使用多级网络的用于数据收集与分析的系统和方法
【专利说明】使用多级网络的用于数据收集与分析的系统和方法
[0001]相关申请
[0002]本申请要求2013年3月15号提交的美国临时申请N0.61/793,525的权益，其整体通过引用结合于此。
技术领域
[0003]本申请涉及数据收集和分析，尤其涉及使用多级网络的用于数据收集与分析的系统和方法。
【背景技术】
[0004]数据收集技术与分析通常依赖于大量的数据输入和数据处理。大部分的数据输入和数据处理是手动执行的并且是非常消耗时间的。作为非限制性示例，有关于重复过程(诸如其持续期间或事件的发生)的数据通常在重复过程期间或重复过程发生之后不久被手动输入。手动数据输入与分析是易于出错的、在特定情况下会混乱以及不是技术劳动力的有效使用。
[0005]用于执行数据收集与分析的系统趋向于复杂和价格高昂。这样的系统通常使用专用硬件而且受限于配置和能够怎样收集数据。此外，通过所收集数据的分析可提供给过程或系统的改善通常需要复杂和昂贵的调整。
[0006]发展一种用于数据收集与分析的系统和方法，其使用自动化大部分数据收集与分析的多级网络、可适用于多种平台和设备以及允许容易地实现由数据分析提供的改进，这将是有利的。
【发明内容】
[0007]目前由本发明提供，意外地发现了一种用于数据收集与分析的系统和方法，其使用自动化大部分数据收集与分析的多级网络、可适用于多种平台和设备以及允许容易地实现由数据分析提供的改进。
[0008]在一个实施例中，本发明涉及一种使用多级网络的用于数据收集与分析的方法。该方法的步骤包括:提供中心网络，提供与该中心网络通信的第一客户设备，该第一客户设备与该中心网络形成该多级网络，在该第一客户设备处接收第一数据，基于该第一数据使用该第一客户设备执行第一数据融合过程以产生第二数据，将该第二数据从该第一客户设备传达到该中心网络，基于来自该第一客户设备的第二数据使用该中心网络执行第二数据融合过程以产生第三数据，将来自该中心网络的第三数据传达到该第一客户设备以及基于来自该中心网络的第三数据使用该第一客户设备执行第三数据融合过程以产生第四数据。
[0009]在另一个实施例中，本发明涉及一种使用多级网络的用于数据收集与分析的系统。该系统包括第一客户设备和中心网络。该第一客户设备和该中心网络形成该多级网络。该第一客户设备被配置为接收第一数据并基于该第一数据执行第一数据融合过程。该第一数据融合过程产生第二数据。该中心网络与该第一客户设备通信。该中心网络从该第一客户设备接收第二数据。该中心网络被配置为基于该第二数据执行第二数据融合过程以产生第三数据。该第三数据被传达到该第一客户设备从而该第一客户设备能基于该第三数据执行第三数据融合过程以产生第四数据。
[0010]在又一个实施例中，本发明涉及一种使用多级网络的用于数据收集与分析的系统。该系统包括车辆、基础设施、仓库管理系统以及中心网络。该中心网络与该车辆、该基础设施和该仓库管理系统通信以形成该多级网络。该车辆被配置为接收第一数据并基于该第一数据执行第一数据融合过程。该第一数据融合过程产生第二数据。该基础设施被配置为接收第三数据并基于该第三数据执行第二数据融合过程。该第二数据融合过程产生第四数据。该仓库管理系统被配置为接收第五数据并基于该第五数据执行第三数据融合过程。该第三数据融合过程产生第六数据。该中心网络接收第二数据、第四数据和第六数据中的至少一个。该中心网络被配置为基于该第二数据、该第四数据和该第六数据中的至少一个执行第四数据融合过程以产生第七数据。该第七数据被传达到该车辆、该基础设施和该仓库管理系统中的至少一个从而该车辆、该基础设施和该仓库管理系统中的至少一个能基于该第七数据执行第五数据融合过程以产生第八数据。
[0011]当根据附图来阅读时，本发明的多个方面将从优选实施例的以下详细说明中对本领域技术人员变得显而易见。
【附图说明】
[0012]以上所述以及本发明的其他优点从依照附图考虑以下详细的说明中对本领域技术人员而言是显而易见的，在附图中:
[0013]图1是根据本发明的实施例的使用多级网络的用于数据收集与分析的系统的示意图；
[0014]图2是形成图1所示用于数据收集与分析的系统的一部分的机器的示意图；
[0015]图3是形成图1所示用于数据收集与分析的系统的一部分的仓库管理系统的示意图；
[0016]图4是机器的操作者与图1所示用于数据收集与分析的系统之间交互的示意图；以及
[0017]图5是形成图1所示用于数据收集与分析的系统的一部分的基础设施的示意图。
【具体实施方式】
[0018]要理解到，本发明可假定多种可选方向和步骤顺序，除非相反已明确指定的情况。还要理解到，附图中示出的以及以下说明书中描述的特定设备与过程仅仅是本文所定义的发明概念的示例性实施例。因此，有关于本公开的实施例的特定尺寸、方向或其他物理特征不被考虑为限制性的，除非另外明确地表明。
[0019]图1示意性示出采用一种使用多级网络102的用于数据收集与分析的方法的系统100。该系统100与该方法使用融合(fused)信息(本地的/集中的、固定的/移动的)的数据和丰富化(enrich)信息的中心网络104。可通过以移动或固定的方式安置的传感器106在本地级上收集信息。进一步，可在集中的位置分享或分析数据。可对数据进行传输以供系统100的用户、系统100的操作者、机器108的操作者、与该系统100通信的设备、与该系统100通信的其他系统(诸如仓库管理系统)或系统100本身来使用。
[0020]该系统100与该方法通过传感器融合过程有利于丰富化使用位于多个位置的多个传感器106收集的信息。与仅仅收集与分析从单个位置采集的信息相比，传感器融合过程允许将信息丰富化到更高的程度。此外，使用传感器融合过程形成的融合信息的数据可被传输到中心网络104( —般可被称为“云”类型网络)。一旦传输到中心网络104，可发生进一步的数据融合以增加信息的质量或数量。
[0021]融合信息的数据然后可被用于优化机器108 (诸如但不限于车辆)、仓库管理系统110和系统100的基础设施112，或者用于将行为反馈或信息(例如，诸如结合地图数据与路由信息的任务列表)提供给机器108的操作者。行为反馈可被用于增加操作者的表现和机器108的燃料效率(通过调节操作者所使用的操作程序)，或者用于提供关于操作者的安全的反馈。机器108是与中心网络104通信的客户设备，形成了多级网络102。图2示出机器108与中心网络104的关系，并且提供关于数据如何传输到机器108和从机器108传输出的附加信息。
[0022]图2示意性示出在机器的传感器级上的信息输入。这样的传感器106可以是已经存在于机器108中的本地、移动的传感器，可与附加的传感器和诸如地理地图数据114之类的参考数据(静态的或动态的)相结合。进一步，传感器数据可以是源于移动无线设备115或中心网络104的信息，该移动无线设备115或中心网络104提供关于系统100的基础设施114、仓库管理系统112或操作者的信息。可与机器108 —起使用的传感器106的非限制性示例是轮速传感器、车速传感器、转向角传感器、惯性负载传感器、陀螺仪、GPS传感器、发动机传感器、燃料消耗传感器、偏航速率传感器、雷达斗(bucket)位置、剩余燃油可用寿命以及离合器的剩余使用寿命。
[0023]图2示意性示出机器108的信息处理。与至少一