JP2023062668A - 候補車両システムを識別するためのシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】１つ以上のプロセッサを有するコントローラを含むシステムが提供される。【解決手段】１つ以上のプロセッサは、複数の車両システム３０２によって共有される共通の特性に基づいて、複数の車両システム３０２のうちの第１の車両システム３０２から第１の車両システムデータを取得することと、第２の車両システム３０２から第２の車両システムデータを取得することであって、第２の車両システムデータが、２つ以上の車両システム３０２によって共有される共通の特性に基づく、取得することと、を行うように構成される。１つ以上のプロセッサはまた、第１の車両システムデータを第２の車両システムデータと比較することと、第１の車両システムデータを第２の車両システムデータと比較することに基づいて、第１の車両システム３０２又は第２の車両システム３０２のうちの１つを保守のための候補車両システムとして識別することと、を行うように構成される。【選択図】図３

Description

本明細書に記載される主題は、多数の車両システムからの車両システムデータを監視及び比較して、修理及び保守のための候補車両システムを識別することに関する。

車両システムは、多くの異なる環境及び設定で提供される。高速道路及び道路を使用して配達を行う自動車及び／又はトラックのフリートから、線路上を走行する鉄道車両システム、空中を走行する飛行機のフリート、水中を走行する船のフリートまで。各車両システムは、単一の車両であっても、又は相互に連結された多数の車両であっても、そのような経路、航空路、水路などに沿って走行する。

車両システムが通信、安全性などを改善するにあたって、車両システムデータが、継続的に取得され続ける。車両システムデータは、位置データ、動作システム又は動作システムのコンポーネントを監視するセンサによって取得されるデータなどを含むことができる。車両システムデータが取得されるのに合わせて、車両システムの動作を改善するための分析が使用される。利用する最良の経路に関連する判定を行うにせよ、保守が必要とされる場合を特定しようとするにせよ、人工知能アルゴリズムを含むアルゴリズムが、そのような改善を提供する様式として普及している。

アルゴリズム、特に人工知能アルゴリズムの使用は、依然として、欠点を有し得る。特に、典型的には、かなりの量のメモリ空間、処理リソースなどが、アルゴリズムを利用するために必要とされる。加えて、多くの場合、アルゴリズムは、単に、車両システムが遭遇し得る異なる変数の全てを考慮するわけではない。気象、湿度、降水量、地形、車両システムの経年、車両システムの摩耗、風の状態などは、全て、車両システムの動作システムの性能に影響を与え得る。結果として、これらの変数の全てを適切に考慮しない場合のアルゴリズムは、保守又は修理が必要とされない場合に、保守又は修理スケジュールに関連する決定を下し得る。加えて、これらのアルゴリズムは、車両システムが保守又は修理を必要とする場合を見逃す可能性もあり、動作不良の動作システムで動作する結果として引き起こされる、より大きな損傷をもたらす。

一実施形態によれば、１つ以上のプロセッサを有するコントローラを含むシステムが提供される。１つ以上のプロセッサは、複数の車両システムによって共有される共通の特性に基づいて、複数の車両システムのうちの第１の車両システムから第１の車両システムデータを取得することと、複数の車両システムのうちの第２の車両システムから第２の車両システムデータを取得することであって、第２の車両システムデータが、２つ以上の車両システムによって共有される共通の特性に基づく、取得することと、を行うように構成され得る。１つ以上のプロセッサはまた、第１の車両システムデータを第２の車両システムデータと比較することと、第１の車両システムデータを第２の車両システムデータと比較することに基づいて、第１の車両システム又は第２の車両システムのうちの１つを保守のための候補車両システムとして識別することと、を行うように構成され得る。

一実施形態によれば、１つ以上のプロセッサを有するコントローラを含み得るシステムが提供される。１つ以上のプロセッサは、決定された領域の第１の車両システムから第１の車両システムデータを取得することと、決定された領域の複数の追加の車両システムから追加の車両システムデータを取得することと、を行うように構成され得る。１つ以上のプロセッサはまた、第１の車両システムデータを追加の車両システムデータと比較することと、第１の車両システムデータを追加の車両システムデータと比較することに基づいて、第１の車両システムを保守の候補車両システムとして識別することと、を行うように構成され得る。

一実施形態によれば、共通の特性に基づいて車両システムを探索及び識別することと、探索中に閾値数の車両システムが識別されたかどうかを判定することと、を含む方法が提供され得る。この方法はまた、閾値数の車両システムが識別されないことに応答して、共通の特性を変動させることと、共通の特性を変動させた後に、追加の探索を実行することと、を含み得る。この方法はまた、追加の探索で識別された第１の車両システムから第１の動作システムに関連する第１の車両システムデータを取得することと、追加の探索で識別された複数の追加の車両システムの追加の動作システムに関連する追加の車両システムデータを取得することであって、第１の動作システムが、追加の動作システムに関連する、取得することと、第１の車両システムデータを追加の車両システムデータと比較することに基づいて、第１の車両システムを保守の候補車両システムとして識別することと、を含み得る。

本発明の主題は、添付の図面を参照して、以下の非限定的な実施形態の説明を読むことから理解され得る。

車両システムの概略図である。 車両システムの制御システムの概略図である。 車両システムの環境の概略図である。 車両システムの動作不良の動作システムを識別する方法のブロックフロー図である。 車両システムデータのグラフである。 車両システムデータのグラフである。 車両システムデータのグラフである。 車両システムデータのグラフである。

本明細書に記載される主題の１つ以上の実施形態は、異なる及び／又は別個の車両システム間の共通の特性を探索及び識別する車両システムの制御システムに関する。次いで、システムは、共有の共通の特性に基づいて識別された各車両システムから車両システムデータを取得する。車両システムデータは、各車両システムの動作システムに関連し得る。次いで、各車両の動作システムに関連する車両システムデータを、他の車両システムの車両システムデータと比較して、１つ以上の個々の車両システムの車両システムデータの異常を識別する。特定の車両システムに車両システムデータ異常が存在する場合、その車両システムは、修理又は保守の候補車両システムとして識別される。識別は、候補車両システムの保守及び／又は修理をスケジュールするために、保守コントローラなどの遠隔コントローラに通信を提供することができるようなトリップ中に行われ得る。

図１は、車両システム１００の一実施例の概略図を例示するものである。図１は、車両システムを鉄道車両として例示しているが、他の実施例では、車両システムは、自動車、船舶、飛行機、オフロード車両、建設車両、フリート車両などを含むことができる。特に、車両システムは、単一の車両又は２台以上の車両を含み得る。車両システムは、発車位置又は出発位置から行先位置又は到着位置までの行程で、経路１０４に沿って走行するように構成され得る。用例では、車両システムは、推進力生成車両１０８と、経路に沿って連帯して走行するように互いに機械的に相互接続されている非推進力生成車両１１０と、を含む。車両システムは、少なくとも１台の推進力生成車両と、任意選択的に１つ以上の非推進力生成車両と、を含み得る。代替的に、車両システムは、単一の推進力生成車両のみから形成され得る。

推進力生成車両は、経路に沿って車両システムを推進する（例えば、引く、又は押す）ための牽引力を生成し得る。推進力生成車両は、車両システムを推進するための牽引力を生成するように動作する、エンジン、１つ以上の牽引モータなどのような、推進力システムを含む。図１には１台の推進力生成車両及び１台の非推進力生成車両が示されているが、車両システムは、複数の推進力生成車両及び／又は複数の非推進力生成車両を含み得る。代替実施形態では、車両システムは、推進力車両のみを含み、そのため、推進力生成車両が、非推進力生成車両又は別の種類の車両に結合されていない。更に別の実施形態では、車両システムの車両は、相互に論理的又は仮想的に連結されるが、相互に機械的には連結されない。例えば、車両は、互いに通信して、車両が連結器によって互いに連結されることなく、車両がコンボイ（例えば、車両システム）として連帯して移動するように、車両の移動を協調させ得る。

