esta detección de evento puede incluir aspectos de los procesos de detección de evento divulgados con referencia a las FIGS. 3, 4 y 6. Por ejemplo, el proceso 700 puede incluir la detección de un evento de colisión con el dispositivo de control adaptativo 112 usando los procesos divulgados en el presente documento. En algunos modos de realización, el proceso 700 solo puede producirse tras la detección de determinadas clases de evento (por ejemplo, eventos de colisión) o determinados tipos de evento. En un modo de realización, por ejemplo, el proceso 700 solo puede producirse en respuesta a la detección de un evento de colisión.
El proceso 700 puede incluir supervisar un conjunto de señales con el dispositivo de control adaptativo 112 en respuesta a la detección del evento (etapa 704). El conjunto de señales puede ser fijo o puede depender de la clase de evento del evento detectado, su tipo de evento o un conjunto de variables de control 422, etc. Por ejemplo, en un modo de realización, el proceso 700 puede medir señales tales como las asociadas a velocidad, aceleración longitudinal, guiñada y distancia. El proceso 700 puede supervisar el conjunto de señales durante un período de tiempo igual a un período de observación (por ejemplo, quince segundos, treinta segundos, un minuto, etc.) después de detectar que se ha producido el evento. En determinados aspectos, el período de observación puede basarse en una clase de evento, tipo de evento, el conjunto de señales supervisadas, un conjunto de variables de control operativas 422, etc. En otros aspectos, el período de observación puede permanecer fijo.
El proceso 700 puede realizar un análisis de señal de las señales supervisadas para validar el evento (etapa 706). La realización de un análisis de señal de las señales supervisadas puede incluir generar una medida de validación asociada al conjunto de señales supervisadas y compararla con un umbral de validación. En algunos modos de realización, una medida de validación puede reflejar una probabilidad o un grado de certeza de que el evento detectado se ha producido realmente. En algunos aspectos, una medida de validación puede basarse en un conjunto de pesos de validación que reflejan un grado de relación o correlación entre una señal y el evento detectado en función de un conjunto de parámetros de validación. El conjunto de parámetros de validación puede representar una base para los pesos de validación de modo que cualquier peso de validación pueda generarse como una expresión de los parámetros de validación. Por ejemplo, el conjunto de parámetros de validación puede incluir una tendencia de velocidad antes del evento detectado (por ejemplo, durante un período de tiempo), un tipo de carretera por la que viaja el vehículo 110, una hora del día y una condición climatológica.
En algunos aspectos, el proceso 700 puede determinar una medida de validación en función del conjunto de señales supervisadas y pesos de validación. Esta expresión puede adoptar cualquier forma matemática o estadística apropiada de acuerdo con los modos de realización divulgados. Por ejemplo, dado un conjunto de señales supervisadas x (por ejemplo, velocidad, aceleración longitudinal, guiñada y distancia, en base a una clase de evento), el proceso 700 puede determinar una medida de validación V usando un conjunto de parámetros de validación v:
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donde fi(v) refleja un peso de validación para la señal i expresada como una función f de los parámetros de validación v. Al igual que con las expresiones de puntuaciones de evento y umbrales de evento, la relación anterior pretende ser ejemplar. Los expertos en la técnica apreciarán expresiones alternativas para la medida de validación (por ejemplo, como una única función o una función compuesta) basándose en un conjunto de señales de entrada y parámetros de validación.
El proceso 700 puede incluir comparar la medida de validación determinada con un umbral de validación para validar el evento (etapa 708). En algunos modos de realización, un umbral de validación refleja una probabilidad mínima o un grado de certeza necesario para validar que se ha producido un evento detectado. El umbral de validación puede ser fijo o basarse en otras consideraciones tales como una clase de evento o tipo de evento del evento detectado, las señales supervisadas, los parámetros de validación usados, etc. Cuando el proceso 700 determina que la medida de validación no excede el umbral de validación, el evento puede no ser validado y el proceso 700 puede terminar para facilitar un procesamiento adicional (etapa 710). De forma alternativa, cuando el proceso 700 determina que la medida de validación excede el umbral de validación, el proceso 700 valida el evento (etapa 712). En algunos modos de realización, tal procesamiento puede incluir almacenar información asociada a dicha validación en memoria y realizar un procesamiento adicional, tal como actualizar un conjunto de variables de control operativas 422 en base a la validación. Además, el proceso 700 puede transmitir datos de validación al sistema de control 132 (etapa 714). En determinados aspectos, los datos de validación pueden adoptar una forma similar a los datos de evento y pueden incluir cualquier información asociada a las rutinas de validación del proceso 700. Por ejemplo, los datos de validación incluyen una indicación de que un evento detectado fue validado, un valor para la medida de validación o el umbral de validación, el conjunto de señales supervisadas, el conjunto de parámetros de evento usados, etc. Los datos de validación pueden adoptar cualquier forma apropiada de acuerdo con los modos de realización divulgados, tales como una señal, un archivo de ordenador, etc.
Los diversos parámetros de proceso 700 pueden controlarse mediante un conjunto de variables de control 422 almacenadas en el dispositivo de control adaptativo 112. En un ejemplo, el conjunto de variables de control 422 puede regir los procesos asociados a la supervisión de las señales (por ejemplo, determinar períodos de observación, el conjunto de señales a supervisar, etc.) y/o realizar el análisis de señal (por ejemplo, definir el umbral de validación, definir los parámetros de validación y los pesos de validación, definir cómo calcular un umbral de validación dado un conjunto de parámetros de validación y un conjunto de señales, etc.). Cualquier cantidad, representación, ecuación, relación, etc. variable del proceso 700 se puede controlar mediante el conjunto de variables de control, y no se pretende que la lista de determinados parámetros o su información asociada antes mencionadas sea limitante. Además, la generación o determinación de cualquier parámetro descrito en referencia al proceso 700 puede provocar un cambio en el conjunto de variables de control operativas 422 (por ejemplo, por medio de una señal de respuesta 448). Por ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede actualizar un conjunto de variables de control al validar la aparición de un evento detectado. Los cambios en el conjunto de variables de control 422 pueden hacer que el dispositivo de control adaptativo 112 ajuste dinámicamente los modos de realización divulgados (por ejemplo, ajustando un parámetro divulgado en relación con las FIGS. 3-8) basándose en los cambios detectados. Por ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede ajustar cualquiera de los parámetros anteriores en respuesta a un cambio en el conjunto operativo de variables de control. El dispositivo de control adaptativo 112 puede supervisar de forma automática y continua cambios en el conjunto de variables de control 422, de modo que puede ajustar dinámicamente parámetros en los modos de realización divulgados en respuesta al cambio detectado. Además, cualquier aspecto de los datos o parámetros anteriores y su información asociada puede transmitirse a un sistema externo (por ejemplo, el sistema de control 132) para realizar un procesamiento adicional de acuerdo con los modos de realización divulgados.
