-
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines Kraftfahrzeugs, welches wenigstens eine eine Rechenleistung bereitstellende Recheneinrichtung und eine Kommunikationseinrichtung zur Kommunikation wenigstens mit kraftfahrzeugexternen, wenigstens eine Servereinrichtung aufweisenden Clouds aufweist. Daneben betrifft die Erfindung ein Kraftfahrzeug.
-
Bereits heute, aber auch in der Zukunft, wird das Verlangen nach Berechnungen in einer Cloud („Cloud Computing“) stark ansteigen. Daher steigt die Menge der in der Cloud benötigten Rechenleistung stark an. Diese Rechenleistung wird üblicherweise durch Recheneinrichtungen bereitgestellt, welche einen oder mehrere jeweils einen oder mehrere Kerne umfassende Prozessoren aufweisen. Neben den klassischen Prozessoren (CPU - Central Processing Unit) werden dabei auch dediziertere Prozessoren, beispielsweise für Techniken des Maschinenlernens, insbesondere GPUs - Graphics Processing Unit oder NPUs - Neural Processor Unit, eingesetzt. Es wurde inzwischen auch eine Weiterentwicklung einer Cloud bekannt, die als Fog bekannt ist („Fog Computing“). Fog-Netzwerke zeichnen sich dadurch aus, dass zusätzlich zu der Rechenleistung von Servereinrichtungen, beispielsweise in Datenzentren, mehr Rechenleistung auch an den Rand der Cloud gebracht werden soll, um Berechnungslatenzen zu reduzieren und nicht notwendige Datenübertragungen zu (im Netzwerk) weit entfernten Rechenknoten vornehmen zu müssen. Dabei kann die Rechenleistung am Rand der Cloud beispielsweise durch Endnutzereinrichtungen oder den Endnutzern nahe Randeinrichtungen (edge devices) bereitgestellt werden.
-
Parallel zu diesen Rechenleistungsanforderungen an Clouds steigen auch die Rechenleistungsanforderungen innerhalb von Kraftfahrzeugen zur Zeit und in der Zukunft drastisch an. Dies betrifft sowohl klassische Rechenleistung (CPU) als auch speziellere Rechenleistungen (GPU, NPU). Der Hauptgrund hierfür sind sogenannte fortgeschrittene Fahrerassistenzsysteme (ADAS - Advanced Driver Assistance Systems), insbesondere solche, die zur wenigstens teilweise automatischen Führung des Kraftfahrzeugs ausgebildet sind, und Infotainmentsysteme (IVI - In-Vehicle-Infotainment). Die hauptsächlichen Rechenleistungsanforderungen bezüglich der ADAS liegen in der Realisierung des autonomen Fahrens, also der vollständig automatisierten Fahrzeugführung, welche zusätzlich redundante Rechenleistung benötigt, um hohe Verfügbarkeit bei gleichzeitiger Erfüllung von Sicherheitsanforderungen zu ermöglichen. Für IVI resultieren die ansteigenden Rechenleistungsanforderungen hauptsächlich aus dem Wunsch nach einer höheren Anzahl von Displays mit höheren Auflösungen und nach fortgeschrittenen Infotainment-Anwendungsfällen, beispielsweise Augmented Reality (AR), erweiterte 3D-Navigation, Spiele, sogenannte smarte Systeme (vgl. loT - Internet of Things) und dergleichen.
-
Die Grundidee einer Cloud, im Speziellen eines Fog, ist die Reduzierung der notwendigen Rechenleistung beziehungsweise Komplexität in einer Endbenutzer-Recheneinrichtung, beispielsweise in einem Kraftfahrzeug, und die entfernte Ausführung der eher komplexen Berechnungsschritte in der Cloud oder dem Fog.
-
US 9 146 603 B2 offenbart ein Cloud-Computing-System, eine Kraftfahrzeug-Cloud-Berechnungseinrichtung und Verfahren zur Verwendung damit. Dabei wird vorgeschlagen, einen Abstellplatz für Kraftfahrzeuge, die gerade nicht im Fahrbetrieb sind, mit einer Servereinrichtung zu versehen, an der sich dort abgestellte Kraftfahrzeuge anmelden können, um eine lokale Cloud zu realisieren, die verschiedene Services zur Verfügung stellen kann.
-
Der Erfindung liegt hiervon ausgehend die Aufgabe zugrunde, eine Möglichkeit zur effizienteren Nutzung von Berechnungsressourcen in einer Cloud, insbesondere einem Fog, und in einem Kraftfahrzeug anzugeben.
-
Die Aufgabe wird durch ein Verfahren gemaß Anspruch 1 sowie ein Kraftfach zeug gemaß Anspuch 13 gelöst.
-
Erfindungsgemäß wird mithin vorgeschlagen, insbesondere möglichst weitgehend automatisiert frei werdende Rechenleistung eines Kraftfahrzeugs einer Cloud bereitzustellen, wobei das Verfahren generell und in letztlich allen Betriebszuständen des, Kraftfahrzeugs anwendbar ist, nachdem automatisiert aktuell erreichbare Clouds ermittelt werden, aus denen dann in Abhängigkeit wenigstens einer Benutzereingabe und/oder wenigstens teilweise automatisch eine Zielcloud ausgewählt wird, mit der sich das Kraftfahrzeug verbinden soll, um die freie, zur Zeit nicht anderweitig benötigte Rechenleistung, insbesondere gegen eine entsprechende Kompensationsleistung, anzubieten. Eine Anmeldung heißt dabei im Wesentlichen, dass das Kraftfahrzeug Teil der Zielcloud, insbesondere eines Fog, wird, mithin in das die Cloud bildende Kommunikationsnetzwerk eingebunden wird. Hierzu kann das Kraftfahrzeug eine zentrale Steuereinrichtung aufweisen, beispietsweise in Form eines Steuergeräts, die die soeben beschriebenen Schritte durchführt. Mithin wird, wenn eine Zielcloud ausgewählt ist, durch entsprechende Ansteuerung der Kommunikationseinrichtung die Kommunikationsverbindung mit der Zielcloud hergestellt und die wenigstens eine.Recheneinrichtung des Kraftfahrzeugs, die die freie Rechenleistung bereitstellen soll, wird entspre- - chend rekonfiguriert, um aus der Zielcloud beziehungsweise anderweitig erhaltene Berechnungsaufgaben für die Zielcloud durchführen zu können. Die Zuteilung von Berechnungsschritten beziehungsweise die allgemeine Verwaltung von Berechnungsaufgaben kann wiederum die zentrale Steuereinrichtung des Kraftfahrzeugs übernehmen.
