JP2020013557A - 車両リスク評価用のデジタルツイン - Google Patents

Abstract

【課題】車両の走行に伴うリスクを評価する。【解決手段】車両のデジタルツインを生成するステップと、センサによって記録され、現実世界に存在する前記車両の状態、および現実世界で走行する前記車両の挙動を記述するデジタルデータを受信するステップと、前記デジタルツインが前記状態および前記挙動と一致するように、前記デジタルデータに基づいて前記車両の前記デジタルツインを更新するステップとを含む方法。【選択図】図１Ａ

Description

本明細書は、車両リスク評価用のデジタルツインに関する。いくつかの実施形態では、本明細書は、車両リスク評価と、車載システムの動作を改善するための車両の車載システムに対する修正とを提供するように動作可能なセンサベースのデジタルツインシステムに関する。

保険会社は、自社の保険プロファイルの構成要素として車両プロファイルデータを使用する。車両プロファイルデータは、車両の状態、およびより最新の用途のために、車両がその運転者によってどのように運転されるかを記述しようと試みるデジタルデータである。運転者とは、特定の車両のヒューマンオペレータである。

保険会社は、自社の車両プロファイルデータセットに利用可能な最善のデータにアクセスすることはできない。例えば、実際には、彼らがアクセスできる車両プロファイルデータは、車両のリアルタイムの状況、または車両がその運転者によってどのように運転されているかについてのリアルタイムの情報を記述していない。その結果、保険会社は、車両のリアルタイムの状況、または車両がその運転者によって実際にどのように運転されているかについてのリアルタイムの情報を適切に記述するデータによってではなく、生じるリスクから自身を守る手段として、自社の車両に対して保険契約について顧客により多く代価を請求する。

別の問題は、車両の所有者は可能な限りいつでも保険料率を引き下げたいと望んでいるが、しかし保険料率が実際に低減されるように、危険な行動によってもたらされるリスクを低減する方法がないという問題である。

本明細書に記載されているのは、デジタルツインシステムの実施形態である。いくつかの実施形態では、デジタルツインシステムは、実車両のデジタルツインを有利に構築し、次いで、実車両の車載センサによって記録されたセンサデータに基づいて、リアルタイムまたはほぼリアルタイムでデジタルツインの状態を更新する。このようにして、デジタルツインは、（１）実車両のリアルタイム状態またはリアルタイムに近い状態と、（２）実車両がその運転者によってどのように運転されているかについてのリアルタイム情報またはほぼリアルタイムの情報とを記述する。

いくつかの実施形態では、デジタルツインシステムは、１つまたは複数の実車両の各モデルについての車両モデルに基づいて、車両が新しい場合における車両の状態（すなわち、それらの「新しい状態」）を把握している。例えば、デジタルツインシステムは車両製造業者によって運営されているので、デジタルツインシステムは車両製造業者によって製造された実車両の一部または全部の車両モデルにアクセスすることができる。実車両は、以下では「車両」または「車両」の一群と呼ぶことができる。

いくつかの実施形態では、デジタルツインシステムは、以下、（１）車両の車載センサから収集される車載データ、および（２）ディーラー、修理工場、中古車店などの車両を修理する供給源から収集された測定データのうちの１つまたは複数に基づいて、車両（または車両群）の耐用年数を監視する。いくつかの実施形態では、車載データおよび測定データは、車両または車両の特定構成要素の価値低下または価値上昇を記述する。いくつかの実施形態では、車載データはまた、（１）保険測定基準、および（２）行動測定基準の
うちの１つまたは複数を記述する。

いくつかの実施形態では、保険測定基準は、保険契約の価格を決定するのに関連する情報を記述する。保険測定基準の例には、とりわけ、車両の運転エリア、車両の毎日の運転時間、および車両の１日の平均走行距離のうちの１つまたは複数が含まれる。保険測定基準は、車両の車載センサおよび車両の１つまたは複数の先進運転支援システム（ＡＤＡＳシステム）によって収集される。

本明細書で使用される場合、「保険契約」という用語は、車両の保険契約を指す。例えば、保険契約という用語は、特定の運転者が特定の車両（例えば、図１Ａに示され、以下により詳細に説明される車両１２３）を運転するための賠償責任保険契約または事故保険契約を指す。

いくつかの実施形態では、行動測定基準は、保険契約の価格を決定するのに関連する行動を特に強調して、車両の運転者の行動を記述する情報を含む。行動測定基準の例は、（１）運転者が急ブレーキをかけているかどうか、（２）運転者が急加速をしているか、（３）交差点での運転者の行動（例えば、交差点で運転者は実際に停止するか？黄色信号に対して、運転者は実際に減速するか？４方向停止信号で運転者はいかに行動するか？合流状況をいかに操縦するか？など）、（４）現在の車両を運転している間の他の車両との運転者の危険な相互作用、のうちの１つまたは複数を含む。

いくつかの実施形態では、車載データおよび測定データの新しいインスタンスは、ある期間にわたってデジタルツインシステムによって繰り返し受信される。監視される各車両の状態は、ある期間にわたって受信される車載データおよび測定データのインスタンスに基づいて、デジタルツインシステムによって更新され、それによってデジタルツインシステムは、車両の機械的状態、および車両の既知の状態および既知の耐用年数（車両の車両モデルによって示されるように）に基づいて、車両の特定の構成要素が近い将来に交換する必要があるかどうかを追跡することができる。いくつかの実施形態では、デジタルツインシステムは、様々な製造元およびモデルの一群の車両に対してこのサービスを提供し、このようにして、その一群内の特定の車両の特定の機械的状態を追跡する。

車両の状態を更新する出力は「デジタルツイン」と呼ばれる。デジタルツインは、（１）車載データおよび測定データによって示される車両全体の状態、ならびに（２）車載データおよび測定データによって示される車両の個々の構成要素の状態、を再現する実車両のデジタルバージョンである。デジタルツインシステムは、その車両のデジタルツインによって示されるように、車両の現在の状態に基づいて、車両が将来どのように機能するかをモデル化する。

いくつかの実施形態では、デジタルツイン、および実車両の機械的状態のその表示は、「車両プロファイル」と呼ばれる。車両プロファイルは、上述したように、車載データおよび測定データに基づいて更新される車載データに基づいて絶えず更新されるので、動的な車両プロファイルである。いくつかの実施形態では、デジタルツインシステムはまた、保険測定基準および行動測定基準に基づいて運転者のための「行動プロファイル」を構築する。行動プロファイルは、運転者の行動および運転パターンが車両保険契約の価格設定に関連する場合、運転者の行動および運転パターンを記述するデジタルデータである。いくつかの実施形態では、行動プロファイルは、車載データおよび測定データに含まれる行動測定基準によって記述される。車両プロファイルおよび行動プロファイルは、実車両についての車両プロファイルによって示される車両の現在の状態、ならびに行動プロファイルによって記述される運転者の運転パターンおよび行動パターンに基づいて、（１）将来車両がどのように動作するか、および（２）運転者が将来どのように行動するか、をモデ
ル化するために使用されうる。いくつかの実施形態では、運転者の行動を記述するデジタルデータは、車両プロファイルも記述する修正車両モデルデータの要素である。言い換えれば、特定の車両の車両プロファイルおよび行動プロファイルの両方が、その車両についてのデジタルツイン、すなわち、以下の図１Ａに示されている修正車両モデルデータに組み込まれている。

１つまたは複数のコンピュータのシステムは、動作中にシステムにアクションを実行させるソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはそれらの組み合わせをシステムにインストールさせることによって、特定の動作またはアクションを実行するように構成されうる。１つまたは複数のコンピュータプログラムは、データ処理装置によって実行された場合に、装置にアクションを実行させる命令を含めることによって、特定の動作またはアクションを実行するように構成されうる。

１つの一般的な側面は、車両のデジタルツインを生成するステップと、センサによって記録され、現実世界に存在する前記車両の状態、および現実世界で走行する前記車両の挙動を記述するデジタルデータを受信するステップと、前記デジタルツインが前記状態および前記挙動と一致するように、前記デジタルデータに基づいて前記車両の前記デジタルツインを更新するステップと、を含む方法である。
この態様の他の実施形態は、それぞれが方法のアクションを実行するように構成された、対応するコンピュータシステム、装置、および１つまたは複数のコンピュータ記憶装置に記録されたコンピュータプログラムを含む。

実装は、以下の特徴のうちの１つまたは複数を含むことができる。
前記デジタルツインに基づいて１つまたは複数のシミュレーションを実行するステップと、前記１つまたは複数のシミュレーションに基づいて修正データを生成するステップと、前記車両の挙動によって生じるリスクを低減するため、前記修正データに基づいて前記車両の挙動を修正するステップとをさらに含む方法。
前記修正データに基づいて前記車両の挙動を修正するステップは、前記車両の将来の挙動が、前記挙動に対してよりリスクが低くなるように前記車両の車載システムの動作を修正するステップを含む方法。
前記デジタルツインに基づいて１つまたは複数のシミュレーションを実行するステップと、前記１つまたは複数のシミュレーションに基づいて評価データを生成するステップと、をさらに含み、前記評価データが前記車両に対する保険契約の価格を記述する方法。
前記評価データは、前記現実世界で走行する前記車両の、前記挙動によって生ずるリスクを記述する方法。
前記リスクを低減するように動作可能な修正データを生成するステップと、前記修正データに基づいて前記車両の挙動を修正するステップと、をさらに含む方法。
前記デジタルデータが、前記現実世界における前記車両の前記状態、および前記現実世界において走行する前記車両の前記挙動に関するリアルタイム情報を記述する方法。
前記センサが前記車両の要素である方法。
前記センサが前記車両の要素ではない方法。
前記車両が自律車両である方法。
前記デジタルデータの複数のインスタンスは、フィードバックループの一部として経時的に受信され、前記デジタルツインは、前記フィードバックループで受信された前記デジタルデータに基づいて再帰的に更新される方法。
記載された技術の実装は、ハードウェア、方法またはプロセス、あるいはコンピュータアクセス可能媒体上のコンピュータソフトウェアを含むことができる。

１つの一般的な側面は、センサによって記録され、現実世界に存在する車両の状態、および現実世界で走行する前記車両の挙動を記述するデジタルデータを記憶する非一時的メ
モリと、前記非一時的メモリに通信可能に接続されたプロセッサと、を含み、前記非一時的メモリが、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、前記車両のデジタルツインを生成させ、前記デジタルツインが前記状態および前記挙動と一致するように、前記デジタルデータに基づいて前記車両の前記デジタルツインを更新させる、コンピュータコードを記憶するシステムである。
この態様の他の実施形態は、それぞれが方法のアクションを実行するように構成された、対応するコンピュータシステム、装置、および１つまたは複数のコンピュータ記憶装置に記録されたコンピュータプログラムを含む。

実装は、以下の特徴のうちの１つまたは複数を含むことができる。
前記デジタルデータが、前記車両の１つまたは複数の車両構成要素の状態を記述するシステム。
前記コンピュータコードが、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサにさらに、前記デジタルツインに基づいて１つまたは複数のシミュレーションを実行させ、前記１つまたは複数のシミュレーションに基づいて修正データを生成させ、前記車両の挙動によって生ずるリスクを低減するため、前記修正データに基づいて前記車両の動作を修正させるシステム。
前記コンピュータコードが、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサにさらに、前記デジタルツインに基づいて１つまたは複数のシミュレーションを実行させ、前記１つまたは複数のシミュレーションに基づいて評価データを生成させ、前記評価データが前記車両についての保険契約の価格を記述するシステム。
前記評価データが、前記現実世界で動作する場合の前記車両の前記挙動によって生ずるリスクを記述するシステム。
記載された技術の実装は、ハードウェア、方法またはプロセス、あるいはコンピュータアクセス可能媒体上のコンピュータソフトウェアを含むことができる。

１つの一般的な側面は、プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに車両のデジタルツインを生成させ、センサによって記録され、現実世界に存在する前記車両の状態および前記現実世界で走行する前記車両の挙動を記述するデジタルデータを受信させ、前記デジタルツインが前記状態および前記挙動と一致するように、前記デジタルデータに基づいて前記車両の前記デジタルツインを更新させる、コンピュータ実行可能コードを記憶する非一時的メモリを含む、コンピュータプログラム製品である。
この態様の他の実施形態は、それぞれが方法のアクションを実行するように構成された、対応するコンピュータシステム、装置、および１つまたは複数のコンピュータ記憶装置に記録されたコンピュータプログラムを含む。

実装は、以下の特徴のうちの１つまたは複数を含むことができる。
前記コンピュータ実行可能コードが、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、前記デジタルツインに基づいて１つまたは複数のシミュレーションを実行させ、前記１つまたは複数のシミュレーションに基づいて修正データを生成し、前記車両の挙動によって生ずるリスクを低減するため、前記修正データに基づいて前記車両の動作を修正させるコンピュータプログラム製品。
前記コンピュータ実行可能コードが、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサにさらに、前記デジタルツインに基づいて１つまたは複数のシミュレーションを実行させ、前記１つまたは複数のシミュレーションに基づいて評価データを生成させ、前記評価データが前記車両についての保険契約の価格を記述する、コンピュータプログラム製品。
前記評価データが、前記現実世界で走行する前記車両の前記挙動によって生ずるリスクを記述する、コンピュータプログラム製品。
記載された技術の実装は、ハードウェア、方法またはプロセス、あるいはコンピュータ
アクセス可能媒体上のコンピュータソフトウェアを含むことができる。

本開示は、例として示されており、添付の図面の図に限定するものではなく、図面の中で同じ参照符号は類似の要素を指すために使用されている。

いくつかの実施形態による、デジタルツインシステムのための動作環境を示すブロック図である。 いくつかの実施形態による、デジタルツインシステムが評価データおよび修正データを提供するプロセスフローを示すブロック図である。 いくつかの実施形態による、デジタルツインシステムが評価データおよび修正データを提供するプロセスフローを示すブロック図である。 いくつかの実施形態による、デジタルツインシステムを含む例示的なコンピュータシステムを示すブロック図である。 いくつかの実施形態による、実車両のためのデジタルツインサービスを提供するための例示的な方法の流れ図である。 いくつかの実施形態による、デジタルツインシステムの概要を示すブロック図である。 いくつかの実施形態による、デジタルツインシステムのための例示的な第１のユースケースを示すブロック図である。 いくつかの実施形態による、デジタルツインシステムのための例示的な第２のユースケースを示すブロック図である。

本明細書に記載されているのは、デジタルツインシステムの実施形態である。いくつかの実施形態では、本明細書に記載のデジタルツインシステムは、デジタルツインシステムによって監視される車両の各モデルの設計モデルに基づいて、車両が新しい場合における車両の状態（すなわち、それらの「新しい状態」）を決定する。いくつかの実施形態では、デジタルツインシステムは、単一の車両製造業者の車両を監視する。デジタルツインは、（１）各車両の車載センサから収集された車載データ、および（２）ディーラー、修理工場、および中古車店などの各車両を修理する供給源から収集された測定データ、に基づいて、各車両の寿命を監視する。車載データはまた、保険の価格設定にとって重要である行動測定基準に関する情報も記述する（例えば、後述の保険測定基準および行動測定基準を参照されたい）。各車両の状態は、車載データおよび測定データに基づいて、デジタルツインシステムによって絶えず更新され、それによってデジタルツインシステムは各車両の機械的状態を追跡することができる。車両の状態を絶えず更新する出力は、デジタルツインと呼ばれる。いくつかの実施形態では、デジタルツインは、以下、車載データおよび測定データによって示される車両全体の状態、ならびに車載データおよび測定データによって示される車両の個々の構成要素の状態を再現する実車両のデジタルバージョンである。デジタルツイン、および車両の機械的状態のその表示は、「車両プロファイル」と呼ばれる。行動測定基準を記述する車載データの部分は、「行動プロファイル」と呼ばれる。車両プロファイルおよび行動プロファイルは、その車両についての車両プロファイルによって示される車両の現在の状態、および車両についての行動プロファイルとしての運転者の行動パターンに基づいて、将来どのように車両が動作し、運転者が行動するかをモデル化するためにデジタルツインによって使用されうる。

保険の評価を目的として、（１）静的価格設定、および（２）動的価格設定、という、車両および運転者に関する情報を決定するための２つの既存の一般的な手法が存在する。これらの既存の解決策およびそれらの欠点は、以下により詳細に説明される。

静的価格設定は、保険の評価を目的として車両と運転者に関する情報を決定するための最も一般的な手法であるが、やはり最も正確性が低い。保険会社は、静的車両プロファイルおよび静的運転者プロファイルを含むデータセットを管理している。車両プロファイルは、車両タイプおよび車両のために利用可能な安全機能を指定する。運転者プロファイルは、運転者の年齢および運転者の事故記録を説明するデータからなる。これらの静的プロファイルに基づいて、保険会社は、特定の車両を運転している場合、特定の運転者の保険契約の価格を決定する。

動的価格設定を含む既存の解決策は、静的車両プロファイルおよび基本的な動的運転者プロファイルという２種類のデータセットを利用する。静的車両プロファイルは、「静的価格設定」について上述したものと同じである。動的価格設定を含む保険商品に申し込む運転者は、自分の車両に電子ドングルを取り付けることが必要である。電子ドングルには、（１）車両の車両識別番号（ＶＩＮ）番号、（２）１日当たりの運転マイル数、（３）毎日午前０：００から４：００の間に運転者が運転する頻度、および（４）急ブレーキが発生する頻度、からなる情報を記述するデータが記録されている。動的価格設定を含む既存の解決策は、前文に列挙されたもの以外のデータを記録しない。このデータは、基本的な動的運転者プロファイルを構築するために使用される。基本的な動的運転者プロファイルは非常に基本的なものであり、分析のために適切なデータを十分に提供するものではなく、デジタルツインシステムに関して以下に説明されるモニタモジュールによって提供される運転者行動データの量よりもはるかに少ない。さらに、動的価格設定を利用する既存の解決策は、動的車両モデルを生成するために使用されうるデータを全く記録せず、本明細書に記載のデジタルツインシステムによって実施されるようなデジタルツインははるかに少ない。