La FIG. 8 representa un diagrama de flujo para un proceso 800 de ejemplo para generar condiciones límite e índices de peligrosidad de acuerdo con los modos de realización divulgados. Los aspectos divulgados en relación con el proceso 800 se pueden implementar por medio de hardware y/o software en uno o más sistemas informáticos del entorno 100, tal como el dispositivo de control adaptativo 112 y el sistema de control 132. Determinados aspectos del proceso 800 pueden reordenarse, reorganizarse, repetirse, omitirse, complementarse, modificarse o integrarse en procesos adicionales de manera compatible con los modos de realización divulgados. Por ejemplo, los modos de realización descritos en relación con el proceso 800 pueden implementarse en el sistema de control 132 para conjuntos de condiciones límite e índices de peligrosidad, tales como los descritos en relación con la etapa 302 de la FIG. 3.
En determinados aspectos, el proceso 800 puede incluir recibir un conjunto de señales o información asociada a un evento detectado desde el dispositivo de control adaptativo 112 (etapa 802). En algunos modos de realización, el proceso 800 también puede recibir información y parámetros asociados a otros procesos, tales como el proceso de filtrado de ancho de banda, el proceso de detección de evento y/o el proceso de validación, entre otros. Por ejemplo, el sistema de control 132 puede recibir información asociada a un filtro de paso bajo aplicado, señales recibidas por medio del dispositivo de control adaptativo 112, un umbral de evento, una medida de validación, etc. Dicha información recibida puede incluir cualquier información asociada a los modos de realización divulgados y puede llegar (por ejemplo, puede ser transmitida por el dispositivo de control adaptativo 112) en cualquier etapa de los procesos anteriores.
El proceso 800 puede incluir la determinación de un conjunto de condiciones límite que proporcionar al dispositivo de control adaptativo 112 en base a la información recibida (etapa 804). En algunos aspectos, determinar el conjunto de condiciones límite puede comprender identificar un conjunto de posibles eventos implicados por las señales recibidas y determinar una o más condiciones límite pertinentes al conjunto de posibles eventos. Por ejemplo, el sistema de control 132 puede recibir una señal de velocidad desde el dispositivo de control adaptativo 112, que indica que el vehículo 110 se está desplazando a una elevada tasa de velocidad. En respuesta, el sistema de control 132 puede determinar que altas tasas de velocidad a menudo se asocian, por ejemplo, con eventos de velocidad, eventos de colisión, eventos de frenado, etc. El sistema de control 132 puede determinar además que las condiciones límite, a menudo relevantes para estos eventos, incluyen, por ejemplo, una condición de tipo de carretera (por ejemplo, para tener en cuenta las autopistas), una condición climatológica (por ejemplo, para cerciorarse de que el conductor no está acelerando bajo la lluvia), una condición de mapa de velocidad promedio (por ejemplo, para medir o comparar al conductor con los que están en sus proximidades) y/o una comparación entre el factor de estado personal y el factor de comportamiento estándar (por ejemplo, para comparar el conductor con sus hábitos típicos). Estas condiciones límite identificadas pueden comprender el conjunto de condiciones límite determinadas. Por supuesto, son posibles otras permutaciones de las condiciones límite, y el ejemplo anterior se proporciona únicamente con fines ilustrativos. En algunos aspectos, el sistema de control 132 puede almacenar en memoria una correlación de eventos que correlaciona tendencias, perfiles o rasgos característicos observados en un conjunto de señales con un conjunto de posibles eventos. Además, el sistema de control 132 puede almacenar una correlación de condiciones límite que correlaciona un conjunto de posibles eventos con un conjunto de condiciones límite pertinentes. De esta manera, el sistema de control 132 puede determinar las condiciones límite pertinentes comparando los valores del conjunto de sensores con la correlación de eventos para identificar posibles eventos y, a su vez, identificar un conjunto de condiciones límite pertinentes en base a los posibles eventos identificados usando la correlación de condiciones límite.
El proceso 800 puede incluir reunir, recopilar y generar información asociada al conjunto de condiciones límite identificadas (etapa 806). Esta información puede reflejar datos pertinentes para las condiciones límite identificadas y puede depender del conjunto de condiciones límite identificadas. Por ejemplo, si el proceso 800 identifica una condición climatológica o una condición de red social, el proceso 800 puede recopilar o generar información asociada a las condiciones climatológicas que rodean al vehículo 110 (por ejemplo, actuales o esperadas en base en una ruta predicha, como se describe anteriormente), o puede recopilar información de uno o más sitios de redes sociales asociados al conductor. El proceso 800 puede recopilar otros tipos de información, dependiendo del conjunto de condiciones límite identificadas. La información recopilada o generada con el proceso 800 puede crearse localmente (por ejemplo, en el sistema de control 132), o puede obtenerse a partir de sistemas remotos (por ejemplo, el sistema externo 142). Por ejemplo, si el proceso 800 ha identificado condiciones de red social o de dispositivo, el proceso 800 puede obtener la información requerida a partir de varios sistemas externos 142 que reflejan los dispositivos del conductor (por ejemplo, un teléfono inteligente, dispositivos ponibles como un reloj inteligente, sistemas de navegación, etc.) y servidores asociados a uno o más sitios de redes sociales. El proceso 800 puede incluir obtener datos de sistemas externos 142 que almacenan información de tráfico, información climatológica, etc. En otro ejemplo, el proceso 800 puede producirse localmente en el sistema de control 132, tal como cuando el sistema de control genera información asociada a las condiciones de conducción históricas del conductor (por ejemplo, en base a señales supervisadas del dispositivo de control adaptativo 112), etc. La información recopilada o generada de esta manera puede incluir cualquier información coherente con las condiciones límite divulgadas, tal como información climatológica, mapas de velocidad de vehículo, condiciones del tráfico, estadísticas del conductor, información de la carretera u otra información descrita en relación con la FIG. 3.
