KR20180088857A

KR20180088857A - 차량 거동에 영향을 미치기 위한 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20180088857A
Application number: KR1020187018215A
Authority: KR
Inventors: 크리스티안 포트하스트; 토마스 블라일레; 라르스 하겐; 코스마스 페트리디스; 마티아스 빗쳐; 파비안 야몰로빗츠
Original assignee: 로베르트 보쉬 게엠베하
Priority date: 2015-12-02
Filing date: 2016-11-28
Publication date: 2018-08-07
Also published as: DE102015223974A1; US10782656B2; US20180341233A1; KR102549516B1; CN108292125B; WO2017093156A1; CN108292125A

Abstract

본 발명은, 차량의 기능 소프트웨어를 파라미터화하기 위한 방법에 관한 것으로서, 이 방법은 다음과 같은 단계들: 차량 상태에 대한 정보를 수신하는 단계(201), 차량 상태에 대한 정보를 통신 인터페이스(300)를 통해 주소 지정 방식으로 차량 외부에 있는 원격 계산 유닛(400)으로 송신하는 단계(206), 차량 외부에 있는 원격 계산 유닛(400)으로부터 송신된, 통신 인터페이스를 통해 차량 거동에 영향을 미치기 위한 하나 이상의 파라미터에 대한 정보를 차량 내의 로컬 계산 유닛(100)에서 수신하는 단계(208)를 포함한다.

Description

차량 거동에 영향을 미치기 위한 방법 및 장치

본 발명은, 차량 거동에 영향을 미치기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.

차량, 특히 자동차의 거동은 제어 장치, 예를 들어 엔진 제어 장치에 의해서 결정된다. 이 제어 장치는 데이터 버스, 예를 들어 CAN 버스를 통해서 상호간에 그리고 차량 거동에 영향을 미치기 위한 센서 및 액추에이터와 연결되어 있다.

제어 장치상에서는, 데이터 버스로부터 차량 상태에 대한 정보를 판독하고, 이 정보를 평가하며, 그 평가 결과에 따라 차량 거동에 영향을 미치기 위한 액추에이터를 제어하는 기능 소프트웨어가 실행된다.

기능 소프트웨어는 일반적으로 파라미터화에 의해 특정 차량에 매칭된다. 통상적으로는, 이를 위해 특정 주행 상황에서의 차량 상태의 측정들이 수행된다. 이들 측정들은 분석된다. 필요한 경우, 분석 결과에 따라 파라미터가 변경된다.

실제 차량 거동을 평가하기 위해 품질 측정이 사용된다. 품질 측정이 충족되면, 파라미터화가 종료된다.

이 경우, 측정 및 파라미터화를 수행하기 위해서는, 차량을 물리적으로 이용할 수 있어야 한다. 예를 들어, 측정은 시험대에서 또는 테스트 트랙 상에서 이루어진다.

종래 기술에서의 문제점은, 차량의 가용성으로 인해, 파라미터화가 소수의 차량들 또는 소수의 변형예들에 의해서만, 예를 들어 단 하나의 엔진에 의해서만 그리고 매우 제한된 측정 데이터 범위로써만 가능하다는 것이다.

그에 따라서 본 발명의 과제는, 파라미터화가 간소화되고 파라미터화의 결과가 더욱 개선되도록, 도입부에 언급한 유형의 방법 및 장치를 개선하는 것이다.

상기 과제는, 본 발명에 따라, 독립 청구항들에 따른 방법 및 장치에 의해서 해결된다.

따라서, 기술적인 조치를 통해:

- 특히 차량 내의 로컬 계산 유닛에서 로컬 데이터 버스를 통해 차량 상태에 대한 정보를 포함한 데이터 세트를 수신하고,

- 상기 차량 상태에 대한 정보를 통신 인터페이스를 통해서 주소 지정 방식으로 차량 외부에 있는 원격 계산 유닛으로 송신하고,

- 차량 외부에 있는 원격 계산 유닛으로부터 송신된, 통신 인터페이스를 통해 차량 거동에 영향을 미치기 위한 하나 이상의 파라미터에 대한 정보를 차량 내의 로컬 계산 유닛에서 수신하는 조치를 통해,

차량의 기능 소프트웨어의 파라미터화가 가능해진다.

