(57)【要約】  本発明は、少なくとも１つのアプリケーション（１４）及び／又は少なくとも１つのアルゴリズム（１２）における更なる処理のために少なくとも１つのセンサを含むセンサアセンブリ（４）のセンサ出力データ（Ｓ１）を作成する方法及びシステムに関し、該方法は構成段階及び／又は動作段階を含み、該動作段階は、（ｉ）前記センサ出力データ（Ｓ１）を処理可能センサデータ（Ｓ２）に変換するフィルタ機能（８）と、前記処理可能センサデータ（Ｓ２）を記憶する少なくとも１つの第１メモリ機能（１０）と、を含むデータ操作構造を提供するステップと、（ｉｉ）前記フィルタ機能（８）を用いて、前記センサアセンブリ（４）からの前記センサ出力データ（Ｓ１）を、前記少なくとも１つのアプリケーション（１４）及び／又は前記少なくとも１つのアルゴリズム（１２）によって処理可能センサデータ（Ｓ２）に変換するステップと、（ｉｉｉ）前記少なくとも第１メモリ機能（１０）を用いて前記処理可能センサデータ（Ｓ２）を記憶するステップと、（ｉｖ）更なる処理のため、記憶された前記処理可能センサデータ（Ｓ２）を、前記少なくとも１つのアプリケーション（１４）及び／又は前記少なくとも１つのアルゴリズム（１２）に提供するステップとを含む。【選択図】図２
2013506221.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つのアプリケーション（１４）及び／又は少なくとも１つのアルゴリズム（１２）における更なる処理のために少なくとも１つのセンサを含むセンサアセンブリ（４）のセンサ出力データ（Ｓ１）を作成する方法において、該方法は構成段階及び／又は動作段階を含み、該動作段階は、
●  前記センサ出力データ（Ｓ１）を処理可能センサデータ（Ｓ２）に変換するフィルタ機能（８）と、前記処理可能センサデータ（Ｓ２）を記憶する少なくとも１つの第１メモリ機能（１０）と、を含むデータ操作構造を提供するステップと、
●  前記フィルタ機能（８）を用いて、前記センサアセンブリ（４）からの前記センサ出力データ（Ｓ１）を、前記少なくとも１つのアプリケーション（１４）及び／又は前記少なくとも１つのアルゴリズム（１２）によって処理可能センサデータ（Ｓ２）に変換するステップと、
●  前記少なくとも第１メモリ機能（１０）を用いて前記処理可能センサデータ（Ｓ２）を記憶するステップと、
●  更なる処理のため、記憶された前記処理可能センサデータ（Ｓ２）を、前記少なくとも１つのアプリケーション（１４）及び／又は前記少なくとも１つのアルゴリズム（１２）に提供するステップとを含む方法。
【請求項２】
前記データ操作構造は、前記構成段階の間に、
（ｉ）  前記センサアセンブリ（４）のセンサ及びデータ仕様ファイルに由来するデータの集合を自動的に生成するステップであって、前記データの集合は、前記センサ出力データ（Ｓ１）を前記処理可能センサデータ（Ｓ２）に変換する少なくとも１つのフィルタ機能（８）を構成するフィルタ機能データを含むステップと、
（ｉｉ）  前記フィルタ機能データに基づいて、前記少なくとも１つのフィルタ機能（８）を自動的に構成するステップとによって構成される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記データ操作構造は、前記構成段階の間に、
（ｉ）  前記センサアセンブリ（４）のセンサ及びデータ仕様ファイルに由来する前記データの集合を自動的に生成するステップであって、前記データの集合は、前記処理可能センサデータ（Ｓ２）を記憶する少なくとも１つのメモリ機能（１０、１０’）を構成するメモリ機能データを含むステップと、
（ｉｉ）  前記メモリ機能データに基づいて、前記少なくとも１つのメモリ機能（１０、１０’）を自動的に構成するステップとによって構成される、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
少なくとも１つのアプリケーション（１４）及び／又は少なくとも１つのアルゴリズム（１２）における更なる処理のために少なくとも１つのセンサを含むセンサアセンブリ（４）のセンサ出力データ（Ｓ１）を作成する方法において、該方法は構成段階及び／又は動作段階を含み、構成段階は、
●  前記センサアセンブリ（４）のセンサ及びデータ仕様ファイルに由来するデータの集合を自動的に生成するステップであって、前記データの集合は、前記センサ出力データ（Ｓ１）を処理可能センサデータ（Ｓ２）に変換する少なくとも１つのフィルタ機能（８）を構成するフィルタ機能データと、前記処理可能センサデータ（Ｓ２）を記憶する少なくとも１つのメモリ機能（１０、１０’）を構成するメモリ機能データとを含むステップと、
●  前記フィルタ及びメモリ機能データに基づいて、前記少なくとも１つのフィルタ機能（８）及び前記少なくとも１つのメモリ機能（１０、１０’）を自動的に構成するステップとを含む、方法。
【請求項５】
データ操作構造を構成するステップにおいて、データの集合を自動的に生成するステップは、前記第１メモリ機能（１０）に記憶された前記処理可能センサデータ（Ｓ２）の複製（Ｓ２’）及び／又は追加処理済み処理可能センサデータ（Ｓ３）を記憶する少なくとも１つの第２メモリ機能（１０’）を構成するためのデータを含む、請求項３又は４に記載の方法。
【請求項６】
前記データ操作構造を構成するステップは、前記センサアセンブリ（４）が最初に起動されたとき、又は前記センサアセンブリ（４）のセンサ及びデータ仕様ファイルが変更されたとき、又は、具体的にはセンサの取り外し、交換、又は追加のため、既存のセンサアセンブリ（４）が新しいセンサアセンブリに交換された後に、該新しいセンサアセンブリが最初に起動されたとき、又は該新しいセンサアセンブリ（４）のセンサ及びデータ仕様ファイルが変更されたときにのみ実行される、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記構成段階のステップは遠隔処理装置上で実行される、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
後続の動作段階において、
●  前記処理可能センサデータ（Ｓ２）を前記第１メモリ機能（１０）に記憶するステップと、
●  前記複製済み処理可能センサデータ（Ｓ２’）を生成するために前記処理可能センサデータ（Ｓ２）を複製するステップと、
●  前記第１又は第２メモリ機能（１０、１０’）のうちの１つ、又は両方、好ましくは前記第２メモリ機能（１０’）に、前記複製済み処理可能センサデータ（Ｓ２’）を記憶するステップと、
●  前記追加処理済み処理可能センサデータ（Ｓ３）を生成するために、少なくとも１つの更なるアプリケーション（１４）及び／又は少なくとも１つの更なるアルゴリズム（１２）を用いて、前記複製済み処理可能センサデータ（Ｓ２’）を処理するステップと、
●  前記第１又は第２メモリ機能（１０、１０’）のうちの１つ、又は両方、好ましくは前記第２メモリ機能（１０’）に、前記追加処理済み処理可能センサデータ（Ｓ３）を記憶するステップと、
●  複製済み追加処理済み処理可能センサデータ（Ｓ３’）を生成するために、前記追加処理済み処理可能センサデータ（Ｓ３）を複製するステップと、
●  前記第１又は第２メモリ機能（１０、１０’）のうちの１つ、又は両方、好ましくは前記第１メモリ機能（１０）に、前記複製済み追加処理済み処理可能センサデータ（Ｓ３’）を記憶するステップと、
●  更なる処理のため、（ｉ）前記処理可能センサデータ（Ｓ２）及び前記複製済み追加処理済み処理可能センサデータ（Ｓ３’）、又は（ｉｉ）前記複製済み処理可能センサデータ（Ｓ２’）及び前記追加処理済み処理可能センサデータ（Ｓ３）を、前記少なくとも１つのアプリケーション（１４）及び／又は前記少なくとも１つのアルゴリズムに提供するステップと、
のうちの少なくとも１つを更に含む、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記アルゴリズム（１２）は、センサデータを比較及び評価するための融合アルゴリズムである、請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
