JP2024505406A - 誤動作検出報告管理ルーティングのための方法およびシステム - Google Patents

Abstract

様々な実施形態の方法、誤動作管理システム、非一時的プロセッサ可読媒体は、誤動作報告の生成、記憶、および、ビークルツーエブリシング(V2X)車載機器から誤動作管理オーソリティなどの関連付けられるエンティティへの伝送を提供する。様々な実施形態は、誤動作条件が発生したことを検出することと、集計値に基づいて誤動作報告を生成すべきか否かを決定することとを含むことができる。次いで、誤動作管理システムは、生成されている誤動作報告を記憶すべきか否かを決定することができる。誤動作管理システムはまた、生成された誤動作報告を誤動作管理オーソリティに伝送すべきか否かを決定することもできる。いくつかの実施形態において、誤動作管理システムは、いずれの記憶された誤動作報告がストレージから消去され得るかを決定することができる。

Description

関連出願
本出願は、その内容全体がすべての目的のために参照により本明細書に組み込まれる、2021年1月14日に出願された「Method and System for Misbehavior Detection Report Management Routing」と題する米国特許仮出願第63/137,324号の優先権の利益を主張する。

セルラビークルツーエブリシング(C-V2X)プロトコルは、車両ベースのワイヤレス通信のための基礎としての役割を果たし、インテリジェントハイウェイ、自律車両および半自律車両をサポートし、幹線道路輸送システムの全体的な効率および安全性を改善するために使用することができる。C-V2Xは、強化された道路安全性および自律運転のための360°見通し外の認識およびより高レベルの予測可能性を一緒に提供する2つの送信モードを規定する。第1の送信モードは、車車間(V2V)、車両-インフラストラクチャ間(V2I)、および車両-歩行者間(V2P)を含み、かつセルラーネットワークから独立している専用のITS5.9ギガヘルツ(GHz)スペクトルの中で、拡張された通信範囲および信頼性をもたらす、ダイレクトC-V2Xを含む。第2の送信モードは、第3世代ワイヤレスモバイル通信技術(3G)(たとえば、モバイル通信用グローバルシステム(GSM)エボリューション(EDGE)システム、符号分割多元接続(CDMA)2000システムなど)、第4世代ワイヤレスモバイル通信技術(4G)(たとえば、ロングタームエボリューション(LTE)システム、LTEアドバンストシステム、モバイルワールドワイドインターオペラビリティフォーマイクロウェーブアクセス(モバイルWiMAX)システムなど)、第5世代ワイヤレスモバイル通信技術(5G NRシステムなど)などの、モバイルブロードバンドシステムおよび技術における車両-ネットワーク間(V2N)通信を含む。

IEEE1609は、車両ベースの通信システムおよび機能のために開発されている規格である。そのシステムの一部は、車両が、他の車両が受信して交通の安全性を改善するために処理することができる基本安全メッセージ(図面の「BSM」)または協調認識メッセージ(CAM)をブロードキャストするための能力である。送信側車両および受信側車両におけるそのようなメッセージの処理は、V2X機能を提供する車載機器(本明細書においては「V2X車載機器」として参照される)において行われる。

V2X通信においては、不正確な、破損した、またはハッキングされた(すなわち、不良な)データが検出されて、そのような不正確なデータがさらに広まることを防止することが重要である。しかしながら、そのようなネットワークに参加するように準備されている車両の数が増大しているため、潜在的な誤動作条件データの量は大きく、指数関数的に増加している。したがって、V2Xメッセージングを効率的に利用するために、そのような検出される誤動作条件の管理が制御され得る。誤動作検出システムは、不良なデータの検出の機能および誤動作報告(MBR)の生成を実施するのに重要である。MBRは、生成され、ローカルに記憶され、調査のための信頼できる第三者(たとえば、誤動作管理オーソリティ)に伝送される必要がある。したがって、V2X車載機器の完全性および機能性が、V2Xシステムが配備されるときの、重要な設計考慮事項となる。

様々な態様は、V2XまたはV2V車載機器によって誤動作条件が検出された後に、誤動作検出報告(図面内のMBR)の生成、記憶、および、V2XまたはV2V車載機器から誤動作管理オーソリティ(MA)への伝送を管理する方法を含む。様々な態様は、誤動作条件の検出に応答して集計重大度値に基づいて誤動作条件を識別するための誤動作報告を生成すべきか否かを決定するステップと、誤動作条件を識別するための誤動作報告を生成すべきとの決定に応答して誤動作条件を識別する誤動作報告を生成するステップと、生成されている誤動作報告を記憶すべきか否かを決定するステップと、生成されている誤動作報告を誤動作管理オーソリティに伝送するステップとを含むことができる。

いくつかの態様は、生成されている誤動作報告を誤動作管理オーソリティに伝送すべきか否かを決定するステップをさらに含むことができ、生成されている誤動作報告を誤動作管理オーソリティに伝送するステップは、生成されている誤動作報告を伝送すべきとの決定に応答して実施される。

いくつかの態様は、誤動作条件が検出されるか否かを決定するために機械学習モデルを使用してセンサデータを分析するステップをさらに含むことができ、誤動作条件を識別する誤動作報告を生成するステップは、機械学習モデル、機械学習モデルの出力、機械学習モデルの主成分分析、機械学習モデルの中間表現、または機械学習モデルの識別子のうちの1つまたは複数を含む誤動作報告を生成するステップを含んでもよい。

いくつかの態様は、誤動作条件の潜在的な安全上の影響もしくは潜在的な交通の混乱のレベルに基づいて検出される誤動作条件を分類するステップ、誤動作条件の観測される長さを決定するステップ、誤動作条件の再発回数を決定するステップ、または誤動作条件を経験している近接車両の数を決定するステップのうちの1つまたは複数をさらに含むことができ、誤動作条件分類、誤動作条件の観測されている長さ、誤動作条件の再発回数、および、誤動作条件を経験している近接車両の数のうちの1つまたは複数に基づいて集計重大度値を生成するステップをさらに含むことができる。

いくつかの態様は、誤動作報告の主題である誤動作条件の検出の確度レベルを決定するステップ、または、近接車両からの追加のメッセージを誤動作報告に添付すべきか否かを決定するステップ、誤動作条件を伝送するために誤動作管理オーソリティへのネットワーク通信リンクが利用可能であるか否かを決定するステップのうちの1つまたは複数をさらに含むことができ、誤動作条件を識別するための生成されている誤動作報告を記憶すべきか否かを決定するステップは、誤動作条件の検出の確度レベル、誤動作報告に添付する追加のメッセージ近接車両の数、および誤動作条件を伝送するために誤動作管理オーソリティへのネットワーク通信リンクが利用可能であるか否かのうちの1つまたは複数に基づいてもよい。

いくつかの態様は、誤動作条件の潜在的な安全上の影響に基づいて、生成されている誤動作報告の主題である検出されている誤動作条件を分類するステップと、誤動作条件の分類に基づいて誤動作報告に初期重みを割り当てるステップと、誤動作報告に減衰係数を割り当てるステップと、誤動作報告の決定される重みを決定するために定期的な間隔をおいて割り当てられている初期重みに減衰係数を乗算するステップとをさらに含むことができ、誤動作報告を記憶すべきか否かを決定するステップは、誤動作報告の決定されている重みにさらに基づく。

いくつかの態様は、潜在的な交通の混乱のレベルに基づいて、生成されている誤動作報告の主題である検出されている誤動作条件を分類するステップと、誤動作条件の分類に基づいて誤動作報告に初期重みを割り当てるステップと、誤動作報告に減衰係数を割り当てるステップと、誤動作報告の決定される重みを決定するために定期的な間隔をおいて割り当てられている初期重みに減衰係数を乗算するステップとをさらに含むことができ、誤動作報告を記憶すべきか否かを決定するステップは、誤動作報告の決定されている重みにさらに基づく。

いくつかの態様は、利用可能なストレージ空間がストレージ空間閾レベルを下回るか否かを決定するステップと、利用可能なストレージ空間がストレージ空間閾レベルを下回るとの決定に応答してフラッシュ動作を実施するステップとをさらに含むことができ、フラッシュ動作は、誤動作報告が記憶されている順序、誤動作条件の分類、記憶されている重複内容の重複数、および誤動作報告の決定されている重みのうちの1つに基づいて、記憶されている誤動作報告を消去する。

いくつかの態様において、誤動作報告を伝送すべきか否かを決定するステップは、誤動作条件の分類、誤動作報告が記憶されている順序、または公平性規則のうちの少なくとも1つに基づいてもよい。いくつかの態様は、誤動作管理オーソリティに送信される前に前処理するために、誤動作報告を誤動作前処理エンティティに伝送するステップをさらに含むことができる。

いくつかの態様は、誤動作管理オーソリティからフィードバックを受信するステップと、フィードバックに応答して誤動作条件を識別するための誤動作報告を生成する決定に影響を与える生成パラメータを調整すること、フィードバックに応答して、生成されている誤動作報告を記憶すべきか否かを決定するために使用される誤動作条件の検出の確度レベル、誤動作報告に添付する追加のメッセージ近接車両の数、および、誤動作報告を伝送するために誤動作管理オーソリティへの通信リンクが利用可能であるか否かに対する1つまたは複数の閾値を調整すること、または、フィードバックに応答して誤動作報告を誤動作管理オーソリティに伝送する決定に影響を与える伝送パラメータを調整することのうちの1つまたは複数を実施するステップとをさらに含むことができる。

さらなる態様は、メモリと、上記で要約した方法のうちのいずれかの動作を実行するように構成されたプロセッサとを含む誤動作管理システムを含む。さらなる態様は、上記で要約した方法のいずれに対応する機能を実施するための様々な手段を有する誤動作管理システムを含むことができる。さらなる態様は、上記で要約した方法のうちのいずれかに対応する様々な動作を誤動作管理システムのプロセッサに実行させるように構成されたプロセッサ実行可能命令を記憶した非一時的プロセッサ可読記憶媒体を含み得る。

本明細書に組み込まれるとともに本明細書の一部を構成する添付図面は、特許請求の範囲の例示的な実施形態を示し、与えられる概略的な説明および「発明を実施するための形態」とともに、本明細書での特徴を説明するのに役立つ。

様々な実施形態を実装するのに適したV2Xシステムのサブセットを示す概略ブロック図である。 誤動作報告を実施するための誤動作管理ネットワークの構成要素図である。 誤動作管理システムによって誤動作報告の生成、記憶および伝送を管理する例示的な方法のプロセスフロー図である。 誤動作管理システムによって誤動作報告を生成すべきか否かを決定する例示的な方法のプロセスフロー図である。 誤動作管理システムによって誤動作報告を生成すべきか否かを決定する例示的な方法のプロセスフロー図である。 誤動作管理システムによって誤動作報告を記憶すべきか否かを決定する例示的な方法のプロセスフロー図である。 誤動作管理システムによって誤動作報告を記憶すべきか否かを決定する例示的な方法のプロセスフロー図である。 誤動作管理システムによって、生成されている誤動作報告の重みを計算する例示的な方法のプロセスフロー図である。 記憶されている誤動作報告のいずれが誤動作管理システムによって消去され得るかを決定する例示な方法のプロセスフロー図である。 誤動作管理システムによってフィードバック信号における閾値を調整する例示的な方法のプロセスフロー図である。 様々な実施形態とともに使用するのに適した例示的なモバイルコンピューティングデバイスを示す構成要素ブロック図である。 様々な実施形態とともに使用するのに適した例示的なモバイルコンピューティングデバイスを示す構成要素ブロック図である。 様々な実施形態とともに使用するのに適した例示的なサーバを示す構成要素ブロック図である。

様々な実施形態が、添付の図面を参照しながら詳細に説明される。可能な場合はいつでも、同じかまたは同様の部分を指すために、図面全体にわたって同じ参照番号が使用される。特定の例および実装形態に対してなされる参照は、例示を目的としており、特許請求の範囲を限定するものではない。

概して、様々な実施形態は、誤動作条件の検出後に誤動作報告(図面内のMBR)を生成し、記憶し、V2XまたはV2V車載機器から誤動作管理オーソリティおよび/またはセキュリティ証明書管理システム(SCMS)などの管理オーソリティに伝送し、前処理するための方法およびメカニズムを含む。

V2Xシステムおよび技術は、車両がそれらのロケーション、速度、進行方向、制動、および、衝突防止および他の安全機能について他の車両にとって有用であり得る他の要因に関する情報を共有することを可能にすることによって、交通の流れおよび車両安全性を改善するのに相当に有望である。V2X/V2V車載機器を備えた車両は、それらの車両情報を、基本安全メッセージ(BSM)または協調認識メッセージ(CAM)として参照されるパケットにおいて頻繁に(たとえば、最大20回毎秒)伝送することになる。V2Xを備えたすべての車両がそのようなBSM/CAMメッセージを伝送することによって、すべての受信車両が、衝突を回避し、車両を互いに対して効率的かつ安全に位置付けるためにそれら自体の速度および方向を制御するのに必要な情報を有する。V2Xを備えた車両が、分離距離を安全に低減し、いくつかの車両とともに位置を交代し、車両が障害を経験することを回避することによって、交通の流れを改善することが可能であり得ることが想定される。

参照を容易にするために、実施形態のいくつかは、本出願において、ビークルツーエブリシング(V2X)の用語の範疇で動作する誤動作管理システムを使用して説明されている。しかしながら、様々な実施形態は、V2Xまたは車両ベースの通信規格、メッセージまたは技術のいずれかまたはすべてを包含することは理解されたい。したがって、本出願内の何物も、特許請求の範囲においてそのように明示的に記載されていない限り、特許請求の範囲をV2Xおよび基本安全メッセージ(BSM)に限定するように解釈されるべきではない。加えて、本明細書に記載の実施形態は、V2X通信を実施するための車載機器を論じている。V2X通信が、道路および車両の条件を監視するとともにV2X通信に参加するように準備されたモバイルデバイス、モバルコンピュータおよび路側機(RSU)も含んでもよい他の実施形態が企図される。

