具有自动化风险控制系统的自主或部分自主机动车辆及其相应方法
专利汇可以提供具有自动化风险控制系统的自主或部分自主机动车辆及其相应方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且提出了一种与多个自主或部分自主驾驶 机动车辆 (41,...,45)相关联的自动车系统(1)及其方法。自主或部分自主机动车辆(41,...,45)包括用于感测环境参数(40111)的外感受性 传感器 (4011)和用于感测机动车辆(41,...,45)的操作参数的本体感受性传感器(4012)。机动车辆(41,...,45)还包括自主或部分自主驾驶控制系统(461 465)，其解释外感受性和本体感受性传感器(4011/4012)的感测数据(40111/40121)并识别适当的导航路径和/或障碍物和/或相关标志。机动车辆(41,...,45)或自动控制系统(461465)借助于数据链路(21)连接至中央的基于 专家系统 的 电路 (11)，所述数据链路将至少基于使用的(31)和/或基于用户的(32)和/或操作的(33)自动数据(3)发送至中央的基于专家系统的电路(11)，并且其中，基于使用的(31)和/或基于用户的(32)和/或操作的(33)自动数据(3)基于感测数据(40111/40121)和/或自动控制系统(461,...,465)的操作参数(4611)。自动车系统(1)提供基于动态生成的第一和/或第二 风 险转移参数(501,...,505/1021,...,1025)从机动车辆(41,...,45)的自动化的第一和/或第二风险转移，其中，借助于中央的基于专家系统的电路(11)，第一和/或第二风险转移参数(501,...,505/1021,...,1025)及相关联的第一和/或第二支付转移参数(1021,...,1025/1221,...,1225)被动态地生成、适应和/或优化，其中，在触发定义风险事件(61,...,63)之一的发生的情况下，发生的损失(71,...,75)通过自动车系统(1)被自动 覆盖 。，下面是具有自动化风险控制系统的自主或部分自主机动车辆及其相应方法专利的具体信息内容。
1.一种与多个自主或部分自主驾驶机动车辆(41,...,45)相关联的自动车系统(1)，所述自主或部分自主机动车辆(41,...,45)包括用于感测环境参数(40111)的外感受性传感器或测量装置(4011)以及用于感测所述机动车辆(41,...,45)的操作参数的本体感受性传感器或测量装置(4012)，所述环境参数至少包括到对象的距离和/或环境光的强度和/或声音振幅，所述机动车辆的操作参数至少包括所述机动车辆的马达速度和/或车轮负载和/或航向和/或电池状态，所述自主机动车辆(41,...,45)包括自动控制系统(461,...,465)，所述自动控制系统通过解释所述外感受性传感器或测量装置以及所述本体感受性传感器或测量装置(4011/4012)的感测数据(40111/40121)，识别适当的导航路径和/或障碍物和/或相关标志来用于所述机动车辆(41,...,45)的自主或部分自主驾驶，以及所述自主或部分自主机动车辆(41,...,45)包括远程信息处理装置(411,...,415)，所述远程信息处理装置具有所述自动控制系统(461,...,465)与外部系统之间的一个或更多个无线连接(4114)或有线连接，并且具有用于与车辆的数据传输总线中的至少一个连接的多个接口(421,...,
425)以及/或者用于与所述外感受性传感器和/或测量装置和所述本体感受性传感器和/或测量装置(4011/4012)连接的多个接口，
其特征在于，所述自主或部分自主驾驶机动车辆(41,...,45)或所述自动控制系统(461,...,465)借助于所述移动远程信息处理装置(411,...,415)连接至中央的基于专家系统的电路(11)，其中，数据链路(21)借助于所述中央的基于专家系统的电路(11)与所述自主机动车辆(41,...,45)之间的所述无线连接(411,...,415)来设置，所述数据链路将至少基于使用的(31)和/或基于用户的(32)和/或操作的(33)自动数据(3)经由所述移动远程信息处理装置(411,...,415)发送至所述中央的基于专家系统的电路(11)，并且其中，所述基于使用的(31)和/或基于用户的(32)和/或操作的(33)自动数据(3)基于所述外感受性传感器或测量装置和所述本体感受性传感器或测量装置(4011,4012)的感测数据(40111/
40121)以及/或者所述自动控制系统(461,...,465)的操作参数(4611)，
其特征在于，所述自动车系统(1)包括一个或更多个第一风险转移系统(10)，以提供基于第一风险转移参数(501,...,505)从所述机动车辆(41,...,45)中的至少一些机动车辆到所述第一风险转移系统(10)的第一风险转移，其中，所述第一风险转移系统(10)包括多个支付转移模块(103)，所述多个支付转移模块被配置成接收和存储(102)与所述自主机动车辆(41,...,45)的风险敞口(5)的风险转移相关联的第一支付参数(1021,...,1025)用于共担其风险(51,...,55)，
其特征在于，借助于所述自动车系统(1)的中央的基于专家系统的电路(11)来处理从所述机动车辆(41,...,45)的发送的自动数据(3)中捕获的与风险相关的自动数据(3)，其中，第一风险转移参数(501,...,505)及相关联的第一支付转移参数(1021,...,1025)借助于所述中央的基于专家系统的电路(11)生成并被发送至所述第一风险转移系统(10)，并且其中，在触发与所述机动车辆(41,...,45)的转移的风险敞口(51,...,55)相关联的定义风险事件(61,...,63)之一的发生的情况下，发生的损失(71,...,75)通过所述第一风险转移系统(10)基于所述第一风险转移参数(501,...,505)及相关联的第一支付转移参数(1021,...,1025)被自动覆盖，
其特征在于，所述自动车系统(1)至少可选地包括第二风险转移系统(12)，以提供基于第二风险转移参数(511,...,515)从所述第一风险转移系统(10)中的一个或更多个到所述第二风险转移系统(12)的第二风险转移，其中，所述第二风险转移系统(12)包括第二支付转移模块(123)，所述第二支付转移模块被配置成接收和存储(122)第二支付参数(1221,...,1225)用于共担所述第一风险转移系统(10)的与转移至所述第一风险转移系统(10)的风险敞口相关联的风险，
其特征在于，第二风险转移参数(511,...,515)及相关联的第二支付转移参数(1221,...,1225)借助于所述中央的基于专家系统的电路(11)生成并被发送至所述第二风险转移系统(12)，其中，所述发生的损失(71,...,75)通过所述第二保险系统(12)基于所述第二风险转移参数(511,...,515)及相关联的第二支付转移参数(1221,...,1225)被至少部分地覆盖，以及
其特征在于，所述第一风险转移参数和所述第二风险转移参数(501,...,505/
511,...,515)及所述相关联的第一支付转移参数和所述相关联的第二支付转移参数(1021,...,1025/1221,...,1225)借助于所述中央的基于专家系统的电路(11)基于从所述多个自主或部分自主驾驶机动车辆(41,...,45)捕获的所述基于使用的(31)和/或基于用户的(32)和/或操作的(33)自动数据(3)并基于所述第一风险转移系统(10)的经共担的风险(5)来动态地适应和/或优化。
2.根据权利要求1所述的自动车系统(1)，其特征在于，所述自动控制系统(461,...,
465)至少测量特定机动车辆(41,...,45)的自主驾驶支持设备的激活和/或汽车驾驶的自动化等级，并且经由所述移动远程信息处理装置(411,...,415)将测量的所述特定机动车辆(41,...,45)的自主驾驶支持设备的激活和/或所述汽车驾驶的自动化等级作为所述自动数据(3)的一部分发送至所述中央的基于专家系统的电路(11)。
3.根据权利要求2所述的自动车系统(1)，其特征在于，生成的第一风险转移参数和第二风险转移参数(501,...,505/511,...,515)及所述相关联的第一支付转移参数和所述相关联的第二支付转移参数(1021,...,1025/1221,...,1225)至少取决于测量的所述特定机动车辆(41,...,45)的自主驾驶支持设备的激活和/或所述汽车驾驶的自动化等级。
4.根据权利要求3所述的自动车系统(1)，其特征在于，借助于所述中央的基于专家系统的电路(11)生成的所述第一风险转移参数和所述第二风险转移参数(501,...,505/
511,...,515)及所述相关联的第一支付转移参数和所述相关联的第二支付转移参数(1021,...,1025/1221,...,1225)至少取决于所述特定机动车辆(41,...,45)的自主驾驶支持设备的与所述发送的自动数据(3)的背景数据和/或环境数据相关的激活，其中，特定自主驾驶支持设备的激活对生成的参数的影响取决于所述发送的自动数据(3)的同时测量的、时间相关的背景数据。
5.根据权利要求4所述的自动车系统(1)，其特征在于，所述发送的自动数据(3)的所述同时测量的、时间相关的背景数据和/或环境数据至少包括测量的天气条件参数和/或位置坐标参数。