바람직하게는, 도달된 데이터 세트의 정보 내용이 결정되며, 이 경우 도달된 데이터 세트의 정보 내용 및 차량 거동을 위해 예정된 모델에 따라, 도달된 데이터 세트에 의한 정보 이득의 존재 여부가 결정된다.

바람직하게는, 데이터 세트의 정보 내용이 수신된 정보 내용과 비교되며, 이 경우 비교 결과에 따라 하나의 데이터 세트가 통신 인터페이스를 통해 송신된다.

바람직하게는, 통신 인터페이스를 통해 송신되어야 하는 데이터 세트가 송신 전에 버퍼 메모리 내에 저장되며, 정보 내용이 이 정보 내용을 위해 사전 결정된 임계값을 초과하는 경우, 버퍼 메모리의 내용이 통신 인터페이스를 통해 송신된다.

바람직하게, 데이터 세트들은 이들의 개별 정보 내용에 따라 분류된다.

바람직하게, 메모리 공간 사용량이 이 메모리 공간 사용량을 위한 임계값을 초과하고, 데이터 세트에 할당된 정보 내용이 그 정보 내용을 위해 사전 결정된 임계값에 미달하는 경우, 데이터 세트가 삭제된다.

바람직하게, 차량 외부에 있는 원격 계산 유닛에서는, 차량 내의 로컬 계산 유닛에 의해 수신된 하나 또는 복수의 데이터 세트에 기초하여 파라미터 최적화가 수행된다.

바람직하게, 차량 외부에 있는 원격 계산 유닛에서는, 차량 내의 로컬 계산 유닛에 의해 수신된 복수의 데이터 세트에 기초하여 정보 내용이 결정된다.

바람직하게, 파라미터 최적화 또는 정보 내용의 결정은, 상이한 차량들로부터 차량 외부에 있는 원격 계산 유닛에 의해 수신되는 복수의 데이터 세트에 기초하여 수행된다.

장치 및 컴퓨터 프로그램도 제공된다.

그 밖의 바람직한 실시예들은 종속 청구항들의 대상이다.

이하에서는, 본 발명의 실시예들이 도면을 참조하여 설명된다.

도 1은 파라미터화를 위한 장치의 일 실시예의 개략도이다.
도 2는 파라미터화를 위한 방법의 부분들의 개략적 흐름도이다.
도 3은 측정의 부분들을 개략적으로 도시한 그래프이다.

도 1은, 파라미터화를 위한 장치를 개략적으로 보여준다. 차량 내에 있는 로컬 계산 유닛(100)은 통신 인터페이스(300)를 통해서 차량 외부에 있는 원격 계산 유닛(400)과 연결되어 있다. 통신 인터페이스(300)를 통해서는, 무선 네트워크, 예를 들어 이동 무선 네트워크를 통한 연결이 가능하다. 통신 인터페이스(300)는 예를 들어 LTE, LTE 어드밴스드(LTE Advanced) 또는 UMTS에 기반한다.

로컬 계산 유닛(100)은, 통신 인터페이스(300)를 통해서 데이터를 송신하기 위한 송신기(110)를 포함한다. 바람직하게, 송신기(110)는 데이터 세트를 위한 출력 메모리를 구비한다. 데이터 세트는 이하 측정 섹션이라고도 지칭된다.

로컬 계산 유닛(100)은 수신기(120)를 포함한다. 수신기(120)는 바람직하게 데이터 세트를 위한 입력 메모리를 구비한다.

로컬 계산 유닛(100)은 데이터 인터페이스(400)를 통해서 차량의 제어 장치(500)와 연결 가능하다. 데이터 인터페이스(400)는 예를 들어 CAN 버스 인터페이스이다. 또한, 무선 인터페이스 또는 케이블에 연결된 다른 인터페이스도 제공될 수 있다.

