JP2019528507A - 車両の状態の判定に基づいて車両の走行時間を推定するための方法 - Google Patents

Abstract

車両の状態の判定に基づいて車両の走行時間を推定するための方法が記載され、当該方法は、エンジン非活動状態または車両停止状態からエンジン活動状態または車両走行状態への移行を判定した結果として、開始イベントを認識することと、エンジン活動状態または車両走行状態からエンジン非活動状態または車両停止状態への移行を判定した結果として、走行イベントの終了を認識することと、走行の開始と走行の終了との間に経過した時間に従って、走行時間を計算することとを含み、エンジン非活動状態または車両停止状態からエンジン活動状態または車両走行状態への移行、およびエンジン活動状態または車両走行状態からエンジン非活動状態または車両停止状態への移行は、それぞれ、走行中に、エンジン活動状態または車両走行状態、およびエンジン非活動状態または車両停止状態が、予め定められたヒステリシス期間にわたってそれぞれ不変に維持されていると判定された場合に判定される。

Description

発明の分野
本発明は自動車分野に関し、具体的には、車両の動きおよび運転パラメータに関連するデータを検出するための車載装置の技術分野に関する。

具体的には、本発明は、請求項１の導入部に記載の車両の状態の判定に基づいて車両の走行時間を推定するための方法に関する。

現行技術
車載検出装置、特に車両の動きおよび運転パラメータをリアルタイムで取得して遠隔送信するための車載検出装置が知られている。車載検出装置は、運転補助のための車載システムの動作に寄与するだけでなく、他の補助システムの機能にとっても不可欠なものである。補助システムとして、たとえば、盗難防止装置において、車両群に属する車両のモニタ装置において、または法執行機関もしくは保険会社のためなどに交通違反もしくは交通事故のダイナミクスを検出するためのブラックボックスとして知られている装置において用いられるシステムなどの、車両の監視システムおよびダイナミクス記録システムがある。

典型的に、車両の運転状況（運転速度、全運転時間、エンジン回転速度）を遠隔の分析ステーションに送信することを考慮して当該運転状態を検出するために、車両の使用のダイナミクスをモニタおよび記録するためのシステムが設けられる。当該データは、車載通信システムを介して分析ステーションに周期的に転送され得るか、または車内で利用可能な侵入不可能な記憶媒体に単に記録され得る。当該データは、たとえば車両が予定された周期的なメンテナンス介入を受けるときに、当該記憶媒体から後で取出され得る。

上述の双方の場合において、監視システムは、車両のすべての運転イベントおよびすべての非活動期間を区別せずに連続的に記録するように設計される。

車両の状態、すなわち車両のエンジンの活動（動作時）または非活動の状況は、長期にわたって車両の使用状況を確認する際に、たとえば車両群に属する車両の動作を確認する際に重要なデータを表わす車両の使用または非使用イベントに関連しているため、重要な情報である。実際、車両エンジンが動作中である場合は、車両は走行中である（「走行中」とは、一時停止を含むが長期の駐車を除外する車両の運転状況を意味する）と推測され得るが、車両のエンジンが動作中でない場合は、車両は駐車中であると推測され得る。

車両のイグニッションおよびキー始動スイッチ装置との物理リンクまたはＣＡＮバスによって車両の状態を判定するために動きおよび運転パラメータを検出するための車載装置が製造時から統合されている車両もある。これらの装置が車両の製造時に設けられていない場合は、または車両に従来のイグニッションおよびキー始動スイッチ装置が搭載されていない場合は、キー信号との物理リンクまたはＣＡＮバスを利用して車両の状態を判定することは（介入の困難性および信頼性の面で）常に可能または便利であるとは限らない。

