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经由汽车中心的安全驾驶支持

阅读：280发布：2022-03-02

专利汇可以提供经由汽车中心的安全驾驶支持专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种用于提供车辆的安全驾驶支持的方法包括获得在车辆中心处接收的乘员数据和车辆数据。乘员数据与乘员的身份和健康状况相关，并且车辆数据与车辆的状况相关。该方法还包括基于乘员数据和车辆数据应用于机器学习安全驾驶模型而获得动作数据。机器学习安全驾驶模型与基于乘员数据从多个用户简档当中识别出的乘员的用户简档相关联。服务器维护多个用户简档，每个用户简档具有各自的机器学习安全驾驶模型。动作数据与当乘员位于车辆中时要由车辆执行的动作相关。，下面是经由汽车中心的安全驾驶支持专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种提供车辆的安全驾驶支持的方法，所述方法包括：
获得在所述车辆的车辆中心处接收的乘员数据和车辆数据，其中，所述乘员数据与所述车辆的乘员的身份和健康状况相关，并且其中，所述车辆数据与所述车辆的状况相关；以及
基于所述乘员数据和所述车辆数据应用于与所述乘员的用户简档相关联的机器学习安全驾驶模型来获得动作数据，其中，所述用户简档是基于所述乘员数据而从多个用户简档当中识别的，其中，所述机器学习安全驾驶模型是多个机器学习安全驾驶模型中的一个，所述多个机器学习安全驾驶模型中的每一个与在服务器处维护的所述多个用户简档中的相应的一个相关联，并且其中，所述动作数据与当所述乘员位于所述车辆中时要由所述车辆执行的动作相关。
2.如权利要求1所述的方法，还包括：
在所述车辆的所述车辆中心处从以下中的一个或多个接收所述乘员数据：车载传感器、位于所述车辆内的移动设备、所述车辆外部的固定监视器、或者靠近所述车辆的另一车辆。
3.如权利要求1所述的方法，其中，与所述乘员的所述身份相关的所述乘员数据包括以下中的至少一个：所述乘员的图像、所述乘员的指纹、标识位于所述车辆内的所述移动设备的数据、指示所述车辆的车辆座椅的位置的数据、指示所述车辆的方向盘的位置的数据、指示所述乘员的当前多媒体活动的数据。
4.如权利要求1所述的方法，其中，与所述乘员的所述健康状况相关的所述乘员数据包括以下中的至少一个：与在所述车辆中心处从位于所述车辆内的所述移动设备接收的所述乘员的所述健康状况相关的数据、所述乘员的图像、在所述车辆中心处从位于所述车辆内的生物传感器接收的数据、指示所述乘员的血液酒精含量的数据、指示所述乘员的血压的数据或指示所述乘员的心率的数据。
5.如权利要求1所述的方法，还包括在所述车辆的所述车辆中心处从以下中的一个或多个接收所述车辆数据：车载传感器、位于所述车辆内的移动设备、所述车辆外部的固定监视器、或者靠近所述车辆的另一车辆。
6.如权利要求5所述的方法，其中，所述车辆数据包括以下中的至少一个：指示所述车辆的当前位置的数据、指示当前时间的数据、指示当前日期的数据、指示所述车辆的速度的数据、指示所述车辆的一个或多个车辆域的当前诊断的数据。
7.如权利要求6所述的方法，其中，所述一个或多个车辆域包括以下中的至少一个：底盘域、动力总成域、仪表板域、或者内部域。
8.如权利要求1所述的方法，其中，所述乘员是所述车辆的当前驾驶员。
9.如权利要求1所述的方法，其中，所述乘员是所述车辆的当前乘客。
10.如权利要求1所述的方法，还包括：
将所述乘员数据和所述车辆数据从所述车辆中心无线地发送到所述服务器；以及响应于将所述乘员数据和所述车辆数据发送到所述服务器，在所述车辆中心处从所述服务器无线地接收所述动作数据。
11.如权利要求1所述的方法，还包括：
将所述乘员数据和所述车辆数据从所述车辆中心无线地发送到所述服务器；以及在所述车辆中心处从所述服务器无线地接收与所述乘员的所述用户简档相关联的所述机器学习安全驾驶模型，其中，获得所述动作数据包括将所述乘员数据和所述车辆数据应用于在所述车辆本地的所述机器学习安全驾驶模型。
12.如权利要求1所述的方法，还包括：
响应于所述动作数据而在所述车辆处执行所述动作，其中，在所述车辆处执行所述动作包括以下中的至少一个：实现与所述车辆的所述乘员相关的家长控制、限制位于所述车辆内的移动设备的蜂窝数据访问、禁用由所述移动设备进行的文本消息传送、限制所述车辆的信息娱乐系统可用的多媒体内容、停用所述车辆的发动机、限制所述车辆的速度、经由所述车辆的导航系统提供路线、或者向所述车辆的驾驶员提供安全驾驶建议。
13.如权利要求1所述的方法，还包括：
基于在所述车辆的所述车辆中心处接收的所述乘员数据和所述车辆数据来更新与所述乘员的所述用户简档相关联的所述机器学习安全驾驶模型。
14.如权利要求1所述的方法，还包括：
基于以下中的一个或多个来更新与所述乘员的所述用户简档相关联的所述机器学习安全驾驶模型：所述车辆的所述乘员的过去的乘员数据和车辆数据、所述车辆的其他先前乘员的过去的乘员数据和车辆数据、当所述乘员位于另一车辆中时获得的所述乘员的过去的乘员数据和车辆数据、其他车辆的其他乘员的乘员数据和车辆数据。
15.一种用于提供车辆的安全驾驶支持的车辆中心，所述车辆包括：
处理器；以及
耦合到所述处理器的存储器，其中，所述处理器和所述存储器被配置为引导所述车辆中心进行以下操作：
在所述车辆中心处接收乘员数据和车辆数据，其中，所述乘员数据与所述车辆的乘员的身份和健康状况相关，并且其中，所述车辆数据与所述车辆的状况相关；
基于所述乘员数据和所述车辆数据应用于与所述乘员的用户简档相关联的机器学习安全驾驶模型来获得动作数据，其中，所述用户简档是基于所述乘员数据而从多个用户简档当中识别的，其中，所述机器学习安全驾驶模型是多个机器学习安全驾驶模型中的一个，所述多个机器学习安全驾驶模型中的每一个与在服务器处维护的所述多个用户简档中的相应的一个相关联，并且其中，所述动作数据与当所述乘员位于所述车辆中时要由所述车辆执行的动作相关；以及
响应于所述动作数据而在所述车辆处执行所述动作。
16.如权利要求15所述的车辆中心，其中，所述车辆中心被配置为从以下中的一个或多个接收乘员数据：车载传感器、位于所述车辆内的移动设备、所述车辆外部的固定监视器、或者靠近所述车辆的另一车辆。
17.如权利要求15所述的车辆中心，其中，所述乘员数据与所述乘员的身份和健康状况相关。
18.如权利要求15所述的车辆中心，其中，所述处理器和所述存储器还被配置为引导所述车辆中心进行以下操作：
将所述乘员数据和所述车辆数据从所述车辆中心无线地发送到所述服务器；以及响应于将所述乘员数据和所述车辆数据发送到所述服务器，在所述车辆中心处从所述服务器无线地接收所述动作数据。
19.如权利要求15所述的车辆中心，其中，所述处理器和所述存储器还被配置为引导所述车辆中心进行以下操作：
将所述乘员数据和所述车辆数据从所述车辆中心无线地发送到所述服务器；以及在所述车辆中心处从所述服务器无线地接收与所述乘员的所述用户简档相关联的所述机器学习安全驾驶模型，其中，获得所述动作数据包括将所述乘员数据和所述车辆数据应用于在所述车辆本地的所述机器学习安全驾驶模型。
20.一种用于提供车辆的安全驾驶支持的服务器，所述服务器包括：
处理器；以及
耦合到所述处理器的存储器，其中，所述处理器和所述存储器被配置为引导所述服务器进行以下操作：
获得在所述车辆的车辆中心处接收的乘员数据和车辆数据，其中，所述乘员数据与所述车辆的乘员的身份和健康状况相关，并且其中，所述车辆数据与所述车辆的状况相关；
基于所述乘员数据来从多个用户简档当中识别所述乘员的用户简档；
将所述乘员数据和所述车辆数据应用于机器学习安全驾驶模型以获得动作数据，其中，所述机器学习安全驾驶模型与所述乘员的所述用户简档相关联，其中，所述机器学习安全驾驶模型是多个机器学习安全驾驶模型中的一个，所述多个机器学习安全驾驶模型中的每一个与在所述服务器处维护的所述多个用户简档中的相应的一个相关联，并且其中，所述动作数据与当所述乘员位于所述车辆中时要由所述车辆执行的动作相关；以及将所述动作数据无线地发送至所述车辆中心以在所述车辆处执行所述动作。
21.如权利要求20所述的服务器，其中，所述处理器和所述存储器还被配置为引导所述服务器进行以下操作：
基于所述乘员数据和所述车辆数据来更新与所述乘员的所述用户简档相关联的所述机器学习安全驾驶模型。
22.如权利要求20所述的服务器，其中，所述处理器和所述存储器还被配置为引导所述服务器进行以下操作：
基于以下中的一个或多个来更新与所述乘员的所述用户简档相关联的所述机器学习安全驾驶模型：所述车辆的所述乘员的过去的乘员数据和车辆数据、所述车辆的其他先前乘员的过去的乘员数据和车辆数据、当所述乘员位于另一车辆中时获得的所述乘员的过去的乘员数据和车辆数据、以及其他车辆的其他乘员的乘员数据和车辆数据。
23.如权利要求20所述的服务器，其中，所述处理器和所述存储器还被配置为引导所述服务器进行以下操作：
将与所述乘员的所述用户简档相关联的更新的机器学习安全驾驶模型无线地发送到所述车辆中心。
24.一种用于提供车辆的安全驾驶支持的装置，所述装置包括：
用于获得在所述车辆的车辆中心处接收的乘员数据和车辆数据的单元，其中，所述乘员数据与所述车辆的乘员的身份和健康状况相关，并且其中，所述车辆数据与所述车辆的状况相关；以及
用于基于所述乘员数据和所述车辆数据应用于与所述乘员的用户简档相关联的机器学习安全驾驶模型而获得动作数据的单元，其中，所述用户简档是基于所述乘员数据而从多个用户简档当中识别的，其中，所述机器学习安全驾驶模型是多个机器学习安全驾驶模型中的一个，所述多个机器学习安全驾驶模型中的每一个与在服务器处维护的所述多个用户简档中的相应的一个相关联，并且其中，所述动作数据与当所述乘员位于所述车辆中时要由所述车辆执行的动作相关。
25.如权利要求24所述的装置，还包括：
用于基于在所述车辆的所述车辆中心处接收的所述乘员数据和所述车辆数据来更新与所述乘员的所述用户简档相关联的所述机器学习安全驾驶模型的单元。
26.如权利要求24所述的装置，还包括：
用于基于以下中的一个或多个来更新与所述乘员的所述用户简档相关联的所述机器学习安全驾驶模型的单元：所述车辆的所述乘员的过去的乘员数据和车辆数据、所述车辆的其它先前乘员的过去的乘员数据和车辆数据、当所述乘员位于另一车辆中时获得的所述乘员的过去的乘员数据和车辆数据、以及其他车辆的其他乘员的过去的乘员数据和车辆数据。
27.一种包括存储在其上的用于提供车辆的安全驾驶支持的程序代码的非暂时性计算机可读存储介质，所述程序代码包括用于执行以下操作的指令：
获得在所述车辆的车辆中心处接收的乘员数据和车辆数据，其中，所述乘员数据与所述车辆的乘员的身份和健康状况相关，并且其中，所述车辆数据与所述车辆的状况相关；以及
基于所述乘员数据和所述车辆数据应用于与所述乘员的用户简档相关联的机器学习安全驾驶模型而获得动作数据，其中，所述用户简档是基于所述乘员数据而从多个用户简档当中识别的，其中，所述机器学习安全驾驶模型是多个机器学习安全驾驶模型中的一个，所述多个机器学习安全驾驶模型中的每一个与维护在服务器处的所述多个用户简档中的相应的一个相关联，并且其中，所述动作数据与当所述乘员位于所述车辆中时要由所述车辆执行的动作相关。
28.如权利要求27所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中，所述程序代码还包括用于以下操作的指令：
基于在所述车辆的所述车辆中心处接收的所述乘员数据和所述车辆数据来更新与所述乘员的所述用户简档相关联的所述机器学习安全驾驶模型。
29.如权利要求27所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中，所述程序代码还包括用于以下操作的指令：
基于以下中的一个或多个来更新与所述乘员的所述用户简档相关联的所述机器学习安全驾驶模型：所述车辆的所述乘员的过去的乘员数据和车辆数据、所述车辆的其他先前乘员的过去的乘员数据和车辆数据、当所述乘员位于另一车辆中时获得的所述乘员的过去的乘员数据和车辆数据、以及其他车辆的其他乘员的乘员数据和车辆数据。

