(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の第1サブシステムの第1エージェントであって、障害検出エージェントと通信エージェントとを含むという第1エージェントを実行すべく構成されたプロセッサを備える車両用制御ユニットであって、
前記障害検出エージェントは、前記第1サブシステムの性能データを監視して該第1サブシステムにおける問題を特定し、前記第1サブシステムに対応する第1の障害診断プロセス候補を第1メモリ内に記憶し、且つ、前記第1の障害診断プロセス候補の中から、前記第1サブシステムにおける前記問題を引き起こした障害を特定する一つの障害診断プロセスを検索すべく構成され、且つ、
前記通信エージェントは、前記障害検出エージェントによる検索が、前記障害を特定する前記障害診断プロセスを見出すことに失敗したとき、車両用の別の制御ユニットあるいは前記制御ユニットによりローカルに実行される第2エージェントと協働すべく構成され、前記第2エージェントとの前記協働は、第2の障害診断プロセス候補を記憶する第2メモリを検索する段階と、前記監視された性能データを前記第2エージェントに対して送信する段階と、前記第1エージェントおよび第2エージェントの間において検索結果データを交換する段階とを含む、
車両用制御ユニット。
【請求項２】
当該制御ユニットは、前記第2エージェントとの前記協働が、前記障害を特定する障害診断プロセスの発見に帰着し得ないとき、前記第1エージェントとサーバ・エージェントとの間の通信回線を確立すべく構成されたネットワーク・インタフェース・コントローラを更に備え、
前記通信エージェントは、前記サーバ・エージェントからサーバ側障害診断プロセス候補を受信すべく構成される、請求項１に記載の制御ユニット。
【請求項３】
前記通信エージェントは、前記サーバ側障害診断プロセス候補を、前記第1エージェントの前記障害検出エージェントと、前記第2エージェントとに対して配布すべく構成される、請求項２に記載の制御ユニット。
【請求項４】
前記通信エージェントは、前記第2エージェントが適用した前記サーバ側障害診断プロセス候補の結果を受信し、且つ、
前記障害検出エージェントは、該障害検出エージェントが適用した前記サーバ側障害診断プロセス候補の結果を、前記第2エージェントが適用した前記サーバ側障害診断プロセス候補の前記結果と比較し、前記障害を特定する、請求項３に記載の制御ユニット。
【請求項５】
前記障害を特定したことの事象経過記録は前記第1メモリ内に記憶される、請求項４に記載の制御ユニット。
【請求項６】
前記サーバ・エージェントは、当該制御ユニットから遠隔的に作動されるサーバにより実行される、請求項２に記載の制御ユニット。
【請求項７】
前記ネットワーク・インタフェース・コントローラは、前記第1エージェント、前記第2エージェント、及び、前記サーバ・エージェントの間の通信回線をネットワークにより確立すべく構成され、且つ、
前記通信エージェントは、(1)前記サーバ・エージェントが前記ネットワークに接続したこと、及び、(2)前記サーバ・エージェントが前記ネットワークに接続したことに応じて、当該通信エージェントが、前記監視された性能データと、前記第1及び第2エージェント間で交換された前記検索結果データとを、前記サーバ・エージェントに対して送信したことに応じて、前記サーバ・エージェントから前記サーバ側障害診断プロセス候補を受信すべく構成される、請求項２に記載の制御ユニット。
【請求項８】
前記通信エージェントは更に、前記監視された性能データの統計的モデル及び確率モデルを前記サーバ・エージェントに対して送信すべく構成される、請求項７に記載の制御ユニット。
【請求項９】
前記第2エージェントは、前記車両の第2サブシステムに対応し、且つ、
前記第2エージェントは、前記第2サブシステムの性能データを監視すべく構成される、請求項１に記載の制御ユニット。
【請求項１０】
前記第1エージェントは、前記第1及び第2サブシステムの監視された性能データ同士の間の相関を特定すべく構成され、且つ、
前記第1エージェントは、前記相関に基づいて、前記障害を特定する障害診断プロセスに関して前記第2メモリを検索する、請求項９に記載の制御ユニット。
【請求項１１】
当該制御ユニットは、前記第1及び第2メモリを個別的なメモリ・バンクとして含むメモリ・モジュールを更に備え、
前記プロセッサは更に、前記第2エージェントを実行すべく構成される、請求項９に記載の制御ユニット。
【請求項１２】
前記第1エージェントは、前記監視された性能データから統計的モデル及び確率モデルを生成して将来的問題の確率を予測すべく構成された集積エージェントを更に含む、請求項１に記載の制御ユニット。
【請求項１３】
前記障害検出エージェントは、前記第1サブシステムの前記監視された性能データを、前記集積エージェントの前記統計的モデル及び確率モデルからのデータと比較し、前記第1サブシステムにおける前記問題を特定かつ予測すべく構成される、請求項１２に記載の制御ユニット。
【請求項１４】
前記検索結果データは、障害診断プロセス候補の少なくとも一部分を、前記監視された性能データの少なくとも一部分に対して適用した結果を含む、請求項１に記載の制御ユニット。
【請求項１５】
前記障害診断プロセス候補は、(1)前記監視されたサブシステムの性能データの選択部分を読み取る段階、(2)前記監視されたサブシステムの性能データをスレッショルド値と比較する段階、(3)前記監視されたサブシステムの性能データの時間的要件をチェックする段階、及び、(4)前記監視されたサブシステムの性能データを報告もしくは経過記録する段階、の内の少なくとも一つを含む、請求項１４に記載の制御ユニット。
【請求項１６】
前記第1エージェントは、健全性能データに関して訓練される学習エージェントであって、前記監視された性能データを前記健全性能データと比較することにより前記問題を特定すべく構成されるという学習エージェントを更に含む、請求項１に記載の制御ユニット。
【請求項１７】
当該制御ユニットは、前記第1エージェントを前記第2エージェントに対して通信的に連結すべく構成されたネットワーク・インタフェース・コントローラを更に備え、
前記第2エージェントは、別の制御ユニットのプロセッサにより実行される、請求項１に記載の制御ユニット。
【請求項１８】
請求項１に記載の制御ユニットを含む、車両。
【請求項１９】
コンピュータにより実行されたときに、車両の車両サブシステムにおいて問題を引き起こす障害を特定する方法を実施する、車両の車両障害を診断するプログラムを記憶するコンピュータ可読媒体であって、
前記方法は、
車両の第1サブシステムの第1エージェントであって、障害検出エージェント及び通信エージェントを含むという第1エージェントを車両の制御ユニットにより実行する段階と、
前記障害検出エージェントにより、前記第1サブシステムの性能データを監視し、該第1サブシステムにおける問題を特定する段階と、
前記第1サブシステムにおける前記問題を引き起こした障害を特定するための障害診断プロセスを、前記障害検出エージェントにより、前記第1サブシステムに対応する第1メモリ内に記憶された第1の障害診断プロセス候補の中から検索する段階と、
前記障害検出エージェントによる前記検索が、前記障害を特定する前記障害診断プロセスを見出すことに失敗したとき、前記通信エージェントにより、車両の別の制御ユニットあるいは前記制御ユニットによりローカルに実行される第2エージェントと協働する段階であって、該協働段階は、第2の障害診断プロセス候補を記憶する第2メモリを検索する段階と、前記監視された性能データを前記第2エージェントに対して送信する段階と、前記第1エージェント及び第2エージェントの間において検索結果データを交換する段階とを含む、という協働段階とを有する、
コンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
車両の第1サブシステムの第1エージェントであって、障害検出エージェント及び通信エージェントを含むという第1エージェントを車両の制御ユニットにより実行する段階と、