-
Bei Vorliegen eines die Erfüllung einer Beendigungsbedingung anzeigenden Bereitstellungskriteriums kann vorgesehen sein, dass das Kraftfahrzeug wieder von der Zielcloud abgemeldet wird, wobei das Beendigungskriterium/die Beendigungsbedingung insbesondere den Übergang in einen anderen Betriebsmodus umfassen beziehungsweise überprüfen kann, mithin als Schaltbedingung ausgebildet sein kann. Eine Beendigungsbedingung kann insbesondere auch ereignisgesteuert sein, worauf im Folgenden noch näher eingegangen werden wird. Beispielsweise ein Ereignis eine stattfindende beziehungsweise bevorstehende Wiederinbetriebnahme des Kraftfahrzeugs zum Fahrbetrieb anzeigen und dergleichen.
-
Im Prinzip entstehen dann für jede der wenigstens einen Recheneinrichtung wenigstens zwei Zustände, nämlich wenigstens ein Zustand, in dem die Rechenleistung für Funktionen des Kraftfahrzeugs genutzt wird und wenigstens einen anderen, in dem die Rechenleistung für Berechnungsaufgaben in einer Cloud, insbesondere einem Fog, genutzt wird. Die entsprechende Rekonfigurierung der wenigstens einen Recheneinrichtung kann dabei, wie bereits erwähnt, insbesondere durch die zentrale Steuereinrichtung des Kraftfahrzeugs erfolgen.
-
Rechenleistung bereitstellende Recheneinrichtungen in einem Kraftfahrzeug können insbesondere wenigstens einen jeweils wenigstens einen Rechenkern umfassenden Prozessor aufweisen. Die entsprechenden Prozessoren können dabei als CPU, GPU und/oder NPU ausgebildet sein beziehungsweise diese Prozessorgattungen umfassen.
-
Das Bereitstellungskriterium erlaubt dabei, beispielsweise über entsprechende Schaltbedingungen, insbesondere das Wechseln zwischen mehreren Betriebsmodi im Kraftfahrzeug, in denen jeweils die Rechenleistung wenigstens teilweise entweder für kraftfahrzeuginterne Funktionen genutzt wird oder wenigstens teilweise für Cloud-Berechnungsaufgaben. Dies ermöglicht es mithin, flexibel freie Rechenleistungen, soweit dies sinnvoll ist, an eine Zielcloud bereitzustellen, so dass sich eine effektivere Gesamtnutzung der aufwendigen, in modernen Kraftfahrzeugen und zukünftigen Kraftfahrzeugen vorgesehenen Rechenperformance ergibt. Während also Rechenleistung während des Fahrbetriebs des Kraftfahrzeugs insbesondere zur Durchführung von Kraftfahrzeugfunktionen genutzt wird, insbesondere für ADAS-Funktionen und/oder IVI-Funktionen, kann beispielsweise bei abgestelltem Kraftfahrzeug, während des Parkens, nicht benötigte Rechenleistung als (insbesondere entgoltener) Service an einen Cloud-Netzwerkprovider bereitgestellt werden. Dieses Konzept ist als laaS - Infrastructure as a Service bekannt. Auch PaaS (Platform as a Service) und SaaS (Software as a Service) lassen sich so realisieren.
-
Wird also mittels des Bereitstellungskriteriums festgestellt, dass (hinreichende) Rechenleistung besteht, die einer Zielcloud bereitgestellt werden kann, wird festgestellt, welche Clouds (insbesondere auch wie) erreicht werden können, so dass letztlich eine Liste möglicher, auswählbarer Clouds entsteht. Nach der Auswahl, die im Folgenden noch genauer beschrieben werden wird, folgt die Registrierung, üblicherweise an einen Managementknoten und/oder einen Zugangsknoten der Zielcloud, der durch wenigstens eine der wenigstens einen Servereinrichtung gebildet werden kann. Üblicherweise wird die Suche nach verfügbaren Clouds und die Anmeldung wenigstens teilweise über ein WAN (Wide Area Network) erfolgen, insbesondere wenigstens teilweise über das Internet. Nach der Registrierung können die Rechenressourcen des Kraftfahrzeugs als Erweiterung des Zielcloud-Netzwerks genutzt werden.
-
Diese Ausgestaltungen können für verschiedene Personen- bzw. Unternehmergruppen Vorteile mit sich bringen. So existieren besondere Vorteile für die Betreiber von Fahrzeugflotten, denen das Kraftfahrzeug angehören kann. Solche Betreiber von Fahrzeugflotten können ihre Kraftfahrzeuge, beispielsweise während Parkphasen, als Berechnungsressourcen Betreibern einer öffentlichen Cloud, insbesondere eines Fogs, bereitstellen und hierdurch zusätzliche Verdienste erzielen. Derartige Betreiber von Fahrzeugflotten umfassen beispielsweise Car-Sharing-Unternehmer oder solche, die Leasing-Fahrzeuge bereitstellen. Insbesondere ist es für solche Betreiber von Fahrzeugflotten denkbar, einen eigenen öffentlichen Cloud-Service unter Verwendung ihrer Fahrzeuge bereitzustellen, um zusätzliche Einnahmen zu erzielen. Es sei angemerkt, dass die Nutzung von Berechnungsressourcen auch intern erfolgen kann, so dass beispielsweise ein Betreiber einer Fahrzeugflotte und/oder ein Hersteller von Kraftfahrzeugen sein eigenes Berechnungsnetzwerk durch die Berechnungsnoten in seinen Kraftfahrzeugen erweitern kann und somit bei Netzwerkinvestitionen sparen kann. Beispielsweise können während der Arbeitszeit Fahrzeuge in Parkumgebungen genutzt werden, um das Berechnungsnetzwerk zu erweitern, nachdem dies auch der Zeitraum ist, in dem die meisten Berechnungsressourcen benötigt werden, wenn insbesondere die Benutzer der Kraftfahrzeuge ja bei dem Hersteller von Kraftfahrzeugen arbeiten. Doch auch darüber hinaus sind nicht-öffentliche Clouds denkbar, die beispielsweise von Betreibern von Fahrzeugflotten betrieben werden, um die Cloud insgesamt vermieten zu können oder sie für eigene Zwecke einzusetzen.
-
Privaten Kraftfahrzeugbesitzern wird durch das erfindungsgemäße Verfahren die Möglichkeit eröffnet, die Berechnungsressourcen ihres Kraftfahrzeugs Betreibern öffentlicher Clouds zur Verfügung zu stellen, um insbesondere zusätzliche Einnahmen und/oder sonstige Entlohnungen zu erhalten. Beispielsweise kann vorgesehen sein, dass ein freies Parken an Stellen ermöglicht wird, an denen Berechnungsressourcen einer bestimmten Cloud zur Verfügung gestellt werden und dergleichen. Entsprechende Verträge können bereits abgeschlossen werden, wenn das Kraftfahrzeug gekauft wird, wobei Hersteller beispielsweise entsprechende Rahmenverträge schließen können.