说明书全文

经由汽车中心的安全驾驶支持

技术领域

[0001] 本公开总体上涉及提供安全驾驶支持，并且具体但非排他地涉及经由汽车中心来提供安全驾驶支持。

背景技术

[0002] 改善车辆的安全驾驶是持续的愿望，部分原因是道路上的车辆数量增加。尽管有这种愿望，车辆死亡人数仍然很高，部分原因是一种或多种不安全的驾驶习惯(例如，因酒精受损的驾驶员、年轻的经验不足的驾驶员、分心的驾驶员和昏昏欲睡的驾驶员等)。

[0003] 试图改善驾驶安全性的一些现有技术解决方案通常在正被解决的特定问题的范围内是有限的，并且通常需要通过安装售后传感器来修改车辆。例如，酒精测定器可以安装在车辆上，以防止车辆的发动机启动，除非测量的血液/酒精水平低于某个限值。类似地，可以将传感器安装到车辆以检测移动电话使用，其中安装在电话上的应用可以在车辆运动时禁止电话的某些功能(例如编辑文本)。

[0004] 然而，这些解决方案通常取决于驾驶员协作而起作用，需要车辆修改，缺乏检测各种不安全驾驶习惯的鲁棒性，并且在可用于做出这样的决定的传感器数据方面受限制。发明内容

[0005] 以下呈现了涉及与本文所公开的用于提供车辆的安全驾驶支持的机制相关联的一个或多个方面和/或示例的简化概述。因此，以下概要不应被视为与所有预期方面和/或示例相关的广泛概述，也不应将以下概要视为识别与所有预期方面和/或示例相关的关键或重要元素，或者划定与任何特定方面和/或示例相关联的范围。因此，在下面提供的详细描述之前，以下概要以简化的形式呈现了涉及与本文所公开的用于提供安全驾驶支持的机制相关的一个或多个方面和/或示例的某些概念。

[0006] 根据一个方面，一种用于提供车辆的安全驾驶支持的方法包括获得在车辆中心处接收的乘员数据和车辆数据。乘员数据与乘员的身份和健康状况相关，并且车辆数据与车辆的状况相关。该方法还包括基于乘员数据和车辆数据应用于机器学习安全驾驶模型而获得动作数据。机器学习安全驾驶模型与基于乘员数据从多个用户简档中识别的乘员的用户简档相关联。服务器维护多个用户简档，每个用户简档具有各自的机器学习安全驾驶模型。动作数据与当乘员位于车辆中时要由车辆执行的动作相关。

[0007] 根据另一方面，用于提供车辆的安全驾驶支持的车辆中心包括处理器和耦合到处理器的存储器。处理器和存储器被配置为引导车辆中心在车辆中心处接收乘员数据和车辆数据。乘员数据与车辆的乘员的身份和健康状况相关，并且车辆数据与车辆的状况相关。处理器和存储器还被配置为基于乘员数据和车辆数据应用于与乘员的用户简档相关联的机器学习安全驾驶模型来获得动作数据。基于乘员数据从多个用户简档当中识别用户简档，而机器学习安全驾驶模型是多个机器学习安全驾驶模型中的一个。多个机器学习安全驾驶模型中的每一个与在服务器处维护的多个用户简档中的相应的一个相关联。动作数据与当乘员位于车辆中时要由车辆执行的动作相关。处理器和存储器还被配置为引导车辆中心响应于动作数据而在车辆处执行动作。

[0008] 根据另一方面，用于提供车辆的安全驾驶支持的服务器包括处理器和耦合到处理器的存储器。处理器和存储器被配置为引导服务器获得在车辆的车辆中心处接收的乘员数据和车辆数据。乘员数据与车辆的乘员的身份和健康状况相关，并且车辆数据与车辆的状况相关。处理器和存储器还被配置为引导服务器基于乘员数据从多个用户简档当中识别乘员的用户简档，并将乘员数据和车辆数据应用于机器学习安全驾驶模型以获得动作数据。机器学习安全驾驶模型与乘员的用户简档相关联，并且机器学习安全驾驶模型是多个机器学习安全驾驶模型中的一个。多个机器学习安全驾驶模型中的每一个与在服务器处维护的多个用户简档中的相应的一个相关联。动作数据与当乘员位于车辆中时要由车辆执行的动作相关。处理器和存储器还被配置为引导服务器将动作数据无线地发送到车辆中心以在车辆处执行动作。

[0009] 根据又一方面，用于提供车辆的安全驾驶支持的装置包括：(1)用于获得在车辆的车辆中心处接收的乘员数据和车辆数据的单元；以及(2)用于基于将乘员数据和车辆数据应用于与乘员的用户简档相关联的机器学习安全驾驶模型而获得动作数据的单元。乘员数据与车辆的乘员的身份和健康状况相关，并且车辆数据与车辆的状况相关。基于乘员数据从多个用户简档当中识别用户简档，并且机器学习安全驾驶模型是多个机器学习安全驾驶模型中的一个，其中多个机器学习安全驾驶模型中的每一个与在服务器处维护的多个用户简档中的相应的一个相关联。此外，动作数据与当乘员位于车辆中时要由车辆执行的动作相关。

[0010] 根据另一方面，一种非暂时性计算机可读存储介质包括存储在其上的用于提供车辆的安全驾驶支持的程序代码。该程序代码包括指令，所述指令用于：(1)获得在车辆的车辆中心处接收的乘员数据和车辆数据，以及(2)基于乘员数据和车辆数据应用于与乘员的用户简档相关联的机器学习安全驾驶模型而获得动作数据。乘员数据与车辆的乘员的身份和健康状况相关，并且车辆数据与车辆的状况相关。基于乘员数据从多个用户简档当中识别用户简档，并且机器学习安全驾驶模型是多个机器学习安全驾驶模型中的一个，其中多个机器学习安全驾驶模型中的每一个与在服务器处维护的多个用户简档中的相应的一个相关联。此外，动作数据与当乘员位于车辆中时要由车辆执行的动作相关。

