WO2019223994A1 - Verfahren zur verarbeitung von daten im zusammenhang mit einem fahrzeug, decodierverfahren, codier- und decodierverfahren, system, computerprogramm und computerprogrammprodukt - Google Patents

Verfahren zur verarbeitung von daten im zusammenhang mit einem fahrzeug, decodierverfahren, codier- und decodierverfahren, system, computerprogramm und computerprogrammprodukt Download PDF

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Alexander Augst
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Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft
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    • G01C7/02Tracing profiles of land surfaces
    • G01C7/04Tracing profiles of land surfaces involving a vehicle which moves along the profile to be traced

Definitions

  • the invention relates to a method for processing data in connection with a vehicle.
  • the invention further relates to a decoding method.
  • the invention further relates to an encoding and decoding method.
  • the invention further relates to a system
  • the object underlying the invention is to provide a method and a system that contribute to the particularly efficient processing or provision of data in connection with a vehicle.
  • the invention is characterized by a method for processing data in connection with a vehicle.
  • a system corresponding to the method of processing data associated with a vehicle. The method comprises:
  • the variables mentioned are, in particular, dynamically and / or continuously variable variables. These can be determined in the vehicle, in particular from a system of the vehicle electrical system, in particular continuously.
  • the change data may be indicative of a continuous and / or quantitative change of one or more variables. These may represent a substantially continuous change function of the one or more variables.
  • the change data can be a dynamic change or a dynamic progression of the variable values in relation to time and / or space
  • analogous variables in particular quantitative values of an analogous process, e.g. a physical process.
  • the transmission comprises a server, e.g. a backend and / or a vehicle, for example in the form of a continuous transmission as a data stream.
  • a server e.g. a backend and / or a vehicle
  • the transmission comprises a
  • the spectral distribution can subsequently be provided or permanently stored within the vehicle and / or outside the vehicle.
  • the spectral distribution can be further processed and, where appropriate, in a further processed, e.g. be provided with additional data aggregated form.
  • a vehicle functionality of a vehicle can be operated. In this case, for example, a control of a size in another vehicle, in particular a size that the
  • Longitudinal dynamics, lateral dynamics or vertical dynamics of the vehicle influenced, depending on at least one
  • Spectral distributions of different times and / or vehicles carried out.
  • an actuator of a vehicle can be controlled on the basis of the at least one spectral distribution.
  • the spectral distribution is determined in particular by means of a time-discrete Fourier analysis, in particular by means of a Fourier transformation.
  • a Fourier transformation is a method of Fourier analysis
  • the determination of the spectral distribution comprises the formation of a spectral function, preferably with discrete forms of Fourier analysis, for example by means of a fast Fourier transformation (FFT)
  • FFT fast Fourier transformation
  • Cosine transformation and / or a modified discrete Cosine Transformation in particular resolved to one place or one time.
  • MDCT discrete Cosine Transformation
  • the one or more variables in the vehicle are indicative of a
  • a said input quantity may e.g. one or more signals for operating a functionality of the vehicle
  • a said output variable may e.g. a controlled by a functionality of the vehicle
  • the change data comprise a function of one or more variables depending on a time representing size and / or location representing size and / or one or more events, for example a sequence of multiple events,
  • the said spectral distribution can be determined with respect to a size, wherein the size of a
  • Location information and / or time information represents.
  • the at least one spectral distribution may be at least partially representative of one
  • Spatial frequency distribution and another representative of a time frequency distribution are also representative of a spatial frequency distribution. Also, a determination of at least one spectral distribution that is representative of a spatial frequency distribution as a function of a
  • Spectral distribution representative of a time-frequency distribution, or vice versa, is e.g. in a backend computer is beneficial.
  • said change data characterize a mathematical relationship between at least two different variables in the
  • Said mathematical relationship may be a predefined mathematical law, rule, rule and / or relation, e.g. between one or more of
  • the mathematical relationship can represent coefficients for one or more, in particular predetermined, equations, polynomials or a simulation. This is preferably a suitably defined
  • Variable according to a space-related quantity (relative quantities eg distance, distance and / or absolute values, eg specific position sequence) and / or according to a time-related quantity (relative quantities, eg time intervals, and / or absolute variables, such as a sequence of specific times) identify or represent.
  • the mathematical relationship may include an association or assignment rule between one or more first variables and one or more second variables. The mathematical relationship, or the assignment can
  • Boundary conditions are related in the vehicle. Also, a mathematical relationship in a simplified case may indicate a proportion between at least a first variable and a second variable.
  • the spectral distribution of a first variable in the vehicle is determined with respect to a second variable in the vehicle.
  • the at least one first variable identifies an output variable and the at least one second variable identifies an input variable of at least one functionality.
  • Vehicle e.g. performance
  • Vehicle can be processed, transmitted or provided in a very efficient way.
  • a vehicle function may have an output size (one or more corresponding variables) of a
  • Vehicle function of the input size (one or more corresponding variables) are formed.
  • the Fourier analysis e.g. a modified, discrete-time one
  • the at least one spectral distribution can be determined and provided such that these
  • (extremely compact) learning data in the form of the at least one spectral distribution can be determined and handled.
  • the method can also be
  • Spectral distribution e.g. are determined on the basis of the variables of at least one first vehicle, to a second
  • Vehicle include.
  • the spectral distribution in particular as data based on the spectral distribution, can be analyzed in real time, e.g. from / to an infrastructure device or directly or indirectly from one vehicle to another vehicle (car-to-car)
  • Taxes a vehicle function can be used.
  • a real-time capability required for operating the vehicle functionality can only be determined by determining the
  • the parameterization, preconditioning, control of a vehicle function can then also be anticipatory.
  • the at least one variable relates to a parameter characterizing one Operating action of the driver of the vehicle, in particular concerning a specification for a movement of the vehicle.
  • the at least one variable can characterize a qualitative and / or quantitative parameter of an operator action of the user, in particular driver.
  • the at least one variable e.g. said first variable and / or second variable, e.g. affect:
  • Vehicle of an operating variable in connection with a vehicle function
  • Route profile in particular a local roadway height and / or roadway curvature
  • the at least one variable may be an in-vehicle
  • the at least one variable may include a physical and / or chemical process, e.g. characterize an energy conversion process.
  • the quantitative changes typically of such processes
  • the spectral distribution of a position information is assigned by means of a predetermined coordinate system in such a way that at least one size representing the location information is associated with a length, based on a direction substantially along a course of a route
  • the position information may be a position of a
  • Route section in a global coordinate system e.g. GPS, Galileo, etc. include.
  • GPS global coordinate system
  • Galileo a global coordinate system
  • Position information also preferably an orientation
  • the position information can, for example, additionally a position and / or orientation of a
  • Route section which relate in particular to one or more prominent points and / or lines and / or shapes of the route section.
  • this information may also have a relative position with respect to the track center of a road section.
  • Another value representing location information may indicate the location information depending on the distance of each point substantially perpendicular to that centerline.
  • a "size representing the location information" can in particular (in itself) not refer to a particular
  • position may be information in distance units, such as distance units such as “running meters.”
  • distance units such as “running meters.”
  • representing a size may be any unit that refers to the space, for example three-dimensional,
  • a relative position in the predetermined coordinate system can be determined and
  • Coordinate system and / or the position information can be determined or processed, for example, in a spatial relation of a local physical lane property to a longitudinal or transverse direction of a route section within a road and / or lane.
  • the predetermined coordinate system results by means of an interpolation from predetermined points or points which are determined by means of a predefined type.
  • the points of predefined kind can eg mark prominent points, eg vertices or curve radii or
  • the interpolation may e.g. a piecewise linear interpolation or a second or third order interpolation, or more preferably a spline interpolation.
  • the spectral distribution of the position information which in particular identifies a corresponding position, is assigned.
  • a determined spectral distribution which in itself does not depend on a position, can be translated to a specific, corresponding position, e.g. be assigned to the position at which it occurred.
  • a spectral distribution can be determined by determining a spectral distribution function depending on the spectral distribution and the position information.
  • a quantity representing the location information may be given
  • Coordinate system for example, a coordinate system according to one or more described in this document
  • the spectral distribution function can thus the
  • Spectral distribution represent depending on the size representing the location information.
  • Spectral distribution function be representative of a Spatial frequency distribution function and / or at a time frequency V grant function.
  • the spectral distribution function can be determined by means of a Fourier transformation, which the
  • Spectral distribution with the assigned position information represents.
  • the spectral distribution may also be a distribution of a plurality of predefined ones
  • Frequency components preferably of predetermined ones
  • the spectral distribution can also have a
  • the change data of a spectral distribution can be assigned, which allows a distribution of certain characteristics of the change data in an extremely compact form. These data may be used in their subsequent processing and use the
  • Data sections of the change data are determined for one or more predefined patterns that are predefined for
  • the data section is assigned to one of the predefined patterns.
  • a data section may be representative of a part of the change data, for example one geometric range of a route section, and include, for example, 10 cm - 10 meters.
  • the similarity measure can be a similarity
  • prominent data portion may e.g. one of several typical forms of typical roadway unevenness, e.g. a boundary between concrete slabs, beveled
  • the assignment of the data section to predefined patterns preferably takes place as a function of the maximum determined measure of similarity, e.g. comparing similarity measures of a section of data and several available patterns.
  • the determination of the spectral distribution in particular the
  • Spectral distribution function performed within a given audio standard.
  • the system has in particular a device for compressing audio data of a predetermined audio format, which is designed to process the change data.
  • data in the context of determining the spectral distribution, for example, data can be modified such that a location-related function corresponding to a predetermined
  • Assignment of time information is assigned, preferably such that a length in a certain proportion to Time units is assigned and / or the resulting time information is processed by means of one or more devices and / or stored.
  • time information may not (in itself) refer to an absolute time, e.g. Include time.
  • it may be information in units of time, such as distance units such as "running seconds".
