申请/专利权人：富士胶片商业创新有限公司

申请日：2016-12-09

公开（公告）日：2021-11-19

公开（公告）号：CN107364435B

主分类号：B60T8/172(20060101)

分类号：B60T8/172(20060101)

优先权：["20160513 JP 2016-096674"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.11.19#授权;2019.05.10#实质审查的生效;2017.11.21#公开

摘要：操作模型构建系统和操作模型构建方法。一种操作模型构建系统包括：数据获取单元，该数据获取单元获取移动体的操作数据和外部环境数据；关联数据累积单元，该关联数据累积单元累积通过将所述外部环境数据分类为多个项目并且使所述操作数据与相应的项目关联而获得的关联数据；以及操作模型构建单元，该操作模型构建单元基于所述关联数据来构建用于操作所述移动体的多个操作模型。

主权项：1.一种操作模型构建系统，该操作模型构建系统包括：数据获取单元，该数据获取单元获取多个移动体中的每一个移动体的操作数据和外部环境数据；关联数据累积单元，该关联数据累积单元针对每一个移动体累积通过将所述每一个移动体的外部环境数据分类为多个项目并且使所述每一个移动体的操作数据与相应的项目关联而获得的关联数据；操作模型构建单元，该操作模型构建单元针对每一个移动体基于所述每一个移动体的关联数据、所述每一个移动体的主体数据、以及所述每一个移动体的维护数据来构建用于操作所述每一个移动体的多个操作模型；以及模型分发单元，该模型分发单元将所述多个操作模型分发给所述多个移动体中的每一个。

全文数据：操作模型构建系统和操作模型构建方法技术领域[0001]本发明涉及操作模型构建系统和操作模型构建方法。背景技术[0002]专利文献1公开了一种用于提供当在道路的摩擦系数低的环境中执行自动制动控制时能够在自动制动控制的控制终止时间内充分地降低车辆的速度的制动控制装置的目的。所述制动控制装置包括:碰撞检测器，该碰撞检测器检测车辆的碰撞；制动力控制器，该制动力控制器执行控制以在检测到车辆的碰撞时按控制终止时间自动地连续地产生恒定制动力；设置单元，该设置单元设置控制终止时间；以及减速度检测器，该减速度检测器在车辆的碰撞由碰撞检测器检测到时检测在能够估计恒定制动力正由制动力控制器产生的时间点与车辆有关的实际减速度。当由减速度检测器检测到的实际减速度低时，设置单元将控制终止时间设置为比在实际减速度高的情况下的控制终止时间长。[0003]专利文献2公开了一种用于通过分析车辆将在上面行驶的路面来改进车辆的安全和控制的目的。专利文献2的系统使用诸如硅视网膜的AER相机，并且通过使用该硅视网膜来监视车辆将在上面行驶的路面。然后，处理单元基于由硅视网膜提供的信号来分析路面。路面分析方法由该系统实现并且胜过相关技术的分析方法。[0004]专利文献1:JP-A-2015-047980[0005]专利文献2:JP-A-2013_〇79937。发明内容[0006]车辆的电子控制己被实现。例如，自动制动通常通过检测到目标对象的距离并且操作制动器来实现。[0007]然而，制动器在晴天的路面的制动与下雪天的路面的情况基本上不同。也就是说，需要适应外部环境的控制来实现自动制动控制。此外，通过简单地将车辆操作数据和外部环境数据彼此组合来执行控制不是有效的。[0008]因此，本发明的目的在于提供为各个分类的外部环境构建操作模型的操作模型构建系统和操作模型构建程序。[0009]根据本发明的第一方面，一种操作模型构建系统包括:数据获取单元，该数据获取单元获取移动体的操作数据和外部环境数据;关联数据累积单元，该关联数据累积单元累积通过将所述外部环境数据分类为多个项目并且使所述操作数据与相应的项目关联而获得的关联数据；以及操作模型构建单元，该操作模型构建单元基于所述关联数据来构建用于操作所述移动体的多个操作模型。[0010]根据本发明的第二方面，所述第一方面的操作模型构建系统还包括操作量计算单元，该操作量计算单元根据所述移动体的当前速度、在速度调整之后的目标位置处的速度以及到该目标位置的距离来计算操作量。[0011]根据本发明的第三方面，在所述第一方面或第二方面的操作模型构建系统中，所述数据获取单元获取过去的外部环境数据。[0012]根据本发明的第四方面，在所述第三方面的操作模型构建系统中，所述数据获取单元根据所述外部环境数据的类型来获取在不同的时间段中的所述过去的外部环境数据。[0013]根据本发明的第五方面，在所述第三方面的操作模型构建系统中，所述数据获取单元根据外部环境数据的类型来获取预期的将来的外部环境数据。[0014]根据本发明的第六方面，在所述第一方面的操作模型构建系统中，所述移动体是从由汽车、两轮车辆、手推车、船、飞机、直升飞机、无人机和轮椅构成的组中选择的一个。[0015]根据本发明的第七方面，在所述第一方面的操作模型构建系统中，所述外部环境数据包括气象数据以及所述移动体的位置数据中的至少一个。[0016]根据本发明的第八方面，在所述第一方面的操作模型构建系统中，所述多个操作模型中的一个被配置为计算制动踏板力。[0017]根据本发明的第九方面，在所述第三方面的操作模型构建系统中，所述过去的外部环境数据包括过去的气象数据以及所述移动体的过去的位置数据中的至少一个。