El proceso 800 también puede incluir proporcionar las condiciones límite y/o la información asociada al dispositivo de control adaptativo 112 para su procesamiento adicional (etapa 808). El proceso 800 puede proporcionar las condiciones límite y otra información a través de cualquier red de comunicaciones adecuada (por ejemplo, la red de comunicaciones 120). Las condiciones límite y otra información proporcionadas pueden adoptar cualquier forma adecuada, tal como una señal, un archivo de ordenador, etc. En algunos modos de realización, el dispositivo de control adaptativo 112 puede recibir las condiciones de límite y la información asociada desde el sistema de control 132 para realizar procesos adicionales descritos en el presente documento. Por ejemplo, en algunos aspectos, el dispositivo de control adaptativo 112 puede actualizar un conjunto de variables de control 422 basándose en la información recibida (por ejemplo, actualizando un conjunto de variables externas 426 para tener en cuenta el nuevo conjunto de condiciones límite). El dispositivo de control adaptativo 112 también puede almacenar información asociada al nuevo conjunto de condiciones límite, por ejemplo, para determinar cambios adicionales en las variables de control 422, o para su uso en los procesos divulgados, tal como la detección de eventos, etc.
De esta manera, el dispositivo de control adaptativo 112 puede usar la información recibida desde el centro de control 132 para desencadenar cambios en su proceso interno y ajustar dinámicamente la manera en que recopila y procesa datos. El proceso 800 puede seguir supervisando las señales recibidas u otra información del dispositivo de control adaptativo 112 (por ejemplo, en base a las condiciones límite actualizadas) para comenzar de nuevo el proceso (etapa 802).
En algunos modos de realización, el proceso 800 puede incluir generar un índice de peligrosidad asociado al conductor o el vehículo 110 (etapa 810). Este índice de peligrosidad puede basarse en la información recibida desde el dispositivo de control adaptativo 112 (etapa 802) y/o cualquier condición límite identificada previamente generada o recientemente determinada (por ejemplo, etapa 804). En algunos aspectos, el proceso 800 puede determinar el índice de peligrosidad basándose en información almacenada o generada en el sistema de control 132 y/o información supervisada por el dispositivo de control adaptativo 112. El proceso 800 puede determinar un valor del índice de peligrosidad usando fórmulas, pesos y parámetros de acuerdo con los descritos anteriormente (por ejemplo, promedios de pesos, productos, funciones de varios parámetros, etc.). En un modo de realización, el proceso 800 puede determinar el valor del índice de peligrosidad basándose en el comportamiento de conducción del conductor. El proceso 800 puede identificar el comportamiento de un conductor basándose en señales u otra información recibida desde el dispositivo de control adaptativo 112 (por ejemplo, señales de velocidad, aceleración, giro, frenado y/o posición; detección de eventos de conducción tales como eventos de exceso de velocidad o giros, etc.) así como información almacenada en el sistema de control 132 (por ejemplo, el comportamiento de conducción histórico y las estadísticas de un conductor).
En determinados modos de realización, el índice de peligrosidad también puede basarse en la atención del conductor. El proceso 800 puede determinar una medida de la atención del conductor basándose en información asociada a las condiciones límite actuales. Por ejemplo, el proceso 800 puede medir la atención de un conductor basándose en datos tales como una condición de dispositivo (por ejemplo, que indica que el conductor está enviando un mensaje de texto mientras conduce), una condición de mapa de velocidad promedio (por ejemplo, que indica que el conductor está conduciendo a una velocidad significativamente diferente de otros conductores en su proximidad durante un período de tiempo dado) y otras condiciones límite similares. De forma adicional o alternativa, el proceso 800 puede medir la atención de un conductor basándose en señales o información recibidas desde el dispositivo de control adaptativo 112, tal como la presencia de varios eventos de giro o eventos de aceleración dentro de una corta ventana de tiempo.
En determinados aspectos, el índice de peligrosidad también puede basarse en información asociada al entorno de un vehículo. El proceso 800 puede medir información ambiental usando datos recibidos desde el dispositivo de control adaptativo 112 (por ejemplo, a través de niveles de temperatura, vaho y humedad), así como condiciones límite identificadas y datos asociados (por ejemplo, una condición climatológica, incluida la información climatológica extraída del sistema externo 142).
El proceso 800 puede incluir proporcionar el índice de peligrosidad generado al dispositivo de control adaptativo 112 para realizar un procesamiento adicional (etapa 812). El proceso 800 puede proporcionar el índice de peligrosidad a través de cualquier canal o red de comunicaciones apropiados. En algunos aspectos, el dispositivo de control adaptativo 112 puede recibir el índice de peligrosidad y actualizar sus procesos internos en consecuencia. Por ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede cambiar un conjunto de variables de control operativas 422 basándose en un nuevo valor del índice de peligrosidad (por ejemplo, reemplazando o promediando un índice antiguo) para reflejar una exposición actualizada a un peligro. En determinados aspectos, por ejemplo, los diversos umbrales de evento y/o umbrales de validación pueden ser inversamente proporcionales a un índice de peligrosidad recibido (por ejemplo, para detectar más eventos en un entorno más peligroso), las frecuencias de muestreo y/o los pesos de señales pueden ser directamente proporcionales al índice de peligrosidad (por ejemplo, para muestrear señales con mayor frecuencia durante tiempos de peligro), determinadas señales, factores y/o sus pesos asociados pueden volverse más o menos relevantes, etc. El dispositivo de control adaptativo 112 puede comparar un nuevo índice de peligrosidad con uno antiguo, determinar los cambios necesarios que realizar en sus procesos internos y modificar el conjunto de variables de control operativas 422 para efectuar estos cambios (por ejemplo, cambiando un conjunto de variables de control externas 426).