少なくとも１つのアプリケーション（１４）及び／又は少なくとも１つのアルゴリズム（１２）において更に処理するために、少なくとも１つのセンサを含むセンサアセンブリ（４）からのセンサ出力データ（Ｓ１）を作成するシステムにおいて、システム（１）は１つ以上のノード（Ａ；Ｂ）を含み、各ノード（Ａ；Ｂ）は少なくとも１つのプロセッサ及び／又は少なくとも１つの記憶装置を含み、前記ノード（Ａ；Ｂ）は、前記センサ出力データ（Ｓ１）を受信するための入力を更に有し、請求項１乃至９のいずれか１項に記載の方法を実行するように構成される、システム。
【請求項１１】
前記ノード（Ａ；Ｂ）は、前記データ操作構造の自動生成のための前記センサアセンブリ（４）のセンサ及びデータ仕様ファイルを受信するインターフェースを更に含み、前記データ操作構造を組み込むように構成される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記ノード（Ａ；Ｂ）は更に、前記少なくとも１つのアプリケーション（１４）を実行するように構成されるか、又は前記少なくとも１つのアプリケーション（１４）の処理可能センサデータ（Ｓ２）を出力するための出力を含む、請求項１０又は１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記ノード（Ａ；Ｂ）は更に、センサデータを比較及び評価するために、前記少なくとも１つのアルゴリズム（１２）、特に融合アルゴリズム（１２）を実行するように構成される、請求項１０乃至１２のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１４】
前記少なくとも１つのアルゴリズム（１２）及び／又は前記少なくとも１つのアプリケーション（１４）は異なるノード（Ａ；Ｂ）において実行される、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
第１ノード（Ａ）と、少なくとも第１ノード（Ａ）に接続される少なくとも１つの第２ノード（Ｂ）とを含み、前記第１ノード（Ａ）は、前記センサ出力データ（Ｓ１）を前記処理可能センサデータ（Ｓ２）に変換する前記フィルタ機能（８）と、前記処理可能センサデータ（Ｓ２）又は前記複製済み追加処理済み処理可能センサデータ（Ｓ３’）を記憶する前記第１メモリ機能（１０）を組み込むように構成され、前記第２ノード（Ｂ）は、前記複製済み処理可能センサデータ（Ｓ２’）及び／又は前記追加処理済み処理可能センサデータ（Ｓ３）を記憶する前記第２メモリ機能（１０’）を組み込むように構成される、請求項１０乃至１４のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１６】
前記第１ノード（Ａ）は、前記第１メモリ機能（１０）の前記複製済み処理可能センサデータ（Ｓ２’）を前記第２ノード（Ｂ）に転送し、且つ／又は前記第２メモリ機能（１０’）の前記複製済み追加処理済み処理可能センサデータ（Ｓ３’）を前記第２ノード（Ｂ）から受信する、少なくとも１つの送受信器を更に含み、及び／又は
前記第２ノード（Ｂ）は、前記第２メモリ機能（１０’）の前記複製済み追加処理済み処理可能センサデータ（Ｓ３’）を前記第１ノード（Ａ）に転送し、且つ／又は前記第１メモリ機能（１０）の前記複製済み処理可能センサデータ（Ｓ２’）を前記第１ノード（Ａ）から受信する、少なくとも１つの送受信器を含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記ノード（Ａ；Ｂ）は、有線又は無線データ転送接続（１６）によって互いに接続される、請求項１５又は１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記少なくとも１つのノード（Ａ；Ｂ）は、有線又は無線データ転送接続（２）によって、好ましくはＣＡＮバスによって、前記センサアセンブリ（４）に接続される、請求項１０乃至１７のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１９】
センサ出力データ（Ｓ１）を提供する少なくとも１つのセンサを含むセンサアセンブリ（４）と、請求項１０乃至１８のいずれか１項に記載の、少なくとも１つのアプリケーション（１４）及び／又は少なくとも１つのアルゴリズム（１２）において更に処理するために前記センサ出力データ（Ｓ１）を作成するシステム（１）と、前記作成されたセンサ出力データの更なる処理のための前記少なくとも１つのアプリケーション（１４）及び／又は前記少なくとも１つのアルゴリズム（１２）とを含む車両、特にトラックにおいて、前記センサ出力データ（Ｓ１）は、請求項１乃至９のいずれか１項に記載の方法によって、前記システム（１）を通じて前記少なくとも１つのアプリケーション（１４）及び／又は前記少なくとも１つのアルゴリズム（１２）に提供される、車両。
【請求項２０】
請求項１乃至９のいずれか１項に記載の方法を実行するために使用されるデータ操作構造を生成するために、遠隔プロセッサ上又は請求項１０乃至１８のいずれか１項に記載のシステムの一部であるプロセッサ上で実行されるソフトウェアコードを含むコンピュータプログラム製品において、コンピュータプログラムは好ましくは、コンピュータ読み取り可能媒体に記憶されるか、又はインターネットからダウンロードされるように構成される、コンピュータプログラム製品。
【請求項２１】
請求項１乃至９のいずれか１項に記載の方法を実行するために、請求項１０乃至１８のいずれか１項に記載のシステムの一部であるプロセッサ上で実行されるソフトウェアコードを含むコンピュータプログラム製品において、コンピュータプログラムは好ましくは、コンピュータ読み取り可能媒体に記憶されるか、又はインターネットからダウンロードされるように構成される、コンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、少なくとも１つのアプリケーションにおいて、及び／又は少なくとも１つのアルゴリズムによって、更に処理するために、センサアセンブリのセンサ出力データを作成する方法及びシステムに関する。センサアセンブリは、少なくとも１つのセンサを含む。このような方法及びシステムは、例えば自動車分野又は監視システム又はセンサネットワークを有するその他のシステム内等、多くの異なる技術分野、アプリケーション、及び移動又は固定システム及び対象物において使用できる。
【背景技術】
【０００２】
現在、自動車において、適応走行制御又は車線逸脱警報システム等のアクティブ・セーフティ・アプリケーションを有することが一般的となり、よく知られている。これらのアプリケーションは、車両環境のモデルを計算するために、レーダ、カメラ、及び速度センサ等、数種類のセンサからの出力データに依存する。車両環境のモデルの計算のため、センサ出力データは、アプリケーションによって処理できるフォーマットに変換される必要がある。
【０００３】
周知の先端技術によれば、通常は車両のＣＡＮバスに接続されるこのようなアプリケーションを備える車両において、アプリケーションは、対象とするセンサが接続されるＣＡＮバスから必要とされるセンサ出力データを直接読み取り、このようなアプリケーションにおける更なる処理又は計算に適したフォーマットにデータを変換する。これら周知の解決法の不都合は、各アプリケーションがこの計算を個別に実行しなくてはならないことである。従ってこれは、車両内のシステムの全体的な効率を低下させる。
【０００４】
更に、各アプリケーションはセンサに直接接続されているので、センサの各々の更新又は交換は、アプリケーションの更新が必要となり、時間がかかり、プログラミングエラーを増加させる。
【０００５】