[0011] 基于附图和详细描述，与本文所公开的用于提供本文所述的安全驾驶支持的机制相关联的其它目的和优点对于本领域技术人员而言将是显而易见的。

附图说明

[0012] 当结合附图进行考虑时，通过参考以下详细描述，可更容易地获得对本公开的各方面及其伴随的许多优点的更全面理解，呈现附图是仅为了说明而不是限制本文提供的方面，并且其中：

[0013] 图1示出了根据本公开的各方面的用于多个车辆和服务器的可以提供安全驾驶支持的示例操作环境。

[0014] 图2A示出了根据本公开的各方面的包括用于提供安全驾驶支持的车辆中心的示例性车辆平台。

[0015] 图2B示出了根据本公开的各方面的用于提供安全驾驶支持的车辆中心的示例性软件层架构。

[0016] 图3示出了根据本公开的各方面的用于提供安全驾驶支持的示例性安全驾驶服务器。

[0017] 图4示出了根据本公开的一个方面的服务器。

[0018] 图5A示出了根据本公开的各方面的示例性乘员数据和车辆数据。

[0019] 图5B示出了根据本公开的各方面的基于乘员数据从多个用户简档当中对用户简档的示例性识别。

[0020] 图5C示出了根据本公开的各方面的乘员数据和车辆数据应用于机器学习安全驾驶模型以获得动作数据的另一示例应用。

[0021] 图6A示出了根据本公开的各方面的乘员数据和车辆数据应用于与青少年驾驶员用户简档相关联的机器学习安全驾驶模型以获得动作数据的示例应用。

[0022] 图6b示出了根据本公开的各方面的乘员数据和车辆数据应用于与儿童/婴儿乘客用户简档相关联的机器学习安全驾驶模型以获得动作数据的示例应用。

[0023] 图7是示出了根据本公开的各方面的提供车辆的安全驾驶支持的过程的流程图。

[0024] 图8示出了根据本公开的各方面的可以在被配置为提供安全驾驶支持的装置中采用的组件的多个样本方面。

[0025] 图9是示出了根据本公开的各方面的由车辆中心执行的提供车辆的安全驾驶支持的过程的流程图。

[0026] 图10是示出了根据本公开的各方面的由车辆中心执行的提供车辆的安全驾驶支持的另一过程的流程图。

[0027] 图11是示出了根据本公开的各方面的由服务器执行的提供车辆的安全驾驶支持的过程的流程图。

[0028] 图12是示出了根据本公开的各方面的由服务器执行的提供车辆的安全驾驶支持的另一过程的流程图。

具体实施方式

[0029] 在以下描述和相关附图中公开了各个方面。在不脱离本公开的范围的情况下可以设计替代方面。另外，本公开的公知元件将不被详细描述或将被省略，以免混淆本公开的相关细节。

[0030] 本文所使用的词语“示例性”和/或“示例”用于表示“用作示例、实例或说明”。本文描述为“示例性”和/或“示例”的任何方面不一定被解释为比其他方面优选或有利。同样地，术语“本公开的方面”不要求本公开的所有方面包括所讨论的特征、优点或操作模式。

[0031] 本文使用的术语仅用于描述特定示例的目的，而不是限制本文公开的任何示例。如本文所使用的，除非上下文另外清楚地指出，否则单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式。将进一步理解的是，当在本文中使用时，术语“包括”、“包括有”、“包含”和/或“包含有”指定所陈述的特征、整体、步骤、操作、元件和/组件的存在，但并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整体、步骤、操作、元件、组件和/或其组合。

[0032] 此外，从要由例如计算设备的元件执行的动作的序列的方面来描述许多示例。将认识到，可以通过特定电路(例如，专用集成电路(ASIC))、通过由一个或多个处理器执行的程序指令或通过两者的组合来执行本文中所描述的各种动作。另外，本文描述的这些动作序列可以被认为完全体现在其中存储有对应的一组计算机指令的计算机可读存储介质的任何形式中，计算机指令在执行时会使相关联的处理器执行本文所述的功能。因此，本公开的各个方面可以以多种不同的形式来体现，所有这些都被设想在所要求保护的主题的范围内。另外，对于本文描述的每个示例，任何这样的示例的对应形式在本文中可以被描述为例如“被配置为执行所描述的动作的逻辑”。

[0033] 图1示出了根据本公开的各方面的用于多个车辆102A-102E的示例操作环境100，每个车辆包括用于提供相应车辆的安全驾驶支持的车辆中心103A-103E。车辆102A-102E的每个车辆中心被配置为通过物理通信接口或层(图1中示出为空中接口104、106、108)与接入网络(例如，无线接入网络(RAN)120或接入点125等)进行通信。空中接口104和106可以符合给定的蜂窝通信协议(例如，CDMA、EVDO、eHRPD、GSM、EDGE、W-CDMA、LTE等)，而空中接口108可以符合无线IP协议(例如，IEEE 802.11)。RAN 120包括通过空中接口(例如空中接口
104和106)对车辆102A-102D进行服务的多个接入点。RAN 120中的接入点可以被称为接入节点或AN、接入点或AP、基站或BS、节点B、演进型节点B等等。这些接入点可以是地面接入点(或地面站)或卫星接入点。RAN 120被配置为连接到可以执行多种功能的核心网络140，所述多种功能包括调解与诸如因特网175之类的外部网络的分组交换(PS)数据的交换。因特网175包括多个路由代理和处理代理(未在图1中示出)。在图1中，固定监视器110被示为直接连接到因特网175(即，与核心网络140分开，诸如通过WiFi或基于802.11的网络的以太网连接)。

[0034] 还在图1中示出了与RAN 120分离的接入点125。接入点125可以独立于核心网140连接到因特网175(例如，经由诸如FiOS之类的光通信系统，电缆调制解调器等)。在示例中，空中接口108可以通过本地无线连接(例如IEEE 802.11)服务于车辆102D和102E。在示例中，示出了固定监视器110，其具有与因特网175有线连接，诸如与调制解调器或路由器的直接连接，其可以对应于接入点125本身(例如，用于具有有线和无线连接的WiFi路由器)。

[0035] 许多车辆包括多个车载传感器和/或通信接口。但是，这些传感器和通信接口往往是独立的、不同的、并且相互之间没有共址。因此，如果不是不可能的话，来自多个来源的数据的顶峰通常是困难的。因此，本公开的各方面包括使用并入车辆本身的车辆中心。车辆中心作为车载传感器、上下文数据收集、数据融合和数据处理的中心。车辆中心还向云(例如，安全驾驶服务器170)提供无线接口以用于处理收集的数据。

[0036] 如将在下面进一步详细描述的，每个车辆中心103A-103E可以从多个车载传感器和/或系统接收数据。例如，车辆中心可以接收与车辆底盘、车辆内部状态(例如，图像捕获、门打开/关闭、座椅位置等)、车辆诊断(例如，速度、发动机信息、气体水平等等)、信息娱乐(例如，导航使用、利用的多媒体服务、电话配对等)、仪表板状况和/或动力总成状况相关的数据。另外，车辆中心还可以连接到一个或多个通信接口，该通信接口允许车辆中心自身接收与车辆分离的一个或多个设备和/或与同车辆分离的一个或多个设备进行通信。例如，图1示出了与车辆102B的车辆中心103B进行无线通信的车辆102A的车辆中心103A。车辆中心
103A还可以与位于车辆102A内的移动设备(例如智能电话、平板电脑、可穿戴设备等)、固定监视器110(例如路边单元、收费器等)以及诸如安全驾驶服务器170之类的服务器进行无线通信。

[0037] 本公开的一些方面包括利用车辆中心收集的数据来促进安全驾驶体验。在一个示例中，在车辆中心处收集的数据被无线地发送到服务器(例如，安全驾驶服务器170)，其中服务器将数据应用于机器学习安全驾驶模型。机器学习安全驾驶模型可以表示可以在其上生成动作数据的驾驶和/或乘员活动的模型。例如，机器学习安全驾驶模型可以包括执行分析技术，例如机器学习技术或用于数据分析的其他高级技术。机器学习技术可以是有监督的、无监督的或强化学习技术。监督学习技术的示例包括K最近邻(KNN)、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机(SVM)等。其他监督学习分析技术包括线性或多项式回归分析、决策树分析和随机森林分析。无监督学习分析技术的示例包括关联分析、聚类分析、降维分析、隐马尔可夫模型分析技术等。聚类分析技术的示例包括K均值、主成分分析(PCA)、奇异值分解(SVD)、增量聚类和基于概率的聚类技术。强化学习技术可以是例如Q学习分析技术。上述技术是机器学习技术的一些示例，其可由机器学习安全驾驶模型利用以生成动作数据。这些并非旨在限制。

[0038] 由机器学习安全驾驶模型生成的动作数据与为了改善车辆的安全驾驶而要由车辆执行的动作相关。车辆然后基于动作数据来实现行动。举例来说，动作可以包括实现家长控制、限制/禁用小区数据、禁用文本消息发送、限制多媒体内容、停用引擎、通知其他人(家庭成员或出租车)、限制车辆的最大速度、监视乘员的健康状况、规划导航系统的路线(最小化交通量/避开高速公路)和/或提供安全驾驶建议(例如，提醒驾驶员减速或即将到来的道路阻塞等)。

[0039] 如下面将更详细地描述的，安全驾驶服务器170被配置为基于从车辆102A-102E的相应车辆中心103A-103E接收的乘员数据和车辆数据和/或从固定监视器110接收的数据来提供安全驾驶支持。安全驾驶服务器170可以被实现为多个结构上分离的服务器，或者可替换地可以对应于单个服务器。

