(57)【要約】【課題】ここで提案するアプローチは、車両（１０５）ごとに車両（１０５）の走行又は事象の少なくとも１つのパラメータを連続処理する方法に関する。【解決手段】当該方法は、読み込みステップ及びマッピングステップ及び供給ステップのうち少なくとも１つを含む。読み込みステップでは、少なくとも車両（１０５）の走行又は事象のパラメータを表す走行パラメータ信号（１４５）が読み込まれる。マッピングステップでは、線形マッピングを用いて走行パラメータ信号（１４５）がマッピングされ、マッピングされた走行パラメータ係数（１５５）が取得される。供給ステップでは、マッピングされた走行パラメータ係数（１５５）が供給される。【選択図】図１
2018020769.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両（１０５）の走行又は前記車両の走行中に発生する事象の少なくとも１つのパラメータを連続処理する方法（２００）であって、
当該方法（２００）は、
少なくとも前記車両（１０５）の走行又は前記車両の走行中に発生する事象のパラメータを表す走行パラメータ信号（１４５）を読み込む、読み込みステップ（２０５）と、
線形マッピングを用いて前記走行パラメータ信号（１４５）をマッピングし、マッピングされた走行パラメータ係数（１５５）を取得する、マッピングステップ（２１０）と、
前記マッピングされた走行パラメータ係数（１５５）を供給する、供給ステップ（２１５）と、
を少なくとも含む、方法（２００）。
【請求項２】
前記車両（１０５）の走行又は前記車両の走行中に発生する事象の少なくとも１つの別のパラメータを表す別の走行パラメータ信号（１６０）を読み込む、別の読み込みステップ（３０５）と、
前記線形マッピング又は別の線形マッピングを用いて前記別の走行パラメータ信号（１６０）をマッピングし、マッピングされた別の走行パラメータ係数（１７０）を取得する、別のマッピングステップ（３１０）と、
前記マッピングされた別の走行パラメータ係数（１７０）を供給する、別の供給ステップ（３１５）と、
前記マッピングされた走行パラメータ係数（１５５）と前記マッピングされた別の走行パラメータ係数（１７０）とを結合して走行パラメータセット（１７５）を形成する、結合ステップ（３２０）と、
を含む、
請求項１に記載の方法（２００）。
【請求項３】
前記走行パラメータ係数（１５５）又は前記走行パラメータセット（１７５）を前記車両（１０５）のメモリ装置（１８０）に記憶する、記憶ステップ（２３０）を含む、
請求項２に記載の方法（２００）。
【請求項４】
前記結合ステップ（３２０）において、前記マッピングされた走行パラメータ係数（１５５）及び前記マッピングされた別の走行パラメータ係数（１７０）を積算して前記走行パラメータセット（１７５）を形成する、
請求項２又は３に記載の方法（２００）。
【請求項５】
車両センサ（１５０）を用いて前記少なくとも１つのパラメータを検出する、検出ステップ（２２０）を含む、
請求項１乃至４のいずれか一項に記載の方法（２００）。
【請求項６】
前記少なくとも１つのパラメータを特徴づけて、前記走行パラメータ信号（１４５）を特定する、特徴づけステップ（２２５）を含む、
請求項１乃至５のいずれか一項に記載の方法（２００）。
【請求項７】
前記パラメータ及び／又は前記別のパラメータは、減速度を経た制動の回数及び／又は速度及び／又は制動期間を表す、
請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法（２００）。
【請求項８】
前記マッピングステップ（２１０）において、線形マッピング、特にフーリエ変換及び／又はＺ変換及び／又はエルミート関数を用いて、前記走行パラメータ信号（１４５）をマッピングする、
請求項１乃至７のいずれか一項に記載の方法（２００）。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法（２００）の各ステップを、対応するユニット（１１０，１１５，１２０）で実行及び／又は駆動制御するように構成されている、装置（１００）。
【請求項１０】
請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法（２００）を実行するために構成されている、コンピュータプログラム。
【請求項１１】
請求項１０に記載のコンピュータプログラムを記憶した、機械で読み出し可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
