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TECHNISCHES GEBIET
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Diese Beschreibung betrifft ein computerimplementiertes Verfahren zur Planung einer Vergabe mindestens einer Berechnungsaufgabe von einer in mindestens einem Fahrzeug enthaltenen Rechenressource an eine oder mehrere einer Mehrzahl externer Rechenressourcen in einem Fahrzeug-Kommunikationsnetzwerk und ein zugeordnetes System, Computerprogrammelement und computerlesbares Medium.
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HINTERGRUND
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Zu infrastrukturassistierten automatisierten Fahrsystemen gehören zum Beispiel in einer städtischen Umgebung eingesetzte autonome Shuttles oder in Fabriken oder an einem Hafen verwendete autonome Transportsysteme. Um sicheren und zuverlässigen Betrieb dieser Systeme sicherzustellen, sind in den Fahrzeugen hohe rechnerische Anforderungen zur Ausführung von atomischen Rechenaufgaben wie Objektdetektion auf Bildbasis erforderlich.
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Die hohen rechnerischen Anforderungen haben zur Folge, dass eine große Menge an Rechenhardware in den autonomen Fahrzeugen installiert werden muss, was zu hohen Einheitskosten und hohem Energieverbrauch in jedem autonomen Fahrzeug führt. Ferner könnte es sein, dass jedes autonome Fahrzeug für die meisten Fahrrouten nicht seine Spitzen-Rechenfähigkeit benötigt. Dementsprechend können infrastrukturassistierte automatisierte Fahrsysteme weiter verbessert werden.
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KURZFASSUNG
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Gemäß einem ersten Aspekt wird ein computerimplementiertes Verfahren zur Planung einer Vergabe mindestens einer Rechenaufgabe von einer in mindestens einem Fahrzeug enthaltenen Rechenressource an eine oder mehrere einer Mehrzahl externer Rechenressourcen in einem Fahrzeug-Kommunikationsnetzwerk bereitgestellt, umfassend:
- - Erhalten (44) einer räumlichen Repräsentation einer Region, die mindestens eine Route eines Fahrzeugs (R1) von einem ersten Ort (A,1) zu einem zweiten Ort (C, 3) in der Region charakterisiert, und von Daten, die eine Verfügbarkeit externer Rechenressourcen in einer Mehrzahl von Orten in der Region charakterisieren;
- - Bereitstellen (46) mindestens einer Rechenanforderungsangabe (B) mindestens einer atomischen Rechenaufgabe, die von dem Fahrzeug während einer voraussichtlichen Bewegung des Fahrzeugs von dem ersten Ort zu dem zweiten Ort benötigt wird;
- - Vergleichen (48) der mindestens einen Rechenanforderungsangabe mit Daten, die die Verfügbarkeit externer Rechenressourcen an der Mehrzahl von Orten in der Region charakterisieren; und
- - wenn die mindestens eine Rechenanforderungsangabe durch die Verfügbarkeit externer Rechenressourcen an jedem der Mehrzahl von Punkten auf der mindestens einen Route erfüllt ist, Definieren (50) der mindestens einen Route als eine gültige Route.
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Ein Effekt eines computerimplementierten Verfahrens ist, dass die Verfügbarkeit externer Rechenressourcen in einem Netzwerk verbessert werden kann, um den sicheren und zuverlässigen Betrieb eines automatisierten Fahrsystems sicherzustellen. Es wird vorgeschlagen, Recheninstanzen gemäß den erforderlichen Rechenaufgaben und dem erforderlichen Zuverlässigkeitsgrad zu koordinieren, um die Verfügbarkeit zuverlässiger externer Rechen-Ressourcen zu entdecken. Die Lösung der Beschreibung schlägt vor, die Sicherheit eines autonomen Fahrsystems im Fall von Ausfällen der externen Rechenressourcen zu verbessern, im Bereich von Umrouten des Fahrzeugs bis zum Koordinieren von Verhinderungs- und Reaktionsmaßnahmen zwischen den externen Rechenressourcen.
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Gemäß einem zweiten Aspekt wird ein System bereitgestellt, umfassend ein Fahrzeug mit einem autonomen Fahrsystem, das durch eine in dem Fahrzeug enthaltene Rechenressource gesteuert wird; eine Mehrzahl externer Rechenressourcen; und ein Kommunikationsnetzwerk, ausgelegt zum kommunikativen Koppeln des Fahrzeugs und der Mehrzahl externer Rechenressourcen; wobei entweder die im Fahrzeug enthaltene Rechenressource und/oder mindestens eine der externen Rechenressourcen ausgelegt ist zum: Erhalten einer räumlichen Repräsentation einer Region, die mindestens eine Route eines Fahrzeugs von einem ersten Ort zu einem zweiten Ort in der Region charakterisiert, und von Daten, die eine Verfügbarkeit externer Rechenressourcen in einer Mehrzahl von Orten in der Region charakterisieren; Bereitstellen mindestens einer Rechenanforderungsangabe mindestens einer atomischen Rechenaufgabe, die von dem Fahrzeug während einer voraus-sichtlichen Bewegung des Fahrzeugs von dem ersten Ort zu dem zweiten Ort benötigt wird; Vergleichen der mindestens einen Rechenanforderungsangabe mit Daten, die die Verfügbarkeit externer Rechenressourcen an der Mehrzahl von Orten in der Region charakterisieren; und wenn die mindestens eine Rechenanforderungsangabe durch die Verfügbarkeit externer Rechenressourcen an jedem der Mehrzahl von Punkten auf der mindestens einen Route erfüllt ist, definieren der mindestens einen Route als eine gültige Route.
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Gemäß einem dritten Aspekt wird ein Computerprogrammelement mit nichttransitorischen maschinenlesbaren Anweisungen, die, wenn sie durch einen Prozessor ausgeführt werden, bewirken, dass der Prozessor die Schritte des ersten Aspekts oder seinen Ausführungsformen ausführt.
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Gemäß einem vierten Aspekt wird ein computerlesbares Medium bereitgestellt, das das Computerprogrammelement umfasst.
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Figurenliste
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Beispielhafte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung werden in den Figuren abgebildet, die nicht als Beschränkung der Ansprüche aufzufassen sind, und werden nachfolgend ausführlicher erläutert.
- 1 zeigt schematisch ein System gemäß einem Beispiel.
- 2 zeigt schematisch ein computerimplementiertes Verfahren gemäß dem ersten Aspekt.
- 3 zeigt schematisch eine Region, die mehrere Routen und mehrere Randknoten umfasst.
- 4 zeigt schematisch die Region von 3 mit drei potenziellen Routen.
- 5 zeigt schematisch eine Rechenumgebung.
- 6 zeigt mehrere Tabellen, die schematisch beispielhafte Datenstrukturen darstellen, die Routenattribute für die in 4 dargestellten Routen enthalten.
- 7 zeigt mehrere Tabellen, die schematisch beispielhafte Datenstrukturen darstellen, die beispielhafte Rechenanforderungsangaben zwischen Routensegmenten der in 4 dargestellten Routen definieren.
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AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
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Die vorliegende Beschreibung betrifft die Planung und Ausführung von sicheren Edge-Datenverarbeitungsumgebungen für infrastrukturassistierte automatisierte Fahrsysteme. Beispiele für solche Systeme wären autonome Shuttles (wie etwa eine autonome Personenbeförderungsvorrichtung) oder autonome Transportsysteme (sowie sie in Fabriken oder an einem Hafen verwendet werden). In dieser Beschreibung besprochene Techniken können auch auf halb-assistierte Fahrsysteme anwendbar sein.
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Automatisierte Fahrlogik (die zum Beispiel Algorithmen oder Vorverarbeitung von Sensordaten umfasst) erfordert häufige Verifikation der Rechen-Ergebnisse, um zum Beispiel Anomalien in der Logik zu detektieren. Solche Verifikation erfordert eine hohe Spitzen-Rechenlast. Solche Verifikation kann spezialisierte Rechenhardware erfordern (wie etwa GPUs (grafische Verarbeitungseinheiten)). Es kann erforderlich sein, solche Verifikation innerhalb eines sehr schnellen Zeitfensters durchzuführen, um es einem Fahrzeug zu ermöglichen, auf eine Entdeckung von fehlerhafter Logik zu reagieren. Eine Möglichkeit ist deshalb, jedes halbautonome oder autonome Fahrzeug mit hochspezifizierter Rechenhardware auszustatten, die in der Lage ist, während automatisierter Verifizierung der Logik des Fahrzeugs auf die Spitzen-Rechenanforderung zu reagieren. Das Ausstatten jedes halbautonomen autonomen Fahrzeugs mit solch hoch spezifizierter Rechenhardware könnte jedoch als kostspielig und unnötig angesehen werden, angesichts dessen, wie oft die Spitzen-Rechenlast erforderlich ist.
