(57)【要約】【課題】車両に発生する故障を精度よく予測する。【解決手段】車両の状態をシミュレーションするためのデータであって、当該車両の状態を表す第一のデジタルデータを生成する生成ステップと、前記車両によって記録された車載データを含む第二のデジタルデータを取得する取得ステップと、前記第二のデジタルデータに基づいて、前記第一のデジタルデータを更新する更新ステップと、前記第一のデジタルデータに基づいてシミュレーションを実行するシミュレーションステップと、前記シミュレーションの結果に基づいて、将来のタイミングにおいて前記車両に含まれる構成要素が故障することを予測する予測ステップと、を含む。【選択図】図１Ｂ
2019153291.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の状態をシミュレーションするためのデータであって、当該車両の状態を表す第一のデジタルデータを生成する生成ステップと、
前記車両によって記録された車載データを含む第二のデジタルデータを取得する取得ステップと、
前記第二のデジタルデータに基づいて、前記第一のデジタルデータを更新する更新ステップと、
前記第一のデジタルデータに基づいてシミュレーションを実行するシミュレーションステップと、
前記シミュレーションの結果に基づいて、将来のタイミングにおいて前記車両に含まれる構成要素が故障することを予測する予測ステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記第二のデジタルデータは、前記車両に対してメンテナンスを提供する事業者から取得したデータであるサービスデータをさらに含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記サービスデータは、前記車両に対して行われたメンテナンスサービスに関するデータを含む、
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記車載データは、前記車両に搭載されたセンサによって得られたデータ、または、前記車両を制御するために入力された命令を含む、
請求項１から３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記生成ステップでは、新車時における前記車両のモデルに基づいて前記第一のデジタルデータを生成する、
請求項１から４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記更新ステップでは、前記第二のデジタルデータを周期的に取得して前記第一のデジタルデータを更新し、
前記シミュレーションステップでは、更新後の前記第一のデジタルデータに基づいて前記シミュレーションを周期的に実行する、
請求項１から５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記シミュレーションステップでは、前記シミュレーションに用いるパラメータを、前記第二のデジタルデータに基づいて生成する、
請求項１から６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記パラメータは、前記車両の走行環境に関するパラメータ、または、運転の傾向に関するパラメータである、
請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記将来のタイミングが到来する前に、前記構成要素の修理をスケジュールする予約ステップをさらに含む、
請求項１から８のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
車両の状態をシミュレーションするためのデータであって、当該車両の状態を表す第一のデジタルデータを生成する生成手段と、
前記車両によって記録された車載データを含む第二のデジタルデータを取得し、車両と関連付けて記憶する記憶手段と、
前記第二のデジタルデータに基づいて、前記第一のデジタルデータを更新する更新手段と、
前記第一のデジタルデータに基づいてシミュレーションを実行するシミュレーション手段と、
前記シミュレーションの結果に基づいて、将来のタイミングにおいて前記車両に含まれる構成要素が故障することを予測する予測手段と、
を含む、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願への相互参照）
本出願は、「PROACTIVE VEHICLE MAINTENANCE SCHEDULING BASED ON DIGITAL TWIN SIMULATIONS」と題し、２０１８年２月２８日に出願された米国特許出願第１５／９０８，７６８号の優先権を主張する。これらの特許出願は、その全体が参照によって本願明細書に援用される。
【０００２】
本明細書は、デジタルツインシミュレーションに基づく予防的車両メンテナンスに関する。
【背景技術】
【０００３】
現代の車両に伴う問題として、車両の所有者が、彼らの車両に日常的なメンテナンスを提供することを無視することが挙げられる。たとえば、車両は、車両の所有者にメンテナンスの注意喚起を提供するが、車両の所有者は、その注意喚起を無視する。この行いは、道路上の車両故障の増加につながる。所有者がこれらメンテナンスの注意喚起を無視するのは恐らく、注意喚起自体が、いつ車両が特定のメンテナンスを必要とするかに関する保守的な推測であり、所有者はそれらが正確であると信用しないためである。注意喚起が不正確である場合、所有者は、メンテナンスを受けるために自分の車両をディーラーに持ち込まねばならなくなるので、不正確な注意喚起にしたがうことは、不要な支出を生む。所有者は、不要な支出を避けたいと思っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−２７２３７５号公報
【発明の概要】
【０００５】
本明細書に記述されているのは、故障が発生する前に、１つ以上のデジタルツインシミュレーションに基づいて、車両のメンテナンスを予防的にスケジュールするスケジューラシステムの実施形態である。いくつかの実施形態では、スケジューラシステムは、顧客が中古車を購入するか否かを判定するときに使用できる、正確な、意味のある情報を顧客に有益に提供する。
【０００６】
いくつかの実施形態では、スケジューラシステムは、１つ以上の現実世界の車両の各モデルに関する車両モデルに基づいて、車両が新しいとき（すなわち、それらの「新しい状態」）における車両の状態を知っている。たとえば、スケジューラシステムは、車両製造業者によって操作され、したがって、スケジューラシステムは、車両製造業者によって製造された車両のいくつかまたはすべてに関する車両モデルへのアクセスを有する。車両モデルは、特定の車両のハードウェア設計およびソフトウェア設計のすべての態様を記述したデジタルデータであり、これによって、車両は、（あなたが、車両を構成するための材料または適切な機器へのアクセスを有していると仮定して）車両モデルに基づいて、現実世界において組み立てられ得るか、または、車両モデルに基づいて、シミュレーションにおいてデジタル的にシミュレートされるようになる。いくつかの実施形態では、車両モデルは、車両の構成要素のおのおのと、これら構成要素のおのおのの耐用年数と、または各構成要素の耐用年数が、車両モデルに基づいて、スケジューラシステムによって決定されるようにする十分な情報とを記述するデジタルデータをも含む。
【０００７】
いくつかの実施形態では、スケジューラシステムは、（１）車両の車載センサから収集
された車載データ(Onboard Data)、および（２）ディーラー、修理店、および中古車販売店のように、車両を修理する車両メンテナンスサービス提供者から収集された測定データ(Measured Data)のうち、１つ以上に基づいて、車両（または車両群）の耐用年数を監視
する。いくつかの実施形態では、車載データおよび測定データの新たなインスタンスは、ある期間にわたって、スケジューラシステムによって繰り返し受信される。各車両の状態は、ある期間にわたって受信された車載データおよび測定データのインスタンスに基づいて、スケジューラシステムによって更新され、それによって、スケジューラシステムは、（車両の車両モデルによって示されるような）既知の状態および既知のライフサイクルに基づいて、車両の機械的な条件と、車両の特定の部品が近い将来交換される必要があるか否かを追跡することができる。いくつかの実施形態では、スケジューラシステムは、このサービスを、様々な型式およびモデルの車両群のために提供し、このようにして、車両群内の特定の車両の特定の機械的な条件を追跡する。
【０００８】
車両の状態を更新した結果は、「デジタルツイン」と称される。デジタルツインは、（１）車載データおよび測定データによって示される車両全体、および（２）車載データおよび測定データによって示される車両の個々の構成要素からなる条件を再現した現実世界の車両のデジタルバージョンである。スケジューラシステムは、その車両に関するデジタルツインによって示されるように、その車両の現在の状態に基づいて、その車両が将来どのように動作するのかをモデル化する。
【０００９】
１つ以上のコンピュータのシステムは、動作中にシステムに動作を実行させるソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、または、それらの組合せをシステムにインストールさせることによって、特定の操作または動作を実行するように構成され得る。１つ以上のコンピュータプログラムは、データ処理装置によって実行された場合に、装置に動作を実行させる命令を含めることによって、特定の操作または動作を実行するように構成され得る。
【００１０】
１つの一般的な態様は、車両のデジタルツインを生成することと、センサによって記録され、現実世界に存在する車両と、現実世界における車両の１つ以上の過去の走行とを記述するデジタルデータを受信することと、デジタルツインが、現実世界に存在する車両の条件と一致するように、車両を記述するデジタルデータに基づいて、車両のデジタルツインを更新することと、デジタルツインと、車両の１つ以上の過去の走行とに基づいて、シミュレーションを実行することと、シミュレーションに基づいて、将来の時間において故障する車両の構成要素を推定することと、構成要素が現実世界において故障しないように、将来の時間の前に、構成要素を修理するための予約をスケジュールすることとを含む方法を含む。
この態様の他の実施形態は、対応するコンピュータシステムと、装置と、１つ以上のコンピュータ記憶デバイスに記録されたコンピュータプログラムとを含み、おのおのは、方法の動作を実行するように構成される。
【００１１】
実施は、以下の特徴のうち、１つ以上を含み得る。
デジタルデータが、車両の構成要素のセットの状態を記述する方法。
構成要素が、エンジン、ブレーキ、ブレーキライン、燃料噴射器、燃料ライン、パワーステアリングユニット、トランスミッション、タイヤ、フィルタ、フルード類、ブレーキパッド、ブレーキロータ、センサ、車載コンピュータ、フロントガラス、バッテリ、フロントガラスワイパ、フロントガラス、オルタネータ、スパークプラグ、スパークプラグワイヤ、バッテリワイヤ、ディストリビュータキャップ、車体パネル、インフォテインメントシステム構成要素、およびパワートレイン構成要素から構成されるグループから選択される方法。
センサが、車両の要素である方法。
センサが、車両の要素ではない方法。
車両が、自律走行車両である方法。
フィードバックループの一部として、デジタルデータの多数のインスタンスが、経時的に受信され、デジタルツインが、フィードバックループで受信されたデジタルデータに基づいて、再帰的に更新される方法。
方法はさらに、フィードバックループからデジタルデータの追加のインスタンスを受信することに応答して、追加のシミュレーションを実行することを含む。
記述された技術の実施は、ハードウェア、方法またはプロセス、またはコンピュータアクセス可能媒体上のコンピュータソフトウェアを含み得る。
【００１２】
１つの一般的な態様は、センサによって記録され、現実世界に存在する車両と、現実世界における車両の１つ以上の過去の走行とを記述するデジタルデータを記憶する非一時的メモリと、非一時的メモリに通信可能に結合されたプロセッサと含むシステムであって、非一時的メモリが、プロセッサによって実行された場合に、プロセッサに対して、車両のデジタルツインを生成させ、デジタルツインが、現実世界に存在する車両の条件と一致するように、車両を記述するデジタルデータに基づいて、車両のデジタルツインを更新させ、デジタルツインと、車両の１つ以上の過去の走行と、に基づいて、シミュレーションを実行させ、シミュレーションに基づいて、将来の時間において故障する車両の構成要素を推定させ、構成要素が現実世界において故障しないように、将来の時間の前に、構成要素を修理するための予約をスケジュールさせるコンピュータコードを記憶している、システムを含む。
この態様の他の実施形態は、対応するコンピュータシステムと、装置と、１つ以上のコンピュータ記憶デバイスに記録されたコンピュータプログラムとを含み、おのおのは、方法の動作を実行するように構成される。
【００１３】
実施は、以下の特徴のうち、１つ以上を含み得る。
デジタルデータが、車両の構成要素のセットの状態を記述するシステム。
構成要素が、エンジン、ブレーキ、ブレーキライン、燃料噴射器、燃料ライン、パワーステアリングユニット、トランスミッション、タイヤ、フィルタ、フルード類、ブレーキパッド、ブレーキロータ、センサ、車載コンピュータ、フロントガラス、バッテリ、フロントガラスワイパ、フロントガラス、オルタネータ、スパークプラグ、スパークプラグワイヤ、バッテリワイヤ、ディストリビュータキャップ、車体パネル、インフォテインメントシステム構成要素、およびパワートレイン構成要素から構成されるグループから選択されるシステム。
センサが、車両の要素であるシステム。
センサが、車両の要素ではないシステム。
車両が、高度自律走行車両（ＨＡＶ）であるシステム。
フィードバックループの一部として、デジタルデータの多数のインスタンスが、経時的に受信され、デジタルツインが、フィードバックループで受信されたデジタルデータに基づいて、再帰的に更新されるシステム。
記述された技術の実施は、ハードウェア、方法またはプロセス、またはコンピュータアクセス可能媒体上のコンピュータソフトウェアを含み得る。
【００１４】
１つの一般的な態様は、プロセッサによって実行された場合に、プロセッサに対して、車両のデジタルツインを生成させ、センサによって記録され、現実世界に存在する車両と、現実世界における車両の１つ以上の過去の走行とを記述するデジタルデータを受信させ、デジタルツインが、現実世界に存在する車両の条件と一致するように、車両を記述するデジタルデータに基づいて、車両のデジタルツインを更新させ、デジタルツインと、車両の１つ以上の過去の走行とに基づいて、シミュレーションを実行させ、シミュレーションに基づいて、将来の時間において故障する車両の構成要素を推定させ、構成要素が現実世
界において故障しないように、将来の時間の前に、構成要素を修理するための予約をスケジュールさせるコンピュータ実行可能なコードを記録する非一時的メモリを含むコンピュータプログラム製品を含む。
この態様の他の実施形態は、対応するコンピュータシステムと、装置と、１つ以上のコンピュータ記憶デバイスに記録されたコンピュータプログラムとを含み、おのおのは、方法の動作を実行するように構成される。
【００１５】
実施は、以下の特徴のうち、１つ以上を含み得る。
デジタルデータが、車両の構成要素のセットの状態を記述するコンピュータプログラム製品。
構成要素が、エンジン、ブレーキ、ブレーキライン、燃料噴射器、燃料ライン、パワーステアリングユニット、トランスミッション、タイヤ、フィルタ、フルード類、ブレーキパッド、ブレーキロータ、センサ、車載コンピュータ、フロントガラス、バッテリ、フロントガラスワイパ、フロントガラス、オルタネータ、スパークプラグ、スパークプラグワイヤ、バッテリワイヤ、ディストリビュータキャップ、車体パネル、インフォテインメントシステム構成要素、およびパワートレイン構成要素から構成されるグループから選択されるコンピュータプログラム製品。
センサが、車両の要素であるコンピュータプログラム製品。
将来の時間は、現実世界において車両によって移動された距離に基づくしきい値を含む、コンピュータプログラム製品。
記述された技術の実施は、ハードウェア、方法またはプロセス、またはコンピュータアクセス可能媒体上のコンピュータソフトウェアを含み得る。
【００１６】
本発明に係る方法は、
車両の状態をシミュレーションするためのデータであって、当該車両の状態を表す第一のデジタルデータを生成する生成ステップと、前記車両によって記録された車載データを含む第二のデジタルデータを取得する取得ステップと、前記第二のデジタルデータに基づいて、前記第一のデジタルデータを更新する更新ステップと、前記第一のデジタルデータに基づいてシミュレーションを実行するシミュレーションステップと、前記シミュレーションの結果に基づいて、将来のタイミングにおいて前記車両に含まれる構成要素が故障することを予測する予測ステップと、を含む。
また、本発明に係るシステムは、
車両の状態をシミュレーションするためのデータであって、当該車両の状態を表す第一のデジタルデータを生成する生成手段と、前記車両によって記録された車載データを含む第二のデジタルデータを取得し、車両と関連付けて記憶する記憶手段と、前記第二のデジタルデータに基づいて、前記第一のデジタルデータを更新する更新手段と、前記第一のデジタルデータに基づいてシミュレーションを実行するシミュレーション手段と、前記シミュレーションの結果に基づいて、将来のタイミングにおいて前記車両に含まれる構成要素が故障することを予測する予測手段と、を有する。
【００１７】
なお、前記第二のデジタルデータは、前記車両に対してメンテナンスを提供する事業者から取得したデータであるサービスデータをさらに含むことを特徴としてもよい。
また、前記サービスデータは、前記車両に対して行われたメンテナンスサービスに関するデータを含むことを特徴としてもよい。
また、前記車載データは、前記車両に搭載されたセンサによって得られたデータ、または、前記車両を制御するために入力された命令を含むことを特徴としてもよい。
また、前記生成ステップでは、新車時における前記車両のモデルに基づいて前記第一のデジタルデータを生成することを特徴としてもよい。
また、前記更新ステップでは、前記第二のデジタルデータを周期的に取得して前記第一のデジタルデータを更新し、前記シミュレーションステップでは、更新後の前記第一のデ
ジタルデータに基づいて前記シミュレーションを周期的に実行することを特徴としてもよい。
また、前記シミュレーションステップでは、前記シミュレーションに用いるパラメータを、前記第二のデジタルデータに基づいて生成することを特徴としてもよい。
また、前記パラメータは、前記車両の走行環境に関するパラメータ、または、運転の傾向に関するパラメータであることを特徴としてもよい。
また、前記将来のタイミングが到来する前に、前記構成要素の修理をスケジュールする予約ステップをさらに含むことを特徴としてもよい。
【００１８】
本開示は、同一の参照番号が、類似の要素を指すために使用されている添付図面における図において、例として、限定ではなく例示されている。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１Ａ】いくつかの実施形態における、スケジューラシステムのための動作環境を例示するブロック図である。
【図１Ｂ】いくつかの実施形態における、スケジューラシステムが、スケジュールサービスを提供するためのプロセスフローを例示するブロック図である。
【図２】いくつかの実施形態における、スケジューラシステムを含む例示的なコンピュータシステムを例示するブロック図である。
【図３Ａ】いくつかの実施形態における、実車両のためのスケジューラサービスを提供するための例示的な方法のフローチャートを含む。
【図３Ｂ】いくつかの実施形態における、実車両のためのスケジューラサービスを提供するための例示的な方法のフローチャートを含む。
【図３Ｃ】いくつかの実施形態における、実車両のためのスケジューラサービスを提供するための例示的な方法のフローチャートを含む。