推進力生成車両はまた、車両システムの動作を制御する１つ以上の他の動作システム１１２を含む。一実施例では、動作システムは、車両システムの移動を減速又は停止するための制動力を生成する制動システムである。代替的に、動作システムは、車両システムの動作中に又は動作のために使用される、加熱及び冷却システム、エンジン及び／若しくは動力伝達システム、軸受システム、車輪システム、又は他の機械的、電気機械的、若しくは電気的システムであり得る。

図１の実施例では、車両システムの車両は各々、経路に係合する複数の車輪１２０と、左右の車輪を相互に連結する少なくとも１つの車軸１２２と、を含む（図１には左の車輪のみが示されている）。任意選択的に、車輪及び車軸は、１つ以上の台車又はボギー１１８上に位置する。任意選択的に、台車は、車輪が車軸に回転固定されるように、固定車軸台車であり得、したがって、左の車輪は、右の車輪と同じ速度、量、及び同時に回転する。一実施形態では、車両システムは、いくつかの鉱業車両、電気車両などのように、車軸を含まない場合がある。

車両システムはまた、車両システムの車両間の無線通信、及び／又は遠隔（例えば、ディスパッチ）位置における遠隔コントローラ１２８などの遠隔位置との無線通信を可能にする無線通信システム１２６を更に含み得る車両コントローラ１２４（例えば、図２、２１４）を含み得る。通信システムは、受信機及び送信機、又は受信機能及び送信機能の両方を実行する送受信機を含み得る。通信システムはまた、アンテナ及び関連付けられた回路を含み得る。

車両システムはまた、ロケータデバイス１３６を含み得る。ロケータデバイスは、車両システム上に配置され得、路傍装置などを利用し得る。一実施例では、ロケータデバイスは、車両システムの位置、移動、進路、速度などを判定することにおける使用のための遠隔ソース（例えば、衛星）から信号を受信し、かつ車両システムに関連する位置データを提供することができる、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機などの全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）受信機である。代替的に、ロケータデバイスは、ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ対応ビーコン、近距離通信（ＮＦＣ）、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）、ＱＲコードなどを使用して、位置情報を提供し得る。

図２は、多数の車両システムと通信し、かつそれらを監視するように構成され得る制御システム２００の概略図を提供する。この目的のために、車両システムは、自動車、鉄道車両、船舶、飛行機、オフロード車両、建設車両、フリート車両などを含むことができる。制御システムは、１つ以上のプロセッサ２０２（例えば、マイクロプロセッサ、集積回路、フィールドプログラマブルゲートアレイなど）を含む監視コントローラ２０１を含む。監視コントローラは、車両システムから遠隔に、ディスパッチ、駅、静止位置などに位置し得る。１つ以上のプロセッサは、車両コントローラから、位置データ、動作システムからの動作データなどを受信し得る。決定又は定義された領域内で走行する他の車両システムに関連する車両システムデータに関連するデータを受信することに基づいて、１つ以上のプロセッサは、保守又は修理の１つ以上の候補車両システムを識別するために、監視された車両システムの健全性に関連する判定を行う。決定された領域は、自動又は手動で定義され得る地理的領域であり得る。例として、決定された位置から５マイルの半径を有する円が、決定された領域であり得る。雨などの特定の気象が発生している地域が、決定された領域であり得る。一実施例では、決定された領域は、固定され、かつ変化しない１つ以上の境界を有することができる。代替的に、領域の１つ以上の境界は、変化し得る。例えば、領域は、降水が発生している位置を含み得る。任意選択的に、領域を、郵便番号、都市境、郡境、州境界などによって定義することができる。このようにして、第１の決定された領域が提供され得、また、次いで、第２のより大きな、又はより小さな決定された領域が提供され得る。なおかつ、領域、又は決定された領域の周囲の位置は、変化し得る。実施例では、領域は、等しくてもよいが、周囲は、移動して、第１の決定された領域（例えば、元の周囲）及び第２の決定された領域（例えば、移動した周囲）をもたらしてもよい。

監視コントローラはまた、任意選択的に、電子コンピュータ可読記憶デバイス又は媒体であり得るメモリ２０４を含み得る。監視コントローラメモリは、監視コントローラのハウジング内にあり得るか、又は代替的に、コントローラ及びコントローラ内の１つ以上のプロセッサに通信可能に結合され得る別個のデバイス上にあり得る。「通信可能に結合される」とは、２つのデバイス、システム、サブシステム、アセンブリ、モジュール、コンポーネントなどが、１つ以上の導電性（例えば、銅）ワイヤ、ケーブル、又はバス；無線ネットワーク；光ファイバーケーブルなどの、１つ以上の有線又は無線通信リンクによってつながることを意味する。コントローラメモリは、１つ以上のプロセッサによる使用のために一時的又は恒久的にデータを記憶する有形の非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含むことができる。メモリは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、別のタイプのＲＡＭ、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、磁気記憶デバイス（例えば、ハードディスク、フロッピーディスク、又は磁気テープ）、光ディスクなどの１つ以上の揮発性デバイス及び／又は不揮発性メモリデバイスを含み得る。メモリは、位置データ、移動データ、履歴データ、経路データ、車両データなどに関連する情報を記憶するために利用され得る。その場合に、メモリは、１つ以上のプロセッサによって、各車両システムの各動作システムの健全性を含む、各車両システムの健全性に関連する判定を行うためのデータにアクセスするために使用され得る。一実施例では、データは、車両システムに関連する文書にログされる。別の実施例では、ビデオフィードなどのデータは、後の分析のためにメモリに記録及び記憶され得る。加えて、アルゴリズム、アプリケーション、モデルなども、領域内の車両システムの健全性に関連する判定を行う際に１つ以上のプロセッサによって使用されるメモリ内に記憶され得る。

監視コントローラはまた、複数の車両コントローラと通信するように構成された送受信機２０６を含み得る。送受信機は、単一のユニットであり得るか、又は別個の受信機及び送信機であり得る。一実施例では、送受信機は、信号を送信するのみであり得るが、代替的に、信号を発信（例えば、送信及び／又はブロードキャスト）及び受信し得る。

監視コントローラはまた、入力デバイス２０８及び出力デバイス２１０を含み得る。入力デバイスは、操作者又は監視者と１つ以上のプロセッサとの間のインターフェースであり得る。入力デバイスは、ディスプレイ又はタッチスクリーン、入力ボタン、メモリデバイスを受容するためのポートなどを含み得る。このようにして、操作者又は監視者は、車両パラメータ、経路パラメータ、及び行程パラメータを含むパラメータを手動でコントローラに提供し得る。同様に、出力デバイスは、情報及びデータを操作者に提示し得るか、又は情報及びデータに対するプロンプトを提供し得る。出力デバイスは、同様に、ディスプレイ又はタッチスクリーンであり得る。このように、ディスプレイ又はタッチスクリーンは、入力デバイス及び出力デバイスであり得る。

監視コントローラは、監視コントローラと通信する車両システムの健全性を判定するための処方アプリケーション又はシステム２１２を追加的に含むことができる。処方アプリケーションは、１つ以上のプロセッサによって、探索し、複数の車両システムの健全性に関連する識別、判定などを行うために利用され得るプログラム、命令などであり得る。任意選択的に、処方アプリケーションは、処方システムとの関連で記載された動作を実行するための１つ以上のプロセッサを含み、及び／又はこれと接続されたハードウェア回路機構を表すことができる。処方アプリケーションが候補車両システムを識別した後、処方、又は提案されるテスト、修理、保守などが、車両システムの保守及び修理のために遠隔コントローラに伝達され得る。