도 3은, 기능 소프트웨어의 파라미터화를 위해서 사용되는 측정의 일부분을 개략적으로 보여준다. 이 측정은 로컬 계산 유닛(100) 내에서 수신기(120)에 의해 수신된다. 바람직하게, 측정은 제어 장치(500)에 의해서 검출된다.

예를 들어, 엔진 회전수와 같은 제1 특성 변수(U)의 파형 및 예를 들어 엔진 토크와 같은 제2 특성 변수(Y)의 파형이 시간에 따른 파형으로서 검출된다. 도 3은, 이와 관련된 2개 측정 변수(ui 및 y)의 시간에 따른 파형을 보여준다. 측정은 측정 섹션들(dT)로 세분된다. 이들 측정 섹션은, 도 3에서, 시간 축에 대해 수직으로 간격(dT)을 두고 도시된 선들로 표시되어 있다.

측정{U(T), Y(T)}은 하나의 시간 값(t) 또는 복수의 시간 값(t), 그리고 이들과 부합하는 측정 변수(ui 및 y)의 값들을 포함한다. 측정 섹션{U(dTk), Y(dTk)}은 상응하는 하위 집합(subset)의 값들을 포함한다.

로컬 계산 유닛(100)은 또한 추가 수신기(130)를 구비한다. 이 추가 수신기(130)는, 데이터, 특히 파라미터(θ)에 대한 정보 또는 정보 내용{I(T)}을 통신 인터페이스(300)를 통해 원격 계산 유닛(400)으로부터 수신하도록 설계된다.

로컬 계산 유닛(100)은 또한 제1 평가 장치(140), 제2 평가 장치(150) 및 결정 모듈(160)를 구비한다.

제1 평가 장치(140)는, 수신기(120)에 도달하는 측정 섹션 및 추가 수신기(130)에 의해 수신된 파라미터(θ)에 대한 정보에 기초하여, 상기 측정 섹션이 상기 파라미터(θ)와 관련해서 제공하는 추가 정보 내용 I(dT)를 검출하도록 설계된다.

제2 평가 장치(150)는, 제1 평가 장치(140)에 의한 평가 결과 및 추가 수신기(130)에 의해 수신된 파라미터(θ)에 대한 정보에 기초하여, 도달하는 측정 섹션에 의해 파라미터(θ)와 관련된 정보 이득이 획득되었는지를 결정하도록 설계된다.

결정 모듈(160)은, 제2 평가 장치(150)에 의한 평가 결과 및 추가 수신기(130)에 의해 수신된 정보 내용{I(T)}에 대한 정보에 따라, 송신기(110)를 제어하기 위한 신호를 발생시키도록 설계된다.

결정 모듈(160)은, 측정 섹션의 정보 내용{I(dT)}을 그 정보 내용을 위해 사전 결정된 임계값과 비교한다. 측정 섹션의 정보 내용{I(dT)}이 그 정보 내용을 위해 사전 결정된 임계값을 초과하면, 결정 모듈(160)은, 정보 이득이 존재한다는 사실을 송신기(110)에 신호로 전달한다.

송신기(110)가 상기 신호를 수신하면, 송신기(110)는 출력 메모리의 내용을 통신 인터페이스(300)를 통해서 원격 계산 유닛(400)으로 송신한다.

이 경우에 바람직하게 임계값은, 추가 수신기(130)에 의해서 수신된 정보 내용{I(T)}에 따라 결정된다. 정보 내용을 위한 임계값은 예를 들어 추가 수신기(130)에 의해서 수신된 정보 내용{I(T)}이다.

차량의 제어 장치 내에서 실행되는 기능 소프트웨어를 파라미터화하기 위한 방법이 이하에서 도 2를 참조하여 기술된다.

이 방법은 예를 들어, 차량 내의 로컬 계산 유닛(100) 상에서 실행되는 소프트웨어의 파라미터화 기능의 시작에 의해 개시된다.

시작 후에는, 단계 201에서 차량의 차량 상태에 대한 정보가 수신된다. 이 정보는 바람직하게 차량 내 로컬 계산 유닛(100)에서 수신되고, 상기 로컬 계산 유닛에서 파라미터화 기능이 실행된다. 차량 상태에 대한 정보는 바람직하게 로컬 데이터 버스를 통해서 차량 내의 로컬 계산 유닛(100)으로 전송된다.

