获取车队的车辆的传感器数据组制造技术

本发明专利技术涉及一种用于获取车队的车辆的传感器数据组的方法，在车辆中接收车辆的至少一个传感器的传感器数据。在车辆外部的服务器上定义或者提供多个用于分别采集对象或者情形的触发器，每个触发器具有触发器计算功率值、触发器分类器和触发器要求。将多个触发器发送至车辆。在车辆中根据触发器的相应触发器计算功率值将相应优先权分配给多个触发器，以及在车辆服务器的计算容量允许的范围内，将一个或多个触发器的相应的触发器分类器按照触发器的优先权直接或者间接地应用在传感器数据上，由此得到相应的分类器质量值。最后，只在相应的分类器质量值满足相应触发器的触发器要求时，将基于传感器数据的传感器数据组从车辆发送至车辆外部服务器。送至车辆外部服务器。送至车辆外部服务器。

【技术实现步骤摘要】
获取车队的车辆的传感器数据组


[0001]本专利技术涉及一种用于获取车队的车辆的传感器数据组的方法，其中，在车辆中接收车辆的至少一个传感器的传感器数据。此外，本专利技术涉及一种具有车队和车辆外部服务器的相应的系统。

技术介绍

[0002]正在学习的算法的能力会提高的条件是，用来训练所述算法的训练数据具有以下三个特性：广泛、多样化和真实。因此例如为了正确地识别和解读较大的训练数据组的停车指示牌(例如十万至百万个停车指示牌)，需要多样化的训练数据(例如在树下的停车指示牌的图像、在车辆后方部分可见的停车指示牌的图像和由处于活动或者不活动状态的建筑工人握持的停车指示牌的图像)，并且它们必须来源于真实世界，以便不会由于少见的变型而让人感到惊讶。借助整个车队主动地寻找匹配的、呈现了现实中这些情形的传感器数据称为“主动学习”(Active
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Learning)。
[0003]这个示例显示了，收集自身数据的车队越大并且分布越广，越能够更好和更快速地收集数据，以便训练正在学习的算法。就此而言，较大的车队相比较小的车队可以明显缩短每个功能的开发时间。
[0004]然而对传感器数据的采集(或者说检测)和处理要求相应较高的计算容量。在当今的车辆中安装有具有相应的计算容量的大功率计算机，即所谓的车内应用程序服务器(InCar
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Application
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Server)，以实现现代化的辅助或者自主驾驶功能。因为驾驶功能不会持续使用大功率计算机，所以可将不需要的计算容量提供给想要在车内应用程序服务器上运行软件的第三方。这尤其包括通过主动学习对传感器数据的访问，以便由此能够产生新的训练数据。
[0005]由专利文献DE 10 2018 200 134 B3已知用于采集用于驾驶员辅助系统的训练数据的方法。在此，由服务器装置预设标准并且传输至机动车。机动车接下来在满足标准时将相应机动车的周围环境的通过相应的摄像机采集的单独图像传输至服务器装置。随即通过服务器装置由通过不同机动车传输的单独图像产生用于训练驾驶员辅助系统的共同的图像序列。
[0006]此外，专利文献DE 10 2017 201 226 A1公开了一种用于运行用于机动车功能的数据分析系统。在此，在机动车内部在分析过程中使用机器学习的分析算法。
[0007]此外，专利文献DE 10 2013 021 867 A1公开了一种用于提供用于机动车的功能的方法，其中，将用于机动车的功能安装在机动车的控制模块上并且针对在地点上受限的区域开通。对于该功能在机动车的运行中根据情形地干预的情况，自动地为机动车的用户计算该功能的干预。
[0008]此外，专利文献EP 3 363 706 A1公开了一种用于激活车辆功能的方法。通过借助外部服务器的授权可以激活车辆功能。

