JP6654711B2 - 異種の車両の母集団内のテレマティクスデータの分析 - Google Patents

異種の車両の母集団内のテレマティクスデータの分析 Download PDF

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Description

通常、現代の車両は、車載の各種サブシステムの動作を管理、測定、及び報告する車載の電子制御及び監視システムを備えている。車載の電子制御及び監視システムは、車両所有者又は修理技術者が制御システムから診断情報又は他の形式の動作情報にアクセス可能な車載の診断(OBD)サービスを備え又は他の方法でサポートしている。1つの例として、車両の車載電子制御システムは物理的な有線データリンク又はデータポートの形式でデータインターフェースを介してアクセスされてもよい。OBD情報はADSL、OBD−I、OBD−1.5、OBD−II等を含む各種プロトコルを使用してこのデータインターフェースと通信されてもよい。
一例で、計算システムはテレマティクスサービスを実行する。テレマティクスサービスは車両の母集団の各車両のための1セットの車両テレマティクスデータを取得する。各セットの車両テレマティクスデータ内に、そのセットの車両テレマティクスデータが発生する車両識別子と測定値タイプ用の1セットの時間基準の測定値が確認される。各車両のために確認された前記セットの時間基準の測定値が結合され、前記車両の母集団中の前記測定値タイプ用の結合されたセットの時間基準の観測値、又は車両製造、型式、及び又は製造年により定義される前記母集団のサブセットを取得する。統計的モデルは前記結合されたセットの時間基準の観測値に適用され、1セットの1つ以上の確率分布を取得する。前記結合されたセットの時間基準の観測値の中から、前記セットの確率分布の外側に配置される外れ値の観測値が確認される。前記外れ値の観測値のため、該外れ値の観測値に起因する車両識別子が確認される。決定は、前記外れ値の観測値が一時的な逸脱の一部か又は持続的な逸脱の一部かどうかで成される。一時的な逸脱の場合、前記セットの時間基準の測定値に対する前記外れ値の観測値の影響が減らされ(例えば、フィルター処理及び又は調和され)、増加したセットの時間基準の測定値を取得する。持続的な逸脱の場合、前記外れ値の観測値はプログラムによって特徴付けされる。前記増加したセットの時間基準の測定値及び又は持続的な逸脱の特徴付けは前記車両識別子と関連付けされる利用者に出力されると共に報告される。
この概要は以下の説明及び関連図面によってより詳細に説明される概念の幾つかのみを記載している。クレーム化された主題はこの概要の内容により限定されるものではない。
一例のテレマティクスサービスのための動作環境を示す概略図である。 テレマティクスサービスのための例示の方法を示すフロー図である。 テレマティクスサービスのための例示の方法を示すフロー図である。 一例の計算システムを示す概略図である。 別の例の計算システムを示す概略図である。
車両は、製造、型式、及び製造年によって大きく分けられる。車両の母集団の中のこの多様性は広い母集団を超えてテレマティクスデータを分析することを困難にする。幾つかの測定値(例えば、燃費)は工業の広い標準化又は政府が課す報告要求のような要因により各種の異なる車両を超えて首尾一貫して報告されている。しかしながら、車両は時間に亘って、CANバスにデータのドリフトを経験したり、或いは不正確又は誤ったテレマティクスデータになる可能性のある欠陥部品又は低品質部品を生み出したりすることがある。さらにまた、テレマティクスデータは車両特有の事象(イベント)により実社会の適用において一時的な不正確又は誤りとなることがある。例えば、車両により報告される燃料レベルが燃料レベルセンサに車両内の実際の燃料レベルの不正確な測定値をもたらす原因となる車両により経験される加速又はG力によって一時的に不正確になることがある。これらの一時的な逸脱はテレマティクスデータのように車両により報告される各種測定値タイプの幾つか又はすべてにおいて存在する。
本開示の特徴によれば、種々の車両製造、型式、及び製造年の広い母集団から収集されたテレマティクスデータがその母集団のための統計的モデルを生成するために使用されてもよい。さらに又は代わりに、統計的モデルは車両製造、型式、及び製造年により定義される広い母集団のサブセットのために生成されてもよい。これらの統計的モデルは、車両製造、型式、又は製造年に広いか又は明確かどうか、所定の母集団内の車両により報告されたテレマティクスデータ内の外れ値を確認するために使用されてもよい。これらの統計的モデルは、その母集団内のテレマティクスデータの比較のためプロキシとして役立つ車両の所定の母集団を超えて特定の測定値タイプのために個々の車両に正規化された点数(例えば、燃料点数)を作り出すと共に割り当てるために使用されてもよい。
このフレームワークは、異常なテレマティクスデータを確認させると共に補正処理を行わせ、分析結果におけるこの異常なテレマティクスデータを減らし、車両の性能を報告させ、母集団内の車両の点数を正規化する。例えば、特定の車両に割り当てられると共にその運転者又は所有者に報告される燃料点数は絶対的な基礎データ(例えば、燃費)が少なくとも一時的に不正確又は誤っている時でさえメリットを与える。
図1は一例のテレマティクスサービス110のための動作環境100を示す概略図である。動作環境100内に、複数の車両122、124、126、128等の車両の母集団120がテレマティクスデータ150をテレマティクスサービス110に報告する。車両の母集団120は、幾つか、数十、数百、数千、数百万、或いはそれ以上の車両を含んでいてもよい。車両の母集団120の車両の幾つか又はすべては、(例えば、OBDインターフェースを介して)車両の電子システムからテレマティクスデータを受け取り及び又は車両に車載配置されるセンサを介して取得される測定値からテレマティクスデータを生成する車両基準のテレマティクスシステムを含んでいてもよい。テレマティクスデータ150は、通信ネットワークの無線及び又は有線の通信リンクを介して車両の母集団120の車両基準のテレマティクスシステムによってテレマティクスサービス110に報告されてもよい。車両基準のテレマティクスシステムの非限定的な例が図3を参照しながらさらに詳細に示されている。テレマティクスサービス110は他のデータソース140(例えば、非車両基準のソース)から他の適切なデータ152(例えば、環境データ)を受け取ってもよい。
テレマティクスデータは、(1)車両に車載配置されるセンサを介して取得される測定値を示すデータ、(2)そのような測定値に基づき車両に車載配置される電子システムにより確認される動作条件又は状態を示すデータ、(3)車両特有の情報(例えば、車両識別子、所有者識別子、車両製造、車両型式、車両製造年等)を示すデータ、(4)他のテレマティクスデータを記載するメタデータ(例えば、タイムスタンプ)を示すデータに関連する。テレマティクスデータは、リアルタイム、ほぼリアルタイム又は疑似リアルタイム、又は周期的/同期的に車両により報告されてもよい。テレマティクスデータは、複数の測定値がそれぞれの時間価値の範囲に関連付けされ及び又は複数の測定値が時間依存的なシーケンスで順位付けされる時間基準の測定値を示すデータを含んでいてもよい。例えば、ある期間に亘る車両の燃料レベルを示すテレマティクスデータはその期間内の2つ又はそれ以上の異なる時点の複数の燃料レベルとして報告されてもよい。