  • the default audio standard includes, for example
  • the storage, processing and also wireless transmission of files is extremely favorable because the corresponding standards are established and because the encoders and decoders are now also very inexpensive as hardware and have the highest compatibility, e.g. also with
  • the spectral distribution is determined such that it represents multi-channel data, wherein one channel of the multi-channel data
  • At least two of the channels of said multichannel data may be populated with at least two of the following types of data:
  • change data can become an input variable, state variable, output variable of the same functionality of the
  • the at least one parameter of an operator action, the state of the user and / or an influencing variable on the vehicle may be substantially the same in the same short time
  • Time interval valid change data of an input variable, state size, output size are assigned.
  • At least two channels of the multi-channel data can be assigned to the at least two variables in such a way that they are assigned to one another temporally and / or causally in each case
  • the determination of the spectral distribution is carried out within the framework of a given video standard.
  • the default video standard includes, for example, MPEG, MP4 or similar video standards.
  • the respective variable is coded.
  • RGB pixel parameters e.g. one, two or three different variables and / or processed as the corresponding change data. The data packets determined during this process
  • the system has for this purpose in particular a device based on a device for compressing video data of a predetermined video format, wherein the device is adapted to process the change data.
  • the system according to the invention comprising such a device can be designed to read in one or more variables in the vehicle, change data of the vehicle
  • reduced change data is determined by the quantization of the change data and / or the number of dates of the change data
  • Change data that is a unit of time, respectively are assigned to a local unit, depending on the course of the change data is set and
  • the spectral distribution is determined depending on the reduced change data.
  • Change data for example, which correspond only to minor (a certain threshold below) changes of a respective variable, less accurately resolved or quantized, e.g. as data sections of
  • At least one or more predetermined thresholds by presenting data representative of less relevant ones
  • Such thresholds may, for example, be set to certain thresholds,
  • one or more thresholds correspond to one or more
  • Perceptibility thresholds wherein at least two thresholds are different for different spectral components.
  • the invention is characterized by a decoding method.
  • the invention is further characterized by a system corresponding to the decoding method.
  • a spectral distribution based on change data of at least one vehicle is provided, in particular streamed.
  • the change data are determined, which the
  • Spectral distribution are assigned and which are representative of a change of one or more variables in the
  • Vehicle in particular function parameters and / or
  • Input variables and / or internal variables and / or output variables are input variables and / or output variables.
  • the spectral distribution can be further processed in a simple manner, for example in order to use the data of the spectral distribution for driver assistance systems and / or for other functions already described.
  • the provision can be carried out essentially real-time capable.
  • the invention is characterized by an encoding and decoding method.
  • the invention is further characterized by a system corresponding to the coding and decoding method. It is a method according to the first aspect or according to a
  • the spectral distribution is provided, in particular streamed.
  • the change data associated with the spectral distribution and representative of one are determined
  • Modification of one or more variables in the vehicle in particular function parameters and / or input variables and / or internal variables and / or output variables.
  • Spectral distribution for example, carried out at least one of the following process steps:
  • the invention is characterized by a computer program, wherein the computer program is designed, the method for processing data in connection with a vehicle or an advantageous one
  • Embodiment of the method for processing data in connection with a vehicle the coding method or an advantageous embodiment of the coding method and / or the encoding and decoding method or an advantageous embodiment of the encoding and decoding method to perform on a data processing device.
  • the invention features a computer program product that is executable
  • Program code wherein the program code when executed by a data processing device, the method for processing data in connection with a vehicle or an advantageous embodiment of the method for
  • the computer program product comprises a medium which can be read by the data processing device and on which the program code is stored. According to a further aspect of the invention, all or several essential steps of the method are performed within one or more vehicles.
  • the vehicle is preferably a motor vehicle or motorcycle.
  • the vehicle may also be a watercraft, with part of the seabed and / or the water layers corresponding to the travel route, e.g. can be used economically.
  • the vehicle may also be an aircraft or spacecraft, the
  • corresponding route is a part of a planetary surface, atmospheric layers or planetary layers.
  • the vehicle may be an agricultural vehicle or a construction machine.
  • the one variable (alternatively or additionally), for example, a
  • Figure 1 is a flow chart of a first example of a program for coding
  • Figure 2 is a flow chart of a second
  • Example of a program for coding and decoding and Figure 3 is a flowchart of a third
  • Example of a program for coding and decoding Example of a program for coding and decoding.
  • Figures 1 to 3 show flowcharts of a program for encoding and decoding.
  • the program can be executed, for example, by means of a vehicle control device SV, which in particular has at least one arithmetic unit, a program and data memory and, for example, one or more communication interfaces and which is arranged in a vehicle.
  • SV vehicle control device
  • Vehicle control device may be formed in a structural unit and / or distributed over several structural units.
  • the program can be executed, for example, alternatively or additionally by means of an external control device, in particular at least one arithmetic unit, a
  • Program and data storage and, for example, one or more communication interfaces and the
  • the program and data memory and the arithmetic unit of the external control device can be in a structural unit
  • the program can also be distributed by means of
  • Control device to be processed.
  • data in the vehicle control device SV can be determined and transmitted to the external control device and further processed there.
  • a system for coding and / or decoding and / or thus comprises in particular the vehicle control device SV and / or the external control device.
  • step S1 After starting the program, the program is continued in a step S1, for example, after variables have been initialized.
  • step S1 variables are recorded in the vehicle, in particular function parameters and / or
  • Input variables and / or internal variables and / or output variables are input variables and / or output variables.
  • position information which is representative of a global and / or relative position of the vehicle, e.g. the position within the lane, relative to markers / lane boundaries.
  • a corresponding change function is determined according to time, such as a representation as a time function or in the form of traces (step S3a).
  • the change data relating to location information (distance values) or specific position information along a route is determined (step S3b).
  • the change data of a first variable with respect to a second variable is determined (step S3c).
  • a variable may have a
  • Interaction of the vehicle with an object in its environment mark can be determined on the basis of the data obtained with an external sensor system of the vehicle, for example based on the data of a stereo camera, a laser scanner, a radar.
  • step S3E for example, one or more in-vehicle variables (which are not or not directly connected with an outside world) are used for this purpose
  • Variables a physical and / or chemical process associated with an energy conversion process in the vehicle, e.g. a gasoline engine, a diesel engine, one
  • a first variable and / or a second one is used for this purpose
  • Variable characterizing an influence on the vehicle eg determined in the course of a ferry operation.
  • one or more variables may be indicative of accelerations and / or forces on the passenger compartment or individual parts of the vehicle, eg axles of the vehicle are determined and
  • the change data determined in step S3E are assigned to a variable representing location information in a step S3F or converted into a location function.
  • reduced change data is determined depending on at least one or more predetermined thresholds and depending on the change data, by using data
  • Variations of the one or more variables in the vehicle are filtered out of the change data.
  • the change data is set to a predetermined one
  • determined coordinate system for example, along and / or across to a stretch or track course of a route section.
  • a similarity measure is determined between one or more data portions of the change data to one or more predefined patterns that are representative of predefined change patterns depending on the determined one
  • the predefined patterns include, for example, predetermined column functions,
  • step S6 of Examples 1, 2 and 3 it is determined whether the change data has repeated and / or similar sequences and the repeated and / or similar sequences are encoded as a repeat
  • a vehicle profile is provided and the modification data are determined as a function of the vehicle profile, specifically such that they are representative of the respective variable independently of the vehicle.
  • the step S7 can be processed in particular by means of the external control device.
  • the spectral distribution (also) can be determined, for example, with respect to a variable, wherein the size of a
  • Location information and / or time information represents.
  • a Fourier analysis is used, preferably as a spectral representation of the change data as a location function or time information.
  • "1" is the quantity representing location information, which may indicate distance values, for example, along a route, but any other reference such as another variable, such as a purely in-vehicle variable, is also possible
  • time values can also be set.
  • the determination of the spectral distribution is carried out in a step S8B by using a discrete-site
  • the spectral distribution is stored permanently, for example in the vehicle and / or in the backend server BS. Preference is given to a comparison with
  • Difference data D different from the already existing data distinguish, stored.
  • the spectral distribution can be used, for example, for vehicle functions.
  • Spectral distribution are assigned and which are representative of a change of one or more variables in the
  • Vehicle in particular function parameters and / or
  • Input variables and / or internal variables and / or output variables are input variables and / or output variables.
  • variable division of the change data to a reference value is the reference value determined during encoding or a reference value determined by means of a second vehicle.
  • the datum can also be a global size.
  • the spectral distribution or spectral distribution function can be stored together with their associated position information and possibly also the function of the reference as data packets and used at a much later date.
  • the change data to a predetermined position information or a
  • Track profile data are determined.
  • the method may also include determining an or
  • Such patterns may particularly preferably comprise different classes of the change data.
  • the change data can be in shape
  • Position information from multiple vehicles before or after the decompression are aggregated together. Especially if the spectral distribution or the Fourier transformation is not calculated according to time, but according to a position information, data from any number of vehicles and any different driving vehicles are comparable or billable.
  • the change data may be as one
  • Spectral distributions or spectral distribution functions are added to a (learning) map.
  • a function of the change of one or more variables in the vehicle can be assigned to the map data.
  • the assignment can serve for evaluation for the further development of the vehicles or vehicle functions. Also, these can do so serve to avoid the same side effects on the same or similar lane areas.
  • the change data transformed as a spectral distribution can also be read in by other vehicles (again when driving on the route) and used for the vehicle function.
  • a vehicle function may include the information that represents what had happened there with other vehicles.
  • the spectral distributions or spectral distribution functions from one or more vehicles can be used for machine learning. At least one can
  • Vehicle function of a vehicle (one or more "user vehicle") depending on multiple spectral distributions
  • former vehicles multiple “data-giving vehicles”
  • data-giving vehicles e.g., preconditioned or controlled.
  • a function of an output quantity (one or more corresponding variables) of a vehicle function may be formed of the input quantity (one or more corresponding variables).
