DE102024002658A1 - Method for detecting unusual functional behavior of a vehicle control unit - Google Patents

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erkennung eines ungewöhnlichen Funktionsverhaltens eines Assistenzsystems (A) einer Vielzahl von Fahrzeugen (1), wobei das jeweilige Fahrzeug (1) einer Fahrzeugflotte angehört und datentechnisch mit einer zentralen Rechnereinheit (3) gekoppelt oder koppelbar ist, wobei im Fahrbetrieb des jeweiligen Fahrzeuges (1) ermittelte vorgegebene Daten an die zentrale Rechnereinheit (3) übermittelt werden. Erfindungsgemäß ist vorgesehen, dass
- bei Eintreten bestimmter Ereignisse Daten (D) von der jeweiligen Steuereinheit (2.1) eines Assistenzsystems (A) an die zentrale Rechnereinheit (3) übermittelt werden,
- nach einer zur Vergleichbarkeit durchgeführten Vereinheitlichung der Daten (D) diese in Bezug auf eine jeweilige satellitengestützt erfasste Fahrzeugposition und einer Fahrtrichtung des jeweiligen Fahrzeuges (1) als relevante Attribute geclustert werden,
- eine Anzahl an Überfahrten einer Stelle eines aufgetretenen Ereignisses für jede Ausführung des Assistenzsystems (A) dem jeweiligen Cluster hinzugefügt wird und ein prozentuales Verhältnis zwischen dem eingetretenen Ereignis in Bezug auf die Anzahl der Überfahrten für jede Ausführung des Assistenzsystems (A) ermittelt wird,
- wenn das ermittelte prozentuale Verhältnis für jede Ausführung des Assistenzsystems (A) um einen vorgegebenen Wert von einem Erwartungswert abweicht, eine fehlerhafte Funktion des Assistenzsystems (A) dieser Ausführung erkannt wird.

Figure DE102024002658A1_0000
The invention relates to a method for detecting an unusual functional behavior of an assistance system (A) of a plurality of vehicles (1), wherein the respective vehicle (1) belongs to a vehicle fleet and is or can be coupled to a central computer unit (3) for data purposes, wherein predetermined data determined during driving of the respective vehicle (1) are transmitted to the central computer unit (3). According to the invention, it is provided that
- when certain events occur, data (D) are transmitted from the respective control unit (2.1) of an assistance system (A) to the central computer unit (3),
- after standardisation of the data (D) for comparability, these are clustered as relevant attributes in relation to a respective satellite-based vehicle position and a direction of travel of the respective vehicle (1),
- a number of crossings of a location of an event that has occurred is added to the respective cluster for each execution of the assistance system (A) and a percentage ratio between the event that has occurred in relation to the number of crossings is determined for each execution of the assistance system (A),
- if the determined percentage ratio for each version of the assistance system (A) deviates from an expected value by a predetermined value, a faulty function of the assistance system (A) of this version is detected.
Figure DE102024002658A1_0000

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erkennung eines ungewöhnlichen Funktionsverhaltens eines Assistenzsystems mit unterschiedlicher Software und/oder unterschiedlichen Gerätekomponenten einer Vielzahl von Fahrzeugen, wobei das jeweilige Fahrzeug einer Fahrzeugflotte angehört und datentechnisch mit einer zentralen Rechnereinheit gekoppelt oder koppelbar ist, wobei im Fahrbetrieb des jeweiligen Fahrzeuges ermittelte vorgegebene Daten an die zentrale Rechnereinheit übermittelt werden.The invention relates to a method for detecting unusual functional behavior of an assistance system with different software and/or different device components of a plurality of vehicles, wherein the respective vehicle belongs to a vehicle fleet and is or can be coupled to a central computer unit in terms of data technology, wherein predetermined data determined during driving of the respective vehicle are transmitted to the central computer unit.