車両走行の開始および終了の検出、すなわち車両走行時間の判定は、ある一定の用途に重要な情報である。車両の走行距離を計算する場合などのいくつかの例では、１回の走行が誤って細分された、または複数回の走行が誤って併合された結果としての走行情報の損失がないという条件で、この距離を１回の走行で移動したのか、または２回以上の別々の走行で移動したのかを知ることは重要ではない。他の例では、特に車両群管理サービスの提供においては、走行の開始および終了を正確に追跡することは極めて重要な側面である。１回の走行が２回の別々の走行として扱われる可能性、または２回の別々の走行が１回の走行として扱われる可能性は、車両の動きおよび運転パラメータに関連するデータを検出するための車載装置の使用によって実行される車両の使用の制御サービスの効率および信頼性を評価するための主要なパフォーマンス指標と見なされる。

従来、走行の開始は、エンジン非活動状態または車両停止状態（以下オフ状態）からエンジン活動状態または車両走行状態（以下オン状態）への移行に対応し、車両のイグニッションおよびキー始動スイッチ装置の対応する状態同士の間の移行を検出することによって判定され得る。

反対に、走行の終了は、エンジン活動状態または車両走行状態（オン状態）からエンジン非活動状態または車両停止状態（オフ状態）への移行に対応し、同様に判定され得る。

走行の開始および終了は、車両の動きおよび運転パラメータに関連するデータを検出するための車載装置によって正確に検出され得る。車載装置は車両の電気システムのノードに物理的に接続される。イグニッションおよび始動停止スイッチ装置の状態がエンジン活動または車両走行状態を示している場合にのみ電圧が存在する。車両の状態の誤判定は、検出される電圧値がイグニッションおよび始動スイッチ装置の状態に従わない車両の電気システムのノードに物理接続がなされた場合の、車載装置の設置における人為ミスに起因し得る。

しかし、車両の設置が単純なために、または車両の電気システムに接続する際に起こり得るオペレータのエラーを回避したいために、イグニッションおよび始動スイッチ装置との物理接続を有さない車載装置が設置される場合もある。この種の装置では、車両の状態は、車両の移動と、車両の電荷蓄積装置アセンブリ（バッテリ）全体にわたって確立される電圧とを検出することによって判定（推定）される。電荷蓄積装置アセンブリは、車両の熱機関を始動するためにおよび／または車両の付属装置に電力を供給するために用いられ、かつ当該機関の運動エネルギによって充電可能である。

停止時の蓄積装置アセンブリ全体にわたる既知の電圧値よりも高い蓄積装置アセンブリ全体にわたる電圧値の検出と、車両の移動の判定とが組合わされると、車両の状態の信頼性のある指標が与えられる。しかし、この指標がなければ、車両が非活動状態であることまたは停止していることを確実に推測することができない。

実際、車両が、たとえば道路標識に関して、または交通状況もしくは交通渋滞で、短期間その動作を停止した場合、イグニッションおよび始動スイッチは運転状況のままであり、すなわち車両は事実上は使用中であるが、熱機関の活動の兆候は存在しない場合がある。車両が短期間静止しているときは熱機関が働きを停止し、車両が再び走行し始めると熱機関が働きを再開するようないわゆる開始／停止メカニズムが車両に搭載されている場合は、走行停止状況下の熱機関の振動は小さすぎて車両ダイナミクスセンサによって検出されない場合や、または振動がまったく存在しない場合がある。

発明の要約
本発明の目的は、車両のイグニッションおよび始動スイッチ装置への物理接続がなくても車載装置を用いて走行時間を正確に判定するための方法、特に上述の不利点を解決するための方法を提供することである。

本発明によると、この目的は、請求項１に記載の特徴を有する走行時間を判定するための方法によって達成される。

特定の実施形態は従属請求項の主題であり、その内容は本明細書の不可欠な部分と理解すべきである。

本発明のさらなる主題は、請求項に記載のような、車両の動きおよび運転パラメータに関連するデータを検出するための車載装置、ならびに車載装置の処理システムによって実行可能なコンピュータプログラムまたはプログラム群である。