環境データは、天候状況、交通状況、道路状況等の抽象的測定値と同様、温度、気圧、風速、光、(年間の時間により変化する)地球のアルベド、降水量のような空間状況の測定値に関連してもよい。環境データは、リアルタイム、ほぼリアルタイム又は疑似リアルタイム、又は周期的/同期的にデータソース140により報告されてもよい。環境データはまた車両が車載のセンサを含む実施でのテレマティクスデータに含まれていてもよい。環境データは、複数の測定値がそれぞれの時間価値の範囲に関連付けされ及び又は複数の測定値が時間依存的なシーケンスで順位付けされる時間基準の測定値を示すデータを含んでいてもよい。データソースは、通信ネットワークを介してテレマティクスサービスに接続される計算装置又はシステムで提供されるデータ報告サービスの形式を取ってもよい。データソース140はさらに又は代わりに、環境条件の測定値を取得及び報告する地域分散型センサを含んでいてもよい。
少なくとも幾つかの実施では、特定の測定値に関連付けされる時間価値は、測定値が取られる時間、日、月、年を示す世界時間に関連してもよい。世界時間は、車両又は非車両基準センサの現地時間に関連してもよく、或いはテレマティクスサービスの現地時間又は別の位置又はソースで参照される絶対的な世界時間に関連してもよい。他の実施では、相対時間価値は、測定値が取られる世界時間をテレマティクスサービスに再構成させるテレマティクスデータ又は環境データ内の測定値に関連付けされていてもよい。少なくとも幾つかのテレマティクスデータ又は環境データに含まれる特定の車両又は非車両基準のセンサの地理的位置は測定値に関連付けされる現地時間価値と組み合わせて使用され、車両/センサのための非現地化世界時間とその報告されたテレマティクス/環境データを決定してもよい。このアプローチは、例えば、多数の車両から得られた測定値及び又は異なる地理的時間ゾーン内に配置されたセンサを時間整列するために使用されてもよい。
車両基準のテレマティクス装置は、車両をネットワークサービス及びテレマティクスデータの利用者を接続する。接続された車両は、イベントデータ、事故状況データ、速度データ等のような大量のテレマティクスデータを生成してもよい。ソフトウェアの開発者は環境データと結合するこれらのデータ形式を使用し、接続された車両とそれらの利用者のためのアプリケーションを作り出す。テレマティクスサービス110は車両の母集団120及び又は他のデータソース140(例えば、車両基準のデータソース)からの他の適切なデータ152(例えば、環境データ)によって報告され、そのデータを処理し、生のデータ及び又は処理された形式を分析し、分析結果及び又は生のデータ及び又は処理された形式を複数の利用者132、134、136、138等の利用者の母集団130に公表する。個々の利用者は、ユーザアカウント、電子メールアドレス、電話番号、又は計算装置を介してユーザにアクセス可能な他のネットワーク宛先を参照してもよい。154に示されているように、分析結果及び又は生のデータ及び又は処理された形式は、プッシュ型及び又はプル型の申し込みモデルを使用して、個々の利用者又は利用者母集団130の利用者グループに対してテレマティクスサービス110によって公表される。
テレマティクスサービス110はサーバーシステム又は他の適切な計算システム又はプラットフォームによって実行されてもよい。テレマティクスサービスを実行するサーバーシステムの非限定的な例は図3を参照しながらさらに詳細に記載されている。テレマティクスサービス110はテレマティクスサービスのそれぞれの特徴を実行する1つ以上のモジュールを含んでいる。非限定的な例として、テレマティクスサービス110は、車両の母集団120からのテレマティクスデータ及び又は他のデータソース140(例えば、非車両基準のデータベース)からの他の適切なデータ(例えば、環境データ)の取得処理をするデータ取得モジュール112、そのような生のデータ及び又は処理された形式の格納及び検索を処理するデータストレージモジュール114、データを処理された形式に処理すると共に生のデータ及び又はそのようデータの形式を処理して分析結果の分析を生成するデータ分析モジュール116、及び分析結果及び又は生のデータ及び又は処理された形式を母集団130の利用者に公表するデータ公表モジュール118を含んでいてもよい。
図2A及び2Bを参照しながらさらに詳細に説明するように、テレマティクスサービス110は、データ列としてテレマティクス及び環境データを収集し、そのデータに基づきリアルタイムで統計的モデルを更新し、車両から母集団に受け取ったリアルタイムのデータと母集団のためのサンプルの統計値とを比較し、テレマティクスデータがその母集団内の通常であるか又は異常であるかを決定し、統計的モデルに基づき車両又は車両の母集団のための正規化された点数を決定し、車両の懸案を示すような異常なテレマティクスデータを特徴付け、処理されたテレマティクスデータ又は分析結果を上流のサービスに出力するために実行されてもよい。
図2Aはテレマティクスサービスのための例示の方法200を示すフロー図である。非限定的な例として、方法200は上述した図1のテレマティクスサービス110により実行されてもよい。したがって、方法200はコンピュータで実行される方法の形式をとってもよい。非限定的な例として、方法200は1以上のサーバー装置を含むサーバーシステムにより実行されてもよい。
210では、その方法は車両の母集団のためテレマティクスデータ及び環境データを取得することを含んでいる。例示の車両の母集団120は図1を参照しつつ上述されている。車両の母集団はテレマティクスサービス又はすべての車両のサブセットにより提供されるすべての車両に関連してもよい。例えば、車両の母集団は、例えば、型式、ブランド、及び年を含む特定のタイプの車両に関連してもよい。車両の母集団のさらなる説明は図2Bを参照しつつなされるだろう。
図1を参照しながら上述したように、テレマティクスデータは車両の母集団の各車両から通信ネットワークを介して送信されてもよい。テレマティクスデータは車両の母集団の各車両の通信ネットワークを介してテレマティクスサービスによって受信されてもよい。テレマティクスデータはテレマティクスサービスのデータ取得モジュールにより取得され、テレマティクスデータはデータストレージモジュールによりデータベースシステムに格納されてもよい。例示のデータ取得モジュール112及びテレマティクスサービス110の例示のデータストレージモジュール114は図1を参照しながら上述されている。
環境データは、非車両基準のデータソースを含む1つ以上のデータソースから通信ネットワークを介して送信されてもよい。これらの非車両基準のデータソースは地域分散型センサを利用して環境状況を測定する第三者の環境監視サービスを含んでいてもよい。テレマティクスサービスはこれらの第三者の環境監視サービスによって報告される環境データに申し込んでもよい。非車両基準のデータソース140の例は図1を参照しつつ上述されている。環境データは通信ネットワークを介してテレマティクスサービスによって受信される。環境データは、車両の母集団の各車両のため地理的位置又は地域に適用可能な環境データを含んでいてもよい。例えば、テレマティクスデータは、各車両が所定のタイムフレーム内で移動した地理的位置又は地域の測定を含んでいてもよい。環境データはテレマティクスサービスのデータ取得モジュール(図1の112)により取得され、環境データはデータストレージモジュール(例えば、図1の114)によりデータベースシステムに格納されてもよい。
