用于由车辆的至少一个运动曲线确定交通密度的用于车辆的计算机程序、装置、方法和车辆与流程
1.本发明涉及一种用于由车辆的至少一个运动曲线(bewegungsprofil)确定交通密度的方法、计算机程序、车辆和装置，尤其但不排他地涉及一种用于根据极限速度在考虑运动曲线的不同加权的运动分量(或称为运动份额，即bewegungsanteil)的情况下确定交通密度的构思。
背景技术：
2.车辆是用于空间上克服路程的重要输送工具，并且是重要的交通工具。随着增加的车辆量，交通密度也增加。由于增加的交通密度，越来越多地出现红信号灯处的堵塞和/或积压(或称为堵成长队，即r
ü
ckstauungen)。为了均匀地分配交通，有些构思设置成，确定交通密度以便将交通从具有高交通密度的地点转移到具有低交通密度的地点。
3.文件us 2015/0079932 a1涉及一种方法和系统，其可以有助于在存储和/或使用由用户的移动设备提供的地址数据时保护用户的隐私。方法可以包括确定与第一客户设备相关联的地址历史记录(standortverlauf)，其中，该地址历史记录包括多个带时间戳的地址报告。
4.文献cn 108734008 a涉及一种根据泊车日志来评判车辆的匿名车道数据的匿名度的方法。泊车日志数据可以与车道数据相关，并且如此进行与单个驾驶员的关联。
5.文件us 2019/0116492 a1描述了一种方法，在其中服务器装置借助于检测单元在通信发送器上记录位置信息。在此，提取单元从位置信息中提取包括起点和终点的路线信息。通过识别单元基于位置信息识别通信发送器的运动工具的类型。然后，借助于掩蔽单元掩蔽包括起点的路线信息的节段和包括终点的节段，以便生成发出的路线信息。掩蔽单元根据运动工具的类型限定路线信息的掩蔽区段。
6.文献us 10,341,858 b1描述了一种用于遮盖用户地点的计算机实现的方法。可以利用移动用户设备的运动传感器来进行移动用户设备的运动的检测。该方法还包括检查移动用户设备的运动是否达到确定的阈值。当达到运动阈值时，应保护用户的数据。这可以通过模糊(verschleiern)用户的实际地址来完成。
7.现有技术中描述的构思涉及平均交通密度，其可以考虑由车辆传感机构检测到的所有运动曲线。因此，随着增加的交通密度，存在快速且耗费适宜地出备选路段的需求，以便将交通负载均匀分配到道路网络上。在此应保证数据的匿名性。
技术实现要素：
8.因此，存在以下需求，即提供一种用于确定交通密度的改善的构思。未决独立权利要求的主题考虑了该需求。
9.实施例基于如下核心思想，即可以由车辆的至少一个运动曲线确定交通密度，其中，在运动曲线中不同运动分量可被不同地加权。在此一个基本想法是，分别不同地加权对
于特殊交通状况有表征性的运动分量，例如对于信号灯阶段、堵塞或道路交通中的其它短暂驻车过程有表征性的速度分量。这些特殊交通状况可以借助至少一个传感器模块，例如摄像头、声学传感器或运动传感器来检测。如此检测到的传感器信息可例如用于生成运动曲线。属于运动曲线的运动分量可以在此与限定的极限速度进行比较，并且在速度小于该极限速度的情况下赋以较低的权重。实施例在此基于如下认识，即尤其具有较低速度的运动分量可歪曲交通密度的确定。
10.实施例提供了一种用于由车辆的至少一个运动曲线来确定交通密度的方法。该方法包括获得车辆的至少一个运动曲线。该方法还包括基于至少一个运动曲线在考虑来自至少一个运动曲线的运动分量的情况下确定交通密度，其中，所考虑的运动分量根据极限速度被不同地加权。实施例如此可以确定更可靠的交通密度。
11.在有些实施例中，该方法可以包括对关于至少一个其它交通参与者的信息进行感测性检测。此外，由车辆的至少一个运动曲线确定交通密度可以基于关于至少一个其它交通参与者的信息。通过感测性检测关于至少一个其它交通参与者的信息，可以更可靠地确定交通密度。