6.根据权利要求4或5所述的自动车系统(1)，其特征在于，基于所述发送的自动数据(3)的背景数据和/或环境数据来测量时间相关的背景得分参数，并且其特征在于，确定关于所述特定机动车辆(41,...,45)的每个激活的自主驾驶支持设备的汽车制造商得分参数，其中，基于所述特定机动车辆(41,...,45)的激活的自主驾驶支持设备的性能和/或效率和/或质量测量结果来确定所述汽车制造商得分参数，并且其中，借助于所述中央的基于专家系统的电路(11)生成的所述第一风险转移参数和所述第二风险转移参数(501,...,
505/511,...,515)及所述相关联的第一支付转移参数和所述相关联的第二支付转移参数(1021,...,1025/1221,...,1225)至少取决于测量的背景得分参数和所述汽车制造商得分参数。
7.根据权利要求1至6中的一项所述的自动车系统(1)，其特征在于，与所述机动车辆(41,...,45)的转移的风险敞口(51,...,55)相关联的所述定义风险事件(61,...,63)至少包括与针对损害(61)和/或损失(62)和/或交付延迟(63)的责任风险转移相关的转移的风险敞口(51,...,55)，其中，所述发生的损失(71,...,75)由所述第一风险转移系统(10)基于所述第一风险转移参数(501,...,505)及相关联的第一支付转移参数(1021,...,1025)被自动覆盖。
8.根据权利要求1至7中的一项所述的自动车系统(1)，其特征在于，所述中央的基于专家系统的电路(11)包括表，所述表包括由所述自主机动车辆(41,...,45)的自主控制电路(461,...,465)施加的用于触发机动车辆(41,...,45)的预定自动化等级的分类触发参数，其中，所述第一风险转移参数和所述第二风险转移参数(501,...,505/511,...,515)以及所述相关联的第一支付转移参数和/或所述相关联的第二支付转移参数(1021,...,1025/
1221,...,1225)借助于所述中央的基于专家系统的电路(11)基于所述自主机动车辆(41,...,45)使用期间触发的分类并基于从所述多个自主机动车辆(41,...,45)捕获的所述基于使用的(31)和/或基于用户的(32)和/或操作的(33)自动数据(3)动态地适应和/或积累。
9.根据权利要求1至8中的一项所述的自动车系统(1)，其特征在于，所述外感受性传感器或测量装置(4011)至少包括：用于监测所述机动车辆(41,...,45)的周围环境的雷达装置(40117)；和/或用于监测所述机动车辆(41,...,45)的周围环境的激光雷达装置(40115)；和/或用于测量所述机动车辆(41,...,45)的定位参数的全球定位系统(40112)或车辆跟踪装置；和/或用于补充和改进由所述全球定位系统(40112)或车辆跟踪装置测量的所述定位参数的计程装置(40114)；和/或用于监测所述机动车辆(41,...,45)的周围环境的计算机视觉装置(40116)或视频摄像机；和/或用于测量靠近所述机动车辆(41,...,45)的对象的位置的超声波传感器(40113)。
10.根据权利要求1至9中的一项所述的自动车系统(1)，其特征在于，为了提供所述无线连接(4114)，所述远程信息处理装置(411,...,415)借助于所述远程信息处理装置(411,...,415)的天线连接充当相应的数据传输网络(2)内的无线节点(221,...,225)。
11.根据权利要求1至10中的一项所述的自动车系统(1)，其特征在于，所述机动车辆(41,...,45)的用于自主机动车辆驾驶的自主控制系统(461,...,465)连接至车载诊断系统(431,...,435)和/或车内交互装置(441,...,445)和/或监测蜂窝移动节点应用(451,...,455)，其中，所述自主控制系统(461,...,465)捕获所述机动车辆(41,...,45)和/或用户(321,322,323)的基于使用的(31)和/或基于用户的(32)自动数据(3)。
12.根据权利要求1至11中的一项所述的自动车系统(1)，其特征在于，所述中央的基于专家系统的电路(11)包括累积模块，所述累积模块基于捕获的与风险相关的自动数据(3)为一个或多个暴露于共担的风险的自主机动车辆(41,...,45)提供所述风险敞口(51,...,
55)，其中，所述第一风险转移参数和所述第二风险转移参数(501,...,505/511,...,515)及所述相关联的第一支付转移参数和所述相关联的第二支付转移参数(1021,...,1025/
1221,...,1225)基于共担的自主驾驶机动车辆(41,...,45)的预定风险事件(61,...,63)发生的可能性动态地生成。
13.根据权利要求1至12中的一项所述的自动车系统(1)，其特征在于，发生的和触发的损失(71,...,75)借助于测量的风险事件(61,...,63)的发生的捕获的损失参数(711,...,
715/721,...,725/731,...,735)在预定时间段(1141)内对于所有暴露于风险的自主机动车辆(41,...,45)通过递增相关联的存储的累积损失参数(80)来自动累积，并且在所述预定时间段(1141)内对于所有暴露于风险的自主机动车辆(41,...,45)通过递增相关联的存储的累积支付参数(81)来自动累积(81)接收和存储的第一支付参数(1021,...,1025)，并且其中，可变的第一和第二风险转移参数(501,...,505/511,...,515)及所述相关联的第一和第二支付转移参数(1021,...,1025/1221,...,1225)基于所述累积损失参数(80)和所述累积支付参数(81)的比率动态地生成。
14.根据权利要求1至13中的一项所述的自动车系统(1)，其特征在于，所述第一风险转移系统和所述第二风险转移系统(10/12)借助于基于机器学习的电路(11)基于能够动态适应的第一风险转移参数和第二风险转移参数(501,...,505/511,...,515)及所述相关联的第一支付转移参数和所述相关联的第二支付转移参数(1021,...,1025/1221,...,1225)自动化地操纵、触发、发信号和相互激活，借助于耦合的第一保险系统和第二保险系统(10/
12)为与所述移动远程信息处理装置(411,...,415)相关联的可变数量的自主机动车辆(41,...,45)提供自给自足的风险保护。
15.根据权利要求14所述的自动车系统(1)，其特征在于，所述第一风险转移系统(10)包括自动化第一资源共担系统(101)，并且所述第二风险转移系统(12)包括自动化第二资源共担系统(121)，其中，所述暴露于风险的自主机动车辆(41,...,45)借助于多个支付转移模块(103)连接至所述第一资源共担系统(101)，所述多个支付转移模块(103)被配置成接收和存储(102)来自所述暴露于风险的自主机动车辆(41,...,45)的第一支付(1021,...,1025)用于其风险敞口(51,...,55)的共担，其中，所述第一风险转移系统(10)基于接收和存储的第一支付参数(1021,...,1025)为每个连接的暴露于风险的机动车辆(41,...,45)提供自动化风险保护，其中，所述第一风险转移系统(10)借助于第二支付转移模块(123)连接至所述第二资源共担系统(121)，所述第二支付转移模块被配置成接收并存储(122)来自所述第一保险系统(10)的第二支付参数(1221,...,1225)用于采用由所述第一风险转移系统(10)积累的所述风险敞口(51,...,55)的一部分，并且其中，在发生定义风险事件(61,...,63)之一的情况下，所述发生的损失由所述自动车系统(1)被自动覆盖。
16.根据权利要求1至15中的一项所述的自动车系统(1)，其特征在于，所述中央的基于专家系统的电路(11)包括得分驾驶模块(111)，所述得分驾驶模块基于定义的自主得分驾驶行为模式(1121,...,1123)通过将捕获的自动数据(3)与定义的自主得分驾驶行为模式(1121,...,1123)进行比较来触发并自动选择得分驾驶参数(1111,...,1113)。
17.根据权利要求16所述的自动车系统(1)，其特征在于，所述得分驾驶模块(111)基于用于自主机动车辆驾驶的所述控制系统(461,...,465)的与所述自主机动车辆(41,...,
45)相关联的捕获的自动数据(3)根据所测量的所述自主机动车辆(41,...,45)的位置或行程来自动捕获得分风险(61,...,63)。
18.根据权利要求16或17中的一项所述的自动车系统(1)，其特征在于，所述得分驾驶模块(111)根据从与所述自主驾驶机动车辆(41,...,45)和/或所述控制系统(461,...,
465)或主动安全特征的使用相关联的自动数据(3)中提取的测量的维护监视因子来自动捕获得分风险(61,...,63)。
19.根据权利要求1至18中的一项所述的自动车系统(1)，其特征在于，所述中央的基于专家系统的电路(11)包括附加触发器(112/113)，其基于与所述机动车辆(41,...,45)相关联的所述捕获的自动数据(3)来触发事故通知和/或其他附加服务。