212では、その方法はテレマティクスデータ及び環境データを処理して車両の母集団の一モデル取得することを含んでいてもよい。その方法は少なくとも幾つかの実施において統計的モデルの形式を取ってもよい。作業212は上述した図1のデータ分析モジュール116のようなテレマティクスサービスのデータ分析モジュールによって行われてもよい。一例では、テレマティクスサービスのデータ分析モジュールはテレマティクスデータ及び環境データに学習する機械を利用及び又は適用してもよい。例えば、学習する機械は、主題の測定値タイプに実質的に影響を与える他の測定値タイプを含んで、特定の車両のための主題の測定値タイプ内のパターン及び車両の母集団のすべての他の車両のためのその測定値タイプの領域を検出及び報告するために使用される神経ネットワークをトレーニングするために使用されてもよい。
214では、その方法は、その型式に基づき1つ以上の出力データのパラメータに対する1つ以上の入力データのパラメータの影響を特徴付けすることを含んでいる。入力及び出力データのパラメータはテレマティクスデータ又は環境データ内の測定値タイプに関連していてもよい。非限定的な例として、(例えば、テレマティクスデータの測定値タイプのような)タイヤ圧及び(例えば、環境データの測定値タイプのような)車両の位置での周囲の空気の温度は入力データのパラメータに相当してもよく、(例えば、テレマティクスデータの測定値タイプのような)燃費は出力データのパラメータに相当してもよい。測定値が取られる時間、日、月、年等を示す世界時間は、入力又は出力データのパラメータにさらに相当してもよい。この例では、その型式は、タイヤ圧、周囲の空気の温度、及び世界時間が車両の母集団を超えて又は車両の母集団の所定の車両のためどのように燃費に影響を与えるかについて特徴付けするために使用されてもよい。作業214はテレマティクスサービスのデータ分析モジュールにより実行されてもよい。少なくとも幾つかの実施では、作業214は、入力及び出力データのパラメータの多くの異なるセットのため或いはテレマティクス及び環境データに含まれる各種データパラメータの幾つか又はすべての順列のために行われる。
216では、その方法はその型式に基づく車両のため1つ以上の出力データのパラメータを正規化することを含んでいる。一例として、型式は車両の母集団のための出力データのパラメータの領域を確認するために使用されてもよい。この作業の1つの目的は、テレマティクスデータと関連する出力データのパラメータに対する環境要因又は外れ値のテレマティクス要因の影響を減らすことである。例えば、タイヤ圧、空気温度、又は他の入力パラメータのために修正し、車両の運転者による車両の燃費が決定され、車両の母集団の他の車両と比較される。作業216は車両の母集団の各車両のためデータ分析モジュールにより行われてもよい。
218では、その方法は、車両のための1つ以上の正規化された出力データのパラメータに対する相対的な点数を決定すると共に割り当てることを含む。一例として、相対的な点数は、その車両のため正規化された出力データのパラメータを領域に比較し及び又は車両の母集団を超えて確認されたその正規化された出力データのパラメータのための平均により、特定の車両のため、出力データのパラメータ(例えば、燃費)のために決定されてもよい。特定の車両用の出力データのパラメータ(例えば、燃費)に確認されると共に割り当てられる相対的な点数は車両の母集団のため出力データのパラメータと比較可能な値として役立つ。一例として、車両の母集団のための出力データのパラメータの領域のための上流及び下流範囲は、それぞれの平均値が50の相対的な点数20と80に相当し、平均の正規化された出力データのパラメータより高い特定の車両は75の相対的な点数を割り当てられてもよい。作業218は、車両の母集団の各車両のために行われ、出力データのパラメータの幾つか又はすべてのために行われてもよい。
220では、その方法は、車両の母集団の各車両のため1つ以上の出力データのパラメータのそれぞれに割り当てられる相対的な点数を出力及び又は公表することを含んでいる。作業220は、テレマティクスサービスのデータ分析モジュール及び又はデータ公表モジュール(例えば、図1の118)により実行されてもよい。一例として、データ分析モジュールは、データベースシステムへの格納のためデータストレージモジュール(例えば、図1の114)により及び又は公表のためデータ公表モジュールにより、相対的な点数を出力してもよい。公表は、利用者に相対的な点数を送信し及び又は利用者がデータベースシステムから相対的な点数を要求及びそれにアクセス可能とすることを含んでいる。
図2Bはテレマティクスサービスのための例示の方法222を示すフロー図である。方法222は上述した図2Aの方法200と組み合わせて或いはそれの代わりとして使用されてもよい。非限定的な例として、方法222は上述した図1のテレマティクスサービス110により行われてもよい。したがって、方法222はコンピュータで実行する方法の形式を取ってもよい。非限定的な例として、方法222は1つ以上のサーバー装置を含むサーバーシステムにより実行されてもよい。
224では、その方法は車両の母集団の各車両のためのテレマティクスデータセットを取得することを含んでいる。例えば、数千のテレマティクスデータセットは、一期間に亘り、数百、数千、数百万、又はそれ以上の車両の一車両の母集団のために取得されてもよい。テレマティクスデータセットは、テレマティクスサービスが接続される広域ネットワーク(例えば、インターネット)のような通信ネットワークを介してテレマティクスサービスによって受信されてもよい。一例として、テレマティクスデータセットは広域ネットワークのエッジ成分を形成する無線リンクを介して車両から送信されてもよい。
224では、その方法は、非車両基準のデータソース(例えば、図1のデータソース140)からの環境データセットを含む、他のデータソースからの1つ以上の他のデータセットを取得することをさらに含んでいてもよい。非車両基準のソースの非限定的な例は、地理的領域又は(例えば、主題の車両がある)関心のある位置内の環境状況を測定する地域分散型センサを含んでいる。
各データセットは1つ以上の測定値タイプのための測定値を含んでいてもよい。各測定値タイプは対応するデータのパラメータに関連してもよい。例えば、テレマティクスデータセットは、燃料レベルセンサにより測定される車両の燃料タンク内の燃料レベルデータのパラメータに対応する測定値タイプのための測定値を含んでいてもよい。別の例として、環境データセットは、特定の地理的位置のための周囲の空気温度のデータのパラメータに対応する測定値タイプのための測定値を含んでいてもよい。データセットの測定値は1つ以上の測定値タイプのための時間基準の測定値を含んでいてもよい。例えば、上述した燃料レベルのための測定値は、燃料補給イベントを示す燃料レベルの周期的な増加に沿った車両の作動により時間に亘り減少する燃料レベルを示す車両内の燃料レベルの時間基準の測定値を含んでいてもよい。
通常、テレマティクスデータセットは、OBDインターフェースに亘って車両により報告され及び又は(車両基準のテレマティクス装置と一体のセンサを含む)車両に車載配置されるセンサを介して測定される多数の異なる測定値タイプ又はすべての測定値タイプを含んでいる。したがって、テレマティクスデータセットは、多数のテレマティクス測定値タイプのそれぞれのための時間基準の測定値を供給する時間価値と関連する数十、数百、数千、又はそれ以上の測定値タイプを含んでいてもよい。同様に、環境データセットは、多数の環境測定値タイプのそれぞれのための時間基準の測定値を供給する時間価値と関連する数十、数百、数千、又はそれ以上の測定値タイプを含んでいてもよい。