従来技術
ここでのアプローチは、各独立請求項の上位概念記載の装置又は方法を起点とする。本発明のアプローチは、コンピュータプログラムも対象としている。
【背景技術】
【０００２】
車両のフィールドデータは、生産の最適化に用いられるだけでなく、一部は、事物のインタネットの領域においても多様な可能性を示している。車両では、データは、センサによって又はソフトウェアパラメータとして検出され、大抵の場合、連続処理のために後に診断部又はその他の通信インタフェースを介して読み出すことができるように、車両の制御装置に記憶される。この場合、利用可能なデータ容量は、ＥＣＵと略称される制御装置上のメモリスペースによって、又は、例えばＥＳＰシステムで利用可能な伝送容量によって、制限されている。ここでのメモリは、コンシューマハードウェアとは異なって、依然として比較的高価である。ここで、メモリスペースを節約するために、利用可能な情報を充分に間引き、但し、可能な限り関連情報を維持するという、恒常的な最適化問題が生じる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
発明の開示
こうした背景から、ここで提案するアプローチにより、車両の走行又は事象の少なくとも１つのパラメータを連続処理するための方法、及び、この方法を使用する装置、並びに、対応するコンピュータプログラムが、各独立請求項によって提案される。各従属請求項に記載された措置により、独立請求項に記載された装置の有利な発展形態及び改善形態が得られる。
【０００４】
車両の走行又は事象の少なくとも１つのパラメータを車両ごとに連続処理する方法を提案する。当該方法は、読み込みステップ、及び、マッピングステップ、及び、供給ステップのうち少なくとも１つを含む。読み込みステップでは、少なくとも車両の走行又は事象のパラメータを表す走行パラメータ信号が読み込まれる。マッピングステップでは、線形マッピングを用いて走行パラメータ信号がマッピングされ、マッピングされた走行パラメータ係数が取得される。供給ステップでは、マッピングされた走行パラメータ係数が供給される。
【０００５】
パラメータは、例えば、車両の走行中に発生する少なくとも１つの事象、又は、車両の少なくとも１回の走行中に発生する事象シーケンスをマッピングすることができる。
【０００６】
ここで提案している方法により、少なくとも１つの走行パラメータ信号は、線形マッピングを用いたマッピングによって、走行パラメータ係数へ変換される。このようにして形成された走行パラメータ係数は、以後、メモリ装置において、元の走行パラメータ信号よりも著しく小さいメモリスペースしか要しない。
【０００７】
一実施形態によれば、本発明に係る方法は、また、車両の走行又は事象の少なくとも１つの別のパラメータを表す別の走行パラメータ信号を読み込む、別の読み込みステップ、及び、上述した線形マッピング又は別の線形マッピングを用いて別の走行パラメータ信号をマッピングし、マッピングされた別の走行パラメータ係数を取得する、別のマッピングステップ、及び、マッピングされた別の走行パラメータ係数を供給する、別の供給ステップ、及び、上述したマッピングされた走行パラメータ係数とマッピングされた別の走行パラメータ係数とを結合して走行パラメータセットを形成する、結合ステップを含むことができる。
【０００８】
走行パラメータ係数又は走行パラメータセットを記憶するために、本発明に係る方法は、走行パラメータ係数又は走行パラメータセットを車両のメモリ装置に記憶する記憶ステップを含むことができる。有利には、記憶されたデータを、後に、例えば診断目的のために読み出すことができる。
【０００９】
結合ステップでは、上述したマッピングされた走行パラメータ係数及びマッピングされた別の走行パラメータ係数を積算して上述した走行パラメータセットを形成することができる。斯かる手段は、簡単に実施可能である。
【００１０】
一実施形態によれば、本発明に係る方法は、車両センサを用いて、車両の走行又は事象の少なくとも１つのパラメータを検出する検出ステップを含むことができる。この場合、公知のセンサを利用可能である。
【００１１】
走行パラメータ信号を特定するために、本発明に係る方法は、車両の走行又は事象の少なくとも１つのパラメータを特徴づける特徴づけステップを含むことができる。この場合、予め定められた特徴づけ特性、例えば予め定められた減速値又は速度値にアクセス可能である。
