IT201900005172A1 - Apparato e metodo per il monitoraggio del moto di un veicolo - Google Patents

Description

DESCRIZIONE

Annessa a domanda di brevetto per INVENZIONE INDUSTRIALE avente per titolo

“APPARATO E METODO PER IL MONITORAGGIO DEL MOTO DI UN

VEICOLO”

La presente invenzione concerne un metodo di monitoraggio del moto di un veicolo che permette un’elevata affidabilità nel riconoscimento automatico dello stato di fermo del veicolo, anche nel caso di non funzionamento del sensore GPS/GNSS del veicolo, un apparato configurato per effettuare tale metodo, ed un codice informatico configurato per fare in modo che tale apparato effettui tale metodo.

Nel campo del monitoraggio automatico di veicoli finalizzato al rilevamento automatico di incidenti, è importante l’accuratezza nel riconoscimento automatico dello stato di fermo del veicolo. In ciò, un ruolo chiave è svolto dal rilevamento della velocità del veicolo. La scatola nera del veicolo utilizza un sensore di geolocalizzazione che opera nell’ambito di un sistema di geolocalizzazione. Tale sensore di geolocalizzazione può essere GPS o GNNS. Il sistema di geolocalizzazione, in certe situazioni, non funziona o funziona con accuratezza molto bassa, come per esempio nell’attraversamento di gallerie o di strade situate fra palazzi molto alti. Un metodo di monitoraggio in accordo alla presente descrizione e/o in accordo ad una qualsiasi delle rivendicazioni di metodo allegate permette una elevata affidabilità nel riconoscimento automatico dello stato di fermo di un veicolo, anche in situazioni di non funzionamento del sistema di geolocalizzazione.

Un apparato in accordo alla presente descrizione e/o in accordo ad una qualsiasi rivendicazione di apparato allegata è configurato in particolare per effettuare un metodo in accordo alla presente descrizione e/o in accordo ad una qualsiasi rivendicazione di metodo allegata.

Un codice informatico in accordo alla presente descrizione e/o in accordo ad una qualsiasi rivendicazione di codice allegata è configurato per fare in modo che un apparato in accordo alla presente descrizione effettui un metodo in accordo alla presente descrizione.

Le caratteristiche di un metodo, di un apparato e di un codice in accordo alla presente descrizione saranno chiarite dalla descrizione dettagliata seguente di rispettive realizzazioni esemplificative di tali metodo, apparato e codice.

La descrizione dettagliata seguente si riferisce alle tavole di disegno allegate, in cui:

- la Figura 1 è uno schema relativo ad una fase di campionamento di una possibile realizzazione esemplificativa di un metodo di monitoraggio in accordo alla presente descrizione;

- la Figura 2 è uno schema di alcune fasi di una sequenza operativa che è associata ad un qualunque istante di campionamento di Figura 1 e che è effettuata per l’istante di campionamento a cui è associata;

- la Figura 3 è uno schema di una parte di una fase di estrazione appartenente a tale sequenza operativa.

Le tavole di disegno allegate si riferiscono ad una possibile realizzazione esemplificativa di un metodo in accordo alla presente descrizione. Nel seguito, con metodo si intende tale possibile realizzazione del metodo. Una possibile realizzazione esemplificativa di un apparato in accordo alla presente descrizione è configurata per effettuare il metodo. Nel seguito, con apparato si intende tale possibile realizzazione dell’apparato.

Il metodo è per il monitoraggio automatico di un moto di un veicolo. Tale veicolo può essere per esempio un motociclo o una automobile.

L’apparato è per il monitoraggio automatico di tale moto del veicolo. L’apparato comprende un sistema di rilevamento ed elaborazione locale configurato per operare a bordo di detto veicolo.

Il sistema di rilevamento ed elaborazione locale è configurato per effettuare il metodo durante detto moto del veicolo. Il sistema di rilevamento ed elaborazione locale comprende almeno una unità di elaborazione. La unità di elaborazione comprende un supporto informatico e/o almeno un hardware e/o almeno una memoria. La unità di elaborazione è configurata per elaborare automaticamente segnali e/o dati.

Una possibile realizzazione esemplificativa di un codice informatico in accordo alla presente descrizione è tale per cui il suo funzionamento nella unità di elaborazione del sistema, durante detto moto del veicolo, causa l’effettuazione del metodo da parte del sistema e/o l’implementazione del metodo nel sistema. Nel seguito, con codice informatico si intende tale possibile realizzazione del codice informatico.