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Ein spezifisches Beispiel für automatisierte Verifikation der Logik des Fahrzeugs ist wie folgt. Ein Standbild oder eine durch das Fahrzeug aufgenommene Videosequenz können zusammen mit einer Anweisung, mindestens eine atomische Rechenaufgabe, wie etwa Objektverfolgung, an dem Bild oder der Videosequenz auszuführen, zu einer externen Rechenressource gesendet werden.
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Gleichzeitig kann das Fahrzeug dieselbe atomische Rechen-Objektverfolgungsaufgabe unter Verwendung des Bildes oder der Videosequenz, die durch das Fahrzeug aufgenommen werden, ausführen. Die externe Rechenressource, die das Bild oder die Videosequenz empfängt, kann die atomische Rechen-Objektverfolgungsaufgabe unter Verwendung derselben Softwarelogik wiederholen, die auf der Steuerung 22 des Fahrzeugs 10 verfügbar ist. Gegebenenfalls kann die das Bild oder die Videosequenz empfangende externe Rechenressource die Objektverfolgungsaufgabe unter Verwendung einer verglichen mit der auf der Steuerung 22 des Fahrzeugs 10 verfügbaren rechnerisch intensiveren Menge von Softwarelogik wiederholen.
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Das Fahrzeug 10 kann die Antwort auf die Objektverfolgungsaufgabe, die von der externen Rechenressource erhalten wird, mit ihrer eigenen Antwort auf die Objektverfolgungsaufgabe vergleichen, die von in der Steuerung 22 des Fahrzeugs 10 ausgeführter Logik erhalten wird. Wenn die Antwort auf die Objektverfolgungsaufgabe, die von der externen Rechenressource erhalten wird, mit der Antwort von der Steuerung 22 des Fahrzeugs 10 übereinstimmt oder innerhalb akzeptabler Grenzen dieser liegt, kann das Fahrzeug 10 weiter unbeeinflusst zwischen dem ersten und zweiten Ort fahren. Wenn das Fahrzeug 10 eine Nichtgenügung zwischen der Antwort auf die Objektverfolgungsaufgabe, die von der externen Rechenressource erhalten wird, und der Antwort von der Steuerung 22 des Fahrzeugs 10 detektiert oder die Antwort des Fahrzeugs 10 nicht innerhalb akzeptabler Grenzen dieser liegt, kann das Fahrzeug 10 eine Ausweichaktion einleiten. Zum Beispiel kann das Fahrzeug 10 dem Fahrsystem 16 befehlen, gemäß einer vorsichtigeren Sicherheitsenvelope zu arbeiten (zum Beispiel durch Verlangsamung oder letztendlich durch Anhalten des Fahrzeugs 10). Für Fachleute ist erkennbar, dass das Fahrzeug auch seine Antwort auf die atomische Rechenaufgabe zu der externen Rechenressource senden könnte, damit die externe Rechenressource die Nichtgenügung identifiziert und dann eine die Nichtgenügung angebende kurze Nachricht zum Fahrzeug zurücksendet.
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Die vorliegende Beschreibung schlägt deshalb vor, zusätzliche RechenRessourcen bereitzustellen, die nicht in dem halbautonomen oder autonomen Fahrzeug enthalten sind, und stattdessen Auslagerung atomischer Rechenaufgaben auf externe Rechenhardware zu ermöglichen, die sich nicht im Fahrzeug befindet. Ein Problem bei diesem Ansatz ist, dass die externen Rechenressourcen verfügbar sein müssen, während ein Fahrzeug einen relevanten Bereich erreicht und durch diesen fährt. Das Kommunikationsnetzwerk muss Informationsaustausch zwischen dem Fahrzeug und der externen Rechenhardware unterstützen. Es könnte eine Situation entstehen, dass die richtige Art oder Anzahl von Posten externer Rechenhardware nicht verfügbar ist, während ein Fahrzeug ein Segment einer Route durchführt, oder dass die externe Rechenhardware verfügbar ist, aber eine Kommunikationsverbindung zwischen dem Fahrzeug und der externen Rechenhardware unzuverlässig ist. In diesem Fall könnte die Betriebsfähigkeit des Fahrzeugs nicht unabhängig durch Verifikationslogik verifiziert werden, und somit könnte die Sicherheit des Fahrzeugs nicht sichergestellt werden.
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Vorliegende Lösungen gehen das Problem von Fehlschlägen und somit Verschlechterung der Verfügbarkeit der externen Datenverarbeitungsumgebung an, indem lokale Redundanz von Rechenressourcen in der Kommunikations-Infrastruktur eingeführt wird. Dies schließt Hardwareredundanz der externen Rechenressourcen ein (zum Beispiel Einsatz mehrerer physischer Komponenten zur Kompensation von Hardwareausfällen eines bestimmten Servers). Bei einer anderen Lösung wird Überwachungssoftware verwendet, um Ausfälle zu identifizieren und zu mindern, während sie auftreten. Ausfälle im Kommunikationsnetzwerk werden typischerweise durch Herstellen mehrerer physischer Kommunikationsdurchgänge angegangen, wodurch das Risiko einer Rechenaufgabe, wenn irgendeine Verbindung ausfallen sollte, verringert wird.
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Der Umgang mit einem vollständigen Ausfall von Rechen-Ressourcen in den externen Rechenressourcen und die daraus folgenden Sicherheits- und Sicherungskonsequenzen in infrastrukturassistierten automatisierten Fahrsystemen werden auf Gesamtsystemebene jedoch nicht angegangen. Die vorliegende Beschreibung bespricht eine Lösung, die es einer logisch zentralisierten Steuerinstanz ermöglicht, den sicheren und zuverlässigen Betrieb eines automatisierten Fahrsystems sicherzustellen und einen Grad der Garantie zu geben.
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1 zeigt schematisch ein System 40 gemäß einem Beispiel.
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Ein Fahrzeug 10 (das ein autonomes Fahrzeug oder ein halbautonomes Fahrzeug sein kann) umfasst ein autonomes Fahrsystem. Das System umfasst ein Fahrmittel 16, einen ersten Sensor 18, eine Steuerung 22 und ein drahtloses Kommunikationsmodem 20.
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Das Fahrzeug 10 kann zum Beispiel ein Fahrzeug sein, das halbautonom oder autonom gesteuert ist zum Transportieren von Passagieren, Waren, Fracht und dergleichen von einem ersten Ort zu einem zweiten Ort in einer Region. Die Region kann zum Beispiel ein städtisches, vorstädtisches oder ländliches Straßennetz, eine Fabrik, ein Hafen oder Flughafen sein.
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Das Antriebsmittel 16 ist zum Beispiel ein elektrisches Antriebssystem, ein Verbrennungsmotor oder ein Brennstoffzellen-Antriebssystem oder ein anderes Hybrid-Antriebssystem. Das Antriebsmittel 16 kann ein Bremssystem, ein regeneratives Bremssystem, ein Lenksystem und dergleichen umfassen. Kurz gefasst, ist das Antriebsmittel 16 ausgelegt zum Empfang eines Bewegungsbedarfs von einer Steuerung 22 des Fahrzeugs 10 (gegebenenfalls von einem menschlichen Insassen des Fahrzeugs 10 justiert). Das Antriebsmittel 16 ist ausgelegt zur Translation des Orts des Fahrzeugs 10 von einer ersten Position zu einer zweiten Position auf der Basis des von der Steuerung 22 empfangenen Bewegungsbedarfs.
