JP2019511023A - 車両内のセンサベースのデータ取得および信号処理を制御するためのシステムおよび方法。 - Google Patents

Abstract

車両内のセンサベースのデータ取得を動的に制御するためのシステムおよび方法が提供されている。開示された実施形態は、車両内のセンサと結び付けられた信号を受信することができ、ここで信号は、サンプリングレートと結び付けられており、この実施形態は、信号に帯域幅フィルタを適用してフィルタリング済み信号を作成することができる。開示された実施形態は、同様に、フィルタリング済み信号を１つ以上の事象閾値に比較することによって事象の発生を検出し、事象閾値を超える場合には制御システムに対して事象データを伝送することもできる。開示された実施形態は同様に、制御変数セットに対する変更に基づいて、信号、サンプリングレート、帯域幅フィルタ、生成された事象スコア、および事象閾値を動的に調整することもできる。制御変数は、車両内のセンサセットと結び付けられた信号、または境界条件および外部システムに結び付けられた信号に依存し得る。

Description

本開示は、概して、車両内のセンサベースのデータ取得を制御するためのシステムおよび方法に関する。より詳細には、非限定的に、開示されている実施形態は、絶えず変動するデータ状態に基づいて信号および信号処理パラメータを動的に調整するためのシステムおよび方法に関する。

車両の動作を理解するには、大量の情報および処理能力が必要とされ得る。この情報には、とりわけ車両の現在の状態（例えばその位置、速度、加速度など）についてのデータ、現在の道路条件（例えば天候、交通、道路に曲率など）についての情報、およびドライバについての情報（例えばドライバの運転履歴、精神状態など）が含まれ得る。従来のデータ取得システムは、この情報全てをロバストな形で収集し、処理し使用する効率の良い方法を提供できていない。したがって、このようなシステムは、計算効率が悪いかまたは精度のために速度を犠牲にする可能性がある。

開示された実施形態は、車両内のセンサベースのデータ取得を動的に制御するためのシステムおよび方法を含む。開示された実施形態は、収集されたセンサ信号のタイプ、そのそれぞれのサンプリングレートおよび事象検出アルゴリズムを連続的かつ動的に調整して、データ取得を実時間でまたはほぼ実時間で修正することができる。開示された実施形態は、経時的に更新する制御変数に対する変更に基づいてこれらのパラメータを調整することができる。いくつかの態様において、これらの制御変数は、車両、道路、周囲環境、ドライバまたは他の考慮事項に関連する情報に基づくものであり得る。

開示された実施形態は、例えば車両内のセンサベースのデータ取得を動的に制御するためのシステムを含む。このシステムは、命令セットを記憶するメモリと、１つ以上の動作を行なうために命令セットを実行するように構成された１つ以上のプロセッサとを含んでいてよい。動作は、車両内のセンサセットと結び付けられた信号セットを受信するステップであって、ここで信号セットがサンプリングレートと結び付けられているステップを含むことができる。動作は同様に、フィルタリング済み信号セットを作成するために信号セットに対して帯域幅フィルタセットを適用するステップも含むことができる。動作は同様に、フィルタリング済み信号セットに基づく事象スコアを事象閾値と比較することにより、事象の発生を検出するステップも含んでいてよい。動作は同様に、事象スコアが事象閾値を超えた場合に事象データを制御センタに出力するステップも含むことができ、ここで、信号セット、サンプリングレートセット、帯域幅フィルタセット、事象スコア、または事象閾値のうちの少なくとも１つが、制御変数セットに対する変更に基づいて動的に調整される。

開示された実施形態は同様に、例えば車両内のセンサベースのデータ取得を動的に制御するための方法において、車両内部のデバイスと結び付けられた１つ以上のプロセッサを介して行なわれる、以下の動作を含む方法も含む。該方法は、車両内のセンサセットと結び付けられた信号セットを受信するステップであってここで信号セットがサンプリングレートと結び付けられているステップを含むことができる。該方法は同様に、フィルタリング済み信号セットを作成するために信号セットに対して帯域幅フィルタセットを適用するステップも含むことができる。該方法は同様に、フィルタリング済み信号セットに基づく事象スコアを事象閾値と比較することにより、事象の発生を検出するステップも含むことができる。該方法は同様に、事象スコアが事象閾値を超えた場合に事象データを制御センタに出力するステップをも含み、ここで、信号セット、サンプリングレートセット、帯域幅フィルタセット、事象スコア、または事象閾値のうちの少なくとも１つは、制御変数セットに対する変更に基づいて動的に調整される。

開示された実施形態は同様に、例えば、少なくとも１つのプロセッサにより実行された時点で、少なくとも１つのプロセッサに、車両内でセンサベースのデータ取得を動的に制御するための方法を行なわせる命令を記憶する有形非一時的コンピュータ可読媒体（メモリ）をも含む。該方法は、車両内のセンサセットと結び付けられた信号セットを受信するステップであってここで信号セットがサンプリングレートと結び付けられているステップを含むことができる。該方法は同様に、フィルタリング済み信号セットを作成するために信号セットに対して帯域幅フィルタセットを適用するステップを含むこともできる。該方法は同様に、フィルタリング済み信号セットに基づく事象スコアを事象閾値と比較することにより、事象の発生を検出するステップも含むことができる。該方法は同様に、事象スコアが事象閾値を超えた場合に、事象データを制御センタに出力するステップも含むことができ、ここで、信号セット、サンプリングレートセット、帯域幅フィルタセット、事象スコア、または事象閾値のうちの少なくとも１つは、制御変数セットに対する変更に基づいて動的に調整される。

開示された実施形態の追加の特徴および利点は、以下の説明の中で一部が明記され、一部はこの説明から明らかとなるか、または開示された実施形態を実践することによって学習され得る。開示された実施形態の特徴および利点は、添付クレーム中で詳細に指摘された要素および組合せを用いて、実現または達成されるものである。

以上の一般的説明および以下の詳細な説明は両方共、単なる例示および説明を目的としたものにすぎず、請求されている通りの開示された実施形態を限定するものではないということを理解すべきである。

添付図面は、本明細書の一部を構成する。図面は、本開示のいくつかの実施形態を例示し、明細書と共に、添付のクレーム中で明記されている開示された実施形態の原理を説明するのに役立つ。

開示された実施形態と一貫性のある実施形態を実装するための例示的システム環境を描いている。 開示された実施形態と一貫性のあるプロセスを実装するための例示的計算システムを描いている。 開示された実施形態と一貫性のある、動的に調整される車両データを収集し処理するための例示的プロセスのためのフローチャートを描いている。 開示された実施形態と一貫性のある例示的適応制御デバイスおよびデータフローのブロック図を描いている。 開示された実施形態と一貫性のある例示的帯域幅フィルタプロセスについてのフローチャートを描いている。 開示された実施形態と一貫性のある例示的事象検出プロセスについてのフローチャートを描いている。 開示された実施形態と一貫性のある例示的事象検証プロセスについてのフローチャートを描いている。 開示された実施形態と一貫性のある境界条件および危険指数を生成するための例示的プロセスについてのフローチャートを描いている。

開示された実施形態は、車両内のセンサベースのデータ取得を動的に制御するためのシステムおよび方法に関する。開示された実施形態は、受信信号の信号処理および他の外部プロセスによって駆動される制御変数に基づいて、車両と結び付けられたセンサから受信した信号およびそのそれぞれのサンプリングレートを動的に制御することができる。開示された実施形態は、フィルタリング済みの帯域幅が実時間またはほぼ実時間で動的に調整されるように、信号に対して帯域幅フィルタを適用することができる。その上、開示された実施形態は、現在の道路条件、検出された事象、変動する危険および危害に対する曝露、ドライバの挙動および他の考慮事項を考慮するためにオンザフライで動的に調整される事象検出アルゴリズムを適用することができる。開示された実施形態は、収集された信号のタイプ、信号と結び付けられる数学的重み、関連する事象検出閾値を知らせるパラメータなどを動的に調整することによってこれらの事象検出スキームを修正することができる。開示された実施形態は同様に、検出された事象を検証して高いデータ忠実度を保証し、さらに入力信号、帯域幅、重み、閾値などを調整することができる。さらに、開示された実施形態は、さらなる処理のために制御センタに対して信号データ、フィルタリング済み信号データ、検出された事象および他のパラメータを提供するためのシステムおよび方法を提供する。開示された実施形態は、同様に、制御センタにおいて受信データを処理し、さらなる処理のためにセンサと通信状態にある遠隔のデバイスに対して関連するデータ、情報および命令を提供するためのシステムおよび方法をも提供することができる。

車両内のセンサベースのデータ取得を動的に調整するステップは、１つ以上の技術的利点を提供することができる。例えば、信号処理に関しては、精度に影響を及ぼすことなく計算効率を改善するために車両センサからより小さい信号セットをサンプリングすることが有利であると判明する場合がある。不必要な信号または他の情報と結び付けられたデータを処理または記憶するステップは、価値が低いデータに計算資源を浪費する場合がある。類似の利点は、より低いまたはより個別的なサンプリングレートで信号をサンプリングするステップから発生し得る。さらに、サンプリングされた信号および随伴するサンプリングレートをカスタマイズするステップは、他の計算システムにデータを伝送しこのシステムにおいてデータを処理する効率を改善することができる。別の実施例では、センサベースの事象検出のパラメータを動的に制御するステップは、これらのアルゴリズムの精度および効率を改善することができる。このような動的に調整された事象検出スキームは、最適なレートで最適な信号をサンプリングするステップの恩恵を受けることができる。その上、実時間事象に応答してこれらのプロセスの閾値および入力パラメータを動的に調整するステップは、それらの効率および信頼性を改善することができる。開示された実施形態は、サンプリングされた信号、そのサンプリングレートを動的に制御し、連続的に更新するデータに基づいて事象検出および検証スキームのパラメータを修正することによって、少なくともこれらの技術的利点を提供する。

ここで、添付図面にその実施例が示されている本開示の実施形態を、詳細に参照する。可能な場合、同じまたは類似の部品に言及するために、図面全体を通して同じ参照番号が使用される。

図１は、開示された実施形態と一貫性のあるシステムおよび方法を実装するための例示的システム環境１００を描いている。いくつかの態様において、環境１００は、車両１１０と結び付けられた１つ以上のセンサ１１４のセットに対して通信する形で接続されている１つ以上の適応制御デバイス（例えば適応制御デバイス１１２）を含み得る。環境１００は、１つ以上の制御センタ（例えば制御センタ１３０）と結び付けられ得る１つ以上の制御センタシステム（例えば制御システム１３２）を含み得る。環境１００は同様に、１つ以上の外部エンティティ（例えば外部エンティティ１４０）と結び付けることのできる１つ以上の外部計算システム（例えば外部システム１４２）も含み得る。１つ以上の通信ネットワーク（例えば通信ネットワーク１２０）が、環境１００の構成要素の１つ以上を通信する形で接続することができる。

適応制御デバイス１１２は、情報を収集、取得、処理、記憶および／または伝送するために、１つ以上の計算デバイス、データ処理デバイスまたは信号処理デバイス（例えば、図２に関連して説明された計算デバイス２００）を含む。いくつかの実施形態において、例えば、適応制御デバイス１１２は、開示された実施形態と一貫性のあるプロセスを行なうために、ハードウェアおよび／またはその上で実行するソフトウェアアプリケーションを伴うチップセットを含む。適応制御デバイス１１２は、通信ネットワーク１２０などの通信ネットワークを横断して他の計算システムとデータまたは信号を送受信するために動作可能であってよい。適応制御デバイス１１２は、１つ以上のプロセッサまたはコンピュータベースのシステムと共に実装され得る。適応制御デバイス１１２は同様に、以下に説明する実施形態と一貫性のある情報を記憶するための１つ以上のデータ記憶装置と共に実装されてもよい。いくつかの態様において、適応制御デバイス１１２は、１つ以上のセンサ（例えば加速度計、ジャイロスコープ、コンパス、ＧＮＳＳ受信機など）を含むが、このような内部センサは必須ではない。

一部の態様では、適応制御デバイス１１２は、（例えばハードワイヤード回路、ＮＦＣ接続などの通信ネットワーク１２０を介して）センサセット１１４からの情報をエンコードする信号セットを受信する。センサ１１４は、車両１１０と結び付けられた任意の物理的、時間的、動作的および／または環境的特性を測定することができる。例えば、センサ１１４は、ＧＮＳＳ受信機／送受信機、ＧＰＳ受信機、加速度計、ジャイロスコープ、温度計、湿度計、圧力センサ、クロック、ＣＡＮラインまたはＣＡＮバス（および／または接続されたそれらの構成要素、例えばブレーキセンサ、エンジンセンサ、クルーズコントロールセンサ、タイヤ圧センサ、オーディオシステム、ドアセンサ、ナビゲーションシステムなど）、あらゆる車両センサまたはマイクロコントローラ、または他のこのようなセンサを含み得る。センサ１１４は、車両の内部または外部の特性（例えば周囲温度、湿度、気圧など）ならびに車両の特性（例えば位置、横／縦加速度、高度など）を測定することができる。

いくつかの実施形態において、適応制御デバイス１１２は、車両１１０と結び付けられた情報を決定または導出するために、センサ１１４から受信した信号を使用する。一実施例においては、例えば、適応制御デバイス１１２は、温度計から受信した信号に基づいて車両１１０の外部温度を決定することができる。別の実施例では、適応制御デバイス１１２は、車両の位置（例えばＧＮＳＳ受信機由来）、時間（例えばＧＮＳＳクロック由来）および／または縦加速度（例えば加速度計由来）に基づいて、車両１１０の速度を導出することができる。適応制御デバイス１１２は同様に、類似の要領で（例えば加速度計、ジャイロスコープ、ＣＡＮバス、圧力センサ、および／または湿度計などを用いて）、車両の加速度、車両のコーナリング、または外部空気圧および湿度などの情報を決定することもできる。適応制御デバイス１１２は、開示された実施形態と一貫性のあるセンサ１１４から任意のこのような情報を導出、検出、または決定し得る。以下で使用するように、任意のセンサ信号またはそこから直ちに導出された車両特性（例えば速度、加速度、時間、コーナリング、周囲温度など）を「信号」と呼ぶことができるが、このような記述は、単に例示を目的としてのみ使用され、限定的な意図はない。例えば、適応制御デバイス１１２は、開示された実施形態と一貫性のあるプロセスを行なうために以下の信号を受信し得る：速度、加速度、制動、コーナリング、温度、空気圧、湿度、時間、位置、縦加速度、横加速度、スロットル位置、ブレーキペダル位置、ヨー、ピッチ、ロール、ジャーク、水分レベル、および以下で説明する他のあらゆるタイプの信号。適応制御デバイス１１２は同様に、これらの信号を組合せて、追加の信号および／または情報を生成することもできる。例えば、適応制御デバイス１１２は、位置、加速度、制動、コーナリングおよび／または速度信号に基づいてドライバの運転挙動を決定することができる。別の実施例においては、適応制御デバイス１１２は、周囲データ（例えば温度、圧力および／または湿度信号に基づく）または衝突事故のデータ（例えば、位置、加速度および／または速度信号に基づく）を類似の要領で決定することができる。

環境１００は、１つ以上の通信ネットワーク１２０を含む。いくつかの態様において、通信ネットワーク１２０は、計算デバイス間で情報を伝送するためのデジタル通信の任意のタイプの通信ネットワークまたは媒体を表わし得る。例えば、通信ネットワーク１２０は、セルラネットワーク、衛星ネットワーク、ＬＡＮ、無線ＬＡＮ、ＲＦネットワーク、近距離無線通信（ＮＦＣ）ネットワーク（例えばＷｉＦｉネットワーク）、多数の無線ＬＡＮ、ＮＦＣ通信リンク、任意の物理的有線接続または回路（例えばＩ／Ｏポート、実回線など）を介して接続する無線メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、およびＷＡＮ（例えばインターネット）を含み得る。いくつかの実施形態において、通信ネットワーク１２０は、物理的暗号化（例えばライン暗号化）、他のコンピュータシステム上で情報を暗号化することを要求するステップ（例えばエンド暗号化）などを通して安全確保され得る。

一部の態様では、通信ネットワーク１２０は、任意のアクセス可能なネットワークまたハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）および伝送制御プロトコル／インタネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）を含む１つ以上の通信プロトコルを介して相互接続された複数のネットワークを含む。開示された実施形態と一貫性のある通信プロトコルは同様に、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）通信および／またはＮＦＣを用いてデータ転送を容易にするプロトコルをも含む。いくつかの態様において、通信ネットワーク１２０は同様に、デバイス（例えば適応制御デバイス１１２、外部システム１４２など）が本明細書中に記載のものを含めた適用可能な通信プロトコルを介してデータを送信および受信できるようにする、ＧＳＭネットワークまたはＰＣＳネットワークなどの１つ以上移動体デバイスネットワークも含むことができる。

環境１００は同様に、情報を処理、記憶、取得および伝送するように構成された１つ以上の制御システム１３２も含んでいる。一部の態様では、制御システム１３２は１つ以上の計算システム（例えば計算システム２００、サーバ、メインフレームコンピュータなど）を反映することができ、（例えば図２〜１０を参照して説明されているような）開示された実施形態と一貫性のある１つ以上の動作を行なうためのハードウェアデバイスおよび／またはソフトウェア命令と共に実装され得る。ソフトウェア命令は、単一のコンピュータ、単一のサーバまたは当業者には明白である任意の追加のまたは代替的計算デバイス中に組込まれてよい。制御システム１３２は同様に、分散型計算デバイスおよび計算システムも含んでいてよく、ネットワーク（例えば通信ネットワーク１２０）上で遠隔通信することにより、別個の計算システムおよびサーバ上でソフトウェア命令を実行することができる。制御システム１３２は、多数のサーバを含んでいてよく、ロードバランシングシステムを含めた複数のサーバまたはサーバファームを含むことができる。制御システム１３２は、任意の適用可能なネットワーク（例えば通信ネットワーク１２０）を介して、適応制御デバイス１１２または外部システム１４２などの環境１００内の他のシステムと情報を送受信することができる。制御システム１３２は同様に、他のデバイスまたは通信ネットワークにアクセスすることなく、開示された実施形態の態様を実装することもできる。

制御システム１３２は、情報を記憶し維持するために、１つ以上のデータレポジトリ、メモリまたは記憶装置を含むことができる。システム環境１００内の計算システム（例えば適応制御デバイス１１２、外部システム１４２など）は、開示された実施形態と一貫性のある制御システム１３２内に記憶されたデータを受信し、この制御システムに対しデータを転送することができる。制御システム１３２の記憶装置は、データベースまたはコンピュータ可読記憶媒体の任意の組合せを用いて実装されてもよい。例えば、記憶装置は、ネットワークに取付けられた記憶デバイス内、記憶エリアネットワーク内、それらの何らかの組合せなどの中に維持され得る。