加えて、センサの入力信号は多かれ少なかれ正確であるため、いわゆる融合アルゴリズムと呼ばれる適切なアルゴリズムによって、センサ出力データを結合及び評価することが望ましい。このような融合アルゴリズムはよく知られており、例えばカルマンフィルタ等の信号処理理論に基づいて、センサ出力データを比較及び評価するように、及びこれらの評価済みセンサ出力データの信頼性に関する情報を提供するようになっている。不都合なことに、比較及び評価プロセスは計算集約的なので、このような融合アルゴリズムを実行するプロセッサの計算能力要件は極めて高い。
【０００６】
融合アルゴリズムの他に、センサ出力データからデータ集合を作成する、その他のアルゴリズムが存在してもよく、これらのデータはアプリケーションによって使用又は必要とされる。具体的には、アルゴリズムは、複数のアプリケーションにとって必要なデータを提供し、これらのデータは通常、アプリケーション自体によって提供される。このようなアルゴリズムの更なる例は、路面摩擦予測アルゴリズムである。
【０００７】
しかしながら、これらのアルゴリズム及び特に融合アルゴリズムは、その出力データをこれらが処理する、すなわち比較及び評価する、と見なされるセンサアセンブリの各個別センサの特定の情報を必要とする。例えば保守理由により、又はより正確なセンサタイプが入手可能であるため、又はセンサアセンブリに新しいセンサが追加されるため、センサが交換される場合、関連する融合アルゴリズムも又更新される必要があり、すなわち融合アルゴリズムのプログラムが修正されなければならない。これにより、プログラミングエラーの危険性が再び増加する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従って、本発明の目的は、センサアセンブリと、アプリケーション内での更なる処理のための改良されたセンサアセンブリのセンサ出力データの作成を可能にするアプリケーションとを相互接続させる方法及びシステムを提供することである。
【０００９】
本発明の更なる目的によれば、センサ出力データの評価のためにセンサ出力データを融合アルゴリズムに提供し、実行された融合アルゴリズムの結果をアプリケーションに更に提供する、センサアセンブリ及びアプリケーションを相互接続する方法及びシステムが望ましい。
【００１０】
本発明の更なる目的は、いずれのアルゴリズムが使用されるかに関わらず、アルゴリズムがセンサ出力データへのアクセスを有し、データ詰まりが発生する危険性を可能な限り低く抑えることができるようにするために、このアルゴリズムの計算を十分迅速に実行できる方法及びシステムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
これらの目的は、請求項１による方法、請求項９によるシステム、請求項１９による車両、及び請求項２０及び２１によるコンピュータプログラム製品によって達成される。
【００１２】
本発明は、少なくとも１つのセンサを含むセンサアセンブリから直接読み取られた「生」センサ出力データを操作するためのデータ操作構造を、少なくとも１つのアプリケーション及び／又は少なくとも１つのアルゴリズムによって処理可能な、処理可能センサデータに導入するという考えに基づいている。処理可能データは「生」センサ出力データよりも一般的なフォーマットであり、従って、更なる事前処理を伴わずに、複数の異なるアプリケーション又はアルゴリズムによって使用できる。
【００１３】
１つの主な利点は、本発明による方法及びシステムによって作成された処理可能データの一般的なフォーマットは、生センサ出力データの生成からセンサ出力データの処理を分離することが可能であり、センサ出力データを用いるアプリケーション又はアルゴリズムを適合させることを必要とせずにセンサアセンブリが変更され得るように、アプリケーション及びアルゴリズムの機能を実際のセンサ構成から独立させることである。
【００１４】
本発明の方法及びシステムは、２つの段階を備えるプロセスに基づく。第１段階である構成段階では、データ操作構造が生成される。第２段階である動作段階では、方法は、データ操作構造によって出力センサデータからアプリケーション及び／又はアルゴリズム用の処理可能センサデータを作成する。好ましくはセンサアセンブリが最初に使用される場合のみ、又はセンサアセンブリが変更されたが別途後続の動作段階の機能の必要条件である場合にのみ、データ操作構造が生成されるので、２つの段階は、単一の一般的な本発明の概念を形成するように互いに結合された、個別の本発明の解決法を、各々提供する。従って、本発明による方法及びシステムは、個別の構成段階及び動作段階、並びにこれらの組み合わせの解決法を含む。
【００１５】
データ操作構造は、センサ出力データを処理可能センサデータに変換するフィルタ機能、及び処理可能センサデータを記憶する、いわゆる黒板と称される、少なくとも１つの第１メモリ機能を含む。第１メモリ機能又は黒板から、アプリケーション及び／又はアルゴリズムの両方による更なる処理のため、処理可能センサデータが入手できる。
【００１６】
フィルタ機能及び／又は少なくとも第１メモリ機能は、ソフトウェア又はハードウェア実装として実現可能であるが、ソフトウェア実装の方がより大きい柔軟性を提供するので好ましい。
【００１７】
構成段階の間、データ操作構造自体、すなわちフィルタ機能及び少なくとも第１メモリ機能は自動的に生成され、構成段階は好ましくは、センサアセンブリが最初に使用されるとき、又はセンサアセンブリの変更が生じた場合、すなわち少なくとも１つのセンサが追加、取り外し、又は交換された場合にのみ、実行される。この構成段階において、フィルタ機能は、センサアセンブリ仕様及びセンサデータ仕様ファイル（以下「センサ及びデータ仕様ファイル」と称する）に由来するデータの集合に基づいて、自動的に生成され、データの集合は、フィルタ機能を自動的に構成するためのフィルタ機能データを含む。加えて、又は代わりに、データの集合は、構成段階の間に少なくとも第１メモリ機能を自動的に構成するためのメモリ機能データを、更に含んでもよい。
【００１８】
センサアセンブリが最初に使用されるとき、又はセンサ構成が例えば１つ以上のセンサを追加、取り外し、又は交換することによって変更されるたびに、或いはセンサアセンブリ全体が新しいセンサアセンブリに置き換えられるたびに、センサ及びデータ仕様ファイルは手動でプログラムされる。センサアセンブリが、センサ及びデータ仕様ファイルを自動的に生成及び送信するように構成されることも、可能である。
【００１９】
自動的に生成されたフィルタ及びメモリ機能を導入することにより、フィルタ機能によって変換されてメモリ機能に記憶されたデータは一般的なので、本発明は、使用されるセンサアセンブリの現在の仕様とは無関係の方法及びシステムを提供する。従ってこれは、センサアセンブリの変更が、実際のセンサ出力データを用いるアプリケーション又はアルゴリズム、特に融合アルゴリズムではなく、センサ及びデータ仕様ファイルに基づくフィルタ機能のみに対して影響を及ぼすことを、意味する。
【００２０】
システムに含まれるセンサアセンブリにおいて、新しいセンサが追加される、既存のセンサが取り外される、又は既存のセンサが交換される場合にも、これは有利である。先端技術より知られるシステムにおいて、これは、全ての個別のシステム要素の、具体的には使用されるアプリケーション及びアルゴリズムの、特に融合アルゴリズムの更新を必要とするだろう。システム要素がそれでもセンサアセンブリの変更に関する情報を有する必要があったとしても、構成段階において、使用されるアセンブリに対応するセンサ及びデータ仕様ファイルに基づいてフィルタ機能及びメモリ機能のソースコードが自動的に生成されるので、本発明の方法及びシステムは、このプロセスを容易にする。従って、コード生成は、センサ出力データの処理を簡素化するだけでなく、プログラミングエラーの危険性も低減する。
【００２１】
加えて、フィルタ機能は、全ての対応するセンサ出力データが処理可能センサデータに変換されたときにのみ、メモリ機能に処理可能センサデータを記憶するので、データ損失及びデータ不整合の危険性も、著しく低減できる。
【００２２】