Aus der DE 10 2018 008 006 A1 ist ein Verfahren zur Aufzeichnung von Fahrzeugdaten bekannt. Dabei werden mittels Datenloggern in allen Fahrzeugen einer Fahrzeugflotte Daten aller Datenbusse der Fahrzeuge aufgezeichnet und an einen zentralen Server gesendet.From the DE 10 2018 008 006 A1 A method for recording vehicle data is known. Using data loggers in all vehicles in a fleet, data from all vehicle data buses is recorded and sent to a central server.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Erkennung eines ungewöhnlichen Funktionsverhaltens einer Anzahl von Steuereinheiten eines Fahrzeuges anzugeben.The invention is based on the object of specifying a method for detecting unusual functional behavior of a number of control units of a vehicle.

Die Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch ein Verfahren, welches die in Anspruch 1 angegebenen Merkmale aufweist.The object is achieved according to the invention by a method which has the features specified in claim 1.

Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche.Advantageous embodiments of the invention are the subject of the subclaims.

Ein Verfahren zur Erkennung eines ungewöhnlichen Funktionsverhaltens eines Assistenzsystems mit unterschiedlicher Software und/oder unterschiedlichen Gerätekomponenten einer Vielzahl von Fahrzeugen, wobei das jeweilige Fahrzeug einer Fahrzeugflotte angehört und datentechnisch mit einer zentralen Rechnereinheit gekoppelt oder koppelbar ist, werden im Fahrbetrieb des jeweiligen Fahrzeuges ermittelte vorgegebene Daten an die zentrale Rechnereinheit übermittelt. Erfindungsgemäß ist vorgesehen, dass

  • - bei Eintreten bestimmter Ereignisse Daten von der jeweiligen Steuereinheit eines Assistenzsystems an die zentrale Rechnereinheit übermittelt werden,
  • - nach einer zur Vergleichbarkeit durchgeführten Vereinheitlichung der Daten diese in Bezug auf eine jeweilige satellitengestützt erfasste Fahrzeugposition und einer Fahrtrichtung des jeweiligen Fahrzeuges als relevante Attribute geclustert werden,
  • - eine Anzahl an Überfahrten einer Stelle eines eingetretenen Ereignisses für jede Ausführung des Assistenzsystems dem jeweiligen Cluster hinzugefügt wird und ein prozentuales Verhältnis zwischen dem eingetretenen Ereignis in Bezug auf die Anzahl der Überfahrten für jede Ausführung des Assistenzsystems ermittelt wird,
  • - wenn das ermittelte prozentuale Verhältnis für jede Ausführung des Assistenzsystems um einen vorgegebenen Wert von einem Erwartungswert abweicht, eine fehlerhafte Funktion des Assistenzsystems dieser Ausführung erkannt wird.
A method for detecting unusual functional behavior of an assistance system with different software and/or different device components of a plurality of vehicles, wherein the respective vehicle belongs to a vehicle fleet and is or can be coupled to a central computer unit for data purposes, predetermined data determined during the driving operation of the respective vehicle is transmitted to the central computer unit. According to the invention, it is provided that
  • - when certain events occur, data is transmitted from the respective control unit of an assistance system to the central computer unit,
  • - after standardisation of the data for comparability, these are clustered as relevant attributes in relation to a respective satellite-based vehicle position and a direction of travel of the respective vehicle,
  • - a number of crossings of a location of an event that has occurred is added to the respective cluster for each execution of the assistance system and a percentage ratio between the event that has occurred in relation to the number of crossings is determined for each execution of the assistance system,
  • - if the determined percentage ratio for each version of the assistance system deviates from an expected value by a specified value, a faulty function of the assistance system of this version is detected.

Das Verfahren stellt einen in Bezug auf das Assistenzsystem generationsübergreifenden Ansatz dar, insbesondere um eine falsch-negative Nichtaktion des Assistenzsystems als fehlerhafte Funktion zu erkennen, das heißt, dass eine Aktion nicht ausgelöst wurde, obwohl diese ausgelöst werden sollte.The procedure represents a cross-generational approach with regard to the assistance system, in particular to detect a false-negative non-action of the assistance system as a faulty function, i.e. that an action was not triggered although it should have been triggered.

Insbesondere ist es durch Anwendung des Verfahrens möglich, Ereignisse, welche eine Aktion je software- und komponentenmäßiger Ausführung des Assistenzsystems erfordern, zu erfassen und somit fehlerhafte Funktionen des Assistenzsystems einer entsprechenden Ausführung zu ermitteln.In particular, by applying the method, it is possible to record events that require an action for each software and component implementation of the assistance system and thus to identify faulty functions of the assistance system of a corresponding implementation.

