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CN109649334A - 用于动态车辆定制和调整的系统和方法 - Google Patents

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CN109649334A
CN109649334A CN201811148828.6A CN201811148828A CN109649334A CN 109649334 A CN109649334 A CN 109649334A CN 201811148828 A CN201811148828 A CN 201811148828A CN 109649334 A CN109649334 A CN 109649334A
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control module
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CN201811148828.6A
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拉维·阿克拉
种村嘉高
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Denso International America Inc
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Abstract

公开了一种用于车辆(20)的动态车辆定制和消息生成的方法和系统。所述方法包括接收静态车辆数据、用户设置以及来自与车辆(20)关联的至少一个传感器(60)的车辆操作数据。所述方法包括基于静态车辆数据、用户设置和车辆操作数据确定签名。所述方法包括基于签名从用户简档列表中识别用户简档。所述方法包括接收来自公共边缘模块(30)的公共边缘数据和来自云模块(40)的云数据。公共边缘数据表示与局部交通和道路状况中的至少一个有关的信息，并且云数据表示与综合道路系统(10)的交通和道路状况中的至少一个有关的信息。所述方法包括基于用户简档、公共边缘数据和云数据生成消息。

Description

用于动态车辆定制和调整的系统和方法
技术领域
本公开内容涉及用于动态车辆定制和调整的系统和方法，并且更具体地，涉及用于位于综合道路系统中的车辆的动态车辆定制和消息生成的系统和方法。
背景技术
本部分提供了与本公开内容相关的背景信息，其不一定是现有技术。
使用云服务，车辆可以选择与车辆的当前操作者关联的用户简档。作为示例，被授权操作车辆的全部用户简档可以被存储在云服务的数据库中。因此，当操作者进入车辆时，车辆可以使用面部识别技术或移动装置向云服务传送与操作者关联的识别标记。随后，云服务可以确定与操作者对应的用户简档是否存在并且是否被授权操作车辆。如果是，则云服务可以向车辆传送允许操作员驾驶车辆的信号。此外，云服务可以向车辆传送与操作者的用户简档关联的个性化车辆设置。
然而，使用面部识别技术和移动装置可以是侵入性的并且可以防止车辆提供可定制的动态消息。此外，在利用云服务时固有的延迟问题可能延迟必须在车辆发动时或在车辆操作时提供的关键消息和设置的通信。
发明内容
本部分提供了对本公开内容的总体概括，并且不是对本公开内容的全部范围或全部特征的全面公开。
本教导包括用于位于综合道路系统中的车辆的动态车辆定制和调整的系统和方法。方法包括使用电子控制模块接收静态车辆数据、用户设置和来自与车辆关联的至少一个传感器的车辆操作数据，该电子控制模块包括被配置成执行存储在非暂态存储器上的指令的处理器。方法还包括使用电子控制模块基于静态车辆数据、用户设置和车辆操作数据确定签名。方法还包括使用电子控制模块基于签名从用户简档列表中识别用户简档。方法还包括使用电子控制模块接收来自公共边缘模块的公共边缘数据和来自云模块的云数据，其中公共边缘数据表示与局部交通状况和局部道路状况中的至少一个有关的信息，以及其中云数据表示与综合道路系统的交通状况和综合道路系统的道路状况中的至少一个有关的信息。方法还包括使用电子控制模块基于用户简档、公共边缘数据和云数据生成消息。
本教导还包括用于位于综合道路系统中的车辆的动态车辆定制和调整的系统。系统包括电子控制模块，该电子控制模块包括被配置成执行存储在非暂态存储器上的指令的处理器。指令包括使用电子控制模块接收静态车辆数据、用户设置和来自与车辆关联的至少一个传感器的车辆操作数据。指令还包括使用电子控制模块基于静态车辆数据、用户设置和车辆操作数据确定签名。指令还包括使用电子控制模块基于签名从用户简档列表中识别用户简档。指令还包括使用电子控制模块接收来自公共边缘模块的公共边缘数据和来自云模块的云数据，其中公共边缘数据表示与局部交通状况和局部道路状况中的至少一个有关的信息，以及其中云数据表示与综合道路系统的交通状况和综合道路系统的道路状况中的至少一个有关的信息。指令还包括使用电子控制模块基于用户简档、公共边缘数据和云数据生成消息。
根据本文中所提供的描述，其他适用的领域将变得明显。本发明内容中的描述和特定示例仅用于说明的目的，而不旨在限制本公开内容的范围。
附图说明
本文中描述的附图仅用于所选定的实施方式的说明目的，而不是全部的可行实现方式，并且不旨在限制本公开内容的范围。