  • the Fourier analysis eg a Modified time-discrete cosine transformation (MDCT) can be performed according to the input size.
  • MDCT Modified time-discrete cosine transformation
  • (extremely compact) learning data can be determined and handled.
  • data in this form can also be transmitted to the vehicle.
  • This data is based on one or more
  • Spectral distributions may be substantially in real time e.g. be transmitted from / to an infrastructure device or car-to-car or streamed. These can thus be used in real time (extremely valuable) for operation, e.g. to the
  • Vehicle function can be used.

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Abstract

Verfahren zur Verarbeitung von Daten im Zusammenhang mit einem Fahrzeug, umfassend: - Ermitteln von Veränderungsdaten kennzeichnend eine Veränderung einer oder mehrerer Variablen im Fahrzeug, - Ermitteln einer Spektralverteilung, insbesondere eine Spektralverteilungsfunktion, abhängig von den erfassten Veränderungsdaten der einen oder mehreren Variablen im Fahrzeug, - Bereitstellen der Daten auf Basis der ermittelten Spektralverteilung zur Nutzung außerhalb des Fahrzeugs.

Description

Beschreibung
Verfahren zur Verarbeitung von Daten im Zusammenhang mit einem Fahrzeug, Decodierverfahren, Codier- und
Decodierverfahren, System, Computerprogramm und
Computerprogrammprodukt
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Verarbeitung von Daten im Zusammenhang mit einem Fahrzeug. Die Erfindung betrifft des Weiteren ein Decodierverfahren. Die Erfindung betrifft des Weiteren ein Codier- und Decodierverfahren. Die Erfindung betrifft des Weiteren ein System ein
Computerprogramm und ein Computerprogrammprodukt.
Die Aufgabe, die der Erfindung zugrunde liegt, ist es ein Verfahren und ein System zu schaffen, die dazu beitragen, dass Daten im Zusammenhang mit einem Fahrzeug besonders effizient verarbeitet oder bereitgestellt werden.
Die Aufgabe wird gelöst durch die Merkmale der unabhängigen Patentansprüche. Vorteilhafte Ausgestaltungen sind in den Unteransprüchen gekennzeichnet.
Die Erfindung zeichnet sich aus durch ein Verfahren zur Verarbeitung von Daten im Zusammenhang mit einem Fahrzeug.
Die Erfindung zeichnet sich aus des Weiteren durch ein
System, das zu dem Verfahren zur Verarbeitung von Daten im Zusammenhang mit einem Fahrzeug korrespondiert. Das Verfahren umfasst :
- Ermitteln von Veränderungsdaten kennzeichnend eine
Veränderung einer oder mehrerer Variablen im Fahrzeug,
- Ermitteln einer Spektralverteilung, insbesondere eine
Spektralverteilungsfunktion, abhängig von den erfassten Veränderungsdaten der einen oder mehreren Variablen im
Fahrzeug,
- Bereitstellen der Daten auf Basis der ermittelten
Spektralverteilung zur Nutzung außerhalb des Fahrzeugs.
Durch die Ermittlung der Spektralverteilung können an sich extrem umfangreiche Daten, wie die Veränderungsdaten in eine sehr kompakte Form gebracht werden.
Bei den besagten Variablen handelt es sich, insbesondere um dynamisch und/oder kontinuierlich veränderliche Variablen. Diese können im Fahrzeug, insbesondere aus einem System des Fahrzeugbordnetzes, insbesondere kontinuierlich ermittelt werden. Die Veränderungsdaten können kennzeichnend sein für eine kontinuierliche und/oder quantitative Veränderung einer oder mehrerer Variablen. Diese können einer im Wesentlichen kontinuierliche Veränderungsfunktion der einen oder mehreren Variablen repräsentieren. Die Veränderungsdaten können eine dynamische Veränderung bzw. einen dynamischen Verlauf der Variablenwerte in Bezug auf Zeit und/oder Raum
repräsentieren. Es kann sich bevorzugt um analoge Variablen handeln, die insbesondere quantitative Werte eines analogen Vorgangs, z.B. eines physikalischen Vorgangs, repräsentieren.
Die Spektralverteilung (auch zu verstehen als Daten
kennzeichnend bzw. umfassend die Spektralverteilung) kann anschließend beispielsweise übertragen werden, beispielsweise an einen Server, z.B. ein Backend und/oder ein Fahrzeug, beispielsweise in Form einer kontinuierlichen Übertragung als Datenstrom. Insbesondere umfasst die Übertragung eine
drahtlose Übertragung in Form von mehreren Datenpaketen. Alternativ oder zusätzlich kann die Spektralverteilung anschließend innerhalb des Fahrzeugs und/oder außerhalb des Fahrzeugs bereitgestellt oder dauerhaft gespeichert werden.
Insbesondere kann die Spektralverteilung weiterverarbeitet und ggf. in einer weiterverarbeiteten, z.B. mit weiteren Daten aggregierten Form bereitgestellt werden. Beispielsweise kann auf Basis der zumindest einen Spektralverteilung (im Wesentlichen echtzeitfähig oder zu einem späteren Zeitpunkt) eine Fahrzeugfunktionalität eines Fahrzeugs betrieben werden. Dabei kann beispielsweise eine Steuerung einer Größe in einem weiteren Fahrzeug, insbesondere einer Größe, die die
Längsdynamik, Querdynamik oder Vertikaldynamik des Fahrzeugs beeinflusst, in Abhängigkeit von zumindest einer
Spektralverteilung, bevorzugt von mehreren
Spektralverteilungen aus unterschiedlicher Zeiten und/oder Fahrzeugen, erfolgen. Beispielsweise kann auf Basis der zumindest einer Spektralverteilung ein Aktor eines Fahrzeugs gesteuert werden.
Die Spektralverteilung wird insbesondere mittels einer zeitdiskreten Fourier-Analyse ermittelt, insbesondere mittels einer Fourier-Transformation. Als Fourier-Transformation ist hier zusammenfassend eine Methode der Fourier-Analyse
bezeichnet, die es erlaubt, kontinuierliche, aperiodische Signale in ein kontinuierliches Spektrum zu zerlegen. Die Funktion, die dieses Spektrum beschreibt, wird auch
bezeichnet als Fourier-Transformierte oder Spektralfunktion. Im Wesentlichen umfasst die Ermittlung der Spektralverteilung die Bildung einer Spektralfunktion bevorzugt mit diskreten Formen der Fourier-Analyse, beispielsweise mittels einer schnellen Fourier-Transformation (FFT) , einer
Cosinustransformation und/oder einer modifizierten diskreten Cosinustransformation (MDCT) , insbesondere aufgelöst nach einem Ort oder nach einer Zeit.
Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltung sind die eine oder mehrere Variablen im Fahrzeug kennzeichnend für einen
Betriebsparameter und/oder eine Inputgröße und/oder einen internen Zustand und/oder eine Outputgröße einer
Funktionalität des Fahrzeugs.
Eine besagte Inputgröße kann z.B. ein oder mehrere Signale zum Betreiben einer Funktionalität des Fahrzeugs
repräsentieren. Eine besagte Outputgröße kann z.B. einen durch eine Funktionalität des Fahrzeugs gesteuerten,
insbesondere kontinuierlichen physikalischen Vorgang
repräsentieren .
Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung umfassen die Veränderungsdaten eine Funktion einer oder mehrerer Variablen abhängig von einer Zeit repräsentierenden Größe und/oder Ort repräsentierenden Größe und/oder ein oder mehrere Events, beispielsweise eine Sequenz von mehreren Events,
repräsentierenden Größe.
Dabei kann auch die besagte Spektralverteilung in Bezug auf eine Größe ermittelt werden, wobei die Größe eine
Ortsinformation und/oder eine Zeitinformation repräsentiert.
Auch ist eine Kombination von mehreren Spektralverteilungen vorteilhaft, die in Abhängigkeit derselben oder
unterschiedlicher Art bzw. Klasse der jeweiligen Variable ermittelt werden. Die zumindest eine Spektralverteilung kann zumindest teilweise repräsentativ sein für eine
Ortsfrequenzverteilung und eine andere repräsentativ sein für eine Zeitfrequenzverteilung . Auch eine Ermittlung zumindest einer Spektralverteilung, die für eine Ortsfrequenzverteilung repräsentativ ist in Abhängigkeit von einer
Spektralverteilung, die für eine Zeitfrequenzverteilung repräsentativ ist oder umgekehrt, ist z.B. in einem Backend- Computer ist vorteilhaft.
Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung kennzeichnen die besagten Veränderungsdaten ein mathematisches Verhältnis zwischen zumindest zwei unterschiedlichen Variablen im
Zusammenhang mit einer Fahrzeugfunktionalität.
Das besagte mathematische Verhältnis kann eine vordefinierte mathematische Gesetzmäßigkeit, Regel, Vorschrift und/oder Relation, z.B. zwischen einer oder mehreren der
entsprechenden besagten Variablen (ebenso zu verstehen als entsprechende Werte der Variablen oder als Veränderungen der besagten Variablen) kennzeichnen oder repräsentieren. Der mathematische Zusammenhang kann dabei Koeffizienten zu einer oder mehreren, insbesondere vorausbestimmten, Gleichungen, Polynomen oder einer Simulation repräsentieren. Dabei handelt es sich bevorzugt um ein zweckmäßig definiertes
mathematisches Verhältnis. Beispielsweise kann der
mathematischer Zusammenhang oder überwiegend ein
mathematisches Verhältnis der genannten Parameter, nicht oder nur in reduzierter Form die Größen selbst repräsentieren. Insbesondere kann das mathematische Verhältnis, die einen Gradienten einer ersten Variable und/oder einer zweiten
Variable nach einer raumbezogenen Größe (relative Größen z.B. Distanz, Abstand und/oder absolute Größen, z.B. bestimmte Positionssequenz) und/oder nach einer zeitbezogenen Größe (relative Größen, z.B. Zeitintervalle, und/oder absolute Größen, wie z.B. eine Sequenz bestimmter Zeitpunkte) kennzeichnen oder repräsentieren. In einem vereinfachten Fall kann das mathematische Verhältnis eine Zuordnung bzw. eine Zuordnungsvorschrift zwischen einer oder mehreren ersten Variablen und einer oder mehreren zweiten Variablen umfassen. Das mathematische Verhältnis, bzw. die Zuordnung kann
bevorzugt auf bestimmte Randbedingungen, beispielsweise
Wertebereiche eines oder mehreren Parameter der
Randbedingungen in dem Fahrzeug bezogenen werden. Auch kann ein mathematisches Verhältnis in einem vereinfachten Fall eine Proportion zwischen zumindest einer ersten Variable und einer zweiten Variable kennzeichnen.
Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird die Spektralverteilung einer ersten Variablen im Fahrzeug in Bezug auf eine zweite Variable im Fahrzeug ermittelt.
Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung kennzeichnet die zumindest eine erste Variable eine Outputgröße und die zumindest eine zweite Variable eine Inputgröße zumindest einer Funktionalität.
Somit kann ermöglicht werden, dass eine Information
kennzeichnend eine Ausführung einer Funktionalität des
Fahrzeugs, z.B. ihrer Performance, in einer sehr effizienten Weise verarbeitet, übermittelt bzw. bereitgestellt werden kann .
Beispielsweise kann eine Fahrzeugfunktion einer Outputgröße (einer oder mehreren entsprechenden Variablen) einer
Fahrzeugfunktion von der Inputgröße (einer oder mehreren entsprechenden Variablen) gebildet werden. Dabei kann die Fourier-Analyse, z.B. eine modifizierte, zeitdiskrete
Cosinustransformation (MDCT) nach der Input-Größe ausgeführt werden. Das Ergebnis hat somit eine extrem komprimierte Form. Weiterhin ist trotz einer sehr geringen Datenmenge, die darin enthaltene Indikatoren bzw. Aussage über die Funktionsweise der Fahrzeugfunktion weitestgehend enthalten.
Insbesondere kann die zumindest eine Spektralverteilung derart ermittelt und bereitgestellt werden, dass diese
Lerndaten, insbesondere für das sogenannte maschinelle Lernen repräsentiert bzw. als solche genutzt wird.
Im Verfahren können (extrem kompakte) Lerndaten in Form der zumindest einer Spektralverteilung ermittelt und gehandhabt werden. Beispielsweise kann das Verfahren auch ein
Übermitteln von Lerndaten, die in Form einer
Spektralverteilung, z.B. auf Basis der Variablen zumindest eines ersten Fahrzeugs ermittelt sind, zu einem zweiten
Fahrzeug umfassen.
Die Spektralverteilung, insbesondere als Daten auf Basis der Spektralverteilung können in Echtzeit z.B. von / zu einer Infrastrukturvorrichtung oder unmittelbar oder mittelbar von einem Fahrzeug zu einem anderen Fahrzeug (Car-to-Car)
übermittelt werden. Diese können somit etwa in Echtzeit zum Betreiben, z.B. zum Parametrieren, Vorkonditionieren,
Steuern, einer Fahrzeugfunktion genutzt werden. Dabei kann eine zum Betrieb der Fahrzeugfunktionalität erforderliche Echtzeitfähigkeit erst durch das Ermitteln der
Spektralverteilung geschaffen werden.
Auch kann daraufhin das Parametrieren, Vorkonditionieren, Steuern, einer Fahrzeugfunktion vorausschauend erfolgen.
Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung betrifft die zumindest eine Variable einen Parameter kennzeichnend eine Bedienhandlung des Fahrers des Fahrzeugs, insbesondere betreffend eine Vorgabe zu einer Bewegung des Fahrzeugs.
Dabei kann die zumindest eine Variable einen qualitativen und/oder quantitativen Parameter einer Bedienhandlung des Nutzers, insbesondere Fahrers, kennzeichnen.
Die zumindest eine Variable, z.B. die besagte erste Variable und/oder zweite Variable, z.B. betreffen:
- ein sogenanntes Trace (z.B. von einem Bordnetz des
Fahrzeugs) einer Betriebsgröße im Zusammenhang mit einer Fahrzeugfunktion,
- Trace einer Betriebsgröße im Zusammenhang mit einem
Umfeldmodell ,
- Verlauf einer Betriebsgröße oder Outputgröße eines, insbesondere intelligenten, lernenden Sensors,
- Verlauf einer Betriebsgröße in einer
Fahrerassistenzfunktion,
- Verlauf einer Bedienaktion, insbesondere zeitliche oder örtliche Funktion einer Fahrerbedienung, insbesondere eines Lenkens und/oder einer Pedalbetätigung.
- Verlauf einer Größe im Zusammenhang mit einem
Fahrstreckenprofil, insbesondere einer lokalen Fahrbahnhöhe und/oder Fahrbahnkrümmung,
- Verlauf von Querkräften, die auf ein Fahrzeug beim Befahren eines Fahrstreckenabschnitts wirken, die bevorzugt nach einem jeweiligen Geschwindigkeitswert des Fahrzeugs normiert sind,
- Verlauf eines lokalen Reibungskoeffizienten,
- Verlauf eines sogenannten Radschlupfs zumindest eines Rads des Fahrzeugs,
- Verlauf einer lokalen Temperatur der Fahrbahn,
- Verlauf zumindest einer mechanischen Kraft, die auf eine Komponente des Fahrwerks des Fahrzeugs wirkt. Die zumindest eine Variable kann eine fahrzeuginterne
Variable sein, die zumindest einen (von der Außenwelt nicht unmittelbar betroffenen bzw. nicht schnell beeinflussbaren) Vorgang im Fahrzeug kennzeichnet. Beispielsweise kann die zumindest eine Variable einen physikalischen und/oder chemischen Vorgang, z.B. einen Energiewandlungsvorgang kennzeichnen. Somit können die (für derartige Vorgänge typischen) quantitativen Veränderungen erfasst werden.
Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird die Spektralverteilung einer Positionsinformation mittels eines vorgegebenen Koordinatensystems zugeordnet und zwar derart, dass zumindest ein die Ortsinformation repräsentierende Größe einer Länge zugeordnet wird, bezogen auf eine Richtung im Wesentlichen entlang eines Verlaufs einer Fahrstrecke
und/oder einer Breite zugeordnet wird, bezogen auf eine
Richtung im Wesentlichen senkrecht zu einem Verlauf einer Fahrstrecke .
Die Positionsinformation kann eine Position eines
Fahrstreckenabschnitts in einem globalen Koordinatensystem, z.B. GPS, Galileo, etc. umfassen. Außerdem kann die
Positionsinformation auch bevorzugt eine Ausrichtung
innerhalb des Fahrstreckenabschnitts in Relation zu einem Weltkoordinatensystem bzw. nach Himmelsrichtungen, etc.
umfassen. Die Positionsinformation kann beispielsweise auch zusätzlich eine Position und/oder Ausrichtung einer
jeweiligen lokalen physikalischen Eigenschaft in Relation zu Spurmarkierungen und/oder Infrastrukturvorrichtungen (z.B. Leitplanken) , insbesondere innerhalb eines
Fahrstreckenabschnitts, umfassen, die sich dabei insbesondere auf einen oder mehrere markanten Punkte und/oder Linien und/oder Formen des Fahrstreckenabschnitts beziehen. Zum Beispiel kann diese Information auch eine relative Position mit einem Bezug zu der Spurmitte eines Straßenabschnitts aufweisen .
Hierbei kann beispielsweise ein, die Ortsinformation
repräsentierende, Größe die Ortsinformation im Wesentlichen entlang einer Mittellinie einer Fahrbahnmarkierung angeben. Ein anderer, die Ortsinformation repräsentierender, Wert kann beispielsweise die Ortsinformation in Abhängigkeit von dem Abstand eines jeden Punktes im Wesentlichen senkrecht zu dieser Mittellinie angeben.
Eine „die Ortsinformation repräsentierender Größe" kann insbesondere (an sich) keinen Bezug auf eine bestimmte
Position umfassen. Es kann beispielsweise eine Information in Distanzeinheiten, etwa in Distanzeinheiten wie „laufende Meter" sein. Eine solche „die Ortsinformation
repräsentierender Größe" kann eine beliebige Einheit, die sich auf den Raum, beispielsweise dreidimensional,
zweidimensional (Längsrichtung und/oder Querrichtung) oder eindimensional bezieht.
Alternativ oder zusätzlich kann eine relative Position in dem vorgegebenen Koordinatensystem ermittelt und
weiterverarbeitet werden, wobei sich das vorgegebene
Koordinatensystem bevorzugt auf einen entsprechenden
Fahrstreckenabschnitt bezieht. Das vorgegebene
Koordinatensystem und/oder die Positionsinformation kann beispielsweise in eine räumliche Relation einer lokalen physikalischen Fahrbahneigenschaft zu einer Längsrichtung oder Querrichtung eines Fahrstreckenabschnitts innerhalb einer Straße und/oder Spur ermittelt oder verarbeitet werden. Insbesondere ergibt sich das vorgegebene Koordinatensystem mittels einer Interpolation aus vorausbestimmten Punkten oder Punkten, die mittels einer vorausbestimmten Art ermittelt werden. Die Punkte vorausbestimmter Art können z.B. markante Punkte, z.B. Scheitelpunkte oder Bögenradien oder
Bögenmittelpunkte von Straßenkurven sein. Die Interpolation kann z.B. eine stückweise lineare Interpolation oder eine Interpolation zweiter oder dritten Ordnung oder besonders bevorzugt eine Spline-Interpolation sein.
Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird die Spektralverteilung der Positionsinformation, die insbesondere eine korrespondierende Position kennzeichnet, zugeordnet. Beispielsweise kann eine ermittelte Spektralverteilung, die insbesondere an sich nicht von einer Position abhängt, zu einer bestimmten, korrespondierenden Position, z.B. zu der Position an der diese aufgetreten ist, zugeordnet werden.