要約すると、本発明は、エンジン活動状態もしくは車両走行状態からエンジン非活動状態もしくは車両停止状態への、またはその反対の偽の（spurious）移行の検出のすべての起こり得る異常なイベントをフィルタリングする（偽の移行は極端に短いため）という目的で、走行の開始または終了の判定が依存する、車両の状態の判定が、予め定められたヒステリシス期間にわたって不変であるか否かを確認するという原理に基づく。車両の状態は、たとえば車両の蓄積装置アセンブリ全体にわたって確立される電圧値を分析することによって、加速度計および／もしくはジャイロスコープセンサが検出する車両ダイナミクスデータを分析することによって、または車両の地理的位置決めシステムが取得する位置決めデータを分析することによって間接的に得られる。

有利なことに、ヒステリシス期間の選択に依存するエラー確率を分析することによって最適のヒステリシス期間が求められる。

以下の段落に簡潔に説明する添付の図面を参照して、本発明のさらなる特徴および利点を、非限定的な例として与えられる本発明の一実施形態の以下の詳細な説明においてより詳細に説明する。

本発明の用途の文脈の概略図である。 先行技術に係る、車両のイグニッションおよびキー始動スイッチ装置への物理リンクによって車両の動きおよび運転パラメータに関連するデータを検出するための装置の車内の結合構成の概略図である。 本発明に係る車両の電荷蓄積装置アセンブリに結合された車両の動きおよび運転パラメータに関連するデータを検出するための車載装置の例示的かつ非限定的な実施形態の機能ブロック図である。 上述の状況に従って車両の熱機関を始動するためにおよび／または車両の付属装置に電力を供給するために用いられ、かつ当該機関の運動エネルギによって充電可能な蓄積装置アセンブリ全体にわたって確立される電圧の例示的な経時的な傾向を示す図である。 本発明に係る走行時間の判定の最適化に基づくイベントの確率を表わすグラフの図である。 本発明に係る走行時間の判定の最適化に基づくイベントの確率を表わすグラフの図である。 本発明に係る走行時間の判定の最適化に基づくイベントの確率を表わすグラフの図である。

詳細な説明
図１は本発明の用途の文脈を示す。

図１には、自家用車または会社の車両群に属する車両などの一般的な車両がＶで示されている。車両Ｖには、熱機関Ｅと、単にバッテリとして知られている、Ｂで示されている電荷蓄積装置アセンブリとが搭載されている。電荷蓄積装置アセンブリは、熱機関の始動および／または照明装置Ｌなどの車両の付属品の電力供給を制御し、かつ当該機関の運動エネルギによって、典型的にオルタネータＡによって充電可能である。

車両の動きおよび運転パラメータに関連するデータを検出するための、特に上記データをリアルタイムで取得して遠隔送信するための車載装置がＵで示されている。この装置は、車両の動きおよび運転パラメータに関連するデータを処理し、たとえば公衆電気通信網Ｎを介して上記データを中央遠隔装置Ｃに送信するように構成されている。

一例として、かつ本発明の目的で、車両の動きおよび運転パラメータに関連するデータは、車両の走行時間を示すデータである。走行時間は、検出された走行開始時間から検出された走行終了時間まで計算され、たとえば、車両の使用状況を確認するための、および場合によっては車両の使用に関連するさまざまなサービスを提供するための、有用なデータ項目である。従来、走行開始時間は、非活動または停止状態（以下オフと称する）から活動または走行状況（以下オンと称する）への車両の状態の移行時に検出される。同様に、走行終了時間は、活動または走行状態（オン）から非活動または停止状態（オフ）への車両の状態の移行時に検出される。