El proceso 800 también puede incluir realizar un procesamiento interno basándose en el índice de peligrosidad actualizado y/u otra información asociada al proceso 800 (etapa 814). En algunos aspectos, por ejemplo, el proceso 800 puede incluir proporcionar una notificación a un conductor en base a un índice de peligrosidad recientemente determinado y/o información de condición límite. La notificación puede incluir información asociada al índice de peligrosidad, tal como una indicación de que el conductor está conduciendo de una manera más peligrosa o segura en comparación con un índice de peligrosidad determinado previamente, promedios históricos de índices de peligrosidad para el conductor o conductores en situación similar, etc. La notificación también puede incluir información asociada al conjunto de condiciones límite, tal como una indicación de los hábitos o comportamientos de conducción del conductor en relación con una o más condiciones límite. Por ejemplo, la notificación puede indicar que el conductor está conduciendo demasiado rápido durante condiciones climatológicas de lluvia, que el conductor tiene menos eventos de giro o aceleración que los que se encuentran en una situación similar por ubicación/tipo de vehículo, o cualquier otro tipo de indicación. De esta manera, la notificación puede incluir un tipo de análisis de conducción de acuerdo con los modos de realización divulgados y combinaciones de los mismos. Esta notificación puede comprender un correo electrónico, un mensaje de texto, un mensaje de voz automatizado, una notificación emergente en la pantalla de un dispositivo móvil u otro formato similar. El proceso 800 puede seguir supervisando señales u otra información del dispositivo de control adaptativo 112 después de realizar sus procesos internos, comenzando el proceso de nuevo.
De forma adicional o alternativa, el proceso 800 puede incluir llevar a cabo procesos internos asociados a un centro de control 130 usando el sistema de control 132. Por ejemplo, en un modo de realización, el proceso 800 puede incluir la actualización de una o más pólizas de seguro asociadas al vehículo 110 en base a las señales recibidas desde el dispositivo de control adaptativo 112, índices de peligrosidad generados y eventos detectados (o la falta de los mismos). En algunos aspectos, por ejemplo, índices de peligrosidad más bajos, una ausencia o poca frecuencia de eventos de conducción o de colisión, y señales que se correlacionan estrechamente con comportamientos de conducción estándar pueden indicar que un conductor del vehículo 110 es generalmente un conductor seguro. Por tanto, el proceso 800 puede incluir determinar un cambio en una póliza de seguro existente asociada al vehículo 110 en base a las señales recibidas desde el dispositivo de control adaptativo 112, índices de peligrosidad generados, condiciones límite identificadas y su información asociada, y los resultados de las detecciones de evento y las validaciones de evento. Dichos cambios pueden incluir, por ejemplo, una prima de seguro actualizada, un descuento, desgravaciones más bajas, coberturas adicionales, etc. El proceso 800 puede incluir además la actualización de la póliza en función del cambio determinado y/o proporcionar una notificación a un conductor o un asegurado determinado asociado a la póliza, incluida información asociada a un cambio determinado (por ejemplo, que el asegurado opte a una prima actualizada). La notificación puede adoptar una forma similar a las descritas anteriormente.
Como resultará evidente a partir de los modos de realización anteriores, aspectos de los modos de realización divulgados permiten que el dispositivo de control adaptativo 112 ajuste dinámicamente sus señales, parámetros, umbrales y funciones recopilados al detectar cambios en un conjunto de variables de control 422 almacenadas en memoria. Como se describe en el presente documento, el dispositivo de control adaptativo 112 puede supervisar de manera continua o periódica el conjunto operativo de variables de control para determinar si se ha producido un cambio y puede ajustar dinámicamente sus procesos en consecuencia. Además, el dispositivo de control adaptativo 112 también puede determinar uno o más cambios que realizar en un conjunto de variables de control 422 basándose en los procesos anteriores (por ejemplo, los descritos en relación con las FIGS. 3-8), y actualizar las propias variables de control. El dispositivo de control adaptativo 112 puede determinar los cambios en las variables de control 422 y sus efectos correspondientes en los procesos internos (por ejemplo, umbrales, funciones, pesos, señales muestreadas, etc.) basándose en la naturaleza de la información procesada.
Por ejemplo, cuando el dispositivo de control adaptativo 112 recibe un índice de peligrosidad desde el centro de control 132, el dispositivo de control adaptativo 112 puede actualizar un conjunto de variables de control externas 426 almacenadas en memoria. El dispositivo de control adaptativo 112 puede entonces determinar uno o más cambios que aplicar a aspectos de los modos de realización anteriores basándose en el nuevo índice de peligrosidad, y ajustar dinámicamente sus procesos en consecuencia (por ejemplo, por medio de una señal de control 442 o 446). La naturaleza de los cambios determinados puede basarse en la naturaleza del nuevo índice de peligrosidad. Como se describió anteriormente, por ejemplo, un índice de peligrosidad más alto indica una conducción más peligrosa. En algunos aspectos, el dispositivo de control adaptativo 112 puede, por tanto, cambiar el conjunto de señales muestreadas para favorecer las señales basadas en la conducción (por ejemplo, señales de velocidad, giros y aceleración sobre señales de temperatura y humedad, etc.). El dispositivo de control adaptativo 112 también puede cambiar (por ejemplo, aumentar) las frecuencias de muestreo de estas u otras señales para que recopile datos adicionales y más precisos. El dispositivo de control adaptativo 112 también puede disminuir las frecuencias de muestreo de otras señales menos importantes durante momentos de índices de peligrosidad elevados. Además, el dispositivo de control adaptativo 112 puede modificar su lógica de detección de evento para aumentar su sensibilidad, tal como disminuir umbrales de evento (por ejemplo, manualmente, modificando factores de evento y ponderaciones de evento para inducir tal cambio, modificando una representación de evento para ajustar una representación matemática del umbral, etc.), aumentar las puntuaciones de evento (por ejemplo, manualmente o modificando las señales y sus pesos de señal de una manera similar al cambio de los umbrales de evento), etc. Además, el dispositivo de control adaptativo 112 puede modificar sus procesos de validación de manera similar, tal como disminuir los umbrales de validación, aumentar las medidas de validación, implementar cambios en los parámetros y funciones subyacentes para inducir estos cambios (por ejemplo, aumentando los pesos de validación, seleccionando nuevas señales o parámetros de validación, etc.). El dispositivo de control adaptativo 112 puede por tanto determinar cómo ajustar dinámicamente cualquier dato de entrada, parámetro o proceso analizado en el presente documento en respuesta a los nuevos parámetros de control 422 generados por la recepción del nuevo índice de peligrosidad. Además, el dispositivo de control adaptativo 112 puede determinar cómo ajustar dinámicamente cualquiera de tales características basándose en un cambio en un conjunto de parámetros de control inducido por información procesada (por ejemplo, recibida desde el sistema de control 132 o generada en el dispositivo de control adaptativo 112).