[0040] 如本文所使用的，术语“车辆”可以指代可以通过网络传输信息并且还具有车辆中心功能的任何类型的移动机器。车辆可以是任何机动车辆(摩托车、汽车、卡车、公共汽车)、有轨车辆(火车、电车、轻轨)或船只(船舶、小船)，无论是有人的还是无人的。

[0041] 图2A示出了根据本公开的各方面的包括用于提供安全驾驶支持的车辆中心220的示例车辆平台200。在图2A的示意图中示出的各种特征和功能可以使用公共总线连接在一起，这意味着表示这些各种特征和功能可操作地耦合在一起。本领域技术人员将认识到，可以根据需要提供和调整其他连接、机构、特征、功能等，以用于可操作地耦合和配置实际的车辆中心220。此外，还认识到，可以将在图2A的示例中示出的特征或功能中的一个或多个进一步细分，或者可以组合图2A所示的特征或功能中的两个或更多个。图2A的所示的车辆平台200是结合到图1的车辆102A-102E中的一个或多个中的平台的一种可能的实现。

[0042] 如图2A所示，车辆中心220耦合到无线接口202、卫星定位系统(SPS)204、底盘域206和内部域208、车辆诊断系统210、信息娱乐系统212、动力总成域214、仪表板域216和一个或多个车载传感器218。然而，车辆中心220可以附加地耦合到在图2A中未明确示出的车辆平台200的各种其它多个传感器、系统、接口、域。在操作中，车辆中心220被配置为从无线接口202、卫星定位系统(SPS)204、底盘域206和内部域208、车辆诊断系统210、信息娱乐系统212、动力总成域214、仪表板域216以及车载传感器218中的一个或多个接收数据。在一个方面中，数据可以在车辆中心220处周期性地或者按需(例如，响应于由车辆中心220生成的请求)被接收。在车辆中心处接收的数据可以包括乘员数据和车辆数据。在一个方面，乘员数据是指与车辆的乘员的身份相关的数据，包括车辆的驾驶员和/或车辆的乘客。车辆数据是指与车辆的状况相关的数据，例如位置、速度、诊断等。

[0043] 无线接口202可以包括可以连接到一个或多个天线的广域网(WAN)收发机。WAN收发机可以包括用于与RAN 120进行通信和/或检测去往/来自RAN 120的信号、和/或直接与网络内的其他无线设备进行通信的任何合适的设备、硬件和/或软件。在一个方面，WAN收发机可以包括适用于与无线基站的CDMA网络进行通信的CDMA通信系统；然而在其他方面，无线通信系统可以包括另一类型的蜂窝电话网络，例如TDMA或GSM。另外，可以使用任何其他类型的广域无线联网技术，例如，WiMAX(IEEE 802.16)等。无线接口202还可以包括一个或多个局域网(LAN)收发机，其可以连接到一个或多个天线。LAN收发机可以包括用于与接入点125进行通信和/或检测去往/来自接入点125的信号和/或直接与网络内的其他无线设备进行通信的任何合适的设备、硬件和/或软件。在一个方面，LAN收发机可以包括适用于与一个或多个无线接入点进行通信的Wi-Fi(802.11x)通信系统；然而在其他方面，LAN收发机可以包括另一种类型的局域网、个域网(例如，蓝牙)。另外，可以使用任何其他类型的无线联网技术，例如，超宽带、ZigBee、无线USB等。

[0044] 在一些方面，车辆平台200可以利用来自RAN、来自AP或这两者的任何组合的信号。由车辆平台200所利用的AP的具体类型可取决于操作的环境。此外，车辆平台200可以在各种类型的RAN/AP之间动态选择，以实现与安全驾驶服务器170(参见图1)的最佳连接。在其他示例中，各种网络元件可以以对等方式进行操作，由此例如可以用WAP来代替车辆平台
200，反之亦然。其他对等实现方式可以包括代替一个或多个WAP起作用的另一个车辆平台(未示出)。

[0045] SPS接收机204可以连接到一个或多个天线以用于接收卫星信号。SPS接收机204可以包括用于接收和处理SPS信号的任何合适的硬件和/或软件。SPS接收机204适当地从其他系统请求信息和操作，并且使用由任何合适的SPS 算法获得的测量值来执行用于确定车辆平台200位置所必需的计算。

[0046] 底盘域206可以包括一个或多个传感器，其被配置为生成与车辆的一个或多个底盘相关的功能(例如制动系统、车轮、悬架等)的速度、压力、位置、温度、状况和/或性能相关的数据。

[0047] 内部域208可以包括被配置为生成与车辆的内的状况(例如，图像捕获、门打开/关闭、座椅位置等)相关的数据的一个或多个传感器。

[0048] 车辆诊断系统210可以包括一个或多个传感器，其被配置为生成指示车辆速度、燃料水平、发动机冷却剂温度、发动机RPM、节气门位置、发动机油温、发动机燃料率、进气温度、发动机运行时间、轮胎压力、座椅占用情况、安全带接合等的数据。

[0049] 信息娱乐系统212可以用作用于控制车辆的多媒体内容以及用于向车辆的乘员显示信息的中央位置。例如，信息娱乐系统可以通过导航系统提供路线信息、提供用于收听收音机的音频控制、用于将移动设备与车辆配对的移动设备控制等。因此，信息娱乐系统212可以向车辆中心提供与由车辆的乘员所利用多媒体内容、任何配对的移动设备的身份以及由导航系统所利用的当前路线相关的数据。

[0050] 动力总成域214可以包括一个或多个传感器，该一个或多个传感器被配置为生成与车辆的一个或多个动力总成相关的功能(例如马达发动机)的速度、压力、位置、温度、状况和/或性能相关的数据。在一个示例中，动力总成域可以生成指示马达发动机的当前燃料效率以及当前排放物的数据。

[0051] 仪表板域216可以包括一个或多个传感器，其被配置为生成与车辆的一个或多个仪表板相关的系统的状况、状态和/或性能相关的数据。作为示例，仪表板域可以提供与方向盘/立柱的当前位置相关的数据以及与车辆的气候控制系统的当前加热/冷却设置相关的数据。

[0052] 车载传感器218可以包括一个或多个传感器，诸如运动传感器、光传感器、GNSS(例如，GPS)系统、一个或多个摄像机(例如，车厢内相机和/或面向外的备用或周围视图相机)、酒精测定器、时钟、麦克风以及发动机和/或与任何车载网络(例如，CAN总线、LIN、FlexRay、MOST等)连接的车辆传感器。

[0053] 在一些方面，车载传感器218中包括的麦克风可由车辆中心220利用以生成声音相关的数据，诸如检测到婴儿(或较年长的儿童)哭闹、乘员呼喊(可能争吵)、来自未连接到车辆中心220或信息娱乐系统的音频播放器的嘈杂音乐和/或吠叫狗等。

[0054] 在一些示例中，在车载传感器218中包括的运动传感器可以被配置为提供与从由WAN收发机、LAN收发机和SPS 204接收的信号中导出的运动数据无关的移动和/或定向信息。作为示例，运动传感器可以利用加速计(例如，MEMS设备)、陀螺仪、地磁传感器(例如罗盘)、高度计(例如气压高度计)和/或任何其他类型的运动检测传感器或其任何组合。此外，运动传感器可以包括多种不同类型的设备并组合它们的输出以便提供运动信息。例如，运动传感器可以使用多轴加速度计和定向传感器的组合来提供用于计算2-D和/或3-D 坐标系统中的位置的能力。

[0055] 车载传感器218中包括的光传感器可以是位于车辆的挡风玻璃上或集成到车辆的挡风玻璃中并且被配置为检测入射到车辆上的雨量和/或光量的雨/光传感器。在另一个示例中，光传感器可以是被配置为检测车辆周围的环境亮度的亮度传感器。在又一示例中，光传感器可以是集成到车辆中的传感器，主要目的是自动检测是否使车辆的前灯变暗、自动使后视镜变暗和/或自动调节挡风玻璃的不透明度。在操作中，光传感器被配置为生成表示车辆外部照明条件的一个或多个光强度值。在一个示例中，光强度值可以以流明为单位。在另一个示例中，光传感器可以包括相机，例如仪表板载相机或其他面向前方的相机。然后可以从相机捕获的一个或多个图像导出光强度值(例如，一个或多个图像的平均强度)。

[0056] 车辆中心220的处理器222可以通信地连接到图2A所示的所有图示的系统、接口、域和传感器。处理器222可以包括提供处理功能以及其他计算和控制功能的一个或多个微处理器、微控制器和/或数字信号处理器。在车辆中心220中还包括存储器224，其用于存储用于执行车辆中心220内的编程功能的数据和软件指令。存储器224可以板载在处理器222上(例如，在相同IC封装内)，和/或存储器可以是处理器222的外部存储器并通过数据总线功能性地耦合。下面将更详细地讨论与本公开的各方面相关的功能细节。

[0057] 图2B示出了根据本公开的各方面的用于提供安全驾驶支持的车辆中心的示例软件层架构230。软件层架构230是经由图2A的车辆中心220的存储器224实现的一种可能的架构。