前記障害検出エージェントにより、前記第1サブシステムの性能データを監視し、該第1サブシステムにおける問題を特定する段階と、
前記第1サブシステムにおける前記問題を引き起こした障害を特定するための障害診断プロセスを、前記障害検出エージェントにより、前記第1サブシステムに対応する第1メモリ内に記憶された第1の障害診断プロセス候補の中から検索する段階と、
前記障害検出エージェントによる前記検索が、前記障害を特定する前記障害診断プロセスを見出すことに失敗したとき、前記通信エージェントにより、車両の別の制御ユニットあるいは前記制御ユニットによりローカルに実行される第2エージェントと協働する段階であって、該協働段階は、第2の障害診断プロセス候補を記憶する第2メモリを検索する段階と、前記監視された性能データを前記第2エージェントに対して送信する段階と、前記第1エージェント及び第2エージェントの間において検索結果データを交換する段階とを含む、という協働段階とを有する、
車両の車両サブシステムにおいて問題を引き起こす障害を特定する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、2011年4月29日に出願された米国特許出願第13/097,703号に対する優先権を主張するものであり、その内容は言及したことにより全体的に本明細書中に援用される。本発明は、車両障害を診断するための、より詳細には、知的エージェントを用いて車両障害を診断するための方法、システム、アルゴリズム及びプロセスに関する。その用途としては、診断トラブル・コード(diagnostic trouble code)(DTC)が存在しない場合でも、現在の、及び、潜在的な将来の車両障害を効率的に特定して診断する方法が挙げられる。
【背景技術】
【０００２】
車上診断(OBD)システムは、技術者が、エンジン・システム及びブレーキ・システムの如きコンピュータ化された車両システムを診断して点検することを支援する。OBDシステムは、サブシステム構成要素の故障及び動作不良を診断すべく機能すると共に、サブシステム構成要素の劣化を検出すべく機能する。構成要素の劣化が致命的レベルに到達したときには、DTCが生成され、且つ／又は、車両の計器盤上の警告灯が点灯されることで、運転者に対してエラーが伝えられる。
【０００３】
車両の各構成要素の劣化のレベルは、運転者の挙動、天気、運転条件、及び、走行距離／時間などの多くの要因により影響される。この劣化のレベルは、概略的に、車両の健全性と称される。DTCが技術者により適切な時的間隔で検査されることを確実とするために、且つ、車両構成要素における致命的な故障を回避するために、運転者は、一定のマイル数の後、または、一定の期間の後、検査及び保守のために自身の車両を定期的に点検に委ねることが推奨される。
【０００４】
典型的にOBDは、熟練技術者により、既発問題を探すことにより実施される。これらの場合、既発問題は車両上にDTCとして記録されていることから、容易に特定されて修正され得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、現在の走行距離及び期間に基づいて推奨されたスケジュールに単純に追随することは問題である。例えば、定期検査は、運転者の挙動、天気、運転条件、及び、他の影響要因の如き、車両構成要素の寿命に影響する種々の要因を考慮していない。従って、斯かる検査は、車両構成要素に対する予想外の不都合を阻止する上で遅過ぎて、不経済な修理もしくは損傷に帰着することがある。同様に、車両が最適条件下で運転された場合、車両が不必要に保守に回されて、所有者の不必要な負担に帰着することがある。
【０００６】
更に、現在の車両診断は概略的に、入手可能なDTCに依存している。DTCが入手可能でなければ、車両障害決定のための車両検査及び診断は、冗長で不経済である。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本出願は、保守を計画する上で車両サブシステムの性能及び車両運転条件を考慮することで、DTCが入手可能でないときに、潜在的な車両障害を特定するシステム、及び、関連する方法に関する。故に、不必要な保守を回避し乍ら、車両障害の原因が迅速に特定され得る。
【０００８】
代表的な制御ユニットは、車両の第1サブシステムの第1エージェントを実行すべく構成されたプロセッサを含む。上記第1エージェントは、障害検出エージェント及び通信エージェントを含む。上記障害検出エージェントは、上記第1サブシステムの性能データを監視して該第1サブシステムにおける問題を特定し、上記第1サブシステムに対応する第1の障害診断プロセス候補を第1メモリ内に記憶し、且つ、上記第1の障害診断プロセス候補の中から、上記第1サブシステムにおける上記問題を引き起こした障害を特定する一つの障害診断プロセスを検索すべく構成される。上記通信エージェントは、上記障害検出エージェントによる検索が、上記障害を特定する上記障害診断プロセスを見出すことに失敗したとき、第2エージェントと協働すべく構成される。上記第2エージェントとの上記協働は、第2の障害診断プロセス候補を記憶する第2メモリを検索する段階と、上記監視された性能データを上記第2エージェントに対して送信する段階と、上記第1エージェント及び第2エージェントの間において検索結果データを交換する段階とを含む。
【０００９】
上記制御ユニットは、上記第2エージェントとの上記協働が、上記障害を特定する障害診断プロセスの発見に帰着し得ないとき、上記第1エージェントとサーバ・エージェントとの間の通信回線を確立すべく構成されたネットワーク・インタフェース・コントローラを含み得る。この場合、上記通信エージェントは、上記サーバ・エージェントからサーバ側障害診断プロセス候補を受信すべく構成される。代表的な見地において、上記サーバ・エージェントは、上記制御ユニットから遠隔的に作動されるサーバにより実行される。
【００１０】
一つの見地において、上記通信エージェントは、上記サーバ側障害診断プロセス候補を、上記第1エージェントの上記障害検出エージェントと、上記第2エージェントとに対して配布すべく構成される。上記通信エージェントは、上記第2エージェントが適用した上記サーバ側障害診断プロセス候補の結果を受信し得ると共に、上記障害検出エージェントは、該障害検出エージェントが適用した上記サーバ側障害診断プロセス候補の結果を、上記第2エージェントが適用した上記サーバ側障害診断プロセス候補の上記結果と比較し、上記障害を特定し得る。幾つかの見地において、上記障害を特定したことの事象経過記録は上記第1メモリ内に記憶される。
【００１１】
別の見地において、上記ネットワーク・インタフェース・コントローラは、上記第1エージェント、上記第2エージェント、及び、上記サーバ・エージェントの間の通信回線をネットワークにより確立すべく構成され、且つ、上記通信エージェントは、(1)上記サーバ・エージェントが上記ネットワークに接続したこと、及び、(2)上記サーバ・エージェントが上記ネットワークに接続したことに応じて、当該通信エージェントが、上記監視された性能データと、上記第1及び第2エージェント間で交換された上記検索結果データとを、上記サーバ・エージェントに対して送信したことに応じて、上記サーバ・エージェントから上記サーバ側障害診断プロセス候補を受信すべく構成される。此処で、上記通信エージェントは更に、上記監視された性能データの統計的モデル及び確率モデルを上記サーバ・エージェントに対して送信すべく構成され得る。
【００１２】
更に別の見地において、上記第2エージェントは、上記車両の第2サブシステムに対応し、且つ、上記第2エージェントは、上記第2サブシステムの性能データを監視すべく構成される。この見地において、上記第1エージェントは、上記第1及び第2サブシステムの監視された性能データ同士の間の相関を特定すべく構成され、且つ、上記第1エージェントは、上記相関に基づいて、上記障害を特定する障害診断プロセスに関して上記第2メモリを検索する。代替的な見地において、上記制御ユニットは、上記第1及び第2メモリを個別的なメモリ・バンクとして含むメモリ・モジュールを更に備え、上記プロセッサは更に、上記第2エージェントを実行すべく構成される。別の代替的な見地において、上記制御ユニットは、上記第1エージェントを上記第2エージェントに対して通信的に連結すべく構成されたネットワーク・インタフェース・コントローラを含み、上記第2エージェントは、別の制御ユニットのプロセッサにより実行される。