したがって、動的価格設定を利用する既存の解決策は、デジタルツインを含まず、または静的車両モデルを動的に更新するためのいかなる能力も全く含まない。対照的に、本明細書に記載のデジタルツインシステムは、摩耗事象および車両整備イベントなどの車両に対する更新を考慮に入れることを含む、運転者の実車両のデジタルツインに基づく動的車両モデルを含む。本明細書に記載のデジタルツインシステムはまた、既存の解決策と比較した場合、運転者プロファイルについてより豊富なデータセットを含む。本明細書に記載のデジタルツインシステムはまた、車両の１つまたは複数の車載システムの動作を修正するように動作可能な修正データを提供し、その結果、（１）車載システム（例えば１つまたは複数の車両のＡＤＡＳシステム）は、運転者の危険な行動によってもたらされるリスクを軽減するように修正されるので、車両の動作はリスクがより低くなり、（２）運転者の危険な行動によってもたらされるリスクが、車両の１つまたは複数の車載システムの動作に対する修正に基づいて軽減されるので、運転者の保険が軽減される。

いくつかの実施形態では、本明細書に記載のデジタルツインシステムは、プロセッサによって実行された場合に、プロセッサに、（１）その車両の車両モデルに基づく「新しい状態」にある車両のシミュレーションバージョンを生成するステップ、（２）車両の状態の変化を記述する車載データおよび測定データを集計するステップ、（３）修正車両モデルデータを形成するために、車載データおよび測定データに基づいて、車両の車両モデル、すなわち「デジタルツイン」を更新するステップ、（４）評価データを生成するために、修正車両モデルデータおよび１組のシミュレーションデータを用いて１つまたは複数のシミュレーションを実行する（１つまたは複数のシミュレーションが、修正車両モデルデータによってそのデジタルツインが記述される車両の将来の性能をモデル化する）ステップ、（５）評価データに基づいて修正データを生成するステップ、のうちの１つまたは複数のステップを実行させることによって、既存の解決策の欠点を克服する。いくつかの実施形態では、修正データは、車両の運転者によってもたらされるリスクが低減されるように、車両の１つまたは複数の車載システムを再構成するように動作可能である。いくつか
の実施形態では、ステップ（４）で実行される１つまたは複数のシミュレーションは、車両の運転者によってもたらされるリスク、および車両の運転者のための保険契約の適正価格を推定する。いくつかの実施形態では、１つまたは複数のシミュレーションは、定期的または継続的に、あるいは保険会社などの最終顧客によってそうするように要求される場合に実行される。いくつかの実施形態では、１つまたは複数のシミュレーションの出力は、以下、車両の機械的状態、車両の特定の部品を近い将来交換する必要があるかどうか、車両が将来どのように動作するのか、車両の運転者によってもたらされるリスク、および車両の運転者のための保険契約のための適正価格、のうちの１つまたは複数を説明する評価データである。いくつかの実施形態では、修正データは、修正車両モデルデータおよびシミュレーションデータのセットを使用して、１つまたは複数のシミュレーションを実行することによって生成される。いくつかの実施形態では、修正データを生成する１つまたは複数のシミュレーションは、ステップ（４）で評価データを生成するシミュレーションに加えて、ステップ（５）で実行されるシミュレーションを含みうる。いくつかの実施形態では、修正データは、評価データを出力するステップ（４）でのシミュレーションと同じシミュレーションによって生成されうる。

いくつかの実施形態において、評価データを生成するプロセスは、車両リスク評価と呼ばれる。

いくつかの実施形態では、車載データおよび測定データは、周期的または継続的に受信される。いくつかの実施形態では、車載データおよび測定データは、一般に、車両の状態における価値低下を記述するが、実際には、この状態は、たとえば、新たな構成要素が追加された場合、または、車両メンテナンスが実行されたときに、周期的に増加する。

いくつかの実施形態では、車両モデルは、経時的な車載データおよび測定データのインスタンスの受信に応答して周期的または継続的に更新される。

いくつかの実施形態では、デジタルツインシステムは設計データにアクセスする。設計データは、車両設計モデルを記述するデジタルデータ、コンピュータ支援設計（ＣＡＤ）データ、車両の各モデルのためのシミュレーション／試験結果等である。設計データに基づいて、デジタルツインシステムは、車両が新しいときの車両の状態（すなわち、それらの「新車状態」）を判定する。車両の新しい状態は、実世界に存在する車両のデジタルツインとしてシミュレーションにおいて表される。

いくつかの実施形態では、車両は、車両の電子制御ユニット（ＥＣＵ）によって実行される車両モニタを含む。車両は、車両およびその構成要素の条件を監視し、交通事故のような重大な交通イベントの発生を追跡する車載システムおよび車載センサを含む。たとえば、車両の車載システムは、交通事故を監視し、回避しようとする１つ以上の高度運転支援システム（ＡＤＡＳシステム）を含み、そのようなイベント／事故が発生したときを記述するデジタルデータを生成する。ＡＤＡＳシステムの例が、以下に記述される。

（車載データ）
いくつかの実施形態では、車両の通信ユニットは、通信ユニットを、車両の車載システムおよび車載センサに通信可能に結合する、車両内ネットワークを介して、車載データを受信する。車載データは、（１）車両の車載センサによって記録された測定値、システム状態インジケータ、およびユーザ入力を記述するセンサデータと、（２）車両のＡＤＡＳシステムによって検出されたイベント／事故のみならず、ＡＤＡＳシステムによって測定された車両動力情報を記述するＡＤＡＳデータと、を含むデジタルデータである。

個々にまたは組み合わせて考慮すると、センサデータおよびＡＤＡＳデータは、車両の
価値（すなわち、車両のコンディション）を上げる、または、価値を下げるイベントを記述する。たとえば、車両内の構成要素が、新たなまたはアップグレードされたバージョンと交換された場合、その構成要素は、新しいまたはアップグレードされているので、車両の状態は価値を上げる。これは、たとえば、構成要素を制御し、車内ネットワークと通信する新たなデバイスを検出するＥＣＵによって検出され、ＥＣＵは、このイベントを記述するセンサデータを生成し得る。車両が、事故に巻き込まれている場合、これは、車両の状態の価値を下げ、ＡＤＡＳデータは、事故を記述する。このように、車載データは、特定の車両の価値の上昇／下落情報を記述する。

いくつかの実施形態では、車載データはまた、（１）保険測定基準、および（２）行動測定基準のうちの１つまたは複数を記述する。

いくつかの実施形態では、保険測定基準は、保険契約の価格を決定するのに関連する情報を記述する。保険測定基準の例には、とりわけ、車両の運転エリア、車両の毎日の運転時間、および車両の１日の平均走行距離のうちの１つまたは複数が含まれる。保険測定基準は、車両の車載センサおよび車両の１つまたは複数のＡＤＡＳシステムによって収集される。

いくつかの実施形態では、行動測定基準は、保険契約の価格を決定するのに関連する行動を特に強調して、車両の運転者の行動を記述する情報を含む。行動測定基準の例は、（１）運転者が急ブレーキをかけているかどうか、（２）運転者が急加速をしているか、（３）交差点での運転者の行動（例えば、交差点で運転者は実際に停止するか？黄色信号に対して、運転者は実際に減速するか？４方向停止信号で運転者はいかに行動するか？合流状況をいかに操縦するか？など）、（４）現在の車両を運転している間の他の車両との運転者の危険な相互作用、のうちの１つまたは複数を含む。

（車両モニタ）
いくつかの実施形態では、車両モニタは、車両のＥＣＵによって実行されるソフトウェアである。車両モニタは、車両の通信ユニットと通信し、車載データを集約してタイムスタンプを付す。車両モニタはその後、無線ネットワークに通信可能に接続されたサーバによって記憶され実行される、デジタルツインシステムに車載データをレポートする。たとえば、車両モニタは、車両の通信ユニットに対して、定期的なインターバルで、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、３Ｇ、４Ｇ、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）、５Ｇ、ダイレクト短距離通信（ＤＳＲＣ）、または、他のいくつかの形式の無線通信によって、集約され、タイムスタンプを付された車載データのセットを、（クラウドサーバ上で動作する）デジタルツインシステムへ返信させる。別の実施形態では、車両が、（たとえば、各オイル交換時に）整備のためにディーラーへ行くとき、車載データが、デジタルツインシステムへレポートされる。

したがって、車載データは、車両の価値上昇および価値低下を記述するデジタルツインシステムのためのデジタルデータの第１のソースである。

いくつかの実施形態では、車両は、整備のためにしばしば、ディーラー、修理工場、中古車販売店等に持ち込まれる。多くのインスタンスでは、これらのサービスイベントは、車両の車載システムによって検出され、車載データによって記述される。しかしながら、いくつかの実施形態にしたがうオプションの特徴は、ディーラー、修理工場、および中古車販売店に提供されるレポートシステムによって送信される電子レポートを介して、これらのサービスイベントを取り込む能力である。

たとえば、これらのディーラー、修理工場、および中古車販売店は、ネットワークに通
信可能に結合されたサーバを含む。測定データは、これらのディーラー、修理工場、および中古車販売店でなされるサービスイベントを記述するデジタルデータである。サーバは、レポートシステムを含む。レポートシステムは、これらのディーラー、修理工場、および中古車販売店のサーバにインストールされたソフトウェアである。測定データが、デジタルツインシステムによって提供される分析および機能に含まれ得るように、レポートシステムは、測定データを、デジタルツインシステムにレポートする。

したがって、測定データは、車両の価値上昇および価値低下を記述するデジタルツインシステムのためのデジタルデータの第２のソースであり、車載データは、そのようなデジタルデータの第１のソースである。

レポートシステムおよび測定データは、本明細書に記述されたいくつかの実施形態のうちのオプションの特徴である。

（デジタルツインシステム）
いくつかの実施形態において、デジタルツインシステムは、非一時的メモリに記憶されたソフトウェアを含む。非一時的メモリは、サーバまたはクラウドサーバなどのプロセッサベースのコンピューティングデバイスの要素である。デジタルツインシステムは、コンピューティングデバイスのプロセッサによって実行された場合に、プロセッサに、（１）車両モニタを含む車両の価値低下イベントおよび価値上昇イベントを記述するデジタルデータを受信させ、（２）それが監視する車両のシミュレーションバージョンを生成させるために動作可能なコードおよびルーチンを含む。この車両のシミュレーションバージョンは、本明細書では「デジタルツイン」と呼ばれる。デジタルツインシステムは、後述するようにプロセッサに追加のステップを実行させるように動作可能である。例えば、図１Ｂ、図１Ｃ、図３、ならびに本明細書に提供される評価データおよび修正データの説明を参照されたい。

いくつかの実施形態では、デジタルツインシステムは、車両のシミュレーションバージョンを生成するためのゲームエンジンを含む。例えば、デジタルツインシステムは、特定の車両のシミュレーションバージョン（その車両の特定の製造元およびモデル、例えば、２０１９年製トヨタカムリに基づいて）を生成するために、特定の車両の車両モデルを使用する。

いくつかの実施形態では、デジタルツインシステムは、それが監視する特定の各車両についてデジタルモデルの固有のインスタンスを管理する。この固有のインスタンスは、特定の車両のシミュレーションを生成するために使用されるデジタルモデルのバージョンであるので、「車両モデル」と記述される。いくつかの実施形態では、デジタルツインシステムは、デジタルツインシステムによって監視される各車両のための車両モデルを含むシミュレーションデータセットを含む。

車両モデルは、ゲームエンジンが実車両のデジタルツインを生成するのに必要な任意のデジタルデータおよび情報を含む。いくつかの実施形態では、車両モデルは、そのデジタルツインが車両モデルを使用して生成される実車両の設計データに基づく。いくつかの実施形態では、デジタルツインシステムは、部分的に設計データと、オプションで、デジタルツインシステムによって監視されている車両について受信された任意の車載データおよび測定データとに基づいて、特定の車両の車両モデルを生成するように動作可能なモデリングアプリケーションを含む。

最初に、車両モデルは、それが製造されたときの車両のバージョン、すなわち、価値低下または価値上昇なしのバージョンを表すので、「工場車両モデル」と呼ばれる。特定の
車両の寿命にわたって、デジタルツインシステムは、この特定の車両に関する車載データおよび測定データの報告を受信する。デジタルツインシステムは、車載データおよび測定データに含まれる価値低下情報および価値上昇情報に基づいて、この特定の車両に対する車両モデルの特定のパラメータを修正する。

例えば、車載データが、車両が走行距離計において１００，０００マイルを指していることを示している場合、デジタルツインシステムは、車両のエンジン、ラジエータ、トランスミッションなどについてのこの価値低下を反映するように車両モデルを修正する。経時的に発生する車両に対する価値低下および価値上昇を反映する車両モデルは、「修正車両モデル」と呼ばれる。中古車の機械的状態を正確に反映し、近い将来に車両の特定の部品を交換する必要があるかどうかを正確に反映する現実世界のデジタルツインを生成するために、車載データおよび測定データを使用する車両モデルは他にない。

いくつかの実施形態では、デジタルツインシステムは、（１）車載データおよび測定データに含まれる価値低下情報および価値上昇情報、（２）車載データに含まれる保険測定基準、（３）車載データに含まれる行動測定基準、のうちの１つまたは複数に基づいて、特定の車両の車両モデルの特定のパラメータを修正する。例えば、運転環境が暗い場合（例えば早朝）、または道路が他の車両で渋滞している場合（例えば、午後５：００のラッシュアワー）に、１週間につき５日間の勤務日当たり２５マイルの走行距離で車両が日常的に運転されていることを車載データが示す場合、そのときデジタルツインシステムは、車両についてのエンジン、ラジエータ、トランスミッションなど（すなわち、いくつかの実施形態による価値低下情報の例）について、この価値低下、運転者によるこの行動ルーチン（すなわち、いくつかの実施形態による行動測定基準の一例）、および運転者によるこの日常的な行動によってもたらされるリスクの増加（すなわち、いくつかの実施形態による保険測定基準の一例）、を反映するように車両モデルを修正する。修正車両モデルは新規であり、例えば、その理由は、デジタルシミュレーションを生成するために使用される他の車両モデルは、実車両の機械的状態ならびに実車両の保険測定基準および行動測定基準を正確に反映する実車両のデジタルツインを生成するために、車載データおよび測定データを使用しないからである。

いくつかの実施形態では、モデリングアプリケーションは、任意のＭｏｄｅｌｉｃａベースのモデリングアプリケーションを含む。モデリングアプリケーションは、ＣａｒＳｉｍ（ミシガン州、Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎまたはＡｎｎ Ａｒｂｏｒによって配布されている）、ＭａｐｌｅＳｉｍ（オンタリオ州、ＷａｔｅｒｌｏｏのＭａｐｌｅｓｏｆｔによって配布されている）、または他の任意のＭｏｄｅｌｉｃａベースのモデリングアプリケーションを含むことができる。

いくつかの実施形態では、ゲームエンジンは、Ｕｎｉｔｙベースのゲームエンジン（カリフォルニア州サンフランシスコのＵｎｉｔｙテクノロジによって配布されるＵｎｉｔｙゲームエンジンなど）、またはプロセッサによって実行された場合に、現実世界に存在する実車両を表す仮想車両の動作を試験および監視するためのデジタルシミュレーション（本明細書では「シミュレーション」）を生成するために動作可能な他の任意のゲームエンジンである。

モデリングアプリケーションは、プロセッサによって実行された場合に、車両の車両モデルを記述する車両モデルデータを生成するために動作可能なコードおよびルーチンを含む。車両モデルデータは、ゲームエンジンに、実車両の仮想化バージョンを生成させるために必要な任意のデジタルデータを含む。

いくつかの実施形態では、工場車両モデルは「工場車両モデルデータ」と呼ばれるデジ
タルデータによって記述され、修正車両モデルは「修正車両モデルデータ」と記述されるデジタルデータによって記述される。例えば、図１Ａを参照されたい。工場車両モデルおよび修正車両モデルは、本明細書ではまとめてまたは個別に「車両モデル」と呼ばれうる。

（評価データ）
いくつかの実施形態では、デジタルツインシステムは、プロセッサによって実行された場合に、修正車両モデルデータを入力として受信し、次いでプロセッサに、デジタルデータである評価データを生成するために数百または数千のシミュレーションを実行させるように動作可能なコードおよびルーチンを含み、デジタルデータは、（１）車両の現実世界のバージョンの特定の部品が近い将来に交換する必要があるかどうか、（２）車両の現実世界のバージョンが将来どのように機能するか、（３）車両の運転者によってもたらされるリスク、および（４）車両の運転者に対する保険契約の適正価格、のうちの１つまたは複数についての１つまたは複数の概算を記述する。

（修正データ）
いくつかの実施形態では、デジタルツインシステムは、プロセッサによって実行された場合に、修正車両モデルデータを入力として受信し、次いでプロセッサに、数百または数千のシミュレーションを実行させて、修正データ、すなわち、車両の運転者によってもらされるリスクを軽減し、保険契約の適正価格を下げる（例えば、前項に記述される評価データのための項目（４）を参照されたい）車両の１つまたは複数の車載システム（例えば、ＡＤＡＳシステムなど）の動作に対する１つまたは複数の修正を記述するデジタルデータを生成するように動作可能なコードおよびルーチンを含む。

（ＡＤＡＳシステム）
ＡＤＡＳシステムの例として、実車両の以下の要素、すなわち、適応型クルーズコントロール（ＡＣＣ）システム、車線維持補助システム（ＬＫＡ）、適応ハイビームシステム、適応調光システム、自動駐車システム、自動車用暗視システム、死角モニタ、衝突回避システム、横風安定化システム、運転者眠気検出システム、運転者監視システム、緊急運転者支援システム、前方衝突警報システム、交差点支援システム、インテリジェント速度適応システム、車線逸脱警報システム、歩行者保護システム、交通標識認識システム、旋回アシスタント、および逆走運転警告システムのうちの１つ以上が含まれ得る。

ＡＤＡＳシステムはまた、その車両を自律走行車両または半自律走行車両にする実車両に含まれる任意のソフトウェアまたはハードウェアを含み得る。

いくつかの実施形態では、ＡＤＡＳシステムは、以下の車両機能、すなわち、車両のステアリング、車両の制動、車両の加速、車両のトランスミッションの作動、および、トランスミッションがどの程度積極的または受動的（たとえば、それぞれ高速または低速）に、トランスミッションの１つ以上のギアをチェンジするかのうち、１つ以上の性能を実行または制御するように動作可能な車両システムであり得る。このようにして、ＡＤＡＳシステムは、自律走行または半自律走行の車両の動作を修正する。