いくつかの実施形態において、制御システム１３２は、制御センタ１３０と結び付けられていてよい。制御センタ１３０は、適応制御デバイス１１２と通信状態にある任意のエンティティを反映し得る。いくつかの態様では、例えば、制御センタ１３０は、事業、組織、企業、教育機関、行政体または行政機関、人物または他の任意のエンティティを反映し得る。制御センタ１３０は、情報を収集、処理、記憶し、開示された実施形態と一貫性のある制御システム１３２を介して、適応制御デバイス１１２および他のシステム（例えば外部システム１４２）に対して情報を提供することができる。

環境１００は、情報を受信、処理、生成、記憶、および提供するための１つ以上の外部システム（例えば外部システム１４２）を含むことができる。外部システム１４２は、制御システム１３２、適応制御デバイス１１２または他の任意の計算デバイスの（例えば図２に関連して説明された）ものに類似した独自の計算システム、サーバ、データレポジトリ、プロセッサなどを含んでいてよい。例えば、外部システム１４２は、１つ以上のサーバ、パーソナルコンピュータ、ラップトップ型コンピュータ、タブレット型コンピュータ、ノート型パソコン、ハンドヘルドコンピュータ、携帯情報端末、ポータブルナビゲーションデバイス、モバイルフォン、ウェアラブルデバイス、埋込み型デバイス、スマートホン、および任意の追加のまたは代替の計算デバイスを含み得る。環境１００の構成要素（例えば制御システム１３２、適応制御デバイス１１２など）は、開示された実施形態と一貫性のあるプロセスを行なうために、外部システム１４２から情報を受信し、この外部システムに情報を提供するように構成されていてよい。

いくつかの態様において、外部システム１４２は、外部エンティティ１４０と結び付けられていてよい。外部エンティティ１４０は、情報を処理するために外部システム１４２を使用する任意の事業所、エンティティ、教育機関、行政体または行政機関、人物などを表わし得る。例えば、一実施形態において、外部エンティティ１４０は、車両１１０のドライバを含み得る。別の実施例では、外部エンティティ１４０は、ソーシャルネットワーキングサイトなどの事業を反映し得る。

図２は、開示された実施形態の一部の態様を実装するための例示的コンピュータシステム２００のブロック図を描写している。例えば、いくつかの態様において、コンピュータシステム２００は、本明細書中に開示されたプロセスの１つ以上を行なうデバイス（例えば適応制御デバイス１１２、制御システム１３２、外部システム１４２など）と結び付けられたコンピュータシステムを反映し得る。いくつかの実施形態において、コンピュータシステム２００は、バスまたは外部通信ネットワーク（例えば、ＬＡＮ、ＭＡＮ、ＷＡＮ、セルラネットワーク、ＷｉＦｉネットワーク、ＮＦＣリンク、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＧＳＭネットワーク、ＰＣＳネットワーク、Ｉ／Ｏ接続などのデジタルデータ通信の任意の媒体、ＵＳＢまたはハードワイヤード回路などの任意の有線接続およびＨＴＴＰ、ＴＣＰ／ＩＰ、ＲＦＩＤなどの任意の付随するプロトコル）などの通信バックボーン２０６に接続された１つ以上のプロセッサ２０２を含むことができる。

一部の態様では、コンピュータシステム２００は、主メモリ２０８を含む。主メモリ２０８は、プロセッサ２０２を用いて実行されるコンピュータプログラム、命令セット、コードまたはデータを記憶する有形非一時的コンピュータ可読媒体を表わすランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含み得る。プロセッサ２０２によって実行された場合、このような命令、コンピュータプログラムなどは、プロセッサ２０２が開示された実施形態と一貫性のある１つ以上のプロセスまたは機能を行なうことを可能にする。いくつかの態様において、このような命令は、（例えばコンパイラ由来の）機械コードおよび／またはプロセッサ２０２がインタープリタを用いて実行し得るコードを格納するファイルを含み得る。

いくつかの態様において、主メモリ２０８は同様に２次メモリ２１０を含むかまたは２次メモリに接続することができる。２次メモリ２１０は、ディスクドライブ２１２（例えばＨＤＤ、ＳＳＤ）、および／またはリムーバブル記憶装置ドライブ２１４、例えば磁気テープドライブ、フラッシュメモリ、光ディスクドライブ、ＣＤ／ＤＶＤドライブ、などを含み得る。リムーバブル記憶装置ドライブ２１４は、当業者にとって公知の方法でリムーバブル記憶ユニット２１８から読取りかつ／またはそれに書込むことができる。リムーバブル記憶ユニット２１８は、リムーバブル記憶装置ドライブ２１４により読取りおよび書込みされる磁気テープ、光ディスクまたは他の記憶媒体を表わし得る。リムーバブル記憶ユニット２１８は、プロセッサ２０２により実行されるべきコンピュータプログラム、命令セット、コードまたはデータが中に記憶された有形非一時的コンピュータ可読媒体を表わし得る。

他の実施形態において、２次メモリ２１０は、コンピュータプログラムまたは他のプログラム命令をコンピュータシステム２００内にロードできるようにするための他の手段を含み得る。このような手段は、例えば別のリムーバブル記憶ユニット２１８またはインタフェース２２０を含み得る。このような手段の一例としては、リムーバブルメモリチップ（例えばＥＰＲＯＭ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＤＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリデバイスまたは他の揮発性または不揮発性メモリデバイス）および付随するソケット、または他のリムーバブル記憶ユニット２１８および、リムーバブル記憶ユニット２１８からコンピュータシステム２００まで命令およびデータを転送できるようにするインタフェース２２０を含み得る。

コンピュータシステム２００は同様に、１つ以上の通信インタフェース２２４も含んでいる。通信インタフェース２２４は、ソフトウェアおよびデータをコンピュータシステム２００と外部システム（例えばバックボーン２０６に加えて）の間で転送できるようにすることができる。通信インタフェース２２４は、モデム、ネットワークインタフェース（例えばイーサネットカード）、通信ポート、ＰＣＭＣＩＡスロットおよびカードなどを含み得る。通信インタフェース２２４は、通信インタフェース２２４が受信できる電子信号、電磁信号、光信号または他の信号であり得る信号の形でソフトウェアおよびデータを転送することができる。これらの信号は、通信経路（例えばチャネル２２８）を介して通信インタフェース２２４に提供され得る。チャネル２２８は、信号を搬送することができ、ワイヤ、ケーブル、光ファイバ、ＲＦリンクおよび／または他の通信チャネルを用いて実装され得る。一実施形態において、信号はプロセッサ２０２に送られるデータパケットを含む。例えば、コンピュータシステム２００は、通信インタフェース２２４および／または通信バックボーン２０６を介して、センサ（例えばセンサ１１４）から信号を受信することができる。処理済みパケットを表わす情報も同様に、通信経路２２８を通ってプロセッサ２０２から信号の形で送ることができる。

一部の態様において、本明細書中に記載のコンピュータ実装方法は、コンピュータシステムの単一のプロセッサ、例えばコンピュータシステム２００のプロセッサ２０２上で実装可能である。他の実施形態において、これらのコンピュータ実装方法は、単一のコンピュータシステム内で１つ以上のプロセッサを用いて、および／またはネットワーク上で通信中の別個のコンピュータシステム内の１つ以上のプロセッサ上で実装され得る。

図２に関連した一部の実施形態において、「記憶デバイス」および「記憶媒体」なる用語は、非限定的に主メモリ２０８、２次メモリ２１０、ハードディスクドライブ２１２内に設置されたハードディスク、およびリムーバブル記憶ユニット２１８を含む特定のデバイスを意味し得る。さらに、「コンピュータ可読媒体」なる用語は、非限定的に、それぞれにコンピュータシステム２００のプロセッサ２０２に対してコンピュータプログラムおよび／または命令セットを提供し得る、ハードディスクドライブ２１２内に設置されたハードディスク、主メモリ２０８と２次メモリ２１０の任意の組合せおよびリムーバブル記憶ユニット２１８を含むデバイスを意味し得る。このようなコンピュータプログラムおよび命令セットは、１つ以上のコンピュータ可読媒体内に記憶可能である。一部の態様において、コンピュータプログラムおよび命令セットは同様に、通信インタフェース２２４を介して受信され１つ以上のコンピュータ可読媒体上に記憶され得る。

開示された実施形態は、車両に関連するセンサベースのデータ取得プロセスを動的に制御するためのシステムおよび方法を含む。これらの実施形態は、車両センサ１１４から適応制御デバイス１１２において受信された信号およびそのそれぞれのサンプリングレートを、制御変数に対する変更に基づいて動的に制御することができる。制御変数のこれらの変更は、外部システム（例えば制御システム１３２、外部システム１４２など）から受信される信号および情報によって駆動され得る。開示された実施形態は同様に、制御変数に基づいて動的に調整される帯域幅フィルタを用いて、受信した信号をフィルタリングすることもできる。さらに、開示された実施形態は、一部の事象の発生または不発生を検出するために事象検出を利用することができる。これらの事象検出プロセスは、制御変数の変更を考慮するように動的に調整され得る。開示された実施形態はさらに、検出された事象を検証するために制御変数を使用するステップを含み得る。開示された実施形態は、各プロセス内で生成された情報を通信、伝送および受信して、絶えず制御変数を更新し、これにより現在のデータに基づいて各ルーティンを動的に調整できるようにするさまざまな遠隔計算デバイスを含むことができる。このようにして、開示された実施形態は、常に推移する動作制御変数セットに起因して、開示されたシステムの各々における計算効率および精度を改善することができる。これらの動的調整により、開示された実施形態は、情報の変更、環境因子および他の供給源からの情報に対して迅速かつ連続して反応することができるようになっている。

図３は、開示された実施形態と一貫して動的に調整される車両データを収集し処理するための例示的プロセス３００のフローチャートを描写している。プロセス３００に関連して説明された実施形態は、適応制御デバイス１１２、制御システム１３２、それらの何らかの組合せなどの環境１００の構成要素のうちの１つ以上についてハードウェアおよび／またはソフトウェアを介して実装され得る。一態様において、例えばプロセス３００のステップは、以下で説明する適応制御デバイス１１２上で行なわれ得る。他の態様では、プロセス３００の実施形態は、任意の数の計算システム間で分割されてよい。その上、プロセス３００の一部の態様を、開示された実施形態と一貫性ある形で、再順序付け、再配置、反復、削除、補足、修正するかまたは追加プロセスに組込むことが可能である。

いくつかの実施形態において、プロセス３００は、制御システム１３２などの外部計算システムから適応制御デバイス１１２において境界条件セットを受信するステップ（ステップ３０２）を含む。一部の態様において、境界条件は、車両１１０の外部の条件、情勢、状態、変数または状況を反映し得る。この情報は、局所的に（例えば適応制御デバイス１１２上）および／または遠隔デバイス（例えば制御システム１３２）上に記憶または生成されてよい。さらに、このデータは、外部システム１４２などの他の外部システムから取得した情報、ならびに適応制御デバイス１１２から受信または処理した情報（例えば受信信号、検出事象など）に基づくものであり得る。境界条件は、現在の情報、期待（例えば予測）された情報、および／または履歴情報に基づいていてよい。

一実施例では、例えば、境界条件セットは、車両が現在走行しているか、これから走行するか（例えばナビゲーションシステムまたは履歴データからの期待されるルートに基づく）、または履歴的に過去に走行したことのある道路についての特性を反映する、道路タイプ、経路および／または車道条件を含むことができる。このような道路特性は、道路の長さ、幅、曲率（例えば道路に沿ったさまざまな点におけるもの）、車線数、タイプまたは分類（例えば高速道路、有料道路、幹線道路、地方道路）、含まれている道路区分または交差点などの道路のあらゆる特性を含み得る。

境界条件セットは同様に、現在の、期待される、または履歴上の環境条件を反映する気象条件も含むことができる。この環境情報は、温度、湿度、降水レベルまたは降水量、気圧、風速または風向、露点、視界、熱指数、雲量（例えば晴、ほぼ曇りなど）など、天候に結び付けられたあらゆるデータを含むことができる。いくつかの実施形態において、気象条件は、適応制御デバイス１１２から（例えば現在のまたは過去の温度、圧力および湿度信号を介して）受信された情報に基づくものであり得る。付加的に、または代替的には、気象条件は、外部システム１４２上で利用可能な情報に基づくものであり得る。

境界条件セットは、現在のまたは期待される車両１１０の場所と結び付けられた現在の、履歴上の、および／または予測される渋滞レベルを含むことができる。この情報は、例えばナビゲーションシステム（例えば適応制御デバイス１１２と通信状態にあるもの、デバイス自体の一部としてのもの、または別個の外部システム１４２としてのものなど）の中に記憶された情報から発生する現在のまたは予測される車両１１０のルートおよび／または履歴的にドライバがお気に入りのルートまたは道路（以下でさらに論述する）に基づくものであってよい。一例として、交通条件は、一定の道路または道路タイプについてのドライバの履歴的選好性を考慮に入れるための期待される迂回路と共に、（例えば搭載されたナビゲーションシステム、ドライバの移動体デバイス１４２上のルーティングアプリケーション、適応制御デバイス１１２内に記憶されたデータなどに基づく）車両１１０の現在のアクティブルートと結び付けられた渋滞レベルを反映することができる。

いくつかの実施形態において、境界条件セットは同様に、車両１１０の一定の距離または近接性範囲（例えば５０フィート（１５メートル）、１００フィート（３０メートル）、５００フィート（１５０メートル）など）内の車両の平均速度を反映する平均速度マップ条件も含むことができる。いくつかの態様において、平均速度マップ条件は、同様に、車両１１０の現在の場所（例えば第２の近接性範囲、道路、道路区分など）に結び付けられた車両の現在の、履歴上の、または予測される平均速度に基づくものであってもよい。

境界条件セットはさらに、事故に巻き込まれる確率が高い（例えば事故の確率が閾値を超える）経路、ルート、道路区分、交差点、地点、場所などを反映するブラックポイント条件を含むことができる。いくつかの態様において、ブラックポイント条件は、本明細書中に記載されているものなどの車両１１０の現在の、履歴上のまたは期待される場所またはルートに基づくものであってよい。ブラックポイント条件は、同様に、環境１００内のシステム（例えば適応制御デバイス１１２、外部システム１４２例えば高速道路パトロールシステムなど）上に記憶された事故情報も反映することができる。事故情報は、その場所に結び付けられた履歴的事故率、その場所に結び付けられた渋滞レベル（履歴上のもの、現在のもの、期待されるものなど）および／またはその近くの渋滞レベル、および開示された実施形態と一貫性のある他の情報などのデータを含むことができる。いくつかの実施形態において、ブラックポイント条件は、同様に、他の場所および経路に結び付けられた事故情報を包含することもできる。例えば、ブラックポイント条件は、類似の場所（例えば道路タイプなどから）、近傍の場所、特定のルートに沿った場所に比べた１つの場所の事故率、渋滞レベルなど（および他のそのようなパラメータ）の一関数の形をとり得る。１つの例示的実施例においては、例えば、ブラックポイント条件は、類似の場所の事故率についての地方または国の平均に比べて高い事故率を有する道路区分または他の場所を反映することができる。

境界条件セットは、数人のまたは全ドライバにわたる平均的または集約的ドライバ挙動（例えば加速、位置、制動、コーナリングおよび／または速度プロファイル）を反映する標準的なドライバ条件を含むことができる。いくつかの実施形態において、標準的ドライバ条件は、ドライバに結び付けられた挙動情報全般（例えば全気象条件、道路タイプなどにわたるもの）を含むことができる。他の実施形態においては、標準的ドライバ条件は、例えば特定の道路、道路タイプ、道路区分、カーブまたは交差点、時刻、気象条件、車両メーカー／モデル／タイプ、ドライバの年令群などの特定の次元に制約され得る。いくつかの態様において、ドライバセットは、適応制御デバイス１１２に結び付けられたものに限定され得る。

同様にして、境界条件セットは、現在車両１１０を運転中のドライバについての平均的または集約的ドライバ挙動を反映する現在のドライバ情報（例えば、ドライバの加速、位置、制動、コーナリングおよび／または速度情報）を含み得る。この情報は、ドライバの挙動を全般的に（例えば全ての次元を横断して）または一定の次元内で（例えば上述のような特定の道路、道路区分、カーブ、時刻、気象条件などに沿ったもの）を具体化し得る。現在のドライバ条件は、例えば、適応制御デバイス１１２から受信された情報および／または車両１１０の現在のドライバを識別する（例えば適応制御デバイスに提供された）ドライバ認証情報に基づくものであり得る。

いくつかの態様において、境界条件セットは同様に、ドライバに結び付けられた電子デバイス（例えば外部システム１４２）と結び付けられたまたはこのデバイスから受信された情報を反映するドライバデバイス条件をも含むことができる。この情報は、現在の、期待されるまたは履歴上のバイオリズムデータ（例えば睡眠情報、心拍数、血圧、歩数など）および／またはデバイス使用データ（例えば通話記録、メッセージングまたはＥメール、カレンダ、計画されるナビゲーションルート、視聴された音楽、アクセスしたウェブサイト、ソフトウェアアプリケーションデータなど）を含み得る。

境界条件セットは同様に、車両１１０のドライバが典型的に気に入っているルート、道路タイプ、道路および／または道路区分と結び付けられた情報を反映する通常のルート条件をも含み得る。このような情報は、例えば、適応制御デバイス１１２により追跡される履歴上のルーティングおよび運転情報、車両１１０またはドライバに結び付けられたナビゲーションシステム上（例えば携帯電話などの外部システム１４２上）に記憶された類似の情報などに基づくものであり得る。一実施例においては、例えば、通常のルート条件は、ドライバが典型的に高速道路を回避すること、特定の高速道路の特定の区分については回避すること、１つの道路またはルートを別の道路またはルートよりも好むこと、などを反映することができる。

境界条件セットは同様に、車両１１０のドライバと結び付けられた１つ以上のソーシャルネットワークから得られた情報を反映するソーシャルネットワーク条件をも含み得る。このソーシャルネットワーク情報は、投稿の時間および場所、このような投稿のコンテンツ（例えば、興味、情熱、未来または過去の事象などの関連情報を抽出する語彙的または意味的プロセスによって解析されるもの）；標示された興味、「好み」またはお気に入り（例えば音楽、映画、ホビー、スポーツ、人、政治など）；友達、フォロワなどについての上述の情報のいずれか；生物学的または人口学的情報（例えば誕生日、学位、学位を得た機関、住所、雇用主または雇用タイプ、宗教、交友状況など）；共有情報（例えば共有ニュース記事）；および／または当業者にとって公知のいずれかのソーシャルネットワークから抽出可能な他の情報、などのデータを含むことができる。このような情報を取得する計算システム（例えば制御システム１３２）は、ソーシャルネットワーク（例えば外部システム１４２のような）により記憶され、ホスティングされ管理される情報に基づいてネットワーク（例えば通信ネットワーク１２０）上でそれを行なうことができる。

