(57)【要約】【課題】ドライバに応じて車両の機能を適切に調整する。【解決手段】ドライバの運転行動が記録され、車両またはクラウドデータセンタ上でドライバシスネチャが作成される。ドライバシスネチャは、運転する車両の安全な認証を使用してアクセスすることができる。データ収集は、ドライバの運転行動を監視する連続的なプロセスである。ＯＥＭのガイドラインは、ドライバシスネチャと理想的な運転特徴とを比較するために使用される。変更が車両コントローラに送信され、個々の自動車部品の制御を変更して車両の効率を調整し、ドライバの乗り心地を改善する。実行される変更は、リモートクラウドシステム又は車両上で決定することができる。【選択図】図５Ａ
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサを含む車両であって、
前記プロセッサは、
前記車両に対して行われる１以上の今後のドライバの行動の予測を提供するように構成されているドライバシグネチャを決定し、
前記車両の運転中に、前記ドライバシグネチャからの予測に応答して前記車両の機能を制御する、車両。
【請求項２】
請求項１に記載の車両であって、
前記1以上の今後のドライバの行動は、ブレーキング、加速、車線変更、進路変更及びクルージングのうちの少なくとも1つを含む、車両。
【請求項３】
請求項１に記載の車両であって、
前記プロセッサは、さらに、機械学習処理から、前記車両に関連付けられるドライバのドライバシグネチャを構築し、
前記機械学習処理は、
前記ドライバに関連付けられている履歴センサ情報を入力として処理し、
前記車両のセンサ情報を入力として処理して前記１以上の今後のドライバの行動を決定し出力するように構成された前記ドライバシグネチャを、生成する、車両。
【請求項４】
請求項１に記載の車両であって、
前記プロセッサは、サスペンション及びトランスミッション、ショックアブソーバ、並びに、エンジン制御システムのうちの少なくとも1つのパラメータの制御を介して、前記車両の機能を制御する、車両。
【請求項５】
請求項１に記載の車両であって、
前記車両のドライバシグネチャを決定するために、前記プロセッサは、前記車両の運転中に受信された前記車両のセンサデータに基づいて、複数のドライバシグネチャから前記ドライバシグネチャを選択する、車両。
【請求項６】
請求項１に記載の車両であって、
前記車両のドライバシグネチャを決定するために、前記プロセッサは、
前記ドライバに関連付けられているドライバ識別子を処理し、
前記ドライバ識別子に関連付けられている前記ドライバシグネチャを取得する、車両。
【請求項７】
１以上の車両と通信可能に接続された装置であって、
プロセッサを含み、
前記プロセッサは、
前記１以上の車両の各車両からのセンサデータを処理し、
前記１以上の車両における１つの車両に対するドライバシグネチャを決定し、
前記ドライバシグネチャは、前記１つの車両に対して行われる１以上の今後のドライバの行動の予測を提供するように構成されており、
前記プロセッサは、前記１つの車両の運転中前記１つの車両に前記ドライバシグネチャを適用する、装置。
【請求項８】
請求項７に記載の装置であって、
前記１以上の今後のドライバの行動は、ブレーキング、加速、車線変更、進路変更及びクルージングのうちの少なくとも1つを含む、装置。
【請求項９】
請求項７に記載の装置であって、
前記プロセッサは、
機械学習処理から、前記１つの車両に関連付けられるドライバのドライバシグネチャを構築し、
前記機械学習処理は、
前記ドライバに関連付けられている履歴センサ情報を入力として処理し、
前記車両のセンサ情報を入力として処理して前記１以上の今後のドライバの行動を決定し出力するように構成された前記ドライバシグネチャを、生成する、装置。
【請求項１０】
請求項７に記載の装置であって、
前記プロセッサは、サスペンション及びトランスミッション、ショックアブソーバ、並びに、エンジン制御システムのうちの少なくとも1つのパラメータの制御を介して、前記車両の機能を制御する、装置。
【請求項１１】
請求項７に記載の装置であって、
前記１つの車両の前記ドライバのシグネチャを決定するために、前記プロセッサは、
前記１つの車両の前記ドライバに関連付けられているドライバ識別子を処理し、
前記ドライバ識別子に関連付けられている前記ドライバシグネチャを取得する、装置。
【請求項１２】
請求項７に記載の装置であって、
前記１つの車両の前記ドライバシグネチャを決定するために、前記プロセッサは、前記１つの車両の運転中に受信された前記１つの車両のセンサデータに基づいて、複数のドライバシグネチャから前記ドライバシグネチャを選択する、装置。
【請求項１３】
センサデータを与えるように構成された１以上の車両と、
前記１以上の車両と通信可能に接続された装置と、を含むシステムであって、
前記装置はプロセッサを含み、
前記プロセッサは、
前記１以上の車両の各車両からのセンサデータを処理し、
前記１以上の車両における１つの車両に対して、前記１つの車両に対して行われる１以上の今後のドライバの行動の予測を提供するように構成されているドライバシグネチャを決定し、
前記１つの車両の運転中前記１つの車両に前記ドライバシグネチャを適用する、システム。
【請求項１４】
請求項１３に記載のシステムであって、
前記１以上の今後のドライバの行動は、ブレーキング、加速、車線変更、進路変更及びクルージングのうちの少なくとも1つを含む、システム。
【請求項１５】
請求項１３に記載のシステムであって、
前記プロセッサは、
機械学習処理から、前記１つ車両に関連付けられるドライバのドライバシグネチャを構築し、
前記機械学習処理は、
前記ドライバに関連付けられている履歴センサ情報を入力として処理し、
前記車両のセンサ情報を入力として処理して前記１以上の今後のドライバの行動を決定し出力するように構成される、前記ドライバシグネチャを生成する、システム。
【請求項１６】
請求項１３に記載のシステムであって、