図２は、車両の状態を判定するために車両の動きおよび運転パラメータに関連するデータを検出するための装置を車内で結合する先行技術の典型的な構成を示す。

この公知の構成では、車載装置Ｕは専用の配線を介して車両のイグニッションおよびキー始動スイッチ装置Ｋに、または車両の電気システムの同様のノードに物理的に接続される。車両キーが起動位置に回されて、充電バッテリによって車両（エンジンおよびその付属品）に電力が供給された場合にのみ電圧が存在する。

図３は、本発明の車内の結合構成における本発明に係る車載装置Ｕのより詳細な例示的なブロック図を示す。

車載装置Ｕは、取得部を介して取得される車両の動きおよび運転パラメータに関連するデータを取得および処理するように構成されたマイクロプロセッサ１０を含む。車載装置Ｕは、たとえばマイクロコントローラ１２を含む。マイクロコントローラ１２は、そのアンテナ２２と関連して図示されている地理的位置決めシステム２０に接続される。マイクロコントローラ１２はさらに、たとえば、位置、傾斜または加速度センサなどの１つ以上のセンサを含み、空間における車両の位置決めおよび向きについての、かつその変位ダイナミクスについての正確な情報を与えるように構成されたシステムなどの、車両ダイナミクス検出システム２４に接続される。マイクロコントローラ１２はさらに、関係のあるアンテナ２８と関連して図示されており、かつ電気通信網Ｎとデータをやり取りするように適合された通信モジュール２６に接続される。

車載装置Ｕは入出力インターフェイス３０も含む。入出力インターフェイス３０はマイクロコントローラ１２に接続されて車両の車載通信ネットワークに接続される。このネットワークは、純粋に非限定的かつ非排他的な例ではＣＡＮネットワークである。入出力インターフェイス３０はさらに、Ｗｉ−Ｆｉまたはブルートゥース（登録商標）通信モジュールなどの遠隔通信モジュール３２、３４に接続される。これら通信モジュールは、マイクロプロセッサ１０を、たとえば車両の運転者を認証するためにおよび／または運転者が認証されない場合は車両の始動を禁止するために用いられる補助装置に接続する。

当該図は、車両の電荷蓄積装置アセンブリＢに接続される物理接続モジュール３６も示す。物理接続モジュール３６は、蓄積装置アセンブリ全体にわたって確立される電圧値を示す信号をマイクロプロセッサに送ることができる。

図を完全にするために、蓄積装置アセンブリＢは、車両の熱機関Ｅによって駆動される充電オルタネータＡとともに、かつ車両の計器盤Ｉまたは車両のヘッドライトＬなどのいくつかの例示的な負荷とともに示されている。

図４は、蓄積装置アセンブリＢが車両の熱機関を始動するためにおよび／または車両の付属装置に電力を供給するために用いられ、かつオルタネータＡによって機関Ｅの運動エネルギから充電可能である場合に、蓄積装置アセンブリＢ全体にわたって確立される電圧の例示的な経時的な傾向を示す図である。

公称電圧Ｖ_NOMが１２ボルトの蓄積装置アセンブリについては、車両の非活動または停止状態においてアセンブリ全体にわたって存在する電圧値は公称電圧Ｖ_NOMと実質的に等しいか、または公称電圧Ｖ_NOMよりもわずかに高い。車両の熱機関を始動すると、大量の電気エネルギが蓄積装置から流出し、数分の一秒のオーダの限られた時間にわたって、値Ｖ_STARTに達するまで、蓄積装置全体にわたって数ボルトのオーダの急激な電圧降下を経験する。その後、車両が走行中であり、熱機関の運動エネルギを用いてオルタネータＡを介して蓄積装置アセンブリを充電しているときは、蓄積装置全体にわたる電圧の値は公称値よりも高く、たとえば約２ボルトのオーダである。平均値はＶ_MARとして示されており、ノイズの影響を受ける。この電圧が高い状態は、車両のエンジンが止まって非活動（または停止）状態に戻るまで続き、非活動（または停止）状態に戻ることによって蓄積装置全体にわたる電圧が公称値Ｖ_NOMまで低下する。