-
Besondere Vorteile ergeben sich im Übrigen auch, wenn die Zielcloud ein Fog ist. Auf diese Weise ist es besonders einfach möglich, am Rande eines Fogs zusätzliche Berechnungsknoten hinzuzufügen, indem sich Kraftfahrzeuge entsprechend anmelden. Insbesondere erlaubt eine derartige Nutzung von Kraftfahrzeugen es auch, auf beispielsweise vorgesehene Anschaffungen von Berechnungsknoten am Rande des Fogs zu verzichten oder diese zumindest in ihrer Zahl einzuschränken. Das Fog-Netzwerk kann mehr lokale, unmittelbar erhältliche Rechenleistung bereitstellen als ein entferntes Netzwerk beziehungsweise eine herkömmliche Cloud, in der eine Vielzahl von Organisations- und Kommunikationswegen benötigt wird.
-
Es sei angemerkt, dass über solche, insbesondere öffentliche Clouds, insbesondere Fogs, selbstverständlich auch ein Rechenleistungsaustausch zwischen unterschiedlichen Kraftfahrzeugen stattfinden kann, so dass beispielsweise Kraftfahrzeuge mit weniger Rechenleistung Kraftfahrzeuge mit höherer Rechenleistung nutzen können, um zusätzliche Funktionalitäten innerhalb der anfordernden Kraftfahrzeuge bereitzustellen. In diesem Fall übernimmt mithin eines der Kraftfahrzeuge die Rolle eines Clients, der eine Berechnungsaufgabe erfüllt haben möchte, während ein anderes Kraftfahrzeug der Cloud die benötigte Rechenleistung bereitstellen kann. Beispielsweise kann ein schlechter ausgerüstetes Kraftfahrzeug in einer urbanen Umgebung zusätzliche Navigationsservices nutzen, ohne die Rechenleistung oder die Kartendaten selbst zu benötigen.
-
In Weiterbildung der Erfindung kann vorgesehen sein, dass im Rahmen des Bereitstellungskriteriums auch eine Menge an freier Rechenleistung und/oder einen prädizierten Zeitraum, für den die Rechenleistung zur Verfügung stehen wird, und/oder die für Berechnungen zur Verfügung stehende Energie beschreibende Bereitstellungsparameter ermittelt werden. Derartige Bereitstellungsparameter können sowohl innerhalb des Bereitstellungskriteriums als auch später bei der Auswahl der Zielcloud genutzt werden und geben Hinweise darauf, ob sich das Freigeben von Rechenleistung an eine Cloud „lohnt“ beziehungsweise grundlegend überhaupt möglich ist. Steht beispielsweise nur eine geringe Menge an freier Rechenleistung und/oder nur für einen sehr kurzen Zeitraum zur Verfügung, ist es üblicherweise nicht lohnenswert, überhaupt zu versuchen, dies einer Zielcloud bereitzustellen, da nur äußerst einfache, sehr kurz andauernde Berechnungsaufgaben überhaupt bearbeitet werden könnten. Relevant ist insbesondere auch, ob für die Berechnungen einem Kraftfahrzeug überhaupt eine hinreichende Menge an Energie, um die Recheneinrichtungen zu betreiben, zur Verfügung steht.
-
Vorzugsweise wird in Abhängigkeit von den Bereitstellungsparametern einer von mehreren Betriebsmodi des Kraftfahrzeugs ausgewählt, die einen Ausschlussbetriebsmodus ohne die Bereitstellung von Rechenleistung an eine Zielcloud, einen Cloudbetriebsmodus mit Bereitstellung einer maximalen Rechenleistung an die Cloud bei nicht im Fahrbetrieb befindlichen Kraftfahrzeug und/oder ein Hybridbetriebsmodus zur teilweisen Bereitstellung von Rechenleistung an die Zielcloud, in dem wenigstens ein Teil der insgesamt verfügbaren Rechenleistung für den Fahrbetrieb des Kraftfahrzeugs aufgewandt wird, umfassen. In einer vorteilhaften Ausgestaltung werden also drei verschiedene Betriebsmodi bezüglich der Rechenressourcen des Kraftfahrzeugs unterstützt, nämlich ein Ausschlussbetriebsmodus, in dem die Rechenleistung höchstens für kraftfahrzeuginterne Funktionen bereitsteht, ein eine weitgehend vollständige Freigabe von Rechenleistung an die Zielcloud erlaubender Cloudbetriebsmodus und ein Hybridbetriebsmodus, in dem ein Teil der Rechenleistung wiederum kraftfahrzeuginternen Funktionen im Fahrbetrieb zugeordnet wird, ein anderer Teil jedoch freigegeben werden kann. Dabei sei zunächst angemerkt, dass der Ausschlussbetriebsmodus nicht zwangsläufig nur den Fahrbetrieb des Kraftfahrzeugs, wenn alle Rechenressourcen für die kraftfahrzeuginternen Funktionen, insbesondere ADAS-Funktionen und/oder IVI-Funktionen, benötigt wird, betrifft, sondern es auch durchaus denkbar ist, aus anderen Gründen eine Cloud-Anbindung des Kraftfahrzeugs zu unterlassen, beispielsweise weil die im Kraftfahrzeug verfügbare Energie nicht ausreichend ist oder eine Voreinstellung eines Benutzers dies verbietet. Nichtsdestotrotz sei nochmals hervorgehoben, dass durchaus und bevorzugt auch ein Hybridbetriebsmodus möglich ist, bei dem während des Fahrbetriebs des Kraftfahrzeugs Rechenressourcen an eine Zielcloud freigegeben werden können, beispielsweise in Fällen, in denen die vollständige Infotainment-Erfahrung für Benutzer nicht benötigt wird und dergleichen.
-
Konkret kann vorgesehen sein, dass zum Eintreten in den Cloudbetriebsmodus und/oder den Hybridbetriebsmodus jeweils wenigstens eine eine mindestens verfügbare Rechenleistung und/oder einen mindestens verfügbaren Zeitraum und/oder eine verfügbare Mindestenergie beschreibende Aktivierungsbedingung durch das Bereitstellungskriterium überprüft wird. Wie bereits erwähnt wurde, sind die Bereitstellungsparameter diesbezüglich sehr nützlich, da dann Rechenleistungen nur in sinnvollen Fällen freigegeben wird. Die Aktivierungsbedingungen stellen dabei wiederum Schaltbedingungen dar, da sie das Umschalten zwischen Betriebsmodi ermöglichen.
