驾驶者行为诊断方法和系统的制作方法

专利名称：驾驶者行为诊断方法和系统的制作方法
驾驶者行为诊断方法和系统发明领域
本发明涉及一种驾驶者行为诊断方法，该方法包括对与一台车辆相关联的多个事件信号值进行采样并对这些事件信号值进行分析。
另外，本发明涉及一种驾驶者行为诊断系统，该系统包括用于对与一台车辆相关联的多个事件信号值进行采样的一种采样装置以及用于对这些事件信号值进行分析的一种分析装置。
发明背景
当操作一台车辆时，一位驾驶者控制该车辆的方式可被定义为该驾驶者(作为训练和/或经验结果)的所获得技能的应用与态度的组合。
可以在一台实际车辆中或在一种模拟环境中对这些技能和态度进行一次评估，并且可通过一位观察员或车辆生成数据的分析进行该评估。
明显的是，多个观察员的观察需要相当多的时间、成本和经验。此外，由于在存在观察员时的驾驶行为与观察员不在时的驾驶行为相比较具有不同，这种评估方式具有相当程度的主观性。
因此，开发了多种自动化的方法，其中，通过在车辆中实现收集车辆使用统计数据的多个数据收集装置对驾驶者的行为数据进行收集。这些数据随后可由多位评估员进行解释，这也同样费时、昂贵，并且需要足够的经验，也可使用驾驶者行为诊断软件对这些数据进行分析。
使用这种数据收集装置和这种驾驶者行为诊断软件的自动化最先进的驾驶者行为诊断系统和方法的一个示例是SquarelI汽车性能监视器V108，其包括连接到车载CAN总线系统的一个数据记录器以及专用分析软件，其中通过将收集到的车辆数据与规范数据集进行比较，连同其他数据一道对其进行分析。
W02007133986中描述了自动化最先进的的驾驶者行为诊断系统和方法的另一个示例，其中在多个事件捕获装置中对驾驶事件数据连续进行缓冲，并且其中该车辆中的多个传感器的输出与一个事件检测器进行耦合并且与一个阈值进行比较。一旦对这些传感器的输出中的该阈值进行了识别，该事件检测器向这些事件捕获装置发送一个信号，这些装置继而向该事件检测器发送相应的驾驶事件数据。
然而，可以使用多个车载装置以一种永久的方式实现的这种最先进的自动驾驶者行为诊断系统和方法具有多种显著的缺点。
一种主要的缺点是，对驾驶者行为进行的评价是基于多个绝对阈值(例如，加速度、车辆速度、发动机转速的固定阈值)或基于多个规范数据集(例如，基于其他车辆和/或其他驾驶者的事件数据的平均值计算)，而对驾驶者行为具有影响的多个变量并未进行考虑，如车辆特点和技术、物理和气象环境以及与其他的道路使用者的交互。这使得以一种客观的方式对驾驶者的技能和态度进行评估变得非常困难。
此外，如果某人将会考虑确实将影响驾驶者行为的多个变量考虑在内，则要么不得不由了解这些影响变量的一位评估员对事件数据进行解释，这通常只有当该评估员在旅途中出现并且能客观地解释其对驾驶者行为的影响时才有可能，要么不得不通过例如固定该路线或固定气象条件将旅途的情况标准化或使其众所周知。
此外，如果对于一个大的车队，与多个特定变量(如车辆特点和技术、物理和气象环境、以及与其他的道路使用者的交互等)相关的大量数据会使对该整组车队和驾驶者进行跟进非常困难。
考虑到以上情况，作为一个第一目的，本发明提供了一种全自动化的驾驶者技能和态度评估，该评估基于车辆生成数据的分析而不需要一位评估员对量化数据或多个环境变量进行解释。
作为一个次要目的，本发明对多种变化条件下驾驶者的技能和态度提供了一种客观的评估，这些变化条件对驾驶者的行为具有影响，如车辆特点和技术、物理和气象环境、以及与其他的道路使用者的交互等。