車両の走行時間の判定は、エンジン非活動状態または車両停止状態（以下オフ状態）からエンジン活動状態または車両走行状態（以下オン状態）への移行に対応する走行の開始と、代わりにエンジン活動状態または車両走行状態（オン状態）からエンジン非活動状態または車両停止状態（オフ状態）への移行に対応する走行の終了との間の時間を測定することによって行なわれる。

本発明によると、エンジン活動状態または車両走行状態が予め定められたヒステリシス期間にわたって不変に維持されていると判定された場合でも、エンジン非活動状態または車両停止状態（オフ状態）からエンジン活動状態または車両走行状態（オン状態）への移行は走行開始と認識される。

同様に、エンジン非活動状態または車両停止状態が予め定められたヒステリシス期間にわたって不変に維持されていると判定された場合でも、エンジン活動状態または車両走行状態（オン状態）からエンジン非活動状態または車両停止状態（オフ状態）への移行は走行の終了と認識される。

予め定められたヒステリシス期間は、移行ごとに異なる値を有し得る。
本発明が回避することを目的とする走行時間の判定において起こり得るエラーは、実際には１回の走行を多数の別々の走行に分割することに関連する。

このエラーが起こり得るのは、車両が、実際の状態は全期間にわたってオンであるが、ヒステリシス期間よりも長い期間にわたって走行を停止する場合である。これは、たとえば、エンジン（開始／停止システム）も切ることによって渋滞で走行を一時的に停止する走行車両の場合である。この場合、オン状態からオフ状態への移行が起こっていなくても、当該移行が誤って検出され得る。その後車両の移動またはエンジン活動が再開されるとすぐに、その後のオフ状態からオン状態への移行が検出されることになる。したがって、実際には１回の走行（これによって、たとえば、イグニッションおよび始動キーは実際にはオフ位置に変更していない）が代わりに２回の別々の走行と見なされる。

本発明が回避することを目的とする走行時間の判定において起こり得る別のエラーは、実際には複数回の別々の走行を１回の走行に組合わせることに関連する。

このエラーが起こり得るのは、車両が実際にはその動作を停止して走行を終了している（これによって、たとえば、イグニッションおよび始動キーは実際にはオフ位置に移動している）が、ヒステリシス期間未満の期間にわたって停止し続けている場合である。

この場合、オン状態からオフ状態への移行（走行の終了を示す）、およびその後のオフ状態からオン状態への移行（別の走行の開始を示す）が誤って検出され得るが、当該移行が実際に起こった場合でも有効とは見なされない。したがって、実際には２回の別々の連続した走行が１回の走行と見なされる。

ヒステリシス期間がたとえば数秒などの非常に低い値に設定された場合は、車両の動作の短時間の停止はすべてオン状態からオフ状態への移行と判定される可能性があるため、実際には１回の走行を別々の走行と認識するエラーの頻度は非常に高くなる。反対に、誤って無視される可能性があるのは別々の走行同士の間の数秒の間隔（実際には稀である）のみであるため、実際には別々の走行を１回の走行と認識するエラーの頻度は大幅に低下する。

ヒステリシス期間がたとえば数分などの非常に高い値に設定された場合は、オン状態からオフ状態への移行と判定される可能性があるのは車両の動作の長期の停止のみであるため、実際には１回の走行を別々の走行と認識するエラーの頻度は大幅に低下する。反対に、実際には別々の走行同士の間の数秒の間隔（実際には稀である）は誤って無視される可能性があるため、実際には別々の走行を１回の走行と認識するエラーの頻度は大幅に増加する。