图1A是根据本公开内容的综合道路系统的示例性高级图示。
图1B是根据本公开内容的综合道路系统的示例性高级框图。
图2是示出根据本公开内容的动态简档生成的流程图。
图3是示出根据本公开内容的综合道路系统的事件警示系统的流程图。
图4是示出根据本公开内容的综合道路系统的恶意汽车追踪系统的流程图。
图5是示出根据本公开内容的综合道路系统的音乐选择系统的流程图。
图6是示出根据本公开内容的综合道路系统的ABS激活系统的流程图。
图7是示出根据本公开内容的综合道路系统的速度警示系统的流程图。
在附图的多个视图中对应的附图标记指示对应的部分。
具体实施方式
现在将参照附图更全面地描述示例性实施方式。
参照图1A，示出了综合道路系统10的示例性高级图示。综合道路系统10可以包括车辆20、公共边缘模块30和云模块40，并且车辆20可以包括电子控制模块50。附加地或替选地，综合道路系统10可以包括多个公共边缘模块30，其中每个公共边缘模块30被配置成基于例如与特定街道或交叉路口有关的交通和道路信息来提供和接收局部信息。因此，城市可以将与附近车辆和云模块40通信的多个公共边缘模块30引入其综合道路系统10中。公共边缘模块30的数目可以基于街道和/或交叉路口的数目、交通流量和街道的布局。另一方面，云模块40可以基于例如全市交通流量和道路状况、天气状况以及城市中的车辆中的驾驶员的身份来提供和接收一般信息。如图1A所示，综合道路系统10实现使车辆定制和车辆调整功能最优化的边缘计算系统，从而使车辆20的操作者能够在没有云计算网络的固有延迟问题的情况下快速且有效地执行所述功能。
参照图1B，示出了综合道路系统10的示例高级框图。如以上在图1A中所述，车辆20可以包括电子控制模块50，并且车辆20还可以包括多个传感器60-1、60-2、60-3(统称为传感器60)和仪表板62。电子控制模块50可以包括动态简档生成模块52、车辆推荐模块54和通信模块56。动态简档生成模块52、车辆推荐模块54和通信模块56可以由被配置成执行存储在车辆存储器58中的指令的一个或更多个处理器实现。车辆存储器58可以是计算机可读的非暂态存储器部件，例如，只读存储器或随机存取存储器。
公共边缘模块30可以包括公共边缘推荐模块64，该公共边缘推荐模块64由被配置成执行存储在公共边缘存储器66中的指令的一个或更多个处理器实现。公共边缘存储器66可以是计算机可读的非暂态存储器部件，例如，只读存储器或随机存取存储器。
云模块40可以包括云推荐模块68和用户简档管理模块70，云推荐模块68和用户简档管理模块70每个都由被配置成执行存储在云存储器72中的指令的一个或更多个处理器实现。云存储器72可以是计算机可读的非暂态存储器部件，例如，只读存储器或随机存取存储器。
动态简档生成模块52被配置成执行驾驶员识别并且生成与所识别的驾驶员对应的定制设置。作为示例，动态简档生成模块52可以基于存储在车辆存储器58中的静态车辆数据、用户设置和车辆操作数据来识别与驾驶员对应的签名。例如，静态车辆数据可以包括车辆识别号、车辆制造、车辆装饰、引擎特性、车辆的燃料经济性和/或其他识别车辆信息。例如，用户设置可以包括镜子位置、方向盘位置、座椅位置、座椅高度、方向盘的抓握位置和/或与车辆的用户关联的其他设置。用户设置还可以包括其他调整和/或定制设置，例如，速度限制(例如，车辆20的主驾驶员的孩子可以具有禁止儿童行驶超过60英里/小时的设置)、区域限制(例如，不允许儿童在某些高速公路和/或街道上驾驶、加速度限制(例如，不允许儿童在当车辆20完全停止时快速加速)和/或其他调整和/或定制设置。车辆操作数据可以包括从传感器60获取的任何数据、由车载诊断端口(即OBD-II端口)获取的数据和/或其他车辆操作数据。作为示例，从传感器60和车载诊断端口获取的数据可以包括燃料排放、里程、速度、平均转向角、车辆对准、制动压力、快速加速以及车辆20是否超速行驶。
为了生成签名，动态简档生成模块52可以执行各种算法以确定用于每个驾驶员的唯一签名。作为示例，静态数据、用户设置和车辆操作数据中的每一个可以作为矢量或矩阵被存储在车辆存储器58和/或云存储器72的表中，从该表中可以确定唯一的签名。附加地或替选地，动态简档生成模块52可以对静态数据、用户设置和车辆操作数据中的至少一个实施标准机器学习算法(例如，HMM分类器和支持向量机)以生成唯一的签名。
每个签名与在车辆存储器58中或在云存储器72中存储的用户简档对应，用户简档可以由用户简档管理模块70访问。动态简档生成模块52在最初可以参考车辆存储器58以确定与签名对应的简档是否被存储在其中，从而保留云模块40的处理资源并且使识别简档的延迟最小化。如果动态简档生成模块52确定与签名对应的简档未被存储在车辆存储器58中，则动态简档生成模块52可以使用用户简档管理模块70搜索云存储器72以查看对应简档是否被存储在其中。如果对应的简档被存储在云存储器72中，则动态简档生成模块52可以经由用户简档管理模块70接收具有对应的简档信息的信号和/或用对应的简档信息更新车辆存储器58的指令。如下面在图2中所述的，如果对应简档既未被存储在车辆存储器58中也未被存储在云存储器72中，则动态简档生成模块52可以执行匹配算法或创建新的简档。
