用于处理通过机动车探测到的数据的方法、计算机程序和设备与流程

1.本发明涉及用于处理通过机动车探测到的数据的方法、具有指令的计算机程序和设备。此外，本发明涉及机动车以及后端，在所述机动车或后端中使用根据本发明的方法或根据本发明的设备。


背景技术：

2.在现代的机动车中收集多种数据。在车辆越来越联网的过程中存在如下兴趣，将由车辆收集的数据用于进一步的分析评价。为此目的，可以从机动车取出数据并且将其供应给后端。例如数据可以从车辆传感器与地点和时间相关地针对关于天气预报、停车位占用亦或交通流数据的应用提取。然后在后端中将所述数据与地图上的其他数据组合并且返回引导给有用的功能。
3.针对数据收集的一个重要应用情况是构建用于匿名化的群数据的数据库，以用于研究、开发和保障自动驾驶功能。对于高度自动化的车辆的要求是，所述高度自动化的车辆在无事故的情况下胜任道路交通中的大量不同的且部分复杂的场景。由于这些场景中的大多数仅偶尔发生，因此在真实的道路交通中的测试不仅耗费时间而且成本高昂。对于直至批量生产阶段的自动驾驶功能的开发需要大量数据基础以用于保障算法，所述算法不再能通过经典的寿命测试行驶实现。因此，需要带有来自尽可能多种要求高的交通场景的数据的数据池，理想地从真实行驶馈送的数据，利用该数据池如此训练且连续地改进算法，使得车辆在道路交通中在所有可能发生的事件的情况下可以进行恰当的判定并且可靠地反应。
4.然而从车辆取出的数据在一些情况下允许推断确定的或至少可确定的自然人的个人的或客观的情况，例如经由机动车的驾驶员。
5.数据的这种收集和使用根据分别适用的数据保护法规通常只有在相关人员有同意声明的情况下才可实现。虽然当今的消费者尤其是在软件的领域中完全信赖，接受使用条件并且放行用于进行数据分析评价，但在汽车领域中这迄今不是常见的。对于数据使用的同意声明的获得因此不总是简单的。此外，必须在软件更新的范围内如有可能得到用户的新的同意声明，这对于用户而言长期地可能令人不快。
6.为了确保数据保护，可以将数据供应给不同的匿名化方法。所述匿名化方法目的是，将数据产生者的身份隐藏在匿名化组中。
7.在该背景之前de 10 2011 106 295 a1描述一种用于在机动车与服务提供商之间双向传递数据的方法。在该方法中将描述交通状态并且来自机动车的交通数据提供给服务提供商。这仅通过由安全运营商运行的后端服务器设备实现。借助于后端-服务器设备交通数据在传递给服务提供商之前匿名化。
8.de 10 2015 213 393 a1描述另一种用于匿名提供车辆数据的方法。在该方法中提供原始-车辆数据，所述原始-车辆数据说明由机动车驶过的行驶路线的被驶过的路线区段以及路线区段的行驶的时间范围。附加地生成人工的车辆数据，所述人工的车辆数据说
明至少一个另外的人工的行驶路线。人工的行驶路线可以是实际驶过的路线区段的时间移动的版本。最终传输原始车辆数据和人工的车辆数据。
9.在另一种用于匿名化的方式中，对数据进行分割。在此车辆在行驶期间的数据被分成不同的分段。以这种方式确保，可能的数据用户不能确定车辆的行驶的完全的数据组。总路程通常仅由非常少的、如有可能也由仅一个唯一的车辆驶过。但各个分段被许多车辆驶过。
10.在另一种用于匿名化的方式中混淆关于地点或时间的数据。在此，数据在空间方面或在时间方面随机相加地移动。以这种方式原始的车辆的识别仅还关于一组车辆可实现。
11.就此而言，de 10 2016 225 287 a1描述了一种用于处理通过机动车探测到的数据的方法。在第一步骤中接收由机动车探测到的数据。接着将地点或时间混淆应用于所接收的数据。最终转发经混淆的数据以用于分析评价。所接收的数据的混淆在此可以在机动车内或在与机动车处于连接中的接收系统中进行。