最適のヒステリシス期間を特定するために上述のエラーの発生確率をヒステリシス期間の関数として評価することについて以下に述べる。

以下の説明では、車両の「一時停止」とは、交通信号または交通渋滞での車両の走行の停止など、車両のエンジンをオフにせずに起こる停止を意味する。車両が交通渋滞中に進む場合に必要な移動などの短く非常に緩慢な移動は、その車両の実際の移動は本質的に無視できるため、一時停止と同等と見なされる。さらに、車両の「決定的な停止」とは、車両の駐車など、エンジン動作停止に関連して実行される車両停止を意味する。一時停止は走行の終了ではなく、代わりに決定的な停止が走行の終了である。

Ｐｒ（ｔ＜Ｔ｜ｓ＝final）は、決定的な停止（ｓ＝final）が予め定められた基準期間Ｔよりも短い期間ｔにわたって続く条件付き確率を示す。

Ｐｒ（ｔ＜Ｔ｜ｓ＝temporary）は、一時停止（ｓ＝temporary）が予め定められた基準期間Ｔよりも短い期間ｔにわたって続く条件付き確率を示す。

Ｐｒ（ｓ＝final，ｔ＜Ｔ）は、停止が決定的であり（ｓ＝final）、かつその停止が予め定められた基準期間Ｔよりも短い期間ｔにわたって続く同時確率を示す。

Ｐｒ（ｓ＝temporary，ｔ＜Ｔ）は、停止が一時的であり（ｓ＝temporary）、かつその停止が予め定められた基準期間Ｔよりも短い期間ｔにわたって続く同時確率を示す。

Ｐｒ（Ｅ_b，Ｔ）は、車両の状態を判定するためのアルゴリズムの実行における予め定められたヒステリシス期間Ｔの関数として、実際には１回の走行が複数回（２回）の別々の走行に細分される確率を示す。

Ｐｒ（Ｅ_m，Ｔ）は、車両の状態を判定するためのアルゴリズムの実行における予め定められたヒステリシス期間Ｔの関数として、実際には複数回（２回）の別々の走行が１回の走行に併合される確率を示す。

Ｐｒ（Ｅ，Ｔ）は、車両の状態を判定するためのアルゴリズムの実行における予め定められたヒステリシス期間Ｔの関数として、実際には１回の走行が複数回（２回）の別々の走行に細分され、実際には複数回（２回）の別々の走行が１回の走行に併合される確率を示す。

本発明によると、複数の車両によって取得される一組の走行データは、たとえば１００，０００回を超える、好ましくは１，０００，０００回を超える実行された走行数ついて、１，０００台を超える車両、好ましくは１０，０００台を超える車両について考慮される。上記走行データは、車両が実行した走行の継続時間、ならびに一時停止および最終停止期間の継続時間を表わす。たとえば、上記走行データは、本発明に記載の種類の車両の動きおよび運転パラメータに関連するデータを検出するための車載装置から取得され、車両の動きおよび運転パラメータは好ましくは、車載装置が設置される車両のイグニッションおよびキー始動スイッチ装置と関連付けられている。

大量の走行データによって大きな一組のサンプルを有することができ、走行中の一時停止イベントの分布を想定することができる。

統計的分布の補間の最適化技術を用いて、０から予め定められた上限のヒステリシス期間Ｔについての確率関数Ｐｒ（ｔ＜Ｔ｜ｓ＝final）およびＰｒ（ｔ＜Ｔ｜ｓ＝temporary）が求められる。これらは図５に示されている。曲線Ａは、決定的な停止イベントがヒステリシス期間の予め定められた上限未満しか続かない確率が非常に低く、発明者らが取得した実験データに基づくと本質的に２％から８％であることを示す。曲線Ｂは、一時停止イベントがヒステリシス期間の予め定められた上限未満しか続かない確率が非常に高く、比較的小さいヒステリシス期間値については実質的に３０％よりも高く、より高い値のヒステリシス期間については９０％に達することを示す。

同一のデータから、対応する同時確率Ｐｒ（ｓ＝final，ｔ＜Ｔ）およびＰｒ（ｓ＝temporary，ｔ＜Ｔ）が得られる。図６に示すように、これら同時確率は０から上記予め定められた上限の間の値のヒステリシス期間Ｔについても求められる。