様々な実施形態によって対処される問題を説明するのを補助するために、図1は、3つの車両12、14、16を含むV2Xシステム100の一部を示す。各車両12、14、16は、それぞれ、他の車載機器(たとえば、102、104、106)による受信および処理のために基本安全メッセージ112、114、116を定期的にブロードキャストするように構成されているV2X車載機器102、104、106を含む。車両ロケーション、速度、方向、制動、および他の情報を共有することによって、車両は、安全な分離を維持し、潜在的な衝突を識別および回避することができる。たとえば、先行車両16から基本安全メッセージ114を受信する後続車両12は、車両16の速度およびロケーションを決定することができ、車両12が、速度を一致させて、安全分離距離20を維持することが可能である。先行車両16がブレーキを適用したときに基本安全メッセージ114を通じて通知されることによって、後続車両12内のV2X機器102は、先行車両16が突然に停止した場合であっても、同時にブレーキを適用して、安全分離距離20を維持することができる。別の例として、トラック車両14内のV2X機器104は、2台の車両12、16から基本安全メッセージ112、116を受信することができ、したがって、トラック車両14が衝突を回避するために交差点で停止すべきであるという通知を受けることができる。V2X車載機器102、104、106の各々は、様々な近接通信プロトコルのうちのいずれかを使用して互いに通信することができる。加えて、車両は、検出された基本安全メッセージおよび検出された誤動作の報告に関するデータおよび情報を、通信リンク122、124を介し、通信ネットワーク18(たとえば、セルラ、WiFiなど)を通じて相手先商標製品製造元(OEM)(132、134)および/または遠隔誤動作管理オーソリティ136に伝送することが可能であり得る。誤動作報告は、誤動作管理オーソリティ136に(たとえば、通信リンク146)を通じて直接的に伝送されてもよい。他の実施形態において、誤動作報告は、最初に、通信リンク122、124を通じて前処理のためにOEMサーバ132、134などの誤動作報告前処理ユニットに伝送されてもよい。次いで、前処理済み誤動作報告が、誤動作報告前処理132、134から通信リンク142、144を通じて誤動作管理オーソリティ136に伝送されてもよい。

周囲の車両の安全な運転に対する基本安全メッセージの重要性を所与として、基本安全メッセージが正確であり、他の車両が依拠することができることを保証することに注意を払う必要がある。信頼性を保証するために使用される1つの方策は、基本安全メッセージに署名するために使用することができる証明書を各V2X車載機器に発行することを含む。V2X車載機器に発行される証明書は、V2X車載機器の永続的アイデンティティを含まず、この理由から、典型的には匿名証明書として参照される。近傍の車両内のV2X車載機器および基本安全ポッドキャストの幹線道路監視システム内で動作する誤動作管理システムが、ブロードキャストメッセージ内の署名を検証することによって、基本安全メッセージを発行しているV2X車載機器の信憑性を確認することができる。基本安全メッセージを受信するV2X車載機器は、公開鍵を使用して署名を検証することができる。V2Xシステム動作に対するハッキングまたは干渉に対して防御するために、V2X車載機器は、失効したまたは無効な証明書を使用して署名したいかなる受信基本安全メッセージも無視するように構成することができる。

V2X車載機器に発行される証明書を使用して基本安全メッセージに署名することによって、虚偽の基本安全メッセージを注入しようとする試みに対して防御されるが、署名検証プロセスは、機能不全のV2X車載機器によって正規の証明書を使用して不正確な基本安全メッセージが生成される場合を検出することができない。様々な機器機能不全によって、V2X車載機器が正しくない基本安全メッセージを生成する可能性がある。たとえば、ナビゲーションセンサ、速度センサおよび/またはそのようなセンサからV2X車載機器までの配線の障害の結果として、車両ロケーション(たとえば、正しくない車線またはより大きい誤り)または速度の報告が不正確になる可能性がある。V2X車載機器が、正規の証明書を使用して署名された正しくない基本安全メッセージを生成するように悪意をもって改変され得る可能性もある。両方の事例が、誤動作として参照される。

多くの事例において、受信側誤動作管理システムが、オンボード処理における誤動作検出を介して誤動作を検出することができる。正しくない基本安全メッセージは、そのようなメッセージに含まれる情報がV2X車載機器にとって利用可能な信頼できる情報と矛盾するときに、他の車両内で動作する誤動作管理システムによって認識することができる。たとえば、誤動作管理システムは、報告している車両の報告されているロケーションが基本安全メッセージを受信している車両の位置と重なるときに、受信基本安全メッセージ内の位置情報が正しくないと認識することができる。別の例として、誤動作管理システムは、速度が機器自体の車両および周囲の車両の速度と一貫しないときに、受信基本安全メッセージ内の速度情報が正しくないと認識することができる。正しくない基本安全メッセージを認識する他の方法が使用されてもよい。

V2Xシステムの完全性および信頼性を保証するために、誤動作管理システムは、検出されている問題を他のシステムに告知するメッセージを伝送することによって、検出された正しくない基本安全メッセージを他の車両および幹線道路システムまたはオーソリティに通知するように構成することができる。従来のシステムにおいて、受信側V2X車載機器は、誤動作報告(図面内のMBR)または誤動作検出報告を自動的に生成し得る。各誤動作報告は、正しくない基本安全メッセージに署名した誤動作しているV2X車載機器の匿名証明書を含み得る。誤動作を検出した誤動作管理システムは、誤動作検出報告を処理のために、本明細書においてはSCMSの誤動作オーソリティ(MA)として参照される、特定のネットワークバックエンドエンティティに送信するように構成され得る。報告側V2X車載機器は、典型的には、OEMによって構成され、したがって、誤動作報告の受け手側装置は、典型的には、報告側V2X車載機器のOEMによって、または、その名義において操作される。

誤動作検出報告は、誤動作オーソリティによって収集することができ、誤動作オーソリティは、政府機関、独立第三者機関もしくはサービス提供元、および/またはOEMなどの、様々なパーティのうちのいずれかによって作動されるエンティティであってもよい。誤動作オーソリティは、V2Xシステムおよび機器の信頼性および完全性を保護する措置をとるように構成され得る。たとえば、誤動作オーソリティは、誤動作しているV2X車載機器の証明書をブラックリストの入れることができ、結果、他のV2X車載機器は、ブラックリストに入った証明書を含む基本安全メッセージを無視することを知ることができる。分散誤動作オーソリティはまた、証明書登録オーソリティに証明書を通知することもでき、結果、対応する登録オーソリティによって適切な措置をとることができる。

誤動作しているV2X車載機器という用語は、本明細書においては、誤動作検出報告において誤動作の原因であるとされるV2X車載機器に対して使用される。しかしながら、場合によっては、原因とされるV2X車載機器でない別の構成要素またはエンティティが、V2X車載機器から得られるメッセージまたは信用証明書を使用して誤動作している可能性もある。たとえば、原因とされるV2X車載機器と同じ車両内の障害のあるセンサまたは機器が、誤動作検出をもたらしている基本安全メッセージ内の誤った情報の原因である場合があるが、車両の外側のエンティティが正しくない基本安全メッセージが伝送される原因であり得る他のシナリオが存在する。

OEMなどのエンティティが、様々な理由で誤動作報告を利用し得る。たとえば、V2X車載機器のOEMが、そのV2X車載機器に原因がある誤動作の誤動作報告に関する情報を見ることに関心があり得る。場合によっては、OEMは、純粋に統計を記録するためにその情報を所望する場合がある。他の事例において、OEMは、限定ではないが、V2X車載機器実装におけるエラーの修正を試行するステップ、V2X車載機器を交換するステップ、V2X車載機器を機能停止させるステップ、車両をメンテナンスに持ち込むべきであることを所有者に告知するステップ、OEM車載機器から証明書を消去するステップ、OEM車載機器証明書のいくつかを失効リストに入れるステップ、新たな証明書をV2X車載機器に発行するステップを含む、適切なステップをとることができる。OEMは、いくつかの事例においては、そのような動作を無線で実施することができ、一方で、他の事例においては、V2X車載機器に物理的にアクセスする必要がある。

ますます多くの車両がV2X機器を備えるようになっているため、潜在的な検出される誤動作の量が指数関数的に増加している。検出されたすべての誤動作に応答して誤動作報告が生成されるべきである場合、OEMおよび/または任意の誤動作権限拠は大量の誤動作報告に圧倒されることになる。したがって、検出された誤動作の割り当てられる重大度に基づいて、誤動作条件が検出される度に誤動作報告を生成すべきか否かを管理する必要があり得る。その上、V2X機器内で動作する誤動作管理システムが、誤動作報告を生成することを決定した場合、誤動作管理システムは、誤動作報告を記憶すべきか否か、および/または、誤動作報告をSCMS内の管理オーソリティに送信すべきか否かを管理する必要があり得る。ここでも、誤動作報告を記憶すべきか否かに関する決定は、検出されている誤動作条件に割り当てられる重大度に基づき得る。誤動作管理システムはより洗練されてきているため、誤動作管理システムは、誤動作管理システムが誤動作イベントの管理を改良および改善することを可能にすることができるフィードバックを誤動作管理システムに提供する誤動作管理オーソリティから、フィードバックを受信することができる。特に、フィードバックは、誤動作管理システムが、誤動作の検出、生成された誤動作報告の記憶、および/または、誤動作管理オーソリティへの誤動作報告の送信に応答して、誤動作報告を生成すべき場合を精緻化することを可能にすることができる。いくつかの実施形態において、フィードバックは、誤動作管理システムが、検出された誤動作条件に割り当てることができる重大度のレベルを精緻化することを可能にすることができる。

V2X通信において、車両間での無用なデータの拡散を防止するために不良なデータを検出することが有益である。誤動作検出システムがこの役割を果たし、検出後の反応として、誤動作報告を生成することができる。誤動作報告は、生成され、ローカルに記憶され、調査のための信頼できる第三者(たとえば、SCMS内の誤動作オーソリティ)に伝送される必要があり得る。生成、記憶および伝送のための規則は些細なものではなく、有用性が最大化され、オーバーヘッドが最小化されるように定義され得る。たとえば、誤動作検出システムは、同じ遠隔車両から入来する同じタイプの単一の誤動作ごとに誤動作報告を生成するべきではなく、1つの報告を作成し、「発生」値を付加し得る。これによって、生成時間(およびI/O動作)、ローカル記憶空間が節約され、伝送し、MAによってチェックされるべき誤動作報告の数が低減する。ITSコミュニティは、誤動作報告管理のためのそのような規則/アルゴリズムのセットを欠いている。

本明細書において開示される様々な実施形態は、誤動作条件が検出された後に誤動作報告を管理するための方法およびメカニズムを提供する。様々な実施形態は、誤動作条件の検出に応答して割り当てられた重大度に基づいて誤動作報告を生成することが適切である場合を判定することができる。様々な実施形態はまた、誤動作報告が生成されたときに、生成された誤動作報告を記憶することが適切である場合を決定することもできる。誤動作報告を記憶する決定はまた、検出される、誤動作報告の主題である基礎となる誤動作条件に割り当てられる重大度のレベルにも基づいてもよい。様々な実施形態はまた、以前に記憶された誤動作報告削除を消去することが適切である場合を決定することもできる。様々な実施形態はまた、誤動作報告を管理オーソリティに送信することが適切である場合を決定することもできる。いくつかの実施形態において、誤動作報告内の情報をより効率的に利用するために、誤動作管理システムは、誤動作報告に含まれるデータを前処理することができる。

様々な実施形態は、誤動作報告の管理を修正または最適化するために管理オーソリティからフィードバックを受信する動作を含むことができる。これは、割り当てられる重大度レベルの精緻化を含むことができる。

様々な実施形態の誤動作管理システムは、V2Xメッセージを直接的または間接的に受信することが可能な任意のデバイスに配備することができる。したがって、本明細書に開示されている様々な実施形態は、2～3例を挙げると、車両、スマートフォン、路側機、またはさらにはクラウド内に搭載されている内蔵ユニット内で作動することができる。

様々な実施形態のコンテキストおよび背景を提供するために、IEEE1609誤動作報告処理システムに関する以下の背景が与えられる。以下の説明は、高レベルであり、主に、V2X車載機器を有する様々なエンティティ間のインタラクション向けに想定された様々なオーソリティおよび機能の役割を説明するために与えられる。様々な実施液体は、以下の誤動作報告管理プロセスに限定されない。

送信側V2X機器(たとえば、車載装置(OBU)、RSU、ASD)が、誤動作条件を検出し、誤動作報告を生成すべきか、記憶すべきか、および/または、誤動作管理オーソリティ(MA)に伝送すべきかを決定することができ、MAもまた、そのような報告をSCMSに提供することができる。誤動作条件、誤動作報告、および基本安全メッセージを認証するために、各送信側V2X機器は、公開鍵署名を各誤動作条件、誤動作報告、および基本安全メッセージに添付することができ、これらは、送信側V2X車載機器に発行された匿名証明書内の公開署名鍵によって検証することができる。

図2は、誤動作管理オーソリティと個々のV2X車載機器との間での誤動作報告の通信に含まれる様々なエンティティおよびエンティティ間の関連を示す。

図3は、様々な実施形態による誤動作報告の生成、記憶、およびV2X機器の誤動作管理システムおよび誤動作管理オーソリティからの伝送の管理に含まれる基本動作の方法300を示す。図1～図3を参照すると、方法300の動作は、方法300の動作を実施するためのプロセッサ実行可能命令によって構成されているプロセッサなどの、誤動作管理システム(たとえば、102、104、106)によって実施されてもよい。

ブロック302において、車載V2X機器102、104、106に含まれる誤動作管理システムが、誤動作条件が検出されるか否かを決定するために様々なセンサデータまたはそれらのそれぞれの車両12、14、16を監視することができる。いくつかの実施形態において、V2X機器はまた、誤動作条件が存在するか否かを決定するために他のそれぞれの車両の挙動を監視および観測することが可能であり得る路側機および/または他のモバイルユニットも含んでもよい。たとえば、V2X機器は、他の車両のV2X機器が行い得る観測と一貫していない基本安全メッセージを別の車両から受信し得る。一例として、車両12に搭載されているV2X機器102が、車両16が緊急制動動作を開始しているという基本安全メッセージ(BSM)を、車両16に搭載されているV2X機器106から受信し得る。しかしながら、車両12に搭載されているV2X機器102の誤動作管理システムは、車両16が減速しておらず、または、緊急ブレーキを適用していないことを観測し得る。そのような状況において、緊急制動動作が行われているというBSMは、車両16に搭載されているV2X機器106の誤動作管理システムが監視している他のセンサデータと一貫していないため、車両16に搭載されているV2X機器106は、誤動作条件を検出することができる。加えて、車両16に搭載されているV2X機器106から受信されるBSMは、車両12に搭載されているV2X機器102によって行われる観測と一貫していないため、車両16に搭載されている誤動作管理V2X機器106からBSMを受信する車両12に搭載されているV2X機器102の誤動作管理システムも、誤動作条件を検出することができる。