20.根据权利要求1至19中的一项所述的自动车系统(1)，其特征在于，所述远程信息处理装置(411,...,415)借助于无线电数据系统(RDS)模块(4111)和/或包括卫星接收模块(4115)的定位系统(4112)和/或包括数字无线电服务模块的移动电话模块(4113)和/或语言单元(4114)提供所述一个或更多个无线连接(411,...,415)，所述语言单元与所述无线电数据系统(4111)或所述定位系统(4112)或所述蜂窝电话模块(4113)通信。
21.根据权利要求1至20中的一项所述的自动车系统(1)，其特征在于，所述卫星接收模块(41145)包括全球定位系统(GPS)电路(40112)以及/或者所述数字无线电服务模块(41141)至少包括全球移动通信系统(GSM)单元(41143)。
22.根据权利要求1至21中的一项所述的自动车系统(1)，其特征在于，用于与机动车辆的数据传输总线中的至少一个连接的所述多个接口(421,...,425)至少包括用于与机动车辆的控制器区域网络(CAN)总线连接的接口。
23.根据权利要求1至22中的一项所述的自动车系统(1)，其特征在于，所述移动远程信息处理装置(411,...,415)中的至少一些远程信息处理装置和/或用于自主机动车辆驾驶的所述控制系统(461,...,465)包括用于保存处理器驱动操作代码的安全设备以及用于读取和捕获所述自动数据(3)的闪存。
24.根据权利要求1至23中的一项所述的自动车系统(1)，其特征在于，借助于传感器捕获所述自动数据(3)中的至少一些自动数据，所述传感器至少包括用于测量所述自主机动车辆在加速、制动和转弯期间的重力的加速度计以及/或者用于记录位置数据和计算驾驶距离的全球定位系统(GPS)。
25.根据权利要求1至24中的一项所述的自动车系统(1)，其特征在于，所述移动远程信息处理装置(411,...,415)中的至少一些移动远程信息处理装置包括蜂窝调制解调器(41143)，所述蜂窝调制解调器借助于所述移动远程信息处理装置(411,...,415)将所述自动数据的(3)从用于自主机动车辆驾驶的所述控制系统(461,...,465)发送至所述中央的基于专家系统的电路(11)。
26.根据权利要求1至25中的一项所述的自动车系统(1)，其特征在于，用于自主机动车辆驾驶的所述控制系统(461,...,465)连接至监测所述车辆的系统和/或子系统的车载诊断(OBD)系统(431,...,435)。
27.根据权利要求26所述的自动车系统(1)，其特征在于，连接至所述自主移动车辆(41,...,45)的车载诊断(OBD)系统(431,...,435)的用于自主机动车辆驾驶的所述控制系统(461,...,465)通过将数据传输线插入所述车载诊断系统(431,...,435)的适当端口来连接。
28.根据权利要求1至27中的一项所述的自动车系统(1)，其特征在于，用于自主机动车辆驾驶的所述控制系统(461,...,465)被连接至车内交互装置(441,...,445)，其中，所述车辆的速度和行驶距离由全球定位系统(GPS)电路(40112)监测，并且其中，所述自动数据(3)借助于蜂窝电信连接经由所述移动远程信息处理装置(411,...,415)被发送至所述中央的基于专家系统的电路(11)。
29.根据权利要求1至28中的一项所述的自动车系统(1)，其特征在于，用于自主机动车辆驾驶的所述控制系统(461,...,465)包括扬声器以及从所述中央的基于专家系统的电路(11)和/或所述第一风险转移系统和/或所述第二风险转移系统(10/12)到用于自主机动车辆驾驶的所述控制系统(461,...,465)的语音连接，从而向所述机动车辆(41,...,45)的用户提供关于其驾驶模式和/或其他基于使用的(31)或基于用户的(32)或操作的(33)参数的实时服务。
30.根据权利要求1至29中的一项所述的自动车系统(1)，其特征在于，用于自主机动车辆驾驶的所述控制系统(461,...,465)中的至少一些控制系统被连接至移动电话应用(智能电话应用)(451,...,455)，其中，相关联的移动电话(41143)包括提供对行驶速度、行驶频率、位置和驾驶风格的监测的全球定位系统(GPS)电路(40112)和/或移动网络三角测量设备，并且其中，所述移动电话的网络连接用于将所述捕获的自动数据(3)发送至所述中央的基于专家系统的电路(11)。
31.根据权利要求1至30中的一项所述的自动车系统(1)，其特征在于，在触发定义激活阈值参数(124)的超过的情况下，通过借助于所述系统(1)将激活信令传递至所述第二保险系统(12)来自动激活所述第二风险转移系统(12)，所述第二保险系统在激活时覆盖由所述第一保险系统(10)积累的风险敞口(51,...,55)的所述采用的部分。
32.根据权利要求1至31中的一项所述的自动车系统(1)，其特征在于，在触发基于测量的预定事件(61,...,63)的捕获的损失参数(711,...,715/721,...,725/731,...,735)的损失(71,...,75)的发生的情况下，通过借助于所述系统(1)将激活信令传递至所述第二保险系统(12)而自动激活所述第二风险转移系统(12)，所述第二保险系统在激活时覆盖在所述第一保险系统(10)处发生的损失(71,...,75)的预定部分。
33.根据权利要求1至32中的一项所述的自动车系统(1)，其特征在于，所述自动车系统(1)的累积模块(114)在预定时间段(1141)内对于所有暴露于风险的自主机动车辆(41,...,45)通过递增相关联的存储的累积损失参数(81)来自动累积测量的风险事件(61,...,63)的发生的捕获的损失参数(80)，并且在所述预定时间段(1141)内对于所有风险敞口的部件(41,...,45)通过递增相关联的存储的累积支付参数(81)来自动累积(81)接收和存储的第一支付参数(1021,...,1025)，其中，可变赔付率参数(82)基于所述累积损失参数(80)与所述累积支付参数(81)的比率被动态地生成，并且其中，所述第一风险转移参数和所述第二风险转移参数(501,...,505/511,...,515)及所述相关联的第一支付转移参数和所述相关联的第二支付转移参数(1021,...,1025/1221,...,1225)基于共担的自主机动车辆(41,...,45)的预定风险事件(61,...,63)的发生的可能性和所述可变赔付率参数(82)被动态地生成。
34.根据权利要求33所述的自动车系统(1)，其特征在于，通过触发所述可变赔付率参数(82)超过赔付率阈值(821)，所述第一风险转移参数和所述第二风险转移参数(501,...,
505/511,...,515)及所述相关联的第一支付转移参数和所述相关联的第二支付转移参数(1021,...,1025/1221,...,1225)基于共担的机动车辆(41,...,45)的预定风险事件(61,...,63)的发生的可能性和所述可变赔付率参数(82)来动态地适应。
35.根据权利要求1至34中的一项所述的自动车系统(1)，其特征在于，触发所述定义激活阈值参数(124)的超过与测量的风险事件(61,...,63)的积累发生的触发值相关联。
36.根据权利要求1至35中的一项所述的自动车系统(1)，其特征在于，所述暴露于风险的自主机动车辆(41,...,45)被连接至所述第一风险转移系统(10)，所述第一风险转移系统借助于动态适应和优化的第一风险转移参数(501,...,505)及相关联的动态调整的第一支付转移参数(1021,...,1025)将与定义风险事件(61,...,63)的发生相关联的风险敞口(51,...,55)从所述风险敞口的自主驾驶车辆(41,...,45)转移至所述风险转移保险系统(10)，其中，所述第一风险转移系统(10)通过借助于动态适应和优化的第二风险转移参数(511,...,515)及相关联的动态调整的第二支付转移参数(1221,...,1225)将与所述定义风险事件(61,...,63)的发生相关联的风险敞口(5)从所述第一风险转移系统(10)转移到所述第二风险转移系统(12)而被连接至所述第二保险系统(12)，并且其中，在发生所述定义风险事件(61,...,63)之一的情况下，测量所述暴露于风险的自主机动车辆(41,...,45)处的所述损失(71,...,75)的损失参数(711,...,715/721,...,725/731,...,735)被捕获并发送至所述第一保险系统(10)，并且其中，所述发生的损失(71,...,75)由所述第一保险系统(10)基于所述优化的第一风险转移参数(501,...,505)被自动覆盖。
37.根据权利要求36所述的自动车系统(1)，其特征在于，在发生定义风险事件(61,...,63)之一的情况下，测量所述暴露于风险的自主机动车辆(41,...,45)处的所述损失的损失参数(711,...,715/721,...,725/731,...,735)被自动捕获并发送至所述第一保险系统(10)，并且其中，所述发生的损失(71,...,75)由所述第一保险系统(10)被自动覆盖。
38.根据权利要求1至37中的一项所述的自动车系统(1)，其中，所述自动车系统(1)包括具有捕获设备的控制装置(1231)，所述捕获设备用于捕获从所述第一保险系统(10)到所述第二支付转移模块(123)的支付转移，其中，所述系统(1)的第二保险系统(12)仅能够通过触发与预定激活控制参数(1232)匹配的支付转移来激活。