いくつかの実施形態では、ＡＤＡＳシステムは、以下の車両機能、すなわち、車両のステアリングホイールが、車両の運転者によってどれほど容易に回転されるか、運転者がステアリングホイールを回転させようとしたときに、ステアリングホイールが運転者に与える抵抗の大きさがどれ位か、運転者が車両のブレーキペダルを踏み込んだときに、車両のブレーキシステムが、いかに容易に車両を減速または停止させるか、車両の運転者が車両のアクセルを踏み込んだときに、車両のエンジンがどの程度容易に加速するか、トランスミッションが、トランスミッションの１つ以上のギアをどのように、または、チェンジす
るときに影響を及ぼすように、動作可能な入力を、車両の運転者が提供するとき、トランスミッションが、トランスミッションの１つ以上を、どの程度積極的または受動的（たとえば、それぞれ高速または低速）にチェンジするか、エンジンの動作に影響を与えるように動作可能な入力を運転者が提供するとき、車両のエンジンがいかに緩慢に動作するか、のうち、１つ以上の機能の性能を実行または制御するように動作可能な車両システムであり得る。このようにして、車両のＡＤＡＳシステムは、たとえば、車両のパワーステアリングポンプ、車両のブレーキシステム、車両の燃料ライン、車両の燃料噴射器、車両のトランスミッション、および車両のエンジンを含む、１つ以上の車両構成要素の性能または動作（または、車両の運転者から見た場合のそれらの見かけの性能）に影響を及ぼすように動作可能である。

（システムの概要）
図１Ａを参照すると、いくつかの実施形態によるデジタルツインシステム１９９の動作環境１００が示されている。図示の動作環境１００は、実車両１２３（車両１２３）、デジタルツインサーバ１０７、ディーラーサーバ１０８、修理工場サーバ１０９、中古車店サーバ１１０、および保険サーバ１１１を含む。これらの要素は、ネットワーク１０５を介して互いに通信可能に接続されうる。１つの車両１２３、１つのデジタルツインサーバ１０７、１つのディーラーサーバ１０８、１つの修理工場サーバ１０９、１つの中古車店サーバ１１０、１つの保険サーバ１１１および１つのネットワーク１０５が図１Ａに示されているが、実際には動作環境１００は、１つまたは複数の車両１２３、１つまたは複数のデジタルツインサーバ１０７、１つまたは複数のディーラーサーバ１０８、１つまたは複数の修理工場サーバ１０９、１つまたは複数の中古車店サーバ１１０、１つまたは複数の保険サーバ１１１、あるいは１つまたは複数のネットワーク１０５を含むことができる。

ネットワーク１０５は、有線または無線である従来型であり得、スター構成、トークンリング構成、または他の構成を含む多数の異なる構成を有し得る。さらに、ネットワーク１０５は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）（たとえば、インターネット）、または多数のデバイスおよび／またはエンティティが通信し得る他の相互接続されたデータパスを含み得る。いくつかの実施形態では、ネットワーク１０５は、ピアツーピアネットワークを含み得る。ネットワーク１０５はまた、様々な異なる通信プロトコルでデータを送信するための電気通信ネットワークの一部に結合され得るか、これを含み得る。いくつかの実施形態では、ネットワーク１０５は、ショートメッセージングサービス（ＳＭＳ）、マルチメディアメッセージングサービス（ＭＭＳ）、ハイパテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、ダイレクトデータ接続、無線アプリケーションプロトコル（ＷＡＰ）、電子メール、ＤＳＲＣ、フルデュプレクス無線通信等を介することを含む、データを送信および受信するためのＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信ネットワークまたはセルラ通信ネットワークを含む。ネットワーク１０５はまた、３Ｇ、４Ｇ、ＬＴＥ、ＬＴＥ−Ｖ２Ｘ、ＶｏＬＴＥ、または他の任意のモバイルデータネットワーク、またはモバイルデータネットワークの組合せを含み得るモバイルデータネットワークを含み得る。さらに、ネットワーク１０５は、１つ以上のＩＥＥＥ ８０２．１１無線ネットワークを含み得る。

ネットワーク１０５は、車両１２３とデジタルツインサーバ１０７との間で共有される１つ以上の通信チャネルを含み得る。通信チャネルは、ＤＳＲＣ、ＬＴＥ−Ｖ２Ｘ、フルデュプレクス無線通信、または他の任意の無線通信プロトコルを含み得る。たとえば、ネットワーク１０５は、ＤＳＲＣメッセージ、ＤＳＲＣプローブ、基本安全メッセージ（ＢＳＭ）、または本明細書に記述されたデータのいずれかを含むフルデュプレクスメッセージを送信するために使用され得る。

車両１２３は、任意のタイプの接続された車両である。たとえば、車両１２３は、以下のタイプの車両、すなわち、自動車、トラック、スポーツ用多目的車、バス、セミトラック、ドローンまたは他の任意の道路ベースの運送車のうちの１つである。

いくつかの実施形態では、車両１２３は、自律走行車両または半自律走行車両である。たとえば、車両１２３は、車載システムセット１８０を含む。車載システムセット１８０は、ＡＤＡＳシステムのセットを含む。ＡＤＡＳシステムのセットは、車両１２３を自律走行車両にするのに十分な自律走行特徴を車両１２３に提供する。国家高速道路交通安全局（ＮＨＴＳＡ）は、たとえば「レベル０」、「レベル１」、「レベル２」、「レベル３」、「レベル４」、および「レベル５」のように、異なる「レベル」の自律走行車両を定義している。車両１２３が、別の車両１２３よりも上位レベルを有する（たとえば、レベル１または２よりも上位であるレベル３）場合、上位レベルの車両１２３は、下位レベルの車両１２３に対して、より大きな組合せおよび量の自律的な特徴を提供する。以下に、様々なレベルの自律走行車両が簡単に記述されている。

レベル０：車両１２３に設置されたＡＤＡＳシステムのセットは、車両制御を有さないが、車両１２３の運転者に警告を発し得る。

レベル１：運転者は、いつでも車両１２３を制御する準備ができていなければならない。車両１２３に設置されたＡＤＡＳシステムのセットは、ＡＣＣと、自動化されたステアリングとＬＫＡタイプＩＩとが任意の組み合わされた駐車アシスタントとのうちの１つ以上のような自律的な特徴を提供し得る。

レベル２：運転者は、車両１２３に設置されたＡＤＡＳシステムのセットが（運転者の主観的判断に基づいて）適切に応答できない場合、道路環境における物体およびイベントを検出し、応答しなければならない。車両１２３に設置されたＡＤＡＳシステムのセットは、加速、制動、およびステアリングを実行する。車両１２３に設置されたＡＤＡＳシステムのセットは、運転者による引継の際に直ちに停止することができる。

レベル３：（高速道路のように）既知の限られた環境内では、運転者は、注意を、運転タスクから安全に逸らせることができるが、それでも必要時に、車両１２３を制御する準備ができていなくてはならない。

レベル４：車両１２３に設置されたＡＤＡＳシステムのセットは、悪天候のような少数の環境を除くすべてにおいて車両１２３を制御することができる。運転者は、安全に行うことができる場合にのみ、（車両１２３に設置されたＡＤＡＳシステムのセットからなる）自動システムを有効にしなければならない。自動化システムが有効化されると、車両１２３が、安全に、かつ容認された規範に準拠して動作することに関する運転者の注意は要求されない。

レベル５：目的地の設定およびシステムの起動以外は、人間の介入は不要である。自動化システムは、運転してそれ自身の決定を下すことが合法的であるいずれの場所にも移動することができる（これは、車両１２３が位置する場所の管轄に基づいて変わり得る）。

いくつかの実施形態では、車両１２３は高度自律走行車両（ＨＡＶ）である。ＨＡＶは、上述のように、または、２０１６年９月に出版された「Federal Automated Vehicles Policy: Accelerating the Next Revolution in Roadway Safety」と題されたポリシー証
書の第９頁において、ＮＨＴＳＡによって定義されたように、レベル３以上で動作するＡＤＡＳシステムのセットを含む車両１２３（たとえば、ＤＳＲＣ対応車両）である。

いくつかの実施形態では、車両１２３は、以下の要素、すなわち、プロセッサ１２５Ａ、メモリ１２７Ａ、通信ユニット１４５Ａ、車載システムセット１８０、センサセット１９５、および車両モニタ１９６のうち、１つ以上を含む。車両１２３のこれらの要素は、バス１２０Ａを介して互いに通信可能に結合されている。図１Ａにはこれらの各要素のうちの１つしか描写されていないが、実際には、車両１２３は、１つ以上のプロセッサ１２５Ａ、１つ以上のメモリ１２７Ａ、１つ以上の通信ユニット１４５Ａ、１つ以上の車載システムセット１８０、１つ以上のセンサセット１９５、および１つ以上の車両モニタ１９６を含み得る。

デジタルツインサーバ１０７は、プロセッサベースのコンピューティングデバイスである。たとえば、デジタルツインサーバ１０７は、以下のタイプのプロセッサベースのコンピューティングデバイス、すなわち、パーソナルコンピュータ、ラップトップ、メインフレーム、または、サーバとして機能するように動作可能な他の任意のプロセッサベースのコンピューティングデバイスのうち、１つ以上を含み得る。デジタルツインサーバ１０７は、ハードウェアサーバを含み得る。

いくつかの実施形態では、デジタルツインサーバ１０７は、以下の要素、すなわち、プロセッサ１２５Ｂ、メモリ１２７Ｂ、通信ユニット１４５Ｂ、およびデジタルツインシステム１９９のうち、１つ以上を含む。デジタルツインサーバ１０７のこれらの要素は、バス１２０Ｂを介して互いに通信可能に結合されている。

例えば、車両１２３のプロセッサ１２５Ａは、デジタルツインサーバ１０７のプロセッサ１２５Ｂのように、車両１２３の構成要素へ類似の機能を提供するので、車両１２３のプロセッサ１２５Ａおよびデジタルツインサーバ１０７のプロセッサ１２５Ｂは、ここでは集合的にまたは個別に「プロセッサ１２５」と称される。同様の理由で、本明細書で提供される記述は、車両１２３、デジタルツインサーバ１０７、ディーラーサーバ１０８、修理工場サーバ１０９、中古車店サーバ１１０、保険サーバ１１１のうちの一つ以上に共通の要素を称する場合に、以下の用語、すなわち、メモリ１２７Ａおよびメモリ１２７Ｂを、集合的または個別に称する場合「メモリ１２７」、通信ユニット１４５Ａ、通信ユニット１４５Ｂ、通信ユニット１４５Ｃ、通信ユニット１４５Ｄ、通信ユニット１４５Ｅ、および通信ユニットＦを、集合的または個別に称する場合「通信ユニット１４５」を使用する。

次に、車両１２３およびデジタルツインサーバ１０７を個別に記述する。

（車両１２３）
いくつかの実施形態では、プロセッサ１２５およびメモリ１２７は、車両１２３の、車載車両コンピュータシステムの要素である。車載車両コンピュータシステムは、以下の要素、すなわち、車載システムセット１８０に含まれる１つ以上のＡＤＡＳシステム、センサセット１９５、通信ユニット１４５、プロセッサ１２５、メモリ１２７、および車両モニタ１９６のうち、１つ以上の動作を引き起こすまたは制御するように動作可能である。車載車両コンピュータシステムは、メモリ１２７に記憶されたデータにアクセスして実行し、車両モニタ１９６のために、本明細書に記述された機能を提供するように動作可能である。車載車両コンピュータシステムは、図３を参照して以下に記述される方法３００のステップのうちの１つ以上を、車載車両コンピュータシステムに実行させる車両モニタ１９６を実行するように動作可能である。

車載システムセット１８０は、１つ以上のＡＤＡＳシステムを含む。ＡＤＡＳシステムは、１つ以上の自律的な特徴を車両１２３に提供する。いくつかの実施形態では、車両１２３は、自律走行車両、半自律走行車両、またはＨＡＶである。たとえば、車両１２３は
、車両１２３を自律走行車両にするのに十分な、自律的な特徴を車両１２３に提供するＡＤＡＳシステムのセットを含む。

ＡＤＡＳシステムは、以下の要素、すなわち、ＡＣＣシステム、適応ハイビームシステム、適応調光システム、自動駐車システム、自動車用暗視システム、死角モニタ、衝突回避システム、横風安定化システム、運転者眠気検出システム、運転者監視システム、緊急運転者支援システム、前方衝突警報システム、交差点支援システム、インテリジェント速度適応システム、車線逸脱警報システム（車線維持アシスタントとも称される）、歩行者保護システム、交通標識認識システム、旋回アシスタント、逆走運転警告システム、オートパイロット、標識認識、および標識アシスタントのうち、１つ以上を含み得る。これらの例示的なＡＤＡＳシステムのおのおのは、本明細書でそれぞれ「ＡＤＡＳ特徴」または「ＡＤＡＳ機能」と称され得るそれら自体の特徴および機能を提供する。これらの例示的なＡＤＡＳシステムによって提供される特徴および機能はまた、本明細書ではそれぞれ「自律的な特徴」または「自律的な機能」とも称される。

いくつかの実施形態では、本明細書に記載の修正データ１５７は、保険契約のコストを下げるよう、ＡＤＡＳシステムによって提供される自律機能が修正されるように、車両１２３のＡＤＡＳシステムの動作を修正するように動作可能である。
例えば、修正データ１５７は、修正データ１５７に基づいて車両１２３のＡＤＡＳシステムの動作を修正する前の車両１２３の動作に対して、自律機能の危険性がより低くなるように、ＡＤＡＳシステムの動作を修正する。修正データ１５７は、以下でより詳細に説明される。

センサセット１９５は、車両１２３の道路環境を内部的または外部的に監視する、車両１２３のあらゆる搭載センサを含む。いくつかの実施形態では、センサセット１９５は、走行中にセンサデータを生成する車両１２３内の任意のセンサを含む。いくつかの実施形態では、車両１２３のセンサセット１９５は、以下の車両センサ、すなわち、振動計、衝突検出システム、エンジン油圧検出センサ、カメラ（たとえば、内部カメラおよび外部カメラのうち、１つ以上）、ＬＩＤＡＲセンサ、超音波センサ、レーダセンサ、レーザ高度計、赤外線検出器、動き検出器、サーモスタット、音検出器、一酸化炭素センサ、二酸化炭素センサ、酸素センサ、マスエアフローセンサ、エンジン冷却水温センサ、スロットル位置センサ、クランクシャフト位置センサ、自動車エンジンセンサ、バルブタイマ、空燃比計、死角メータ、カーブフィーラ、欠陥検出器、ホール効果センサ、マニホールド絶対圧センサ、駐車センサ、レーダガン、スピードメータ、速度センサ、タイヤ空気圧監視センサ、トルクセンサ、トランスミッション油温センサ、タービン速度センサ（ＴＳＳ）、可変磁気抵抗センサ、車速センサ（ＶＳＳ）、水センサ、車輪速センサ、および他の任意のタイプの自動車用センサのうち、１つ以上を含み得る。車両モニタ１９６は、これらの車載センサによって生成されたセンサデータを、メモリ１２７に記憶された車載データ１５６に組み込む。

通信ユニット１４５は、ネットワーク１０５とデータを送受信するか、または、別の通信チャネルへデータを送信する。いくつかの実施形態では、通信ユニット１４５は、ＤＳＲＣトランシーバ、ＤＳＲＣ受信機、および車両１２３（またはデジタルツインサーバ１０７のような他の何らかのデバイス）をＤＳＲＣ対応デバイスにするために必要な他のハードウェアまたはソフトウェアを含み得る。

いくつかの実施形態では、通信ユニット１４５は、ネットワーク１０５への、または、別の通信チャネルへのダイレクトな物理的接続のためのポートを含む。たとえば、通信ユニット１４５は、ネットワーク１０５と有線通信するためのＵＳＢ、ＳＤ、ＣＡＴ−５、または類似のポートを含む。いくつかの実施形態では、通信ユニット１４５は、ＩＥＥＥ
８０２．１１、ＩＥＥＥ ８０２．１６、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（Ｒ）、ＥＮ ＩＳＯ １４９０６：２００４電子料金収受−アプリケーションインタフェースＥＮ １１２５３：２００４専用短距離通信−５．８ＧＨｚにおけるマイクロ波を使用した物理層（レビュー）、ＥＮ １２７９５：２００２専用短距離通信（ＤＳＲＣ）−ＤＳＲＣデータリンク層：媒体アクセスおよび論理リンク制御（レビュー）、ＥＮ １２８３４：２００２専用短距離通信−アプリケーション層（レビュー）、ＥＮ １３３７２：２００４専用短距離通信（ＤＳＲＣ）−ＲＴＴＴアプリケーションのためのＤＳＲＣプロファイル（レビュー）、２０１４年８月２８に出願され「Full-Duplex Coordination System」と題された米
国特許出願第１４／４７１，３８７号に記述された通信方法、または別の適切な無線通信方法を含む、１つ以上の無線通信方法を使用してネットワーク１０５または他の通信チャネルとデータを交換するための無線トランシーバを含む。

いくつかの実施形態では、通信ユニット１４５は、米国特許出願第１４／４７１，３８７号に記述されているようなフルデュプレクス調整システムを含む。

いくつかの実施形態では、通信ユニット１４５は、ショートメッセージングサービス（ＳＭＳ）、マルチメディアメッセージングサービス（ＭＭＳ）、ハイパテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、ダイレクトデータ接続、ＷＡＰ、電子メール、または別の適切なタイプの電子通信を介することを含む、セルラ通信ネットワークによってデータを送受信するセルラ通信トランシーバを含む。いくつかの実施形態では、通信ユニット１４５は有線ポートおよび無線トランシーバを含む。通信ユニット１４５はまた、ＴＣＰ／ＩＰ、ＨＴＴＰ、ＨＴＴＰＳ、およびＳＭＴＰ、ミリ波、ＤＳＲＣ等を含む標準的なネットワークプロトコルを使用して、ファイルまたはメディアオブジェクトを配信するために、ネットワーク１０５へ他の従来式の接続を提供する。