作为另一个目的，本发明能够以最小的人为干预以至无人干预而对驾驶者的技能和态度大规模地进行永久的和自动化的监测。
在本发明的另一目的是，为只需要一组有限的定量和客观车辆数据的情况提供一种方法和系统，并且这些数据通常不需要安装专门的传感器就可在当前的多台车辆上得到。
本发明通过在一段有限的缓冲时间内对多个事件信号值进行缓冲、并且基于这些缓冲的事件信号值对多个事件进行重建而满足以上目的。发明内容
本发明是针对一种驾驶者行为诊断方法，该方法包括对与一台车辆相关联的多个事件信号值进行采样并对这些事件信号值进行分析；
其特征在于，对这些事件信号值进行采样包括在一段有限的缓冲时间内对它们进行缓冲，并且对所述事件信号值进行分析包括基于这些缓冲的事件信号值对多个事件进行重建。
另外，本发明是针对一种驾驶者行为诊断系统，该系统包括用于对与一台车辆相关联的多个事件信号值进行采样的一种采样装置以及用于对这些事件信号值进行分析的一种分析装置；其特征在于，所述采样装置包括用于在一段有限的缓冲时间内对多个事件信号值进行缓冲的一个缓冲器，并且所述分析装置被适配成用于基于这些缓冲的事件信号值对多个事件进行重建。
附图简要说明


图1示意性地图示了根据本发明的一种方法和系统中所使用的一个“滑动窗口”
图2示意性地图示了根据本发明的一种方法和系统中所使用的一个事件日志
图3示意性地图示了根据本发明的一种方法和系统中所使用的生成一个事件队列的一个过程流程
图4示意性地图示了根据本发明的一种方法和系统中所使用的一个多维直方图
发明描述
根据本发明的一个第一实施例，提供了一种驾驶者行为诊断方法，该方法包括对与一台车辆相关联的多个事件信号值进行采样并对这些事件信号值进行分析；其特征在于，对这些事件信号值进行采样包括在一段有限的缓冲时间内对它们进行缓冲，并且对所述事件信号值进行分析包括基于这些缓冲的事件信号值对多个事件进行重建。
实施一种包含在一个有限的时间段(也称为“滑动窗口 ”)内所采样的多个事件信号值的缓冲机构并且基于这些缓冲的事件信号值对多个事件进行重建允许对一个时间段内的信号值流进行调查，从而从历史信号值流中推导出更多的信息并且丰富这些重建事件的重要意义。例如，可以计算一个制动踏板被踩了多久以及这个动作所导致的减速度是多少。
结果，在本发明的背景下，术语“事件”并未被理解为达到一定阈值的时间点的一个数据集，而是一个数据集序列，该数据集序列至少覆盖驾驶者完成的一个动作的一部分或最好是一个完整的动作。
这种事件在测量过程中具有一个具体的开始和结束时间，并且包含很多取决于事件类型的统计数据。这些统计数据可包括在该事件的多个具体时间处的多个事件信号值、在该事件过程中更新的信号统计数据、或基于该事件的多个具体时间处的滑动窗口的多个计算值以及基于这些值的统计数据。
本发明的进一步优点在于，由于以下事实:一个事件可能是从驾驶者一个动作的开始到结束时间内的重建并且不只是考虑了达到一个阈值的时间点，对驾驶者的技能和态度进行客观的评估是可能的，甚至在对驾驶者的行为具有影响的多个变化条件下也是可能的，如车辆特点和技术、物理和气象环境以及与其他的道路使用者的交互。
在根据本发明的一个实施例中，提供了一种驾驶者行为诊断方法，其中重建多个事件可能包括通过一种函数生成一个事件队列，该函数触发在该事件队列中一个新事件的创建。