39.根据权利要求1至38中任一项所述的自动车系统(1)，其中，与预定风险事件(61,...,63)相关联并分配给暴露于共担的风险的自主机动车辆(41,...,45)的损失(71,...,75)通过所述第一风险转移系统(10)的自动化资源共担系统(101)经由从所述第一资源共担系统(101)到所述暴露于风险的机动车辆(41,...,45)的支付转移被明确地覆盖，并且其中，从所述第二风险转移系统(12)的自动化第二资源共担系统(121)到所述第一资源共担系统(101)的第二支付转移通过所述自动车系统(1)基于测量的所述风险敞口的自主驾驶机动车辆(41,...,45)的实际损失(711,...,715/721,...,725/731,...,735)经由生成的激活信号来触发。
40.根据权利要求39所述的自动车系统(1)，其特征在于，与转移至所述第二风险转移系统(12)的风险对应的损失(71,...,75)通过所述第二资源共担系统(121)通过经由所述第二支付转移模块(123)从所述第二资源共担系统(121)到涉及的暴露于风险的自主机动车辆(41,...,45)的资源转移被直接覆盖。
41.根据权利要求1至40中任一项所述的自动车系统(1)，其中，所述自动车系统(1)的中央的基于专家系统的电路(11)包括如下设备：该设备用于处理与风险相关的自动数据(3)以及用于基于与风险相关的自动数据(3)提供共担的机动车辆(41,...,45)的预定风险事件(61,...,63)的发生的可能性，并且其中，来自所述暴露于风险的自主机动车辆(41,...,45)的用于共担其风险的支付(1021,...,1025)的接收和预处理存储(102)能够基于共担的自主驾驶机动车辆(41,...,45)的总风险(5)和/或预定风险事件(61,...,63)的发生的可能性被动态地确定。
42.根据权利要求1至41中任一项所述的自动车系统(1)，其中，借助于所述中央的基于专家系统的电路(11)处理与风险相关的自动数据(3)，并且生成基于所述与风险相关的自动数据(3)的共担的机动车辆(41,...,45)的预定风险事件(61,...,63)的发生的可能性，并且其中，从第一资源共担系统(101)到所述第二资源共担系统(121)的用于转移其风险的支付(1221,...,1225)的接收和预处理存储(102)能够基于共担的自主机动车辆(41,...,
45)的总风险(5)和/或预定风险事件(61,...,63)的发生的可能性被动态地确定。
43.根据权利要求1至42中任一项所述的自动车系统(1)，其中，暴露于共担的风险的自主机动车辆(41,...,45)的数量借助于所述基于机器学习的电路(11)经由所述第一保险系统(10)来动态地适应到如下范围：在所述范围内，由所述风险转移系统(10)覆盖的非协变发生风险在任意给定时间仅影响总的暴露于共担的风险的自主驾驶机动车辆(41,...,45)的相对小比例的车辆。
44.根据权利要求1至43中任一项所述的自动车系统(1)，其中，来自所述第一风险转移系统(10)的风险转移借助于所述基于机器学习的电路(11)经由所述第二风险转移系统(12)来动态地适应到如下范围：在所述范围内，由所述第二风险转移系统(12)覆盖的非协变发生风险在任意给定的时间仅影响从所述第一风险转移系统(10)转移的总风险的相对小比例的风险。
45.根据权利要求1至44中任一项所述的自动车系统(1)，其中，所述第一风险转移参数和所述第二风险转移参数(501,...,505/511,...,515)及所述相关联的第一支付转移参数和所述相关联的第二支付转移参数(1021,...,1025/1221,...,1225)借助于所述中央的基于专家系统的电路(11)基于一个或多个风险事件(61,...,63)的时间相关的发生率数据来动态地适应。
46.根据权利要求1至45中任一项所述的自动车系统(1)，其中，在每次借助于所述中央的基于专家系统的电路(11)触发捕获的自动数据或指示风险事件(61,...,63)的参数(611,...,613/621,...,623/631,...,633)的发生时，利用所述触发来分配总参数化支付，其中，在已经对受测量的所述风险事件(61,...,63)的发生影响的相应的暴露于共担的风险的自主驾驶机动车辆(41,...,45)触发了所述发生时，总分配支付能够转移。
47.根据权利要求1至46中任一项所述的自动车系统(1)，其中，在触发与所述定义风险事件(61,...,63)的发生相关联的或者作为发生的损失(71,...,75)的预定部分(125)的定义激活阈值参数(124)的超过的情况下，所述发生的损失(71,...,75)由所述第二保险系统(12)基于所述第二风险转移参数(511,...,515)及相关联的第二支付转移参数(1221,...,
1225)至少部分地覆盖。
48.根据权利要求1至47中任一项所述的自动车系统(1)，其中，具有用于自主机动车辆驾驶的所述控制系统(461,...,465)的自动车系统(1)是基于机器学习的自动车系统(1)。
49.一种与多个自主驾驶机动车辆(41,...,45)相关联的自动车系统(1)，所述自主或部分自主机动车辆(41,...,45)包括用于感测环境参数(40111)的外感受性传感器或测量装置(4011)以及用于感测所述机动车辆(41,...,45)的操作参数的本体感受性传感器或测量装置(4012)，所述环境参数至少包括到对象的距离和/或环境光的强度和/或声音振幅，所述机动车辆的操作参数至少包括所述机动车辆(41,...,45)的马达速度和/或车轮负载和/或航向和/或电池状态，以及所述自主或部分自主机动车辆(41,...,45)包括自动控制系统(461,...,465)，所述自动控制系统通过解释所述外感受性传感器或测量装置(4011)和所述本体感受性传感器或测量装置(4012)的感测数据(40111/40121)，识别适当的导航路径和/或障碍物和/或相关标志来用于所述机动车辆(41,...,45)的自主驾驶，其特征在于，所述机动车辆(41,...,45)或所述自动控制系统(461,...,465)借助于数据链路(21)被连接至所述中央的基于专家系统的电路(11)，所述数据链路将至少基于使用的(31)和/或基于用户的(32)和/或操作的(33)自动数据(3)发送至中央的基于专家系统的电路(11)，并且其中，所述基于使用的(31)和/或基于用户的(32)和/或操作的(33)自动数据(3)基于所述外感受性传感器或测量装置和所述本体感受性传感器或测量装置(4011,
4012)的感测数据(40111/40121)和/或所述自动控制系统(461,...,465)的操作参数(4611)，
其特征在于，所述自动车系统(1)包括一个或更多个第一风险转移系统(10)，以提供基于第一风险转移参数(501,...,505)从所述机动车辆(41,...,45)中的至少一些机动车辆到所述第一风险转移系统(10)的第一风险转移，其中，所述第一风险转移系统(10)包括多个支付转移模块(103)，所述多个支付转移模块被配置成接收和存储(102)与所述机动车辆(41,...,45)的风险敞口(5)的风险转移相关联的第一支付参数(1021,...,1025)用于共担其风险(51,...,55)，
其特征在于，借助于所述自动车系统(1)的中央的基于专家系统的电路(11)来处理从所述机动车辆(41,...,45)捕获的与风险相关的自动数据(3)，其中，所述第一风险转移参数(501,...,505)及相关联的第一支付转移参数(1021,...,1025)借助于所述中央的基于专家系统的电路(11)生成并被发送至所述第一风险转移系统(10)，并且其中，在触发与所述机动车辆(41,...,45)的转移的风险敞口(51,...,55)相关联的定义风险事件(61,...,
63)之一的发生的情况下，发生的损失(71,...,75)由所述第一风险转移系统(10)基于所述第一风险转移参数(501,...,505)及相关联的第一支付转移参数(1021,...,1025)自动覆盖，
其特征在于，所述自动车系统(1)包括第二风险转移系统(12)，以提供基于第二风险转移参数(511,...,515)从所述第一风险转移系统(10)中的一个或更多个到所述第二风险转移系统(12)的第二风险转移，其中，所述第二风险转移系统(12)包括第二支付转移模块(123)，所述第二支付转移模块被配置成接收和存储(122)第二支付参数(1221,...,1225)用于共担所述第一风险转移系统(10)的与转移至所述第一风险转移系统(10)的风险敞口相关联的风险，
其特征在于，第二风险转移参数(511,...,515)及相关联的第二支付转移参数(1221,...,1225)借助于所述中央的基于专家系统的电路(11)生成并被发送至所述第二风险转移系统(12)，其中，发生的损失(71,...,75)由所述第二保险系统(12)基于所述第二风险转移参数(511,...,515)及相关联的第二支付转移参数(1221,...,1225)至少部分地覆盖，以及
其特征在于，所述第一风险转移参数和所述第二风险转移参数(501,...,505/
511,...,515)及所述相关联的第一支付转移参数和所述相关联的第二支付转移参数(1021,...,1025/1221,...,1225)借助于所述中央的基于专家系统的电路(11)基于从多个自主或部分自主机动车辆(41,...,45)捕获的所述基于使用的(31)和/或基于用户的(32)和/或操作的(33)自动数据(3)并基于所述第一风险转移系统(10)的经共担的风险(5)来动态地适应和/或优化。