プロセッサ１２５は、計算を実行し、電子表示信号を表示デバイスに提供するために、算術論理ユニット、マイクロプロセッサ、汎用コントローラ、または他の何らかのプロセッサアレイを含む。プロセッサ１２５は、データ信号を処理し、複合命令セットコンピュータ（ＣＩＳＣ）アーキテクチャ、縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）アーキテクチャ、または命令セットの組合せを実施するアーキテクチャを含む様々なコンピューティングアーキテクチャを含み得る。車両１２３は、１つ以上のプロセッサ１２５を含み得る。他のプロセッサ、オペレーティングシステム、センサ、ディスプレイ、および物理的構成も可能である。

メモリ１２７は、プロセッサ１２５によってアクセスされ実行され得る命令またはデータを記憶する。命令またはデータは、本明細書に記述された技術を実行するためのコードを含み得る。メモリ１２７は、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）デバイス、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）デバイス、フラッシュメモリ、または他の何らかのメモリデバイスであり得る。いくつかの実施形態では、メモリ１２７は、不揮発性メモリまたは類似の永久記憶デバイスと、ハードディスクドライブ、フロッピーディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭデバイス、ＤＶＤ−ＲＯＭデバイス、ＤＶＤ−ＲＡＭデバイス、ＤＶＤ−ＲＷデバイス、フラッシュメモリデバイス、または、より永久ベースで情報を記憶するための他の何らかの大容量記憶デバイスを含む媒体とを含む。メモリ１２７の一部は、バッファまたは仮想ランダムアクセスメモリ（仮想ＲＡＭ）としての使用のために予約され得る。車両１２３は、１つ以上のメモリ１２７を含む。

車両１２３のメモリ１２７は、以下のタイプのデジタルデータ、すなわち、車載データ１５６、修正データ１５７のうち、１つ以上を記憶する。

いくつかの実施形態では、車載データ１５６は、（１）センサセット１９５に含まれる
車両の車載センサによって記録された測定値、システム状態インジケータ、およびユーザ入力を記述するデジタルデータであるセンサデータと、（２）車両のＡＤＡＳシステムによって検出されたイベント／事故のみならず、ＡＤＡＳシステムによって測定された車両動力情報を記述するデジタルデータであるＡＤＡＳデータ、を含むデジタルデータを含む。いくつかの実施形態では、車載システムセット１８０は、１つ以上のＡＤＡＳシステムを含む。

いくつかの実施形態では、車載データ１５６は、（１）センサデータ、（２）ＡＤＡＳデータ、（３）保険測定基準および（４）行動測定基準のうちの１つまたは複数を記述するデジタルデータを含む。センサデータおよびＡＤＡＳデータは、前項でさらに詳細に説明されている。

いくつかの実施形態では、保険測定基準は、保険契約の価格を決定するのに関連する情報を記述するデジタルデータである。保険測定基準の例には、とりわけ、車両１２３の運転エリア、車両１２３の毎日の運転時間、および車両１２３の１日の平均走行距離のうちの１つまたは複数が含まれる。保険測定基準は、車両１２３のセンサセット１９５および車両１２３の１つまたは複数のＡＤＡＳシステムによって収集される。

保険測定基準は、いくつかの実施形態によって、より詳細に説明される。いくつかの実施形態では、車両１２３の運転エリアは、車両１２３が、運転されている間に概ねその中に留まる電子地図上の境界領域を記述する。毎日の運転時間は、例えば、（１）車両１２３が、仕事をするために自宅から毎日の朝の通勤を一般に開始する第１の時間（例えば、午前６：００）、（２）車両１２３が、仕事から帰宅するために毎日夕方の通勤（例えば午後５時３０分）を一般に開始する第２の時間、のように記述される。１日の平均走行距離は、平均して１日に車両１２３が走行する走行距離を記述する。

いくつかの実施形態では、行動測定基準は、車両１２３について保険契約の価格を決定するのに関連する行動を特に強調して、車両の運転者の行動を記述するデジタルデータである。行動測定基準の例には、とりわけ、（１）車両１２３の運転者が急ブレーキをかけているかどうか、（２）運転者が急加速（「強力に加速すること」または「強力な加速」とも呼ばれる）を行っているかどうか、（３）交差点における運転者の行動、および（４）車両１２３を運転している間の他の車両との運転者の危険な相互作用、のうちの１つまたは複数が含まれる。

ここで、行動測定基準は、いくつかの実施形態によって、より詳細に説明される。急ブレーキおよび急加速は、それぞれ通常よりも大きい力が車両１２３のブレーキペダルまたはアクセルペダルに加えられた場合の運転者イベントである。どちらのタイプの行動も、事故の危険性の増加および危険な運転と相関している。交差点における運転者の行動を記述する行動測定基準は、運転者が実際に交差点で停止するかどうか（例えば、停止せずに通過してしまうローリングストップに対して）、運転者が、黄色信号の点灯（例えば、信号機の黄色灯火の点灯、道路標識や横断歩道の信号の黄色灯火の点滅）に対して実際に減速するかどうか、４方向の停止の標識で運転者がどのように行動するか、運転者が合流状況をどのように処理するか、のうちの１つまたは複数を記述する。行動測定基準は、他の車両との危険な相互作用、例えば、他の車両とのニアミス事故、他の車両が車両１２３との衝突を回避するために急に向きを変えなければならなかったかどうか、他の車両が車両１２３との衝突を回避するために急ブレーキをかけるかもしくは急加速をしなければならなかったかどうか、車両１２３の運転者が他の車両の後ろにどれだけ接近して追従するか、運転者が他の車両を二重黄色線で追い越すかどうか、および他の車両との他の危険な相互作用を記述する。

修正データ１５７は、車載システムセット１８０に含まれるものなど、車両１２３の１つまたは複数の車載システムに対する修正を記述するデジタルデータである。いくつかの実施形態では、修正データ１５７は車両の１つまたは複数の車載システムの動作を修正するように動作可能なデジタルデータであり、その結果、（１）車載システム（例えば１つまたは複数の車両１２３のＡＤＡＳシステム）は、運転者の危険な行動（例えば、行動測定基準および保険測定基準の１つまたは複数によって記述されるように）によってもたらされるリスクを軽減するように修正されるので、車両１２３の動作のリスクがより少なくなり、（２）運転者の危険な行動によってもたらされるリスクが、車両１２３の１つまたは複数の車載システムの動作に対する修正に基づいて軽減されるので、車両１２３について運転者の保険契約が低減される。

例えば、行動測定基準が、運転者が急ブレーキをかけていることを示す場合、次いでいくつかの実施形態では、修正データ１５７は、急ブレーキをかけていることを運転者に通知する車両１２３のＡＤＡＳシステムの修正を記述し、またはセンサセット１９５によって生成されるセンサデータがそうすることが安全であることを示す場合、車両１２３のブレーキが運転者の急ブレーキ行動にどのように反応するかを修正する（例えば急ブレーキ行動を無効にし、その結果、運転者が急ブレーキと一致する方法でブレーキペダルを踏み込んでいる場合でも、車両１２３のブレーキは、ブレーキが普通に運転者の急ブレーキ動作にどのように反応するかに対して、より緩やかなブレーキアクションで反応する）。通知は、例えば、車両１２３の電子ディスプレイ（例えば、ヘッドユニットディスプレイ）を介した視覚的通知、車両１２３のスピーカを介した聴覚通知、ならびにオーディオおよびビジュアル通知、のうちの１つまたは複数を含む。

別の例では、行動測定基準が、運転者が急加速していることを示す場合、次いでいくつかの実施形態では、修正データ１５７は、急加速していることを運転者に通知する車両１２３のＡＤＡＳシステムの修正を記述し、またはセンサセット１９５によって生成されるセンサデータがそうすることが安全であることを示す場合、車両１２３のエンジンまたはモータが運転者の急加速行動にどのように反応するかを修正する（例えば急加速行動を無効にし、その結果、運転者が急加速と一致する方法でアクセルペダルを踏み込んでいる場合でも、車両１２３のエンジンまたはモータは、エンジンまたはモータが普通に運転者の急加速動作にどのように反応するかに対して、より緩やかな加速アクションで反応する）。

第３の例では、行動測定基準が、運転者が交差点で停止しないことを示す場合、そのときいくつかの実施形態では、修正データ１５７は、車両１２３のＡＤＡＳシステムに対する修正を記述し、その修正データは、交差点で停止していない（または交差点で停止することに失敗した）、あるいはセンサセット１９５によって生成されたセンサデータが、交差点で停止しないことが安全であることを示す場合、センサセット１９５の１つまたは複数のセンサを使用して交差点の存在を検出し、車両１２３が交差点に到着するときに、車両１２３のブレーキがかかり、その結果、実際に車両１２３が交差点で停止するという通知を運転者に提供する。いくつかの実施形態では、修正データ１５７によって修正されるようなＡＤＡＳシステムは、交差点での車両１２３の完全な停止に続いて、運転者が車両１２３の動作の制御を再開することを可能にする。

第４の例では、行動測定基準が、運転者が点灯または点滅する黄色灯火に対して減速しないことを示す場合、そのときいくつかの実施形態では、修正データ１５７は、車両１２３のＡＤＡＳシステムに対する修正を記述し、その修正データは、黄色灯火の点灯または黄色灯火の点滅（例えば、信号機、道路標識、または横断歩道などによって提供されるもの）のために減速していないこと、あるいはセンサセット１９５によって生成されたセンサデータが、減速しないことが安全であることを示す場合、センサセット１９５の１つま
たは複数のセンサを使用して点灯または点滅する黄色灯火の存在を検出し、点灯または点滅する黄色灯火に車両１２３が近づくにつれて、車両１２３のブレーキを作動させ、点灯または点滅する黄色灯火の存在に応答して車両１２３が実際に減速することを保証するという通知を運転者に提供する。このようにして、修正データ１５７は、点灯または点滅する黄色灯火に対して減速しないことによって、車両１２３が危険な状況を生成するのを有利に防止する。いくつかの実施形態では、修正データ１５７によって修正されるようなＡＤＡＳシステムは、点灯または点滅する黄色灯火の存在に応答して車両１２３が減速する後、運転者が車両１２３の動作の制御を再開することを可能にする。

修正データ１５７がどのようにＡＤＡＳシステムの動作を修正するかについての上記の例は、例示的であり、限定的ではないことが意図されている。他の例も可能である。

車両モニタ１９６は、プロセッサ１２５によって実行された場合に、車載データ１５６に記録させ、通信ユニット１４５に、ネットワーク１０５を介してデジタルツインサーバ１０７のデジタルツインシステム１９９に車載データ１５６を送信させるコードまたはルーチンを含む。

いくつかの実施形態では、車両１２３の通信ユニット１４５は、通信ユニット１４５を車両１２３の車載センサおよびシステムに通信可能に接続する車両内ネットワークを介して車載データ１５６を受信する。車両モニタ１９６は、車両１２３内のプロセッサ１２５によって実行された場合に、プロセッサ１２５に、（１）車両１２３の通信ユニット１４５と通信して、車載データ１５６を受信するステップと、（２）車載データ１５６を集計し、タイムスタンプを付けるステップと、（３）車載データ１５６を、ネットワーク１０５を介してデジタルツインシステム１９９に報告するステップとのうちの１つまたは複数を実行させるように動作可能であるコードおよびルーチンを含む。

いくつかの実施形態では、車両モニタ１９６は、車載データ１５６をワイヤレスメッセージのペイロードとして含むワイヤレスメッセージを構築するステップと、ネットワーク１０５を介して無線メッセージをデジタルツインサーバ１０７に無線送信するステップとの１つまたは複数を実行することによって、車載データ１５６をデジタルツインシステム１９９に報告する。

いくつかの実施形態では、車両モニタ１９６は、車両１２３内のプロセッサ１２５によって実行された場合に、プロセッサ１２５に、車載データ１５６を集計するステップと、メモリ１２７内に車載データ１５６を記憶するステップと、ワイヤレスメッセージのためのペイロードとして車載データ１５６を含むワイヤレスメッセージを構築するステップと、車両１２３の通信ユニット１４５に、ネットワーク１０５を介してデジタルツインサーバ１０７へ車載データ１５６を送信させるステップとのうちの１つまたは複数を実行させるように動作可能であるコードおよびルーチンを含む。

いくつかの実施形態では、車両１２３の車両モニタ１９６は、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）または特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を含むハードウェアを使用して実施されうる。いくつかの他の実施形態では、車両モニタ１９６は、ハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせを使用して実施されうる。

車両モニタ１９６は、図１Ｂ、図１Ｃ、図２および図３を参照して以下により詳細に説明される。

（デジタルツインサーバ１０７）
いくつかの実施形態では、デジタルツインサーバ１０７は、デジタルツインシステム１
９９、プロセッサ１２５、メモリ１２７、および通信ユニット１４５のうちの１つまたは複数を含むクラウドサーバである。これらの要素は、バス１２０Ｂを介して互いに通信可能に接続されている。デジタルツインサーバ１０７の以下の要素、すなわち、プロセッサ１２５、メモリ１２７、通信ユニット１４５は、車両１２３について上述したものと同一または類似しているので、これらの要素の説明はここでは繰り返さない。

デジタルツインサーバ１０７のメモリ１２７は、車両モデルデータセット１７４、工場車両モデルデータ１７６、測定データ１７２、車載データ１５６、修正車両モデルデータ１７７、評価データ１７８、シミュレーションデータ１５５および修正データ１５７のうちの１つまたは複数を記憶する。図１Ａには示されていないが、デジタルツインサーバ１０７のメモリ１２７はまた、いくつかの実施形態では車両モデルデータ１８４を記憶する。車両モデルデータ１８４を含む例示的実施形態が、図１Ｂおよび図１Ｃにもまた示されている。

車両モデルデータセット１７４は、車両１２３など、１つまたは複数の実車両についての１つまたは複数の車両モデルを記述するデジタルデータを含む。例えば、車両モデルデータセット１７４は、異なる車両モデルのセットを記述する車両モデルデータ１８４のインスタンスのセット（例えば、図１Ｂおよび図１Ｃを参照されたい）を含む。いくつかの実施形態において、車両モデルデータセット１７４は、特定の車両製造業者（例えば、トヨタ）によって提供される車両の各製造元およびモデルについての車両モデルデータ１８４のインスタンスを含む。このように、車両モデルデータセット１７４は、車両１２３のような異なる車両に対する複数の異なる車両モデルを含む。

いくつかの実施形態では、車両モデルデータ１８４は、車両１２３およびその個々の車両構成要素に関する設計情報を記述するデジタルデータを含む。例えば、設計情報は、車両１２３またはその個々の車両構成要素の相手先商標製造会社（ＯＥＭ）からのコンピュータ支援設計（ＣＡＤ）データを含む。このように、車両モデルデータ１８４によって記述される工場車両モデルは、任意の価値低下および価値上昇なしに、それが製造されたとおりの車両のバージョン（例えば、車両１２３）を表すので、車両モデルデータ１８４のインスタンスは、車両１２３などの特定の車両についての「工場車両モデル」を記述する。

いくつかの実施形態では、特定の工場車両モデルを記述するデジタルデータが、特定の車両１２３の製造元とモデルを指定することによって、車両モデルデータセット１７４を照会することによって、車両モデルデータセット１７４から検索できるように、車両モデルデータセット１７４は製造元およびモデルに基づいて索引に登録される。例えば、デジタルツインシステム１９９は、車両１２３のような特定の実車両の監視を開始する（例えば、車両がディーラーによって販売されたとき、またはその製造が完了した場合）。デジタルツインシステム１９９は、車両１２３の製造元およびモデルを記述するデジタルデータを受信する。いくつかの実施形態では、特定の車両１２３の製造元およびモデルは、その特定の車両１２３についての車両識別番号（ＶＩＮ）に基づいて識別可能である。デジタルツインシステム１９９は、車両１２３の製造元およびモデル情報を使用して、車両モデルデータセット１７４を照会して、車両モデルデータセット１７４から、この特定の車両１２３についての特定の車両モデルデータ１８４を識別する。

いくつかの実施形態では、デジタルツインシステム１９９は、この特定の車両１２３のＶＩＮに関連付けられている車両モデルデータ１８４に基づいて、この特定の車両１２３のための工場車両モデルデータ１７６のインスタンスを生成する。車両モデルデータ１８４は、ＶＩＮに関連する特定の車両１２３の設計を記述し、一方、工場車両モデルデータ１７６は、ゲームエンジン１６６に、ＶＩＮに関連する特定の車両１２３の仮想バージョ
ンを生成させるのに必要なすべてのデジタルデータを含み、この仮想バージョンは、本明細書では特定の車両１２３のための仮想工場車両モデルと呼ばれうる。いくつかの実施形態では、車両モデルデータ１８４は、車両１２３のハードウェア設計およびソフトウェア設計を記述する。車両モデルデータ１８４の一例が、図１Ｂおよび図１Ｃに示される。例えば、図１Ｂおよび図１Ｃに示される車両モデルデータ１８４を参照されたい。

図１Ａを参照すると、前項は、特定の車両１２３のための工場車両モデルデータ１７６のインスタンスによって記述される、特定の車両１２３のための仮想工場車両モデルを生成するデジタルツインシステム１９９を記述している。デジタルツインシステム１９９は、工場車両モデルデータ１７６のインスタンスをデジタルツインサーバ１０７のメモリ１２７内に別々に記憶するが、ただしこの特定の車両１２３と同じ製造元およびモデルを有する他の車両について車両モデルデータ１８４を繰り返し再使用することができ、この別々に記憶された工場車両モデルデータ１７６のインスタンスは、この特定の車両１２３のために保存され、車載データ１５６および測定データ１７２のインスタンスが経時的に受信されるにつれて、デジタルツインシステム１９９によって修正されることになる。いくつかの実施形態では、これらの修正は車載データ１５６および測定データ１７２に基づくので、その結果、特定の車両１２３の仮想バージョン（例えば、この車両１２３のために修正車両モデルデータ１７７に基づいて生成される、車両１２３の仮想バージョン）が、現実世界に存在するときの車両１２３の状態と一致した状態にあり、したがって、実車両１２３のデジタルツインである。