前記プロセッサは、サスペンション及びトランスミッション、ショックアブソーバ、並びに、エンジン制御システムのうちの少なくとも1つのパラメータの制御を介して、前記車両の機能を制御する、システム。
【請求項１７】
請求項１３に記載のシステムであって、
前記１つの車両の前記ドライバのシグネチャを決定するために、前記プロセッサは、
前記１つの車両の前記ドライバに関連付けられているドライバ識別子を処理し、
前記ドライバ識別子に関連付けられている前記ドライバシグネチャを取得する、システム。
【請求項１８】
請求項１３に記載のシステムであって、
前記１以上の車両の各車両は、機械学習処理から、前記各車両に関連付けられるドライバのドライバシグネチャを構築し、
前記機械学習処理は、
前記ドライバに関連付けられている履歴センサ情報を入力として処理し、
前記車両のセンサ情報を入力として処理して前記１以上の今後のドライバの行動を決定し出力するように構成される前記ドライバシグネチャを、生成する、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、一般に、自動車システムに関し、より具体的には、自動運転システム及び運転補助システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来技術として、自動車の運転中の安全性の向上とドライバの関与を減らすことを目的としたシステムがある。また、先進運転支援システム（ＡＤＡＳ）、社用車システム及びカーシェリングに対する積極的な取り組みが存在する。
【０００３】
従来の社用車又はカーシェアリングプログラムでは、ドライバが異なる車両を利用するとき、使用されている車両の効率は著しく変化する。ドライバの運転行動及び車両の動力学が、車両の効率と運転フィーリングを増加又は少なくとも維持できるように、相互に関連付けられていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−２０６２３９号公報
【発明の概要】
【０００５】
例示的な実装形態は、ドライバの挙動を理解し、複製することに向けられている。ドライバの行動を複製するという考え方は、ドライバのパフォーマンスを異なる道路／周囲条件にわたって一定に保ち、ドライバの予測される応答に応じて自動車／構成要素を制御又は調整して、より効率的に機能するということである。ドライバの行動の数学的表現（例えば関数又はモデル）は、ドライバシグネチャとして記述される。ドライバシグネチャは、ドライバと共に他の車両に移植することができ、ドライバの一貫したパフォーマンスを保証することができる。自律型自動車では、ドライバシグネチャをさらに利用して、それぞれのドライバのように運転することを自動車に教え、自律システムに親しみを持たせることができる。いくつかの例示的な実装形態は、自律型及び支援型の運転システムに価値を付加することを目的とする。
【０００６】
本開示の態様は、車両を含み、その車両はプロセッサを含むことができる。車両は、車両に対するドライバシグネチャを決定する。ドライバシグネチャは、車両に対するドライバの今後の行動を予測するように構成されている。車両が運転されている間、車両は、ドライバシグネチャから予測されるドライバの今後の行動を見込んで、車両の機能を制御する。
【０００７】
本開示のさらなる態様は、１又は複数の車両に通信可能に結合された装置を含む。当該装置はプロセッサを含み、前記１又は複数の車両のそれぞれからのセンサデータを処理する。当該装置は、前記１又は複数の車両における一つの車両に対するドライバシグネチャを決定する。ドライバシグネチャは、前記１又は複数の車両における前記一つの車両に対するドライバの今後の行動を予測するように構成されている。前記一つの車両が運転されている間、前記一つの車両にドライバシグネチャを提供する。
【０００８】
さらなる例示的実装形態は、システムを含むことができる。システムは、センサデータを提供するように構成された１又は複数の車両と、前記１又は複数の車両に通信可能に接続された装置と、を含むことができる。当該装置は、プロセッサを含み、前記１又は複数の車両のそれぞれからのセンサデータを処理し、前記１又は複数の車両における一つの車両に対するドライバシグネチャを決定する。ドライバシグネチャは、前記１又は複数の車両における前記一つの車両に対するドライバの今後の行動を予測するように構成されている。前記装置は、前記一つの車両が運転されている間、前記一つの車両にドライバシグネチャを提供する。
【０００９】
本開示の態様は、処理を実行するための命令を格納するコンピュータプログラムを含む。命令は、車両に対するドライバシグネチャを決定するように構成されている。ドライバシグネチャは、車両に対するドライバの今後の行動を予測するように構成されている。命令は、ドライバシグネチャから予測されるドライバの今後の行動を見込んで、車両の機能を制御する。命令は、１又は複数のプロセッサによって実行されるように構成された非一時的な計算機可読媒体に格納されてもよい。
【００１０】
本開示の態様は、車両に対するドライバシグネチャを決定することを含む方法を、含む。ドライバシグネチャは、車両に対するドライバの今後の行動を予測するように構成されている。方法はさらに、車両の運転中に、ドライバシグネチャから予測されるドライバの今後の行動を見込んで、車両の機能を制御することを含む。
【００１１】
さらなる例示的実装形態は、システムを含むことができる。システムは、センサデータを提供するように構成された１又は複数の車両と、前記１又は複数の車両それぞれからのセンサデータを処理する手段と、前記１又は複数の車両における１つの車両に対するドライバシグネチャを決定する手段と、を含むことができる。ドライバシグネチャは、前記１又は複数の車両における前記１つの車両に対するドライバの今後の行動を予測するように構成されている。システムはさらに、前記１つの車両の運転中、前記１つの車両にドライバシグネチャを提供する手段を含む。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】例示的な実施形態による、１又は複数の車両及び管理装置を含むシステムを示す。