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Das Sensorsystem 18 ist ausgelegt zum Beobachten der Umgebung in der Nähe des Fahrzeugs 10 und zum Erzeugen von Sensordaten zur Bereitstellung für die Steuerung 22. Der Sensor 18 kann zum Beispiel LIDARs, GPS-Sensoren (Global Positioning Systems), optische Kameras, thermische Kameras, RADARs, Ultraschallsensoren, von einer ECU (Motorsteuereinheit) des Fahrzeugs 10 erhaltene Rückmeldungssignale, wie Kilometerzählersignale und andere Sensoren umfassen, die gemäß einem halbautonomen oder autonomen Fahrzeug 10 benutzt werden könnten.
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Die Steuerung 22 kann mindestens einen Prozessor und mindestens ein computerlesbares Speicherungsmedium umfassen. In einem Beispiel ist die Steuerung 22 eine verteilte Steuerung, die eine Mehrzahl von in dem Fahrzeug 10 verteilten Prozessoren umfasst. Die Steuerung 22 kann eine oder mehrere Arten von Prozessor umfassen, ausgewählt aus einer CPU (Zentralverarbeitungseinheit), einem angepassten SOC (System on Chip), einem FPGA (Field Programmable Gate Array), einer GPU (Grafikverarbeitungseinheit), einem eingebetteten Controller oder Mikroprozessor und dergleichen. Das computerlesbare Speicherungsmedium kann flüchtige und/oder nichtflüchtige Speicherung umfassen. Zum Beispiel kann das computerlesbare Speicherungsmedium RAM (Direktzugriffsspeicher), ROM (Festwertspeicher), EEPROM (elektrisch löschbaren programmierbaren Festwertspeicher) und andere Varianten umfassen, die Fachleuten bekannt sind.
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Das drahtlose Kommunikationsmodem 20 ist ausgelegt zum drahtlosen Übermitteln von Informationen zu und von anderen Objekten. Zum Beispiel kann das drahtlose Kommunikationsmodem 20 mit Fußgängervorrichtungen kommunizieren (V2P-Kommunikation), mit vernetzten Vorrichtungen (V2N), mit Infrastrukturvorrichtungen (V2I) und mit anderen Fahrzeugen (V2V). Das drahtlose Kommunikationsmodem 20 kann ausgelegt sein zum Verwenden mindestens eines Standards, der durch IEEE 802.11 bereitgestellt wird, 3GPP (zum Beispiel 3G, 4G LTE oder 5G) oder einen dedizierten Kurzreichweiten-Kommunikationskanal.
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Das System 40 umfasst ferner eine oder mehrere externe Rechenressourcen EA1, EA2. Im dargestellten Fall ist EA1 ein „Edge-Rechen-Knoten“, der ein Funkmodem 32 und einen heterogenen Prozessor und ein Speicherarray 34 umfasst. Ein Edge-Rechen-Knoten EA1 kann an verschiedenen Orten in einer Region bereitgestellt werden und eine generische Rechenressource bereitstellen, auf die rechen-intensive Aufgaben von einem Client-Prozess ausgelagert werden können. In dem Beispiel der folgenden Beschreibung ist die Steuerung 22 des Fahrzeugs 10 ausgelegt zum Auslagern von Rechenaufgaben, zum Beispiel von logischen Online-Verifikationsoperationen autonomer Fahrsoftware, auf den Edge-Rechen-Knoten EA1. Die andere externe Rechenressource EA2 kann sich in einem weiteren Infrastrukturposten, wie etwa einer Ampel 36, befinden. Deshalb ist es nicht wesentlich, dass die externen Rechenressourcen speziell als „Rand-Rechen-Knoten“ vorgesehen werden. Übrige Rechenkapazität in einem beliebigen geeigneten Posten von Infrastrukturgerät kann an logische Online-Verifikationsoperationen autonomer Fahrsoftware wie hier besprochen übergeben werden, solange eine geeignete Netzwerkschnittstelle zu einem Fahrzeug 10 und/oder einer Steuerentität 26 vorgesehen ist.
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Das System 40 umfasst ferner ein Kommunikationsnetzwerk 24. Das Kommunikationsnetzwerk 24 ist ausgelegt zum Übermitteln von Daten zwischen dem Fahrzeug 10 und der Steuerentität 26 und der Mehrzahl von externen Rechenressourcen EA1, EA2. In einem Beispiel ist das Kommunikationsnetzwerk 24 ein LTE- oder 5G-Infrastrukturnetzwerk. In einem Beispiel ist das Kommunikationsnetzwerk 24 über ein WAN (großflächiges Netzwerk), wie etwa das Internet, wirksam mit der Steuerentität 26 verbunden. In einem Beispiel ist die Steuerentität 26 ein Server oder ein Cloud-Dienst mit der Fähigkeit zur Kommunikation mit dem Kommunikationsnetzwerk 24. In einem Beispiel ist das Kommunikationsnetzwerk 24 wirksam mittels derselben oder ähnlichen Mittel wie den zuvor aufgelisteten mit der Mehrzahl von externen Rechenressourcen EA1, EA2 verbunden. In einem Beispiel ist die Steuerentität 26 eine externe Rechenressource EA1.
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Die Steuerentität 26 umfasst eine Datenbank-Engine 28 mit der Fähigkeit zum Hosten einer Datenbank D mit der Fähigkeit zum Unterhalten mindestens einer Routendatenbank R, einer Datenbank E externer Rechenressourcen (Edge-Knoten) und einer fahrzeugbeschränkten Datenbank B, die nachfolgend beschrieben werden wird.
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In einem Beispiel fungiert das System 40, um es einem Fahrzeug 10 zu ermöglichen, eine Rechenaufgabe von der Steuerung 22 des Fahrzeugs 10 zu einer der Mehrzahl externer Rechenressourcen EA1, EA2 zu exportieren, die kommunikativ mit dem Fahrzeug 10 gekoppelt sind. In einem Beispiel ist die Rechenaufgabe, die von der Steuerung 22 des Fahrzeugs 10 exportiert wird, eine Verifikation einer atomischen Rechenaufgabe, die halbautonomem oder autonomem Fahren des Fahrzeugs 10 zugeordnet ist. Das zuvor besprochene System 40 ist ein Beispiel für ein halbautonomes oder autonomes Fahrsystem mit externen Rechenressourcen, und für Fachleute ist erkennbar, dass vielfältige drahtlose Kommunikationsstandards, Architekturen, mehrere externe Rechenvorrichtungen und dergleichen implementiert werden können, ohne von der Allgemeinheit des Gesamtkonzepts abzuweichen.
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Gemäß einem ersten Aspekt wird ein computerimplementiertes Verfahren 42 zur Planung einer Vergabe mindestens einer Rechenaufgabe von einer in mindestens einem Fahrzeug 10 enthaltenen Rechenressource an eine oder mehrere einer Mehrzahl externer Rechenressourcen EA1, EA2 in einem Fahrzeug-Kommunikationsnetzwerk bereitgestellt, umfassend:
- - Erhalten 44 einer räumlichen Repräsentation einer Region, die mindestens eine Route eines Fahrzeugs R1 von einem ersten Ort A,1 zu einem zweiten Ort C,3 in der Region charakterisiert, und von Daten, die eine Verfügbarkeit externer Rechenressourcen in einer Mehrzahl von Orten in der Region charakterisieren;
- - Bereitstellen 46 mindestens einer Rechenanforderungsangabe B mindestens einer atomischen Rechenaufgabe, die von dem Fahrzeug während einer voraussichtlichen Bewegung des Fahrzeugs von dem ersten Ort zu dem zweiten Ort benötigt wird;
- - Vergleichen 48 der mindestens einen Rechenanforderungsangabe mit Daten, die die Verfügbarkeit externer Rechenressourcen an der Mehrzahl von Orten in der Region charakterisieren; und
- - wenn die mindestens eine Rechenanforderungsangabe durch die Verfügbarkeit externer Rechenressourcen an jedem der Mehrzahl von Punkten auf der mindestens einen Route erfüllt ist, definieren 50 der mindestens einen Route als eine gültige Route.
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2 zeigt schematisch ein computerimplementiertes Verfahren gemäß dem ersten Aspekt.
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3 zeigt schematisch eine Region mit einer Mehrzahl von Routen und einer Mehrzahl von Edge-Knoten.
