用于处理与车辆相关联的数据的方法、解码方法、编码和解码方法、系统、计算机程序以及计算机程序产品与流程

本发明涉及一种用于处理与车辆相关联的数据的方法。本发明还一种涉及解码方法。本发明还涉及一种编码和解码方法。本发明还涉及一种系统、一种计算机程序以及一种计算机程序产品。

技术实现要素：

本发明基于的目的在于，实现一种方法和一种系统，其有助于：特别高效地处理或提供与车辆相关联的数据。

该目的通过各独立权利要求的特征解决。有利的实施方案表示在从属权利要求中。

本发明的特征在于一种用于处理与车辆相关联的数据的方法。本发明的特征还在于一种系统，该系统对应于所述用于处理与车辆相关联的数据的方法。该方法包括：

-确定变化数据，所述变化数据表示在车辆中的一个或多个变量的变化；

-根据在车辆中的所述一个或多个变量的所检测的变化数据确定频谱分布、特别是频谱分布函数；

-基于所确定的频谱分布提供数据用于在车辆之外使用。

通过确定频谱分布可以使得自身极其大规模的数据、如变化数据变为非常紧凑的形式。

所述变量特别是动态和/或连续变化的变量。这些变量可以在车辆中特别是由车辆车载电网的系统特别是连续地确定。变化数据可以表示一个或多个变量的连续和/或定量的变化。这些变化数据可以代表所述一个或多个变量的基本上连续的变化函数。所述变化数据可以代表变量值关于时间和/或空间的动态变化或动态曲线变化。优选地可以涉及模拟变量，其特别是代表模拟过程、例如物理过程的定量的值。

频谱分布(也应理解为表示或包括频谱分布的数据)可以紧接着例如被传输，例如传输给服务器、例如后端和/或车辆，例如以作为数据流的连续传输的形式。特别是传输包括以多个数据包形式的无线传输。

备选或附加地，所述频谱分布可以紧接着在车辆内和/或在车辆之外提供或持久地存储。

特别是，可将频谱分布进一步处理，并且必要时以进一步处理的例如与另外的数据汇总的形式提供。例如可以基于所述至少一个频谱分布(基本上能实时地或在随后的时刻)运行车辆的车辆功能性。在此例如在另一车辆中的参量(特别是影响车辆的纵向动态性、横向动态性或垂直动态性的参量)的控制可以根据至少一个频谱分布(优选来自不同时间和/或车辆中的多个频谱分布)实现。例如可以基于所述至少一个频谱分布控制车辆的执行器。

频谱分布特别是借助于时间离散的傅里叶分析确定、特别是借助于傅里叶变换确定。在此概括地将傅里叶分析的方法称为傅里叶变换，其允许：将连续的非周期的信号拆分为连续的频谱。描述该频谱的函数也称为傅里叶变换或频谱函数。基本上，频谱分布的确定包括频谱函数的形成，优选利用傅里叶分析的离散形式、例如借助于快速傅里叶变换(fft)、余弦变换和/或经修改的离散余弦变换(mdct)、特别是根据地点或根据时间求解。

按照一个有利的实施方案，在车辆中的所述一个或多个变量表示车辆功能的运行参数和/或输入参量和/或内部状态和/或输出参量。

所述输入参量例如可以代表用于运行车辆的功能的一个或多个信号。所述输出参量例如可以代表通过车辆的功能控制的、特别是连续的物理过程。

按照另一有利的实施方案，所述变化数据包括代表一个或多个变量关于时间的函数的参量和/或代表地点的参量和/或代表一个或多个事件、例如一系列的多个事件的参量。

在此也可以关于参量确定所述频谱分布，其中，参量代表地点信息和/或时间信息。

多个频谱分布的组合也是有利的，其根据相同或不同类型或种类的相应的变量来确定。所述至少一个频谱分布可以至少部分代表地点频率分布，而另一频谱分布可以代表时间频率分布。而且至少一个代表地点频率分布的频谱分布根据代表时间频率分布的频谱分布的确定或者反之亦然地例如在后端计算机中是有利的。