例えば、デジタルツインシステム１９９は、デジタルツインサーバ１０７によって受信され、この特定の車両１２３のＶＩＮに関連付けられた車載データ１５６および測定データ１７２を監視し、デジタルツインシステム１９９は、車載データ１５６および測定データ１７２に基づいて工場車両モデルデータ１７６を更新し、１つまたは複数の車載データ１５６および測定データ１７２によって記述される価値低下または価値上昇を反映し、このようにして、この特定の車両１２３について修正車両モデルデータ１７７を出力する。修正車両モデルデータ１７７が、この特定の車両１２３によって記録された車載データ１５６、およびこの特定の車両についての測定データ１７２に基づいて生成されるので、デジタルツインサーバ１０７のプロセッサ１２５によって実行された場合に、この修正車両モデルデータ１７７は、プロセッサ１２５に、この特定車両１２３の状態を正確に反映するこの特定車両１２３のデジタルツインを生成させるように動作可能である。いくつかの実施形態では、デジタルツインシステム１９９は、デジタルツインサーバ１０７によって受信され、この特定の車両１２３のＶＩＮに関連付けられた車載データ１５６および測定データ１７２を監視し続け、デジタルツインシステム１９９は、車載データ１５６および測定データ１７２に基づいて修正車両モデルデータ１７７を更新して、車載データ１５６および測定データ１７２によって記述される価値低下または価値上昇を反映し、このようにして、デジタルツインシステム１９９は、（例えば、車載データ１５６および測定データ１７２によって記述される車両１２３の状態を反映するために修正車両モデルデータ１７７を更新することによって）特定の車両１２３についてデジタルツインを連続的に更新する。

工場車両モデルデータ１７６は、ゲームエンジン１６６によって提供されるシミュレーションにおいて、ゲームエンジン１６６に、特定の車両１２３の仮想バージョン（すなわち、特定の車両１２３のデジタルツイン）を生成させるのに必要なすべてのデジタルデータを含む。工場車両モデルデータ１７６に基づいて生成されたデジタルツインは、製造時の特定の車両１２３を表す。言い換えれば、工場車両モデルデータ１７６に基づいて生成されたデジタルツインは、低く評価される、または高く評価されることがない、あるいは製造された時点の状態から変更されていない車両１２３を表す。修正車両モデルデータ１７７はまた、ゲームエンジン１６６に、特定の車両１２３のデジタルツインを生成させる
ように動作可能であるが、このデジタルツインは製造時の状態に対して変更された状態の車両を表す。

車載データ１５６は、車両１２３を参照して上述したので、ここでは説明を繰り返さない。車載データ１５６は、ネットワーク１０５からデジタルツインサーバ１０７の通信ユニット１４５によって受信される。デジタルツインサーバ１０７の通信ユニット１４５は、車載データをデジタルツインシステム１９９に提供する。車載データ１５６は、車載データ１５６を記録および送信した特定の車両１２３を一意的に識別するデジタルデータ（例えば、ＶＩＮ）を含む。デジタルツインシステム１９９は、車載データ１５６のこの特定のインスタンスがＶＩＮによって示される特定の車両１２３に関連付けられていることを示す方法で、車載データ１５６をデジタルツインサーバ１０７のメモリ１２７内に記憶する。このようにして、デジタルツインシステム１９９は、車載データ１５６に基づいてこの特定の車両１２３の車両モデルを正確に更新することができる。本明細書で使用される場合、修正車両モデルデータ１７７がこの特定の車両１２３のために存在しない場合、「この特定の車両１２３のための車両モデル」は、この特定の車両１２３のための工場車両モデルデータ１７６を意味し、あるいは修正車両モデルデータ１７７がデジタルツインサーバ１０７のメモリ１２７内に存在する場合、この特定の車両１２３のための修正車両モデルデータ１７７を意味する。

測定データ１７２は、特定の車両１２３についてのサービスイベントを記述するデジタルデータを含む。いくつかの実施形態では、測定データ１７２は、特定の車両１２３のためのＶＩＮ、またはサービスイベントを受信した特定の車両１２３を一意的に識別する他の何らかのデジタルデータを含む。サービスイベントは、整備のために車両１２３がディーラー、修理工場、または中古車店に運ばれた場合のイベントである。報告システム１４０Ａ、１４０Ｂ、１４０Ｃは、これらのディーラー、修理工場、および中古車店のサーバ１０８、１０９、１１０にインストールされたソフトウェアである。報告システムは、測定データ１７２を、ネットワーク１０５を介してデジタルツインシステム１９９に報告し、その結果、測定データ１７２は、デジタルツインシステム１９９によって提供される分析、および他の機能性の中に含まれうる。例えば、報告システム１４０は、これらのサーバ１０８、１０９、１１０の通信ユニット１４５に、ネットワーク１０５を介して測定データ１７２をデジタルツインシステム１９９に戻して報告させる。

修正車両モデルデータ１７７は、特定の車両１２３の修正車両モデルを記述するデジタルデータを含む。修正車両モデルデータ１７７は、ゲームエンジン１６６によって提供されるシミュレーションにおいて、ゲームエンジン１６６に、特定の車両１２３の仮想バージョン（すなわち、特定の車両１２３のデジタルツイン）を生成させるのに必要なすべてのデジタルデータを含む。修正車両モデルデータ１７７に基づいて生成されたデジタルツインは、製造時の状態とは異なる状態にある特定の車両１２３を表す。言い換えれば、デジタルツインは、現実世界における特定の車両１２３の実際の状態に対して正確である、修正された状態の特定の車両１２３を表す。車両１２３の修正された状態は、価値低下、価値上昇、または価値低下および価値上昇の組み合わせを含むことができる。（例えば、車両１２３のいくつかの構成要素は低く評価され、一方、車両１２３の他の構成要素は高く評価される）。

デジタルツインシステム１９９は、特定の車両１２３のための修正車両モデルデータ１７７を入力として受信するように動作可能なコードおよびルーチン、ならびに１つまたは複数の仮想道路環境（例えば、路面および道路面の他の特徴）、ならびに仮想道路環境に含まれる１つまたは複数の静的および動的対象物（例えば、交通標識、信号機、歩行者、道路のくぼみ、動物、その他の乗り物など）を記述するシミュレーションデータ１５５を含み、次いで、車両１２３の機械的状態、車両１２３の特定の部分が近い将来に交換され
る必要があるかどうか、車両１２３が将来どのように機能するか、車両１２３を運転する場合に車両１２３の運転者によってもたらされるリスク、車両１２３の運転者に対する保険契約の適正価格（例えば、特定の車両１２３を運転するための特定の運転者に対する賠償責任保険契約または衝突保険契約）、のうちの１つまたは複数を推定する何百または何千ものシミュレーションを実施する。評価データ１７８は、車両１２３の機械的状態、車両１２３の特定の部分が近い将来に交換される必要があるかどうか、車両１２３が将来どのように機能するか、車両１２３を運転する場合に車両１２３の運転者によってもたらされるリスク、車両１２３の運転者に対する保険契約の適正価格、のうちの１つまたは複数を記述するデジタルデータを含む。いくつかの実施形態では、評価データ１７８によって記述される推定値は、この特定の車両１２３についての修正車両モデルデータ１７７を使用して特定の車両についてのデジタルツインシステム１９９によって実行されるシミュレーションに基づく。

修正データ１５７は、車両１２３を参照して上述されたので、その説明はここでは繰り返さない。いくつかの実施形態では、デジタルツインシステム１９９は、とりわけ、車両の運転者が様々な状況でどのように行動するか、およびこの行動によって生ずるリスクを推定する１つまたは複数のシミュレーションを実行することによって修正データ１５７を生成する。デジタルツインシステム１９９は、デジタルツインサーバ１０７のプロセッサ１２５によって実行された場合、プロセッサ１２５に、車両１２３の１つまたは複数のＡＤＡＳシステムの動作をどのように修正するかを推定させて、１つまたは複数のシミュレーションに基づいて、運転者の行動によって発生するリスクを低減させるように動作可能なコードおよびルーチンを含む。このようにして、デジタルツインシステム１９９は、いくつかの実施形態によって修正データ１５７を生成する。いくつかの実施形態では、修正データ１５７は、１つまたは複数のシミュレーションに基づいて、運転者の行動によって生成されるこのリスクを低減し、それによって車両１２３を運転する運転者に対する保険契約の費用を低減するように、１つまたは複数のＡＤＡＳシステムの動作を修正する方法を記述するデジタルデータを含む。

シミュレーションデータ１５５は、ゲームエンジン１６６によって提供される１つまたは複数のシミュレーションにおいて静的および動的対象物を生成するのに必要なすべてのデジタルデータを含む。シミュレーションデータ１５５は、１つまたは複数のシミュレーションに含まれる静的および動的対象物に、現実的な行動および現実的な物理的特性を持たせるように動作可能でありうる。１つまたは複数のシミュレーションは、特定の車両１２３のデジタルツインを含む。シミュレーションデータ１５５は、車載データ１５６および測定データ１７２に基づいて修正される修正車両モデルデータ１７７に少なくとも部分的に基づいて、ゲームエンジン１６６によって生成可能であって、その結果、修正車両モデルデータ１７７によって記述された修正車両データは、車載データ１５６および測定データ１７２によって記述される特定の車両１２３の現在の状態を正確に反映する。

いくつかの実施形態では、評価データ１７８は、とりわけ、ゲームエンジン１６６によって提供されるシミュレーション内で動作している間、デジタルツインの性能を記述するデジタルデータである。例えば、評価データ１７８は、シミュレーション中にデジタルツインに示された特定の状況下で、デジタルツイン内に含まれる別々の仮想化車両構成要素がどのように実施されるかを記述する。別の例では、評価データ１７８は、運転者が車載データ１５６によって記述されるような（例えば、１つまたは複数の行動測定基準および保険測定基準によって記述されているような）他の同様の状況をどのように処理したかに基づいて、シミュレーションに含まれる特定の状況において、デジタルツインによって表される車両１２３の運転者がどのように行動するかを記述する。評価データ１７８は、シミュレーションデータ１５５に基づいてゲームエンジン１６６によって提供される１つまたは複数のシミュレーションの過程の間に、デジタルツインの動作に基づいてゲームエン
ジン１６６によって生成されうる。いくつかの実施形態では、評価データ１７８は、この特定の車両１２３についての車両モデルによって示されるような、車両１２３の各構成要素の予想耐用年数に対する、車両１２３の各構成要素の現在の状態を記述する。この特定の車両のための車両モデルは、この特定の車両１２３のための車両モデルデータ１８４（例えば、図１Ｂおよび図１Ｃに示される車両モデルデータ１８４）によって記述される。

デジタルツインシステム１９９は、モデリングアプリケーション１３３およびゲームエンジン１６６のうちの１つまたは複数を含む。

いくつかの実施形態では、モデリングアプリケーション１３３は、デジタルツインサーバ１０７のプロセッサ１２５によって実行された場合に、車両モデルを生成するように動作可能なコードおよびルーチンを含む。いくつかの実施形態において、その工場状態における車両１２３のハードウェアおよびソフトウェア設計を記述する車両モデルは、車両１２３のための「車両設計」と総称されうる。いくつかの実施形態では、車両モデルは車両モデルデータ１８４によって記述される（例えば、図１Ｂおよび図１Ｃに示す車両モデルデータ１８４を参照されたい）。言い換えれば、モデリングアプリケーションは、車両（例えば、車両１２３）の車両設計に基づいて車両モデルデータ１８４を生成する。モデリングアプリケーション１３３は、車両モデルデータ１８４を受信し、車両モデルデータ１８４に基づいて工場車両モデルデータ１７６を生成する。モデリングアプリケーション１３３は、特定の車両１２３から受信した車載データ１５６および測定データ１７２の１つまたは複数のインスタンスに基づいて、工場車両モデルデータ１７６を生成し、かつ修正し、それによって工場車両モデルデータ１７６、ならびに、１つまたは複数の車載データ１５６のインスタンスおよび１つまたは複数の測定データ１７２のインスタンスの１つまたは複数に基づいて、修正車両モデルデータ１７７を生成することができる。

いくつかの実施形態では、この特定の車両１２３について、車載データ１５６および／または測定データ１７２の追加のインスタンスがデジタルツインシステム１９９によって受信される。モデリングアプリケーション１３３は、特定の車両１２３から受信した車載データ１５６および測定データ１７２の１つまたは複数のインスタンスに基づいて、修正車両モデルデータ１７７を修正し、それによって修正車両モデルデータ１７７の前のバージョン、ならびに、追加の１つまたは複数の車載データ１５６のインスタンスおよび追加の１つまたは複数の測定データ１７２のインスタンスの１つまたは複数の追加のインスタンスに基づいて、修正車両モデルデータ１７７の第２のバージョンを生成する。いくつかの実施形態では、車載データ１５６および測定データ１７２の追加のインスタンスがこの特定の車両１２３について受信されるにつれて、修正車両モデルデータ１７７の追加のバージョン（例えば、第３のバージョン、第４のバージョン、第５のバージョン、…第Ｎのバージョンなど）が、デジタルツインシステム１９９によって生成される。

最初に、工場車両モデルデータ１７６は、価値低下イベントまたは価値上昇イベントがない、車両モデルデータ１８４によって記述された車両１２３の車両設計に基づくことができる。車両モデルデータ１８４は、車両モデルデータセット１７４から検索されるか、または車両設計技術者またはデジタルツインサーバ１０７の何らかの他の管理者によってデジタルツインシステム１９９に更新された１つまたは複数のファイルとして入力されうる。しかしながら、経時的に価値低下イベントおよび価値上昇イベントが発生し（例えば、車両１２３が運転されて走行距離が増える、車両１２３が衝突に巻き込まれる、車両１２３のオイルが交換される、車両１２３のブレーキパッドが交換される、他の損耗事象など）、モデリングアプリケーション１３３は、車載データ１５６およびネットワーク１０５から受信した任意の測定データ１７２に基づいて修正車両モデルデータ１７７を生成する。このようにして、工場車両モデルデータ１７６によって記述された車両モデルは、モデリングアプリケーション１３３によって修正されて、車載データ１５６および測定デー
タ１７２によって記述されるように現実世界における車両１２３の現在の状態を正確に反映する修正車両モデルデータ１７７を生成する。

いくつかの実施形態では、デジタルツインシステム１９９は、１つ以上のモデリングアプリケーション１３３を含む。工場車両モデルデータ１７６または修正車両モデルデータ１７７によって記述される車両設計に含まれる特定のタイプのデジタルモデル（本明細書では「モデル」）を生成または修正するために、異なるモデリングアプリケーション１３３が特化され得る。たとえば、デジタルツインシステム１９９は、以下のモデリングアプリケーション、すなわち、Ｄｙｍｏｌａ（フランス、ヴェリジーヴィラクブレーのルンドのダッソーシステムＡＢ社によって製造され、車両モデルを生成するために使用される）、ＭａｐｌｅＳｉｍ（オンタリオ州ウォータールーのＭａｐｌｅｓｏｆｔ社によって製造され、車両モデルを作成するために使用される）、Ｓｉｍｕｌｉｎｋ（マサチューセッツ州ネイティックのＭａｔｈＷｏｒｋｓ社によって製造され、車両の１つ以上のＡＤＡＳシステムのモデルを生成するために使用される）、およびＰｒｅＳｃａｎ（オランダのＴＡＳＳインターナショナル社によって製造され、車両の１つ以上のＡＤＡＳシステムのモデルを生成するために使用される）のうちの１つ以上を含み得る。

モデリングアプリケーション１３３はまた、ゲームエンジン１６６によって使用される他のモデルを生成し得る。たとえば、モデリングアプリケーション１３３は、ゲームエンジン１６６によって提供されるシミュレーションに含めるための仮想的な道路環境を記述するモデルを生成し得る。モデリングアプリケーション１３３はまた、ゲームエンジン１６６によって提供されるシミュレーションに含まれる仮想的および静的な物体を記述するモデルを生成し得る。

ゲームエンジン１６６は、デジタルツインサーバ１０７のプロセッサによって実行された場合に、１つまたは複数のモデリングアプリケーション１３３によって生成された１つまたは複数のモデルに基づいてシミュレーションを生成するように動作可能なコードおよびルーチンを含むことができる。ゲームエンジン１６６はまた、デジタルツインサーバ１０７の人間の管理者によって提供された入力またはデジタルツインサーバ１０７にアップロードされた他のデータ（例えば、ネットワーク１０５を介して、またはメモリカードまたは何らかの他の非一時的メモリを介してなど、デジタルツインサーバ１０７にアップロードされた何らかの他のデータを介して）に基づいて車両道路モデルを生成するためのソフトウェアを含むことができる。ゲームエンジン１６６の例は、ユニティゲームエンジン（カリフォルニア州サンフランシスコのＵｎｉｔｙ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓによって製造された）または何らかの他のゲームエンジンを含むことができる。

１つまたは複数のゲームエンジン１６６およびモデリングアプリケーション１３３は、１つまたは複数の動的対象物およびこれらの動的対象物の行動を記述する１つまたは複数のモデルを生成することができる。

ゲームエンジン１６６は、デジタルツインサーバ１０７のプロセッサによって実行された場合に、シミュレーションデータ１５５を生成するように動作可能なソフトウェアを含むことができる。ゲームエンジン１６６は、修正車両モデルデータ１７７および上記に考察した異なるモデルを記述する他のデジタルデータに基づいて、シミュレーションデータ１５５を生成することができる。モデリングアプリケーション１３３は、車載データ１５６および測定データ１７２に基づいて工場車両モデルデータ１７６を修正して、修正車両モデルデータ１７７を生成したので、シミュレーションデータ１５５およびゲームエンジン１６６は、プロセッサ１２５によって実行された場合に、プロセッサ１２５に、車載データ１５６および測定データ１７２によって記述されたその現在の状態に基づいて、車両１２３の動作を正確に表す仮想車両の動作をテストするための１つまたは複数のシミュレ
ーションを生成させることができる。