【図２】例示的な実装形態による車両システムの一例を示す。
【図３Ａ】例示的な実装形態による管理情報の例を示す。
【図３Ｂ】例示的な実装形態による管理情報の例を示す。
【図４】例示的な実装形態による、機械学習処理を適用するための例示的なフロー図を示す。
【図５Ａ】例示的な実装形態による、自動車部品を制御するプロセ処理スの例示的なフロー図を示す。
【図５Ｂ】例示的な実装形態による、車両を制御するフローの一例を示す。
【図６】図１に示す管理装置及び／又は図２に示す車両システム／ＯＢＣのような、いくつかの例示的な実装形態での使用に適した例示的な計算機装置を有する計算環境の一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下の詳細な説明は、本願の図面及び例示的な実装形態のさらなる詳細を提供する。図面間の重複する要素の参照番号及び説明は、明確にするために省略されている。明細書全体にわたって使用されている用語は、例として提供されており、限定を意図するものではない。例えば、「自動」という用語の使用は、本願の実装形態を実施する当業者の所望の実装形態に応じて、実装の特定の態様に対するユーザ又は管理者の制御を含む完全自動又は半自動の実施例を含むことができる。選択は、ユーザインタフェース又は他の入力手段を介してユーザによって実行されてもよく、又は所望のアルゴリズムによって実施されてもよい。本明細書で説明される例示的な実装形態は、単独で又は組み合わせて利用することができ、例示的な実装形態の機能は、所望の実装形態による任意の手段によって実装することができる。
【００１４】
先進運転支援システム（ＡＤＡＳ）の分野では重要な関連技術開発が行われているが、ドライバプロファイルを車両ベースの効率性判定に組み込むアルゴリズムのための関連技術の十分な開発がなされていない。
【００１５】
本明細書で説明する例示的な実装形態は、クラウド又は自動車に格納することができるドライバシグネチャを生成するために、ドライバの運転行動を使用する。その後、ドライバシグネチャは、利用される車両の特性と相互に関連づけられる。車両から最大限の効率を引き出すＯＥＭ（Ｏｒｉｇｉｎａｌ  Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ  Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅｒ）のガイドラインに基づいて、車両の部品（構成要素）の制御メカニズムを調整するための変更がコントローラになされる。
【００１６】
例示的な実装形態は、ドライバの行動の種類を識別することに関する。これにより、与えられた現在の状況において、ドライバがどのように運転するかを予測する機能を構築することができる。自動車に搭載されているいくつかのセンサ、並びに、車両のＧＰＳ又は交通情報などのデータ及びカメラ情報を使用することにより、例示的な実装形態は、ドライバの行動を定義することができる。このように、機能部は、所与の状況下でのドライバの行動を予測することができるように、機械学習により形成することができる。予測されるドライバの行動は、例えば、ドライバがアクセルペダルをどのように踏み込むか、ドライバがどのようにブレーキペダルを踏むか、ドライバがどのようにハンドルを回すか、ドライバがどのようにコーナに進入するか、ドライバが特定の状況においてスピードを出す確率など、所望の実装に依存する。
【００１７】
従来、自律型自動車の実現に対する積極的な取り組みが存在している。焦点は、主に、人間／ドライバをＡ点からＢ点まで、ドライバの最小の介入又は介入なしに運ぶことができる車の開発にある。ほぼ全ての自動車企業が、信頼性、安全性、快適性、及び自律性を備えた自動車を製造する技術に投資している。
【００１８】
完全自律型車両とドライバの細心の注意を必要とする現在の車両との間では、ドライバの行動に関して自動車又は関連する部品を調整するために、重要な開発は達成されていない。例えば、車両のエンジンは、ドライバに関係なく一定のマップを有しており、燃料の非効率的なシステムにつながる可能性がある。さらに、ショックアブソーバは、単一のドライバ及び固定パラメータに調整され、個々のドライバの快適性のために特に調整されていない。
【００１９】
理想的な状況では、車両は、ドライバの行動を見越して調整され、ドライバに最大限の快適さと効率を提供する。したがって、本明細書に記載された例示的な実装形態では、ドライバの行動を予測するために、ドライバシグネチャが、全ての都市部おけるドライバの運転履歴データから生成される。ドライバシグネチャは、今後の外出でドライバが取り得る行動を内包（encapsulate）している。例えば、ドライバシグネチャは、ドライバの行動のセットを観察することによって、ドライバが進路変更しようとしているか（曲がろうとしているか）を、予測するように構成することができ、それによって、左折又は右折を車に準備させる。ドライバシグネチャにより、コントローラは、ドライバが強いロールを経験しないように、ショックアブソーバを強めることができる。上記のイベントのセットにおいて、予測及び自動車部品（自動車の構成要素）の制御により、ドライバの快適な乗り心地を確保することができる。
【００２０】
例示的な実装形態において、このような技術の開発又は実現には３フェーズあり、データ収集、機械学習／ドライバシグネチャ、及び自動車部品（自動車の構成要素）の制御を含む。
【００２１】