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Insbesondere zeigt 3 eine räumliche Repräsentation der Region, die mindestens eine Route R1, R2, R3 (siehe 4) zwischen einem ersten Ort (A,1) und einem zweiten Ort (C,3) charakterisiert. Die räumliche Repräsentation der Region kann als ein zweidimensionales Kartengitter, eine dreidimensionale Terrainkartenoberfläche und dergleichen bereitgestellt werden. Im dargestellten Fall wurde ein städtisches Mobilitätsszenario mit einer sich über ungefähr 1 km erstreckenden gitterförmigen Straßencharakteristik dargestellt. Für Fachleute ist erkennbar, dass die hier beschriebenen Techniken über eine Stadt (5 km Radius), Vorstadt (10 km Radius), regional (100 km Radius) oder national (1000 km Radius) hinweg angewandt werden kann, abhängig von dem bereitgestellten Kommunikationsnetzwerk. Die Orte in der räumlichen Repräsentation werden der Zweckmäßigkeit halber in der vorliegenden Beschreibung durch Koordinaten an den Gitterschnittpunkten (A,1), (A,2) und dergleichen bezeichnet. Es können jedoch viele verschiedene Ortskonventionen angewandt werden, zum Beispiel exakte Gitterkoordinaten.
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Jede der externen Rechenressourcen wird von einem jeweiligen beispielhaften Funkkommunikationsradius TX1, TX2, TX3, TX4, TX5, TX6, TX7 umgeben. In dem Beispiel von 3 kann, wenn sich ein Fahrzeug innerhalb des Funkkommunikationsradius TX1 der zugeordneten externen Rechenressource EA1 befindet, das Fahrzeug 10 auf zuverlässige Weise mit der externen Rechenressource EA1 kommunizieren. Deshalb zeigt 3 einen Fall, in dem ein Fahrzeug an dem ersten Ort der Region (A,1) zu einem zweiten Ort der Region (C,3) fahren kann, während es aus kontinuierlicher Funkabdeckung mit einer Teilmenge externer Rechenressourcen entlang der Sequenz EA1 (via TX1), EA2 (via TX2), EA3 (via TX3), EB3 (via TX6) und schließlich EC3 (via TX7) Nutzen zieht. Für Fachleute ist erkennbar, dass Funkabdeckung des mobilen Fahrzeugs in einer städtischen Zone durch Mehrwegefading, Behinderung durch mobile Blocker, Dopplerverteilung, Bodenreflexion, Anwesenheit von Vegetation beeinflusst wird. Konturen konstanter Dienstgüte, die von einer drahtlosen Verbindung zu einer oder mehreren der Mehrzahl externer Rechenressourcen verfügbar ist, werden deshalb nicht immer wie dargestellt als perfekte Kreise erscheinen. Die Repräsentation einer Zone akzeptabler drahtloser Kommunikationsdienstgüte in 3 ist schematisch.
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Über die räumliche Repräsentation der Region verteilt ist eine Mehrzahl externer Rechenressourcen EA1, EA2, EA3, EB1, EB2, EB3, EC3. Eine oder mehrere der Mehrzahl externer Rechenressourcen kann ein gezielt bereitgestellter „Edge-Knoten“ sein, der dafür ausgelegt ist, Anforderungen einer Auslagerung von Rechenarbeit von einem in der Nähe befindlichen Fahrzeug zu empfangen. Eine oder mehrere der Mehrzahl externer Rechenressourcen können ein Infrastrukturelement sein, wie etwa eine elektronische Ampel, eine Geschwindigkeitskamera, ein Straßenschild und dergleichen, das dafür ausgelegt ist, übrige Rechenressourcen einem in der Nähe befindlichen Fahrzeug anzukündigen. Eine oder mehrere der Mehrzahl externer Rechenressourcen können ein Funkempfänger mit einer Backhaul-Verbindung hoher Bandbreite mit einem Cloud-Rechen-Knoten sein.
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Eine der Aufgaben der Mehrzahl externer Rechenressourcen EAn kann darin bestehen, dem Fahrzeug 10 bei der Durchführung einer oder mehrerer Rechenanforderungen zu helfen, während sich das Fahrzeug in der Nähe der relativen Rechenressource EAn befindet. Wenn es dem Fahrzeug 10 möglich ist, entlang einer gegebenen Route sicher alle notwendigen Rechenressourcen über die gesamte Länge der Route zwischen dem ersten Ort (A,1) zu dem zweiten Ort (C,3) auszulagern, ist diese gegebene Route eine gültige Route in der Region.
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Dementsprechend besteht eine beispielhafte Aufgabe darin, wie Teilmengen externer Rechenressourcen EAn zu wählen sind, die akzeptable Abdeckung zur Ermöglichung sicherer Online-Logikverifikation für ein Fahrzeug 10 bereitstellen können, während es sich zwischen einem ersten und zweiten Ort in einer Region bewegt.
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Eine Routendatenbank R umfasst eine Menge potenzieller Routen R = {R1, R2, R3 ...}, die ein Fahrzeug 10 von einem ersten Ort zu einem zweiten Ort in der Region nehmen kann.
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Eine Edge-Knotendatenbank E umfasst Informationen, die eine Menge E = {E1, E2, E3} externer Rechenressourcen (Edge-Knoten) und ihre Verfügbarkeit in der mindestens den ersten Ort und den zweiten Ort umfassenden Region beschreiben.
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Die Frage, ob es dem Fahrzeug 10 möglich ist, alle notwendigen Rechenressourcen sicher auszulagern oder nicht, ist Funktion mehrerer Hauptüberlegungen. Die Rechenaufgaben, die durch das Fahrzeug 10 während der Translation zwischen dem ersten Ort (A,1) zu dem zweiten Ort (C,3) ausgeführt werden müssen, können auf der Basis der gewählten Route variieren. Fahren entlang einer ersten Route, die relativ wenig Verkehr aufweist, die günstige Beleuchtungsbedingungen aufweist, die weniger Kreuzungen oder Fußgängerüberwege aufweist, in optimalen Wetterbedingungen und entsprechend einer relativ niedrigen Geschwindigkeitsbegrenzung kann der durch die Steuerung 22 des Fahrzeugs 10 ausgeführten Software relativ niedrige Rechenanforderungen auferlegen.
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Fahrt entlang einer zweiten Route, auf der eine relativ hohe Geschwindigkeitsbegrenzung gilt, mit relativ großer Anzahl anderer Fahrzeuge, Kreuzungen, in schlechten Wetterbedingungen und mit einer großen Menge an Blättern auf dem Boden kann dagegen der durch die Steuerung 22 ausgeführten Software relativ hohe Rechenanforderungen auferlegen. In einem Beispiel könnten somit, wenn die Schwierigkeit des Auslagerns der Online-Verifikation logischer Korrektheit von halbautonomer oder autonomer Fahrsoftware betrachtet wird, wenn das Fahrzeug auf der ersten Route fährt, verglichen mit der zweiten beschriebenen Route, externe Rechen-Ressourcen mit niedriger Rechenfähigkeit und einer höheren Kommunikationslatenz verglichen mit dem auf der zweiten Route fahrenden Fahrzeug toleriert werden. Qualitative Eigenschaften der verschiedenen Routensegmente, auf denen das Fahrzeug 10 fahren kann, wenn sich deshalb auf die Menge von zur Auswahl verfügbaren Rechenressourcen auswirken.
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Jede der Mehrzahl von Rechenaufgaben, die logischer Online-Verifikation durch eine externe Rechenressource zu unterziehen sind, kann als eine atomische Rechenaufgabe definiert werden.
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Die Rechenanforderungen, die dem Ausführen einer atomischen Rechenaufgabe zugeordnet sind. Gemäß einer Ausführungsform betrifft die atomische Rechenaufgabe eine oder eine beliebige Kombination der folgenden Rechenaufgaben: Objektdetektion auf Bildbasis, semantische Bildsegmentierung, 3D-Objektdetektion, Objektverfolgung, Straßendetektion, Spurdetektion, eine Unbestimmtheitsbewertung, eine Fahrverhaltensbewertung oder Fahrzeugroutenplanung.
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Zum Beispiel können Objektdetektion auf Bildbasis oder semantische Bildsegmentierung zur Tageszeit in der Nacht in einem Teil der Region ohne Straßenbeleuchtung aber mit viel umgebendem schnellem Verkehr auf einem komplizierten Straßennetz eine höhere Spitzen-Rechenintensität erfordern. Im Gegensatz dazu kann Objektdetektion auf Bildbasis oder semantische Bildsegmentierung während der Tageszeit auf einer geraden Straße, in gutem Wetter ohne umgebenden Verkehr eine relative niedrigere Spitzen-Rechenintensität erfordern. Solche Überlegungen werden sich wiederum auf die Einstufung von Routen durch die Region auswirken, wenn die Verfügbarkeit und Fähigkeiten externer Rechenressourcen in der Region betrachtet werden.