226では、その方法は、車両により報告される各テレマティクスデータセット内の1セット以上の時間基準の測定値を確認することを含んでいる。一例として、テレマティクスデータセットは、燃料レベル又は他の適切な車両パラメータの1セットの時間基準の測定値のような個々の測定値タイプのための1セットの時間基準の測定値を確認するために分析又は解析されてもよい。上述したように、テレマティクスデータセットは、適切な数の測定値タイプの数十、数百、数千、又はそれ以上の時間基準の測定値を含んでいてもよい。テレマティクスデータセット内に含まれる識別子は、各セットの時間基準の測定値のための測定値タイプ又は車両パラメータを示すために使用されてもよい。
228では、その方法は、各テレマティクスデータセットのための車両識別子を確認することを含んでいる。非限定的な例として、車両識別子は、国際移動加入者識別子(IMSI)、ハードウェア識別子、ソフトウェア識別子、又は他の適切な識別子のような、車両のVIN及び又は車両の車両基準のテレマティクスシステムの識別子を含んでいてもよい。第1の実施では、車両識別子はテレマティクスデータセット内に含まれてもよく、或いは通信ネットワークを介して通信される1つ以上のメッセージにテレマティクスデータセットを伴っていてもよい。第2の実施では、車両識別子は、テレマティクスデータセットのセンサにより確立される通信セッションのセッション情報に基づき、テレマティクスデータセット(例えば、車両基準のテレマティクスシステム)の発信者又はテレマティクスデータセット(例えば、テレマティクスサービスの一要素)の受信者によってテレマティクスデータセットと関連付けされてもよい。
230では、その方法は、1つ以上の車両の母集団に各車両を割り当てることを含んでいる。一例では、各車両の車両識別子は、車両の製造、型式、及び製造年を示すVINの形式を取ってもよい。車両の母集団は、例えば、特定の製造、型式、及び又は製造年のそれらの車両だけを含むように定義されてもよい。別の例では、テレマティクスサービスは複数の種々の車両により報告されたテレマティクスデータを分析し、それらの報告されたテレマティクスデータにおける類似点に基づき車両を分類することにより車両のグループを作り出してもよい。k平均クラスタリング又は他の適切な技術のような、いろいろな分析方法が使用されてもよい。テレマティクスサービスは適切な量の母集団を作り出してもよく、順番に、1つ以上の狭いサブセットの母集団及び又は1つ以上の広いスーパーセットの母集団を有していてもよい。
一例として、上述した作業224、226及び228に関連する車両の母集団は車両の広い母集団のサブセットであってもよい。これらの作業は、さらに或いは代わりに、車両の広い母集団の各車両のため1セットの車両のテレマティクスデータを取得し、車両のテレマティクスデータの各セット内に含まれる車両識別子に基づき車両の広い母集団の各車両の車両製造、車両型式、及び又は車両製造年の1つ以上を確認し、類似の車両製造、類似の車両型式、又は類似の車両製造年の1つ以上をお互いに共有する車両に限定されるものとして広い母集団のサブセットを定義することによって、広い母集団のために実行されてもよい。
第一の例では、広い母集団のサブセットは、類似の車両製造、類似の車両型式、又は類似の車両製造年の2つ以上をお互いに共有する車両に限定される。別の例では、広い母集団のサブセットは、類似の車両製造、類似の車両型式、又は類似の車両製造年の3つをお互いに共有する車両に限定される。さらに別の例では、広い母集団のサブセットは、類似の車両製造及び類似の車両型式をお互いに共有すると共に、お互いの車両製造年が予め定義された範囲内の車両に限定される。
232では、その方法は、車両の母集団の各車両のため時間基準の測定値のセットを結合して前記車両の母集団を超えて測定値タイプのため結合されたセットの時間基準の観測値を取得することを含んでいる。上述したように、車両の母集団はテレマティクスサービスにより供給される車両の広い母集団(例えば、すべての車両又は種々の車両の大量の混合)の形式を取ってもよい。さらに又は代わりに、車両の母集団は、車両製造、車両型式、車両製造年等の1つ、2つ、3つ、又はそれ以上の類似又は同一の特性を示す車両のような、車両の広い母集団のサブセットの形式を取ってもよい。この例では、測定値タイプの時間基準の観測値の結合されたセットは広い母集団のサブセットに限定されてもよい。テレマティクスサービスは、数十、数百、数千、又はそれ以上の個々の母集団を含む適切な量の車両の母集団をサポートしてもよい。作業232は、広い母集団及びその広い母集団のサブセットの母集団を含み、車両がメンバーである各車両の母集団のため実行されてもよい。
234では、その方法は時間基準の測定値の結合されたセットを処理することを含んでいる。この結合された測定値の処理は時間基準の観測値の結合セットに統計的モデルを適用して1セットの1つ以上の確率分布を取得することを含んでいてもよい。幾つかの実施では、234でのその方法は、時間基準の観測値の結合されたセットの属性に基づき1つ以上の確率分布を定義することにより車両の母集団のための統計的モデルを生成することをさらに含んでいてもよい。上述した作業222〜232は、新しいテレマティクスデータが車両基準のテレマティクスシステムから受信されて統計的モデルを更新及び又は新しい車両の母集団を作り出す時に繰り返されてもよい。
236では、その方法は時間基準の測定値の結合されたセットの中から1つ以上の外れ値の観測値を確認することを含んでいる。一例として、236でのその方法は、1つ以上の確率分布のセットの外側に配置されている結合されたセットの時間基準の観測値の中から外れ値の観測値を確認することを含んでいてもよい。時間基準の測定値の結合されたセットは、同一の車両から取得された同一セットの時間基準の測定値のメンバーである2つ以上の外れ値の観測値及び又は異なる車両から取得された2つ以上の異なるセットの時間基準の測定値のメンバーである2つ以上の外れ値の観測値を含んでいてもよい。
238では、その方法は、1つ以上の外れ値の観測値に起因する1つ以上の車両識別子を確認することを含んでいる。同一セットの時間基準の測定値のメンバーである外れ値の観測値はそのセットの時間基準の測定値が派生する車両のための車両識別子により分類されてもよい。車両識別子は分析される測定値タイプのためのそれらの各セットの時間基準の測定値で関連付けされている。
240では、その方法は、各外れ値の観測値が一時的な逸脱か又は持続的な逸脱かを決定することである。通常、一母集団の他の車両と比較して一時的な逸脱は測定値タイプの不正確又は異常な測定値を瞬間的に引き起こす車両特有の状況を示している。対照的に、持続的な逸脱は、通常、車両の低品質又は欠陥の部品又は性能パラメータ(例えば、燃費点数)のような車両特有の状況を示している。
240での決定は、他の適切な要素の間において、車両の外れ値の観測値が逸脱する時間基準の期間、車両の一期間内の外れ値の観測値の時間密度又は大きさ、正規化された値又は範囲からの値の逸脱の方向のような、1つ以上の要素に基づいていてもよい。各測定値タイプは、時間基準の期間、時間密度、及び又は指向性の要素のための異なる閾値を有していてもよい。一例として、これらの閾値の1つ以上を越える時間基準の期間及び又は時間密度は、持続的な逸脱となるように決定されてもよく、代わりにこれらの要素の1つ以上が閾値を超えない場合に一時的な逸脱となるように決定されてもよい。正規化された値又は値の範囲からの第一の方向の逸脱は、第1の方向の反対側の第2の方向の逸脱と異なる閾値に対して判定されてもよい。