-
Vorzugsweise kann der Hybridbetriebsmodus bei einem koordinierten automatisierten Fahren des Kraftfahrzeugs in einem Kraftfahrzeugverband, bei dem durch Auslagerung von Berechnungsvorgängen an andere Kraftfahrzeuge des Verbands eine freie Rechenleistung entsteht, und/oder bei Unterschreitung einer Grenzgeschwindigkeit des Kraftfahrzeugs, bei der durch Wegfall wenigstens eines Teils von Fahrzeugfunktionen eine freie Rechenleistung entsteht, und/oder bei nicht gegebener oder eingeschränkter Nutzung eines wenigstens einen Teil der insgesamten Rechenleistung des Kraftfahrzeugs aufweisenden Infotainmentsystems des Kraftfahrzeugs aktiviert wird. Dabei sei insbesondere darauf hingewiesen, dass bei Fahrten in einem Fahrzeugverband (Platooning) und/oder in Situationen von Stau oder stockendem Verkehr sich besondere Vorteile bei der Freigabe von Rechenleistungen in einer als Fog ausgebildeten Cloud ergeben, denn dort ist es, wie im Folgenden noch näher erläutert werden wird, dann insbesondere möglich, Rechenleistungen auch zwischen den Kraftfahrzeugen und/oder in den Kraftfahrzeugen befindlichen Recheneinrichtungen auszutauschen, wobei dann kurze Kommunikationswege im Fog gegeben sind. Allgemein gesagt bieten sich also für den Hybridbetriebsmodus alle im Fahrbetrieb auftretenden Betriebszustände des Kraftfahrzeugs an, die auf eine absehbare Zeit bestimmte Rechenressourcen, mithin Anteile der insgesamten Rechenleistung, freigeben.
-
Eine zweckmäßige Weiterbildung der Erfindung sieht ferner vor, dass als wenigstens ein auf die Energie bezogener Bereitstellungsparameter ein Ladezustand einer Batterie des Kraftfahrzeugs und/oder das Vorliegen einer Leistungsverbindung mit einer kraftfahrzeugexternen Energiequelle, insbesondere zum Laden der Batterie, wobei insbesondere durch die Leistungsverbindung auch eine Teilkommunikationsverbindung hergestellt wird, die zur insbesondere breitbandigen Kommunikation mit wenigstens einer Cloud nutzbar ist, verwendet wird. Besondere Vorteile ergeben sich also bei einer wenigstens teilweise vorgenommenen Elektrifizierung des Antriebsstrangs, bei welcher üblicherweise leistungsstarke Batterien in den Kraftfahrzeugen vorgesehen werden, die auch genutzt werden können, um Rechenleistung für Berechnungsaufgaben in einer Zielcloud nutzen zu können. Dabei kann ein Ladezustand der wenigstens einen Batterie des Kraftfahrzeugs genauso überprüft werden wie die Tatsache, ob eine Leistungsverbindung mit einer kraftfahrzeugexternen Energiequelle, beispielsweise einer Ladesäule, besteht. Gerade im letzten Fall, wenn ohnehin ein Ladevorgang des Kraftfahrzeugs stattfinden soll, kann im Wesentlichen sichergestellt werden, dass für alle während des Anschlusses zum Laden vorliegenden Berechnungsaufgaben hinreichend viel elektrische Energie zu deren Ausführung zur Verfügung steht. Nachdem häufig ohnehin eine Kommunikationsverbindung zu einem Energieversorgungssystem hergestellt wird, beispielsweise über ein entsprechend verwendetes Ladekabel, bietet es sich an, die zumeist auch breitbandige drahtgebundene Teilkommunikationsverbindung als Teil der Kommunikationsverbindung zu der Zielcloud zu verwenden. Beispielsweise kann das durch ein Ladekabel realisierte Teilstück einer Kommunikationsverbindung eine WAN-Kommunikationsverbindung sein, die insbesondere auch den Zugang in das Internet und/oder sonstige Netzwerke erlaubt. Dabei sei nochmals darauf hingewiesen, dass das Vorliegen einer Leistungsverbindung nicht zwangsläufig ein binäres Entscheidungskriterium für das hinreichende Vorliegen von Energie zur Freigabe von Rechenleistung sein muss, sondern insbesondere bei Kraftfahrzeugen, die eine Batterie mit höherer Batteriekapazität aufweisen, auch ohne einen Ladevorgang eine Bereitstellung zumindest für bestimmte prädizierbare Zeiträume gewährleistet werden kann. Es sei angemerkt, dass die Batterie betreffende Bereitstellungsparameter beispielsweise auch in die Ermittlung eines einen prädizierten Zeitraum beschreibenden Bereitstellungsparameters eingehen können.
-
Eine vorteilhafte Ausgestaltung der Erfindung sieht vor, dass die Ermittlung des prädizierten Zeitraums auf der Grundlage eines trainierten Nutzungsmodells des Kraftfahrzeugs und/oder unter Verwendung von auf die zukünftige Nutzung des Kraftfahrzeugs bezogene Nutzungsdaten erfolgt. Das bedeutet, insbesondere die Abschätzung des prädizierten Zeitraums, gegebenenfalls auch von weiteren Bereitstellungsparametern, kann anhand eines trainierten Nutzungsmodells erfolgen, wobei es bevorzugt ist, wenn das Nutzungsmodell aufgrund von aufgezeichneten Nutzungsdaten des Kraftfahrzeugs in der Vergangenheit trainiert wird. Dabei wird mithin das Nutzungsverhalten der Vergangenheit, und somit üblicherweise das Verhalten des Fahrers in der Vergangenheit, ausgewertet, um Voraussagen darüber zu treffen, ob, allgemein gesagt, ein aktueller Betriebszustand geeignet ist, Rechenleistung an eine Zielcloud weiterzugeben, beziehungsweise konkret, ob ein aktueller, die Freigabe von Rechenleistung an eine Cloud grundsätzlich erlaubender Betriebszustand lange genug erhalten bleiben wird, dass sich dies lohnt beziehungsweise auch tatsächlich geeignete Berechnungsaufgaben durchgeführt werden können. Ist beispielsweise aus der Vergangenheit bekannt, dass der Fahrer üblicherweise an Werktagen zur Arbeit fährt und dort sein Kraftfahrzeug für mindestens eine bestimmte Zeitspanne abstellt, ist dies eine nützliche Information hinsichtlich der Verwendbarkeit des Kraftfahrzeugs in einer Cloud. Hierbei können selbstverständlich auch Ortsinformationen genutzt werden, so dass beispielsweise dann, wenn der Fahrer sein Kraftfahrzeug auf einem Parkplatz bei einem Freund abstellt, um diesen zu besuchen, angenommen werden kann, dass er dort länger verweilen wird als beim Abstellen des Kraftfahrzeugs unmittelbar vor einer Postfiliale oder dergleichen. Besteht ein entsprechender Zugriff, beispielsweise auf einen Terminkalender des Fahrers, können selbstverständlich auch bekannte Nutzungsdaten für die Zukunft herangezogen werden. Ist beispielsweise bekannt, dass der Fahrer einen Termin wahrnimmt und wie lange dieser dauert, kann ebenso daraus ein Zeitraum prädiziert werden, für den das Kraftfahrzeug abgestellt ist und dergleichen. Bezüglich des Hybridbetriebsmodus bezieht sich die Abschätzung auf die Aufrechterhaltung von bestimmten Fahr-Betriebszuständen, wobei insbesondere bei Fahr-Betriebszuständen wie Stauverkehr oder dergleichen auch auf die Verkehrssituation beschreibende Daten zurückgegriffen werden kann, um den prädizierten Zeitraum zu ermitteln. Zum Anlernen eines Nutzungsmodells können dabei bekannte Techniken des maschinellen Lernens verwendet werden, insbesondere geeignete Trainingsalgorithmen, beispielsweise zum Trainieren von neuronalen Netzwerken oder dergleichen. Dabei bieten insbesondere auch Techniken des sogenannten „Deep Learning“ an.