【００１２】
走行パラメータ信号を読み込むステップでは、例えば、減速度を経た制動の回数及び／又は速度及び／又は制動期間を表す別のパラメータである走行パラメータ信号を読み込むことができる。相応に、別の走行パラメータ信号を読み込むステップでは、例えば減速度を経た制動の回数及び／又は速度及び／又は制動期間を表す別のパラメータである別の走行パラメータ信号を読み込むことができる。このようにすれば、パラメータによって関連事象をマッピングすることができる。
【００１３】
マッピングステップでは、線形マッピング、例えばフーリエ変換及び／又はＺ変換及び／又はエルミート関数を用いて、走行パラメータ信号を表現することができる。このように、既知の関数を利用可能である。
【００１４】
本発明に係る方法は、例えばソフトウェア若しくはハードウェアにおいて、又は、例えば制御装置のソフトウェア及びハードウェアの混合形態において、構成可能である。
【００１５】
ここで提案するアプローチは、さらに、ここで提案している方法のバリエーションの各ステップを、対応する装置において実行又は駆動制御又は履行するように構成された装置を実現する。また、装置の形態での当該アプローチのこうした構成バリエーションによって、当該アプローチの基礎とする課題を迅速かつ効率的に解決することができる。
【００１６】
このために、当該装置は、信号若しくはデータを処理する少なくとも１つの計算ユニット、信号若しくはデータを記憶する少なくとも１つのメモリユニット、センサからセンサ信号を読み込むため又はデータ信号若しくは制御信号をアクチュエータへ出力するための、センサ若しくはアクチュエータに対する少なくとも１つのインタフェース、及び／又は、通信プロトコルに埋め込まれた、データ入出力のための少なくとも１つの通信インタフェースを有することができる。計算ユニットは、例えば信号プロセッサ、マイクロコントローラ又はその他であってよく、メモリユニットは、例えばフラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ又は磁気メモリユニットであってよい。通信インタフェースは、データを無線及び／又は有線接続によって読み込むか又は出力するように構成することができ、ここで、有線接続によってデータの読み込み又は出力が可能な通信インタフェースは、これらのデータを、例えば電気的若しくは光学的に対応するデータ伝送線路から読み込むことができ、又は、対応するデータ伝送線路へ出力することができる。
【００１７】
装置は、ここでは、センサ信号を処理し、これに応じて制御信号及び／又はデータ信号を出力する電子機器であると理解することができる。当該装置は、ハードウェア及び／又はソフトウェアによって構成可能なインタフェースを有することができる。ハードウェアによる構成では、インタフェースは、例えば、当該装置の種々の機能を含む、いわゆるシステムＡＳＩＣの一部であってよい。また、インタフェースは、固有の集積回路であってもよいし、又は、少なくとも部分的に個別のモジュールから成っていてもよい。ソフトウェアによる構成では、インタフェースは、例えば、マイクロコントローラ上に他のソフトウェアモジュールと並んで設けられた複数のソフトウェアモジュールであってよい。
【００１８】
有利な一実施形態では、当該装置によって、車両の走行又は事象の少なくとも１つのパラメータの連続処理のための方法の制御が行われる。このために、当該装置は、例えば、走行パラメータ信号などのセンサ信号にアクセスすることができる。駆動制御は、読み込み装置、マッピング装置及び供給装置などのアクチュエータを介して行われる。
【００１９】
有利には、プログラムコードを含むコンピュータプログラム製品又はコンピュータプログラムも使用される。当該プログラムコードは、機械で読み出し可能な担体上、又は、半導体メモリ、ハードディスクメモリ若しくは光学メモリなどの記憶媒体上に記憶可能であり、特に、当該プログラム製品若しくは当該プログラムがコンピュータ上若しくは装置上で実行される場合に、上述した実施形態に従って本発明に係る方法の各ステップを、実行、転化及び／又は駆動制御するために使用される。
【００２０】
ここで提案するアプローチの実施形態を図示し、以下に詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】一実施形態による、車両の走行又は事象の少なくとも１つのパラメータを連続処理する装置のブロック図である。