Alternativ oder zusätzlich kann eine Spektralverteilung ermittelt werden, indem abhängig von der Spektralverteilung und der Positionsinformation eine Spektralverteilungsfunktion ermittelt wird. Dabei kann als ein Argument eine Größe, die die Ortsinformation repräsentiert, einem vorgegebenen
Koordinatensystem (beispielsweise einem Koordinatensystem nach einer oder mehreren in diesem Dokument beschrieben
Merkmalen) zugeordnet wird.
Die Spektralverteilungsfunktion kann somit die
Spektralverteilung repräsentieren in Abhängigkeit von der Größe, die die Ortsinformation repräsentiert.
Analog zu Spektralverteilung kann auch die
Spektralverteilungsfunktion repräsentativ sein für eine Ortsfrequenzverteilungsfunktion und/oder zu einer ZeitfrequenzVerteilungsfunktion .
Dabei kann die Spektralverteilungsfunktion mittels einer Fourier-Transformation ermittelt werden, die die
Spektralverteilung mit der zugeordneten Positionsinformation repräsentiert .
Alternativ oder zusätzlich kann die Spektralverteilung auch eine Verteilung von mehreren vordefinierten
Frequenzkomponenten, bevorzugt von vorausbestimmten
Elementarfunktionen innerhalb der Veränderungsdaten umfassen. In diesem Fall kann zu der Spektralverteilung auch eine
Gewichtung der Verteilung der Veränderungsdaten gehören.
Hierbei ist es nicht zwingend notwendig eine
Spektralverteilungsfunktion zu ermitteln. Bei dieser
Ausgestaltungsvariante können die Veränderungsdaten einer Spektralverteilung zugeordnet werden, die eine Verteilung bestimmter Eigenschaften der Veränderungsdaten in einer äußerst kompakten Form ermöglicht. Dabei können diese Daten bei ihrer späteren Verarbeitung und Nutzung den
entsprechenden Variablen zugeordnet werden.
Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird
- ein Ähnlichkeitsmaß zwischen einem oder mehreren
Datenabschnitten der Veränderungsdaten zu einem oder mehreren vordefinierten Mustern ermittelt, die für vordefinierte
Veränderungs-Muster repräsentativ sind und
- in Abhängigkeit von dem ermittelten Ähnlichkeitsmaß der Datenabschnitt zu einem der vordefinierten Muster zugeordnet.
Dabei kann ein Datenabschnitt repräsentativ sein für einen Teil der Veränderungsdaten, beispielsweise einem geometrischen Bereich eines Fahrstreckenabschnitts, und z.B. 10 cm - 10 Meter umfassen.
Das Ähnlichkeitsmaß kann eine Ähnlichkeit einer
repräsentierten physikalischen Form einer Stelle innerhalb des Fahrstreckenabschnitts umfassen. Ein solcher,
insbesondere markanter Datenabschnitt kann z.B. einer von mehreren typischen Formen einer typischen Fahrbahnunebenheit, z.B. einer Grenze zwischen Betonplatten, abgeschrägter
Fahrbahnrand, etc. oder auch einem Verlauf eines Bordsteins oder einer Leitplanke entsprechen.
Die Zuordnung des Datenabschnitts zu vordefinierten Mustern erfolgt bevorzugt in Abhängigkeit des maximalen ermittelten Ähnlichkeitsmaßes, z.B. beim Vergleich von Ähnlichkeitsmaßen eines Datenabschnitts und mehreren zur Auswahl stehenden Mustern .
Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird das Ermitteln der Spektralverteilung, insbesondere der
Spektralverteilungsfunktion, im Rahmen eines vorgegebenen Audio-Standards durchgeführt.
Das System weist hierfür insbesondere eine Vorrichtung zur Komprimierung von Audiodaten eines vorgegeben Audioformats auf, das dazu ausgebildet ist die Veränderungsdaten zu verarbeiten .
Dabei können im Rahmen des Ermittelns der Spektralverteilung beispielsweise Daten derart abgewandelt werden, dass eine ortsbezogene Funktion entsprechend einer vorgegebenen
Zuordnung einer Zeitinformation zugeordnet wird, bevorzugt derart, dass eine Länge in einer bestimmten Proportion zu Zeiteinheiten zugeordnet wird und/oder die resultierende Zeitinformation mittels einer oder mehreren Vorrichtungen verarbeitet wird und/oder gespeichert wird.
Eine Zeitinformation kann insbesondere (an sich) keinen Bezug auf eine absolute Zeit, z.B. Uhrzeit umfassen. Es kann beispielsweise eine Information in Zeiteinheiten, etwa in Distanzeinheiten wie „laufende Sekunden" sein.
Der vorgegebene Audio-Standard umfasst beispielsweise
sogenanntes MP-3 oder ähnliche Audio-Standards . Bei
derartigen Audio-Standards ist die Speicherung, Verarbeitung und auch drahtlose Übertragung von Dateien extrem günstig, weil die entsprechenden Standards etabliert sind und weil die Codierer und Decodierer auch als Hardware inzwischen sehr günstig sind und höchste Kompatibilität, z.B. auch mit
Mobilfunk, Internetplattformen und Schnittstellen besteht.
Beispielsweise ist das sogenannte MP-3-Streaming
standardisiert, industrialisiert und besitzt hinsichtlich seiner Bereitstellung und Handhabung hohe Kompatibilität, wodurch Vorteile bei der Handhabung, insbesondere einem
(kontinuierlichen) Bereitstellen der Spektralverteilungen entstehen .
Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird die Spektralverteilung derart ermittelt dass sie Mehrkanaldaten repräsentiert, wobei ein Kanal der Mehrkanaldaten
repräsentativ ist für eine Veränderung einer ersten Variable und ein Kanal für eine Veränderung einer zweiten Variable. Insbesondere können zumindest zwei der Kanäle der besagten Mehrkanaldaten belegt werden mit zumindest zwei der folgenden Arten der Daten:
- Inputgröße einer Funktionalität des Fahrzeugs,
- Betriebsgröße einer Funktionalität des Fahrzeugs,
- Outputgröße einer Funktionalität des Fahrzeugs,
- Parameter einer Bedienhandlung eines Nutzers des Fahrzeugs,
- Parameter einen Zustand des Nutzers,
- Parameter einer Einflussgröße auf das Fahrzeug.
Dabei können sich Veränderungsdaten zu einer Inputgröße, Zustandsgröße, Outputgröße derselben Funktionalität des
Fahrzeugs oder zumindest zwei unterschiedlichen
Funktionalitäten des Fahrzeugs beziehen.
Auch kann der zumindest eine Parameter einer Bedienhandlung, des Zustands des Nutzers und/oder einer Einflussgröße auf das Fahrzeug zu den, im Wesentlichen im selben kurzen
Zeitintervall gültigen Veränderungsdaten einer Inputgröße, Zustandsgröße, Outputgröße zugeordnet werden.
Dabei können zumindest zwei Kanäle der Mehrkanaldaten derart mit den zumindest zwei Variablen belegt werden, dass diese jeweils zueinander zeitlich und/oder kausal zugeordnete
Variablenwerte repräsentieren.
Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird das Ermitteln der Spektralverteilung im Rahmen eines vorgegebenen Video-Standards durchgeführt.
Hierdurch kann eine sehr detaillierte, mehrdimensionale und zugleich sehr kompakte Darstellung der Spektralverteilung erreicht werden.
Der vorgegebene Video-Standard umfasst beispielsweise MPEG, MP4 oder ähnliche Video-Standards. Anstatt von Pixelwerten ist beispielsweise die jeweilige Variable kodiert.
Beispielsweise werden, wie bei MP4, nur die Unterschiede innerhalb der Variable kodiert. Anstatt von RGB - Pixelparameter können z.B. eine, zwei oder drei verschiedene Variablen und/oder als die entsprechenden Veränderungsdaten verarbeitet werden. Die dabei ermittelten Datenpakete
entsprechen dabei keinem von einem Menschen einsehbarem oder unmittelbar wahrnehmbaren Multimedia-Inhalten .
Das System weist hierfür insbesondere eine Vorrichtung auf Basis einer Vorrichtung zur Komprimierung von Videodaten eines vorgegeben Videoformats auf, wobei die Vorrichtung dazu ausgebildet ist die Veränderungsdaten zu verarbeiten.
Mit anderen Worten kann ein Silizium-Chip bzw. ein IP oder eine Vorrichtung im Fahrzeug zur Audio- oder
Videokomprimierung und/oder Streaming von Multimediadaten zur Ausführung des Verfahrens weitergebildet bzw. eingerichtet werden. Dabei kann das erfindungsgemäße System umfassend eine derartige Vorrichtung ausgebildet sein eine oder mehrere Variablen im Fahrzeug einzulesen, Veränderungsdaten der
Variablen zu ermitteln und eine Spektralverteilung,
insbesondere eine Spektralverteilungsfunktion zu ermittelt und ggf. vom Fahrzeug und/oder zum Fahrzeug zu streamen.
Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung werden
- abhängig von einem Verlauf der Veränderungsdaten reduzierte Veränderungsdaten ermittelt, indem die Quantisierung der Veränderungsdaten und/oder die Anzahl von Daten der
Veränderungsdaten, die einer Zeiteinheit, beziehungsweise einer Ortseinheit zugeordnet sind, abhängig von dem Verlauf der Veränderungsdaten eingestellt wird und
- die Spektralverteilung wird abhängig von den reduzierten Veränderungsdaten ermittelt.