바람직하게, 차량 상태에 대한 정보로서 전달되는 데이터 세트는, 일 측정 섹션의 상호 관련된 데이터를 포함한다. 예를 들면, 엔진 회전수와 같은 제1 특성 변수(U)의 파형 및 예를 들어 엔진 토크와 같은 제2 특성 변수(Y)의 파형이 시간에 따른 파형으로서 검출된다. 이 경우, 하나의 데이터 세트가 예를 들어 복수의 트리플(ui, y, t)을 포함하며, 이들 트리플은 각각 엔진 회전수의 값, 엔진 토크의 값 및 이들 2개 값이 측정된 시간으로 구성된다.

바람직하게, 정보는 차량 내의 차량 센서에 의해서 또는 제어 장치(500)에 의해서 수집된다.

바람직하게는, 일 데이터 세트 내의 전체 측정 섹션이 전송된다. 또한, 상기 전체 측정 섹션의 측정 데이터가 로컬 계산 유닛(100)으로 연속으로 전송될 수도 있다. 이 경우, 수신된 측정 데이터를 로컬 계산 유닛(100) 내에서 측정 섹션으로서 예정된 시간 범위(dT)로 세분될 수 있다.

그 다음에, 단계 202가 실시된다.

단계 202에서는, 도달된 데이터 세트 및 추가 수신기(130)에 의해 수신된 파라미터(θ)에 대한 정보에 기초하여 모델{M(θ)}이 결정된다. 이 모델{M(θ)}은 특성 변수(U 또는 Y)의 추정된 시간 파형을 형성한다.

그 다음에, 단계 203이 실시된다.

단계 203에서는, 도달된 데이터 세트의 정보 내용{I(dTK)}이 결정되어 그 데이터 세트에 할당된다. 이 정보 내용{I(dTK)}은, 파라미터화에 대한 도달된 데이터 세트의 관련성(relevance)을 평가할 수 있는 척도이다. 예를 들어, 이를 위해서는 피셔 정보(Fisher information)가 사용된다. 이 피셔 정보는, 모델{M(θ)}과 관련된 파라미터 추정의 품질에 대한 척도를 제공해준다.

정보 내용의 결정은 예를 들어 측정 섹션(dTK)을 위해서 수행된다. 이 측정 섹션은 특정 기간[dTK = {tk-N, ... tk}] 동안 존재한다.

이를 위해, 일 측정 섹션{U(dTk), Y(dTk)}의 정보 내용{I(dTk)}이 평가된다.

파라미터화의 목적은, 모델{M(θ)}, 즉, 특성 변수(U 또는 Y)의 추정된 시간별 파형을 통해, 특성 변수(U 또는 Y)의 측정으로부터 얻어진 실제 시간별 파형을 사전 결정된 또는 사전에 결정될 수 있는 품질로 획득하려는 것이다. 차량 내의 특성 변수(U 또는 Y)의 파형에 영향을 미치는 파라미터(θ)를 위해서는, 모델{M(θ)}의 파라미터(θ)에 관한 측정으로부터 얻어지는 정보{I(θ)}가 결정적으로 중요하다:

이 경우, 정보 내용{I(dTK) = I(θ)}은 측정 섹션{U(dTk), Y(dTk)} 내에서의 측정뿐만 아니라 모델{M(θ)} 자체에 따라서도 좌우된다. 예를 들면, 정보 평가를 위해 피셔 정보(IF)가 사용된다. 이 경우에, 정보 내용 I(dTK) = IF(θ)이다.

피셔 정보는 예를 들어 다음과 같이 사용된다:

조건(θ) 하에서의 Y의 확률 밀도 함수{L(Y;θ)} 또는 θ에 대한 우도 함수(likelihood function)가 적용된다. 함수 L(Y;θ)는 모델 M(θ)의 확률론적 표현이다.

그 다음에, 단계 204가 실시된다.