図１は、例示的な実施形態による、１又は複数の車両及び管理装置を含むシステムを示す。１若しくは複数の車両、又は、自動車の自己診断機能（Ｏｎ  Ｂｏａｒｄ  Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｓ：ＯＢＤ）のような車両システム１０１−１、１０１−２、１０１−３、１０１−４は、管理装置１０２に接続されたネットワーク１００に通信可能に接続されている。管理装置１０２は、データベース１０３を管理する。データベース１０３は、ネットワーク１００内の車両及び車両システムから集められたフィードバックデータを格納する。例示的な実装形態において、車両及び車両システム１０１−１、１０１−２，１０１−３、１０１−４からのフィードバックデータは、中央リポジトリ又は中央データベースに集約することができる。例えば、独自データベースに、車両、又は、エンタープライズリソースプランニングシステム若しくはクラウドストレージシステムなどの車両システムからのデータが、集約される。管理装置１０２は、中央リポジトリ又は中央データベースにアクセスし、データを読み出すことができる。
【００２２】
図２は、例示的な実装形態による車両システム１０１の一例を示す。車両システム１０１は、全地球測位システム（ＧＰＳ）１１０、ジャイロスコープ１１１、加速度計１１２、１又は複数のカメラ１１３、及びネットワークインタフェース（Ｉ／Ｆ）１１５を含む。ネットワークインタフェース１１５は、ＯＢＤインタフェース又はカーエリアネットワーク（ＣＡＮ）インタフェースを介して、車両内の通信を可能とするように構成されており、さらに、所望の実装形態に応じて無線又は他の方法を介して、クラウド又は管理装置１０２と通信するように構成されている。車両システム１０１は、また、車載計算機（Ｏｎ  Ｂｏａｒｄ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ：ＯＢＣ）１１４を含むことができる。車載計算機１１４は、車両システム１０１の機能を管理するとともに、所望の実装に基づいて本明細書に記載されている例示的な実装形態を実行するように構成されている。車両システム１０１は、また、センサデータ１２０及びドライバシグネチャ１２１を記憶するように構成されてもよい。
【００２３】
例示的な実施形態では、ドライバの運転行動を記録することができ、ドライバシグネチャ１２１は、車両１０１又は管理装置（クラウドデータセンタ）１０２のいずれかで作成することができる。ドライバシグネチャは、ドライバが利用する任意の車両から、セキュアな認証を介してアクセス可能である。データ収集は、ドライバの行動を監視するための継続的な処理を含む。
【００２４】
＜データ収集＞
例示的な実装形態では、センサデータ１２０は、３つの異なるレベルで自動車から収集される。それらは、ＯＢＤレベルデータ、部品固有データ、及び診断データである。センサデータ１２０は、ＯＢＤ２又はＣＡＮインタフェースを使用して取り込むことができる。自動車のデータとは別に、付加的なデータが、ドライバの周囲を理解するために記憶され、利用され得る。付加的なデータは、所望の実装形態に依存するが、例えば、交通流に関連する収集されたデータ、局所的な動的マップ（例えば、周囲の自動車の距離及び速度）、道路情報等である。周囲データは、ＧＰＳ１１０、カメラ１１３、加速度計１１２及びジャイロスコープ１１１から吸い上げられる。
【００２５】
例示的な実装形態では、図１に示すように、センサデータ１２０は、車両上で一旦格納し、長期保存のために、クラウドサーバ／データベース１０３に移動することができる。センサデータ１２０は、ドライバシグネチャ１２１を生成するために車両で処理され、次いで、中央データベース１０３に転送され、中央データベース１０３のデータは、工場、履歴管理、及び予測保守などの他のアプリケーションに使用することができる。
【００２６】
図３Ａ及び３Ｂは、例示的な実装形態による管理情報の例を示す。具体的には、図３Ａは、上述したように収集されたデータから、車両システム１０１及び／又はデータベース１０３によって記憶することができる管理情報の例を示す。そのようなデータは、例えば、外出又は車両に関連するユーザのユーザ識別子（ＩＤ）、ＧＰＳデータ、加速度計データ、車両入力データ（例えば、ギアシフト、ブレーキペダルレベル、ガスペダルレベル、ハンドル位置など）、当該車両周辺の車両や信号等の交通データ、ジャイロスコープデータ、などが含まれる。記憶されるデータは、所望の実装形態に依存し、上記と異なるデータが記憶されてもよい。このような情報として、管理装置１０２によって管理される各車両システム１０１からのセンサデータ１２０から得られるデータを、データベース１０３に格納することができる。さらに、車両システム１０１は、センサデータ１２０のようなデータを維持して、車両データ及び当該車両システム１０１を利用したユーザの履歴を記録することができる。
【００２７】
図３Ｂは、ユーザＩＤと対応するドライバシグネチャとを対応付ける、管理情報を示している。後述するように、ドライバシグネチャは、図３Ａに示す情報から得られる各ユーザＩＤに関連する管理情報に対して、機械学習処理を適用することによって、各ユーザＩＤに対して決定される。
【００２８】
＜機械学習＞
例示的な実装形態は、機械学習に基づくアルゴリズムの利用を対象とする。従来、幅広い機械学習アルゴリズムが、画像又はパターン認識、例えば、他の自動車のような障害物や交通標識の認識、又は、特定の訓練に基づく要素の分類に、適用されている。例示的な実施形態では、ドライバの運転行動のモデリングに機械学習を利用することができる。
【００２９】
図４は、例示的な実装形態による、機械学習処理を適用するための例示的なフロー図を示す。例示的な実施形態では、機械学習は、車両システム１０１の環境に関する入力パラメータから、ドライバの予測される動作を複製することができるドライバシグネチャ１２１を生成できるよう、ドライバの行動を学習するために適用される。例示的な実装形態は、様々な運転条件のドライバのパフォーマンスを内包（encapsulate）する機械学習モデルを利用する。図４のフローは、所望の実装に従って、車両システム１０１もしくは管理装置１０２に実装することができ、又は、図４で説明するような機能を双方のシステムの間で分割して実装することができる。
【００３０】