一例として、図６の曲線Ａは、停止イベントがヒステリシス期間の予め定められた上限未満しか続かず、かつそれが決定的な停止イベントである確率を示す。たとえば、発明者らが取得した実験データに基づくと、そのような確率は約３．６％である。さらに、図６の曲線Ｂは、停止イベントがヒステリシス期間の予め定められた上限未満しか続かず、かつそれが一時停止イベントである確率を示す。たとえば、発明者らが取得した実験データに基づくと、そのような確率は約５．３％である。

この共有財産によって、図７に示すようにエラー確率Ｐｒ（Ｅ_b，Ｔ）、Ｐｒ（Ｅ_m，Ｔ）およびＰｒ（Ｅ，Ｔ）を推定することができる。

図７は、低い値のヒステリシス期間（ゼロである傾向がある）について、実際には２回の別々の走行を誤って併合する確率は０である傾向がある（曲線Ａ）のに対して、実際には１回の走行を２回の別々の走行に誤って細分する確率は高い（曲線Ｂ）ことを示す。エラーの確率は、ヒステリシス期間が非常に低い値に設定されている場合は、一時停止のたびに、実際には１回の走行を別々の走行に細分するという解釈が判定されるという事実に依存するためである。

一方、高い値のヒステリシス期間では、実際には個別の走行を細分する回数が減少する（たとえば、発明者らが取得した実験データに基づくとヒステリシス期間にわたって１％未満）ことが認識されるが、実際には別々の走行が１回の走行に誤って併合される回数は比較的高い。

全体のエラー確率は、両方のエラーを考慮した図７の曲線Ｃに示されている。この曲線の最小によって、図中Ｔ’で示される最適のヒステリシス期間を求めることができる。最適のヒステリシス期間は、たとえば、最小のエラー確率を伴う最適の期間に対応する。

図７の曲線Ｃは、車載装置の使用に基づいて車両の走行時間を判定するための方法において最適のヒステリシス期間を構成するための重要な指標である。車載装置は、たとえば車両の蓄積装置アセンブリ全体にわたって確立される電圧値の分析、加速度計および／もしくはジャイロスコープセンサが検出する車両ダイナミクスデータの分析、または車両の地理的位置決めシステムが取得する位置決めデータの分析に基づいて車両の状態を間接的に判定するように適合されている。

実際には１回の走行の場合に別々の走行を認識するエラーの重要性が、実際には別々の走行の場合に１回の走行を認識するエラーの重要性と同じである場合は、実際には１回の走行が複数回（２回）の別々の走行に細分され、かつ実際には複数回（２回）の別々の走行が１回の走行に併合される確率曲線の最小に対応するヒステリシス期間値が最適のヒステリシス期間値である。

走行を認識するという意図された目的により、実際には１回の走行を細分することに関連するエラーの重要性が、実際には別々の走行を併合することに関連するエラーの重要性よりも大きい場合は、実際には別々の走行を併合するエラーの確率が上昇することを犠牲にして、ヒステリシス期間が増加され得る。反対に、実際には別々の走行を併合するエラーの重要性が、実際には１回の走行を細分するエラーの重要性よりも大きい場合は、実際には個別の走行を細分するエラーの確率が上昇することを犠牲にして、ヒステリシス期間が減少され得る。

なお、本発明の車両の走行時間を推定するための方法の実現において、ヒステリシス期間の適用は、車両の動きおよび運転パラメータに関連するデータを検出するための車載装置によって必ずしも起こるとは限らない。代替の実施形態では、車載装置はゼロに近いまたはゼロに等しい非常に短いヒステリシス期間を適用するようにプログラムされてもよく、ヒステリシス期間は中央遠隔装置で起こるデータ処理に適用されてもよい。この可能性によって、たとえば個々の車両、その運転者の関数として、かつ場合によってはさらに経時的に、特定の車載装置の意図された使用、または装置が設置される車両の意図された使用に従って上記ヒステリシス期間を変更できるため、ヒステリシス期間が車載装置内に設定されている場合よりも操作上の柔軟性が与えられる。