按照另一有利的实施方案，所述变化数据表示在至少两个不同的与车辆功能相关联的变量之间的数学关系。

所述数学关系可以表示或代表例如在相应的所述变量中的一个或多个之间预定的数学规律性、规则、准则和/或关系(同样可理解为变量的相应的值或所述变量的变化)。数学关系可以在此代表对于一个或多个(特别是预定的)等式、多项式或模拟的系数。在此优选涉及符合目的地限定的数学关系。例如数学关系或主要是所述参数的数学关系可以不代表或仅仅以减小的形式代表参量自身。特别是，数学关系可以表示或代表第一变量和/或第二变量根据涉及空间的参量(相对参量例如距离、间隔，和/或绝对参量，例如确定的位置序列)和/或涉及时间的参量(相对参量，例如时间间隔，和/或绝对参量，如例如确定的时刻的序列)的梯度。在最简单的情况下，数学关系可以包括在一个或多个第一变量与一个或多个第二变量之间的配属或配属规则。数学关系或配属可以优选涉及在车辆中确定的边界条件，例如边界条件的一个或多个参数的值域。数学关系也可以在最简单的情况下表示在至少一个第一变量与第二变量之间的比例。

按照另一有利的实施方案，关于在车辆中的第二变量确定在车辆中第一变量的频谱分布。

按照另一有利的实施方案，所述至少一个第一变量表示输出参量，而所述至少一个第二变量表示至少一个功能的输入参量。

因此可以实现如下，即表示车辆功能的实施、例如其表现的信息可以非常高效的方式处理、传送或提供。

例如，输出参量(一个或多个相应变量)的车辆功能可以由输入参量(一个或多个相应变量)的车辆功能形成。在此可以根据输入参量实现傅里叶分析、例如改进的、时间离散的余弦变换(mdct)。结果因此具有极其压缩的形式。此外，尽管数据量非常小也尽可能包含关于车辆功能的功能方式的在其中包含的指示或消息。

特别是可以如此确定和提供所述至少一个频谱分布，使得这些学习数据、特别是代表所谓的机器学习或者用作这样的机器学习。

在方法中，可以确定和处理(极其紧凑的)以至少一个频谱分布形式的学习数据。例如该方法也可以包括将学习数据——其以频谱分布的形式、例如基于至少一个第一车辆的变量确定——传送给第二车辆。

频谱分布、特别是作为基于频谱分布的数据可以实时例如由基础设施装置/至基础设施装置或直接或间接地由一车辆传送给另一车辆(车对车)。这些频谱分布因此例如可实时地用于车辆功能的运行、例如参数化、预调节、控制。在此对于车辆功能的运行需要的实时能力可以仅仅通过频谱分布的确定来实现。

而且紧接着车辆功能的参数化、预调节、控制可以预测性地实现。

按照另一有利的实施方案，所述至少一个变量涉及表示车辆的驾驶员的操作处理的参数、特别是涉及对车辆的运动的预定的参数。

在此，所述至少一个变量可以表示用户、特别是驾驶员的操作处理的定性和/或定量的参数。

所述至少一个变量、例如所述第一变量和/或第二变量例如涉及：

-与车辆功能相关的运行参量的所谓的追踪(例如由车辆的车载电网)；

-与环境模型相关联的运行参量的追踪；

-特别是智能的、学习的传感器的运行参量或输出参量的曲线变化；

-在驾驶员辅助功能中的运行参量的曲线变化；

-操作动作(特别是驾驶员操作、特别是转向和/或踏板操作的时间或地点的函数)的曲线变化；

-与路线特性、特别是局部车道高度和/或车道转弯相关联的参量的曲线变化；

-横向力的曲线变化，该横向力在驶过路线部段时作用于车辆，其优选根据车辆的相应的速度值标准化；

-局部的摩擦系数的曲线变化；

-车辆的至少一个车轮的所谓的车轮打滑的曲线变化；

-车道的局部温度的曲线变化；

-至少一个机械力的曲线变化，该机械力作用于车辆的行走机构的构件上。

ss至少一个变量可以是车辆内部的变量，其表示在车辆中至少一个(由外部世界非直接涉及的或不可快速影响的)过程。例如所述至少一个变量可以表示物理和/或化学过程，例如能量转换过程。因此可以检测(对于这样的过程典型的)定量的变化。