監視コントローラは、車両システムの車両コントローラ２１４からデータを受信して、データを比較及び分析し、個々の車両システムに関連する健全性診断を行う。一実施形態では、定義された領域内にある車両システム上のそれらの車両コントローラのみが、それらの車両システムデータを監視コントローラに発信する。代替的に、領域内にない車両システム上の１つ以上の他の車両コントローラは、それらの車両システムデータを監視コントローラに発信することができる。図２は、２つの車両コントローラを例示しているが、他の実施例では、５つの車両コントローラ、１０個の車両コントローラ、１００個の車両コントローラなどが、監視コントローラにデータを提供し得る。一実施例では、処方アプリケーションは、車両システムの性能の低下を引き起こす可能性がある共通の特性（例えば、変数）の数を低減して、比較及び分析のために識別される車両システムの数を増加させ得る。代替的に、処方アプリケーションは、車両システムの性能の低下を引き起こす可能性がある共通の特性の数を増加させて、比較及び分析のために識別される車両システムの数を減少させ得る。

実施例では、変数は、定義された地理的領域の気象条件及び環境条件である。特に、車両システムの動作は、気象によって著しく影響され得る。例えば、車輪センサは、車輪のスリップを判定するために、鉄道車両の車輪の速度を監視し得る。車輪が摩耗するか、又は不均一になると、車輪は、線路上でよりスリップしやすくなる場合があり、これにより、車輪センサは、欠陥のあるタイヤを診断しようとして、車輪スリップが発生するときを捕捉するために車輪回転速度対予想回転速度を測定する。しかしながら、雨、雪、湿度、氷、風、レールの勾配などを含む環境条件も、車輪スリップを引き起こす可能性がある。結果として、欠陥のある車輪を診断するための車輪スリップの閾値数を有するアルゴリズム、人工知能（ＡＩ）アルゴリズムなどが利用される場合、摩耗の代わりに気象の結果として発生する追加の車輪スリップを考慮する方法がないために、エラーが相応に発生する可能性がある。したがって、処方アプリケーションは、気象の共通の特性を利用して、改善された判定を提供することができる。

一実施例では、共通の特性は、決定された領域の車両システムからデータを取得し、次いで、そのような車両システムの車両システムデータを互いに比較することのみであり得る。一実施形態では、決定された領域は、地理的位置からの距離であり得る。一実施例では、決定された領域は、１マイル半径であり得、別の実施例では、決定された領域は、２マイル半径、１０マイル半径などであり得る。更に別の実施例では、処方アプリケーションは、局地気象レーダを受信し、雨などの決定された気象事象が発生している領域を決定し、決定された領域を雨が存在する領域内にし得る。この目的のために、処方アプリケーションは、異なる位置における同様の気象事象を識別することもできる。したがって、Ｆｌｏｒｉｄａの車両システムが雨及び２０℃の気象で走行しており、Ｖｉｒｇｉｎｉａの車両システムも雨及び２０℃の気象で走行している場合、車両システムが地理的に異なる位置にあるにもかかわらず、車両システムは、共通の特性を共有する。更に別の実施例では、処方アプリケーションは、決定された位置の周りの１マイルの半径などの初期の決定された領域を有し得、閾値数の車両システムが決定された領域に位置しない場合、決定された領域は、決定された位置の周りの２マイルの半径などの、後の決定された領域に増大し得る。次いで、決定された領域は、その領域の車両システムの閾値数に達するまで増大し続けることができる。

この実施例では、処方アプリケーションが、定義された領域の車両コントローラから車両システムデータを受信すると、各車両システムの車両システムデータ（例えば、車輪スリップデータ）を、異常、例えば、不健全な車輪の表示、を識別するために他の車両システムと比較する。一実施例では、指定された偏差閾値は、分析及び比較に利用され得る。問題の車両システムデータ及び共通の特性の関数として、偏差閾値は、２つ以上のデータセット（データポイント又はデータのグループ）の間の指定されたデルタ又は差分であり、これは、データセットのうちの１つが、保守を必要とする基礎となる／関連する車両システムの可能性の増加した又はより大きな可能性を反映するのに十分に他のものとは異なることを示す。したがって、（１つの車両システムに関連付けられた）１つのデータセットが、（他の車両システムの）他のデータの指定された偏差閾値内にある場合、これは、必要とされる保守のより大きな可能性を示さない場合があるのに対して、１つのデータセットが他のデータの偏差閾値外にある場合、これは、必要とされる保守のより大きな可能性を示すものであり得る。例えば、指定された偏差閾値は、標準偏差閾値であり得る。標準偏差は、グループの平均からの平均距離である。一実施例では、標準偏差閾値は、標準偏差自体である。このようにして、１００個の車両システムが、定義された領域について車輪スリップデータを提供し、定義された領域を通って走行している間の車輪スリップの平均数が、３回の車輪スリップの標準偏差を伴う１５回である場合には、標準偏差閾値は、１８回の車輪スリップである。結果として、定義された領域にいる間に１８回を超える車輪スリップがある任意の車両システムは、保守の候補車両システムとすることができる。代替的に、指定された偏差閾値は、標準偏差に決定された量を加えたものを表すことができる。そのため、前の実施例では、指定された偏差閾値が２０回の車輪スリップであるように、２回の追加の車輪スリップが、計算された標準偏差に加算され得る。よって、定義された領域内にいる間に２０回を超える車輪スリップを記録する任意の車両システムは、保守の候補車両システムであり得る。時間及び／又は連続性、例えば、指定された期間中、又は指定された連続する期間中、定義された領域にいる間の車輪スリップの数も、考慮され得る。

例示的な実施形態では、平均、標準偏差などを利用して、候補車両システムを判定及び識別するための計算を行い得るが、指定された偏差閾値又はそれ以外の場合に、同様に他の計算を行うことができる。例えば、この実施例では、定義された領域の１００個の車両システムが分析される場合、車輪スリップの数に関連するモードが、利用され得る。この実施例では、１００個の車両システムの車輪スリップのモード数は、１４回の車輪スリップであり得る。次いで、５（５）の車輪スリップなどの、モードから決定された量が提供されて、車輪スリップの閾値数を決定し得る。結果として、１９（１９）を超える車輪スリップがある定義された領域の１００個の車両システムのいずれかの車両システムが、保守の候補車両システムとして判定及び識別される。

加えて、一実施例では、共通の特性を利用することによって排除された変数は環境であるが、別の実施例では、共通の特性は、エンジンタイプ、エンジン製造元、車両システムの経年、車両システムの走行距離、特定のトンネル、橋、直線走路、同様の標高、勾配などを有する経路の区間のような、経路上の地理的位置であり得る。別の実施例では、決定された領域が利用されない場合があり、代わりに、特定のエンジンタイプの履歴データが、比較のために利用され得る。更に別の実施例では、５～１０年経過した飛行機などの、判定された経年範囲の車両システムに対してのみデータが取得されるように、車両システムの経年が、共通の特性として利用され得る。別の実施例では、共通の特性は、車両システムが有する走行距離の量であり得る。例えば、処方アプリケーションは、１００，０００マイル～１５０，０００マイルの自動車に関連する車両システムデータのみを取得し、性能を比較し得る。