車両16に搭載されているV2X機器106と車両12に搭載されているV2X機器102の両方が誤動作条件を検出することができるが、各V2X機器102、106が、決定ブロック304において誤動作報告が生成されるべきか否かの決定を行うことができ、そうである場合、いずれの証拠を収集して、生成される誤動作報告に付加すべきであるかの決定を行うことができる。誤動作条件を検出した後の誤動作報告を生成する判断は、いくつかの要因に基づき得る。図4Aおよび図4Bを参照して下記により詳細に論じるように、誤動作報告を生成する判断は、(i)検出される誤動作の深刻度(潜在的な安全上の影響、または潜在的な道路交通の混乱のレベル)、(ii)観測される誤動作の長さ(これは、一時的な障害を永続的な誤動作に対して区別するのに役立つ)、(iii)遠隔車両が誤動作しているとして検出された回数(すなわち、これは、散発的な誤動作をカバーするのに役立つ)、(iv)同様の誤動作を実施しているとして検出される近接する車両(異なる証明書を有する)の数(これは、より大きい問題を集計し、報告するのに役立つ)、または(v)単純に少なくとも1つの検出器がトリガされた後、に基づいてもよい。

誤動作報告が生成されるべきであるとの決定(すなわち、決定ブロック304=「Yes」)に応答して、ブロック306において、誤動作報告を生成することができる。誤動作報告が生成されると、V2X機器は、生成された誤動作報告が記憶されるべきであるか否か、および/または、誤動作管理オーソリティに伝送されるべきであるか否かを決定することができる。誤動作報告が生成されるべきではないとの決定(すなわち、決定ブロック304=「No」)に応答して、V2X機器プロセッサは、ブロック302における誤動作条件が検出されるか否かを決定するための様々なセンサデータの監視に戻ることができる。

決定ブロック308において、誤動作管理システムは、誤動作報告がメモリ内に記憶されるべきであるか否かを判定することができる。報告が生成された後の誤動作報告を記憶する判断は、割り当てられる重大度レベルに基づき得、重大度レベルは、複数の基準に基づく。図5Aおよび図5Bを参照して下記により詳細に論じるように、生成された誤動作報告を記憶する判断はまた、以下を含み得る複数の基準に基づく、割り当てられる重大度レベルに依存し得る。(i)誤動作条件の検出の確度レベル、(ii)決定されたメッセージセットサイズ(たとえば、検出される誤動作は、近接するデバイスからの一定数のメッセージのみを必要とする)、(iii)ブラックリスト化手法に必要な決定されたストレージ(計数ブルームフィルタ(またはカッコウフィルタ)内への遠隔車両証明書のハッシュの記憶が作動することに留意されたい)、(iv)SCMS/PKIへのネットワーク接続が利用可能であるか否か。

誤動作報告が記憶されるべきであるとの決定(すなわち、決定ブロック308=「Yes」)に応答して、ブロック310において、誤動作管理システムのメモリストレージに誤動作報告を記憶することができる。誤動作報告が記憶されると、誤動作管理システムは、ブロック312において、生成された誤動作報告が誤動作管理オーソリティに伝送されるべきであるか否かを決定することができる。

誤動作報告が記憶されるべきではないとの決定(すなわち、決定ブロック312=「No」)に応答して、誤動作管理システムは、ブロック302における誤動作条件が検出されるか否かを決定するための様々なセンサデータの監視に戻ることができる。

いくつかの実施形態において、誤動作報告が記憶されるべきではないと誤動作管理システムが決定する場合であっても(すなわち、決定ブロック308=「No」)、誤動作管理システムは、任意選択的に、再びブロック302において誤動作条件が検出されるか否かを判定するために様々なセンサデータを監視する前に、決定ブロック312において誤動作報告を誤動作管理オーソリティに伝送すべきか否かを決定してもよい。図3に示すように、任意選択の破線において、誤動作管理システムが、誤動作報告が記憶されるべきではないと決定する場合(すなわち、決定ブロック308=「No」、誤動作管理システムは、任意選択的に、任意選択の決定ブロック312において、生成された誤動作報告が誤動作管理オーソリティに伝送され得るか否かを決定してもよい。誤動作管理システムは、誤動作報告を誤動作管理オーソリティに伝送すべきか否かを決定することができる。

誤動作報告が伝送されるべきであるとの決定(すなわち、決定ブロック312=「Yes」)に応答して、ブロック314において、誤動作報告を誤動作管理オーソリティに伝送することができる。誤動作報告が伝送された後、誤動作管理システムは、ブロック302における誤動作条件が検出されるか否かを決定するための様々なセンサデータの監視に戻ることができる。

いくつかの実施形態において、誤動作管理システムは、誤動作条件の発生を検出するために人工知能、ニューラルネットワークおよび/または機械学習技法(本明細書においては概して機械学習モデル」として参照される)を使用してもよい。機械学習モデルは、誤動作条件が存在するか否かの指標または確率を得るために、多数のセンサおよびデータソースからの多量のデータを分析するために、誤動作管理システムによって使用されてもよい。誤動作管理システムが誤動作条件を検出するために機械学習モデルを使用する実施形態において、誤動作管理システムは、機械学習モデルに関する、および/または、機械学習モデルによって生成される情報を含む誤動作報告を生成することができる。これによって、検出される誤動作条件に関係付けられるかまたはそれを特徴付けるすべてのデータを含むことと比較して、誤動作報告に含まれ、誤動作報告とともに記憶され、および/または伝送されるデータの量を低減することができる。したがって、誤動作管理システムが誤動作条件を検出するために機械学習モデルを使用する実施形態において、誤動作管理システムは、以下の1つまたは複数を含む誤動作報告を生成するように構成することができる。機械学習モデル、機械学習モデルの出力、機械学習モデルの主成分分析、機械学習モデルの中間表現、または機械学習モデルの識別子。誤動作報告が機械学習モデルの識別子を含む実施形態において、V2X機器および誤動作管理オーソリティ上で動作する誤動作管理システムは、以前に共有した機械学習モデルを有することができ、インデックス値について合意していることができる。

加えて、複数の記憶された誤動作報告が存在し得る実施形態において、誤動作管理システムは、誤動作報告が伝送される優先順位を設定することができる。たとえば、優先順位は、各誤動作報告の決定された重みに基づいてもよい(すなわち、最高の優先度が最初)。図6を参照して下記により詳細に論じるように、誤動作報告には、誤動作報告の相対年齢に応じて変化し得る重みを割り当てることができる。競合する誤動作報告が同じ決定された重み値を有する場合、誤動作報告の記憶された順序を、伝送優先順位を決定するために使用することができる。たとえば、先入れ先出し(FIFO)もしくは後入れ先出し(LIFO)方式が使用されてもよく、または、決定された重みが基礎となる誤動作条件の分類もしくは深刻度から切り離されている場合、割り当てられている分類もしくは深刻度値が、優先順位パラメータとして使用されてもよい。

別の伝送優先度規則は、自車がその近接する車両(すなわち、異なるIDを有する車両)に関して報告する誤動作報告を伝送し得る「公平性」規則であり得る。この伝送優先度規則は、自車が常に1つの特定の近接車両のみを報告するのではないことを保証することができる。公平性は、ラウンドロビンスケジューリング技法を使用して実装することができる。たとえば、自車は、自車内で発生する誤動作条件および近接する車両内で発生する誤動作条件を検出することができる。図1を参照すると、車両12(自車)は、車両12内で発生する誤動作条件ならびに車両14および16内で発生する誤動作条件を検出することができる。V2X機器102内で動作する誤動作管理システムは、車両12、車両14および車両16の各々の中で発生する誤動作条件に関係する一連の誤動作報告を生成することができる。一例において、V2X機器102内で動作する誤動作管理システムは、車両12、車両14および車両16の各々の中で発生する誤動作条件に関係付けられる3つの別個の誤動作報告を生成することができる。これらの誤動作報告は、MBR_12-1、MBR_12-2、MBR_12-3、MBR_14-1、MBR_14-2、MBR_14-3、MBR_16-1、MBR_16-2、およびMBR_16-3として識別され得る。「公平性」規則を実装する実施形態は、各異なる車両に関係付けられる誤動作報告が所与のアップリンクバジェット以内で等しく報告されることを保証することができる。したがって、報告は、MBR_12-1、MBR_14-1、MBR_16-1、MBR_12-2、MBR_14-2、MBR_16-2、MBR_12-3、MBR_14-3、およびMBR_16-3などの順序において伝送され得る。

生成された誤動作報告は、誤動作報告を処理する中央「誤動作管理オーソリティ」(MA)に伝送することができる。誤動作管理オーソリティは、誤動作報告に対するさらなる分析を実施し、分析に基づいていずれの施行活動を実行すべきかを判断することができる。従来の誤動作管理システムでは、誤動作管理オーソリティは、報告側誤動作管理システムが、それらの機能またはそれらが観測した物事に関する独自の情報を明らかにすることを所望しない場合があるため、また、暗号化オーバーヘッドおよび処理冗長データが誤動作管理オーソリティに対する負担になり得るため、受信誤動作報告の信頼性またはそれらの機能に関する良好な知識を保持しない場合がある。

いくつかの実施形態において、誤動作報告は、誤動作管理オーソリティ(MA)に送信される前の前処理のために、ブロック316において誤動作前処理エンティティ(誤動作プロセッサ、略してMBRPreとも呼ばれる)に伝送されてもよい。たとえば、MBRPre(たとえば、132、134)は、OEM(車両から受信される報告の場合)であってもよく、または、モバイルネットワーク運営元(スマートフォンから受信される報告の場合)であってもよい。MBRPreの重要な特性は、V2X機器102、104、106との個別の関係を有し得、中央誤動作管理オーソリティ136によって信頼されることであり得る。この関係は、誤動作報告プロセッサ(たとえば、132、134)が、V2X機器上で動作している誤動作管理システムが独自フォーマットの誤動作報告をそれらのMBPre(たとえば、132、134)に送信することができるように、V2X機器内で動作する誤動作管理システムを更新することを可能にする。この関係はまた、MBPresが、誤動作報告フォーマットを更新するか、または、集計もしくは統計報告を作成し、場合によっては元の報告資料を転送することを可能にする。したがって、いくつかの実施形態において、V2X機器102、104、106からMBPre(たとえば、132、134)に最初に送信される誤動作報告は、V2X機器102、104、106が誤動作報告をMA136に直接的に送信する場合よりも多くの情報を含むことができる。たとえば、V2X機器102、104、106からMBPre(たとえば、132、134)に最初に送信される誤動作報告は、MBPre(たとえば、132、134)が、センサを監視および/もしくは較正し、車両の動作に関係付けられる独自の情報を記録することを可能にする特定のまたは独自の情報を含むことができる。MA136がそのような情報を受信することは不要であり得る。したがって、いくつかの実施形態において、そのような追加の情報は、誤動作報告がMA136に中継される前に、誤動作報告から剥奪または除去することができる。

たとえば、車両12、14、16内の車載機器(たとえば、102、104、106)は、V2Xを備えた2つの近接する車両が重なり合うロケーションで観測されるときに、一重なり誤動作を検出することができる。車両のOEMは、障害のあるGNSS受信先を認識することができ、したがって、障害誤動作報告が特定の誤動作管理オーソリティに送信されることを回避するために、この検出された条件からもたらされる誤動作報告を度外視または取り下げることができる。別の例として、GNSSに障害がないことをOEMが知っている場合、OEMは、より豊富な証拠を誤動作管理オーソリティ(たとえば、136)に提供するために、誤動作報告をテレマティクスデータによって増補することができる。

図4Aは、決定ブロック304において基礎となる誤動作条件の割り当てられる重大度レベルに基づいて誤動作報告が生成されるべきであるか否かを決定する例示的な方法を示す。割り当てられる重大度レベルは、複数の基準に基づき得る。たとえば、割り当てられる重大度レベルは、提示される誤動作報告の主題である基礎となる誤動作条件の分類、基礎となる誤動作条件の観測された長さ、基礎となる誤動作条件の発生回数、および、基礎となる誤動作条件を経験し得る近接車両の数に基づいてもよい。ネットワークリソースを節約するために、誤動作報告の生成は、より高い集計重大度値を有する、基礎となる誤動作条件に限定することができる。誤動作報告の生成をより重要な(すなわち、より重大な)基礎となる誤動作条件に限定することによって、ユーザの安全に影響を与える可能性があるかまたはより多数のV2Xシステム参加者に影響を与えるのに十分に浸透している誤動作条件が重視されることによって、システム全体を改善することができる。

図4Aを参照すると、ブロック302において誤動作条件が発生したことを誤動作管理システムが検出した後、誤動作管理システムは、集計重大度値が閾値を上回るか否かに基づいて、誤動作報告を生成すべきか否かを決定することができる。集計重大度値は、誤動作条件分類、誤動作条件の観測された長さ、誤動作条件の再発回数、および、誤動作条件を経験している近接車両の数のうちの1つまたは複数に基づいてもよい。したがって、図4Aは、集計重大度値を生成するために集計され得るいくつかの任意選択の分類および決定ブロックを示す。様々な実施形態は、任意選択の分類および決定動作のいずれか、いくつか、またはすべてを使用してもよい。たとえば、誤動作管理システムは、ブロック321において検出された誤動作条件を分類してもよい。たとえば、誤動作条件は、潜在的な安全上の問題に関係付けられる誤動作、または、潜在的な道路交通の混乱に関係付けられる誤動作などの、2つのカテゴリのうちの1つに分類することができる。誤動作条件を、潜在的な安全上の問題に関係付けられる誤動作、または、潜在的な道路交通の混乱に関係付けられる誤動作のいずれかとして識別するために、適切な値を誤動作条件に割り当てることができる。