按照另一有利的实施方案，将频谱分布借助于预定的坐标系配属给位置信息，亦即如此使得将至少一个代表所述地点信息的参量配属给长度(关于基本上沿路线的曲线变化的方向)和/或配属给宽度(关于基本上垂直于路线的曲线变化的方向)。

位置信息可以包括路线区段在全球坐标系、例如gps、伽利略等中的位置。此外，位置信息优选地也可以包括在路线区段内有关于世界坐标系或根据方位等的定向。位置信息例如也可以附加地包括有关于行车道标记和/或基础设施装置(例如护栏)、特别是在路线区段内相应的局部物理特征的位置和/或定向，其在此特别是涉及路线区段的一个或多个特征性点和/或线和/或形状。例如，该信息也可以具有关于道路区段的行车道中心的相对位置。

在此，例如代表地点信息的参量可以说明基本上沿车道标记的中心线的地点信息。另一代表地点信息的值例如可以说明根据每个点基本上垂直于该中心线的间隔的地点信息。

“代表地点信息的参量”特别是可以不包括(自身)关于确定的位置的关系。例如信息可以以距离单位、例如距离单位如“连续的米”。这样的“代表地点信息的参量”可以具有任意单位，所述单位涉及空间、例如三维、二维(纵向和/或横向)或者一维。

备选或附加地可以确定且进一步处理在预定的坐标系中的相对的位置，其中，预定的坐标系优选涉及相应的路线区段。预定的坐标系和/或位置信息例如可以以局部的物理的行车道特征与在道路和/或行车道内的路线区段的纵向方向或横向方向的空间关系来确定或处理。

特别是，所述预定的坐标系借助于来自预定的点或借助于预定的方式确定的点的内插产生。预定方式的点可以是例如特征性点，例如道路转弯的顶点或曲线半径或曲线中点。内插例如可以是逐段式线性的内插或者两阶或三阶的内插或者特别优选地是样条内插。

按照另一有利的实施方案，所述频谱分布配属给特别是表示对应的位置的位置信息。例如，所确定的频谱分布——其特别是自身不与位置有关——可以配属给确定的、对应的位置，例如配属给该频谱分布出现的位置。

备选或附加地可以如下确定频谱分布，其方式为根据频谱分布和位置信息确定频谱分布函数。在此可以作为论据将代表地点信息的参量配属给预定的坐标系(例如根据一个或多个在该文档中所述特征的坐标系)。

频谱分布函数因此可以代表根据如下参量的频谱分布，该参数代表地点信息。

类似于频谱分布，频谱分布函数也可以代表地点频率分布函数和/或时间频率分布函数。

在此可以借助于傅里叶变换确定所述频谱分布函数，所述频谱分布函数代表具有所配属的位置信息的频谱分布。

备选或附加地，所述频谱分布也可以包括多个预定义的频率分量、优选在变化数据内预定义的基础函数的分布。在该情况下，所述变化数据的分布的加权也可以属于频谱分布。在此非强制必要的是，确定频谱分布函数。在该实施方案变型中，所述变化数据可以配设给如下频谱分布，该频谱分布能实现以格外紧凑的形式的变化数据的确定特征的分布。在此这些数据可以在其随后的处理和利用中配设给相应的变量。

按照另一有利的实施方案：

-确定在所述变化数据的一个或多个数据区段与一个或多个预定义的模式之间的相似性度量，该预定义的模式代表预定义的变化模式；以及

-根据所确定的相似性度量将该数据区段配属给预定义的模式之一。

在此，数据区段可以代表所述变化数据的一部分、例如路线区段的一个几何范围，并且例如可以包括10厘米-10米。

相似性度量可以包括在路线区段之内一位置的所代表的物理形状的相似性。这样的、特别是特征性的数据区段例如可以相应于典型的行车道不平坦性的多个典型形状之一、例如在水泥板之间的边界、倒棱的行车道边缘等或者路边石或护栏的走向。

数据区段与预定义的模式的配属优选根据最大所确定的相似性度量实现，例如在数据区段和多个供选择的模式的相似性度量的比较的情况下。

按照另一有利的实施方案，在预定的音频标准的范围中实施频谱分布、特别是频谱分布函数的确定。

所述系统为此特别是具有用于压缩预定的音频格式的音频数据的装置，该系统构成为处理变化数据。

在此可以在确定频谱分布的范围中例如如此修改数据，使得涉及地点的函数根据预定的配属而配属给时间信息，优选如此，使得长度在时间单位以确定的比例配属，和/或借助于一个或多个装置处理和/或存储所产生的时间信息。