[0058] 如图2B所示，软件层架构230可以包括多个软件层，诸如应用层232、API和接口层234以及操作系统层236。每个软件层可以包括一个或多个软件模块和数据表，它们可以驻留在存储器224中并由处理器222利用以便管理通信和数据的生成。作为示例，应用层232的所示示例包括无线用户接口(UI)模块238、媒体播放器模块240、备用相机模块242、环绕视图模块244、导航模块246、连接性UI模块248、驾驶员监视模块250、乘客监视模块252、驾驶员简档UI模块254和汽车中心UI模块256。无线UI模块238可以包括一个或多个指令，该一个或多个指令被配置为生成UI(例如，经由车载显示器)以允许用户(即，驾驶员或乘客)控制与广播节目相关的一个或多个操作，例如AM无线电广播、FM无线电广播、卫星广播和/或互联网流式传输。媒体播放器模块240可以包括一个或多个指令，所述一个或多个指令被配置为生成UI以允许用户控制与音频和/或视频相关功能相关的一个或多个操作，例如是压缩盘(CD)或数字视频盘(DVD)的回放。备用相机模块242可以包括一个或多个指令，所述一个或多个指令被配置为向用户提供视觉显示，所述视觉显示包括由车辆的备用相机生成的视频和/或图像。环绕视图模块244可以包括一个或多个指令，该一个或多个指令被配置为向用户提供视觉显示，所述视觉显示包括由车辆的一个或多个环绕视图相机生成的视频和/或图像。导航模块246可以包括一个或多个指令，该一个或多个指令被配置为向用户提供界面以进行一个或多个导航相关的操作，例如接收目的地输入和/或显示导航路线。连接性UI模块248可以包括一个或多个指令，所述一个或多个指令被配置为提供用户接口以用于控制便携式和/或手持式设备(例如，USB存储器、USB音频/视频设备、Wi-Fi连接的设备、连接的蓝牙设备、以太网连接的设备等)与车辆的连接。驾驶员监视模块250可以包括一个或多个指令，该一个或多个指令被配置为基于车辆的一个或多个内置传感器来生成与车辆的驾驶员相关的乘员数据。例如，驾驶员监视模块250可以基于安全带监视器、一个或多个摄像机(例如，面部识别、眼睛跟踪等)、酒精测定器和/或通过检测存在于车辆内或附近的移动设备来生成与驾驶员相关的乘员数据(例如，驾驶员监视模块250可以基于从连接性UI模块
248接收的数据来检测移动设备的存在)。乘客监视模块252可以包括一个或多个指令，该一个或多个指令被配置为基于车辆的一个或多个内置传感器来生成与车辆的乘客相关的乘员数据。例如，乘客监视模块252可基于座椅安全带监视器、一个或多个摄像机(例如面部识别、眼睛跟踪、婴儿汽车座椅检测、宠物检测等)和/或通过检测存在于车辆内或车辆附近的移动设备来生成与乘客相关的乘员数据(例如，乘客监视模块252可以基于从连接性UI模块
248接收的数据来检测移动设备的存在)。

[0059] 驾驶员简档UI模块254可以包括被配置为以数据输入模式以及驾驶员识别模式进行操作的一个或多个指令。数据输入模式可以包括驾驶员简档UI模块254允许用户输入以进行驾驶员的先验识别，诸如通过面部识别、与识别的移动设备的关联等。在一个示例中，可以基于用户输入来针对特定个体驾驶员生成用户简档。基于从用户接收的输入，用户简档还可以被指派给多个预定类别的用户简档中的一个，诸如“成人驾驶员”、“青少年驾驶员”和“老年人驾驶员”。在正常操作期间，驾驶员识别模式可以包括一个或多个指令，该一个或多个指令被配置为基于当驾驶员位于车辆中或附近时接收的数据来自动识别驾驶员和相关联的用户简档。例如，驾驶员识别模式可以基于经由一个或多个摄像机的面部识别、经由由驾驶员输入的个人识别号码(PIN)和/或经由检测与驾驶员相关联的移动设备来识别驾驶员。在一个方面，驾驶员识别模式还可基于经由显示器和/或经由车辆的音频系统呈现给驾驶员的一个或多个验证问题来识别驾驶员。例如，驾驶员简档UI模块254可以向驾驶员询问与车辆的过去的驾驶活动相关的问题，诸如“您前一天前往哪个工作地点？”、“您最后指定哪个最喜欢的位置作为导航控制台的目的地？”、“上次去超市时该车内有多少人？”、或者“除了家庭和工作以外，您上次去过的地方是哪里？”。在一个方面，验证问题可以由驾驶员简档UI模块254基于与每个驾驶员简档相关联的过去的驾驶活动而动态地生成。驾驶员简档UI模块254然后可以与分析器模块292(在下面讨论)进行通信，以基于驾驶员对这些问题的回答来识别和/或验证驾驶员的身份。在一些方面，驾驶员可以通过语音识别和/或经由车辆的触摸屏显示器上的文本或其他输入来提供对验证问题的回答。

[0060] 进一步示出为包括在应用层232中的是汽车中心UI模块256。如上所述，本公开的各方面包括利用车辆中心220处收集的数据来促进安全驾驶体验，其中动作数据通过将数据应用于机器学习安全驾驶模型来生成。动作数据与为了改善车辆的安全驾驶而要由车辆执行的动作相关。因此，汽车中心UI模块256可以包括用于基于动作数据来执行动作的一个或多个指令。在一个方面，汽车中心UI模块256可以与所示模块238-254中的一个或多个交互以基于动作数据来执行动作。作为示例，汽车中心UI模块256可以与无线UI模块238和/或媒体播放器模块240交互以限制车辆的无线电的音量和/或编程。在另一个示例中，汽车中心UI模块256可以与导航模块246交互以基于动作数据来提供特定的路线和/或路由限制(例如，对于老年人驾驶员不走高速公路、对于老年人驾驶员晚上更喜欢光线良好的路线、交通避免偏好、在乘客包括婴儿时避免修理中的路线等)。在又一示例中，汽车中心UI模块256可以与连接性UI模块248交互以限制移动设备进行的网络访问。

[0061] 关于API和接口层234，该层可以包括各种模块258-282，其包括用于实现各种软件组件之间的通信的指令、子例程、协议和/或工具。在一个方面，模块258-282被配置为实现应用层232的模块238-256与操作系统层236之间的通信。例如，操作系统层236可以包括一个或多个设备驱动器284，其被配置以包含硬件特定的指令。因此，AM/FM模块258可以包括一个或多个指令，用于使无线UI模块238和特定于AM无线电接收机、FM无线电接收机、卫星无线电接收机和/或互联网流媒体传输接收机(例如，调制解调器)的设备驱动器284之间的通信。蓝牙模块260可以包括一个或多个指令以使得能够根据一个或多个蓝牙版本(例如，蓝牙3.0及更早版本，和/或蓝牙低功耗)在应用层232的一个或多个模块(例如，媒体播放器模块240和/或连接性UI模块248)和特定于蓝牙收发机的设备驱动器284之间进行通信。Wi-Fi模块262可以包括一个或多个指令，以实现应用层232的一个或多个模块(例如，导航模块246和/或媒体播放器模块240)与特定于Wi-Fi收发机的设备驱动器284之间的通信。3G/4G/
5G模块264可以包括一个或多个指令，以实现应用层232的一个或多个模块(例如，汽车中心UI模块256)与特定于被配置为与一个或多个商业电话网络进行通信的无线收发机的设备驱动器284之间的通信。USB模块268可以包括一个或多个指令，所述一个或多个指令被配置为实现应用层232的一个或多个模块(例如连接性UI模块248)和特定于用于直接有线连接(例如，到外部存储器和/或外部设备)的USB接口的设备驱动器284之间的通信。GPS模块270可以包括一个或多个指令，所述一个或多个指令被配置为实现应用层232的一个或多个模块(例如，导航模块246)和特定于一个或多个导航系统的设备驱动器284之间的通信，所述一个或多个导航系统诸如GPS(全球定位系统)、BDS(北斗导航卫星系统)、GLONASS(全球导航卫星系统)和伽利略(Galileo)。在一个方面，GPS模块270可以包括一个或多个接口和/或与图2A的SPS接收机204进行通信。

[0062] API和接口层234可以进一步包括一个或多个模块，所述模块包括被配置为实现与一个或多个车载网络(IVN)的通信以提供对车辆的传感器和/或致动器的访问的指令。例如，所示出的API和接口层234的示例被示出为包括控制器区域网络(CAN)模块272和本地互联网络(LIN)模块274。然而，未示出的其他模块也可以被包括在API和接口层234中，以用于实现与一个或多个其他IVN(例如，面向媒体的系统传输(MOST)、Flexray等)的通信。

[0063] 编解码器模块276可以包括被配置用于对模拟和/或数字信号进行编码以用于诸如Wi-Fi、蓝牙和/或GPS之类的网络互连的一个或多个指令。aptX模块278可以包括被配置为通过蓝牙通信来增强音频信号质量的一个或多个指令。音频DSP模块280可以包括被配置为针对音频信号执行数字信号处理的一个或多个指令。在另一个示例中，音频数字信号处理(DSP)模块280可以包括被配置为实现应用层232的一个或多个模块和特定于以硬件实现的数字信号处理器的设备驱动器284之间的通信的指令。

[0064] 事件记录模块282可以实现为API和网络消息记录的组合。例如，事件记录模块282可以被配置为监视应用层232的一个或多个模块和操作系统层236之间的通信。事件记录模块282可以收集这些通信并记录对于一个或多个机器学习安全驾驶模型来说重要的事件。例如，事件记录模块282可以监视连接性UI模块248和设备驱动器284之间的通信并记录事件，所述事件例如为移动设备与车辆的配对。