【００１３】
上記第1エージェントは、上記監視された性能データから統計的モデル及び確率モデルを生成して将来的問題の確率を予測すべく構成された集積エージェントを含み得る。上記障害検出エージェントは、上記第1サブシステムの上記監視された性能データを、上記集積エージェントの上記統計的モデル及び確率モデルからのデータと比較し、上記第1サブシステムにおける上記問題を特定すべく構成される。
【００１４】
上記検索結果データは、障害診断プロセス候補の少なくとも一部分を、上記監視された性能データの少なくとも一部分に対して適用した結果を含み得る。上記障害診断プロセス候補は、(1)上記監視されたサブシステムの性能データの選択部分を読み取る段階、(2)上記監視されたサブシステムの性能データをスレッショルド値と比較する段階、(3)上記監視されたサブシステムの性能データの時間的要件をチェックする段階、及び、(4)上記監視されたサブシステムの性能データを報告もしくは経過記録する段階、の内の少なくとも一つを含む。上記第1エージェントは、健全性能データに関して訓練される学習エージェントであって、上記監視された性能データを上記健全性能データと比較することにより上記問題を特定すべく構成されるという学習エージェントを更に含み得る。
【００１５】
本開示内容の更に完全な理解は、図面を参照することにより達成され得る。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】マルチエージェント診断システムの代表的なアーキテクチャのブロック図である。
【図２Ａ】知的エージェントの特性のテーブルである。
【図２Ｂ】知的エージェントの構造のテーブルである。
【図３Ａ】地理的な運転箇所情報を示すテーブルである。
【図３Ｂ】車両情報を示すテーブルである。
【図３Ｃ】時間に関する温度のグラフである。
【図３Ｄ】時間に関する湿度のグラフである。
【図４】所定のデータ群からモデルを生成するプロファイラの説明図である。
【図５】ターゲット・エージェント及びサーバ・エージェントにより実施されるアルゴリズム的プロセスを示すフローチャートである。
【図６】障害診断モデルの関数ブロック・アルゴリズムの順次的な実行を示すフローチャートである。
【図７】状態マシンにより決定された順序で実行される関数ブロック・アルゴリズムを示すフローチャートである。
【図８】関数ブロック・アルゴリズムの並列的な実行を示すフローチャートである。
【図９】関数ブロック・アルゴリズムの条件的な実行を示すフローチャートである。
【図１０】関数ブロック・アルゴリズムの順次的かつ並列的な実行を示すフローチャートである。
【図１１】２つのエージェントによる関数ブロック・アルゴリズムの並列的な実行を示すフローチャートである。
【図１２】エージェント・ソフトウェア体系の説明図である。
【図１３】エージェント通信プロトコルの説明図である。
【図１４】例示的なメッセージ・フレームの説明図である。
【図１５】ローカル・エリア・ネットワークに接続されると共に一群のエージェントを含む遠隔エージェントのブロック図である。
【図１６】データ集積エージェントにより統計的モデルとして生成されたデータ密度の度数分布図である。
【図１７】データ集積エージェントにより測定エラーの代表的な確率モデルとして利用される理想的なガウス分布を示す図である。
【図１８】学習システムの学習エージェントのブロック図である。
【図１９】図１５に示された遠隔エージェントの一群のエージェントのアルゴリズム的相互作用を示すブロック図である。
【図２０】車両ブレーキ・モジュールからデータを受信している遠隔エージェントを示すブロック図である。
【図２１】健全な車両に対する所定量のブレーキ・ペダル圧力と車両応答との間の関係を規定する統計的モデルを示す棒グラフである。
【図２２】図２１に示された棒グラフの如き統計的モデルの多くの事例を蓄積することによりデータ集積エージェントにより構築された確率モデルを示す図である。
【図２３】知的エージェントの診断アルゴリズムのフローチャートである。
【図２４】知的エージェントの障害特定／緩和アルゴリズムのフローチャートである。
【図２５Ａ】協働する複数の知的エージェントを利用する障害検出アルゴリズムを示す図である。
【図２５Ｂ】協働する複数の知的エージェントを利用する障害検出アルゴリズムを示す図である。
【図２５Ｃ】協働する複数の知的エージェントを利用する障害検出アルゴリズムを示す図である。
【図２５Ｄ】協働する複数の知的エージェントを利用する障害検出アルゴリズムを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
車両は、電子制御ユニット(ECU)により制御される種々のコンピュータ化サブシステムを含んでいる。ECUは、OBDシステム内でまたは該システムと共に、動作不良、または、他の異常な動作状態の如き車両状態を検出するために、サブシステムの性能を監視すべく動作し得る。点検機能として、車両は、OBDシステムからデータを読み取るべく点検用端末に接続されるインタフェースであって、障害を特定し、且つ、実施されるべき点検を推奨するというインタフェースを含む。
【００１８】
上記OBDシステムから読み取られたデータは、障害を特定するDTCを含み、これは技術者からの視覚的検査と組み合わされ、習用の診断業務を具現する。本出願は、DTCが入手可能でないという想定下で作用するマルチエージェント・システムに関する。
【００１９】
幾つかの見地において、上記システムは、サブシステム間／相互の信号相関関係を確立するために、車両の広域データ(すなわち、一つより多い車両サブシステムに関するデータ)にログインし、新事項検出アルゴリズム、集積アルゴリズム、及び、マシン学習アルゴリズムであって、夫々が車内エージェントとして実現されるという各アルゴリズムを実施して可能的な障害の箇所及び深刻さを決定することにより、車上での高速な予備解析を行う。車上での解析により結論が得られないとき、データ・センター(販売代理店における点検用端末におけるサーバ)により、更に複雑な解析が要求され得る。
【００２０】
更に、DTCが入手可能でないという想定下で作用する斯かるシステムに依れば、可能的な将来の障害を予防的に特定することが可能である。故に、運転者は警告を受けて更に良好に心構えができ、且つ、販売店／点検センターは、車両を更に迅速に修理するための準備時間を短縮し得る。習用の診断業務は、サブシステムが故障の徴侯を示すかまたは顧客が性能に対して苦情を呈した後で点検が実施される、という“事後調整”もしくは受け身的な手法である。
【００２１】
本出願の見地は、“事前調整”もしくは予測的な手法に関している。すなわち、本出願は、車両の広域的な信号を監視すると共に、相互に対するだけでなく、例えば、車両の使用のパターン(すなわち、運転の様式、周囲条件)などの種々の履歴情報に対しても交差相関関係を確立するという見地を記述することから、種々のサブシステムの各エージェント間の協働が実施されることで車両障害が特定され、これは、車両障害の予測を含み得る。
【００２２】
各フローチャートにおける一切のプロセス、記述またはブロックは、モジュール、セグメント、コードの一部分であって、各プロセス／アルゴリズムにおける特定の論理的な関数もしくはステップを実施する一つ以上の実行可能な命令を含むというモジュール、セグメント、コードの一部分を表すものとして理解されるべきであり、且つ、当業者により理解される如く、好適実施形態の有効範囲内においては、関与する機能性に依存して、実質的に同時にまたは逆の順序など、示されまたは論じられた処から外れた順序にて各関数が実行され得る、という代替的な実施形態が包含される。
【００２３】