いくつかの態様において、境界条件セットは、同様に、車両１１０と結び付けられた１つ以上の保険補償請求に関連する情報を反映する補償請求履歴を含むこともできる。この補償請求情報は、補償請求の数、補償請求の頻度、補償請求に関連する金額（例えば各々の個別の補償請求金額、平均、合計、中央値など）、補償請求の内容、および他のこのような情報などのデータを含むことができる。

一部の実施形態において、プロセス３００は、車両１１０またはそのドライバに結び付けられた危険指数セットを受信するステップを含み得る（ステップ３０２）。いくつかの態様において、危険指数は、特定の時点においてドライバまたは車両１１０と結び付けられた危険に対する曝露の測度または程度を反映することができる。危険指数は、履歴上の、現在のおよび／または予測される情報を包含することができ、過去、現在または未来の期間（例えば未来におけるドライバの予測される危険への曝露）と結び付けられてよい。危険指数は、例えば、制御システム１３２により受信され生成された１つ以上の境界条件および／または適応制御デバイス１１２から受信された情報（例えば図３〜８に関連して説明された任意の信号または他の情報）に基づくものであり得る。いくつかの態様において、危険指数は、そのドライバの運転挙動（例えば適応制御デバイス１１２によって受信される速度、加速、コーナリング、制動および／または位置信号に基づく）、注意（例えば、ドライバがテキストメッセージを送信中であるか否かなどの、ドライバのデバイス条件、ソーシャルネットワーク条件、平均速度マップ条件に基づく）および／または環境（例えば、温度、視界、降水量、水分レベルなどの適応制御デバイス１１２を介して受信された気象条件または関連する信号に基づく）に基づくドライバの危険曝露を反映し得る。危険指数は、図８に関連して説明されているものなどの、開示された実施形態と一貫性のある任意のプロセスを用いて生成され更新され得る。

いくつかの態様において、プロセス３００は、開示された実施形態のさまざまな態様を管理する制御変数セット内の１つ以上の制御変数を生成するステップ、更新するステップ、修正するステップ、追加するステップ、変更するステップおよび／または削除するステップを含むことができる（ステップ３０４）。一部の態様において、制御変数セットは、適応制御デバイス１１２および／または制御システム１３２がどのようにデータを収集し、取扱い、処理するかに決定的な影響を及ぼすことができる。例えば、制御変数セットは、図３〜８に関連して説明されたルーティンの一定のパラメータ、入力および閾値、例えば車両センサ１１４からサンプリングされた特定の信号、適応制御デバイス１１２が選択された信号をサンプリングする速度および／またはなかでも帯域幅フィルタリング、事象検出およびポスト処理に結び付けられたプロセス内のさまざまなパラメータ、入力および閾値、を定義づけすることができる。したがって、いくつかの態様において、制御変数は、入力および収集された他の情報（例えばサンプリングされた信号、検索された外部情報など）、ならびに事象が発生したか否かを決定するために（例えばフィルタ、重みおよび閾値を変更することによって）この情報を用いるプロセス、を定義づけすることができる。これらのプロセスは、以下でさらに詳述される。動作制御変数セット（例えば任意の所与の時点においてアクティブな制御変数）は、境界条件セット、危険指数セットおよび／または本明細書に記載の任意の情報に基づくものであり得る。一例として、制御変数セットは、一部には、車両センサ１１４から適応制御デバイス１１２内で受信された信号、特定の事象の検出、特定のフィルタの適用、現在の気象条件、ソーシャルメディアについての情報、ドライバがとると予測される期待ルート、道路区分の曲率などに基づくものであり得る。制御変数セットは、適応制御デバイス１１２および／または制御システム１３２のメモリなどの任意の好適な計算デバイス内のメモリの中に記憶され得る。

制御変数は、いくつかの態様において適応制御デバイス１１２がどのようにデータを収集し処理するかに決定的な影響を及ぼし得ることから、動作制御変数セットに対する変更（例えば新規変数の作成、既存の変数の削除または修正など）は、適応制御デバイス１１２が情報を処理する方法に対する変更を結果としてひき起こし得る。例えば、動作制御変数セットに対する変更は、適応制御デバイス１１２でサンプリングされた信号、それらに対応するサンプリングレート、適用された帯域幅フィルタ、事象検出または検証閾値および／または開示された実施形態と一貫性のある他のあらゆる変数パラメータに対する変更をひき起こし得る。適応制御デバイス１１２は、本明細書中に開示されているプロセスを動的に調整するために制御変数セットに対する変更を自動的にかつ連続的に検出することができる。

制御変数セットは、ローカル制御変数セットおよび／または外部制御変数セットを含むことができる。外部制御変数は、適応制御デバイス１１２の外部の情報により生成され、更新されかつ／または影響される制御変数を反映し得る。例えばいくつかの態様において、外部制御変数は、制御システム１３２から受信した境界条件セットおよび／または危険指数セットに基づくものであり得る。一実施形態において、例えば、外部制御変数セットは、履歴上の、現在のまたは期待された気象条件、交通パターン、道路および経路情報、平均ドライバ挙動または、境界条件または危険指数と結び付けられたられた他の任意の情報に基づくものであり得る。付加的にまたは代替的には、外部制御変数セットは、外部システム１４２または制御システム１３２から取得または受信された他のタイプの情報に基づくものであり得る。一態様において、例えば、適応制御デバイス１１２は、制御システム１３２から、境界条件または危険指数に対する何らかの対応する変更を伴って、または伴わずに、外部制御変数の追加、修正、削除などを行なうための命令を受信することができる。外部制御変数は、（例えば制御システム１３２から受信した情報に応答して）適応制御デバイス１１２上で局所的に生成されるかまたは外部システム（例えば制御システム１３２）上で生成されて適応制御デバイスに伝送されてよい。

ローカル制御変数は、適応制御デバイス１１２にとって局所情報により生成、更新および／または影響される制御変数を反映し得る。いくつかの態様において、ローカル制御変数は、適応制御デバイス１１２上で生成され更新されてよく、図３〜７に関連して説明された実施形態と一貫性のあるあらゆる情報に基づいていてよい。例えば、適応制御デバイス１１２は、車両センサ１１４から受信した信号セット（例えば信号セット内でエンコードされた情報、サンプリングされた信号セットなど）に基づいて、ローカル制御変数セットを生成または更新することができる。１つの例示において、適応制御デバイス１１２は、温度センサからの現在の温度信号に基づいてローカル制御変数を生成または更新することができる。別の実施例では、適応制御デバイス１１２は、（例えば履歴上の加速、位置、制動、コーナリングおよび／または速度信号に基づいて）適応制御デバイスにより監視される通りのドライバの履歴上の運転挙動に基づいてローカル制御変数セットを更新することができる。ローカル制御変数セットは同様に、適応制御デバイス１１２上で行なわれるプロセスから作成される制御変数を含んでいてもよい。例えば、ローカル制御変数セットは、図５〜７を参照して説明されるように、適用された帯域幅フィルタ、事象検出解析、および／または後処理から生成される制御変数を含むことができる。一部の実施形態において、ローカルおよび外部制御変数セットは、相互排他的ではない。例えば、制御変数セットは、適応制御デバイス１１２において受信した信号ならびに制御システム１３２から受信した境界条件によって測定されるドライバの履歴上の運転挙動に基づいて更新され得る。

いくつかの実施形態において、プロセス３００は、車両センサセット１１４と結び付けられた信号セットを適応制御デバイス１１２において受信するステップ（ステップ３０６）を含むことができる。これらの信号は、センサ１１４で測定された（またはセンサ１１４から導出された）特性と結び付けられた情報、例えば速度、加速、制動、コーナリング、温度、空気圧、位置、ヨー、ピッチ、ロールおよび／または、開示された実施形態と一貫性のあるセンサ（例えば、エンジンまたはタイヤ圧センサなどのＣＡＮバスに接続された任意の車両構成要素）に結び付けられた任意の他の情報を中継することができる。いくつかの実施形態において、受信されサンプリングされた信号セットは、適応制御デバイス１１２上に記憶された制御変数セットに基づくものであり得る。例えば、制御変数セットは、図５〜７を参照してさらに説明されるように、帯域幅フィルタ解析、事象検出解析、および／または事象検証解析に必要とされる信号に基づいてサンプリングすべき信号セットを定義することができる。一例として、制御変数は、適応制御デバイス１１２に対し、コーナリング事象の発生を決定または検証する目的で、コーナリング、ロー、ピッチおよび／またはロールに結び付けられた信号をサンプリングするように命令することができる。適応制御デバイス１１２は、記憶されたまたは受信した制御変数のセットに基づいてサンプリングすべき信号セットを決定することができ、この決定と一貫性のある信号セット内の識別された信号をサンプリングすることができる。

いくつかの態様において、適応制御デバイス１１２は、動作制御変数セット内の変更を検出した時点で、サンプリングされた信号のセットを修正または調整することができる（ステップ３０４）。動作制御変数セットに対する変更は、適応制御デバイス１１２を用いてサンプリングされた信号のタイプ、数および／またはアイデンティティを調整することができる。制御変数セットは経時的に絶えずまたは周期的に変化し得ることから、この配置により、適応制御デバイス１１２は、センサ１１４からサンプリングされた信号セットを動的に調整することができる。適応制御デバイス１１２は、１つ以上のプロセッサにより実行されるソフトウェアおよび／またはハードウェアを介してサンプリングされた信号セットを調整することができる。例えば、適応制御デバイス１１２は、ハードウェアを介して、先にサンプリングされた信号（例えば第１の信号セット内の信号）をオフ切換えしかつ／または先にサンプリングされていない信号（例えば第１の信号セットの中に無い信号）をオン切換えし、こうして第２の異なる信号セットをサンプリングすることによって、サンプリングされた信号の第１のセットを調整することができる。このようなハードウェアは、例えば、適応制御デバイス１１２の埋込み型回路内のスイッチの形をとってよい。別の実施例では、適応制御デバイス１１２は、例えば、選択された信号の値をゼロに削減するかまたはこのようなゼロ条件を別の信号から除去することにより、ソフトウェアを介してこれらの信号を無効化または有効化することができる。

適応制御デバイス１１２は、それぞれのサンプリングレートで信号セット内の各信号をサンプリングすることができる（ステップ３０６）。これらのサンプリングレートは、受信信号内で変動し得、制御変数セット内で定義され得る。例えば、適応制御デバイス１１２は、第１のレート（例えば６ｋＨｚ）で第１の信号（例えば加速度、角速度）をサンプリングすることができ、第２のレート（例えば１Ｈｚ）の第２の信号（例えば外部温度）をサンプリングすることができる。サンプリングレートは、一部には、受信した信号のタイプに基づくものであってよい。以上の実施例において、例えば、適応制御デバイス１１２は、温度信号よりもさらに頻繁に加速度信号をサンプリングし得る。適応制御デバイス１１２は、制御変数セットに基づいて信号セット内の各信号についてそれぞれのサンプリングレートを決定することができる。

いくつかの実施形態において、１つ以上の動作制御変数セットに対する検出された変更は、サンプリングレートセット内の１つ以上のサンプリングレートを調整することができる（ステップ３０４）。適応制御デバイス１１２は、制御変数セットに対する変更に基づいて、特定の信号のためのサンプリングレートをどのように調整するかを決定できる。いくつかの実施形態において、制御変数セット内の変更は、開示された実施形態と一貫性のあるプロセス（例えば図５〜８に関連して説明されたルーティン）にとって、特定の信号または条件が多少の差こそあれ重要になったことを反映し得る。例えば、制御変数セットは、より厳しい気象条件を検出した時点で変化し、こうして気象情報（例えば温度、水分レベル、視界、降水量など）、速度情報などに結び付けられた信号をより平穏でより乾燥した条件下においてよりもさらに頻繁に適応制御デバイス１１２にサンプリングさせてよい。

一部の実施形態において、適応制御デバイス１１５は、信号セット（例えば信号値自体および／またはサンプリングされた信号のタイプ）、サンプリングレートセットおよび／またはサンプリングされたセンサのセット（例えば受信信号と結び付けられたセンサ）に関連する他の情報を、さらなる処理のために別の計算システムに伝送する。この処理は、制御システム１３２内の図８に関連して説明されたものなどのプロセスを含むことができる。例えば、制御システム１３２は、適応制御デバイス１１２から出力された信号セットおよびそれらのサンプリングレートを受信し、受信した情報に応答して１つ以上の境界条件および／または危険指数を調整し、適応制御デバイスに対して更新済みの境界条件セットを提供する（ステップ３０２）ことができ、このことは、適応制御デバイスに動作制御変数セットを調整させることができ（ステップ３０４）、このことが今度は、適応制御デバイスに、なかでもサンプリング済み信号セットおよび／またはそのサンプリングレートを変更させることができる（ステップ３０６）。付加的にまたは代替的に、適応制御デバイス１１２は、サンプリングされた信号セット内でエンコードされた情報および開示された実施形態と一貫性のある他の情報に基づいて、動作制御変数セットを生成または更新することができる。

いくつかの実施形態において、適応制御デバイス１１２は、ノイズまたは他のアーチファクトを削減するために受信信号に対して帯域幅フィルタセットを適用する（ステップ３０８）。信号を帯域幅フィルタに通すステップは、フィルタリングされていない信号に比べて高い信号対ノイズ比（ＳＮＲ）を有するフィルタリング済み信号のセットを作成することができる。帯域幅フィルタを適用するステップは、所望の効果を作り出すため、ハードウェアを介して（例えばスイッチ、コンデンサ、抵抗器および他の回路を介して）および／またはソフトウェア（例えばプロセッサでの実行命令）を介して行なわれてよい。適応制御デバイス１１２は、開示された実施形態と一貫性のある方法で、例えば図５と関連して説明された帯域幅フィルタリングプロセスにおいて、帯域幅フィルタセットを適用することができる。例えば、適応制御デバイス１１２は、メモリ内に記憶された制御変数セットに基づいて、帯域幅フィルタセットをどのように適用するかを決定することができる。適応制御デバイス１１２は、制御変数セットの変更を検出し、それがどのように帯域幅フィルタセットを適用するかを動的に調整することができる（ステップ３０４および３０８）。いくつかの実施形態において、適応制御デバイス１１２は、さらなる処理（例えば図８を参照して説明されているものなど）のために制御システム１３２に対して帯域幅フィルタリングプロセスと結び付けられた情報（例えば図５に関連して説明された実施形態と一貫性のあるデータ）を出力または伝送することができる。一実施例において、制御システム１３２は、帯域幅フィルタリングプロセスに関連する情報を適応制御デバイス１１２から受信し、受信した情報に基づいて境界条件または危険指数を更新し、適応制御デバイスに対して更新済みの境界条件または危険指数を送信することができる（ステップ３０２）。本明細書中で開示されるように、境界条件および／または危険指数に対するこのような変更は、動作制御変数セットに対する変更を引き起こし（ステップ３０４）、このことが今度は、適応制御デバイス１１２がどのように帯域幅フィルタセットを適用するかを動的に調整することができる（ステップ３０８）。さらに、適応制御デバイス１１２はそれ自体、帯域幅フィルタプロセス中に生成された情報に基づいて制御変数セットを更新することができる。

プロセス３００は、信号セット、例えばステップ３０８において生成されたフィルタリング済み信号セット、センサ１１４からのフィルタリングされていない信号のセットなどに対する事象検出解析を行なうステップを含む（ステップ３１０）。適応制御デバイス１１２は、以下でさらに詳細に説明されているように、事象の発生または非発生を決定するために事象検出解析を行なうことができる。一部の態様において、この決定は、事象閾値セットと信号セットを比較するステップおよびこの比較に基づいてブール型応答を生成するステップを含むことができる。適応制御デバイス１１２は、図６に関連して説明された事象検出プロセスなどの、開示された実施形態と一貫性のある任意のプロセスを用いて事象検出を行なうことができる。例えば、適応制御デバイス１１２は、制御変数セットに基づいて、事象フィルタの事象閾値に影響を及ぼすパラメータ（例えば数学的重み、信号と事象因子の組合せなど）を含め、信号セットに対して事象フィルタセットをどのように適用すべきかを決定することができる。さらに適応制御デバイス１１２は、制御変数セットに対する変更を検出し、それに応じて事象検出ルーティンを動的に調整することができる（ステップ３０４および３１０）。適応制御デバイス１１２は、図８に関連して説明された処理または上述の処理などのさらなる処理のために、制御システム１３２に対し事象検出プロセスと結び付けられた情報を出力または伝送することもできる。適応制御デバイス１１２は同様に、動作制御変数セットを更新するために事象検出の結果を処理することもできる。

プロセス３００は、事象の検出または非検出に応答して後処理を行なうステップを含む（ステップ３１２）。一部の態様において、この後処理は、図７を参考にして記述された検証プロセスなどの、検出された事象が発生したかしなかったかを確認する検証プロセスを反映することができる。いくつかの実施形態において、この検証プロセスは、検出済み事象に続く一定期間、選択信号を監視するステップ、および検証閾値セットとこれらの信号を比較するステップを含むことができる。いくつかの態様において、適応制御デバイス１１２は、制御変数セットに基づいてこのような後処理ルーティンの入力およびパラメータ（例えば数学的重み、サンプリングされた信号、検証閾値など）を決定することができる。さらに、適応制御デバイス１１２は制御変数セットの変更を検出し、それ相応に後処理ルーティンを動的に調整することができる（ステップ３０４および３１２）。一部の実施形態において、適応制御デバイス１１２は、図８に関連してまたは以上で説明されたものなどの開示された実施形態と一貫性のあるさらなる処理を行なうべく検証された別の計算システムに対して（例えば１つの事象の検証時点で制御システム１３２に対して）、後処理に結び付けられた情報を伝送することができる。

いくつかの態様において、プロセス３００は、適応制御デバイス１１２から制御システム１３２に対して事象データを出力または伝送するステップを含むことができる（ステップ３１２）。事象データは、信号受信、帯域幅フィルタリング、事象検出および／または後処理ステップと結び付けられた情報を含むことができる。例えば、事象データは、適応制御デバイス１１２が事象を検出したこと、事象を検証したこと、事象を検出しなかったことなどの標示を含み得る。事象データは同様に、これらのステップと結び付けられた情報、例えばサンプリングされた信号セット、サンプリングレートセット、検出および検証ステップで使用される事象または検証閾値、事象が発生したことまたは検証されたこと、または図３〜８と結び付けられた他の任意の情報を含むこともできる。事象データは、情報を搬送するために適切な任意の形態、例えば信号、コンピュータファイル、レコード、電子レポート、Ｅメール、テキストメッセージといった形態をとることができる。