[0065] 现在更详细地转向操作系统层236，该层包括一个或多个设备驱动器284(以上讨论)以及可信执行环境(TEE)286。TEE 286被示为包括一个或多个数据模型模块288、行为提取模块290、分析器模块292以及一个或多个设备驱动器294。在一个方面，数据模型模块288可以存储从服务器(例如，图1的驾驶服务器170)接收的机器学习安全驾驶模型。行为提取模块290被配置为从事件记录模块282接收事件的异质流并响应于此而识别抽象行为。例如，行为提取模块290可以接收来自事件记录模块282的事件流，诸如车速、车道偏离、驾驶员的图像捕捉，以及识别驾驶员的不安全驾驶行为(例如，由于驾驶员困倦)。如将在下面更详细讨论的，分析器模块292可以被配置为基于乘员数据来识别车辆的乘员，并且还可以被配置为将本地存储的机器学习安全驾驶模型应用于乘员和车辆数据来生成动作数据。设备驱动器294可以包括特定于执行TEE 286的一个或多个指令。例如，设备驱动器294可以包括被配置用于将事件日志(例如，由事件记录模块282生成的事件日志)发送到服务器(例如，图1的安全驾驶服务器170)的一个或多个指令。

[0066] 在一个方面，TEE 286是操作系统基础结构，其包括加密以用于抵制或以其他方式防止篡改其控制下的程序和/或模块。如图2B所示的存储器内容的组织仅是示例性的，并且因此取决于车辆中心220的实现方式，模块和/或数据结构的功能可以以不同方式组合、分离和/或结构化。

[0067] 现在回到图2A，车辆中心220被配置为经由图2A中所示的传感器、接口、域和/或系统中的一个或多个来接收乘员数据和车辆数据，并且将乘员和车辆数据发送到安全驾驶服务器170。在一个方面，乘员数据与车辆的乘员的身份和健康状况相关，并且车辆数据与车辆的状况相关。例如，与乘员的身份相关的乘员数据可以包括乘员的图像、乘员的指纹、标识位于车辆内的移动设备的数据、指示车辆的车辆座椅的位置的数据、指示车辆的方向盘的位置的数据和/或指示成员当前的多媒体活动的数据。与乘员的健康状况相关的乘员数据可以包括乘员的图像、在车辆中心处从位于车辆内的生物传感器接收的数据、指示乘员的血液酒精含量的数据、指示乘员的血压的数据和/或指示乘员的心率的数据。在一些示例中，乘员数据与车辆的任何乘员相关，并且可以包括与驾驶员和乘客相关的驾驶员、乘客或乘员数据。因此，在本公开的一些方面中，可以部分地基于驾驶员自身的身份、基于乘客自身的身份，或者基于驾驶员和乘客身份的组合(例如，有青少年乘客的青少年驾驶员与有父母乘客的青少年驾驶员)来确定安全驾驶支持。

[0068] 车辆数据可以包括指示车辆的当前位置的数据、指示当前时间的数据、指示当前日期的数据、指示车辆的速度的数据和/或指示车辆的一个或多个域的当前状态或诊断的数据，如上所述。

[0069] 在一些实现方式中，车辆中心220被配置为一旦乘员进入车辆并且当车辆行驶通过操作环境100时就连续生成乘员数据和车辆数据并将其发送到安全驾驶服务器170。在其他实现方式中，车辆中心220被配置为连续收集乘员数据和车辆数据，而仅仅周期性地将数据发送到安全驾驶服务器170。例如，车辆中心220可以收集乘员数据和车辆数据并且将乘员数据和车辆数据存储在存储器224中，其中存储在存储器224中的乘员数据和车辆数据可以根据预定的安排或者当网络连接变得可用时上载到安全驾驶服务器170。

[0070] 图3示出了根据本公开的各方面的用于提供安全驾驶支持的示例性安全驾驶服务器300。安全驾驶服务器300是图1的安全驾驶服务器170的一种可能的实现方式。

[0071] 在图3的示图中示出的各种特征和功能使用公共数据总线324连接在一起，这意味着表示这些各种特征和功能可操作地耦合在一起。本领域技术人员将认识到，可以根据需要提供和调整其他连接、机构、特征、功能等，以便可操作地耦合和配置实际的便携式设备。此外，还认识到，在图3的示例中所示的一个或多个特征或功能可以被进一步细分或者图3所示的特征或功能中的两个或更多个可以组合。

[0072] 安全驾驶服务器300包括控制单元310，其被配置为经由网络接口326从多个车辆接收乘员数据和车辆数据。控制单元310可以由处理器314和相关联的存储器320、硬件316、固件318和软件322来提供。

[0073] 处理器314可以包括提供处理功能以及其他计算和控制功能的一个或多个微处理器、微控制器和/或数字信号处理器。处理器314还可以包括存储器320，其用于存储用于执行安全驱动服务器300内的编程功能的数据和软件指令。存储器320可以板载在处理器314上(例如，在相同的IC封装内)，和/或存储器可以是处理器314外部的存储器，并通过数据总线324功能性地耦合。下面将更详细地讨论与本公开的各方面相关联的功能细节。

[0074] 控制单元310可以进一步包括用户简档328、分析器模块330和应用模块332。用户简档328包括多个用户简档，每个简档包括相关联的机器学习安全驾驶模型。在操作期间，分析器模块330可基于从车辆中心220接收的乘员数据从用户简档328中识别与车辆的乘员相对应的用户简档。在一个方面，分析器模块330包括并利用机器学习用户识别模型来从用户简档328当中识别用户简档。在识别出与车辆的乘员相对应的用户简档后，分析器模块330然后可以将乘员数据和车辆数据应用于与用户简档相关联的相对应的机器学习安全驾驶模型。在一个方面，将乘员数据和车辆数据应用于机器学习安全驾驶模型引起生成一个或多个动作数据。动作数据与为了改善车辆的安全驾驶而要由车辆执行的动作相关。动作数据然后被发送回车辆中心220以供车辆中心执行动作。在一些方面，基于动作数据来执行动作可以包括车辆实现与车辆的乘员相关的家长控制、限制位于车辆内的移动设备的蜂窝数据访问、禁止由移动设备进行的文本消息传送、限制车辆的信息娱乐系统可用的多媒体内容、停用车辆的发动机、限制车辆的速度、经由车辆的导航系统提供路线或者向车辆的驾驶员提供安全驾驶建议(例如警报)。

[0075] 应用模块332可以是在处理器314上运行的过程，其针对用户提供用于创建一个或多个用户简档以存储在用户简档328中的接口/机制。这些应用通常运行在软件体系结构的上层内，并且可以包括用于与用户接口312交互和/或用于与车辆中心220通信的软件。

[0076] 处理器314、分析器模块330和应用模块332为了清楚起见被单独示出，但是可以是单个单元和/或基于在处理器314中运行的软件322中的指令而在处理器314中实现。处理器314、分析器模块330和应用模块332可以但不一定包括一个或多个微处理器、嵌入式处理器、控制器、专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)等。术语处理器描述由系统实现的功能而不是特定的硬件。此外，如本文所使用的，术语“存储器”是指任何类型的计算机存储介质，包括与安全驾驶服务器300相关联的长期、短期或其他存储器，并且不限于任何特定类型的存储器或存储器数量或存储器存储在其上的介质的类型。

[0077] 取决于应用，本文所述的过程可以通过各种手段来实现。例如，这些过程可以在硬件316、固件318、与软件322组合的处理器314或其任何组合中实现。对于硬件实现方式，处理器314可以在一个或多个专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑设备(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、电子设备、被设计为执行本文描述的功能的其他电子单元或其组合内实现。

[0078] 对于固件和/或处理器/软件实现方式，可以用执行本文描述的功能的模块(例如，过程、功能等)来实现这些过程。有形地体现指令的任何非暂时性计算机可读介质可以用于实现本文描述的过程。例如，程序代码可以存储在存储器320中并由处理器314执行。存储器320可以实现于处理器314内或外部。

[0079] 如果用软件322在固件318和/或处理器314中实现，则可以将这些功能作为一个或多个指令或代码存储在计算机可读介质上。示例包括用数据结构编码的非暂时性计算机可读介质和用计算机程序编码的计算机可读介质。计算机可读介质包括物理计算机存储介质。存储介质可以是可以由计算机访问的任何可用介质。作为示例而非限制，这样的计算机可读介质可以包括随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、闪存、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、光盘只读存储器(CD-ROM)或其他光盘存储设备、磁盘存储器或其他磁存储设备或可用于以指令或数据结构的形式存储所需的程序代码并且可由计算机访问的任何其他介质；如本文所使用的，磁盘和光盘包括压缩光盘(CD)、激光光盘、光盘、数字多功能光盘(DVD)、软盘和蓝光光盘，其中磁盘通常磁性地再现数据，而光盘利用激光光学地再现数据。如本文所使用的，计算机可读介质还可以包括安全数字(SD)卡、通用串行总线(USB)存储棒或固态驱动器(SSD)。上述的组合也应该包括在计算机可读介质的范围内。

[0080] 安全驾驶服务器300可以包括可选的用户接口312，该可选的用户接口312提供允许用户与街灯监视服务器300交互的任何合适的界面系统，诸如麦克风/扬声器334、小键盘336和显示器338。麦克风/扬声器334提供要被呈现给用户的可听警报。小键盘336包括用于用户输入的任何合适的按钮。显示器338包括任何合适的显示器，例如背光液晶显示(LCD)显示器，并且还可以包括触摸屏显示器以用于附加的用户输入模式。