上述した例において、車両12に搭載されているV2X機器102の誤動作管理システムが、車両16が緊急制動動作を開始しているという基本安全メッセージ(BSM)を、車両16に搭載されているV2X機器106から受信し得る。しかしながら、他のセンサデータ、および、他の車両または路側機内のものなどの他の外部V2X機器によって行われる観測が、緊急制動動作と矛盾する場合がある。そのような誤動作条件によって、他の車両が、事故につながる突然の制動動作を不要に実施することになり得る。したがって、誤動作条件が、潜在的な安全上の問題に関係付けられるものとして分類される場合がある。

別の例において、車両の全地球測位システム(GPS)が、車両の位置を誤って決定する場合がある。車両の位置が誤って計算されることによって、特定の道路/通りが、実際に道路/通りを走行しているよりも多くの車両が道路/通り上を走行していると誤って報告する場合がある。そのような誤った報告は、潜在的な道路交通の混乱に関係付けられる可能性がある。またさらに、誤って決定された車両ロケーションが、潜在的な安全上の問題に関係付けられる可能性がある。たとえば、車両GPSが車両の位置を間違った走行車線内に(すなわち、道路/通りの間違った側に)あるように決定し、報告する場合、他の車両は、そのロケーションを誤って報告している「幻の」車両を回避するための回避操作を行うように誘導される可能性がある。これは、潜在的な安全上の問題につながる可能性がある。

いくつかの実施形態において、誤動作条件は、潜在的な道路交通の混乱に関係付けられる誤動作または潜在的な道路交通の混乱に関係付けられる誤動作のいずれかとして分類され得るが、他の実施形態においては、誤動作条件は、単一のスライディングスケール上の値を割り当てられ得る。たとえば、深刻な危害をもたらす可能性がある安全上の問題に関係付けられる誤動作条件が高い値を割り当てられ得る。道路交通の混乱のみに関係付けられる誤動作条件は、低い値を割り当てられ得る。潜在的な安全上の問題と潜在的な道路交通の混乱の両方に関係付けられ得る他の誤動作条件は、不便さと比較した誤動作条件の相対的な潜在的危害に基づいて中間値を割り当てられ得る。

ブロック323において、誤動作管理システムは、誤動作条件の観測される長さを決定し、観測された長さに基づいて値を割り当てることができる。一例として、場合によっては、誤動作条件は、誤動作の検出を引き起こす一時的な異常である場合がある。しかしながら、他の場合、誤動作条件は、永続的であり得る。たとえば、誤動作条件が特定のロケーションにおいて短い時間期間にわたってのみ発生する場合、これは、特定の領域内を走行している車両に影響を与える特定の領域内の悪意あるハッキングの証拠である場合がある。対照的に、永続的な誤動作は、誤ったデータを継続的に報告するセンサの障害の結果である場合がある。誤動作条件の持続時間が短いかまたは長いかは、誤動作管理システムにとって重要であり得る。誤動作管理システムが誤動作条件の観測された長さ(すなわち、長い対短い)にどのように応答するように判断するかは、主観的であり得る。いずれにせよ、検出された誤動作の観測された長さは、誤動作報告を生成すべきであるか否かにおいて考慮に入れるための値を割り当てられ得る。

ブロック325において、誤動作管理システムは、検出された誤動作の発生回数を決定することができ、検出された誤動作の発生回数に基づいて値を割り当てることができる。たとえば、誤動作管理システムが同じ誤動作を一貫して繰り返し検出する場合、これは、センサが修復または交換を必要としていることを示し得る。したがって、検出された誤動作の複数回の発生には、誤動作報告が生成されるとの決定をもたらし得る値(より高いまたはより低い)を割り当てることができる。

ブロック327において、誤動作管理システムは、誤動作を経験している近接車両の数を決定することができる。上記の例において論じたように、車両12に搭載されているV2X機器102の誤動作管理システムが、車両16が緊急制動動作を開始しているという基本安全メッセージ(BSM)を、車両16に搭載されているV2X機器106から受信し得る。しかしながら、他のセンサデータ、および、他の車両または路側機内のものなどの他の外部V2X機器によって行われる観測が、緊急制動動作と矛盾する場合がある。車両12の誤動作管理システムは、車両16に搭載されているV2X機器106によって行われる観測を車両12に搭載されているV2X機器102に通知するV2X通信を、車両16に搭載されているV2X機器106の誤動作管理システムから受信し得る。検出された同じ誤動作条件に関する近接車両のそのような指示は、誤動作条件が正確に検出されたという、車両12の誤動作管理システムの確度レベルをさらにサポートすることができる。近接車両からのそのような指示は、誤動作条件の検出の証拠として記録および追加することができる。誤動作管理システムは、同じ誤動作を経験している近接車両の数に基づいて、誤動作条件に値を割り当てることができる。たとえば、同じ誤動作を経験している他の近接車両の数が多い場合、これは、誤動作条件が正確に検出されている確度を上昇させることができる。

ブロック329において、検出された誤動作条件の集計値を計算するために、ブロック321の動作における検出された誤動作条件の分類、ブロック323)における検出された誤動作の観測された長さ、ブロック325における検出された誤動作の発生回数、および、ブロック327における誤動作を経験する近接車両の数に基づいて、誤動作管理システムによって割り当てられている値を集計することができる。上記で言及したように、集計重大度値は、誤動作条件分類、誤動作条件の観測された長さ、誤動作条件の再発回数、および、誤動作条件を経験している近接車両の数のいずれか、いくつか、またはすべてを含んでもよい。

決定ブロック330において、誤動作管理システムは、集計重大度値が閾値を超えるか否かを決定することができる。いくつかの実施形態において、誤動作報告を生成すべきか否かを決定するために使用される基準の各々に割り当てられる値は、誤動作報告の生成を保証するより深刻な条件に対してはより低い値であってもよい。そのような実施形態においては、閾値よりも低い集計値が、閾値を超えることになる。他の実施形態において、誤動作報告を生成すべきか否かを決定するために使用される基準の各々に割り当てられる値は、誤動作報告の生成を保証するより深刻な条件に対してはより高い値であってもよい。そのような実施形態においては、閾値よりも高い集計値が、閾値を超えることになる。

集計重大度値が閾値を超えるとの決定(すなわち、決定ブロック330=「Yes」)に応答して、誤動作管理システムは、ブロック306において誤動作報告を生成することができる。

集計重大度値が閾値を超えないとの決定(すなわち、決定ブロック330=「No」)に応答して、誤動作管理システムは、ブロック302において再び他の誤動作条件について監視することができる。

図4Bを参照すると、誤動作条件の検出に応答して決定ブロック304において誤動作報告を生成すべきか否かを決定するための代替的な実施形態が示されている。図1～図4Bを参照すると、代替的な実施形態はまた、ブロック321における検出された誤動作条件を分類する動作、ブロック323における検出された誤動作の観測される長さを決定する動作、ブロック325における検出された誤動作の発生回数を決定する動作、および、ブロック327における誤動作を経験している近接車両の数を決定する動作を実施してもよい。しかしながら、図4Aに示す実施形態とは対照的に、分類または決定の各動作後、各基準に関する割り当てられた値が閾値を超え、結果、誤動作報告が生成され得るか否かに関する別個の決定が行われ得る。

たとえば、ブロック321における検出された誤動作条件の分離、および、検出された誤動作条件の分類に基づく値の割り当ての後、誤動作管理システムは、決定ブロック322において割り当てられた値が閾値を超えるか否かを決定することができる。

分類に基づく割り当てられた値が閾値を超える場合(すなわち、決定ブロック322=「Yes」)、誤動作管理システムは、ブロック306において誤動作報告を生成することができる。検出された誤動作の分類に基づいて割り当てられた値が閾値を超えない場合(すなわち、決定ブロック322=「No」)、誤動作管理システムは、説明したようにブロック323の動作を実施することができる。

ブロック323における検出された誤動作条件の観測される長さの決定、および、検出された誤動作条件の観測された長さに基づく値の割り当ての後、誤動作管理システムは、決定ブロック324において観測された長さに基づく割り当てられた値が閾値を超えるか否かを決定することができる。

割り当てられた値が閾値を超えるとの決定(すなわち、決定ブロック324=「Yes」)に応答して、誤動作管理システムは、ブロック306において誤動作報告を生成することができる。検出された誤動作条件の観測された長さに基づいて割り当てられた値が閾値を超えないとの決定(すなわち、決定ブロック324=「No」)に応答して、誤動作管理システムは、説明したようにブロック325の動作を実施することができる。

ブロック325における検出された誤動作条件の発生回数の決定、および、検出された誤動作条件の発生回数に基づく値の割り当ての後、誤動作管理システムは、決定ブロック326において発生回数に基づく割り当てられた値が閾値を超えるか否かを決定することができる。

割り当てられた値が閾値を超えるとの決定(すなわち、決定ブロック326=「Yes」)に応答して、誤動作管理システムは、ブロック306において誤動作報告を生成することができる。検出された誤動作条件の発生回数に基づいて割り当てられた値が閾値を超えないとの決定(すなわち、決定ブロック326=「No」)に応答して、誤動作管理システムは、ブロック327において誤動作条件を経験する近接車両の数を決定することができる。

ブロック327における検出された同じ誤動作条件を経験している近接車両の数の決定、および、検出された同じ誤動作条件を経験している近接車両の数に基づく値の割り当ての後、誤動作管理システムは、決定ブロック328において検出された同じ誤動作条件を経験している近接車両の数に基づく割り当てられた値が閾値を超えるか否かを決定することができる。

割り当てられた値が閾値を超えるとの決定(すなわち、決定ブロック328=「Yes」)に応答して、誤動作管理システムは、ブロック306において誤動作報告を生成することができる。検出された同じ誤動作条件を経験している近接車両のn数に基づいて割り当てられた値が閾値を超えないとの決定(すなわち、決定ブロック326=「No」)に応答して、誤動作管理システムは、説明したようにブロック302において再び他の誤動作条件について監視することができる。

ブロック306における誤動作報告生成の後、誤動作管理システムは、決定ブロック308において誤動作報告をローカルメモリに記憶すべきか否か、もしくは、決定ブロック312)において誤動作報告を伝送すべきか否か、または、最も高い可能性としてその両方を行うべきか否かを決定することができる。車両がその誤動作報告を伝送するためのネットワーク接続を有しない場合、誤動作管理システムは、誤動作報告を記憶することを決定することができる。誤動作報告を記憶するという判断は、以下などの、複数の要因に依存してもよい。(i)誤動作が検出されるが確度が低い(したがって、より多くの証拠の収集を可能にし、確実性を増大させる)、(ii)検出器がより大きいメッセージセットを必要とする(たとえば、誤動作が検出されるが、近接するデバイスからの一定数のメッセージを必要とする)、(iii)ブラックリスト化手法のためにストレージが必要とされる(遠隔車両証明書のハッシュを計数ブルームフィルタまたはカッコウフィルタに記憶し得る)、および/または、(iv)SCMS/PKIへのネットワーク接続が存在しない。

図5Aは、決定ブロック308において誤動作報告が記憶されるべきであるか否かを決定するための一実施形態の方法308aを示す。図1～図5Aを参照すると、誤動作報告が生成された後、誤動作報告がメモリに記憶されるべきであるか否かが決定される。メモリ容量が限定されていること、および、検出され得る潜在的な誤動作条件の量に照らして、誤動作管理システムは、生成された誤動作報告のいずれがメモリに記憶されるべきであるかを決定することができる。図4Aに示す、検出された誤動作条件の誤動作報告を生成すべきか否かの決定と同様にして、誤動作報告は、生成された誤動作報告の記憶に関係付けられるいくつかの基準を検討および決定して、特定の基準に対して、生成された誤動作報告に値を割り当てることができる。誤動作管理システムは、割り当てられた値を集計し、集計値が閾値を超えるか否かを決定することができる。閾値を超えるという決定に応答して、誤動作管理システムは、ブロック310において生成された誤動作報告を記憶することができる。

たとえば、ブロック306において誤動作報告が生成された後、誤動作管理システムは、ブロック331において、生成された誤動作報告の主題である、検出された誤動作条件の確度レベルを決定することができる。上述したように、いくつかのデータ点が、検出された誤動作条件のより高い確度レベルをサポートすることができる。一例として、近接車両の数は、別の車両から受信される基本安全メッセージ(BSM)が不正確であるというそれらの観測の指標を提供することができる。BSMが不正確であるとの裏付ける証拠を多数の近接車両が提供する場合、誤動作条件が検出される確度レベルは高くなり得る。他の例において、車両の複数のセンサの間でセンサデータが矛盾する結果として、誤動作管理システムは、誤動作条件が発生したと結論づけることができる。圧倒的な数の他のセンサデータが特定のセンサからのデータと矛盾する場合、誤動作管理システムは、誤動作条件が発生したと相対的に高い確度で結論づけることができる。これらの例のいずれかにおいて、検出された誤動作条件に確度値を割り当てることができる。

加えて、誤動作管理システムは、ブロック333において、近接車両からの追加のメッセージが誤動作報告をサポートするために必要とされるか否かを決定することができる。たとえば、上述したように、誤動作管理システムは、それらのそれぞれの観測が初期車両から受信されたBSMと矛盾するという指示を近接車両から受信し得る。これらの指示の各々が、誤動作条件が正確に検出される確度レベルをサポートおよび増強することができる。しかしながら、誤動作報告をサポートするデータに付加されるこれらの追加のメッセージの各々は、記憶されるべき誤動作報告のサイズを増大させる。したがって、貴重なストレージ空間が利用され得る。いくつかの実施形態において、近接車両からの追加のメッセージを有するそのような大きい誤動作報告が、大きすぎて記憶することができないと決定される場合がある。いくつかの実施形態において、そのような誤動作報告は、大きすぎるため、誤動作報告を記憶すべきであるとの決定をサポートすることができない値を割り当てられ得る。しかしながら、他の実施形態においては、裏付ける証拠を有するそのような誤動作報告は、誤動作報告が記憶されるというより大きい尤度をサポートする値を割り当てられ得る。