Il codice informatico è caricabile nella unità di elaborazione del sistema. Il codice informatico è progettato per implementare il metodo mediante funzionamento del codice nella unità di elaborazione.

Il codice informatico potrebbe essere un programma informatico.

Nell’apparato, il codice è caricato nella unità di elaborazione del sistema. Il metodo comprende effettuare, durante detto moto del veicolo e mediante il sistema di rilevamento ed elaborazione locale operante a bordo del veicolo, una fase di campionamento automatico. Durante tale fase di campionamento, viene automaticamente campionato e/o monitorato l’andamento temporale di una o più grandezze fisiche cinematiche correlate a detto moto del veicolo. Mediante tale campionamento viene effettuato sostanzialmente un monitoraggio di tale andamento temporale.

Nella Figura 1 il blocco AS rappresenta la fase di campionamento, t1 rappresenta un qualsiasi istante di campionamento, t2 rappresenta un qualsiasi altro istante di campionamento successivo all’istante t1. Nella figura 1, tn può essere considerato come un generico istante di campionamento, che coincide con uno qualunque degli istanti di campionamento.

Il metodo comprende effettuare, per ciascun istante di campionamento tn, una rispettiva sequenza operativa associata al rispettivo istante tn.

Nella Figura 1, OS1 rappresenta la sequenza operativa associata all’istante di campionamento t1, OS2 rappresenta la sequenza operativa associata all’istante t2, OS rappresenta la generica rispettiva sequenza operativa associata al rispettivo istante generico tn.

La Figura 2 schematizza la rispettiva sequenza operativa OS.

La rispettiva sequenza operativa OS comprende una rispettiva fase di estrazione automatica AE. Tale fase di estrazione automatica AE comprende estrarre od ottenere o calcolare automaticamente uno o più valori di uno o più parametri statistici. Tali uno o più parametri statistici sono correlati, fino al rispettivo istante tn, ad almeno una parte di detto andamento temporale. Tale almeno una parte si estende fino al rispettivo istante tn.

Nella Figura 1 sono rappresentate anche le fasi di estrazione AE1 ed AE2 appartenenti alle sequenze operative OS1 ed OS2, rispettivamente.

Il codice informatico comprende un modulo software di estrazione, affinché il sistema effettui tale fase di estrazione automatica AE.

La fase di estrazione AE è effettuata mediante il modulo software di estrazione.

La rispettiva sequenza operativa OS comprende una fase di classificazione automatica AC. Durante tale fase di classificazione AC, viene ottenuta o determinata o classificata automaticamente la condizione cinematica di detto moto nel rispettivo istante tn. Tale fase di classificazione automatica è effettuata in funzione e/o sulla base di tali uno o più valori.

Nella Figura 1 sono rappresentate anche le fasi di classificazione AC1 ed AC2 appartenenti alle sequenze operative OS1 ed OS2, rispettivamente. Il codice informatico comprende un modulo software di classificazione, affinché il sistema effettui tale fase di classificazione automatica AC.

La fase di classificazione AC è effettuata mediante il modulo software di classificazione. Tale modulo software di classificazione è addestrato per identificare e/o riconoscere e/o rilevare, in tale fase di classificazione AC e a partire da e/o in funzione di tali uno o più valori, un eventuale stato di fermo di detto veicolo nel rispettivo istante tn. Con stato di fermo, nella presente domanda, si intende uno stato di fermo a motore acceso.

L’addestramento di tale modulo software di classificazione può essere effettuato mediante un procedimento per esempio di tipo SVM (Macchine a vettori di supporto), o a regressione logistica, o ad albero di decisione, o a foresta casuale.

In tal modo il metodo può essere impiegato per effettuare una identificazione e/o un riconoscimento e/o un rilevamento automatico di un eventuale stato di fermo del veicolo anche laddove l’eventuale sensore di geolocalizzazione non funzioni o funzioni non perfettamente o funzioni con una accuratezza limitata.

Il codice informatico comprende il modulo software di classificazione.

Tali una o più grandezze comprendono almeno una velocità angolare del veicolo. Con velocità angolare si intende una velocità rotatoria. Tale velocità angolare può essere per esempio una velocità angolare di beccheggio ωy. Tale velocità angolare può essere per esempio una velocità angolare di imbardata ωz. Tali una o più grandezze potrebbero comprendere almeno una accelerazione longitudinale ax del veicolo. Con accelerazione longitudinale si intende una accelerazione traslatoria lungo l’asse longitudinale del veicolo.