时间信息可以特别是(自身)不包括对绝对时间、例如时钟时间的参考。所述时间信息例如可以是以时间单位的信息、例如以距离单位如“连续的秒”。

预定的音频标准例如包括所谓的mp-3或类似的音频标准。在这样的音频标准下，数据的存储、处理以及无线传输是极其有利的，因为建立相应的标准并且因为编码器和解码器作为硬件在期间也是非常有利的，并且例如也与移动无线电、互联网平台和接口存在最高的兼容性。

例如，所谓的mp-3流标准化、工业化且关于其提供和处理具有高度兼容性，由此在频谱分布的处理、特别是(连续)提供中产生优点。

按照另一有利的实施方案，如此确定频谱分布，使得该频谱分布代表多通道数据，其中，多通道数据的一个通道代表第一变量的变化，而一个通道代表第二变量的变化。

特别是，所述多通道数据的通道中的至少两个可以以如下类型数据中的至少两个占据：

-车辆功能的输入参量；

-车辆功能的运行参量；

-车辆功能的输出参量；

-车辆用户的操作处理的参数；

-用户的状态的参数；

-对车辆的影响参量的参数。

在此，所述变化数据可以涉及车辆的相同功能的输入参量、状态参量、输出参量或者车辆的至少两个不同的功能。

而且用户的操作处理、状态和/或对车辆的影响参量的所述至少一个参数可以配属给输入参量、状态参量、输出参量的基本上在相同的短的时间间隔中有效的变化数据。

在此，所述多通道数据的至少两个通道可以如此以至少两个变量占据，使得这些变量各自代表相互间时间和/或因果上配属的变量值。

按照另一有利的实施方案，在预定的视频标准的范围中实施频谱分布的确定。

由此可以实现频谱分布的非常详细的、多维的且同时非常紧凑的表示。

预定的视频标准例如包括mpeg、mp4或类似的视频标准。代替像素值例如对相应的变量编码。例如，如在mp4的情况下仅仅对在变量内的区别编码。代替rgb像素参数例如可以处理一个、两个或三个不同变量和/或作为相应的变化数据处理。在此所确定的数据包在此不相应于由人员可见的或直接可感知的多媒体内容。

所述系统为此特别是具有基于用于压缩预定的视频格式的视频数据的装置的装置，其中该装置构成为用于处理变化数据。换言之，在车辆中的硅芯片或ip或装置可以进一步改进或设置为用于音频或视频压缩和/或用于执行所述方法的多媒体数据的流式传输。在此按照本发明的包括这样的装置的系统可以构成为，读入在车辆中的一个或多个变量，确定变量的变化数据，并且确定频谱分布、特别是频谱分布函数，以及必要时由车辆和/或至车辆进行流式传输。

按照另一有利的实施方案，

-根据所述变化数据的曲线变化确定减少的变化数据，其方式为根据所述变化数据的曲线变化调整变化数据的量化和/或变化数据的数据的数量，所述变化数据配属给时间单位或位置单位；以及

-根据减少的变化数据确定频谱分布。

在此可能的是，所述变化数据的数据区段(所述变化数据例如相应于相应的变量的例如仅仅微小的(低于一定的阈值的)变化被不太准确地分辨或量化，例如作为变化数据的数据区段相应于所述至少一个变量的超过一定的阈值的变化。最后所述的数据区段可以(至少比较)准确地被分辨或量化。由此可以实现另一数据减少。也可能的是，仅仅或主要确定变化数据的数据区段、主要是所述至少一个变量的连续的(非跳跃式的)变化或者根据所述方法的一个或多个特征将其进行处理。