12.de 10 2018 006 281 a1描述了一种用于运行车辆的辅助系统的方法。在该方法中检测车辆周围环境中的对象。如果在数据库中包含针对对象的条目，该条目将系统行动标记为有权利的，则关于探测到的对象触发系统行动。数据的匿名化如下进行，即，去除识别数据并且执行空间混淆。
13.虽然用于时间混淆的方法良好地适用于在匿名化组内隐藏数据产生者的身份，然而其使用造成针对交通运动的数据的一定的贬值。在分析交通运动时应维持一天时间，因为许多现象是与一天时间有关的。对此的示例是针对主交通时间或通勤交通的交通运动。


技术实现要素：

14.本发明的任务是，提供用于处理通过机动车探测到的数据的解决方案，在所述解决方案中，减少数据的由于数据的时间混淆所造成的贬值。
15.所述任务通过一种具有权利要求1的特征的方法，通过一种根据权利要求7所述的具有指令的计算机程序并且通过一种具有权利要求8的特征的设备解决。本发明的优选的设计方案是从属权利要求的主题。
16.根据本发明的第一方面，用于处理通过机动车探测到的数据的方法包括以下步骤：-接收由机动车探测到的数据；-将时间混淆应用于所接收的数据，其中，将在时间上分割的混淆区间用于时间混淆；并且-转发经混淆的数据以用于进一步处理。
17.根据本发明的另一方面，计算机程序包含指令，所述指令在通过计算机实施时促使计算机实施以下用于处理通过机动车探测到的数据的步骤：-接收由机动车探测到的数据；-将时间混淆应用于所接收的数据，其中，将在时间上分割的混淆区间用于时间混淆；并且-转发经混淆的数据以用于进一步处理。
18.术语“计算机”在此应广泛地理解。尤其是，计算机也包括控制器，工作站和其他基于处理器的数据处理设备。
19.计算机程序可以例如提供用于电子调取或存储在计算机可读的存储介质上。
20.根据本发明的另一方面，用于处理通过机动车探测到的数据的设备具有：-用于接收由机动车探测到的数据的输入端；-用于将时间混淆应用于所接收的数据的匿名化单元，其中，将在时间上分割的混淆区间用于时间混淆；以及-用于转发经混淆的数据以用于进一步处理的输出端。
21.在根据本发明的解决方案中用于时间混淆的相加的噪音如此分割和分配或者说测量如此移动，使得数据在期望的区间内是稳定。混淆区间的分割基于如下观察，即，交通状况经常周期性地重复。如果时间混淆需要测量时间点在例如90分钟的区间内移动，而在数据要求方面接受不超过30分钟的时间移动，则可以将90-分钟的混淆区间划分成多个分别带有不超过30分钟的长度的分段。这些分段中的每个分段在此包括交通状况的所提及的周期性重复之一。以这种方式可实现，所需要的混淆和避免过度的数据贬值的本身相对立的条件相协调。为此仅需要了解交通状况的周期性，针对周期性交通状况的示例是上下班高峰交通和通勤交通，其中，在此由于轮班企业至少局部也多次可在白天出现相同的或非常类似的交通状况，用于经常性活动的去程和返程交通，在出发之前或在抵达渡船或汽车列车之后的交通等。
22.根据本发明的一方面，在时间上分割的混淆区间的分段处于不同的日子中。例如可以从以下出发，即，交通状况每天重复，尤其是上下班高峰交通或通勤交通每天重复，从而各天的情况相同或至少非常类似。不同的日子必须不一定彼此相继，各日子也可以不被考虑。在此，可以也设置成，分段分别处于相同的工作日中，也就是说彼此分开一周。然而这使数据的提供延缓了相应的时间段。