加えて、複数の共通の特性が利用され得る。例えば、車両システムデータは、特定のエンジンタイプについて、決定された領域から取得され得る。一実施形態では、決定された領域に関連する車両システムデータは、それに関連付けられた第１の重みを有し得る一方、特定のエンジンタイプに関連する車両システムデータは、それに関連付けられた第２の重みを有し得る。実施例では、重みは、人工知能アルゴリズムなどを含むアルゴリズムの利用に基づいて、同じであり得るか、異なり得るか、変動し得る。例えば、処方アプリケーションは、５年未満である５マイル半径内にある特定の製造元のあらゆる車両システムのための自動車車両システムデータを取得し得る。したがって、同様の車両システムを取り上げ、かつそのような同様の車両システムの車両システムデータを比較することによって、車両システムの動作システムの不健全な状態を示し得る差異又は偏差（例えば、異常）を、修理及び保守の候補車両システムを識別するために判定することができる。

一実施例では、車両システムデータの比較は、第１の車両システムデータを第２の車両システムデータと比較することであり得る。比較は、第１の車両システムデータと追加の車両システムデータとの比較を含むこともできる。この目的のために、第２の車両システムデータは、追加の車両システムデータと比較され得る。

各車両コントローラは、１つ以上のプロセッサ２１８（マイクロプロセッサ、集積回路、フィールドプログラマブルゲートアレイなど）、電子的なコンピュータ可読記憶デバイス又は媒体であり得るメモリ２２０、監視コントローラと通信するように構成された送受信機２２２、入力デバイス２２４、及び出力デバイス２２６を含むことができる。入力デバイスは、操作者又は監視者と１つ以上のプロセッサとの間のインターフェースであり得る。入力デバイスは、ディスプレイ又はタッチスクリーン、入力ボタン、メモリデバイスを受容するためのポートなどを含み得る。このようにして、操作者又は監視者は、車両パラメータ、経路パラメータ、及び行程パラメータを含むパラメータを手動で車両コントローラに提供し得る。

コントローラはまた、移動データ、領域データ、車両データ、経路データなどを検出するために領域内に配設され、及び領域に隣接する１つ以上のセンサ２２８を含み得る。１つ以上のセンサは、圧力センサ、温度センサ、速度センサ、電圧計、角速度センサなどであり得、流体レベル、車輪速度、車軸温度、流体温度、エンジン性能、ブレーキ性能、及び摩耗などを測定し得る。１つ以上のセンサは、車両システムの異なる動作システムを監視して、処方アプリケーションによって利用され得るか、又は車両コントローラの１つ以上のプロセッサによって利用され得る車両システムデータを取得して、分析し、処方アプリケーションに伝達される判定を行う。次いで、各車両システムからの車両システムデータを利用して、欠陥及び不健全な動作システムを判定するために互いに比較することができる。任意選択的に、車両コントローラはまた、監視デバイスの処方アプリケーションとの通信のためのデータ及び情報をより効率的に処理する処方アプリケーション２３０を含み得る。

一実施例では、１つ以上のセンサは、ロケータデバイスを含み得る。一実施例では、ロケータデバイスは、車両の位置、移動、進路、速度などを判定することにおける使用のための遠隔ソース（例えば、衛星）から信号を受信し、かつ車両システムに関連する位置データを提供することができる、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機などのＧＮＳＳ受信機である。代替的に、ロケータデバイスは、ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ対応ビーコン、近距離通信（ＮＦＣ）、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）、ＱＲコードなどを使用して、位置情報を提供し得る。

図３は、１つ以上の車両システム３０２が監視されて、動作不良の動作システムの結果として、修理又は保守の１つ以上の候補車両システムを識別する例示的な環境３００を例示するものである。環境は、道路、鉄道、水路、滑走路、航空路などを含み得る。この目的のために、図３は、車両システムを自動車として例示しているが、車両システムはまた、鉄道車両、船舶、飛行機、オフロード車両、建設車両、フリート車両などであり得る。特に、車両システムは、図３に提供されるように単一の車両を含み得るか、又は代替的に、相互に連結された多数の車両を含み得る。一実施例では、車両システムは、図１に例示されるように、鉄道車両である。

各車両システムは、車両ロケータデバイスを有する車両コントローラ（図２）を含み得る。各車両コントローラは、処方アプリケーションを含む監視コントローラと通信することができる。監視コントローラは、車両システムから遠隔に位置し得、ディスパッチコントローラ、駅コントローラ、航空管制塔コントローラなどであり得る。

一実施例では、処方アプリケーションは、決定された領域３０４内の車両システムの各々から位置データ及び動作データを継続的に受信し得る。図３の実施例では、第１の決定された領域３０４Ａ及び第２の決定された領域３０４Ｂが、提供される。特に、一実施例では、処方アプリケーションは、第１の決定された領域内の車両システムのみから車両システムデータを受信するが、処方アプリケーションは、閾値数の車両システムが第１の決定された領域内に位置していないと判定し得、より大きな第２の決定された領域を、動作データを受信するために利用することになる。車両システムデータを受信した後、処方アプリケーションは、車両システムの車両システムデータを比較して、異常を判定し得る。例えば、受信された車両システムデータは、車軸のギアボックス内の潤滑油の温度であり得る。次いで、各温度を比較し、平均を取り、モードを判定し、標準偏差を決定するなどして、４台の車両のうちの１台に異常が存在するかどうかを確認することができる。代替的に、エンジン温度、車輪のスリップ、車輪の角速度、車輪の温度、ブレーキ圧力などを全て比較のために取得して、動作不良であり得る動作システムを判定することができる。このようにして、車両システムが動作している間、修理、保守などの候補車両システムを識別することができる。決定された領域のみを共通の特性として利用するため、外気温差の環境の結果としてのばらつきが解消され、診断の精度が高まる。

この実施例では、どの車両システムが互いに比較されることとなるかを決定するために、決定された領域が共通の特性として利用されるが、他の実施例では、他の共通の特性が利用され得る。例えば、処方アプリケーションは、同様の経年又は走行距離である車両システム、同様の又は同じ経路を取る車両システム、それらの組み合わせなどと同じ又は同様のエンジンタイプ又はモデルを有する全ての車両システムを使用し得る。一実施例では、車両システムデータは、特定のトンネル、橋、直線走路、同様の標高、勾配などを有する経路の区間のような、経路上の同様の地理的位置から取得され得る。このようにして、同様の状況にある車両システムの車両システムデータが比較され、環境、経年、摩耗などに関連する結果ではなく、動作システムの動作不良のコンポーネントの結果としてのばらつきがもたらされる。

図４は、修理及び／又は保守のための候補車両システムを識別するための方法を例示するものである。候補車両システムは、動作していない動作システム又は動作システムのコンポーネント、動作しているが他の同様の状況にある動作システム又はコンポーネントと同様に、効率的に、所望されるように、などのようには動作していない動作システム又はコンポーネントの結果として、修理及び／又は保守を必要とし得る。一実施例では、車輪は、５マイルごとに１回スリップするとして検出され得るのに対して、車両システムの他の車輪は、２０マイルごとに１回スリップするのみである。別の実施例では、１つの車両システムのエンジン温度は、別の車両システムエンジンよりも１０℃高く動作する場合がある。このようにして、車両システムは、依然として動作し続け得るが、より高い頻度の車輪スリップ、温度差などが、他の動作システムと同様に、効率的に、所望になどには動作していないことを示し得る。車両システムが経路にある間に候補車両システムの識別を行うことによって、車輪の不具合、エンジンの不具合などのより深刻な条件が発生する前に、動作システムに対処するように保守をスケジュールすることができる。

一実施例では、図１の車両システムは、方法について監視される車両システムである。別の実施例では、図２の制御システムを利用して、図４の方法を実装する。同様に、一実施例では、図３の環境及び車両システムは、図４の方法を実装する環境及び車両システムであり得る。