本発明の好適な実施例によれば、データ操作構造は、処理可能センサデータの、すなわち複製済み処理可能センサデータ又は追加処理済み処理可能センサデータの第２の集合を記憶するように構成された、第２メモリ機能を更に含む。好ましくは、第２メモリ機能は第１メモリ機能の複製であり、すなわちこれらのメモリ機能に記憶されたデータの集合は、好ましくは自動的に、２つのメモリ機能の間で複製される。
【００２３】
好ましくは、使用されるアプリケーション及びアルゴリズム、特に融合アルゴリズムには、第１又は第２メモリ機能のいずれかより処理可能センサデータが提供される。
【００２４】
本発明の更に好適な実施例からわかるように、フィルタ機能及び第１メモリ機能は第１ノードに実装され、第２メモリ機能は第２の、別のノードに実装可能である。このようなノードは、監視システム等の固定対象物の、又は例えば自動車、トラック、船舶、電車、航空機、又は工事車両等の車両のような移動対象物の、電子制御装置（ＥＣＵ）に対応できる。
【００２５】
本発明の更に好適な実施例において、システムは第１ノード及び第２ノードを含み、これらは、例えば有線又は無線通信接続によって、互いに接続される。加えて、第１ノードは、ＣＡＮバス等の、更なる有線又は無線データ通信接続を通じて検知された対象物（例えば車両等）に配置されたセンサアセンブリに接続されており、フィルタ機能及び第１メモリ機能、並びに１つ以上のアプリケーションを実行するように構成される。第２ノードは、第２メモリ機能及び１つ以上のアルゴリズム、特に融合アルゴリズムを実行するように構成される。
【００２６】
第１ノードが少なくとも１つのアルゴリズムに接続され、第２ノードが少なくとも１つのアルゴリズムに接続され、又は両方でもよく、或いはノードＡ及びノードＢがアプリケーション又はアルゴリズムのいずれかに接続されることは、言うまでもない。
【００２７】
異なるノードの間での様々な機能、アルゴリズム、及びタスクの分配の利点は、ノードが、個別の機能、アルゴリズム、又はタスクの異なる要件及び仕様により容易に適合できるということである。例えば、融合アルゴリズムは通常、融合アルゴリズムを実行するように構成されるノードが強力なプロセッサを有するように、強力な処理能力を必要とするが、その一方で、例えば環境調節等の特定のアプリケーションは、このようなシステムの全体的な費用を減少させることが可能な、あまり強力ではないが一般的に安価なプロセッサを使用できるように、強力なプロセッサを必ずしも必要としない。
【００２８】
加えて、個別のプロセッサによる融合アルゴリズムの計算も、例えば適応走行制御（ＡＣＣ）等、通常は強力なプロセッサを必要とするアプリケーションにおいて、強力ではないプロセッサの使用を可能にする。これは、ＡＣＣによって必要とされる計算能力の大部分が、受信したセンサデータの評価の計算に使用されるという事実による。この計算ステップは、異なるプロセッサ上の融合アルゴリズムによってなされるので、ＡＣＣにおいて使用されるプロセッサの計算能力も相応に低減できる。
【００２９】
本発明の更なる利点及び好適な実施例は、添付の請求項、説明、及び添付図面によって定義される。
【００３０】
以下、本発明によるシステムの好適な実施例について、添付図面を用いて記載する。図面の説明は、本発明の原理の例証と見なされ、請求項の範囲を制限するように意図されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明のシステムの第１の好適な実施例の模式図である。
【図２】本発明のシステムの第２の好適な実施例の模式図である。
【発明を実施するための形態】
【実施例】
【００３２】
以下、図中に示される好適な実施例は、車両における使用に関連して記載されるが、同一又は対応する要素は、同じ参照番号によって示される。これは、明確且つ簡潔にするためであり、本発明の保護範囲を限定するものと理解されるべきではない。本発明の方法及びシステムは、その出力データがアプリケーション及び／又はアルゴリズムによって処理される、センサアセンブリを有するその他いずれのシステムにおいても使用できる。
【００３３】
図１は、第１の好適な実施例による、本発明の原理の模式図を示す。本発明のシステム１の図示の実施例において、例えば車両（図示せず）に含まれる第１ノードＡは、少なくとも１つのＣＡＮバス２を通じてセンサアセンブリ４に接続される。
【００３４】
通常、車両ネットワークアーキテクチャは、例えば第１及び第２センサアセンブリ等、異なるサブシステムに分割されるので、車両内にいくつかのＣＡＮバスが存在する。これにより、例えば異なる速度のＣＡＮバスを有すること、又は全てのアプリケーションによって特定のデータが見られることが防止できる。加えて、特にセンサアセンブリとの接続において、サブシステムによって生成されるデータ量は、サブシステムが専用の個別ＣＡＮバスを必要とするように、大きく異なってもよい。
【００３５】
通常は車両においてＣＡＮバスアーキテクチャが使用されるが、車両は更に、或いは代わりに、ＬＩＮ、ＭＯＳＴ、又はＦｌｅｘＲａｙバスアーキテクチャ、或いはその他の適切な有線又は無線データ通信接続を備えてもよい。センサアセンブリ４は、１つのセンサ、又は複数のセンサを含む。このようなセンサアセンブリ４は、車両の周囲の情報を提供する、例えば、カメラ等の視覚センサ、レーダセンサ、及び速度センサ等を含む。
【００３６】
センサアセンブリ４によって提供される「生」センサ出力データＳ１は、ＣＡＮバス２を通じてノードＡに、より具体的には、ノードＡに実装されてＣＡＮバス２から「生」センサ出力データＳ１を読み取るように構成されるＣＡＮリーダモジュール６に送信される。続いて、「生」センサ出力データＳ１は、ＣＡＮリーダモジュール６から、「生」センサ出力データＳ１を処理可能センサデータＳ２に変換するフィルタ機能８に供給される。
【００３７】
「生」センサ出力データＳ１は、ＣＡＮバス２に接続された１つ以上のセンサから生じる。「生」センサ出力データＳ１は通常、ひいてはＣＡＮフレームを識別する識別子（ＣＡＮ−ｉｄ）、及びデータ部を含む、いわゆるＣＡＮフレームに含まれている。ＣＡＮ−ｉｄは、センサ出力データＳ１を提供するセンサアセンブリの各センサに固有であると考えられる。従って、ＣＡＮ−ｉｄは、ＣＡＮフレームを送信するセンサのタイプを識別する。加えて、ＣＡＮ−ｉｄは、異なるセンサから同時に送信がある場合、ＣＡＮフレーム間の優先順位を決定するために、ＣＡＮバスプロトコル自体によって使用される。通常、ＣＡＮ−ｉｄは１１ビット（又は２９ビット）のビット数である。
【００３８】
加えて、ＣＡＮリーダモジュール６は、２つ以上のＣＡＮバスが利用可能である場合、ＣＡＮフレームにＣＡＮバス識別子（Ｂｕｓ−ｉｄ）を付与するように構成されてもよい。Ｂｕｓ−ｉｄ及びＣＡＮフレームはその後、フィルタ機能８に供給される。Ｂｕｓ−ｉｄは更に、センサ出力データのＣＡＮ−ｉｄが重複している場合、そのセンサの間で区別するために使用可能である。これは、例えば、車両の前に実装された２つの同じレーダセンサが車両に備えられており、一方のレーダセンサは左側、他方のレーダセンサは右側を向いており、各レーダセンサが専用の個別のＣＡＮバスに接続されている場合、レーダセンサはそれらのセンサ出力データに同じＣＡＮ−ｉｄを使用するであろうことを意味する。この理由は、一方のセンサが車両の左側からのデータを収容し、他方のセンサが車両の右側からのデータを収容する場合でも、これらのレーダセンサは通常同じタイプだからである。結果的に、例えばＢｕｓ−ｉｄ等、更なる識別子を使用しないと、フィルタ機能８又はその他いずれかの処理ツールは、ＣＡＮ−ｉｄを見るだけで２つのレーダセンサを区別することはできないだろう。
【００３９】
ＣＡＮ−ｉｄ及び、適切であればＢｕｓ−ｉｄにも基づいて、フィルタ機能８は、受信する個別のＣＡＮフレームを識別し、これらがどのセンサから受信されるかを判断し、これらのフレームからセンサ出力データＳ１を抽出する。どのＣＡＮフレームがどのセンサに属するか、及びこれらのＣＡＮフレームからどの種類のセンサ出力データが抽出されるかに関する情報は、システム１の通常動作に先立つ構成段階でフィルタ機能８を生成するために使用された、センサ及びデータ仕様ファイル内で指定される。構成段階は、以下に詳細に説明される。