按照另一有利的实施方案，

-根据至少一个或多个预定的阈值确定减少的变化数据，其方式为将代表一个或多个变量的不太相关的物理变化的数据从变化数据除去或通过预定义的值代替；以及

-根据减少的变化数据确定频谱分布。

这样的阈值例如可以相应于在车辆中的所述一个或多个变量的确定的阈值、模式或信号参数。

由此可以实现进一步更大程度的数据量减少，以及在车辆中硬件功效的节省。

按照另一有利的实施方案，一个或多个阈值相应于一个或多个可感知性阈值，其中，至少两个阈值对于不同的频谱成分是不同的。

按照第二方面，本发明的特征在于一种解码方法。本发明的特征此外在于一种系统，所述系统对应于解码方法。基于至少一个车辆的变化数据提供、特别是流式传输频谱分布。根据频谱分布确定配属给所述频谱分布并且代表在车辆中的一个或多个变量的变化的变化数据，特别是功能参数和/或输入参量和/或内部变量和/或输出参量。

由此可以通过简单的方式进一步处理频谱分布，例如以便将频谱分布的数据用于驾驶员辅助系统和/或其他上述功能。通过流式传输、亦即“逐段”提供可以基本上可实时地实现提供。

按照第三方面，本发明的特征在于一种编码和解码方法。本发明的特征此外还在于一种系统，所述系统对应于编码和解码方法。实施根据第一方面和第一方面的有利实施方案的方法。提供、特别是流式传输频谱分布。根据频谱分布确定配属给所述频谱分布并且代表在车辆中的一个或多个变量的变化的变化数据，特别是功能参数和/或输入参量和/或内部变量和/或输出参量。

按照一个有利的实施方案，所述频谱分布提供给第二车辆、特别是作为流提供给第二车辆。

特别是可以通过这种方式基于变化数据实现频谱分布的基本上可实时的传输。这特别是也可以将所谓的车-对-车或车-对-x通信扩展有价值的变化数据。

按照一个有利的实施方案，汇总多个第一车辆的频谱分布，并且基于所汇总的频谱分布为一个或多个第二车辆提供数据。

在第二车辆中，根据频谱分布例如实施如下方法步骤中至少之一：

-积极调整垂直动态性的缓冲和/或对第二车辆的座舱的加速度作用和/或第二车辆的方向盘反馈或离合的力，和/或改变第二车辆的至少半自动的纵向引导和/或横向引导。

按照另一方面，本发明的特征在于一种计算机程序，其中，计算机程序构成为用于在数据处理装置上实施用于处理与车辆相关联的数据的方法或者用于处理与车辆相关联的数据的方法的有利实施方案、编码方法或所述编码方法的有利实施方案和/或编码和解码方法或所述编码和解码方法的有利实施方案。

按照另一方面，本发明的特征在于一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括可执行的程序代码，其中，程序代码在通过数据处理装置执行时执行用于处理与车辆相关联的数据的方法或者所述用于处理与车辆相关联的数据的方法的有利实施方案、编码方法或所述编码方法的有利实施方案和/或编码和解码方法或所述编码和解码方法的有利实施方案。

计算机程序产品特别是包括由数据处理装置可读的介质，程序代码存储在所述介质上。

按照本发明的另一方面，在一个车辆或多个车辆内实施所述方法的所有或多个基本的步骤。

车辆在本发明的范围中优选是机动车或摩托车。因此产生多个上述讨论的优点和多个另外的对于本领域内技术人员可理解的优点。车辆也可以是船舶，其中，海底和/或水层的一部分相应于路线，所述路线例如可经济地得到利用。车辆也可以是航空器或航天器，其中，相应的路线是行星表面、大气层或行星气层的一部分。此外，车辆可以是农业车辆或建筑机械。在此一个变量(备选或附加地)例如可以表示一个或多个地层的特性。

附图说明

本发明的实施例在下文中不失一般性限制地根据示意图进一步阐明。这些实施例可自由与本发明另外的特征组合且是有利的。

附图示出：

图1示出用于编码和解码的程序的第一示例的流程图；

图2示出用于编码和解码的程序的第二示例的流程图；以及

图3示出用于编码和解码的程序的第三示例的流程图。

具体实施方式

图1至3示出用于编码和解码的程序的流程图。程序例如可以借助于车辆控制装置sv处理，所述车辆控制装置特别是包括至少一个运算单元、程序和数据存储器以及例如一个或多个通信接口且设置在车辆中。车辆控制装置的程序和数据存储器以及运算单元可以构成在一个结构单元中和/或分布式地构成在多个结构单元上。