作为说明性示例，驾驶员可以进入车辆20并且可以基于驾驶员的个人偏好来调整后视镜的位置和座椅高度。此外，例如，青少年的驾驶员可以具有与禁止儿童行驶超过60英里每小时(mph)的与他的简档关联的速度限制。一旦驾驶员启动车辆20，动态简档生成模块52可以获得静态车辆数据和与驾驶员关联的用户设置。一旦驾驶员开始操作车辆20，动态简档生成模块52可以基于例如从传感器60和/或OBD-II端口获取的数据开始获取车辆操作数据。一旦动态简档生成模块52已经获得足够量的车辆操作数据，动态简档生成模块52可以基于静态车辆数据、用户设置和车辆操作数据来确定签名。基于该签名，动态简档生成模块52随后可以识别与该签名关联的简档(即，青少年的简档)。
一旦动态简档生成模块52已识别出驾驶员的简档，动态简档生成模块52将该简档传送至车辆推荐模块54。车辆推荐模块54被配置成基于从公共边缘推荐模块64和/或云推荐模块68接收到的驾驶员简档和消息，生成用于驾驶员的定制消息和/或推荐。例如，车辆推荐模块54可以使用收发器系统来接收消息，该收发器系统被配置成从专用短程通信(DSRC)系统和/或LTE或其他蜂窝数据网络接收信号。
公共边缘推荐模块64可以被配置成使用DSRC系统和/或LTE或其他蜂窝数据信号来发送与局部交通和道路信息有关的消息。作为示例，公共边缘推荐模块64可以发送指示在对应的交叉路口发生事故的消息。作为另一示例，公共边缘推荐模块64可以发送指示驾驶员要注意位于中间车道的大坑洼的消息。
云推荐模块68可以被配置成使用DSRC系统和/或LTE或其他蜂窝数据信号来发送与整个综合道路系统10的一般交通和道路信息有关的消息。作为示例，云推荐模块68可以发送指示在州际高速公路上存在十分钟的延迟的消息。作为另一示例，云推荐模块68可以发送指示正在下大雨并且因此每个驾驶员应当减速的消息。
随后，与车辆推荐模块54通信的仪表板62可以接收并且显示由通信模块56生成的消息。
使用以上示例，基于与青少年驾驶员关联的简档和预定义速度限制，以及从公共边缘推荐模块64和云推荐模块68接收到的消息，通信模块56可以生成用于在仪表板62上显示的以下消息中的至少一个：
“注意：您目前正在以超出允许的速度限制操作车辆。由于下大雨请将车辆减速至45英里每小时(mph)。”
“注意：大雨影响了华盛顿大道中央车道前方大坑洼的可见度。请减速车辆。”
如下面参照图3-7所述的，除了向车辆的驾驶员提供定制的调整和推荐之外，综合道路系统10还可以被配置成实现事件警示系统、恶意车辆检测系统、音乐选择系统、ABS激活系统和/或速度警示系统。
参照图2，示出了用于示出动态简档生成的控制算法200的流程图。例如，当车辆的驾驶员启动车辆20时，控制算法200在204处开始。在208处，控制算法200使用电子控制模块50从车辆存储器58接收静态车辆数据、用户设置和车辆操作数据。在212处，控制算法200使用动态简档生成模块52基于用户设置、静态车辆数据和车辆操作数据来确定驾驶员的签名。在216处，控制算法200确定驾驶员的签名是否被存储在车辆存储器58或云存储器72中。如果是，则控制算法进行至248；否则，控制算法200进行至220。
在220处，控制算法200确定签名是否唯一。换句话说，控制算法200使用匹配算法确定车辆存储器58和/或云存储器72中的任何签名是否与驾驶员的签名以阈值匹配程度匹配。确定签名不是唯一的所必需的阈值匹配程度是任意的，并且可以基于例如在车辆存储器和/或云存储器72中存储的简档和签名的数目以及与用户设置、静态车辆数据和车辆操作数据关联的各种类型的数据。如果匹配算法确定签名是唯一的，则控制算法进行至224；否则控制算法转移至232。在224处，控制算法200创建与唯一签名对应的新简档并且将其存储在车辆存储器58中。在228处，控制算法200用与唯一签名对应的新简档更新云存储器72。
在232处，响应于确定签名不是唯一的控制算法200，控制算法200基于签名创建临时简档。在236处，控制算法200基于以上描述的匹配算法识别车辆存储器58和/或云存储器72中存在的最相似的简档。在240处，控制算法200确定驾驶员是否已手动确认匹配的简档与驾驶员对应。作为示例，仪表板62可以显示要求驾驶员验证他或她是与匹配的简档关联的驾驶员的消息。如果匹配的简档被驾驶员确认，则控制算法200进行至248；否则，控制算法200进行至244。在244处，控制算法200基于以上描述的匹配算法识别车辆存储器58和/或云存储器72中存在的下一最相似的简档。
在248处，控制算法200选择与驾驶员对应的简档。在252处，控制算法200确定与所选择的简档关联的驾驶员是否被授权驾驶车辆20。作为示例，车辆20的主驾驶员(例如，车辆的所有者)可以仅允许(如对应的用户设置中所示的)与某些指定的简档关联的用户操作车辆20。附加地或替选地，车辆20的主驾驶员可以指示与某些指定的简档关联的用户仅能够在某些日子或在一天的某些时间期间操作车辆20。因此，如果控制算法200确定简档是与被授权操作车辆20的用户关联的，则控制算法200进行至260；否则，控制算法进行至256，并且使用通信模块56向主驾驶员发送未授权的操作者正在使用车辆20的消息。附加地或替选地，控制算法在256处可以通过防止车辆20被操作来禁用车辆20。作为示例，通信模块56可以使用LTE或其他蜂窝数据信号将消息发送至主驾驶员的移动设备，其中消息与车辆20的未授权操作对应。控制算法200在276处结束。