【００４０】
フィルタ機能８は、ＣＡＮリーダモジュール６から供給された各ＣＡＮフレームを読み取ることによって、「生」センサデータＳ１を変換する。ＣＡＮ−ｉｄ、及び利用可能であればＢｕｓ−ｉｄにも基づき、実際に検知されたセンサ出力データを含むデータがＣＡＮフレームから抽出される。通常は、検知されたセンサ出力データはサイズが原因で１つのＣＡＮフレームに記憶されることは不可能なので、センサ出力データはデータの塊にされ、これらのデータは複数のＣＡＮフレームにわたって分配される。センサ出力データの様々なデータを含むＣＡＮフレームが受信されて読み取られるとすぐに、これらのデータは、センサデータオブジェクト（すなわちセンサが送達する全てのデータを収容するデータ構造）の要素として第１黒板（第１メモリ機能）１０に記憶され、記憶されたセンサデータオブジェクトは処理可能センサデータＳ２を提供する。
【００４１】
上述のように、１つのセンサからのデータは通常はいくつかのＣＡＮフレームに分散されるので、第１メモリ機能１０におけるセンサデータオブジェクト及びフィルタ機能８における自動フィルタリングを使用することで、いずれかのアプリケーション又はアルゴリズムが、良好に定義されたフォーマット内の変換済みセンサ出力データにアクセスし、これらの今や容易に「処理可能となった」データを更に処理する方法を簡素化する。
【００４２】
フィルタ機能８及び少なくとも１つの第１メモリ機能１０は、データ操作構造（斜線が掛けられた四角形によって図１に示されるデータ操作構造のコンポーネント）と見なされ、データ操作又は「生」センサ出力データＳ１から処理可能センサ出力データＳ２への変換は、ノードＡに含まれるプロセッサ（図示せず）によって実行される。
【００４３】
データ操作構造自体は、システム１の通常動作に先立って実行される構成段階の間に、自動的に生成される。
【００４４】
この構成段階の間、フィルタ機能８及び少なくとも１つの第１メモリ機能１０は、センサアセンブリ４を形成するセンサのセンサ及びデータ仕様ファイルに基づいて、自動的に生成される。
【００４５】
通常、センサ及びデータ仕様ファイルは、いくつかの良好に定義された部分からなるファイルＦであってもよい。第１部分Ｉはデータのフィルタリング及び記憶がどのようになされるべきかを指定するものであり、第２部分ＩＩはＣＡＮフレームの詳細を指定するものである。第２部分ＩＩは、例えばＶｅｃｔｏｒ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｋ  ＧｍｂＨより提供される「ＣＡＮａｌｙｚｅｒ」と称されるソフトウェアツール（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｖｅｃｔｏｒ．ｃｏｍ／ｐｏｒｔａｌ／ｍｅｄｉｅｎ／ｃｍｃ／ｄａｔａｓｈｅｅｔｓ／ＣＡＮａｌｙｚｅｒ＿ＤａｔａＳｈｅｅｔ＿ＤＥ．ｐｄｆ）等、市販のソフトウェアツールからの出力として直接取得できる。更なる部分には、更なる仕様が追加されてもよい（後述の例参照）。
【００４６】
フィルタ機能８及び第１メモリ機能１０のソースコードは、ファイルＦを入力と見なし、仕様構成体をフィルタ機能８及び第１メモリ機能１０のソースコードを収容する多数のファイルに翻訳する、自動プログラム（コンパイラ）によって生成される。この文脈における構成体は、例えばプログラミング言語のｉｆ−ｔｈｅｎ−ｅｌｓｅ構成体又はループ構成体と類似の、良好に定義された構文及び語義を用いる、プログラムファイルの機能的構造部である。コンパイラは、ユーザとの対話処理を用いないバッチ／コマンド・ライン・プログラムと見なされ、これは、生成されるソースコードもＣ言語となるように、好ましくはＣプログラミング言語で記述される。
【００４７】
好適な実施例において、センサ及びデータ仕様ファイルは好ましくは、以下の部分Ｉ、ＩＩ、及びＩＩＩを含む。
【００４８】
第１部分Ｉにおいて、各々が少なくとも１つのデータ要素を収容してもよく、融合アルゴリズムにデータを提供する、少なくとも１つの融合データオブジェクトを定義できる。融合アルゴリズムが使用されない場合には、この部分は必要ではない。少なくとも１つの融合データオブジェクトに収容されるデータ要素は、第１メモリ機能１０に記憶されて融合アルゴリズムによって使用されると考えられる。これも又、１つだけではなく２つのメモリ機能が使用される場合（このケースは図２に示される本発明の実施例に関連して以下により詳細に記載される）、これらのデータが第２メモリ機能（図２の１０’）から第１メモリ機能１０に複製されてもよいことを示唆している。
【００４９】
ファイルの第２部分ＩＩは、対応するセンサに関する。ここで、第２部分ＩＩはフィルタリング機能８も扱う必要があるので、仕様構成体はもう少し複雑である。第２部分ＩＩは、３つの下位部分ＩＩ−１、ＩＩ−２、及びＩＩ−３に再分割できる。
【００５０】
第１下位部分ＩＩ−１において、どのＣＡＮフレームがどのセンサからのデータを収容するか、及びこれらがどのＣＡＮバスに到着するか、例えば対象とするセンサからの３つのＣＡＮメッセージ（ＭＳＧ＿１、ＭＳＧ＿２、及びＭＳＧ＿３）がＣＡＮバスＡに到着してもよいこと等が、各センサについて指定される。これらが到着するＣＡＮバスは、これらのシステムが車両に組み込まれるときに指定される。ＣＡＮフレームはいずれの順序で到着してもよく、これは例えば「ランダム」等のキーワードによって示すことができるが、決められた順序でも可能である。どのＣＡＮバスでどのような種類のメッセージを予想できるかという情報は、フィルタ機能８の生成に使用される。
【００５１】
次の下位部分ＩＩ−２において、ＣＡＮフレームに収容されるいずれのデータ信号が抽出されるべきかが指定される。データ操作構造の実行時間中の抽出は、以下のように作用する。対応するセンサ出力データの収集中にＣＡＮフレームが抽出される先のセンサデータオブジェクトの一時的なコピーが提供される。一時的なセンサデータオブジェクトが完成すると、すなわち全ての必要なＣＡＮフレームが受信されて読み取られると、一時的なセンサデータオブジェクトは最終センサデータオブジェクトとしてメモリ機能１０に記憶される。これにより、メモリ機能１０のセンサデータオブジェクトがいつも完全なデータを収容していることを確実にする。この完全なセンサデータオブジェクトはその後、別の利用可能なメモリ機能１０’に複製できる。この情報は、フィルタ機能８の生成にも使用される。
【００５２】
最後の部分ＩＩ−３において、メモリ機能１０に記憶されるセンサデータオブジェクト（下位部分ＩＩ−２参照）が指定される。この仕様は、データが第１メモリ機能１０から第２メモリ機能１０’に複製されることを示唆している（以下の図２に関する記載を参照）。
【００５３】
上述の構成体は、システムに含まれる各センサ又は融合データのために作成される。センサは、例えば視覚センサであってもよく、融合データオブジェクトは、例えば、その他のセンサに基づいてこのセンサの強化、特に精度又は信頼性のレベルの向上を、表すことができる。
【００５４】
ＣＡＮフレーム及びデータ信号に名前が付けられた場合、フィルタ機能８は、その名前がどのＣＡＮ−ｉｄを表すか、及びＣＡＮフレーム内のどのビットをその信号名が表すかを知る必要がある。この種類の情報は、通常は各センサによって利用可能な、いわゆるＣＡＮ仕様ファイルにおいて利用可能である。ＣＡＮ仕様ファイルは、例えばＣＡＮａｌｙｚｅｒソフトウェアからの出力ファイルに対応しており、センサアセンブリの様々なセンサの車両システムアーキテクチャへの組み込み中に生成される。このＣＡＮ仕様ファイルは、センサ及びデータ仕様ファイルのコンパイラがフィルタ生成に必要とされる情報を抽出できるように、センサ及びデータ仕様ファイルの部分ＩＩＩを形成している。
【００５５】