加えて、誤動作管理システムは、ブロック335において誤動作管理オーソリティへの通信リンクが利用可能であるか否かを決定することができる。誤動作管理オーソリティへの通信リンクが利用可能である場合、誤動作管理システムは、誤動作報告を分析および記憶のために遠隔誤動作管理オーソリティに伝送することができる。したがって、誤動作報告をV2X機器にローカルに記憶する必要をなくすことができる。したがって、誤動作管理システムは、誤動作管理オーソリティへの通信リンクが利用可能であるとき、誤動作報告をローカルに記憶しないことをサポートする値を誤動作報告に割り当てることができる。

決定ブロック339において、誤動作管理システムは、ブロック331において決定された、検出された誤動作条件の確度レベル、ブロック333において決定された、誤動作条件を経験する近接車両の数、および、ブロック337において決定された、誤動作管理オーソリティへの通信リンクが利用可能であるか否かに基づいて、誤動作管理システムによって割り当てられる値を集計することができる。

集計値が閾値を超えるとの決定(すなわち、決定ブロック339=「Yes」)に応答して、誤動作管理システムは、ブロック310において誤動作報告を記憶することができる。

集計値が閾値を超えないとの決定(すなわち、決定ブロック339=「No」)に応答して、誤動作管理システムは、ブロック302において引き続き他の誤動作条件について監視することができる。いくつかの実施形態において、誤動作報告を記憶すべきか否かを決定するために使用される基準の各々に割り当てられる値は、誤動作報告の記憶を保証するより深刻な条件に対してはより低い値であってもよい。そのような実施形態においては、閾値よりも低い集計値が、閾値を超えることになる。他の実施形態において、誤動作報告を記憶すべきか否かを決定するために使用される基準の各々に割り当てられる値は、誤動作報告の記憶を保証するより深刻な条件に対してはより高い値であってもよい。そのような実施形態においては、閾値よりも高い集計値が、閾値を超えることになる。

図5Bは、決定ブロック308において誤動作報告を記憶すべきであるか否かを決定するための代替的な実施形態の方法308bを示す。図1～図5Bを参照すると、方法308bは、説明したように、ブロック331における検出された誤動作条件の確度レベルを決定する動作、ブロック333における誤動作条件を経験している近接車両の数を決定する動作、方法308aのブロック337における誤動作管理権限拠への通信リンクが利用可能であるか否かを決定する動作を含むことができる。しかしながら、方法308aとは対照的に、各決定動作後、各基準に関する割り当てられた値が閾値を超え、結果、誤動作報告が記憶され得るか否かに関する別個の決定が行われ得る。

たとえば、ブロック331における検出された誤動作条件の確度レベルの決定、および、検出された誤動作条件の確度レベルに基づく値の割り当ての後、誤動作管理システムは、決定ブロック332において割り当てられた値が閾値を超えるか否かを決定することができる。確度レベルに基づく割り当てられた値が閾値を超えるとの決定(すなわち、決定ブロック332=「Yes」)に応答して、誤動作管理システムは、ブロック310において誤動作報告をローカルメモリに記憶することができる。検出された誤動作条件の分類に基づいて割り当てられた値が閾値を超えないとの決定(すなわち、決定ブロック332=「No」)に応答して、誤動作管理システムは、ブロック333において誤動作条件を経験する近接車両の数を決定することができる。

ブロック333における誤動作条件を経験する近接車両の数、および、検出された誤動作条件を経験する近接車両の数に基づく値の割り当ての後、誤動作管理システムは、決定ブロック334において上記近接車両の数に基づく割り当てられた値が閾値を超えるか否かを決定することができる。割り当てられた値が閾値を超えるとの決定(すなわち、決定ブロック334=「Yes」)に応答して、誤動作管理システムは、説明したように方法300のブロック310において誤動作報告をローカルメモリに記憶することができる。

近接車両の数に基づいて割り当てられた値が閾値を超えないとの決定(すなわち、決定ブロック334=「No」)に応答して、誤動作管理システムは、ブロック335において誤動作管理権限拠への通信リンクが利用可能であるか否かを決定することができる。誤動作管理権限拠への通信リンクが利用可能であるとの決定(すなわち、決定ブロック335=「Yes」)に応答して、誤動作管理システムは、説明したように方法300のブロック314において報告を誤動作管理オーソリティに伝送することを決定することができる。誤動作管理権限拠への通信リンクが利用可能でないとの決定(すなわち、決定ブロック335=「No」)に応答して、誤動作管理システムは、説明したように方法300のブロック310において誤動作報告をローカルメモリに記憶することができる。

誤動作報告を記憶すべきか否かの決定に加えて、誤動作管理システムは、より最近に生成された誤動作報告のための余地を空けるために記憶されている誤動作報告をローカルストレージからいつ消去またはフラッシュすべきかを決定することができる。この決定を容易にするために、記憶されている各誤動作報告に重みを割り当てることができる。記憶されている各誤動作報告に割り当てられる重みはまた、誤動作管理システムによって、特定の誤動作報告の伝送の優先度を決定するために使用することもできる。たとえば、方法300の決定ブロック312(図3)において、誤動作管理システムは、記憶されている誤動作報告のそれぞれの重みに基づいて、1つの記憶されている誤動作報告を別の誤動作報告よりも優先することができる。

図6は、生成された誤動作報告の重みを計算するための方法600を示す。図1～図6を参照すると、方法600は、誤動作報告が生成された後または生成された誤動作報告が記憶された後に、誤動作管理システムによって実施することができる。上述したように、ブロック321において、生成されている誤動作報告の主題である検出された誤動作条件を、誤動作管理システムによって分類することができる。たとえば、誤動作条件は、潜在的な安全上の問題に関係付けられる誤動作、または、潜在的な道路交通の混乱に関係付けられる誤動作などの、2つのカテゴリのうちの1つに分類することができる。

ブロック343において、誤動作管理システムは、誤動作条件を、潜在的な安全上の問題に関係付けられる誤動作、または、潜在的な道路交通の混乱に関係付けられる誤動作のいずれかとして識別ために、初期重み値を誤動作条件に割り当てることができる。いくつかの実施形態において、誤動作条件は、潜在的な道路交通の混乱に関係付けられる誤動作または潜在的な道路交通の混乱に関係付けられる誤動作のいずれかとして分類され得るが、他の実施形態においては、誤動作条件は、単一のスライディングスケール上の初期重み値を割り当てられ得る。たとえば、深刻な危害をもたらし得る安全上の問題に関係付けられる誤動作条件には、高い初期重み値を割り当てることができる。道路交通の混乱のみに関係付けられる誤動作条件には、低い初期重み値を割り当てることができる。潜在的な安全上の問題と潜在的な道路交通の混乱の両方に関係付けられ得る他の誤動作条件は、不便さと比較した誤動作条件の相対的な潜在的危害に基づいて中間初期重み値を割り当てられ得る。他の要因が、割り当てられる初期重みに影響を与え得るか、または、割り当てられる初期重みに対する調整もしくは補正をトリガし得る。たとえば、同じソースから同じ誤動作が複数インスタンス観測された場合、誤動作の各インスタンスが別様に重み付けされ得る。いくつかの実施形態において、同じ誤動作の複数のインスタンスが同じソースから観測される場合、これは、誤動作管理システムが、誤動作の各インスタンスを集計し、各インスタンスをより高い重みで重み付けするように促すかまたはトリガし得る。いくつかの実施形態において、誤動作管理システムが誤動作管理オーソリティ136(または誤動作オーソリティ前処理エンティティユニット132、134)から割り当てられた初期重みを更新するためのコマンドを受信した場合、そのようなコマンドは、それに従って誤動作管理システムに重みを調整するように促すかまたはトリガし得る。誤動作管理システムによるそのような更新は、割り当てられた初期重みを増大または低減し得る。いくつかの実施形態において、デバイスまたは車両が、誤動作条件に割り当てられる初期重みの増大をもたらすイベントを経験し得る。

前述のように、初期重みは、誤動作報告分類に依存するだけでなく、基礎となる誤動作がどれだけ深刻であるかにも依存し得、および/または、それが報告閾値をどれだけ超えるかにも基づき得る。たとえば、ヨーレートが速度および横加速度と一貫しているべきである場合、25%の非一貫性は、5%の非一貫性よりも高い初期重みを得ることになる。

いくつかの実施形態において、ブロック329において計算され得る集計値が、ブロック343において誤動作条件に割り当てられる初期重みとして使用されてもよい。たとえば、図4Aに示すブロック329において誤動作管理システムによって検出された誤動作条件に割り当てられる値は、ブロック321において行われる検出された誤動作条件の分類、ブロック323において決定される検出された誤動作の観測された長さ、ブロック325において決定される検出された誤動作の発生回数、および/または、ブロック327において決定される誤動作を経験している近接車両の数のうちの1つまたは複数に基づく値を含んでもよい。

初期重み値に加えて、誤動作管理システムは、ブロック345において減衰係数を誤動作報告に割り当てることができる。減衰係数は、0撚りも大きく1よりも小さい値であってもよい。減衰係数は、所定の時間間隔と関連付けることができる。たとえば、所定の時間間隔は、数時間、数日、数週間、または1カ月であってもよい。いくつかの実施形態において、生成されるべきである誤動作報告の量が多い場合、誤動作管理システムは、より短い所定の時間間隔で減衰係数を割り当てることができる。いくつかの実施形態においては、記憶および/または伝送のために実行可能な誤動作報告の数を低減するために、より小さい減衰係数が使用されてもよい。いくつかの実施形態において、より短い所定の時間間隔とより小さい減衰係数との組合せが、記憶および/または伝送のために誤動作管理システムによって決定される全体的な誤動作報告の数の低減を容易にすることができる。

ブロック347において、誤動作管理システムは、誤動作報告の割り当てられた初期重み値および減衰係数を乗算することなどによって、誤動作報告の初期重みを決定することができる。

ブロック349において、誤動作管理システムは、この決定された重みを、関連付けられる誤動作報告とともに記憶することができる。誤動作管理システムは、この記憶されている決定された重みを取り出し、方法300(図3)の決定ブロック308、動作304の決定ブロック330(図4A)、および/または動作308aの決定ブロック339(図5A)において関連付けられる誤動作報告を記憶すべきか否かを決定するための係数として使用することができる。

誤動作管理システムは、所定の時間間隔を維持するために、カウンタ、タイマ、および/またはクロックを使用することができる。誤動作管理システムは、決定ブロック351において所定の時間間隔が経過したか否かを決定することができる。所定の時間間隔が経過していないとの決定(すなわち、決定ブロック351=「No」)に応答して、誤動作管理システムは、後の時点において所定の時間間隔が経過したか否かの決定に戻ることができる。

所定の時間間隔が経過したとの決定(すなわち、決定ブロック351=「Yes」)に応答して、誤動作管理システムは、ブロック353において、誤動作報告の新たな重みを決定することができる。誤動作報告の重みを再計算するために、誤動作管理システムは、以前に決定された重みをストレージから取り出し、その値に減衰係数を乗算することができる。

誤動作管理システムは、ブロック349において、誤動作報告の再決定された重み値を記憶することができる。決定された重みまたは再決定された重み値が記憶されると、この値は、誤動作管理システムによって、記憶されている決定された重み値に基づいて誤動作報告を記憶、消去、および/または伝送すべきか否かを決定するために使用することができる。

図7は、誤動作報告の決定された重みを利用し得るフラッシュ/消去プロセスの方法700を含む。図1～図7を参照すると、方法300のブロック310において誤動作報告が記憶された後、誤動作管理システムは、ローカルメモリ内の利用可能な残りのストレージ空間を監査し、決定ブロック361において残りのストレージ空間が閾量を下回るか否かを決定することができる。誤動作管理システムが低いストレージ空間を検出するとき、誤動作管理システムは、以下のような複数の様式のいずれかにおいて、誤動作報告をフラッシュすることができる。(i)先入れ先出し(FIFO)、(ii)深刻性/危険性/破壊性が最小のものを最初に、(iii)重複するものを最初に(同じ送信元IDおよび同じ誤動作を報告するために誤動作報告が生成されたと仮定して、システムは、古い重複分を消去する前に誤動作報告を集計することができる)、および/または(iv)個々の現在の誤動作報告重みに基づいて。

残りのストレージ空間が閾量を下回るとの決定(すなわち、決定ブロック361=「Yes」)に応答して、誤動作管理システムは、ブロック363において、記憶されている誤動作報告を消去することができる。消去する誤動作報告の選択は、記憶された順序(たとえば、FIFOまたは後入れ先出し(LIFO))、誤動作報告の分類タイプ、同じ重複する誤動作条件を報告する誤動作報告の数、または方法600(図6)において決定されるものとしての誤動作報告の決定された重みのうちの1つに基づいてもよい。いくつかの実施形態の誤動作管理システムは、FIFOまたはLIFO方式で記憶されている誤動作報告を消去することを選択してもよい。いくつかの実施形態の誤動作管理システムは、潜在的な道路交通の混乱の不便性について報告する誤動作報告のみが消去されるように、記憶されている誤動作報告を消去することを選択してもよい。このようにして、安全上の問題に関係付けられる任意の誤動作報告を保持することができる。いくつかの誤動作管理システムにおいて、重複する誤動作を含む報告が、消去のために選択されてもよい。いくつかの実施形態において、これらの係数のいずれかおよびすべてを表す値が提供され、集計されてもよい。いずれの誤動作報告を消去すべきかに関する決定は、これらの係数の集計値に基づいてもよい。

残りのストレージ空間が閾量を上回るとの決定(すなわち、決定ブロック361=「No」)に応答して、誤動作管理システムは、説明したように方法300のブロック302において、引き続き誤動作条件を監視することができる。

誤動作報告を消去することに対する代替案は、誤動作報告が暗号化および署名されている限り、誤動作報告の記憶を別のモジュール(たとえば、スマートフォン、エッジデバイス、他の車両)にオフロードすることである。いずれの誤動作報告をオフロードすべきかの決定は、本明細書に記載されている消去または伝送規則に従ってもよい。

MBRがSCMSなどの中央誤動作管理オーソリティに伝送されると、誤動作管理システムが誤動作を生成し、誤動作報告を記憶し、誤動作報告を伝送すべきか否かを決定する様式は修正されてもよい。図8は、誤動作管理システムが修正され得る様式を修正する方法800を示す。