[0081] 安全驾驶服务器170和/或300的各种实施例可以在各种商业上可用的服务器设备中的任何一个(诸如，图4中所示的服务器400)上实现。在示例中，服务器400可以对应于上述安全驾驶服务器300的一个示例配置。在图4中，服务器400包括耦合到易失性存储器402和大容量非易失性存储器(诸如磁盘驱动器403)的处理器401。服务器400还可以包括耦合到处理器401的一个或多个SD卡、USB驱动器、SSD、软盘驱动器、CD或DVD盘驱动器406。服务器400还可以包括耦合到处理器401的网络访问端口404，以用于无线地或经由有线连接407(例如耦合到其他广播系统计算机和服务器或互联网的局域网)与网络建立数据连接。在图3的上下文中，将意识到的是，图4的服务器400示出了安全驾驶服务器300的一个示例实现方式，其中服务器400包括被配置为从多个车辆接收乘员数据和车辆数据的逻辑，其中这种逻辑可以被包括网络访问端口404内或在网络访问端口404处，所述由服务器400使用以无线方式或经由有线连接407与网络进行通信。服务器400还可包括以下逻辑，所述逻辑被配置为基于乘员数据来识别用户简档并将乘员数据和车辆数据应用于机器学习安全驾驶模型，所述逻辑可以对应于处理器401以及易失性存储器402、磁盘驱动器403和/或光盘驱动器406的任何组合。

[0082] 图5A示出了根据本公开的各方面的示例乘员数据和车辆数据500。乘员数据和车辆数据500是由图2A的车辆中心220生成的数据的一种可能的实现方式。如图5A所示，乘员数据和车辆数据500可以包括与车辆的乘员的身份和健康状况相关的乘员数据以及与车辆的状况相关的车辆数据。如上所述，乘员数据可以指代车辆的驾驶员和/或乘客。与乘员的身份相关的乘员数据可以包括乘员的图像、乘员的指纹、标识位于车辆内的移动设备(例如，配对的移动设备)的数据、指示车辆的车辆座椅的位置的数据、指示车辆的方向盘的位置的数据、指示乘员的当前多媒体活动的数据等。

[0083] 与乘员的健康状况相关的乘员数据可以包括与在车辆中心处从位于车辆内的移动设备接收的乘员的健康状况相关的数据、乘员的图像、在车辆中心处接收的来自位于车辆内的生物传感器的数据、指示乘员的血液酒精含量的数据、指示乘员的血压的数据、指示乘员的心率的数据等。

[0084] 在一个方面中，车辆数据由车辆中心从车载传感器、位于车辆内的移动设备、车辆外部的固定监视器或邻近车辆的另一车辆获得。车辆数据可以包括指示车辆的当前位置的数据、指示当前时间的数据、指示当前日期的数据、指示车辆的速度的数据、指示车辆的一个或多个车辆域(例如，图2A的域202-218)的当前诊断的数据。

[0085] 图5B示出了根据本公开的各方面的基于乘员数据506从多个用户简档504当中对用户简档508的示例识别。在一些方面，车辆中心220被配置为当乘员进入车辆时，将乘员数据(例如参见图5A)无线地发送到诸如图1的安全驾驶服务器170之类的服务器，其中服务器然后被配置为识别乘员和与乘员相关联的用户简档。在这种情况下，分析器模块502可以对应于图3的分析器模块330。在其他示例中，车辆中心220本身可以被配置为基于由车辆中心220收集的乘员数据在本地识别车辆的乘员。因此，图5B的分析器模块502可以对应于图2B的分析器模块292。

[0086] 在操作中，分析器模块502被配置为获得乘员数据506，诸如图5A中所示的乘员数据。如上所述，乘员数据506可以与乘员的身份相关，诸如乘员的图像、指纹、配对的移动设备、车辆座椅位置、方向盘位置和/或信息娱乐系统212的当前多媒体活动。在一些方面，分析器模块502被配置为执行多因素认证以验证乘员的身份。例如，分析器模块502可以基于以下来识别乘员：已知的驾驶员的白名单、车辆中心与乘员的移动设备的关联、乘员的可穿戴设备、车载活动(乘员所用的多媒体服务的类型、乘员所使用的应用等)、静态信息(例如，经由驾驶员简档UI 254输入的乘员定义的pin和/或密码)和/或动态信息，例如当处于驾驶员识别模式时对通过驾驶员简档UI模块254所呈现的一个或多个问题(例如，你周五去过办公室吗？、你昨天走过101号高速公路吗？、你昨天去了哪里？驾驶员和乘客使用哪些应用？)的乘员回答。

[0087] 在一些方面，分析器模块502可以包括机器学习用户识别模型，以从用户简档328当中识别用户简档。机器学习用户识别模型可以表示乘员的身份的模型，在该模型上，可以从多个用户简档504中选择用户简档1-N中的一个。例如，机器学习用户识别模型可以包括执行分析技术，诸如机器学习技术或用于数据分析的其他高级技术。机器学习技术可以是有监督的、无监督的或强化学习技术。如图5B的示例所示，分析器模块502基于所获得的乘员数据506来确定与用户简档1 508相关联的车辆的乘员的身份。

[0088] 图5B还示出了用户简档1-N中的每个具有相关联的机器学习安全驾驶模型(例如，模型1-N)。如下面将要描述的，机器学习安全驾驶模型1-N中的每一个可以表示驾驶和/或乘员活动的模型，在该模型上，可以生成特定于特定乘员的动作数据。例如，图5C示出了乘员数据506和车辆数据507应用于用户简档508的机器学习安全驾驶模型1以获得动作数据512。

[0089] 图6A示出了根据本公开的各方面的乘员数据和车辆数据602应用于与青少年驾驶员用户简档604相关联的机器学习安全驾驶模型606以获得动作数据608的示例应用。如图6A所示，用于应用于机器学习安全驾驶模型606的相关用户数据和车辆数据602可以包括驾驶员的身份以及当前在车辆中的任何乘客的身份。附加的用户数据和车辆数据602可以包括情境信息，诸如当前天气、交通状况、一天中的时间和/或当前道路状况。另外的相关用户数据和车辆数据602可以包括驾驶员的驾驶遵从历史(例如，相对于速度限制的车辆速度、车道偏离的发生等)。分析器模块502然后可以将乘员数据和车辆数据602应用于与用户简档604相关联的机器学习安全驾驶模型606以生成动作数据608。如图6A所示，动作数据608可以包括要由车辆执行的一个或多个动作，诸如限制车辆的最大速度、限制位于车辆内的一个或多个移动设备上允许的消息的数量、提供针对蜂窝数据的时间和/或数据限制、提供路线推荐、和/或限制或仅提供车辆中可用的特定多媒体内容。显然，所提供的动作数据608取决于特定于相关联的用户简档604的机器学习安全驾驶模型。即，在一些实现方式中，相同的用户数据和车辆602在应用于不同用户简档的机器学习安全驾驶模型时可产生不同的动作数据608(例如，当与少年用户简档相比时，成人用户简档可能导致较少限制的动作数据)。

[0090] 图6B示出了根据本公开的各方面的乘员数据和车辆数据610应用于与儿童/婴儿乘客用户简档612相关联的机器学习安全驾驶模型614以获得动作数据616的示例应用。如图6B所示，用于应用于机器学习安全驾驶模型614的相关用户数据和车辆数据610可以包括驾驶员的身份以及当前在车辆中的任何乘客的身份。附加的用户数据和车辆数据610可以包括情境信息，诸如当前天气、交通状况、一天中的时间和/或当前道路状况。另外的相关用户数据和车辆数据602可以包括驾驶员的驾驶遵从历史(例如，相对于速度限制的车速、车道偏离的发生等)。另外，用户数据和车辆数据610可以包括儿童乘客的健康历史，诸如呕吐历史、脱水历史和/或哭泣历史。在这种情境下，儿童乘客的健康史可以指当前旅程/旅途(即，不是先前的旅程/旅途)期间的健康史，并且还可以包括当前的健康数据。因此，在一个方面，儿童乘客的健康史可以包括在当前旅程/旅途的一段时间内收集的健康数据。分析器模块502然后可以将乘员数据和车辆数据610应用于与用户简档612相关联的机器学习安全驾驶模型614以生成动作数据616。如图6B所示，动作数据616可以包括要由车辆执行的一个或多个动作，诸如控制一个或多个车辆气候设置，诸如温度和/或湿度。另外，动作数据616可以控制车辆中可用的多媒体内容，诸如通过调整音量水平和/或提供歌曲推荐(例如儿童音乐、舒缓音乐等)。

[0091] 图7是示出了根据本公开的方面的提供车辆的安全驾驶支持的过程700的流程图。过程700是可以由图2A的车辆平台200或者由图3的安全驾驶服务器300执行的一个示例过程。在过程框702中，分析器模块获得在车辆的车辆中心处接收的乘员数据和车辆数据。例如，图5C示出了分析器模块502获得乘员数据506和车辆数据507，其中乘员数据506和车辆数据507在诸如图2A的车辆中心220之类的车辆中心处被接收。如上所述，乘员数据506与车辆的乘员的身份和健康状况相关，并且车辆数据507与车辆的状况相关。接下来，过程框704包括基于乘客数据和车辆数据应用于机器学习安全驾驶模型而获得动作数据。如图5B所示，分析器模块502可以从多个用户简档504当中识别一个用户简档(例如，用户简档1
508)，其中机器学习安全驾驶模型是多个机器学习安全驾驶模型(例如，模型1-N)中的一个，每个机器学习安全驾驶模型与用户简档1-N中相应的一个相关联。如图5C进一步所示，分析器模块502将乘员数据506和车辆数据507应用于识别的用户简档1 508的机器学习安全驾驶模型以生成动作数据512。如上所述，动作数据512与当乘员位于车辆中时要由车辆执行的动作相关。