Como otro ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede recibir condiciones límite desde el centro de control 132 y su información asociada. El dispositivo de control adaptativo 112 puede determinar cómo modificar el conjunto de variables de control 422 (por ejemplo, el conjunto de variables de control externas 426 en particular) y los ajustes correspondientes a los procesos anteriores basándose en la naturaleza de las condiciones límite y los datos adjuntos. En un ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede recibir una condición climatológica cuando no se estableció previamente dicha condición. El dispositivo de control adaptativo 112 puede actualizar las variables de control 422 y ajustar dinámicamente las señales y frecuencias de muestreo de los sensores 114 para recopilar información ambiental (por ejemplo, temperatura, niveles de humedad, presión barométrica, etc.). El dispositivo de control adaptativo 112 también puede actualizar sus procesos de detección de evento y de validación de evento como se explica anteriormente (por ejemplo, modificando umbrales de evento, umbrales de validación y/o sus diversos componentes tales como pesos de señal, factores de evento, etc.) para incorporar consideraciones climatológicas en los eventos. En un modo de realización, por ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede disminuir los umbrales de evento para un clima lluvioso (por ejemplo, porque es más peligroso) y aumentar los umbrales de evento para clima templado o soleado. El dispositivo de control adaptativo 112 también puede muestrear determinados tipos de señales con más frecuencia (por ejemplo, velocidad, giros, frenado, etc.) en condiciones de lluvia que en condiciones de sol. De manera similar, el dispositivo de control adaptativo puede ajustar dinámicamente las señales, frecuencias de muestreo, umbrales, etc. de los modos de realización anteriores en respuesta al condiciones del tráfico (por ejemplo, debido a una mayor probabilidad de un accidente en niveles de congestión más altos), información de carretera (por ejemplo, muestreo de señales con menos frecuencia en carreteras más rectas) y cualquier otra información acerca de condiciones límite. Este tipo de cambios se pueden aplicar a cualquier proceso variable divulgado en el presente documento, y los cambios pueden basarse en la naturaleza de la información de condiciones límite.
En un ejemplo final, el dispositivo de control adaptativo 112 también puede determinar cómo actualizar un conjunto de variables de control en base a procesos internos. Como ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede determinar cómo cambiar un conjunto de variables de control 422 (por ejemplo, variables internas 424) y los ajustes correspondientes a los procesos anteriores basándose en la naturaleza de un evento detectado. A modo de ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede detectar un evento de exceso de velocidad, aceleración o giro y determinar que tal evento refleja típicamente un comportamiento de conducción más peligroso o imprudente. En respuesta, el dispositivo de control adaptativo 112 puede actualizar el conjunto de variables de control 422 y puede ajustar dinámicamente los datos de entrada, los parámetros y los procesos de los modos de realización anteriores en consecuencia (por ejemplo, por medio de la señal de control 442). Por ejemplo, el dispositivo de control adaptativo 112 puede ajustar el conjunto de señales muestreadas (por ejemplo, para favorecer señales basadas en la conducción, tales como la velocidad y la aceleración) y/o sus frecuencias de muestreo (por ejemplo, para muestrear señales basadas en la conducción con mayor frecuencia y muestras basadas en el entorno con menos frecuencia). Además, el dispositivo de control adaptativo 112 puede reducir los umbrales de evento o los umbrales de validación en respuesta al evento de conducción detectado o aumentar las puntuaciones de evento y las medidas de validación, como se describe anteriormente, para aumentar la sensibilidad a determinados comportamientos de conducción. Además, el dispositivo de control adaptativo 112 puede realizar cambios inversos en respuesta a la ausencia de tales eventos (por ejemplo, incrementando los umbrales de evento, reduciendo las frecuencias de muestreo, etc.). Los modos de realización divulgados contemplan realizar cualquier cambio de este tipo en respuesta a cualquier información o datos generados en los modos de realización divulgados. Además, estos cambios pueden aplicarse a cualquier proceso o parámetro variable divulgado en el presente documento. La naturaleza de los ajustes y los datos de entrada, procesos y parámetros afectados dependerán de la naturaleza de la información generada, dependiendo de los comportamientos de conducción reales y las condiciones ambientales asociadas al vehículo 110.
En algunos casos, uno cualquiera o más de los procesos mostrados en la Fig. 8 y descritos anteriormente como completados por el centro de control 130 (por ejemplo, por el sistema de control 132 en el centro de control 130) podrían completarse alternativamente (por ejemplo, al menos en parte) por el dispositivo de control adaptativo 112 (por ejemplo, por el procesador 200 del sistema de control adaptativo 112). De acuerdo con esta modulación de intensidad de procesamiento, el procesador 200 del dispositivo de control adaptativo 112 puede tener capacidad, en algunos casos, para realizar un mayor número de procesos. Usando modulación de intensidad de procesamiento, el dispositivo de control 112 puede comunicar esta capacidad al centro de control 130, junto con una solicitud de mayor autorización de procesamiento. Después de esto, el centro de control 130 puede determinar una cantidad de procesamiento normalmente realizado por el centro de control 130 que puede desviarse selectivamente al dispositivo de control 112, y conceder en respuesta los permisos correspondientes al dispositivo de control 112. A medida que el dispositivo de control 112 comienza a aumentar el procesamiento que se realiza a bordo del vehículo 110, el centro de control 130 puede comenzar simétricamente a reducir el procesamiento que se realiza fuera del vehículo 110.