Ausführungsbeispiele der Erfindung werden im Folgenden anhand einer Zeichnung näher erläutert.Embodiments of the invention are explained in more detail below with reference to a drawing.

Dabei zeigt die:

  • 1 schematisch ein Fahrzeug mit einem Notbremsassistenten.
The following shows:
  • 1 schematic of a vehicle with an emergency braking assistant.

Die einzige Figur zeigt beispielshaft und stark vereinfacht ein Fahrzeug 1 mit einem Assistenzsystem A, insbesondere einem Notbremsassistenten 2. Bei einem solchen Notbremsassistenten 2 handelt es sich um ein vorausschauendes Assistenzsystem A für ein Fahrzeug 1, welches bei erfasster Gefahr einen Fahrer des Fahrzeuges 1 warnt, eine Notbremsung unterstützt oder selbsttätig eine Bremsung einleitet. Hierzu weist der Notbremsassistent 2 eine Steuereinheit 2.1 auf, die mit einer Mehrzahl von nicht näher gezeigten Sensoren des Fahrzeuges 1 signaltechnisch verbunden ist. Die erfassten Signale der Sensoren werden in der Steuereinheit 2.1 ausgewertet und verarbeitet, so dass in Abhängigkeit der ausgewerteten und verarbeiteten Signale eine einer vorliegenden Fahrsituation entsprechende Aktion des Notbremsassistenten 2 eingeleitet wird.The single figure shows, by way of example and in a highly simplified manner, a vehicle 1 with an assistance system A, in particular an emergency braking assistant 2. Such an emergency braking assistant 2 is a predictive assistance system A for a vehicle 1 which, when a danger is detected, warns a driver of the vehicle 1, assists in emergency braking, or automatically initiates braking. For this purpose, the emergency braking assistant 2 has a control unit 2.1 which is connected to a plurality of sensors of the vehicle 1 (not shown in detail). The detected signals from the sensors are evaluated and processed in the control unit 2.1 so that, depending on the evaluated and processed signals, an action of the emergency braking assistant 2 corresponding to the existing driving situation is initiated.

Die Steuereinheit 2.1 ist mittelbar oder unmittelbar mit einer zentralen Rechnereinheit 3 datentechnisch gekoppelt oder koppelbar, so dass der zentralen Rechnereinheit 3, insbesondere anonymisiert, Daten D des Fahrzeuges 1, beispielsweise Positionsdaten, in zeitlich regelmäßigen Abständen übermittelt werden.The control unit 2.1 is or can be coupled directly or indirectly to a central computer unit 3 in terms of data technology, so that data D of the vehicle 1, for example position data, are transmitted to the central computer unit 3, in particular in anonymized form, at regular intervals.

Diese Daten D sind Teil vergleichsweise umfangreicher Gesamtfahrten eines Fahrzeuges 1 einer Fahrzeugflotte, insbesondere eines Fahrzeugherstellers.These data D are part of comparatively extensive total journeys of a vehicle 1 of a vehicle fleet, in particular of a vehicle manufacturer.

Im Fall einer mittels der Steuereinheit 2.1 des Notbremsassistenten 2 ausgelösten Warnung für einen Fahrer des Fahrzeuges 1, beispielsweise aufgrund eines zu geringen Abstandes zu einem nicht näher gezeigten, vorausfahrenden Fahrzeug oder eine mittels des Notbremsassistenten 2 automatisch eingeleitete Bremsung, werden Daten D in Bezug auf die Aktion des Notbremsassistenten 2 an die zentrale Rechnereinheit 3 übermittelt. Insbesondere enthalten die Daten D Positionsdaten zu einer momentanen Position des Fahrzeuges 1 bei Ausführen der jeweiligen Aktion, eine von dem Fahrzeug 1 gefahrene Geschwindigkeit zum Zeitpunkt der jeweiligen Aktion, eine Zeitdauer bis zu einem Kollisionseintritt und einen Objekttyp eines potentiellen Kollisionsobjektes. Insbesondere werden diese Daten D von der Steuereinheit 2.1 des Notbremsassistenten 2 an die zentrale Rechnereinheit 3 übermittelt.In the event of a warning triggered by the control unit 2.1 of the emergency braking assistant 2 for a driver of the vehicle 1, for example due to insufficient distance to a vehicle ahead (not shown in detail) or braking initiated automatically by the emergency braking assistant 2, data D relating to the action of the emergency braking assistant 2 is transmitted to the central computer unit 3. In particular, the data D contain position data relating to a current position of the vehicle 1 when the respective action is carried out, a speed traveled by the vehicle 1 at the time of the respective action, a time period until a collision occurs, and an object type of a potential collision object. In particular, this data D is transmitted from the control unit 2.1 of the emergency braking assistant 2 to the central computer unit 3.