【図３Ｄ】いくつかの実施形態における、実車両のためのスケジューラサービスを提供するための例示的な方法のフローチャートを含む。
【図３Ｅ】いくつかの実施形態における、実車両のためのスケジューラサービスを提供するための例示的な方法のフローチャートを含む。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
現代の車両に伴う問題として、車両の所有者が、彼らの車両に日常的なメンテナンスを提供することを無視することが挙げられる。たとえば、彼らの車両は、車両の所有者にメンテナンスの注意喚起を提供するが、車両の所有者は、その注意喚起を無視する。この行いは、道路上の車両故障の増加につながる。たとえば、道端で故障した運転手を支援する米国の非営利団体は、２０１５年には、車両が道路で故障した、記録更新となる３２００万人もの運転者を救助した。
【００２１】
所有者が、なぜ車両メンテナンスの注意喚起を無視するのかに関して、多くの仮説がある。たとえば、注意喚起は、車両が特定のメンテナンスを必要とするときに関する単なる推測であり、所有者は、それらが正確であるとは信用していないので、所有者は恐らくこれらメンテナンスの注意喚起を無視する。メンテナンスの注意喚起が不正確である場合、または、メンテナンスの注意喚起が不正確であると運転者が単に考えている場合、メンテナンスを受けるために、自分の車両をディーラーに持ち込むことは、不要な支出となり、所有者は、この不要な支出を避けたいと思っている。
【００２２】
しかしながら、車両メンテナンスの注意喚起をより正確なものとし、それらの正確性に対する所有者の信頼度を高める手法がある。米国で販売される新車には、近い将来、車載無線通信デバイスを搭載することが必要とされるであろう。いくつかの実施形態では、スケジューラシステムは、これらの車載無線通信デバイスのうち、１つ以上を使用して、車
両に関する情報を収集する。この情報は、その後、デジタルシミュレーション（本明細書における「シミュレーション」）を実行するために使用される。これは、たとえば、故障した車両構成要素によるような、故障事象が発生する前の予防的な車両メンテナンスを、車両が受けることができるように、車両が、車両メンテナンスを必要とするときを正確に予測する。
【００２３】
本明細書で記述されるものは、スケジューラシステムの実施形態である。いくつかの実施形態では、スケジューラシステムは、故障事象が車両に対して発生する前に、車両のメンテナンスを予防的にスケジュールするように動作可能なスケジューリングサービスを、車両に有利に提供する。言い換えれば、スケジューラシステムの実施形態は、予防的な車両メンテナンススケジューリングを提供する。いくつかの実施形態では、スケジューラシステムは、デジタルツインシミュレーションに基づいて、予防的な車両メンテナンススケジューリングを提供する。これらのデジタルツインシミュレーションは、車両がいつメンテナンスを受けるべきかに関する正確で個別化された情報を提供するので、既存の解決策と比較して、所有者が、スケジューラシステムによって提供される情報を信頼できる可能性が、より高いはずである。
【００２４】
いくつかの実施形態では、本明細書に記述のスケジューラシステムは、プロセッサによって実行された場合に、プロセッサに対して、以下のステップ、すなわち、その車両に関する車両モデルに基づいて、その「新車状態」における車両のシミュレートされたバージョンを生成すること、車両の状態における変化を記述する車載データおよび測定データを集約すること、車載データおよび測定データに基づいて車両の車両モデルを更新して、「修正された状態」において現実世界に存在する車両を正確に表す、車両の、修正された車両モデル（この更新された車両モデルは、本明細書では「修正車両モデル」と称する）を生成すること、修正された状態における車両を正確に表す、修正車両モデルに基づいて、デジタルツインを生成すること、車両の現実の走行、実際の運転経路、道路環境、およびこれらの走行中の天候条件のうち、１つ以上を記述するデジタルデータを含む経路データを受信すること、経路データによって記述されたものと同一または同様のシミュレートされた条件で動作するデジタルツインを含む１つ以上のデジタルシミュレーションを実行すること（これらのシミュレーションは、新たな車載データ、新たな測定データ、および新たな経路データのうち、１つ以上のデータの受信に基づいて、周期的または継続的に再実行される）、シミュレーションに基づいて、しきい値を満たすインターバルで、故障するであろう車両の１つ以上の構成要素を推定すること、および、故障事象が、１つ以上の構成要素の故障に基づいて、現実世界において発生しないように、インターバルが、現実世界におけるしきい値を満たす前に、１つ以上の構成要素を修理または交換するメンテナンス事象を予防的にスケジュールすることのうち、１つ以上を実行させることによって、既存の解決策の欠点を克服する。これらのステップのうち、１つ以上は、スケジューラシステムによって提供されるスケジューリングサービスに含まれ得る。
【００２５】
いくつかの実施形態では、スケジューラシステムは、スケジューリングサービスによって実行されたシミュレーションに基づいて、車両の１つ以上の構成要素が故障するか否かを推定するときに、１つ以上のしきい値を適用する。しきい値の適切な例は、車両が現実世界において半マイルを超えて移動すると構成要素は故障する、車両が現実世界において５マイルを超えて移動すると構成要素は故障する、車両が現実世界において１０マイルを超えて移動すると構成要素は故障する、車両によって走行された距離に基づく、その他任意のしきい値、現実世界における現在時間に対して現実世界において半日を越えて経過すると構成要素は故障する、現実世界における現在時間に対して、現実世界において５日を越えて経過すると構成要素は故障する、現実世界における現在時間と比較して、現実世界において３０日を越えて経過すると構成要素は故障する、経過時間に基づく、その他任意のしきい値、車両エンジンの毎分回転数（ＲＰＭ）が、あるしきい値（オプションで、特
定の期間）を満たす場合に構成要素は故障する、車両の油圧が、あるしきい値（オプションで、特定の期間）を満たした場合に構成要素は故障する、および、車両構成要素のライフサイクルに関するその他任意のしきい値を含む。いくつかの実施形態では、このしきい値は、将来発生する何らかの事象を称するために、「将来の時間」と称され、車両の１つ以上の構成要素の故障をもたらすことがスケジューラシステムによって推定される。
【００２６】
いくつかの実施形態では、衝突は、衝突が車両構成要素の故障を引き起こす場合のインターバルのタイプである。
【００２７】
いくつかの実施形態では、車載データおよび測定データは、周期的または継続的に受信される。いくつかの実施形態では、車載データおよび測定データは、一般に、車両の状態における価値低下を記述するが、実際には、この状態は、たとえば、新たな構成要素が設置された場合、または、車両メンテナンスが実行されたときに、周期的に増加する。
【００２８】
いくつかの実施形態では、車両モデルは、経時的な車載データおよび測定データのインスタンスの受信に応答して周期的または継続的に更新される。
【００２９】
いくつかの実施形態では、車両モデルデータは、車両設計モデルを記述する設計データ、車両設計のためのコンピュータ支援設計（ＣＡＤ）データ、車両の各モデルのためのシミュレーション／試験結果等である。設計データに基づいて、スケジューラシステムは、車両が新しいときの車両の状態（すなわち、それらの「新車状態」）を知っている。
【００３０】
いくつかの実施形態では、車両は、車両の電子制御ユニット（ＥＣＵ）によって実行されるスケジューラクライアントを含む。車両は、車両およびその構成要素の条件を監視し、交通事故のような重大な交通事象の発生を追跡する車載システムおよび車載センサを含む。たとえば、車両の車載システムは、交通事故を監視し、回避しようとする１つ以上の高度運転支援システム（ＡＤＡＳシステム）を含み、そのような事象／事故が発生したときを記述するデジタルデータを生成する。ＡＤＡＳシステムの例が、以下に記述される。
【００３１】
（車載データ）
いくつかの実施形態では、車両の通信ユニットは、通信ユニットを、車両の車載システムおよび車載センサに通信可能に結合する、車両内ネットワークを介して、車載データを受信する。車載データは、（１）車両の車載センサによって記録された測定値、システム状態インジケータ、およびユーザ入力を記述するセンサデータ、および（２）車両のＡＤＡＳシステムによって検出された事象／事故のみならず、ＡＤＡＳシステムによって測定された車両動力情報を記述するＡＤＡＳデータを含むデジタルデータである。
車載データは、車両の状態、走行状況、走行環境、車両を制御するために入力された、車両システムに対する命令（人の運転操作，自律走行システムからの命令）等を記録して得られたものであれば、どのようなものであってもよい。
【００３２】
個々にまたは組み合わせて考慮すると、センサデータおよびＡＤＡＳデータは、車両の価値を上げる、または、価値を下げる事象を記述する。たとえば、車両内の構成要素が、新たなまたはアップグレードされたバージョンと交換された場合、その構成要素は、新しいまたはアップグレードされているので、車両の状態は価値を上げる。これは、たとえば、構成要素を制御し、車内ネットワークと通信する新たなデバイスを検出するＥＣＵによって検出され、ＥＣＵは、この事象を記述するセンサデータを生成し得る。車両が、事故に巻き込まれている場合、これは、車両の状態の価値を下げ、ＡＤＡＳデータは、事故を記述する。
【００３３】
いくつかの実施形態では、車載データは、車両の車載センサと、車両のＡＤＡＳシステ
ムとによって記録された、現実世界の車両（以下、実車両と称する）を運転するための運転者の現実のアプローチを記述するデジタルデータを含む。たとえば、車載データは、アクセルペダル操作の速度、ブレーキペダル操作の量、ステアリング操作のタイミング、および、車両を操作中の運転者の全体的な積極性または適時性（すなわち、運転の傾向）のうち、１つ以上を記述する。
【００３４】
（スケジューラクライアント）
いくつかの実施形態では、スケジューラクライアントは、車両のＥＣＵによって実行されるソフトウェアである。スケジューラクライアントは、車両の通信ユニットと通信し、車載データを集約してタイムスタンプを付す。スケジューラクライアントはその後、無線ネットワークに通信可能に接続されたサーバによって記憶され実行される、スケジューラシステムに車載データをレポートする。たとえば、スケジューラクライアントは、車両の通信ユニットに対して、定期的なインターバルで、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、３Ｇ、４Ｇ、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）、５Ｇ、ダイレクト短距離通信（ＤＳＲＣ）、または、他のいくつかの形式の無線通信によって、集約され、タイムスタンプを付された車載データのセットを、（クラウドサーバ上で動作する）スケジューラシステムへ返信させる。別の実施形態では、車両が、（たとえば、各オイル交換時に）整備のためにディーラーへ行くとき、車載データが、スケジューラシステムへレポートされる。
【００３５】
したがって、車載データは、車両の価値上昇および価値低下を記述するスケジューラシステムのためのデジタルデータの第１のソースである。
【００３６】
いくつかの実施形態では、車両は、整備のためにしばしば、車両メンテナンスサービス提供者（たとえば、ディーラー、修理店、中古車販売店等）に持ち込まれる。多くのインスタンスでは、これらのサービス事象は、車両の車載システムによって検出され、車載データによって記述される。しかしながら、いくつかの実施形態にしたがうオプションの特徴は、ディーラー、修理店、および中古車販売店に提供されるレポートシステムによって送信される電子レポートを介して、これらのサービス事象を取り込む能力である。
【００３７】
たとえば、これらのディーラー、修理店、および中古車販売店は、ネットワークに通信可能に結合されたサーバを含む。測定データは、これらのディーラー、修理店、および中古車販売店でなされるサービス事象を記述するデジタルデータである。サーバは、レポートシステムを含む。レポートシステムは、これらのディーラー、修理店、および中古車販売店のサーバにインストールされたソフトウェアである。測定データが、スケジューラシステムによって提供される分析および機能に含まれ得るように、レポートシステムは、測定データを、スケジューラシステムにレポートする。
実施形態における「測定データ」が、本発明における「サービスデータ」である。車載データと測定データが、本発明における「第二のデジタルデータ」に相当する。
【００３８】
したがって、測定データは、車両の価値上昇および価値低下を記述するスケジューラシステムのためのデジタルデータの第２のソースであり、車載データは、そのようなデジタルデータの第１のソースである。
【００３９】
レポートシステムおよび測定データは、本明細書に記述されたいくつかの実施形態のうちのオプションの特徴である。
【００４０】
（スケジューラシステム）
いくつかの実施形態では、スケジューラシステムは、クラウドサーバ（または、他の何らかのハードウェアサーバ）に記憶されているソフトウェアを含む。クラウドサーバはプロセッサを含む。スケジューラシステムは、特定の実車両のデジタルツインを生成するよ
うに動作可能なコードおよびルーチンを含む。いくつかの実施形態では、スケジューラシステムは、このデジタルツインを使用して、実車両の現実の走行、予想される将来の走行、実際の運転経路、実際の機械的な条件、現実の天候条件および予報された天候条件、および実車両の運転に対する運転者の現実のアプローチ（たとえば、アクセルペダル操作の速度、ブレーキペダル操作の量、ステアリング操作のタイミング、全体的な積極性または適時性）のうち、１つ以上に基づいて、シミュレーションを生成する。実車両の運転に対する運転者の現実のアプローチは、車載データによって記述される。
デジタルツインとは、車両の状態をシミュレーションするためのデータであり、本発明における第一のデジタルデータである。デジタルツインは、例えば、車両の設計モデルや設計情報に基づいて生成される。また、デジタルツインは、新車時における情報に、第二のデジタルデータを適用することで修正することもできる。これにより、車両の経時劣化が再現される。
【００４１】
これらのシミュレーションに基づいて、スケジューラシステムは、将来のメンテナンス事象を推定する。例示的なメンテナンス事象は、エンジンオイルの交換、エンジン冷却液の交換／点検、ブレーキシステム（ブレーキ液、ブレーキパッド、ロータ等）の交換／点検、パワーステアリング液の交換／点検、エアフィルタの交換、燃料フィルタの交換、キャビンエアフィルタの交換、エンジンベルトの点検、タイヤの交換／ローテーション、タイヤ調整、タイヤのバランス、バッテリ液の点検および接点の清掃、スパークプラグ、スパークプラグワイヤ、ディストリビュータキャップ等の点検／交換のうち、１つ以上を含む。いくつかの実施形態では、スケジューラシステムは、実車両のメンテナンス予約を予防的にスケジュールするように動作可能なコードおよびルーチンを含み、予約が維持されていても、車両は、その設計仕様にしたがって動作し続ける。いくつかの実施形態では、スケジューラシステムはまた、メンテナンス事象およびスケジュールされたメンテナンスの車両内通知を生成し、運転者へ提供する。
【００４２】
いくつかの実施形態では、スケジューラシステムは、非一時的メモリに記憶されたソフトウェアを含む。非一時的メモリは、クラウドサーバのようなプロセッサベースのコンピューティングデバイスの要素である。スケジューラシステムは、コンピューティングデバイスのプロセッサによって実行された場合に、以下のステップ、すなわち、その車両に関する車両モデルに基づいて、その新たな状態における車両のシミュレートされたバージョンを生成すること、車両の状態における変化を記述する車載データおよび測定データを集約すること、車載データおよび測定データに基づいて車両の車両モデルを更新して、修正された状態で現実世界に存在する車両を正確に表す、車両の、修正された車両モデルを生成すること、修正された状態における車両を正確に表す、修正された車両モデルに基づいて、デジタルツインを生成すること、車両の現実の走行、実際の運転経路、道路環境、およびこれらの走行中の天候条件のうち、１つ以上を記述するデジタルデータを含む経路データを受信すること、経路データによって記述されたものと同一または同様のシミュレートされた条件で動作するデジタルツインを含む１つ以上のデジタルシミュレーションを実行すること、シミュレーションに基づいて、しきい値を満たすインターバルで、故障するであろう車両の１つ以上の構成要素を推定すること、および、故障事象が、１つ以上の構成要素の故障に基づいて、現実世界において発生しないように、インターバルが、現実世界におけるしきい値を満たす前に、１つ以上の構成要素を修理または交換するメンテナンス事象を予防的にスケジュールすることのうち、１つ以上を実行することによって、プロセッサにスケジューリングサービスを提供させるように動作可能なコードおよびルーチンを含む。
【００４３】
いくつかの実施形態では、スケジューラシステムは、様々な修正された状態における車両のデジタルツインを生成するためのゲームエンジンを含む。たとえば、スケジューラシステムは、特定の車両のシミュレートされたバージョンを生成するために（たとえば「２
０１７年のトヨタカムリ」のような、車両の特定の製造元およびモデルに基づいて）特定の車両に関する車両モデルを使用する。
【００４４】
車両モデルは、ゲームエンジンが、実車両のデジタルツインを生成するのに必要な任意のデジタルデータおよび情報を含む。デジタルツインは、実車両に関する車両モデルと、実車両のために、実車両のスケジューラクライアントから受信された任意の車載データおよび測定データとに基づいてゲームエンジンによって出力される、実車両の、デジタル的にシミュレートされたバージョンである。いくつかの実施形態では、車両モデルは、そのデジタルツインが、車両モデルを使用して生成された実車両の設計データに基づく。いくつかの実施形態では、スケジューラシステムは、設計データと、オプションで、スケジューラシステムによって監視されている車両について受信された任意の車載データおよび測定データに基づいて、特定の車両の車両モデルを生成するように動作可能なモデリングアプリケーションを含む。
【００４５】
最初に、車両モデルは「工場車両モデル」と称される。なぜなら、それは、製造されたとき、すなわち、価値低下のない車両のバージョンを表すからである（たとえば、図１Ｂの要素１８４を参照）。特定の車両の寿命にわたって、スケジューラシステムは、この特定の車両に関する車載データおよび測定データのレポートを受信する。スケジューラシステムは、車載データおよび測定データに含まれる価値低下／価値上昇情報に基づいて、この特定の車両に関する車両モデルの特定のパラメータを修正する。これらの修正は、価値低下／価値上昇情報が受信されたときに、周期的または反復的ベースで発生する可能性がある。
【００４６】
たとえば、この車両が、走行距離計において現在１００，０００マイルとなっていることを車載データが示している場合、スケジューラシステムは、車両のエンジン、ラジエータ、トランスミッション等について、この価値低下を反映するように車両モデルを修正する。経時的に発生する車両に関する価値低下および価値上昇を反映する車両モデルは、「修正車両モデル」と称される（たとえば、図１Ｂの要素１６１Ａおよび１６１Ｎを参照）。中古車の機械的条件と、近い将来に車両の特定の部品が交換される必要があるか否かとを正確に反映する、実車両のデジタルツインを生成するために、車載データと測定データを使用する車両モデルは他にない。
【００４７】
モデリングアプリケーションは、任意のＭｏｄｅｌｉｃａベースのモデリングアプリケーションを含む。モデリングアプリケーションは、（ミシガン州のＭｅｃｈａｎｉｃａｌ
Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ社またはＡｎｎ  Ａｒｂｏｒによって販売されている）ＣａｒＳｉｍ、（オンタリオ州ウォータールーのＭａｐｌｅｓｏｆｔによって販売されている）ＭａｐｌｅＳｉｍ、または他の任意のＭｏｄｅｌｉｃａベースのモデリングアプリケーションを含み得る。