-
Wie bereits erwähnt wurde, ist es auch besonders zweckmäßig, wenn wenigstens einer der Bereitstellungsparameter auch als Auswahlparameter bei der Auswahl der Zielcloud berücksichtigt wird. Viele der Informationen, die für die grundlegende Frage, ob eine Freigabe von Rechenleistung vorgenommen werden soll, relevant sind, können auch für die Frage, an welche der aktuell verfügbaren Clouds die Freigabe erfolgen soll, relevant sein, worauf im Folgenden noch näher eingegangen werden wird.
-
Allgemein kann gesagt werden, dass bei der Auswertung des Bereitstellungskriteriums wenigstens ein Bereitstellungsparameter und/oder bei der Auswahl der Zielcloud wenigstens ein Auswahlparameter berücksichtigt werden, wobei wenigstens ein Auswahlparameter auch ein Bereitstellungsparameter und/oder wenigstens ein Bereitstellungsparameter auch ein Auswahlparameter sein kann.
-
Insbesondere kann vorgesehen sein, dass als Bereitstellungsparameter und/oder als Auswahlparameter eine den aktuellen Zeitpunkt beschreibende Zeitangabe und/oder ein aktueller Betriebsparameter des Kraftfahrzeugs und/oder ein aktueller Betriebszustand des Kraftfahrzeugs und/oder eine Anzahl von Personen im Kraftfahrzeug und/oder ein aktueller Batterie-Ladezustand einer Batterie des Kraftfahrzeugs und/oder gelernte und/oder historische Informationen zum Nutzungsverhalten des Kraftfahrzeugs und/oder zum mittels einer Cloud erzielten Gewinn verwendet werden. Eine Zeitangabe kann dabei beispielsweise das Datum, die Uhrzeit und/oder den Wochentag wiedergeben, um beispielsweise gelerntes Verhalten hinsichtlich prädizierter Zeiträume korrekt zuordnen zu können und/oder zu ermitteln, wie zum aktuellen Zeitpunkt das Anbieten von Rechenleistung an eine Cloud durch deren Betreiber vergütet wird. Auch aktuelle Betriebsparameter des Kraftfahrzeugs, beispielsweise die Geschwindigkeit, wie sie bereits bei den Bereitstellungsparametern geäußert wurde, können relevant sein, genauso wie ein aktueller Betriebszustand des Kraftfahrzeugs im allgemeinen, beispielsweise eine binäre Angabe, ob ein Fahrbetrieb vorliegt, oder eine genauere Aufschlüsselung nach Verkehrssituation oder dergleichen, beispielsweise das Vorliegen von Stausituationen, ob ein Platooning vorliegt und dergleichen. Auch bezüglich nicht im Fahrbetrieb befindlicher Kraftfahrzeuge kann selbstverständlich unterschieden werden, beispielsweise ob geparkt wird oder gerade eine Werkstattsituation vorliegt. Die Kenntnis über die Anzahl von Personen im Kraftfahrzeug kann darüber entscheiden, wie wahrscheinlich beziehungsweise wie stark die Auslastung von Infotainmentsystemen des Kraftfahrzeugs (IVI) ist; zum Batterie-Ladezustand beziehungsweise verwandten Informationen, beispielsweise ob ein Ladevorgang aktiv ist, wurde bereits bezüglich der Bereitstellungsparameter näher erläutert. Gelernte und/oder historische Informationen müssen nicht nur das Nutzungsverhalten, insbesondere hinsichtlich prädizierter Zeiträume, betreffen, sondern können auch den mittels einer Cloud erzielten Gewinn beschreiben. In diesem Fall betreffen sie also die Einnahmeerzielung für die zur Verfügung stehenden Cloud-Netzwerke.
-
Die Benutzereingabe kann in vorteilhafter Weiterbildung des Verfahrens von dem Fahrer bevorzugte Clouds beschreiben und/oder wenigstens ein Auswahlkriterium, das bei der Auswahl der Zielcloud genutzt wird, parametrisieren. In diesem Fall liegt mithin eine fahrerseitige Konfiguration vor, die genutzt wird, wenn eine Auswahl unter mehreren verfügbaren Clouds getroffen werden soll. Dann kann das Kraftfahrzeug, konkret auch die ausführende Steuereinrichtung, mithin unabhängig basierend auf vorkonfigurierten Einstellungen sowie gegebenenfalls weiteren Auswahlparametern die Zielcloud identifizieren, an der das Kraftfahrzeug angemeldet werden soll. Eine derartige fahrerseitige Vorkonfiguration kann beispielsweise über ein entsprechendes Mensch-Maschine-Interface im Kraftfahrzeug erfolgen.
-
Es sei jedoch darauf hingewiesen, dass auch Ausbildungen des erfindungsgemäßen Verfahrens denkbar sind, in denen die ermittelte Liste von aktuell erreichbaren Clouds einem Benutzer über eine Anzeigevorrichtung, beispielsweise ein Display ausgegeben werden kann und der Benutzer zeitaktuell, beispielsweise beim Verlassen des Kraftfahrzeugs, eine eine dieser Clouds als Zielcloud auswählende Benutzereingabe tätigen kann. Diesem vorangehend kann eine Ausbildung der Erfindung auch vorsehen, dass der Fahrer grundsätzlich gefragt wird, ob Rechenleistung an Clouds in diesem speziellen Fall freigegeben werden soll, mithin tatsächlich ein Betriebsmoduswechsel stattfinden soll. In einer konkreten Ausgestaltung kann beispielsweise vorgesehen sein, dass der Fahrer beim Abstellen beziehungsweise Verlassen des Kraftfahrzeugs, beispielsweise durch einen „Exitmanager“ oder einen digitalen Concierge, befragt werden kann, ob er verfügbare Rechenleistung des Kraftfahrzeugs während einer Parkphase an die Cloud freigeben möchte, und/oder er kann aufgefordert werden, aus einer Liste verfügbarer Clouds die Zielcloud auszuwählen. Dabei ist es in diesem Kontext besonders vorteilhaft, wenn vorbereitend zur Entgegennahme der Benutzereingabe wenigstens eine Zusatzinformation zu den aktuell erreichbaren Clouds ermittelt wird, welche dem Fahrer gemeinsam mit den erreichbaren Clouds angezeigt wird. Mithin kann beispielsweise ein Überblick über die der aktuellen Zeit/dem aktuellen Datum und dem aktuellen Ort zugeordneten Entlohnungen unterschiedlicher Cloud-Betreiber angezeigt werden.