【図２】一実施形態による、車両の走行又は事象の少なくとも１つのパラメータを連続処理する方法のフローチャートである。
【図３】一実施形態による、車両の走行又は事象の少なくとも１つのパラメータを連続処理する方法のフローチャートである。
【図４】一実施形態による、走行パラメータ信号の経験的分布を示す概略的なグラフである。
【図５】一実施形態による、走行パラメータ信号とインターバルの小さいヒストグラムを用いた走行パラメータ信号とを示す概略的なグラフである。
【図６】一実施形態による、走行パラメータ信号とエルミート多項式の小さい係数を用いた走行パラメータ信号とを示す概略的なグラフである。
【図７】一実施形態による、車両の走行又は事象の少なくとも１つのパラメータを連続処理する方法のフローチャートの部分図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
ここでのアプローチの有利な実施形態を以下に説明するが、ここでは、各図に示されている同様の機能を有する要素につき同一の又は類似の参照番号を使用し、当該要素の繰り返しての説明は省略する。
【００２３】
図１には、一実施形態による、車両１０５の走行又は事象の少なくとも１つのパラメータを連続処理する装置１００のブロック図が示されている。
【００２４】
装置１００は、この実施形態によれば、車両１０５に配置されており、読み込み装置１１０とマッピング装置１１５と供給装置１２０とを含む。選択的に、この実施形態による装置１００はさらに、別の読み込み装置１２５と別のマッピング装置１３０と別の供給装置１３５と結合装置１４０とを含む。
【００２５】
読み込み装置１１０は、少なくとも車両１０５の走行又は事象のパラメータを表す走行パラメータ信号１４５を読み込むように構成されている。この実施形態によれば、車両１０５は、少なくとも１つのパラメータを検出し、読み込み装置１１０に供給するように構成された車両センサ１５０を有する。マッピング装置１１５は、線形マッピングを用いて走行パラメータ信号１４５をマッピングし、マッピングされた走行パラメータ係数１５５を取得するように構成されている。供給装置１２０は、マッピングされた走行パラメータ係数１５５を供給するように構成されている。
【００２６】
この実施形態によれば、別の読み込み装置１２５は、車両１０５の走行又は事象の少なくとも１つの別のパラメータを表す別の走行パラメータ信号１６０を読み込むように構成されている。このために、車両１０５は、少なくとも車両１０５の走行又は事象の別のパラメータを検出し、別の読み込み装置１２５に供給するように構成された別の車両センサ１６５を有する。別のマッピング装置１３０は、上述した線形マッピング又は別の線形マッピングを用いて別の走行パラメータ信号１６０をマッピングし、マッピングされた別の走行パラメータ係数１７０を取得するように構成されている。別の供給装置１３５は、マッピングされた別の走行パラメータ係数１７０を供給するように構成されている。結合装置１４０は、この実施形態によれば、マッピングされた走行パラメータ係数１５５とマッピングされた別の走行パラメータ係数１７０とを結合して走行パラメータセット１７５を形成するように構成されている。この実施形態によれば、車両１０５は、走行パラメータセット１７５を記憶するように構成されたメモリ装置１８０を有する。
【００２７】
代替的な実施形態によれば、装置１００は、上述した読み込み装置１１０及びマッピング装置１１５及び供給装置１２０のみを有する。この場合、メモリ装置１８０は、マッピングされた走行パラメータ係数１５５を記憶するように構成される。
【００２８】
この実施形態によれば、読み込み装置１１０は、走行中若しくは事象中の車両１０５の減速度を経た制動の回数及び／又は速度及び／又は制動期間を表すパラメータである走行パラメータ信号１４５を読み込むように構成されている。この実施形態によれば、別の読み込み装置１２５は、走行中の車両１０５の減速度を経た制動の回数及び／又は速度及び／又は制動期間を表す別のパラメータである別の走行パラメータ信号１６０を読み込むように構成されている。この実施形態によれば、マッピング装置１１５及び別のマッピング装置１３０は、フーリエ変換及び／又はＺ変換及び／又はエルミート関数として構成される線形マッピングを用いて、走行パラメータ信号１４５及び別の走行パラメータ信号１６０をマッピングするように構成されている。
【００２９】