Il sistema di rilevamento ed elaborazione comprende un giroscopio in grado di rilevare tale velocità angolare di beccheggio ωy e/o tale velocità angolare di imbardata ωz. Il sistema di rilevamento ed elaborazione comprende un accelerometro in grado di rilevare la accelerazione longitudinale ax.

Tali uno o più parametri potrebbero comprendere per esempio almeno una stima della varianza σy della velocità angolare di beccheggio ωy o una stima della varianza σz della velocità angolare di imbardata ωz o una stima della varianza σx della accelerazione longitudinale ax.

Tali grandezze e tali parametri sono selezionati in funzione della capacità del modulo software di classificazione di identificare e/o riconoscere lo stato di fermo a motore acceso del veicolo, ed in particolare di distinguere una condizione cinematica corrispondente a tale stato di fermo da una condizione cinematica corrispondente ad uno stato di moto a velocità bassa, per esempio fra 3 e 10 km/h.

Il valore della stima della varianza σy o σz o σx viene estratto mediante una sotto fase di filtraggio numerico passa alto e, successivamente a detta sotto fase di filtraggio passa alto, una sotto fase di filtraggio numerico passa basso. Tali sotto fasi di filtraggio passa alto e di filtraggio passa basso sono effettuate una dopo l’altra sul segnale della rispettiva grandezza fisica. La sotto fase di filtraggio passa alto è rappresentata in Figura 3 con il blocco HPF. La sotto fase di filtraggio passa basso è rappresentata in Figura 3 con il blocco LPF. La Figura 3 si riferisce, in via esemplificativa, alla estrazione di uno o più valori di uno o più parametri statistici correlati all’andamento temporale della accelerazione angolare di beccheggio ωy. La accelerazione angolare ωy potrebbe essere sostituita, in Figura 3, da una qualsiasi delle altre menzionate grandezze fisiche. Pertanto la fase di estrazione AE di cui alla Figura 3 può essere effettuata per una qualunque grandezza fisica selezionata fra le grandezze fisiche summenzionate. Inoltre, la fase di estrazione AE di cui alla Figura 3 potrebbe riferirsi all’estrazione, per l’andamento temporale di tale grandezza fisica selezionata, di uno o più dei parametri statistici summenzionati.

Il modulo software di estrazione comprende un modulo software a filtro passa alto, atto ad implementare un filtro passa alto, affinché il sistema effettui la sotto fase di filtraggio passa alto HPF.

Il modulo software di estrazione comprende un modulo software a filtro passa basso, atto ad implementare un filtro passa basso, affinché il sistema effettui la sotto fase di filtraggio passa basso LPF.

La stima della varianza ottenuta mediante la serie comprendente la sotto fase di filtraggio passa alto e la sotto fase di filtraggio passa basso, è una stima calcolata praticamente su una prima finestra temporale. Tale prima finestra temporale è definita dalle caratteristiche delle sotto fasi di filtraggio. Tale prima finestra temporale è definita pertanto da dette sotto fasi di filtraggio e si estende fino al rispettivo istante di campionamento tn a cui la rispettiva sequenza operativa OS è associata.

Il segnale ottenuto dalla catena di filtraggi passa alto HPF e passa basso LPF, effettuati sul segnale relativo alla rispettiva grandezza fisica, è praticamente una stima della varianza calcolata su tale prima finestra temporale.

Si può ottenere una variazione della lunghezza della prima finestra temporale mediante variazione delle caratteristiche delle sotto fasi di filtraggio, e pertanto mediante variazione dei summenzionati modulo software a filtro passa alto e modulo software a filtro passa basso.

È stato rilevato che il crescere della lunghezza della prima finestra temporale sulla quale è calcolato il valore di almeno un parametro statistico, a sua volta correlato all’andamento temporale di almeno una grandezza fisica, causa un effetto di aumento del tempo con il quale nella fase di classificazione AC viene identificato l’eventuale stato di fermo del veicolo. Ciò in quanto il parametro statistico tiene conto dell’andamento temporale della grandezza fisica su una finestra temporale più ampia, nella quale il veicolo potrebbe essere stato in una condizione cinematica non corrispondente allo stato di fermo. Il prodursi di tale effetto è funzione almeno delle caratteristiche strutturali del veicolo.