適応制御デバイス１１２は、通信ネットワーク１２０を介して制御システム１３２に事象データを伝送することができる。いくつかの態様において、制御システム１３２は、事象データを受信し、開示された実施形態と一貫性のあるさらなる処理、例えば以上でまたは図８に関連して説明されたプロセスを行なうことができる。例えば、制御システム１３２は、事象データを受信し、境界条件セットを決定または修正し、このような境界条件に関連する情報を収集または生成し、境界条件および関連する情報を適応制御デバイス１１２（ステップ３０２）に提供することができる（ステップ３０２）。これらの更新された境界条件および情報は、適応制御デバイス１１２を支配する１つ以上の制御変数を調製することができ（ステップ３０４）、このことが今度は、本明細書中で説明されている開示された実施形態に対する動的調整（例えばステップ３０６〜３１４に関連するいずれかのルーティン）を引き起こすことができる。

図４は、開示された実施形態と一貫性のある他の構成要素と通信状態にある例示的適応制御デバイス１１２のブロック図４００を描いている。図４は、開示されたプロセスの一部の態様と一貫性のある信号処理およびデータフローの全体的概略図を提供している。いくつかの態様において、図４に関連して説明されている実施形態は、ハードウェア（例えば信号伝送、フィルタリングなどのための回路を含む）および／またはソフトウェア（例えば適応制御デバイス１１２、制御システム１３２などに搭載されたプロセッサにより実行されるもの）を介して実装され得る。

図４に示されているように、適応制御デバイス１１２は、制御論理４２０を用いて車両センサセット１１４から信号セットを受信することができる。一部の態様において、制御論理４２０は、適応制御デバイス１１２内のプロセスに決定的な影響を及ぼす制御変数セット４２２を生成、更新、修正および／または管理するためのハードウェアおよび／またはソフトウェアを反映することができる。制御論理４２０の制御変数４２２は、開示された実施形態と一貫性のある制御変数のあらゆるタイプまたはインスタンスを含むことができる。いくつかの態様において、例えば、制御変数セット４２２は、ローカル制御変数セット４２４および外部制御変数セット４２６を含むことができる。以上で説明したように、かつ図４に描かれているように、ローカル制御変数セット４２４は、一部には、センサ１１４から受信した信号に基づくものであり得る。一部の実施形態において、制御論理４２０は、ローカル制御変数４２４および／または外部制御変数４２６のセットを、図３〜８に関連して開示されているものなどの開示された実施形態と一貫性のある任意の好適なプロセスを用いて生成することができる。適応制御デバイス１１２は、メモリ内に制御変数セット４２２を記憶することができる。

いくつかの態様において、制御論理４２０は、制御変数セット４２２またはそのサブセットに基づいて、制御信号４４２を生成し動的取得論理４１０にそれを送ることができる。動的取得論理４１０は、制御論理４２０から受信した制御信号４４２に基づいて、センサ１１４からの信号セットを動的に取得、サンプリング、およびフィルタリングするためのハードウェアおよび／またはソフトウェアを反映することができる。一部の態様において、制御信号４４２は、特定の信号セットを各々それぞれのサンプリングレートでサンプリングするための命令を反映し得る。動的取得論理４１０は、制御信号４４２にしたがって（例えば命令された信号を適切なレートでサンプリングことにより）センサから選択された信号セットをサンプリングすることができる。例えば、動的取得論理４１０は、制御信号４４２の命令中に含まれていないあらゆる信号を、スイッチ４１２を介してオフ切換えすることができる。同様にして、動的取得論理４１０は、制御信号４４２内で指定された信号を、スイッチ４１２を用いてオン切換えして、これらの信号がサンプリングされた信号セット内に含まれるようにすることができる。動的取得論理４１０は同様に、以上で説明されるように、適応制御デバイス１１２上で内部プロセッサにより実行されるソフトウェアプロセスを介して、適切な信号をオフおよびオンに切換えることもできる。いくつかの実施形態において、動的取得論理４１０は同様に類似の要領で（例えば同じまたは異なる制御変数セット４２２に基づいて）センサ１１４から制御論理４２０に渡された信号をオンおよびオフに切換えることもできるが、このような操作は要求されない。付加的にまたは代替的に、動的取得論理４１０は、図３を参照して説明されているものなどの、本明細書中に記載の信号受信およびサンプリングプロセスの態様を実施することができる。

いくつかの実施形態において、動的取得論理４１０は、帯域幅フィルタセット４１４を通して、サンプリングされた信号の１つ以上を送ることができる。以上でおよび以下で図５を参照して説明されるように、帯域幅フィルタセット４１４は、サンプリングされた信号内のノイズおよび他のアーチファクトを削減することができる。いくつかの実施形態において、動的取得論理４１０は、帯域幅フィルタセット４１４内にサンプリングされた信号全てを通すことができる。他の実施形態において、動的取得論理４１０は、制御論理４２０からの制御信号４４２（例えば上述の同じまたは異なる制御信号）内に格納された命令に基づいて、サンプリングされた信号のサブセットのみを帯域幅フィルタセット４１４に付すことができる。制御信号４４２は、開示された実施形態と一貫性のある他の情報および命令を含むことができる。

一部の態様において、動的取得論理４１０は、制御論理４２０に対し応答信号４４４を提供する。応答信号４４４は、取得論理４１０により生成または処理された任意の情報を含むことができる。例えば、応答信号４４４は、サンプリングされた信号セット（例えば信号自体、サンプリングされたセンサ、サンプリングレートなど）に結び付けられた情報、無効化または有効化された信号および／または帯域幅フィルタに結び付けられた任意の情報（例えば図５に関連して開示されているようなもの）を含み得る。いくつかの態様において、制御論理４２０は、応答信号４４４を受信し、相応して制御変数セット４２２を更新することができる。例えば、制御論理４２０は、応答信号４４４内で提供される情報に基づいて（例えばローカル制御変数セット４２４を変更することによって）１つ以上の制御変数４２２を修正、追加および／または削除する決定を下すことができる。制御変数４２２のこの変更は、開示された実施形態と一貫性のある適応制御デバイス１１２およびそのプロセスに対する追加の変更および動的調整をひき起こし得る。一例として、制御論理４２０は、（例えば境界条件情報、フィルタリング済み信号データなどに基づいて）車両１１０のドライバが標準的範囲内でコーナリングしていることを標示する、応答信号４４４内の動的取得論理４１０からの帯域幅フィルタリングされたコーナリング信号を受信することができる。次に、制御論理４２０は、制御変数４２２を更新して、この更新が適応制御デバイス１１２内で検出された場合に動的取得論理４１０がより低いサンプリングレートでサンプリングするかまたは全くサンプリングしない（例えばコーナリング信号はオフ切換えされる）ようにすることなどができる。

図４に描かれているように、適応制御デバイス１１２は、フィルタリングされたまたはされていない動的取得論理４１０由来のサンプリングされた信号を適応事象論理４３０内に通す。いくつかの実施形態において、適応事象論理４３０は、受信信号セットに基づいて事象の発生または非発生を決定するための事象検出プロセスを反映する。適応事象論理４３０は、図６を参照して説明されているものなどの、開示された実施形態と一貫性のあるハードウェアおよび／またはソフトウェアの形をとることができる。

いくつかの態様において、適応事象論理４３０は、事象フィルタセット４３２内に信号セットを通すことができる。一部の実施形態においては、事象フィルタ４３２が、特定の信号セットのための事象閾値を生成しこれらの信号を事象閾値に比較してブール型の応答を生成するための命令セットを反映することができる。これらの実施形態において、事象閾値は、いつ事象またはサブ事象（例えば、事象の発生を決定するために必要であるものの充分ではないいくつかの補助的決定）が発生したとみなされるかを定義する１つ以上の信号の臨界値または測度を表わし得る。特定の入力信号セット（例えば速度、加速および／またはコーナリング）を所与として事象閾値をどのように生成し次に信号セットを生成された事象閾値と比較してブール応答を生成するかを、事象フィルタ４３２が適応事象論理４３０に命令することができる。一例として、事象フィルタ４３２は、速度信号などの信号が事象フィルタを用いて確立された事象閾値を超えた場合に、トゥルータイプのブール応答を出力することができる。事象フィルタ４３２は単一の信号を事象閾値に比較するかまたは、複数の信号の組合せを事象閾値に比較することができる。これらの実施形態については、図６を参照しながらさらに詳述される。いくつかの態様において、事象フィルタ４３２、その定義された事象閾値、その処理された信号セットなどは、適応制御デバイス１１２内に記憶された制御変数セットによって駆動され得る。

適応事象論理４３０は、各事象フィルタ４３２についての信号セットおよび／または結果を組合せ論理４３４と組合せることができる。組合せ論理４３４は、事象フィルタ４３２からの１つ以上の信号および／または出力の論理的または数学的組合せという観点から見た１つの事象の表現（例えば事象表現）を反映することができる。すなわち、事象表現は、事象フィルタ４３２からの信号および／または出力の数学的または論理的組合せに基づいて事象が発生するか否かを適応制御デバイス１１２（または制御システム１３２）がどのように決定するかを識別することができる。組合せ論理４３４は、図６を参照して説明されたものなどの開示された実施形態と一貫性のある方法で信号セットまたは事象フィルタ結果セットに対し動作することができる。

図４に示されているように、例えば、組合せ論理４３４は、（例えば事象表現に基づいて）論理式の形で事象フィルタセット４３２の結果を組合わせて、その事象が発生したか否かのブール型標示を生成することができる。論理式は、論理項での事象表現を反映するＡＮＤ、ＮＯＴ、ＸＯＲおよび／またはＯＲ演算子の任意の置換を利用することができる。一例としては、３つの事象フィルタ４３２からの３つのサブ事象結果ＳＲ、ＳＲ₂およびＳＲ₃を所与として、組合せ論理４３４は、（ＳＲ、ＡＮＤ ＳＲ₂）ＯＲ（ＮＯＴ ＳＲ₃）が真である場合に事象Ｅが発生したと定義することができる。すなわち事象表現は、以下のようになり得る：

図４に描かれていない別の実施形態において、組合せ論理４３４は、信号を事象フィルタ４３２に通す前に、数学項内の事象（またはサブ事象）の事象表現を反映する１つ以上の数式の形にフィルタセットを組合せることができる。この組合せ論理４３４の結果は、次に事象フィルタ４３２を通って、Ｅが発生したか否かを決定することができる。例えば、信号セットｘを所与として、組合せ論理４３４は、ｘという或る関数としてＥの事象表現を生成または反映することができ、この関数は次に事象フィルタ４３２により定義される事象閾値Ｔに比較され、こうして、Ｅは、

である場合に発生するとみなされることになる。さらに他の実施形態において、適応事象論理４３０は、事象表現のさらに一層複雑な式において、このような組合せ論理４３４および事象フィルタ４３２をいくつか利用することができる。これらの実施形態は、以下で図６に関連してさらに詳細に説明される。

図４に示されるように、事象フィルタ４３２のパラメータおよび組合せ論理４３４は、制御論理４２０内の制御変数セット４２２に基づいていてよい。いくつかの態様において、例えば、制御論理４２０は、制御信号４４６を介して、事象フィルタのパラメータ（例えば、事象フィルタ内でサンプリングされている信号セットである定義された信号セットを所与として各事象フィルタがどのようにして事象閾値を生成するか、など）の適応事象論理４３０、組合せ論理４３４（例えば、数学項または論理項での事象の表現）およびそれらがどのように相互作用するか（例えば事象フィルタおよび組合せ論理についての順序および入力）を命令することができる。これらの態様において、制御信号はこうして、信号入力セットを所与として事象が発生したか否かに対するブール応答を生成するための適応事象論理に対する命令を反映することができる。一部の態様において、適応事象論理４３０は次に、制御信号４４６と一貫性のある事象フィルタセット４３２および／または組合せ論理４３４を利用することができる。

いくつかの態様において、適応事象論理４３０は、応答信号４４８を制御論理４２０に伝送することができる。応答信号４４８は、適応事象論理４３０により生成または処理された任意の情報を含むことができる。例えば、応答信号４４８は、事象が発生したか否か、サブ事象が発生したか否かと結び付けられる情報、事象閾値を計算するために使用される情報、または本明細書中に記載の事象検出プロセスと一貫性のある任意の他の情報を含み得る。一部の実施形態において、制御論理４２０が、応答信号４４８を受信し、相応して動作制御変数セット４２２を更新することができる。例えば、制御論理４２０は、応答信号４４８内で提供された情報（例えば事象が発生したか否か）に基づいて（例えばローカル制御変数セット４２４を変更する）１つ以上の制御変数４２２を修正、追加および／または削除することを決定することができる。制御変数４２２のこの変更は、開示された実施形態と一貫性のある適応制御デバイス１１２およびそのプロセスに対する追加の動的調整をひき起こし得る。一例としては、制御論理４２０は、或る事象（例えば高速走行事象または衝突事象）が発生したことを標示する応答信号４４６を適応事象論理４３０から受信し得る。このとき、制御論理は、制御変数４２２を更新して、この変更が適応制御デバイス１１２内で検出された場合に、動的取得論理４１０が特定のレートで特定の信号（例えば速度）をサンプリングし、適応事象論理４３０内で事象閾値が低減される（例えば、高い危険レベルを考慮するため）ようにすることなどができる。

以上のプロセスのいずれのステップにおいても、適応制御デバイス１１２は、開示された実施形態と一貫性のある追加の処理のために、制御システム１３２（または外部システム１４２）に対して、生成されたデータまたは付随する情報を伝送することができる。例えば、図４に描かれているように、適応制御デバイス１１２は、適応事象論理４３０の事象検出プロセスの結果を制御システム１３２に伝送することができる。いくつかの実施形態において、制御システム１３２は、（例えば図８に関連して説明されているように）本明細書に開示された追加のプロセスを行なうために、伝送された情報を受信することができる。例えば、制御システム１３２は、適応制御デバイス１１２から受信した情報に基づいて、１つ以上の境界条件を修正、追加および／または削除するか、１つ以上の危険指数を更新するかまたは外部システム１４２から追加情報を取得することができる。制御システム１３２は、これらの更新された境界条件、危険指数および／または追加の情報を適応制御デバイス１１２に提供して、それに対するさらなる処理を行なうことができる。一実施例において、適応制御デバイス１１２は、（例えば、新しい境界条件情報および／または危険指数に基づいて外部制御変数セット４２６を更新することによって）１つ以上の制御変数４２２を更新するために受信したデータを使用することができる。別の実施例において、適応制御デバイス１１２は、１つ以上の事象閾値を生成するために、制御システム１３２から受信した情報を使用ことができる。

図５は、開示された実施形態と一貫性のある例示的帯域幅フィルタプロセス５００についてのフローチャートを描いている。プロセス５００に関連して開示された態様は、適応制御デバイス１１２および制御システム１３２などの、１つ以上の環境計算システム１００上で、ハードウェアおよび／またはソフトウェアを介して実装可能である。プロセス５００の一部の態様は、開示された実施形態と一貫性のある方法で、再順序づけ、再配置、反復、削除、補足、修正されるかまたは追加のプロセスに組込まれてよい。例えば、プロセス５００と関連して説明された実施形態は、図３のステップ３０８と関連して説明されたものまたは図４の動的取得論理４１０内のものといった帯域幅フィルタセットを適用するために、適応制御デバイス１１２内で実装され得る。

いくつかの態様において、プロセス５００は、車両センサセット１１４と結び付けられた信号セットを受信する（ステップ５０２）。受信信号は、任意の形をとることができ、開示された実施形態と一貫性のある任意のセンサ１１４の出力または導出された信号を反映することができる。一例として、プロセス５００は、制動、コーナリング、位置および縦加速度信号を含む４つの信号のセットを受信することができる。このようにして任意の数の信号が受信され得る。

プロセス５００は、受信した（ノイズ含有）信号の１つ以上についてのノイズ解析を行なうことができる（ステップ５０４）。いくつかの態様において、プロセス５００は、全ての受信信号についてのノイズ解析を行なうことができる。他の態様において、プロセス５００は、信号タイプ（例えば信号のパラメータが測度である）および／または適応制御デバイス１１２上に記憶された制御変数セット４２２に基づいて受信信号（例えばノイズ含有信号）についてのノイズ解析を行なうべきか否かを決定することができる。いくつかの実施形態において、プロセス５００は、１秒または５秒などの幾分かの時間増分にわたり平均された信号レベルに対するノイズ解析を行なうことができる。

一部の実施形態において、ノイズ解析は、対象のノイズ信号に対してフーリエ解析を行なうステップを含むことができる。このようなフーリエ解析は、例えば、周波数ドメイン内の信号を表現するため（例えば信号のスペクトル密度を生成するため）に受信信号のフーリエ変換を生成するステップを含むことができる。次にプロセス５００は、閾値パワーレベルと周波数ドメイン内の変換された信号を比較するステップ、および信号のスペクトルパワー（例えば周波数ドメイン内のそのパワー）が閾値パワーレベルを超えている１つ以上のノイズ周波数範囲を決定するステップを含むことができる。これらの実施形態において、ノイズ周波数範囲は、受信信号が実質的なノイズアーチファクトを示す周波数帯域を反映し得る。例えば、プロセス５００は、５秒にわたる加速度信号を平均し、それを周波数ドメインへと変換して、その平均されたスペクトルパワーが５００〜１０００Ｈｚと２０００〜３０００Ｈｚの周波数の間の閾値パワーレベルを超えることを決定することができる。これら２つの範囲は、信号のノイズ周波数範囲（例えば信号が強いノイズレベルを示す周波数）を反映することができる。閾値パワーレベルは、予め定義され得、信号タイプに依存し、かつ／または開示された実施形態と一貫性のある制御変数セットに基づくものであり得る。一実施形態において、例えば、適応制御デバイス１１２は、制御論理４２０により管理される制御変数セット４２２に基づいて各信号についての閾値パワーレベルを決定することができる。

いくつかの態様において、プロセス５００のノイズ解析はさらに、１つ以上のノイズ周波数範囲の最小周波数を決定するステップを含むことができる。一部の実施形態において、この最小周波数は、スペクトルパワーが閾値パワーレベルを超える最低周波数値を反映し得る。上述の実施例において、例えば、適応制御デバイス１１２は最小周波数を５００Ｈｚであるものと決定することができる。付加的にまたは代替的には、プロセス５００は、１つ以上のノイズ周波数範囲内の各々のノイズ周波数範囲について最小周波数を計算するステップを含むことができる。ここで再び上述の実施例に戻ると、プロセス５００は、それぞれ５００Ｈｚおよび２０００Ｈｚの最小周波数と結び付けられるものとしてノイズ周波数を決定することができる。