所述程序例如可以备选或附加地借助于外部控制装置处理，所述外部控制装置特别是具有至少一个运算单元、程序和数据存储器以及例如一个或多个通信接口且例如设置在服务器、特别是后端服务器bs和/或另一车辆中。外部控制装置的程序和数据存储器以及运算单元可以构成在一个结构单元中和/或分布式地构成在多个结构单元上。

程序也可以分布式地借助于车辆控制装置sv和外部控制装置处理。如此可以特别是在车辆控制装置sv中确定数据且将其传输给外部控制装置且在彼处进行进一步处理。

用于编码和/或解码的系统和/或因此特别是包括车辆控制装置sv和/或外部控制装置。

在程序开始之后，在例如初始化变量之后，程序在步骤s1中继续。

在步骤s1中实现在车辆中变量的检测、特别是功能参数和/或输入参量和/或内部变量和/或输出参量。

可选择地(例如图2和3)附加地在步骤s1a中确定位置信息，所述位置信息代表车辆的全球和/或相对位置、例如在行车道内相对于标记/车道边界的位置。

在步骤s3中确定检测的变量的变化的变化数据。

在第一示例和第二示例中(图1和图2)为此实现根据实现确定相应的变化函数，如示出为例如时间函数或者例如以追踪的形式(步骤s3a)。

备选或附加地，沿行驶路程关于地点信息(距离值)或正确的位置信息确定变化数据(步骤s3b)。

备选或附加地，关于第二变量确定第一变量的变化数据(步骤s3c)。

在第三示例(图3)中，特别是在步骤s3d(图3)中，例如示出在车辆中的一个或多个变量的检测，这些变量表示当前的车辆环境(或者在车辆环境中的事实情况)。特别是，一个变量可以表示车辆与在其环境中的对象的交互。这样的变量可以基于如下数据确定，该数据利用车辆的外部传感装置确定，例如基于立体摄像机、激光扫描器、雷达的数据。

备选或附加地，为此在步骤s3e中例如确定一个或多个车辆内部的变量(其没有或没有直接与外部世界有关)。这些变量可以表示一个或多个物理和/或化学过程。例如，一个或多个变量可以表示与车辆中的——例如车辆的汽油发动机、柴油机组、电池(牵引用电池的)——能量转换过程相关的物理和/或化学过程。因此可以有效处理表示模拟过程的(此外格外大规模的)数据。

备选或附加地，为此在步骤s3e中例如确定第一变量和/或第二变量，其表示例如在行驶运行的过程中对车辆的影响。例如可以确定和处理如下一个或多个变量，所述变量表示加速度和/或对车辆的座舱或各个部分、例如车辆的轴的力。

备选或附加地，将在步骤s3e中确定的变化数据在步骤s3f中配属给代表地点信息的参量或者换算为地点函数。

在示例1、2和3的可选择的步骤s4中，根据至少一个或多个预定的阈值且根据变化数据确定减少的变化数据，其方式为将代表车辆中的一个或多个变量的不可感知的物理变化的数据从变化数据滤出。

在示例2和3的可选择的前置的步骤s4a中，将变化数据转变到预定的坐标系中和/或已经在预定的坐标系中确定，例如沿着和/或横向于路线区段的路线或车道曲线变化。

在示例2和3的可选择的步骤s5中，确定在变化数据的一个或多个数据部段与一个或多个预定义的模式之间的相似性度量，所述预定义的模式代表预定义的变化模式，根据所确定的相似性度量将该数据部段配属给所预定义的模式之一。预定义的模式例如包括预定的列函数、角曲线变化和/或预定的标准凹坑

备选或附加地，在示例1的可选择的步骤s5a中根据使用例子区分数据区段且将其可选择地标记(加标签)或编码。

在示例1、2和3的可选择的步骤s6中确定：变化数据是否具有重复的和/或类似的序列，并且重复的和/或类似的序列编码为重复，特别是通过应用hufmann编码进行。

在示例1、2和3的可选择的步骤s7中提供车辆特性和根据车辆特性确定变化数据，亦即如此，使得所述变化数据车辆无关地代表相应的变量。步骤s7特别是可以借助于外部控制装置处理。