更に、本開示内容の教示を把握し得る当業者により理解される如く、添付の各請求項により包含される本開示内容の有効範囲から逸脱することなく、呈示された実施形態の幾つかの組み合わせ及び改変が想起され得る。故に、上記教示に鑑みれば各請求項の多くの改変及び変更が可能であることから、添付の各請求項の有効範囲内で、本明細書中で詳細に記述された処とは別様に実施形態が実用化され得ることは理解される。
【００２４】
次に、同様の参照番号は幾つかの図を通して同一のもしくは対応する部材／ステップを表すという図面を参照すると、図１は、サーバ104及び制御ユニット106の各知的エージェントを利用して車両102における障害を診断するためのシステム100の代表的なアーキテクチャを示している。システム100は、サーバ・エージェント104及びターゲット・エージェント106として、各知的エージェントを含んでいる。
【００２５】
サーバ104は、メモリ108とデータベース110とに対して接続された、インテル社により製造されたXeonマイクロプロセッサの如きプロセッサ106を含むことで、知的エージェント、すなわちサーバ・エージェント112を実行する。サーバ104は、パーソナルコンピュータとして具現され得ると共に、該サーバは、ネットワーク・コントローラの如きサーバ・インタフェース114を備えることで、ネットワーク116を介して制御ユニット106との通信を確立する。ネットワーク116は、ローカル・エリア・ネットワーク(LAN)、または、(一般的にVLANと称される)車両ローカル・エリア・ネットワークを含み得る。上記LANはイーサネット（登録商標）系のネットワークであり得ると共に、上記VLANはLIN(ローカル・インターコネクト・ネットワーク)に基づき得る。一つの見地においてネットワーク116は、CAN、TCP/IP、Flexray及びMOSTの如き一般的な自動車通信プロトコルのネットワーク・レイヤを使用すべく構成される。
【００２６】
ネットワーク116は、インターネットに対して接続されたLANもしくはVLANを含むこともあり、その場合、サーバ104および制御ユニット106は、無線送信器により無線で通信タスクを実施する。代表的な無線送信器として、GSM、CDMAおよびLTE規格に基づく送信器の如き、移動電話式の送信器が挙げられる。
【００２７】
制御ユニット106は、車両102の制御ユニットであり、且つ、該制御ユニットは、車両102のVLANに対して通信的に連結されることで、車両102の他の複数の制御ユニットに対して連結される。幾つかの見地において、制御ユニット106は、車両112内に配設されたECUの構成要素である。上記ECUは上記車両内に配設されたコンピュータであり、且つ、制御ユニット106は、ネットワーク116を介して通信を行う遠隔インタフェース118と、関連するメモリ122に対して結合されて知的エージェント、すなわちターゲット・エージェントを実行するプロセッサ120とを含む。幾つかの見地において、プロセッサ120は、図１に示された如く複数のターゲット・エージェント124、126および128を実行する。図１には示されない他の見地において、ターゲット・エージェント124、126および128は各々、車両102の個別的で別体的なECUにより操作される。
【００２８】
ターゲット・エージェント124(および126または128)と比較して、サーバ・エージェント112は、メモリおよび処理能力の如き、利用可能な資源に関する制限が少ない。ターゲット・エージェント124は、車両102の一つ以上のサブシステムからリアルタイムのデータ・ストリームを受信すると共に、通常は、サーバ・エージェント112と比較して、処理能力およびメモリが限られる。故に、幾つかの見地においてターゲット・エージェント124は、効率的なコード化によるコンパクトなアルゴリズムのみを実施すると共に、メモリ122内には限られた個数のデータ・バンクおよび関数バンクを記憶する。
【００２９】
他の見地において、ターゲット・エージェント124は、適度に洗練されたアルゴリズムをリアルタイムで実行するが、その更なる詳細は以下で論じられる。ターゲット・エージェント124、126および128の各々は、ブレーキ問題点の診断の如き特定タスクに対して構築かつ実使用されると共に、好適実施形態においてはVLANを介して、車両102内に配設された他のターゲット・エージェントと通信的に連結されて、車両障害を協働的に診断する。
【００３０】
図２Ａは、ターゲット・エージェント124の如き知的エージェントの属性を示している。該知的エージェントは、障害の早期検出のために一定の処置を取る上で、自律的、反応的、事前的であると共に、他の知的エージェントに対して協調的である。該知的エージェントは、信頼性の高い環境および信頼性の低い環境の両方において合理的な判断を行い得る合理的独立体である。
【００３１】
図２Ｂは、データ・バンク、関数バンク、モデル・バンク、通信チャネル、プロファイラ、および、状態マシンを含む知的エージェントの代表的な構造を示している。上記データ・バンクは、例えば、データベースもしくはメモリ内に記憶されたデータ構造の集合体である。各データ構造は、関連タグを用いて相互に関連付けられた関連データの少数の群、すなわちデータ群であって、協働して大量のデータに連結されたというデータ群へと分割される。
【００３２】
上記データは、例えば、車両、気候、天気、および、運転習慣の夫々の情報などを含み得る。例えば、車両情報および基本的な地理的箇所などの如き幾つかのデータ群は静的である一方、温度、湿度、および、道路状況の如き他のデータ群は、動的であり、すなわち、時間に関して変化する。
【００３３】
図３Ａおよび図３Ｂは、テーブル中に記憶された代表的なデータを示している。図３Ａに示された如く、車両の運転箇所は概略的に静的であるか、または、それほど変化せず、運転箇所の海抜は500フィートに設定され、且つ、道路状況は、相対的測定値として‘ＯＫ’と認められている。この情報は、例えば、時間に関して動的に記憶されても良い。他方、図３Ｂに示された如く、型式／製造者の如き車両情報は静的である。すなわち、車両の製造者、型式、エンジン形式、および、駆動方式は一定であり、変化しない。
【００３４】
図３Ｃおよび図３Ｄは、時間に関して作図された代表的なデータをグラフで示している。図３Ｃは、時間に関する温度の度数分布図であり、且つ、図３Ｄは時間に関する湿度の度数分布図である。上述の如く、図３Ａに示されたテーブル中に列挙された情報は、その情報が動的であるときには同様に作図され得る。
【００３５】
代表的な車両ブレーキ・システムにおいて、ターゲット・エージェントは、ブレーキ・システムに関する異なる群もしくは範疇のデータを収集する。例えば、上記ターゲット・エージェントは、例えば、製造者、型式、動力伝達形式およびブレーキ形式などの、車両に関するデータを含む第1データ群と、運転者が車両を操作するにつれて経時的に収集された運転習慣データから成る第2データ群とを収集する。上記ターゲット・エージェントはまた、天気、温度および湿度の如き気候情報の第3データ群、および、例えば車両の懸架システムを介して収集された道路状況データの第4データ群も収集する。これらのデータ・ストリーム／要素は、上記ターゲット・エージェント以外の種々の知的エージェントとの通信を通して収集され得る。
【００３６】
知的エージェントの関数バンクは、関数ブロックもしくはユニットを含み、その各々は、複数の部分から成るタスク(アルゴリズムもしくはプロセス)の特定部分を実施すべく設計される。関数ブロックは、再入可能関数である。すなわち、それらは、任意の組合せで、且つ、相互に依存せずに使用される。好適実施形態において、上記関数ブロックは、種々のアルゴリズムの適用によりデータ収集、データ操作、および、データ解釈を可能とし、且つ、変換、(例えばスレッショルド値に対する)比較、正規化、および、経過記録の各関数を実施する。各関数ブロックは更に、一意的なIDを有すると共に、エージェント実行時環境により指定される。
【００３７】
上記知的エージェントのプロファイラは、該知的エージェントの関数バンクからの関数ブロックとデータ・バンクのデータ群とを用いて障害診断モデルを生成すべく実行されるエンジンである。上記プロファイラは概略的に、サーバ・エージェント112の構成要素である。上記プロファイラは、例えば、運転挙動、道路状況および気候などに関するデータ群を考慮する。