いくつかの実施形態において、ゲームエンジン１６６は、１つまたは複数のシミュレーションにおいて修正車両モデルデータ１７７に基づいて構築されたデジタルツインの性能を試験し、評価するために１つまたは複数のシミュレーションを実行する。ゲームエンジン１６６は、シミュレーションデータ１５５を使用して１つまたは複数のシミュレーションを生成する。シミュレーションデータ１５５は、修正車両モデルデータ１７７の最新バージョンを使用してゲームエンジン１６６によって決定される。このようにして、シミュレーションデータ１５５は、ゲームエンジン１６６に、車載データ１５６および測定データ１７２によって示されるようなその現在の状態に基づいて、実車両１２３の動作、および実車両１２３の運転者の行動を正確に表すデジタルツインの動作をテストする１つまたは複数のシミュレーションを生成することを可能にさせる。言い換えれば、デジタルツインは、ゲームエンジン１６６によってシミュレートされた場合、車載データ１５６および測定データ１７２によって記述される価値低下イベントおよび価値上昇イベント、ならびに実車両１２３の運転者によって実証された行動パターンによって引き起こされる修正された性能を経験している間に、車両１２３の性能を正確にシミュレートする。１つまたは複数のシミュレーションが実行されるにつれて、ゲームエンジン１６６は、（１）車両１２３のための設計仕様に対して１つまたは複数のシミュレーションで動作する間に、デジタルツインの性能および行動を記述する評価データ１７８、ならびに（２）修正データ１５７を生成する。

車両１２３の設計仕様は、車両１２３の車両設計、およびその動作が車両設計に準拠するときにその個々の車両構成要素がどのように動作するか、ならびにこれらの車両構成要素のおのおのの予想耐用年数と、それらの車両構成要素が、それらの耐用年数における異なる時点においてどのように実行するのかを記述するデジタルデータ（これは、その後、ゲームエンジン１６６によって実行される１つ以上のシミュレーションの分析に基づいて、各車両構成要素の現在の状態を推定するために使用され得る）を含む。１つ以上の車両構成要素の仕様は、これらの車両構成要素の設計、および車両設計に含まれるときにそれらがどのように動作すべきかを記述する。いくつかの実施形態では、車両１２３の仕様、または、１つ以上の車両構成要素の仕様は、車両１２３がその設計にしたがって動作するために、車両１２３の車両構成要素が、車両１２３に提供すべき性能のレベルを記述する。

いくつかの実施形態では、デジタルツインシステム１９９によって提供されるシミュレーションはビデオゲームではない。その理由は、例えば、ビデオゲームは、デジタルツインシステム１９９が修正データ１５７を生成する場合に実施されるにつれて、実車両１２３のＡＤＡＳシステムの動作を修正するデジタルデータを生成する、あるいは、デジタルツインシステム１９９が評価データ１７８を生成する場合に実施されるにつれて、人間の運転者が実車両１２３を運転するための保険契約についての費用を決定するように動作可能なデジタルデータを生成するように動作できないからである。

いくつかの実施形態では、デジタルツインシステム１９９は、デジタルツインサーバ１０７のプロセッサ１２５によって実行された場合に、プロセッサ１２５に、（１）その車両１２３の車両モデルに基づく「新しい状態」の車両１２３のシミュレーションバージョンを生成するステップ、（２）車両１２３の状態の変化を記述する車載データ１５６および測定データ１７２を集計するステップ、（３）修正車両モデルデータ１７７を形成するために、車載データ１５６および測定データ１７２に基づいて、車両１２３の車両モデル、すなわち「デジタルツイン」を更新するステップ、（４）評価データ１７８を生成するために、修正車両モデルデータ１７７および１組のシミュレーションデータ１５５（デジタルツインが修正車両モデルデータ１７７によって記述される車両１２３の将来の性能の
１つまたは複数のシミュレーションモデル）を使用して１つまたは複数のシミュレーションを実行するステップ、（５）評価データ１７８に基づいて修正データ１５７を生成するステップ、のうちの１つまたは複数を実行させるように動作可能なコードおよびルーチンを含む。いくつかの実施形態では、ステップ（４）で実行される１つまたは複数のシミュレーションは、車両の運転者によってもたらされるリスク、および車両の運転者のための保険契約の適正価格を推定し、これらの推定は評価データ１７８によって記述される。いくつかの実施形態では、１つまたは複数のシミュレーションは、定期的または継続的に、あるいは保険サーバ１１１を運営する保険会社などの最終顧客によってそうするように要求される場合に実行される。いくつかの実施形態では、修正データ１５７を生成する１つまたは複数のシミュレーションは、ステップ（４）で評価データ１７８を生成するシミュレーションに加えて、ステップ（５）で実行されるシミュレーションを含みうる。いくつかの実施形態では、修正データ１５７は、評価データ１７８を出力するステップ（４）でのシミュレーションと同じシミュレーションによって生成されうる。

本明細書に記述された実施形態のいくつかにおいて使用されるモデリングアプリケーション１３３およびゲームエンジン１６６の例は、２０１６年４月２１日に出願され、参照により本明細書に組み込まれている、「Wind Simulation Device」と題された米国特許出願第１５／１３５，１３５号に記述されている。たとえば、米国特許出願第１５／１３５，１３５号に記述されている「virtual simulation tool」を参照されたい。この技術の
実施形態はまた、２０１６年３月１８日に出願され、参照により本明細書に組み込まれている、「Vehicle Simulation Device for Crowd-Sourced Vehicle Simulation Data」と
題された米国特許出願第１５／０７４，８４２号にも論じられている。この技術の実施形態はまた、２０１６年３月３０日に出願され、参照により本明細書に組み込まれている「Dynamic Virtual Object Generation for Testing Autonomous Vehicles in Simulated Driving Scenarios」と題された米国特許出願第１５／０８５，６４４号にも論じられている。本明細書に記述されたデジタルツインシステム１９９および車両モニタ１９６のうちの１つ以上は、米国特許出願第１５／１３５，１３５号、米国特許出願第１５／０８５，６４４号、および米国特許出願第１５／０７４，８４２号に記述された要素のいずれかを含むように修正され得る。

いくつかの実施形態において、デジタルツインサーバ１０７のデジタルツインシステム１９９は、ＦＰＧＡまたはＡＳＩＣを含むハードウェアを使用して実行されうる。いくつかの他の実施形態では、デジタルツインシステム１９９は、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせを使用して実行されうる。デジタルツインシステム１９９は、装置（例えば、サーバまたは他の装置）の組み合わせの中に記憶されうる。デジタルツインシステム１９９は、図１Ｂ、図１Ｃおよび図２〜図６を参照して以下により詳細に説明される。

ディーラーサーバ１０８は、デジタルツインサーバ１０７と同様のハードウェアサーバである。ディーラーサーバ１０８は、車両ディーラーによって運営されている。ディーラーサーバ１０８は、車両１２３を整備する際に、ディーラーの技術者および職員によって測定された測定データ１７２を収集する報告システム１４０を含む。例えば、報告システム１４０は、電子ディスプレイ（例えば、コンピュータモニタ）に、電子フォームを表すグラフィカルユーザインターフェースを表示させ、技術者は、車両１２３に関する情報を電子フォームに入力し、この情報は測定データ１７２によって記述される。ディーラーサーバ１０８の通信ユニット１４５は、ディーラーで記録された測定データ１７２をネットワーク１０５に提供し、デジタルツインサーバ１０７の通信ユニット１４５は、ネットワーク１０５から測定データ１７２を受信し、測定データ１７２に、デジタルツインサーバ１０７のメモリ１２７内に記憶させる。

修理工場サーバ１０９は、デジタルツインサーバ１０７と同様のハードウェアサーバで
ある。修理工場サーバ１０９は、修理工場によって運営されている。修理工場サーバ１０９は、車両１２３を整備する際に、修理工場の技術者および職員によって測定された測定データ１７２を収集する報告システム１４０を含む。修理工場サーバ１０９の通信ユニット１４５は修理工場で記録された測定データ１７２をネットワーク１０５に提供し、デジタルツインサーバ１０７の通信ユニット１４５はネットワーク１０５から測定データ１７２を受信し、測定データ１７２をデジタルツインサーバ１０７のメモリ１２７に記憶させるステップを取る。

中古車店サーバ１１０は、デジタルツインサーバ１０７と同様のハードウェアサーバである。中古車店サーバ１１０は、中古車店によって運営されている。中古車店サーバ１１０は、車両１２３を整備する際に、中古車店の技術者および職員によって測定された測定データ１７２を収集する報告システム１４０を含む。中古車店サーバ１１０の通信ユニット１４５は中古車店で記録された測定データ１７２をネットワーク１０５に提供し、デジタルツインサーバ１０７の通信ユニット１４５はネットワーク１０５から測定データ１７２を受信し、測定データ１７２をデジタルツインサーバ１０７のメモリ１２７に記憶させるステップを取る。

中古車店（中古車展示場と呼ばれることもある）は、特定の車両製造業者のための公式ディーラーではないため、ディーラーとは区別され、それで、修正車両モデルデータ１７７を生成する場合、それが提供する測定データ１７２は信頼性がより低く、デジタルツインシステム１９９によって与えられる重要性がより小さい可能性がある。同様に、ディーラーサーバ１０８によって提供される測定データ１７２は、修理工場サーバ１０９によって提供される測定データ１７２よりもやはり大きな重要性を与えられる可能性がある。

いくつかの実施形態では、車載データ１５６および測定データ１７２のうちの１つ以上は、車両１２３の車両構成要素を記述する。たとえば、車載データ１５６および測定データ１７２のうちの１つ以上は、車両１２３の構成要素のセットと、これらの車両構成要素のうちの１つ以上の状態または条件を記述する。車両１２３は、車載データ１５６または測定データ１７２によって記述されるこれらの車両構成要素に関する情報を測定するように動作可能なセンサを含み得る。オプションで、測定データ１７２について、技術者または他の何らかのユーザは、これらの車両構成要素に関する情報を測定するハンドヘルドセンサを使用し得る。

いくつかの実施形態では、例示的な車両構成要素は、エンジン、ブレーキ、ブレーキライン、燃料噴射器、燃料ライン、パワーステアリングユニット、トランスミッション、タイヤ、フィルタ、フルード類、ブレーキパッド、ブレーキロータ、センサ、車載コンピュータ、フロントガラス、バッテリ、フロントガラスワイパ、フロントガラス、オルタネータ、スパークプラグ、スパークプラグワイヤ、バッテリワイヤ、ディストリビュータキャップ、車体パネル、インフォテインメントシステム構成要素、パワートレイン部品、およびベルトのうちの１つ以上を含む。たとえば、車両構成要素は、損傷され、交換され、またはその他の場合には、価値低下または価値上昇され、測定データ１７２および車載データ１５６の１つ以上が、このイベントと、車両構成要素の価値低下または価値上昇の量を記述する。

いくつかの実施形態では、車両１２３の価値低下または価値上昇の例として、エンジンが修理されている、エンジンが損傷している、ブレーキラインが切断されている、ブレーキラインが修繕されているか交換されている、燃料噴射器が詰まっている、燃料噴射器が寿命を超え、現在故障している、燃料噴射器が清掃されている、燃料インジェクタが修理または交換されている、パワーステアリングユニットが磨耗している、パワーステアリングユニットが交換されている、パワーステアリングユニットのパワーステアリング液が交
換または補充されている、トランスミッションがスリップしているか、さもなければ誤動作している、トランスミッションが交換、修理されているか、またはトランスミッション液が交換されている、タイヤが、推奨空気圧以下または以上である、タイヤのトレッドが、推奨レベル以下に磨耗している、タイヤを回転させるための推奨周期内にタイヤが回転していない、タイヤがその推奨タイヤ空気圧に達している、タイヤが交換されている、タイヤがローテーションされている、フィルタが詰まっている、フィルタが、推奨期間、または推奨期間を過ぎて使用されている、フィルタが交換されている、フィルタが清掃されている、フルード類が汚れているか、さもなければ、不良になっている、フルード類が交換または補充されている、ブレーキパッドが磨耗している、ブレーキパッドが交換されている、ブレーキロータが傷付けられているか、損傷している、ブレーキロータが交換されたか、付け替えられている、センサが、汚れている、損傷している、さもなければ誤動作しているか、またはセンサデータを提供しない、センサが清掃され、再配線され、交換され、または運転者が更新されている、センサのヒューズが交換されている、車載コンピュータが誤動作しているか、応答していない、車載コンピュータが、交換、再配線、または更新されている、フロントガラスがひび割れ、欠け、さもなければ損傷している、フロントガラスが修理または交換されている、バッテリ液が少なくなっている、バッテリの端子が汚れている、バッテリが充電できない、バッテリのワイヤまたはワイヤの絶縁体が擦り切れているか、切断されているか、さもなければ欠陥がある、バッテリ液（たとえば、水）が交換されているか、または補充されている、バッテリの端子が清掃されている、バッテリの配線が交換または修理されている、フロントガラスワイパが、その耐用年数を超えて使用されている、フロントガラスワイパが交換されているか、またはそのクリーニングブレードが交換されている、オルタネータが短絡しているか、耐用年数を過ぎて使用されているか、さもなければバッテリの充電を維持するのに十分な電流を出力していない、オルタネータが交換され、オルタネータのベルトが交換または締められている、スパークプラグが誤動作している、スパークプラグが交換またはギャップ調整されている、スパークプラグワイヤが短絡または損傷している、スパークプラグワイヤが交換されている、ディストリビュータキャップが短絡しているか、さもなければ誤動作している、ディストリビュータキャップが交換されている、車体パネルが凹んでいる、曲がっている、歪んでいる、傷付けられている、損傷または不適切な塗装を有している、さもなければ損傷しているか、または不適切である、車体パネルが修理、交換、または再塗装されている、インフォテインメントシステム構成要素が損傷または誤動作している、インフォテインメントシステム構成要素が交換されている、パワートレイン構成要素が誤動作している、パワートレイン構成要素が修理または交換されている、ベルトが磨耗または緩んでいる、ベルトが締め付けられているか、または交換されている等のうちの１つ以上を含む。これらの例は、例示的であり限定的ではないと意図される。

測定されている車両構成要素の例は、２０１６年１１月２９日に出願され、全体が参照により本明細書に組み込まれている、「Optimization of a Vehicle to Compensate for Water Contamination of a Fluid of a Vehicle Component」と題された米国特許出願第
１５／３６３，３６８号に記述されている。

保険サーバ１１１は、デジタルツインサーバ１０７と同様のハードウェアサーバである。保険サーバ１１１は、保険会社によって運営されている。図示のように、保険サーバ１１１は、通信ユニット１４５、プロセッサ（図示せず、しかしデジタルツインサーバ１０７のプロセッサ１２５と同様）、ならびに修正車両モデルデータ１７７および評価データ１７８を記憶する非一時的メモリ（図示せず、しかしデジタルツインサーバ１０７のメモリ１２７と同様）を含む。いくつかの実施形態において、保険サーバ１１１は、デジタルツインシステム１９９のインスタンスを含む。したがって、デジタルツインシステム１９９は、いくつかの実施形態では、デジタルツインシステム１９９が保険サーバ１１１の任意の要素であることを示すために、保険サーバ１１１の要素として破線で描かれている。

保険サーバ１１１の以下の要素、すなわち、通信ユニット１４５、修正車両モデルデータ１７７、評価データ１７８およびデジタルツインシステム１９９は、車両１２３またはデジタルツインサーバ１０７のいずれかに関して上述したものと同様であるので、それらの説明はここでは繰り返さない。いくつかの実施形態において、保険サーバ１１１の通信ユニット１４５は、ネットワーク１０５を介してデジタルツインサーバ１０７から修正車両モデルデータ１７７を受信し、修正車両モデルデータ１７７に基づいて評価データ１７８を生成する。いくつかの実施形態では、保険サーバ１１１の非一時的メモリ１２７は、デジタルツインサーバ１０７上に遠隔にではなく、保険サーバ１１１上にローカルに評価データ１７８を生成する１つまたは複数のシミュレーションを実行するために、保険サーバ１１１のデジタルツインシステム１９９によって使用されるシミュレーションデータ１５５もまた記憶する。いくつかの実施形態において、保険サーバ１１１のヒューマンオペレータは、補償と引き換えに、デジタルツインサーバ１０７のオペレータから修正車両モデルデータ１７７を要求する。その結果、保険サーバ１１１を運営する保険会社は、車両１２３の現実世界の状態、およびこの車両１２３が実際に車両１２３の人間の運転者によってどのように運転されるかを記述する可能な限り最良のデータセットにアクセスする。したがって、保険サーバ１１１のオペレータは評価データ１７８を生成することができ、次いでこの評価データ１７８が使用されて、修正車両モデルデータ１７７によって状態が表される車両１２３の運転者のための保険契約に対してより正確で、より適正な価格設定を決定する。

いくつかの実施形態では、車両１２３の運転者がこのデジタルデータを保険サーバと共有されることに同意する場合にのみ、修正車両モデルデータ１７７が保険サーバ１１１のオペレータに提供される。

いくつかの実施形態では、評価データ１７８は、例えば評価データ１７８が車両１２３のデジタルツインに基づいて生成され、このデジタルツインが保険測定基準、行動測定基準、および本明細書に記述される価値低下情報または価値上昇情報を含むので、既存の解決策に見出される他のデータとは全く異なる。

ここで図１Ｂを参照すると、いくつかの実施形態による、デジタルツインシステム１９９が評価データ１７８および修正データ１５７を提供するプロセスフロー１９８を示すブロック図が示されている。

図１Ｂに示されるように、保険サーバ１１１は、特定の車両１２３およびこの車両の特定の運転者についての修正車両モデルデータ１７７に対する要求を提供する。保険サーバ１１１は、保険サーバ１１１のデジタルツインシステム１９９への入力として受信される修正車両モデルデータ１７７に基づいて、評価データ１７８を出力するデジタルツインシステム１９９を含む。次いで、保険サーバ１１１のデジタルツインシステム１９９またはデジタルツインサーバ１０７のデジタルツインシステム１９９のいずれかは、保険サーバ１１１のデジタルツインシステム１９９またはデジタルツインサーバ１０７のデジタルツインシステム１９９への入力として受信される評価データ１７８に基づいて、修正データ１５７を出力する。図１Ｂには示されていないが、修正データ１５７は、車両１２３への入力として提供される。車両１２３の車両モニタ１９６は、車両１２３のプロセッサによって実行された場合に、修正データ１５７によって記述された修正に基づいて車両１２３の１つまたは複数の車載システムの動作を修正するように動作可能なコードおよびルーチンを含む。