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Gemäß einer Ausführungsform umfasst Bereitstellung der Rechenanforderungsangabe ferner Analysieren eines oder mehrerer Attribute AR1, AR2, AR3 der Route zwischen dem ersten und zweiten Ort in der Region, um eine oder mehrere Kenngrößen der mindestens einen atomischen Rechenaufgabe zu schätzen, die durch ein autonomes Fahrsystem auszuführen ist; und auf der Basis der Analyse des einen oder der mehreren Attribute mindestens eine Rechenanforderungsangabe B zu erzeugen.
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Die Routenattribute AR1, AR2, AR3, die sich auf eine oder mehrere der rechnerischen Intensitäts-, Latenz- oder qualitativen Anforderungen der atomischen Rechenaufgabe auswirken können, können in einer (in 5 gezeigten) Routendatenbank R einer kommunikativ mit dem System 40 gekoppelten Steuerentität gespeichert werden. Die in 5 gegebenen Tabellen von Routenattributen AR1, AR2, AR3 sind gänzlich beispielhaft. Zum Beispiel kann für jedes Segment der in 3 gezeigten Region die Routendatenbank R permanente Datensätze umfassen, die den Straßentyp, Geschwindigkeitsbegrenzung, Topografie und Vegetation entlang des Segments definieren.
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Gemäß einer Ausführungsform umfassen das eine oder die mehreren Attribute AR1 der Route zwischen dem ersten und zweiten Ort eines oder eine beliebige Kombination, ausgewählt aus der Gruppe: Straßentyp, Straßendimensionen, Straßengeschwindigkeitsbegrenzung, Routentopografie, Fahrzeugverkehrsdichte, Tageszeit oder Wetterkenngrößen.
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Zum Beispiel kann es sich bei einem oder mehreren der permanenten Datensätze um einen makroskopischen Kategorisierer („Einzelspur“) handeln. Als Alternative können ein oder mehrere der permanenten Datensätze Funktion der Verschiebung entlang der Route sein. Zum Beispiel können die Topografiedatensätze der Routendatenbank R eine variierende Funktion der Höhe auf der Basis der auf dem Segment gefahrenen Distanz sein. Einer oder mehrere der Datensätze in der Routendatenbank R können aus anderen externen Datenbanken integriert werden. Zum Beispiel können die „Verkehrsdichte“-Datensätze von einem Verkehrsinformationsdienst erhalten werden. Die „Wetter-Datensätze“ können von einem Wetterinformationsdienst erhalten werden.
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Zum Beispiel enthält in 3 die Region ein Straßensegment (A,1) zu (A,2), das eine Einzelspurstraße sein kann, die an einer Kreuzung endet, mit einer Geschwindigkeitsbegrenzung von 60 km/h und Verkehrsdichte von 90% (definiert in der Routenattributtabelle AR2 von 6).
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Ferner kann das Fahrzeug 10 selbst eine Menge von Einschränkungen bereitstellen, die sich auf die gewählte Menge von Rechenressourcen auswirken können, wie etwa „kontinuierliche Edge-Server-Abdeckung erforderlich“, „geschätzte Ankunftszeit ETA bei (C,3) erforderlich“, „keine Route durch potenziell gefährliche Zonen“. Dementsprechend könnte eine durch das Fahrzeug 10 bereitgestellte Einschränkungsmenge dazu fungieren, eine oder mehrere der Rechenressourcen EAn in der Region zu verwerfen.
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Gemäß einer Ausführungsform umfasst die Rechenanforderungsangabe der mindestens einen atomischen Rechenaufgabe eine oder eine beliebige Kombination von die Verfügbarkeit einer dedizierten Kurzreichweiten-Kommunikationsverbindung zu einer externen Rechenressource, die Verfügbarkeit einer dedizierten Mobilfunk-Kommunikationsverbindung zu einer externen Rechenressource, eine Spitzen- oder Durchschnitts-Rechenintensitätsanforderung, eine Spitzen- oder Durchschnitts-Kommunikationslatenzanforderung, eine Redundanzfähigkeit der externen Rechenressource, eine installierte Softwareanforderung der externen Rechenressource, eine sicherheitskritische Zertifizierung der externen Rechenressource, eine Cybersicherheits-Zertifizierung der externen Rechenressource oder eine Dienstgüteanforderung der externen Rechenressource.
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7 zeigt mehrere Tabellen, die schematisch beispielhafte Datenstrukturen darstellen, die beispielhafte Rechenanforderungsangaben zwischen Routensegmenten der in 4 dargestellten Routen definieren. Die Rechenanforderungstabelle BR1 entspricht der Routenattributtabelle AR1. Die Rechenanforderungstabelle BR2 entspricht der Routenattributtabelle AR2. Die Rechenanforderungstabelle BR3 entspricht der Routenattributtabelle AR3.
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Das Segment der Region (A,1) zu (A,2) hat deshalb anspruchsvolle Attribute (eine erfahrene Geschwindigkeitsbegrenzung von 60 km/h mit einer Verkehrsdichte von 90%), wodurch externe Rechenressourcen erforderlich werden, die kontinuierliche Abdeckung, eine signifikante Spitzen-Rechenlastanforderung und niedrige Kommunikationslatenz und Dreifach-Redundanz aufweisen. Dies steht im Vergleich zu dem Segment der Region (B,3) - (C,3) mit wesentlich niedrigeren Attributen und somit mit einer Rechenanforderungsangabe, die weniger anspruchsvoll ist.
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Die durch die Steuerentität 26 betriebene Datenbank D kann deshalb eine Menge von Fahrzeugeinschränkungen B umfassen, die eine Menge von Bedingungen und Einschränkungen bildet, die durch das Fahrzeug 10 für diese eine der potenziellen Routen R1, R2, R3 in der Region bereitgestellt wird.
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Eine andere Einschränkung wird durch die intrinsische Fähigkeit der externen Rechenressourcen EAn in der Region bereitgestellt. Wenn zum Beispiel eine oder mehrere der externen Rechenressourcen EAn die durch das Fahrzeug 10 vorgegebenen Anforderungen nicht erfüllen können, ist diese externe Rechenressource EAn für die Berechnung einer Route für das Fahrzeug 10 durch die Region nicht verfügbar. Zum Beispiel kann die intrinsische Rechenfähigkeit jeder externen Rechenressource EAn in der Region durch eine oder mehrere der folgenden Möglichkeiten definiert werden: die Verfügbarkeit einer dedizierten Kurzreichweiten-Kommunikationsverbindung zu einer externen Rechenressource, die Verfügbarkeit einer dedizierten Mobilfunk-Kommunikationsverbindung zu einer externen Rechenressource, eine Spitzen- oder Durchschnitts-Rechenintensitätsanforderung, eine Spitzen- oder Durchschnitts-Kommunikationslatenzanforderung, eine Redundanzfähigkeit der externen Rechenressource, eine installierte Softwareanforderung der externen Rechenressource, eine sicherheitskritische Zertifizierung der externen Rechenressource, eine Cybersicherheits-Zertifizierung der externen Rechenressource oder eine Dienstgüteanforderung der externen Rechenressource.
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Gegebenenfalls wird eine weitere Einschränkung dadurch bereitgestellt, wie viele externen Rechenressourcen EAn einem Fahrzeug 10 gleichzeitig verfügbar sein können. Einige Online-Sicherheitsverifikationsszenarien können zum Beispiel erfordern, dass zu jedem Zeitpunkt zwei oder drei externe Rechenressourcen EAn dem Fahrzeug verfügbar sind.
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Gegebenenfalls wird eine weitere Einschränkung durch die vorherige Vergabe externer Rechenressourcen EA an andere Benutzer bereitgestellt. Zum Beispiel können einige Routen einem Fahrzeug 10 in der Nacht verfügbar sein, wenn relativ wenige externe Rechenressourcen EAn anderen Benutzern zugewiesen wurden. Wenn jedoch eine signifikante Anzahl externer Rechenressourcen EAn anderen Benutzers zugeteilt wurde (vielleicht während einer Spitzenverkehrszeit), kann die Anzahl der dem autonomen oder halbautonomen Fahrzeug verfügbaren Routen eingeschränkt werden.