Üblicherweise übermitteln auch andere Assistenzsysteme A des Fahrzeuges 1, wenn eine jeweilige Aktion ausgelöst wird, entsprechende Daten D an die zentrale Rechnereinheit 3.Usually, other assistance systems A of the vehicle 1 also transmit corresponding data D to the central computer unit 3 when a respective action is triggered.

Im Allgemeinen ist bekannt, dass Ereignisse, die eine Aktion des Notbremsassistenten 2 erfordert haben, in richtig-positive Aktionen und in falsch-positive Aktionen klassifiziert, um eine Leistungsfähigkeit des Notbremsassistenten 2 über die Zeit zu verfolgen, das heißt zu ermitteln und den Notbremsassistenten 2, insbesondere in Bezug auf Ereignisse mit vergleichsweise vielen eingeleiteten falsch-positiven Aktionen zu optimieren.In general, it is known that events that have required an action by the emergency braking assistant 2 are classified into true-positive actions and false-positive actions in order to track the performance of the emergency braking assistant 2 over time, i.e. to determine and optimize the emergency braking assistant 2, in particular with regard to events with a comparatively large number of initiated false-positive actions.

Im Folgenden wird ein Verfahren zur Erkennung eines ungewöhnlichen Funktionsverhaltens einer Steuereinheit 2.1 mit unterschiedlicher Software und/oder unterschiedlichen Gerätekomponenten einer Vielzahl von Fahrzeugen 1 beschrieben. Das Verfahren stellt einen Ansatz dar, welcher ermöglicht, einheitlich Ereignisse, zu denen richtig-positive Aktionen, falsch-positive Aktionen und sogenannte falsch-negative Nichtaktionen zu erkennen. Richtig positiv bedeutet dabei, dass der Notbremsassistent 2 an einer Stelle auslöst und die Aktion richtig war, Falsch-positiv bedeutet, dass eine Aktion eingeleitet wurde, aber keine Aktion erforderlich war und falsch-negativ bedeutet, dass der Notbremsassistent 2 an einer bestimmten Stelle aufgrund eines bestimmten Ereignisses auslösen sollte, es aber aus irgendwelchen Gründen nicht getan hat.The following describes a method for detecting unusual functional behavior of a control unit 2.1 with different software and/or different device components of a plurality of vehicles 1. The method represents an approach that enables the uniform detection of events, including true-positive actions, false-positive actions, and so-called false-negative non-actions. A true positive means that the emergency braking assistant 2 is triggered at a location and the action was correct; a false positive means that an action was initiated but no action was required; and a false negative means that the emergency braking assistant 2 should have triggered at a specific location due to a specific event, but did not do so for some reason.