在示例1、2和3的步骤s8中，根据变化数据和/或减少的变化数据确定频谱分布。

在此例如(也)可以关于参量确定频谱分布，其中，所述参量代表地点信息和/或时间信息。

备选或附加地，关于第二变量、特别是输入参量确定第一变量、特别是输出参量的频谱分布。

为了确定频谱分布，特别是在步骤s8a中应用傅里叶分析，优选作为地点函数或时间信息的变化数据的频谱表示。

特别是频谱分布函数的确定借助于自身已知的时间离散的方法实现，该方法提供接近如下公式的值。基于积分的傅里叶分析的相应的基本公式在此不需要参量，该参量包括全球的位置信息：

在该示例中“l”表示代表地点信息的参量。该参量可以例如表示例如沿路线的距离值。然而，每个另外的参考参量、例如另一变量、例如纯车辆内部的变量同样是可能的。频谱分布(例如在mp3轨道中)对时间值的参考自然也可以实现。

特别是频谱分布的确定在步骤s8b中借助于地点离散的余弦变换的应用实现。

在可选择的步骤s9中，将频谱分布持久存储在例如车辆中和/或后端服务器bs中。优选地实施与存在数据的比较，并且仅仅存储与已经存在的数据不同的差异数据d。

在可选择的步骤s10中，频谱分布例如可用于车辆功能。

在步骤s11中，又如下解码频谱分布，其方式为根据频谱分布确定变化数据，该变化数据配属给频谱分布且代表车辆中的一个或多个变量的变化、特别是功能参数和/或输入参量和/或内部变量和/或输出参量。

在此，在该示例中实施(未明确图示的)将变化数据的解码的变化的部分配属给参考参量的步骤。参考参量在此涉及在编码中确定的参考参量或利用第二车辆的机构确定的参考参量。参考参量也可以是全球参量。

频谱分布或频谱分布函数在此可以连同配属给其的位置信息和必要时还有参考参量的函数保存为数据包且用于基本上随后的时刻。

在此可以由数据包确定对于预定的位置信息的变化数据或对于预定的路线特性数据的位置信息。

该方法同样可以包括一个或多个位置信息的确定，所述位置信息包括确定的模式或由局部的物理的车道特征形成的确定类型的模式。在此，这样的模式特别优选地包括变化数据的不同分类。

总而言之，可以借助于上述方法实现如下示例：

示例1：

例如可以将来自多个车辆的根据位置信息的以相应的频谱分布函数形式的变化数据在解压缩之前或之后相互汇总。特别是如果没有根据时间而是根据位置信息计算频谱分布或傅里叶变换，那么来自任意多的和任意不同行驶的车辆的数据可相互比较或是可预测的。

示例2：

例如，所述变化数据可以作为频谱分布或频谱分布函数添加给(进行学习的)地图。在此，在车辆中的一个或多个变量的变化的函数可以配属给地图数据。该配属可以用于分析处理以便用于车辆或车辆功能的进一步研发。而且这也可以用于避免在相同或相似的车道区域处的相同的副效应。

示例3：

作为频谱分布变换的变化数据也可以由另外的车辆(又在驶过行驶路程的过程中)读入且用于车辆功能。

这尽可能实时地是可能的，因为频谱分布的数据大小比例如幅度函数的最初数据小得非常多。例如，车辆功能可以读入如下信息，该信息代表在彼处与其他车辆发生何事。

示例4：

来自一个或多个车辆的频谱分布或频谱分布函数可以用于机器学习。在此可以根据更早的车辆(多个“输出数据的车辆”)的多个频谱分布影响、例如预调节或控制车辆(一个或多个“用户车辆”)的至少一个车辆功能。

示例5：

在此可以根据输入参量(一个或多个相应变量)的车辆功能形成输出参量(一个或多个相应的变量)的函数。在此可以根据输入参量执行傅里叶分析、例如修改的时间离散的余弦变换(mdct)。结果因此具有极端压缩的形式。即使非常小的数据量尽量包含关于车辆功能的功能方式的在其中包含的消息。

在此可以确定和处理(极端紧凑的)学习数据。例如数据也可以以该形式传送给车辆。

基于一个或多个频谱分布的这些数据可以基本上实时地例如传送或流式传输给基础设施装置或者车对车。这些数据因此例如可以实时地(极端有价值地)用于车辆功能的运行，例如参数化、预调节、控制。

附图标记列表:

bs后端服务器

d差异数据

sv车辆控制装置