当然のことながら、本発明の原理を変えることなく、実現の実施形態および詳細は、添付の特許請求の範囲によって規定される本発明の保護範囲から逸脱することなく、純粋に非限定的な例によって説明および例示されているものに関して大幅に変更可能である。

Claims (10)

1. 車両の状態の判定に基づいて前記車両の走行時間を推定するための方法であって、
   エンジン非活動状態または車両停止状態からエンジン活動状態または車両走行状態への移行を判定した結果として、走行の開始のイベントを認識することと、
   エンジン活動状態または車両走行状態からエンジン非活動状態または車両停止状態への移行を判定した結果として、走行の終了のイベントを認識することと、
   認識した前記走行の開始のイベントと認識した前記走行の終了のイベントとの間に経過した時間に従って、前記走行の継続時間を計算することとを備え、
   前記エンジン活動状態または車両走行状態が予め定められた第１のヒステリシス期間にわたって不変に維持される場合は、エンジン非活動状態または車両停止状態からエンジン活動状態または車両走行状態への移行を判定し、
   前記エンジン非活動状態または車両停止状態が予め定められた第２のヒステリシス期間にわたって不変に維持される場合は、エンジン活動状態または車両走行状態からエンジン非活動状態または車両停止状態への移行を判定することを特徴とする、方法。
2. 前記第１および第２のヒステリシス期間は同一の値を有する、請求項１に記載の方法。
3. 最適のヒステリシス期間がエラー確率の曲線の最小として求められ、前記エラー確率は、予め定められた第１および第２のヒステリシス期間の関数としての、前記車両の停止の結果として実際には１回の走行が複数回（２回）の別々の走行に分割され、かつ前記車両の停止の結果として実際には複数回（２回）の別々の走行が１回の走行に併合されるエラー確率である、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記エラー確率の曲線は、予め定められた数の実行された全走行について、複数の車両の１組の走行データに基づいて計算され、前記走行データは、前記車両が実行した走行の継続時間と、前記走行と関連付けられた一時的な停止期間および永続的な停止期間の継続時間とを表わす、請求項３に記載の方法。
5. 車両に関連する前記走行データは、前記車両のイグニッションおよびキー始動スイッチ装置と関連付けられた前記車両の動きおよび運転パラメータに関連するデータを検出するための車載装置によって取得される、請求項４に記載の方法。
6. 前記車両の状態の判定は、前記車両の電荷蓄積装置アセンブリ全体にわたって確立される電圧値の分析に基づいて車両の状態を判定するように適合された車載装置によって行なわれる、前述の請求項のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記車両の状態の判定は、加速度計および／またはジャイロスコープセンサが検出する車両ダイナミクスデータの分析に基づいて車両の状態を判定するように適合された車載装置によって行なわれる、請求項１から５のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記車両の状態の判定は、前記車両の地理的位置決めシステムから取得される位置決めデータの分析に基づいて車両の状態を判定するように適合された車載装置によって行なわれる、請求項１から５のいずれか１項に記載の方法。
9. 車両の動きおよび運転パラメータに関連するデータを検出するための車載装置であって、請求項１から８のいずれか１項に記載の方法を実現するようにプログラムされた、車両の走行時間を推定するための処理システムを備える、車載装置。
10. 車両の動きおよび運転パラメータに関連するデータを検出するための車載装置の処理システムによって実行可能なコンピュータプログラムまたはプログラム群であって、請求項１から８のいずれか１項に記載の車両の走行時間を判定するための方法を実現するための１つ以上のコードモジュールを備える、コンピュータプログラムまたはプログラム群。

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