Das Verfahren sieht vor, dass die an die zentrale Rechnereinheit 3 übermittelten Daten D des Notbremsassistenten 2, insbesondere der Steuereinheit 2.1 für jede Ausführung, das heißt Generation, in Bezug auf Software und Gerätekomponenten, vereinheitlicht werden, um die gesammelten Daten D miteinander vergleichen zu können. Bei der Vereinheitlichung werden die Daten D beispielweise in ein gemeinsames Format, in eine gemeinsame Einheit, in ein gemeinsames Bezugssystem und/oder in eine gemeinsame Struktur überführt. Als kleinster gemeinsamer Nenner der Daten D der Steuereinheiten 2.1 der jeweiligen Ausführung der Notbremsassistenten 2 ergibt sich eine Ereignis-Identifikation, eine satellitengestützt erfasste Fahrzeugposition, eine Fahrtrichtung des jeweiligen Fahrzeuges 1, eine Fahrgeschwindigkeit, ein Zeitpunkt, ein Ereignistyp, insbesondere ob die Aktion wegen eines Fußgängers, Radfahrers und/oder weiteren Fahrzeuges, eingeleitet wurde, eine Zeitdauer bis zu einem Kollisionseintritt und welche Aktion eingeleitet wurde, insbesondere ob lediglich eine Warnung ausgegeben wurde oder auch eine Bremsung automatisch eingeleitet wurde. Nach dem Clustern können übrige Attribute der jeweiligen Ausführung der Steuereinheit 2.1 berücksichtigt werden, um einen vollständigeren Einblick in Bezug auf das Ereignis zu erhalten.The method provides that the data D transmitted to the central computer unit 3 from the emergency braking assistant 2, in particular from the control unit 2.1, are standardized for each version, i.e., generation, with regard to software and device components in order to be able to compare the collected data D with one another. During standardization, the data D are, for example, converted into a common format, a common unit, a common reference system, and/or a common structure. The lowest common denominator of the data D from the control units 2.1 of the respective version of the emergency braking assistant 2 results in an event identification, a satellite-based detected vehicle position, a direction of travel of the respective vehicle 1, a driving speed, a time, an event type, in particular whether the action was initiated due to a pedestrian, cyclist, and/or another vehicle, a time period until a collision occurs, and which action was initiated, in particular whether only a warning was issued or braking was also initiated automatically. After clustering, remaining attributes of the respective execution of the control unit 2.1 can be taken into account to obtain a more complete insight into the event.

Sobald die Daten D vereinheitlicht wurden, werden die Daten D geclustert. Relevante Attribute für das Clustern sind dabei jeweilige satellitengestützt erfasste Fahrzeugpositionen und eine Fahrtrichtung des jeweiligen Fahrzeuges 1. Es liegen dann also Cluster vor, welche Ereignisse, insbesondere Aktionen, der jeweiligen Ausführung der Steuereinheit 2.1 des Notbremsassistenten 2 enthalten.Once the data D has been standardized, the data D is clustered. Relevant attributes for clustering are respective satellite-based vehicle positions and a direction of travel of the respective vehicle 1. Clusters then exist which contain events, in particular actions, of the respective execution of the control unit 2.1 of the emergency braking assistant 2.

Weitere Attribute, welche bei dem Clustern berücksichtig werden, können das jeweilige Fahrzeug 1 umgebende Verkehrsteilnehmer und/oder Wetter- und/oder Tagesbedingungen umfassen, so gegebenenfalls eine ausgeführte Aktion der Steuereinheit 2.1 der jeweiligen Ausführung gerechtfertigt werden kann.Further attributes that are taken into account during clustering may include road users surrounding the respective vehicle 1 and/or weather and/or daytime conditions, so that an action carried out by the control unit 2.1 of the respective embodiment can be justified.

Beispielsweise ist es möglich, vergleichbare Ereignisse, zu denen Daten D an die zentrale Rechnereinheit 3 übermittelt werden, mittels maschinellen Lernens ermittelt werden.For example, it is possible to determine comparable events for which data D is transmitted to the central computer unit 3 by means of machine learning.