[0018]根据本发明的第十方面，一种操作模型构建方法包括以下步骤：[0019]获取移动体的操作数据和外部环境数据；[0020]累积通过将所述外部环境数据分类为多个项目并且使所述操作数据与相应的项目关联而获得的关联数据；以及[0021]基于所述关联数据来构建用于操作所述移动体的多个操作模型。[0022]根据本发明的第十一方面，所述第十方面的操作模型构建方法包括以下步骤：[0023]根据所述移动体的当前速度、在速度调整之后的目标位置处的速度以及到该目标位置的距离来计算操作量。[0024]根据本发明的第十二方面，所述第十方面或第十一方面的操作模型构建方法还包括以下步骤：[0025]获取过去的外部环境数据。[0026]根据本发明的第十三方面，在所述第十二方面的操作模型构建方法中，获取所述过去的外部环境数据的步骤包括根据所述外部环境数据的类型来获取在不同的时间段中的所述过去的外部环境数据。[0027]根据本发明的第十四方面，所述第十二方面的操作模型构建方法还包括以下步骤：[0028]根据外部环境数据的类型来获取预期的将来的外部环境数据。[0029]所述第一方面以及第六方面至第八方面的操作模型构建系统能够为各个分类的外部环境构建操作模型。[0030]所述第二方面的操作模型构建系统能够根据所述移动体的所述当前速度、在所述速度调整之后的所述目标位置处的所述速度以及到所述目标位置的所述距离来计算所述操作量。[0031]所述第三方面和第九方面的操作模型构建系统能够通过使用所述过去的外部环境数据来执行分类。[0032]所述第四方面的操作模型构建系统能够根据外部环境数据的类型通过使用不同时间段中的所述过去的外部环境数据来执行分类。[0033]所述第五方面的操作模型构建系统能够根据外部环境数据的类型通过使用所述预期的将来的外部环境数据来执行分类。[0034]所述第十方面的操作模型构建方法能够为各个分类的外部环境构建操作模型。[0035]所述第十一方面的操作模型构建方法能够根据所述移动体的所述当前速度、在所述速度调整之后的所述目标位置处的所述速度以及到所述目标位置的所述距离来计算所述操作量3[0036]所述第十二方面的操作模型构建方法能够通过使用所述过去的外部环境数据来执行分类。[0037]所述第十三方面的操作模型构建方法能够根据外部环境数据的类型通过使用不同时间段中的所述过去的外部环境数据来执行分类。[0038]所述第十四方面的操作模型构建方法能够根据外部环境数据的类型通过使用所述预期的将来的外部环境数据来执行分类。附图说明[0039]将基于以下图详细地描述本发明的示例性实施方式，其中：[0040]图1是示例性实施方式的示例性配置的概念模块配置视图；[0041]图2是示例性实施方式的示例性配置的概念模块配置视图；[0042]图3是示例性实施方式的示例性配置的概念模块配置视图；[0043]图4是用于使用示例性实施方式来说明示例性系统配置的视图；[0044]图5是例示了通过示例性实施方式的示例性处理的流程图；[0045]图6是用于说明通过示例性实施方式的示例性处理的视图；[0046]图7是用于说明分类表的示例性数据结构的视图；[0047]图8是关联数据表的示例性数据结构的视图；[0048]图9是用于说明车辆主体数据表的示例性数据结构的视图；[0049]图10是用于说明维护数据表的示例性数据结构的视图；[0050]图11是用于说明通过示例性实施方式的示例性处理的视图；[0051]图12是例示了通过示例性实施方式的示例性处理的流程图；[0052]图13是用于说明时间系列分类表的示例性数据结构的视图；以及[0053]图14是例示了用于实现示例性实施方式的计算机的示例性硬件配置的框图。具体实施方式[0054]在下文中，将参照附图描述本发明的示例性实施方式。[0055]图1例示了示例性实施方式的示例性配置的概念模块配置视图。[0056]此外，模块通常指示诸如软件计算机程序或硬件的逻辑上可分开的组件。因此，本示例性实施方式中的模块不仅指示计算机程序中的模块，而且指示硬件配置中的模块。因此，本示例性实施方式的描述还包括对要充当模块的计算机程序用于使计算机执行各个过程的程序、用于使计算机充当各个单元的程序以及用于使计算机实现各个功能的程序）、系统和方法的描述。这里，为了描述的方便，将使用表达“存储”、“使得存储”以及与其等效的表达，并且当示例性实施方式是计算机程序时，表达指示使数据等被存储在存储装置中或者执行控制以将数据等存储在存储装置中。另外，一个模块可以对应于一个功能。然而，在实施方式中，一个模块可以被配置为一个程序，多个模块可以被配置为一个程序，并且相反，一个模块可以被配置为多个程序。另外，多个模块可以由一个计算机来执行，或者一个模块可以由分发式或并行环境中的多个计算机来执行。另外，一个模块可以包括另一模块。另外，在下文中，除物理连接之外，也在逻辑连接例如，数据交换、指令以及数据之间的参考关系的情况下使用术语“连接”。术语“预定”是指在目标处理之前被确定，并且包括在或者直到在通过本示例性实施方式的处理开始之前或者在甚至在通过本示例性实施方式的处理开始之后的目标处理之前的特定时间点为止根据环境状态被确定的含义。当存在多个“预定值”时，这些值可以彼此不同，或者这些值中的两个或更多个（当然，包括任何值可以彼此相同。指示“当它是A时，B被执行”的描述被用来指示“它是否为A被确定，并且当确定了它是A时，B被执行”，除了它是否为A的确定是不必要的情况。[0057]另外，除多个计算机、硬件组件、装置和其它被配置为通过诸如网络的通信单元彼此连接包括一一对应的通信连接的情况之外，系统或装置还包括该系统或该装置由例如一个计算机、硬件组件和装置实现的情况。术语“装置”和“系统”被用来具有相同的含义。