以下に、装置１００の詳細を再度詳細に説明する。関連データとも称されることのある走行パラメータ信号１５０及び別の走行パラメータ信号１６０は、１次元若しくは多次元の特性、例えば、車両１０５の減速度を経た制動の回数及び／又は速度及び／又は制動期間についての事象、時間などの経験的分布である。但し、定義を行う時点では、どの程度の粒状性及びどの程度の詳細性で走行パラメータ信号１４５及び別の走行パラメータ信号１６０が後に関連データとなるかは不明であることが多い。また、ソフトウェアにおいて、関連事象の識別、特徴づけ及びヒストグラム表現を行うこともできる。ヒストグラムの分類は、前域において確認されなければならないが、事後的には、例えば数値が小さく粒状性が欠落しているために関連詳細がデータに埋もれたままとなっていることもしばしばある。公知のアプローチでは例えば、経験的分布の下位に種々の分布関数が置かれ、この分布関数の特徴量が定められる。但し、経験的には、多くの量が従来の分布関数に追従するのではなく、所定の時間にわたって多くの影響因子及び用途（Use Case）（独語：適用事例）の作用を受けるので、特に重畳により、状況に応じて複素表現を要する不均一な挙動が観察される。
【００３０】
これに対して、ここで説明している装置１００は、メモリ容量が定められている場合に、少なくとも線形マッピングに基づく走行パラメータ信号１４５の形態でのデータの代替表現によって、関連情報を最大化可能である。線形マッピングの例として、ＦＦＴと略称される離散フーリエ変換、Ｚ変換又はエルミート関数による分解などが挙げられる。この場合、定められた線形マッピングの走行パラメータ係数１５５の形態の係数の値が事象ごとに又は連続してＥＣＵで計算され、対応してインクリメントされる。この場合、連続処理に際してデータに逆変換を行うこともできる。
【００３１】
多くの適用事例に対して、走行パラメータ信号１４５，１６０の適切な線形マッピングに基づく代替表現により、メモリスペースが定められている場合にも多くの情報を維持でき、又は、事後観察において例えば詳細特性及び／又は不均一性を抽出することができる。これにより、フィールドデータを使用する際に大きな累算値が得られる。
【００３２】
図２には、一実施形態による、車両の走行又は事象の少なくとも１つのパラメータを連続処理する方法２００のフローチャートが示されている。これは、図１に即して説明した装置によって実行可能な方法２００であり得る。読み込みステップ２０５では、少なくとも車両の走行又は事象のパラメータを表す走行パラメータ信号が読み込まれる。マッピングステップ２１０では、線形マッピングを用いて走行パラメータ信号がマッピングされ、マッピングされた走行パラメータ係数が取得される。供給ステップ２１５では、マッピングされた走行パラメータ係数が供給される。
【００３３】
当該方法２００は、線形マッピングを利用してフィールドデータを効率的に検出する方法と称されることもある。
【００３４】
選択的に、この実施形態による方法ステップ２００は、検出ステップ２２０と特徴づけステップ２２５と記憶ステップ２３０とを有し得る。検出ステップ２２０では、車両センサを用いて車両の走行の少なくとも１つのパラメータが検出される。特徴づけステップ２２５では、車両の走行の少なくとも１つのパラメータが特徴づけられて、走行パラメータ信号が求められる。記憶ステップ２３０では、走行パラメータ係数又は走行パラメータセットが車両のメモリ装置に記憶される。
【００３５】
図３には、一実施形態による、車両の走行の少なくとも１つのパラメータを連続処理する方法３００のフローチャートが示されている。これは、図２に即して説明した方法２００において、選択的なステップを省略し、付加的なステップを追加したものであり得る。
【００３６】
別の読み込みステップ３０５では、車両の走行の少なくとも１つの別のパラメータを表す別の走行パラメータ信号が読み込まれる。別のマッピングステップ３１０では、上述した線形マッピング又は別の線形マッピングを用いて別の走行パラメータ信号がマッピングされ、マッピングされた別の走行パラメータ係数が取得される。別の供給ステップ３１５では、マッピングされた別の走行パラメータ係数が供給される。結合ステップ３２０では、上述したマッピングされた走行パラメータ係数とマッピングされた別の走行パラメータ係数とが結合されて走行パラメータセットが形成される。
【００３７】
