数字设置(在这个例子中是零冲撞)。而且，有可能企业的偏好是每个车辆操作员争取100 %符合(例如，零冲撞)。在这点上，冲撞可以被归类为微小的和重大的。微小冲撞的发生可以以与重大冲撞不同的方式不利地影响车辆操作员得分。但是，对于处于比单次微小冲撞更高值的冲撞，X次微小冲撞的积累可以增加对车辆操作员的得分的扣除。因此，例如，冲撞避免度量可以具有使车辆操作员能够通过避免重大冲撞并且最小化微小冲撞来得出合理高的得分的得分偏好。
[0057]对应地，某些度量(诸如与表现相关的那些)具有被校准到100%的人工数字。以这种方式，车辆操作员可以在某些条件下能够超过最大值，即，超过100%。例如，测量放好的度量可以要求每班X次总放好来与100%的得分对应。完成X+n次放好的车辆操作员可以获得高于100 %的得分。对应地，完成X-m次总放好的车辆操作员将获得低于100 %的得分。
[0058]根据本文的更多方面，当用于定义的量度的各个得分被合计时，不同的度量可以被加权或缩放，以说明特定度量对给定实现的重要性。因此，假设例如车辆操作员A在冲撞避免的得分是80%并且放好的得分是105%。车辆操作员B在冲撞避免的得分是87%并且放好的得分是90%。在这里，由于冲撞避免的重要性的权重，有可能车辆操作员B最终具有更高的总得分，因为相比于放好，系统应用对冲撞避免更有利的加权。
[0059]根据本公开内容的各方面，模式(例如，教导、正常、警告)对于一个或多个度量与车辆操作员关联。因此，可以为所有度量、度量的子集等等分配相同的模式。作为替代，每个度量可以具有其自己的、与其关联的独特模式。而且，用于每个操作员的每个度量可以具有带一组独特参数、规则、条件等的独特算法，如本文更完整描述的。
[0060]而且，每个度量可以具有得分。得分可以在任何预期的范围中。在说明性例子中，得分是基于1-5，其中I是新手操作员并且5是熟练操作员。为每个度量评估的得分可以被合计成对于一组度量的总得分(例如，所有的安全度量、所有的生产率度量、所有的能量度量等等)。对于度量组中每一个度量的得分可以被合计成操作员的总得分。而且，还可以执行诸如跨度量进行规格化的处理。工业车辆上的小部件可以被用来向操作员显示得分或得分细类。
[0061]本文的方法为车辆操作员提供以每个度量为基础为正确的行为、为在不正确行为(例如，对其检测到不正确操作员响应的事件)之间展示的那些正确行为获得信用的能力。例如，不正确行为的频率、持续时间、或它们的组合可以被用来确定动态操作员行为分析器是工作在正常模式、教导模式还是警告模式。这种频率、持续时间或它们的组合也还以被用来影响操作员得分。例如，对于给定的操作员，与冲撞度量关联的一次严重冲撞可能足以使动态操作员行为分析器操作模式从正常移至教导。但是，对于给定的操作员对于移动下车度量，在动态操作员行为分析器将操作模式从正常变成教导之前，可以在特定持续时间内容许几次移动下车。
[0062]用于对车辆操作员行为的监视和修改的方法
[0063]根据本公开内容的各方面，方法提供了对车辆操作员行为的动态监视和修改。方法可以利用图1的系统来实现(例如，通过单独地或者与在服务器112上执行的服务器(例如，分析引擎114)联合地在工业车辆108上的处理设备102上执行)。
[0064]优选例
[0065]参考图2，方法200提供了对车辆操作员行为的动态监视和修改。方法200包括在202识别表征与工业车辆的使用关联的动作的度量。如本文更详细地指出的，度量可以包括归因于工业车辆本身的动作(例如，冲撞、负载能力、加速度、刹车等等)。度量还可以包括归因于车辆操作员的动作(例如，清单符合性、正确的车辆下车、时间管理、操作的效率等等)。此外，示例性度量可以包括归因于环境的动作(例如，限速区、车站、坡道、禁区等等)。
[0066]为了简要的说明，示例性度量表征诸如要求在交叉路口或者在过道末端按响喇叭的动作。另一个示例性度量表征诸如要求在交叉路口或者在过道末端停止的动作。这种动作可以由OSHA或雇主授权。另一个示例性度量表征诸如要求在进入诸如拥挤区域(例如，码头区域、航道等等)的指定“慢行区”时降低速度的动作。
[0067]识别出的度量被编程、配置或以其它方式分配使方法200能够由工业车辆上的处理设备或者在服务器计算机(例如，如图1中所示的分析引擎114)辅助的情况下由工业车辆上的处理设备执行的值。用于度量的值的配置在逻辑上被组织成类别。作为说明，识别出的示例性度量包括至少一个行为修改动作和至少一个表现参数，类似于本文更完整描述的。(一个或多个)表现参数对照与对应度量关联的事件进行评估。假设示例度量与在过道末端按响喇叭的事件相关。用于识别出的度量的表现参数的例子是例如指示喇叭应当响起的标志、值或其它数据的参数。例如，如果喇叭激活数据可以从车辆CAN总线(或其它车辆网络)提取，则表现参数可以是与“喇叭激活评估为TRUE”对应的值。
[0068]识别出的度量可以包括其它类别，其例子在下面参考图5更详细地进行讨论。
[0069]如本文所使用的，行为修改动作可以包括旨在教育或以其它方式通知车辆操作员关于与事件关联的预期行为的训练动作(例如，教导/指示消息、事件、动作等等)。行为修改动作还可以包括旨在提供关于车辆操作员正确或没有正确做的信息的纠正动作(例如，消息、警告、事件、动作等等)。行为修改动作还可以包括基于车辆操作员展示出的行为或重复的行为的游戏化动作(例如，徽章的获得、状态、成果等等)。