当然，“系统”不包括指示为人工参与的社交“结构”（社交系统的纯粹系统。[0058]另外，目标信息由各个模块每处理或者针对在模块中被执行的多个处理中的每一个从存储装置读取。在处理被执行之后，处理结果被记录在存储装置中。因此，可以省略在处理之前从存储装置读取以及在处理之后记录在存储装置中的描述。另外，存储装置可以包括例如硬盘、随机存取存储器RAM、外部存储介质、通过通信线路的存储装置以及中央处理单元CPU内的寄存器。[0059]根据本示例性实施方式的模型构建系统100构建用于在移动体的操作其可以包括自动操作）中使用的操作模型。如图1的示例中所例示，模型构建系统100包括位置测量装置105、外部环境传感器110、外部环境数据获取模块115、测量制动踏板力速度距离的传感器120、操作数据获取模块125、外部环境数据分类模块130、操作数据累积模块135、操作数据DB140、车辆主体数据DB145、维护数据DB150、操作模型构建模块155和操作模型存储模块160。[0060]这里，“移动体”可以是用于移动人类或物体的车辆并且包括例如汽车、两轮车辆、手推车、船、飞机、直升飞机、无人机和轮椅。移动体在其中被配备有产生操作模型的模型构建系统100。在下文中，汽车（自动驾驶车辆410将作为车辆的示例被描述。汽车包括例如自动驾驶车以及例如被称作联网汽车的汽车。[0061]自动驾驶车除用于收集车辆的操作数据的功能之外还可以根据用于操作车辆的操作模型来操作车辆它本身。具体地，用于车辆的自动驾驶的车辆控制数据具体地，行驶方向、车辆速度、转向角度和其它数据通过对操作模型应用由车辆收集的操作数据来产生。自动驾驶车的操作通过所产生的车辆控制数据来控制。[0062]为了改进汽车不限于联网汽车或自动驾驶车）的安全，已经开发了诸如自主紧急制动或主动巡航控制ACC的驾驶支持系统或者通过诸如协作主动巡航控制CACC的车辆对车辆V2V通信实现的协作驾驶支持系统。本示例性实施方式可以被用于这些技术。[0063]位置测量装置105连接至外部环境数据获取模块115。位置测量装置105获取自动驾驶车辆410的位置数据例如，纬度和经度）。例如，可以使用全球定位系统GPS、信标或电子不停车收费ETC系统。[0064]外部环境传感器11〇连接至外部环境数据获取模块115。外部环境传感器110获取自动驾驶车辆410的外部环境的数据。例如，可以使用温度计、湿度计、气压表、雨量计、风速计或测距仪。测距仪测量例如自动驾驶车辆410与障碍物可能与车辆碰撞的对象之间的距离等。[0065]外部环境DB195通过通信线路一般而言，无线线路连接至模型构建系统1〇〇的外部环境数据获取模块II5。外部环境DB1%从外部环境数据获取模块115接收例如位置数据并且向外部环境数据获取模块115发送位置的气象信息天气或气候）。气象信息除了包括当前的气象信息之外还可以包括过去的气象信息以及预期的将来的气象信息。此外对于气象信息它本身而言，气象信息可以包括劝告警告、雪累积量和地震强度海浪的信息和其它信息。另外，外部环境DB195从外部环境数据获取模块115接收位置数据并且向外部环境数据获取模块115发送位置的道路和交通信息。道路和交通信息可以包括例如交通拥塞信息、交通规则信息、道路指南和停车场信息。[0066]外部环境数据获取模块115连接至位置测量装置105、外部环境传感器110、外部环境数据分类模块130、操作数据累积模块135和外部环境DB195。外部环境数据获取模块115从位置测量装置1〇5、外部环境传感器110和外部环境DB195获取自动驾驶车辆410的外部环境数据，并且将该环境数据发送到外部环境数据分类模块130和操作数据累积模块135。具体地，外部环境数据获取模块115可以获取过去的外部环境数据。例如，外部环境数据获取模块115可以从外部环境DB195获取过去的气象信息。另外，外部环境数据获取模块115可以根据外部环境数据的类型来获取不同时间段中的过去的外部环境数据。例如，针对气象信息可以获取过去的每12小时数据，而针对温度可以获取过去的每3个小时的数据。可以从外部环境DB195获取这些数据。另外，例如，针对位置可以获取过去的每小时数据。为此，可以存储位置测量装置105的历史信息，并且可以从其中提取数据。[0067]另外，外部环境数据获取模块115可以根据外部环境数据的类型来获取预期的将来的外部环境数据。例如，气象信息可以包括12个小时之后的气象信息。另外，外部环境数据获取模块115可以根据外部环境数据的类型来获取不同时间段中的将来的外部环境数据，例如上述过去的外部环境数据。例如，针对气象信息可以获取将来的每12小时数据，并且针对温度可以获取将来的每3个小时的数据。可以从外部环境DB195获取这些数据。另外，例如，针对位置可以获取将来的每小时数据。可以根据当前速度、方向和其它数据来计算这些数据。[0068]测量制动踏板力速度距离的传感器120连接至操作数据获取模块125。测量制动踏板力速度距离的传感器120获取自动驾驶车辆410的操作数据。例如，可以使用测量制动踏板力、速度、行驶距离、引擎旋转数、挡位位置、加速器开口角度、转向角度、行驶方向和其它的传感器。另外，可以获取诸如前后倾斜角度和左右倾斜角度的操作数据。[0069]操作数据获取模块125连接至测量制动踏板力速度距离的传感器120以及操作数据累积模块135。操作数据获取模块125从测量制动踏板力速度距离的传感器120获取表示自动驾驶车辆410的驾驶状态的操作数据。