In einem nächsten Schritt, insbesondere einer Klassifizierung, wird ein sogenannter Datenframe verwendet, wobei eine Information zu einer Anzahl von Überfahrten einer bestimmten Stelle für die jeweilige Ausführung der Steuereinheit 2.1 ermittelt wird. An der bestimmten Stelle eines Ereignisses wurde jeweils eine Aktion von der jeweiligen Steuereinheit 2.1 eingeleitet, oder nicht. Beispielsweise enthält dieser Datenframe die Information, dass auf einer bestimmten Autobahn innerhalb eines vorgegebenen Monates 1000 Fahrzeuge 1 mit der Steuereinheit 2.1 einer bestimmten Ausführung und 500 Fahrzeuge 1 mit der Steuereinheit 2.1 einer weiteren bestimmten Ausführung gefahren sind. Diese Information wird dem entsprechenden Cluster hinzugefügt. Insbesondere wird die Anzahl der Überfahrten ermittelt, um ein prozentuales Verhältnis zwischen Überfahrten und jeweils durch die jeweilige Steuereinheit 2.1 des Notbremsassistenten 2 eingeleiteter Aktion zu ermitteln. Dabei wird ein prozentualer Verhältniswert ermittelt, beispielsweise wie oft eine Bremsung an dieser Stelle eingeleitet wurde oder wie oft eine Warnung an dieser Stelle ausgegeben wurde.In a next step, in particular a classification, a so-called data frame is used, whereby information on the number of crossings of a specific location for the respective version of the control unit 2.1 is determined. At the specific location of an event, an action was initiated by the respective control unit 2.1 or not. For example, this data frame contains the information that on a specific highway within a given month, 1000 vehicles 1 with the control unit 2.1 of a specific version and 500 vehicles 1 with the control unit 2.1 of another specific version. This information is added to the corresponding cluster. In particular, the number of crossings is determined in order to determine a percentage ratio between crossings and the action initiated by the respective control unit 2.1 of the emergency braking assistant 2. In doing so, a percentage ratio value is determined, for example, how often braking was initiated at this point or how often a warning was issued at this point.

Beispielsweise wurden an einer Stelle mittels der Steuereinheit 2.1 einer bestimmten Ausführung fünf Bremsungen bei 100 Überfahrten dieser Stelle ermittelt. Der Verhältniswert für die automatisch eingeleitete Bremsung in Bezug auf die Anzahl der Überfahrten beträgt also fünf Prozent.For example, at one location, using control unit 2.1 of a specific model, five braking applications were recorded out of 100 passes of that location. The ratio of automatically initiated braking to the number of passes is therefore five percent.

Dieser jeweils ermittelte Verhältniswert ist wesentlich für eine Einschätzung, ob die Stelle, beispielsweise eine Kreuzung, besonders ist. Im Fall, dass die ermittelte Prozentzahl einer einzigen Ausführung der Steuereinheit 2.1 eines Notbremsassistenten 2 vergleichsweise stark von einer Erwartung abweicht, dann liegt bei dieser Ausführung der Steuereinheit 2.1 eine fehlerhafte Funktion vor. Es können also Ereignisse detektiert werden, bei welchen die Steuereinheit 2.1 einer bestimmten Ausführung, also einer bestimmten Generation, Defizite aufweist. Insbesondere liegt eine fehlerhafte Funktion der Steuereinheit 2.1 einer jeweiligen Ausführung vor, wenn die ermittelte Abweichung in Bezug auf einen Durchschnittswert von weiteren Ausführungen der Steuereinheit 2.1 einen vorgegebenen Schwellwert überschreitet.This determined ratio is essential for assessing whether the location, for example an intersection, is special. If the determined percentage of a single version of the control unit 2.1 of an emergency braking assistant 2 deviates comparatively significantly from an expectation, then this version of the control unit 2.1 is malfunctioning. Events can therefore be detected in which the control unit 2.1 of a specific version, i.e., of a specific generation, exhibits deficiencies. In particular, a malfunction of the control unit 2.1 of a particular version exists if the determined deviation with respect to an average value of other versions of the control unit 2.1 exceeds a predetermined threshold.

Somit können falsch-negative Nichtaktionen der Steuereinheit 2.1 einer bestimmten Ausführung, also einer bestimmten Generation, ermittelt werden. So kann beispielsweise ermittelt werden, dass die Steuereinheit 2.1 einer bestimmten Ausführung und einer weiteren bestimmten Ausführung in einem Cluster jeweils eine Prozentzahl von fünf Prozent aufweist, wohingegen eine andere Ausführung, also Generation, der Steuereinheit 2.1 lediglich eine Prozentzahl von 0,5 Prozent aufweist.This allows false-negative non-actions of control unit 2.1 of a specific version, i.e., a specific generation, to be determined. For example, it can be determined that control unit 2.1 of a specific version and another specific version in a cluster each have a percentage of five percent, whereas another version, i.e., generation, of control unit 2.1 has a percentage of only 0.5 percent.