-
Analog kann auch bei der automatischen Auswahl der Zielcloud vorgesehen sein, dass wenigstens eine zu den auswählbaren Clouds ermittelte, insbesondere die Entlohnung für die Bereitstellung der Rechenleistung und/oder den Provider der Cloud beschreibende Zusatzinformation berücksichtigt wird. Ist beispielsweise eine Vorkonfiguration vorgenommen worden, kann ein Fahrer beziehungsweise allgemein Benutzer darin festlegen, ab welchen Entlohnungen er Rechenleistungen freigeben möchte und/oder welchen Cloud-Betreibern er vertraut. So kann vollständig automatisch im Sinne des Benutzers entschieden werden.
-
Allgemein gesagt kann vorgesehen sein, dass die Auswertung des Bereitstellungskriteriums zyklisch und/oder bei Eintritt wenigstens eines durch Betriebsparameter des Kraftfahrzeugs beschriebenen Ereignisses erfolgt. Dabei ist eine ereignisgesteuerte Auswertung des Bereitstellungskriteriums erfindungsgemäß bevorzugt, nachdem dann auf konkrete Anzeichen, dass eine Möglichkeit zum Betriebsmoduswechsel besteht, reagiert werden kann. Konkret kann beispielsweise vorgesehen sein, dass als Ereignis eine Beendigung und/oder ein Beginn einer Fahrbetriebsphase des Kraftfahrzeugs und/oder ein Öffnen einer Fahrzeugtür und/oder das Eintreten in wenigstens eine vorbestimmte Verkehrssituation und/oder das Verlassen der vorbestimmten Verkehrssituation und/oder der Anschluss an eine externe Energiequelle und/oder das Trennen von der externen Energiequelle und/oder das Absinken der verfügbaren Energie unter einen Schwellwert verwendet werden und/oder dass das eingetretene Ereignis und/oder die Betriebsparameter als Bereitstellungsparameter und/oder zur Ermittlung von Bereitstellungsparametern bei der Auswertung des Bereitstellungskriteriums berücksichtigt werden. Grundsätzlich sind eine Vielzahl von triggernden Ereignissen möglich, von denen einige bereits auch schon angesprochen wurden, beispielsweise das Fahren des Kraftfahrzeugs in einer Stausituation und/oder in einem Fahrzeugverband beziehungsweise das Beenden einer solchen Verkehrssituation. Entsprechend kann auch das Verlassen oder Betreten des Kraftfahrzeugs durch Personen und dergleichen zu einer Auswertung des Bereitstellungskriteriums führen. Dabei ist es besonders zweckmäßig, wenn die Information, welches Ereignis vorlag, auch bei der Auswertung des Bereitstellungskriteriums berücksichtigt wird, da beispielsweise gezielt auf bestimmte Fragestellungen/Bedingungen in der Auswertung des Bereitstellungskriteriums eingegangen werden kann und für das entsprechende Ereignis ungeeignete Fragestellungen/Bedingungen nicht überprüft werden müssen; insbesondere lassen sich das eingetretene Ereignis und/oder die Betriebsparameter auch als Bereitstellungsparameter und/oder bei der Ermittlung der Bereitstellungsparametern berücksichtigen.
-
Wie bereits dargelegt wurde, ist es im Rahmen der vorliegenden Erfindung auch denkbar, dass als wenigstens eine der Clouds eine durch andere Verkehrsteilnehmer gebildete und/oder diese umfassende Cloud ermittelt wird, wobei bei Auswahl dieser Cloud als Zielcloud insbesondere wenigstens eine Berechnungsaufgabe von einem der anderen Verkehrsteilnehmer übermittelt wird. Dabei ist es besonders vorteilhaft, wenn die Cloud als ein Fog ausgebildet ist, da dann letztlich immer nahe Berechnungsressourcen genutzt werden können, wie im Folgenden noch näher dargestellt werden wird. Insbesondere beim Fahren in einem Fahrzeugverband (Platooning) und/oder in einer Situation mit Stau und/oder stockendem Verkehr ist eine derartige Ausgestaltung äußerst vorteilhaft einsetzbar.
-
Wenn als Zielcloud ein Fog ausgewählt wird, sieht eine besonders bevorzugte Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung vor, dass eine kraftfahrzeugexterne Steuereinheit, beispielsweise ein Managementknoten, der Zielcloud nach Anmeldung des Kraftfahrzeugs in der Zielcloud diesem eine Berechnungsaufgabe einer Anfrageeinrichtung zuweist, die einen minimalen Kommunikationsweg durch den Fog zu dem Kraftfahrzeug und/oder einen den Aufbau einer direkten Kommunikationsverbindung zwischen dem Kraftfahrzeug und der Anfrageeinrichtung erlaubenden räumlichen Abstand zu dem Kraftfahrzeug aufweist.
-
Insbesondere kann also dann, wenn eine Anfrageeinrichtung (als Client), beispielsweise eine Einrichtung des „Internet of Things“, nahe dem Kraftfahrzeug einen Cloud-Computing-Service über eine entsprechende eigene Kommunikationsverbindung anfragt, eine Steuereinheit des Fog-Netzwerks ein Kraftfahrzeug auffinden und mit der Berechnungsaufgabe beauftragen, welches der Anfrageeinrichtung am nächsten ist. Dabei kann die „Nähe“ auf zweierlei Art verstanden werden. Zum einen kann die Nähe dann, wenn die Kommunikation über den Fog erfolgen soll, den Kommunikationsweg zwischen dem Kraftfahrzeug und der Anfrageeinrichtung betreffen, beispielsweise ein Maß nutzen, das die Anzahl der Zwischenstationen/Knoten auf dem Kommunikationsweg zählt. Besonders bevorzugt ist es aber, wenn ein tatsächlicher räumlicher Abstand betrachtet wird, so dass dann eine direkte Kommunikationsverbindung zwischen dem Kraftfahrzeug und der Anfrageeinrichtung hergestellt werden kann. In beiden Fällen kann der Austausch von Daten und Berechnungsergebnissen schneller erfolgen, so dass Netzwerkübertragungslatenzen deutlich reduziert werden. Insbesondere hat sich gezeigt, dass eine deutliche Erniedrigung der Latenzzeiten im Vergleich zur Bearbeitung einer derartigen Berechnungsaufgabe innerhalb der Zielcloud selbst gegeben ist. Die Nutzung des nächstliegenden Kraftfahrzeugs zur Durchführung der Berechnungsaufgabe der Anfrageeinrichtung erlaubt auch eine deutlich bessere Vorhersagbarkeit der Berechnungszeiten. Schließlich werden auch unnötige Datenübertragungen an weit entfernte Berechnungsknoten, beispielsweise durch das Internet, vermieden.