50.一种用于与多个自主或部分自主驾驶机动车辆(41,...,45)相关联的自动车系统(1)的汽车方法，所述自主机动车辆(41,...,45)包括用于感测环境参数(40111)的外感受性传感器或测量装置(4011)以及用于感测所述机动车辆(41,...,45)的操作参数的本体感受性传感器或测量装置(4012)，所述环境参数至少包括到对象的距离和/或环境光的强度和/或声音振幅，所述机动车辆的操作参数至少包括所述机动车辆(41,...,45)的马达速度和/或车轮负载和/或航向和/或电池状态，所述自主或部分自主机动车辆(41,...,45)包括自动控制系统(461,...,465)，所述自动控制系统通过解释所述外感受性传感器或测量装置(4011)和所述本体感受性传感器或测量装置(4012)的感测数据(40111/40121)，识别适当的导航路径和/或障碍物和/或相关标志来用于所述机动车辆(41,...,45)的自主驾驶，以及所述机动车辆(41,...,45)包括远程信息处理装置(411,...,415)，所述远程信息处理装置具有所述自动控制系统(461,...,465)与外部系统之间的一个或更多个无线连接(4114)或有线连接，并具有用于与车辆的数据传输总线中的至少一个连接的多个接口(421,...,425)以及/或者用于与所述外感受性传感器和/或测量装置和所述本体感受性传感器和/或测量装置(4011/4012)连接的多个接口，
其特征在于，所述机动车辆(41,...,45)或所述自动控制系统(461,...,465)借助于所述移动远程信息处理装置(411,...,415)连接至中央的基于专家系统的电路(11)，其中，数据链路(21)借助于所述中央的基于专家系统的电路(11)与所述自主机动车辆(41,...,45)之间的所述无线连接(411,...,415)来设置，所述数据链路将至少基于使用的(31)和/或基于用户的(32)和/或操作的(33)自主数据(3)经由所述移动远程信息处理装置(411,...,
415)发送至所述中央的基于专家系统的电路(11)，并且其中，所述基于使用的(31)和/或基于用户的(32)和/或操作的(33)自动数据(3)基于所述外感受性传感器或测量装置和所述本体感受性传感器或测量装置(4011,4012)的感测数据(40111/40121)以及/或者所述自动控制系统(461,...,465)的操作参数(4611)，
其特征在于，由所述自动车系统(1)的一个或更多个自动化第一风险转移系统(10)提供基于第一风险转移参数(501,...,505)从所述机动车辆(41,...,45)中的至少一些机动车辆到第一风险转移系统(10)的第一风险转移，其中，所述第一风险转移系统(10)包括多个支付转移模块(103)，所述多个支付转移模块被配置成接收和存储(102)与所述机动车辆(41,...,45)的风险敞口(5)的风险转移相关联的第一支付参数(1021,...,1025)以用于共担其风险(51,...,55)，
其特征在于，借助于所述自动车系统(1)的中央的基于专家系统的电路(11)，处理从所述自主机动车辆(41,...,45)捕获的与风险相关的自动数据(3)，其中，第一风险转移参数(501,...,505)及相关联的第一支付转移参数(1021,...,1025)借助于所述中央的基于专家系统的电路(11)生成并被发送至所述第一风险转移系统(10)，并且其中，在触发与所述机动车辆(41,...,45)的转移的风险敞口(51,...,55)相关联的定义风险事件(61,...,63)之一的发生的情况下，发生的损失(71,...,75)由所述第一风险转移系统(10)基于所述第一风险转移参数(501,...,505)及相关联的第一支付转移参数(1021,...,1025)自动覆盖，其特征在于，由所述自动车系统(1)的自动化第二风险转移系统(12)提供基于第二风险转移参数(511,...,515)从所述第一风险转移系统(10)中的一个或更多个到所述第二风险转移系统(12)的第二风险转移，其中，所述第二风险转移系统(12)包括第二支付转移模块(123)，所述第二支付转移模块被配置成接收和存储(122)第二支付参数(1221,...,
1225)用于共担所述第一风险转移系统(10)的与转移至所述第一风险转移系统(10)的风险敞口相关联的风险，
其特征在于，第二风险转移参数(511,...,515)及相关联的第二支付转移参数(1221,...,1225)借助于所述中央的基于专家系统的电路(11)生成并被发送至所述第二风险转移系统(12)，其中，所述发生的损失(71,...,75)由所述第二保险系统(12)基于所述第二风险转移参数(511,...,515)及相关联的第二支付转移参数(1221,...,1225)至少部分地覆盖，以及
其特征在于，所述第一风险转移参数和所述第二风险转移参数(501,...,505/
511,...,515)及所述相关联的第一支付转移参数和所述相关联的第二支付转移参数(1021,...,1025/1221,...,1225)借助于所述中央的基于专家系统的电路(11)基于从所述多个自主或部分自主机动车辆(41,...,45)捕获的所述基于使用的(31)和/或基于用户的(32)和/或操作的(33)自动数据(3)并基于所述第一风险转移系统(10)的经共担的风险(5)来动态地适应和/或优化。
具有自动化风险控制系统的自主或部分自主机动车辆及其相
应方法
技术领域
背景技术
50km/h至0km/h)完全停止、车辆能够生成多少重力(g-force)而不会失去抓地力、记录的单圈时间、转弯速度、制动失效、或恶劣天气(雪、冰、雨)中的控制量)，(vi)换挡质量系统(动力传动系统、悬架、发动机和动力传动系安装等)，(vii)耐久性和腐蚀工程，包括里程积累下的控制、严苛驾驶条件和腐蚀性盐浴等，(viii)包装/人体工程学工程，如乘员接近方向盘、踏板和其他驾驶员/乘客控制装置，(ix)气候控制，如挡风玻璃除霜或加热和冷却能力，(x)驾驶性能工程，例如车辆对一般驾驶条件的响应，例如冷启动和失速、RPM(每分钟转数)下降、空转响应、发动犹豫和失误、以及性能水平等，(xi)质量控制工程，例如，使与汽车电气和电子系统等产品故障和责任索赔相关的风险最小化的系统。最后，自主车辆驾驶的重要方面通常涉及现代远程信息处理装置和系统。在电子、电信和保险行业，该技术正在采用类似且一致的技术策略来提高与移动系统和装置以及这些系统的客户或用户交互的有效性，这些系统现在越来越多地成为纯技术组件。此外，社交网络、远程信息处理、面向服务的体系结构(SOA)和基于使用的服务(UBS)都在进行交互并推动这一发展。社交平台例如Facebook、Twitter和YouTube提供改善客户互动和传达产品信息的能力。然而，远程信息处理领域仍然更大，因为它引入了使技术输入要求与动态风险转移、技术和移动性的问题规范匹配的全新的可能性。SOA和远程信息处理正成为管理集成已知技术和新应用的复杂性的关键。
发明内容
1221,...,1225借助于中央的基于专家系统的电路11基于自主或部分自主驾驶机动车辆
41,...,45在使用期间的触发分类并基于从多个自主或部分自主驾驶机动车辆41...,45捕获的基于使用的31和/或基于用户的32和/或操作的33自动数据3来动态地适应和/或积累。
41,...,45或自动控制系统461,...,465借助于数据链路21连接至中央的基于专家系统的电路11，数据链路21将至少基于使用的31和/或基于用户的32和/或操作的33自动数据3发送至中央的基于专家系统的电路11，其中，基于使用的31和/或基于用户的32和/或操作的
33自动数据3基于感测数据40111/40121和/或自动控制系统461,...,465的操作参数4611。
自动车系统1借助于风险转移系统10/12基于来自自主或部分自主驾驶机动车辆41,...,45的动态生成的第一和/或第二风险转移参数501,...,505/1021,...,1025来提供自动的第一和/或第二风险转移，其中，借助于中央的基于专家系统的电路11，第一和/或第二风险转移参数501,...,505/1021,...,1025及相关联的第一和/或第二支付转移参数1021,...,
1025/1221,...,1225被动态地生成、适应和/或优化，其中，在触发定义风险事件61,...,63之一的发生的情况下，发生的损失71,...,75由自动车系统1自动覆盖。
41,...,45自身捕获数据3，则后者是可以的。因此，自动控制电路461,...,465或连接至自动控制电路461,...,465的适当的移动电话应用可以借助于自己的传感器生成数据3自身，并且/或者移动远程信息处理装置401,...,405或连接至移动远程信息处理装置401,...,
405的移动电话应用可以包括对例如由车载诊断系统提供的直接来自机动车辆41,...,45的数据的访问。如图2所示，中央的基于专家系统的电路11可以实现为自动系统1的单独部分，或者实现为第二风险转移系统12的一部分，其中，在后一种情况下，自动控制电路
461,...,465和/或移动远程信息处理装置401,...,405可以由第二风险转移系统12提供给第一风险转移系统10和/或风险敞口的自主或部分自主驾驶机动车辆41,...,45，以换取访问所捕获的自动数据3和/或捕获的索赔或损失数据711,...,715/721,...,725/731,...,