図1～図8を参照すると、方法300のブロック314における動作に従って、誤動作管理システムは、ブロック371においてSCMSなどの中央語動作管理オーソリティからフィードバックを受信することができる。このフィードバックは、中央誤動作管理オーソリティから車両誤動作管理システムに送信されるメッセージであってもよく、誤動作条件イベントの存在を確認または否認する。たとえば、フィードバックメッセージは、誤動作管理システムによって伝送された誤動作報告内容が正しい(真に等しい応答値)かまたは正しくない(偽に等しい応答値)かを示すブール/2進値を含んでもよい。いくつかの実施形態において、ローカル誤動作検出システム(エンドエンティティに属するもの)がその初期重み係数を更新することができる。たとえば、エンドエンティティは、誤動作管理システムがローカル検出システムに同意しない場合、そのローカル検出システムの確度レベルを下げることができる。

上述したように、様々な決定の各々において、誤動作管理システムがどのように特定の係数を他の係数よりも強調することを選択するかに基づいて、様々な重みおよび値を様々な係数に割り当てることができる。たとえば、いくつかの実施形態において、誤動作管理システムは、繰り返し発生する同じ誤動作条件を、センサの障害に起因するものとし、些細な不便性として無視することができる。そのような実施形態において、誤動作管理システムは、より低い優先度を反復発生に割り当てることができる。しかしながら、中央語動作管理オーソリティから受信されるフィードバックが、誤動作管理システムがその様々な決定を行うために使用する係数を修正することができる。その上、生成、記憶および/または伝送する判断をもたらすことができる閾値を、中央誤動作管理オーソリティからのフィードバックに基づいて修正することができる。方法800において、これらの決定の各々を統制する生成閾値、記憶閾値、および伝送閾値の各々を、ブロック373、375、377において調整することができる。様々な値に対する調整が行われると、誤動作管理システムは、方法300のブロック302において、再び、さらなる誤動作条件についてセンサデータを監視することができる。

たとえば、図4A、図4Bおよび図8を参照すると、誤動作管理オーソリティは、最も深刻な安全性条件に関係付けられる誤動作条件および/または長い時間にわたって持続する誤動作条件のみが誤動作報告の生成をもたらすように、特定の検出された誤動作条件に割り当てられた値または誤動作管理システムによって特定の検出された誤動作条件を評価するために使用される閾値を変更するフィードバックを提供することができる。いくつかの実施形態において、誤動作管理オーソリティからのフィードバックは、特定のタイプの誤動作が軽視され、それによって集計重大度値を軽視することができ、したがって、その特定の誤動作条件を識別する報告が生成されるべきではないことを、特定の車両のV2X機器(すなわち、102、104、106)上で動作している誤動作管理システムに通知することができる。

一実施形態の方法の一例がここで説明される。V2X機器102を搭載されている車両12が、誤ったデータを有する基本安全メッセージを受信し得る。ローカル誤動作検出システムが、BSMを分析し、遠隔送信元A(たとえば、車両14)が誤動作していると結論づけることができ、間違った電子緊急ブレーキライト警告をトリガする可能性がある偽の位置を送信元が送信していると通知する。誤動作管理システムは、誤動作報告(MBR-A)を生成することを判断する。誤動作管理システムは、証拠(たとえば、車両12自体のBSM、遠隔送信元BSM、トリガされる検出器のリストなど)を収集することができ、誤動作条件を「偽の運動状態」として分類し、「高」の深刻度値を割り当てることができる。次いで、誤動作管理システムは、1の初期重み値および0.1の減衰係数を有するMBR-Aを記憶することを決定することができる。この例において、V2X機器102を搭載されている車両12は、SCMSへの接続(誤動作報告をアップロードするための)を有せず、したがって、V2X機器102を搭載されている車両12は、それを伝送するまで待たなければならない。次の日(すなわち、所定の時間間隔=日)、誤動作管理システムは、その優先度を0.9に低減する減衰係数をMBR-Aに適用する。V2X機器102を搭載されている車両12は、異なる遠隔送信元B(たとえば、車両16)による別の誤動作条件を検出する。送信元Bの誤動作条件は、通信範囲内での位置ジャンプであるが、セーフティクリティカルなものではない。したがって、MBR-Bは、0.5の優先度値および0.2の減衰係数とともに記憶することができる。V2X機器102を搭載されている車両12は、SCMSとの接続を確立し、MBR-A->MBR-Bの優先度値に従って、その記憶されている誤動作報告のアップロードを開始する。誤動作管理システムは、ブラックリスト化を目的として識別子AおよびBの記録を保持し、アップロード成功の確認応答後にMBR-AおよびMBR-Bを消去する。(任意選択)2日後、誤動作管理オーソリティは、その誤動作調査を完了することができ、誤動作管理システムにフィードバックを提供することを選好する。V2X機器102を搭載されている車両12は、MBR-Aは正確であったがMBR-Bは正確ではなかったとの通知を受信する。次いで、誤動作管理システムは、それに従ってその生成/記憶/伝送パラメータを調整し、その内部パラメータを調整するためにローカル誤動作検出システムに通知することができる。

様々な実施形態(限定ではないが、図1～図8を参照して上述した実施形態を含む)は、車載機器およびモバイルコンピューティングデバイスを含む多種多様なコンピューティングシステム内に実装されてもよく、様々な実施形態とともに使用するのに適したその例が、図9に示されている。モバイルコンピューティングデバイス400は、タッチスクリーンコントローラ404と内部メモリ406とに結合されたプロセッサ402を含み得る。プロセッサ402は、汎用または特定の処理タスクに指定された1つまたは複数のマルチコア集積回路であり得る。内部メモリ406は、揮発性メモリまたは不揮発性メモリであってよく、また、セキュアメモリおよび/もしくは暗号化メモリまたは非セキュアメモリおよび/もしくは非暗号化メモリ、あるいはそれらの任意の組合せであってもよい。活用されてもよいメモリタイプの例には、限定はしないが、DDR、LPDDR、GDDR、WIDEIO、RAM、SRAM、DRAM、P-RAM、R-RAM、M-RAM、STT-RAM、および埋め込みDRAMが含まれる。タッチスクリーンコントローラ404およびプロセッサ402は、抵抗感知タッチスクリーン、容量感知タッチスクリーン、赤外線感知タッチスクリーンなどのタッチスクリーンパネル412に結合されてもよい。加えて、モバイルコンピューティングデバイス400のディスプレイは、タッチスクリーン機能を有する必要はない。

モバイルコンピューティングデバイス400は、互いに結合されたおよび/またはプロセッサ402に結合された、通信を送受信するための1つまたは複数の無線信号トランシーバ408(たとえば、Peanut、Bluetooth、ZigBee、Wi-Fi、RF無線)と、アンテナ410とを有し得る。トランシーバ408およびアンテナ410は、様々なワイヤレス送信プロトコルスタックおよびインターフェースを実装するために、上述の回路とともに使用され得る。モバイルコンピューティングデバイス400は、セルラーネットワークを経由した通信を可能にするとともにプロセッサに結合されているセルラーネットワークワイヤレスモデムチップ416を含み得る。

モバイルコンピューティングデバイス400は、プロセッサ402に結合された周辺デバイス接続インターフェース418を含み得る。周辺デバイス接続インターフェース418は、1つのタイプの接続を受け入れるように単独で構成されてよく、またはユニバーサルシリアルバス(USB)、FireWire、Thunderbolt、もしくはPCIeなどの、一般的もしくはプロプライエタリな様々なタイプの物理接続および通信接続を受け入れるように構成されてもよい。周辺デバイス接続インターフェース418はまた、同様に構成された周辺デバイス接続ポート(図示せず)に結合されてよい。

モバイルコンピューティングデバイス400はまた、オーディオ出力を提供するためのスピーカ414を含み得る。モバイルコンピューティングデバイス400はまた、本明細書で説明する構成要素の全部または一部を収容するための、プラスチック、金属、または材料の組合せから構成されたハウジング420を含み得る。ハウジング420は、車載機器内の、車両のダッシュボードカウンセルであってもよいことが、当業者には認識され得る。モバイルコンピューティングデバイス400は、使い捨てまたは充電可能なバッテリーなどの、プロセッサ402に結合された電源422を含む場合もある。充電可能なバッテリーは、モバイルコンピューティングデバイス400の外部にある電源から充電電流を受けるために、周辺デバイス接続ポートに結合される場合もある。モバイルコンピューティングデバイス400はまた、ユーザ入力を受け取るための物理ボタン424を含んでもよい。モバイルコンピューティングデバイス400は、モバイルコンピューティングデバイス400をオンオフするための電源ボタン426を含んでもよい。

(限定はしないが、図1～図8を参照して上記で説明した実施形態を含む)様々な実施形態は、ラップトップコンピュータ500を含む様々な多種多様なコンピューティングシステムにおいて実装されよく、ラップトップコンピュータ500の一例が図10に示されている。多くのラップトップコンピュータは、コンピュータのポインティングデバイスとして働くタッチパッドのタッチ面517を含み、したがって、タッチスクリーンディスプレイを装備した上述のコンピューティングデバイス上で実装されるものと同様のドラッグジェスチャー、スクロールジェスチャー、およびフリックジェスチャーを受信し得る。ラップトップコンピュータ500は通常、揮発性メモリ512と、フラッシュメモリのディスクドライブ513などの大容量不揮発性メモリとに結合されたプロセッサ502を含む。加えて、コンピュータ500は、プロセッサ502に結合されたワイヤレスデータリンクおよび/またはセルラ電話トランシーバ516に接続され得る、電磁放射を送受信するための1つまたは複数のアンテナ508を有し得る。コンピュータ500はまた、プロセッサ502に結合されたフロッピーディスクドライブ514およびコンパクトディスク(CD)ドライブ515を含み得る。ノートブック構成では、コンピュータハウジングは、すべてがプロセッサ502に結合されたタッチパッド517、キーボード518、およびディスプレイ519を含む。コンピューティングデバイスの他の構成はよく知られているように、(たとえば、USB入力を介して)プロセッサに結合されたコンピュータマウスまたはトラックボールを含んでよく、それらはまた、様々な実施形態とともに使用されてもよい。

様々な実施形態(限定ではないが、図1～図8を参照して上述した実施形態を含む)はまた、様々な市販のサーバのいずれかなどの、固定コンピューティングシステムを利用する誤動作管理オーソリティを含んでもよい。例示的なサーバ600が、図11に示されている。そのようなサーバ600は、通常、揮発性メモリ602およびディスクドライブ604などの大容量不揮発性メモリに結合された1つまたは複数のマルチコアプロセッサアセンブリ601を含む。図6に示すように、マルチコアプロセッサアセンブリ601は、それらをアセンブリのラックに挿入することによって、サーバ600に追加され得る。サーバ600はまた、プロセッサ601に結合されたフロッピーディスクドライブ、コンパクトディスク(CD)、またはデジタル多用途ディスク(DVD)ディスクドライブ606を含んでもよい。サーバ600はまた、他のブロードキャストシステムコンピュータおよびサーバに結合されたローカルエリアネットワーク、インターネット、公衆交換電話網、ならびに/またはセルラーデータネットワーク(たとえば、CDMA、TDMA、GSM、PCS、3G、4G、5G、LTE、または任意の他のタイプのセルラーデータネットワーク)など、ネットワーク607とのネットワークインターフェース接続を確立するため、3Gの、マルチコアプロセッサアセンブリ601に結合されたネットワークアクセスポート603を含み得る。

実装例について、以下の段落において説明する。以下の実装例のうちのいくつかについて例示的な方法に関して説明するが、さらなる例示的な実装形態は、以下のパラグラフにおいて説明する例示的な方法であって、例示的な方法の動作をプロセッサ実行可能命令が実行するように構成されたプロセッサを備えるコンピューティングデバイスによって実施される例示的な方法、以下のパラグラフにおいて説明する例示的な方法であって、以下の実装例の方法の動作を実施するためのプロセッサ実行可能命令によって構成されているプロセッサを含む車載装置、モバイルデバイスユニット、モバイルコンピューティングユニット、または静止路側機であってもよいV2X機器とともに動作する誤動作管理システムによって実装される例示的な方法、以下のパラグラフにおいて説明する例示的な方法であって、以下の実装例の方法の機能を実施するための手段を含むV2X機器によって実装される例示的な方法、および、以下のパラグラフにおいて説明する例示的な方法であって、V2X機器のプロセッサに以下の実装例の方法の動作を実施させるように構成されたプロセッサ実行可能命令が記憶された非一時的プロセッサ可読記憶媒体として実装され得る例示的な方法を含んでもよい。

実施例1.誤動作報告を管理する方法であって、誤動作条件の検出に応答して集計重大度値に基づいて誤動作条件を識別するための誤動作報告を生成すべきか否かを決定するステップと、誤動作条件を識別するための誤動作報告を生成すべきとの決定に応答して誤動作条件を識別する誤動作報告を生成するステップと、生成されている誤動作報告を記憶すべきか否かを決定するステップと、生成されている誤動作報告を誤動作管理オーソリティに伝送するステップとを含む、方法。

実施例2.方法は、生成されている誤動作報告を誤動作管理オーソリティに伝送すべきか否かを決定するステップをさらに含み、生成されている誤動作報告を誤動作管理オーソリティに伝送するステップは、生成されている誤動作報告を伝送すべきとの決定に応答して実施される、実施例1に記載の方法。

実施例3.方法は、誤動作条件が検出されるか否かを決定するために機械学習モデルを使用してセンサデータを分析するステップをさらに含み、誤動作条件を識別する誤動作報告を生成するステップは、機械学習モデル、機械学習モデルの出力、機械学習モデルの主成分分析、機械学習モデルの中間表現、または機械学習モデルの識別子のうちの1つまたは複数を含む誤動作報告を生成するステップを含む、実施例1または2に記載の方法。

実施例4.前記方法は、誤動作条件の潜在的な安全上の影響もしくは潜在的な交通の混乱のレベルに基づいて検出される誤動作条件を分類するステップ、合同さ条件の観測される長さを決定するステップ、誤動作条件の再発回数を決定するステップ、または誤動作条件を経験している近接車両の数を決定するステップのうちの1つまたは複数を含み、方法は、誤動作条件分類、誤動作条件の観測されている長さ、誤動作条件の再発回数、および、誤動作条件を経験している近接車両の数のうちの1つまたは複数に基づいて集計重大度値を生成するステップをさらに含む、実施例1から3のいずれかに記載の方法。