結合ステップ３２０において、上述したマッピングされた走行パラメータ係数及びマッピングされた別の走行パラメータ係数を積算して、走行パラメータセットを形成してもよい。
【００３８】
図４には、一実施形態による、走行パラメータ信号１４５の経験的分布の概略的なグラフが示されている。これは、先行の各図に即して説明した走行パラメータ信号１４５であり得る。走行パラメータ信号１４５は、ここでは、無制限のメモリにおける完全な情報を表す。
【００３９】
図５には、一実施形態による、走行パラメータ信号１４５とインターバルの小さいヒストグラム５００を用いた走行パラメータ信号との概略的なグラフが示されている。これは、ヒストグラム５００を用いた対応表現としての、図４に示されている完全な走行パラメータ信号１４５であり得る。
【００４０】
図６には、一実施形態による、走行パラメータ信号１４５と係数の小さなエルミート多項式６００を用いた走行パラメータ信号との概略的なグラフが示されている。これは、エルミート多項式６００の係数を用いた対応表現としての、図４に示されている完全な走行パラメータ信号１４５であり得る。
【００４１】
図７には、一実施形態による、車両の走行の少なくとも１つのパラメータを連続処理する方法７００のフローチャートの一部が示されている。ここでのステップ２２５，２１０，３２０は、図２，図３に即して説明したステップであり得るが、これらを、ここで詳細に説明する。
【００４２】
ステップ２２５では、連続的に又は離散的に、走行パラメータ信号の形態の定められた事象が装置の形態のＥＣＵによって識別され、関連特性に関して、例えば２ｋｍ／ｈでの２秒ごとに０．５ｇの減速度での制動に関して、及び／又は、例えば１２０ｋｍ／ｈの実際速度に関して、特徴づけられる。ステップ２１０では、全ての次元の事象が予め定められた線形マッピングによって変換され、マッピングされる。
【００４３】
ステップ３２０では、個々の変換での走行パラメータ係数の形態の合成係数が積算されて累積セットすなわち走行パラメータセットが形成される。この場合、当該累積セットは、問合せインタフェースを介して問合せ可能であり、かつ、特性属性に関する事象の経験的分布関数を反映可能である。
【００４４】
１つの実施形態が、第１の特徴と第２の特徴との「及び／又は」接続を含む場合、これは、この実施形態が、或る形態では第１の特徴及び第２の特徴の双方を有し、別の形態では第１の特徴又は第２の特徴の一方のみを有することを意味すると理解されたい。
【図１】
2018020769.tif 000003
【図２】
2018020769.tif 000004
【図３】
2018020769.tif 000005
【図４】
2018020769.tif 000006
【図５】
2018020769.tif 000007
【図６】
2018020769.tif 000008
【図７】
2018020769.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】平成29年8月31日(2017.8.31)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両（１０５）の走行又は前記車両の走行中に発生する事象の少なくとも１つのパラメータを連続処理する方法（２００）であって、
当該方法（２００）は、
少なくとも前記車両（１０５）の走行又は前記車両の走行中に発生する事象のパラメータを表す走行パラメータ信号（１４５）を読み込む、読み込みステップ（２０５）と、
線形マッピングを用いて前記走行パラメータ信号（１４５）をマッピングし、マッピングされた走行パラメータ係数（１５５）を取得する、マッピングステップ（２１０）と、
前記マッピングされた走行パラメータ係数（１５５）を供給する、供給ステップ（２１５）と、
を少なくとも含む、方法（２００）。
【請求項２】
前記車両（１０５）の走行又は前記車両の走行中に発生する事象の少なくとも１つの別のパラメータを表す別の走行パラメータ信号（１６０）を読み込む、別の読み込みステップ（３０５）と、
前記線形マッピング又は別の線形マッピングを用いて前記別の走行パラメータ信号（１６０）をマッピングし、マッピングされた別の走行パラメータ係数（１７０）を取得する、別のマッピングステップ（３１０）と、
前記マッピングされた別の走行パラメータ係数（１７０）を供給する、別の供給ステップ（３１５）と、
前記マッピングされた走行パラメータ係数（１５５）と前記マッピングされた別の走行パラメータ係数（１７０）とを結合して走行パラメータセット（１７５）を形成する、結合ステップ（３２０）と、