いくつかの実施形態では、デジタルツインシステム１９９は、入力として、（１）シミュレーションデータ、および（２）修正車両モデルデータ１７７を使用して、修正車両モ
デルデータ１７７によって記述されたデジタルツインのための１つまたは複数のシミュレーションを実行する。評価データ１７８は、これら１つまたは複数のシミュレーションに基づいて生成される。

図１Ｂに示されるように、車両モデルデータ１８４は、デジタルツインシステム１９９によって監視されている特定の車両の特定の製造元およびモデルについての車両モデルを記述するデジタルデータである。例えば、車両モデルデータ１８４は、特定の車両１２３のハードウェア設計およびソフトウェア設計を記述するデジタルデータである。

デジタルツインサーバ１０７の通信ユニット１４５は、ネットワーク１０５から測定データ１７２および車載データ１５６を受信するが、これは図１Ｂには示されていない。図１Ｂは、デジタルツインシステム１９９によって受信されている測定データ１７２および車載データ１５６の単一のインスタンスを示す。しかしながら、実際には、測定データ１７２および車載データ１５６の複数のインスタンスが受信可能であり、測定データ１７２および車載データ１５６の新しいインスタンスが受信された後に修正車両モデルデータ１７７が更新されて、その結果、修正車両モデルが更新されて実車両１２３の現在の状態を反映する。このようにして、修正車両モデルデータ１７７は、車載データ１５６および測定データ１７２によって記述されているように、修正された状態のデジタルツインを記述し、デジタルツインのこのバージョンは、新しい測定データ１７２および車載データ１５６が受信されるにつれて、連続的に更新される。車両１２３の車両モニタ１９６からデジタルツインシステム１９９への測定データ１７２および車載データ１５６の流れはフィードバックループを提供して、その結果、実車両１２３の現在の状態を記述する最新の車載データ１５６および測定データ１７２を反映するように、修正車両モデルデータ１７７が繰り返し更新される。

ここで図１Ｃを参照すると、いくつかの実施形態による、デジタルツインシステム１９９が修正データ１５７および評価データ１７８を提供するプロセスフロー１９７を示すブロック図が示されている。

図１Ｃに示すように、いくつかの実施形態によれば、修正データ１５７および評価データ１７８は、それぞれ同じデジタルツインシステム１９９によって生成される。評価データ１７８は、保険サーバ１１１への入力として提供される。修正データ１５７は、車両１２３への入力として提供される。車両１２３の車両モニタ１９６は、車両１２３のプロセッサによって実行された場合に、修正データ１５７によって記述された修正に基づいて車両１２３の１つまたは複数の車載システムの動作を修正するように動作可能なコードおよびルーチンを含む。

図１Ｂに示したプロセスフロー１９８に対して図１Ｃに示したプロセスフロー１９７の例示的な利点は、車載データ１５６（ならびにその保険測定基準および行動測定基準）を含む修正車両モデルデータ１７７は機密を保たれ、保険サーバ１１１を運営する保険会社によって知られることから保護されているということである。より少ない関係者が運転者らの行動プロファイルおよび他の機密情報を知っているので、この実施形態は彼らに高いプライバシーを提供するという理由から、運転者はこの実施形態の方を好む可能性がある。

次に図２を参照すると、いくつかの実施形態による、デジタルツインシステム１９９を含む例示的なコンピュータシステム２００を示すブロック図が示されている。

いくつかの実施形態では、コンピュータシステム２００は、図３を参照して以下に説明される方法３００の１つまたは複数のステップを実行するようにプログラムされている専
用コンピュータシステムを含むことができる。

いくつかの実施形態では、コンピュータシステム２００は、デジタルツインサーバ１０７の要素でありうる。

いくつかの実施形態では、デジタルツインシステム１９９は車両１２３の要素である。いくつかの実施形態では、コンピュータシステム２００は、車両１２３の車載車両コンピュータでありうる。いくつかの実施形態では、コンピュータシステム２００は、車両１２３の電子制御ユニット、ヘッドユニット、または他のプロセッサベースのコンピューティングデバイスを含むことができる。

コンピュータシステム２００は、いくつかの例によれば、デジタルツインシステム１９９、プロセッサ１２５、通信ユニット１４５、メモリ１２７および表示パネル２５０のうちの１つまたは複数を含むことができる。コンピュータシステム２００の構成要素は、バス１２０によって通信可能に接続されている。

図示の実施形態では、プロセッサ１２５は信号線２３８を介してバス１２０に通信可能に接続されている。通信ユニット１４５は、信号線２４６を介してバス１２０と通信可能に接続されている。メモリ１２７は、信号線２４４を介してバス１２０に通信可能に接続されている。表示パネル２５０は、信号線２４５を介してバス１２０に通信可能に接続されている。

コンピュータシステム２００の以下の要素、すなわち、プロセッサ１２５、通信ユニット１４５、およびメモリ１２７は、図１Ａを参照して上述したので、それらの説明はここでは繰り返されない。

表示パネル２５０は、グラフィカル視覚化または他の視覚情報を表示するように動作可能な電子表示パネルである。例えば、表示パネルは、コンピュータシステム２００の人間のユーザが見るための視覚的情報を表示するように動作可能なモニタ、テレビ、タッチスクリーン、または他の何らかの電子装置である。いくつかの実施形態において、表示パネル２５０は、図１Ａを参照して上述した１つまたは複数の通知を表示する。

メモリ１２７は、図１Ａ〜図１Ｃを参照して上述したデータのいずれか、または本明細書に記載の他の任意のデータを記憶することができる。メモリ１２７は、コンピュータシステム２００がその機能を提供するのに必要な任意のデータを記憶することができる。

図２に示す図示の実施形態では、デジタルツインシステム１９９は、通信モジュール２０２、モデリングアプリケーション１３３、ゲームエンジン１６６、および決定モジュール２０４を含む。

通信モジュール２０２は、デジタルツインシステム１９９とコンピュータシステム２００の他の構成要素との間の通信を処理するためのルーチンを含むソフトウェアでありうる。いくつかの実施形態では、通信モジュール２０２は、デジタルツインシステム１９９と、コンピュータシステム２００の他の構成要素または動作環境１００との間の通信を処理するための後述の機能を提供するためにプロセッサ１２５によって実行可能な命令のセットでありうる。

通信モジュール２０２は、通信ユニット１４５を介して、動作環境１００の１つまたは複数の要素へデータを送信し、かつ動作環境１００の１つまたは複数の要素からデータを受信する。通信モジュール２０２は、通信ユニット１４５を介して、図１Ａ〜図１Ｃを参
照して上述した、または図３〜図６を参照して以下に記述する任意のデータまたはメッセージを送信または受信することができる。

いくつかの実施形態において、通信モジュール２０２は、デジタルツインシステム１９９の構成要素からデータを受信し、そのデータをメモリ１２７内に記憶する。例えば、通信モジュール２０２は、（１）修正車両モデルデータ１７７および新たに受信した車載データ１５６を受信し、（２）修正車両モデルデータ１７７および新たに受信した車載データ１５６をモデリングアプリケーションに送信し、その結果、修正車両モデルデータ１７７が新たに受信した車載データ１５６に基づいて更新されうる。次いで通信モジュール２０２は、修正車両モデルデータ１７７の更新されたバージョンをメモリ１２７内に記憶する。このようにして、車両に関する新しい情報がデジタルツインシステム１９９によって受信されるにつれて、車両用のデジタルツインが連続的に更新される。

いくつかの実施形態において、通信モジュール２０２は、デジタルツインシステム１９９の構成要素間の通信を処理することができる。例えば、通信モジュール２０２は、モデリングアプリケーション１３３から修正車両モデルデータ１７７を受信し、修正車両モデルデータ１７７をゲームエンジン１６６に送信することができる。通信モジュール２０２は、ゲームエンジン１６６から評価データ１７８を受信し、評価データ１７８を決定モジュール２０４に送信することができて、その結果、修正データ１５７が評価データ１７８に基づいて生成されうる。通信モジュール２０２は、決定モジュール２０４から修正データ１５７を受信し、通信ユニット１４５が修正データ１５７をネットワーク１０５に送信するようにとの指示によって、修正データ１５７を通信ユニット１４５に送信することができる。通信モジュール２０２はまた、ゲームエンジン１６６から評価データ１７８を受信し、通信ユニット１４５が評価データ１７８をネットワーク１０５に送信するようにとの指示によって、評価データ１７８を通信ユニット１４５に送信することができる。

いくつかの実施形態では、通信モジュール２０２は、コンピュータシステム２００のメモリ１２７に記憶され、プロセッサ１２５によってアクセス可能および実行可能である。通信モジュール２０２は、信号線２２２を介した、プロセッサ１２５およびコンピュータシステム２００の他の構成要素との協調および通信のために適合されている。

モデリングアプリケーション１３３は、図１Ａを参照して上述されているので、その記述はここでは繰り返されない。

いくつかの実施形態では、モデリングアプリケーション１３３は、コンピュータシステム２００のメモリ１２７に記憶され、プロセッサ１２５によってアクセス可能および実行可能である。モデリングアプリケーション１３３は、信号線２２４を介したプロセッサ１２５およびコンピュータシステム２００の他の構成要素との協調および通信のために適合されている。

ゲームエンジン１６６は、図１Ａを参照して上述されているので、その記述は、ここでは繰り返されない。

いくつかの実施形態では、ゲームエンジン１６６は、コンピュータシステム２００のメモリ１２７に記憶され、プロセッサ１２５によってアクセス可能および実行可能であり得る。ゲームエンジン１６６は、信号線２２６を介してプロセッサ１２５およびコンピュータシステム２００の他の構成要素との協働および通信のために適合されている。

決定モジュール２０４は、プロセッサ１２５によって実行された場合に、プロセッサ１２５に、ゲームエンジン１６６から評価データ１７８を受信させ、評価データ１７８に基
づいて修正データ１５７を生成させるように動作可能なコードおよびルーチンを含む。いくつかの実施形態では、決定モジュール２０４は、プロセッサ１２５によって実行された場合に、プロセッサ１２５に、図３に示す方法３００の１つまたは複数のステップを実行させるように動作可能なコードおよびルーチンを含む。

いくつかの実施形態では、決定モジュール２０４は、コンピュータシステム２００のメモリ１２７に記憶可能であり、プロセッサ１２５によってアクセス可能であり、実行可能でありうる。決定モジュール２０４は、信号線２２８を介したプロセッサ１２５およびコンピュータシステム２００の他の構成要素との協働および通信に適合している。

ここで図３を参照すると、いくつかの実施形態による、実車両のためのデジタルツインサービスを提供するための例示的な方法３００の流れ図が示されている。デジタルツインサービスは、方法３００の１つまたは複数のステップを含む。方法３００に関して本明細書で説明されている１つまたは複数のステップは、１つまたは複数のコンピュータシステム２００によって実行されうる。方法３００のステップは、任意の順序で実行可能であり、必ずしも図３に示される順序である必要はない。いくつかの実施形態では、図３に示される方法３００の１つまたは複数のステップは任意であり、デジタルツインサービスを提供するために必ずしも必要ではない。

ステップ３０３で、その「新しい状態」にある車両のシミュレーションバージョンがその車両の車両モデルに基づいて生成される。「新しい状態」は、車両のこの特定の製造元およびモデル用の車両モデルに基づいて製造された車両を含むことができる。工場車両モデルデータは、新しい状態にある車両のシミュレーションバージョンを記述するデジタルデータである。車両のこのシミュレーションバージョンは、車両用のデジタルツインの例である。

ステップ３０５において、車両の状態の変化を記述する車載データおよび測定データが集計される。いくつかの実施形態では、車載データおよび測定データは、定期的または連続的に受信されうる。いくつかの実施形態では、車載データおよび測定データは、一般に、車両の状態における価値低下を記述するが、しかし実際には、その状態は、例えば、新しい構成要素が設置される場合、または車両整備が実施される場合に定期的に向上しうる。いくつかの実施形態では、車載データはまた、１つまたは複数の保険測定基準、および１つまたは複数の行動測定基準のうちの１つまたは複数を記述する。

ステップ３０７において、工場車両モデルデータが、車載データおよび測定データに基づいて更新されて、修正車両モデルデータを形成する。いくつかの実施形態では、修正車両モデルデータは、車載データおよび測定データの追加のインスタンスの経時的な受信に応答して、定期的または継続的に更新される。

いくつかの実施形態では、修正車両モデルデータを形成することは、（１）保険測定基準、（２）行動測定基準、および（３）車載データおよび測定データの中に含まれる特定の車両についての価値低下情報および価値上昇情報、を含むデジタルデータに基づいて、特定の車両についての工場車両モデルデータの特定のパラメータを修正することを含む。いくつかの実施形態では、このデジタルデータは、この特定の車両についての車両プロファイルおよび行動プロファイルを構築するためにデジタルツインシステムによって使用される。

ステップ３０８において、修正車両モデルデータおよび１組のシミュレーションデータを使用して１つまたは複数のシミュレーションが実行される。１つまたは複数のシミュレーションは、そのデジタルツインが修正車両モデルデータによって記述される車両の将来
の性能をモデル化する。いくつかの実施形態では、１つまたは複数のシミュレーションは、車両の運転者によってもたらされるリスク、および車両の運転者のための保険契約の適正価格をモデル化し、推定する。いくつかの実施形態では、１つまたは複数のシミュレーションは、定期的または継続的に、あるいは最終顧客（例えば、保険会社の人間の代表者）によってそうするように要求される場合に実行される。１つまたは複数のシミュレーションの出力は、車両の機械的状態、車両の特定の部品を近い将来交換する必要があるかどうか、車両が将来どのように動作するのか、車両の運転者によってもたらされるリスク、および車両の運転者のための保険契約のための適正価格のうちの１つまたは複数を説明する評価データである。

ステップ３０９で、修正データが生成される。修正データは、車両を運転する場合、車両の運転者によってもたらされるリスクが低減されるように、車両の１つまたは複数の車載システムを再構成するように動作可能である。修正データは、修正車両モデルデータおよびシミュレーションデータのセットを使用して、１つまたは複数のシミュレーションを実行することによって生成される。いくつかの実施形態では、修正データは、修正データを実行する車載車両コンピュータに提供され、この実行に応答して、修正データに基づいて車両の１つまたは複数の車載システムを修正する。このようにして、修正データは、車両を運転する場合、車両の運転者によってもたらされるリスクが低減されるように、１つまたは複数の車載システムの動作を有利に修正する。

（問題の例）
上述の方法３００は、いくつかの実施形態による車両保険の価格設定分析の一例である。最近の車両の問題は、これらの車両の車両保険の価格分析に使用できる品質データセットが不足していることである。その結果、保険会社は、財政上のリスクを軽減するための手段として、保険についてより高い価格設定を提供している。車両製造業者の顧客は、より低い保険料を支払うことを好むであろう。本明細書に記載のデジタルツインシステムは、実車両に対する車両保険の価格設定分析に使用されうる修正車両モデルデータを提供することによってこの問題を解決する。修正車両モデルデータはまた、車両製造業者によって、その車両プロファイルがより低い保険料をもたらす可能性が高い将来の車両を設計するために使用可能であり、それは本明細書に記述されるデジタルツインシステムの実施形態が、より低い保険料およびより多くの車両販売をもたらすことができる別の方法である。修正車両モデルデータはまた、この車両に対する保険料が低くなるように、車両の動作を修正するさらに別の方法である修正データを生成するために使用されうる。

（解決策の例）
いくつかの実施形態では、デジタルツインシステムは、その車両の製造元およびモデルに関する車両製造業者の設計データ（この実車両のシミュレートバージョンは、実車両用のデジタルツインの初期バージョンである）を使用してその車両のためのシミュレーションモデルに基づいて「新しい状態」にある実車両のシミュレーションバージョンを確立するステップと、実車両の状態の変化を記述する車載データおよび測定データ（一般に、このデータは実車両の状態の価値低下を記述するが、しかし例えば、新しい構成要素が設置される場合、または車両の整備が実施される場合に、実際には状態が定期的に向上する可能性がある）を連続的に集計するステップと、（１）現実世界に存在する車両の状態がデジタルツインによって記述され（すなわち、実車両の「車両モデル」）、かつ（２）実車両の運転者の行動パターンもやはりデジタルツインによって記述される（すなわち、運転者の「行動モデル」）ように、車載データおよび測定データに基づいて、実車両用のデジタルツインを連続的に更新するステップと、保険料金の分析がより簡単でより正確になるように、手数料と引き換えにデジタルツインを保険会社にデジタルツインを提供するステップと、将来このモデルの保険料がより安くなるように、車両モデル用の設計変更を決定するためにデジタルツインの分析を実行するステップと、より低い保険料を受け取ること
に一致する方法で車両が動作するように、車両の動作を修正する修正データを決定するステップと、のうちの１つまたは複数を実行することによって、これらの問題および他の問題を解決する。

いくつかの実施形態において、設計データは車両モデルデータ１８４に含まれる。例えば、車両モデルデータ１８４は、特定の車両製造業者によって製造された車両の各モデルについての設計モデル、ＣＡＤデータ、シミュレーションおよび試験結果を記述するデジタルデータを含む。デジタルツインシステムは、この特定の車両製造業者によって製造された車両の各製造元およびモデルのための車両モデルデータへのアクセスを有する。車両モデルデータに基づいて、デジタルツインシステムは、実車両が新しいときの状態（すなわち、それらの「新しい状態」）を決定する。実車両の新しい状態は、シミュレーションでは車両のデジタルツインとして表示される。

いくつかの実施形態では、そのデジタルツインがデジタルツインシステムによって生成される実車両は、車両モニタを記憶する車載車両コンピュータシステム（例えば、ＥＣＵ）を含む。車両モニタは、車載コンピュータシステムによって実行された場合に、車載コンピュータコンピュータシステムに、以下の種類のデジタルデータ、すなわち、（１）保険測定基準、（２）行動測定基準、ならびに（３）価値低下情報および価値上昇情報、について監視し、記録するように、車両の車載システムおよび車載センサの動作を制御させるように動作可能なコードおよびルーチンを含む。車両モニタはこのデジタルデータを収集し、車載車両コンピュータシステムの非一時的メモリまたは車両の他の何らかのメモリ内にそれを車載データとして記憶する。