在本发明的背景下，该事件队列被理解为一个事件序列。通过利用触发一个新事件创建的一个函数可以自动生成这一事件序列。这可以允许基于车辆生成数据的分析对驾驶者的技能和态度进行全自动化的评估，而不需要一位评估员对量化数据或环境变量进行解释。显然，这种自动评估可以以最小的人为干预以至无人干预而对驾驶者的技能和态度大规模地进行永久的和自动化的监测，并且可以向被认为没有专业知识的驾驶者提供即时反馈。
优选的是，在这种队列中，在任意给定的时间都会发生一个单一事件。在一个连续的事件队列中，在一个给定的时间总是有一个单一事件，即多个事件之间有没有空隙。在一个非连续的事件队列中，在一个给定的时间有可能有一个单一事件，这样，在多个事件之间可能存在空隙。
根据本发明，每一个事件队列都可能有一个事件条件，该条件是基于当前事件信号值的输入的一个函数，并且该条件可以使用一种内部状态，并在测量过程中就是否应在该队列中创建一个新事件而发出信号。
通常，根据本发明的一种系统和方法可以使用该车辆中已有的、车辆运行所要求的多个传感器(例如，节流阀位置传感器，轮转速传感器)所提供的多个事件信号值，但其也可以使用为监测目的而专门添加的多个传感器。在一种模拟环境中，传感器数据可以来自人机接口的多个实际传感器，或者可以由仿真模型进行计算。
在根据本发明的一个实施例中，可以生成一个事件日志，该日志包含一个或多个事件队列。一个事件日志包括一个或多个事件队列，并且存储着在旅途期间发生的全部事件。存储在该事件日志中的数据可以存储在存储器中供旅途测量之后进行分析，保存到非易失性存储器中供以后分析或者在测量过程中对其进行分析，以节省内存要求。
以将多个环境变量的影响最小化的方式对这些车辆事件信号值进行处理，而使驾驶者输入的效果最大化，以允许正常的定性分析。根据本发明，连同事件信号值在一段有限的缓冲时间内缓冲的步骤和基于这些缓冲的事件信号值对多个事件进行重建的步骤，可以使用以下多种技术中的一种或其任意组合以达到这一目的:基于车辆物理建模的能量消耗计算、多维分类、基于规则的直方图得分。它们各自的解释如下。
根据本发明的一种方法可以包括基于车辆物理建模来计算能量消耗。因此，可以使用一台车辆的一种简化物理模型、基于车辆速度(加速度)和坡度角(如果可用)的这些事件信号值来估计该车辆的能量消耗。在一种模拟环境中，精确的数据可能已经可用并且可以直接使用。
在根据本发明的另一个实施例中，可以提供一种方法，其中对这些事件信号值进行分析包括多维直方图分析。在一个被测量的旅途过程中，在多个连续的数据流中对大量的事件信号值进行处理并更新。虽然简单的统计数据和多个一维直方图可以提供基本的量化数据，但增加一个直方图的维度数和该直方图中累积的信号的数量可以提供有关驾驶风格的更详细信息。
在根据本发明的另一个实施例中，该方法可以包括基于规则的得分计算。为了对一个直方图中所收集的数据进行更先进的打分，基于规则的得分可以提供一种对驾驶者的表现具有更详细的认识的方法。
在本发明的背景下，一项规则是一个被定义的函数，该函数可适用于直方图树中的每一片叶子(如:存储桶)(或一个特定的队列中一种特定类型的每每个事件)，并且已知那片叶子中的累积统计数据和该叶子在该树中的位置(分类)(或已知该事件中的统计数据，和该队列中在它之前或之后的这些事件的数据)，那么该函数返回一个结果，该结果要么是一个负得分、一个中性(零)得分、或一个正得分。这些规则可以分组为多个规则集，这些规则集与应评估的具体能力相链接。在一个规则集中，可以为每一条规则分配一个加权因子，该加权因子定义了该条规则对该规则集的结果所产生的影响。
在一个进一步的实施例中，该驾驶者行为诊断方法可以包括组合与一位驾驶者相关联的多个事件得分，以生成一个驾驶者表现得分。