【００３８】
図４に示された例において、上記プロファイラは、図３Ａから図３Ｄに示された静的なデータ群および動的なデータ群に基づいて新たな障害診断モデルを構築し、且つ、一定の種類の障害に関する車両の前歴であって、知的エージェントのデータ・バンク内にも記憶されるという前歴を更に考慮する。上記プロファイラは、図４における例により示された如く、各モデルを、可能的な問題410および実際の問題420の領域へと相関させる。
【００３９】
例えば上記プロファイラは、先ず、車両の製造者／型式に関するデータ群を用いて種々のアルゴリズムを実行し、特定の製造者／型式の車両がブレーキ問題の前歴を有するか否かを検出する。もし上記プロファイラが、上記製造者／型式の車両がブレーキ問題の前歴を有すると決定したなら、該プロファイラは、その情報を、既発問題点として上記製造者／型式に付加する。
【００４０】
次に上記プロファイラは、製造者／型式情報に関するデータ群と、運転習慣情報に関するデータ群とを組み合わせ、且つ、その製造者／型式の車両に対するブレーキ・システムに対する運転者の運転習慣の潜在的影響を決定するアルゴリズムを実行する。もし上記プロファイラが、潜在的影響が存在すると決定したなら、該プロファイラは、その潜在的影響を、既発問題点として車両の製造者／型式に付加する。
【００４１】
上記で論じられたブレーキ・システムを例に取ると、ブレーキ・システムは、異なる気候において異なる様に反応して機能する機械的部分を有する。特に、寒い気候と比較して、暑い気候では、ブレーキ・パッドの目減りが更に早く生じ得る。故に、上記プロファイラは、製造者／型式、運転習慣、および、気候関連の各データ群に基づいてモデルを構築すると共に、相関係数を決定するアルゴリズムを実行することにより、湿度、温度および他の幾つかの環境要因の如き気候特性の影響も評価する。
【００４２】
もし影響が存在すると上記プロファイラが決定したなら、該プロファイラは適切な情報を、上記知的エージェントのモデル・バンク内に、既発問題点として記憶する。最後に上記プロファイラは、入手可能なデータの全てを用いて種々のアルゴリズムを実行して可能的な車両障害を検出すると共に、その結果を上記モデル・バンク内に、上記ブレーキ・システムの知的エージェントに対する障害診断モデルとして記憶する。一つの見地において、上記で論じられた例は、サーバ・エージェント112を、プロファイリングを実施する知的エージェントとして、且つ、ターゲット・エージェント124を、ブレーキ・システムのための知的エージェントであって、該ブレーキ・システムの性能データを監視するという知的エージェントとして描写している。
【００４３】
上記で論じられた如く、上記プロファイラは、各ターゲット・エージェントに対して入手可能なデータ群および関数ブロックに従い、障害診断モデルを構築する。故に、例えば、一つのターゲット・エージェントは、付随する障害診断モデルを有し、該モデルは、そのターゲット・エージェントが車両に関して有する既発問題点または一群の思考体系としても解釈される。例えば、上記例示的なブレーキ・システムのターゲット・エージェントは、ブレーキ・システムを検査してその潜在的な問題を検出すべく特に構築された付随する障害診断モデルであって、その故に、障害的なブレーキを検出するために必要な全ての情報を含むという障害診断モデルを有する。
【００４４】
上記通信チャネルは、各知的エージェント間の通信に対して明確なネットワーク・プロトコルを提供する。通信効率を向上させるために標準的な通信プロトコルが構築されるが、これは以下において、エージェント・ソフトウェア体系に関して論じられる。
【００４５】
上記状態マシンは、有限数の状態と、それらの状態と動作との間の遷移とで構成される(幾つかの条件が満たされたときに論理が如何に進展するかが検証され得るフローグラフと類似する)挙動モデル(アルゴリズム)である。上記状態マシンは、一つの見地において、特に同期および非同期の事象である事象に応答するif-then-else命令文の集合であり、且つ、最適な可能的解決策を獲得するために実行される適切なアルゴリズム、および、その実行に適した時間を決定する。上記状態マシンはサーバ・エージェントもしくはターゲット・エージェントにより実施される診断の形式は認識しておらず、これにより、種々の知的エージェントの構築および実使用が促進される。
【００４６】
一つの見地において、上記状態マシンはサーバ状態マシンまたはターゲット状態マシンである。上記サーバ状態マシンは、適切な関数ブロックを順序付けて関数ブロック・アルゴリズムを生成すると共に、大量の履歴データにアクセスして、各車両障害に関する車両のサブシステム相互に対する相対影響を記述する相関テーブルを構築する。
【００４７】
マルチエージェント・システムは、選択されたターゲット・エージェントを順次的、並行的、または、混合的な順序で実行して所望の多段階診断プロセスを実現する汎用アルゴリズムを実行する。但し、各ターゲット・エージェントの比較的に限られたメモリおよび処理能力の故に、各ターゲット・エージェントは、一つの問題を、更に管理可能なチャンク(chunk)または下位問題へと分解せねばならないことから、その問題はエージェントの協働により解決され得る。
【００４８】
図５は、ターゲット・エージェントとサーバ・エージェントとの間の代表的なアルゴリズム相互作用を示している。ステップ510および512において、ターゲット・エージェントおよびサーバ・エージェントの実行が開始される。ステップ514において、ターゲット・エージェントは、車上での一時的記憶のために、車両の各サブシステムから適切なデータを監視して収集する。ステップ516にて、ターゲット・エージェントは、無損失の圧縮技術を適用することにより、それらのデータを処理してコンパクトなデータ群へと纏める。ターゲット・エージェントは次に、圧縮されたデータをサーバ・エージェントへと送信する。
【００４９】
ステップ520にて、サーバ・エージェントは、圧縮されたデータを受信し、且つ、教師なし学習、集積、および、分類の如き種々のアルゴリズムを実行することにより、適切な処置を取る。サーバ・エージェントは次にステップ522にて、IDプロファイリングを実施すると共に、上記ターゲット・エージェントに対する適切なデータおよび関数ブロックを構築する。ステップ524にて、このデータはコンパクトな形態に纏められてターゲット・エージェントへと送信される。
【００５０】
ステップ526にて、ターゲット・エージェントはこのデータをサーバ・エージェントから受信する。ステップ528にて、ターゲット・エージェントの状態マシンは、受信した各関数ブロックを実行して診断を実施し、ステップ530にて、車両障害を特定する。
【００５１】
関数ブロック・アルゴリズムは、現在の状況および要件に依存し、関数ブロックの順次的、並行的または混合的な実行を含む。図６は関数ブロックF1が信号を読み取り、F2はF1において読み取られた信号をスレッショルド値と比較し、F3は時間的要件をチェックし、且つ、F4は結果を報告し且つ経過記録するという順次的な実行アルゴリズムを示している。他のプロセスの種々の実施形態は、図７から図１１に示される。
【００５２】
図７において状態マシンは、最適な解決策を達成するために、各関数ブロックの実行の順序、または、各関数ブロックの順序をランダム化している。この場合、F1は信号を読み取り、F13は別の信号を読み取り、F24はF1およびF13の結果を比較し、且つ、F2はF13に対するF1の影響を比較する。
【００５３】
図８は、関数ブロック・アルゴリズムの並行的な実行を示している。故に、両方の系列の関数ブロック、すなわち、F2/F3/F4の系列、および、F13/F24/F2の系列の結果が評価されると共に、(Dにおいて)最適な可能的解決策が決定されて使用される。上記状態マシンは、該状態マシンが、Dにより表される如く車両障害を決定するためには、単一のアルゴリズムからの結果は脆弱すぎるので複数のアルゴリズムが必要であることを決定したとき、並行的な実行アルゴリズムを生成する。例えば、一つのデータ信号もしくは確率モデルに伴う誤差により、上記状態マシンは、結果を不確定であると決定することがある。