Dabei ist es möglich, dass Datenabschnitte der
Veränderungsdaten, die beispielsweise nur geringfügige (eine gewisse Schwelle unterschreitende) Veränderungen einer jeweilige Variable entsprechen, weniger exakt aufgelöst bzw. quantisiert werden, z.B. als Datenabschnitte der
Veränderungsdaten die einer, einen gewissen Schwellwert übersteigenden Veränderung der zumindest einer Variable entsprechen. Die letztgenannten Datenabschnitte können
(zumindest vergleichsweise) exakt aufgelöst bzw. quantisiert werden. Hierdurch kann eine weitere Datenreduktion erreicht werden. Auch ist es möglich, dass nur oder vorwiegend
Datenabschnitte der Veränderungsdaten die vorwiegend eine kontinuierliche (nicht sprunghafte) Veränderung der zumindest einer Variable zu ermittelt oder entsprechend einem oder mehreren Merkmalen des Verfahrens zu verarbeiten.
Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung werden
- reduzierte Veränderungsdaten ermittelt abhängig von
mindestens einer oder mehreren vorgegebenen Schwellen, indem Daten, die repräsentativ sind für minder relevante
physikalische Veränderungen der einen oder mehreren Variablen aus den Veränderungsdaten entfernt oder durch einen
vordefinierten Wert ersetzt werden und
- die Spektralverteilung abhängig von den reduzierten
Veränderungsdaten ermittelt wird. Solche Schwellen können z.B. bestimmten Schwellwerten,
Mustern bzw. Signalparameter der einen oder mehreren
Variablen im Fahrzeug entsprechen.
Hierdurch kann eine weitere starke Datenmengenreduktion erzielt werden, sowie eine Einsparung von Hardwareleistung im Fahrzeug .
Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung entsprechen eine oder mehrere Schwellen einer oder mehreren
Wahrnehmbarkeitsschwellen, wobei zumindest zwei Schwellen für unterschiedliche spektrale Anteile unterschiedlich sind.
Gemäß einem zweiten Aspekt zeichnet sich die Erfindung aus durch ein Decodierverfahren. Die Erfindung zeichnet sich aus des Weiteren durch ein System, das zu dem Decodierverfahren korrespondiert. Es wird eine Spektralverteilung auf Basis von Veränderungsdaten zumindest eines Fahrzeugs bereitgestellt, insbesondere gestreamt. Abhängig von der Spektralverteilung werden die Veränderungsdaten ermittelt, die der
Spektralverteilung zugeordnet sind und die repräsentativ sind für eine Veränderung einer oder mehrerer Variablen im
Fahrzeug, insbesondere Funktionsparameter und/oder
Inputgrößen und/oder interne Variablen und/oder Outputgrößen.
Hierdurch kann die Spektralverteilung auf einfache Weise weiterverarbeitet werden, beispielsweise um die Daten der Spektralverteilung für Fahrerassistenzsysteme und/oder für andere schon beschriebene Funktionen zu nutzen. Durch das Streamen, also einer „Stückchenweise" Bereitstellung kann das Bereitstellen im Wesentlichen echtzeitfähig ausgeführt werden . Gemäß einem dritten Aspekt zeichnet sich die Erfindung aus durch ein Codier- und Decodierverfahren. Die Erfindung zeichnet sich aus des Weiteren durch ein System, das zu dem Codier- und Decodierverfahren korrespondiert. Es wird ein Verfahren gemäß dem ersten Aspekt oder gemäß einer
vorteilhaften Ausgestaltung des ersten Aspekts durchgeführt. Die Spektralverteilung wird bereitgestellt, insbesondere gestreamt. Abhängig von der Spektralverteilung werden die Veränderungsdaten ermittelt, die der Spektralverteilung zugeordnet sind und die repräsentativ sind für eine
Veränderung einer oder mehrerer Variablen im Fahrzeug, insbesondere Funktionsparameter und/oder Inputgrößen und/oder interne Variablen und/oder Outputgrößen.
Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltung wird die
Spektralverteilung einem zweiten Fahrzeug, insbesondere als ein Stream bereitgestellt.
Insbesondere kann auf diese Weise eine im Wesentlichen echtzeitfähige Übertragung von den Spektralverteilungen auf Basis der Veränderungsdaten erfolgen. Dieses kann
insbesondere auch ein sogenannte Car-to-Car oder Car-to-X- Kommunikation um die wertvollen Veränderungsdaten erweitern.
Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltung werden die
Spektralverteilungen mehrerer erster Fahrzeuge aggregiert und Daten auf Basis der aggregierten Spektralverteilungen für ein oder mehrere zweite Fahrzeuge bereitgestellt.
In dem zweiten Fahrzeug wird in Abhängigkeit von der
Spektralverteilung beispielsweise mindestens einer der folgenden Verfahrensschritte durchgeführt:
- aktive Regelung von vertikaldynamischer Dämpfung und/oder Beschleunigungseinwirkung auf die Fahrgastzelle des zweiten Fahrzeugs, und/oder, die Kräfte der Lenkrad-Rückkopplung bzw. Kopplung des zweiten Fahrzeugs werden verändert und/oder zumindest teilautomatische Längsführung und/oder Querführung des zweiten Fahrzeugs wird verändert.
Gemäß einem weiteren Aspekt zeichnet sich die Erfindung aus durch ein Computerprogramm, wobei das Computerprogramm ausgebildet ist, das Verfahren zur Verarbeitung von Daten im Zusammenhang mit einem Fahrzeug oder eine vorteilhafte
Ausgestaltung des Verfahrens zur Verarbeitung von Daten im Zusammenhang mit einem Fahrzeug, das Codierverfahren oder eine vorteilhafte Ausgestaltung des Codierverfahrens und/oder das Codier- und Decodierverfahren oder eine vorteilhafte Ausgestaltung des Codier- und Decodierverfahrens auf einer Datenverarbeitungsvorrichtung durchzuführen .
Gemäß einem weiteren Aspekt zeichnet sich die Erfindung aus durch ein Computerprogrammprodukt, das ausführbaren
Programmcode umfasst, wobei der Programmcode bei Ausführung durch eine Datenverarbeitungsvorrichtung das Verfahren zur Verarbeitung von Daten im Zusammenhang mit einem Fahrzeug oder eine vorteilhafte Ausgestaltung des Verfahrens zur
Verarbeitung von Daten im Zusammenhang mit einem Fahrzeug, das Codierverfahren oder eine vorteilhafte Ausgestaltung des Codierverfahrens und/oder das Codier- und Decodierverfahren oder eine vorteilhafte Ausgestaltung des Codier- und
Decodierverfahrens ausführt.
Das Computerprogrammprodukt umfasst insbesondere ein von der Datenverarbeitungsvorrichtung lesbares Medium, auf dem der Programmcode gespeichert ist. Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung werden alle oder mehrere wesentliche Schritte des Verfahrens innerhalb eines Fahrzeugs oder mehrerer Fahrzeuge durchgeführt.
Bei dem Fahrzeug handelt es sich im Rahmen der Erfindung bevorzugt um ein Kraftfahrzeug oder Motorrad. Somit entstehen mehrere oben diskutierte Vorteile und mehrere weitere für den Fachmann nachvollziehbare Vorteile. Das Fahrzeug kann auch ein Wasserfahrzeug sein, wobei ein Teil des Meeresbodens und/oder der Wasserschichten der Fahrstrecke entspricht, die z.B. wirtschaftlich genutzt werden können. Das Fahrzeug kann auch ein Luft- oder Raumfahrzeug sein, wobei die
entsprechende Fahrstrecke ein Teil einer Planetenoberfläche, Atmosphärenschichten oder der Planentenschichten ist.
Ferner kann das Fahrzeug ein landwirtschaftliches Fahrzeug oder eine Baumaschine sein. Dabei kann die eine Variable (alternativ oder zusätzlich) beispielsweise eine
Beschaffenheit einer oder mehreren Erdschichten kennzeichnen.
Ausführungsbeispiele der Erfindung sind im Folgenden ohne Beschränkung der Allgemeinheit anhand der schematischen
Zeichnungen näher erläutert. Diese sind frei mit weiteren Merkmalen der Erfindung kombinierbar und vorteilhaft.
Es zeigt:
Figur 1 ein Ablaufdiagramm eines ersten Beispiels eines Programms zum Codieren und
Decodieren,
Figur 2 ein Ablaufdiagramm eines zweiten
Beispiels eines Programms zum Codieren und Decodieren und Figur 3 ein Ablaufdiagramm eines dritten
Beispiels eines Programms zum Codieren und Decodieren.
Figuren 1 bis 3 zeigen Ablaufdiagramme eines Programms zum Codieren und Decodieren. Das Programm kann beispielsweise mittels einer Fahrzeugsteuervorrichtung SV abgearbeitet werden, die insbesondere mindestens eine Recheneinheit, einen Programm- und Datenspeicher sowie beispielsweise eine oder mehrere Kommunikationsschnittstellen aufweist und die in einem Fahrzeug angeordnet ist. Der Programm- und
Datenspeicher und die Recheneinheit der
Fahrzeugsteuervorrichtung können in einer Baueinheit und/oder verteilt auf mehrere Baueinheiten ausgebildet sein.
Das Programm kann beispielsweise alternativ oder zusätzlich mittels einer externen Steuervorrichtung abgearbeitet werden, die insbesondere mindestens eine Recheneinheit, einen
Programm- und Datenspeicher sowie beispielsweise eine oder mehrere Kommunikationsschnittstellen aufweist und die
beispielsweise in einem Server, insbesondere einem Backend- Server BS, und/oder einem weiteren Fahrzeug angeordnet ist. Der Programm- und Datenspeicher und die Recheneinheit des externen Steuervorrichtung können in einer Baueinheit
und/oder verteilt auf mehrere Baueinheiten ausgebildet sein.
Das Programm kann auch verteilt mittels der
Fahrzeugsteuervorrichtung SV und der externen
Steuervorrichtung abgearbeitet werden. So können insbesondere Daten in der Fahrzeugsteuervorrichtung SV ermittelt werden und an die externe Steuervorrichtung übertragen werden und dort weiterverarbeitet werden. Ein System zum Codieren und/oder Decodieren und/oder umfasst somit insbesondere die Fahrzeugsteuervorrichtung SV und/oder die externe Steuervorrichtung.