단계 204에서는, 버퍼 메모리 내의 데이터 세트들이 자신들의 개별 정보 내용에 따라 분류된다. 바람직하게는, 이를 위해, 복수의 데이터 세트의 정보 내용{I(dTK)}이 서로에 대해 비교된다.

그 다음에, 단계 205가 실시된다.

단계 205에서는, 도달된 데이터 세트의 정보 내용이 이 정보 내용을 위해 사전 결정된 임계값을 초과하는지의 여부가 검사된다. 이로써, 도달된 데이터 세트에 의해서 파라미터와 관련된 정보 이득이 획득되었는지의 여부가 결정된다.

파라미터화 컨셉을 위해, 일 측정 섹션{U(dTK), Y(dTK)}의 정보 내용{I(dTK)}이 예컨대 스칼라 미터 측정법(scalar metric)에 의해 절대 평가될 뿐만 아니라, 복수의 측정의 정보 내용{I(dTK)}이 서로에 대해 상대 평가되는 것이 유리하다. 정보의 유사성에 대한 척도는 이하에 명시된다.

피셔 정보(IF)를 사용하는 경우에는 2개의 피셔 정보(IF1; IF2)의 주요 성분들의 비교가 척도가 된다.

예시에서, 제1 주요 성분을 위해 제1 피셔 정보(IF1)가 측정 섹션{U(dTk), Y(dTk)}의 정보 내용{I(dK)}으로서 결정된다.

피셔 정보(IF2)를 위한 제2 주요 성분은 예시에서, 추가 수신기(130)에서 로컬 계산 유닛(100)에 의해 정보 내용{I(T)}으로서 수신된다.

원격 계산 유닛(400)은, 일 측정 섹션의 정보 내용{I(dK)}의 결정을 위해 기술된 바와 같이, 예시에서 피셔 정보를 이용하여 상기 정보 내용{I(T)}을 결정한다. 그로부터, 원격 계산 유닛(400)의 피셔 정보{IF(T)}가 도출된다. 이와 같은 결정은 예를 들어 하나의 측정 섹션{U(dTk), Y(dTk)}을 이용해서 또는 복수의 측정 섹션{Ui(dTk), Yi(dTk)}을 이용해서 수행된다. 측정 섹션{U(dTk), Y(dTk)} 또는 측정 섹션들{Ui(dTk), Yi(dTk)}은 하나의 차량 또는 복수의 차량으로부터 유래할 수 있다.

또 다른 척도는, 참 θ^*를 알고 있을 때 파라미터 불편 추정치(unbiased estimate)를 위해 파라미터 추정 오류의 공분산{Cov(θ)}에 대한 하한값,

을 표현하는 크래머 라오 부등식의 사용이다. θ^*을 모르기 때문에, 현재 추정된 θ'이 사용되어야 한다. 이제, 한 번의 측정이, IF^-1(θ')에 의한 추정 하에, 공분산을 유의미하게 감소시키면, 상기 공분산은 높은 정보 이득을 제공한다. 원격 계산 유닛(400)은 이 경우에 예를 들어 현재 추정된 θ'을 결정한다. 이 경우, 정보 내용{I(T)}의 전송 대신에 현재 추정된 θ'의 전송이 추가 수신기(130)에서 수행될 수 있다. 로컬 계산 유닛(100)은 공분산{Cov(θ')} 또는 IF^-1(θ)에 의한 추정을 결정한다.

이는, 바람직하게 추가 수신기(130)에 의해 수신된 정보 내용{I(T)}의 정보 내용에 대한 임계값을 의미한다.

대안적으로, 상기 임계값은 공분산{Cov(θ')}의 감소를 위한 임계값이다.

정보 내용을 위한 사전 결정된 임계값이 초과된 경우, 단계 206이 실시되고, 그렇지 않은 경우에는 단계 207이 실시된다.

단계 206에서는, 버퍼 메모리의 내용이 통신 인터페이스(300)를 통해서 송신된다. 바람직하게는, 차량 상태에 대한 정보가 통신 인터페이스(300)를 통해서 주소 지정 방식으로 차량 외부에 있는 원격 계산 유닛(400)으로 송신된다. 바람직하게는, 버퍼 메모리 내에 저장되어 있는 모든 데이터 세트가 송신된다.