を含む、
請求項１に記載の方法（２００）。
【請求項３】
前記走行パラメータ係数（１５５）又は前記走行パラメータセット（１７５）を前記車両（１０５）のメモリ装置（１８０）に記憶する、記憶ステップ（２３０）を含む、
請求項２に記載の方法（２００）。
【請求項４】
前記結合ステップ（３２０）において、前記マッピングされた走行パラメータ係数（１５５）及び前記マッピングされた別の走行パラメータ係数（１７０）を積算して前記走行パラメータセット（１７５）を形成する、
請求項２又は３に記載の方法（２００）。
【請求項５】
車両センサ（１５０）を用いて前記少なくとも１つのパラメータを検出する、検出ステップ（２２０）を含む、
請求項１乃至４のいずれか一項に記載の方法（２００）。
【請求項６】
前記少なくとも１つのパラメータを特徴づけて、前記走行パラメータ信号（１４５）を特定する、特徴づけステップ（２２５）を含む、
請求項１乃至５のいずれか一項に記載の方法（２００）。
【請求項７】
前記パラメータ及び／又は前記別のパラメータは、減速度を経た制動の回数及び／又は速度及び／又は制動期間を表す、
請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法（２００）。
【請求項８】
前記マッピングステップ（２１０）において、線形マッピングを用いて、前記走行パラメータ信号（１４５）をマッピングする、
請求項１乃至７のいずれか一項に記載の方法（２００）。
【請求項９】
前記マッピングステップ（２１０）において、フーリエ変換及び／又はＺ変換及び／又はエルミート関数を用いて、前記走行パラメータ信号（１４５）をマッピングする、
請求項８に記載の方法（２００）。
【請求項１０】
コンピュータプログラムがコンピュータ上又は装置上で実行される場合に、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法（２００）を実行するために構成されている、コンピュータプログラム。
【請求項１１】
請求項１０に記載のコンピュータプログラムを記憶した、機械で読み出し可能な記憶媒体。
【請求項１２】
請求項１０に記載のコンピュータプログラムを、実行するように構成されているユニット（１１０，１１５，１２０）を備えている、装置（１００）。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
走行パラメータ信号を読み込むステップでは、例えば、減速度を経た制動の回数及び／又は速度及び／又は制動期間を表すパラメータである走行パラメータ信号を読み込むことができる。相応に、別の走行パラメータ信号を読み込むステップでは、例えば減速度を経た制動の回数及び／又は速度及び／又は制動期間を表す別のパラメータである別の走行パラメータ信号を読み込むことができる。このようにすれば、パラメータによって関連事象をマッピングすることができる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２９】
以下に、装置１００の詳細を再度詳細に説明する。関連データとも称されることのある走行パラメータ信号１４５及び別の走行パラメータ信号１６０は、１次元若しくは多次元の特性、例えば、車両１０５の減速度を経た制動の回数及び／又は速度及び／又は制動期間についての事象、時間などの経験的分布である。但し、定義を行う時点では、どの程度の粒状性及びどの程度の詳細性で走行パラメータ信号１４５及び別の走行パラメータ信号１６０が後に関連データとなるかは不明であることが多い。また、ソフトウェアにおいて、関連事象の識別、特徴づけ及びヒストグラム表現を行うこともできる。ヒストグラムの分類は、前域において確認されなければならないが、事後的には、例えば数値が小さく粒状性が欠落しているために関連詳細がデータに埋もれたままとなっていることもしばしばある。公知のアプローチでは例えば、経験的分布の下位に種々の分布関数が置かれ、この分布関数の特徴量が定められる。但し、経験的には、多くの量が従来の分布関数に追従するのではなく、所定の時間にわたって多くの影響因子及び用途（Use Case）（独語：適用事例）の作用を受けるので、特に重畳により、状況に応じて複素表現を要する不均一な挙動が観察される。
【外国語明細書】
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