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Jede der Mehrzahl externer Rechenressourcen EA1, EA2, EA3, EB1, EB2, EB3, EC3 ist ausgelegt zum Kommunizieren mit einem Fahrzeug 10 unter Verwendung drahtloser Kommunikation. Die Güte der drahtlosen Kommunikationsverbindung zwischen dem Fahrzeug 10 und einer oder mehreren der Mehrzahl externer Rechenressourcen EAn kann auch beim Wählen einer Route zwischen dem ersten Ort und einem zweiten Ort in der Region als Einschränkung behandelt werden.
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Gemäß einer Ausführungsform umfasst das computerimplementierte Verfahren ferner Folgendes: Berechnen mindestens einer Menge externer Rechenressourcen mit der Fähigkeit zur Erfüllung der mindestens einen Rechenanforderungsangabe während der voraussichtlichen Bewegung des Fahrzeugs von dem ersten Ort zu dem zweiten Ort auf der mindestens einen als eine gültige Route definierten Route.
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Die Steuerentität 26 umfasst ein Routenplanerprogramm 30, das kommunikativ mit der Datenbank-Engine 28 gekoppelt ist. Das Routenplanerprogramm 30 ist ausgelegt zum Bereitstellen geeigneter Routen für das Fahrzeug 10 zwischen dem ersten Ort und dem zweiten Ort in der Region.
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Zum Beispiel durchsucht auf der Basis der spezifischen Sicherheitsanforderungen des Fahrzeugs 10 und der gegebenen Fahrzeugeinschränkungen für die Reise das Routenplanerprogramm 30 die Routendatenbank R nach gültigen Routen von dem ersten Ort (A,1) zu dem zweiten Ort (C,3) in der Region. In einem Beispiel berücksichtigt das Routenplanerprogramm 30 die spezifischen Sicherheitsanforderungen des Fahrzeugs 10 bei der Berechnung der gültigen Routen von dem ersten Ort (A,1) zu dem zweiten Ort (C,3).
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Dementsprechend werden all anwendungsspezifischen Anforderungen, insbesondere hinsichtlich der Sicherheit des Fahrzeugs 10 (und durch Erweiterung umgebender Fahrzeuge und lokaler Fußgänger) berücksichtigt, während eine potenzielle Menge externer Rechenressourcen EAn auf einer Mehrzahl von Routen R1, R2, R3 ..., die ein Fahrzeug 10 nehmen kann, identifiziert wird. Zum Beispiel kann der Schritt des Berechnens der Route angesichts dieser Einschränkungen als eine Routenplanungsmechanismus betrachtet werden, der auf der Routenauswahl auf der Basis mindestens einer Rechenanforderungsangabe mindestens einer von dem Fahrzeug beim Fahren auf der Route erforderten atomischen Rechenaufgabe sicherheitssensibel ist.
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Als ein Beispiel kann ein Fahrzeug 10 abhängig von einer kontinuierlichen Verbindung mit einer externen Rechenressource Routen einschließen, auf denen Konnektivität mit mindestens zwei zusätzlichen externen Rechenressourcen an jedem Ort auf der Route verfügbar ist. Dadurch würde eine externe Rechenressource als Fallback im Fall eines Ausfalls einer zuerst gewählten externen Rechenressource sichergestellt, wodurch eine Garantie von kontinuierlichem und sicherem Betrieb der durch die externe Rechenressource bereitgestellten Aufgaben ermöglicht wird.
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Als weiteres Beispiel kann sich ein Fahrzeug 10 mehr auf sich selbst verlassen, woraus folgt, dass externe Rechenressourcen EAn entlang einer Route mindestens häufig genug angetroffen würden, um regelmäßige Diagnostik (im Hinblick des „Diagnostik-Testintervalls“), vorgegeben durch gewisse Sicherheitsstandards, oder eine Neuausrichtung (wie etwa eine Sensorneukalibration oder Fehlausrichtungsverfolgung) von internen Fahrzeugkomponenten, die durch die externe Rechenressource detektiert werden, zu erlauben. Zum Beispiel können in der Fahrzeugsteuerung 22 enthaltene GPUs auf der Basis einer in einer externen Rechenressource EAn durchgeführten Prüfung neu kalibriert werden.
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In einem weiteren Schritt werden unter Verwendung von in der Datenbank D enthaltenen Informationen eine Liste potenzieller Routen AR1, AR2, AR3 und eine Liste potenzieller externer Rechenressourcen EAn identifiziert, die die Anforderungen der Reise zwischen dem ersten Ort (A,1) und dem zweiten Ort (C,3) erfüllen.
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Gemäß einer Ausführungsform kann eine Sensibilitätsanalyse an der Liste potenzieller Routen und/oder der Liste potenzieller externer Rechenressourcen ausgeführt werden. Zum Beispiel können eines oder mehrere der Routenattribute variiert und die Liste potenzieller Routen und/oder die Liste potenzieller externer Rechenressourcen neu berechnet werden. Zum Beispiel kann das Geschwindigkeitsbegrenzungsattribut eines Routensegments variiert werden, um externe Rechenressourcen, die nicht über die Latenz oder den Rechendurchsatz zur Unterstützung des Fahrzeugs 10 bei höheren Geschwindigkeitsbegrenzungen verfügen, zu filtern.
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In einem Beispiel werden externe Rechenressourcen EAn, die einen spezifischen Grad der modularen Redundanz, wie etwa Dreifach-Modell-Redundanz, nicht unterstützen, aus der Auswahl externer Rechenressourcen entfernt. Dies kann sich dementsprechend darauf auswirken, welche Routen für ein Fahrzeug 10 machbar sind.
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In einem Beispiel werden externe Rechenressourcen, die eine bevorzugte Version von Software oder bestimmte Softwareroutinen betreiben, gegenüber anderen externen Rechenressourcen priorisiert. Externe Rechenressourcen, die nicht die bevorzugte Version von Software oder bestimmte Softwareroutinen betreiben, werden aus der Auswahl externer Rechenressourcen entfernt. Dies kann sich dementsprechend darauf auswirken, welche Routen für ein Fahrzeug 10 machbar sind.
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Da Fahrzeug 10 wählt dann eine Route R1, R2 oder R3 in der Region aus, die das Kriterium „sicherheitssensibel auf der Routenauswahl“ erfüllt. Gegebenenfalls kann die Routenauswahl durch menschliche Intervention (durch Auswahl aus einem Menü machbarer Routenoptionen) durchgeführt werden.
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Gemäß einer Ausführungsform kann die Steuerentität 26 einen Verfügbarkeitsdienst S umfassen, der dafür ausgelegt ist, die Verfügbarkeit externer Rechenvorrichtungen EAn und ihre aktuellen Dienstgütegarantien relativ zu den Routen R1, R2 und R3 zu überwachen. Der Verfügbarkeitsdienst S kann in der Steuerentität 26 zentralisiert sein oder kann Instanzen umfassen, die in einer oder mehreren der externen Rechenvorrichtungen EAn arbeiten.
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Der Verfügbarkeitsdienst S dient zum Validieren der Verfügbarkeit und des aktuellen Status einer oder mehrerer der Mehrzahl externer Rechenvorrichtungen EAn auf einer oder mehreren der Routen R1, R2, R3. Die Validierung kann durchgeführt werden, bevor das Fahrzeug 10 seine Reise beginnt, und/oder während der Reise des Fahrzeugs 10.
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Gemäß einer Ausführungsform umfasst das computerimplementierte Verfahren ferner Folgendes: Übermitteln einer oder mehrerer Ressourcenreservierungsnachrichten zu jeder der in der mindestens einen Menge externer Rechenressourcen enthaltenen externen Rechenressourcen;
- - Prüfen in jeder externen Rechenressource in der mindestens einen Menge externer Rechenressourcen, ob eine entsprechende der Ressourcenreservierungsnachricht genügende Ressourcenreservierung durchgeführt werden kann; und
- - wenn jede der in der mindestens einen Menge externer Rechenressourcen enthaltenen externen Rechenressourcen eine der Ressourcenreservierungsnachricht genügende Ressourcenreservierung durchführen kann: Reservieren jeder in der mindestens einen Menge externer Rechenressourcen enthaltenen externen Rechenressource.