이는, 데이터 세트가 단계 205에서의 비교 결과에 따라 통신 인터페이스(300)를 통해서 송신된다는 것을 의미한다.

이어서, 단계 207이 실시된다.

단계 207에서는, 데이터 세트에 할당된 정보 내용이 그 정보 내용을 위해 사전 결정된 임계값에 미달하는 경우에, 그 데이터 세트가 버퍼 메모리로부터 삭제된다. 바람직하게는, 데이터 세트의 분류에서 정보 내용을 위한 임계값 아래에 위치하는 모든 데이터 세트가 삭제된다.

이어서, 단계 208이 실시된다.

바람직하게는, 차량 상태에 대한 정보를 포함하는 복수의 관련 데이터 세트가 송신 전에 예정된 기간 동안, 예를 들어 10분, 1시간 또는 1일 동안 로컬 메모리 내에 저장된다.

이를 위해, 단계 201 및 단계 207이 예를 들어 예정된 기간 동안 반복된다. 그 다음에 비로소 단계 208이 실시된다.

단계 208에서는, 차량 내의 로컬 계산 유닛(100)에서, 차량 외부에 있는 원격 계산 유닛(400)에 의해서 송신된, 차량 거동에 영향을 미치기 위한 하나 이상의 파라미터(θ)에 대한 정보가 통신 인터페이스를 통해서 수신된다.

단계 208에서는, 통신 인터페이스(300)에서 파라미터(θ)의 수신을 대기하고 대기 시간 동안 단계 201 내지 단계 207을 반복할 수 있다.

그 다음에, 단계 209가 실시된다.

단계 209에서는, 수신된 파라미터(θ)가 로컬 계산 유닛(100) 내에 저장된다.

바람직하게, 차량 내의 로컬 계산 유닛(100)에서 수신되는 파라미터(θ)는, 기능 소프트웨어에 의해서 차량 거동에 영향을 미치기 위해 사용된다.

바람직하게, 파라미터(θ)는 차량 내의 로컬 계산 유닛(100)으로부터 제어 장치로 전송된다. 상기 전송은 자동으로 시작될 수 있거나, 파라미터화 소프트웨어의 상응하는 기능에 의해 시작될 수 있다.

그 다음에, 단계 201이 실시된다. 단계 201 내지 단계 207이 반복되었다면, 단계 208 및 단계 209가 예를 들어 동시에 실시되고, 단계 209 이후에는 동시 프로세스가 종료된다.

결함이 있는 파라미터를 보호하기 위해서 또는 자동화되지 않은 송신기의 파라미터에 의한 파라미터화를 방지하기 위하여, 예를 들어 TCP/IP 접속과 같은 인터넷 접속을 통한 또는 LTE 어드밴스드 접속을 이용한, 예를 들어 VPN으로서 알려져 있는 가상 사설망(Virtual Private Network) 접속과 같은 암호화 기법 또는 인증 기법이 사용될 수 있다. 이 경우, 통신 인터페이스(300)는 상응하는 프로토콜을 사용하도록 설계된다.

이하에서는, 원격 계산 유닛(400)에서 진행되는 방법의 단계들이 설명된다. 이 방법은, 예를 들어 데이터 세트가 로컬 계산 유닛(100)으로부터 원격 계산 유닛(400)에 도달할 때 시작된다. 바람직하게, 원격 계산 유닛(400)의 정보 내용{I(T)}은 전술된 바와 같이 피셔 정보{IF(T)}로서 결정된다. 크래머-라오 부등식이 사용되면, 파라미터(θ')를 결정하고 전송하는 구성도 제안될 수 있다.

시작 후에는, 차량 외부에 있는 원격 계산 유닛(400)에서, 차량 내의 로컬 계산 유닛(100)에 의해 수신된 하나 또는 복수의 데이터 세트에 따라 파라미터 최적화가 실시된다.