-
Konkret kann dabei vorgesehen sein, dass als direkte Kommunikationsverbindung eine drahtlose Verbindung, insbesondere eine WLAN-Verbindung und/oder eine Bluetoothverbindung und/oder eine Mobilfunknetz-Direktverbindung, verwendet wird. Eine WLAN-Verbindung umfasst dabei insbesondere auch Kraftfahrzeug-zu-Kraftfahrzeug-Verbindungen beziehungsweise Kraftfahrzeug-zu-X-Verbindungen. Um eine hohe Datenübertragungsrate zu erlauben, können bei der Nutzung von Mobilfunknetz-Direktverbindungen hochmoderne Mobilfunkstandards, beispielsweise LTE/5G eingesetzt werden. Es ist ferner zweckmäßig, wenn die Berechnungsaufgabe und/oder zur Durchführung derselben notwendige Aufgabendaten von der Anfrageeinrichtung direkt an das Kraftfahrzeug übertragen werden und/oder Ergebnisdaten nach Durchführung der Berechnungsaufgabe von dem Kraftfahrzeug direkt an die Anfrageeinrichtung übertragen werden, wobei eine Direktübertragung die Nutzung der direkten Kommunikationsverbindung betrifft. Es ist also ein unmittelbarer Datenaustausch möglich, sobald die Anfrageeinrichtung als „Client“ und das Kraftfahrzeug als „Host“ einander durch die Steuereinheit zugewiesen wurden.
-
Insbesondere dann, wenn direkte Kommunikationsverbindungen (Direktverbindungen) zwischen der Anfrageeinrichtung und dem Kraftfahrzeug geschaffen werden sollen, können sowohl die Anfrageeinrichtung als auch das Kraftfahrzeug der Steuereinheit zweckmäßigerweise ihre aktuellen Geopositionen bereitstellen, um entsprechend die Überprüfung durchführen zu können.
-
Dabei sei an dieser Stelle nochmals hervorgehoben, dass sich derartige Überlegungen bei Verwendung einer Fog als Zielcloud nicht nur auf ein feststehendes/geparktes Kraftfahrzeug beziehen müssen, sondern auch im Hybridbetriebsmodus entsprechende Optimierungen vorgenommen werden können. Beispielsweise kann unter Kraftfahrzeugen eines Fahrzeugverbands und/oder in einem Stau und/oder einem stockenden Verkehr bei nahe beieinander fahrenden Kraftfahrzeugen ebenso ein gegenseitiges Anbieten und Nutzen von Rechenleistung erfolgen. Insbesondere kann dann unmittelbar eine Kraftfahrzeug-zu-Kraftfahrzeug-Direktverbindung zwischen den einzelnen Kraftfahrzeugen, die sich im Verkehr nahe aneinander befinden, erstellt werden, wobei ein Kraftfahrzeug dem anderen die Berechnungsaufgabe stellt und das andere, ohne dass mit zu langen Latenzzeiten zu rechnen ist, das Berechnungsergebnis als Ergebnisdaten zurückliefert.
-
Eine vorteilhafte Weiterbildung der vorliegenden Erfindung sieht ferner vor, dass eine bzw. die Steuereinheit der Zielcloud eine Berechnungsaufgabe redundant an zwei verschiedene Rechenknoten der Cloud vergibt, von denen wenigstens einer das Kraftfahrzeug ist und insbesondere der andere ein weiteres Kraftfahrzeug. Eine zweckmäßige Ausgestaltung kann mithin vorsehen, dass eine Berechnungsaufgabe in der Zielcloud an zwei Kraftfahrzeuge zur redundanten Erledigung vergeben wird. Dies ist insbesondere dahingehend vorteilhaft, dass jederzeit ein Ereignis eintreten kann, bei dem das Bereitstellungskriterium einen Wechsel des Betriebsmodus, insbesondere in einem Ausschlussbetriebsmodus, anfordern kann beziehungsweise ein Beendigungskriterium erfüllt ist. Beispielsweise steht es dem Fahrer eines Kraftfahrzeugs jederzeit frei, dieses zu betreten und das Kraftfahrzeug zum Fahrbetrieb zu nutzen, was gegebenenfalls die weitere Ausführung der Berechnungsaufgabe verhindert und diese somit abbricht. Wird die Berechnungsaufgabe an mehrere Kraftfahrzeuge geschickt, insbesondere wenigstens zwei, kann die Wahrscheinlichkeit erniedrigt werden, dass eine noch nicht beendete Berechnungsaufgabe unterbrochen wird.
-
Neben dem Verfahren betrifft die Erfindung auch ein Kraftfahrzeug, aufweisend wenigstens eine eine Rechenleistung bereitstellende Recheneinrichtung, eine Kommunikationseinrichtung zur Kommunikation wenigstens mit kraftfahrzeugexternen, wenigstens eine Servereinrichtung aufweisenden Clouds, und eine zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens, soweit es in einem Kraftfahrzeug ausführbar ist, ausgebildete Steuereinrichtung. Sämtliche Ausführungen bezüglich des erfindungsgemäßen Verfahrens lassen sich analog auf das erfindungsgemäße Kraftfahrzeug übertragen, mit welchen mithin ebenso die bereits genannten Vorteile erhalten werden können. Bei der Steuereinrichtung kann es sich beispielsweise um ein Steuergerät des Kraftfahrzeugs handeln, welches steuernden Zugriff auf die wenigstens eine Recheneinrichtung und die Kommunikationseinrichtung nehmen kann und bei den Recheneinrichtungen beispielsweise eine geeignete Rekonfiguration bei einem Wechsel des Betriebsmodus vornehmen kann.
-
Weitere Vorteile und Einzelheiten der vorliegenden Erfindung ergeben sich aus den im Folgenden beschriebenen Ausführungsbeispielen sowie anhand der Zeichnung. Dabei zeigen:
- 1 einen Ablaufplan eines Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens,
- 2 ein mögliches Zustandsdiagramm für Recheneinrichtungen in einem Kraftfahrzeug, und
- 3 eine mögliche Systemarchitektur bei der Verwendung eines erfindungsgemäßen Kraftfahrzeugs in einer Zielcloud.