242では、外れ値の観測値が一時的な逸脱であると決定された場合、その方法は、時間基準の測定値のセットに対する外れ値の観測値の影響を減らして時間基準の測定値の増加したセットを得ることを含んでいる。テレマティクスサービスは、外れ値の観測値が一時的な逸脱であることを決定することに応じて作業242をプログラムに従って実行してもよい。一例として、時間基準の測定値のセットに対する外れ値の観測値の影響を減らすことは、時間基準の測定値のセットから外れ値の観測値をフィルター処理することを含んでいる。別の例として、時間基準の測定値のセットに対する外れ値の観測値の影響を減らすことは、外れ値の観測値を1つ以上の確率分布のセット内又はそれに近くなるように修正することを含んでいる。
244では、外れ値の観測値が持続的な逸脱であると決定された場合、その方法は、外れ値の観測値又は持続的な逸脱のメンバーである外れ値の観測値のグループに特徴付けることを含んでいる。テレマティクスサービスは、外れ値の観測値が持続的な逸脱であることを決定することに応じて作業244をプログラムに従って実行してもよい。幾つかの実施では、テレマティクスサービスは作業242及び244の両方を実行し、利用者による消費のため2つ以上の代わりの分析を行ってもよい。
一例では、持続的な逸脱の特徴付けは、外れ値の観測値に起因する車両識別子により確認された車両の欠陥又は低品質の部品が持続的な逸脱に原因があることを示すこと、及び又は外れ値の観測値に起因する車両識別子により確認される車両のため提供するタスクがなされるべきであることを示すことを含んでいる。外れ値の観測値の特徴付けは、データベースシステム内で予め定義されてもよく、他の適切な要素の間において、測定値タイプ、母集団のための正規化された値又は値の範囲からの外れ値の観測値の逸脱の大きさ、母集団のための正規化された値又は値の範囲からの外れ値の観測値の逸脱の方向、及び逸脱の時間基準の期間のような、1つ以上の要素に基づきテレマティクスサービスにより選択されてもよい。非限定的な例として、予想される燃料レベルより低いレベルに相当する方向の車両の燃料レベルの持続的な逸脱はプログラムに従って燃料漏れとして特徴付けられてもよく、予想される燃料レベルより高いレベルに相当する方向の車両の燃料レベルの持続的の逸脱はプログラムに従って故障の燃料レベルセンサとして特徴付けられてもよい。
246では、その方法は、時間基準の測定値の増加したセット及び又は持続的な逸脱の特徴づけを出力することを含んでいる。この文脈内において、出力は、利用者にアクセス可能なデータストアに格納すること、及び又は特定の車両識別子と関連する利用者に情報を送ることを含んでいてもよい。そのような情報は、時間基準の測定値の増加したセット及び又は持続的な逸脱の特徴付けを含み又はそれに基づいてもよい。幾つかの実施では、時間基準の測定値の増加したセットは、図2Aの作業220を参照して上述されたような相対的な点数の形式を取ってもよい。例えば、相対的な点数は、時間基準の測定値の結合されたセットに対する時間基準の測定値の増加したセットの値に基づく時間基準の測定値の増加したセットに決定されると共に割り当てられてもよい。時間基準の測定値の増加したセットは同一の測定値タイプのための他の車両の相対的な点数と比較可能な相対的な点数として出力されてもよい。
図3は一例の計算システム300を示す概略図である。計算システム300内において、サーバーシステム310は、車両基準のテレマティクスシステムからのテレマティクスデータを受信するテレマティクスサービス312を提供する。車両基準のテレマティクスシステムは、車載制御システム374及び車載センサ376のような、一例の車両基準のテレマティクス装置320及び又は車両の電子制御及び監視システムのような、車両基準のテレマティクス装置、又は車両基準のテレマティクス装置と車両の電子制御及び管理システムの組合せを含んでいてもよい。テレマティクスサービス312は上述した図1のテレマティクスサービス110の非限定的な例である。
テレマティクスサービス312は各車両に車載配置される多数の車両基準のテレマティクスシステムのエコシステムを提供する。これらの車両は、各種の異なる製造、型式、及び製造年を有する広い範囲の車両を含んでいてもよい。テレマティクスサービス312は車両基準のテレマティクスシステムにより報告されるデータを処理し、利用者にその報告されたデータの処理された形式及び又は分析結果を供給する。一例として、移動クライアント装置330はテレマティクスサービス312に申し込み、車両規準のテレマティクス装置320により報告されたデータを受信してもよい。別の実施例として、第三者のサーバーシステム340で提供される第三者のサービス342は、テレマティクスサービス312に申し込み、一例の車両基準のテレマティクス装置320のような、テレマティクスサービス312により供給される車両基準のテレマティクス装置の少なくとも幾つかにより報告されたデータを受信してもよい。第三者サービス342は順番に第三者サーバーシステムのクライアントに対かのサービスを供給してもよい。
計算システム300内において、計算装置はネットワーク360を介してお互いに通信してもよい。ネットワーク360は、有線及び又は無線のネットワークの構成を含む、広域ネットワーク(例えば、インターネット又はその一部)を含んでいてもよい。さらに又は代わりに、幾つかの計算装置はネットワーク360を通過しないパーソナル又はローカルエリアネットワークの構成によりお互いに通信してもよい。一例として、移動クライアント装置330は、386で示されているように無線パーソナルエリアネットワーク又はローカルエリアネットワークを介してテレマティクス装置320と通信してもよい。別の例として、テレマティクス装置320は、388で示されているように無線又は有線のパーソナルエリアネットワーク又はローカルエリアネットワークを介して装置370と通信してもよい。
車両370は、388で示されている車載の制御システム374及び又は車載のセンサ376のように、テレマティクス装置320が車両の1つ以上のサブシステムと通信可能なOBDインターフェース372を含んでいる。一例として、車両370は、OBDインターフェース372を介して、テレマティクス装置320にデータ378を供給し、又はテレマティクス装置320からデータ324受信してもよい。車両370は、通常、1人以上の乗客を車両に車載輸送可能なライドオンの道路基準の車両であってもよい。しかしながら、車両370は、陸上車輪、レール、又は軌道車両(例えば、自動車、トラック、バス、トラクター、電車、機関車、オートバイ、四輪車、スノーモービル等)、航空機(例えば、飛行機、ヘリコプター等)、船舶(例えば、ボート又は水上オートバイ)、又は他の適切な車両タイプを含む、各種の異なる形式を取ってもよい。
テレマティクス装置320は車両370のOBDインターフェース372とインターフェースで接続する車両インターフェース328を含んでいる。有線の構成では、車両インターフェース328は、OBDインターフェース372の対応する電子コネクタと接続される電子コネクタを含み、テレマティクス装置320が有線通信を介して車両370との間で通信を送信可能及び又は受信可能としてもよい。無線の構成では、車両インターフェース328は、テレマティクス装置320がOBDインターフェース372の無線受信機及び又は送信機との間で無線通信を送信可能及び又は受信可能とする無線送信機及び又は受信機を含んでいてもよい。388で示されている、テレマティクス装置320と車両370との間の通信は一方向性(例えば、車両からテレマティクス装置へ)又は双方向性であってもよい。