実施例5.前記方法は、誤動作報告の主題である誤動作条件の検出の確度レベルを決定するステップ、近接車両からの追加のメッセージを誤動作報告に添付すべきか否かを決定するステップ、または誤動作条件を伝送するために誤動作管理オーソリティへのネットワーク通信リンクが利用可能であるか否かを決定するステップのうちの1つまたは複数をさらに含み、方法は、誤動作条件の検出の確度レベル、誤動作報告に添付する追加のメッセージ近接車両の数、および誤動作条件を伝送するために誤動作管理オーソリティへのネットワーク通信リンクが利用可能であるか否かのうちの1つまたは複数に基づいて、誤動作報告を記憶すべきか否かを決定するステップを含む、実施例1から4のいずれかに記載の方法。

実施例6.方法は、誤動作条件の潜在的な安全上の影響に基づいて、生成されている誤動作報告の主題である検出されている誤動作条件を分類するステップと、誤動作条件の分類に基づいて誤動作報告に初期重みを割り当てるステップと、誤動作報告に減衰係数を割り当てるステップと、誤動作報告の決定される重みを決定するために定期的な間隔をおいて割り当てられている初期重みに減衰係数を乗算するステップとをさらに含み、誤動作報告を記憶すべきか否かを決定するステップは、誤動作報告の決定されている重みにさらに基づく、実施例5に記載の方法。

実施例7.方法は、潜在的な交通の混乱のレベルに基づいて、生成されている誤動作報告の主題である検出されている誤動作条件を分類するステップと、誤動作条件の分類に基づいて誤動作報告に初期重みを割り当てるステップと、誤動作報告に減衰係数を割り当てるステップと、誤動作報告の決定される重みを決定するために定期的な間隔をおいて割り当てられている初期重みに減衰係数を乗算するステップとをさらに含み、誤動作報告を記憶すべきか否かを決定するステップは、誤動作報告の決定されている重みにさらに基づく、実施例5に記載の方法。

実施例8.方法は、利用可能なストレージ空間がストレージ空間閾レベルを下回るか否かを決定するステップと、利用可能なストレージ空間がストレージ空間閾レベルを下回るとの決定に応答してフラッシュ動作を実施するステップとをさらに含み、フラッシュ動作は、誤動作報告が記憶されている順序、誤動作条件の分類、記憶されている重複内容の重複数、および誤動作報告の決定されている重みのうちの1つに基づいて、記憶されている誤動作報告を消去する、実施例6または7に記載の方法。

実施例9.誤動作報告を伝送すべきか否かを決定するステップは、誤動作条件の分類、誤動作報告が記憶されている順序、または公平性規則のうちの少なくとも1つに基づく、実施例8に記載の方法。

実施例10.誤動作管理オーソリティからフィードバックを受信するステップと、フィードバックに応答して誤動作条件を識別するための誤動作報告を生成する決定に影響を与える生成パラメータを調整すること、フィードバックに応答して生成されている誤動作報告を記憶すべきか否かを決定するために使用される誤動作条件の検出の確度レベル、誤動作報告に添付する追加のメッセージ近接車両の数、および、誤動作報告を伝送するために誤動作管理オーソリティへの通信リンクが利用可能であるか否かに対する1つまたは複数の閾値を調整すること、または、フィードバックに応答して誤動作報告を誤動作管理オーソリティに伝送する決定に影響を与える伝送パラメータを調整することのうちの1つまたは複数を実施するステップとをさらに含む、実施例9に記載の方法。

実施例11.誤動作管理オーソリティに送信される前に前処理するために、誤動作報告を誤動作前処理エンティティに伝送するステップをさらに含む、実施例1から10のいずれかに記載の方法。

上記の方法の説明およびプロセスフロー図は、例示的な例として提供されるにすぎず、様々な実施形態の動作が、提示された順序で実施されなければならないことを要求または暗示するものではない。当業者によって諒解されるように、上述の実施形態における動作の順序は、任意の順序で実施されてよい。「その後」、「次いで」、「次に」などの語は、動作の順序を限定するものではなく、これらの語は単に、方法の説明を通じて読者を導くために使用される。さらに、たとえば、冠詞「a」、「an」または「the」を使用する単数形での請求項要素へのいかなる言及も、要素を単数形に限定するものとして解釈されるべきではない。

本明細書で開示する実施形態に関して説明する様々な例示的な論理ブロック、モジュール、回路、およびアルゴリズム動作は、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、またはその両方の組合せとして実装され得る。ハードウェアおよびソフトウェアのこの互換性を明確に示すために、様々な例示的な構成要素、ブロック、モジュール、回路および動作について、概してそれらの機能性に関して上記で説明してきた。そのような機能性がハードウェアそれともソフトウェアとして実装されるのかは、特定の適用例および全体的なシステムに課された設計制約に依存する。当業者は、説明した機能を特定の適用例ごとに様々な方法で実装してよいが、そのような実装決定は、特許請求の範囲からの逸脱を引き起こすものとして解釈されるべきではない。

本明細書で開示する実施形態に関して説明した様々な例示的な論理、論理ブロック、モジュール、および回路を実装するために使用されるハードウェアは、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ(DSP)、特定用途向け集積回路(ASIC)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)もしくは他のプログラマブル論理デバイス、個別ゲートもしくはトランジスタ論理、個別ハードウェア構成要素、または本明細書で説明した機能を実行するように設計されたそれらの任意の組合せを用いて実装または実行されてよい。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであり得るが、代替として、プロセッサは、任意の従来のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、またはステートマシンであり得る。プロセッサはまた、コンピューティングデバイスの組合せ、たとえば、DSPとマイクロプロセッサとの組合せ、複数のマイクロプロセッサ、DSPコアと連携した1つもしくは複数のマイクロプロセッサ、または任意の他のそのような構成として実装され得る。代替的に、いくつかの動作または方法は、所与の機能に固有の回路によって実行され得る。

1つまたは複数の実施形態では、説明した機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組合せで実装されてよい。ソフトウェアで実装される場合、機能は、非一時的コンピュータ可読媒体または非一時的プロセッサ可読媒体上に1つまたは複数の命令またはコードとして記憶されてよい。本明細書で開示する方法またはアルゴリズムの動作は、非一時的コンピュータ可読記憶媒体または非一時的プロセッサ可読記憶媒体上に常駐してよいプロセッサ実行可能ソフトウェアモジュールの中で具現されてよい。非一時的コンピュータ可読記憶媒体または非一時的プロセッサ可読記憶媒体は、コンピュータまたはプロセッサによってアクセスされてよい任意の記憶媒体であってよい。限定ではなく例として、そのような非一時的コンピュータ可読媒体または非一時的プロセッサ可読媒体は、RAM、ROM、EEPROM、FLASHメモリ、CD-ROMもしくは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージもしくは他の磁気記憶デバイス、または命令もしくはデータ構造の形態で所望のプログラムコードを記憶するために使用されてよく、かつコンピュータによってアクセスされてよい、任意の他の媒体を含んでよい。本明細書で使用するディスク(disk)およびディスク(disc)は、コンパクトディスク(disc)(CD)、レーザーディスク(disc)、光ディスク(disc)、デジタル多用途ディスク(disc)(DVD)、フロッピーディスク(disk)、およびBlu-ray（登録商標）ディスク(disc)を含み、ディスク(disk)は、通常、データを磁気的に再生し、ディスク(disc)は、レーザーを用いてデータを光学的に再生する。上記の組合せも、非一時的コンピュータ可読媒体および非一時的プロセッサ可読媒体の範囲内に含まれる。追加として、方法またはアルゴリズムの動作は、コンピュータプログラム製品の中に組み込まれてよい非一時的プロセッサ可読媒体および/または非一時的コンピュータ可読媒体上のコードおよび/または命令のうちの1つ、またはその任意の組合せもしくはセットとして存在してよい。

開示する実施形態の前述の説明は、任意の当業者が特許請求の範囲を製作または使用することを可能にするために提供される。これらの実施形態への様々な修正が当業者には容易に明らかになり、本明細書で定義される一般原理は、特許請求の範囲から逸脱することなく他の実施形態に適用されてよい。したがって、本開示は、本明細書で示される実施形態に限定されるように意図されるものではなく、以下の特許請求の範囲ならびに本明細書において開示する原理および新規の特徴に一致する最も広い範囲を与えられるべきである。

12 車両
14 車両
16 車両
18 通信ネットワーク
20 安全分離距離
100 V2Xシステム
102 V2X車載機器
104 V2X車載機器
106 V2X車載機器
112 基本安全メッセージ
114 基本安全メッセージ
116 基本安全メッセージ
122 通信リンク
124 通信リンク
132 相手先商標製品製造元(OEM)サーバ
134 相手先商標製品製造元(OEM)サーバ
136 遠隔誤動作管理オーソリティ
146 通信リンク
200 システム
300 方法
400 モバイルコンピューティングデバイス
402 プロセッサ
404 タッチスクリーンコントローラ
406 内部メモリ
408 トランシーバ
410 アンテナ
412 タッチスクリーナパネル
416 セルラネットワークワイヤレスモデムチップ
418 周辺デバイス接続インターフェース
420 ハウジング
422 電源
424 物理ボタン
426 電源ボタン
500 ラップトップコンピュータ
502 プロセッサ
508 アンテナ
512 揮発性メモリ
513 ディスクドライブ
514 フロッピーディスクドライブ
515 コンパクトディスク(CD)ドライブ
516 トランシーバ
517 タッチパッド
518 キーボード
519 ディスプレイ
600 方法、サーバ
601 マルチコアプロセッサアセンブリ
602 揮発性メモリ
603 ネットワークアクセスポート
604 ディスクドライブ
606 デジタル多用途ディスク(DVD)ディスクドライブ
607 ネットワーク
700 方法
800 方法

Claims (30)