È stato rilevato che il crescere della lunghezza della prima finestra temporale sulla quale è calcolato il valore di tale almeno un parametro statistico, causa un effetto di crescita della robustezza della fase di classificazione AC nei confronti di disturbi dovuti per esempio ad eventi esterni, come il passaggio di un ulteriore mezzo di trasporto nelle vicinanze del veicolo. Anche il prodursi di tale effetto è funzione delle caratteristiche del veicolo.

La variazione della lunghezza della prima finestra temporale pertanto determina il grado di sbilanciamento fra i summenzionati effetti, in particolare nel caso in cui il veicolo monitorato sia una moto.

La prima finestra temporale definita dalle sotto fasi di filtraggio è praticamente una finestra temporale equivalente, definita in funzione dei valori selezionati dei coefficienti delle sotto fasi di filtraggio numerico. Mediante variazione di tali coefficienti, il grado di sbilanciamento fra i summenzionati effetti può essere regolato più finemente rispetto al caso in cui venisse usata, per il calcolo dell’almeno un parametro statistico, una finestra temporale nettamente definita. Pertanto, tale grado di sbilanciamento fra i summenzionati effetti può essere meglio adattato alle caratteristiche strutturali del veicolo, dando luogo ad una maggiore flessibilità del sistema di rilevamento nei confronti di variazioni nelle caratteristiche strutturali del veicolo.

La sotto fase di filtraggio numerico passa alto HPF effettuata sul segnale relativo ad una grandezza fisica corrisponde, approssimativamente, all’ottenimento della deviazione del valore istantaneo di ciascuna componente armonica della grandezza fisica rispetto al suo valore medio. Tale deviazione di valore può essere considerata come l’ampiezza totale della componente armonica.

È stato rilevato che al diminuire della frequenza di taglio della sotto fase di filtraggio passa alto HPF, aumenta la capacità del sistema di distinguere, nella fase di classificazione AC, fra una condizione cinematica corrispondente allo stato di fermo ed una condizione cinematica corrispondente ad un moto a bassa velocità, come per esempio fra 3 e 10 km/h.

È stato rilevato che al diminuire della frequenza di taglio della sotto fase di filtraggio passa alto HPF diminuisce la capacità del sistema di tenere conto, nella fase di classificazione AC, di variazioni repentine nella deviazione di valore di ciascuna componente armonica rispetto al suo valore medio.

La frequenza di taglio della sotto fase di filtraggio passa alto HPF potrebbe ricadere in un intervallo fra 0,1 e 0,7 Hz, oppure fra 0,2 e 0,5 Hz, oppure fra 0,3 e 0,4 Hz. In tal modo si ottiene un compromesso sempre più ottimale fra i summenzionati effetti relativi alla frequenza di taglio della sotto fase di filtraggio passa alto HPF.

La fase di filtraggio numerico passa basso LPF effettuata sul segnale relativo ad una grandezza fisica corrisponde, approssimativamente, all’ottenimento della media, calcolata sulla summenzionata prima finestra temporale, delle deviazioni di valore di ciascuna componente armonica rispetto al suo valore medio.

È stato rilevato che al diminuire della frequenza di taglio della sotto fase di filtraggio passa basso LPF aumenta la accuratezza con la quale viene ottenuta la media, sulla prima finestra temporale, delle deviazioni di valore di ciascuna componente armonica rispetto al suo valore medio.

È stato rilevato che al diminuire della frequenza di taglio della fase di filtraggio passa basso LPF diminuisce la capacità del sistema di tenere conto, nella fase di classificazione AC, di variazioni repentine di tale media delle deviazioni di valore di ciascuna componente armonica rispetto al suo valore medio.

La frequenza di taglio della sotto fase di filtraggio passa basso LPF ricade in un intervallo fra 0,5 e 3 Hz, oppure fra 1 e 2 Hz, oppure fra 1,5 e 1,6 Hz. In tal modo si ottiene un compromesso sempre più ottimale fra i summenzionati effetti relativi alla frequenza di taglio della sotto fase di filtraggio passa basso LPF.

I summenzionati uno o più parametri statistici potrebbero comprendere per esempio almeno una differenza δy fra un valore massimo ed un valore minimo di detta velocità angolare di beccheggio ωy oppure una differenza δz fra un valore massimo ed un valore minimo di detta velocità angolare di imbardata ωz oppure una differenza δx fra un valore massimo ed un valore minimo di detta accelerazione longitudinale ax. Tale differenza viene calcolata su una seconda finestra temporale che si estende fino al rispettivo istante tn. Tale seconda finestra temporale sulla quale viene calcolata tale differenza, per ciascuna grandezza fisica, può essere uguale o differente rispetto alla summenzionata prima finestra temporale. Tale differenza può essere considerata come una escursione di valore.