在260处，控制算法200确定是否应当采取新的车辆操作数据测量。作为示例，控制算法200可以响应于某些事件(例如，快速减速、事故和方向盘的瞬时快速旋转)来获得新的操作数据测量。如果新的车辆操作数据测量被触发，则控制算法200进行至264；否则，控制算法200进行至272。在264处，控制算法200基于新的车辆操作数据更新所选择的简档的签名。在268处，控制算法200更新车辆存储器58和/或云存储器72中的对应简档并且然后返回至260。在272处，控制算法200确定车辆是否关闭。如果是，则控制算法进行至276；否则，控制算法200返回至260。在276处，控制算法200结束。
参照图3，示出了用于示出综合道路系统10的事件警示系统的控制算法300的流程图。例如，当车辆的驾驶员启动车辆20时控制算法300在304处开始。在308处，控制算法300选择与驾驶员对应的简档。作为示例，如上面在图2中所述的，可以根据控制算法200的步骤204-248选择简档。
在312处，控制算法300确定车辆20的车辆处理器是否过载或者没有足够的可用资源以计算亲和值，这将在下面进一步详细描述。如果是，则控制算法300进行至316，并且使用云模块处理器计算车辆20的亲和值。否则，控制算法300进行至320并且使用动态简档生成模块52计算车辆20的亲和值。
亲和值是指示事故或交通事件的发生的值。作为示例，动态简档生成模块52可以接收车辆操作数据以生成用于目标车辆20的预期路径，该车辆操作数据包括轨迹、速度、加速度、气体和制动踏板压力、旋转角度、位置、时间等。此外，动态简档生成模块52可以利用用户设置(例如，速度限制)以生成用于车辆20的预期路径。响应于接收车辆操作数据和用户设置，动态简档生成模块52可以被配置成执行机器学习算法(例如，HMM分类器和支持向量机)以生成预期路径。
如果车辆20偏离预期路径预定量(即，亲和值超过亲和值阈值)，则动态简档生成模块52可以被配置成确定发生了事故和/或交通事件。作为示例，响应于对车辆操作数据和用户设置执行机器学习算法，动态简档生成模块52指示车辆20的预期路径是以45英里每小时(mph)的速度在华盛顿大道上向北行进。如果车辆操作数据突然指示车辆20的速度是0英里每小时(mph)，或者车辆20快速减速到0英里每小时(mph)，则这可以指示车辆20卷入到例如驾驶员追尾另一车辆的碰撞中。因此，亲和值可以超过阈值亲和值，从而指示已经发生了事故和/或交通事件。
在324处，控制算法300确定亲和值是否大于阈值亲和值。如果是，则控制算法300进行至328；否则，控制算法300在344处结束。尽管该实施方式描述了亲和值与和预期路径的偏差之间的正比关系，但是在其他实施方式中，反比关系可以用于使亲和值与和预期路径的偏差相关联。因此，与预期路径的偏差越小，亲和值越大。因此，在其他实施方式中，控制算法300可以被配置成确定亲和值是否低于亲和力阈值。
在328处，控制算法300识别事故和/或交通事件已经发生并且标记事件。在332处，控制算法300用事故和/或交通事件数据更新对应简档的签名。在336处，控制算法300使用DSRC、LTE或其他蜂窝数据信号将事故和/或交通事件信息发送至公共边缘模块30和/或云模块40。在340处，公共边缘模块30和/或云模块40将对应的事故和/或交通事件数据传送至公共边缘模块30和/或云模块40的范围内的其他车辆。作为示例，公共边缘推荐模块64可以生成以下消息并且将其发送至公共边缘模块30的范围内的每个车辆的每个相应车辆推荐模块54：
“事故警报：华盛顿大道发生了事故。请谨慎行进。”
附加地或替选地，云通信模块68可以生成相同的消息并且将其发送至综合道路系统10中的每个车辆的每个对应车辆推荐模块54。在344处，控制算法300结束。
参照图4，示出了用于示出综合道路系统10的恶意汽车追踪系统的控制算法400的流程图。例如，当车辆20的驾驶员启动车辆20时控制算法400在404处开始。在408处，控制算法400确定是否已经接收到指示警察意识到有恶意车辆的信息，该恶意车辆被定义为作为例如对在最近的犯罪中是可疑的逃跑车辆的车辆的所有者的逮捕令等的结果使警察感兴趣的车辆。如果警察意识到有恶意车辆，则控制算法400进行至412；否则，控制算法400保持在408处直到警察变得意识到有恶意车辆。
在412处，控制算法400用与恶意车辆对应的识别信息来更新云模块40和公共边缘模块30。作为示例，警察可以用与恶意车辆的类型、品牌、颜色、构建年份、牌照号等有关的信息来更新云模块40。在416处，控制算法400使用选择位于警察管辖范围内的公共边缘模块30来发送识别信息。作为示例，控制算法400可以使用公共边缘模块30来发送识别信息，在该公共边缘模块30中可以基于指示和警察自己的调查工作来定位恶意车辆。在420处，所选择的公共边缘模块30附近的车辆接收包括恶意车辆的识别信息的消息。
在424处，控制算法400确定接收具有识别信息的消息的任何车辆20的电子控制模块50是否在附近检测到恶意车辆的存在。作为示例，可以与耦接至车辆20的摄像机通信的电子控制模块50可以获得由摄像机捕获的图像和/或视频。随后，电子控制模块50可以使用计算机视觉算法确定恶意车辆是否在附近。计算机视觉算法可以包括但不限于处理和分析由摄像机捕获的图像以识别在附近的车辆的制造、装饰、颜色、配置、牌照号和/或任何其他相关标记。如果控制算法400确定恶意车辆在附近，则控制算法400进行至444；否则，控制算法400进行至428。