另外，本发明提供了一种驾驶者行为诊断系统，该系统包括用于对与一台车辆相关联的多个事件信号值进行采样的一种采样装置以及用于对这些事件信号值进行分析的一种分析装置；其特征在于，所述采样装置包括用于在一段有限的缓冲时间内对多个事件信号值进行缓冲的一个缓冲器，并且所述分析装置被适配成用于基于这些缓冲的事件信号值对多个事件进行重建。
在本发明的背景下，一台车辆可以是或者一台实际的车辆(主要是，但不限于汽车、卡车、摩托车)，或者一台模拟车辆，其中可以基于一个模拟模型对这些适当的事件信号值进行计算。
通过连接到一个现有的车载网络(例如，CAN，FlexRay，K线)，通过对直接连接的多个传感器、或该驾驶者行为诊断系统中集成的多个传感器进行采样，或通过以一种数字格式提供所要求的车辆事件信号值的任意其他装置，可以采集这些事件信号值。驾驶者行为诊断系统可以被集成到一个现有的车辆ECU中或一个模拟单元中。
在根据本发明的一个实施例中，所述分析装置可以被适配成用于通过一种函数来生成一个事件队列，该函数触发在该事件队列中一个新事件的创建。
根据本发明的一种系统可进一步包括一个事件日志，该事件日志包含一个或多个事件队列。
在根据本发明的一个实施例中，该驾驶者行为诊断系统可以包括用于基于车辆的物理建模对能量消耗进行计算的装置、。
此外，在根据本发明的一个实施例中，该驾驶者行为诊断系统可以包括适配成用于提供多维直方图分析的分析装置。
另外，根据本发明所述的驾驶者行为诊断系统包括适配成用于进行基于规则得分计算的分析装置。
该驾驶者行为诊断系统所生成的这些定性数据(例如，事件日志数据、分析数据)可通过使用一个直接用户界面进行实时反馈、通过提供一种从该驾驶者行为诊断系统中就地提取数据的方法(例如，使用一个存储卡或到外部CPU的一个接口)、或通过集成一个可以将这些数据转发到一个中央存储器的远程信息处理装置而供该驾驶者或该车队经理使用。该远程信息处理装置可以与该驾驶者行为诊断系统一起被集成到一个现有的车辆ECU中或一个模拟单元中。
优选实施例的i羊细i兑明
通常，该驾驶者行为诊断系统安装在一台实际车辆中，从而允许对驾驶者的技能和态度进行永久监测。用于对与该车辆相关联的多个事件信号值进行采样的该采样装置和用于对这些事件信号值进行分析的该分析装置可以集成到一个单一装置中，并且利用经由一个(外部的或集成到该分析装置中的)远程信息处理模块的连接将这些分析结果转发到一个中央存储位置。
这些分析装置生成的这些数据被存储在一个中央位置，该位置可以向这些驾驶者本人、车队负责人和多位有资格的教员(或者拥有一个车队的公司内部或者提供评估和培训服务的外部专家)提供这些结果的报告。这些分析结果是一个简明的、与环境无关的驾驶者的技能和态度的得分与许多定量统计数据的组合。
在操作期间，该驾驶者行为诊断系统为这些所采集的每一个事件信号引入简单的定量统计数据。这些信号也被预处理成多个具体的数据结构，这些数据结构形成定性得分的基础。这些可以被映射为对该记录旅途有意义的统计数据(例如，最大油门踏板位置、平均发动机转速、换挡次数)。
如果满足一个预定义的条件(例如，运动车速、制动距离)，当只对一个事件信号值进行采样时，可以使用有条件的信号采样，。
按照一种预定义的采样率对多个事件信号值进行采样，该采样率根据所使用的这些得分方法进行选择。通常使用一种IOHz的采样率，但根据要求，可选择一种不同的采样率。在每一采样周期中，对这些事件信号值进行采样，并将它们用于更新内存中的信号统计数据。这些当前的事件信号值然后被整合到这些得分结构中，这些得分结构稍后用于计算最终得分。