【００４８】
ゲームエンジンは、（カリフォルニア州サンフランシスコのＵｎｉｔｙ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙによって販売されているＵｎｉｔｙゲームエンジンのような）Ｕｎｉｔｙベースのゲームエンジン、または、プロセッサによって実行された場合に、現実世界に存在する実車両を表す仮想車両の動作を試験および監視するためのデジタルシミュレーション（本明細書では「シミュレーション」）を生成するように動作可能な他の任意のゲームエンジンである。
【００４９】
モデリングアプリケーションは、プロセッサによって実行された場合に、車両の車両モデルを記述する車両モデルデータ（たとえば、図１Ｂの要素１８４、１６１Ａ、および１６１Ｎを参照）を生成するように動作可能なコードおよびルーチンを含む。車両モデルデータは、ゲームエンジンに対して、実車両の仮想化されたバージョンを生成させるために
必要なデータを含む。
【００５０】
（推定データ）
スケジューラシステムは、修正車両モデルデータを入力として受信し、その後、（１）車両の現実世界バージョンの特定の構成要素が、将来、修理または交換される必要があるか否か、および（２）特定の構成要素が、修理または交換を必要とされる前の、時間のインターバル、車両走行距離、または測定単位のうち、１つ以上を推定する１つ以上のシミュレーション（たとえば、数百または数千のシミュレーション）を実行するように動作可能なコードおよびルーチンを含む。スケジューラシステムは、故障が発生する前に修理または交換を実行するために、１つ以上のメンテナンス予約を予防的にスケジュールし、１つ以上のメンテナンス予約に関する費用推定額および予約確認を受信し、車両の運転者に関するこの情報を記述する１つ以上のグラフィック視覚化を生成するように動作可能なコードおよびルーチンを含む。推定データは、（たとえば、１つ以上のグラフィック視覚化を介して）車両の将来のメンテナンスニーズ、スケジュールされたメンテナンス予約、およびこれらのメンテナンス予約のための費用を記述するデジタルデータである。スケジューラシステムは、推定データに基づいて通知データを生成する。
【００５１】
（通知データ）
通知データは、推定データに関し、運転者に通知する情報を、車両の電子ディスプレイに表示させるデジタルデータである。オプションで、スケジューラクライアントは、車両の運転が生命を脅かす、または違法になるような極端な場合にのみ、車両を動作不能とするように、注意喚起で運転者に通知すること、次のスケジュールされたメンテナンス予約までに残っている走行距離を表示することといった、スケジュールされたメンテナンスを車両が確実に受けるようにするための措置を講ずる。
【００５２】
（ＡＤＡＳシステム）
ＡＤＡＳシステムの例は、実車両の以下の要素、すなわち、適応型クルーズコントロール（ＡＣＣ）システム、車線維持補助システム（ＬＫＡ）、適応ハイビームシステム、適応調光システム、自動駐車システム、自動車用暗視システム、死角モニタ、衝突回避システム、横風安定化システム、運転者眠気検出システム、運転者監視システム、緊急運転者支援システム、前方衝突警報システム、交差点支援システム、インテリジェント速度適応システム、車線逸脱警報システム、歩行者保護システム、交通標識認識システム、旋回アシスタント、および逆走運転警告システムのうちの１つ以上を含み得る。
【００５３】
ＡＤＡＳシステムはまた、その車両を自律走行車両または半自律走行車両にする実車両に含まれる任意のソフトウェアまたはハードウェアを含み得る。
【００５４】
いくつかの実施形態では、ＡＤＡＳシステムは、以下の車両機能、すなわち、車両のステアリング、車両の制動、車両の加速、車両のトランスミッションの作動、および、トランスミッションがどの程度積極的または受動的（たとえば、それぞれ高速または低速）に、トランスミッションの１つ以上のギアをチェンジするかのうち、１つ以上の性能を実行または制御するように動作可能な車両システムであり得る。このようにして、ＡＤＡＳシステムは、自律走行または半自律走行の車両の動作を修正する。
【００５５】
いくつかの実施形態では、ＡＤＡＳシステムは、以下の車両機能、すなわち、車両のステアリングホイールが、車両の運転者によってどれほど容易に回転されるか、運転者がステアリングホイールを回転させようとしたときに、ステアリングホイールが運転者に与える抵抗の大きさがどれ位か、運転者が車両のブレーキペダルを踏み込んだときに、車両のブレーキシステムが、いかに容易に車両を減速または停止させるか、車両の運転者が車両のアクセルを踏み込んだときに、車両のエンジンがどの程度容易に加速するか、トランス
ミッションが、トランスミッションの１つ以上のギアをどのように、または、チェンジするときに影響を及ぼすように、動作可能な入力を、車両の運転者が提供するとき、トランスミッションが、トランスミッションの１つ以上を、どの程度積極的または受動的（たとえば、それぞれ高速または低速）にチェンジするか、エンジンの動作に影響を与えるように動作可能な入力を運転者が提供するとき、車両のエンジンがいかに緩慢に動作するか、のうち、１つ以上の機能の性能を実行または制御するように動作可能な車両システムであり得る。このようにして、車両のＡＤＡＳシステムは、たとえば、車両のパワーステアリングポンプ、車両のブレーキシステム、車両の燃料ライン、車両の燃料噴射器、車両のトランスミッション、および車両のエンジンを含む、１つ以上の車両構成要素の性能または動作（または、車両の運転者から見た場合のそれらの見かけの性能）に影響を及ぼすように動作可能である。
【００５６】
（システム概要）
図１Ａを参照して示すように、いくつかの実施形態にしたがうスケジューラシステム１９９のための動作環境１００が描写される。描写されたような動作環境１００は、実車両１２３（本明細書では「車両１２３」）、スケジューラサーバ１０７、車両サービスサーバ１０８、地図サーバ１０９、および天候サーバ１１０を含む。これらの要素は、ネットワーク１０５を介して互いに通信可能に結合される。１つの車両１２３、１つのスケジューラサーバ１０７、１つの車両サービスサーバ１０８、１つの地図サーバ１０９、１つの天候サーバ１１０、および１つのネットワーク１０５が図１Ａに描写されているが、実際には、動作環境１００は、１つ以上の車両１２３、１つ以上のスケジューラサーバ１０７、１つ以上の車両サービスサーバ１０８、１つ以上の地図サーバ１０９、１つ以上の天候サーバ１１０、または、１つ以上のネットワーク１０５を含み得る。
【００５７】
ネットワーク１０５は、有線または無線である従来型であり得、スター構成、トークンリング構成、または他の構成を含む多数の異なる構成を有し得る。さらに、ネットワーク１０５は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）（たとえば、インターネット）、または多数のデバイスおよび／またはエンティティが通信し得る他の相互接続されたデータパスを含み得る。いくつかの実施形態では、ネットワーク１０５は、ピアツーピアネットワークを含み得る。ネットワーク１０５はまた、様々な異なる通信プロトコルでデータを送信するための電気通信ネットワークの一部に結合され得るか、これを含み得る。いくつかの実施形態では、ネットワーク１０５は、ショートメッセージングサービス（ＳＭＳ）、マルチメディアメッセージングサービス（ＭＭＳ）、ハイパテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、ダイレクトデータ接続、無線アプリケーションプロトコル（ＷＡＰ）、電子メール、ＤＳＲＣ、フルデュプレクス無線通信等を介することを含む、データを送信および受信するためのＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信ネットワークまたはセルラ通信ネットワークを含む。ネットワーク１０５はまた、３Ｇ、４Ｇ、ＬＴＥ、ＬＴＥ−Ｖ２Ｘ、ＶｏＬＴＥ、または他の任意のモバイルデータネットワーク、またはモバイルデータネットワークの組合せを含み得るモバイルデータネットワークを含み得る。さらに、ネットワーク１０５は、１つ以上のＩＥＥＥ  ８０２．１１無線ネットワークを含み得る。
【００５８】
ネットワーク１０５は、車両１２３とスケジューラサーバ１０７との間で共有される１つ以上の通信チャネルを含み得る。通信チャネルは、ＤＳＲＣ、ＬＴＥ−Ｖ２Ｘ、フルデュプレクス無線通信、または他の任意の無線通信プロトコルを含み得る。たとえば、ネットワーク１０５は、ＤＳＲＣメッセージ、ＤＳＲＣプローブ、基本安全メッセージ（ＢＳＭ）、または本明細書に記述されたデータのいずれかを含むフルデュプレクスメッセージを送信するために使用され得る。
【００５９】
車両１２３は、任意のタイプの接続された車両である。たとえば、車両１２３は、以下
のタイプの車両、すなわち、自動車、トラック、スポーツ用多目的車、バス、セミトラック、ドローンまたは他の任意の道路を利用した運送車のうちの１つである。
【００６０】
いくつかの実施形態では、車両１２３は、自律走行車両または半自律走行車両である。たとえば、車両１２３は、車載システムセット１８０を含む。車載システムセット１８０は、ＡＤＡＳシステムのセットを含む。ＡＤＡＳシステムのセットは、車両１２３を自律走行車両にするのに十分な自律走行特徴を車両１２３に提供する。国家高速道路交通安全局（ＮＨＴＳＡ）は、たとえば「レベル０」、「レベル１」、「レベル２」、「レベル３」、「レベル４」、および「レベル５」のように、異なる「レベル」の自律走行車両を定義している。車両１２３が、別の車両１２３よりも上位レベルを有する（たとえば、レベル１または２よりも上位であるレベル３）場合、上位レベルの車両１２３は、下位レベルの車両１２３に対して、より大きな組合せおよび量の自律的な特徴を提供する。以下に、様々なレベルの自律走行車両が簡単に記述されている。
【００６１】
レベル０：車両１２３に設置されたＡＤＡＳシステムのセットは、車両制御を有さないが、車両１２３の運転者に警告を発し得る。
【００６２】
レベル１：運転者は、いつでも車両１２３を制御する準備ができていなければならない。車両１２３に設置されたＡＤＡＳシステムのセットは、ＡＣＣと、自動化されたステアリングとＬＫＡタイプＩＩとが任意の組み合わされた駐車アシスタントとのうちの１つ以上のような自律的な特徴を提供し得る。
【００６３】
レベル２：運転者は、車両１２３に設置されたＡＤＡＳシステムのセットが（運転者の主観的判断に基づいて）適切に応答できない場合、道路環境における物体および事象を検出し、応答しなければならない。車両１２３に設置されたＡＤＡＳシステムのセットは、加速、制動、およびステアリングを実行する。車両１２３に設置されたＡＤＡＳシステムのセットは、運転者による引継の際に直ちに停止することができる。
【００６４】
レベル３：（高速道路のように）既知の限られた環境内では、運転者は、注意を、運転タスクから安全に逸らせることができるが、それでも必要時に、車両１２３を制御する準備ができていなくてはならない。
【００６５】
レベル４：車両１２３に設置されたＡＤＡＳシステムのセットは、悪天候のような少数の環境を除くすべてにおいて車両１２３を制御することができる。運転者は、安全に行うことができる場合にのみ、（車両１２３に設置されたＡＤＡＳシステムのセットからなる）自動システムを有効にしなければならない。自動化システムが有効化されると、車両１２３が、安全に、かつ容認された規範に準拠して動作することに関する運転者の注意は要求されない。
【００６６】
レベル５：目的地の設定およびシステムの起動以外は、人間の介入は不要である。自動化システムは、運転してそれ自身の決定を下すことが合法的であるいずれの場所にも移動することができる（これは、車両１２３が位置する場所の管轄に基づいて変わり得る）。
【００６７】
いくつかの実施形態では、車両１２３は高度自律走行車両（ＨＡＶ）である。ＨＡＶは、上述のように、または、２０１６年９月に出版された「Federal Automated Vehicles Policy: Accelerating the Next Revolution in Roadway Safety」と題されたポリシー証
書の第９頁において、ＮＨＴＳＡによって定義されたように、レベル３以上で動作するＡＤＡＳシステムのセットを含む車両１２３（たとえば、ＤＳＲＣ対応車両）である。
【００６８】
いくつかの実施形態では、車両１２３は、以下の要素、すなわち、プロセッサ１２５Ａ
、メモリ１２７Ａ、通信ユニット１４５Ａ、車載システムセット１８０、センサセット１９５、およびスケジューラクライアント１９６のうち、１つ以上を含む。車両１２３のこれらの要素は、バス１２０Ａを介して互いに通信可能に結合されている。図１Ａにはこれらの各要素のうちの１つしか描写されていないが、実際には、車両１２３は、１つ以上のプロセッサ１２５Ａ、１つ以上のメモリ１２７Ａ、１つ以上の通信ユニット１４５Ａ、１つ以上の車載システムセット１８０、１つ以上のセンサセット１９５、および１つ以上のスケジューラクライアント１９６を含み得る。
【００６９】
スケジューラサーバ１０７は、プロセッサベースのコンピューティングデバイスである。たとえば、スケジューラサーバ１０７は、以下のタイプのプロセッサベースのコンピューティングデバイス、すなわち、パーソナルコンピュータ、ラップトップ、メインフレーム、または、サーバとして機能するように動作可能な他の任意のプロセッサベースのコンピューティングデバイスのうち、１つ以上を含み得る。スケジューラサーバ１０７は、ハードウェアサーバを含み得る。
【００７０】
いくつかの実施形態では、スケジューラサーバ１０７は、以下の要素、すなわち、プロセッサ１２５Ｂ、メモリ１２７Ｂ、通信ユニット１４５Ｂ、およびスケジューラシステム１９９のうち、１つ以上を含む。スケジューラサーバ１０７のこれらの要素は、バス１２０Ｂを介して互いに通信可能に結合されている。
【００７１】
たとえば、車両１２３のプロセッサ１２５Ａは、スケジューラサーバ１０７のプロセッサ１２５Ｂのように、車両１２３の構成要素へ類似の機能を提供するので、車両１２３のプロセッサ１２５Ａおよびスケジューラサーバ１０７のプロセッサ１２５Ｂは、ここでは集合的にまたは個別に「プロセッサ１２５」と称される。同様の理由で、本明細書で提供される記述は、車両１２３およびスケジューラサーバ１０７に共通の要素を称する場合に、以下の用語、すなわち、メモリ１２７Ａおよびメモリ１２７Ｂを、集合的または個別に称する場合「メモリ１２７」、通信ユニット１４５Ａ、通信ユニット１４５Ｂ、通信ユニット１４５Ｃ、通信ユニット１４５Ｄ、および通信ユニット１４５Ｅを、集合的または個別に称する場合「通信ユニット１４５」を使用する。
【００７２】
次に、車両１２３およびスケジューラサーバ１０７が記述される。
【００７３】
（車両１２３）
いくつかの実施形態では、プロセッサ１２５およびメモリ１２７は、車載車両コンピュータシステムの要素である。車載車両コンピュータシステムは、以下の要素、すなわち、車載システムセット１８０に含まれる１つ以上のＡＤＡＳシステム、センサセット１９５、通信ユニット１４５、プロセッサ１２５、メモリ１２７、およびスケジューラクライアント１９６のうち、１つ以上の動作を引き起こすまたは制御するように動作可能である。車載車両コンピュータシステムは、メモリ１２７に記憶されたデータにアクセスして実行し、スケジューラクライアント１９６のために、本明細書に記述された機能を提供するように動作可能である。車載車両コンピュータシステムは、図３Ａ〜図３Ｅを参照して以下に記述される方法３００のステップのうち、１つ以上を車載車両コンピュータシステムに実行させるスケジューラクライアント１９６を実行するように動作可能である。
【００７４】
車載システムセット１８０は、１つ以上のＡＤＡＳシステムを含む。ＡＤＡＳシステムは、１つ以上の自律的な特徴を車両１２３に提供する。いくつかの実施形態では、車両１２３は、自律走行車両、半自律走行車両、またはＨＡＶである。たとえば、車両１２３は、車両１２３を自律走行車両にするのに十分な、自律的な特徴を車両１２３に提供するＡＤＡＳシステムのセットを含む。
【００７５】
ＡＤＡＳシステムは、以下の要素、すなわち、ＡＣＣシステム、適応ハイビームシステム、適応調光システム、自動駐車システム、自動車用暗視システム、死角モニタ、衝突回避システム、横風安定化システム、運転者眠気検出システム、運転者監視システム、緊急運転者支援システム、前方衝突警報システム、交差点支援システム、インテリジェント速度適応システム、車線逸脱警報システム（車線維持アシスタントとも称される）、歩行者保護システム、交通標識認識システム、旋回アシスタント、逆走運転警告システム、オートパイロット、標識認識、および標識アシスタントのうち、１つ以上を含み得る。これらの例示的なＡＤＡＳシステムのおのおのは、本明細書でそれぞれ「ＡＤＡＳ特徴」または「ＡＤＡＳ機能」と称され得るそれら自体の特徴および機能を提供する。これらの例示的なＡＤＡＳシステムによって提供される特徴および機能はまた、本明細書ではそれぞれ「自律的な特徴」または「自律的な機能」とも称される。
【００７６】
車両１２３は、運転者によって操作される。たとえば、車両１２３が、レベル３以下の自律走行車両である場合、車両１２３は、運転者によって操作される。いくつかの実施形態では、車両１２３のＡＤＡＳシステムは、車両１２３を運転するための運転者の現実のアプローチ（たとえば、アクセルペダル操作の速度、ブレーキペダル操作の量、ステアリング操作のタイミング、全体的な積極性または適時性）を監視および記録するように動作可能である。いくつかの実施形態では、車載データ１５６は、車両１２３を運転するための、運転者の現実のアプローチの記録を記述するデジタルデータを含む。
【００７７】
センサセット１９５は、車両１２３の道路環境を内部的または外部的に監視する、車両１２３のあらゆる搭載センサを含む。いくつかの実施形態では、センサセット１９５は、走行中にセンサデータを生成する車両１２３内の任意のセンサを含む。いくつかの実施形態では、車両１２３のセンサセット１９５は、以下の車両センサ、すなわち、振動計、衝突検出システム、エンジン油圧検出センサ、カメラ（たとえば、内部カメラおよび外部カメラのうち、１つ以上）、ＬＩＤＡＲセンサ、超音波センサ、レーダセンサ、レーザ高度計、赤外線検出器、動き検出器、サーモスタット、音検出器、一酸化炭素センサ、二酸化炭素センサ、酸素センサ、マスエアフローセンサ、エンジン冷却水温センサ、スロットル位置センサ、クランクシャフト位置センサ、自動車エンジンセンサ、バルブタイマ、空燃比計、死角メータ、カーブフィーラ、欠陥検出器、ホール効果センサ、マニホールド絶対圧センサ、駐車センサ、レーダガン、スピードメータ、速度センサ、タイヤ空気圧監視センサ、トルクセンサ、トランスミッション油温センサ、タービン速度センサ（ＴＳＳ）、可変磁気抵抗センサ、車速センサ（ＶＳＳ）、水センサ、車輪速センサ、および他の任意のタイプの自動車用センサのうち、１つ以上を含み得る。スケジューラクライアント１９６は、これらの車載センサによって生成されたセンサデータを、メモリ１２７に記憶された車載データ１５６に組み込む。
【００７８】
いくつかの実施形態では、センサセット１９５に含まれるセンサは、これらのセンサのうち、１つ以上によって測定されたような車両１２３の実際の機械的条件を記述するデジタルデータを記録する。いくつかの実施形態では、車載データ１５６は、車両１２３の実際の機械的条件を記述するセンサ測定値を記述するデジタルデータである。
【００７９】
通信ユニット１４５は、ネットワーク１０５とデータを送受信するか、または、別の通信チャネルへデータを送信する。いくつかの実施形態では、通信ユニット１４５は、ＤＳＲＣトランシーバ、ＤＳＲＣ受信機、および車両１２３（またはスケジューラサーバ１０７のような他の何らかのデバイス）をＤＳＲＣ対応デバイスにするために必要な他のハードウェアまたはソフトウェアを含み得る。
【００８０】
いくつかの実施形態では、通信ユニット１４５は、ネットワーク１０５への、または、別の通信チャネルへのダイレクトな物理的接続のためのポートを含む。たとえば、通信ユ
ニット１４５は、ネットワーク１０５と有線通信するためのＵＳＢ、ＳＤ、ＣＡＴ−５、または類似のポートを含む。いくつかの実施形態では、通信ユニット１４５は、ＩＥＥＥ