在428处，控制算法确定接收具有识别信息的消息的任何其他车辆20的驾驶员是否在附近发现恶意车辆的存在。换句话说，响应于接收消息，如果驾驶员例如从她的肩膀看过去并且发现恶意车辆，则控制算法400进行到444；否则，控制算法400转移至432。在432处，控制算法400确定识别信息是否是由公共边缘模块30发送的。如果是，则控制算法400进行至436；否则，控制算法400转移至448。在436处，控制算法400使用云模块40发送识别的信息。在440处，云模块40范围内的车辆接收包括恶意车辆的识别信息的消息。
在444处，响应于检测到恶意车辆，控制算法400经由公共边缘模块30将其他车辆的驾驶员的位置发送给警察。因此，警察可能能够追踪恶意车辆的驾驶员的位置并且将恶意车辆的驾驶员逮捕。在448处，控制算法400结束。
参照图5，示出了用于示出音乐选择系统的控制算法500的流程图。例如，当车辆的驾驶员启动车辆20时，控制算法500在504处开始。在508处，控制算法500选择与驾驶员对应的简档。作为示例，如上面在图2中所述的，可以根据控制算法200的步骤204-248选择简档。
在512处，控制算法500识别在车辆存储器58中存储的音乐和云模块40中与所选择的简档关联的音乐流应用。作为示例，作为驾驶员在她的移动装置上安装应用程序的结果的音乐流应用程序(例如，或)可以与所选择的简档关联。在516处，控制算法500确定车辆操作数据是否指示驾驶员是在打瞌睡、困倦或不警觉的。作为示例，如果车辆操作数据指示驾驶员在夜晚漂移出她的车道，则控制算法500可以被配置成使用推荐模块56确定车辆20的驾驶员是在打瞌睡/不警觉的。因此，响应于确定驾驶员是在打瞌睡/不警觉的，控制算法500进行至520；否则，控制算法500进行至524。
在520处，控制算法500选择并且播放先前由驾驶员指定为在打瞌睡和/或不警觉的情况下旨在唤醒/使驾驶员警觉的音乐。作为示例，驾驶员的简档可以指示如果驾驶员困倦，则车辆20应当播放重金属音乐以使驾驶员警觉和/或唤醒驾驶员。控制算法500在528处结束。在524处，控制算法500选择并且播放先前由驾驶员指定为属于她最喜欢的音乐类型的音乐。作为示例，驾驶员的简档可以指示摇滚音乐是她最喜欢的音乐类型，并且因此，在她不是在打瞌睡和/或不警觉的全部情况下从音乐流应用流式传输各种摇滚电台。控制算法500然后在528处结束。
参照图6，示出了用于示出ABS激活系统的控制算法600的流程图。例如，当车辆的驾驶员启动车辆20时，控制算法600在604处开始。在608处，控制算法600选择与驾驶员对应的简档。作为示例，如上面在图2中所述的，可以根据控制算法200的步骤204-248选择简档。
在612处，控制算法600向公共边缘模块30和云模块40发送包括与车辆20的防抱死制动系统(ABS)的状态对应的数据的车辆20的车辆操作数据。在616处，控制算法600使用公共边缘模块30确定ABS被激活的车辆20附近的其他车辆的数目。作为示例，公共边缘模块30可以被配置成周期性地接收与公共边缘模块的范围内的所有其他车辆的ABS的状态对应的车辆操作数据。作为更具体的示例，公共边缘模块30可以被配置成每分钟确定一次ABS被激活的车辆的数目。可替选地，公共边缘模块30可以被配置成连续地确定ABS被激活的车辆的数目。
在620处，控制算法600确定ABS被激活的其他车辆的数目是否超过第一ABS阈值。第一ABS阈值可以是在相应的公共边缘模块30处预定义的原始数目或比率。作为示例，公共边缘模块30可以将第一ABS阈值设置在70％(即，公共边缘模块30的范围内的全部车辆的70％使其ABS系统被激活)处。可替选地，第一ABS阈值可以是动态的原始数目或比率，换句话说，基于包括平均速度、事故和/或交通事件的数目、天气、道路状况等的各种因素不断更新的原始数目或比率。作为示例，当道路被冰和/或雪覆盖时，公共边缘模块30可以减小第一ABS阈值。
如果公共边缘模块30将第一ABS阈值设置在70％处，如上所述，并且在最后测量期间ABS被激活的车辆的数目是80％，则控制算法600进行至636。否则，例如，如果在最后测量期间ABS被激活的车辆的数目是60％，则控制算法600进行至624。
在624处，控制算法600使用云模块40确定在其范围内ABS被激活的其他车辆的数目以及从中获得与ABS状态对应的车辆操作数据的每个车辆的对应位置。作为示例，云模块40可以基于具有ABS激活的车辆的位置和数目来生成数据矩阵以例如如果在其是动态阈值的情况下更新该位置的对应的ABS阈值。
在628处，控制算法600基于车辆的车辆操作数据预测车辆20的下一位置。作为示例，车辆操作数据可以包括多个GPS坐标，并且基于这些GPS坐标，云模块40能够预测车辆20的轨迹。基于该轨迹，云模块40可以预测车辆20可能驾驶到附近的下一最近的公共边缘模块。
在632处，控制算法600可以确定在下一预测位置处ABS被激活的其他车辆的数目是否超过与下一最近的公共边缘模块关联的第二ABS阈值。如果下一公共边缘模块将第二ABS阈值设置在60％处，并且在最后测量期间ABS被激活的车辆的数目是80％，则控制算法600进行至636；否则，控制算法600进行至644。
在636处，控制算法600确定车辆20的ABS是否开启。如果是，则控制算法600进行至644；否则，控制算法600进行至640。在640处，控制算法600使用车辆20的电子控制模块50的通信模块56警示车辆20的驾驶员开启其相应的ABS。在644处，控制算法600结束。
参照图7，示出了用于示出速度警示系统的控制算法700的流程图。例如，当车辆的驾驶员启动车辆20时，控制算法700在704处开始。在708处，控制算法700选择与驾驶员对应的简档。作为示例，如上面在图2中所述的，可以根据控制算法200的步骤204-248选择简档。