12.在有些实施例中，感测性检测包括对到至少一个其它交通参与者的空间间隔进行检测。例如借助于车辆传感机构检测空间间隔可以附加地有助于可靠地确定交通密度。在此空间间隔经由速度而与时间间隔相关。原则上，当与在前行驶和/或后面跟随的车辆的空间间隔较小时，交通密度更小，并且反之亦然。
13.由车辆的至少一个运动曲线确定交通密度可以包括根据车辆的至少一个运动曲线探测特殊交通状况。针对交通密度所考虑的运动分量可以根据特殊交通状况被不同加权。将歪曲交通密度的运动分量(例如来自特殊交通状况的那些)则可在确定交通密度时被更少地加权或甚至被摒弃(或隐藏，即ausgeblendet)。
14.在有些实施例中，特殊交通状况可以是堵塞、信号灯阶段或其它短暂驻车过程。源出于堵塞、信号灯阶段或其它短暂驻车过程的运动分量则可以相应被加权地引进到交通密度的确定中。
15.在一些实施例中，极限速度可以大于零。具有大于极限速度的速度的运动分量与在极限速度之下但仍可以大于零的运动分量相比以更高的权重相应地引进到交通密度的确定中。例如，通过选择大于零的极限速度，可以在权重中区分较低速度和较高速度。由于较低速度可负面影响交通密度的确定的可靠性，因此选择正的极限速度可正面影响交通密度的确定的可靠性。
16.在有些实施例中，运动分量因此可以根据极限速度如此地被不同加权，使得具有在极限速度之下的速度的运动分量不被考虑。例如，权重可以包括要么值1要么值0。较高的权重可以例如是具有值1的权重。因此，位于极限速度之下的运动分量被排除。因此，不正确反映交通密度的运动分量可以保持不被考虑。
17.在一些实施例中，该方法可以包括模糊运动曲线。在此，模糊可以取决于交通密度。模糊的程度可以由交通密度来确定。通过模糊运动曲线可以实现运动曲线的匿名化。
18.在至少有些实施例中，在较高的第一交通密度中模糊的程度比在较低的第二交通密度中更低。模糊可降低检测到的运动曲线的质量。模糊的动机是车辆数据的匿名化，应使与车辆的关联变得困难。在较高交通密度的情况下，这种关联由于大量的车辆数据而比在
较低交通密度的情况下更难，因为在那只有少数车辆需要关联。因此为了达到一定程度的匿名化，与在较低交通密度的情况下相比，在较高交通密度的情况下更低的模糊的程度就足够。因此，在较高交通密度的情况下，数据可具有比在较低交通密度的情况下更好的质量，因为这些数据被更少地歪曲或模糊。
19.另外的实施例是一种计算机程序，其用于在计算机程序在计算机、处理器、控制模块或可编程硬件部件上运行时执行本文中描述的方法。
20.另外的实施例是一种用于车辆的装置，其构造用于由车辆的至少一个运动曲线确定交通密度。该装置包括至少一个接口，用于获得车辆的至少一个运动曲线。该装置还包括控制模块，用于基于至少一个运动曲线在考虑来自至少一个运动曲线的运动分量的情况下确定交通密度，其中，所考虑的运动分量根据极限速度被不同地加权。另外的实施例是一种具有本文中描述的装置的车辆。
附图说明
21.下面根据在附图中所示的实施例更详细地描述另外的有利的实施例，实施例大体但并非全部地局限于所述实施例。其中：图1示出了用于由车辆的至少一个运动曲线确定交通密度的方法的实施例的流程图的框图；图2示出了车辆的实施例和用于由车辆的至少一个运动曲线确定交通密度的装置的实施例的框图；图3示出了实施例中车辆的典型城市行驶的运动曲线；以及图4示出了实施例中车辆的典型城市行驶的经加权的运动曲线。
具体实施方式
22.现在将参照附图更详细地描述各种实施例，在所述附图中示出了一些实施例。可选特征或部件在此以虚线示出。
23.尽管实施例可以以各种方式修改和改变，但实施例在图中作为示例示出并且在本文中被详细描述。然而，应阐明的是，实施例不应局限于分别公开的形式，而是实施例应涵盖位于本发明范围内的所有功能和/或结构修改方案、等效方案和备选方案。