８０２．１１、ＩＥＥＥ  ８０２．１６、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）、ＥＮ  ＩＳＯ  １４９０６：２００４電子料金収受−アプリケーションインタフェースＥＮ  １１２５３：２００４専用短距離通信−５．８ＧＨｚにおけるマイクロ波を使用した物理層（レビュー）、ＥＮ  １２７９５：２００２専用短距離通信（ＤＳＲＣ）−ＤＳＲＣデータリンク層：媒体アクセスおよび論理リンク制御（レビュー）、ＥＮ  １２８３４：２００２専用短距離通信−アプリケーション層（レビュー）、ＥＮ  １３３７２：２００４専用短距離通信（ＤＳＲＣ）−ＲＴＴＴアプリケーションのためのＤＳＲＣプロファイル（レビュー）、２０１４年８月２８に出願され「Full-Duplex Coordination System」と題さ
れた米国特許出願第１４／４７１，３８７号に記述された通信方法、または別の適切な無線通信方法を含む、１つ以上の無線通信方法を使用してネットワーク１０５または他の通信チャネルとデータを交換するための無線トランシーバを含む。
【００８１】
いくつかの実施形態では、通信ユニット１４５は、米国特許出願第１４／４７１，３８７号に記述されているようなフルデュプレクス調整システムを含む。
【００８２】
いくつかの実施形態では、通信ユニット１４５は、ショートメッセージングサービス（ＳＭＳ）、マルチメディアメッセージングサービス（ＭＭＳ）、ハイパテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、ダイレクトデータ接続、ＷＡＰ、電子メール、または別の適切なタイプの電子通信を介することを含む、セルラ通信ネットワークによってデータを送受信するセルラ通信トランシーバを含む。いくつかの実施形態では、通信ユニット１４５は有線ポートおよび無線トランシーバを含む。通信ユニット１４５はまた、ＴＣＰ／ＩＰ、ＨＴＴＰ、ＨＴＴＰＳ、およびＳＭＴＰ、ミリ波、ＤＳＲＣ等を含む標準的なネットワークプロトコルを使用して、ファイルまたはメディアオブジェクトを配信するために、ネットワーク１０５へ他の従来式の接続を提供する。
【００８３】
プロセッサ１２５は、計算を実行し、電子表示信号を表示デバイスに提供するために、算術論理ユニット、マイクロプロセッサ、汎用コントローラ、または他の何らかのプロセッサアレイを含む。プロセッサ１２５は、データ信号を処理し、複合命令セットコンピュータ（ＣＩＳＣ）アーキテクチャ、縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）アーキテクチャ、または命令セットの組合せを実施するアーキテクチャを含む様々なコンピューティングアーキテクチャを含み得る。車両１２３は、１つ以上のプロセッサ１２５を含み得る。他のプロセッサ、オペレーティングシステム、センサ、ディスプレイ、および物理的構成も可能である。
【００８４】
メモリ１２７は、プロセッサ１２５によってアクセスされ実行され得る命令またはデータを記憶する。命令またはデータは、本明細書に記述された技術を実行するためのコードを含み得る。メモリ１２７は、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）デバイス、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）デバイス、フラッシュメモリ、または他の何らかのメモリデバイスであり得る。いくつかの実施形態では、メモリ１２７は、不揮発性メモリまたは類似の永久記憶デバイスと、ハードディスクドライブ、フロッピーディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭデバイス、ＤＶＤ−ＲＯＭデバイス、ＤＶＤ−ＲＡＭデバイス、ＤＶＤ−ＲＷデバイス、フラッシュメモリデバイス、または、より永久ベースで情報を記憶するための他の何らかの大容量記憶デバイスを含む媒体とを含む。メモリ１２７の一部は、バッファまたは仮想ランダムアクセスメモリ（仮想ＲＡＭ）としての使用のために予約され得る。いくつかの実施形態では、車両１２３およびスケジューラサーバ１０７のうち、１つ以上は、２つ以上のメモリ１２７を含む。
【００８５】
いくつかの実施形態では、車両１２３のメモリ１２７は、以下のタイプのデジタルデー
タ、すなわち、車載データ１５６、経路データ１５７、および通知データ１７３のうち、１つ以上を記憶する。
【００８６】
車載データ１５６は、（１）センサセット１９５のセンサのうち、１つ以上、および、車載システムセット１８０のＡＤＡＳシステムによって測定されたような、車両１２３の実際の機械的条件と、（２）車両１２３を運転するための運転者の現実のアプローチ（たとえば、アクセルペダル操作の速度、ブレーキペダル操作の量、ステアリング操作のタイミング、全体的な積極性または適時性）とを記述するデジタルデータを含む。
【００８７】
いくつかの実施形態では、車載データ１５６は、（１）センサセット１９５に含まれる車両の車載センサによって記録された測定値、システム状態インジケータ、およびユーザ入力を記述するデジタルデータであるセンサデータと、（２）車両のＡＤＡＳシステムによって検出された事象／事故のみならず、ＡＤＡＳシステムによって測定された車両動力情報を記述するデジタルデータであるＡＤＡＳデータとのうち、１つ以上を含むデジタルデータを含む。いくつかの実施形態では、車載システムセット１８０は、１つ以上のＡＤＡＳシステムを含む。
【００８８】
経路データ１５７は、車両１２３の１つ以上の過去の実際の走行、車両１２３の実際の走行経路、および、１つ以上の過去の実際の走行中の天候条件を記述するデジタルデータである。経路データ１５７は、経路データ１５７に含まれる過去の情報に基づいて、車両１２３の将来の走行のような将来の事象、これらの将来の走行のために使用される正確な経路、およびこれらの将来の走行において経験される天候の見通しを決定するために分析可能である。いくつかの実施形態では、スケジューラサーバ１０７のスケジューラシステム１９９は、スケジューラサーバ１０７のプロセッサ１２５によって実行された場合に、プロセッサ１２５に対して、経路データ１５７を分析させ、これらの将来の事象を決定させるように動作可能なコードおよびルーチンを含む。
【００８９】
通知データ１７３は、スケジューラシステム１９９によって生成され、ネットワーク１０５を介して車両１２３に送信される。スケジューラシステム１９９を参照して、通知データ１７３が以下に記述される。
【００９０】
表示パネル１５０は、グラフィック視覚化または他の視覚情報を表示するように動作可能な電子表示パネルである。たとえば、表示パネルは、車両１２３のヘッドユニットの電子スクリーンまたは電子タッチスクリーン、ヘッドアップディスプレイユニット、または車両１２３の運転者によって見られるための視覚情報を表示するように動作可能な他の何らかの電子デバイスである。いくつかの実施形態では、表示パネル１５０は、ネットワーク１０５を介して無線メッセージを送受信するように動作可能な、スマートフォン、タブレットコンピュータ、スマートウォッチ、または他の何らかのプロセッサベースのコンピューティングデバイスのようなプロセッサベースのコンピューティングデバイスの要素である。
【００９１】
スケジューラクライアント１９６は、プロセッサ１２５によって実行された場合に、車載データ１５６を記録し、通信ユニット１４５に、車載データ１５６を、ネットワーク１０５を介して、スケジューラサーバ１０７のスケジューラシステム１９９に送信させるコードまたはルーチンを含む。
【００９２】
スケジューラクライアント１９６は、車両１２３のプロセッサ１２５によって実行された場合に、プロセッサ１２５に対して、以下のステップ、すなわち、車載データ１５６および経路データ１５７を集約すること、および、車両１２３の通信ユニット１４５に対して、定期的に車載データ１５６および経路データ１５７を、ネットワーク１０５を介して
、スケジューラサーバ１０７のスケジューラシステム１９９に送信するように指示することのうち、１つ以上を実行させるように動作可能であるコードおよびルーチンを含む。いくつかの実施形態では、車両１２３の通信ユニット１４５は、車載データ１５６および経路データ１５７を含む無線メッセージのインスタンスに応答して、ネットワーク１０５を介して、スケジューラシステム１９９から通知データ１７３を受信する。
【００９３】
いくつかの実施形態では、車両１２３のスケジューラクライアント１９６は、フィールドプログラマブルゲートアレイ（「ＦＰＧＡ」）または特定用途向け集積回路（「ＡＳＩＣ」）を含むハードウェアを使用して実装される。いくつかの他の実施形態では、スケジューラクライアント１９６は、ハードウェアとソフトウェアの組合せを使用して実装される。
【００９４】
スケジューラクライアント１９６は、図１Ｂ、図２、および図３Ａ〜図３Ｅを参照して、以下に詳細に記述される。
【００９５】
（スケジューラサーバ１０７）
スケジューラサーバ１０７は、図１Ａおよび図１Ｂの両方を参照して記述される。図１Ａを参照して示すように、いくつかの実施形態では、スケジューラサーバ１０７は、以下の要素、すなわち、スケジューラシステム１９９、プロセッサ１２５、メモリ１２７、および通信ユニット１４５のうちの１つ以上を含むクラウドサーバである。これらの要素は、バス１２０Ｂを介して互いに通信可能に結合されている。スケジューラサーバ１０７の以下の要素、すなわち、プロセッサ１２５、メモリ１２７、および通信ユニット１４５については、車両１２３について上述したものと同一または同様であるので、これらの要素の記述はここでは繰り返されない。
【００９６】
スケジューラサーバ１０７のメモリ１２７は、以下の要素、すなわち、車両モデルデータセット１７４、工場デジタルツインデータ１７６、サービスデータ１７１（たとえば、環境データ１８１および天候データ１８２）、車両データ１８３（たとえば、測定データ１７２、車載データ１５６、経路データ１５７、および車両１２３の車両モデルを記述するデジタルデータ）、修正デジタルツインデータ１７７、推定データ１７５、シミュレーションデータ１５５、および通知データ１７３のうちの１つ以上を記憶する。
【００９７】
車両モデルデータセット１７４は、車両１２３のような１つ以上の実車両についての１つ以上の車両モデルを記述するデジタルデータを含む。たとえば、車両モデルデータセット１７４は、異なる車両モデルのセットを記述する車両モデルデータ１８４（たとえば、図１Ｂ参照）のインスタンスのセットを含む。いくつかの実施形態では、車両モデルデータセット１７４は、特定の車両製造業者（たとえば、トヨタ）によって提供される車両の各製造元およびモデルについての車両モデルデータ１８４のインスタンスを含む。このようにして、車両モデルデータセット１７４は、複数の異なる車両モデルを含む。
【００９８】
図１Ｂを参照して示すように、いくつかの実施形態では、車両モデルデータ１８４は、特定の車両の車両モデルを記述するデジタルデータを含む。いくつかの実施形態では、車両モデルデータ１８４によって記述される車両モデルは、車両１２３およびその個々の車両構成要素に関する設計情報を含む。たとえば、設計情報は、（１）車両１２３またはその個々の車両構成要素の相手先商標製造会社（ＯＥＭ）からのコンピュータ支援設計（ＣＡＤ）データ、および（２）たとえば、車載システムセット１８０、スケジューラクライアント１９６、および車両１２３に含まれる他のソフトウェアのためのソフトウェア設計のように、車両１２３のソフトウェア設計を記述する情報を含む。
【００９９】
いくつかの実施形態では、特定の車両１２３の特定の製造元およびモデルを指定するこ
とによって、車両モデルデータセット１７４を照会することによって、車両モデルデータセット１７４から、特定の工場車両モデルを記述するデジタルデータが検索可能となるように、車両モデルデータセット１７４が、製造元およびモデルに基づいてインデックスされる。たとえば、スケジューラシステム１９９は、（たとえば、車両が、ディーラーによって販売されたとき、またはその製造が完了したとき）車両１２３のような特定の実車両の監視を開始する。スケジューラシステム１９９は、車両１２３の製造元およびモデルを記述するデジタルデータを受信する。いくつかの実施形態では、特定の車両１２３の製造元およびモデルは、その特定の車両１２３の車両識別番号（ＶＩＮ）に基づいて識別可能である。スケジューラシステム１９９は、車両１２３の製造元およびモデル情報を使用して、車両モデルデータセット１７４を問い合わせ、車両モデルデータセット１７４から、この特定の車両１２３の特定の車両モデルデータ１８４を識別する。
【０１００】
いくつかの実施形態では、スケジューラシステム１９９は、この特定の車両１２３のＶＩＮに関連付けられた車両モデルデータに基づいて、この特定の車両１２３の工場デジタルツインデータ１７６のインスタンスを生成する。車両モデルデータ１８４は、ＶＩＮに関連付けられた特定の車両１２３の設計を記述する一方、工場デジタルツインデータ１７６は、ゲームエンジン１６６に対して、ＶＩＮに関連付けられた特定の車両１２３の仮想バージョンを生成させるために必要な、すべてのデジタルデータを含む。いくつかの実施形態では、車両モデルデータ１８４は、車両１２３のハードウェアおよびソフトウェアの設計を記述する。車両モデルデータの例が、図１Ｂに描写される。たとえば、図１Ｂに描写される車両モデルデータ１８４を参照されたい。
【０１０１】
図１Ａを参照して示すように、先行する段落は、工場デジタルツインデータ１７６を生成するスケジューラシステム１９９を記述している。いくつかの実施形態では、スケジューラシステム１９９は、工場デジタルツインデータ１７６なしでその機能を提供できるので、これは、スケジューラシステム１９９のオプションの特徴である。スケジューラシステム１９９は、工場デジタルツインデータ１７６のインスタンスをスケジューラサーバ１０７のメモリ１２７に個別に記憶する。スケジューラシステム１９９はまた、車両モデルデータセット１７４に記憶されている車両モデルデータ１８４のコピーとは別の、車両モデルデータ１８４のインスタンスを、スケジューラサーバ１０７のメモリ１２７に記憶する。車両モデルデータ１８４の、この別に記憶されたバージョン（すなわち、車両モデルデータセット１７４に含まれないバージョン）は、車載データ１５６および測定データ１７２のインスタンスが新たに経時的に受信されると、スケジューラシステム１９９によって、改訂または修正される。
【０１０２】
たとえば、スケジューラシステム１９９は、スケジューラサーバ１０７によって受信され、この特定の車両１２３のＶＩＮに関連付けられた車載データ１５６および測定データ１７２を監視し、スケジューラシステム１９９は、車載データ１５６および測定データ１７２に基づいて工場車両モデルデータ１８４を修正して、車載データ１５６および測定データ１７２のうちの１つ以上によって記述された価値低下または価値上昇を反映し、このようにして、この特定の車両１２３に関する修正車両モデルデータ（たとえば、図１Ｂに描写される「第１の修正車両モデルデータ１６１Ａ」を参照）を出力する。その後、スケジューラシステム１９９は、この修正車両モデルデータに基づいて、修正デジタルツインデータ１７７を生成する。この修正デジタルツインデータ１７７は、現実世界に存在する、この特定の車両１２３の状態を正確に反映する（すなわち、価値上昇、価値低下、または価値上昇と価値低下との組合せを含む）この特定の車両１２３のデジタルツインを生成するように動作可能である。たとえば、修正デジタルツインデータ１７７によって記述されたデジタルツインは、この特定の車両１２３によって記録された車載データ１５６と、この特定の車両１２３に関する測定データ１７２とに基づいて改訂された、修正車両モデルデータに基づいて生成されるので、このデジタルツインは、車両１２３の状態を正確に
反映する。たとえば、図１Ｂと、第１の車載データ１５６Ａおよび第１の測定データ１７２Ａに基づいて、工場車両モデルデータ１８４がどのように修正されるのかを参照されたい。
【０１０３】
図１Ａを参照して示すように、修正デジタルツインデータ１７７は、ゲームエンジン１６６に対して、この車両１２３の工場用デジタルツインに対する修正を含む特定の車両１２３の仮想バージョンを生成させるために必要なすべてのデジタルデータを含む。これは、車載データ１５６および測定データ１７２によって記述される任意の価値上昇または価値低下を考慮する。以下により詳細に記述されるように、スケジューラシステム１９９は、修正デジタルツインデータ１７７によってデジタルツインが記述される特定の車両１２３のための車両データ１８３に基づいて、修正デジタルツインデータ１７７を生成する。
【０１０４】
スケジューラシステム１９９は、スケジューラサーバ１０７によって新たに受信され、この特定の車両１２３のＶＩＮに関連付けられた車載データ１５６および測定データ１７２を監視し続け、スケジューラシステム１９９は、新たに受信された車載データ１５６および測定データ１７２に基づいて、修正車両モデルデータ（たとえば、図１Ｂに描写された第１の修正車両モデルデータ１６１Ａ）を更新し、これによって、修正車両モデルデータが、経時的に受信された車載データ１５６および測定データ１７２の各インスタンスによって記述された価値低下または価値上昇をさらに累積的に反映できるようにし、このようにして、スケジューラシステム１９９は、特定の車両１２３のためのデジタルツインを継続的に更新する。たとえば、第Ｎの車載データ１５６Ｎおよび第Ｎの測定データ１７２Ｎに基づいて修正第１の車両モデルデータ１６１Ａの修正バージョンである、図１Ｂに描写された第Ｎの修正車両モデルデータ１６１Ｎを参照されたい。なお、第Ｎの修正車両モデルデータ１６１Ｎに対する修正は、経時的に受信された車載データ１５６および測定データ１７２の各インスタンスの累積であり、これによって、第Ｎの修正車両モデルデータ１６１Ｎは、現実世界に存在する、車両１２３の現在の状態を正確に記述することができる。
【０１０５】
いくつかの実施形態では、車載データ１５６および測定データ１７２の新たに受信されたインスタンスは、いくつかの実施形態にしたがって、車両データ１８３に含まれる。このようにして、スケジューラシステム１９９は、ネットワーク１０５を介した車両１２３および車両サービスサーバ１０８との無線通信によって生成されるフィードバックループを介して受信される車両データ１８３の一部に基づいて、修正デジタルツインデータ１７７の新たなインスタンスを経時的に生成する。
【０１０６】
図１Ａを参照して示すように、工場デジタルツインデータ１７６は、ゲームエンジン１６６に対して、ゲームエンジン１６６によって提供されるシミュレーションにおいて、特定の車両１２３の仮想バージョン（すなわち、特定の車両１２３のデジタルツイン）を生成させるために必要なすべてのデジタルデータを含む。工場デジタルツインデータ１７６に基づいて生成されたデジタルツインは、製造された、すなわち、「新たな」条件として、特定の車両１２３を表す。言い換えれば、工場デジタルツインデータ１７６に基づいて生成されたデジタルツインは、価値低下または価値上昇ではなく、製造時にその条件からその他に変更されていない車両１２３を表す。
【０１０７】
車載データ１５６は、車両１２３を参照して上述されているので、その記述はここでは繰り返されない。車載データ１５６は、スケジューラサーバ１０７の通信ユニット１４５によって、ネットワーク１０５から受信される。スケジューラサーバ１０７の通信ユニット１４５は、車載データをスケジューラシステム１９９に提供する。車載データ１５６は、車載データ１５６（たとえば、ＶＩＮ）を記録し送信した特定の車両１２３をユニークに識別するデジタルデータを含む。スケジューラシステム１９９は、車載データ１５６の
この特定のインスタンスが、ＶＩＮによって示される特定の車両１２３に関連付けられていることを示すように、車載データ１５６を、スケジューラサーバ１０７のメモリ１２７に記憶する。このようにして、スケジューラシステム１９９は、車載データ１５６に基づいて、この特定の車両１２３の車両モデルを正確に更新することができる。ここで使用されるように、「この特定の車両１２３のための車両モデル」は、この特定の車両１２３のための修正車両モデルデータ（たとえば、図１Ｂに描写されるような第１の修正車両モデルデータ１６１Ａまたは第Ｎの修正車両モデルデータ１６１Ｎ）が存在しない場合、この特定の車両１２３のための工場車両モデルデータ（たとえば、図１Ｂに描写されるような工場車両モデルデータ１８４）を、または、この特定の車両１２３のための修正車両モデルデータ（たとえば、第１の修正車両モデルデータ１６１Ａまたは第Ｎの修正車両モデルデータ１６１Ｎ）が、スケジューラサーバ１０７のメモリ１２７に存在する場合、この特定の車両１２３のための修正車両モデルデータを意味する。