プロセス５００は、１つ以上の周波数範囲のうちの１つ以上の最小周波数が閾値周波数を超えるか否かを決定するステップを含むことができる。いくつかの実施形態において、閾値周波数は、適応制御デバイス１１２が低域通過フィルタを適用できる最小カットオフ周波数を反映することができる。例えば、適応制御デバイス１１２は、変動する周波数カットオフを伴う信号セットの各々の信号に接続された低域通過フィルタセットを含むことができる。一例として、適応制御デバイス１１２は、２００Ｈｚ、４００Ｈｚ、１０００Ｈｚおよび３０００Ｈｚより上の信号をフィルタリングするための４つの低域通過フィルタのセットを含むことができる。この実施例において、プロセス５００は、閾値周波数を２００Ｈｚであるものと決定し得るが、これは、この値が適応制御デバイス１１２の利用可能な低域通過フィルタ内の最小カットオフ周波数を反映しているからである。いくつかの態様において、低域通過フィルタは、１２８タップを伴うＦＩＲフィルタなどの、開示された実施形態と一貫性のあるプロセスを行なうための任意の好適な低域通過フィルタを含むことができる。

いくつかの態様において、プロセス５００は、一定の条件下で低域通過フィルタを選択し適用するステップを含む（ステップ５０６）。例えば、プロセス５００は、ノイズ周波数範囲の最小周波数が、決定された閾値周波数を超える場合に、低域通過フィルタを適用することができる。すなわち、プロセス５００は、適応制御デバイス１１２がそのノイズ周波数範囲内で信号をフィルタリングできる低域通過フィルタを含む場合、ノイズ信号に対して低域通過フィルタを適用することができる。いくつかの実施形態において、低域通過フィルタを選択するステップは、ノイズ周波数範囲の最小周波数に近いもののこれを超えないカットオフ周波数を伴う適応制御デバイス１１２の低域通過フィルタセット内の１つの低域通過フィルタを識別するステップを含むことができる。例えば、ノイズ周波数範囲が５００Ｈｚ〜１０００Ｈｚであり、適応制御デバイス１１２が２００Ｈｚ、４００Ｈｚ、１０００Ｈｚおよび３０００Ｈｚのカットオフ周波数を伴う低域通過フィルタを含む場合、プロセス５００は、４００Ｈｚフィルタを選択されたフィルタとして識別し得る。いくつかの態様において、プロセス５００は、次に、フィルタリングされた信号を作成するために、選択されたフィルタを適用する（例えば選択された低域通過フィルタの中にノイズ信号を通す）ことができる。一部の実施形態において、プロセス５００は、ノイズ周波数範囲の最小周波数が低域通過フィルタセット内の最低カットオフ周波数（例えば閾値周波数）より低くなった場合に、いずれの低域通過フィルタも適用しない可能性がある。プロセス５００は、全てのサンプリングされたまたはノイズ含有信号についての全てのノイズ周波数範囲について、このプロセスを反復することができる。

低域通過フィルタリングプロセスに加えてまたはその代りに、プロセス５００は、サンプリングされた信号セットの内部に残留ノイズアーチファクトが存在するか否かを決定するステップを含むことができる（ステップ５０８）。いくつかの実施形態において、プロセス５００は、閾値ノイズ幅よりも小さい周波数ドメイン内の幅を有するノイズ周波数範囲としてこのようなアーチファクトを識別することができる。一例として、信号セット内の１つの信号は、６００〜６４０Ｈｚのノイズ周波数範囲（例えばノイズアーチファクトが存在する周波数範囲）を有し得る。この実施例において、プロセス５００は、閾値ノイズ幅を（例えば環境システム１００内に記憶されたパラメータに基づいて）５０Ｈｚであるものと決定することができる。これらの条件下で、プロセス５００は、以下で説明するように、追加のフィルタリングを保証するものとしてこの信号を識別することができる。プロセス５００は、信号がこのような条件を満たしていないことを決定した場合、プロセス５００を終結して（ステップ５１０）、開示された実施形態と一貫性のある他の処理（例えば図６の事象検出プロセス）を継続することができる。これらの決定は、サンプリングされた各信号についての各々のノイズ周波数範囲について反復されてよい。いくつかの実施形態において、閾値ノイズ幅は、例えば適応制御デバイス１１２上に記憶された制御変数セット４２２に基づいて予め定義されるか生成されてよい。さらに、このプロセスにおけるノイズ周波数範囲は、上述の低域通過フィルタリングプロセスと同じまたは異なる閾値パワーレベルに基づいていてよい。例えば、ステップ５０８中で使用されるノイズ周波数範囲は、上述の低域通過フィルタリングプロセス中で利用されるものよりも低い閾値パワーレベルを適用することができる。

プロセス５００は、残留ノイズアーチファクトを示す１つ以上の信号を識別した場合、これらの信号を選択し帯域除去フィルタをこれらに適用して、関連する周波数にわたりこれらを減衰させることができる（ステップ５１２）。例えば、適応制御デバイス１１２は、変動する周波数範囲および／または減衰強度を有する信号セットの各々の信号に接続された１つ以上の帯域除去フィルタを含むことができる。これらの帯域除去フィルタは、２つのタップを伴うＦＩＲフィルタなどの開示された実施形態と一貫性のあるプロセスを行なうための任意の好適な帯域除去フィルタを含むことができる。いくつかの態様において、プロセス５００は、適応制御デバイス１１２内に含まれるかまたはその内部で構成可能な帯域除去フィルタが実質的に特定の信号についての識別された残留アーチファクトの範囲内にあるか否か（例えば帯域除去フィルタのフィルタリングされた幅の２５％、５０％、７５％などがノイズ周波数範囲内にある）を決定することができる。そうである場合には、プロセス５００は、信号を選択しそれに対して帯域除去フィルタを適用して（例えば信号を帯域除去フィルタに通して）、それをカットオフ範囲内に減衰させることができる。プロセス５００は、全ての残留ノイズアーチファクトおよび全ての構成可能な帯域除去フィルタについてこのプロセスを反復することができる。プロセス５００は次に、終了して（ステップ５１０）、開示された実施形態と一貫性のある他の処理を継続することができる。

本明細書中に記載されているように、生成されたまたは他の形でプロセス５００と結び付けられたあらゆる情報が、遠隔計算システム（例えば制御システム１３２）に伝送され得、かつ／または（例えば制御論理４２０に提供された応答信号４４４を介して）動作制御変数セット４２２を更新するために適応制御デバイス１１２により使用され得る。例えば、プロセスは、制御変数セット４２２を更新しかつ／またはこのような情報を制御システム１３２に伝送するために、決定されたノイズ周波数範囲、閾値パワーレベル、ノイズ周波数範囲の最小周波数、選択された低域通過フィルタ、サンプリングされた信号のスペクトル密度、閾値ノイズ幅などと結び付けられた情報を使用することができる。プロセス５００の任意の可変的な数量、表現、等式、関係などを制御変数セットによって制御できることが意図されており、一定のパラメータまたはそれらに結び付けられた情報の列挙は限定的なものとして意図されていない。適応制御デバイス１１２は、制御変数４２２に対するこのような変更を監視し、検出することができ、開示された実施形態のプロセスを相応して動的に調整することができる。

図６は、開示された実施形態と一貫性のある例示的事象検出プロセス６００についてのフローチャートを描いている。プロセス６００に関連して開示された態様は、適応制御デバイス１１２および制御システム１３２などの、１つ以上の環境計算システム１００上で、ハードウェアおよび／またはソフトウェアを介して実装可能である。プロセス６００の一部の態様は、開示された実施形態と一貫性のある方法で、再順序づけ、再配置、反復、削除、補足、修正されるかまたは追加のプロセスに組込まれてよい。例えば、プロセス６００と関連して説明された実施形態は、図３のステップ３１０と関連して説明されたものまたは図４の適応事象論理４３０内のものといった事象の発生を検出するために、適応制御デバイス１１２内で実装され得る。

いくつかの態様において、プロセス６００は、車両センサセット１１４と結び付けられた信号セットを受信するステップを含む（ステップ６０２）。受信信号は、任意の形をとることができ、開示された実施形態と一貫性のある任意のセンサ１１４の出力または導出された信号を反映することができる。一例として、プロセス６００は、制動、コーナリング、時間および加速度信号を含む４つの信号のセットを受信することができる。このようにして任意の数の信号が受信され得る。さらに、これらの信号は、図３〜５に関連して説明された実施形態と一貫性のある帯域幅フィルタリンクされたものであり得るが、このようなフィルタリングは必須ではない。

一部の実施形態において、プロセス６００は、受信信号が特定のクラスの潜在的事象の存在を標示しているか否かを決定するために事象分類を行なうステップを含む（ステップ６０４）。いくつかの態様において、事象クラスを識別するステップは、受信信号が潜在的運転事象または潜在的衝突事象に対応するかまたはそれと相関するかを決定するステップを含むことができる。潜在的運転事象は、危険を伴う、危険に満ちたまたは安全でない運転または条件に起因して適応制御デバイス１１２からのさらなる解析を保証する特定の挙動および／または条件を反映することができる。潜在的運転事象は、非衝突事象を含むことができ、開示された実施形態と一貫性のある任意の信号に対応することができる。例えば、潜在的運転事象は、潜在的な加速事象、制動事象、コーナリング事象、速度事象など、または受信信号に対応する他の任意の事象を含み得る。これらの事象は、例えば、急ブレーキ事象、突然のコーナリング事象、急速な車線変更事象などの存在を反映する。一部の態様において、潜在的衝突事象は、車両１１０が衝突に巻き込まれそうであるかまたは最近衝突に巻き込まれたことがある尤度を表わし得る。

プロセス６００は、メモリ内に記憶された１つ以上の事象分類モデルと受信信号を相関することによって、潜在的事象の事象クラスを決定することができる。これらの事象分類モデルは、例えば、潜在的運転事象および／または潜在的衝突事象と結び付けられた、慣性力プロファイル、遠心力プロファイル、速度および速度変更プロファイル、ピッチ、ロールおよびヨープロファイル、加速度プロファイル、加速度マトリクスなどを含むことができる。これらのプロファイルは、履歴解析、実験室解析、衝突試験、制御変数４２２などに由来するものであり得、適応制御デバイス１１２に提供されるか、デバイス上に局所的に記憶され得る。いくつかの態様において、プロセス６００は、受信信号の１つ以上と事象分類モデルとの間の相関測度が分類閾値を超えるか否かを決定することによって、潜在的事象についての事象クラスを識別することができる。相関測度は、データとモデルとの間の適合度を表わすあらゆる測度、例えば相関係数、決定係数、多重相関係数などを反映し得る。潜在的事象（例えば衝突事象、コーナリング事象、速度事象など）の各々の事象タイプを、対応する分類閾値を伴う１つ以上の事象分類モデルと結び付けることができる。

いくつかの態様において、事象分類モデルおよび／または分類閾値は、車両１１０に結び付けられた車両パラメータセットに基づいて選択され得る。これらの車両パラメータは、車両１１０の任意の物理的または技術的特性、例えばその重量、高さ、長さ、重心、車両重量、旋回半径、重量分布、軸距、加速数値、最大回転数、馬力、トルク、制動数値、抗力係数、車両タイプ、メーカー、モデル、製造年、などを反映し得る。一例として、適応制御デバイス１１２は、事象分類を行なう場合に類似の車両と車両１１０の比較が行なわれるのを保証するため、車両１１０と同じメーカーまたはモデル、類似の重量分布、サイズなどの車両のための事象分類モデルを選択することができる。

いくつかの実施形態において、事象分類プロセス（またはプロセス６００のいずれかのルーティン）のさまざまなパラメータは、適応制御デバイス１１２内に記憶された制御変数セット４２２によって動的に調整され得る。例えば、制御変数セット４２２は、潜在的運転事象の各事象タイプ（例えばコーナリング事象、速度事象、加速事象など）についての分類閾値、事象分類モデル内の信号およびデータプロファイルに結び付けられた情報、事象クラス、利用可能な潜在的運転事象のタイプなどを定義することができる。さらに、上述の実施形態において生成された情報は、制御変数セット４２２に変更をひき起こし得る。例えば、一態様において、適応制御デバイス１１２は、１つ以上の信号と潜在的事象との間の相関を計算した時点、相関が分類閾値を超えるかまたは分類閾値を下回ったことを決定した時点、などの時点で、（例えば制御論理４２０に提供された応答信号４４８を介して）制御変数セット４２２を更新することができる。

プロセス６００は、以上で説明したように、受信信号セット、事象分類モデルおよび分類閾値に基づいて、潜在的事象についての事象クラスを決定することができる（ステップ６０６および６１８）。いくつかの態様において、信号セットが潜在的運転事象（ステップ６０６）または潜在的衝突事象（ステップ６１８）のいずれかの存在を標示しない場合、プロセス６００は終結して（ステップ６１４）、開示された実施形態と一貫性のある連続的処理（例えば信号セットの監視、制御変数４２２の更新、制御センタ１３２に対する情報の伝送など）を容易にすることができる。

プロセス６００は、信号セットが潜在的運転事象の事象クラスのインスタンスを反映していることを決定した（ステップ６０６）場合、事象フィルタセット４３２および／または信号セットの関数としての事象の表現（例えば事象表現）を生成または決定することができる。この事象表現は、事象が実際に発生したか否かを決定するために使用される信号セットのための事象フィルタ４３２の特定の組合せを反映し得る。図４に関連して説明されているように、例えば、この事象表現は、（例えば組合せ論理４３４を介した）事象フィルタセット４３２からの個別の結果の論理的組合せとして、単一の事象フィルタに付される個別の信号の数学的組合せとして、またはその何らかの組合せとして事象を表現することができる。事象フィルタ４３２およびその組合せ（例えば組合せ論理４３４を介した）は、図４を参照しておよび以下で説明されるものなどの、開示された実施形態と一貫性のある任意の事象フィルタまたは組合せを含むことができる。いくつかの実施形態において、事象表現は、適応制御デバイス１１２上に記憶された制御変数セットによって駆動され得る。

いくつかの態様において、プロセス６００は、運転事象についての１つ以上の事象スコアを生成するステップを含むことができる（ステップ６０８）。事象スコアは、事象またはサブ事象が発生した尤度を反映し得る。事象スコアは、受信された信号セット内の１つ以上の信号に基づくものであり得る。一部の態様において、事象スコアは、事象またはサブ事象の事象表現に基づくものであり得る。一実施形態において、例えば事象スコアＳは、信号重みａによって重み付けされた信号ｘの現在値のまたは時間平均値（例えば、一定の期間にわたる）を反映し得る：

いくつかの態様において、信号重みは、事象またはサブ事象に対する信号の関係、影響、相関、結び付きまたは重要性の度合を反映し得る。低い信号重みは、対応する信号が事象またはサブ事象の発生に強く相関しないことを反映し得、一方、高い信号重みは、（サブ）事象との強い相関を反映し得る。同様にして、低いまたは負の信号重みは、信号が事象の非発生と相関する（例えば信号は事象と逆相関する）ことを反映し得る。信号重みは、［０．１］、［−１、１］、［１、１００］などの範囲内の数などの、開示された実施形態と一貫性のある任意の適切な値をとり得る。いくつかの態様において、事象スコアＳは、信号重みに基づいていない場合があり（例えば、各信号のための重みは単一のものまたは存在しないものである）、あるいは、事象スコアは、全く信号を包含しない可能性がある（例えば、信号はオフ切換えされている、その信号重みはゼロである、等々）。適応制御デバイス１１２が複数の信号を単一の事象フィルタ４３２へと組合せる場合などの別の実施例として、事象スコアＳは、信号の何らかの数学的関数およびその対応する信号重みを反映することができる。例えば、事象スコアＳは、信号セットｘ_iとその対応する信号重みａ_iとの線形組合せを反映し得る：

いくつかの態様において、プロセス６００は、このようにして、全ての事象またはサブ事象について（例えば事象の表現内の全ての事象フィルタ４３２について）事象スコアＳを決定することができる。

当然のことながら、当業者であれば、事象スコアＳの以上の式が単なる例であることを認識するものである。好適な事象表現がそれを許容することを条件として、特定の事象またはサブ事象についての事象スコアを決定するために、信号および／または信号重みの任意の数学的組合せを用いることができる。例えば、事象スコアＳは、信号およびその信号重みの積（例えば

）として、各信号が対応する信号重みおよび累乗を有する多変数多項関数（例えば

）として、信号セットの何らかの統計的分析、これらの考慮事項の任意の組合せなどとして与えられ得る。さらに、ｘの値は、時間平均値、未加工値から変換された信号の有意性または大きさなどの、信号に基づく任意の測度を反映することができる。こうして、事象スコアＳは、信号セットの任意の関数（例えば図４に関連して説明されているように

）を具体化し得、ここで、関数ｆは、信号セットについて機能する単一の関数または関数セットの合成物を含み得る。

いくつかの実施形態において、プロセス６００は、生成された事象スコアセットを、事象フィルタセット４３２内の対応する事象閾値セットと比較するステップを含み得る（ステップ６１０）。以上で説明されているように、事象閾値は、１つ以上の入力信号に基づいて事象またはサブ事象がいつ発生したかを定義する値または測度を反映することができる。いくつかの実施形態において、事象閾値は、事象の事象クラス（例えばステップ６０４で決定された通り）、事象クラスの事象タイプ（例えば一般的運転事象のコーナリング事象、速度事象など）、および／または事象因子セットに基づくものであり得る。いくつかの態様において、事象因子は、事象またはサブ事象が発生したか否かを決定するステップに関連する相互に関係付けされた情報の数値的測度を反映し得る。事象因子と結び付けられた情報は、制御変数４２２、境界条件および／またはこのようなプロシージャの任意の組合せに基づいて、適応制御デバイス１１２により監視され、制御センタ１３２から受信され（例えば１つ以上の受信された境界条件内に反映される）、外部システム１４２から収集され得る。

例えば、事象因子セットは、固定値を反映する基本閾値因子を含み得る。いくつかの実施形態において、基本閾値因子は、事象またはサブ事象の事象クラスおよび／または事象タイプに基づくものであり得る。例えば、コーナリング事象は、第１の基本閾値因子を有することができ、一方速度事象は第２の異なる基本閾値因子を有する。

事象因子セットは同様に、ドライバの価値基準または履歴的運転実践を反映する標準的挙動因子を含むこともできる。標準挙動因子は、一定の適度な期間（例えば一定の日数、週数または月数）にわたるドライバの運転挙動（例えば速度、位置、加速、コーナリング、制動など）などの情報に基づいていてよい。標準挙動因子は、同様に、ドライバの補償請求履歴、一般的運転統計および車両１１０の物理的または技術的特性を反映する１つ以上の車両パラメータに基づくものでもあり得る。

事象因子セットは、同様に、ドライバの現在の運転挙動を反映する個人的状況因子をも含み得る。いくつかの態様において、個人的状況因子は、直前の短い期間（例えば数分、数秒、数時間など）にわたるドライバの運転挙動に基づくものであり得る。個人的状況因子は同様に、時刻、旅行情報（例えばナビゲーションシステムから取得したもの、または適応制御デバイス１１２により測定されたもの）、ソーシャルネットワーク情報およびドライバデバイス情報（例えばバイオリズム、睡眠情報、ドライバが聴いている音楽、計画ルートなど）に基づくものでもあり得る。