いくつかの実施形態では、車載データの決定は静的または動的に実施される。いくつかの実施形態では、車載データの決定は、車両モニタ、クラウドサーバ、またはエッジサーバによって実施される。これらの任意の実施の実施形態が、次に記述される。

いくつかの実施形態では、保険測定基準、行動測定基準、ならびに価値低下情報および価値上昇情報は、図１Ａに示すデジタルツインサーバなどのクラウドサーバによって決定され、車両自体上にローカルな車両モニタによっては決定されない。例えば、車両モニタは、車載センサから生センサデータを収集し、このセンサデータをデジタルツインサーバに送信する。次いで、デジタルツインサーバ上で動作するデジタルツインシステムは、センサデータに基づいて車載データ（すなわち、保険測定基準、行動測定基準、ならびに価値低下情報および価値上昇情報）を決定する。次いでデジタルツインシステムは、この車載データに基づいて機能を提供する。

他の実施形態では、センサデータは、センサデータに基づいて車載データを決定するエッジサーバに送信される。次いでエッジサーバは車載データをデジタルツインサーバに送信し、デジタルツインシステムはこの車載データに基づいてその機能を提供する。

いくつかの実施形態では、各実車両は、デジタルツインシステムを含むサーバに車載データおよび測定データを無線で送信する通信ユニットを含む。デジタルツインシステムは、測定データを含むディーラー、サービスステーションおよび整備士からの通信もまた受信する。測定データは、実車両の整備イベントを記述する。上述のように、測定データは車両の価値低下情報および価値上昇情報を含む。

いくつかの実施形態では、デジタルツインシステムによって生成されたデジタルツインは、（１）各車両の車載センサから収集された車載データ、および（２）ディーラー、修理工場、および中古車店などの各車両を修理する供給源から収集された測定データに基づいて、各車両の寿命を監視する。

いくつかの実施形態では、各車両の状態は、車載データおよび測定データに基づいて、デジタルツインシステムによって絶えず更新され、それによってデジタルツインシステムは各車両の機械的状態を追跡することができる。実車両の状態を絶えず更新する出力は、デジタルツインと呼ばれる。

いくつかの実施形態では、デジタルツインは、車載データおよび測定データによって示される車両全体の状態、ならびに車両の個々の構成要素の状態を再現する実車両のデジタルバージョンである。デジタルツイン、および実車両の機械的状態のその表示は、本明細書で「車両プロファイル」と呼ばれうる。車両プロファイルは、前項で記述されたように車載データおよび測定データに基づいて更新される車載データに基づいて絶えず更新されるので、動的な車両プロファイルである。

いくつかの実施形態では、デジタルツインシステムはまた、保険測定基準および行動測定基準に基づいて運転者のための「行動プロファイル」を構築する。行動プロファイルは、運転者の行動および運転パターンが車両保険契約の価格設定に関連する場合、運転者の行動および運転パターンを記述する。

いくつかの実施形態では、車両プロファイルおよび行動プロファイルは、実車両および行動プロファイルによって記述される運転者の運転パターンおよび行動パターンに関して、車両プロファイルによって示される実車両の現在の状態に基づいて、将来現在世界の車両がどのように動作するか、および実車両の運転者がどのように行動するかをモデル化するためにデジタルツインシステムによって使用されうる。

いくつかの実施形態では、車両プロファイルおよび行動プロファイルの両方がデジタルツインに組み込まれている。デジタルツインは、修正車両モデルデータによって記述される。

図４を参照すると、いくつかの実施形態による、デジタルツインシステムの概要４００を示すブロック図が示されている。

いくつかの実施形態では、運転者モデルは、仮想バージョンの運転者の基本運転者モデルと、この運転者の行動を記述する動的運転者プロファイルである運転者プロファイルとを含み、この行動は、行動測定基準によって定義され、その結果、運転者の仮想バージョンの行動が現実世界における実車両１２３の運転者の行動と一致する。このようにして、仮想バージョンの運転者は、現実世界における運転者の行動と一致する方法で、１つまたは複数のシミュレーションにおいて行動する。いくつかの実施形態では、運転者プロファイルは行動測定基準に基づいて構築される。いくつかの実施形態では、運転者プロファイルは修正車両モデルデータの要素である。

いくつかの実施形態では、デジタルツインシステムはユースケースジェネレータを含む。ユースケースジェネレータは、プロセッサによって実行された場合に、行動測定基準および保険測定基準のうちの１つまたは複数に基づいて、複数のユースケースを生成するように動作可能なコードおよびルーチンを含む。ユースケースの例が、図５および図６に示される。これらの例は、限定的であることを意図しない。

ユースケースジェネレータ（例えば、道路の可視化システム）の例示的な実施形態は、「車両シミュレーションにおける適合性試験のためのスケーラブルカーブの可視化」という名称の２０１６年９月１４日に出願された米国特許出願第１５／２６５，２３５号明細書に記載されており、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。ユースケースジェ
ネレータ（例えば、動的対象物自動生成システム）の他の例示的実施形態は、「シミュレーション運転シナリオにおいて自律車両を試験するための動的仮想対象物生成」という名称の２０１６年３月３０日に出願された米国特許出願第１５／０８５，６６４号明細書に記載されており、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。ユースケースジェネレータ（例えば、道路の可視化システム）の他の例示的な実施形態は、「現実の道路可視化システム」という名称の２０１６年２月２日に出願された米国特許出願第１５／０１３，９３６号明細書に記載されており、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。

いくつかの実施形態では、デジタルツインシステムはリスクアナライザを含む。リスクアナライザは、プロセッサによって実行された場合に、本明細書で記述された１つまたは複数のシミュレーションに基づいて、現実世界において実車両を運転する特定の運転者によって生成されたリスクを決定するために動作可能なコードおよびルーチンを含む。いくつかの実施形態では、リスクとは、修正車両モデルデータおよび運転者プロファイルに部分的に基づいて生成される１つまたは複数のシミュレーションによって示される、現実世界において実車両が運転される場合、おそらく望ましくない結果（例えば衝突）を説明する。

図５を参照すると、いくつかの実施形態による、デジタルツインシステムのための例示的な第１のユースケース５００を示すブロック図が示されている。

図６を参照すると、いくつかの実施形態による、デジタルツインシステムのための例示的な第２のユースケース６００を示すブロック図が示されている。

以上の説明では、本発明を十分に理解できるように、多くの詳細について説明した。しかしながら、各実施形態はこれらの具体的な詳細無しでも実施できることは当業者にとって明らかであろう。また、説明が不明瞭になることを避けるために、構造や装置をブロック図の形式で表すこともある。たとえば、一実施形態は、ユーザインタフェースおよび特定のハードウェアとともに説明される。しかし、本実施形態は、データおよびコマンドを受信する任意のタイプのコンピュータシステム、および、サービスを提供する任意の周辺機器について適用できる。

本明細書における「一実施形態」または「ある実施形態」等という用語は、その実施形態と関連づけて説明される特定の特徴・構造・性質が、少なくとも一つの実施形態に含まれることを意味する。「一実施形態における」等という用語は本明細書内で複数用いられるが、これらは必ずしも同一の実施形態を示すものとは限らない。

以上の詳細な説明の一部は、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されたデータビットに対する動作のアルゴリズムおよび記号的表現として提供される。これらのアルゴリズム的な説明および表現は、データ処理技術分野の当業者によって、他の当業者に対して自らの成果の本質を最も効果的に説明するために用いられるものである。なお、本明細書において（また一般に）アルゴリズムとは、所望の結果を得るための論理的な手順を意味する。処理のステップは、物理量を物理的に操作するものである。必ずしも必須ではないが、通常は、これらの量は記憶・伝送・結合・比較およびその他の処理が可能な電気的または磁気的信号の形式を取る。通例にしたがって、これらの信号をビット・値・要素・エレメント・シンボル・キャラクタ・項・数値などとして称することが簡便である。

なお、これらの用語および類似する用語はいずれも、適切な物理量と関連付いているものであり、これら物理量に対する簡易的なラベルに過ぎないということに留意する必要がある。以下の説明から明らかなように、特に断らない限りは、本明細書において「処理」「計算」「コンピュータ計算（処理）」「判断」「表示」等の用語を用いた説明は、コン
ピュータシステムや類似の電子的計算装置の動作および処理であって、コンピュータシステムのレジスタやメモリ内の物理的（電子的）量を、他のメモリやレジスタまたは同様の情報ストレージや通信装置、表示装置内の物理量として表される他のデータへ操作および変形する動作および処理を意味する。

本発明は、本明細書で説明される動作を実行する装置にも関する。この装置は要求される目的のために特別に製造されるものであっても良いし、汎用コンピュータを用いて構成しコンピュータ内に格納されるプログラムによって選択的に実行されたり再構成されたりするものであっても良い。このようなコンピュータプログラムは、コンピュータのシステムバスに接続可能な、例えばフロッピー（登録商標）ディスク・光ディスク・ＣＤ−ＲＯＭ・磁気ディスクなど任意のタイプのディスク、読み込み専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気または光学式カード、ＵＳＢキーを含む不揮発性フラッシュメモリ、電子的命令を格納するために適した任意のタイプの媒体などの、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体に記憶される。

発明の具体的な実施形態は、完全にハードウェアによって実現されるものでも良いし、完全にソフトウェアによって実現されるものでも良いし、ハードウェアとソフトウェアの両方によって実現されるものでも良い。好ましい実施形態は、ソフトウェアによって実現される。ここでソフトウェアとは、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードやその他のソフトウェアを含むものである。

さらに、ある実施形態は、コンピュータが利用あるいは読み込み可能な記憶媒体からアクセス可能なコンピュータプログラムプロダクトの形態を取る。この記憶媒体は、コンピュータや任意の命令実行システムによってあるいはそれらと共に利用されるプログラムコードを提供する。コンピュータが利用あるいは読み込み可能な記憶媒体とは、命令実行システムや装置によってあるいはそれらと共に利用されるプログラムを、保持、格納、通信、伝搬および転送可能な任意の装置を指す。

プログラムコードを格納・実行するために適したデータ処理システムは、システムバスを介して記憶素子に直接または間接的に接続された少なくとも１つのプロセッサを有する。記憶素子は、プログラムコードの実際の実行に際して使われるローカルメモリや、大容量記憶装置や、実行中に大容量記憶装置からデータを取得する回数を減らすためにいくつかのプログラムコードを一時的に記憶するキャッシュメモリなどを含む。

入力／出力（Ｉ／Ｏ）装置は、例えばキーボード、ディスプレイ、ポインティング装置などであるが、これらはＩ／Ｏコントローラを介して直接あるいは間接的にシステムに接続される。

データ処理システムが、介在するプライベートネットワークおよび／またはパブリックネットワークを介して、他のデータ処理システム、ストレージデバイス、リモートプリンタなどに結合されるようになることを可能にするために、ネットワークアダプタもシステムに結合されうる。ワイヤレス（たとえば、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標））トランシーバ、イーサネット（登録商標）アダプタ、およびモデムは、ネットワークアダプタのほんの数例に過ぎない。

最後に、本明細書において提示されるアルゴリズムおよび表示は特定のコンピュータや他の装置と本来的に関連するものではない。本明細書における説明にしたがったプログラムを有する種々の汎用システムを用いることができるし、また要求された処理ステップを実行するための特定用途の装置を製作することが適した場合もある。これら種々のシステムに要求される構成は、以上の説明において明らかにされる。さらに、本発明は、特定の
プログラミング言語と関連づけられるものではない。本明細書で説明される本発明の内容を実装するために種々のプログラミング言語を利用できることは明らかであろう。

実施形態の前述の説明は、例示と説明を目的として行われたものである。したがって、開示された実施形態が本発明の全てではないし、本発明を上記の実施形態に限定するものでもない。本発明は、上記の開示にしたがって、種々の変形が可能である。本発明の範囲は上述の実施形態に限定解釈されるべきではなく、特許請求の範囲にしたがって解釈されるべきである。本発明の技術に詳しい者であれば、本発明はその思想や本質的特徴から離れることなくその他の種々の形態で実現できることを理解できるであろう。同様に、モジュール・処理・特徴・属性・方法およびその他の本発明の態様に関する名前付けや分割方法は必須なものでものないし重要でもない。また、本発明やその特徴を実装する機構は異なる名前や分割方法や構成を備えていても構わない。
さらに、モジュール・処理・特徴・属性・方法およびその他の本発明の態様は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアもしくはこれらの組合せとして実装できる。また、本発明をソフトウェアとして実装する場合には、モジュールなどの各要素は、どのような様式で実装されても良い。例えば、スタンドアローンのプログラム、大きなプログラムの一部、異なる複数のプログラム、静的あるいは動的なリンクライブラリー、カーネルローダブルモジュール、デバイスドライバー、その他コンピュータプログラミングの当業者にとって既知な方式として実装することができる。さらに、本発明の実装は特定のプログラミング言語に限定されるものではないし、特定のオペレーティングシステムや環境に限定されるものでもない。以上のように、上記の本発明の説明は限定的なものではなく例示的なものであり、本発明の範囲は添付の特許請求の範囲にしたがって定められる。

Claims (20)

1. 車両のデジタルツインを生成するステップと、
   センサによって記録され、現実世界に存在する前記車両の状態、および現実世界で走行する前記車両の挙動を記述するデジタルデータを受信するステップと、
   前記デジタルツインが前記状態および前記挙動と一致するように、前記デジタルデータに基づいて前記車両の前記デジタルツインを更新するステップと、
   を含む方法。
2. 前記デジタルツインに基づいて１つまたは複数のシミュレーションを実行するステップと、
   前記１つまたは複数のシミュレーションに基づいて修正データを生成するステップと、
   前記車両の挙動によって生じるリスクを低減するため、前記修正データに基づいて前記車両の挙動を修正するステップと、をさらに含む、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記修正データに基づいて前記車両の挙動を修正するステップは、前記車両の将来の挙動が、前記挙動に対してよりリスクが低くなるように前記車両の車載システムの動作を修正するステップを含む、
   請求項２に記載の方法。
4. 前記デジタルツインに基づいて１つまたは複数のシミュレーションを実行するステップと、
   前記１つまたは複数のシミュレーションに基づいて評価データを生成するステップと、をさらに含み、
   前記評価データが前記車両に対する保険契約の価格を記述する、
   請求項１に記載の方法。
5. 前記評価データは、前記現実世界で走行する前記車両の、前記挙動によって生ずるリスクを記述する、
   請求項４に記載の方法。
6. 前記リスクを低減するように動作可能な修正データを生成するステップと、
   前記修正データに基づいて前記車両の挙動を修正するステップと、をさらに含む、
   請求項５に記載の方法。
7. 前記デジタルデータが、前記現実世界における前記車両の前記状態、および前記現実世界において走行する前記車両の前記挙動に関するリアルタイム情報を記述する、
   請求項１に記載の方法。
8. 前記センサが前記車両の要素に含まれる、
   請求項１に記載の方法。
9. 前記センサが前記車両の要素に含まれない、
   請求項１に記載の方法。
10. 前記車両が自律車両である、
    請求項１に記載の方法。
11. 前記デジタルデータの複数のインスタンスは、フィードバックループの一部として経時
    的に受信され、前記デジタルツインは、前記フィードバックループで受信された前記デジタルデータに基づいて再帰的に更新される、
    請求項１に記載の方法。
12. センサによって記録され、現実世界に存在する車両の状態、および現実世界で走行する前記車両の挙動を記述するデジタルデータを記憶する非一時的メモリと、
    前記非一時的メモリに通信可能に接続されたプロセッサと、を含み、
    前記非一時的メモリが、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、
    前記車両のデジタルツインを生成させ、
    前記デジタルツインが前記状態および前記挙動と一致するように、前記デジタルデータに基づいて前記車両の前記デジタルツインを更新させる、コンピュータコードを記憶する、
    システム。
13. 前記デジタルデータが、前記車両の１つまたは複数の車両構成要素の状態を記述する、
    請求項１２に記載のシステム。
14. 前記コンピュータコードが、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサにさらに、
    前記デジタルツインに基づいて１つまたは複数のシミュレーションを実行させ、
    前記１つまたは複数のシミュレーションに基づいて修正データを生成させ、
    前記車両の挙動によって生ずるリスクを低減するため、前記修正データに基づいて前記車両の動作を修正させる、
    請求項１２に記載のシステム。
15. 前記コンピュータコードが、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサにさらに、
    前記デジタルツインに基づいて１つまたは複数のシミュレーションを実行させ、
    前記１つまたは複数のシミュレーションに基づいて評価データを生成させ、
    前記評価データが前記車両についての保険契約の価格を記述する、
    請求項１２に記載のシステム。
16. 前記評価データが、前記現実世界で動作する場合の前記車両の前記挙動によって生ずるリスクを記述する、
    請求項１５に記載のシステム。
17. プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに
    車両のデジタルツインを生成させ、
    センサによって記録され、現実世界に存在する前記車両の状態および前記現実世界で走行する前記車両の挙動を記述するデジタルデータを受信させ、
    前記デジタルツインが前記状態および前記挙動と一致するように、前記デジタルデータに基づいて前記車両の前記デジタルツインを更新させる、コンピュータ実行可能コードを記憶する非一時的メモリを含む、
    コンピュータプログラム製品。
18. 前記コンピュータ実行可能コードが、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサに、
    前記デジタルツインに基づいて１つまたは複数のシミュレーションを実行させ、
    前記１つまたは複数のシミュレーションに基づいて修正データを生成し、
    前記車両の挙動によって生ずるリスクを低減するため、前記修正データに基づいて前記車両の動作を修正させる、
    請求項１７に記載のコンピュータプログラム製品。
19. 前記コンピュータ実行可能コードが、前記プロセッサによって実行された場合に、前記プロセッサにさらに、
    前記デジタルツインに基づいて１つまたは複数のシミュレーションを実行させ、
    前記１つまたは複数のシミュレーションに基づいて評価データを生成させ、
    前記評価データが前記車両についての保険契約の価格を記述する、
    請求項１７に記載のコンピュータプログラム製品。
20. 前記評価データが、前記現実世界で走行する前記車両の前記挙動によって生ずるリスクを記述する、
    請求項１９に記載のコンピュータプログラム製品。

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