例如，当制动踏板在行驶期间被踩在特定位置处时，诸如在制动踏板踩之前的速度、在制动释放时间的速度、制动踏板力和制动距离这样的操作数据被收集。也就是说，制动的控制数据及其结果数据其中距离以及速度能够被降低所达的程度作为操作数据被收集。[0070]外部环境数据分类模块130连接至外部环境数据获取模块II5和操作数据累积模块135。外部环境数据分类模块130从外部环境数据获取模块115和操作数据累积模块135获取外部环境数据，并且将外部环境数据分类为多个项目。可以根据预定条件属于分类项目的条件或者使用聚类方法来执行分类。这里，用于对外部环境数据进行分类的原因是，对于控制来说，有利于的是，假定当外部环境彼此不同时，确定操作量的操作模型也彼此不同。例如，分类根据分类条件像在分类表中那样被执行。图7是用于说明分类表700的示例性数据结构的视图。分类表700包括分类ID栏710、天气栏720、温度栏730、位置栏740和其它。在本示例性实施方式中，分类ID栏710存储用于唯一地标识分类分类ID标识和分类项目）的信息。天气栏720存储要分类为分类ID的天气气象）。温度栏730存储要分类为分类ID的温度数据。位置栏740存储要分类为分类ID的位置数据。也就是说，当外部环境数据对应于天气栏720、温度栏730、位置栏740和其它栏内的数据时，外部环境数据被分类为与该外部环境数据的行对应的分类ID栏710的分类ID。另外，关于描述“外部环境数据对应于天气栏720和其它栏内的数据”，天气栏720和其它栏内的数据以及外部环境数据可以处于彼此确切地一致的关系，或者其之间的差异可以小于或者等于或者低于预定阈值。当天气栏720和其它栏内的数据具有范围时，外部环境数据可以处于被包括在该范围中的关系。另外，作为外部环境数据分类模块130,可以使用诸如支持向量机的标识符。[0071]操作数据累积模块135连接至外部环境数据获取模块115、操作数据获取模块125、外部环境数据分类模块130和操作数据DB140。操作数据累积模块135从操作数据获取模块125和外部环境数据获取模块115获取自动驾驶车辆410的操作数据和外部环境数据。操作数据累积模块135在操作数据DB140中累积通过使操作数据与由外部环境数据分类模块130分类的多个项目关联而获得的关联数据。具体地，操作数据组在操作数据组的获取的时间点与外部环境的分类项目（分类ID关联，并且关联数据被存储在操作数据DB140中。此夕卜，这里，“时间点”除了包括外部环境数据的获取的时间点以及操作数据的获取的时间点彼此确切地相同的情况之外，还包括时间点小于预定时间或者在预定时间内的情况。[0072]因为操作数据在与分类项目关联的同时由操作数据累积模块135累积，所以操作数据是根据外部环境数据的条件针对相应的分类项目收集的，使得可以在特定环境下获取类似的操作数据。[0073]操作数据DB140连接至操作数据累积模块135和操作模型构建模块155。操作数据DB140存储已由操作数据累积模块135产生的关联数据。例如，关联数据表800被存储在操作数据DB140中。图8是用于说明关联数据表800的示例性数据结构的视图。关联数据表800包括车辆ID栏810、分类ID栏820和操作数据栏830。操作数据栏830包括速度栏832、制动踏板力栏834、距离栏836和其它栏。在本示例性实施方式中，车辆ID栏810存储用于唯一地标识车辆的信息车辆ID。分类ID栏82〇存储分类ID与分类表700的分类ID栏710对应）。操作数据栏830在分类为分类ID的时间点存储操作数据。速度栏832存储速度。制动踏板力栏834存储制动踏板力。距离栏836存储距离。[0074]车辆主体数据DB145连接至操作模型构建模块155。车辆主体数据DB145存储包括模型构建系统1〇〇的自动驾驶车辆41〇的数据。例如，车辆主体数据DB145存储车辆主体数据表900。图9是用于说明车辆主体数据表900的示例性数据结构的视图。车辆主体数据表900包括车辆ID栏910、制造商栏920、车辆型号栏93〇、车辆高度栏940、全长栏950、宽度栏960和其它栏。车辆ID栏910存储车辆ID。制造商栏92〇存储车辆的制造商。车辆型号栏930存储车辆的型号。车辆高度栏940存储车辆的高度。全长栏％0存储车辆的全长。宽度栏960存储车辆的宽度。因为这些数据不需要被改变，所以它们被预设。例如，数据被设置为例如在自动驾驶车辆410的制造时间的数据。附加地，可以存储驾驶系统、制动零件、转子零件、轮胎等。[0075]维护数据DB150连接至操作模型构建模块155。维护数据DB150存储用于包括模型构建系统100的自动驾驶车辆410的维护的数据。维护数据包括例如表示何时针对各个零件执行工作并且执行什么工作的数据。例如，维护数据表1000被存储。图10是用于说明维护数据表1000的示例性数据结构的视图。维护数据表1000包括车辆ID栏1010、工作日期和时间栏1020、零件ID栏1030、工作内容栏1040和其它栏。车辆ID栏1010存储车辆ID。工作日期和时间栏1020存储诸如车辆修理的工作的日期和时间年、月、日、时、分、秒、秒以下或其组合）。在本示例性实施方式中，零件ID栏1030存储用于唯一地标识车辆内的各个零件的信息零件ID。工作内容栏1040存储零件的工作内容。当诸如自动驾驶车辆410的修理包括车辆检查这样的工作被执行时，这些数据被添加。[0076]操作模型构建模块155连接至操作数据DB140、车辆主体数据DB145、维护数据DB150和操作模型存储模块160。操作模型构建模块155基于操作数据DB140内的关联数据来构建用于操作自动驾驶车辆410的多个操作模型。