【００５４】
図９は、各関数ブロックが条件付きで実行されると共に、実行経路は、条件付き関数ブロックの帰結に基づいて決定される、という例示的な関数ブロック・アルゴリズムを示している。条件付き実行は、システムに対して融通性を付加すると共に、単一の所定アルゴリズムでは十分でないときに使用される。図９の例において、関数ブロックF1は信号を読み取り、且つ、実行経路、すなわちF3もしくはF24は、上記信号の値に基づいて決定され、これは、スレッショルド値もしくは範囲を利用し得る。
【００５５】
上記状態マシンは更に、全ての可能的解決策の組み合わせを評価し、最適解を決定し得る。図１０は、順次的および並行的な実行の両方を有する例示的な関数実行アルゴリズムを示している。障害を検出する可能性が非常に低いとき、混合的な実行アルゴリズムが使用される。図１０に示された如く、このアルゴリズムは、ネストされた複数の関数ブロック・アルゴリズムを並行的に実行し、ネストされた各アルゴリズムの結果に重みを割当て、且つ、ネストされた各アルゴリズムのゲイン、すなわち、加重値と結果との積に基づいて、車両障害を決定する。例えば、関数ブロックF1で開始するネスト化アルゴリズムは、F2で開始するネスト化アルゴリズムと並行的に実行され、且つ、各ネスト化アルゴリズムの結果には、結果に対して乗算される重みが割当てられて、車両障害が決定される。
【００５６】
先に記述された如く、システム100は、資源を共有する複数のターゲット・エージェントを含み得る。例えば、ターゲット・エージェント124は、その関数ブロックを、ターゲット・エージェント126と共有すると共に、該ターゲット・エージェントと協働し得る。図１１に示された如く、ターゲット・エージェントA1およびA2は相互に協働／作用することで、共通の目標を達成する。ターゲット・エージェントA1およびA2は、異なるアルゴリズムを並行的に実行し、結果を比較する。斯かる実施形態は、２つより多いターゲット・エージェントを利用することもある。
【００５７】
複数の知的エージェントの実行を促進するために、システム100は、一群のアプリケーション・プログラミング・インタフェース(API)をサポートする。図１２に示された如く、各APIは、階層化アーキテクチャを有するエージェント・ソフトウェア体系(ASF)1200を構成する。“ASF”1200は、デバイス・ドライバ1204およびオペレーティング・システム・レイヤ1206によりサポートされるハードウェア1202を有する。“ASF”1200はまた、デバイス・ドライバ1204およびオペレーティング・システム・レイヤ1206上に構築されたエージェント実行時環境(ARE)1208も含む。“ARE”1208を、エージェント精査プロトコル(APP)1210およびエージェント通信プロトコル(ACP)1212がサポートする。“ACP”1212は、エージェント・メッセージ通過プロトコル(AMPP)1214によりサポートされる。APPレイヤ1210およびAMPPレイヤ1214を、知的エージェントA1〜A9がサポートする。付加的に、“ARE”1208を、本明細書中に記述されたエージェント・システムを実行し得る車両サブシステムがサポートする。
【００５８】
“ARE”1208は、各知的エージェントを遠隔的に確実に受容し得る所定のソフトウェア体系であって、各知的エージェントのランタイム実行を提供し得るソフトウェア体系である。“ARE”1208は、各知的エージェントをデータベース内に登録すると共に、各知的エージェントに対して一意的なIDを提供する。“ARE”1208は更に、車両における同一のサブシステム内の他の各知的エージェントに対し、エージェント走査機能を提供する。
【００５９】
“APP”1210は、所定の精査機能および監視および経過記録機能の如き、当該機能を通してターゲット・エージェントがデータを監視して収集する機能を提供する。“ACP”1212は、ネットワークに依存しないメッセージ通過サービスを提供すると共に、該ACPは、(例えばA1〜A9などの)各知的エージェントが一意的IDを有するという“ARE”1208の機能に基づく。“ACP”1212は更に、サーバ・エージェントとターゲット・エージェントとの間の通信を可能とする一群のインタフェースを提供すると共に、該ACPは、図１３に示されたCAN、TCP/IP、FlexrayおよびMOSTの如き一般的な自動車通信プロトコルのネットワーク・レイヤを使用すべく構成される。
【００６０】
“AMPP”1214は“ARE”1208の“ACP”1212機能を使用して、他の知的エージェントと通信する。特に、“AMPP”1214は、メッセージを、図１４に示された如くヘッダ1410およびメッセージ本体1412を含むフレームへとパケット化する。ヘッダ1410は、発信エージェントおよび宛先エージェント、送信もしくは受信の如き通信の種類、および、メッセージの長さに関する情報を格納する。メッセージ本体1412は、送信もしくは受信されるべきメッセージを格納する。図１４は8バイトのサイズを有するメッセージを示しているが、メッセージ長／サイズは必要に応じて変化し得ると共に、メッセージ・ヘッダにより更にコード化され得る。
【００６１】
本開示内容の好適実施形態は、車両診断を実施する比較的に更に複雑で更に自律的な遠隔エージェントを含んでいる。各遠隔エージェントは、上述のターゲット・エージェントに対応するが、更なる機能を含んでいる。図１５は、協働して作用することで、検出が困難な障害を特定する知的エージェントの集合としての代表的な遠隔エージェント1510を示している。遠隔エージェント1510は、広域包含エージェントであり、すなわち、該遠隔エージェントは可及的に多数の車両サブシステムと相互作用し得ることから、各車両サブシステム間の交差連結の観察であって、因果分析に対して重要であることが多いという観察が可能とされる。
【００６２】
遠隔エージェント1510は、車両ローカル・エリア・ネットワーク(VLAN/LAN)1512に対して連結されるが、該ネットワークは主要な車両通信バスであり、該バスを通して、各知的エージェントは車両サブシステムからデータを収集し、且つ、該バスを通して、(図１５では示されない)他の遠隔エージェントを含む種々の車両モジュール間でメッセージが送信および受信される。但し、車両モジュールと通信するために、遠隔エージェント1510は、“LAN”1512を介して受信／送信されるメッセージを復号化および符号化する。
【００６３】
遠隔エージェント1510の好適実施形態は、“LAN”1512を介してデータを監視かつ収集するデータ収集エージェント(DCA)1514を含む。“LAN”1512は３種類のデータを搬送する：定期的データ、非同期的データ、および、要求された、すなわち、オンデマンドのデータ。定期的データは典型的に、車両サブシステムの健全性およびステータスを表すと共に、例えば10/100ms毎に“LAN”1512を介して定期的に同報通信され、非同期的データは、車両サブシステムにおいて異常な事象もしくは障害が生じたときに送信され、且つ、要求されたデータは、一つの車両サブシステムにより要求された他の車両サブシステムからのデータである。定期的なもしくは要求されたデータの場合、“DCA”1514は、所望のデータ信号を選択し、例えば一定のサンプリング速度もしくは可変的なサンプリング速度などの適切なデータ収集方式を実施する。
【００６４】
遠隔エージェント1510はデータ前処理エージェント(DPA)1516も含み、該エージェントは、“DCA”1514により収集されたデータに即時に作用することで、メッセージからデータ・ヘッダ情報を除去すると共に、そのメッセージが複数のフレームにわたり送信されていたなら、全体的なメッセージもしくはデータが収集されるまで待機する。“DPA”1516による前処理は、移動平均演算、または、ウェーブレット分解の如き単純であると共に適度に複雑な操作を包含すると共に、信号特異的である。処理されたデータは次に、“特定項目”として、他のエージェントに対して利用可能とされる。
【００６５】