在712处，控制算法700向公共边缘模块30和云模块40发送包括与车辆20的速度对应的数据的车辆20的车辆操作数据。在716处，控制算法700使用公共边缘模块30确定公共边缘模块30的范围内的所有其他车辆的平均速度。
在720处，控制算法700确定车辆20的速度是否超过第一阈值速度。由公共边缘模块30确定的第一阈值速度可以是基于推荐的或实际的速度限制的预定速度值。作为示例，如果公共边缘模块30附近的道路的速度限制是45英里每小时(mph)，则与公共边缘模块30对应的第一阈值速度可以是45英里每小时(mph)。附加地或替选地，第一阈值速度可以被配置成基于例如与所选择的简档关联的速度限制、其他车辆的速度、附近的建筑物的存在、事故和/或交通事件数目、天气、道路状况等来动态更新。作为示例，如果由于雪和/或冰而让道路状况变得危险，即使公共边缘模块30附近的道路的速度限制是45英里每小时(mph)，与公共边缘模块30对应的第一阈值速度可以是25英里每小时(mph)。如果车辆20的速度超过第一阈值速度，则控制算法700进行至736；否则，控制算法700进行至724。
在724处，控制算法700使用云模块40确定所有其他车辆的平均速度以及具有速度值的每个车辆的对应位置。作为示例，云模块40可以基于每个车辆的位置和速度来生成数据矩阵以例如更新该位置的对应速度阈值。
在728处，控制算法700基于车辆20的车辆操作数据预测车辆20的下一位置。作为示例，车辆操作数据可以包括多个GPS坐标，并且基于这些GPS坐标，云模块40可以能够预测车辆20的轨迹。基于该轨迹，云模块40可以预测车辆20可能驾驶到附近的下一最近的公共边缘模块。
在732处，控制算法700确定车辆20的速度是否超过在下一预测位置处的第二阈值速度。如果是，则控制算法进行至736；否则，控制算法700进行至740。在736处，控制算法700使用车辆20的电子控制模块50的通信模块56向车辆20的仪表板62发送消息，该消息指示驾驶员减速或警示驾驶员附近的其他车辆的速度(例如，“由于处于下雨状况而导致你周围的许多驾驶员都以40英里每小时(mph)的速度驾驶。”)。在740处，控制算法700结束。
前面的描述本质上仅为说明性的而绝非意在限制本公开内容、其应用或用途。本公开内容的广泛教导可以以各种形式实现。因此，尽管本公开内容包括特定示例，但是本公开内容的真实范围不应当因此被限制，因为在研究附图、说明书和所附权利要求书时，其他修改将变得明显。应当理解的是，在不改变本公开内容的原理的情况下，方法内的一个或更多个步骤可以以不同的顺序(或同时)执行。此外，尽管上面将每个实施方式中描述为具有某些特征，但是相对于本公开内容的任何实施方式描述的那些特征中的任何一个或更多个可以在任何其他实施方式的特征中实现和/或与其组合，即使没有明确描述该组合。换句话说，所描述的实施方式并非互相排斥的，并且一个或更多个实施方式的排列组合仍然在本公开内容的范围内。
使用各种术语来描述元件之间(例如，在模块、电路元件、半导体层等之间)的空间关系和功能关系，所述术语包括“连接”、“接合”、“耦接”、“相邻”、“紧挨着”、“在顶部”、“上方”、“下方”以及“布置”。除非明确描述为“直接”，否则当在上面的公开内容中描述第一元件与第二元件之间的关系时，该关系可以是在第一元件与第二元件之间不存在其他中间元件的直接关系，但是也可以是在第一元件与第二元件之间(在空间上或功能上)存在一个或更多个中间元件的间接关系。如本文中所使用的，短语A、B和C中的至少一个应当被解释成使用非排他性逻辑OR表示逻辑(A或B或C)，并且不应当被解释成表示“A中的至少一个、B中的至少一个以及C中的至少一个”。
在附图中，如箭头所指示的箭头的方向通常示出了着重于说明的信息(例如，数据或指令)的流动。例如，当元件A和元件B交换各种信息但是从元件A发送至元件B的信息与说明有关时，箭头可以从元件A指向元件B。该单向箭头并不意味着没有其他信息从元件B发送至元件A。此外，对于从元件A发送至元件B的信息，元件B可以向元件A发送对该信息的请求或者该信息的接收确认。
在本申请中，包括下面的定义，术语“模块”或术语“控制器”可以用术语“电路”代替。术语“模块”可以指作为下列的部分或包括下列：专用集成电路(ASIC)；数字、模拟或混合模拟/数字分立电路；数字、模拟或混合模拟/数字集成电路；组合逻辑电路；现场可编程门阵列(FPGA)；执行代码的处理器电路(共享、专用或组)；存储由处理器电路执行的代码的存储器电路(共享、专用或组)；提供所述功能的其他合适的硬件部件；或者上述部分或全部的组合，例如，在片上系统中。
模块可以包括一个或更多个接口电路。在一些示例中，接口电路可以包括连接至局域网(LAN)、因特网、广域网(WAN)或其组合的有线或无线接口。本公开内容的任意给定模块的功能可以分布在经由接口电路连接的多个模块之中。例如，多个模块可以允许负载平衡。在另一示例中，服务器(也称为远程或云)模块可以代表客户端模块来实现一些功能。
如上所使用的术语代码可以包括软件、固件和/或微代码，并且可以指代程序、例程、功能、类、数据结构和/或对象。术语共享处理器电路包含执行来自多个模块中的一些或全部代码的单处理器电路。术语组处理器电路包含结合附加的处理器电路执行来自一个或更多个模块的一些或全部代码的处理器电路。对多个处理器电路的参考包括分立晶片上的多个处理器电路、单个晶片上的多个处理器电路、单个处理器电路的多个核、单个处理器电路的多个线程或者以上的组合。术语共享存储器电路包含存储来自多个模块的一些或全部代码的单个存储器电路。术语组存储器电路包含结合附加存储器存储来自一个或更多个模块的一些或全部代码的存储器电路。