24.注意，被称为与其它元件“连接”或“耦合”的元件可以与其它元件直接连接或耦合，或者可以存在位于它们之间的元件。而如果元件被称为与其它元件“直接连接”或“直接耦合”，则不存在位于它们之间的元件。用于描述元件之间关系的其它术语应以类似的方式解读(例如，“之间”相对于“直接在其之间”，“邻接”相对于“直接邻接”等)。
25.本文中使用的术语仅用于描述特定实施例，并且不应限制实施例。如本文中所用，只要上下文没有明确地另外说明，单数形式“一”和“该”也应包含复数形式。此外，应阐明的是，如本文中所用的诸如“包含”、“包含的”、“具有”、“包括”、“包括的”和/或“具有的”的表述说明了所述特征、整数、步骤、工作流程、元件和/或部件的存在，但不排除一个或多个特征、整数、步骤、工作流程、元件、部件和/或其组的存在或添加。
26.图1示出了用于由车辆的至少一个运动曲线确定14交通密度的方法10。该方法包括获得12车辆的至少一个运动曲线。此外，该方法包括基于至少一个运动曲线在考虑来自
至少一个运动曲线的运动分量的情况下确定14交通密度，其中，所考虑的运动分量根据极限速度被不同地加权。
27.在实施例中，车辆是指任何陆基推进工具。陆基推进工具的示例是客车、载重汽车或两轮车。在实施例的意义中，车辆的运动曲线在此是指车辆的时间上的速度变化过程。因此，运动曲线包括说明车辆在一时间点的速度的运动分量。因此，运动曲线反映了车辆的速度变化过程的时间上的截段。补充地或备选地，运动曲线也可以说明经过一路段区段的速度，因为在这个意义中，路段区段与时间上的区段等效或成比例(由于速度、距离(或路段，即strecke)和时间之间的关系)。
28.在实施例的意义中的交通密度是指在某个时间点某个行驶路段上例如在行车道上的车辆的密度。在此，可以由车辆的平均的时间或空间间隔确定密度，其中将考虑车辆的速度。在此，可以考虑交通的类型，例如其是否是缓慢的、流动的还是停住的。示例为堵塞、红信号灯和/或其它短暂驻车过程或流动的交通。关于运动曲线的信息在此可以包括关于车辆运动的地点、时间和速度的信息。例如，信息可以从由车辆的传感器检测出的测量值中得出。
29.在实施例中，关于交通密度的信息还可以包括附加信息，例如关于交通参与者的数量、具体的时间单位、具体的路段区段或具体的长度单位。在实施例中，不同的运动曲线可以导致不同的交通密度。此外，在实施例中，运动分量根据极限速度来加权。在实施例中，极限速度可以说明阈值，其针对给定速度确定其权重。在有些实施例中，运动分量的权重可以确定相应的运动分量对交通密度的影响的程度。如此，在确定交通密度时，例如也可以完全摒弃或排除运动曲线的运动分量，例如当其速度位于极限速度之下时。
30.图2示出了车辆200的实施例和用于根据由车辆200的至少一个运动曲线确定交通密度的装置20的实施例的框图。用于由车辆200的至少一个运动曲线确定交通密度的装置20包括至少一个接口22，用于获得车辆200的至少一个运动曲线。装置20还包括与接口耦合的控制模块24。控制模块24构造成基于至少一个运动曲线在考虑来自至少一个运动曲线的运动分量的情况下确定交通密度。所考虑的运动分量根据极限速度被不同地加权。图2此外示出了具有带有装置20的实施例的车辆200。车辆200以虚线示出，因为从装置20的角度来看它是可选的。