データ集積エージェント1518は、“DPA”1516から受信したデータに基づき統計的な確率モデルを生成すると共に、そのデータを分類するための高度の集積アルゴリズムを更に生成し得る。但し、上記データの大部分は通常は、エラーの確率が相当に小さくなる様に、サーバ・エージェントが接続されると共に、該サーバ・エージェントが相当に膨大な分析に基づく分類ラベル付け情報を提供するまで、ラベル付けされずに分類されないままである。
【００６６】
データ集積エージェント1518により生成された統計的モデルは、データのスナップショットを表し、且つ、例えば、図１６に示されたデータ度数分布図と類似するデータ度数分布図を含み得る。他方、データ集積エージェント1518により生成された確率モデルは、更に大量のデータから構築されると共に、障害の確率を、統計的に有意な様式で予測すべく使用される。図１７中に示されたガウス分布は、代表的な確率モデルであり、測定誤差に関する一般的な前提である。
【００６７】
図１５を戻り参照すると、遠隔エージェント1510のデータ経過記録エージェント1520は、一定の時的間隔に対して特定データ(例えばフリーズ・フレーム・データ)を記憶する。特にデータ経過記録エージェント1520は、“DCA”1514からの所望の信号を選択し、これらの信号値を、例えば旅程の開始から終了までなどの、所定の時的間隔にわたり経過記録する。
【００６８】
学習エージェント1522は、人工知能およびマシン学習アルゴリズムを実現する。図１８には例示的な学習エージェント1522が描かれており、同図は、例えば、入力変数を出力中へとマッピングするなどの、学習エージェント1522による一群のデータの他のデータ群上へのマッピングを例証している。
【００６９】
障害／新事項検出エージェント1524は、データ集積エージェント1518、データ経過記録エージェント1520および学習エージェント1522からのデータを受信すると共に、(特定項目空間において)処理されたデータを既知データと比較し、車上での通常でないおよび／または異常な挙動を検出して分類する。処理されたデータは、例えば、データ経過記録エージェント1520を介して“DPA”1516から受信されると共に、問題の重要性が迅速な修正動作を要求するならば、付加的な分析のために、または、車上で行われた分析の確認のために、通信エージェント1526によりサーバ・エージェントに対しても送信され得る。通信エージェント1526は、送信エージェント1528、受信エージェント1530およびデータ記録器エージェント1532を含んでいる。
【００７０】
販売店もしくは工場から新車が送り出されたとき、既知データ(基準データ)が獲得されると共に、遠隔エージェント1510は、この初期データは無欠陥であり、且つ、該初期データは各車両サブシステムに対するシグナチュア値および健全性能データを表す、と想定する。すなわち、遠隔エージェント1510は、各車両が、該車両が工場を出るときに車両のサブシステムの健全なモデルを具現するために固有の基準を確立するための固有のシグナチュア・センサ値を有する、と仮定する。
【００７１】
上記で論じられた如く、障害／新事項検出エージェント1524は、データ集積エージェント1518、データ経過記録エージェント1520および学習エージェント1522からのデータを使用し、新事項を検出する。例えば、障害／新事項検出エージェント1522は、データ集積エージェント1518からのデータを使用し、例えば、動作モードの変化または環境的変化に起因するデータ値の自然な変化を、車両障害に起因する変化から区別する。遠隔エージェント1510に対する代表的なアルゴリズム的プロセスは、図１９に示される。
【００７２】
上述の如く、図１５において、通信エージェント1526は、送信エージェント1528、受信エージェント1530およびデータ記録器エージェント1532を含む。通信エージェント1526は、遠隔エージェント1510、(サーバ・エージェント122の如き)サーバ・エージェント、および、“LAN”1512に接続された(不図示の)他の遠隔エージェントの間の通信を制御する。例えば、送信エージェント1528は無損失圧縮アルゴリズムを用いて送信のためにデータを圧縮し、受信エージェント1530はデータを受信し、且つ、データ記録器エージェント1532によれば遠隔エージェント1510は、サーバ・エージェントとの通信の確立時に該サーバ・エージェントに対して同報通信するために車上でのデータを記憶し得る(または、通信が中断されたときに一時的記憶装置とし得る)。
【００７３】
一つの代表的な通信の状況展開において、遠隔エージェントにより監視されるサブシステムの性能データの全てが、専用チャネルを介してサーバ・エージェントへと流される。この状況展開は、大きな帯域幅、および、定常的な車両／サーバ接続を必要とする。この状況展開は、工場における初期化に対し、または、販売店訪問の間においては理想的であり、且つ、例えばWiMax(ワイマックス)もしくはコグニティブ無線(cognitive radio)の系列を介して更に適時に利用可能である。
【００７４】
別の代表的な通信の状況展開においては、例えば、車上処理の最も重要な信号もしくは結果などの、選択されたデータのみが、サーバ・エージェントに対して送信される。この状況展開が必要とするのは、相当に小さな帯域幅である。この状況展開は、サーバ・エージェントに対して送信するための所望の高優先順位のデータおよび情報を選択するという選択プロセスを実施する。
【００７５】
上記で論じられた如く、本開示内容の見地は、機械的および電気的な構成要素の両方を有する車両ブレーキ・システムにおいて具現実施され得る。車両ブレーキ・システムは、最も重要な安全システムの一つであることから、概略的に、一年に２回、検査することが推奨される。ブレーキ・システムにおける障害の早期検出によれば、金銭が節約されるだけでなく、致命的な事故も防止される。本開示内容の更なる見地は、上記で論じられたブレーキ・システムに関して考察される。
【００７６】
図２０に示された如き好適実施形態において、遠隔エージェント1510は“LAN”1512を介して車両ブレーキ・モジュールと通信し、その場合に“DCA”1514は２種類の信号、すなわちブレーキ・ペダル圧力および車速を収集し、例えば、これは車両の減速度(車両応答)を決定すべく利用される。“DCA”1514は、これらの入力信号を連続的に監視する。
【００７７】
“DPA”1516は、各信号中のノイズの量を低減する適切なフィルタをかけることにより、“DCA”1514からのデータを、フィルタリング済みのブレーキ・ペダル圧力およびフィルタリング済みの車速へと前処理する。データ集積エージェント1518は、“DPA”1516の結果を用い、図２１に示された如き統計的モデルを構築し、健全な車両に対するブレーキ・ペダル圧力の量と車両応答との間の関係を定義する。データ集積エージェント1518はまた、例えば多数の異なる旅程にわたり、統計的モデルの多くの場合を蓄積することにより、図２２に示された如き確率モデルも構築する。
【００７８】
データ経過記録エージェント1520は、開始／終了GPS箇所により決定され得る所定の旅程に対する新たな一群のデータを記憶する。経時的に、ブレーキ・システムは必然的に性能が低下し始め、このことは、統計的モデル(データ・スナップショット)と上記確率モデルとの間の統計的に有意な差としてデータ集積エージェント1518により検出され、その場合、統計的な差は、例えば、分散分析(ANOVA)またはカイ2乗基準により決定される(上記確率モデルは、上記統計的モデルよりも、平均を使用する)。もし、幾つかのデータ・スナップショットにわたり、統計的に有意な差が持続するなら、データ集積エージェント1518は、新事項(問題)が存在すると共に、障害が推測されることを信号通知する。図２２に示された代表的な確率モデルは、サブシステムの性能の健全な領域および障害的な領域の両方を含み、“問題”領域は、図２２において、μからの距離が増大するにつれて特定されている。
【００７９】