735。如图2所示，自动系统1可以包括一个(附图标记10)或多个(附图标记10a至10d)第一风险转移系统，所有这些都与相同的第二风险转移系统12相关联。
具体实施方式
10/12的激活。自主或部分自主驾驶机动车辆41,...,45或自动控制系统461,...,465借助于机动车辆41,...,45的移动远程信息处理装置411,...,415连接至中央的基于专家系统的电路11。数据链路21借助于中央的基于专家系统的电路11与自主机动车辆41,...,45之间的无线连接411,...,415来设置，数据链路21将至少所述基于使用的31和/或基于用户的
32和/或操作的33的自动数据3经由移动远程信息处理装置411,...,415发送至中央的基于专家系统的电路11。基于使用的31和/或基于用户的32自动数据3至少包括关于驾驶员何时和/或多久一次和/或在何处和/或如何驾驶和/或机动车辆41,...,45正在做什么以及安全程度、自动化程度或自主特征被激活的程度的自动数据3。借助于连接或集成的车载传感器和测量装置401,...,405通过用于自主机动车辆驾驶的控制电路461,...,465来测量或捕获自动数据3。自动控制系统461,...,465测量至少特定机动车辆41,...,45的自主驾驶支持设备的激活和/或汽车驾驶的自动化等级，并且将测量的特定机动车辆41,...,45的自主驾驶支持设备的激活和/或汽车驾驶的自动化等级作为自动数据3的一部分经由移动远程信息处理装置411,...,415发送至中央的基于专家系统的电路11。图1示出了自动化等级中的可能分裂(fragmentation)。图1示出了由负责联邦机动车辆安全标准的监管要求的美国政府的交通部NHTSA(国家公路交通安全管理局)提供的4个自动化等级和对风险转移、索赔和责任的影响中的差异。等级定义如下:(等级0)驾驶员始终完全控制车辆；(等级1)单个车辆控制是自动化的，例如电子稳定控制或自动化制动；(等级2)至少两个控制可以协调地自动化，例如自适应巡航控制连同车道保持，示例：特斯拉模型S；(等级3)驾驶员在某些条件下可以完全放弃对所有安全关键功能的控制，汽车感测什么时候状况需要驾驶员重新控制并为驾驶员提供“足够舒适的过渡时间”来这么做；以及(等级4)车辆针对整个行程执行所有安全关键功能，其中不期望驾驶员随时控制车辆。由于该车辆控制从开始到停止的包括所有停车功能的所有功能。其可能包括未占用的汽车。例如由SAE(汽车工程师协会)出版的例如基于五个不同的等级(从驾驶员辅助到全自动化系统)的替选分类系统也是可以想象的。然而，例如基于预定风险预测类别的其他分裂可能是优选的。这意味着，自动车系统1的中央的基于专家系统的电路11可以例如包括如图1所示的可搜索(散列)表，其包括由控制系统461,...,465施加的用于触发自主机动车辆41,...,45的机动车辆41,...,45的预定自动化等级的分类触发参数。因此，第一和第二风险转移参数501,...,505/511,...,515及相关联的第一和第二支付转移参数1021,...,1025/1221,...,1225借助于中央的基于专家系统的电路11至少基于自主机动车辆41,...,45在使用期间触发的分类并基于从多个自主机动车辆41,...,45捕获的基于使用的31和/或基于用户的32和/或操作的33自动数据3来动态地适应和/或积累。因此，所生成的第一和第二风险转移参数501,...,505/511,...,515及相关联的第一和第二支付转移参数1021,...,1025/1221,...,1225可以至少取决于测量的特定机动车辆41,...,45的自主驾驶支持设备的激活和/或汽车驾驶的自动化等级。
41,...,45的每个激活的自主驾驶支持设备的汽车制造商得分参数。汽车制造商得分参数可以基于特定机动车辆41,...,45的激活的自主驾驶支持设备的性能和/或效率和/或质量测量来确定，其中，借助于中央的基于专家系统的电路11生成的第一和第二风险转移参数
501,...,505/511,...,515及相关联的第一和第二支付转移参数1021,...,1025/
1221,...,1225至少取决于测量的背景得分参数和汽车制造商得分参数。
1021,...,1025以用于其风险敞口51,...,55的共担，其中，第一风险转移系统10基于接收和存储的第一支付参数1021,...,1025为连接的风险敞口的自主或部分自主驾驶机动车辆
41,...,45中的每一个提供自动化风险保护。此外，第一风险转移系统10借助于第二支付转移模块123连接至第二资源共担系统121，第二支付转移模块123被配置成接收并存储122来自第一保险系统10的第二支付参数1221,...,1225以用于采用由第一风险转移系统10积累的风险敞口51,...,55的一部分。因此，在发生定义风险事件61,...,63之一的情况下，发生的损失由包括第一和第二风险转移系统10/12的基于专家系统的自动车系统1自动覆盖。
461,...,465捕获的自动数据3中的至少一些自动数据借助于如下传感器来测量，所述传感器至少包括用于测量机动车辆在加速期间的重力、制动和转弯的加速度计以及/或者用于记录位置数据和计算驾驶距离的全球定位系统(GPS)。应当注意，如果不是等级4车辆，即全自主车辆，则风险因素中的仅某些可能适用。机动车辆41,...,45可以包括另外的参数测量装置(参见上面的车载传感器和测量装置401,...,405，特别是外感受性传感器或测量装置
401和本体感受性传感器或测量装置4012)，例如如下装置：其用于测量速度(最大速度、超速、在速度带中花费的时间)、制动(苛刻制动、制动应用的数量、制动距离)、加速度、转弯、距离(例如里程表读数)、里程(例如用于你驾驶时的费用或基于距离的风险定价)、短途出行、当日时间、道路和地形类型、移动电话使用(驾驶时)、天气/驾驶条件、位置(GPS、三角测量)、温度、盲点、本地驾驶、太阳角度和耀眼的太阳信息(驾驶员脸上的阳光照射)、安全带状态、高峰时段使用、疲劳(例如通过眼动仪等测量)、驾驶员信心、油门位置、换道、油耗(每次行程和平均燃油经济性)、量化数据点、车辆识别码(VIN)、回旋(非直线行驶)、每分钟转数RPM(过大RPM、最大RPM、RPM带中的时间)、越野使用、重力、制动踏板位置、驾驶员警报、包括燃油油位的控制器区域网络(CAN)总线参数、到其他车辆的距离、到障碍物的距离、自动化特征的激活/使用、高级驾驶辅助系统的激活/使用、牵引力控制数据、前灯和其他灯的使用、闪光灯的使用、车辆重量、车辆乘客数量、交通标志信息、交叉路口、黄色和红色交通灯跳跃、酒精水平检测装置、药物检测装置、驾驶员分心传感器、驾驶员攻击性、生物信息或测量参数、驾驶员心理和情绪状况、来自其他车辆的耀眼头灯、车门状态(打开/关闭)、透过挡风玻璃的能见度、车道位置、车道选择、车辆安全、驾驶员情绪、乘客情绪、二氧化碳排放(基于燃料消耗量的总排放量)、动力输出(PTO；是指连接至车辆的任何机动装置的活动性)、发动机小时、油压、水温、空转时间和/或预热空转时间。借助于移动远程信息处理装置
401,...,405对上述自动数据的测量可能例如取决于其车辆CAN总线上的可用性，其中，控制器区域网络总线是车辆总线标准，其被设计成使得微控制器和装置能够在没有主计算机的情况下在应用中彼此通信。其是基于消息的协议，其被设计成用于汽车内的多路电线，然而，CAN总线也用于其他环境中。
10/12，从而借助于第一和第二资源共担系统101/121为可变数量的暴露于风险的机动车辆
41,...,45提供自给自足的风险保护。第一和第二风险转移级10/12可以实现为耦合的自动第一和第二保险系统10/12。风险敞口部件21,22,23,...借助于多个支付转移模块103连接至第一资源共担系统101，多个支付转移模块103被配置成借助于第一数据存储102接收和存储102来自风险敞口的自主或部分自主驾驶机动车辆41,...,45的第一支付参数
1021,...,1025以用于其风险敞口51,...,55的共担。第一保险系统10基于接收和存储的第一支付参数1021,...,1025为所连接的暴露于风险的机动车辆41,...,45中的每一个提供自动化风险保护。第一保险系统10借助于第二支付转移模块123连接至第二资源共担系统
121，第二支付转移模块123被配置成接收和存储122来自第一保险系统10的第二支付参数
1221,...,1225以用于采用由第一保险系统10积累的风险敞口5的一部分。在发生定义风险事件61,...,63之一的情况下，发生的损失由第一保险系统10自动覆盖。
41145，语言单元41144双向连接无线电数据系统41141或定位系统40112或蜂窝电话模块
41143。然而，作为特定实施方式变型，自动控制电路461,...,465还可以包括例如通过借助于USB闪存驱动器的定期数据转移的有线的永久或定期连接，如下面进一步讨论的。应当注意，定期数据转移也可以通过除所述USB接口之外的其他设备来执行。例如，它也可以是可以连接数据线缆的黑盒，或者存储卡等(例如，作为非易失性存储卡等的安全数字(SD))可以插入其中的任何类型的硬盘驱动器或装置。卫星接收模块41145可以例如包括全球定位系统(GPS)电路40112，以及/或者数字无线电服务模块41141可以例如至少包括全球移动通信系统(GSM)单元41143。对于远程信息处理，无线电数据系统(RDS)表示用于在常规调频(FM)无线电广播中嵌入大量数字信息的通信协议标准。RDS使包括时间、电台标识和节目信息的几种传输信息标准化。无线电广播数据系统(RBDS)是用于美国版RDS的官方名称。对于无线连接41141,...,41145，远程信息处理装置411,...,415借助于远程信息处理装置