另外，操作模型构建模块155可以通过在车辆主体数据DB145和维护数据DB150内添加所述数据来构建用于操作自动驾驶车辆410的多个操作模型。[0077]例如，用于计算制动踏板力的操作模型被构建如下：[0078]ax+by+...+cz=制动踏板力（式1[0079]这里，a、b、c等是系数。x、y、z等是操作数据并且包括例如在制动开始时间时的速度以及制动距离。可以通过使用操作数据作为描述变量并且使用制动踏析力作为目标变量的多重回归分析来计算这个函数。另外，函数是为各个分类ID而构建的。[0080]作为操作模型的构建方法，例如，除作为一种多元分析技术的多重回归分析之外，还可以使用机器学习。[0081]操作模型存储模块160连接至操作模型构建模块155。操作模型存储模块160存储由操作模型构建模块155构建的操作模型。[0082]图2是示例性实施方式的示例性配置的概念模块配置视图。[0083]虽然图1的示例中所例示的模型构建系统100构建操作模型，但是图2的示例中所例示的模型使用控制系统200通过使用模型构建系统100中构建的操作模型来控制自动驾驶车辆410。另外，与图1的示例中所例示的模型构建系统100的那些组件相同的组件将通过与图1中使用的相同的附图标记来表示，并且因此，将省略其重叠描述。[0084]模型使用控制系统200包括位置测量装置105、外部环境传感器110、外部环境数据获取模块115、测量制动踏板力速度距离的传感器120、操作数据获取模块125、外部环境数据分类模块130、操作数据累积模块135、操作数据DB140、车辆主体数据DB145、维护数据DB150、操作模型存储模块160、操作量计算模块265和控制模块270。[0085]位置测量装置105连接至外部环境数据获取模块115。[0086]外部环境传感器110连接至外部环境数据获取棂块ll5。[0087]外部环境DB195连接至模型使用控制系统2〇〇的外部环境数据获取模块115。[0088]外部环境数据获取模块115连接至位置测量装置105、外部环境传感器110、外部环境数据分类模块130、操作数据累积模块135、操作量计算模块265和外部环境DB195。[0089]测量制动踏板力速度距离的传感器12〇连接至操作数据获取模块1四。[0090]操作数据获取模块125连接至测量制动踏板力速度距离的传感器120和操作数据累积模块135。[0091]外部环境数据分类模块13〇连接至外部环境数据获取模块115、操作数据累积模块135和操作量计算模块265。[0092]操作数据累积模块135连接至外部环境数据获取模块II5、操作数据获取模块125、外部环境数据分类模块130和操作数据DB140。[0093]操作数据DB140连接至操作数据累积模块135和操作量计算模块265。[0094]车辆主体数据DB145连接至操作量计算模块265。[0095]维护数据DB150连接至操作量计算模块2G5。[0096]操作模型存储模块160连接至操作量计算模块265。[0097]操作量计算模块265连接至外部环境数据获取模块115、外部环境数据分类模块130、操作数据DB140、车辆主体数据DB145、维护数据DB150、操作模型存储模块160和控制模块270。操作量计算模块265通过根据外部环境数据分类模块130的分类结果从操作模型存储模块160中提取适用的操作模型并且对操作模型应用来自操作数据DB140的环境数据操作模型所必需的操作数据来计算用于自动驾驶车辆410的行驶的操作量。例如，操作量是根据自动驾驶车辆410的当前速度、在速度调整之后的目标位置处的速度以及到该目标位置的距离计算出的。具体地，制动踏板力通过使用上式1被计算为操作量。另外，通过对制动踏板力的操作模型应用车辆主体数据、车辆主体维护数据和操作数据例如，当前速度以及到障碍物的距离来计算制动踏板力。[0098]控制模块270连接至操作量计算模块265。控制模块270根据由操作量计算模块265计算出的操作量来控制自动驾驶车辆410内的各个零件系统）。例如，自动驾驶车辆410的制动是根据制动踏板力的操作量来控制的。[0099]图3是示例性实施方式的示例性配置的概念模块配置视图。[0100]虽然图1的示例中所例示的模型构建系统100构建操作模型，并且图2的示例中所例示的模型使用控制系统200通过使用由模型构建系统100构建的操作模型来控制自动驾驶车辆410,但是图3的示例中所例示的模型构建控制系统300是模型构建系统100和模型使用控制系统200的组合。模型构建控制系统300构建操作模型并且通过使用所构建的操作模型来控制自动驾驶车辆410。另外，与图1的示例中所例示的模型构建系统100以及图2的示例中所例示的模型使用控制系统200的那些组件相同的组件将通过与图1和图2中使用的相同的附图标记来表示，并且因此，将省略其重叠描述。[0101]模型构建控制系统300包括位置测量装置105、外部环境传感器110、外部环境数据获取模块II5、测量制动踏板力速度距离的传感器120、操作数据获取模块125、外部环境数据分类模块13〇、操作数据累积模块135、操作数据DB140、车辆主体数据DB145、维护数据DBlf50、操作模型构建模块155、操作模型存储模块160、操作量计算模块265和控制模块270。[0102]位置测量装置105连接至外部环境数据获取模块115。[0103]外部环境传感器110连接至外部环境数据获取模块115。[0104]外部环境DB195连接至模型构建控制系统3〇〇的外部环境数据获取模块115。