23.根据本发明的一方面，在将在时间上分割的混淆区间的分段分配到不同的日子上时考虑周末、节假日或经常性事件。在分配分段时，可以考虑，所寻找的现象仅例如在工作日出现。在分配分段时可以相应地将节假日、周末等从分段的分配中省略并且由此从测量中省略。另一可能性是，在观察与特殊事件相关联的效应时，在此仅选择如下日子，在该日子发生所述事件或可对照的事件。如果例如效应应与大型体育事件、例如足球比赛相关联，则所有测量能够减少到所述事件的数据，例如减少到球队的所有主场比赛，根据本发明的一方面，在时间上分割的混淆区间的分段具有相同的开始时间点。在将混淆区间分配到多个日子上时，各个分段可以一天时间正确地设计，也就是说所有都在相同的时间点开始。这引起较大的、交通状况实际相同或非常类似的概率。但相同的开始时间点的使用不是强制性的。例如可以考虑，下午上下班高峰交通在周五比在其他工作日通常更早地发生，从而更早的开始时间点可以用于相应的分段。如果分段应覆盖完全地相同的时间段，则在时间上分割的混淆区间的分段附加于相同的开始时间点也具有相同的长度。
24.根据本发明的一方面，在时间上分割的混淆区间的分段总共具有通过要实现的组匿名所确定的长度。要实现的组匿名确定，需要多少如下车辆，所述车辆类似于所观察的车辆执行测量。如果例如为了实现组匿名需要100辆车辆，则混淆区间如此选择，使得在该区
间内探测这100辆车辆。在混淆区间划分成分段时，现在必须确保，总共在所述分段中也探测这100辆车辆。在假定分别相同的交通密度的情况下这意味着，分段总和长度相应于原始的混淆区间的长度。
25.优选地，将根据本发明的方法或根据本发明的设备使用在自主或手动控制的车辆、尤其是机动车中。备选地，根据本发明的解决方案也可以使用在后端中，数据从车辆传输给该后端。
附图说明
26.本发明的其他特征可从下文的说明书以及附上的权利要求书结合附图看出。
27.图1示意性地示出用于处理通过机动车探测到的数据的方法；图2示出用于处理通过机动车探测到的数据的设备的第一实施方式；图3示出用于处理通过机动车探测到的数据的设备的第二实施方式；图4示意性地示出机动车，在该机动车中实现根据本发明的解决方案；并且图5示出混淆区间的在时间上的分割。
具体实施方式
28.为了更好地理解本发明的原理下面借助附图更详细阐释本发明的实施方式。不言而喻的是，本发明不局限于这些实施方式并且所描述的特征也可以组合或改变，而不脱离本发明的如在附上的权利要求书中所限定的保护范围，图1示意性地示出用于处理通过机动车探测到的数据的方法。在第一步骤中接收10由机动车探测到的数据。接着将时间混淆应用11于所接收的数据。在此，将在时间上分割的混淆区间用于时间混淆。最终转发12经混淆的数据以用于进一步处理。在时间上分割的混淆区间的分段可以处于相同的日子中或不同的日子中。在各分段分配到不同的日子上时在此优选考虑周末、节假日或经常性事件。分段可以具有相同的开始时间点和/或相同的长度。优选地，分段总共具有通过要实现的组匿名所确定的长度。
29.图2示出用于处理通过机动车探测到的数据的设备20的第一实施方式的简化的示意图。设备20具有用于接收由机动车探测到的数据d的输入端21。匿名化单元23将时间混淆应用于所接收的数据。对于时间混淆所需的参数由数据处理单元22确定和提供。经混淆的数据vd最终经由输出端25转发以用于进一步处理。在时间上分割的混淆区间的分段可以处于相同的日子中或不同的日子中。在各分段分配到不同的日子上时在此优选考虑周末、节假日或经常性事件。分段可以具有相同的开始时间点和/或相同的长度。优选地，分段总共具有通过要实现的组匿名所确定的长度。
30.数据处理单元22和匿名化单元23可以由控制单元24控制。经由用户接口27如有可能可以改变数据处理单元22、匿名化单元23或控制单元24的设置。在设备20中产生的数据可以在需要时存储在设备20的存储器26中，例如用于后期的分析评价或用于通过设备20的部件使用。数据处理单元22、匿名化单元23以及控制单元24可以实现为专用硬件，例如实现为集成电路。但是当然数据处理单元、匿名化单元以及控制单元也可以部分地或完全地组合或实现为软件，该软件在适合的处理器上运行，例如在gpu上运行。输入端21和输出端25可以实现为分开的接口或实现为组合的双向接口。
31.图3示出用于处理通过机动车探测到的数据的设备30的第二实施方式的简化的示意图。设备30具有处理器32和存储器31。例如设备30是计算机、工作站或控制器。