31.在实施例中，装置20的至少一个接口22可以构造为上述结构组(baustein)的触点。在实施例中，它们也可以实施为单独的硬件。它们可以包括至少暂时存储待发送或接收到的信号的存储器。至少一个接口22可以构造用于接收电信号，例如作为总线接口或作为光学接口。此外，在实施例中，它可以构造用于进行无线电传输，并且可以包括无线电前端和相关的天线。此外，至少一个接口，例如用于can总线(can：=controller area network)的接口可以包括用于与相应传输介质同步的同步机制。在实施例中，至少一个接口22可以构造成在车辆中与提供关于运动曲线的相应信息的传感器通信。
32.在实施例中，控制模块24可以包括上述结构组的其它元件。这可以使用任意处理器核心，例如数字信号处理器核心(dsps)。实施例在此不局限于某个类型的处理器核心。可以设想任意处理器核心而或多个处理器核心或微控制器用于实现控制模块24。也可设想以与其它装置集成的形式的实现方式，例如在用于车辆的控制单元中，其附加地还包括一个或多个其它功能。在实施例中，控制模块24可以通过处理器核心、计算机处理器核心(cpu =
central processing unit)、图形处理器核心(gpu =graphics processing unit)、专用集成电路核心(asic =application-specific integrated circuit)、集成电路(ic = integrated circuit)、单芯片系统核心(soc = system on chip)、具有微处理器的现场可编程门阵列或可编程逻辑元件(fpga = field programmable gate array)作为上面提到的一个结构组或多个结构组的核心实现。因此，控制模块24可以相应于可以由运动曲线计算或确定交通密度的任何部件。
33.实施例可以提供一种用于通过分析运动曲线使匿名车辆数据质量提高的方法。例如，出于数据保护原因，从车辆中提取的数据可在地点和时间方面通过附加移位来模糊，目的在于在匿名化组内隐藏数据产生者的身份。附加移位的大小在此可较强地取决于当前的交通量。较大的交通密度可导致较小的移位，而较小的交通密度可造成较大的移位。在有些实施例的意义中，可以限定匿名化组。匿名化组的组强度(组中的车辆的数量)说明了运动曲线应可关联到何种不确定性。换言之，在知道车辆的地点的情况下，虽然可以使运动曲线关联具有组强度的一组车辆，但不再清楚地关联组中的各个车辆。因此，匿名化组的组强度是用于匿名化的度量。那么仅可使在车辆中生成的运动曲线关联一组车辆，而不可再清楚地关联一个车辆。
34.例如，速度限制为50km/h的交通标识处的交通密度可以根据自己的运动曲线来确定。通过增加组大小/强度，车辆现在可以确定组匿名性。组匿名性在此可以是匿名化的程度，即以何种程度借助于地点和时间的操纵来执行模糊。然后，车辆可以确定取决于组中的车辆的数量的匿名化因子。在此，可能造成多个车辆获得相同的时间戳，例如，组中的所有车辆都获得相同的时间戳。这可防止运动曲线与一个车辆的清楚关联，由此可以实现车辆的运动曲线的匿名化。这意味着，在较大的组中执行比较小的组中更大的匿名化。
35.为了确定驶过的区段的平均交通密度，可以例如考虑由车辆传感机构检测到的所有运动曲线。在此，传感器数据的检测可以经由上面描述的接口22进行，并且处理可以通过控制模块24相应地进行。就此而言，在有些实施例中，具有程序代码的计算机程序可用于执行该方法。该程序代码可以在此在计算机、处理器、控制模块或可编程硬件部件上实施。
36.在一个实施例中，信号灯阶段、堵塞或其它短暂驻车过程在此被单独加权。该做法基于如下认识，即这些运动分量通常对匿名化数据的质量具有负面影响。因为较小的速度尤其可以导致车辆之间的更大的时间间隔，并且因此导致较低的确定的交通密度，或者因此导致较强的模糊。
37.因此，实施例使用一种方法，该方法可以分析特殊情况下的运动曲线，并且单独加权源出于其的速度分量。例如，在有些实施例的意义中，特殊交通状况可以是堵塞、信号灯阶段或其它短暂驻车过程。进而，通过更可靠地确定的交通密度可以确保具有更高数据质量的更适当的匿名化。