４０２において、２つ以上の車両システムが共通の特性を共有するかどうかの判定が行われる。共通の特性は、２つ以上の車両システムが共有する任意のパラメータ、属性などであり得る。一実施例では、共通の特性は、定義された領域である。このようにして、決定された領域が決定された位置の１００マイル半径である場合、定義された領域内の各車両システムは、定義された領域内にあるという共通の特性を共有する。別の実施例では、共通の特性は、車両システム走行距離であり得る。この実施例では、１０万マイルを超える全ての車両システムは、１０万マイルを超えるという共通の特性を共有することができる。一実施例では、共通の特性は、車両の型及び／又はモデル、エンジン、車両の製造元、タイヤの製造元又はタイプなどの動作システムのコンポーネントの型又はモデル、車両システムが動作している屋外温度、雨、みぞれ、雪、氷、風、湿度などの存在を含む、車両が動作する屋外気象条件、タイヤなどの動作システムのコンポーネントによって利用される材料のタイプなどに関連し得る。一実施例では、共通の特性の判定は、車両システムのユーザ、複数の車両システムを監視する監視システムのユーザによって提供され、処方アプリケーションによって設定され、処方アプリケーションによって判定されるなどであり得る。

４０４において、車両システムが監視され、動作システム及び動作システムコンポーネントに関連する車両システムデータは、共通の特性に基づいて、監視コントローラに伝達される。例えば、共通の特性が、定義された領域である場合には、定義された領域のあらゆる車両システムは、車両システムデータを監視コントローラに伝達する。代替的に、車両システムが飛行機であり、かつ共通の特性が経路上の海洋の上を飛行している場合、その経路中に海洋の上を飛行する監視されるあらゆる車両システムは、車両システムデータを監視コントローラに伝達する。各事例では、各車両システムが共通の特性を共有するため、車両システムのうちの１つの車両システムデータが別の車両システムの車両システムデータと比較される場合、車両システムデータの差異が、動作不良であるか、又は正常に動作していない動作システム、動作システムのコンポーネント、センサなどに関連する可能性が増大する。

４０６において、任意選択的に、追加の車両システムデータが所望されるかどうかの判定が行われる。特に、処方アプリケーションは、修理及び／又は保守を必要とする候補車両システムを識別するために比較を行うことができる前に、共通の特性を共有しなければならない車両システムの閾値数を含み得る。一実施例では、第１の定義された領域は、１０マイル半径であり得るが、１０マイル半径では３つの車両システムのみが検出される。比較のために５つの車両システムの閾値数が必要とされるため、第１の定義された領域は、７つの車両システムが検出される２０マイル半径などの第２の定義された領域に増大され得る。代替的に、第１の定義された領域を第２の定義された領域に増大させる代わりに、履歴データを利用して、比較のために車両システムの数を増加させ得る。特に、定義された領域を利用する理由は、環境条件及び気象条件が動作データのばらつきをもたらさないことを確実にすることである。よって、一実施例では、定義された領域からの履歴データを分析して、履歴データが伝達されたときの同様の気象を判定することができる。一実施形態では、気象条件が雨であるため、定義された領域で４つの車両システムのみが検出される場合、雨が発生していたときに取得された車両システムからの履歴データが利用される。したがって、監視コントローラによって形成されるデータベースを、追加の車両システムの車両システムデータに利用して、動作システム及び動作システムのコンポーネントに関連する判定を行うことができる。

別の実施例では、閾値を利用して、車両システム間の共通の特性の数を増加させることができる。例えば、定義された領域が５０マイル半径であり、１００台の車両が検出される場合に、処方アプリケーションが、４０台の車両の閾値数を含み得る。結果として、１００台の車両が定義された領域に検出されると、処方アプリケーションは、共通の特性を、ハイブリッドエンジンを有する５０マイル半径内の任意の車両システムであるように変動させ得る。結果として、共通の特性を有する車両システムの数が８台に下がり、閾値を超えないようにする。このようにして、共通の特性を変動させることができる。よって、車両システム間の車両システムデータが比較される場合、欠陥のある動作は、車両システムデータのばらつきに対する最も可能性が高い原因である。

４０６において、追加の車両システムデータが所望される場合には、車両システムデータは、４０４において伝達され続ける。したがって、より多くの車両システムデータ、より少ない車両システムデータなどが所望されるかどうかにかかわらず、共通の特性を変動させて、比較のための改善されたデータセットを提供することができる。

４０６において、追加の車両システムデータが所望されない場合には、４０８において、少なくとも第１の車両システムの車両システムデータと第２の車両システムの車両システムデータとの間での比較を行って、動作不良の動作システム又は動作システムのコンポーネントを識別する。一実施例では、比較は、１つの車両システムに関連付けられたデータが、複数の他の車両システムに関連付けられた対応するデータの指定された偏差閾値内にあるかどうかを判定することを含み、閾値内にある場合、車両システムが保守の候補である可能性が低く、閾値外にある場合、車両システムが保守の候補である可能性が高い。別の例では、比較は、監視される各車両システムからの測定値の平均を取り、かつ測定値が平均からの閾値パーセンテージよりも大きいかどうかを判定することによって、提供される。別の実施例では、比較は、平均から判定された誤差因子を提供することによって行われる。そのため、平均温度が１００℃で測定される場合、判定された誤差因子は、プラス又はマイナス５℃での任意の測定値が保守の候補車両システムとして識別されるように、５℃であり得る。代替実施形態では、モード、平均、標準偏差などを使用して、比較を提供して、候補車両システムを識別し得る。結果として、保守の候補車両システムは、車両システムデータの異常を識別することに基づいて、識別される。同じ定義された領域にある、同じ又は同様の環境を有し、同じ又は同様の経年を有し、同じ又は同様の走行距離を有し、同じ製造元、エンジンモデル、又はタイプを有するなどの車両システムを利用することによって、候補車両システムを識別するより正確な比較を、車両間で行うことができる。この目的のため、特定の変数が考慮されていないために車両システムデータをアルゴリズム、人工知能アルゴリズムなどで分析したときに発生し得る誤差を、低減することができる。

４１０において、第１の車両システムデータと第２の車両システムデータとの比較に基づいて、車両システムが動作不良の動作システム、又は動作システムのコンポーネントを有するかどうかの判定を行う。動作不良が発生した可能性が低いと判定される場合には、監視システムは、共通の特性を有する車両システムを監視し続ける。４１０において、動作不良の動作システム又は動作システムのコンポーネントが提示され得るという判定が行われる場合には、４１２において、車両コントローラは、第１の車両システムを候補車両システムとして識別することに応答して、第１の車両システムデータを遠隔コントローラに伝達する。この通信は、動作不良である動作システム又は動作システムのコンポーネント、コンポーネント又は動作システムの保守又は修理をスケジュールする要求、判定をもたらす車両システムデータなどを含み得る。このようにして、保守は、極力早くスケジュールされ、結果として動作不良のシステムが車両システムに大きな損傷をもたらさないことになる。加えて、車両システムが保守位置に到達する前でも、修理及び保守の準備を始めることができ、保守位置での保守の効率が改善される。

図５Ａ及び５Ｂは、本明細書に記載されるシステム及び方法による車両システムデータのグラフを例示するものである。グラフ５Ａは、Ｘ軸に、共通の特性を共有する車両システム５０２を例示している。共通の特性は、地理的位置（例えば、決定された領域）からの決定された距離を含む、前述の共通の特性のいずれであり得る。一方、Ｙ軸は、動作システムのパラメータを例示しており、この実施例では、車両システムの各々のタービン温度５０４である。一実施例では、温度センサは、タービン温度を伝達する各車両システムのタービンに関連付けられている。各車両システムは、対応するタービン温度５０６を有し、ここでは、誤差因子、又はばらつきも提供される。グラフから、異常５０８は、２９０６として識別される車両システムに提供される。