[0105]外部环境数据获取模块115连接至位置测量装置105、外部环境传感器110、外部环境数据分类模块13〇、操作数据累积模块1：35、操作量计算模块2G5和外部环境DB195。[0106]测量制动踏板力速度距离的传感器12〇连接至操作数据获取模块125。[0107]操作数据获取模块125连接至测量制动踏板力速度距离的传感器120以及操作数据累积模块135。[0108]外部环境数据分类模块130连接至外部环境数据获取模块115、操作数据累积模块135和操作量计算模块265。[0109]操作数据累积模块135连接至外部环境数据获取模块115、操作数据获取模块125、外部环境数据分类模块130和操作数据DB140。[0110]操作数据DB140连接至操作数据累积模块135、操作模型构建模块155和操作量计算模块265。[0111]车辆主体数据DB145连接至操作模型构建模块155和操作量计算模块265。[0112]维护数据DB150连接至操作模型构建模块155和操作量计算模块265。[0113]操作模型构建模块155连接至操作数据DB140、车辆主体数据DB145、维护数据DB150和操作模型存储模块160。[0114]操作模型存储模块160连接至操作模型构建模块155和操作量计算模块265。[0115]操作量计算模块265连接至外部环境数据获取模块115、外部环境数据分类模块130、操作数据DB140、车辆主体数据DB145、维护数据DB150、操作模型存储模块160和控制模块270。[0116]控制模块270连接至操作量计算模块265。[0117]图4是用于使用示例性实施方式来说明示例性系统配置的视图。[0118]自动驾驶车辆410A的模型构建系统100、自动驾驶车辆410B的模型使用控制系统200、自动驾驶车辆410C的模型构建控制系统3〇0、模型构建分发服务器450以及外部环境提供服务器48〇通过通信线路的0彼此连接。通信线路490与自动驾驶车辆410之间的通信是无线通信。然而，通信线路490可以是无线通信线路、有线通信线路或其组合，并且可以是例如作为通信基础设施的互联网。另外，通过模型构建分发服务器450和外部环境提供服务器480的功能可以作为云服务被实现。[0119]自动驾驶车辆410A包括模型构建系统100。自动驾驶车辆410B包括模型使用控制系统200。自动驾驶车辆410C包括模型构建控制系统300。外部环境提供服务器480包括外部环境DB195。[0120]模型构建分发服务器450具有与图1的示例中所例示的模型构建系统1〇〇的功能等效的功能，并且构建操作横型以将这些操作模型分发给各个自动驾驶车辆410。模型构建分发服务器45〇包括模型构建系统100、数据收集模块455和模型分发模块460。这里，模型构建系统1〇〇连接至数据收集模块455和模型分发模块460。当然，位置测量装置105、外部环境传感器110、测量制动踏板力速度距离的传感器120和其它传感器对于模型构建分发服务器450内的模型构建系统100来说是不必要的。[0121]数据收集模块455连接至模型构建系统1〇〇。数据收集模块455从各个自动驾驶车辆410收集数据具体地，由位置测量装置105以及外部环境传感器110、测量制动踏板力速度距离的传感器120和其它传感器获取的数据以及外部环境DB195内的数据K[0122]模型分发模块460连接至模型构建系统100。模型分发模块460将由模型构建系统100构建的操作模型分发给各个自动驾驶车辆410。[0123]各个自动驾驶车辆410根据由自动驾驶车辆410它本身构建的操作模型或从其它装置（自动驾驶车辆410A内的模型构建系统100和模型构建分发服务器450发送的操作模型来控制例如行驶。[0124]图5是例示了通过示例性实施方式的示例性处理的流程图。[0125]在步骤S5〇2中，操作数据获取模块125从测量制动踏板力速度距离的传感器120和其它传感器获取自动驾驶车辆410的操作数据。[0126]在步骤S504中，外部环境数据获取模块115从位置测量装置105、外部环境传感器110和外部环境DB195获取外部环境数据。[0127]在步骤S506中，外部环境数据分类模块130根据外部环境数据来执行分类。将通过使用图6中所例示的特定示例来描述分类。图6是用于说明通过本示例性实施方式的示例性处理的视图。图6表示通过树结构分支处理决策树）的分类的示例。这里，外部环境数据的示例是天气、温度和其它。[0128]在层610中，分类根据天气气象信息被执行。具体地，条件“天气=晴朗”的情况被分类为节点612,条件“天气=下雨”的情况被分类为节点614,并且条件“天气=下雪”的情况被分类为节点616。[0129]在层62〇中，分类根据温度被执行。属于节点614并且满足条件“15〈温度$20”的情况被分类为节点622，并且属于节点614并且满足条件“20〈温度$25”的情况被分类为节点624。[0130]层690表示分类结果。例如，表示分类项目的节点694包括“天气=下雨”、“15〈温度[0131]在步骤S508中，操作数据累积模块135在操作数据DB140中累积各个分类项目的操作数据和其它数据。[0132]在步骤SHO中，操作模型构建模块为各个分类项目构建操作模型。[0133]在步骤SH2中，操作模型存储模块160存储操作模型。[0134]图11是用于说明通过本示例性实施方式的示例性处理（图5的示例中所例示的流程图的处理）的视图。