38.在一些实施例中，由车辆的至少一个运动曲线确定交通密度因此包括探测特殊交通状况。这种交通状况可以取决于车辆的至少一个运动曲线。在此，针对交通密度所考虑的运动分量根据特殊交通状况被不同地加权。
39.在另外的实施例中，方法10可以包括对关于至少一个其它交通参与者的信息进行感测性检测。然后，由车辆的至少一个运动曲线确定14交通密度例如基于关于至少一个其它交通参与者的信息。感测性检测包括例如对到至少一个其它交通参与者的空间间隔进行
检测。来自运动曲线的速度形成车辆的时间和空间间隔之间的联系。如此在另外的实施例中，例如可以附带考虑至在前行驶和/或后面跟随的车辆的间隔。例如，检测空间间隔可以借助于车辆传感机构(光学、雷达、激光雷达(英文“lightdetectionandranging”)等)进行。
40.图3示出了时间窗口，其具有典型城市行驶的数据摘录。由此可以推断出车辆速度300(划虚线的变化过程)与到在前行驶的车辆的时间间隔301(划实线的变化过程)之间的负相关。时间间隔可以在此由到在前行驶的车辆的空间间隔计算因此，接近于零的较小行驶速度可导致独立于间隔的较高的值，因为可以假设。在没有单独分析运动曲线的情况下，将由此平均计算出当前行驶的较小交通密度。相应于此，数据的较强模糊将是需要的，这相当于数据的贬值(entwertung)。然而，在此，图3仅反映了时间尺度的一个示例。可以对此等效地通过距离轴来替换/限定该图的时间轴(横坐标)。此外，借助于方程的变换，空间间隔也可以由时间间隔计算并呈现。因此这是可能的，因为一个地点也清楚地属于每一时间。
41.事实上，在堵塞或红信号灯的情况下，交通密度通常较高。因此，特别强的模糊不是需要的。在实施例中，方法10因此可以包括模糊至少一个运动曲线，其中，该模糊取决于交通密度。因此可以如下提高匿名化数据的质量。属于低于一定极限速度的运动曲线的数据点可以为了确定交通密度被排除，或被赋以值为零的权重。因此，在有些实施例的意义中，在较高的第一交通密度中模糊的程度比在较低的第二交通密度中更低。
42.例如，为了确定平均速度使用以下权重其中，可以是在时间点时的速度。类似地，为了计算可采取用于交通密度的其它特征数，例如平均时间间隔。
43.如果示例性地假设极限速度为20km/h，则使用图4中示出的来自图3的数据子集用于确定平均时间间隔并且继而确定交通密度。图4示出了实施例中车辆的典型城市行驶的经加权的运动曲线。在此，在20km/h的极限速度之下的速度被摒弃(以零加权)，并且为了确定交通密度也仅考虑与未被摒弃的速度相关的时间间隔。速度变化过程400在图4中以虚线示出，到前列者的时间间隔401以实线示出。
44.在实施例中，极限速度因此可以大于零，例如20km/h。此外，所考虑的运动分量根
programmable gate array)、用于存储软件的只读存储器(rom = read only memory)、随机存取存储器(ram = random access memory)和非易失性存储器装置(storage)。其它硬件，传统的和/或客户定制的硬件也可以包括在内。
51.框图可以例如是实现本公开的原理的粗略的电路图。以类似的方式，流动图、流程图、状态转换图、伪代码等可以代表各种过程、操作或步骤，其例如基本上在计算机可读介质中呈现并如此通过计算机或处理器实施，不管是否明确示出了这样的计算机或处理器。在说明书或权利要求书中公开的方法可以通过具有用于实施该方法的相应步骤中的每个步骤的工具的结构元件来实现。