[0092] 图8示出了根据本公开的各方面的可以在被配置为提供安全驾驶支持的装置800中采用的组件的多个样例方面。装置800是图2A的车辆中心220和/或图3的安全驾驶服务器300的一种可能的实施方式。用于获得在车辆的车辆中心处接收的乘员数据和车辆数据的模块802可以至少在一些方面对应于例如图2A的车辆中心220的处理器222和/或存储器
224、图2B的分析器模块292、图3的控制单元310的处理器314、存储器320和/或分析器模块
330和/或图5B和图5C的分析器模块502。用于基于乘员数据和车辆数据应用于机器学习安全驾驶模型而获得动作数据的模块804可以至少在一些方面对应于例如图2A的车辆中心
220的处理器222和/或存储器224、图2B的分析器模块292、图3的控制单元310的处理器314、存储器320和/或分析器模块330和/或图5B和5C的分析器模块502。

[0093] 图8的模块的功能可以以与本文的公开内容一致的各种方式来实现。在一些设计中，这些模块的功能可以实现为一个或多个电气部件。在一些设计中，这些块的功能可以实现为包括一个或多个处理器组件的处理系统。在一些设计中，这些模块的功能可以使用例如一个或多个集成电路(例如，ASIC)的至少一部分来实现。如本文所讨论的，集成电路可以包括处理器、软件、其他相关组件或其某种组合。因此，不同模块的功能可以例如作为集成电路的不同子集、作为一组软件模块的不同子集或其组合来实现。而且，将会意识到，(例如，集成电路的和/或一组软件模块的)给定子集可以针对多于一个模块提供该功能的至少一部分。

[0094] 另外，由图8表示的组件和功能以及本文描述的其他组件和功能可以使用任何合适的手段来实现。这样的手段也可以至少部分地使用根据本文公开的各个方面的对应结构来实现。例如，上面结合图8的“用于…的模块”的组件描述的组件也可以对应于类似地指定的“用于...的单元”功能。因此，在一些方面，可以使用处理器组件、集成电路或其他合适结构中的一个或多个来实现这样的单元中的一个或多个。

[0095] 图9是示出了根据本公开的方面的由车辆中心执行的提供车辆的安全驾驶支持的过程900的流程图。过程900是可以由图2A的车辆中心220执行的示例过程。在过程框902中，车辆中心220接收乘员数据和车辆数据。例如，如上面参照图2A所讨论的，车辆中心220可以从所示域中的一个或多个接收乘员数据和车辆数据，所述域诸如无线接口202、卫星定位系统(SPS)204、底盘域206和内部域208、车辆诊断系统210、信息娱乐系统212、动力总成域214、仪表板域216以及车载传感器218中的一个或多个。接下来，在过程框904中，车辆中心
220无线地将乘员数据和车辆数据发送到诸如图1的安全驾驶服务器170之类的服务器。如下面将要讨论的，安全驾驶服务器170然后可以将乘员数据和车辆数据应用于与车辆的乘员的用户简档相关联的机器学习安全驾驶模型，以便生成动作数据。

[0096] 在过程框906中，车辆中心220无线地从安全驾驶服务器170接收动作数据。在过程框908中，车辆中心可以响应于动作数据而在车辆处执行动作。在一些方面，基于动作数据来执行动作可以包括图2B的汽车中心UI 256实现与车辆的乘员相关的家长控制、限制位于车辆内的移动设备的蜂窝数据访问、禁止由移动设备进行的文本消息传送、限制车辆的信息娱乐系统可用的多媒体内容、停用车辆的发动机、限制车辆的速度、经由车辆的导航系统来提供路线、或者向车辆的驾驶员提供安全驾驶建议(例如，警报)。

[0097] 图10是示出了根据本公开的各方面的由车辆中心执行的提供车辆的安全驾驶支持的另一过程1000的流程图。过程1000与上述过程900类似。然而，在过程900包括安全驾驶服务器170将乘员数据和车辆数据应用于机器学习安全驾驶模型的情况下，过程1000包括将乘员数据和车辆数据应用于在车辆中心本身本地的机器学习安全驾驶模型。为了说明，过程框1002包括车辆中心220接收乘员数据和车辆数据，其中车辆中心220然后将乘员数据和车辆数据无线地发送到安全驾驶服务器170(即，过程框1004)。然后，在过程框1006中，车辆中心220从安全驾驶服务器170无线地接收与乘客的用户简档相关联的机器学习安全驾驶模型。在一个方面，机器学习安全驾驶模型可以通过图2B的数据模型模块288被本地存储在车辆中心处。接下来，在过程框1008中，车辆中心220的分析器模块292将乘员数据和车辆数据应用于存储在数据模型模块288中的机器学习安全驾驶模型以获得(例如，生成)动作数据。过程框1010然后包括车辆中心220基于动作数据来执行动作。

[0098] 图11是示出了根据本公开的各方面的由服务器执行的提供车辆的安全驾驶支持的过程1100的流程图。过程1100是可以由图3的安全驾驶服务器300执行的一个示例过程。在过程框1102中，安全驾驶服务器300无线地从车辆的车辆中心接收乘员数据和车辆数据。
举例来说，分析器模块330可以从网络接口326接收乘员数据和车辆数据，其中车辆无线地发送乘员数据和车辆数据(例如，图1的车辆102A可以通过空中接口104无线地发送乘员数据和车辆数据，其中安全驾驶服务器170从因特网175或经由到核心网络140的直接连接来接收数据)。

[0099] 接下来，在过程框1104中，分析器模块330从多个用户简档(例如，用户简档模块328)当中识别车辆的乘员的用户简档。如上所述，在一个方面，分析器模块330可以包括机器学习用户识别模型以从用户简档328当中识别用户简档。在过程框1106中，分析器模块
330然后可以将乘员数据应用于与在过程框1104中识别的用户简档相关联的机器学习安全驾驶模型。然后，乘员数据和车辆数据应用于机器学习安全驾驶模型可以导致生成一个或多个动作数据。

[0100] 过程1100在图11中示出为包括可选的过程框1108，其包括更新与识别的用户简档相关联的机器学习安全驾驶模型。在一个方面，机器学习安全驾驶模型的更新可以包括基于在过程框1102中接收的乘员数据和车辆数据来更新模型。在其他方面，机器学习安全驾驶模型的更新可以基于其他乘员数据和/或车辆数据，例如车辆的乘员的过去的乘员数据和车辆数据、车辆的其他先前乘员的过去的乘员数据和/或车辆数据、当乘员位于另一车辆中时获得的乘员的过去的乘员数据和/或车辆数据、或其他车辆的其他乘员的乘员数据和/或车辆数据。根据一些示例，机器学习安全驾驶模型的更新可以包括有监督的、无监督的和/或强化学习技术，以改善由机器学习安全驾驶模型进行的未来预测。

[0101] 继续图11的过程1100，过程框1110然后包括将所生成的动作数据无线地发送到车辆的车辆中心。例如，分析器模块330可以将动作数据提供给网络接口326，动作数据然后被发送到核心网络140，并且然后通过空中接口104无线地发送到车辆102A。

[0102] 图12是示出了根据本公开的各方面的由服务器执行的提供车辆的安全驾驶支持的另一过程1200的流程图。过程1200类似于上述过程1100。然而，在过程1100包括安全驾驶服务器300将乘员数据和车辆数据应用于服务器处的机器学习安全驾驶模型的情况下，过程1200包括安全驾驶服务器170支持将乘员数据和车辆数据应用到车辆中心自身本地的机器学习安全驾驶模型。例如，在过程框1202中，安全驾驶服务器300无线地从车辆的车辆中心接收乘员数据和车辆数据。接下来，在过程框1204中，分析器模块330从多个用户简档(例如，用户简档模块328)当中识别车辆的乘员的用户简档。在过程框1206中，分析器模块330然后可以更新与识别的用户简档相关联的机器学习安全驾驶模型。接下来，在过程框1208中，安全驾驶服务器300将与所识别的用户简档相关联的机器学习安全驾驶模型无线地发送到车辆的车辆中心。

[0103] 虽然前述公开示出了各种说明性方面，但应该注意的是，在不脱离由所附权利要求限定的范围的情况下，可以对所说明的示例做出各种改变和修改。本公开不旨在仅限于具体说明的示例。例如，除非另有说明，否则根据本文描述的本公开的方面的方法权利要求的功能、步骤和/或动作不需要以任何特定的顺序执行。此外，虽然可能以单数形式描述或要求保护某些方面，但除非明确陈述限于单数，否则复数也是可设想的。

标题	发布/更新时间	阅读量
一种双屏显示车载信息娱乐系统	2020-05-12	20
信息娱乐系统	2020-05-11	131
车载信息娱乐系统模拟装置	2020-05-12	430
一种低功耗车载信息娱乐系统	2020-05-13	813
具有信息娱乐系统的系统	2020-05-11	77
使用非配对装置访问信息娱乐系统	2020-05-13	195
带有空气通风孔控制的信息娱乐系统	2020-05-12	251
车辆信息娱乐系统	2020-05-11	340
一种餐饮娱乐休闲信息自动应答系统	2020-05-12	409
车载信息娱乐系统	2020-05-11	138

经由汽车中心的安全驾驶支持

经由汽车中心的安全驾驶支持

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