【０１０８】
測定データ１７２は、特定の車両１２３に関するサービス事象を記述するデジタルデータを含む。いくつかの実施形態では、測定データ１７２は、特定の車両１２３のＶＩＮ、またはサービス事象を受信した特定の車両１２３をユニークに識別する他の何らかのデジタルデータを含む。サービス事象は、車両１２３が、整備のために、ディーラー、修理工場、中古車販売店、または他の何らかの車両メンテナンスサービス提供者へ持ち込まれるときの事象である。レポートシステム１４０は、これらの車両メンテナンスサービス提供者のうちの１つ以上によって操作される、車両サービスサーバ１０８にインストールされたソフトウェアである。測定データ１７２が、スケジューラシステム１９９によって提供される分析および他の機能に含まれ得るように、レポートシステムは、測定データ１７２を、ネットワーク１０５を介してスケジューラシステム１９９にレポートする。たとえば、レポートシステム１４０は、車両サービスサーバ１０８の通信ユニット１４５に対して、測定データ１７２を、ネットワーク１０５を介してスケジューラシステム１９９にレポートさせる。
【０１０９】
修正デジタルツインデータ１７７は、修正車両モデルデータの最も直近に生成されたインスタンス（たとえば、図１Ｂに描写される第Ｎの修正車両モデルデータ１６１Ｎ）に基づいて生成された、特定の車両１２３のための修正デジタルツインを記述したデジタルデータを含む。修正デジタルツインデータ１７７は、ゲームエンジン１６６に対して、ゲームエンジン１６６によって提供されるシミュレーションにおいて、特定の車両１２３の仮想バージョン（すなわち、現実世界に存在する特定の車両１２３のデジタルツイン）を生成させるために必要なすべてのデジタルデータを含む。修正デジタルツインデータ１７７に基づいて生成されたデジタルツインは、製造時の状態とは異なる状態にある、特定の車両１２３を表す。言い換えれば、デジタルツインは、現実世界における特定の車両１２３の実際の条件に対して正確である、修正された状態にある特定の車両１２３を表す。車両１２３の修正された状態は、価値低下、価値上昇、または価値低下と価値上昇との組合せを含み得る（たとえば、車両１２３のいくつかの構成要素は、価値が低下する一方、車両１２３の他の構成要素は、価値が上昇する）。
【０１１０】
スケジューラシステム１９９は、スケジューラサーバ１０７のプロセッサ１２５によって実行された場合に、プロセッサ１２５に対して、特定の車両１２３のための修正デジタルツインデータ１７７（たとえば、修正デジタルツインデータ１７７の最も直近のバージョン）、および、シミュレーションデータ１５５、のうち１つ以上を、入力として受信させるように動作可能なコードおよびルーチンを含む。スケジューラシステム１９９は、スケジューラサーバ１０７のプロセッサ１２５によって実行された場合に、プロセッサ１２５に対して、これらの入力に基づいて、１つ以上のシミュレーションを実行させるように動作可能なコードおよびルーチンを含む。たとえば、スケジューラシステム１９９は、これらの入力に基づいて、数百または数千のシミュレーションを実行する。いくつかの実施
形態では、シミュレーションにおいてデジタルツインがどのように操作されるのかと同様に車両１２３が操作される場合、同じ車両構成要素が、現実世界において故障するのであれば、シミュレーションに含まれるデジタルツインの車両構成要素が、シミュレーションにおいて故障するように、シミュレーションが設定される。このようにして、シミュレーションは、現実世界においてこれらの故障事象が発生する前に、車両１２３の将来の故障事象を予防的に推定（または予測）するように動作可能である。
【０１１１】
推定データ１７５は、現実世界において発生する前に、車両１２３の将来の故障事象のこれらの予防的な推定を記述するデジタルデータを含む。いくつかの実施形態では、推定データ１７５は、将来の故障事象が発生すると推定される前に発生するようにスケジュールされた、確認済みのメンテナンス予約に関する１つ以上の予約を記述するデジタルデータを含む。確認済みのメンテナンス予約は、１つ以上のシミュレーションで発生した故障事象が現実世界で発生しないように、現実世界における車両１２３の条件を修正する１つ以上の車両メンテナンスサービス提供者との予約を含む。
【０１１２】
いくつかの実施形態では、スケジューラシステム１９９は、スケジューラサーバ１０７のプロセッサ１２５によって実行された場合に、プロセッサ１２５に対して、スケジューラシステム１９９によって提供されたシミュレーションを分析させ、以下、すなわち、（１）車両１２３の現実世界バージョンの特定の車両構成要素が、（すなわち、スケジューラシステム１９９によって実行されるシミュレーション中のこれらの特定の構成要素の故障によって）将来、交換または修理する必要があるか否か、および（２）特定の車両構成要素が、スケジューラシステム１９９によって実行されるシミュレーションに基づいて故障すると推定されるときのおおよその時間または他の何らかのインターバル（たとえば、走行距離や、特定の回転数または油圧を一定時間達成すること等）、のうちの１つ以上を推定させるように動作可能なコードおよびルーチンを含む。
【０１１３】
いくつかの実施形態では、スケジューラシステム１９９は、スケジューラサーバ１０７のプロセッサ１２５によって実行された場合に、プロセッサ１２５に対して、（１）特定の車両構成要素が故障すると推定される前に（たとえば、現実世界においてインターバルが生じる前に）特定の車両構成要素を予防的に修理または交換することができる車両メンテナンスサービス提供者を識別し、（２）将来において故障すると推定される車両構成要素を修理または交換するために車両メンテナンスサービス提供者の予約をスケジュールし、（３）表示パネル１５０を使用して、車両１２３の運転者に視覚的通知を提供して、運転者が、この予約に関して知ることができるようにするためのステップを行わせるように動作可能なコードおよびルーチンを含む。
【０１１４】
いくつかの実施形態では、推定データ１７５は、以下、すなわち、（１）車両１２３の現実世界バージョンの特定の車両構成要素が、将来、交換または修理される必要がある、（２）スケジューラシステム１９９によって実行されるシミュレーションに基づいて、特定の車両構成要素が故障すると推定されるときのおおよその時間または他の何らかのインターバル、（３）特定の車両構成要素が、故障すると推定される前に、特定の車両構成要素を予防的に修理または交換することができる車両メンテナンスサービス提供者の識別情報、および、（４）将来、故障すると推定される車両構成要素を修理または交換する車両メンテナンスサービス提供者の確認された予約の日時、のうちの１つ以上を記述するデジタルデータである。
【０１１５】
通知データ１７３は、表示パネル１５０に対して、推定データ１７５に関して車両１２３の運転者に通知するグラフィック情報を表示させるように動作可能なデジタルデータである。スケジューラシステム１９９は、スケジューラサーバ１０７の通信ユニット１４５に対して、ネットワーク１０５を介して、通知データ１７３および推定データ１７５のう
ちの１つ以上を、車両１２３のスケジューラクライアント１９６に送信させる。スケジューラクライアント１９６は、表示パネル１５０に対して、たとえば、１つ以上の視覚化を含むグラフィック情報を表示させる。いくつかの実施形態では、スケジューラクライアント１９６は、車両１２３のプロセッサ１２５によって実行された場合に、プロセッサ１２５に対して、ビジュアルおよびオーディオによる注意喚起で運転者に通知し、次のスケジュールされたメンテナンス予約までに残っている走行距離を表示パネル１５０に表示させ、車両１２３の運転が生命を脅かす、または違法になるような極端な場合にのみ、車両１２３を動作不能とするように、スケジュールされたメンテナンスを車両１２３が確実に受けるようにするための措置を講じさせるように動作可能なコードおよびルーチンを含む。
【０１１６】
いくつかの実施形態にしたがって、スケジューラシステム１９９の機能が、入力として受信するデジタルデータおよびそれが出力するデジタルデータを参照して記述される。
【０１１７】
シミュレーションデータ１５５は、１つ以上の仮想的な道路環境（たとえば、路面および路面の他の特徴）、ならびに仮想的な道路環境に含まれる１つ以上の静的および動的な物体（たとえば、交通標識、信号機、歩行者、ポットホール、動物、他の車両等）を記述するデジタルデータである。デジタルツインは、１つ以上の仮想的な道路環境において（たとえば、シミュレーション毎に１つ）操作され、１つ以上のシミュレーション中に、１つ以上の静的および動的な物体に遭遇する。
【０１１８】
いくつかの実施形態では、スケジューラシステム１９９は、スケジューラサーバ１０７のプロセッサ１２５によって実行された場合に、プロセッサ１２５に対して、スケジューラシステム１９９によって実行される１つ以上のシミュレーションにデジタルツインが含まれる車両１２３の、環境データ１８１、天候データ１８２、および経路データ１５７のうちの１つ以上に基づいて、シミュレーションデータ１５５を生成させるように動作可能なコードおよびルーチンを含む。たとえば、経路データ１５７は、車両１２３の１つ以上の過去の走行を記述し、環境データ１８１は、これら１つ以上の過去の走行に関する道路環境を記述し、天候データは、これら１つ以上の過去の走行に含まれる走行経路とともに、将来の天候事象の天候予報を記述する。この情報を使用して、スケジューラシステム１９９は、車両１２３の過去の走行をモデル化し、これらの過去の走行が発生した地理的位置について予報された将来の天候を含むシミュレーションデータ１５５を生成する。
【０１１９】
いくつかの実施形態では、スケジューラシステム１９９によって行われる予防的な推定の精度は、１つ以上の仮想的な道路環境と、シミュレーションデータ１５５によって記述される１つ以上の静的および動的な物体が、車両１２３が現実世界において実際に経験するものと類似または同一となるようにシミュレーションを設定することによって改善される。なぜなら、これはシミュレーションをより現実的にし、したがって、現実世界における将来の故障事象を正確に予測する可能性がより高くなるからである。
【０１２０】
いくつかの実施形態では、スケジューラシステム１９９によって提供される１つ以上のシミュレーションに含まれる修正デジタルツインは、現実世界において、車両１２３を運転するための運転者の現実のアプローチと一致する方式で、１つ以上のシミュレーション中に操作される。たとえば、修正デジタルツインは、これらのシミュレーション中に、たとえば、車両１２３を操作するときの、運転者のアクセルペダル操作の習慣的な速度、運転者のブレーキペダル操作の習慣的な量、運転者のステアリング操作の習慣的なタイミング、運転者の全体的な積極性または適時性を含む、運転に対する運転者の現実のアプローチを模倣する方式で操作される。車両を運転するための運転者の現実のアプローチは、シミュレーションを生成するために使用される車載データ１５６によって記述される。いくつかの実施形態では、スケジューラシステム１９９は、車載データ１５６に基づいて、車両１２３を運転する運転者の現実のアプローチの「運転者挙動モデル」を生成するソフト
ウェア（たとえば、判定モジュール２０４によって操作が制御されるモデリングアプリケーション１３３）を含み、この運転者挙動モデルは、現実世界における車両１２３の運転に対する運転者の実際のアプローチと一致する方式で、修正デジタルツインを操作するために使用される。
換言すると、シミュレーションに用いるパラメータ、特に運転の傾向に関するパラメータを、車載データ（走行データ）に基づいて生成する。
【０１２１】
いくつかの実施形態では、スケジューラシステム１９９によって行われる予防的な推定の精度は、車両１２３の、修正デジタルツインが、現実世界において車両１２３を運転することに対する運転者の現実のアプローチと一致する方式で操作されるように、シミュレーションを設定することによって改善される。なぜなら、これはシミュレーションをより現実的にし、したがって、現実世界における将来の故障事象を正確に予測する可能性がより高くなるからである。
【０１２２】
サービスデータ１７１は、シミュレーションデータ１５５を生成するためにスケジューラシステム１９９によって使用されるデジタルデータを含む。サービスデータ１７１は、環境データ１８１および天候データ１８２を含む。環境データ１８１は、地理的領域におけるこれらの道路の物理的測定値を記述するデジタルデータである。たとえば、環境データは、経路データ１５７によって記述される経路について、表面粗さ、傾斜角、平均速度等を記述する。天候データ１８２は、経路データ１５７によって記述された経路に沿って、将来の天候事象の予測のみならず、過去の天候事象に関する情報を提供するデジタルデータである。たとえば、天候データ１８２は、雨量、気温、湿度等を記述する。
【０１２３】
いくつかの実施形態では、経路データ１５７、環境データ１８１、および天候データ１８２の新たなインスタンスは、フィードバックループの一部として経時的に受信され、スケジューラシステム１９９は、以下、すなわち、経路データ１５７の新たなインスタンスによって記述されるような車両１２３の最も直近の過去の走行、天候データ１８２の新たなインスタンスによって記述されるような新たな天候予報、環境データ１８１の新たなインスタンスによって記述されるような道路環境に対する修正、および環境データ１８１によって記述されるような新たな道路環境のうちの１つ以上に基づいて、新たなまたは追加のシミュレーションを実行するために使用される、新たなまたは更新されたシミュレーションデータ１５５を生成するために、サービスデータ１７１のこれら新たなインスタンスを使用する。
【０１２４】
いくつかの実施形態では、スケジューラシステム１９９は、スケジューラサーバ１０７のプロセッサ１２５によって実行された場合に、プロセッサ１２５に対して、特定の車両１２３の車両データ１８３（たとえば、この車両１２３の車載データ１５６および測定データ１７２）の一部に基づいて、修正デジタルツインデータ１７７を生成させるように動作可能なコードおよびルーチンを含む。車両データ１８３は、車両１２３を記述するデジタルデータを含み、現実世界に存在する車両１２３の条件または状態と一致する、車両１２３の修正デジタルツインを記述する、修正デジタルツインデータ１７７を生成するために、スケジューラシステム１９９によって使用される。
【０１２５】
車両データ１８３は、以下、すなわち、工場車両モデルデータ１８４、経路データ１５７、車載データ１５６、測定データ１７２、および、オプションで、工場車両モデルデータ１８４に基づいて生成された工場デジタルツインデータ１７６のうち、１つ以上を含む。車両データ１８３は、車両ごとに取得および記憶される。工場車両モデルデータ１８４、経路データ１５７、車載データ１５６、および工場デジタルツインデータ１７６は、上述されているので、それらの記述はここでは繰り返されない。測定データ１７２は、車両メンテナンスサービス提供者によって測定された現実世界の広告における車両１２３の物
理的測定値を記述するデジタルデータである。たとえば、測定データ１７２は、タイヤトレッド溝の深さ、ブレーキ摩擦パッドの幅、バッテリ充電量、タイヤ空気圧、車両走行距離、油圧等を記述する。いくつかの実施形態では、測定データ１７２は、車両１２３のＶＩＮ番号、および製造時以降に車両１２３に対して行われたあらゆるアップグレードまたは構成要素の交換／修正も記述する。スケジューラシステム１９９は、車両データ１８３を使用して、車両１２３（すなわち車両１２３）が現実世界に存在する車両１２３の現在の条件を決定し、車両１２３が現実世界に存在する車両１２３の現在の条件と一致する車両１２３のデジタルデータを生成するように動作可能な修正デジタルツインデータ１７７を生成する。
このように、測定データは、車両に対して行われたメンテナンスの内容を記述するデータであってもよいし、車載センサでは測定できない（例えば、「タイヤ交換に伴い、溝の深さが１０ｍｍに回復した」といった情報は車載データとして提供されない）、当該車両に関する情報を記述するデータであってもよい。
【０１２６】
スケジューラシステム１９９は、スケジューラサーバ１０７のプロセッサ１２５によって実行された場合に、プロセッサ１２５に対して、スケジューラシステム１９９によって生成された１つ以上のシミュレーションを分析させ、推定データ１７５および通知データ１７３を生成させるように動作可能なコードおよびルーチンを含む。
【０１２７】
いくつかの実施形態では、シミュレーションデータ１５５は、ゲームエンジン１６６によって提供される１つ以上のシミュレーションにおいて静的および動的な物体を生成するために必要なすべてのデジタルデータを含む。シミュレーションデータ１５５は、１つ以上のシミュレーションに含まれる静的および動的な物体に対して、現実的な挙動および現実的な物理的特性を持たせるように動作可能であり得る。１つ以上のシミュレーションは、特定の車両１２３のデジタルツイン（たとえば、修正デジタルツイン）を含む。シミュレーションデータ１５５は、以下のタイプのデジタルデータ、すなわち、（１）修正デジタルツインデータ１７７（たとえば、車両１２３に関して修正デジタルツインデータ１７７の最も直近のインスタンス）、（２）サービスデータ１７１、および（３）車両データ１８３のうちの１つ以上に基づいてゲームエンジン１６６によって生成され得る。
【０１２８】
いくつかの実施形態では、推定データ１７５は、ゲームエンジン１６６によって提供されるシミュレーションで動作する際に、デジタルツインの性能を記述するデジタルデータである。たとえば、推定データ１７５は、シミュレーション中にデジタルツインに提示された特定の状況下で、デジタルツインに含まれる個々の仮想化された車両構成要素がどのように実行したかを記述する。推定データ１７５は、シミュレーションデータ１５５に基づいてゲームエンジン１６６によって提供される１つ以上のシミュレーションの過程中に、デジタルツインの動作に基づいて、ゲームエンジン１６６によって生成され得る。デジタルツインは、複数の「デジタル構成要素」を含み得る。デジタルツインの各「デジタル構成要素」は、車両１２３の現実の車両構成要素のデジタル表現である。いくつかの実施形態では、推定データ１７５は、この特定の車両１２３の車両モデルによって示されるように、車両１２３の各車両構成要素の予想耐用年数に対するデジタルツインの各デジタル構成要素の現在の状態を記述する。シミュレーション中の１つ以上のデジタル構成要素の現在の状態は、これらの構成要素が「故障」していること、またはシミュレーション中に発生した故障事象の原因であることを示し得る。このようにして、スケジューラシステム１９９は、現実世界における車両１２３の将来の故障事象を防ぐために、予防的に修正される必要がある、将来の故障事象または車両構成要素を推定する。
【０１２９】
スケジューラシステム１９９は、以下の要素、すなわち、モデリングアプリケーション１３３およびゲームエンジン１６６のうち、１つ以上を含む。
【０１３０】
いくつかの実施形態では、モデリングアプリケーション１３３は、スケジューラサーバ１０７のプロセッサ１２５によって実行された場合に、車両モデルを生成するように動作可能なコードおよびルーチンを含む。いくつかの実施形態では、その工場条件における車両１２３のハードウェアおよびソフトウェアの設計を記述する車両モデルは、車両１２３の「車両設計」として総称され得る。いくつかの実施形態では、車両モデルは、車両モデルデータによって記述される（たとえば、図１Ｂに描写される車両モデルデータ１８４を参照されたい）。言い換えれば、モデリングアプリケーションは、車両１２３の車両設計に基づいて車両モデルデータ１８４を生成する。モデリングアプリケーション１３３は、車両モデルデータ１８４を受信し、車両モデルデータ１８４に基づいて、工場デジタルツインデータ１７６を生成する。モデリングアプリケーション１３３は、車載データ１５６および測定データ１７２の１つ以上のインスタンスに基づいて、工場デジタルツインデータ１７６を生成および修正し、それによって、工場デジタルツインデータ１７６と、以下、すなわち、時間（たとえば、現在の時間）に関して車両１２３について受信された車載データ１５６の累積インスタンス、および、時間に関して車両１２３について受信された測定データ１７２の累積インスタンスのうちの１つ以上とに基づいて、修正デジタルツインデータ１７７を生成する。