[0070]再次假设，示例度量是在过道末端按响喇叭。示例性行为修改动作包括在工业车辆的可视屏幕上显示的、指示车辆操作员在过道末端按响喇叭的消息。行为修改动作还可以包括设置蜂鸣器、警报、停止(部分或完全)、降低车辆的性能范围(performanceenvelope)(例如，通过降低最大允许的行驶速度、升降速度等等)或采取其它动作。
[0071]方法200还包括在204获得识别已经登录到工业车辆的操作员的操作员标识。这允许工业车辆上的处理设备应用特定于操作员的度量和评分，如本文将更详细描述的。
[0072]方法200还包括在206监视事件。在这点上，处理设备102可以监视对应的工业车辆、车辆操作员的行为、车辆操作的环境、外部变量(例如，时间/天/日期)、基于所存储的工业车辆数据118的数据值，得自WMS 120,HRMS 122,LMS 124(图1)的数据、其它数据源或它们的组合。一般而言，特定的事件将规定在206进行监视的要求。
[0073]方法200还包括在事件实际发生之前在208预测事件发生。继续上面在过道末端按响喇叭的例子，仓库可以包括过道末端传感器(例如，嵌入到货架或地板中的射频识别(RFID)芯片)。工业车辆上的处理设备可以从检测过道末端RFID芯片的RFID读取器接收信号，以指示过道末端在附近。作为替代，如果工业车辆配备有位置跟踪，则工业车辆在仓库内的位置可以是已知的。因此，该方法可以基于位置追踪数据预测出车辆将要接近过道末端，这可以在工业车辆上本地确定或者可以在服务器(例如，服务器112)处确定。在其中服务器识别车辆的位置的情况下，服务器可以向工业车辆发送指示过道末端在附近的消息。此外，工业车辆上的处理设备可以能够测距。此外，不同的定位技术可以被组合，以提高预测的准确性。
[0074]方法200还包括基于预测到动作将发生在210执行关于车辆操作员是否已被教导对事件作出响应的确定。如果确定车辆操作员未被教导对事件作出响应，则方法200还包括在事件实际发生之前在212执行行为修改动作。因此，方法200向车辆操作员提供及时的指示。例如，如果方法200预测到工业车辆将要接近过道末端并且如果方法200已经确定车辆操作员未针对过道末端事件被教导，则处理设备实现行为修改行动。这种动作可以包括例如在工业车辆的显示屏上呈现指示车辆操作员在通过过道末端之前按响喇叭、自动减慢车辆、采取其它行动或者其组合的指示/训练消息。
[0075]方法200还包括诸如通过使用事件检测逻辑在214检测事件的发生。响应于检测到事件，方法200包括在216记录表征车辆操作员对事件的响应的事件数据。该方法还可以包括在218传送相关信息。例如，该方法可以基于评估来更新车辆操作员得分并且传送更新后的车辆操作员得分(例如，给操作员、给服务器以便存储等等)。该方法还可以传送事件数据或其它相关信息(例如，给服务器计算机、给车辆上的车辆操作员、给远程设备等等)。在这点上，响应于事件而被记录的事件数据可以被用来根据展示出的行为来调整操作员得分，如本文更详细地指出的。
[0076]例如，当方法200确定工业车辆处于过道末端时(由对应度量表征的事件)，处理设备可以被用来例如通过比较捕获的事件数据与和度量关联的(一个或多个)表现参数来确定车辆操作员是否在通过过道末端之前正确地按响喇叭。在这个例子中，事件数据与和度量关联的(一个或多个)表现参数的比较提供了车辆操作员在过道末端适当地按响或没有适当地按响喇叭的指示。基于这种比较，行为修改事件可以被触发(例如，纠正缺陷行为的指示、积极的肯定等等)。因此，本公开内容的各方面提供了及时的反馈、指示和行为分析。而且，操作员得分是根据事件数据与和度量关联的(一个或多个)表现参数的比较结果来更新的。得分还可以触发其它游戏化动作，如本文更完整描述的。
[0077]动作之后的强化:
[0078]并不总是可以预测何时事件将发生或能够有足够的时间主动和抢先预测何时事件将发生。但是，根据本公开内容的某些方面，系统可以包括“主动监视器”特征，以便对车辆操作员的行为作出反应并用于对操作员表现评分。
[0079]参考图2B，方法250包括在252识别至少一个度量。(一个或多个)度量以与图2A的步骤202类似的方式被识别。方法250还包括在254获得车辆操作员的标识(例如，以与图2A的步骤204类似的方式)。方法250还包括在256监视事件(或多个事件)。如果在258事件决定逻辑未检测到事件，则方法250循环回去并在256监视(一个或多个)事件。如果在258事件检测逻辑检测到事件，则在260作出关于操作员是否对检测到的事件被教导过的决定。如果车辆操作员未对该事件被教导过，则行为修改动作在262被执行。行为修改动作与图2A中212的行为修改动作类似，并且如本文更详细地描述的。
[0080]然后，方法250在264记录车辆事件数据。例如，这可以包括记录指示操作员是否以正确的行为对事件作出响应的数据。方法250还包括在266传送相关信息。例如，方法可以基于评估来更新车辆操作员得分并且传送更新后的车辆操作员得分(例如，给操作员、给服务器以便存储等等)。方法还可以传送事件信息(例如，给服务器计算机、给车辆上的车辆操作员、给远程设备等等)。响应于事件被记录的事件数据与(一个或多个)表现参数进行比较，以根据展示出的行为来调整操作员得分，如本文更详细阐述的。
[0081]—般性地参考附图，就评分而言，某些动作可以被看作是布尔值(例如，真/假、是/否等等):操作员或