术语“存储器电路”是术语“计算机可读介质”的子集。如本文中所使用的，术语“计算机可读介质”不包括通过介质(例如，在载波上)传播的暂态的电信号或电磁信号，因此术语“计算机可读介质”可以被认为是有形的和非暂态的。非暂态有形计算机可读介质的非限制性示例有非易失性存储器电路(例如，闪速存储器电路、可擦除可编程只读存储器电路或掩模型只读存储器电路)、易失性存储器电路(例如，静态随机存取存储器电路或动态随机存取存储器电路)、磁存储介质(例如，模拟或数字磁带或硬盘驱动器)和光存储介质(例如，CD、DVD或蓝光光盘)。
本申请中描述的设备和方法可以由通过配置通用计算机以执行体现在计算机程序中的一个或更多个特定功能而创建的专用计算机来部分地或完全地实现。以上所述的功能框和流程图元素用作软件规范，该软件规范可以通过熟练的技术员或程序员的常规工作而编译成计算机程序。
计算机程序包括存储在至少一个非暂态有形计算机可读介质上的处理器可执行指令。计算机程序还可以包括或依赖于存储的数据。计算机程序可以包含与专用计算机的硬件交互的基本输入输出系统(BIOS)、与专用计算机的特定装置交互的装置驱动器、一个或更多个操作系统、用户应用程序、后台服务、后台应用程序等。
计算机程序可以包括：(i)要被解析的描述性文本，例如，HTML(超文本标记语言)或XML(可扩展标记语言)，(ii)汇编代码，(iii)通过编译器从源代码生成的对象代码，(iv)用于由解释器执行的源代码，(v)用于由即时编译器编译和执行的源代码等。仅作为示例，源代码可以使用来自包括C、C++、C#、Objective-C、Swift、Haskell、Go、SQL、R、Lisp、Java(Fortran、Perl、Pascal、Curl、OCaml、HTML5(超文本标记语言第5版)、Ada、ASP(动态服务器网页)、PHP(PHP：超文本预处理器)、Scala、Eiffel、Smalltalk、Erlang、Ruby、Flash( Lua、MATLAB、SIMULINK和的语言的语法编写。
除非使用短语“用于……的装置”明确记载了一个元件，或者除非在使用短语“用于……的操作”或“用于……的步骤”的方法权利要求的情况下，否则权利要求书中记载的元件都不是35U.S.C§112(f)的含义内的装置加功能元件。
出于说明和描述的目的，提供了对实施方式的前述描述。这些描述并不旨在是穷举的或限制本公开内容。特定实施方式的各个元件或特征通常不限于该特定实施方式，而是如果适用则能够互换，并且即使没有具体示出或描述也可以在在选定的实施方式中使用。特定实施方式的各个元件或特征还可以以许多方式进行改变。这样的变型不被认为是背离本公开内容，并且全部这样的修改旨在被包括在本公开内容的范围内。

Claims (20)

1.一种用于位于综合道路系统(10)中的车辆(20)的动态车辆定制和消息生成的方法，所述方法包括：
使用电子控制模块(50)接收静态车辆数据、用户设置以及来自与车辆(20)关联的至少一个传感器(60)的车辆操作数据，所述电子控制模块(50)包括被配置成执行存储在非暂态存储器(58)上的指令的处理器；
使用所述电子控制模块(50)基于所述静态车辆数据、所述用户设置和所述车辆操作数据确定签名；
使用所述电子控制模块(50)基于所述签名从用户简档列表中识别用户简档；
使用所述电子控制模块(50)接收来自公共边缘模块(30)的公共边缘数据和来自云模块(40)的云数据，其中，所述公共边缘数据表示与局部交通状况和局部道路状况中的至少一个有关的信息，以及其中，所述云数据表示与所述综合道路系统(10)的交通状况和所述综合道路系统(10)的道路状况中的至少一个有关的信息；以及
使用所述电子控制模块(50)基于所述用户简档、所述公共边缘数据和所述云数据生成消息。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，识别所述用户简档还包括：
使用所述电子控制模块(50)将所述签名与签名列表中的第一签名进行比较；
使用所述电子控制模块(50)并且响应于所述签名与所述签名列表的任何签名不匹配，确定所述签名是否是唯一的；
使用所述电子控制模块(50)并且响应于所述签名是唯一的，创建与所述签名对应的新用户简档；以及
使用所述电子控制模块(50)基于所述新用户简档更新所述用户简档列表。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，识别所述用户简档还包括：
使用所述电子控制模块(50)并且响应于所述签名不是唯一的，基于所述签名创建临时用户简档；
使用所述电子控制模块(50)生成所述用户简档列表中的每个用户简档的分数，其中，所述分数基于所述临时用户简档与对应的用户简档的匹配程度；以及
使用所述电子控制模块(50)从所述用户简档列表中选择第一用户简档，其中，所述第一用户简档是基于每个用户简档的分数选择的。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述车辆操作数据包括与操作者的警觉性对应的数据，并且响应于所述操作者不警觉的确定，所述方法包括：