生成されたフィルタ機能８及び少なくとも１つのメモリ機能１０はその後、ノードＡに実装されるか又はアップロードされる。好ましくは、この目的のために（例えば、ラップトップ等の別のコンピュータ又はｘＰＣ  Ｔａｒｇｅｔコンピュータ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍａｔｈｗｏｒｋｓ．ｃｏｍ／ｐｒｏｄｕｃｔｓ／ｘｐｃｔａｒｇｅｔ／？ＢＢ＝１より入手可能なｘＰＣ  Ｔａｒｇｅｔ  ４．２のデータシート参照）に含まれる）遠隔プロセッサが、例えばイーサネット（登録商標）を通じてノードＡに接続される。
【００５６】
フィルタ機能８及び少なくとも１つの第１メモリ機能１０を含む構成段階中のデータ操作構造の構成の後、これに続くシステムの正常動作段階において、フィルタ機能８は、生センサ出力データＳ１を自動的に変換し、（車両に実装された）既存のセンサアセンブリ４のセンサ及びデータ仕様ファイルが変更されたり新しいセンサアセンブリに交換されたりしないという前提で、これらを変換済み処理可能センサ出力データＳ２として第１メモリ機能１０に記憶させる。
【００５７】
しかしながら、既存のセンサアセンブリ４のセンサ及びデータ仕様ファイルが変更されるか、又は前記センサアセンブリ４が新しいセンサアセンブリに置き換えられる場合には、データ操作構造は、場合により既存のセンサアセンブリ４の、又は新たに交換されたセンサアセンブリの新しいセンサ及びデータ仕様ファイルに基づいて、新しい構成段階において再構成されなければならない。
【００５８】
センサアセンブリ４によって提供されるセンサ出力信号Ｓ１の精度は異なる可能性があるので、特別に設計されたアルゴリズム、いわゆる融合アルゴリズムによって、センサのこれらのセンサ出力データＳ１を組み合わせ及び比較することが望ましい。この目的のため、評価用に処理可能センサデータＳ２を融合アルゴリズム１２に提供し、この評価の結果は、追加処理済み処理可能データＳ３として出力される（追加処理済み処理可能センサデータＳ３が融合アルゴリズムによって評価される場合、データは評価済み処理可能センサデータＳ３とも称される）。融合アルゴリズム１２は、ノードＡのプロセッサによっても実行されるコンピュータプログラムであってもよいが、ノードＡが融合アルゴリズム１２のみを実行する第２プロセッサを含む場合には、融合アルゴリズム１２は通常は大きな計算能力を必要とするので、これも可能であり、特定のアプリケーションにおいては好ましいことである。融合アルゴリズム１２は、例えばカルマンフィルタ等の信号処理理論に基づいて、処理可能センサデータＳ２を比較するように構成され、前記融合アルゴリズムによって処理されたセンサデータ、すなわち評価済み処理可能データＳ３の信頼性に関する情報を提供するようにも構成される。融合アルゴリズム１２は全ての処理可能センサデータＳ２へのアクセスを有するので、融合アルゴリズムは十分迅速に実行されることを前提として、望ましくないデータ詰まりが発生する危険性は、著しく低下する。
【００５９】
更に、ノードＡはアプリケーション１４を含み、これもノードＡのプロセッサによって実行可能であり、このプロセッサは処理可能センサデータＳ２を処理する。例えば、視覚センサ、レーダセンサ、及び速度センサのセンサ出力データＳ１は、例えば適応走行制御システム又は車線逸脱警報システム用の入力として使用可能な、車両の環境に関する情報を提供する。上述のように、センサ出力データＳ１は不正確でアプリケーション１４は信頼できる結果を生成できないので、このようなアプリケーション１４にとって、このような融合アルゴリズム１２の使用が必要とされることが多い。融合アルゴリズム１２は、センサ出力信号Ｓ１の必要とされる精度に関する内在的な問題を克服するため、及びこのようなアプリケーション１４の信頼性及び堅牢性を強化するために、これらのアプリケーション１４に、評価済み処理可能センサデータＳ３、及びこれらのデータの信頼性に関する情報を提供する。融合アルゴリズム１２は例えば、アプリケーション１４によって使用されることも可能な、車両環境のモデルを生成することができる。加えて、融合アルゴリズムは、センサデータを評価し、センサデータの精度に関する予測又は信頼性を付与することができる。
【００６０】
図２は、本発明の更に好適な実施例を示す。ここで、本発明のシステム１の実施例は、図１に示されるように１つのノードＡだけでなく第２ノードＢも含み、これは例えばイーサネット（登録商標）等の無線又は有線データ通信接続を通じて第１ノードＡに接続される。加えて、データ操作構造は、第２メモリ機能１０’の形態の、第１メモリ機能１０の複製を更に含む。第２メモリ機能１０’もやはり構成段階の間に自動的に生成され、（上述のように）本発明のシステム１に実装又はアップロードされる。
【００６１】
ここでも、既に上述されたように、好ましくはＣＡＮリーダモジュール６によって読み取られる、ノードＡへの入力であるセンサ出力データＳ１を提供するセンサアセンブリ４が存在する。「生」センサ出力データＳ１は、その後フィルタ機能８によって処理可能センサデータＳ２に変換され、これは第１メモリ機能１０に記憶される。
【００６２】
図１によって示される実施例と図２によって示される実施例との違いは、図２の実施例では第２ノードＢが第２メモリ機能１０’を含むことであり、これは構成段階の間に生成されており、第１メモリ機能１０の複製であってもよい。図示の実施例において第２メモリ機能１０’は第２ノードＢに含まれるものの、両方のメモリ機能１０、１０’を含む１つのノードのみを有することも可能であることは、留意すべきである。
【００６３】
第１メモリ機能１０及び第２メモリ機能１０’において同じデータを提供するために、処理可能センサデータＳ２は、好ましくは非同期データ複製によって、複製される。これにより、ノードＡ及びノードＢにおいて、同じデータが利用可能になる。加えて、又は代わりに、ノードＡ又はノードＢによってアクセス可能なデータのみが複製され、それによって計算時間及びパワーを節減できる。
【００６４】
或いは、ノードＡ及びノードＢに接続され、要求に応じてノードＡ及び／又はノードＢにデータを提供する、中央記憶装置を提供することも可能である。これにより、記憶領域が節減可能となる。しかしながら、中央記憶装置を使用した結果、データ複製を用いる解決法と比較して、データアクセスの応答時間が長くなる可能性がある。
【００６５】
複製は、以下のやり方で実行される：データオブジェクト（センサ出力データ又は融合アルゴリズムデータ）が（ノードＡにある）第１メモリ機能１０又は（ノードＢにある）第２メモリ機能１０’のいずれかに記憶される時はいつでも、関係するメモリ機能１０；１０’は、この新規に記憶されたデータオブジェクトを、ノードＡ及びＢの間のデータ通信接続１６を通じてそれぞれの互いのノード上の複製されたメモリ機能１０’；１０に送信することになり、そこに記憶されて、それぞれアプリケーション１４又は融合アルゴリズム１２によって利用可能となる。複製に必要とされるソースコードも、構成段階の間に生成される。
【００６６】
好ましくは、複製は非同期複製である。非同期複製を用いると、メモリ機能１０及びその複製されたメモリ機能１０’は両方とも、必ずしも同時に同じ内容を提供するとは限らない。例えばフィルタ機能８によって生成された処理可能センサデータＳ２がメモリ機能１０からその複製されたメモリ機能１０’に送信されるとき、メモリ機能１０は、必ずしも複製されたメモリ機能１０’が全ての複製済み処理可能センサデータＳ２’を記憶してしまうまで待つ必要はない。フィルタ機能８は、たとえ先行する複製済み処理可能センサデータＳ２’をメモリ機能１０’に記憶させるプロセスがまだ終了していなくても、追加の処理可能センサデータＳ２をメモリ機能１０に記憶させ続けることができる。
【００６７】
第２ノードＢもプロセッサ（図示せず）を含み、これは融合アルゴリズム又はアプリケーションのいずれかを実行するように構成される。少なくとも２つのノードへのシステム要素の分配は、各ノード又はノードのプロセッサが、そこで実行されるべきコンピュータプログラム用に設計され、適合することができるという利点を有する。例えば、融合アルゴリズム１２は通常は例えばフィルタ機能８よりも高い計算能力を必要とするので、融合アルゴリズム１２を実行するノードも又、フィルタ機能８用のプロセッサよりも強力なプロセッサを有するべきである。