Tale differenza δy o δz o δx viene estratta mediante una sotto fase di calcolo dell’escursione di valore della rispettiva grandezza fisica. Tale sotto fase di calcolo dell’escursione di valore è rappresentata in Figura 3 mediante il blocco EC.

Anche per tale seconda finestra temporale sono stati rilevati i summenzionati effetti discussi per quanto riguarda la prima finestra temporale.

Tale seconda finestra temporale ha una ampiezza che ricade in un intervallo da 0,5 s a 2 secondi, oppure che ricade in un intervallo da 0,7 a 1,5 secondi. In tal modo si ottiene un compromesso sempre più ottimale fra i summenzionati effetti, in particolare nel caso il veicolo monitorato sia una moto.

La fase di estrazione automatica AE potrebbe comprendere anche una sotto fase di prefiltraggio dell’andamento temporale campionato delle una o più grandezze fisiche. Tale fase di prefiltraggio è rappresentata in Figura 3 con il blocco PF. Tale sotto fase di prefiltraggio è funzionale ad attenuare l’effetto del rumore di misura sul segnale di interesse, per lo meno nella banda di frequenze di interesse per il problema affrontato. La frequenza di taglio di prefiltraggio ricade in un intervallo da 0,1 Hz a 1,1 Hz, o fra 0,4 e 0,6 Hz. In tal modo si ottiene un compromesso sempre più ottimale fra la regolarità del segnale prefiltrato e la variazione nei tempi di risposta del sistema derivante da tale frequenza di taglio di prefiltraggio. Sia le sotto fasi di filtraggio passa alto HPF e passa basso LPF che la fase di calcolo dell’escursione EC sono effettuate sui risultai in uscita dalla fase di prefiltraggio PF.

Il modulo software di estrazione comprende un modulo software di prefiltraggio, affinché il sistema effettui la sotto fase di prefiltraggio.

Il sistema, essendo configurato per effettuare il metodo, è in grado di rilevare con elevata affidabilità il verificarsi di una condizione cinematica corrispondente ad uno stato di fermo del veicolo, al fine per esempio di rilevare un eventuale incidente, a fronte di perdite di accuratezza nel rilevamento di posizione e velocità mediante il sistema di geolocalizzazione.

Il sistema di rilevamento ed elaborazione locale è configurato per generare almeno un dato di uscita indicativo dell’ identificato stato di fermo a motore acceso del veicolo.

Il metodo potrebbe comprendere la fase di generazione di tale almeno un dato in uscita.

L’apparato potrebbe comprendere anche un sistema di elaborazione remoto. L’apparato potrebbe comprendere anche un sistema di comunicazione per la trasmissione di dati e/o segnali fra il sistema di rilevamento ed elaborazione locale ed il sistema remoto, affinché il sistema remoto possa ricevere dal sistema locale tale almeno un dato di uscita, ed eventualmente elaborare ulteriormente tale almeno un dato di uscita.

Il metodo potrebbe comprendere la fase di trasferimento di tale almeno un dato di uscita dal sistema locale al sistema remoto.

Claims (11)