바람직하게, 차량 외부에 있는 원격 계산 유닛(400) 상에서는, 정보 내용{I(T)}이 차량 내의 로컬 계산 유닛(100)에 의해서 수신된 복수의 데이터 세트에 따라 결정된다.

바람직하게, 정보 내용의 결정 또는 파라미터 최적화는, 상이한 차량들로부터 차량 외부에 있는 원격 계산 유닛(400)에 의해서 수신되는 복수의 데이터 세트에 따라 수행된다. 이를 위해, 상이한 차량들의 데이터 세트들을 원격 계산 유닛(400)에서 함께 사용할 수 있다. 이를 위해, 원격 계산 유닛(400)은 상이한 차량의 로컬 계산 유닛(100)과 적어도 일시적으로 통신한다.

원격 계산 유닛(400)은, 차량의 검출된 데이터 세트(들)가 상응하는 차량에 할당되어 저장되는 메모리(450), 예를 들어 데이터 뱅크를 포함한다.

원격 계산 유닛(400)은 프로세서(460), 특히 최적화기(optimizer) 또는 파라미터 최적화기를 포함한다. 일 파라미터는, 메모리(450) 내에 저장된 일 데이터 세트로부터 프로세서(460)에 의해서 결정된다. 파라미터(θ)는 바람직하게 프로세서(460)에 의해서, 메모리 내의 검출된 데이터 세트가 할당되어 있는 차량에 할당된다.

파라미터(θ)는 데이터 라인을 통해서 프로세서(460)로부터 통신 인터페이스(300)를 거쳐 추가 수신기(130)로 송신된다. 바람직하게 파라미터(θ)는, 이 파라미터(θ)가 할당된 차량의 추가 수신기(130)로 송신된다.

파라미터(θ)는 추가 데이터 라인을 통해서 원격 계산 유닛(400) 내부에 있는 추가 프로세서(470)로 전송된다.

추가 프로세서(470)는, 파라미터(θ) 및 이 파라미터(θ)가 할당되어 있는 차량에 할당된 데이터 세트{U(dTK), Y(dTK)}에 따라 정보 내용{I(T)}을 결정하도록 설계된다. 이를 위해, 추가 프로세서(470)는, 메모리(450)로부터 상응하는 데이터 세트{U(dTK), Y(dTK)}를 판독하도록 설계된다.

추가 프로세서(470)는, 정보 내용{I(T)}을 데이터 라인을 통해서 프로세서(470)로부터 통신 인터페이스(300)를 거쳐 추가 수신기(130)로 송신하도록 설계된다.

바람직하게, 정보 내용{I(T)}은, 이 정보 내용{I(T)}이 할당된 차량의 추가 수신기(130)로 송신된다.

하나의 파라미터(θ) 및 하나의 정보 내용{I(T)}을 결정하기 위하여, 동일 차량의 복수의 데이터 세트{Ui(dTK), Yi(dTK)} 및/또는 상이한 차량의 복수의 데이터 세트{Ui(dTK), Yi(dTK)}를 평가할 수 있다.

하나 또는 복수의 파라미터(θ) 및/또는 정보 내용{I(T)}에 대한 복수의 값을 결정할 수 있다.

파라미터(θ) 및/또는 정보 내용{I(T)}의 값들을 각각의 관련 차량에 그리고/또는 관련이 없는 복수의 차량에 전송할 수 있다.