【００６８】
この文脈において、例えばアプリケーション１４も、例えば別の第３ノードＣ（図示せず）上で実行可能であることに留意すべきであり、これは第１ノードＡに接続されており、アプリケーション１４の計算要件に更に適合することが可能である。この場合、好ましくは、このようなノードＣに第３メモリ機能が組み込まれ、これは好ましくは第１メモリ機能１０の複製であり、第１メモリ機能１０及び第２メモリ機能１０’からの複製されたデータを含む。
【００６９】
１つのノードは２つ以上のメモリ機能を有することも可能であり、或いはノードの計算能力を向上させるために２つ以上のプロセッサを含むことも可能であることに、更に留意すべきである。少なくとも１つのフィルタ機能８及び少なくとも１つのメモリ機能１０を有するデータ操作構造のその他いずれかの構成も本発明の範囲に含まれることは、言うまでもない。
【００７０】
図２に示す実施例において、第２ノードＢは融合アルゴリズム１２を実行し、それによって複製済み処理可能センサデータＳ２’が第２ノードＢに記憶され、これは融合アルゴリズム１２によってアクセスされる。融合アルゴリズム１２の結果、すなわち評価済み処理可能センサデータＳ３は、融合アルゴリズム１２から出力され、第２メモリ機能１０’に記憶される。
【００７１】
続いて、評価済み処理可能センサデータＳ３も複製され、データ通信接続１６によってノードＡの第１メモリ機能１０に転送される。第１メモリ機能１０は、複製済み評価済み処理可能センサＳ３’を記憶し、処理可能データＳ２及び複製済み評価済み処理可能センサデータＳ３’を、更なる使用のためにアプリケーション１４に提供する。
【００７２】
Ｓ２からＳ２’へ、及びＳ３からＳ３’へのデータ複製は両方とも、更新されたセンサ出力データＳ１が利用可能になるとすぐに実行されるので、メモリ機能１０、１０’の両方に記憶されたデータは、ほとんどの場合、ある程度同一である。
【００７３】
本発明の更に好適な実施例によれば、第１ノードＡは、ＣＡＮバスを通じて車両センサに物理的に接続されたラップトップであってもよく、第２ノードＢは、イーサネット（登録商標）を通じて第１ラップトップに接続されている、更なるラップトップ又はｘＰＣ  Ｔａｒｇｅｔコンピュータ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍａｔｈｗｏｒｋｓ．ｃｏｍ／ｐｒｏｄｕｃｔｓ／ｘｐｃｔａｒｇｅｔ／？ＢＢ＝１で入手可能なｘＰＣ  Ｔａｒｇｅｔ  ４．２のデータシート参照）であってもよいことは、言及されるべきである。この場合、アプリケーションは、例えば処理可能センサデータＳ２及び評価済み処理可能データＳ３の可視化を提供するために、グラフィカル・ユーザ・インターフェースも含んでもよい。この実装は、評価目的のためのシステム開発において、特に有用である。
【符号の説明】
【００７４】
１      システム
２      データ通信接続、例えばＣＡＮバス等
４      少なくとも１つのセンサを含むセンサアセンブリ
６      ＣＡＮリーダ
８      フィルタ機能
１０    第１メモリ機能
１０’  第２メモリ機能
１２    融合アルゴリズム
１４    アプリケーション
１６    データ通信接続、例えばイーサネット（登録商標）
Ｓ１    「生」センサ出力データ
Ｓ２    処理可能センサデータ
Ｓ２’  複製済み処理可能センサデータＳ２
Ｓ３    追加処理済み（評価済み）処理可能センサデータ
Ｓ３’  複製済み追加処理済み（評価済み）処理可能センサデータＳ３
Ａ      第１ノード
Ｂ      第２ノード
【図１】
2013506221.tif 000003
【図２】
2013506221.tif 000004
【手続補正書】
【提出日】平成23年7月22日(2011.7.22)
【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】
少なくとも１つのアプリケーション（１４）及び／又は少なくとも１つのアルゴリズム（１２）における更なる処理のために少なくとも１つのセンサを含むセンサアセンブリ（４）のセンサ出力データ（Ｓ１）を作成する方法において、該方法は構成段階及び動作段階を含み、該動作段階は、
●  前記センサ出力データ（Ｓ１）を処理可能センサデータ（Ｓ２）に変換するフィルタ機能（８）と、前記処理可能センサデータ（Ｓ２）を記憶する少なくとも１つの第１メモリ機能（１０）と、を含むデータ操作構造を提供するステップと、
●  前記フィルタ機能（８）を用いて、前記センサアセンブリ（４）からの前記センサ出力データ（Ｓ１）を、前記少なくとも１つのアプリケーション（１４）及び／又は前記少なくとも１つのアルゴリズム（１２）によって処理可能センサデータ（Ｓ２）に変換するステップと、
●  前記少なくとも第１メモリ機能（１０）を用いて前記処理可能センサデータ（Ｓ２）を記憶するステップと、
●  更なる処理のため、記憶された前記処理可能センサデータ（Ｓ２）を、前記少なくとも１つのアプリケーション（１４）及び／又は前記少なくとも１つのアルゴリズム（１２）に提供するステップとを含み、
●  前記データ操作構造は、前記構成段階の間に生成されることを特徴とする、方法。
【請求項２】
前記データ操作構造を生成するステップは、前記センサアセンブリ（４）が最初に起動されたとき、又は前記センサアセンブリ（４）のセンサ及びデータ仕様ファイルが変更されたとき、又は、具体的にはセンサの取り外し、交換、又は追加のため、既存のセンサアセンブリ（４）が新しいセンサアセンブリに交換された後に、該新しいセンサアセンブリが最初に起動されたとき、又は該新しいセンサアセンブリ（４）のセンサ及びデータ仕様ファイルが変更されたときにのみ実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記データ操作構造は、前記構成段階の間に、
（ｉ）  前記センサアセンブリ（４）のセンサ及びデータ仕様ファイルに由来するデータの集合を自動的に生成するステップであって、前記データの集合は、前記センサ出力データ（Ｓ１）を前記処理可能センサデータ（Ｓ２）に変換する少なくとも１つのフィルタ機能（８）を構成するフィルタ機能データを含むステップと、
（ｉｉ）  前記フィルタ機能データに基づいて、前記少なくとも１つのフィルタ機能（８）を自動的に構成するステップとによって生成される、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記データ操作構造は、前記構成段階の間に、
（ｉ）  前記センサアセンブリ（４）のセンサ及びデータ仕様ファイルに由来する前記データの集合を自動的に生成するステップであって、前記データの集合は、前記処理可能センサデータ（Ｓ２）を記憶する少なくとも１つのメモリ機能（１０、１０’）を構成するメモリ機能データを含むステップと、
（ｉｉ）  前記メモリ機能データに基づいて、前記少なくとも１つのメモリ機能（１０、１０’）を自動的に構成するステップとによって生成される、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記データ操作構造を生成するステップにおいて、データの集合を自動的に生成するステップは、前記第１メモリ機能（１０）に記憶された前記処理可能センサデータ（Ｓ２）の複製（Ｓ２’）及び／又は追加処理済み処理可能センサデータ（Ｓ３）を記憶する少なくとも１つの第２メモリ機能（１０’）を構成するためのデータを含む、請求項３又は４に記載の方法。
【請求項６】
前記構成段階のステップは遠隔処理装置上で実行される、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記動作段階において、
●  前記処理可能センサデータ（Ｓ２）を前記第１メモリ機能（１０）に記憶するステップと、
●  前記複製済み処理可能センサデータ（Ｓ２’）を生成するために前記処理可能センサデータ（Ｓ２）を複製するステップと、