Nach dem Starten des Programms wird das Programm in einem Schritt S1 fortgesetzt, nachdem beispielsweise Variablen initialisiert wurden.
In dem Schritt S1 erfolgt eine Erfassung von Variablen im Fahrzeug, insbesondere Funktionsparameter und/oder
Inputgrößen und/oder interne Variablen und/oder Outputgrößen.
Optional (Beispiel der Figur 2 und 3) wird zusätzlich in einem Schritt Sla eine Positionsinformation ermittelt, die repräsentativ ist für eine globale und/oder relative Position des Fahrzeugs, z.B. der Position innerhalb der Spur, relativ zu Markierungen/Fahrbahngrenzen.
In einem Schritt S3 werden Veränderungsdaten einer
Veränderung der erfassten Variablen ermittelt.
In dem ersten Beispiel und zweiten Beispiel (Figur 1 und Figur 2) erfolgt hierfür ein Ermitteln einer entsprechenden Veränderungsfunktion nach Zeit, wie eine Darstellung etwa als eine Zeitfunktion bzw. etwa in Form von Traces (Schritt S3a) .
Alternativ oder zusätzlich werden die Veränderungsdaten in Bezug auf eine Ortsinformation (Distanzwerte) oder konkrete Positionsinformation entlang einer Fahrstrecke ermittelt (Schritt S3b) . Alternativ oder zusätzlich werden die Veränderungsdaten einer ersten Variablen in Bezug auf eine zweite Variable ermittelt (Schritt S3c) .
In einem dritten Beispiel (Figur 3) wird insbesondere in einem Schritt S3D (Figur 3) beispielsweise eine Erfassung eines oder mehrerer Variablen im Fahrzeug, die ein aktuelles Fahrzeugumfeld (bzw. eine Gegebenheit im Fahrzeugumfeld) kennzeichnen. Insbesondere kann eine Variable eine
Interaktion des Fahrzeug mit einer Objekt in seiner Umfeld kennzeichnen. Eine solche Variable kann auf Basis der Daten ermittelt werden, die mit einer Außensensorik des Fahrzeugs ermittelt werden, beispielsweise auf Basis der Daten einer Stereokamera, eines Laserscanners, eines Radars.
Alternativ oder zusätzlich wird hierfür in einem Schritt S3E beispielsweise eine oder mehrere fahrzeuginterne Variablen (die nicht oder nicht unmittelbar mit einer Außenwelt
Zusammenhängen) ermittelt werden. Diese können einen oder mehrere physikalische und/oder chemische Vorgänge
kennzeichnen. Beispielsweise kann die eine oder mehrere
Variablen einen physikalischen und/oder chemischen Vorgang im Zusammenhang mit einem Energiewandlungsprozess im Fahrzeug, z.B. eines Benzinmotors, eines Dieselaggregats, einer
Batterie (Traktionsbatterie) des Fahrzeugs kennzeichnen.
Somit können (sonst äußerst umfangreiche) Daten,
kennzeichnend analoge Vorgänge effizient gehandhabt werden.
Alternativ oder zusätzlich wird hierfür in einem Schritt S3E beispielsweise eine erste Variable und/oder eine zweite
Variable kennzeichnend einen Einfluss auf das Fahrzeug, z.B. im Laufe eines Fährbetriebs ermittelt. Beispielsweise kann eine oder mehrere Variablen kennzeichnend Beschleunigungen und/oder Kräfte auf die Fahrgastzelle oder einzelne Teile des Fahrzeugs, z.B. Achsen des Fahrzeugs ermittelt und
verarbeitet werden.
Alternativ oder zusätzlich werden die in dem Schritt S3E ermittelten Veränderungsdaten in einem Schritt S3F zu einer Ortsinformation repräsentierende Größe zugeordnet oder in eine Ortsfunktion umgerechnet.
In einem optionalen Schritt S4 des Beispiels 1, 2 und 3 werden reduzierte Veränderungsdaten ermittelt abhängig von mindestens einer oder mehreren vorgegebenen Schwellen und abhängig von den Veränderungsdaten, indem Daten, die
repräsentativ sind für nicht wahrnehmbare physikalische
Veränderungen der einen oder mehreren Variablen im Fahrzeug aus den Veränderungsdaten herausgefiltert werden.
In einem optionalen vorgelagertem Schritt S4a der Beispiels 2 und 3 werden die Veränderungsdaten in ein vorgegebenes
Koordinatensystem überführt und/oder bereits in einem
vorgegebenen Koordinatensystem ermittelt, beispielswiese entlang und/oder quer zu einem Strecken oder Spurverlauf eines Fahrstreckenabschnitts.
In einem optionalen Schritt S5 des Beispiels 2 und 3 wird ein Ähnlichkeitsmaß zwischen einem oder mehreren Datenabschnitten der Veränderungsdaten zu einem oder mehreren vordefinierten Mustern ermittelt, die für vordefinierte Veränderungs-Muster repräsentativ sind in Abhängigkeit von dem ermittelten
Ähnlichkeitsmaß der Datenabschnitt zu einem der
vordefinierten Muster zugeordnet. Die vordefinierten Muster umfassen beispielsweise vorgegebene Spaltenfunktionen,
Winkelverläufe und/oder vorgegebene Standard-Schlaglöcher. Alternativ oder zusätzlich wird in dem optionalen Schritt S5a des Beispiels 1 werden Datenabschnitte nach Use-Case
unterschieden und optional markiert (gelabelt) oder kodiert.
3
In einem optionalen Schritt S6 des Beispiels 1, 2 und 3 wird ermittelt ob die Veränderungsdaten wiederholte und/oder ähnliche Sequenzen aufweisen und die wiederholten und/oder ähnlichen Sequenzen werden als Wiederholung codiert,
insbesondere durch Anwendung von einer Hufmann-Codierung .
In einem optionalen Schritt S7 des Beispiels 1, 2 und 3 wird ein Fahrzeugprofil bereitgestellt und die Veränderungsdaten werden abhängig von dem Fahrzeugprofil ermittelt und zwar derart, dass sie fahrzeugunabhängig repräsentativ sind für die jeweilige Variable. Der Schritt S7 kann insbesondere mittels der externen Steuervorrichtung abgearbeitet werden.
In einem Schritt S8 des Beispiels 1, 2 und 3 wird eine
Spektralverteilung abhängig von den Veränderungsdaten
und/oder den reduzierten Veränderungsdaten ermittelt.
Dabei kann die Spektralverteilung (auch) beispielsweise in Bezug auf eine Größe ermittelt, wobei die Größe eine
Ortsinformation und/oder eine Zeitinformation repräsentiert.
Alternativ oder zusätzlich wird die Spektralverteilung einer ersten Variablen, insbesondere einer Outputgröße, in Bezug auf eine zweite Variable, insbesondere einer Inputgröße, ermittelt .
Zur Ermittlung der Spektralverteilung wird insbesondere in einem Schritt S8A eine Fourier-Analyse angewandt, bevorzugt als eine Spektral-Darstellung der Veränderungsdaten als eine Ortsfunktion oder Zeitinformation .
Insbesondere erfolgt die Ermittlung der
Spektralverteilungsfunktion mittels an sich bekannter
zeitdiskreter Verfahren, die eine Annäherung an den Wert folgender Formel liefern. Eine entsprechende Grundformel der Fourier-Analyse auf Basis eines Integrals erfordert dabei keine Größen, die eine globale Positionsinformation umfasst:
Figure imgf000029_0001
In diesem Beispiel ist „1" die Größe die eine Ortsinformation repräsentiert bezeichnet. Diese kann etwa Distanzwerten, z.B. entlang einer Strecke kennzeichnen. Jedoch ist jede andere Bezugsgröße, z.B. eine weitere Variable, etwa eine rein fahrzeuginterne Variable ebenso möglich. Ein Bezug der
Spektralverteilung (wie etwa bei einem MP3-Track) auf
Zeitwerte kann natürlich auch erfolgen.
Insbesondere erfolgt die Ermittlung der Spektralverteilung in einem Schritt S8B mittels Anwendung einer ortsdiskreten
Cosinustransformation .
In einem optionalen Schritt S9 wird die Spektralverteilung dauerhaft gespeichert beispielswiese im Fahrzeug und/oder in dem Backendserver BS . Bevorzugt wird ein Abgleich mit
bestehenden Daten durchgeführt und es werden nur
Differenzdaten D, die sich von den bereits vorhandenen Daten unterscheiden, gespeichert.
In einem optionalen Schritt S10 kann die Spektralverteilung beispielsweise für Fahrzeugfunktionen genutzt werden.
In einem Schritt Sil wird die Spektralverteilung wieder decodiert, indem abhängig von der Spektralverteilung
Veränderungsdaten ermittelt werden, die der
Spektralverteilung zugeordnet sind und die repräsentativ sind für eine Veränderung einer oder mehrerer Variablen im
Fahrzeug, insbesondere Funktionsparameter und/oder
Inputgrößen und/oder interne Variablen und/oder Outputgrößen.
Dabei wird in diesem Beispiel ein (nicht explizit grafisch dargestellter) Schritt der Zuordnung des dekodierten
variablen Abteils der Veränderungsdaten zu einer Bezugsgröße durchgeführt. Bei der Bezugsgröße handelt es sich dabei um die bei der Codierung ermittelte Bezugsgröße oder um eine mit Mitteln eines zweiten Fahrzeugs ermittelte Bezugsgröße. Die Bezugsgröße kann auch eine globale Größe sein.
Die Spektralverteilung bzw. Spektralverteilungsfunktion kann dabei zusammen mit den ihr zugeordneten Positionsinformation und ggf. auch der Funktion der Bezugsgröße als Datenpakete abgelegt und zu einem wesentlich späteren Zeitpunkt genutzt werden .