根据该装置的处理和存储容量，可以在一个监测周期结束时进行得分计算，或者在每一采样周期中部分地计算得分。
结合对一段有限的缓冲时间(“滑动窗口 ”)内的多个事件信号值的缓冲和基于这些缓冲的事件信号值对多个事件的重建(以下称为“事件分类”)，这些事件信号值也被用来作为车辆物理建模、多维分类、以及基于规则的直方图得分(下文还要进一步简要介绍)的基础。
事件分类:
多个驾驶者行动是一个决策过程的结果，该过程可比作OODA环路，该OODA环路代表“观察-定向-决策-行动”(Observe-Orient-Decide-Act),并且是一个正式的决策程序，该程序在需要一个熟练决策过程的任意情况下都是有用的。在该决策过程中，由该驾驶者完成的这些事件是该驾驶者观察、定向和决策过程的结果。多个具体事件的分析可以揭示发生在该事件之前的该决策过程的信息。
为了能对这些事件进行分析，需要从可用的这些车辆事件信号值中辨别这些各个事件。事件分类提供多个事件清单，这些事件是根据每一采样周期中车辆信号数据的输入而重建的，“滑动窗口”(参见图1)中所缓冲的信息由此至少部分地强化该事件的重要性。
一个事件日志(参见图2)提供有关该驾驶者动作的详细信息，该事件日志基于多个事件信号值重建多个事件。这些重建的事件被存储在一个事件队列中。
如图3所示，每一个事件队列有一个事件条件，该条件是基于当前事件信号数据的输入的一个函数，并且该条件可能利用一种内部状态，并在测量过程中就是否应在该队列中创建一个新事件而发出信号。
一个事件在测量过程中有一个具体的开始和结束时间，并且包含取决于该事件类型的统计数据。这些统计数据可以包括:
-在该事件多个具体时间处的多个信号值(例如，开始时、结束时、开始后3秒......)
-用于在该事件期间更新多个值的信号统计数据(例如:和，平均值，最小值/最大值……)
-基于该滑动窗口在该事件多个具体时间的多个计算值(例如，一个事件第一个3秒期间的减速度)和基于这些值的统计数据。
车辆物理律樽:
用于基于车辆物理建模计算能量消耗的这些参数是:
1.车辆质量
2.轮胎滚动阻力系数
3.风阻面积(风阻系数X前表面面积)
在每一采样周期，基于所测量的加速度、坡度角和车辆模型对当前受力(大小和方向)的估算值进行计算。然后将该力的大小、关联时间、行驶距离和所使用的燃料分为一个多维分类结构(见下所述)，该多维分类结构使用该方向(前进/后退)、驾驶状态(驱动/滑行/制动/停止)、啮合齿轮、发动机转速和发动机负荷。
该测量旅途结束时，对统计数据进行计算，这些统计数据是取决于为每一目标组而定义的多个预定规则的性能指示。例如:
-制动时耗费的总能量与能量损失之比
-绿色RPM区内耗费的总能量与能量损失之比
-消耗的燃料内耗费的总能量与能量损失之比
多维分类:
由于一个多维直方图内可能的分类数量快速增加，直方图的实现基于一个具有以下属性的N-叉树的实现(参见图4):
-只创建有实际值的多个分类(存储桶)，该分类对内存要求进行了限制
-通过多个子节点的哈希表对多个树节点的实现方式允许非预设类别，最小化了多个不同组和O (η)插入性能的内存
-由于固定了分类的个数，所有叶子的深度是固定的，并且在相同深度处的这些节点与该相同的分类相连接。每一层级的这些节点之间实现一个链表，允许在一个具体层级上的这些节点的快速遍历。
-树上的具有深度N的每片叶子可以由一组唯一的N个标记来引用，基于树上的节点层级