一方、図５Ｂは、Ｘ軸に、全く同じ車両システム５０２を提供すると同時に、水－油差５１０を提供するＹ軸を有する。同じく、ばらつき又は誤差を含む各車両の対応する水－油差５１２。この実施例では、同じく、異常５１４が、２９０６として識別される車両システムの車両システムデータ内に提供される。この比較情報に基づいて、２９０６として識別される車両システムが、保守又は修理を必要とする候補車両システムであると判定され得る。したがって、車両システムが依然として経路上にある間に、車両システムデータを提供し、かつ、２９０６として識別された車両システムの保守をスケジュールする通信が、ディスパッチコントローラ、保守コントローラ、駅コントローラ、他の遠隔コントローラなどに提供され得る。

図６Ａ及び６Ｂは、本明細書に記載される方法及びシステムと一貫して取得及び比較される車両システムデータの更に別の実施例を例示するものである。この実施例では、Ｘ軸は、同じく、個々の車両システム６０２を提示する一方、図６ＡのＹ軸は、パラメータ、特に、各車両システムのマニホールド空気温度６０６が比較されるように、マニホールド空気温度６０４を提供する。同じく、読み取りの誤差、及びばらつきは、この実施例では車両システム８３９０として識別される車両システムである異常６０８を識別しようとすることで提供され得る。一方、図６Ｂは、追加のパラメータを伴う、同じグループの車両システムを例示しており、今回、ターボ入口温度６１０が考慮される。したがって、各プロットは、各車両システムの個々のターボ入口温度６１２を提供し、車両システム８３９０として識別される車両システムについて、異常６１４が同じく例示されている。したがって、候補車両システムとしての車両システム８３９０の保守に関連する通信を行うことができる。各実施例では、異常が同じ車両システムの両方のグラフに例示されたが、他の実施例では、１つのグラフのみが異常を提供するであろう。次いで、通信は、この情報を共有して、動作不良を引き起こしているコンポーネント又は動作システムの診断を支援することができる。

よって、制御システムのメモリ空間及び処理空間を占有する人工知能アルゴリズムを含む複雑なアルゴリズムの使用を回避する、保守及び修理の候補車両システムを識別するための方法及びシステムが、提供される。加えて、共通の特性を有する車両システムを利用することによって、候補車両システムが識別されると、効率が改善されると同時に、改善された診断も提供され得る。

特に、システムは、ストリーミングデータの順序付けられたシーケンスにおける少なくとも１つの共通の特性を共有する車両システム間の類似性を見つけることの困難さを測定することによって、事前の訓練（例えば、人工知能を使用すること）なしに、データストリームの異常を識別する。一実施例では同様であるデータ要素、又は車両システムデータは、低いスコアを取得するか、又は車両システムが修理若しくは保守の候補車両システムではないという判定が行われる。その一方、共通の特性を有する車両システムが異なった車両システムデータも有する場合、データの不一致に起因して、高スコアが提供され得る。このスコアを使用して、（修理又は保守の）候補車両システムを識別することができる。このようにして、制御システムは、比較方法を使用して、データストリームの一部の間の相違を見つけ、車両システムデータに存在し得る異常の性質の事前の判定又は知識（すなわち、人工知能）を必要としない。更に、比較方法は、データ要素間の処理依存性の使用を回避し、各データ要素の直截的な並列実装を可能にする。代わりに、制御システムは、音声信号、健全性スクリーニング、地理データなどを含み得るデータストリーム（例えば、車両システムデータ）の異常なパターンを探索する。

特に、健全又は不健全な車両システムの識別又は判定は、同様の条件での相対性に基づくことができる。膨大な量のセンサデータが様々なフリート、車両システムなどに提供される事例では、車両システムの同様の動作システムの車両システムデータの比較は、修理又は保守の候補車両システムを識別することができる。典型的には、センサ情報は、生データであり、コンテキストがなければデータは無意味である可能性があるため、異常を判定するのに一般に役立たない場合がある。例えば、第１の車両システムのエンジン温度が第２の車両システムのエンジン温度よりも５℃高い場合、５℃は、有意である場合もあれば、有意でない場合もある。車両システムが同じ環境にある場合、そのような差は、有意であり得るのに対して、エンジン温度が５℃高い車両システムは、２０℃高い環境にあるため、その差は、それほど意味がない場合がある。結果として、取得された巨大なデータセットを用いると、単位ごとの変動（例えば、機械的、設計、環境など）に起因して、機械学習に基づく堅牢なモデルを開発することが困難であることがある。しかしながら、共通の特性を共有する車両システムの様々なパラメータの比較の上に構築された車両システム異常を見つける制御システム及び方法が提供される。例えば、４つの車両システムは、同じ環境（例えば、同じ２５マイル半径、５０マイル半径、１００マイル半径など）にあるという共通の特性を共有し得、よって、同じ地理的位置で移動している。車両システムのうちの１つの動作システムのうちの１つが、同じ環境の他の車両システムと比較して異なる挙動をする場合、異なる挙動をしている動作システムを有する車両システムは、修理又は保守の候補車両システムとして識別され得る。その際、候補車両システムの保守及び修理を開始するための通信を提供して、異常に極力早く対処し、動作不良の動作システムの結果としての損傷を防止することができる。

いくつかの例示的な実施形態では、１つ以上のプロセッサを有するコントローラを含むシステムが提供される。１つ以上のプロセッサは、複数の車両システムによって共有される共通の特性に基づいて、複数の車両システムのうちの第１の車両システムから第１の車両システムデータを取得することと、複数の車両システムのうちの第２の車両システムから第２の車両システムデータを取得することであって、第２の車両システムデータが、２つ以上の車両システムによって共有される共通の特性に基づく、取得することと、を行うように構成され得る。１つ以上のプロセッサはまた、第１の車両システムデータを第２の車両システムデータと比較することと、第１の車両システムデータを第２の車両システムデータと比較することに基づいて、第１の車両システム又は第２の車両システムのうちの１つを保守のための候補車両システムとして識別することと、を行うように構成され得る。

任意選択的に、共通の特性は、地理的位置からの距離に基づき得る。一態様では、１つ以上のプロセッサはまた、第１の車両システムデータ及び第２の車両システムデータを、複数の車両システムのうちの１つ以上の追加の車両システムの追加の車両システムデータと比較することによって、第１の車両システムデータを第２の車両システムデータと比較するように構成され得る。追加の車両システムデータは、共通の特性に基づき得る。別の態様では、第１の車両システムデータは、第１の車両システムの動作システムに関連し得、第２の車両システムデータは、第２の車両システムの動作システムに関連する。加えて、第１の車両システムの動作システムは、第２の車両システムの動作システムに関連し得る。一実施例では、１つ以上のプロセッサは、候補車両システムに関連するメッセージを遠隔コントローラに伝達するように更に構成され得る。任意選択的に、遠隔コントローラは、第１の車両システムの保守をスケジュールするように構成された保守コントローラ、又は第１の車両システムの保守をスケジュールするように構成されたディスパッチコントローラであり得る。別の実施例では、共通の特性は、エンジンタイプ、エンジン製造元、車両システムの経年、車両システムの走行距離、又は車両システムの経路のうちの少なくとも１つであり得る。一実施形態では、１つ以上のプロセッサは、第１の車両システムデータ及び第２の車両システムデータを取得する前に、共通の特性に基づいて、複数の車両システムの１つ以上の追加の車両システムを探索及び識別するように更に構成され得る。任意選択的に、１つ以上のプロセッサは、追加の車両システムの探索に応答して、閾値数の１つ以上の追加の車両システムが識別されたかどうかを判定し、閾値数の車両システムが識別されないことに応答して、共通の特性を変動させ、共通の特性を変動させた後に、１つ以上の追加の車両システムの追加の探索を実行するように更に構成され得る。