使用所述电子控制模块(50)选择被配置成使所述操作者警觉的音乐，其中，所述音乐与对应于所述操作者的用户简档关联，并且其中，所述用户简档已将所述音乐识别为一种被配置成使所述操作者警觉的音乐类型。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述车辆操作数据包括与转向角、制动压力、车辆对准、速度和亲和值中的至少一个对应的数据，其中，所述亲和值指示所述车辆(20)是否卷入到交通事故中。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述亲和值基于将所述车辆(20)的实际轨迹和所述车辆(20)的预期轨迹进行比较。
7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述方法包括：
响应于所述电子控制模块(50)确定所述车辆(20)的速度超过阈值速度，指示所述车辆(20)的操作者降低所述车辆(20)的速度，其中，所述阈值速度由所述公共边缘模块(30)的范围内的至少一个其他车辆的速度确定。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述静态车辆数据包括车辆识别号、车辆制造、车辆装饰、引擎特性和燃料经济性中的至少一个。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述用户设置包括与速度限制、区域限制和加速度限制对应的数据。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中：
所述局部交通状况描述在所述公共边缘模块(30)的范围内的交通状况；以及
所述局部道路状况描述在所述公共边缘模块(30)的范围内的道路状况。
11.一种用于位于综合道路系统(10)中的车辆(20)的动态车辆定制和消息生成的系统，所述系统包括：
电子控制模块(50)，其包括被配置成执行存储在非暂态存储器(58)上的指令的处理器，其中，所述指令包括：
使用所述电子控制模块(50)接收静态车辆数据、用户设置以及来自与车辆(20)关联的至少一个传感器的车辆操作数据；
使用所述电子控制模块(50)基于所述静态车辆数据、所述用户设置和所述车辆操作数据确定签名；
使用所述电子控制模块(50)基于所述签名从用户简档列表中识别用户简档；
使用所述电子控制模块(50)接收来自公共边缘模块(30)的公共边缘数据和来自云模块(40)的云数据，其中，所述公共边缘数据表示与局部交通状况和局部道路状况中的至少一个有关的信息，以及其中，所述云数据表示与所述综合道路系统(10)的交通状况和所述综合道路系统(10)的道路状况中的至少一个有关的信息；以及
使用所述电子控制模块(50)基于所述用户简档、所述公共边缘数据和所述云数据生成消息。
12.根据权利要求11所述的系统，其中，识别所述用户简档还包括：
使用所述电子控制模块(50)将所述签名与签名列表中的第一签名进行比较；
使用所述电子控制模块(50)并且响应于所述签名与所述签名列表的任何签名不匹配，确定所述签名是否是唯一的；
使用所述电子控制模块(50)并且响应于所述签名是唯一的，创建与所述签名对应的新用户简档；以及
使用所述电子控制模块(50)基于所述新用户简档更新所述用户简档列表。
13.根据权利要求12所述的系统，其中，识别所述用户简档还包括：
使用所述电子控制模块(50)并且响应于所述签名不是唯一的，基于所述签名创建临时用户简档；
使用所述电子控制模块(50)生成所述用户简档列表的每个用户简档的分数，其中，所述分数基于所述临时用户简档与对应的用户简档的匹配程度；以及
使用所述电子控制模块(50)从所述用户简档列表中选择第一用户简档，其中，所述第一用户简档是基于每个用户简档的分数选择的。
14.根据权利要求11所述的系统，其中，所述车辆操作数据包括与操作者的警觉性对应的数据，并且响应于所述操作者不警觉的确定，所述指令还包括：
使用所述电子控制模块(50)选择被配置成使所述操作者警觉的音乐，其中，所述音乐与对应于所述操作者的用户简档关联，并且其中，所述用户简档已将所述音乐识别为一种被配置成使所述操作者警觉的音乐类型。
15.根据权利要求11所述的系统，其中，所述车辆操作数据包括与转向角、制动压力、车辆对准、速度和亲和值中的至少一个对应的数据，其中，所述亲和值指示所述车辆(20)是否卷入到交通事故中。
16.根据权利要求15所述的系统，其中，所述亲和值基于将所述车辆(20)的实际轨迹和所述车辆(20)的预期轨迹进行比较。
17.根据权利要求15所述的系统，其中，所述指令还包括：
响应于所述电子控制模块(50)确定所述车辆(20)的速度超过阈值速度，指示所述车辆(20)的操作者降低所述车辆(20)的速度，其中，所述阈值速度由所述公共边缘模块(30)的范围内的至少一个其他车辆的速度确定。
18.根据权利要求11所述的系统，其中，所述静态车辆数据包括车辆识别号、车辆制造、车辆装饰、引擎特性和燃料经济性中的至少一个。
19.根据权利要求11所述的系统，其中，所述用户设置包括与速度限制、区域限制和加速度限制对应的数据。
20.根据权利要求11至19中任一项所述的系统，其中：
所述局部交通状况描述在所述公共边缘模块(30)的范围内的交通状况；以及
所述局部道路状况描述在所述公共边缘模块(30)的范围内的道路状况。
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