【０１３１】
いくつかの実施形態では、この特定の車両１２３について、車載データ１５６および／または測定データ１７２の追加のインスタンスが、スケジューラシステム１９９によって受信される。モデリングアプリケーション１３３は、車両１２３から受信された車載データ１５６および測定データ１７２のうちの１つ以上に基づいて、修正デジタルツインデータ１７７を修正し、それによって、修正デジタルツインデータ１７７の以前のバージョン（たとえば、図１Ｂに描写された第１の修正車両モデルデータ１６１Ａ）と、以下、すなわち、車載データ１５６の１つ以上の追加のインスタンス、および測定データ１７２の１つ以上の追加のインスタンスのうちの１つ以上の追加のインスタンスとに基づいて、修正デジタルツインデータ１７７（たとえば、図１Ｂに描写された第Ｎの修正車両モデルデータ１６１Ｎ）の第２のバージョンを生成する。いくつかの実施形態では、車載データ１５６および測定データ１７２の追加のインスタンスが、この特定の車両１２３に関して受信されると、修正デジタルツインデータ１７７の追加のバージョン（たとえば、第３のバージョン、第４のバージョン、第５のバージョン等）が、スケジューラシステム１９９によって生成される。
【０１３２】
最初に、工場デジタルツインデータ１７６は、あらゆる価値低下事象または価値上昇事象のない、車両モデルデータ１８４によって記述された車両１２３の車両設計に基づく。車両モデルデータ１８４は、車両モデルデータセット１７４から検索され得るか、または車両設計エンジニアまたはスケジューラサーバ１０７の他の何らかのアドミニストレータによって更新された１つ以上のファイルとして、スケジューラシステム１９９に入力され得る。しかしながら、経時的な価値低下および価値上昇の事象（たとえば、車両１２３が運転されて走行距離が増える、車両１２３が衝突に巻き込まれる、車両１２３のオイルが交換される、車両１２３のブレーキパッドが交換される、その他の消耗事象等）が発生し、モデリングアプリケーション１３３は、ネットワーク１０５から受信した車載データ１５６および任意の測定データ１７２に基づいて、修正デジタルツインデータ１７７を生成する。このようにして、シミュレーションのために使用されるデジタルツインは、モデリングアプリケーション１３３によって修正され、車載データ１５６および測定データ１７２によって記述されるように、現実世界における車両１２３の現在の状態を正確に反映する修正デジタルツインデータ１７７を生成する。
【０１３３】
いくつかの実施形態では、スケジューラシステム１９９は、１つ以上のモデリングアプリケーション１３３を含む。工場デジタルツインデータ１７６または修正デジタルツインデータ１７７によって記述される車両設計に含まれる特定のタイプのデジタルモデル（本
明細書では「モデル」）を生成または修正するために、異なるモデリングアプリケーション１３３が特化され得る。たとえば、スケジューラシステム１９９は、以下のモデリングアプリケーション、すなわち、Ｄｙｍｏｌａ（フランス、ヴェリジーヴィラクブレーのルンドのダッソーシステムＡＢ社によって製造され、車両モデルを生成するために使用される）、ＭａｐｌｅＳｉｍ（オンタリオ州ウォータールーのＭａｐｌｅｓｏｆｔ社によって製造され、車両モデルを作成するために使用される）、Ｓｉｍｕｌｉｎｋ（マサチューセッツ州ネイティックのＭａｔｈＷｏｒｋｓ社によって製造され、車両の１つ以上のＡＤＡＳシステムのモデルを生成するために使用される）、およびＰｒｅＳｃａｎ（オランダのＴＡＳＳインターナショナル社によって製造され、車両の１つ以上のＡＤＡＳシステムのモデルを生成するために使用される）のうちの１つ以上を含み得る。
【０１３４】
モデリングアプリケーション１３３はまた、ゲームエンジン１６６によって使用される他のモデルを生成し得る。たとえば、モデリングアプリケーション１３３は、ゲームエンジン１６６によって提供されるシミュレーションに含めるための仮想的な道路環境を記述するモデルを生成し得る。モデリングアプリケーション１３３はまた、ゲームエンジン１６６によって提供されるシミュレーションに含まれる仮想的および静的な物体を記述するモデルを生成し得る。
【０１３５】
ゲームエンジン１６６は、スケジューラサーバ１０７のプロセッサによって実行された場合に、１つ以上のモデリングアプリケーション１３３によって生成された１つ以上のモデルに基づいて、シミュレーションを生成するように動作可能なコードおよびルーチンを含み得る。いくつかの実施形態では、シミュレーションデータ１５５は、これらの１つ以上のモデルを記述する。ゲームエンジン１６６の例は、Ｕｎｉｔｙゲームエンジン（カリフォルニア州サンフランシスコのＵｎｉｔｙテクノロジーによって製造された）または他の何らかのゲームエンジンを含み得る。
【０１３６】
いくつかの実施形態では、ゲームエンジン１６６は、スケジューラサーバ１０７の人間のアドミニストレータによって提供された入力、または、スケジューラサーバ１０７にアップロードされた他のデータに基づいて（たとえば、ネットワーク１０５、または、メモリカードまたは他の何らかの非一時的メモリを介するようにスケジューラサーバ１０７へアップロードされた他の何らかのデータによって）、車両道路モデルを生成するためのソフトウェアを含む。ゲームエンジン１６６およびモデリングアプリケーション１３３のうちの１つ以上は、１つ以上の動的な物体、および、これらの動的な物体の挙動を記述する１つ以上のモデルを生成し得る。他の実施形態では、環境データ１８１は、人間の入力なしに、車両道路モデルを生成するために使用される。
【０１３７】
いくつかの実施形態では、ゲームエンジン１６６は、スケジューラサーバ１０７のプロセッサによって実行された場合に、シミュレーションデータ１５５を生成するように動作可能なソフトウェアを含む。ゲームエンジン１６６は、修正デジタルツインデータ１７７と、上述した異なるモデルを記述するサービスデータ１７１のような他のデジタルデータとに基づいて、シミュレーションデータ１５５を生成し得る。シミュレーションデータ１５５およびゲームエンジン１６６は、プロセッサ１２５によって実行された場合に、プロセッサ１２５に対して、仮想的な車両（たとえば、車両１２３の修正されたデジタルツイン）の動作を試験するための１つ以上のシミュレーションを生成させる。これは、モデリングアプリケーション１３３が、修正デジタルツインデータ１７７を生成するために、車載データ１５６および測定データ１７２に基づいて、工場デジタルツインデータ１７６を修正したので、車載データ１５６および測定データ１７２によって記述されるように、その現在の状態に基づいて、車両１２３の動作を正確に表す。
【０１３８】
いくつかの実施形態では、ゲームエンジン１６６は、１つ以上のシミュレーションにお
いて、修正されたデジタルツインの性能を試験および評価するために、１つ以上のシミュレーションを実行する。ゲームエンジン１６６は、シミュレーションデータ１５５を使用して、１つ以上のシミュレーションを生成する。シミュレーションデータ１５５は、修正デジタルツインデータ１７７の最新のバージョンを使用することによって、ゲームエンジン１６６によって決定される。このようにして、シミュレーションデータ１５５は、ゲームエンジン１６６が、車載データ１５６および測定データ１７２によって記述されるように、その現在の状態に基づいて、実車両１２３の動作を正確に表すデジタルツインの動作を試験する１つ以上のシミュレーションを生成することを可能にする。言い換えれば、デジタルツインは、ゲームエンジン１６６によってシミュレートされたとき、車載データ１５６および測定データ１７２によって記述される価値低下事象および価値上昇事象によって引き起こされる修正された性能を経験している間、車両１２３の性能を正確にシミュレートする。１つ以上のシミュレーションが実行すると、ゲームエンジン１６６は、車両１２３の設計仕様に対して１つ以上のシミュレーションで動作している間、デジタルツインの性能を記述する推定データ１７５を生成する。
【０１３９】
車両１２３の設計仕様は、車両１２３の車両設計、およびその動作が車両設計に準拠するときにその個々の車両構成要素がどのように動作するか、ならびにこれらの車両構成要素のおのおのの予想耐用年数と、それらの車両構成要素が、それらの耐用年数における異なる時点においてどのように実行するのかを記述するデジタルデータ（これは、その後、ゲームエンジン１６６によって実行される１つ以上のシミュレーションの分析に基づいて、各車両構成要素の現在の状態を推定するために使用され得る）を含む。１つ以上の車両構成要素の仕様は、これらの車両構成要素の設計、および車両設計に含まれるときにそれらがどのように動作すべきかを記述する。いくつかの実施形態では、車両１２３の仕様、または、１つ以上の車両構成要素の仕様は、車両１２３がその設計にしたがって動作するために、車両１２３の車両構成要素が、車両１２３に提供すべき性能のレベルを記述する。
【０１４０】
いくつかの実施形態では、スケジューラシステム１９９は、スケジューラサーバ１０７のプロセッサ１２５によって実行された場合に、プロセッサ１２５に対して、推定データ１７５に基づいて通知データ１７３を生成させ、スケジューラサーバ１０７の通信ユニット１４５に対して、通知データ１７３をネットワーク１０５に送信させるように動作可能なコードおよびルーチンを含む。エンドユーザによって操作されるコンピューティングデバイス（たとえば、スマートフォン、ラップトップ等）は、その後、ネットワーク１０５から通知データ１７３を受信し、通知データ１７３によって記述された１つ以上の視覚化を、表示パネル１５０を介してエンドユーザ（たとえば、車両１２３の運転者）に提供する。
【０１４１】
本明細書に記述された実施形態のいくつかにおいて使用されるモデリングアプリケーション１３３およびゲームエンジン１６６の例は、２０１６年４月２１日に出願され、参照により本明細書に組み込まれている、「Wind Simulation Device」と題された米国特許出願第１５／１３５，１３５号に記述されている。たとえば、米国特許出願第１５／１３５，１３５号に記述されている「virtual simulation tool」を参照されたい。この技術の
実施形態はまた、２０１６年３月１８日に出願され、参照により本明細書に組み込まれている、「Vehicle Simulation Device for Crowd-Sourced Vehicle Simulation Data」と
題された米国特許出願第１５／０７４，８４２号にも論じられている。この技術の実施形態はまた、２０１６年３月３０日に出願され、参照により本明細書に組み込まれている「Dynamic Virtual Object Generation for Testing Autonomous Vehicles in Simulated Driving Scenarios」と題された米国特許出願第１５／０８５，６４４号にも論じられている。本明細書に記述されたスケジューラシステム１９９およびスケジューラクライアント１９６のうちの１つ以上は、米国特許出願第１５／１３５，１３５号、米国特許出願第１
５／０８５，６４４号、および米国特許出願第１５／０７４，８４２号に記述された要素のいずれかを含むように修正され得る。
【０１４２】
いくつかの実施形態では、スケジューラサーバ１０７のスケジューラシステム１９９は、ＦＰＧＡまたはＡＳＩＣを含むハードウェアを使用して実装される。他のいくつかの実施形態では、スケジューラシステム１９９は、ハードウェアとソフトウェアとの組合せを使用して実装される。スケジューラシステム１９９は、デバイス（たとえば、サーバまたは他のデバイス）の組合せに記憶され得る。スケジューラシステム１９９は、図１Ｂ、図２、および図３Ａ〜図３Ｅを参照して、以下に、より詳細に記述される。
【０１４３】
車両サービスサーバ１０８は、スケジューラサーバ１０７と同様のハードウェアサーバである。車両サービスサーバ１０８は、車両メンテナンスサービス提供者によって操作される。車両サービスサーバ１０８は、車両１２３を整備するときに車両メンテナンスサービス提供者の技術者および要員によって測定されるような測定データ１７２を収集するレポートシステム１４０を含む。たとえば、レポートシステム１４０は、電子ディスプレイ（たとえば、コンピュータモニタ）に対して、電子フォームを描写するグラフィックユーザインタフェースを表示させ、技術者は、車両１２３に関する情報を、電子フォームに入力し、この情報は、測定データ１７２によって記述される。車両サービスサーバ１０８の通信ユニット１４５は、車両メンテナンスサービス提供者において記録された測定データ１７２を、ネットワーク１０５に提供し、スケジューラサーバ１０７の通信ユニット１４５は、ネットワーク１０５から、測定データ１７２を受信し、測定データ１７２を、スケジューラサーバ１０７のメモリ１２７に記憶させるステップを経る。
【０１４４】
地図サーバ１０９は、スケジューラサーバ１０７と同様のハードウェアサーバである。地図サーバ１０９は、環境データ１８１へのアクセスを有するサービス提供者によって操作される。実際には、地図サービス提供者は、環境データ１８１を追跡する政府機関、大学、または車両製造業者のような非伝統的なソースであり得る。環境データ１８１は、地理的領域におけるこれらの道路の物理的測定値を記述するデジタルデータである。たとえば、環境データ１８１は、表面粗さ、傾斜角、平均速度等を記述する。地図サーバ１０９は、ネットワーク１０５を介してスケジューラシステム１９９に環境データ１８１をレポートする通信ユニット１４５を含む。地図サーバ１０９の通信ユニット１４５は、環境データ１８１をネットワーク１０５に提供し、スケジューラサーバ１０７の通信ユニット１４５は、ネットワーク１０５から環境データ１８１を受信し、環境データ１８１を、スケジューラサーバ１０７のメモリ１２７に記憶させるステップを経る。
【０１４５】
天候サーバ１１０は、スケジューラサーバ１０７と同様のハードウェアサーバである。天候サーバ１１０は、電子天候サービス提供者によって操作されるサーバである。天候データ１８２は、将来の天候事象の予測と、過去の天候事象に関する情報とを提供するデジタルデータである。天候データ１８２は、たとえば、雨量、気温、湿度等を記述する。天候サーバ１１０は、ネットワーク１０５を介して天候データ１８２をスケジューラシステム１９９にレポートする通信ユニット１４５を含む。天候サーバ１１０の通信ユニット１４５は、天候データ１８２をネットワーク１０５に提供し、スケジューラサーバ１０７の通信ユニット１４５は、ネットワーク１０５から天候データ１８２を受信し、天候データ１８２を、スケジューラサーバ１０７のメモリ１２７に記憶させるステップを経る。
【０１４６】
いくつかの実施形態では、車載データ１５６および測定データ１７２のうちの１つ以上は、車両１２３の車両構成要素を記述する。たとえば、車載データ１５６および測定データ１７２のうちの１つ以上は、車両１２３の構成要素のセットと、これらの車両構成要素のうちの１つ以上の状態または条件を記述する。車両１２３は、車載データ１５６または測定データ１７２によって記述されるこれらの車両構成要素に関する情報を測定するよう
に動作可能なセンサを含み得る。オプションで、測定データ１７２について、技術者または他の何らかのユーザは、これらの車両構成要素に関する情報を測定するハンドヘルドセンサを使用し得る。
【０１４７】
いくつかの実施形態では、例示的な車両構成要素は、以下、すなわち、エンジン、ブレーキ、ブレーキライン、燃料噴射器、燃料ライン、パワーステアリングユニット、トランスミッション、タイヤ、フィルタ、フルード類、ブレーキパッド、ブレーキロータ、センサ、車載コンピュータ、フロントガラス、バッテリ、フロントガラスワイパ、フロントガラス、オルタネータ、スパークプラグ、スパークプラグワイヤ、バッテリワイヤ、ディストリビュータキャップ、車体パネル、インフォテインメントシステム構成要素、パワートレイン部品、およびベルトのうちの１つ以上を含む。たとえば、車両構成要素は、損傷され、交換され、またはその他の場合には、価値低下または価値上昇され、測定データ１７２および車載データ１５６の１つ以上が、この事象と、車両構成要素の価値低下または価値上昇の量を記述する。
【０１４８】
いくつかの実施形態では、車両１２３の価値低下または価値上昇の例は、以下、すなわち、エンジンが修理されている、エンジンが損傷している、ブレーキラインが切断されている、ブレーキラインが修繕されているか再設置されている、燃料噴射器が詰まっている、燃料噴射器が寿命を超え、現在故障している、燃料噴射器が清掃されている、燃料インジェクタが修理または交換されている、パワーステアリングユニットが磨耗している、パワーステアリングユニットが交換されている、パワーステアリングユニットのパワーステアリング液が交換または補給されている、トランスミッションがスリップしているか、さもなければ誤動作している、トランスミッションが交換、修理されているか、またはトランスミッション液が交換されている、タイヤが、推奨空気圧以下または以上で膨らんでいる、タイヤのトレッドが、推奨レベル以下に磨耗している、タイヤを回転させるための推奨周期内にタイヤが回転していない、タイヤがその推奨タイヤ空気圧まで膨らんでいる、タイヤが交換されている、タイヤがローテーションされている、フィルタが詰まっている、フィルタが、推奨期間、または推奨期間を過ぎて使用されている、フィルタが交換されている、フィルタが清掃されている、フルード類が汚れているか、さもなければ、不良になっている、フルード類が交換または補充されている、ブレーキパッドが磨耗している、ブレーキパッドが交換されている、ブレーキロータが傷付けられているか、損傷している、ブレーキロータが交換されたか、付け替えられている、センサが、汚れている、損傷している、さもなければ誤動作しているか、またはセンサデータを提供しない、センサが清掃され、再配線され、交換され、または運転者が更新されている、センサのヒューズが交換されている、車載コンピュータが誤動作しているか、応答していない、車載コンピュータが、交換、再配線、または更新されている、フロントガラスがひび割れ、欠け、さもなければ損傷している、フロントガラスが修理または交換されている、バッテリ液が少なくなっている、バッテリの端子が汚れている、バッテリが充電できない、バッテリのワイヤまたはワイヤの絶縁体が擦り切れているか、切断されているか、さもなければ欠陥がある、バッテリ液（たとえば、水）が交換されているか、または補給されている、バッテリの端子が清掃されている、バッテリの配線が交換または修理されている、フロントガラスワイパが、その耐用年数を超えて使用されている、フロントガラスワイパが交換されているか、またはそのクリーニングブレードが交換されている、オルタネータが短絡しているか、耐用年数を過ぎて使用されているか、さもなければバッテリの充電を維持するのに十分な電流を出力していない、オルタネータが交換され、オルタネータのベルトが交換または締められている、スパークプラグが誤動作している、スパークプラグが交換または再ギャップされている、スパークプラグワイヤが短絡または損傷している、スパークプラグワイヤが交換されている、ディストリビュータキャップが短絡しているか、さもなければ誤動作している、ディストリビュータキャップが交換されている、車体パネルが凹んでいる、曲がっている、歪んでいる、傷付けられている、損傷または不適切な塗装を有している、
さもなければ損傷しているか、または不適切である、車体パネルが修理、交換、または再塗装されている、インフォテインメントシステム構成要素が損傷または誤動作している、インフォテインメントシステム構成要素が交換されている、パワートレイン構成要素が誤動作している、パワートレイン構成要素が修理または交換されている、ベルトが磨耗または緩んでいる、ベルトが締め付けられているか、または交換されている等のうちの１つ以上を含む。これらの例は、例示的であり限定的ではないと意図される。