52.应理解的是，在说明书或权利要求书中公开的多个步骤、过程、操作或功能的公开内容不应被解释为处于特定顺序中，只要这没有明确地或隐含地另外例如出于技术原因说明。因此，它们不由于多个步骤或功能的公开内容而限制于特定的顺序，除非这些步骤或功能出于技术原因不可互换。此外，在一些示例中，单个步骤、功能、过程或操作可以包括多个子步骤、子功能、子过程或子操作和/或被分成它们。这些子步骤可被包括在内并是该单个步骤的公开内容的一部分，只要其没有明确排除。
53.附图标记列表10 用于确定交通密度的方法12 获得至少一个运动曲线14 确定交通密度20 用于车辆的装置22 至少一个接口24 控制模块200 车辆300 典型城市行驶的车辆速度301 到在前行驶的车辆的时间间隔400 经加权的车辆速度401 经加权的时间间隔。
技术特征：
1.一种用于由车辆的至少一个运动曲线确定交通密度的方法(10)，其具有：获得(12)所述车辆(200)的至少一个运动曲线；以及基于所述至少一个运动曲线在考虑来自所述至少一个运动曲线的运动分量的情况下确定(14)所述交通密度，其中，所考虑的运动分量根据极限速度被不同地加权。2.根据权利要求1所述的方法(10)，其还包括对关于至少一个其它交通参与者的信息进行感测性检测，其中，由所述车辆(200)的至少一个运动曲线确定(14)所述交通密度还基于关于所述至少一个其它交通参与者的信息。3.根据权利要求2所述的方法(10)，其中，所述感测性检测包括对到所述至少一个其它交通参与者的空间间隔进行检测。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法(10)，其中，由所述车辆(200)的至少一个运动曲线确定(14)所述交通密度包括根据所述车辆(200)的至少一个运动曲线探测特殊交通状况，其中，针对所述交通密度所考虑的运动分量根据所述特殊交通状况被不同地加权。5.根据权利要求4所述的方法(10)，其中，所述特殊交通状况是堵塞、信号灯阶段或其它短暂驻车过程。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法(10)，其中，所述极限速度大于零。7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法(10)，其中，所考虑的运动分量根据所述极限速度被如此不同地加权，使得具有在极限速度之下的速度的运动分量不被考虑。8.根据权利要求1至7中的一项所述的方法(10)，其还包括模糊所述至少一个运动曲线，其中，所述模糊取决于所述交通密度。9.根据权利要求8所述的方法(10)，其中，在较高的第一交通密度中模糊的程度比在较低的第二交通密度中更低。10.一种具有程序代码的计算机程序，其用于在所述程序代码在计算机、处理器、控制模块或可编程硬件部件上实施时执行根据权利要求1或9任一项所述的方法(10)中的一种方法。11.一种用于车辆(200)的装置(20)，其构造用于由所述车辆(200)的至少一个运动曲线来确定交通密度，所述装置具有：至少一个接口(22)，所述至少一个接口用于获得所述车辆(200)的至少一个运动曲线；和控制模块(24)，所述控制模块用于基于所述至少一个运动曲线在考虑来自所述至少一个运动曲线的运动分量的情况下确定所述交通密度，其中，所考虑的运动分量根据极限速度被不同地加权。12.一种车辆(200)，其具有根据权利要求11所述的装置(20)。
技术总结
实施例提供了一种用于由车辆的至少一个运动曲线确定交通密度的方法、计算机程序、车辆和装置。用于由车辆(200)的至少一个运动曲线确定交通密度的方法(10)包括获得(12)车辆(200)的至少一个运动曲线。该方法(10)还包括基于至少一个运动曲线在考虑来自至少一个运动曲线的运动分量的情况下确定(14)交通密度，其中，所考虑的运动分量根据极限速度被不同地加权。加权。加权。