En algunos modos de realización, el dispositivo de control 112 siempre puede tener capacidad para realizar alguna cantidad de procesamiento normalmente realizado por el centro de control 130. Sin embargo, el dispositivo de control 112 puede darse cuenta de manera intermitente de condiciones particulares que están produciéndose o están a punto de ocurrir y que podrían incrementar la cantidad de procesamiento requerida del centro de control 130 y/o la cantidad de transmisión de datos/señales requerida de la red 120. Por ejemplo, según la posición del vehículo, el estilo de conducción detectado, la hora del día, las condiciones de iluminación, las condiciones climatológicas, otra información de sensores, el estado de la red, etc., el dispositivo de control 112 puede determinar que los requisitos de procesamiento y/o transmisión han aumentado o están a punto de aumentar. En esta situación, aunque la capacidad de procesamiento del dispositivo de control 112 puede permanecer invariable, el dispositivo de control 112 puede estar aún configurado para comunicar su capacidad de procesamiento al centro de control 130 junto con una solicitud de mayor autorización de procesamiento. Como se describió anteriormente, en respuesta a tal solicitud, el centro de control 130 puede determinar una cantidad de procesamiento normalmente realizado por el centro de control 130 que puede desviarse al dispositivo de control 112 y conceder en respuesta los permisos correspondientes al dispositivo de control 112. A medida que el dispositivo de control 112 comienza a aumentar el procesamiento que se realiza a bordo del vehículo 110, el centro de control 130 puede comenzar simétricamente a reducir el procesamiento que se realiza fuera del vehículo 110.
En un modo de realización, la potencia de procesamiento se puede asignar estática o dinámicamente al dispositivo de control 112 y al centro de control 130. Por ejemplo, la potencia de procesamiento podría asignarse al dispositivo de control 112 y al centro de control 130 en base a un nivel de servicio de comunicación requerido entre el dispositivo de control 112 y el centro de control 130 (por ejemplo, una carga de comunicación anticipada o real de la red de 120), un nivel del servicio de comunicación disponible (por ejemplo, un ancho de banda anticipado o real de la red 120), un coste del servicio, etc. De forma alternativa, dado un determinado nivel de servicio, la potencia de procesamiento podría asignarse de acuerdo con condiciones de contexto específicas. Estas condiciones de contexto pueden incluir, entre otras cosas, una ubicación geográfica del vehículo 110 (por ejemplo, que el vehículo 110 entre o salga de áreas específicas, tales como áreas que tienen diferentes normativas de comunicación, requisitos, restricciones o costes), condiciones de tráfico (por ejemplo, condiciones que requieren mayor o menor procesamiento), condiciones meteorológicas, comportamiento histórico del conductor, etc. Estas condiciones pueden ser detectadas y/o determinadas por el dispositivo de control 112, por el centro de control 130 y/o una combinación del dispositivo de control 112 y del centro de control 130.
En algunos modos de realización, la asignación de potencia de procesamiento puede iniciarse para reducir un desbordamiento de recursos real o solo la probabilidad de desbordamiento de recursos. Específicamente, puede haber uno o más límites para el procesamiento y/o transmisión de señales y datos basados en sensor. Por ejemplo, el centro de control 130 puede ser capaz de comunicarse simultáneamente con un número máximo de diferentes dispositivos de control 112 asociados a diferentes vehículos 110, de procesar simultáneamente un número máximo de transacciones, de procesar simultáneamente un número máximo de señales o tamaño de paquetes de datos, etc. Asimismo, la red 120 puede ser capaz de transmitir un número máximo de señales y/o paquetes de datos desde un número máximo de fuentes a un número máximo de destinos, un tamaño máximo de paquetes de datos, etc. A medida que nos acercamos a estos diversos límites y/o se superan, una velocidad de procesamiento y/o integridad correspondiente puede degradarse y/o un coste asociado de procesamiento/transmisión puede aumentar. Por consiguiente, la potencia de procesamiento puede asignarse selectivamente desde el centro de control 130 al dispositivo de control 112 a medida que nos acercamos y/o se superan uno o más de estos límites máximos. Al hacer que el dispositivo de control 112 realice una mayor cantidad de procesamiento, el centro de control 130 y la red 120 pueden tener una carga reducida que admite velocidades más altas, mayor integridad y menor costo.
Por ejemplo, cuando nos acercamos y/o se superan uno o más límites del centro de control 130 y/o la red 120, uno o más algoritmos de detección de colisión implementados por el centro de control 130 en base a datos y/o señales basados en sensor comunicados primero desde el dispositivo de control 112 al centro de control 130 pueden, en cambio, transferirse al dispositivo de control 112 para que los lleve a cabo. Al transferir estos procesos, la cantidad de datos y/o señales basados en sensor comunicados primero por el dispositivo de control 112 al centro de control 130 a través de la red 120 puede reducirse en volumen y/o tamaño. Además, la cantidad de procesamiento realizado por el centro de control 130 puede reducirse. Esto puede reducir los costes de transmisión y hacer que el centro de control 130 esté disponible para otros fines.
En otro ejemplo, el procesador de vídeo y/o los módulos de compresión del dispositivo de control 112 pueden habilitarse/inhabilitarse selectivamente de forma remota por el centro de control 130. Esta habilitación selectiva del procesador de vídeo y/o los módulos de compresión puede funcionar para ajustar una cantidad de transmisión de datos/señales a través de la red 120 y/o procesamiento realizado por el centro de control 130. De manera similar, módulos de adquisición de sensor 114 particulares del vehículo 110 pueden habilitarse/inhabilitarse de forma remota por el centro de control 130, con el fin de reducir la transmisión y/o el procesamiento.