４０１において、処理フローは、ユーザＩＤに関連付けられたセンサデータの履歴を処理する。履歴データは、データベース１０３及び／又はセンサデータ１２０に格納されたデータを含むことができる。所望の実装に応じて、ユーザＩＤは、ユーザに車両システム１０１へログインさせることで決定することができ、及び／又は、センサデータ１２０から導出された運転パターンを車両システム１０１又はデータベース１０３に記憶されているドライバシグネチャ１２１と比較し、ユーザを検出することで、導出できる。
【００３１】
４０２において、処理フローは、ユーザＩＤに関連付けられている履歴センサデータに対して機械学習を適用することで、ユーザＩＤに対するドライバシグネチャを生成する。所望の実装態様に応じて、ドライバシグネチャ１２１は、ユーザＩＤに関連付けられた履歴センサデータに基づき、燃料経済性、安全性及び車両快適性のうちの１又は複数のために最適化することができる。これにより、ドライバシグネチャは、センサデータ１２０で得られるリアルタイムのセンサデータに基づいて、ユーザＩＤに関連するドライバの今後の動作を予測し、予測された動作に基づいて車両１０１の機能を調整するように構成される。ドライバの行動が利用されるシナリオには、停止からの加速、停止までの減速、ドライバが進路変更するか（曲がるか）どうか、クルージング中に急加速するかどうかなど、所望の実装形態に応じて予測することが含まれる。上記のシナリオは、車両コントローラ又は車載計算機１１４がドライバのために自動車部品（自動車の構成要素）を最適化するのを助ける。ドライバシグネチャ１２１の出力に基づいて制御される車両の諸態様については、図５Ａ及び図５Ｂを参照して説明する。
【００３２】
４０３において、処理フローは、運転中の車両に関連付けられたユーザＩＤを決定し、対応するドライバシグネチャ１２１を車両１０１に適用する。ユーザＩＤは、ユーザによって車両システム１０１に与えられた入力（例えば、ユーザログイン、ユーザに関連付けられたデバイスを介して等）に基づいて決定され、ドライバシグネチャ１２１がそれに応じて決定される。さらに、そのような情報が利用可能でない場合、センサデータ１２０に格納されている、センサによって検出された運転行動に基づいて、ユーザＩＤを判定することができる。その場合、データは、格納されているドライバシグネチャと比較され、対応するドライバシグネチャ１２１が選択される。
【００３３】
４０４において、車両が運転されている間にセンサデータ１２０が記録され、ドライバシグネチャ１２１に提供される。ドライバシグネチャ１２１は、今後の運転行動を予測し、車両システム１０１の機能が、所望のパラメータ（例えば、安全性や快適性など）に対して最適化される。さらに、そのようなデータはセンサデータ１２０に格納され、ユーザＩＤに対応するドライバシグネチャ１２１を再生又は更新するための機械学習処理に適用される履歴センサデータとして利用することができる。
【００３４】
＜自動車部品の制御＞
ドライバのシグネチャが構成されると、車両システムは、ドライバが道路上でどのように行動するかを決定することができる。したがって、そのように予測された行動は、予測されたドライバの行動を考慮して自動車部品を前もって（例えば、数秒前に）制御するために、使用することができる。
【００３５】
図５Ａは、例示的な実装形態による、自動車部品を制御する処理の例示的なフロー図を示す。図５Ｂは、ショックアブソーバなどの構成要素が機械学習（モデル）からの入力に基づいてどのように制御されるかについての例示的な概念フローを示す。ＯＢＤ（車）、カメラ、加速度計、ＧＰＳ等から収集されたデータに基づいて、ドライバのシグネチャが生成される。今後のイベントについて、ドライバシグネチャは、ドライバの取り得る行動を示す入力を提供する。取り得る行動の情報に基づいて、コントローラは、今後のイベントのために車／車両を準備する。一例では、ショックアブソーバは、ドライバシグネチャ、履歴情報、及び所望の実装形態に基づき、進路変更（右折又は左折）、加速、減速などのために準備される。
【００３６】
５０１において、処理フローは、ドライバの経路（運転経路）を得る。このような経路は、ＧＰＳからのセンサデータ１２０から、及び／又は、ナビゲーションのためのユーザからのＧＰＳ経路の入力に基づいて得ることができる。５０２において、処理フローは、図４において選択されたドライバシグネチャを、ドライバの経路に適用し、経路性能を推定する。経路性能の評価の例は、経路内の各進路変更（右折又は左折）の速度を予測し、経路の１以上の部分に対する加速度を予測し、予測されるブレーキングＧ力を予測し、平均速度を予測することを含むことができる。例示的な実装形態では、ドライバシグネチャは、進路変更の平均速度、平均加速度、予想されるブレーキングＧ力、及び平均速度のうちの１又は複数を決定するように構成された関数とすることができる。ドライバシグネチャはまた、所望の実装に従って他の出力を提供するように構成されてもよい。
【００３７】
５０３において、処理フローは、車両が運転されている間、車両状態を監視し、動作モードを予測する。所望の実装に応じて、車両は、車両の位置及び車両周囲の環境に基づいて、様々な動作モード（通常運転、スポーツ運転、上り坂の登りなど）で構成することができる。このようなモードは、所望の実装形態に従って、自動車製造業者によって定義することができる。５０４において、処理フローは、推定された経路性能及び動作モードに基づいて、車両の機能を調整する。例示的な実装形態では、ドライバシグネチャの実行からＣＡＮバスを介して各コンポーネントに命令が送信される。ショックアブソーバを含む例では、５０２での処理フローは、５０４での推定経路に基づいて、経路性能及びショックアブソーバの予荷重ショック設定を推定することができる（例えば、予測される進路変更及びその方向に対して、サスペンションが強化される）。別の例示的な実装形態では、５０３での処理フローは、選択された車両モードに基づく、ショックアブソーバの動的ショック設定を提供することができる。その設定は、５０４でショックアブソーバに実装される。
【００３８】