テレマティクスサービス320は、テレマティクス装置により実行されるテレマティクスプログラム322、それに格納されるデータ324、及びオプションの1つ以上の集積センサ326をさらに含んでいる。テレマティクスプログラム322は、車両370の車載センサ376及び又は(もし存在する場合には)集積センサ326により測定される実社会の車両テレマティクスの測定値を示すテレマティクスデータ(例えば、データ324及び又はデータ378)を受信及び又は生成する。テレマティクスプログラム322は、通信路399により示されているように、テレマティクスサービス312にテレマティクスデータを報告する。少なくとも幾つかの実施では、車両に車載配置される車両基準のテレマティクスは何ら車両と通信しなくてもよく、又は車両と制限的な通信をしてもよい。これらの実施では、測定データはテレマティクス装置の集積センサにより排他的に測定される実社会の車両テレマティクスイベントの測定を示してもよい。
テレマティクスサービス320は、390に示されているように、その可動性により、通常、ネットワーク360の無線構成部品の無線通信リンクを介してネットワーク360の他の計算装置と通信する。他の例では、テレマティクス装置320は、オフボード作業の間に有線ドック又はケーブルを介して周期的のように、有線通信リンクを介してネットワーク360の計算装置と通信してもよい。同様に、(例えば、モバイルクライアント装置330のような)モバイルクライアント装置は、それの可動性のため、通常、392に示されているように、ネットワーク360の無線構成部品の無線通信リンクを介してネットワーク360の他の計算装置と通信する。しかしながら、モバイルクライアント装置はまた無縁通信リンクを使用し、ネットワーク360の計算装置と通信してもよい。サーバーシステム310及び第三者のサーバーシステム340は、それぞれ394及び396で示されているようなネットワーク360の他の計算装置と通信する。サーバーシステム310及び340のそれぞれは同一場所に設置又地理的に分散される1つ以上のサーバー装置を含んでいてもよい。
上述したように、データは、データ336及びデータ344により示されているように、モバイルクライアント装置330及び又は第三者サーバーシステムのように、利用者にテレマティクスサービス312によって提供されてもよい。データ336の表示はクライアント側のアプリケーションプログラム332のユーザインターフェース334を介してモバイルクライアント装置330のユーザに示されてもよい。プログラム332は特定の目的のプログラム又は一般的な目的のプログラムの形式であってもよく、ユーザはデータを受信及び情報を交換し合ってもよく、或いは他の方法でテレマティクスサービス312及び又は第三者サービス(例えば、342)のサービスにアクセスしてもよい。ユーザインターフェース334は一例としてグラフィカルユーザインターフェースの形式であってもよい。モバイルクライアント装置330は一例でテレマティクスサービス312の利用者であると説明されるが、モバイルクライアント装置330は代わりに又はさらに第三者サービス342の利用者であってもよい。
図4は1つ以上の計算装置を含む一例の計算システム400を示す概略図である。計算システム400は図3の計算システム300の非限定的な例又はその計算装置である。計算システム400は(例えば、命令を介して)テレマティクスサービスを実行すると共に、その方法、処理、及びここに記載されている動作を実行するように構成されていてもよい。図4は簡略化された形式で計算システム400を示している。計算システム又はその計算装置は、パーソナルコンピュータ、サーバーコンピュータ、無線装置、パーソナル電子装置、車両基準のテレマティクスサービス、車両基準のテレマティクスシステム、及び又はコンピュータハードウェアとソフトウェアを統合した他の電子装置を含む各種異なる形式を取ってもよい。
例示の論理サブシステム410のような論理サブシステムは、格納された命令を実行或いは他の方法で一例のストレージサブシステム420のようなストレージサブシステムに保持されるように構成される1つ以上の物理論理デバイスを含んでいてもよい。例えば、論理サブシステムは、1つ以上のアプリケーションサービス、プログラム、ライブラリ、オブジェクト、構成要素、データ構造、又は他の論理構成の一部である命令を実行するように構成されていてもよい。そのような命令は、タスクを実行し、データタイプを実行し、1つ以上の構成要素の状態を変換し、技術的効果を達成し、或いは他の方法で所望の結果に達するように実行されてもよい。
論理サブシステムは、例示の命令422のようなソフトウェアの命令を実行するように構成される(物理論理デバイスの一例としての)1つ以上のプロセッサを含んでいてもよい。さらに又は代わりに、論理サブシステムはハードコードされた命令を実行するように構成された(物理論理デバイスの一例としての)1つ以上の論理機械を含んでいてもよい。論理サブシステムのプロセッサは単芯コア又は多芯コアであってもよい。論理サブシステムにより実行される命令は、離れて配置され及び又は連携処理のために構成される、2つ以上の別の装置に分離されてもよい。論理サブシステムのアスペクトは、クラウドコンピューティング構成で構成される遠隔でアクセス可能なネットワーク化された計算装置により仮想化されると共に実行されてもよい。
ストレージサブシステムは命令又はデータの他の形式を保持するように構成された1つ以上の物理メモリデバイスを含んでいる。これらの1つ以上の物理メモリデバイスは非一時的な形式で命令又はデータの他の形式を保持するように構成された非一時的メモリデバイスの形式を取ってもよい。上述したように、命令は論理サブシステムによって実行され、ここに説明された方法、処理、及び動作を実行する。命令は非一時的な形式で保持されてもよく、そのような非一時的な命令は時々更新され、命令の実行により計算装置によって実行される方法、処理、及び動作を追加、削除、又は修正してもよい。ストレージサブシステムは1つ以上の物理デバイスを含み、ここに説明された命令及び又はデータの他の形式のアスペクトは時々、必ずしも有限期間、物理デバイスにより保持されるとは限らない通信媒体(例えば、電磁気信号、光信号等)により伝播されてもよい。
論理サブシステム及びストレージサブシステムのアスペクトは1つ以上のハードウェア論理構成要素に一緒に統合されてもよい。そのようなハードウェア論理構成要素は、非限定的な例として、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGAs)、プログラム特有及びアプリケーション特有の集積回路(PASIC/ASICs)、プログラム特有及びアプリケーション特有の規格品(PSSP/ASSPs)、1チップ上のシステム(SOC)、及び複合プログラマブル論理デバイス(CPLDs)を含んでいてもよい。
ストレージサブシステムの1つ以上の物理メモリデバイスはデータ格納又はデータストレージのデータの他の形式を保持するように構成されてもよい。ここで説明された方法、処理、又は動作が実行される時、ストレージサブシステムの状態は変換され、例えば、異なるデータを保持してもよい。ストレージサブシステムは移動可能及び又は組み込み装置を含んでいてもよい。ストレージサブシステムは、他の適切な形式の中から、光メモリデバイス、半導体メモリデバイス、及び又は磁気メモリデバイスを含んでいてもよい。ストレージサブシステムは、揮発性、不揮発性、ダイナミック、スタティック、読み書き、読み出し専用、ランダムアクセス、シーケンシャルアクセス、ロケーションアドレッサブル、ファイルアドレッサブル、及び又はコンテンツアドレッサブルデバイスを含んでいてもよい。