En otro ejemplo, los módulos de software particulares que residen en el centro de control 130 pueden cargarse selectivamente en el dispositivo de control 112, de modo que el dispositivo de control 112 puede aumentar sus capacidades de procesamiento en momentos seleccionados y/o en situaciones seleccionadas. Por ejemplo, uno o más módulos de software orientados a modelar eventos de comportamiento de conductor o evaluar el contexto de conducción pueden cargarse dinámicamente desde el centro de control 130 en el dispositivo de control 112, de modo que el procesamiento relacionado puede realizarse posteriormente a bordo del vehículo 110. Los módulos de software, después de cargarse en el dispositivo de control 112, pueden ejecutarse posteriormente de forma selectiva por medio de un comando remoto desde el centro de control 130. De manera similar, otros módulos de software (por ejemplo, módulos de software desarrollados por un usuario final que usa una API publicada y que ejecutan zonas protegidas de dispositivo de control correspondientes) pueden pasar a ejecutarse selectivamente por el centro de control 130.
La descripción anterior se ha presentado con fines ilustrativos. No es exhaustiva y no se limita a formas precisas o modos de realización divulgados. Las modificaciones y adaptaciones de los modos de realización resultarán evidentes a partir de la consideración de la memoria descriptiva y la práctica de los modos de realización divulgados. Por ejemplo, las implementaciones descritas incluyen hardware y software, pero los sistemas y procedimientos de acuerdo con la presente divulgación pueden implementarse solamente como hardware.
Los programas de ordenador basados en la descripción escrita y los procedimientos de esta memoria descriptiva están dentro de las competencias de un desarrollador de software. Los diversos programas o módulos de programa se pueden crear usando una variedad de técnicas de programación. Por ejemplo, las secciones de programa o los módulos de programa se pueden diseñar en o mediante Java, C, C++, lenguaje ensamblador o cualquiera de dichos lenguajes de programación. Una o más de dichas secciones o módulos de software pueden integrarse en un sistema de dispositivo o software de comunicaciones existente. Como se usa en el presente documento, los artículos indefinidos "un" y "una" significan "uno/a o más". De forma similar, el uso de un término en plural no denota necesariamente una pluralidad a menos que sea inequívoco en el contexto dado. Palabras tales como "y" u "o" significan "y/o" a menos que se indique específicamente lo contrario. Además, dado que a los expertos en la técnica se les ocurrirán fácilmente numerosas modificaciones y variaciones, no se desea limitar la divulgación a la construcción y funcionamiento exactos ilustrados y descritos y, en consecuencia, se puede recurrir a todas las modificaciones y equivalencias adecuadas que estén dentro del alcance de la divulgación.
Otros modos de realización resultarán evidentes a los expertos en la técnica al tomar en consideración la memoria descriptiva y la puesta en práctica de los modos de realización divulgados en el presente documento. Se pretende que la memoria descriptiva y los ejemplos se consideren solo a modo de ejemplo, donde el verdadero alcance de los modos de realización divulgados se indica mediante las siguientes reivindicaciones.
Apéndice A
Los pilares del concepto DIB son los siguientes:
• los algoritmos matemáticos para admitir la adquisición y detección de señales de última generación, desde diversos sensores a bordo especializados (por ejemplo, acelerómetros, giroscopios, magnetómetros, sensores de contacto, sensores de presión, etc.) requieren una capacidad de procesamiento;
• estos algoritmos se pueden ejecutar en el lado de la OBU (unidad telemática a bordo), en el lado del centro de control (en procesadores especializados de sección de entrada) o distribuirse entre los dos entornos anteriores;
• las OBU pueden estar equipadas con una capacidad de procesamiento mucho mayor, en lo que respecta tanto a potencia de CPU/DSP como a espacio de memoria. Siendo la capacidad máxima de procesamiento mucho mayor que la estrictamente necesaria para ejecutar las funciones OBU básicas (aquellas funciones que habilitan el rango de servicios básico), existe la posibilidad de incrementar la cantidad de procesamiento local en el lado de la OBU, implementando una cuota sustancial del procesamiento de señales global requerido;
• la cantidad de potencia de procesamiento asignada en el lado de la OBU para el procesamiento de señales puede variar dinámicamente, con una variación simétrica en el lado del centro de control;
• esta asignación de potencia de procesamiento puede realizarse de forma estática o dinámica, según el nivel de servicio requerido o, dado un nivel de servicio determinado, según condiciones de contexto específicas;
• las condiciones de contexto mencionadas anteriormente (por ejemplo, ubicación geográfica del vehículo, entrada o salida de áreas específicas, condiciones del tráfico, condiciones meteorológicas, comportamiento previo o histórico del conductor, etc.) pueden ser determinadas solamente por la OBU o por el centro de control que realiza un proceso de toma de contacto con la OBU acerca de la necesidad de reasignar recursos de procesamiento;
• Sin embargo, incluso si la OBU detecta las diferentes condiciones de contexto, antes de entrar en un nivel diferente de intensidad de procesamiento local, la OBU debe obtener el permiso correspondiente del centro de control;
• la toma de contacto mencionada anteriormente es un proceso en tiempo real que debe ser compatible con una capa de "niebla" de la sección de entrada del centro de control, antes que cualquier otra función relevante para la introducción de datos en la base de datos del centro de control;
• la toma de contacto mencionada anteriormente requiere recursos y procedimientos adecuados dentro del protocolo Telco entre la OBU y el centro de control, para garantizar tanto el funcionamiento en tiempo real como el equilibrio perfecto y síncrono en la asignación de recursos de procesamiento entre la OBU y el centro de control;
• la lógica de toma de contacto incluye las provisiones necesarias con el fin de evitar el desbordamiento de recursos, ya sea en el terreno o en centro de control;
• este enfoque DIB está relacionado de forma lógica con el modelo ACM: de hecho, asignar o desasignar módulos de sensor y/o modificar parámetros de adquisición de sensor, como se describe en el modelo ACM, presupone una variación proporcional en los recursos de procesamiento asignados en la cadena general, desde la OBU al centro de control;
• la reasignación de recursos de procesamiento en modo DIB entre la OBU y el centro de control tiene consecuencias directas en la cantidad de datos intercambiados a través del enlace Telco entre la OBU y el centro de control; significa que esta reasignación se puede ordenar para optimizar determinados parámetros Telco, incluida la velocidad de transporte, la integridad del transporte y el coste de transporte; en determinadas situaciones contingentes (por ejemplo, sobrecarga de comunicaciones, interrupciones de las comunicaciones o sobrecarga de procesamiento en la sección de entrada del centro de control), esta reasignación puede contribuir sustancialmente a resolver el problema.