事象因子セットは同様に、制御システム１３２から受信した１つ以上の境界条件と結び付けられた情報を反映する境界条件因子をも含み得る。境界条件因子は、任意の境界条件および付随する基礎情報、例えば気象条件、道路タイプ条件、ブラックポイント条件、平均速度マップ条件、通常ルート条件などに基づくことができる。

いくつかの態様において、事象因子は、連続的にまたは定期的に更新され得る。一部の実施形態において、各事象因子はそれぞれの更新周期と結び付けられてよい。更新周期は、事象因子情報の連続的更新（例えば制御システム１３２からの情報の受信、適応制御デバイス１１２についての情報の局所的生成など）の間の時間的長さを反映し得る。更新周期は、事象因子に基づいていてよい。例えば、基本閾値因子は固定されているため、決して更新しない。別の実施例では、標準挙動因子は、一週間に１回、一週間に２回、一カ月に1回などの更新周期を有し得る。さらに別の実施例では、個人的状況因子および境界条件因子は、３０秒または６０秒などのより短い更新周期を有し得る。いくつかの態様において、開示された実施形態は、事象因子と結び付けられた情報に対する変更に基づいて任意の他の関連情報を動的に調整することができる（例えば制御変数セット４２２の更新、事象閾値の再計算など）。

さらに、特定の事象またはサブ事象についての事象因子セットは、基礎的な事象の事象クラス、事象タイプまたはサブ事象に依存し、こうして、異なる事象クラス、事象タイプ、およびサブ事象が異なる事象因子を有し、異なる形で各事象因子に関連する情報を評価し、事象閾値に対して異なる影響を及ぼすようになっていてよい。事象因子セットは同様に、事象閾値に対する比較において使用される信号（例えば、適切な事象スコアを生成するために使用される信号）に基づいていてもよい。したがって、以下で説明するように、各事象因子と結び付けられた情報の全てが、各事象のために実装、問い合わせまたは受信されなくてもよく、全ての事象因子が同等に重み付けされなくてもよい。

プロセス６００は、事象閾値セットを作成するために事象フィルタセット内の各々の事象フィルタ４３２について事象閾値を生成することができる。いくつかの実施形態において、事象閾値は、事象の事象クラス、その事象タイプおよび／または事象因子セットに基づいていてよい。一実施形態において、例えば、事象フィルタ４３２のための事象閾値Ｔは、因子重みｗにより重み付けされた事象因子ｆを反映し得る：

いくつかの態様において、因子重みは、事象またはサブ事象に対する因子の関係、影響、相関、結び付きまたは重要性の度合を反映し得る。低い因子重みは、対応する因子が事象またはサブ事象の発生に強く相関しないことを反映し得、一方、高い因子重みは、事象との強い相関を反映し得る等々。因子重みは、［０．１］、［−１、１］、［１、１００］などの範囲内の数などの、開示された実施形態と一貫性のある任意の適切な値をとり得る。いくつかの態様において、事象閾値Ｔは、因子重みに基づいていない場合があり（例えば、各因子のための重みは単一のものである）、あるいは、事象閾値は、全く因子を包含しない可能性がある（例えば、その因子重みはゼロである、等々）。別の実施例として、事象閾値Ｔは、事象因子および対応する因子重みの何らかの数学的関数に基づいていてよい。例えば、事象閾値Ｔは、事象因子ｆ_iとその対応する因子重みｗ_iとの積を反映し得る：

いくつかの態様において、プロセス６００は、このようにして、全ての事象またはサブ事象について（例えば事象の表現内の全ての事象フィルタ４３２について）事象閾値Ｔを決定することができる。

上述の閾値スコアの論述と同様に、当業者であれば、事象閾値Ｔの以上の式が単なる例であることを認識するものである。好適な事象表現がそれを許容することを条件として、因子および／または因子重みの任意の数学的組合せが特定の事象またはサブ事象についての事象閾値Ｔを提供することができる。例えば、事象因子Ｔは、事象因子およびその因子重みの線形組合せ（例えば

）として、各信号が対応する信号重みおよび累乗を有する多変数多項関数（例えば

）として、信号セットの何らかの統計的分析、これらの考慮事項の任意の組合せなどとして与えられ得る。こうして、事象因子Ｔは、図４に関連して説明されているように因子セットの任意の関数（例えば単一の関数または関数セットの合成物）を具体化し得る。

いくつかの態様において、因子重みセットは同様に、事象因子を含む構成要素情報と因子自体との間の重要性、関係、結び付きなども反映し得る。一例として個人的状況因子を取り上げると、この因子は、ドライバの直前の運転履歴を、ソーシャルネットワーク情報よりも多少の差こそあれ重く重み付けし得る。因子重みセットは、各々の因子について構成要素情報（例えば各々のサブ因子）のこの重み付けを反映し得る。こうして、いくつかの態様においては、各々のサブ因子を、それぞれの因子重みおよび／または更新周期と結び付けることができ、これらの因子重みおよび／または更新周期は、それ自体、サブ因子が一構成要素として役立つ事象因子に基づくものであり得る。例えば、事象因子ｆｉがサブ因子ｔ_ijで構成されている場合には、事象因子ｆ_iの値は、典型的関係、

の場合のように、そのサブ因子の重みを包含することができる。式中、ｗ_jは、事象因子ｉのサブ因子ｊの因子重みを反映している。この例を拡大適用すると、プロセス６００は、全ての事象因子についてこれらのサブ因子重みを包含するために、この因子フィルタ４３２の事象閾値Ｔを決定することができる：

さらに、各々の事象因子は、それが同じく別個に重み付けされるように、そのサブ因子の因子重みとは別個の独自の因子重みと結び付けられ得る：

しかしながら、以上で指摘したように、これらの式は、単なる例示目的で意図されている。開示された実施形態は、その構成要素サブ因子（例えば線形組合せ、多項表現、統計的特性など）の因子重みの観点から見て事象閾値を表わすあらゆるタイプ数学的関係を企図している。

いくつかの態様において、プロセス６００は、事象スコアセットを事象閾値セットに比較して事象が発生したか否かを決定するステップを含むことができる（ステップ６１２）。プロセス６００は、事象の事象表現に基づいた、事象スコア（例えばステップ６０８で決定されたもの）と対応する事象閾値（例えばステップ６１０で決定されたもの）との比較に基づいて、事象が発生したことを決定することができる。１つの事象フィルタのみが適用される場合のように、いくつかの実施形態において、プロセス６００は、事象スコアが事象閾値を超える、すなわちＳ＞Ｔである場合、事象の発生を決定することができる。複数の事象フィルタ４３２が適用される場合（例えば事象表現で定義される通り）のように、他の実施形態においては、プロセス６００は、（例えば組合せ論理４３４および事象表現を介した）事象スコアと事象閾値間の各比較の結果の論理的組合せに基づいて、いつ事象が発生したかを決定することができる。この論理的組合せは、図４を参照して説明されたように、論理項での事象表現を反映するＡＮＤ、ＯＲ、ＸＯＲおよび／またはＮＯＴなどの論理演算子の任意のパーミュテーションを利用することができる。

拡大された例として、適応制御デバイス１１２が、２つの信号ｘ₁およびｘ₂（例えばピッチおよびヨー）をサンプリングして事象Ｅが発生したか否かを決定すると仮定する。これらの信号が、信号重みａ₁およびａ₂と結び付けられていると仮定する。さらに、Ｅについての事象閾値が以上で列挙された４つの因子、すなわち各々一定数のサブ因子からなるＢＴＦ、ＳＢＦ、ＰＳＦ、ＢＣＦと略される因子を含み、各々の因子重みが単一である（例えば重み因子が全く存在しない）と仮定する。最後に、生成された事象表現が、事象スコア（例えば線形組合せ）および事象閾値（例えば事象因子の積）についての上述の式を使用すると仮定する。これらのパラメータのいずれかまたは全ては、適応制御デバイス１１２内に記憶された制御変数４２２に基づく（かつこれによって制御される）ものであり得る。これらの条件の下で第１の実施例において、適応制御デバイス１１２は、

である場合にＥが発生すると決定することができる。これらの条件下で第２の実施例においては、代りに、両方の信号がその独自の事象フィルタ４３２に付されることおよびサブ事象のための両方の事象フィルタが真になった場合にＥが発生することを事象表現が反映する、という仮定を行なう。適応制御デバイス１１２は、このとき、

である場合にＥが発生すると決定することができる。以上で説明した通り、このような式は、例示として意図されたものであり、開示された実施形態を特定の式に限定するものではない。

プロセス６００は、事象スコアセットおよび事象閾値セットに基づいて事象が発生しなかったことを決定した時点で終結して（ステップ６１４）、開示された実施形態と一貫性のあるさらなる処理（例えば制御変数４２２を更新するステップ、制御センタ１３２に情報を伝送するステップなど）を続行することができる。事象が発生したことを決定した場合、プロセス６００は、制御システム１３２などの遠隔システムに対して事象データを伝送することができる（ステップ６１６）。事象データは任意の形をとることができ、図３のステップ３１２に関連して説明されたものなどの、開示された実施形態と一貫性のある任意の情報を含むことができる。例えば、事象データは、事象が発生したことの通知を含み、こうして制御システム１３２がこの情報を受信し追加の処理（例えば図８を参照して説明されている通り）を行なえるようにすることができる。

プロセス６００は、信号セットが潜在的衝突事象の事象クラスのインスタンスを反映することを決定した（ステップ６１８）場合、上述のものに類似する動作を行なうことができる。例えば、プロセス６００は、信号セットのための事象フィルタ４３２の特別な組合せとして衝突事象を表わす事象表現を生成または決定する。プロセス６００は同様に、（例えば事象フィルタ４３２の配置に基づいて）一部には事象表現に基づき衝突事象のための事象スコアセットを生成することもできる（ステップ６２０）。プロセス６００はこのとき、事象閾値セットを生成し事象スコアセット内の各々の事象スコアを対応する事象閾値と比較することができる（ステップ６２２）。

いくつかの態様において、衝突事象についての衝突閾値は、運転事象のものに類似する要領で決定され得る。例えば、事象閾値セットは、事象の事象クラス（例えば衝突事象）、事象タイプ（例えば衝突タイプ）、および／または事象因子セットに基づくものであり得る。事象因子セットは、開示された実施形態と一貫性のある他の情報に加えて、事象クラスおよび／または事象タイプに基づくものであり得る。衝突事象についての事象因子は、運転事象のものと同じであっても異なっていてもよい。一実施形態において、例えば、衝突事象は、運転事象とは異なる事象因子と結び付けられていてよい。さらに、事象因子セット内の各因子はそれぞれの更新周期と結び付けられていてよく、上述のものと類似の方法で維持されてよい。事象因子セットは同様に、以上の実施形態と一貫性のある事象因子および／またはそのサブ因子に関連する因子重みセットと結び付けられてもよい。

例えば、事象因子セットは、適応制御デバイス１１２の設置および車両１１０に対するその関係に結び付けられた情報を反映するデバイス因子を含み得る。いくつかの態様において、例えば、デバイス因子は、適応制御デバイス１１２に結び付けられたデバイスタイプ、車両１１０内の適応制御デバイス１１２の設置位置および設置品質、および／または車両タイプなどの１つ以上の車両パラメータに関連する情報を含むことができる。

事象因子セットは同様に、車両１１０の一定のフリートクラス内の全ての車両の平均挙動を反映する相対的閾値因子を含むことができる。いくつかの実施形態において、車両１１０のフリートクラスは、車両１１０と同じ都市、州などの中にある類似のまたは全ての車を含み得る。付加的または代替的に、車両１１０のフリートクラスは、（例えば監視されたまたは記憶された運転挙動に基づいて）類似の運転プロファイルを有する全てのドライバのためのいくつかのまたは全ての車両を含むことができる。

事象因子セットは、車両１１０と結び付けられた現在の危険因子を含むことができる。いくつかの態様において、現在の危険因子は、制御センタ１３２から受信されるかまたは適応制御デバイス１１２を用いて生成されメモリ内に記憶された危険指数などの、現在車両１１０と結び付けられている危険指数に基づくものであり得る。本明細書中に記載されているように、危険指数は、車両１１０と結び付けられた危険または安全でない運転に対する曝露度を反映することができる。現在の危険因子および／または危険指数は、例えば、急ブレーキ事象、突然のコーナリング事象、急速な車線変更またはプレインパクト運転挙動と一貫性のある他のタイプの事象などの危険な事象が発生したことの検出に基づくものであり得る。

事象因子セットは、車両１１０の周りの現在の気象条件を反映する気象因子を含み得る。いくつかの実施形態において、この因子は、制御センタ１３２から受信された気象条件および／またはセンサを用いて検知された環境条件、例えば温度、湿度、水分レベルなどの中に含まれる情報に基づくものであり得る。

事象因子セットは同様に、車両１１０のドライバとのサービスレベル合意に付随する情報を反映するサービスレベル因子も含むことができる。いくつかの態様において、サービスレベル因子は、適応制御デバイス１１２および／または制御システム１３２が収集、監視、検出、処理または検索することをドライバが承認した情報の量および／またはタイプに基づくものであり得る。

これらの事象因子および／または運動事象を参照して以上で説明した事象因子を用いて、プロセス６００は、以上で説明した式および考慮事項を用いて事象閾値セットを生成することができる。いくつかの実施形態において、プロセス６００は、事象スコアセットを事象閾値セットと比較できるように、事象フィルタセット内の各々の事象フィルタ４３２についての事象閾値を生成することができる（ステップ６２２）。例えば、プロセス６００は、（例えば因子またはその構成要素サブ因子に決定的な影響を及ぼす）因子重みセットｗ_iおよび各々の事象因子、例えば典型的関係、

に基づき、各事象フィルタ４３２について事象閾値Ｔを計算することができる。当業者であれば、開示された実施形態と一貫性のあるこの典型的式に対する修正を認識するものである。

プロセス６００は、ステップ６１２に関連して説明されたものなどの上述のプロセスに類似した形で、事象が発生したか否かを決定するために、事象スコアセットと事象閾値とを比較するステップ（ステップ６２４）を含むことができる。例えば、プロセス６００は、事象スコアセット（例えばステップ６２０由来）と対応する事象閾値（例えばステップ６２２由来）との比較に基づいて事象が発生したことを決定することができる。この決定は、例えば、事象フィルタ４３２および／または事象を象徴する信号の数学的および／または論理的組合せを反映する事象表現などに基づくものであり得る。上述のように、プロセス６００はこのとき、事象が検出されない場合に終結し（ステップ６１４）て、開示された実施形態と一貫性のある処理を続行することができる。プロセス６００は、事象を検出した場合、本明細書中で開示されているように、制御システム１３２に対して事象データを伝送することができる。

プロセス６００のさまざまなパラメータは、適応制御デバイス１１２上に記憶された制御変数セット４２２により制御され得る。一実施例において、制御変数セット４２２は、既存の事象クラス（例えば利用可能なクラスの特性およびタイプ）、事象タイプ（例えば、コーナリング事象、速度事象などの運転事象の利用可能なタイプ）、事象分類モデル（例えば、モデル信号プロファイル、モデルをどのように適用するか、車両パラメータに基づいて車両についての適切なモデルをどのように選択するか）、相関測度（例えば、信号セットまたはプロファイルを所与として、測度はどのように計算されるか）、および／または分類閾値（例えば閾値の値、事象クラス／タイプなどに応じてどのように各閾値が変動するか）などに結び付けられたプロセスに決定的な影響を及ぼすことができる。別の実施例では、制御変数セット４２２は、事象スコアセット（例えば、信号セットの一関数としてどのように事象スコアが計算されるか）、事象閾値（例えば事象因子の一関数として事象閾値がどのように計算されるか）、事象因子（例えば各因子を含むサブ因子、事象閾値を計算するために使用される因子セット）、信号重みおよび因子重み（例えば、さまざまな重みの値、因子重みがサブ因子にあてはまるか否か）、などと結び付けられたプロセスを制御することができる。プロセス６００の任意の可変的数量、表現、方程式、関係などを、制御変数セット４２２により制御することができ、一定のパラメータまたはその付随する情報の上述のリストは、限定的であるように意図されていない。

一部の態様において、上述のいずれかのパラメータの生成または決定（例えば事象の検出、事象閾値または事象スコアの計算、事象表現の決定など）は、適応制御デバイス１１２に、動作制御変数セット４２２を（例えば応答信号４４８を介して）変更させることができる。例えば、一実施形態において、適応制御デバイス１１２は、事象の発生または非発生を検出した時点で制御変数セット４２２を更新することができる。制御変数セットに対する変更は、適応制御デバイス１１２に、検出された変更に基づいて（例えば図３〜８に関連して開示されたパラメータを調整することによって）開示された実施形態を動的に調整させることができる。例えば、適応制御デバイス１１２は、動作制御変数セットの変更に応答して上述のパラメータのいずれかを調整することができる。適応制御デバイス１１２は、制御変数セット４２２に対する変更について自動的にかつ絶えず監視して、検出された変更に応答して開示された実施形態についてのパラメータを動的に調整できるようにすることができる。さらに、以上のパラメータまたはその付随する情報の任意の態様を制御センタ１３２に伝送して、開示された実施形態と一貫性のあるさらなる処理を行なうことができる。

図７は、開示された実施形態と一貫性のある例示的事象検証プロセス７００についてのフローチャートを描いている。プロセス７００に関連して開示された態様は、適応制御デバイス１１２および制御システム１３２などの１つ以上の環境計算システム１００上のハードウェアおよび／またはソフトウェアを介して実装され得る。プロセス７００の一部の態様は、開示された実施形態と一貫性のある方法で、再順序づけ、再配置、反復、削除、補足、修正または追加プロセスに統合され得る。例えば、プロセス７００に関連して説明された実施形態は、図３の後処理ステップ３１２と関連して説明されたものなどの、検出された事象の発生を検証するための適応制御デバイス１１２内で実装され得る。

プロセス７００は、開示された実施形態と一貫性のある事象を検出するステップを含むことができる（ステップ７０２）。一部の態様において、この事象検出は、図３、４および６を参照して開示された事象検出プロセスの態様を含むことができる。例えば、プロセス７００は、本明細書中で開示されたプロセスを用いて、適応制御デバイス１１２を用いて衝突事象を検出するステップを含むことができる。いくつかの実施形態において、プロセス７００は、一定の事象クラス（例えば衝突事象）または一定の事象タイプの検出時点でのみ発生することができる。一実施形態において、例えば、プロセス７００は、衝突事象の検出に応答してのみ行なわれ得る。

プロセス７００は、事象の検出に応答して適応制御デバイス１１２で信号セットを監視するステップを含み得る（ステップ７０４）。信号セットは、固定されていてもよいし、あるいは検出された事象の事象クラス、その事象タイプ、または制御変数セット４２２などに依存していてよい。例えば、一実施形態において、プロセス７００は、速度、縦加速度、ヨーおよび距離と結び付けられたものなどの信号を測定することができる。プロセス７００は、事象が発生したことの検出後、観察期間（例えば１５秒、３０秒、１分など）に等しい期間信号セットを監視することができる。一部の態様において、観察期間は、事象クラス、事象タイプ、監視される信号セット、動作制御変数セット４２２などに基づくものであり得る。他の態様においては、観察期間は固定された状態に維持されてもよい。