他の例示的な実施形態では、１つ以上のプロセッサを有するコントローラを含み得るシステムが提供される。１つ以上のプロセッサは、決定された領域の第１の車両システムから第１の車両システムデータを取得することと、決定された領域の複数の追加の車両システムから追加の車両システムデータを取得することと、を行うように構成され得る。１つ以上のプロセッサはまた、第１の車両システムデータを追加の車両システムデータと比較することと、第１の車両システムデータを追加の車両システムデータと比較することに基づいて、第１の車両システムを保守の候補車両システムとして識別することと、を行うように構成され得る。

任意選択的に、決定された領域は、決定された位置からの決定された半径であり得る。一態様では、複数の追加の車両システムは、少なくとも２つの車両システムを含み得る。別の態様では、第１の車両システムデータは、第１の車両システムの動作システムに関連し得る。一実施例では、システムはまた、動作システムに結合されたセンサを含み得る。特に、第１の車両システムデータは、センサから取得され得る。別の実施例では、１つ以上のプロセッサは、第１の車両システムを候補車両システムとして識別することに応答して、第１の車両システムデータを遠隔コントローラに伝達するように更に構成され得る。別の実施例では、第１の車両システムは、自動車、鉄道車両、水上車両、又は飛行車両のうちの１つであり得る。

１つ以上の追加の実施形態では、共通の特性に基づいて車両システムを探索及び識別することと、探索中に閾値数の車両システムが識別されたかどうかを判定することと、を含む方法が提供され得る。この方法はまた、閾値数の車両システムが識別されないことに応答して、共通の特性を変動させることと、共通の特性を変動させた後に、追加の探索を実行することと、を含み得る。この方法はまた、追加の探索で識別された第１の車両システムから第１の動作システムに関連する第１の車両システムデータを取得することと、追加の探索で識別された複数の追加の車両システムの追加の動作システムに関連する追加の車両システムデータを取得することであって、第１の動作システムが、追加の動作システムに関連する、取得することと、第１の車両システムデータを追加の車両システムデータと比較することに基づいて、第１の車両システムを保守の候補車両システムとして識別することと、を含み得る。

任意選択的に、共通の特性は、定義された領域であり得る。一態様では、閾値数の複数の追加の車両システムが識別されないことに応答して共通の特性を変動させることは、定義された領域のサイズを増大させることを含み得る。別の態様では、方法はまた、第１の車両システムを候補車両システムとして識別することに応答して、第１の車両システムデータを遠隔コントローラに伝達することを含み得る。

１つ以上の追加の実施形態では、１つ以上のプロセッサを有するコントローラを含み得るシステムが提供される。１つ以上のプロセッサは、複数の車両システムによって共有される複数の第１の共通の特性に基づいて、複数の車両システムから複数の第１の対応するデータセットを取得し、複数の車両システムによって共有される複数の第１の共通の特性及び／又は複数の第２の共通の特性に基づいて、複数の車両システムから複数の第２の対応するデータセットを取得し得る。１つ以上のプロセッサはまた、複数の車両システムの各々の複数の第１の対応するデータセットの個々のデータセットを繰り返し比較して、複数の第１の対応するデータセットの個々のデータセットが、複数の第１の対応するデータセットの他のデータセットの第１の指定された偏差閾値外にあるかどうかを判定し得る。１つ以上のプロセッサはまた、複数の車両システムの各々の複数の第２の対応するデータセットの個々のデータセットを繰り返し比較して、複数の第２の対応するデータセットの個々のデータセットが、複数の第２の対応するデータセットの他のデータセットの第２の指定された偏差閾値外にあるかどうかを判定し得る。１つ以上のプロセッサはまた、複数の車両システムの第１の車両システムの個々のデータセットが、それぞれ、第１の指定された偏差閾値及び第２の指定された偏差閾値外にあると判定することに応答して、第１の車両システムを、保守又は修理の動作の候補として識別し得る。１つ以上のプロセッサはまた、第１の車両システムを候補として識別することに応答して、第１の車両システム又は電子デバイスのうちの少なくとも１つを制御し得る。

いくつかの例示的な実施形態では、デバイスは、本明細書に記載される１つ以上のプロセスを実行する。いくつかの例示的な実施形態では、デバイスは、プロセッサがメモリ及び／又は記憶コンポーネントなどのコンピュータ可読媒体によって記憶されたソフトウェア命令を実行することに基づいて、これらのプロセスを実行する。コンピュータ可読媒体（例えば、非一時的コンピュータ可読媒体）は、本明細書において非一時的メモリデバイスとして定義される。メモリデバイスは、単一の物理記憶デバイスの内部に位置するメモリ空間、又は複数の物理記憶デバイスにまたがって広がるメモリ空間を含む。

ソフトウェア命令は、別のコンピュータ可読媒体から、又は通信インターフェースを介して別のデバイスからメモリ及び／又は記憶コンポーネントに読み込まれ得る。実行されると、メモリ及び／又は記憶コンポーネントに記憶されたソフトウェア命令は、プロセッサに、本明細書に記載される１つ以上のプロセスを実行させる。追加的又は代替的に、本明細書に記載される１つ以上のプロセスを実行するために、ソフトウェア命令の代わりに、又はソフトウェア命令と組み合わせて、ハードワイヤード回路を使用し得る。したがって、本明細書に記載される実施形態は、ハードウェア回路及びソフトウェアの任意の特定の組み合わせに限定されない。

本明細書で使用される場合、「プロセッサ」及び「コンピュータ」という用語、並びに関連する用語、例えば、「処理デバイス」、「コンピューティングデバイス」、及び「コントローラ」は、コンピュータとして当技術分野で言及される集積回路に限定されないが、マイクロコントローラ、マイクロコンピュータ、プログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ、及び特定用途向け集積回路、並びに他のプログラマブル回路を指し得る。好適なメモリは、例えば、コンピュータ可読媒体を含み得る。コンピュータ可読媒体は、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、フラッシュメモリなどのコンピュータ可読不揮発性媒体であり得る。「非一時的コンピュータ可読媒体」という用語は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール及びサブモジュール、又は任意のデバイス内の他のデータなどの情報の短期及び長期記憶のために実施される有形のコンピュータベースデバイスを表す。したがって、本明細書に記載される方法は、記憶デバイス及び／又はメモリデバイスを含むが、これらに限定されない、有形の非一時的コンピュータ可読媒体に具体化される実行可能命令として符号化され得る。このような命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、本明細書に記載される方法の少なくとも一部を実行させる。したがって、本用語は、揮発性及び不揮発性媒体を含むがこれらに限定されない、非一時的コンピュータ記憶デバイスを含むがこれらに限定されない、有形のコンピュータ可読媒体、並びにファームウェア、物理的及び仮想記憶、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、及びネットワーク又はインターネットなどの他のデジタルソースなどの取り外し可能及び取り外し不可能な媒体を含む。