Dabei können aus den Datenpaketen die Veränderungsdaten zu einer vorgegebenen Positionsinformation oder eine
Positionsinformation zu den vorgegebenen
Fahrstreckenprofildaten ermittelt werden. Das Verfahren kann ebenfalls das Ermitteln einer oder
mehreren Positionsinformationen umfassen, die einem
bestimmten Muster oder einem Muster einer bestimmter Art, welches von lokalen physikalischen Fahrbahneigenschaften gebildet wird, umfassen. Dabei können solche Muster besonders bevorzugt unterschiedliche Klassen der Veränderungsdaten umfassen .
Zusammengefasst können mittels obig beschriebenen Verfahren folgende Beispiele realisiert werden:
Beispiel 1 :
Beispielsweise können die Veränderungsdaten in Form
jeweiliger Spektralverteilungsfunktionen nach der
Positionsinformation aus mehreren Fahrzeugen vor oder nach der Dekomprimierung miteinander aggregiert werden. Speziell wenn die Spektralverteilung bzw. die Fourier-Transformation nicht nach Zeit, sondern nach einer Positionsinformation berechnet wird, sind Daten aus beliebig vielen und beliebig unterschiedlich fahrenden Fahrzeugen miteinander vergleichbar bzw. verrechenbar .
Beispiel 2 :
Beispielsweise können die Veränderungsdaten als eine
Spektralverteilungen oder Spektralverteilungsfunktionen zu einer (lernenden) Karte hinzugefügt werden. Dabei kann eine Funktion der Veränderung einer oder mehreren Variablen im Fahrzeug zu den Kartendaten zugeordnet werden. Die Zuordnung kann zur Auswertung für die Weiterentwicklung der Fahrzeuge bzw. Fahrzeugfunktionen dienen. Auch können diese dazu dienen, dieselben Nebeneffekte an denselben oder ähnlichen Fahrbahnbereichen zu vermeiden.
Beispiel 3:
Die als Spektralverteilung transformierten Veränderungsdaten können auch von weiteren Fahrzeugen (wiederum beim Befahren der Fahrstrecke) eingelesen und für die Fahrzeugfunktion genutzt werden.
Dies ist weitgehend in Echtzeit möglich, weil die Datengröße der Spektralverteilungen sehr viel geringer als die
ursprünglichen Daten etwa einer Amplitudenfunktion ist.
Beispielsweise kann eine Fahrzeugfunktion die Information einiesen, die repräsentiert, was dort mit anderen Fahrzeugen passiert war.
Beispiel 4 :
Die Spektralverteilungen bzw. Spektralverteilungsfunktionen aus einem oder mehreren Fahrzeugen können für das maschinelle Lernen genutzt werden. Dabei kann zumindest eine
Fahrzeugfunktion eines Fahrzeugs (ein oder mehrere „Nutzer- Fahrzeug") abhängig von mehreren Spektralverteilungen
früherer Fahrzeuge (mehrerer „datengebenden Fahrzeuge") beeinflusst, z.B. vorkonditioniert oder gesteuert werden.
Beispiel 5:
Es kann eine Funktion einer Output-Größe (einer oder mehreren entsprechenden Variablen) einer Fahrzeugfunktion von der Input-Größe (einer oder mehreren entsprechenden Variablen) gebildet werden. Dabei kann die Fourier-Analyse, z.B. eine modifizierte, zeitdiskrete Cosinustransformation (MDCT) nach der Input-Größe ausgeführt werden. Das Ergebnis hat somit eine extrem komprimierte Form. Trotz einer sehr geringen Datenmenge ist die darin enthaltene Aussage über die
Funktionsweise der Fahrzeugfunktion weitestgehend enthalten.
Dabei können (extrem kompakte) Lerndaten ermittelt und gehandhabt werden. Beispielsweise können auch Daten in dieser Form zum Fahrzeug übermittelt werden.
Diese Daten auf Basis einer oder mehreren
Spektralverteilungen können im Wesentlichen in Echtzeit z.B. von / zu einer Infrastrukturvorrichtung oder Car-To-Car übermittelt bzw. gestreamt werden. Diese können somit etwa in Echtzeit (extrem wertvoll) zum Betreiben, z.B. zum
Parametrieren, Vorkonditionieren, Steuern, einer
Fahrzeugfunktion genutzt werden.
Bezugszeichenliste
BS Backendserver
D Differenzdaten
SV Fahrzeugsteuervorrichtung

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Verarbeitung von Daten im Zusammenhang mit einem Fahrzeug, umfassend:
- Ermitteln von Veränderungsdaten kennzeichnend eine
Veränderung einer oder mehrerer Variablen im Fahrzeug,
- Ermitteln einer Spektralverteilung, insbesondere eine Spektralverteilungsfunktion, abhängig von den erfassten Veränderungsdaten der einen oder mehreren Variablen im
Fahrzeug,
- Bereitstellen der Daten auf Basis der ermittelten
Spektralverteilung zur Nutzung außerhalb des Fahrzeugs.
2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die eine oder mehrere Variablen im Fahrzeug kennzeichnend sind für einen
Betriebsparameter und/oder eine Inputgröße und/oder einen internen Zustand und/oder eine Outputgröße einer
Funktionalität des Fahrzeugs.
3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Veränderungsdaten eine Funktion einer oder mehrerer Variablen abhängig von einer Zeit repräsentierenden Größe und/oder Ort repräsentierenden Größe und/oder ein oder mehrere Events repräsentierenden Größe umfassen.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die besagten Veränderungsdaten ein mathematisches Verhältnis zwischen zumindest zwei unterschiedlichen Variablen im
Zusammenhang mit einer Fahrzeugfunktionalität kennzeichnen.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Spektralverteilung einer ersten Variablen im Fahrzeug in Bezug auf eine zweite Variable im Fahrzeug ermittelt wird.
6. Verfahren nach dem Anspruch 5, wobei die zumindest eine erste Variable eine Outputgröße und die zumindest eine zweite Variable eine Inputgröße zumindest einer Funktionalität kennzeichnet .
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die zumindest eine Variable einen Parameter kennzeichnend eine Bedienhandlung des Fahrers des Fahrzeugs, insbesondere betreffend eine Vorgabe zu einer Bewegung des Fahrzeugs betreffen .
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem
- ein Ähnlichkeitsmaß zwischen einem oder mehreren
Datenabschnitten der Veränderungsdaten zu einem oder mehreren vordefinierten Mustern ermittelt wird, die für vordefinierte Veränderungs-Muster repräsentativ sind und
- in Abhängigkeit von dem ermittelten Ähnlichkeitsmaß der Datenabschnitt zu einem der vordefinierten Muster zugeordnet wird .
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem das Ermitteln der Spektralverteilung, insbesondere der
Spektralverteilungsfunktion, im Rahmen eines vorgegebenen Audio-Standards durchgeführt wird.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die Spektralverteilung derart ermittelt wird, dass sie Mehrkanaldaten repräsentiert, wobei ein Kanal der
Mehrkanaldaten repräsentativ ist für eine Veränderung einer ersten Variable und ein Kanal für eine Veränderung einer zweiten Variable.
11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem das Ermitteln der Spektralverteilung im Rahmen eines vorgegebenen Video-Standards durchgeführt wird.
12. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem
- reduzierte Veränderungsdaten ermittelt werden abhängig von mindestens einer oder mehreren vorgegebenen Schwellen, indem Daten, die repräsentativ sind für minder relevante
physikalische Veränderungen der einen oder mehreren Variablen aus den Veränderungsdaten entfernt oder durch einen
vordefinierten Wert ersetzt werden und
- die Spektralverteilung abhängig von den reduzierten
Veränderungsdaten ermittelt wird.
13. Decodierverfahren, bei dem
- eine Spektralverteilung auf Basis von Veränderungsdaten zumindest eines Fahrzeugs bereitgestellt, insbesondere gestreamt wird,
- abhängig von der Spektralverteilung die Veränderungsdaten ermittelt werden, die der Spektralverteilung zugeordnet sind und die repräsentativ sind für eine Veränderung einer oder mehrerer Variablen im Fahrzeug, insbesondere
Funktionsparameter und/oder Inputgrößen und/oder interne Variablen und/oder Outputgrößen.
14. Codier- und Decodierverfahren bei dem
- ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1-12 durchgeführt wird,
- die Spektralverteilung bereitgestellt, insbesondere
gestreamt wird,
- abhängig von der Spektralverteilung die Veränderungsdaten ermittelt werden, die der Spektralverteilung zugeordnet sind und die repräsentativ sind für eine Veränderung einer oder mehrerer Variablen im Fahrzeug, insbesondere
Funktionsparameter und/oder Inputgrößen und/oder interne Variablen und/oder Outputgrößen.
15. Codier und Dekodierverfahren nach Anspruch 14, bei dem
- die Spektralverteilung einem zweiten Fahrzeug, insbesondere als ein Stream bereitgestellt wird.
16. Codier und Dekodierverfahren nach Anspruch 15 umfassend:
- aggregieren der Spektralverteilungen mehrerer erster
Fahrzeuge,
- bereitstellen von Daten auf Basis der aggregierten
Spektralverteilungen für ein oder mehrere zweite Fahrzeuge.
17. System, wobei das System dazu ausgebildet ist ein
Verfahren nach einem der Ansprüche 1-12 und/oder ein
Decodierverfahren nach Anspruch 13 und/oder ein Codier- und Decodierverfahren nach Anspruch 14-16 auszuführen.
18. System nach Anspruch 17 wobei das System eine Vorrichtung zur Komprimierung von Audio- und/oder Videodaten eines vorgegeben Audio- und/oder Videoformats aufweist, das dazu ausgebildet ist die Veränderungsdaten zu verarbeiten.
19. Computerprogramm, insbesondere umfassend ein
Computerprogrammprodukt, wobei das Computerprogramm
ausgebildet ist ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1-12 und/oder ein Decodierverfahren nach Anspruch 13 und/oder ein Codier- und Decodierverfahren nach Anspruch 14-16 bei seiner Ausführung auf einer Datenverarbeitungsvorrichtung
durchzuführen .
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