Ejemplos prácticos de la modulación de la intensidad de procesamiento, en el lado de la OBU, son los siguientes:
• uno o más algoritmos de detección de colisión están habilitados o inhabilitados (simétricamente, en el lado del centro de control, los mismos algoritmos están inhabilitados o habilitados)
• módulos de procesador/compresión de vídeo (para aquellas OBU equipadas con adquisición de vídeo) son habilitados o inhabilitados por el centro de control
• módulos de adquisición de sensor se habilitan o inhabilitan (véase la conexión lógica con el concepto de ACM) mediante un comando del centro de control
• uno o más módulos de software, por ejemplo orientados a la evaluación de eventos de comportamiento de conducción o a la evaluación del contexto de conducción, se cargan dinámicamente desde el centro de control a la OBU y, a continuación, pasan a ejecutarse mediante un comando del centro de control
• uno o más módulos de software de usuario (módulos desarrollados por el usuario final usando las API publicadas de la OBU y que se ejecutan en zonas protegidas de o Bu apropiadas) pasan a ejecutarse mediante un comando del centro de control
• la necesidad de capas de software adecuadas, de admisión de carga/descarga y de inicio/parada de ejecución de módulos de software cargados dinámicamente en tiempo de ejecución por el centro de control (véase la fig.)
Figure imgf000032_0001
la necesidad de funciones OS apropiadas para admitir la distribución de carga de procesamiento entre los diversos procesadores de la OBU, gestionando las prioridades de tarea requeridas y las necesidades de energía de la OBU, en los diversos modos operativos de la OBU;
el enfoque maestro (centro de control) - esclavo (OBU) en la cadena lógica DIB, donde la OBU puede alterar su propio nivel de procesamiento solo con un comando recibido por el Centro de control; esto también es cierto en aquellos casos en los que la propia OBU detecta una condición que requiere modificar la intensidad de procesamiento (por ejemplo, posición de la OBU, estilo de conducción detectado, hora del día, condiciones de luz, condiciones climatológicas, otra información de sensor, determinadas situaciones en el enlace Telco, etc.); en este caso, la OBU solicitará al centro de control el permiso para entrar en el nuevo esquema de procesamiento, y el centro de control liberará, o no, la autorización para entrar en el nuevo esquema de procesamiento; este enfoque maestro-esclavo es necesario para garantizar la alineación adecuada entre los dos lados del enlace;
en términos generales, una integración perfecta entre HW de OBU, OS & API de OBU, middleware de soporte de módulos dinámicos y protocolo Telco, como suposición para el correcto funcionamiento de DIB; el HW que admite DIB es Kernel Module Plus (KM+), que es un módulo HW altamente integrado; este módulo es el bloque de construcción básico de los dispositivos de gama alta.

Claims (6)

REIVINDICACIONES
1. Un procedimiento para equilibrar dinámicamente un procesamiento de datos y señales basados en sensor en vehículos, que comprende las siguientes operaciones realizadas por medio de uno o más procesadores asociados a un dispositivo dentro del vehículo:
recibir señales asociadas a sensores en el vehículo,
transmitir las señales a través de una red, a un centro de control, para su procesamiento externo; realizar una solicitud de autorización para procesar las señales a bordo del vehículo;
recibir una respuesta a la solicitud; y
procesar selectivamente las señales a bordo del vehículo en base a la respuesta,
caracterizado por que la solicitud se realiza en respuesta a un incremento en el procesamiento requerido en el centro de control, y por que el incremento en el procesamiento requerido se determina en base a al menos uno de entre la ubicación del vehículo, una condición climatológica, una condición del tráfico, una condición meteorológica y comportamiento histórico del conductor.
2. El procedimiento de la reivindicación 1, en el que las operaciones comprenden además recibir un módulo de software en respuesta a la solicitud, donde el módulo de software incrementa la capacidad de procesamiento del uno o más procesadores.
3. El procedimiento de la reivindicación 2, en el que el módulo de software incluye al menos uno de un módulo de procesamiento de vídeo, un módulo de adquisición de sensor, un módulo de software de evaluación de evento de comportamiento de conductor y un módulo de software de evaluación de contexto de conducción.
4. El procedimiento de la reivindicación 2, en el que las operaciones comprenden además hacer que el módulo de software pase a ejecución sólo cuando se recibe un comando remoto después de cargar el módulo de software.
5. Un sistema para equilibrar el procesamiento de datos y señales basados en sensor en un vehículo, que comprende:
una memoria que almacena un conjunto de instrucciones; y
uno o más procesadores configurados para ejecutar el conjunto de instrucciones para llevar a cabo un procedimiento para equilibrar dinámicamente el procesamiento de datos y señales basados en sensor en vehículos de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 4.
6. Un medio tangible, no transitorio y legible por ordenador que almacena instrucciones, que, cuando son ejecutadas por al menos un procesador, hacen que el al menos un procesador lleve a cabo un procedimiento para equilibrar dinámicamente el procesamiento de datos y señales basados en sensor en vehículos, de acuerdo con una cualquiera una de las reivindicaciones 1 a 4.
ES17740486T 2016-06-30 2017-06-30 Sistema y procedimiento para equilibrar el procesamiento de datos y señales basados en sensor en un vehículo Active ES2829573T3 (es)

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