さらに、エンジンやトランスミッション等の自動車部品は、交通状況及び周囲条件に基づいて今後のイベントに対して調整及び準備することができる。そのような実装形態は、将来の運転サイクルに関する情報により、自動車がより高い効率で動作することを容易にすることができる。
【００３９】
図５Ａの処理フローの実行により、ＯＥＭのガイドラインを利用して、ドライバシグネチャから出力される予測されるドライバの行動を、理想的な運転特性と比較することができる。車のコントローラを変更して、ブレーキ、ペダル、エンジン、マップなどの個々の部品（構成要素）の制御を変更して、車両の効率を調整し、ドライバの快適性を向上させることができる。行われる変更は、希望の実装に応じて、リモートクラウドシステム又は車両で決定することができる。
【００４０】
例示的な実装形態により、滑らかな車両移行システムをドライバのために生成することができる。このように、車両の乗り心地と効率は、社用車又はカーシェアリングプログラムにおいて、異なる車両プラットフォームにわたって均一にすることができる。
【００４１】
図５Ｂは、例示的な実装形態による、車両を制御するフローの一例を示す。車両システム１０１において、車両が運転されているとき、５１０において、現在のセンサデータ（例えば、ＧＰＳ１１０、ジャイロスコープ１１１、加速度計１１２、カメラ１１３）が記録され、車両システム１０１のメモリに記憶される。センサデータは、５１１において、ドライバシグネチャ１２１に提供される。ドライバシグネチャは、今後のドライバの行動（例えば、次のｘ期間における）を予測するように構成される。このようなドライバの今後の行動には、例えば、進路変更（例えば、左、右、ハンドルをどれだけ回転させるか）、ギアシフト、ブレーキングＧ力、ガスペダルにどれだけの圧力が加えられるか等を、所望の実装に応じて含むことができる。このような情報は、次に、イベント予測５１２を出力として提供するために使用される。予測されるユーザの行動に基づいて検出され得るイベントの種類は、所望の実施形態に従って、ブレーキング、加速、車線変更、クルージング（例えば、コース及び方向の維持）などを含み得るが、これらに限定されない。イベント予測は、車両の制御システム５２０に提供することができる。制御システム５２０は、パラメータ／命令を、車両サスペンション及びトランスミッション制御システム５２１、エンジン制御システム５２２、及びショックアブソーバ５２３に供給するように構成することができることができる。所望の実装形態に応じて、車両の他の機能を制御することも可能であり、本開示は図５Ｂの例に特に限定されない。
【００４２】
例示的な実装形態では、車両サスペンション及びトランスミッション制御システム５２１は、所望のＯＥＭパラメータに基づいて、次のイベント（例えば、次の進路変更）を考慮して、サスペンション及びトランスミッションを制御するように構成することができる。ショックアブソーバ５２３は、ショーアブソーバを次の進路変更又は他のイベントの観点から制御するように構成することができる。所望の実装形態に応じて、エンジン制御システム５２２は、例えば、バッテリの節約のためにブレーキ回生処理を結合／分離する、エンジンが車両の駆動をバッテリから引き継ぐタイミングを制御する、等の制御を実行するように構成することができことができる。制御システム５２１はまた、ＯＥＭ閾値を考慮し、ドライバの予測された行動に基づいてＯＥＭ閾値を超えないように様々な機能を制御するように構成することもできる。
【００４３】
図６は、図１に示す管理装置１０２及び／又は図２に示す車両システム１０１／ＯＢＣ１１４のような、いくつかの例示的な実装形態での使用に適した例示的な計算機装置を有する計算環境の一例を示す。本明細書で説明される全ての機能は、所望の実装に応じて、管理装置１０２、車両システム１０１、ＯＢＣ１１４に実装することができ、又は、そのような要素のいくつかの組み合わせに基づくシステムで実現され得る。
【００４４】
計算環境６００内の計算機６０５は、１つ以上の処理装置、コア、又はプロセッサ６１０、メモリ６１５（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭなど）、内部ストレージ６２０（例えば、磁気記憶装置、光記憶装置、半導体記憶装置、及び／又は有機記憶装置）、及び／又は、Ｉ／Ｏインタフェース６２５を含むことができる。これらの任意デバイスは、情報を通信するための通信機構又はバス６３０上で接続することができ、又は、計算機６０５に埋め込むことができる。所望の実装に応じて、Ｉ／Ｏインタフェース６２５は、カメラから画像を受信し、又は、プロジェクタ又はディスプレイに画像を提供するように構成されている。
【００４５】
計算機６０５は、入力／ユーザインタフェース６３５及び出力デバイス／インタフェース６４０に通信可能に接続することができる。入力／ユーザインタフェース６３５及び出力デバイス／インタフェース６４０の一方又は両方は、有線又は無線インタフェースであり、取り外し可能である。入力／ユーザインタフェース６３５は、入力を提供するために使用することができる、任意の、物理的又は仮想的な、デバイス、部品、センサ、又はインタフェースを含むことができる。例えば、ボタン、タッチスクリーンインタフェース、キーボード、ポインティング／カーソル制御、マイクロホン、カメラ、点字、モーションセンサ、光学式リーダなど、任意の装置を使用できる。出力デバイス／インタフェース６４０は、ディスプレイ、テレビ、モニタ、プリンタ、スピーカ、点字などを含むことができる。いくつかの例示的な実装形態では、入力／ユーザインタフェース６３５及び出力デバイス／インタフェース６４０は、計算機６０５に組み込まれる、又は、物理的に結合され得る。他の例示的な実装形態では、他の計算機が、計算機６０５の入力／ユーザインタフェース６３５及び出力装置／インタフェース６４０として機能する、又は、それらの機能を提供するこができる。
【００４６】