「モジュール」又は「プログラム」のような用語は特定の機能を実行するために実施される計算装置の一面を説明するために使用されてもよい。幾つかの場合、モジュラー又はプログラムは、ストレージサブシステムにより保持される命令を実行する論理システムを介して例示されてもよい。異なるモジュール及び又はプログラムが同一のアプリケーション、サービス、コードブロック、オブジェクト、ライブラリ、ルーティン、API、機能等から例示されてもよいことが理解されるだろう。同様に、同一のモジュール及び又はプログラムが異なるアプリケーション、サービス、コードブロック、オブジェクト、ルーティン、API、機能等から例示されてもよい。モジュールとプログラムという用語は、実行可能なファイル、データファイル、ライブラリ、ドライバー、スクリプト、データベースレコード等の個々又はグループを包含してもよい。サービスという用語は、アプリケーションプログラムモジュール、又は、例えば、ユーザアカウント又はテレマティクス装置の多数のセッションを超えて実行可能な他の命令セットを参照して使用されてもよい。サービスは1つ以上のシステムの構成要素、プログラム、及び又は他のサービスを利用可能であってもよい。幾つかの実施では、サービスはサーバーシステムの1つ以上のサーバー装置で稼動してもよい。
計算システム400は1つ以上の入力及び又は出力装置430をさらに含み又はそれらとインターフェースで接続してもよい。入力装置の非限定的な例は、センサ、接触感知グラフィカル表示装置、キーボード、コンピュータマウス、マイクロフォン、光センサ、加速度計/ジャイロ/慣性センサ等を含んでいる。出力装置の非限定的な例は、グラフィカル表示装置、音声スピーカ、触覚フィードバック装置等を含んでいる。
計算システム400は1つ以上の通信インターフェース432をさらに含んでいてもよい。通信インターフェースの非限定的な例は、OBDプロトコル、セルラープロトコル、WLANプロトコル、インターネットプロトコル等を含む適当な通信プロトコルを使用して、広域ネットワーク、ローカルエリアネットワーク、又はパーソナルエリアネットワークを介して有線及び又は無線通信をサポートする有線及び又は無線通信インターフェースを含んでいる。
本開示はテレマティクスサービスの文脈内の車両基準のテレマティクスの例を使用しているが、他の実施では、車両基準のテレマティクスシステム及びそれらの報告されたテレマティクスデータが通信ネットワークにより測定値データを報告する集積センサを有するモノのインターネット(IoT)装置により代用されてもよい。したがって、本開示は車両基準のテレマティクスデータでの使用に限定されるものではないが、センサの測定値又は他の形式のデータをテレマティクスサービスに報告することのできる非車両基準の装置に拡張されてもよい。
ここに説明された構成及び又はアプローチは事実上例示であり、これらの例又は実施は多数の変形が可能であるため限定の意味で考慮されるべきではないことが理解されるだろう。ここに説明された特有の方法は1つ以上の処理方法を示していてもよい。示され及び又は説明された各種動作は、示され及び又は説明された順序で、他の順序で、並行して、或いは省略されて実行されてもよい。同様に、上述した方法の順序は時々変更されてもよい。
本開示の主題は、その幾つか及びすべての同等物と同様、ここに開示された、各種構成、アプローチ、システム、方法、及び他の特徴、機能、動作、及び又は特性のすべての新規で非自明な組合せ及びサブコンビネーションを含む。

Claims (20)

  1. テレマティクスサービスを実施する計算システムにより実行される方法であって、
    車両の母集団の各車両のため、無線通信ネットワークを介して車両基準のテレマティクス装置によりその車両から送信された通信情報を受信することによって前記車両の母集団の各車両のための1セットの車両テレマティクスデータを取得することと、
    各セットの車両テレマティクスデータ内において、該セットの車両テレマティクスデータが発生した前記車両の車両識別子と、前記セットの車両テレマティクスデータ内に含まれる測定値タイプの識別子によって示される測定値タイプのための1セットの時間基準の測定値であって、前記車両の1つ以上のセンサにより得られると共に、車載の診断(OBD)インターフェースの物理的なコネクタを介して前記車両基準のテレマティクス装置により前記車両の車両識別子と共に1つ以上のセンサから受信される前記セットの時間基準の測定値と、を確認することと、
    各車両のために確認された前記セットの時間基準の測定値を結合し、前記車両の母集団中の各セットの車両テレマティクスデータに含まれる前記測定値タイプの識別子により示される前記測定値タイプのために結合されたセットの時間基準の観測値を取得することと、
    前記結合されたセットの時間基準の観測値に統計的モデルを適用し、1セットの1つ以上の確率分布を取得することと、
    前記結合されたセットの時間基準の観測値の中から、前記セットの1つ以上の確率分布の外側に配置される外れ値の観測値を確認することと、
    前記外れ値の観測値のため、前記外れ値の観測値に起因する前記車両識別子を確認することと、
    前記外れ値の観測値が一時的な逸脱の一部か又は持続的な逸脱の一部かどうかを決定することと、
    前記外れ値の観測値が一時的な逸脱の一部である場合に、前記外れ値の観測値が要素である前記セットの時間基準の測定値に対する前記外れ値の観測値の影響を減らし、増加したセットの時間基準の測定値を得ることと、
    前記外れ値が持続的な逸脱の一部である場合に、前記外れ値の観測値が要素である前記セットの時間基準の測定値の少なくとも一部に基づいて前記外れ値の観測値をプログラムによって特徴付けし、前記持続的な逸脱の特徴付けを得ることと、
    前記増加したセットの時間基準の測定値及び又は持続的な逸脱の特徴付けを前記外れ値の観測値に起因する車両の識別子と関連する利用者のモバイル装置に転送することによって前記増加したセットの時間基準の測定値及び又は前記持続的な逸脱の特徴付けを出力することと、
    を含む方法。
  2. 前記車両の母集団は車両の広い母集団のサブセットであり、
    前記車両の広い母集団の各車両のために1セットの車両テレマティクスデータを取得することと、
    各セットの車両テレマティクスデータ内に含まれる車両識別子に基づき、前記車両の広い母集団の車両製造、車両型式、及び又は各車両製造年の1つ以上を確認することと、
    類似の車両製造、類似の車両型式、又は類似の車両製造年の1つ以上をお互いに共有する車両に限定されるものとして前記広い母集団のサブセットを定義することと、
    を含み、前記測定値タイプの前記結合されたセットの時間基準の観測値は前記広い母集団のサブセットに限定される請求項1に記載の方法。
  3. 前記広い母集団のサブセットは、類似の車両製造、類似の車両型式、又は類似の車両製造年の2つ以上をお互いに共有する車両に限定される請求項2に記載の方法。
  4. 前記広い母集団のサブセットは、類似の車両製造、類似の車両型式、又は類似の車両製造年の3つをお互いに共有する車両に限定される請求項2に記載の方法。
  5. 前記広い母集団のサブセットは、類似の車両製造と類似の車両型式をお互いに共有すると共にお互いに車両製造年の予め定義された範囲内にある車両に限定される請求項2に記載の方法。
  6. 前記結合されたセットの時間基準の観測値の属性に基づき前記1つ以上の確率分布を定義することにより前記車両の母集団のための統計的モデルを生成することをさらに含む請求項1に記載の方法。