Claims

차량의 기능 소프트웨어를 파라미터화하기 위한 방법에 있어서,
- 차량 상태에 대한 정보를 포함한 데이터 세트를 수신하는 단계(201),
- 차량 상태에 대한 정보를 통신 인터페이스(300)를 통해서 주소 지정 방식으로 차량 외부에 있는 원격 계산 유닛(400)으로 송신하는 단계(206),
- 차량 외부에 있는 원격 계산 유닛(400)으로부터 송신된, 통신 인터페이스를 통해 차량 거동에 영향을 미치기 위한 하나 이상의 파라미터에 대한 정보를 차량 내의 로컬 계산 유닛(100)에서 수신하는 단계(208)를 포함하는 것을 특징으로 하는, 차량의 기능 소프트웨어의 파라미터화 방법.
제1항에 있어서, 도달된 데이터 세트의 정보 내용이 결정되며(203), 상기 도달된 데이터 세트의 정보 내용 및 차량 거동을 위해 예정된 모델에 따라, 상기 도달된 데이터 세트에 의한 정보 이득의 존재 여부가 결정되는 것을 특징으로 하는, 차량의 기능 소프트웨어의 파라미터화 방법.
제2항에 있어서, 데이터 세트의 정보 내용이 수신된 정보 내용과 비교되며(205), 상기 비교 결과에 따라 하나의 데이터 세트가 통신 인터페이스(300)를 통해서 송신되는 것을 특징으로 하는, 차량의 기능 소프트웨어의 파라미터화 방법.
제2항 또는 제3항에 있어서, 통신 인터페이스(300)를 통해 송신되어야 하는 데이터 세트가 송신 전에 버퍼 메모리(204) 내에 저장되며, 정보 내용이 상기 정보 내용을 위해 사전 결정된 임계값을 초과하는 경우, 상기 버퍼 메모리의 내용이 통신 인터페이스(300)를 통해 송신되는 것을 특징으로 하는, 차량의 기능 소프트웨어의 파라미터화 방법.
제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 데이터 세트들이 이들의 개별 정보 내용에 따라 분류되는(204) 것을 특징으로 하는, 차량의 기능 소프트웨어의 파라미터화 방법.
제2항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 메모리 공간 사용량이 상기 메모리 공간 사용량을 위한 임계값을 초과하고, 데이터 세트에 할당된 정보 내용이 상기 정보 내용을 위해 사전 결정된 임계값에 미달하는 경우, 상기 데이터 세트가 삭제되는(207) 것을 특징으로 하는, 차량의 기능 소프트웨어의 파라미터화 방법.
제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 차량 내의 로컬 계산 유닛(100)에서 수신되는 파라미터는 기능 소프트웨어에 의해 차량 거동에 영향을 미치기 위해 사용되는 것을 특징으로 하는, 차량의 기능 소프트웨어의 파라미터화 방법.
제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 파라미터가 차량 내의 로컬 계산 유닛(100)으로부터 제어 장치로 전송되는 것을 특징으로 하는, 차량의 기능 소프트웨어의 파라미터화 방법.
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 차량 상태에 대한 정보는 기능 소프트웨어가 실행되는 차량 내 제어 장치에 의해서 수신되는 것을 특징으로 하는, 차량의 기능 소프트웨어의 파라미터화 방법.
제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 차량 외부에 있는 원격 계산 유닛(400)에서, 차량 내의 로컬 계산 유닛(100)에 의해 수신된 하나 또는 복수의 데이터 세트에 기초하여 파라미터 최적화가 수행되는 것을 특징으로 하는, 차량의 기능 소프트웨어의 파라미터화 방법.
제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 차량 외부에 있는 원격 계산 유닛(400)에서, 차량 내의 로컬 계산 유닛(100)에 의해서 수신된 하나 또는 복수의 데이터 세트에 기초하여 정보 내용이 결정되는 것을 특징으로 하는, 차량의 기능 소프트웨어의 파라미터화 방법.
제10항 또는 제11항에 있어서, 파라미터 최적화 또는 정보 내용의 결정은, 상이한 차량들로부터 차량 외부에 있는 원격 계산 유닛(400)에 의해 수신되는 복수의 데이터 세트에 기초하여 수행되는 것을 특징으로 하는, 차량의 기능 소프트웨어의 파라미터화 방법.
제10항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서, 차량 외부에 있는 원격 계산 유닛(400)이 파라미터 최적화의 결과를 차량 내의 로컬 계산 유닛(100)으로 송신하는 것을 특징으로 하는, 차량의 기능 소프트웨어의 파라미터화 방법.
차량의 기능 소프트웨어를 파라미터화하기 위한 장치에 있어서,
상기 장치가 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 설계되는 것을 특징으로 하는, 차량의 기능 소프트웨어를 파라미터화하기 위한 장치.
제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 따른 방법의 단계들을 수행하도록 설계된 컴퓨터 프로그램.