1. 誤動作報告を管理する方法であって、
   誤動作条件の検出に応答して集計重大度値に基づいて前記誤動作条件を識別するための誤動作報告を生成すべきか否かを決定するステップと、
   前記誤動作条件を識別するための誤動作報告を生成すべきとの決定に応答して前記誤動作条件を識別する誤動作報告を生成するステップと、
   生成されている前記誤動作報告を記憶すべきか否かを決定するステップと、
   前記生成されている誤動作報告を誤動作管理オーソリティに伝送するステップと
   を含む、方法。
2. 前記方法は、前記生成されている誤動作報告を前記誤動作管理オーソリティに伝送すべきか否かを決定するステップをさらに含み、前記生成されている誤動作報告を前記誤動作管理オーソリティに伝送するステップは、前記生成されている誤動作報告を伝送すべきとの決定に応答して実施される、請求項1に記載の方法。
3. 前記方法は、誤動作条件が検出されるか否かを決定するために機械学習モデルを使用してセンサデータを分析するステップをさらに含み、前記誤動作条件を識別する誤動作報告を生成するステップは、前記機械学習モデル、前記機械学習モデルの出力、前記機械学習モデルの主成分分析、前記機械学習モデルの中間表現、または前記機械学習モデルの識別子のうちの1つまたは複数を含む誤動作報告を生成するステップを含む、請求項2に記載の方法。
4. 前記誤動作条件の潜在的な安全上の影響もしくは潜在的な交通の混乱のレベルに基づいて検出される前記誤動作条件を分類するステップ、
   前記誤動作条件の観測される長さを決定するステップ、
   前記誤動作条件の再発回数を決定するステップ、または
   前記誤動作条件を経験している近接車両の数を決定するステップ
   のうちの1つまたは複数をさらに含み、
   前記誤動作条件の分類、前記誤動作条件の前記観測されている長さ、前記誤動作条件の前記再発回数、および、前記誤動作条件を経験している前記近接車両の数のうちの1つまたは複数に基づいて前記集計重大度値を生成するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
5. 前記誤動作報告の主題である前記誤動作条件の検出の確度レベルを決定するステップ、
   前記誤動作報告に添付すべき複数の近接車両からの追加のメッセージが存在するか否かを決定するステップ、または
   前記誤動作条件を伝送するために前記誤動作管理オーソリティへのネットワーク通信リンクが利用可能であるか否かを決定するステップ
   のうちの1つまたは複数をさらに含み、
   前記誤動作条件の検出の前記確度レベル、前記誤動作報告に添付する追加のメッセージ近接車両の数、または前記誤動作条件を伝送するために前記誤動作管理オーソリティへのネットワーク通信リンクが利用可能であるか否かのうちの1つまたは複数に基づいて、前記誤動作報告を記憶すべきか否かを決定するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
6. 前記誤動作条件の潜在的な安全上の影響に基づいて、前記生成されている誤動作報告の主題である前記検出されている誤動作条件を分類するステップと、
   前記誤動作条件の前記分類に基づいて前記誤動作報告に初期重みを割り当てるステップと、
   前記誤動作報告に減衰係数を割り当てるステップと、
   前記割り当てられている初期重みおよび前記減衰係数に基づいて定期的な間隔をおいて前記誤動作報告の重みを決定するステップであって、前記誤動作報告を記憶すべきか否かを決定するステップは、前記誤動作報告の前記決定されている重みにさらに基づく、請求項5に記載の方法。
7. 潜在的な交通の混乱のレベルの潜在的な安全上の影響に基づいて、前記生成されている誤動作報告の主題である前記検出されている誤動作条件を分類するステップと、
   前記誤動作条件の前記分類に基づいて前記誤動作報告に初期重みを割り当てるステップと、
   前記誤動作報告に減衰係数を割り当てるステップと、
   前記割り当てられている初期重みおよび前記減衰係数に基づいて定期的な間隔をおいて前記誤動作報告の重みを決定するステップであって、前記誤動作報告を記憶すべきか否かを決定するステップは、前記誤動作報告の前記決定されている重みにさらに基づく前記誤動作報告の重みを決定するステップと
   をさらに含む、請求項5に記載の方法。
8. 前記方法は、
   利用可能なストレージ空間がストレージ空間閾レベルを下回るか否かを決定するステップと、
   前記利用可能なストレージ空間がストレージ空間閾レベルを下回るとの決定に応答してフラッシュ動作を実施するステップであって、前記フラッシュ動作は、前記誤動作報告が記憶されている順序、前記誤動作条件の分類、記憶されている重複内容の重複数、または前記誤動作報告の決定されている重みのうちの1つに基づいて、記憶されている誤動作報告を消去する、フラッシュ動作を実施するステップと
   をさらに含む、請求項7に記載の方法。
9. 前記誤動作報告を伝送すべきか否かを決定するステップは、前記誤動作条件の前記分類、前記誤動作報告が記憶されている順序、または公平性規則のうちの少なくとも1つに基づく、請求項8に記載の方法。
10. 前記誤動作管理オーソリティからフィードバックを受信するステップと、
    前記フィードバックに応答して前記誤動作条件を識別するための前記誤動作報告を生成する前記決定に影響を与える生成パラメータを調整すること、
    前記生成されている誤動作報告を記憶すべきか否かを決定するために使用される、前記フィードバックに応答して前記誤動作条件の検出の前記確度レベル、前記誤動作報告に添付する追加のメッセージ近接車両の数、および、前記誤動作報告を伝送するために前記誤動作管理オーソリティへの通信リンクが利用可能であるか否かに対する1つまたは複数の閾値を調整すること、または
    前記フィードバックに応答して前記誤動作報告を前記誤動作管理オーソリティに伝送する前記決定に影響を与える伝送パラメータを調整すること
    のうちの1つまたは複数を実施するステップと
    をさらに含む、請求項9に記載の方法。
11. 前記誤動作管理オーソリティに送信される前に前処理するために、前記誤動作報告を誤動作前処理エンティティに伝送するステップをさらに備える、請求項1に記載の方法。
12. ビークルツーエブリシング(V2X)機器内で使用するための誤動作管理システムであって、
    誤動作報告に関係付けられるデータを誤動作管理オーソリティとの間でワイヤレス伝送および受信するように構成されているトランスミッタと、
    前記トランスミッタに結語されており、誤動作報告を記憶するように構成されているメモリストレージと、
    前記トランスミッタおよび前記メモリストレージに結合されているプロセッサと
    を備え、前記プロセッサは、
    誤動作条件の検出に応答して集計重大度値に基づいて前記誤動作条件を識別するための誤動作報告を生成すべきか否かを決定することと、
    前記誤動作条件を識別するための誤動作報告を生成すべきとの決定に応答して前記誤動作条件を識別する誤動作報告を生成することと、
    生成されている前記誤動作報告を記憶すべきか否かを決定することと、
    前記生成されている誤動作報告を誤動作管理オーソリティに伝送することと
    を行うためのプロセッサ実行可能命令によって構成されている、誤動作管理システム。
13. 前記プロセッサは、
    前記生成されている誤動作報告を前記誤動作管理オーソリティに伝送すべきか否かを決定することと、
    前記生成されている誤動作報告を伝送すべきとの決定に応答して前記生成されている誤動作報告を前記誤動作管理オーソリティに伝送することと
    を行うためのプロセッサ実行可能命令によってさらに構成されている、請求項12に記載の誤動作管理システム。
14. 前記プロセッサは、
    誤動作条件が検出されるか否かを決定するために機械学習モデルを使用してセンサデータを分析することと、
    前記機械学習モデル、前記機械学習モデルの出力、前記機械学習モデルの主成分分析、前記機械学習モデルの中間表現、または前記機械学習モデルの識別子のうちの1つまたは複数を含む誤動作報告を生成することによって誤動作条件を識別する誤動作報告を生成することと
    を行うためのプロセッサ実行可能命令によってさらに構成されている、請求項13に記載の誤動作管理システム。
15. 前記プロセッサは、
    前記誤動作条件の潜在的な安全上の影響もしくは潜在的な交通の混乱のレベルに基づいて検出される前記誤動作条件を分類すること、
    前記誤動作条件の観測される長さを決定すること、
    前記誤動作条件の再発回数を決定すること、または
    前記誤動作条件を経験している近接車両の数を決定すること
    のうちの1つまたは複数を実施するためのプロセッサ実行可能命令によってさらに構成されており、
    前記プロセッサは、前記誤動作条件の分類、前記誤動作条件の前記観測されている長さ、前記誤動作条件の前記再発回数、および、前記誤動作条件を経験している前記近接車両の数のうちの1つまたは複数に基づいて前記誤動作条件を識別するための前記誤動作報告を生成すべきか否かを決定するためのプロセッサ実行可能命令によってさらに構成されている、請求項12に記載の誤動作管理システム。
16. 前記プロセッサは、
    前記誤動作報告の主題である前記誤動作条件の検出の確度レベルを決定すること、
    近接車両からの追加のメッセージを前記誤動作報告に添付すべきか否かを決定すること、または
    前記誤動作条件を伝送するために前記誤動作管理オーソリティへのネットワーク通信リンクが利用可能であるか否かを決定すること
    のうちの1つまたは複数を実施するためのプロセッサ実行可能命令によってさらに構成されており、
    前記プロセッサは、前記誤動作条件の検出の前記確度レベル、前記誤動作報告に添付する追加のメッセージ近接車両の数、および前記誤動作条件を伝送するために前記誤動作管理オーソリティへのネットワーク通信リンクが利用可能であるか否かのうちの1つまたは複数に基づいて、前記誤動作報告を記憶すべきか否かを決定するためのプロセッサ実行可能命令によってさらに構成されている、請求項12に記載の誤動作管理システム。
17. 前記プロセッサは、
    前記誤動作条件の潜在的な安全上の影響に基づいて、前記生成されている誤動作報告の主題である前記検出されている誤動作条件を分類することと、
    前記誤動作条件の前記分類に基づいて前記誤動作報告に初期重みを割り当てることと、
    前記誤動作報告に減衰係数を割り当てることと、
    前記割り当てられている初期重みおよび前記減衰係数に基づいて定期的な間隔をおいて前記誤動作報告の重みを決定することであって、前記誤動作報告を記憶すべきか否かを決定することは、前記誤動作報告の前記決定されている重みにさらに基づく、前記誤動作報告の重みを決定することと
    を行うためのプロセッサ実行可能命令によってさらに構成されている、請求項16に記載の誤動作管理システム。
18. 前記プロセッサは、
    潜在的な交通の混乱のレベルの潜在的な安全上の影響に基づいて、前記生成されている誤動作報告の主題である前記検出されている誤動作条件を分類することと、
    前記誤動作条件の前記分類に基づいて前記誤動作報告に初期重みを割り当てることと、
    前記誤動作報告に減衰係数を割り当てることと、
    前記割り当てられている初期重みおよび前記減衰係数に基づいて定期的な間隔をおいて前記誤動作報告の重みを決定することであって、前記誤動作報告を記憶すべきか否かを決定することは、前記誤動作報告の前記決定されている重みにさらに基づく、前記誤動作報告の重みを決定することと
    を行うためのプロセッサ実行可能命令によってさらに構成されている、請求項17に記載の誤動作管理システム。
19. 前記プロセッサは、
    利用可能なストレージ空間がストレージ空間閾レベルを下回るか否かを決定することと、
    前記利用可能なストレージ空間がストレージ空間閾レベルを下回るとの決定に応答してフラッシュ動作を実施することであって、前記フラッシュ動作は、前記誤動作報告が記憶されている順序、前記誤動作条件の分類、記憶されている重複内容の重複数、または前記誤動作報告の決定されている重みのうちの1つに基づいて、記憶されている誤動作報告を消去する、フラッシュ動作を実施することと
    を行うためのプロセッサ実行可能命令によってさらに構成されている、請求項17に記載の誤動作管理システム。
20. 前記プロセッサは、前記誤動作条件の前記分類、前記誤動作報告が記憶されている順序、または公平性規則のうちの少なくとも1つに基づいて、前記誤動作報告を伝送すべきか否かを決定するためのプロセッサ実行可能命令によってさらに構成されている、請求項19に記載の誤動作管理システム。
21. 前記プロセッサは、
    前記誤動作管理オーソリティからフィードバックを受信することと、
    前記フィードバックに応答して前記誤動作条件を識別するための前記誤動作報告を生成する前記決定に影響を与える生成パラメータを調整すること、
    前記生成されている誤動作報告を記憶すべきか否かを決定するために使用される、前記フィードバックに応答して前記誤動作条件の検出の前記確度レベル、前記誤動作報告に添付する追加のメッセージ近接車両の数、および、前記誤動作報告を伝送するために前記誤動作管理オーソリティへの通信リンクが利用可能であるか否かに対する1つまたは複数の閾値を調整すること、または
    前記フィードバックに応答して前記誤動作報告を前記誤動作管理オーソリティに伝送する前記決定に影響を与える伝送パラメータを調整すること
    のうちの1つまたは複数を実施することと
    を行うためのプロセッサ実行可能命令によってさらに構成されている、請求項20に記載の誤動作管理システム。
22. 前記プロセッサは、前記誤動作管理オーソリティに送信される前に前処理するために、前記誤動作報告を誤動作前処理エンティティに伝送するためのプロセッサ実行可能命令によってさらに構成されている、請求項12に記載の誤動作管理システム。
23. ビークルツーエブリシング(V2X)機器内で使用するための誤動作管理システムであって、
    誤動作条件の検出に応答して集計重大度値に基づいて前記誤動作条件を識別するための誤動作報告を生成すべきか否かを決定するための手段と、
    前記誤動作条件を識別するための誤動作報告を生成すべきとの決定に応答して前記誤動作条件を識別する誤動作報告を生成するための手段と、
    生成されている前記誤動作報告を記憶すべきか否かを決定するための手段と、
    前記生成されている誤動作報告を誤動作管理オーソリティに伝送するための手段と
    を備える、誤動作管理システム。
24. 前記誤動作管理システムは、前記生成されている誤動作報告を前記誤動作管理オーソリティに伝送すべきか否かを決定するための手段をさらに備え、前記生成されている誤動作報告を前記誤動作管理オーソリティに伝送するための手段は、前記生成されている誤動作報告を伝送すべきとの決定に応答して前記生成されている誤動作報告を前記誤動作管理オーソリティに伝送するための手段を含む、請求項23に記載の誤動作管理システム。
25. 前記誤動作管理システムは、
    前記誤動作条件の潜在的な安全上の影響もしくは潜在的な交通の混乱のレベルに基づいて検出される前記誤動作条件を分類するための手段、
    前記誤動作条件の観測される長さを決定するための手段、または
    前記誤動作条件の再発回数を決定するための手段、または
    前記誤動作条件を経験している近接車両の数を決定するための手段
    のうちの1つまたは複数をさらに備え、
    前記誤動作条件の分類、前記誤動作条件の前記観測されている長さ、前記誤動作条件の前記再発回数、または、前記誤動作条件を経験している前記近接車両の数のうちの1つまたは複数に基づいて前記集計重大度値を生成するための手段をさらに備える、請求項23に記載の誤動作管理システム。
26. 前記誤動作管理システムは、
    前記誤動作報告の主題である前記誤動作条件の検出の確度レベルを決定するための手段、
    前記誤動作報告に添付すべき複数の近接車両からの追加のメッセージが存在するか否かを決定するための手段、または
    前記誤動作条件を伝送するために前記誤動作管理オーソリティへのネットワーク通信リンクが利用可能であるか否かを決定するための手段
    のうちの1つまたは複数をさらに備え、
    前記誤動作条件の検出の確度レベル、前記誤動作報告に添付する追加のメッセージ近接車両の数、および前記誤動作条件を伝送するために前記誤動作管理オーソリティへのネットワーク通信リンクが利用可能であるか否かのうちの1つまたは複数に基づいて、前記誤動作報告を記憶すべきか否かを決定するための手段、請求項23に記載の誤動作管理システム。
27. 誤動作条件の潜在的な安全上の影響に基づいて、前記生成されている誤動作報告の主題である前記検出されている誤動作条件を分類するための手段と、
    前記誤動作条件の前記分類に基づいて前記誤動作報告に初期重みを割り当てるための手段と、
    前記誤動作報告に減衰係数を割り当てるための手段と、
    前記割り当てられている初期重みおよび前記減衰係数に基づいて定期的な間隔をおいて前記誤動作報告の重みを決定するための手段であって、前記誤動作報告を記憶すべきか否かを決定することは、前記誤動作報告の前記決定されている重みにさらに基づく、前記誤動作報告の重みを決定するための手段と
    をさらに備える、請求項26に記載の誤動作管理システム。
28. 潜在的な交通の混乱のレベルの潜在的な安全上の影響に基づいて、前記生成されている誤動作報告の主題である前記検出されている誤動作条件を分類するための手段と、
    前記誤動作条件の前記分類に基づいて前記誤動作報告に初期重みを割り当てるための手段と、
    前記誤動作報告に減衰係数を割り当てるための手段と、
    前記割り当てられている初期重みおよび前記減衰係数に基づいて定期的な間隔をおいて前記誤動作報告の重みを決定するための手段であって、前記誤動作報告を記憶すべきか否かを決定することは、前記誤動作報告の前記決定されている重みにさらに基づく、前記誤動作報告の重みを決定するための手段と
    をさらに備える、請求項27に記載の誤動作管理システム。
29. 前記誤動作報告を伝送すべきか否かを決定するための手段は、前記誤動作条件の前記分類、前記誤動作報告が記憶されている順序、または公平性規則のうちの少なくとも1つに基づいて、前記誤動作報告を伝送すべきか否かを決定するための手段を含む、請求項28に記載の誤動作管理システム。
30. プロセッサ実行可能命令をその上に記憶した非一時的プロセッサ可読媒体であって、前記プロセッサ実行可能命令は、誤動作管理システムのプロセッサに、
    誤動作条件の検出に応答して集計重大度値に基づいて前記誤動作条件を識別するための誤動作報告を生成すべきか否かを決定する動作と、
    前記誤動作条件を識別するための誤動作報告を生成すべきとの決定に応答して前記誤動作条件を識別する誤動作報告を生成する動作と、
    生成されている前記誤動作報告を記憶すべきか否かを決定する動作と、
    前記生成されている誤動作報告を誤動作管理オーソリティに伝送する動作と
    を含む動作を実施させるように構成されている、非一時的プロセッサ可読媒体。

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