  7. 前記持続的な逸脱の特徴付けは、前記外れ値の観測値に起因する前記車両識別子により確認された車両の欠陥又は低品質の部品が前記持続的な逸脱に原因がある兆候を含む請求項1に記載の方法。
  8. 前記持続的な逸脱の特徴付けは、前記外れ値の観測値に起因する前記車両識別子により確認された車両のため提供するタスクがなされるべきであることを示すことを含む請求項1に記載の方法。
  9. 前記セットの時間基準の測定値に対する前記外れ値の観測値の影響を減らすことは前記セットの時間基準の測定値から前記外れ値の観測値をフィルタリングすることを含む請求項1に記載の方法。
  10. 前記セットの時間基準の測定値に対する前記外れ値の観測値の影響を減らすことは前記セットの1つ以上の確率分布内にある又はそれに近い前記外れ値の観測値の値を修正することを含む請求項1に記載の方法。
  11. 前記外れ値の観測値が一時的な逸脱の一部である場合に、前記増加したセットの時間基準の測定値に基づき前記車両識別子に作動点数を割り当てると共に、該作動点数を出力することと、
    前記外れ値が持続的な逸脱の一部である場合に、前記作動点数が前記持続的な逸脱の特徴付けとして出力される前記セットの時間基準の測定値に基づき前記車両識別子に前記作動点数を割り当てることと、
    をさらに含む請求項1に記載の方法。
  12. 前記結合されたセットの時間基準の測定値に対する前記増加したセットの時間基準の測定値の値に基づく前記増加したセットの時間基準の測定値に相対的な点数を割り当て、
    前記増加したセットの時間基準の測定値を出力することは前記相対的な点数を出力することをさらに含む請求項1に記載の方法。
  13. 1つ以上の計算装置を含む計算システムであって、
    1つ以上の物理論理デバイスを含む論理サブシステムと、
    前記論理サブシステムの前記1つ以上の物理論理デバイスにより実行可能なそこに格納される命令を有する1つ以上の物理メモリデバイスを含むストレージサブシステムと、
    を備え、
    車両の母集団の各車両のため、無線通信ネットワークを介して車両基準のテレマティクス装置によりその車両から送信された通信情報を受信することによって前記車両の母集団の各車両のための1セットの車両テレマティクスデータを取得し、
    各セットの車両テレマティクスデータ内に、そのセットの車両テレマティクスデータが発生した車両識別子及び測定値タイプのための1セットの時間基準の測定値を確認し、
    各セットの車両テレマティクスデータ内において、そのセットの車両テレマティクスデータが発生した前記車両の車両識別子と、前記セットの車両テレマティクスデータ内に含まれる測定値タイプの識別子によって示される測定値タイプのための1セットの時間基準の測定値であって、前記車両の1つ以上のセンサにより得られると共に、車載の診断(OBD)インターフェースの物理的なコネクタを介して前記車両基準のテレマティクス装置により前記車両の車両識別子と共に1つ以上のセンサから受信される前記セットの時間基準の測定値と、を確認し、
    各車両のために確認された前記セットの時間基準の測定値を結合し、前記車両の母集団中の各セットの車両テレマティクスデータに含まれる前記測定値タイプの識別子により示される前記測定値タイプのために結合されたセットの時間基準の観測値を取得し、
    前記結合されたセットの時間基準の観測値に統計的モデルを適用し、1セットの1つ以上の確率分布を取得し、
    前記結合されたセットの時間基準の観測値の中から、前記セットの1つ以上の確率分布の外側に配置される外れ値の観測値を確認し、
    前記外れ値の観測値のため、前記外れ値の観測値に起因する前記車両識別子を確認し、
    前記外れ値の観測値が一時的な逸脱の一部か又は持続的な逸脱の一部かどうかを決定し、
    前記外れ値の観測値が一時的な逸脱の一部である場合に、前記外れ値の観測値が要素である前記セットの時間基準の測定値に対する前記外れ値の観測値の影響を減らし、増加したセットの時間基準の測定値を得
    前記外れ値が持続的な逸脱の一部である場合に、前記外れ値の観測値が要素である前記セットの時間基準の測定値の少なくとも一部に基づいて前記外れ値の観測値をプログラムによって特徴付けし、前記持続的な逸脱の特徴付けを得
    前記増加したセットの時間基準の測定値及び又は持続的な逸脱の特徴付けを前記外れ値の観測値に起因する車両の識別子と関連する利用者のモバイル装置に転送することによって前記増加したセットの時間基準の測定値及び又は前記持続的な逸脱の特徴付けを出力する計算システム。
  14. 前記車両の母集団は車両の広い母集団のサブセットであり、前記命令は前記1つ以上の物理論理デバイスによってさらに実行可能であり、
    前記車両の広い母集団の各車両のために1セットの車両テレマティクスデータを取得し、
    各セットの車両テレマティクスデータ内に含まれる車両識別子に基づき、前記車両の広い母集団の車両製造、車両型式、及び又は各車両製造年の1つ以上を確認し、
    類似の車両製造、類似の車両型式、又は類似の車両製造年の1つ以上をお互いに共有する車両に限定されるものとして前記広い母集団のサブセットを定義し、
    前記測定値タイプの前記結合されたセットの時間基準の観測値は前記広い母集団のサブセットに限定される請求項13に記載の計算システム。
  15. 前記広い母集団のサブセットは、類似の車両製造と類似の車両型式をお互いに共有すると共に、お互いに車両製造年の予め定義された範囲内にある車両に限定される請求項14に記載の計算システム。
  16. 前記命令は前記1つ以上の物理論理デバイスによってさらに実行され、
    前記結合されたセットの時間基準の観測値の属性に基づいて前記セットの1つ以上の確率分布を定義することによって前記車両の母集団のための統計的モデルを生成する請求項13に記載の計算システム。
  17. 前記持続的な逸脱の特徴付けは、
    前記外れ値の観測値に前記起因する前記車両識別子により確認される車両の欠陥又は低品質の構成部品が持続的な逸脱の原因であるという指示と、
    前記外れ値の観測値に起因する前記車両識別子により確認される車両のため提供するタスクがなされるべきであることを示すことと、
    を含む請求項13に記載の計算システム。
  18. 前記セットの時間基準の測定値に対する前記外れ値の観測値の影響は、
    前記セットの時間基準の測定値から前記外れ値の観測値をフィルタリングし、
    前記セットの1つ以上の確率分布内又はそれらに近い前記外れ値の観測値の値を修正することにより減らされる請求項13に記載の計算システム。
  19. 前記外れ値の観測値は、(1)前記車両の外れ値の観測値が逸脱する時間基準の期間、(2)前記車両の一期間内の外れ値の観測値の時間密度又は大きさ、(3)正規化された値又は範囲からの値の逸脱の方向、を含む1つ以上の要因に基づき、一時的な逸脱又は持続的な逸脱の一部であると決定される請求項13に記載の計算システム。
  20. 前記外れ値の観測値が一時的な逸脱の一部又は持続的な逸脱の一部かどうかを決定することは、(1)前記車両の外れ値の観測値が逸脱する時間基準の期間、(2)前記車両の一期間内の外れ値の観測値の時間密度又は大きさ、(3)正規化された値又は範囲からの値の逸脱の方向、を含む1つ以上の要因に基づく請求項1に記載の方法。
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