1. RIVENDICAZIONI 1. Metodo di monitoraggio automatico di un moto di un veicolo, comprendente effettuare, durante detto moto e mediante un sistema di rilevamento ed elaborazione locale operante a bordo del veicolo: - una fase di campionamento automatico (AS) dell’andamento temporale di una o più grandezze fisiche cinematiche correlate a detto moto; e, per ciascun istante (tn) di campionamento, una sequenza operativa (OS) che è associata al rispettivo istante (tn) e che comprende: - una rispettiva fase di estrazione automatica (AE) di uno o più valori di uno o più parametri statistici, detti uno o più parametri statistici essendo correlati, fino al rispettivo istante (tn), ad almeno una parte di detto andamento temporale, detta almeno una parte estendendosi fino al rispettivo istante (tn); - una fase di classificazione automatica (AC) della condizione cinematica di detto moto nel rispettivo istante (tn), in funzione di detti uno o più valori; in cui detta fase di classificazione (AC) è effettuata mediante un modulo software di classificazione, detto modulo software di classificazione essendo addestrato per identificare, in funzione di detti uno o più valori, un possibile stato di fermo a motore acceso di detto veicolo in detto rispettivo istante (tn).
2. 2. Metodo di monitoraggio in accordo alla rivendicazione 1, in cui dette una o più grandezze comprendono almeno una velocità angolare di beccheggio (ωy) o di imbardata (ωz) di detto veicolo, e detti uno o più parametri comprendono almeno una stima della varianza (σy; σz) di detta velocità angolare.
3. 3. Metodo di monitoraggio in accordo alla rivendicazione 2, in cui detta varianza (σy; σz) viene estratta mediante una sotto fase di filtraggio numerico passa alto (HPF) e, successivamente a detta sotto fase di filtraggio passa alto (HPF), una sotto fase di filtraggio numerico passa basso (LPF), dette sotto fasi di filtraggio passa alto (HPF) e di filtraggio passa basso (LPF) essendo effettuate una dopo l’altra sul segnale relativo alla rispettiva grandezza fisica (ωy, ωz), in modo che detta stima della varianza sia su una prima finestra temporale definita da dette fasi di filtraggio e che si estende fino al rispettivo istante (tn).
4. 4. Metodo di monitoraggio in accordo alla rivendicazione 3, in cui detti uno o più parametri comprendono almeno una differenza (δy; δz) fra un valore massimo ed un valore minimo di detta velocità angolare (ωy, ωz), detta differenza essendo calcolata su una seconda finestra temporale che si estende fino al rispettivo istante (tn), detta seconda finestra temporale potendo essere uguale o differente rispetto a detta prima finestra temporale.
5. 5. Metodo di monitoraggio in accordo alla rivendicazione 4, in cui detta seconda finestra temporale ha una ampiezza che ricade in un intervallo da 0,5 s a 2 secondi, oppure che ricade in un intervallo da 0,7 a 1,5 secondi.
6. 6. Metodo di monitoraggio in accordo ad una o più delle rivendicazioni dalla 3 alla 5, in cui la frequenza di taglio di detta sotto fase di filtraggio passa alto (HPF) ricade in un intervallo fra 0,1 e 0,7 Hz, oppure fra 0,2 e 0,5 Hz, oppure fra 0,3 e 0,4 Hz.
7. 7. Metodo di monitoraggio in accordo ad una o più delle rivendicazioni dalla 3 alla 6, in cui la frequenza di taglio di detta sotto fase di filtraggio passa basso (LPF) ricade in un intervallo fra 0,5 e 3 Hz, oppure fra 1 e 2 Hz, oppure fra 1,5 e 1,6 Hz.
8. 8. Metodo di monitoraggio in accordo ad una o più delle rivendicazioni dalla 3 alla 7, in cui dette una o più grandezze comprendono almeno una accelerazione longitudinale (ax) di detto veicolo e detti uno o più parametri comprendono almeno una stima della varianza (σx) di detta accelerazione longitudinale (ax).
9. 9. Apparato di monitoraggio automatico di un moto di un veicolo, comprendente un sistema di rilevamento ed elaborazione locale configurato per operare a bordo di detto veicolo, in cui: detto sistema comprende almeno una unità di elaborazione, un giroscopio; ed un codice informatico caricato nella unità di elaborazione; detto sistema di rilevamento ed elaborazione locale è configurato per effettuare, durante detto moto, un metodo in accordo ad una o più delle rivendicazioni dalla 1 alla 7; detto codice comprende un modulo software di classificazione per effettuare la fase di classificazione (AC) di detto metodo, detto modulo software di classificazione essendo addestrato per identificare, in detta fase di classificazione (AC) e in funzione degli uno o più valori estratti, un possibile stato di fermo a motore acceso di detto veicolo nel detto rispettivo istante (tn).
10. 10. Apparato di monitoraggio automatico in accordo alla rivendicazione 9, in cui: detto sistema comprende comprendente almeno un accelerometro, detto sistema di rilevamento ed elaborazione locale è configurato per effettuare, durante detto moto, un metodo in accordo alla rivendicazione 8.
11. 11. Codice informatico caricabile nella unità di elaborazione del sistema di un apparato in accordo alla rivendicazione 10, in cui: detto codice è progettato per implementare, quando funzionante in detta unità di elaborazione, un metodo in accordo ad una o più delle rivendicazioni dalla 1 alla 8; detto codice comprende un modulo software di classificazione per effettuare la fase di classificazione (AC) di detto metodo, detto modulo software di classificazione essendo addestrato per identificare, in detta fase di classificazione (AC) e in funzione degli uno o più valori estratti, un possibile stato di fermo a motore acceso di detto veicolo nel rispettivo istante (tn).