[0135]外部环境数据存储模块1110存储由外部环境数据获取模块115获取的外部环境数据例如，位置数据和天气数据）。[0136]分类根据外部环境数据存储模块1110内的外部环境数据被执行。例如，分类A1120是满足条件“东经：13〇-1：31，北纬:35-36，温度：15-20，并且天气:晴朗，，的分类项目。分类B113〇是满足条件“东经：1：30-131，北炜：35-36，温度:20-25，并且天气:晴朗，，的分类项目。分类C114〇是丨两足条件“东经：13〇-1：31，北祎:邪―％，温度：丨5—2〇，并且天气.下雨，，的分类项目。'[0137]然后，通过使用与分类项目（分类A1120、B1130或C1140中的每一个对应的操作数据来构建操作模型。操作模型是为各个分类项目而构建的。具体地，与分类A1120对应的操作模型A1125、与分类B1130对应的操作模型B1135以及与分类C1140对应的操作模型C1145被构建。另外，可以通过除使用操作数据之外还使用车辆主体数据DB145内的车辆主体数据以及维护数据DB150内的维护数据来构建操作模型。具体地，预期适当的制动踏板力的操作模型是为各个分类而构建的。[0138]图12是例示了通过本示例性实施方式模型使用控制系统200的示例性处理的流程图。这里，已经构建了操作模型，并且自动驾驶车辆410的行驶通过使用这些操作模型来控制。[0139]在步骤Sl2〇2中，操作数据获取模块125获取操作数据。[0140]在步骤Sl2〇4中，外部环境数据获取模块115获取外部环境数据。[0141]在步骤S1206中，外部环境数据分类模块130根据外部环境数据来执行分类。[0142]在步骤S1208中，操作量计算模块况5提取与分类项目对应的操作模型。[0143]在步骤S1210中，操作量计算模块通过将操作数据等应用到操作模型来计算操作量。[0144]在步骤S1212中，控制模块270根据操作量来操作车辆。[0145]图13是例示了时间系列分类表1300的示例性数据结构的视图。将对操作模型通过使用过去的环境数据来构建的情况进行描述。外部环境数据获取模块115制备时间系列分类表1300。具体地，由外部环境数据获取模块115获取的外部环境数据被存储为历史，使得在经过X小时之后，所获取的外部环境数据变成X小时以前获取的外部环境数据。[0146]时间系列分类表1300包括分类ID栏1310、时间系列天气栏1320、时间系列温度栏133〇、时间系列位置栏1340和其它栏。时间系列天气栏1320包括当前栏1322、12小时以前栏1324以及24小时以前栏1326。时间系列温度栏1330包括当前栏1332、3小时以前栏1334以及6小时以前栏1336。时间系列位置栏1340包括当前栏1342、1小时以前栏1344以及2小时以前栏1M6。时间系列分类表13〇〇从图7的示例中所例示的分类表700扩展以包含时间系列外部环境。[0147]分类ID栏mo存储分类ID。时间系列天气栏1320存储要分类为分类ID的时间系列天气。当前栏1322存储当前天气。12小时以前栏1324存储12小时以前的天气。24小时以前栏1326存储24小时以前的天气。时间系列温度栏1330存储要分类为分类ID的时间系列温度。当前栏1332存储当前温度。3小时以前栏1334存储3小时以前的温度。6小时以前栏1336存储6小时以前的温度。时间系列位置栏1340存储要分类为分类ID的时间系列位置。当前栏1342存储当前位置。1小时以前栏1344存储1小时以前的位置。2小时以前栏1346存储2小时以前的位置。[0148]另外，具有与时间系列分类表1300的数据结构等效的数据结构具体地，具有预期的将来的外部环境数据栏）的时间系列分类表可以通过获取由外部环境提供服务器480预期的外部环境数据天气预报数据来产生。[0149]因此，外部环境数据分类模块130通过使用过去的或将来的时间系列外部环境数据来执行分类，并且操作模型构建模块155为各个分类构建操作模型。因此，可以根据适合于具有时间段的外部环境的操作模型来控制自动驾驶车辆410。具体地，在当前天气是“晴朗”并且前一天的天气是“下雪”的情况下，与针对当前天气简单地为“晴朗”的情况的操作模型相比，可以有利地执行根据外部环境的控制。[0150]另外，作为本示例性实施方式的程序被执行的计算机的硬件配置是如图M中所例示的一般计算机，并且具体地，嵌入式计算机也被称作控制计算机，例如，电子引擎控制单元ECU、用作服务器的计算机等。也就是说，作为特定示例，CPU1401被用作处理器算术单元），RAM14〇2、ROM1403和HD1404被用作存储装置。至于HD1404,例如，可以使用硬盘或固态驱动器SSD。硬件配置包括:CPU1401，其执行诸如外部环境数据获取模块115、操作数据获取模块125、外部环境数据分类模块130、操作数据累积模块135、操作模型构建模块155、操作量计算模块265和控制模块27〇的程序;RAM14〇2，其存储程序或数据;ROM1403,其存储程序以启动计算机和其它;HD1404,其是具有操作数据DB140、车辆主体数据DB145、维护数据DB150和操作模型存储模块160的功能的辅助存储装置其可以是例如闪速存储器）；接收装置1406,其接收基于用户对触摸屏、麦克风、键盘、鼠标等的操作的数据或者来自位置测量装置105、外部环境传感器110、测量制动踏板力速度距离的传感器120和其它的数据;输出装置14〇5,其通过控制模块270的处理向液晶显示器、扬声器或自动驾驶车辆410内的各个零件输出控制数据;用于连接至通信网络的通信线路接ai4〇7、诸如网络接口卡；以及总线1408,其将上述组件彼此连接以用于数据的交换。