Diese Prozentzahlen lassen darauf schließen, dass entweder bei den beiden Ausführungen der Steuereinheit 2.1 mit ermittelten fünf Prozent eine falsch-positive Aktion eingeleitet wurde oder bei der anderen Ausführung der Steuereinheit 2.1 falsch-negative Nichtaktionen. Diese Entscheidung, welcher Fall vorliegt, kann mittels bisheriger Ansätze für eine jeweilige Ausführung der Steuereinheit 2.1 getroffen werden, wobei die bisherigen Ansätze Attribute der jeweiligen Ausführung einzeln betrachtet und eine Schlussfolgerung abgeleitet werden kann. So wird auch verfahren, wenn für alle drei Ausführungen der Steuereinheit 2.1 der Notbremsassistenten 2 die gleiche Prozentzahl ermittelt wurde. Prinzipiell wird dann davon ausgegangen, dass richtig-positive Aktionen vorliegen, da die Erfahrung gezeigt hat, dass sich Probleme zwischen den verschiedenen Ausführungen der Steuereinheit 2.1 derart stark unterscheiden, dass ein solcher Fall tendenziell als richtig-positiv einzuordnen ist. Möglich ist auch, in Bezug auf solche Stellen Ansätze bisheriger Ausführungen von Steuereinheiten 2.1 anzuwenden, um ein eindeutiges Ergebnis zu erhalten.These percentages suggest that either a false-positive action was initiated in the two versions of control unit 2.1 with a determined five percent, or false-negative non-actions in the other version of control unit 2.1. This decision as to which case applies can be made using previous approaches for a respective version of control unit 2.1, whereby the previous approaches consider attributes of the respective version individually and a conclusion can be drawn. This is also the case if the same percentage was determined for all three versions of control unit 2.1 of emergency braking assistant 2. In principle, it is then assumed that true-positive actions are present, since experience has shown that problems between the various versions of control unit 2.1 differ so greatly that such a case tends to be classified as true-positive. It is also possible to apply approaches from previous versions of control units 2.1 to such locations in order to obtain a clear result.

Wenn sich aus den Ansätzen der einzelnen Ausführungen der Steuereinheit 2.1 ergibt, dass diese an der bestimmten Stelle eine falsch-positive Aktion eingeleitet haben, dann kann von der Steuereinheit 2.1 der anderen Ausführung ausgehend eine prekäre Einstufung dieser bestimmten Stelle abgeschätzt werden. In Bezug auf das oben genannte Ausführungsbeispiel wäre dies, dass die Steuereinheiten 2.1 der beiden Ausführungen zehnmal so oft auslösen als die Steuereinheit 2.1 der anderen Ausführung und somit an dieser Stelle eine Falsch-positiv-Quote von 90 Prozent vorherrscht.If the approaches of the individual versions of control unit 2.1 indicate that they initiated a false-positive action at a specific location, then a precarious classification of this specific location can be estimated based on the control unit 2.1 of the other version. With regard to the above-mentioned embodiment, this would mean that the control units 2.1 of the two versions trigger ten times more often than the control unit 2.1 of the other version, thus resulting in a false-positive rate of 90 percent at this location.

Mittels des Verfahrens ist es also möglich, bisherige Cluster um das Cluster falsch-negativ zu erweitern, um solche Aktionen der Steuereinheit 2.1, insbesondere zur Detektion einer fehlerhaften Funktion, zu ermitteln.By means of the method it is therefore possible to extend previous clusters by the false-negative cluster in order to determine such actions of the control unit 2.1, in particular for the detection of a faulty function.

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNGQUOTES CONTAINED IN THE DESCRIPTION

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Zitierte PatentliteraturCited patent literature

  • DE 10 2018 008 006 A1 [0002]DE 10 2018 008 006 A1 [0002]

Claims (6)