計算機６０５の例には、とても可搬性の高いモバイル装置（例えば、スマートフォン、車両及び他の機械内の装置、人間や動物などが携行する装置など）、モバイル装置（例えば、タブレット、ノートブックＰＣ、パーソナルコンピュータ、ポータブルテレビ、ラジオ等）、そして、可搬用には設計されていない装置（例えば、デスクトップコンピュータ、他のコンピュータ、情報キオスク、埋め込まれた及び／又は結合された１つ又は複数のプロセッサを有するテレビ、ラジオなど）、を含むことができる。
【００４７】
計算機６０５は、外部ストレージ６４５及びネットワーク６５０に（例えば、Ｉ／Ｏインタフェース６２５を介して）通信可能に接続され、１又は複数の同一又は異なる構成を有する計算機を含む、任意の数のネットワーク構成要素、装置、及びシステムと通信することができる。計算機６０５又は任意の接続された計算機は、サーバ、クライアント、シンサーバ、一般機械、専用機械、又は別のラベルを有する装置として機能し、サービスを提供し、又はアクセスされることができる。
【００４８】
Ｉ／Ｏインタフェース６２５は、計算環境６００内の少なくとも全ての接続されたコンポーネント、デバイス、及び／又はネットワークとの間で情報を通信するための、任意の通信又はＩ／Ｏプロトコル又は規格（例えば、イーサネット（登録商標）、８０２．１１ｘ、ユニバーサルシステムバス、ＷｉＭａｘ、モデム、携帯電話ネットワークプロトコル又はこれらの組み合わせ）を使用する、有線及び／又は無線インタフェースを含むことができる。ネットワーク６５０は、任意のネットワーク又はネットワークの組み合わせであり、例えば、インターネット、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、電話ネットワーク、携帯電話ネットワーク、衛星ネットワークなどを含むことができる。
【００４９】
計算機６０５は、一時媒体及び非一時媒体を含む計算機使用可能又は計算機可読媒体を使用する及び／又は使用して通信することができる。一時媒体には、伝送媒体（例えば、金属ケーブル、光ファイバ）、信号、搬送波などが含まれる。非一時的媒体には、磁気媒体（例えば、ディスク及びテープ）、光媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタルビデオディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク）、半導体媒体（ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ソリッドステートストレージ）、及び他の不揮発性記憶装置又はメモリを含む。
【００５０】
計算機６０５は、いくつかの例示的計算環境において、技法、方法、アプリケーション、プロセス、又は計算機実行可能命令を実装するために使用することができる。計算機実行可能命令は、一時媒体から検索され、非一時媒体に記憶され、そこから検索され得る。実行可能命令は、プログラミング、スクリプティング、及び機械語（例えば、Ｃ、Ｃ  ＋＋、Ｃ＃、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｐｅｒｌ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）など）のうちの１つ以上から生成することができる。
【００５１】
プロセッサ６１０は、物理環境又は仮想環境において、任意のオペレーティングシステム（ＯＳ）（図示せず）下で動作することができる。論理ユニット６６０、アプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）ユニット６６５、入力ユニット６７０、出力ユニット６７５、及び異なるユニットが互いに通信するためのユニット間通信機構６９５を含む、１又は複数のアプリケーションを、ＯＳ及び他のアプリケーション（図示されていない）と共に実装することができる。上記ユニット及び要素は、設計、機能、構成、又は実装において変更可能であり、提供される説明に限定されない。
【００５２】
いくつかの例示的な実装形態では、情報又は実行命令がＡＰＩユニット６６５によって受信されると、それは１つ以上の他のユニット（例えば、論理ユニット６６０、入力ユニット６７０、出力ユニット６７５）に通信され得る。いくつかの例では、論理ユニット６６０は、上記例示的な実装形態において、ユニット間の情報の流れを制御し、ＡＰＩユニット６６５、入力ユニット６７０、出力ユニット６７５によって提供されるサービスを指示するように構成されてもよい。例えば、１又は複数のプロセス又は実装の処理フローは、論理ユニット６６０によって単独で、又はＡＰＩユニット６６５と連携して制御されてもよい。入力ユニット６７０は、実施例に記載された計算のための入力を取得するように構成されてもよく、出力ユニット６７５は、例示的な実装形態に記載された計算に基づいて出力を提供するように構成することができる。
【００５３】
メモリ６１５は、図３Ａに示すセンサデータ１２０及び図３Ｂに示すドライバシグネチャ１２１を格納するように構成することができる。そのような情報はまた、所望の実装に応じて、データベース１０３に格納することができる。
【００５４】
プロセッサ６１０は、車両に対するドライバシグネチャを決定するように構成することができ、ドライバシグネチャは、図４に示すように車両に行われるドライバの今後の行動を予測するように構成される。車両が運転されている（動作している）間、プロセッサ６１０は、図５Ａ及び図５Ｂに示すようにドライバシグネチャから予測される今後のドライバの行動を見込んで車両の機能を制御する。図５Ｂに示すように、そのような運転行動は、ブレーキング、加速、車線変更、進路変更（右／左折）及び句クルージングのうちの１つ以上を含むことができる。
【００５５】
プロセッサ６１０はまた、機械学習処理から車両に関連付けられているドライバのドライバシグネチャを構築するように構成されてもよい。機械学習処理は、ドライバに関連する履歴センサ情報を入力として処理し、ドライバシグネチャを生成するように構成される。ドライバシグネチャは、図４に示すように、車両のセンサ情報を入力として処理して、今後のドライバの行動を決定して出力する、ように構成されている。