●  前記第１又は第２メモリ機能（１０、１０’）のうちの１つ、又は両方、好ましくは前記第２メモリ機能（１０’）に、前記複製済み処理可能センサデータ（Ｓ２’）を記憶するステップと、
●  前記追加処理済み処理可能センサデータ（Ｓ３）を生成するために、少なくとも１つの更なるアプリケーション（１４）及び／又は少なくとも１つの更なるアルゴリズム（１２）を用いて、前記複製済み処理可能センサデータ（Ｓ２’）を処理するステップと、
●  前記第１又は第２メモリ機能（１０、１０’）のうちの１つ、又は両方、好ましくは前記第２メモリ機能（１０’）に、前記追加処理済み処理可能センサデータ（Ｓ３）を記憶するステップと、
●  複製済み追加処理済み処理可能センサデータ（Ｓ３’）を生成するために、前記追加処理済み処理可能センサデータ（Ｓ３）を複製するステップと、
●  前記第１又は第２メモリ機能（１０、１０’）のうちの１つ、又は両方、好ましくは前記第１メモリ機能（１０）に、前記複製済み追加処理済み処理可能センサデータ（Ｓ３’）を記憶するステップと、
●  更なる処理のため、（ｉ）前記処理可能センサデータ（Ｓ２）及び前記複製済み追加処理済み処理可能センサデータ（Ｓ３’）、又は（ｉｉ）前記複製済み処理可能センサデータ（Ｓ２’）及び前記追加処理済み処理可能センサデータ（Ｓ３）を、前記少なくとも１つのアプリケーション（１４）及び／又は前記少なくとも１つのアルゴリズムに提供するステップと、のうちの少なくとも１つを更に含む、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記アルゴリズム（１２）は、センサデータを比較及び評価するための融合アルゴリズムである、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
少なくとも１つのアプリケーション（１４）及び／又は少なくとも１つのアルゴリズム（１２）において更に処理するために、少なくとも１つのセンサを含むセンサアセンブリ（４）からのセンサ出力データ（Ｓ１）を作成するシステムにおいて、システム（１）は１つ以上のノード（Ａ；Ｂ）を含み、各ノード（Ａ；Ｂ）は少なくとも１つのプロセッサ及び／又は少なくとも１つの記憶装置を含み、前記ノード（Ａ；Ｂ）は、前記センサ出力データ（Ｓ１）を受信するための入力を更に有し、請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法を実行するように構成される、システム。
【請求項１０】
前記ノード（Ａ；Ｂ）は、前記データ操作構造の自動生成のための前記センサアセンブリ（４）のセンサ及びデータ仕様ファイルを受信するインターフェースを更に含み、前記データ操作構造を組み込むように構成される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記ノード（Ａ；Ｂ）は更に、前記少なくとも１つのアプリケーション（１４）を実行するように構成されるか、又は前記少なくとも１つのアプリケーション（１４）の処理可能センサデータ（Ｓ２）を出力するための出力を含む、請求項９又は１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記ノード（Ａ；Ｂ）は更に、センサデータを比較及び評価するために、前記少なくとも１つのアルゴリズム（１２）、特に融合アルゴリズム（１２）を実行するように構成される、請求項９乃至１１のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１３】
前記少なくとも１つのアルゴリズム（１２）及び／又は前記少なくとも１つのアプリケーション（１４）は異なるノード（Ａ；Ｂ）において実行される、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
第１ノード（Ａ）と、少なくとも第１ノード（Ａ）に接続される少なくとも１つの第２ノード（Ｂ）とを含み、前記第１ノード（Ａ）は、前記センサ出力データ（Ｓ１）を前記処理可能センサデータ（Ｓ２）に変換する前記フィルタ機能（８）と、前記処理可能センサデータ（Ｓ２）又は前記複製済み追加処理済み処理可能センサデータ（Ｓ３’）を記憶する前記第１メモリ機能（１０）を組み込むように構成され、前記第２ノード（Ｂ）は、前記複製済み処理可能センサデータ（Ｓ２’）及び／又は前記追加処理済み処理可能センサデータ（Ｓ３）を記憶する前記第２メモリ機能（１０’）を組み込むように構成される、請求項９乃至１３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１５】
●  前記第１ノード（Ａ）は、前記第１メモリ機能（１０）の前記複製済み処理可能センサデータ（Ｓ２’）を前記第２ノード（Ｂ）に転送し、且つ／又は前記第２メモリ機能（１０’）の前記複製済み追加処理済み処理可能センサデータ（Ｓ３’）を前記第２ノード（Ｂ）から受信する、少なくとも１つの送受信器を更に含み、及び／又は
●  前記第２ノード（Ｂ）は、前記第２メモリ機能（１０’）の前記複製済み追加処理済み処理可能センサデータ（Ｓ３’）を前記第１ノード（Ａ）に転送し、且つ／又は前記第１メモリ機能（１０）の前記複製済み処理可能センサデータ（Ｓ２’）を前記第１ノード（Ａ）から受信する、少なくとも１つの送受信器を含む、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記ノード（Ａ；Ｂ）は、有線又は無線データ転送接続（１６）によって互いに接続される、請求項１４又は１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記少なくとも１つのノード（Ａ；Ｂ）は、有線又は無線データ転送接続（２）によって、好ましくはＣＡＮバスによって、前記センサアセンブリ（４）に接続される、請求項９乃至１６のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１８】
センサ出力データ（Ｓ１）を提供する少なくとも１つのセンサを含むセンサアセンブリ（４）と、請求項９乃至１７のいずれか１項に記載の、少なくとも１つのアプリケーション（１４）及び／又は少なくとも１つのアルゴリズム（１２）において更に処理するために前記センサ出力データ（Ｓ１）を作成するシステム（１）と、前記作成されたセンサ出力データの更なる処理のための前記少なくとも１つのアプリケーション（１４）及び／又は前記少なくとも１つのアルゴリズム（１２）とを含む車両、特にトラックにおいて、前記センサ出力データ（Ｓ１）は、請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法によって、前記システム（１）を通じて前記少なくとも１つのアプリケーション（１４）及び／又は前記少なくとも１つのアルゴリズム（１２）に提供される、車両。
【請求項１９】
請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法を実行するために使用されるデータ操作構造を生成するために、遠隔プロセッサ上又は請求項９乃至１７のいずれか１項に記載のシステムの一部であるプロセッサ上で実行されるソフトウェアコードを含むコンピュータプログラム製品において、コンピュータプログラムは好ましくは、コンピュータ読み取り可能媒体に記憶されるか、又はインターネットからダウンロードされるように構成される、コンピュータプログラム製品。
【請求項２０】
請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法を実行するために、請求項９乃至１７のいずれか１項に記載のシステムの一部であるプロセッサ上で実行されるソフトウェアコードを含むコンピュータプログラム製品において、コンピュータプログラムは好ましくは、コンピュータ読み取り可能媒体に記憶されるか、又はインターネットからダウンロードされるように構成される、コンピュータプログラム製品。
【国際調査報告】
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