这些计算机可以通过多个互连网彼此连接。[0151]在上述示例性实施方式当中，与计算机程序有关的示例性实施方式通过使计算机程序作为软件被读取到本硬件配置系统中并且使软件和硬件资源彼此协作来实现。例如，计算机程序可以被配备在用于车辆控制的操作系统0S上或者配备在车辆控制0S内部。[0152]另外，图14中所例示的硬件配置是示例性配置。本发明的示例性实施方式不限于图14中所例示的配置，并且可以具有使得能够执行本发明的示例性实施方式中描述的模块的任何配置。例如，这些模块的一部分可以作为专用硬件例如，用于特定用途的专用集成电路ASIC被配置，并且这些模块的一部分可以被设置在外部系统内并且通过通信线路连接至其它模块。另外，图14中所例示的系统可以通过多个互连通信线路彼此连接以彼此协作地操作。[0153]另外，上述程序可以通过被存储在记录介质中来提供或者程序可以由通信单元提供。在这种情况下，例如，上述程序可以被解释为“记录程序的计算机可读记录介质”的发明。[0154]“存储程序的计算机可读记录介质”指示可用于程序的安装、执行、分发和其它的存储程序的计算机可读记录介质。[0155]另外，记录介质例如是诸如作为DVD论坛中所定义的格式的“DVD-R、DVD-RW和DVD-RAM”以及作为为DVD+RW所定义的格式的“DVD+R和DVD+RW”的数字通用盘DVD、诸如CD只读存储器CD-ROM、CD可记录CD-R和CD可写（CD-RW的紧致盘CD、蓝光⑻盘、磁光M0盘、柔性盘FD、磁带、硬盘、只读存储器ROM、电可擦可编程只读存储器EEPR0M⑻）、闪速存储器、随机存取存储器RAM以及安全数字SD存储卡。[0156]另外，上述程序中的全部或一些可以通过被记录在记录介质中来保存或者分发。可以通过使用诸如用于局域网LAN、城域网MAN、广域网WAN、互联网、内部网和外部网及其它的有线网络、无线通信网络或其组合这样的传输介质的通信来发送程序。另外，程序可以通过载波来承载。[0157]此外，上述程序可以是其它程序中的一些或整体，或者可以与单独的程序一起被记录在记录介质中。另外，程序可以被划分并记录在多个记录介质中。另外，可以按照诸如压缩或加密的任何形式记录程序，只要可以恢复该形式的程序即可。[0158]已经出于图示和描述的目的提供了本发明的示例性实施方式的前面的描述。它不旨在为详尽的或者将本发明限于所公开的精确形式。显然，许多修改和变化对于本领域技术人员而言将是显而易见的。实施方式被选择和描述以便最好地说明本发明的原理及其实际应用，从而使得本领域技术人员能够针对各种实施方式并且利用如适于所设想的特定用途的各种修改来理解本发明。意图是，本发明的范围由随附权利要求及其等同物来限定。

权利要求：I.一种操作模型构建系统，该操作模型构建系统包括：数据获取单元，该数据获取单元获取移动体的操作数据和外部环境数据；关联数据累积单元，该关联数据累积单元累积通过将所述外部环境数据分类为多个项目并且使所述操作数据与相应的项目关联而获得的关联数据；以及操作模型构建单元，该操作模型构建单元基于所述关联数据来构建用于操作所述移动体的多个操作模型。2.根据权利要求1所述的操作模型构建系统，该操作模型构建系统还包括：操作量计算单元，该操作量计算单元根据所述移动体的当前速度、在速度调整之后的目标位置处的速度以及到该目标位置的距离来计算操作量。_3.根据权利要求1或2所述的操作模型构建系统，其中，所述数据获取单元获取过去的外部环境数据。4.根据权利要求3所述的操作模型构建系统，其中，所述数据获取单元根据所述外部环境数据的类型来获取在不同的时间段中的所述过去的外部环境数据。5.根据权利要求3所述的操作模型构建系统，其中，所述数据获取单元根据外部环境数据的类型来获取预期的将来的外部环境数据。6.根据权利要求1所述的操作模型构建系统，其中，所述移动体是从由汽车、两轮车、手推车、船、飞机、直升机、无人机和轮椅构成的组中选择的一个。7.根据权利要求1所述的操作模型构建系统，其中，所述外部环境数据包括气象数据以及所述移动体的位置数据中的至少一个。8.根据权利要求1所述的操作模型构建系统，其中，所述多个操作模型中的一个被配置为计算制动踏板力。9.根据权利要求3所述的操作模型构建系统，其中，所述过去的外部环境数据包括过去的气象数据以及所述移动体的过去的位置数据中的至少一个。10.—种操作模型构建方法，该操作模型构建方法包括以下步骤：获取移动体的操作数据和外部环境数据；累积通过将所述外部环境数据分类为多个项目并且使所述操作数据与相应的项目关联而获得的关联数据；以及基于所述关联数据来构建用于操作所述移动体的多个操作模型。II.根据权利要求10所述的操作模型构建方法，该操作模型构建方法还包括以下步骤：根据所述移动体的当前速度、在速度调整之后的目标位置处的速度以及到该目标位置的距离来计算操作量。12.根据权利要求10或11所述的操作模型构建方法，该操作模型构建方法还包括以下步骤：获取过去的外部环境数据。13.根据权利要求12所述的操作模型构建方法，其中，获取所述过去的外部环境数据的步骤包括根据所述外部环境数据的类型来获取在不同的时间段中的所述过去的外部环境数据。14.根据权利要求12所述的操作模型构建方法，该操作模型构建方法还包括以下步骤：根据外部环境数据的类型来获取预期的将来的外部环境数据。

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