【００５６】
プロセッサ６１０はまた、図５Ｂに示すように、車両サスペンション、ショックアブソーバ、及びエンジン制御システムの少なくとも１つのパラメータの制御を通じて、車両の機能性を制御するように構成されてもよい。
【００５７】
車両のドライバシグネチャを決定するために、プロセッサ610は、図３に示すような複数のドライバのシグネチャからドライバシグネチャを選択するように構成することができる。ドライバシグネチャは、図４を参照して説明したように、車両の運転中に受信された車両のセンサデータに基づき選択され得る。例示的な実装形態では、プロセッサ610は、図４を参照して説明したように、ドライバに関連付けられたドライバ識別子を処理し、ドライバ識別子に関連するドライバシグネチャを取得することで、車両のドライバシグネチャを決定するように構成されてもよい。
【００５８】
詳細な説明のいくつかの部分は、コンピュータ内の動作のアルゴリズム及び記号表現において表わされる。これらのアルゴリズムの記述及び記号表現は、データ処理技術の当業者が技術革新の本質を当業者に伝えるために使用する手段である。アルゴリズムは、所望の終了状態又は結果をもたらす一連の定義されたステップである。例示的な実装形態において、実行されるステップは、有形の結果を達成するための有形の量の物理的操作を実行する。
【００５９】
特に断らない限り、説明から明らかなように、「処理する」、「演算する」、「計算する」、「決定する」、「表示する」などの用語を利用する議論は、計算機システムのレジスタ及びメモリ内の物理（電子）量として表されるデータを、同様に計算機システムのメモリ、レジスタ、他の情報記憶装置、伝送装置又は表示装置内の物理量として表される他のデータに操作及び変換する、計算機システム又は他の情報処理装置の動作及び処理を含むことができる。
【００６０】
例示的な実装形態は、本明細書の動作を実行するための装置に関連してもよい。この装置は、必要な目的のために特別に構成することができ、又は、1又は複数の計算機プログラムによって選択的に起動又は再構成された1又は複数の汎用計算機を含むことができる。そのような計算機プログラムは、計算機可読記憶媒体又は計算機可読信号媒体などの計算機可読媒体に格納されてもよい。計算機可読記憶媒体は、限定されるものではないが、光ディスク、磁気ディスク、読み出し専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、半導体デバイス及びドライブ、又は電子情報を格納するのに適した任意の他のタイプの有形の又は非一時的な媒体等の、有形の媒体を含む。計算機可読信号媒体は、搬送波のような媒体を含むことができる。本明細書で提示されるアルゴリズム及び表示は、特定の計算機又は他の装置に本質的に関連するものではない。計算機プログラムは、所望の実装の動作を実行する命令を含む純粋なソフトウェアによる実装を含むことができる。
【００６１】
様々な汎用システムを、本明細書の実施例によるプログラム及びモジュールとともに使用することができ、又は所望の方法ステップを実行するより特殊化した装置を構築してもよい。さらに、例示的な実装形態は、特定のプログラミング言語に限定されない。本明細書に記載されているような例示的な実装形態の教示を実装するために、様々なプログラミング言語を使用することができることが理解される。プログラミング言語の命令は、１つ以上の処理装置、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、プロセッサ、又はコントローラによって実行されてもよい。
【００６２】
当技術分野で知られているように、上述の動作は、ハードウェア、ソフトウェア、又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせによって実行することができる。例示的な実装形態の様々な態様は、回路及びロジックデバイス（ハードウェア）を使用して実装されてもよく、他の態様は、機械可読媒体（ソフトウェア）に格納されている命令を使用して実装されてもよい。これら命令は、プロセッサに実行されると、当該プロセッサに本出願の実装形態を実施するための方法を実行させる。さらに、本出願のいくつかの例示的実装例は、ハードウェアでのみ実行されてもよく、他の例示的実装例は、ソフトウェアでのみ実行されてもよい。さらに、説明された様々な機能は、単一のユニットで実行されてもよいし、任意の数の方法で複数のコンポーネントにわたって分散されてもよい。ソフトウェアによって実行される場合、方法は、コンピュータ可読媒体に記憶された命令に基づいて、汎用コンピュータのようなプロセッサによって実行されてもよい。必要に応じて、命令は、圧縮及び／又は暗号化されたフォーマットで媒体上に格納することができる。
【００６３】
さらに、本出願の他の実施態様は、本明細書の考察及び本出願の教示の実施から当業者には明らかであろう。説明された実施例の様々な態様及び／又は構成要素は、単独で、又は任意の組み合わせで使用され得る。本明細書及び例示的実装形態は、単なる例として考えられるものであり、本出願の真の範囲及び精神は、添付の特許請求の範囲によって示される。
【符号の説明】
【００６４】
１０１  車両システム、１０２  管理装置、１０３  データベース、１１１  ジャイロスコープ、１１２  加速度計、１１３  カメラ、１１４  車載計算機、１２０  センサデータ、１２１  ドライバシグネチャ、５１２  イベント予測、５２１  車両サスペンション及びトランスミッション制御システム、５２２  エンジン制御システム、５２３  ショックアブソーバ、６０５  計算機、６１０  プロセッサ、６１５  メモリ
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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