-每片叶子包含在测量过程中更新的很多信号统计数据
-每个节点包含所有其子节点的统计数据的和，通过定义，根节点包含直方图中的所有统计数据的概括。
该直方图树中的每一层级代表该直方图中的一个维度。每一层级有一个相关联的分类函数，当前信号数据作为输入，并且一个分类索引/标识符作为输出。在每一采样周期后，每一分类函数(每个层级一个)的结果被添加到一组索引中，即，“位置”。基于该位置，对该叶子进行检索(如果它已经存在)，或新建该叶子(包括到该叶子的路径上的任意节点)。然后对该叶子中的统计数据进行更新，到该根节点的路径上的所有这些节点都是这样。
如果这些节点的总数超过一个预设的或动态的阈值，该直方图的最高层级可以被丢弃:
-使该层级的分类器失活
-遍历以上该层级的链表，以清除所有子节点的所有引用
-遍历修剪层级的链表，对分配给这些节点的所有内存进行恢复
由于所有节点中可用的这些汇总数据，修剪不需要冗长的统计数据重算。该分类器失活后，该直方图处于一种相容的状态，并且可以直接用于进一步的处理。对可用的该直方图并不必取消全部链接和恢复全部内存，这使那一部分在一个较低的优先级进程或一个不同线程中进行处理成为可能。
为了从该直方图中提取一些有意义的简化数据，可以通过一种查询机制将该结构简化。该查询机制基于这些分类器生成的这些索引:对于每一层级，标明以下内容:
-它是否应包括在该结果中
-哪些索引应是该结果的一部分(选择)
-哪些索引应映射为一个不同的索引(分组)
一次查询可以或者在存储器中创建该直方图的一部分拷贝，或者可以将落入这些查询范围内的这些节点的统计数据汇总为一个单一的结构。不改变现有直方图的数据结构。
每一测量旅途结束时，根据一些预设的规则，使用所生成的直方图数据对一些统计数据进行计算，这些直方图的数据表明了驾驶者的表现情况，而这些预设规则是按照每一目标组进行规定的，例如，加速超过发动机绿色区内一定阈值时行驶的距离与超过该相同阈值时在除最高档位之外的全部档位下绿色区外所行驶的全部距离。
该直方图的数据也可以用于基于规则的得分，该得分解释如下。
基于规则的肓方图得分:
每一测量旅途结束时，通过遍历多个节点的最高层级的链表，并且对每一节点的得分进行计算，而将这些定义的规则应用于该直方图树。对于每一规则，收集以下信息:
-已处理节点的数量
-返回一个正得分的次数
-返回一个负得分的次数
-所有正得分的总数
-所有负得分的总数
当对所有的节点进行处理时，上述收集的绝对信息被用于计算多个辅助指标，这些辅助指标包括:
-正得分与负得分出现的次数之差
-正得分与负得分之差
-正得分与负得分出现次数的相对数
-正得分与中性得分出现次数的相对数
-负得分与中性得分出现次数的相对数
-正得分与负得分的相对和
通过使用所提供的加权因子，可以将这些规则的结果标记为一个规则集结果。一个规则集结果可以被映射到一个选定的级别(例如:0-100%, F-A+, 0-5星...)，该级别可作为该评估的一部分呈现给该最终用户。
基于规则的事件得分:
每一测量旅途结束时，将所规定的规则应用于其各自的事件队列和事件类型。对于每一规则，收集以下信息:
-已处理事件的数量
-返回一个正得分的次数
-返回一个负得分的次数
-所有正得分的总数
-所有负得分的总数
当对所有的事件进行处理时，上述引入的绝对信息被用于计算多个辅助指标，这些辅助指标包括:
-正得分/负得分出现的次数之差
-正得分/负得分之差
-正得分与负得分出现次数的相对数
-正得分与中性得分出现次数的相对数
-负得分与中性得分出现次数的相对数