技术实现思路

[0009]本专利技术所要解决的技术问题在于，能够尽可能高效地由车队收集数据。
[0010]该技术问题按本专利技术通过一种用于获取车队的车辆的传感器数据组的方法和一种具有由多个车辆组成的车队和车辆外部服务器的系统解决。
[0011]因此，按照本专利技术提供一种用于获取车队的车辆的传感器数据组的方法。传感器数据组是借助车辆传感器已获取的封闭的数据包。这种传感器数据组的示例是车辆摄像机已拍摄的视频序列。所述车辆归属于由多个车辆组成的车队。在此例如涉及一个制造商的所有车辆或者一个制造商的至少一个或者多个车型的车辆。
[0012]在所述方法中，在车辆中接收车辆的至少一个传感器的传感器数据。对传感器数据的这种接收例如通过车辆的相应的数据处理装置实现。数据处理装置可以接收多个传感器如摄像机、雷达装置、超声传感器等的数据。
[0013]在车辆外部的服务器上定义或者提供多个用于分别采集对象或者情形的触发器。在此，触发器可以理解为用于采集的触发功能或者有条件的采集功能。通过这种采集功能应该采集对象、例如停车指示牌，或者采集情形、例如识别左右。这种触发器的特征在于计算功率值(Rechenleistungswert)、触发器分类器和触发器要求。触发器计算功率值是针对计算功率的值说明或者说值数据(例如计算操作的值)。在此，其例如可以是优先权值或者例如也可以是货币值，通过所述优先权值或者货币值评估相应的计算功率。由此，例如可以为期望的计算功率确定较高的优先权或者较高的货币值。触发器分类器指的是用来将传感器数据分类的分类算法。这种触发器分类器优选通过正在学习的算法实现。触发器要求指的是用来评估分类事件以便将传感器数据传输至车辆外部服务器的条件。
[0014]将多个这种触发器发送至车辆。触发器从哪些单元发送至车辆是次要的。触发器可以从服务器传输至车辆。然而触发器一般也可以从其它单元(例如也可以从其它车辆)传输至所述车辆。
[0015]在车辆中现在根据多个触发器的相应的触发器计算功率值将相应的优先权分配(或者说配置)给所述多个触发器。如果一个触发器的触发器计算功率值较高，则这个触发器的优先权例如高于其它的触发器。如果触发器计算功率值是优先权值，则这个分配步骤是多余的或者例如通过读取这个触发器实现这个分配步骤。而如果触发器计算功率值例如是货币值(例如1.1€每单位计算操作ERO)，则为例如每次计算操作呈现更高的货币值的触发器分配较高的优先权。
[0016]现在，在车辆的服务器的计算容量允许的范围内，将一个或多个触发器的相应的触发器分类器按照所述触发器的优先权直接或者间接地应用在传感器数据上。这意味着，如果服务器的计算容量不允许同时应用两个触发器分类器，则首先应用具有最高的优先权的触发器分类器，并且之后才应用具有第二高的优先权的触发器的触发器分类器。然而，如果例如在计算容量的范围内第一触发器和第三触发器能够共同被处理，则必要时第三触发器的触发器分类器可以优先于第二触发器。无论如何，在服务器的计算容量的范围内，触发器的处理按照其优先权进行。在此，相应的触发器分类器可以直接或者间接地应用在传感器数据上。在间接的应用中，可以事先进行相应的预处理。作为在应用相应的触发器分类器时的结果，得到相应的分类器质量值。这个分类器质量值给出了关于分类质量的结论。例如这个分类器质量值越高，传感器数据真正地落入确定的类别中的概率就越高。
[0017]最后，只在相应的分类器质量值满足相应的触发器的触发器要求时，将基于传感器数据的传感器数据组从车辆发送至车辆外部的服务器。传感器数据组例如只在分类结果具有较高的值、也就是具有较高的质量时才被传输至车辆外部服务器。因此，触发器要求例如可以处于100，并且只在分类结果、也就是分类器质量值高于100时，才将传感器数据组传输至车辆外部服务器。以此方式可以确保为大众或者为车队提供高质量的传感器数据。
[0018]在一种有利的实施方式中规定，每个触发器分别具有触发器条件，并且相应的触发器分类器的应用只在传感器数据直接或者间接地满足相应的触发器条件的条件下进行。触发器条件定义了在哪个条件下应该应用触发器。例如触发器条件为，触发器本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于获取车队(9)的车辆(30)的传感器数据组(70)的方法，通过在车辆(30)中：
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接收车辆(30)的至少一个传感器的传感器数据(50)，其特征在于，在车辆(30)外部的服务器(3)上：
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定义或者提供多个用于分别采集对象或者情形的触发器(10、10A、10B)，其中每个触发器具有触发器计算功率值(12)、触发器分类器(13)和触发器要求(14)，并且
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将多个触发器(10、10A、10B)发送至车辆，在车辆(30)中：
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根据多个触发器(10、10A、10B)的相应的触发器计算功率值(12)将相应的优先权分配给所述多个触发器，
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在车辆的车辆内部服务器(34)的计算容量允许的范围内，将一个或多个触发器(10、10A、10B)的相应的触发器分类器(13)按照所述触发器的优先权直接或者间接地应用在传感器数据上，由此得到相应的分类器质量值(85)，
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只在相应的分类器质量值(85)满足相应的触发器(10、10A、10B)的触发器要求(14)时，将基于传感器数据(50)的传感器数据组(70)从车辆(30)发送至车辆外部服务器(3)。2.按权利要求1所述的方法，其中，每个触发器(10、10A、10B)分别具有触发器条件(11)，并且相应的触发器分类器(13)的应用只在传感器数据(50)直接或者间接地满足相应的触发器条件(11)的条件下进行。3.按权利要求1或2所述的方法，其中，应该通过多个触发器(10、10A、10B)进行采集的对象是行车道上或者行车道处的预设的物体或者事件。4.按前述权利要求之一所述的方法，其中，将多个触发器(10、10A、10B)从服务器(3)发送至至少一个其它车辆，在所述至少一个其它车辆中如...

【专利技术属性】
技术研发人员：J韦辛格，SK库尔，S霍夫利希，J拉思克，
申请(专利权)人：大众汽车股份公司，
类型：发明
国别省市：