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Dementsprechend kommuniziert der Verfügbarkeitsdienst S der Steuerentität 26 mit jeder der externen Rechenressourcen, die erforderlich sind, um eine ausgewählte Route R1, R2, R3 zu garantieren. Aufgrund von Echtzeitentwicklungen (wie etwa eines Hardwareausfalls) kann eine erforderliche externe Rechenressource EAn auf einer der ausgewählten Routen nicht in der Lage sein, das Fahrzeug 10 zu bedienen, während es auf einer ausgewählten Route R1, R2, R3 fährt. Der Vorgang des Prüfens, dass jede externe Rechenressource das Fahrzeug 10 bedienen kann, bevor das Fahrzeug 10 abfährt, vermeidet die Situation, dass das Fahrzeug 10 auf einer ausgewählten Route R1, R2, R3 steckenbleibt, weil dem Fahrzeug 10 für ein bestimmtes Segment einer ausgewählten Route aufgrund einer defekten externen Rechenvorrichtung keine Sicherheitsgarantie geboten werden kann.
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Gemäß einem Beispiel definiert die Edge-Knoten-Datenbank E die Datenstrukturen umfasst, die mindestens eine der externen Rechenressourcen EAn definieren, zusätzlich für jede externe Rechenressource EAn eine Ablaufplanung. Zum Beispiel kann ein (nicht gezeigtes) zweites Fahrzeug eine der Routen R1, R2 und R3 auswählen und seine Reise auf der ausgewählten Route einleiten. Der Verfügbarkeitsdienst S kann bei gegebener Route des zweiten Fahrzeugs und den vorherrschenden Verkehrsbedingungen eine ungefähre Ablaufplanung in jeder einer Mehrzahl externer Rechenressourcen EAn auf der von dem zweiten Fahrzeug befolgten Route vorhersagen. Dementsprechend kann die Ablaufplanung für jede der externen Rechenressourcen EAn teilweise oder ganz aufgrund von durch das zweite Fahrzeug erforderten Reservierungen gesetzt sein. Dementsprechend kann der Verfügbarkeitsdienst eine Teilmenge externer Rechenressourcen EAn auf mehreren der Routen R1, R2, R3 als für das erste Fahrzeug 10 in bestimmten Zeiträumen auf der Basis von Informationen in der Ablaufplanung jeder externen Rechenressource EAn als nicht verfügbar deklarieren.
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Wenn keine Route Anforderungen erfüllen kann, startet das Fahrzeug seine Reise nicht. Dieser Schritt stellt sicher, dass ein Fahrzeug 10 nur fährt, wenn die minimale Menge externer Rechenressourcen EAn während der Reise verfügbar ist.
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Gemäß einer Ausführungsform umfasst das computerimplementierte Verfahren ferner Folgendes: wenn mindestens eine der in der mindestens einen Menge externer Rechenressourcen enthaltenen externen Rechenressourcen eine der Ressourcenreservierungsnachricht genügende Ressourcenreservierung nicht durchführen kann:
- (i) Prüfen in jeder übrigen externen Rechenressource der externen Rechenressourcen an einer Mehrzahl von Orten in der Region, ob eine externe Ersatz-Rechenressource verfügbar ist, und Hinzufügen der externen Ersatz-Rechenressource zu der mindestens einen Menge externer Rechenressourcen, oder:
- (ii) Deklarieren, dass die mindestens eine Rechenanforderungsangabe nicht erfüllt werden kann.
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Gemäß dieser Ausführungsform ist die Entdeckung einer defekten externen Rechenressource möglich, weil der Verfügbarkeitsdienst S häufig die Verfügbarkeit externer Rechenressourcen EAn während der Reise des Fahrzeugs 10 prüft. Wenn eine externe Rechenressource EAn ausfällt, kann der Verfügbarkeitsdienst S (falls verfügbar) eine andere Route und/oder externe Rechenressource EAn auswählen, diese Funktionalität stellt den sicheren Betrieb des Fahrzeugs sicher, indem sichergestellt wird, dass selbst während der Reise Edge-Server verfügbar sind.
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Gemäß einer Ausführungsform umfasst das computerimplementierte Verfahren ferner Folgendes:
- - Detektieren eines Fehlschlags oder nicht Genügens einer externen Rechenressource der mindestens einen Rechenanforderungsangabe in der mindestens einen Menge externer Rechenressourcen, die der gültigen Route zugeordnet ist, während einer Translation des Fahrzeugs entlang der gültigen Route zwischen dem ersten Ort in Richtung des zweiten Orts in der Region; und
- - Neuberechnen eines übrigen Teils der Route zwischen dem ersten und zweiten Ort auf der Basis mindestens einer Rechenanforderungsangabe.
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Zum Beispiel kann ein vorbeifahrendes Testfahrzeug verwendet werden, um die Verfügbarkeit bestimmter externer Rechenressourcen EAn in der Region zu verifizieren und diese Informationen entsprechend dem Verfügbarkeitsdienst S zu melden. Bei einer Ausführungsform kann ein vorbeifahrendes Testfahrzeug eine atomische Probe-Rechenaufgabe an eine bestimmte externe Rechenressource EAn auslagern, um die Fähigkeit der externen Rechenressource EAn zum korrekten Ausführen der atomischen Probe-Rechenaufgabe zu verifizieren. Dies kann besonders zum Zwecke der Sicherheits- oder Genauigkeitsverifikation externer Rechenressourcen nützlich sein.
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Gemäß einer Ausführungsform umfasst das computerimplementierte Verfahren ferner Folgendes:
- - Neuberechnen mindestens einer aktualisierten Menge externer Rechenressourcen mit der Fähigkeit zur Erfüllung der mindestens einen Rechenanforderungsangabe während der voraussichtlichen Bewegung des Fahrzeugs zu dem zweiten Ort von seinem aktuellen Ort aus, auf der Basis der neu berechneten Route zwischen dem ersten und zweiten Ort;
- - Übermitteln einer oder mehrerer Aktualisierungs-Ressourcenreservierungsnachrichten zu jeder der aktualisierten Menge externer Rechenressourcen;
- - Prüfen in jeder externen Rechenressource in der mindestens einen aktualisierten Menge externer Rechenressourcen, ob eine der Ressourcenreservierungsnachricht genügende entsprechende Ressourcenreservierung durchgeführt werden kann; und
- - wenn jede der in der mindestens einen aktualisierten Menge externer Rechenressourcen enthaltenen externen Rechenressourcen eine der Ressourcenreservierungsnachricht genügende Ressourcenreservierung durchführen kann:
- Reservieren jeder in der mindestens einen aktualisierten Menge externer Rechenressourcen enthaltenen externen Rechenressource.
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Wenn eine neuberechnete Route zwischen dem ersten und zweiten Ort erforderlich ist, wird durch den Verfügbarkeitsdient S eine Online-Prüfung durchgeführt, um sicherzustellen, dass das Fahrzeug 10 auf der neu berechneten Route umgeroutet werden kann. Wenn alle externen Rechenressourcen entlang der aktualisierten Menge von Segmenten, die zum Abschluss der Route erforderlich sind, verfügbar sind, aktualisieren alle externen Rechenressourcen auf der aktualisierten Menge von Segmenten ihre Ablaufplanungen, um die aktualisierte Route widerzuspiegeln. Jede Rechenressource auf dem Rest der vorherigen Route gibt Segmente ihrer Ablaufpläne, die nicht mehr erforderlich sind, frei.
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Gemäß einer Ausführungsform umfasst das computerimplementierte Verfahren ferner Folgendes:
- - wenn mindestens eine der in der mindestens einen aktualisierten Menge externer Rechenressourcen enthaltenen externen Rechenressourcen eine der Ressourcenreservierungsnachricht genügende Ressourcenreservierung nicht durchführen kann: Senden einer Sicherheitswarnung.
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Gemäß einer Ausführungsform wird Berechnen der mindestens einen Rechenanforderungsangabe bezüglich der Daten, die die Verfügbarkeit externer Rechenressourcen an mehreren Punkten auf der mindestens einen Route charakterisieren, durch die im Fahrzeug enthaltene Rechenressource, durch einen externen Berechnungsdienst oder durch einen Cloud-Berechnungsdienst durchgeführt.