プロセス７００は、事象を検証するために監視された信号の信号解析を行なうことができる（ステップ７０６）。監視された信号の信号解析を行なうステップは、監視された信号セットと結び付けられた検証測度を生成するステップと、それを検証閾値と比較するステップとを含むことができる。いくつかの実施形態において、検証測度は、検出された事象が真に発生した尤度または確度を反映することができる。いくつかの態様において、検証測度は、検証パラメータセットの関数として信号と検出された事象との間の関係または相関の度合を反映する検証重みセットに基づくものであり得る。検証パラメータセットは、検証重みのための基礎を表現でき、こうして、いかなる検証重みも検証パラメータの式として構築され得るようになっている。例えば、検証パラメータセットは、検出された事象の前（一定の期間にわたる）速度傾向、車両１１０が走行している道路のタイプ、時刻、および気象条件を含むことができる。

いくつかの態様において、プロセス７００は、監視された信号セットおよび検証重みの関数として検証測定を決定することができる。この式は、開示された実施形態と一貫性のある任意の適切な数学的または統計的形態をとることができる。例えば、監視された信号セットｘ（例えば事象クラスに基づいた速度、縦加速度、ヨーおよび距離）を所与として、プロセス７００は、検証パラメータセットｖを用いて検証測定Ｖを決定することができる：

式中、ｆ_i（ｖ）は、検証パラメータｖの関数ｆとして表わされた信号ｉのための検証重みを反映する。事象スコアおよび事象閾値の式の場合と同様、上述の関係は、典型的なものとして意図されている。当業者であれば、入力信号セットおよび検証パラメータに基づいた検証測度（例えば単一関数または合成関数として）のための代替的式を認識するものである。

プロセス７００は、事象を検証するために、決定された検証測度を検証閾値に比較するステップを含むことができる（ステップ７０８）。いくつかの実施形態において、検証閾値は、検出された事象が発生したことを検証するのに必要な最小尤度または確度を反映する。検証閾値は固定であっても、または検出された事象の事象クラスまたは事象タイプ、監視された信号、使用された検証パラメータなどの他の考慮事項に基づいていてもよい。検証測度が検証閾値を超えないことをプロセス７００が決定した場合、事象は検証されない可能性があり、プロセス７００は、終結してさらなる処理を容易にすることができる（ステップ７１０）。代替的には、検証測度が検証閾値を超えることをプロセス７００が決定した場合、プロセス７００は事象を検証する（ステップ７１２）。いくつかの実施形態において、このような処理は、メモリ内にこのような検証と結び付けられた情報を記憶するステップを含むことができ、検証に基づいて動作制御変数セット４２２を更新するステップなどのさらなる処理を行なうことができる。さらに、プロセス７００は、制御システム１３２に対して検証データを伝送することができる（ステップ７１４）。一部の態様において、検証データは、事象データに類似した形をとることができ、プロセス７００の検証ルーティンと結び付けられた任意の情報を含むことができる。例えば、検証データは、検出された事象が検証されたことの標示、検証測度または検証閾値の値、監視された信号セット、使用される事象パラメータセットなどを含むことができる。検証データは、信号、コンピュータファイルなどの開示された実施形態と一貫性のある任意の適切な形態をとることができる。

プロセス７００のさまざまなパラメータは、適応制御デバイス１１２上に記憶された制御変数セット４２２によって制御され得る。一実施例において、制御変数セット４２２は、信号を監視するステップ（例えば、観察期間、監視すべき信号セットなどを決定するステップ）および／または信号解析を行なうステップ（例えば検証閾値を定義するステップ、検証パラメータおよび検証重みを定義するステップ、検証パラメータセットおよび信号セットを所与として検証閾値をどのように計算すべきかを定義するステップなど）に結び付けられたプロセスに決定的な影響を及ぼすことができる。プロセス７００の任意の可変的数量、表現、方程式、関係などを制御変数セットによって制御することができ、上述の一部のパラメータまたはその付随する情報のリストは限定的であるように意図されたものではない。その上、プロセス７００を参照して説明されたいずれかのパラメータの生成または決定は、（例えば応答信号４４８を介した）動作制御変数セット４２２の変更をひき起こし得る。例えば、適応制御デバイス１１２は、検出された事象の発生を検証した時点で制御変数セットを更新することができる。制御変数セット４２２に対する変更は、検出された変更に基づいて（例えば図３〜８に関連して開示されたパラメータを調整することにより）、適応制御デバイス１１２に開示された実施形態を動的に調整させることができる。例えば、適応制御デバイス１１２は、動作制御変数セットの変更に応答して上述のパラメータのいずれかを調整することができる。適応制御デバイス１１２は、検出された変更に応答して、開示された実施形態についてのパラメータを動的に調整できるように、制御変数セット４２２に対する変更を自動的にかつ絶えず監視することができる。さらに、上述のデータおよびパラメータおよびその付随する情報の任意の態様を、外部システム（例えば制御システム１３２）に伝送して、開示された実施形態と一貫性のあるさらなる処理を行なうことができる。

図８は、開示された実施形態と一貫性のある境界条件および危険指数を生成するための例示的プロセス８００についてのフローチャートを描いている。プロセス８００に関連して開示された態様は、適応制御デバイス１１２および制御システム１３２などの１つ以上の環境計算システム１００上のハードウェアおよび／またはソフトウェアを介して実装され得る。プロセス８００の一部の態様は、開示された実施形態と一貫性のある方法で、再順序づけ、再配置、反復、削除、補足、修正または追加プロセスに統合され得る。例えば、プロセス８００に関連して説明された実施形態は、図３のステップ３０２と関連して説明されたものなどの、境界条件および危険指数セットに対する制御システム１３２内で実装され得る。

一部の態様において、プロセス８００は、適応制御デバイス１１２からの検出された事象に結び付けられた信号セットまたは情報を受信するステップを含むことができる（ステップ８０２）。いくつかの実施形態において、プロセス８００は同様に、他のプロセス、なかでも帯域幅フィルタリングプロセス、事象検出プロセス、および／または検証プロセスなどに結び付けられた情報およびパラメータを受信することもできる。例えば、制御システム１３２は、適用された低域通過フィルタと結び付けられた情報、適応制御デバイス１１２を介して受信した信号、事象閾値、検証測度などを受信することができる。このような受信された情報は、開示された実施形態に結び付けられた任意の情報を含むことができ、上述のプロセスの任意のステップに到達することができる（例えばそこで適応制御デバイス１１２により伝送され得る）。

プロセス８００は、受信した情報に基づいて、適応制御デバイス１１２に提供すべき境界条件セットを決定するステップを含むことができる（ステップ８０４）。いくつかの態様において、事象セットを決定するステップは、受信した信号が関与する可能な事象セットを識別するステップおよび可能な事象セットに関連する１つ以上の境界条件を決定するステップを含むことができる。例えば、制御システム１３２は、車両１１０が高い速度レートで走行していることを標示する適応制御デバイス１１２からの速度信号を受信することができる。応答して、制御システム１３２は、高い速度レートが例えば、多くの場合、速度事象、衝突事象、制動事象などと結び付けられるということを決定することができる。制御システム１３２は、さらに、多くの場合これらの事象に関連する境界条件が例えば、道路タイプ条件（例えば高速道路を考慮するため）、気象条件（例えばドライバが雨中で高速走行していないことを保証するため）、平均速度マップ条件（例えば、ドライバをその近隣のドライバに対して測定または比較するため）、および／または個人的状況因子と標準挙動因子の間の比較（例えばドライバをその典型的習慣に対し比較するため）を含むということをさらに決定することができる。これらの識別された境界条件は、決定された境界条件セットを含むことができる。当然のことながら、境界条件の他のパーミュテーションも可能であり、上述の実施例は、単なる例示目的で提供されている。いくつかの態様において、制御システム１３２は、潜在的事象セットに対し信号セット内の観察された傾向、プロファイルまたはシグニチャをマッピングする事象マッピングをメモリ内に記憶することができる。さらに、制御システム１３２は、関連する境界条件セットに対して潜在的事象セットをマッピングする境界条件マッピングを記憶することができる。このようにして、制御システム１３２は、潜在的事象を識別するためにセンサセットの値を事象マッピングと比較し、その代りに境界条件マッピングを用いて識別された潜在的事象に基づいて関連する境界条件セットを識別することによって、関連する境界条件を決定することができる。

プロセス８００は、識別された境界条件セットと結び付けられた情報を寄せ集め、収集し、生成するステップを含むことができる（ステップ８０６）。この情報は、識別された境界条件に関係するデータを反映してよく、識別された境界条件セットに依存していてよい。例えば、プロセス８００が気象条件またはソーシャルネットワーク条件を識別した場合、プロセス８００は、車両１１０を取り囲む気象条件（例えば、上述のように、現在の気象条件または予測ルートに基づき期待される気象条件）に結び付けられた情報を収集または生成することができ、あるいは、ドライバに結び付けられた１つ以上のソーシャルネットワーキングサイトから情報を収集することができる。プロセスは、識別された境界条件セットに応じて、他のタイプの情報を収集することができる。プロセス８００を用いて収集または生成される情報は、局所的に（例えば制御システム１３２上で）作成され得、または遠隔システム（例えば外部システム１４２）から取得してもよい。例えば、プロセス８００は、ソーシャルネットワーキングまたはデバイス条件を識別した場合、ドライバのデバイス（例えばスマートホン、スマートウォッチなどのウェアラブルデバイス、ナビゲーションシステムなど）を反映するいくつかの外部システム１４２および１つ以上のソーシャルネットワーキングサイトに結び付けられたサーバから所要情報を取得することができる。プロセス８００は、交通情報、気象条件などを記憶する外部システム１４２からデータを取得するステップを含むことができる。他の実施例において、プロセス８００は、制御システムが（例えば適応制御デバイス１１２からの監視された信号に基づき）ドライバの履歴上の運転条件に結び付けられた情報を生成する場合など、制御システム１３２上で局所的に行なわれ得る。このようにして収集または生成された情報は、気象情報、車両速度マップ、交通条件、ドライバの統計、道路情報、または図３に関連して説明された他の情報など、開示された境界条件と一貫性のある任意の情報を含み得る。

プロセス８００は同様に、さらなる処理のために適応制御デバイス１１２に対して境界条件および／または付随する情報を提供するステップをも含むことができる（ステップ８０８）。プロセス８００は、任意の好適な通信ネットワーク（例えば通信ネットワーク１２０）上で境界条件および他の情報を提供することができる。提供された境界条件および他の情報は、信号、コンピュータファイルなどの任意の好適な形態をとることができる。いくつかの実施形態において、適応制御デバイス１１２は、本明細書中に記載の追加のプロセスを行なうために制御システム１３２から境界条件および付随する情報を受信することができる。例えば、いくつかの態様において、適応制御デバイス１１２は、（例えば新しい境界条件セットを考慮するために外部変数セット４２６を更新することにより）受信した情報に基づいて制御変数セット４２２を更新することができる。適応制御デバイス１１２は同様に、例えば、制御変数４２２に対する追加の変更を決定するため、または事象検出などの開示されたプロセス内で使用するため、新しい境界条件セットと結び付けられた情報を記憶することもできる。このようにして、適応制御デバイス１１２は、制御センタ１３２から受信した情報を使用して、その内部プロセス内の変更を駆動しどのようにデータを収集し処理するかを動的に調整することができる。プロセス８００は、あらためてプロセスを始めるために（例えば更新された境界条件に基づいて）、適応制御デバイス１１２からの受信信号または他の情報を監視し続けることができる（ステップ８０２）。

いくつかの実施形態において、プロセス８００は、ドライバまたは車両１１０と結び付けられた危険指数を生成するステップを含むことができる（ステップ８１０）。この危険指数は、適応制御デバイス１１２から受信した情報（ステップ８０２）および／または先に生成されたまたは新規に決定された任意の識別済み境界条件（例えばステップ８０４）に基づくものであり得る。一部の態様において、プロセス８００は、制御システム１３２上で記憶または生成された情報および／または適応制御デバイス１１２により監視された情報に基づいて、危険指数を決定することができる。プロセス８００は、以上で開示されたもの（例えばさまざまなパラメータの重み平均、積、関数など）と一貫性のある公式、重みおよびパラメータを用いて危険指数の値を決定することができる。いくつかの実施形態において、プロセス８００は、ドライバの運転挙動に基づいた危険指数の値を決定することができる。プロセス８００は、適応制御デバイス１１２から受信した信号または他の情報（例えば速度、加速、コーナリング、制動、および／または位置信号；高速走行またはコーナリング事象などの運転事象の検出）、ならびに制御システム１３２上に記憶された情報（例えばドライバの履歴上の運転挙動および統計）に基づいて、ドライバの挙動を識別することができる。

一部の実施形態において、危険指数は同様に、ドライバの注意に基づいていてもよい。プロセス８００は、現在の境界条件に結び付けられた情報に基づいて、ドライバの注意の測度を決定することができる。例えばプロセス８００は、（例えばドライバが運転中にテキストメッセージを送っていることを標示する）デバイス条件、（例えば所与の期間中、ドライバが近隣の他のドライバと著しく異なる速度で運転していることを標示する）平均速度マップ条件、および他のこのような境界条件などのデータに基づいて、ドライバの注意を測定することができる。付加的にまたは代替的に、プロセス８００は、適応制御デバイス１１２から受信した信号または情報、例えば短い時間ウィンドウ内での複数のコーナリング事象または加速事象などに基づいて、ドライバの注意を測定することができる。

一部の態様において、危険指数は同様に、車両の環境と結び付けられた情報に基づいていてもよい。プロセス８００は、（例えば温度、湿度、水分レベルを介して）適応制御デバイス１１２から受信したデータならびに、識別された境界条件および付随するデータ（例えば外部システム１４２から回収した気象情報を含む気象条件）を用いて、環境情報を測定することができる。

プロセス８００は、さらなる処理を行なうために、生成された危険指数を適応制御デバイス１１２に対して提供するステップを含むことができる（ステップ８１２）。プロセス８００は、任意の適切なチャネルまたは通信ネットワークを介して、危険指数を提供することができる。いくつかの態様において、適応制御デバイス１１２は、危険指数を受信し、その内部プロセスを相応して更新することができる。例えば適応制御デバイス１１２は、更新された危険への曝露を反映させるために、（旧指数に置換するまたは旧指数に平均化された）危険指数の新しい値に基づいて、動作可能な制御変数セット４２２を変更することができる。一部の態様において、例えば、さまざまな事象閾値および／または検証閾値は、（例えばより危険な環境内のより多くの事象を検出するために）受信した危険指数に反比例していてよく、サンプリングレートおよび／または信号重みは、（例えば、危険な時間中より高頻度で信号をサンプリングするために）危険指数に正比例していてよく、一定の信号、因子および／またはそれに付随する重みは、関連性のより高いまたはより低いものとなり得る、等々。適応制御デバイス１１２は、新しい危険指数を旧危険指数と比較し、その内部プロセスにおいて加える必要のある変更を決定し、動作制御変数セットを修正してこれらの変更を（例えば外部制御変数セット４２６を変更することによって）達成することができる。

プロセス８００は同様に、プロセス８００に結び付けられた更新済み危険指数および／または他の情報に基づいて内部処理を行なうステップを含むこともできる（ステップ８１４）。いくつかの態様において、例えば、プロセス８００は、新たに決定された危険指数および／または境界条件情報に基づいて、ドライバに対する通知を提供するステップを含むことができる。通知は、危険指数と結び付けられた情報、例えば、ドライバが、先に決定された危険指数、そのドライバまたは類似の状況下にあるドライバについての履歴的危険指数平均などと比べてより危険なまたはより安全な形で運転していることの標示を含むことができる。通知は同様に、境界条件セットと結び付けられた情報、例えば１つ以上の境界条件に関連したドライバの運転の習慣または挙動の標示なども含むことができる。例えば、通知は、ドライバが雨天の気象条件中に過度に高速で運転していること、ドライバのコーナリングまたは加速事象が、場所／車両タイプによりこのドライバと類似の状況に置かれているドライバに比べて少ないこと、または他の任意のタイプの標示を、標示することができる。このようにして、通知は、開示された実施態様およびその組合せと一貫性のあるどちらかといえば運転解析のようなもの含むことができる。この通知は、Ｅメール、テキストメッセージ、自動音声メッセージ、移動体デバイスディスプレー上のＰＯＰ通知、また他の類似の書式を含み得る。プロセス８００は、その内部プロセスを行なった後、適応制御デバイス１１２からの信号または他の情報を監視し続け、あらためてプロセスを始めることができる。

付加的にまたは代替的に、プロセス８００は、制御システム１３２を用いて、制御センタ１３０に結び付けられた内部プロセスを行なうステップを含むことができる。例えば、一実施形態において、プロセス８００は、適応制御デバイス１１２から受信された信号、生成された危険指数、および検出された事象（またはその欠如）に基づいて、車両１１０と結び付けられた１つ以上の保険契約を更新するステップを含むことができる。いくつかの態様において、例えば、より低い危険指数、運転または衝突事象の不在または希有性および標準運転挙動と強く相関する信号は、車両１１０のドライバが概して安全なドライバであることを標示し得る。プロセス８００は、こうして、適応制御デバイス１１２から受信した信号、生成された危険指数、識別された境界条件およびそれらに付随する情報、および事象検出および事象検証の結果に基づいて、車両１１０に結び付けられた既存の保険契約に対する変更を決定するステップを含むことができる。このような変更は、例えば、更新された保険料、割戻金、控除免責金額の低減、補償範囲の追加などを含む。プロセス８００はさらに、決定された変更に基づいて保険契約を更新するステップ、および／または（例えば保険契約者が更新された保険料に対する資格を有することなどの）決定された変更に結び付けられた情報を含む保険契約と結び付けられた決定された保険契約者またはドライバに対する通知を提供するステップを含むことができる。通知は、上述のものと類似の形態をとり得る。

以上の実施形態から明らかであるように、開示された実施形態の態様は、適応制御デバイス１１２が、メモリ内に記憶された制御変数セット４２２に対する変更を検出した時点で、その収集された信号、パラメータ、閾値および関数を動的に調整できるようにする。本明細書中に記載されているように、適応制御デバイス１１２は、変更が発生したか否かを決定するために動作制御変数セットを絶えずまたは定期的に監視することができ、相応してそのプロセスを動的に調整することができる。さらに、適応制御デバイス１１２は、以上のプロセス（例えば図３〜８に関連して記載されたもの）に基づいて制御変数セット４２２に対して加えるべき１つ以上の変更を決定し、制御変数自体を更新することもできる。適応制御デバイス１１２は、処理された情報の内容に基づいて、制御変数４２２に対する変更および内部プロセス（例えば、閾値、関数、重み、サンプリングされた信号など）に対するそれらの対応する効果を決定することができる。