411,...,415的天线连接充当相应数据传输网络2内的无线节点221,...,225。
461,...,465中的一些可以例如包括扬声器和从中央的基于专家系统的电路11和/或第一和/或第二风险转移系统10/12到自动控制电路461,...,465的语音连接，从而提供实时服务，特别是对机动车辆41,...,45的用户提供关于其对自主或部分自主驾驶机动车辆
41,...,45的驾驶使用和/或其他基于使用的31或基于用户的32行为的教练服务。总之，自动控制电路461,...,465可以例如包括或连接至车载传感器或其他测量装置401,...,405，特别是外感受性和/或本体感受性传感器或测量装置4011/4012、车载诊断(OBD)系统或加密狗、智能手机和/或移动蜂窝电话、挡风玻璃装置(例如相机)、黑匣子装置、点烟器适配器(CLA)装置、eCall OBU、嵌入式OEM装置和/或信息娱乐系统、使得运行特定操作系统的移动装置能够通过仪表板的主机在汽车中运行的智能手机投影标准(示例可以包括Apple Carplay、Mirrorlink、Android Auto)、车载导航系统、导航装置、售后高级驾驶辅助系统(示例可以包括移动眼(Mobileye))、嵌入式高级驾驶辅助系统(示例可以包括高级紧急制动系统、车道偏离警告系统、停车辅助功能)、车辆自动化系统(示例可以包括自主驾驶系统、远程代客停车辅助或自动停车辅助)、智能手表和其他可穿戴设备。自动控制电路
461,...,465还可以包括上述装置的特定组合特征，例如智能手机(应用)与信标，或者蓝牙低能耗(BLE)信标(BLE，也称为蓝牙智能)，其是主要设计用于医疗保健、健身、安全和家庭娱乐行业的新颖应用的无线个人区域网络技术。与传统蓝牙相比，蓝牙智能旨在提供显著降低的功耗和成本，同时保持类似的通信范围(约10米)，具有OBD加密狗或支持BLE的OBD加密狗的智能手机，仅限智能手机，可自行安装的售后黑匣子、专业安装的售后黑匣子、售后黑匣子和显示器。
465借助于移动远程信息处理装置411,...,415发送至基于专家系统的自动电路11。移动远程信息处理装置411,...,415中的至少一些移动远程信息处理装置可以例如包括蜂窝调制解调器4113，其用于将自动数据3从移动远程信息处理装置401,...,405发送至自动控制电路461,...,465。然而，作为特定实施方式变体，与多个机动车辆41,...,45相关联的移动远程信息处理装置411,...,415不包括无线连接4114，而是例如通过定期地连接至有线(固定)网络例如局域网(LAN)，或者通过经由作为USB闪存驱动器或其他便携式数据存储设备的通用串行总线(USB)或中间USB装置或USB计算机外围设备连接至数据传输或网络站例如个人计算机来发送自动数据3。用于与机动车辆的数据传输总线中的至少一个连接的多个接口421,...,425可以例如至少包括用于与机动车辆的控制器区域网络(CAN)总线连接的接口。
41,...,45的转移的风险敞口51,...,55相关联的定义风险事件61,...,63之一的发生的情况下，发生的损失71,...,75由第一风险转移系统10基于第一风险转移参数501,...,505及相关联的第一支付转移参数1021,...,1025自动覆盖。
1225至少部分地覆盖。例如，在触发定义激活阈值参数124的超过的情况下，第二风险转移系统12通过借助于系统1将激活信令传递至第二保险系统12而被自动激活，第二保险系统
12在激活时覆盖由第一保险系统10积累的风险敞口51,...,55的所述采用部分。然而，明确要提及的是，作为实施方式变体的本发明可以通过固定激活即在不触发激活阈值的情况下来实现。因此，本发明可以通过成比例或不成比例风险转移实现为第一与第二风险转移系统10/12之间的耦合机制，其中，在成比例风险转移耦合下，第二风险转移系统12借助于切换装置11通过转移至第一风险转移系统10的每个风险的固定百分比份额被激活。因此，第二风险转移系统12借助于第二支付参数1221,...,1225接收来自第一风险转移系统10的该固定支付转移。在不成比例风险转移耦合下，在触发与定义风险事件61,...,63的发生相关联的定义激活阈值参数124的超过的情况下，发生的损失71,...,75由第二保险系统12基于第二风险转移参数511,...,515及相关联的第二支付转移参数1221,...,1225至少部分地覆盖。激活阈值可以与发生的每个单个损失相关联，或者取决于借助于累积损失参数80测量的积累损失。因此，不成比例耦合可以在损失超额或止损风险转移结构中实现，其中，损失超额结构可以例如基于按风险XL(工作XL)、按发生/按事件XL(激变或Cat XL)或累积XL结构。第一和第二风险转移参数501,...,505/511,...,515及相关联的第一和第二支付转移参数1021,...,1025/1221,...,1225借助于基于机器学习的远程信息处理电路11基于从与多个机动车辆41,...,45相关联的移动远程信息处理装置401,...,405捕获的基于使用的31和/或基于用户的32和/或操作的33自动数据3并基于第一风险转移系统10的共担风险
5被动态地适应和/或相互优化。基于机器学习的远程信息处理电路11可以包括例如累积模块，其基于捕获的与风险相关的自动数据3为一个或多个暴露于共担的风险的机动车辆
41,...,45提供风险敞口51,...,55，其中，第一和第二风险转移参数501,...,505/
511,...,515及相关联的第一和第二支付转移参数1021,...,1025/1221,...,1225基于共担的自主或部分自主驾驶机动车辆41,...,45的预定风险事件61,...,63的发生的可能性被动态地生成。
1021,...,1025/1221,...,1225基于共担的机动车辆41,...,45的预定风险事件61,...,63的发生的可能性和可变赔付率参数82被动态地生成。作为实施方式变型，在触发可变赔付率参数82超过赔付率阈值821的情况下，第一和第二风险转移参数501,...,505/511,...,
515及相关联的第一和第二支付转移参数1021,...,1025/1221,...,1225基于共担的机动车辆41,...,45的预定风险事件61,...,63的发生的可能性和可变赔付率参数82来动态地适应和/或优化。触发定义激活阈值参数124的超过可以例如与测量的风险事件61,...,63的累积发生的触发值相关联。在所有情况下，中央的基于专家系统的自动电路11的切换装置117生成所有必要的信令并将信令发送至第一和第二风险转移系统10/12来以电子方式执行切换。
501,...,505自动覆盖。在另一个变型中，与预定风险事件61,...,63相关联并被分配给共担暴露于风险的机动车辆41,...,45的损失71,...,75可以例如由第一风险转移系统10的自动化资源共担系统101经由从第一资源共担系统101到所述暴露于风险的机动车辆
41,...,45的支付转移明确地覆盖，其中，从第二风险转移系统12的自动化第二资源共担系统121到第一资源共担系统101的第二支付转移通过自动车系统1基于测量的暴露于风险的自主机动车辆41,...,45的实际损失711,...,715/721,...,725/731,...,735经由所生成的激活信号被触发。另外，与转移至第二风险转移系统12的风险对应的损失71,...,75也可以通过第二资源共担系统121通过经由第二支付转移模块123从第二资源共担系统121到涉及的暴露于风险的机动车辆41,...,45的资源转移被直接覆盖。
63的发生的可能性，其中，可以基于总风险5和/或共担的机动车辆41,...,45的预定风险事件61,...,63的发生的可能性动态地确定从第一资源共担系统101到第二资源共担系统121的用于转移其风险的支付1221,...,1225的接收和预处理存储102。具体地，暴露于共担的风险的机动车辆41,...,45的数量可以例如借助于基于专家系统的电路11经由第一保险系统10动态地和/或实时地适应到如下范围：在该范围内，由风险转移系统10覆盖的非协变发生的风险在任意给定时间仅影响总的暴露于共担的风险的自主或部分自主驾驶机动车辆
41,...,45的相对小的比例。来自第一风险转移系统10的风险转移也可以借助于基于专家系统的汽车电路11经由第二风险转移系统12动态地适应到如下范围：在该范围内，由第二风险转移系统12覆盖的非协变发生的风险在任意给定时间仅影响从第一风险转移系统10转移的总风险的相对小的比例。另外，第一和第二风险转移参数501,...,505/511,...,515及相关联的第一和第二支付转移参数1021,...,1025/1221,...,1225可以例如借助于基于机器学习的电路11基于一个或多个风险事件61,...,63的时间相关的发生率数据来动态地适应。最后，在每次借助于基于机器学习的电路11触发捕获的自动数据3或(或基于)指示风险事件61,...,63的参数611,...,613/621,...,623/631,...,633的发生时，利用触发来分配总参数化支付，其中，在已经对受测量的所述风险事件61,...,63的发生影响的相应的共担暴露于风险的机动车辆41,...,45触发了所述发生时，总分配支付能够转移。