Verfahren zur Erkennung eines ungewöhnlichen Funktionsverhaltens eines Assistenzsystems (A) mit unterschiedlicher Software und/oder unterschiedlichen Gerätekomponenten einer Vielzahl von Fahrzeugen (1), wobei das jeweilige Fahrzeug (1) einer Fahrzeugflotte angehört und datentechnisch mit einer zentralen Rechnereinheit (3) gekoppelt oder koppelbar ist, wobei im Fahrbetrieb des jeweiligen Fahrzeuges (1) ermittelte vorgegebene Daten an die zentrale Rechnereinheit (3) übermittelt werden, dadurch gekennzeichnet, dass - bei Eintreten bestimmter Ereignisse Daten (D) von der jeweiligen Steuereinheit (2.1) eines Assistenzsystems (A) an die zentrale Rechnereinheit (3) übermittelt werden, - nach einer zur Vergleichbarkeit durchgeführten Vereinheitlichung der Daten (D) diese in Bezug auf eine jeweilige satellitengestützt erfasste Fahrzeugposition und eine Fahrtrichtung des jeweiligen Fahrzeuges (1) als relevante Attribute geclustert werden, - eine Anzahl an Überfahrten einer Stelle eines eingetretenen Ereignisses für jede Ausführung des Assistenzsystems (A) dem jeweiligen Cluster hinzugefügt wird und ein prozentuales Verhältnis zwischen dem eingetretenen Ereignis in Bezug auf die Anzahl der Überfahrten für jede Ausführung des Assistenzsystems (A) ermittelt wird, - wenn das ermittelte prozentuale Verhältnis für jede Ausführung des Assistenzsystems (A) um einen vorgegebenen Wert von einem Erwartungswert abweicht, eine fehlerhafte Funktion des Assistenzsystems (A) dieser Ausführung erkannt wird. Method for detecting unusual functional behavior of an assistance system (A) with different software and/or different device components of a plurality of vehicles (1), wherein the respective vehicle (1) belongs to a vehicle fleet and is or can be coupled to a central computer unit (3) in terms of data technology, wherein predetermined data determined during the driving operation of the respective vehicle (1) are transmitted to the central computer unit (3), characterized in that - upon the occurrence of certain events, data (D) are transmitted from the respective control unit (2.1) of an assistance system (A) to the central computer unit (3), - after the data (D) have been standardized for comparability, these are clustered as relevant attributes with respect to a respective satellite-supported detected vehicle position and a direction of travel of the respective vehicle (1), - a number of times a point of an event that has occurred is crossed for each execution of the assistance system (A) into the respective cluster, and a percentage ratio between the event that has occurred in relation to the number of times the event has crossed for each execution of the Assistance system (A) is determined, - if the determined percentage ratio for each version of the assistance system (A) deviates from an expected value by a predetermined value, a faulty function of the assistance system (A) of this version is detected. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Attribute das jeweilige Fahrzeug (1) umgebende Verkehrsteilnehmer und/oder Wetter- und/oder Tagesbedingungen umfassen.Procedure according to Claim 1 , characterized in that the attributes include road users surrounding the respective vehicle (1) and/or weather and/or daily conditions. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass vergleichbare Ereignisse mittels maschinellen Lernens ermittelt werden.Procedure according to Claim 1 or 2 , characterized in that comparable events are determined by means of machine learning. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Abweichung falsch-positive Aktionen oder falsch-negative Nichtaktionen der Steuereinheit (2.1) der jeweiligen Ausführung umfasst.Method according to one of the preceding claims, characterized in that the deviation comprises false-positive actions or false-negative non-actions of the control unit (2.1) of the respective embodiment. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine fehlerhafte Funktion der Steuereinheit (2.1) einer jeweiligen Ausführung erkannt wird, wenn die ermittelte Abweichung in Bezug auf einen Durchschnittswert von weiteren Ausführungen der Steuereinheit (2.1) einen vorgegebenen Schwellwert überschreitet.Method according to one of the preceding claims, characterized in that a faulty function of the control unit (2.1) of a respective embodiment is detected if the determined deviation with respect to an average value of further embodiments of the control unit (2.1) exceeds a predetermined threshold value. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Vereinheitlichung der Daten mindestens einen der folgenden Schritte umfasst: -Überführung in eine gemeinsame Struktur -Überführung in ein gemeinsames Format -Abbildung in einer gemeinsamen Skalierung -Überführung in gemeinsam Einheit -Überführung in ein gemeinsames BezugssystemMethod according to one of the preceding claims, characterized in that the standardization of the data comprises at least one of the following steps: -Conversion into a common structure -Conversion into a common format -Mapping in a common scale -Conversion into a common unit -Conversion into a common reference system
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