32.在存储器31中存储有指令，所述指令在通过处理器32实施时促使设备30实施根据所描述的方法中的一个方法的步骤。在存储器31中存储的指令由此体现可通过处理器32实施的程序，该程序实现根据本发明的方法。设备具有用于接收信息的输入端33。由处理器32生成的数据经由输出端34提供。此外，所述数据可以存储在存储器31中。输入端33和输出端34可以联合成双向接口。
33.处理器32可以包括一个或多个处理器单元，例如微处理器，数字信号处理器或其组合。
34.所描述的实施方式的存储器26，31可以具有挥发性和/或非挥发性存储区域并且包括各种不同的存储仪器和存储介质，例如硬盘，光学存储介质或半导体存储器。
35.设备的这两种实施方式可以集成到机动车中或可以是与机动车处于连接中的后端的组成部分。
36.图4示意性地示出机动车40，在该机动车中实现根据本发明的解决方案。机动车40具有传感器系统41，利用该传感器系统可以探测数据d，例如交通状况。机动车40的另外的组成部分是导航系统42，数据传递单元43以及一系列辅助系统44，其中一个示例性地示出。借助于数据传递单元43可以构建通向后端50的连接，尤其是用于传输探测到的数据。用于处理探测到的数据d的设备20在该实施例中负责数据的时间混淆，从而经混淆的数据vd被传输给后端50。备选地，数据d的混淆也可以首先在后端50中进行，然后所述数据从后端提供给数据用户。为了存储数据存在有存储器45。在机动车40的不同部件之间的数据交换经由网络46进行。
37.图5示出混淆区间v的在时间上的分割。出发点示例性地是在测量时间点tm的测量。在所示出的示例中测量在周二15：00点进行。通过混淆当前需要测量时间点在带有90分钟长度的混淆区间v内的移动，以便确保足够的匿名化。如果测量在一天内在该混淆区间v内移动，则重要的仅是，测量具有相应的时间模糊。在14：15点至15：45点的区间中的移动在匿名化的意义上和在15：00点至16：30点的区间中的移动一样可行。然而从技术角度来看优选不仅移动测量的时间戳，而且移动真实的发送点。换言之，测量值在随机确定的时间点上交出。然而如果该时间点处于过去，则这是不可能的。因此，在此优选15：00点至16：30点的区间。
38.再次示例性地，在数据用户方面提出如下要求，即，数据被如此混淆，使得在这一天内接纳的时间点不移动超过30分钟，由此可以正确地探测交通状况。
39.现在在当前示例中从如下出发，即，交通状况周期性地在每个工作日在相同的时间重复。所需的混淆区间v因此被划分成不同的区域或分段vi并且一天时间正确地分配到相应的日子上。各个分段vi的长度δti的总和在此至少相应于原始的混淆区间v的长度，其中，不同的分段vi不一定必须具有相同的长度。为了使不同的要求协调，混淆区间v在所示的示例中被划分成分别带有30分钟的长度δt1，δt2，δt3的三个分段v1,v2,v3。各个分段v1,v2,v3或分段v1,v2,v3的开始时间点av1，av2，av3相对彼此分别移动24小时。以这种方式能够分析相应的与一天时间有关的现象，而不使匿名化减弱。替代图5中所示的三个分段v1,v2,v3的划分当然在给定的边界条件下也可实现超过三个分段v1,v2,v3的划分，这些分段则
可以又更短地显现。
40.附图标记列表10接收探测到的数据11将时间混淆应用于数据12转发经混淆的数据以用于进一步处理20设备21输入端22数据处理单元23匿名化单元24控制单元25输出端26存储器27用户接口30设备31存储器32处理器33输入端34输出端40机动车41传感器系统42导航系统43数据传递单元44辅助系统45存储器46网络50后端avi开始时间点d数据δti分段长度tm测量时间点v混淆区间vd经混淆的数据vi分段