-正得分与负得分的相对和
通过使用所提供的加权因子，可以将这些规则的结果标记为一个规则集结果。一个规则集结果可以被映射到一个选定的级别(例如:0-100%，？4+，0-5星...)，该级别可作为该评估的一部分呈现给该最终用户。
权利要求
1.一种驾驶者行为诊断方法，该方法包括对与一台车辆相关联的多个事件信号值进行采样并对这些事件信号值进行分析； 其特征在于，对这些事件信号值进行采样包括在一段有限的缓冲时间内对它们进行缓冲，并且对所述事件信号值进行分析包括基于这些缓冲的事件信号值对多个事件进行重建。
2.根据权利要求1所述的驾驶者行为诊断方法，其中对多个事件进行重建包括通过一种函数来生成一个事件队列，该函数触发在该事件队列中一个新事件的创建。
3.根据权利要求2所述的驾驶者行为诊断方法，该方法包括生成一个事件日志，该事件日志包含一个或多个事件队列。
4.根据以上权利要求中任意一项所述的驾驶者行为诊断方法，该方法包括基于车辆物理建模来计算能量消耗。
5.根据以上权利要求中任意一项所述的驾驶者行为诊断方法，其中对这些事件信号值进行分析包括多维直方图分析。
6.根据以上权利要求中任意一项所述的驾驶者行为诊断方法，该方法进一步包括基于规则的得分计算。
7.根据以上权利要求中任意一项所述的驾驶者行为诊断方法，该方法进一步包括组合与一位驾驶者相关联的多个事件得分以生成一个驾驶者表现得分。
8.一种驾驶者行为诊断系统，该系统包括用于对与一台车辆相关联的多个事件信号值进行采样的一种采样装置以及用于对这些事件信号值进行分析的一种分析装置； 其特征在于，所述采样装置包括用于在一段有限的缓冲时间内对多个事件信号值进行缓冲的一个缓冲器，并且所述分析装置被适配成用于基于这些缓冲的事件信号值对多个事件进行重建。
9.根据权利要求8所述的驾驶者行为诊断系统，其中所述分析装置被适配成用于通过一种函数来生成一个事件队列，该函数触发在该事件队列中一个新事件的创建。
10.根据权利要求9所述的驾驶者行为诊断系统，该系统包括一个事件日志，该事件日志包含一个或多个事件队列。
11.根据以上权利要求中8至10所述的驾驶者行为诊断系统，该系统包括基于车辆物理建模用于计算能量消耗的装置。
12.根据以上权利要求中任意一项所述的驾驶者行为诊断系统，该系统包括适配成用于提供多维直方图分析的装置。
13.根据以上权利要求中任意一项所述的驾驶者行为诊断系统，该系统包括适配成用于进行基于规则得分计算的分析装置。
全文摘要
本发明涉及一种驾驶者行为诊断方法，该方法包括对与一台车辆相关联的多个事件信号值进行采样并对这些事件信号值进行分析；其特征在于，对这些事件信号值进行采样包括在一段有限的缓冲时间内对它们进行缓冲，并且对所述事件信号值进行分析包括基于这些缓冲的事件信号值对多个事件进行重建。另外，本发明涉及一种驾驶者行为诊断系统，该系统包括用于对与一台车辆相关联的多个事件信号值进行采样的一种采样装置以及用于对这些事件信号值进行分析的一种分析装置；其特征在于，所述采样装置包括用于在一段有限的缓冲时间内对多个事件信号值进行缓冲的一个缓冲器，并且所述分析装置被适配成用于基于这些缓冲的事件信号值对多个事件进行重建。
文档编号G07C5/08GK103180884SQ201180049130
公开日2013年6月26日 申请日期2011年9月1日 优先权日2010年9月1日
发明者布拉姆·科克霍夫, 伯纳德·戈法特, 蒂埃里·戴尔沃科斯, 克里斯·乔里思, 皮埃尔·布维 申请人:奇德林康普顿赛斯公司