【０１４９】
測定されている車両構成要素の例は、２０１６年１１月２９日に出願され、全体が参照により本明細書に組み込まれている、「Optimization of a Vehicle to Compensate for Water Contamination of a Fluid of a Vehicle Component」と題された米国特許出願第
１５／３６３，３６８号に記述されている。
【０１５０】
したがって、いくつかの実施形態では、スケジューラシステム１９９は、車両１２３の、修正されたデジタルツインを生成するように動作可能なソフトウェアを含む。スケジューラシステム１９９は、この修正されたデジタルツインを使用し、（１）車両１２３の現実の走行、予想される将来の走行、実際の運転経路、実際の機械的条件、現実の天候条件および予報された天候条件、および（２）車両１２３を運転するための運転者の現実のアプローチ（たとえば、アクセルペダル操作の速度、ブレーキペダル操作の量、ステアリング操作のタイミング、全体的な積極性または適時性）に基づいて、シミュレーションを生成するように動作可能なソフトウェアを含む。これらのシミュレーションに基づいて、スケジューラシステム１９９は、予約が維持されている場合、車両１２３が、その設計仕様にしたがって動作し続けるように、将来のメンテナンス事象（たとえば、磨耗および傷）を推定し、車両１２３のメンテナンス予約を予防的にスケジュールするように動作するソフトウェアを含む。いくつかの実施形態では、スケジューラシステム１９９は、スケジューラクライアント１９６と協働して、車両１２３のためのメンテナンス事象およびスケジュールされたメンテナンス予約の車載通知を生成し、運転者へ提供する。
【０１５１】
比較すると、既存の解決策は、現場の車両から供給される車両診断情報を評価するために単にクラウドサーバを使用しているに過ぎない。しかしながら、これらの既存の解決策は、デジタルツインを生成することも、または、車両の状態を評価するために車両シミュレーションを使用することもしていない。既存の解決策はまた、推定された故障事象が、現実世界において生じる前に生じるように構成された、デジタルツインを使用した車両シミュレーションに基づいて、メンテナンス予約をスケジュールすることも、または、車両の条件と、推定された故障事象が生じることを回避する、車両のためのスケジュールされたメンテナンス予約とに関する車両内通知を、車両の運転者に提供することもしない。
【０１５２】
ここで図１Ｂを参照して示すように、いくつかの実施形態にしたがって、スケジューラシステム１９９が、推定データ１７５および通知データ１７３を提供するためのプロセスフロー１９８を例示するブロック図が描写されている。プロセスフロー１９８は、以下の要素、すなわち、車両モデルデータセット１７４、工場車両モデルデータ１８４、第１の車載データ１５６Ａおよび第Ｎの車載データ１５６Ｎ、第１の測定データ１７２Ａ、第Ｎの測定データ１７２Ｎ、第１の修正車両モデルデータ１６１Ａ、第Ｎの修正車両モデルデータ１６１Ｎ、第１の修正デジタルツインデータ１７７Ａ、第Ｎの修正デジタルツインデータ１７７Ｎ、第１のシミュレーションデータ１５５Ａ、第Ｎのシミュレーションデータ１５５Ｎ、第１の環境データ１８１Ａ、第Ｎの環境データ１８１Ｎ、第１の天候データ１８２Ａ、第Ｎの天候データ１８２Ｎ、第１の経路データ１５７Ａ、第Ｎの経路データ１５７Ｎ、推定データ１７５、および通知データを含む。
【０１５３】
以下の要素、すなわち、車両モデルデータセット１７４、工場車両モデルデータ１８４、推定データ１７５、および通知データ１７３の記述は、図１Ａを参照して上記で提供さ
れたこれらの要素の記述と同様であり、したがって、これらの記述はここでは繰り返されない。
【０１５４】
第１の車載データ１５６Ａおよび第Ｎの車載データ１５６Ｎに関する記述は、図１Ａを参照して上述した車載データ１５６の記述と同様であるので、ここではその記述は繰り返されない。第１の車載データ１５６Ａは、第１の時間における車両１２３を記述し、第Ｎの車載データ１５６は、第Ｎの時間における車両１２３を記述し、ここで、Ｎは、第１の時間の後に生じる任意の正の整数である。同様に、第１の測定データ１７２Ａおよび第Ｎの測定データ１７２Ｎに関する記述は、測定データ１７２に関する記述と同様であり、第１の修正車両モデルデータ１６１Ａおよび第Ｎの修正車両モデルデータ１６１Ｎに関する記述は、シミュレーションデータ１５５に関する記述と同様であり、第１の修正デジタルツインデータ１７７Ａおよび第Ｎの修正デジタルツインデータ１７７Ｎに関する記述は、修正デジタルツインデータ１７７に関する記述と同様であり、第１のシミュレーションデータ１５５Ａおよび第Ｎのシミュレーションデータ１５５Ｎに関する記述は、シミュレーションデータ１５５に関する記述と同様であり、第１の環境データ１８１Ａおよび第Ｎの環境データ１８１Ｎに関する記述は、環境データ１８１に関する説明と同様であり、第１の天候データ１８２Ａおよび第Ｎの天候データ１８２Ｎに関する記述は、天候データ１８２に関する記述と同様であり、第１の経路データ１５７Ａおよび第Ｎの経路データ１５７Ｎに関する記述は、経路データ１５７に関する記述と同様である。
【０１５５】
工場車両モデルデータ１８４は、車両モデルデータセット１７４から選択される。たとえば、スケジューラシステム１９９は、車両１２３のＶＩＮ番号によって示されるように、車両１２３の製造元およびモデルに基づいて、車両モデルデータセット１７４から、工場車両モデルデータ１８４を選択する。スケジューラシステム１９９は、ＶＩＮ番号のリスト、および、これらのＶＩＮ番号のおのおのに関連付けられた車両の製造元およびモデルを含み得る。このようにして、スケジューラシステム１９９は、車両１２３のＶＩＮ番号に基づいて車両１２３の製造元およびモデルを決定し、その後、車両１２３の製造元およびモデルに基づいて、車両モデルデータセット１７４から、車両１２３の工場車両モデルデータ１８４を選択する。
【０１５６】
スケジューラシステム１９９は、第１の時間において、第１の車載データ１５６Ａおよび第１の測定データ１７２Ａを受信する。第１の車載データ１５６Ａおよび第１の測定データ１７２Ａは、第１の時間において受信され、この第１の時間までの車両１２３に関する価値上昇または価値低下の事象を記述する、車載データ１５６および測定データ１７２のインスタンスである。第１の時間は、車両１２３の製造時間の後であるので、第１の車載データ１５６Ａおよび第１の測定データ１７２Ａは、その製造時に存在していたような新たな条件とは異なる条件で車両１２３を記述する。同様に、Ｎ番目の車載データ１５６ＮおよびＮ番目の測定データ１７２Ｎは、車載データ１５６および測定データ１７２のインスタンスである。これらインスタンスは、第Ｎの時間、ここで、「Ｎ」は、第１の時間後に発生する任意の正の整数を示す変数である、において受信され、この第Ｎの時間までの車両１２３に対する追加の価値上昇または価値低下の事象を記述する。図１Ｂに描写されている楕円および「時間」を表す下向きの矢印は、第１の時間から第Ｎの時間までの時間の経過を示している。
【０１５７】
スケジューラシステム１９９は、第１の車載データ１５６Ａおよび第１の測定データ１７２Ａを入力として受信し、これらの入力に基づいて、工場車両モデルデータ１８４を修正して、第１の修正車両モデルデータ１６１Ａを生成するように動作可能なソフトウェアを含む。第１の修正車両モデルデータ１６１Ａは、第１の車載データ１５６Ａおよび第１の測定データ１７２Ａを考慮するように修正された、工場車両モデルデータ１８４のバージョンを記述するデジタルデータである。たとえば、車両１２３の構成要素が、第１の時
間に関して現実世界において変更された場合、この変更は、第１の車載データ１５６Ａおよび第１の測定データ１７２Ａのうちの１つ以上によって記述され、第１の修正車両モデルデータ１６１Ａによって記述される車両モデルが、車両１２３が現実世界においてどのように存在するのかと一致するように、第１の修正車両モデルデータ１６１Ａは、これらの変更を考慮する。
【０１５８】
いくつかの実施形態では、スケジューラシステム１９９は、第１の修正車両モデルデータ１６１Ａに基づいて、第１の修正デジタルツインデータ１７７Ａを生成するように動作可能なソフトウェアを含む。第１の修正デジタルツインデータ１７７Ａによって記述される修正されたデジタルツインが、第１の時間に関して現実世界に存在する車両１２３の条件と一致するように、第１の修正デジタルツインデータ１７７Ａは、第１の時間に関して、車両１２３に対するすべての修正を考慮する、修正デジタルツインデータ１７７のバージョンである。
【０１５９】
スケジューラシステム１９９は、第１の環境データ１８１Ａ、第１の天候データ１８２Ａ、および第１の経路データ１５７Ａに基づいて、第１の時間に関する第１のシミュレーションデータ１５５Ａのインスタンスを生成する。第１の経路データ１５７Ａは、第１の時間に関して現在である経路データ１５７のインスタンスである。たとえば、第１の経路データ１５７Ａは、第１の時間に関して、車両１２３の１つ以上の過去の現実の走行、車両１２３の実際の走行経路等を記述したデジタルデータである。第１の環境データ１８１Ａおよび第１の天候データ１８２Ａは、たとえば、第１の経路データ１５７Ａによって記述された走行および運転経路に関する道路環境および天候を記述する。第１のシミュレーションデータ１５５Ａは、第１の修正デジタルツインデータ１７７Ａによって記述された第１の修正されたデジタルツインに関連付けられ得る。
【０１６０】
スケジューラシステム１９９は、第１の修正デジタルツインデータ１７７Ａと第１のシミュレーションデータ１５５Ａとに基づいて、第１の修正デジタルツインのための１つ以上のシミュレーションを生成する。いくつかの実施形態では、シミュレーションは、車両１２３が現実においてどのように運転されるのかと一致するシミュレーション中に、第１の修正デジタルツインが操作されるように構成される。
【０１６１】
第１の時間後、時間が経過すると、第Ｎの時間において、スケジューラシステム１９９によって、以下のタイプのデジタルデータ、すなわち、第Ｎの車載データ１５６Ｎ、第Ｎの測定データ１７２Ｎ、第Ｎの経路データ１５７Ｎ、第Ｎの環境データ１８１Ｎ、および第Ｎの天候データ１８２Ｎが受信される。
【０１６２】
第Ｎの車載データ１５６Ｎおよび第Ｎの測定データ１７２Ｎは、第Ｎの時間において受信され、この第Ｎの時間まで車両１２３に関する価値上昇または価値低下の事象を記述する車載データ１５６および測定データ１７２のインスタンスである。第Ｎの時間は、第１の時間の後であるので、第Ｎの車載データ１５６Ｎおよび第Ｎの測定データ１７２Ｎは、第１の時間において存在したときの条件とは異なる条件で車両１２３を記述する。
【０１６３】
スケジューラシステム１９９は、第Ｎの車載データ１５６Ｎおよび第Ｎの測定データ１７２Ｎを入力として受信し、第Ｎの修正車両モデルデータ１６１Ｎを生成するために、これら入力に基づいて、第１の修正車両モデルデータ１６１Ａ（または、車両モデルデータの最も直近のバージョンのいずれか）を修正するように動作可能なソフトウェアを含む。第Ｎの修正車両モデルデータ１６１Ｎは、それまでにスケジューラシステム１９９によって受信され、第Ｎの時間を含む、車載データ１５６および測定データ１７２のインスタンスのおのおのを考慮するように修正された、工場車両モデルデータ１８４のバージョンを記述するデジタルデータである。
【０１６４】
いくつかの実施形態では、スケジューラシステム１９９は、第Ｎの修正車両モデルデータ１６１Ｎに基づいて、第Ｎの修正デジタルツインデータ１７７Ｎを生成するように動作可能なソフトウェアを含む。第Ｎの修正デジタルツインデータ１７７Ｎは、第Ｎの時間に関して、車両１２３へのすべての修正を考慮する、修正デジタルツインデータ１７７のバージョンであり、その結果、第Ｎの修正デジタルツインデータ１７７Ｎによって記述される、修正デジタルツインは、第Ｎの時間に関して、現実世界に存在する車両１２３の条件と一致する。
【０１６５】
スケジューラシステム１９９は、第Ｎの環境データ１８１Ｎ、第Ｎの天候データ１８２Ｎ、および第Ｎの経路データ１５７Ｎに基づいて、第Ｎの時間に関する第Ｎのシミュレーションデータ１５５Ｎのインスタンスを生成する。第Ｎのシミュレーションデータ１５５Ｎは、第Ｎの修正デジタルツインデータ１７７Ｎによって記述される第Ｎの修正デジタルツインに関連付けられる。
【０１６６】
スケジューラシステム１９９は、第Ｎの修正デジタルツインデータ１７７Ｎおよび第Ｎのシミュレーションデータ１５５Ｎに基づいて、第Ｎの修正デジタルツインに関する１つ以上のシミュレーションを生成する。いくつかの実施形態では、シミュレーションは、車両１２３が現実においてどのように運転されるのかと一致するシミュレーション中に、第Ｎの修正デジタルツインが操作されるように設定される。
【０１６７】
プロセスフロー１９８に含まれるこれらのシミュレーションの出力は、推定データ１７５である。推定データ１７５に基づいて通知データ１７３が生成される。
【０１６８】
ここで図２を参照して示すように、いくつかの実施形態にしたがうスケジューラシステム１９９を含む例示的なコンピュータシステム２００を例示するブロック図が描写されている。
【０１６９】
いくつかの実施形態では、コンピュータシステム２００は、図３Ａ〜図３Ｅを参照して以下に記述される方法３００の１つ以上のステップを実行するようにプログラムされた専用コンピュータシステムを含み得る。
【０１７０】
いくつかの実施形態では、コンピュータシステム２００は、スケジューラサーバ１０７の要素であり得る。
【０１７１】
いくつかの実施形態では、スケジューラシステム１９９は、車両１２３の要素である。いくつかの実施形態では、コンピュータシステム２００は、車両１２３の車載車両コンピュータである。いくつかの実施形態では、コンピュータシステム２００は、車両１２３の電子制御ユニット、ヘッドユニット、または他の何らかのプロセッサベースのコンピューティングデバイスを含み得る。
【０１７２】
コンピュータシステム２００は、いくつかの例によれば、以下の要素、すなわち、スケジューラシステム１９９、プロセッサ１２５、通信ユニット１４５、およびメモリ１２７のうちの１つ以上を含み得る。コンピュータシステム２００の構成要素は、バス１２０によって通信可能に結合されている。
【０１７３】
例示された実施形態では、プロセッサ１２５は、信号線２３８を介してバス１２０に通信可能に結合されている。通信ユニット１４５は、信号線２４６を介してバス１２０に通信可能に接続されている。メモリ１２７は、信号線２４４を介してバス１２０に通信可能に結合されている。
【０１７４】
コンピュータシステム２００の以下の要素、すなわち、プロセッサ１２５、通信ユニット１４５、およびメモリ１２７は、図１Ａを参照して上述されたので、それらの記述はここでは繰り返されない。
【０１７５】
メモリ１２７は、図１Ａおよび図１Ｂを参照して上述したデータのいずれか、または本明細書に記述された他の任意のデータを記憶し得る。メモリ１２７は、コンピュータシステム２００が、その機能を提供するのに必要な任意のデータを記憶し得る。
【０１７６】
図２に図示される例示された実施形態では、スケジューラシステム１９９は、通信モジュール２０２、モデリングアプリケーション１３３、ゲームエンジン１６６、および判定モジュール２０４を含む。
【０１７７】
通信モジュール２０２は、スケジューラシステム１９９と、コンピュータシステム２００の他の構成要素との間の通信を取り扱うためのルーチンを含むソフトウェアである。いくつかの実施形態では、通信モジュール２０２は、スケジューラシステム１９９と、コンピュータシステム２００の他の構成要素または動作環境１００との間の通信を処理するための、後述した機能を提供するために、プロセッサ１２５によって実行可能な命令のセットである。
【０１７８】
通信モジュール２０２は、通信ユニット１４５を介して、動作環境１００のうちの１つ以上の要素との間でデータを送信および受信する。通信モジュール２０２は、通信ユニット１４５を介して、図１Ａおよび図１Ｂを参照して上述した、または図３Ａ〜図３Ｅを参照して後述したデータまたはメッセージのいずれかを送信または受信する。
【０１７９】
いくつかの実施形態では、通信モジュール２０２は、スケジューラシステム１９９の構成要素からデータを受信し、そのデータをメモリ１２７に記憶する。たとえば、通信モジュール２０２は、（１）修正デジタルツインデータ１７７と、新たに受信された車載データ１５６とを受信し、（２）修正デジタルツインデータ１７７と、新たに受信された車載データ１５６とをモデリングアプリケーションに送信し、修正デジタルツインデータ１７７が、新たに受信された車載データ１５６に基づいて更新されるようにする。通信モジュール２０２は、その後、修正デジタルツインデータ１７７の、更新されたバージョンを、メモリ１２７に記憶する。この例示的な手法では、車両に関するデジタルツインは、車両に関する新たな情報がスケジューラシステム１９９によって受信されると、継続的に更新される。他の例も可能である。
【０１８０】
いくつかの実施形態では、通信モジュール２０２は、スケジューラシステム１９９の構成要素間の通信を取り扱う。たとえば、通信モジュール２０２は、モデリングアプリケーション１３３から、修正デジタルツインデータ１７７を受信し、修正デジタルツインデータ１７７を、ゲームエンジン１６６に送信する。通信モジュール２０２は、ゲームエンジン１６６から推定データ１７５を受信し、推定データ１７５を、判定モジュール２０４に送信し、これによって、推定データ１７５に基づいて通知データ１７３が生成される。通信モジュール２０２は、判定モジュール２０４から通知データ１７３を受信し、通知データ１７３をネットワーク１０５に送信するように通信ユニット１４５に命じる指示を備えた通知データ１７３を、通信ユニット１４５に送信する。
【０１８１】
いくつかの実施形態では、通信モジュール２０２は、コンピュータシステム２００のメモリ１２７に記憶され、プロセッサ１２５によってアクセス可能および実行可能である。通信モジュール２０２は、信号線２２２を介した、プロセッサ１２５およびコンピュータシステム２００の他の構成要素との協調および通信のために適合されている。
【０１８２】
モデリングアプリケーション１３３は、図１Ａを参照して上述されているので、その記述はここでは繰り返されない。
【０１８３】
いくつかの実施形態では、モデリングアプリケーション１３３は、コンピュータシステム２００のメモリ１２７に記憶され、プロセッサ１２５によってアクセス可能および実行可能である。モデリングアプリケーション１３３は、信号線２２４を介したプロセッサ１２５およびコンピュータシステム２００の他の構成要素との協調および通信のために適合されている。
【０１８４】
ゲームエンジン１６６は、図１Ａを参照して上述されているので、その記述は、ここでは繰り返されない。
【０１８５】
いくつかの実施形態では、ゲームエンジン１６６は、コンピュータシステム２００のメモリ１２７に記憶され、プロセッサ１２５によってアクセス可能および実行可能であり得る。ゲームエンジン１６６は、信号線２２６を介してプロセッサ１２５およびコンピュータシステム２００の他の構成要素との協働および通信のために適合されている。
【０１８６】
いくつかの実施形態では、判定モジュール２０４は、プロセッサ１２５によって実行された場合に、プロセッサ１２５に対して、（１）デジタルツインシミュレーションに基づいて、将来故障すると推定されている車両１２３の構成要素を識別する１つ以上のデジタルツインシミュレーションを実行させ、それによって故障事象を生じさせ、（２）車両１２３の故障事象が生じる前に、車両１２３のメンテナンスを予防的にスケジュールさせるように動作可能なコードおよびルーチンを含む。言い換えれば、判定モジュール２０４は、車両１２３のための予防的な車両メンテナンススケジューリングを提供し、それによって、車両１２３に関する故障事象を防止または低減することによって、車両１２３の動作を改善するように動作可能なソフトウェアを含む。たとえば、判定モジュール２０４は、プロセッサ１２５によって実行された場合に、プロセッサ１２５に、図３Ａ〜図３Ｅに描写されるステップのうちの１つ以上を実行させるように動作可能であるコードおよびルーチンを含む。
【０１８７】