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Der Verfügbarkeitsdienst kann auch zur Verbesserung der Verfügbarkeit der Gesamtmenge externer Rechenressourcen EAn verwendet werden. In einem Beispiel ist der Verfügbarkeitsdienst S ausgelegt zum Lenken einer Anforderung von mindestens einen externen Rechenressource der Durchführung interner Prüfungen zur Validierung der Verfügbarkeit des mindestens einen externen Rechendienstes.
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In einem Beispiel ist der Verfügbarkeitsdienst S ausgelegt zum Senden einer Nachricht, die Anfordert, das ein oder mehrere Fahrzeuge in der Umgebung einer externen Rechenressource EA1 Validierungsprüfungen an der externen Rechenressource EA1 ausführen sollen. Zum Beispiel kann der Verfügbarkeitsdienst S anfordern, dass ein Fahrzeug 10 Verfügbarkeits-, Latenz- oder Ergebnisvalidierungen der externen Rechenressource EA1 durchführt.
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In einem Beispiel ist der Verfügbarkeitsdienst S ausgelegt zum Senden einer Nachricht zu mindestens einer externen Rechenressource EA1 zum Aktualisieren und/oder Installieren von Software im Voraus, um die Verfügbarkeit sicherzustellen, oder zur Verbesserung von Dienstgüte, was für die Fahrzeugeinschränkungen B vor der Ankunftszeit des Fahrzeugs 10 relevant ist. In einem Beispiel ist der Verfügbarkeit-Dienst S ausgelegt zum Senden einer Nachricht zu mindestens einer externen Rechenressource EA1, Software nach der Ankunftszeit des Fahrzeugs 10 zu löschen.
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In einem Beispiel ist der Verfügbarkeitsdienst ausgelegt zum Reservieren von Ressourcen über die Ablaufplanung jeder externen Rechenressource EAn zum Beispiel auf der Basis der Ankunftszeit des Fahrzeugs 10, um sicherzustellen, dass eine externe Rechenressource verfügbar ist und Ressourcen verfügbar hat, um die Berechnung im Server zu erfüllen. Dies erlaubt ferner das Ausgleichen von Rechenressourcen im Gesamtsystem externer Rechenressourcen gemäß dem verlangten Sicherheitsniveau des Fahrzeugs 10.
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In einem Beispiel ist der Verfügbarkeitsdienst S über die Mehrzahl externer Rechenressourcen EAn verteilt. In einem Beispiel kann der Verfügbarkeitsdienst S in geografische Orte aufgeteilt sein, wobei jede geografische Teilmenge des Verfügbarkeitsdienstes S (SG) in der Lage ist, die Last verglichen mit einem zentralisierten Verfügbarkeitsdienst S zu verringern, während jeder geografisch konzentrierte Verfügbarkeitsdienst SG ausgelegt ist zum Planen von Routen in seiner geografischen Aufteilung. Interaktion mit anderen Verfügbarkeitsdiensten anderer geografischer Aufteilungen kann durchgeführt werden, wenn eine Reise den Geoort des geografisch konzentrierten Verfügbarkeitsdienstes SG überschreitet.
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Gemäß einer Ausführungsform kann der Verfügbarkeitsdienst S ausgelegt sein zum Auswählen einer anderen Route für das Fahrzeug 10 als Reaktion auf Umgebungsänderungen. Zum Beispiel würden hohe Verkehrsvolumen während Spitzenzeiten, Verkehrsunfälle, eine hohe Anzahl von veralteten Fahrzeugen in der Route, schlechtes Wetter oder schlechte Beleuchtungsbedingungen auf Teilen der Route implizieren, dass die Rechenanforderungen zum Verifizieren der durch das Fahrzeug 10 implementierten Logik vergrößert wären, um daher das Sicherheitsrisiko der ursprünglich geplanten Route zu vergrößern. Dementsprechend kann eine geografische Überlagerung der Region einen Echtzeit-Sicherheitsrisikoindex auf Routen oder Routensegmenten definieren, der auf der Basis von Informationen berechnet werden könnte, die von externen Rechenressourcen in der Region gesendet werden.
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Gemäß einem zweiten Aspekt wird ein System 40 bereitgestellt, umfassend:
- - ein Fahrzeug 10 mit einem autonomen Fahrsystem 16, 18, 19, 20, das durch eine in dem Fahrzeug enthaltene Rechenressource 22 gesteuert wird;
- - eine Mehrzahl externer Rechenressourcen EA1, EA2; und
- - ein Kommunikationsnetzwerk 24, ausgelegt zum kommunikativen Koppeln des Fahrzeugs und der Mehrzahl externer Rechenressourcen;
wobei entweder die im Fahrzeug enthaltene Rechenressource und/oder mindestens eine der externen Rechenressourcen ausgelegt ist zum: - - Erhalten einer räumlichen Repräsentation einer Region, die mindestens eine Route eines Fahrzeugs von einem ersten Ort zu einem zweiten Ort in der Region charakterisiert, und von Daten, die eine Verfügbarkeit externer Rechenressourcen in einer Mehrzahl von Orten in der Region charakterisieren;
- - Bereitstellen mindestens einer Rechenanforderungsangabe mindestens einer atomischen Rechenaufgabe, die von dem Fahrzeug während einer voraussichtlichen Bewegung des Fahrzeugs von dem ersten Ort zu dem zweiten Ort benötigt wird;
- - Vergleichen der mindestens einen Rechenanforderungsangabe mit Daten, die die Verfügbarkeit externer Rechenressourcen an der Mehrzahl von Orten in der Region charakterisieren; und
- - wenn die mindestens eine Rechenanforderungsangabe durch die Verfügbarkeit externer Rechenressourcen an jedem der Mehrzahl von Punkten auf der mindestens einen Route erfüllt ist, definieren der mindestens einen Route als eine gültige Route.
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Gemäß einem dritten Aspekt wird ein Computerprogrammelement mit nichttransitorischen maschinenlesbaren Anweisungen bereitgestellt, die, wenn sie durch einen Prozessor ausgeführt werden, bewirken, dass der Prozessor die Schritte nach dem ersten Aspekt ausführt.
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Gemäß einem vierten Aspekt wird ein computerlesbares Medium bereitgestellt, dass das Computerprogrammelement nach dem dritten Aspekt umfasst.
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Computerimplementierungen, die auf den vorstehenden Ausführungsformen basieren, können unter Verwendung einer großen Vielzahl von Softwareansätzen implementiert werden. Programme, Programmmodule, Skripts, Funktionen und dergleichen können in solchen Sprachen wie Javascript, C++ oder C, Java, PHP, RUBY, PYTHON oder anderen Sprachen entwickelt werden.
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Das computerlesbare Medium ist konfiguriert zum Speichern eines Computerprogramms, einer Anwendung, von Logik mit Maschinencode, die von einem Prozessor ausgeführt werden kann. Das computerlesbare Medium umfasst RAM, ROM, EEPROM und andere Vorrichtungen, die Informationen speichern, die vom Prozessor verwendet werden können. In Beispielen sind der Prozessor und das computerlesbare Medium auf dem gleichen Silizium-Die oder im gleichen Package integriert. In Beispielen ist das computerlesbare Medium ein Festplattenlaufwerk, eine Festkörper-Speichervorrichtung oder dergleichen. In einem Beispiel kann das Signal zum Beispiel über ein Datenkommunikationsnetzwerk, beispielsweise das Internet, als Download oder Softwareaktualisierung kommuniziert werden.
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Die in den Zeichnungen bereitgestellten und in der vorstehenden schriftlichen Beschreibung beschrieben Beispiele, sollen ein Verständnis der Prinzipien dieser Spezifikation vermitteln. Es ist keine Beschränkung des Schutzbereichs der angehängten Ansprüche dadurch beabsichtigt. Die vorliegende Spezifikation beschreibt Abwandlungen und Modifikationen der veranschaulichten Beispiele. Es wurden nur die bevorzugten Beispiele dargestellt, und sämtliche Änderungen, Modifikationen und weiteren Anwendungen derselben innerhalb der Schutzbereichs der Spezifikation sollen geschützt werden.