505/511,...,515及相关联的第一和第二支付转移参数1021,...,1025/1221,...,1225实时适应。自动车系统1可以包括用于背景数据处理以改善远程信息处理评分的设备。这使得系统1能够将自动数据(位置、速度、加速度、减速度)与背景和周围环境(例如天气、道路类型、周围环境、交通、前方事故、道路基础设施、十字路口、交叉口、危险点、交通规则、道路安全分类、其他驾驶员的驾驶行为、出行道路上的事故的估计可能性、周围车辆的位置和/或行为)进行比较。此外，其是一种能够更可靠地使用智能手机数据来评估风险的概念。背景数据的示例是与最大允许速度比较的车辆速度和/或天气条件。如果周围的车辆采用类似的速度，则驾驶太快可能没有那么大的风险。然而，在恶劣天气条件(例如，雾)下以最大允许速度行驶可能会出现危险的驾驶行为。得分驾驶模块111还使得能够捕获和控制得分驾驶行为，并且比较其在技术操作和背景中的行为。它使得能够根据位置或行程自动捕获得分风险，并自动分析和响应与增值服务(例如，事故通知和/或对驾驶员的反馈和/或自动化车队风险报告和/或自动化和动态优化的承保等)的需求相关的数据。系统的基于远程信息处理的反馈设备可以例如包括通过经由移动远程信息处理装置411,...,415的机动车辆的控制电路461,...,465的数据链路的动态警报馈送，其中，基于专家系统的自动电路11立即向装置警报驱动器4115警告包括如下的多种性能测量结果：例如，高RPM，即作为机动车辆发动机的马达旋转频率的测量结果的每分钟高转数、不稳定的驱动、不必要的发动机功率、苛刻的加速度、道路预期和/或ECO驱动。显然，即使最有经验的驾驶员也可以从使其驾驶行为被动态分析和改进中受益。自动车系统1动态地和实时地(即它们一发生就)提供与驾驶员的风险行为相关的改进的机会。通过警告训练辅助设备向驾驶员提供即时反馈并使信息直接发送至自动控制电路461,...,465确保在不是全自动化车辆41,...,45的情况下双管齐下的方法来纠正有风险的(并且通常昂贵的)驾驶习惯。因此，自动车系统1不仅使得能够相互优化第一和第二风险转移系统10/12的操作参数1021,...,1025/1221,...,1225/
501,...,505/511,...,515，而且还优化暴露于风险的机动车辆41,...,45的等级上的风险和/或风险行为。没有现有技术系统允许这种整体的实时优化。作为另一种增值服务，自动车系统1可以例如动态地生成选定的自主或部分自主机动车辆41,...,45的车队风险报告。
由自动车系统1自动生成的这种车队报告提供了一种共享和比较驾驶员统计数据的新方法。此类报告的直接影响具有其他优势，如最佳表现者的自动奖励生成或需要额外培训的驾驶员识别等。
515及相关联的第一和第二支付转移参数1021,...,1025/1221,...,1225基于累积损失参数80与累积支付参数81的比率被动态地生成。总之，第一和第二风险转移系统10/12可以借助于基于机器学习的电路11基于动态可适应的第一和第二风险转移参数501,...,505/
511,...,515及相关联的第一和第二支付转移参数1021,...,1025/1221,...,1225来自动操纵、触发、发信号和相互激活，从而借助于耦合的第一和第二保险系统10/12为与移动远程信息处理装置401,...,405相关联的可变数量的机动车辆41,...,45提供自给自足的风险保护。
401,...,405的捕获的自动数据3来触发事故通知和/或给驾驶员的反馈和/或自动车队风险报告和/或自动化和动态优化的承保和/或其他附加服务。这已在上面详细描述。
101,121的货币参数转移可以分别由支付转移模块103和123发起，或者根据相关资源共担系统101或121的请求发起。
461,...,465来监测，从而至少定期地和/或在预定时间段内捕获数据流路径的与部件相关的测量参数。根据一个替选实施方式，数据流路径例如还可以通过由系统1动态触发、例如通过触发从控制电路461,...,465或相关联的测量装置和/或系统发送的数据流路径的远程信息处理测量参数来动态监测。通过触发包括涉及的暴露于风险的机动车辆41,...,45的动态记录的远程信息处理测量参数的数据流路径，系统1能够基于预定触发参数来检测预定风险事件61,...,63的发生。此外，系统1还可以例如在风险事件61,...,63对风险敞口的自主或部分自主驾驶机动车辆41,...,45的影响的进展期间动态地监视不同阶段，以便为具体暴露于风险的机动车辆41,...,45提供适当适应和分级的风险保护。这种风险保护结构基于接收和存储的来自相关暴露于风险的机动车辆41,...,45的支付1021,...,1025并且/或者基于所有共担暴露于风险的机动车辆41,...,45的整体转移风险与风险转移系统10的总风险敞口5相关。
20的网格单元201,...,203是可选择的，并且数据能够经由自动车系统1借助于数据库116分配给网格20的每个单元201,...,203，并且代表网格单元的数据记录被分配给发生或测量的年份并且被保存在汽车电路11的存储器模块中。数据集的位置和分辨率的生成由图1中的数据库116到网格单元201,...,203的箭头示出。该图示出了示例性数据提取和网格生成。分辨率可以适应于动态触发等级，例如蜂窝网络网格单元20或市政或地区网格(例如4*
4、10*10、15*15km的网格)。可以借助于自动车系统1生成适当的四叉树，并且该四叉树通过系统1根据相关联的人口密度参数与处理步骤相关联。对于每个网格单元201,...,203，可以借助于系统1捕获环境人口密度参数，并将其分配给被分配给相应网格单元201,...,203的生成数据记录。可以对于感兴趣的地理区域2捕获人口密度参数，并且可以在考虑不同模式的所述空间高分辨率网格20中分配定制的加权因子。人口密度参数可以例如借助于系统
1从例如包括航拍图像和/或航空照片的空中高分辨率数据中提取。通常，对于本发明的空中高分辨率数据的使用，空中高分辨率数据可以包括由卫星和/或飞机和/或浮空器或配备有气球的其他测量站测量的航拍图像和/或航空照片。人口密度参数的提取可以基于人口密度参数和/或土地使用参数与驾驶或交通模式之间的测量的相互作用。为了利用系统1执行提取，系统1可以包括测量土地使用和行驶行为即交通模式的相互作用的变量。然而，对于提取，人口密度是主要的可量化土地利用描述变量。系统1可以进一步使用人口密度参数来隔离区域类型(城市、第二大城市、郊区、城镇和农村)。可能与量化土地使用有关的包括住宅密度和工作区就业密度参数的其他变量也可以由系统1包括。人口或建筑环境的其他参数和特征，如种族、年龄、收入和零售就业可以进一步用于衡量跨越不同人群的土地使用影响。对于提取，更大的人口密度可以例如与每年行驶里程减少、可用公交车增加、对单人车辆的依赖性降低和运输使用增加相关联。私人汽车仍然是大多数地理区域2的主要出行方式，虽然取决于社会或民族背景，在某些地理区域，其他交通运输模式通常更有可能被使用。人口密度的增加通常与较少人次的出行、较少人次行驶里程和每次出行的较少人次里程相关联。人口稠密地区的居民报告的车辆出行、行驶的车辆里程和每次出行的车辆里程最少。人口较不稠密地区倾向于每个成人拥有更多的驾驶员，并且每个成人拥有更多车辆。
为了确定定制的加权因子，城市倾向于遵循关于若干交通运输参数例如每个成人的驾驶员、每个成人的车辆、从家工作的人的百分比和自动依赖性的全国平均值。大约20％的小城市居民以私人汽车以外的模式上班。小城市的居民报告最多的任意地区类型的出行人次。
郊区人口出行人次第二多。通常，大量低收入居民居住在第二大城市，这些城市的交通可用性有限。对于提取，自动车系统1例如还能够识别人口的特定区段的位置偏好。高收入家庭通常倾向于位于郊区，而中等收入家庭最常见于农村地区。低收入家庭通常见于城市或农村地区。随着地区零售贸易的百分比增加，上班距离和上班行驶时间减少。城市地区在人口普查区工作的居民百分比最小，其中，参与零售业的比例超过25％。小城市的百分比最高，其中，28.8％的居民工作，其中，超过25％的工作是零售业。工作普查区的零售就业和就业密度与出行行为具有一些可测量的相关性。在住宅街区群中，住房密度的增加与更高的交通可用性和更近的交通接近度相关联。随着居住密度的增加，自行车和徒步出行增加。居住密度的增加也与就业密度的增加相关联。在每平方英里100到1,499个住房单元的居住密度下，人们不太可能从事没有固定工作场所的工作。低居住密度区域在家工作的人口百分比最大。因此，总之，居住密度参数、零售就业、收入、区域类型和人口密度参数都为交通运输行为和政策实施提供了重要的描述或驱动因素，并且与将土地使用与交通运输选择和行为联系起来有关，其中，由系统1进行的用于环境人口密度参数和定制的加权因子的数据提取基于所述测量变量。注意，城市地区的行驶需求和供应特性两者明显不同于高速公路的行驶需求和供应特性。因此，对高速公路交通模式和相关联的动态的分析不能直接转化为城市情况。城市交通与高速公路交通之间的一个区别在于，在城市道路网络中，多种交通模式共存并相互作用，例如行人、自行车、汽车、公共汽车、卡车，而高速公路主要用于汽车和卡车。
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