いくつかの実施形態では、判定モジュール２０４は、プロセッサ１２５によって実行された場合にプロセッサ１２５に対して、図１Ｂを参照して上述したプロセスフロー１９８のうちの１つ以上の部分を実行させるように動作可能なコードおよびルーチンを含む。
【０１８８】
いくつかの実施形態では、判定モジュール２０４は、プロセッサ１２５によって実行された場合に、プロセッサ１２５に対して、モデリングアプリケーション１３３およびゲームエンジン１６６の動作を制御させるように動作可能なコードおよびルーチンを含む。
【０１８９】
いくつかの実施形態では、判定モジュール２０４は、コンピュータシステム２００のメモリ１２７に記憶され、プロセッサ１２５によってアクセス可能および実行可能であり得る。判定モジュール２０４は、信号線２２８を介したプロセッサ１２５およびコンピュータシステム２００の他の構成要素との協調および通信のために適合されている。
【０１９０】
ここで図３Ａ〜図３Ｅを参照して示すように、いくつかの実施形態にしたがって、実車両（たとえば、車両１２３）のためにスケジューラサービスを提供するための例示的な方法３００のフローチャートが描写されている。スケジューラサービスは、方法３００のうちの１つ以上のステップを含む。方法３００について本明細書で記述されている１つ以上のステップは、１つ以上のコンピュータシステム２００によって実行され得る。
【０１９１】
図３Ａを参照して示すように、ステップ３０１において、経路データが収集され、無線メッセージでネットワークに送信される。いくつかの実施形態では、無線メッセージは、スケジューラシステムを含むスケジューラサーバにアドレス指定される。スケジューラサーバは、ネットワークから無線メッセージを受信する。
【０１９２】
ステップ３０３では、経路データから情報が抽出される。いくつかの実施形態では、情報は、出発点、目的地、日付、時間、走行経路等を含む。
【０１９３】
ステップ３０５では、車両の将来の走行が、経路データに基づいて（たとえば、経路データから抽出された情報に基づいて）推定される。将来の走行は、将来の走行のために推定される出発点、将来の走行のために推定される目的地、将来の走行が発生する推定される日付、将来の走行が開始および／または終了する推定される時間、および将来の走行の推定される運転経路を含み得る。
【０１９４】
ステップ３０７では、将来の走行における天候データが受信される。
【０１９５】
ステップ３０９では、将来の走行における環境データが受信される。
【０１９６】
ステップ３１１では、将来の走行における道路条件が、天候データおよび環境データに基づいて推定される。
【０１９７】
ステップ３１３では、車両に関する測定データが収集され、無線メッセージでネットワークに送信される。このステップは、車両サービスサーバのレポートシステムによって実行され得る。いくつかの実施形態では、無線メッセージは、スケジューラシステムを含むスケジューラサーバにアドレス指定される。スケジューラサーバは、ネットワークから無線メッセージを受信し、測定データを、スケジューラサーバのメモリに記憶する。
【０１９８】
ステップ３１５では、測定データが、メモリから検索される。このステップは、スケジューラシステムによって実行される。
【０１９９】
ステップ３１７では、車両の車載データが収集され、無線メッセージでネットワークに送信される。このステップは、スケジューラクライアントによって実行され得る。いくつかの実施形態では、無線メッセージは、スケジューラシステムを含むスケジューラサーバにアドレス指定される。スケジューラサーバは、ネットワークから無線メッセージを受信し、車載データを、スケジューラサーバのメモリに記憶する。
【０２００】
ステップ３１９では、車載データが、メモリから検索される。このステップは、スケジューラシステムによって実行される。車両の、修正されたデジタルツインが生成される。
【０２０１】
次に図３Ｂを参照して示すように、ステップ３２１では、将来の走行における１つ以上のシミュレーションが実行される。１つ以上のシミュレーションは、推定される将来の走行を移動している間に操作され、車両が現実においてどのように操作されるのかと一致する手法で操作される、修正されたデジタルツインを含む。
【０２０２】
ステップ３２２では、１つ以上のシミュレーションが分析され、修正されたデジタルツインのデジタル構成要素が、１つ以上のシミュレーション中に故障したか否かが判定される。構成要素の故障が検出されなかったことを分析が示すと、方法３００は終了する。修正されたデジタルツインのデジタル構成要素について、構成要素の故障が検出されたことを分析が示す場合、方法３００はステップ３２３に進む。分析は、１つ以上のシミュレーションによって示されるように、構成要素が現実世界において発生する前に発生しなけれ
ばならないインターバルの推定を含み得る。１つ以上のシミュレーションにおいて故障するデジタル構成要素は、１つ以上のシミュレーションに基づいて、将来故障すると推定される実車両構成要素を表す。
【０２０３】
ステップ３２３では、将来故障すると推定される車両構成要素の視覚化を表示するためのグラフィックデータが生成される。このグラフィックデータは、その後、ステップ３４３において、通知データに含まれる。
【０２０４】
ステップ３２５では、将来故障すると推定される車両構成要素の挙動の視覚化を表示するためのグラフィックデータが生成される。このグラフィックデータは、その後、ステップ３４３において、通知データに含まれる。
【０２０５】
図３Ｃを参照して示すように、ステップ３２６では、将来故障すると推定される車両構成要素を修正するために、メンテナンス事象がすでにスケジュールされているか否かに関する判定が行われる。ステップ３２６における判定が、メンテナンス事象がスケジュールされていないことを示す場合、方法３００はステップ３２７に進む。ステップ３２６における判定が、メンテナンス事象がすでにスケジュールされていることを示す場合、方法３００はステップ３４１に進む。
【０２０６】
ステップ３２７では、要求データが、車両メンテナンスサービス提供者に送信される。要求データは、将来故障すると推定される車両構成要素、およびそれらの故障の推定日を含む故障を、車両メンテナンスサービス提供者へ記述するデジタルデータである。要求データは、ネットワークを介して送信される。
【０２０７】
ステップ３２９では、予約データが、車両メンテナンスサービス提供者から受信される。予約データは、故障が発生する前に車両を予防的に修理するための１つ以上の候補日、およびオプションで、修理の推定費用を記述するデジタルデータである。予約データは、ネットワークを介して受信される。
【０２０８】
ステップ３３１では、１つ以上の候補日と、オプションで、推定費用を記述するグラフィックを表示させる予約データを設定する。このステップは、スケジューラサーバによって実行される。
【０２０９】
ステップ３３３では、予約データが、ネットワークに送信される。予約データは、車両へアドレス指定された無線メッセージに含まれる。１つ以上の候補日を表示するグラフィックが、表示パネルによって表示され、運転者は、候補日のうちの１つを選択する入力を提供する。選択された候補データは、ネットワークに送信される要求データによって記述される予約要求の対象である。要求データは、スケジューラサーバへアドレス指定された無線メッセージに含まれる。
【０２１０】
ステップ３３５では、要求データが、ネットワークを介して車両から受信される。要求データは、１つ以上の候補日のうちの選択された１つの日の予約の要求を記述するデジタルデータである。
【０２１１】
ステップ３３７では、要求データが、ネットワークを介して車両メンテナンスサービス提供者に送信される。車両メンテナンスサービス提供者は、予約を承諾する（そして、それにより、予約を確認する）か、または新たな予約日を手配するためのステップを講ずる。
【０２１２】
ステップ３３９では、確認データが、ネットワークを介して車両メンテナンスサービス
提供者から受信される。確認データは、要求データに記述されているように、予約の要求に対する車両メンテナンスサービス提供者の応答を記述するデジタルデータである。
【０２１３】
図３Ｄを参照して示すように、ステップ３４０では、確認データに基づいて、車両メンテナンスサービス提供者が、予約に関する要求に記述された予約を承諾した（または、確認した）か否かに関する判定が行われる。車両メンテナンスサービス提供者が、予約を承諾しなかった場合、方法３００は、図３Ｃに描写されるステップ３２７に進む。車両メンテナンスサービス提供者が、予約を承諾しなかった場合、方法３００はステップ３４１に進む。
【０２１４】
ステップ３４１では、提供されるサービス、サービスの費用、予約の確認、および視覚化のうちの１つ以上を記述する推定データが生成される。
【０２１５】
ステップ３４３では、通知データが、推定データに基づいて生成され、ネットワークに送信される。通知データは、車両にアドレス指定された無線メッセージに含まれる。
【０２１６】
ステップ３４４では、故障すると推定される車両構成要素が、車両の運転が違法となるか、損害を引き起こし得るか否かに関して判定がなされる。否定判定である場合、方法３００は終了する。肯定判定である場合、方法３００はステップ３４５に進む。
【０２１７】
ステップ３４５では、車両の位置と、車両メンテナンスサービス提供者の位置との間の距離が判定される。
【０２１８】
ステップ３４６では、この距離がしきい値を満たす（たとえば、車両は現在、車両メンテナンスサービス提供者と同じ場所に位置している）か否かに関する判定が行われる。否定判定である場合、方法３００はステップ３０１に進む（オプションで、車両の表示パネルは、車両が、車両メンテナンスサービス提供者の場所まで移動するための残りの距離を表示する）。肯定判定である場合、方法３００はステップ３４７に進む。
【０２１９】
ステップ３４７では、メンテナンス事象の予約が、今日行われたか否かに関する判定がなされる。否定判定である場合、方法３００は、図３Ｅに描写されるステップ３４９に進む。肯定判定である場合、方法３００はステップ３４８に進む。
【０２２０】
ステップ３４８では、車両は運転を許可される。オプションで、車両は、車両メンテナンスサービス提供者の地理的位置に自動的にナビゲートされる。これは、車両の製造業者によるナビゲーション指示または車両の遠隔自律操作を含む。車両の表示パネルは、車両が操作可能であることを示すメッセージを表示する。
【０２２１】
図３Ｅを参照して示すように、ステップ３４９では、エンジンの始動を不能にし、車両の表示パネルに、そのエンジンが始動不能とされている旨の車両状態を表示させる電子命令が、ネットワークを介して車両に提供される。
【０２２２】
以上の説明では、本発明を十分に理解できるように、多くの詳細について説明した。しかしながら、各実施形態はこれらの具体的な詳細無しでも実施できることは当業者にとって明らかであろう。また、説明が不明瞭になることを避けるために、構造や装置をブロック図の形式で表すこともある。たとえば、一実施形態は、ユーザインタフェースおよび特定のハードウェアとともに説明される。しかし、本実施形態は、データおよびコマンドを受信する任意のタイプのコンピュータシステム、および、サービスを提供する任意の周辺機器について適用できる。
【０２２３】
本明細書における「一実施形態」または「ある実施形態」等という用語は、その実施形態と関連づけて説明される特定の特徴・構造・性質が、少なくとも一つの実施形態に含まれることを意味する。「一実施形態における」等という用語は本明細書内で複数用いられるが、これらは必ずしも同一の実施形態を示すものとは限らない。
【０２２４】
以上の詳細な説明の一部は、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されたデータビットに対する動作のアルゴリズムおよび記号的表現として提供される。これらのアルゴリズム的な説明および表現は、データ処理技術分野の当業者によって、他の当業者に対して自らの成果の本質を最も効果的に説明するために用いられるものである。なお、本明細書において（また一般に）アルゴリズムとは、所望の結果を得るための論理的な手順を意味する。処理のステップは、物理量を物理的に操作するものである。必ずしも必須ではないが、通常は、これらの量は記憶・伝送・結合・比較およびその他の処理が可能な電気的または磁気的信号の形式を取る。通例にしたがって、これらの信号をビット・値・要素・エレメント・シンボル・キャラクタ・項・数値などとして称することが簡便である。
【０２２５】
なお、これらの用語および類似する用語はいずれも、適切な物理量と関連付いているものであり、これら物理量に対する簡易的なラベルに過ぎないということに留意する必要がある。以下の説明から明らかなように、特に断らない限りは、本明細書において「処理」「計算」「コンピュータ計算（処理）」「判断」「表示」等の用語を用いた説明は、コンピュータシステムや類似の電子的計算装置の動作および処理であって、コンピュータシステムのレジスタやメモリ内の物理的（電子的）量を、他のメモリやレジスタまたは同様の情報ストレージや通信装置、表示装置内の物理量として表される他のデータへ操作および変形する動作および処理を意味する。
【０２２６】
本発明は、本明細書で説明される動作を実行する装置にも関する。この装置は要求される目的のために特別に製造されるものであっても良いし、汎用コンピュータを用いて構成しコンピュータ内に格納されるプログラムによって選択的に実行されたり再構成されたりするものであっても良い。このようなコンピュータプログラムは、コンピュータのシステムバスに接続可能な、例えばフロッピー（登録商標）ディスク・光ディスク・ＣＤ−ＲＯＭ・磁気ディスクなど任意のタイプのディスク、読み込み専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気または光学式カード、ＵＳＢキーを含む不揮発性フラッシュメモリ、電子的命令を格納するために適した任意のタイプの媒体などの、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体に記憶される。
【０２２７】
発明の具体的な実施形態は、完全にハードウェアによって実現されるものでも良いし、完全にソフトウェアによって実現されるものでも良いし、ハードウェアとソフトウェアの両方によって実現されるものでも良い。好ましい実施形態は、ソフトウェアによって実現される。ここでソフトウェアとは、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードやその他のソフトウェアを含むものである。
【０２２８】
さらに、ある実施形態は、コンピュータが利用あるいは読み込み可能な記憶媒体からアクセス可能なコンピュータプログラムプロダクトの形態を取る。この記憶媒体は、コンピュータや任意の命令実行システムによってあるいはそれらと共に利用されるプログラムコードを提供する。コンピュータが利用あるいは読み込み可能な記憶媒体とは、命令実行システムや装置によってあるいはそれらと共に利用されるプログラムを、保持、格納、通信、伝搬および転送可能な任意の装置を指す。
【０２２９】
プログラムコードを格納・実行するために適したデータ処理システムは、システムバスを介して記憶素子に直接または間接的に接続された少なくとも１つのプロセッサを有する。記憶素子は、プログラムコードの実際の実行に際して使われるローカルメモリや、大容
量記憶装置や、実行中に大容量記憶装置からデータを取得する回数を減らすためにいくつかのプログラムコードを一時的に記憶するキャッシュメモリなどを含む。
【０２３０】
入力／出力（Ｉ／Ｏ）装置は、例えばキーボード、ディスプレイ、ポインティング装置などであるが、これらはＩ／Ｏコントローラを介して直接あるいは間接的にシステムに接続される。
【０２３１】
データ処理システムが、介在するプライベートネットワークおよび／またはパブリックネットワークを介して、他のデータ処理システム、ストレージデバイス、リモートプリンタなどに結合されるようになることを可能にするために、ネットワークアダプタもシステムに結合されうる。ワイヤレス（たとえば、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標））トランシーバ、イーサネット（登録商標）アダプタ、およびモデムは、ネットワークアダプタのほんの数例に過ぎない。
【０２３２】
最後に、本明細書において提示されるアルゴリズムおよび表示は特定のコンピュータや他の装置と本来的に関連するものではない。本明細書における説明にしたがったプログラムを有する種々の汎用システムを用いることができるし、また要求された処理ステップを実行するための特定用途の装置を製作することが適した場合もある。これら種々のシステムに要求される構成は、以上の説明において明らかにされる。さらに、本発明は、特定のプログラミング言語と関連づけられるものではない。本明細書で説明される本発明の内容を実装するために種々のプログラミング言語を利用できることは明らかであろう。
【０２３３】
実施形態の前述の説明は、例示と説明を目的として行われたものである。したがって、開示された実施形態が本発明の全てではないし、本発明を上記の実施形態に限定するものでもない。本発明は、上記の開示にしたがって、種々の変形が可能である。本発明の範囲は上述の実施形態に限定解釈されるべきではなく、特許請求の範囲にしたがって解釈されるべきである。本発明の技術に詳しい者であれば、本発明はその思想や本質的特徴から離れることなくその他の種々の形態で実現できることを理解できるであろう。同様に、モジュール・処理・特徴・属性・方法およびその他の本発明の態様に関する名前付けや分割方法は必須なものでものないし重要でもない。また、本発明やその特徴を実装する機構は異なる名前や分割方法や構成を備えていても構わない。
さらに、モジュール・処理・特徴・属性・方法およびその他の本発明の態様は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアもしくはこれらの組合せとして実装できる。また、本発明をソフトウェアとして実装する場合には、モジュールなどの各要素は、どのような様式で実装されても良い。例えば、スタンドアローンのプログラム、大きなプログラムの一部、異なる複数のプログラム、静的あるいは動的なリンクライブラリー、カーネルローダブルモジュール、デバイスドライバー、その他コンピュータプログラミングの当業者にとって既知な方式として実装することができる。さらに、本発明の実装は特定のプログラミング言語に限定されるものではないし、特定のオペレーティングシステムや環境に限定されるものでもない。以上のように、上記の本発明の説明は限定的なものではなく例示的なものであり、本発明の範囲は添付の特許請求の範囲にしたがって定められる。
【符号の説明】
【０２３４】
１００  動作環境
１０５  ネットワーク
１０７  スケジューラサーバ
１０８  車両サービスサーバ
１０９  地図サーバ
１１０  天候サーバ
１２３  車両
１２５  プロセッサ
１２７  メモリ
１３３  モデリングアプリケーション
１４０  レポートシステム
１４５  通信ユニット
１５０  表示パネル
１５５  シミュレーションデータ
１５６  車載データ
１５７  経路データ
１６６  ゲームエンジン
１７１  サービスデータ
１７２  測定データ
１７３  通知データ
１７４  車両モデルデータセット
１７５  推定データ
１７６  工場デジタルツインデータ
１７７  修正されたデジタルツインデータ
１８０  車載システムセット
１８１  環境データ
１８２  天候データ
１８３  車両データ
１９５  センサセット
１９６  スケジューラクライアント
１９９  スケジューラシステム
【図１Ａ】
2019153291.tif 000003
【図１Ｂ】
2019153291.tif 000004
【図２】
2019153291.tif 000005
【図３Ａ】
2019153291.tif 000006
【図３Ｂ】
2019153291.tif 000007
【図３Ｃ】
2019153291.tif 000008
【図３Ｄ】
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【図３Ｅ】
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