学習エージェント1522はまた、実際の障害的ブレーキ挙動に対し、予想される障害的ブレーキ挙動を比較するためにも利用され、その場合、該学習エージェント1522は、例えば、上記で論じられた如く気候要因を考慮し得るブレーキ・パッド摩耗などの、異なるレベルの性能低下における物理学的ブレーキ・モデルを表す。学習エージェント1522は、共通型式の複数台の車両からのデータに基づいて上記サーバ・エージェントにより構築されてから、遠隔エージェント1510へと展開されて、上記データを特定のブレーキ劣化範疇へと集積することを支援し得る。故に、学習エージェント1522は、ターゲット車両に特有のデータに由来する必要はないが、車両応答の出力を“最適に”予測するために実際の車両に最適に適合すべく、上記サーバによりターゲット車両へと送信され得る。この“最適”予測は、実際とモデルのデータ間の二乗平均誤差を利用することで、ブレーキ劣化レベルを記述し得る。ブレーキ問題の原因(例えば、ブレーキ・パッド摩耗、ブレーキ・シューの摩耗、または、油圧系統)を突き止めて、車両障害の根本的原因を決定するために、正常挙動および障害的挙動(既発問題点)の夫々の既知モデル同士の比較を用いる同様の手法も使用され得る。
【００８０】
更に、マルチエージェント設定における診断のために高レベルのアルゴリズムが採用され得、その場合、各アルゴリズム・ブロック自体は、上述の各プロセスの内の一つのプロセスを実施する一つのエージェント、または、一連のエージェントであり得る。
【００８１】
図２３は、データ群を監視する段階、可能的な問題を特定する段階、および、適切な処置を取る段階を含む代表的な知的診断アルゴリズムを示している。先に言及された如く、車両が最初に工場もしくは販売店から送り出されるとき、上記システムは、その車両のモジュールの全てが適切に作動しており、且つ、一定の期間後においてのみ車両の各モジュールは異常挙動の徴侯を示し始める、と想定する。故に、図２３のアルゴリズムの第１ステップ2302においては、各信号が監視される。但し、可能的な記録済みデータの全てが車両の車上システム内に記憶はされ得ず、または、サーバ・エージェントに対して同報通信はされ得ないので、“DCA”1518により、未処理の入力を監視すると共に、度数分布図の如き統計的モデルを構築して障害を特定するための集積方式が実施される。“DCA”1518と共に教師なし学習エージェント1522が実現されると共に、該エージェントは、障害が一旦生じたなら、該学習エージェント1522がその障害を検出し得る様に、健全データを用いて訓練される。
【００８２】
車両が、異常挙動を一旦示し始めたなら、障害検出エージェント1524はステップ2304にて、入力信号特性を、“DCA”1518により構築された統計的モデルと比較し、問題を特定する。上記で論じられた如く、学習エージェント1522もまた、ステップ2304にて上記問題を特定し得る。上記で論じられたブレーキ・モデルにおいて、監視されたデータ群は、車両の滑り、該車両がブレーキに応答するために必要な時間、ならびに、他の幾つかの要因を含む。ステップ2304にて特定された問題を引き起こす障害は、ステップ2306におけるアルゴリズムを実行することにより特定される。
【００８３】
図２４は、知的エージェント・システム100が、障害を緩和する解決策を更に見出すという、車両における障害の検出のためのアルゴリズムを示すフローチャートである。ステップ2402および2404は、図２３の各ステップと並行的である。ステップ2404にて問題が一旦特定されたなら、ステップ2406にては障害が特定され、これは、該障害を特定するアルゴリズムを実行する段階を含み得る。
【００８４】
ステップ2408においては、上記障害が既発であるか否かに関する決定が為される。既発であるときには、概略的に、既知の解決策が障害を緩和すべく入手可能であり、これはステップ2410において適用される。さもなければ、上記障害を緩和する解決策は、ステップ2412において見出される。該ステップ2412は、サーバ・エージェント、または、他の知的エージェントに対する通信を含み得る。解決策が一旦見出されたなら、該解決策は、ステップ2414にて上記障害を緩和すべく適用される。
【００８５】
図２５Ａは、車両のターゲット・エージェントもしくは遠隔エージェントにより実施されつつある障害検出のためのマルチエージェント・アルゴリズムを示すアルゴリズム的フローチャートである。ステップ2502においては、サブシステムの性能データ(データ群)が監視されると共に、ステップ2504にては問題が特定される。ステップ2504にて問題が特定されたとき、その問題を引き起こした障害を特定すべくアルゴリズム検索が実施される。此処で、上記問題は、新たなデータ群、または、異常なデータ群であり、且つ、上記障害は、上記新たなデータ群または上記異常なデータ群を引き起こした機械的／電気的な問題点である。適切なアルゴリズムが見出されないときには、ステップ2510にて、その車両の他のターゲット(または遠隔)エージェントとの協働が実施される。
【００８６】
上記他のターゲット・エージェントとの協働によっても、ステップ2512にて、上記障害を特定するアルゴリズムを見出せないとき、ステップ2514にては、サーバ・エージェントとの協働が実施される。上記で論じられた如く、上記サーバ・エージェントは相当に多くの資源を有することから、この結果、概略的に、適切なアルゴリズムが見出される。但し、アルゴリズムが見出されないとき、該アルゴリズムの事象がステップ2518にて経過記録される。上記アルゴリズムが見出されたとき、それはステップ2520にて適用される。
【００８７】
ステップ2510における各ターゲット・エージェント間の協働は、図２５Ｂに更に詳細に示される。此処では、ステップ2522にて、利用可能なエージェントを特定し、ステップ2524にては、その利用可能なエージェントのデータ・バンクを検索し、且つ、ステップ2526にては、該当ターゲット・エージェントと他のターゲット・エージェントとの間でデータ／結果を交換する、という手順が追随される。ステップ2524の次にステップ2526の順序で示されるが、上記協働プロセスは、それを部分的または全体的に、または、異なる順序(ステップ2524の前にステップ2526)で反復し得ることを理解すべきである。
【００８８】
ステップ2514におけるターゲット・エージェントとサーバ・エージェントとの間の協働は、図２５Ｃにおいて更に詳細に示される。此処では、ステップ2528にて、サーバ・エージェントとの通信を開始(LAN初期化)し、且つ、ステップ2530にては、監視されたデータ群および予備的結果(不首尾の結果／不首尾のアルゴリズムの結果)をサーバ・エージェントと共有する、という手順が追随される。上記サーバ・エージェントは次に、上記障害を特定するアルゴリズムを構築しまたは見出し、これはステップ2532にて受信される。
【００８９】
図２５Ａに示された如く、適切なアルゴリズムに対する上記検索の内で、成功した検索(ステップ2508、2512または2516)において、そのアルゴリズムはステップ2520において適用される。アルゴリズム適用ステップは2520は、図２５Ｄに更に詳細に示される。この場合、ステップ2534にては、サーバ・エージェントから受信されたアルゴリズムを、関与する各ターゲット・エージェントに対して配布し、且つ、ステップ2536にては、各ターゲット・エージェントにてそのアルゴリズムを適用する、という手順が追随される。ステップ2538にては、適用されつつある上記アルゴリズムの夫々の結果が比較され、且つ、ステップ2540にては障害が特定される。故に、上記問題の根本的原因が特定され得る。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５Ａ】
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【図２５Ｂ】
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【図２５Ｃ】
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【図２５Ｄ】
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