例えば、適応制御デバイス１１２が制御センタ１３２から危険指数を受信した場合、適応制御デバイス１１２は、メモリ内に記憶された外部制御変数セット４２６を更新することができる。適応制御デバイス１１２はこのとき、新しい危険指数に基づいて、上述の実施形態の態様に対して適用すべき１つ以上の変更を決定し、そのプロセスを（例えば制御信号４４２または４４６を介して）相応して動的に調整することができる。決定された変更の内容は、新しい危険指数の内容に基づくものであり得る。上述のように、例えば、より高い危険指数は、より危険な運転を標示する。したがって、いくつかの態様において、適応制御デバイス１１２は、運転ベースの信号に有利に作用するように（例えば、温度および湿度信号などよりも速度、コーナリングおよび加速信号）、サンプリングされた信号セットを変更することができる。適応制御デバイス１１２は同様に、追加のおよびより精確なデータを収集するような形でこれらのまたは他の信号のサンプリングレートを変更する（例えば増大させる）こともできる。適応制御デバイス１１２は同様に、危険指数が高い時間中、重要性が比較的低い他の信号のサンプリングレートを低下させることもできる。さらに、適応制御デバイス１１２は、その感度を増大させるためにその事象検出を修正すること、例えば、事象閾値を減少させること（例えば手作業で、事象因子および事象重みを修正してこのような変更を誘発することによって、事象表現を修正して閾値の数学的表現を調整することによって、など）、事象スコアを増大させること（例えば手作業で、または事象閾値の変更と類似の要領で信号およびその信号重みを修正する）、などができる。さらに、適応制御デバイス１１２は、類似の要領でその検証プロセスを修正すること、例えば検証閾値を低下させ、検証測度を増大させ、基礎的なパラメータおよび関数に対する変更を実装してこれらの変更を誘発させる（例えば検証重みの増大、新しい信号または検証パラメータの選択などによる）ことができる。したがって適応制御デバイス１１２は、新しい危険指数の受信によって引き起こされた新しい制御パラメータ４２２に応答して、本明細書中で論述されている任意の入力、パラメータ、またはプロセスをどのように動的に調整すべきかを決定することができる。その上、適応制御デバイス１１２は、（例えば制御システム１３２から受信されたまたは適応制御デバイス１１２内で生成されたような）処理済み情報によって誘発される制御パラメータセットに対する変更に基づいて、任意のこのような特徴をどのように動的に調整すべきかを決定することができる。

別の実施例として、適応制御デバイス１１２は、制御センタからの境界条件およびそれに付随する情報を受信することができる。適応制御デバイス１１２は、境界条件および随伴するデータの内容に基づいて、制御変数セット４２２（例えば、特に外部制御変数セット４２６）および以上のプロセスに対する対応する調整をどのように修正するかを決定することができる。一実施例において、適応制御デバイス１１２は、気象条件が以前に全く確立されていない場合にこのような気象条件を受信することができる。適応制御デバイス１１２は、制御変数４２２を更新しセンサ１１４からの信号およびサンプリングレートを動的に調整して、環境情報（例えば温度、水分レベル、気圧など）を収集することができる。適応制御デバイス１１２は同様に、気象の考慮事項を事象内に組込むため（例えば事象閾値、検証閾値および／またはそれらのさまざまな構成要素、例えば信号重み、事象因子などを修正することによって）以上で概略的に示したその事象検出および検証プロセスを更新することもできる。一実施形態において、例えば、適応制御デバイス１１２は、雨天の気象についての事象閾値を（例えばより危険であることを理由として）低減させ、穏やかなまたは晴天の気象については事象閾値を増大させることができる。適応制御デバイス１１２は同様に、晴天条件よりも雨天条件においてより高頻度で一定のタイプの信号（例えば速度、コーナリング、制動など）をサンプリングすることもできる。同様にして、適応制御デバイスは、交通条件（例えば、より高い渋滞レベルではより事故の尤度が高いことに起因する）、道路情報（例えば、より直線の道路では信号のサンプリング頻度は低い）、および他の任意の境界条件情報に応答して、以上の実施形態の信号、サンプリングレート、閾値などを動的に調整することができる。この種の変更は、本明細書中に開示されている任意の可変的プロセスに適用され得、変更は、境界条件情報の内容に基づくものであり得る。

最後の実施例において、適応制御デバイス１１２は、内部プロセスに基づき制御変数セットをどのように更新すべきかを決定することができる。一実施例として、適応制御デバイス１１２は、検出された事象の内容に基づいて、制御変数セット４２２（例えば内部変数４２４）をどのように変更するか、および上述のプロセスに対する対応する調整を決定することができる。一例として、適応制御デバイス１１２は、高速走行、加速またはコーナリング事象を検出し、このような事象が典型的により危険なまたは安全でない運転挙動を反映していることを決定することができる。これに応答して、適応制御デバイス１１２は、制御変数セット４２２を更新することができ、上述の実施形態の入力、パラメータおよびプロセスを（例えば制御信号４４２を介して）相応して動的に調整することができる。例えば、適応制御デバイス１１２は、（例えば速度および加速などの運転ベースの信号に有利に作用するように）サンプリングされた信号セットをおよび／または（例えば運転ベースの信号をより高頻度でサンプリングし、環境ベースの信号をより低頻度でサンプリングするために）そのサンプリングレートを調整することができる。さらに、適応制御デバイス１１２は、検出された運転事象に応答して事象閾値または検証閾値を減少させるかまたは上述のように事象スコアおよび検証測度を増大させて、一定の運転挙動に対する感度を増大させることができる。その上、適応制御デバイス１１２は、（例えば事象閾値を増大させ、サンプリングレートを削減することなどにより）このような事象の不在に応答して逆の変更を行なうことができる。開示された実施形態は、開示された実施形態において生成されたあらゆる情報またはデータに応答して任意のこのような変更を行なうステップを企図している。さらに、これらの変更は、本明細書中で開示されている任意の可変的プロセスまたはパラメータに対しても加えることができる。調整の内容および影響を受ける入力、プロセスおよびパラメータは、車両１１０と結び付けられた実際の運転挙動および環境条件に応じて、生成される情報の内容により左右される。

以上の説明は、例示を目的として提示されてきた。これは網羅的なものではなく、開示された正にその形態または実施形態に限定されない。明細書を考慮し、開示された実施形態を実践することで、実施形態の修正および適応が明らかになる。例えば、説明された実装にはハードウェアおよびソフトウェアが含まれるが、本開示と一貫性のあるシステムおよび方法は、ハードウェア単独で実装可能である。

明細書に基づくコンピュータプログラムおよび本明細書の方法は、ソフトウェア開発者の技術範囲内に入る。さまざまなプログラミング技術を用いて、さまざまなプログラムまたはプログラムモジュールを作成することが可能である。例えば、プログラムセクションまたはプログラムモジュールを、Ｊａｖａ、Ｃ、Ｃ⁺⁺、アセンブリ言語、または任意のこのようなプログラミング言語でまたはこれらの言語を用いて設計することができる。このようなソフトウェアセクションまたはモジュールの１つ以上を、デバイスシステムまたは既存の通信ソフトウェア内に統合することが可能である。

さらに、例示的実施形態が本明細書中に説明されてきたが、この範囲には、本開示に基づく等価の要素、修正、削除、組合せ（例えばさまざまな実施形態を横断した態様の）、適応および／または改変を有する任意のまたは全ての実施形態が含まれる。クレーム中の要素は、クレーム中で利用された言語に基づいて広義で解釈されるべきものであり、本明細書内または本出願の遂行中に説明された実施例に限定されず、これらの実施例は、非排他的なものとみなされるべきものである。さらに、開示された方法のステップは、ステップの再順序づけおよび／または挿入または削除ステップを含めたあらゆる形で修正可能である。さらに、本明細書に記載の任意のパラメータ、条件、情報などは、そのパラメータ、条件または情報の履歴上の、現在の、または期待される値を反映し得る。

本開示の特徴および利点は、詳細な明細から明らかであり、したがって、添付のクレームは、本開示の真の精神および範囲内に入る全てのシステムおよび方法を網羅することが意図されている。本明細書中で使用される不定冠詞「ａ」および「ａｎ」は「１つ以上（ｏｎｅ ｏｒ ｍｏｒｅ）」を意味する。同様にして、複数用語の使用は、所与の文脈中で明白でないかぎり、必ずしも複数を意味しない。「ａｎｄ（および）」または「ｏｒ（または）」なる用語は、具体的に別段の指示の無いかぎり、「ａｎｄ／ｏｒ（および／または）」を意味する。さらに、当業者には多くの修正および変形形態が容易に明らかになることから、例示され説明された正確な構成および動作に開示を限定することは望まれておらず、したがって、全ての好適な修正および等価物が使用可能であり、本開示の範囲内に入る。

他の実施形態は、本明細書中に開示された実施形態の明細を考慮し実践することにより、当業者には明らかになるものである。明細書および実施例は単なる例とみなされるよう意図されており、開示された実施形態の真の範囲および精神は、以下のクレームによって示されている。

Claims (23)

1. 車両内のセンサベースのデータ取得を動的に制御するためのシステムにおいて、
   − 命令セットを記憶するメモリと；
   − １つ以上の動作を行なうために前記命令セットを実行するように構成された１つ以上のプロセッサと；
   を含むシステムであって、前記動作には、
   ・ 車両内のセンサセットと結び付けられた信号セットを受信するステップであって、ここで前記信号セットがサンプリングレートと結び付けられている、ステップ；
   ・ フィルタリング済み信号セットを作成するために前記信号セットに対して帯域幅フィルタセットを適用するステップ；および
   ・ 前記フィルタリング済み信号セットに基づく事象スコアを事象閾値と比較することにより、事象の発生を検出するステップ；
   が含まれ、
   前記信号セット、前記サンプリングレートセット、前記帯域幅フィルタセット、前記事象スコア、または前記事象閾値のうちの少なくとも１つが、制御変数セットに対する変更に基づいて動的に調整される、システム。
2. 前記制御変数セットが、後続する事象の発生を検出するステップに応答して変更され、前記制御変数セットに対する各々の変更が前記信号セット、前記サンプリングレートセット、前記帯域幅フィルタセット、前記事象スコアまたは前記事象閾値のうちの少なくとも1つに対する修正を引き起こす、請求項１に記載のシステム。
3. 前記制御変数セットが、
   − 前記信号セットに基づくローカル制御変数セットと；
   − 前記制御システムから受信した危険指数に基づく外部制御変数セットと；
   を含み、前記事象閾値が前記危険指数に反比例する、請求項２に記載のシステム。
4. 前記危険指数が前記事象データおよび前記車両の外部の条件を反映する境界条件セットに基づいており、前記境界条件セットが、気象条件、交通条件、道路タイプ条件または平均速度マップ条件のうちの少なくとも２つを含む、請求項３に記載のシステム。
5. 前記信号セットを動的に調整するステップがさらに、前記信号セット内の選択された信号をオフ切換えするステップまたは前記信号セット内に含まれていない新しい信号をオン切換えするステップを含む、請求項１に記載のシステム。
6. 帯域幅フィルタセットを適用するステップがさらに、
   − 前記信号セット内のノイズ含有信号についてのノイズ周波数範囲を決定するステップと；
   − 前記ノイズ周波数範囲の最小周波数が閾値周波数を超えるか否かを決定するステップと；
   − 前記最小周波数が前記閾値周波数を超えた場合に前記ノイズ含有信号に対し低域通過フィルタを適用するステップであって、ここで前記低域通過フィルタが前記最小周波数より小さいカットオフ周波数を有するステップと；
   を含む、請求項１に記載のシステム。
7. 前記帯域幅フィルタセットを適用するステップがさらに、前記ノイズ周波数範囲の幅が閾値幅より小さい場合に前記ノイズ含有信号に対して帯域除去フィルタを適用するステップを含み、前記帯域除去フィルタが、実質的に、周波数ドメイン内の前記ノイズ周波数範囲内で前記ノイズ含有信号を減衰させる、請求項６に記載のシステム。
8. 前記ノイズ周波数範囲および前記ノイズ周波数範囲の幅を決定するステップが、前記制御変数セットに対する変更を引き起こし、前記帯域幅フィルタセットを動的に調整するステップがさらに、前記ノイズ含有信号に対して前記低域通過フィルタまたは前記帯域除去フィルタを適用するステップを含む、請求項７に記載のシステム。
9. 前記動作がさらに、前記フィルタリング済み信号セットおよび前記車両の物理的特性を反映する車両パラメータセットに基づいて前記事象に結び付けられた事象クラスを決定するステップを含み、前記事象閾値が、前記事象クラスおよび前記事象クラスに基づく事象因子セットに基づいており、前記事象クラスを決定するステップが前記制御変数セットに対する前記変更を引き起こす、請求項２に記載のシステム。
10. − 前記信号セットが前記制御変数に基づいて信号重みセットと結び付けられ
    − 前記事象スコアがさらに前記信号重みセットに基づいており；
    − 前記事象スコアを動的に調整するステップが、前記信号セットまたは前記信号重みセットを修正するステップをさらに含む、
    請求項９に記載のシステム。
11. − 前記事象因子セットが前記制御変数に基づいて因子重みセットと結び付けられ；
    − 前記事象閾値がさらに、前記因子重みセットに基づいており；
    − 前記事象閾値を動的に調整するステップがさらに、前記事象クラス、前記事象因子または前記因子重みを修正するステップをさらに含む；
    請求項９に記載のシステム。
12. 前記事象および前記後続する事象の各々について前記事象スコアが前記事象閾値を超えた場合に、前記動作がさらに事象データを出力するステップを含む、請求項２に記載のシステム。
13. 車両内のセンサベースのデータ取得を動的に制御するための方法において、前記車両内部のデバイスと結び付けられた１つ以上のプロセッサを介して行なわれる動作として、
    − 車両内のセンサセットと結び付けられた信号セットを受信するステップであって、ここで前記信号セットがサンプリングレートと結び付けられている、ステップ；
    − フィルタリング済み信号セットを作成するために前記信号セットに対して帯域幅フィルタセットを適用するステップ；および
    − 前記フィルタリング済み信号セットに基づく事象スコアを事象閾値と比較することにより、事象の発生を検出するステップ；
    を含み、
    前記信号セット、前記サンプリングレートセット、前記帯域幅フィルタセット、前記事象スコア、または前記事象閾値のうちの少なくとも１つが、制御変数セットに対する変更に基づいて動的に調整される、方法。
14. 前記制御変数セットが、後続する事象の発生を検出するステップに応答して変更され、前記制御変数セットに対する各々の変更が前記信号セット、前記サンプリングレートセット、前記帯域幅フィルタセット、前記事象スコアまたは前記事象閾値のうちの少なくとも1つに対する修正を引き起こす、請求項１３に記載の方法。
15. 前記制御変数セットが、
    − 前記信号セットに基づくローカル制御変数セットと；
    − 前記制御システムから受信した危険指数に基づく外部制御変数セットと；
    を含み、前記事象閾値が前記危険指数に反比例し、前記危険指数が前記事象データおよび前記車両の外部の条件を反映する境界条件セットに基づいている、請求項１４に記載の方法。
16. 帯域幅フィルタセットを適用するステップがさらに、
    − 前記信号セット内のノイズ含有信号についてのノイズ周波数範囲を決定するステップと；
    − 前記ノイズ周波数範囲の最小周波数が閾値周波数を超えるか否かを決定するステップと；
    − 前記最小周波数が前記閾値周波数を超えた場合に前記ノイズ含有信号に対し低域通過フィルタを適用するステップであって、ここで前記低域通過フィルタが前記最小周波数より小さいカットオフ周波数を有するステップと；
    を含む、請求項１３に記載の方法。
17. 前記帯域幅フィルタセットを適用するステップがさらに、前記ノイズ周波数範囲の幅が閾値幅より小さい場合に前記ノイズ含有信号に対して帯域除去フィルタを適用するステップを含み、前記帯域除去フィルタが、実質的に、周波数ドメイン内の前記ノイズ周波数範囲内で前記ノイズ含有信号を減衰させる、請求項１６に記載の方法。
18. 前記ノイズ周波数範囲および前記ノイズ周波数範囲の幅を決定するステップが、前記制御変数セットに対する変更を引き起こし、前記帯域幅フィルタセットを動的に調整するステップがさらに、前記ノイズ含有信号に対して前記低域通過フィルタまたは前記帯域除去フィルタを適用するステップを含む、請求項１７に記載の方法。
19. 前記フィルタリング済み信号セットおよび前記車両の物理的特性を反映する車両パラメータセットに基づいて前記事象に結び付けられた事象クラスを決定するステップをさらに含み、前記事象閾値が、前記事象クラスおよび前記事象クラスに基づく事象因子セットに基づいており、前記事象クラスを決定するステップが前記制御変数セットに対する前記変更を引き起こす、請求項１４に記載の方法。
20. − 前記信号セットが前記制御変数に基づいて信号重みセットと結び付けられ；
    − 前記事象スコアがさらに前記信号重みセットに基づいており；
    − 前記事象スコアを動的に調整するステップが、前記信号セットまたは前記信号重みセットを修正するステップをさらに含む；
    請求項１９に記載の方法。
21. − 前記事象因子セットが前記制御変数に基づいて因子重みセットと結び付けられ；
    − 前記事象閾値がさらに、前記因子重みセットに基づいており；
    − 前記事象閾値を動的に調整するステップがさらに、前記事象クラス、前記事象因子または前記因子重みを修正するステップをさらに含む；
    請求項１９に記載の方法。
22. 前記事象および前記後続する事象の各々について前記事象スコアが前記事象閾値を超えた場合に、事象データを出力するステップをさらに含む、請求項１４に記載の方法。
23. 命令を記憶する、有形の非一時的コンピュータ可読媒体であって、
    該命令は、少なくとも１つのプロセッサにより実行された場合に、前記少なくとも１つのプロセッサに、車両内のセンサベースのデータ取得を動的に制御するための方法を行なわせるものであり、
    − 車両内のセンサセットと結び付けられた信号セットを受信するステップであって、ここで前記信号セットがサンプリングレートと結び付けられている、ステップと；
    − フィルタリング済み信号セットを作成するために前記信号セットに対して帯域幅フィルタセットを適用するステップと；
    − 前記フィルタリング済み信号セットに基づく事象スコアを事象閾値と比較することにより、事象の発生を検出するステップと；を含み、
    前記信号セット、前記サンプリングレートセット、前記帯域幅フィルタセット、前記事象スコア、または前記事象閾値のうちの少なくとも１つが、制御変数セットに対する変更に基づいて動的に調整される、有形の非一時的コンピュータ可読媒体。

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