単数形「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、文脈が明示的に別様に示さない限り、複数形の参照を含む。「任意選択的な」又は「任意選択的に」は、続いて記載される事象又は状況が生じ得るか、又は生じ得ず、その記載が、その事象が生じる場合と、生じない場合と、を含み得ることを意味する。本明細書及び特許請求の範囲全体を通してここで使用される近似言語は、それが関連し得る基本機能の変更をもたらすことなく許容可能で変化し得る任意の定量的表現を修正するために適用され得る。したがって、「約」、「実質的に」、及び「およそ」などの用語又は複数の用語によって修飾される値は、指定された正確な値に限定され得ない。少なくともいくつかの場合では、近似言語は、値を測定するための器具の精度に対応し得る。本明細書及び特許請求の範囲全体を通じて、文脈又は言語が他に示さない限り、範囲制限は、組み合わせ及び／又は入れ替えられ得、かかる範囲は特定され、そこに含まれる全ての下位範囲を含み得る。

この書面による説明は、実施例を使用して、最良の態様を含む実施形態を開示し、かつ当業者が、任意のデバイス又はシステムの製造及び使用並びに任意の組み込まれた方法の実行を含む実施形態を実践することを可能にする。特許請求の範囲は、本開示の特許性のある範囲を定義し、当業者に生じる他の例を含む。そのような他の例は、それらが特許請求の範囲の文字通りの言葉とは異なる構造要素を有する場合、又はそれらが特許請求の範囲の文字通りの言葉とは実質的に異なる均等な構造要素を含む場合、特許請求の範囲の範囲内であることが意図される。

Claims (20)

1. システムであって、
   １つ以上のプロセッサを有するコントローラを備え、前記１つ以上のプロセッサが、
   複数の車両システムによって共有される共通の特性に基づいて、前記複数の車両システムのうちの第１の車両システムから第１の車両システムデータを取得することと、
   前記複数の車両システムのうちの第２の車両システムから第２の車両システムデータを取得することであって、前記第２の車両システムデータが、前記２つ以上の車両システムによって共有される前記共通の特性に基づく、取得することと、
   前記第１の車両システムデータを前記第２の車両システムデータと比較することと、
   前記第１の車両システムデータを前記第２の車両システムデータと比較することに基づいて、前記第１の車両システム又は前記第２の車両システムのうちの１つを保守の候補車両システムとして識別することと、を行うように構成されている、システム。
2. 前記共通の特性が、地理的位置からの距離に基づく、請求項１に記載のシステム。
3. 前記１つ以上のプロセッサが、前記第１の車両システムデータ及び前記第２の車両システムデータを、前記複数の車両システムのうちの１つ以上の追加の車両システムの追加の車両システムデータと比較することによって、前記第１の車両システムデータを前記第２の車両システムデータと比較するように構成されており、前記追加の車両システムデータが、前記共通の特性に基づく、請求項１に記載のシステム。
4. 前記第１の車両システムデータが、前記第１の車両システムの動作システムに関連し、前記第２の車両システムデータが、前記第２の車両システムの動作システムに関連し、前記第１の車両システムの前記動作システムが、前記第２の車両システムの前記動作システムに関連する、請求項１に記載のシステム。
5. 前記１つ以上のプロセッサが、
   前記候補車両システムに関連する遠隔コントローラにメッセージを伝達するように更に構成されている、請求項１に記載のシステム。
6. 前記遠隔コントローラが、前記第１の車両システムの保守をスケジュールするように構成された保守コントローラ、又は前記第１の車両システムの保守をスケジュールするように構成されたディスパッチコントローラである、請求項５に記載のシステム。
7. 前記共通の特性が、エンジンタイプ、エンジン製造元、車両システムの経年、車両システムの走行距離、又は車両システムの経路、のうちの少なくとも１つである、請求項１に記載のシステム。
8. 前記１つ以上のプロセッサが、
   前記第１の車両システムデータ及び前記第２の車両システムデータを取得する前に、前記共通の特性に基づいて、前記複数の車両システムの１つ以上の追加の車両システムを探索及び識別するように更に構成されている、請求項１に記載のシステム。
9. 前記１つ以上のプロセッサが、
   前記追加の車両システムを探索することに応答して、閾値数の前記１つ以上の追加の車両システムが識別されたかどうかを判定することと、
   前記閾値数の車両システムが識別されないことに応答して、前記共通の特性を変化させることと、
   前記共通の特性を変化させた後、前記１つ以上の追加の車両システムに対する追加の探索を実行することと、を行うように更に構成されている、請求項８に記載のシステム。
10. システムであって、
    １つ以上のプロセッサを有するコントローラを備え、前記１つ以上のプロセッサが、
    決定された領域の第１の車両システムから第１の車両システムデータを取得することと、
    前記決定された領域の複数の追加の車両システムから追加の車両システムデータを取得することと、
    前記第１の車両システムデータを前記追加の車両システムデータと比較することと、
    前記第１の車両システムデータを前記追加の車両システムデータと比較することに基づいて、前記第１の車両システムを保守の候補車両システムとして識別することと、を行うように構成されている、システム。
11. 前記決定された領域が、決定された位置からの決定された半径である、請求項１０に記載のシステム。
12. 前記複数の追加の車両システムが、少なくとも２つの車両システムを含む、請求項１０に記載のシステム。
13. 前記第１の車両システムデータが、前記第１の車両システムの動作システムに関連する、請求項１０に記載のシステム。
14. 前記動作システムに結合されたセンサを更に備え、前記第１の車両システムデータが、前記センサから取得される、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記１つ以上のプロセッサが、前記第１の車両システムを前記候補車両システムとして識別することに応答して、前記第１の車両システムデータを遠隔コントローラに伝達するように更に構成されている、請求項１０に記載のシステム。
16. 前記１つ以上のプロセッサが、
    前記複数の追加の車両システム及び前記第１の車両システムが複数の共通の特性を共有するという判定に基づいて、前記複数の追加の車両システムから前記追加の車両システムデータを取得することと、
    前記第１の車両システムデータを前記追加の車両システムデータと比較して、前記第１の車両システムデータが前記追加の車両システムデータの指定された偏差閾値の外にあるかどうかを判定することと、
    前記第１の車両システムデータが前記指定された偏差閾値の外にあるという判定に応答して、前記第１の車両システムを保守の前記候補車両システムとして識別することと、
    前記第１の車両システムを前記候補車両システムとして識別することに応答して、前記第１の車両システム又は電子デバイスのうちの少なくとも１つを制御することと、行うように更に構成されている、請求項１０に記載のシステム。
17. 方法であって、
    共通の特性に基づいて車両システムを識別するための探索を実行することと、
    前記探索中に閾値数の車両システムが識別されたかどうかを判定することと、
    前記閾値数の車両システムが識別されないことに応答して、前記共通の特性を変化させることと、
    前記共通の特性を変化させた後に、追加の探索を実行することと、
    前記追加の探索で識別された第１の車両システムから第１の動作システムに関連する第１の車両システムデータを取得することと、
    前記追加の探索で識別された複数の追加の車両システムの追加の動作システムに関連する追加の車両システムデータを取得することであって、前記第１の動作システムが、前記追加の動作システムに関連する、取得することと、
    前記第１の車両システムデータを前記追加の車両システムデータと比較することに基づいて、前記第１の車両システムを保守の候補車両システムとして識別することと、を含む、方法。
18. 前記共通の特性が、定義された領域である、請求項１７に記載の方法。
19. 前記閾値数の複数の追加の車両システムが識別されないことに応答して、前記共通の特性を変化させることが、前記定義された領域のサイズを増大させることを含む、請求項１８に記載の方法。
20. 前記第１の車両システムを前記候補車両システムとして識別することに応答して、前記第１の車両システムデータを遠隔コントローラに伝達することを更に含む、請求項１７に記載の方法。

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