-
1 zeigt einen Ablaufplan eines Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens für Schritte, die innerhalb eines Kraftfahrzeugs von einer dortigen Steuereinrichtung ausgeführt werden können. Dabei handelt es sich vorliegend rein beispielhaft um ein Kraftfahrzeug, das einen Elektromotor aufweist, der wiederum von einer ladbaren Batterie gespeist werden kann. Ferner weist das Kraftfahrzeug als Bestandteil mehrerer Fahrzeugsysteme verschiedene Recheneinrichtungen auf, durch die eine Rechenleistung bereitgestellt werden kann. Die Recheneinrichtungen weisen jeweils wenigstens einen Prozessorkern auf, als einkernige Prozessoren oder Mehrkernprozessoren gewählt aus der Gruppe umfassen CPU, GPU und NPU. Mit Hilfe der durch die Recheneinrichtungen bereitgestellten Rechenleistung können im Kraftfahrzeug Funktionen der Fahrzeugsysteme realisiert werden. Vorliegend ist beispielhaft ein zur vollständig automatischen Führung des Kraftfahrzeugs ausgebildetes Fahrzeugsystem vorgesehen; ein weiteres Fahrzeugsystem kann ein IVI-System (In-Vehicle Infotainment) sein. Diese beiden genannten Beispiele für Fahrzeugsysteme weisen jeweils Funktionen auf, die rechnerisch äußerst aufwendig zu lösen sind, weshalb entsprechende Recheneinrichtungen besonders hohe Rechenleistungen bereitstellen. Das Kraftfahrzeug im hier dargestellten Beispiel weist ferner wenigstens eine Kommunikationseinrichtung auf, über die das Kraftfahrzeug beispielsweise mit anderen Kraftfahrzeugen, Bluetooth-Einrichtungen, Mobilfunknetzen und/oder Einrichtungen des Internets kommunizieren kann. Insbesondere bietet die wenigstens eine Kommunikationseinrichtung auch die Möglichkeit, eine Verbindung zu verschiedenen kraftfahrzeugexternen Clouds aufzubauen, die jeweils wenigstens eine Servereinrichtung aufweisen, üblicherweise aber von einer Mehrzahl von Servereinrichtungen oder allgemein Rechenknoten gebildet werden. Eine Spezialform von Clouds sind die sogenannten Fogs, in denen mehr Rechenleistung am Rand der Clouds bereitgestellt werden kann und bei der sich die vorliegende Erfindung besonders vorteilhaft einsetzen lässt, wie im Folgenden noch näher dargelegt werden wird.
-
Das hier dargestellte Ausführungsbeispiel für ein Betriebsverfahren für das Kraftfahrzeug soll nun in der Lage sein, insbesondere hinsichtlich einer festgelegten oder festlegbaren Gegenleistung, Rechenleistung des Kraftfahrzeugs einer dieser Clouds, insbesondere einem Fog, zur Verfügung zu stellen. Hierfür kann das Kraftfahrzeug bezüglich der Bereitstellung von Rechenleistung in drei Betriebsmodi betrieben werden, wobei ein Ausschlussbetriebsmodus vorgesehen ist, in dem keine Rechenleistung an eine Cloud bereitgestellt werden kann, ein Cloudbetriebsmodus, in dem das Kraftfahrzeug nicht im Fahrbetrieb befindlich ist und eine maximale Rechenleistung an die Cloud freigegeben werden kann, und schließlich einen Hybridbetriebsmodus, in dem wenigstens ein Teil der insgesamt verfügbaren Rechenleistung für den Fahrbetrieb des Kraftfahrzeugs aufgewandt wird, während freie Rechenleistung dennoch, trotz des aktuellen Fahrbetriebs des Kraftfahrzeugs, an die Cloud bereitgestellt werden kann. Der Ausschlussbetriebsmodus muss sich hierbei nicht zwangsläufig auf den Fahrbetrieb des Kraftfahrzeugs beziehen, sondern kann auch außerhalb von Nutzungsphasen des Kraftfahrzeugs für den Fahrbetrieb vorliegen, beispielsweise, wenn festgestellt wurde, dass zu wenig Energie für die bereitzustellende Rechenleistung aufgewandt werden kann und/oder ein prädizierter Zeitraum, für den die Rechenleistung zur Verfügung stehen wird, zu gering ist.
-
Gemäß 1 wird nun in einem Schritt S1 überprüft, ob ein Bereitstellungskriterium auszuwerten ist, welches letztlich bestimmt, in welchem Betriebsmodus das Kraftfahrzeug zu betreiben ist. Dabei kann eine zyklische Überprüfung des Bereitstellungskriteriums erfolgen, bevorzugt wird im Schritt S1 jedoch das Vorliegen eines Triggerereignisses überprüft, wobei eine Vielzahl von verschiedenen Triggerereignissen denkbar ist, beispielsweise das Öffnen und Schließen von Türen des Kraftfahrzeugs, das Betätigen beziehungsweise Abziehen von Zündschlüsseln beziehungsweise das An- beziehungsweise Abschalten der Zündung, die Feststellung verschiedener Betriebszustände, insbesondere Fahrsituationen, und dergleichen.
-
In einem Schritt S2 wird dann das Bereitstellungskriterium ausgewertet, wobei eine Vielzahl von Bereitstellungsparametern verwendet beziehungsweise ermittelt und berücksichtigt wird. Bereitstellungsparameter können dabei bevorzugt auch im Schritt S1 ermittelte Informationen, insbesondere Betriebsparameter und/oder den Betriebszustand, umfassen, beispielsweise die Tatsache, ob das Kraftfahrzeug an eine externe Energiequelle angeschlossen ist, um die erwähnte Batterie zu laden. Bereitstellungsparameter umfassen im vorliegenden Fall ebenfalls eine Menge an freier Rechenleistung, einen prädizierten Zeitraum, für den die Rechenleistung zur Verfügung stehen wird und die für Berechnungen zur Verfügung stehende Energie. Insbesondere, was den Zeitraum angeht, wird dieser bevorzugt durch Auswertung des Nutzungsverhaltens in der Vergangenheit angelernt, insbesondere durch Verfahren des „Deep Learning“. Zusätzlich können auch aktuelle, relevante Daten in die Ermittlung eines prädizierten Zeitraums eingehen, beispielsweise neben zum Training eines Nutzungsmodells genutzten, aufgezeichneten Nutzungsdaten des Kraftfahrzeugs in der Vergangenheit auch auf die zukünftige Nutzung des Kraftfahrzeugs bezogene Nutzungsdaten, beispielsweise Kalenderdaten, aus denen sich die Dauer eines Termins, für die das Kraftfahrzeug abgestellt wird, ermitteln lässt. Hinsichtlich des prädizierten Zeitraums und der Verwendung eines Nutzungsmodells können Bereitstellungsparameter selbstverständlich auch Zeitangaben (Datum/Uhrzeit/Wochentag), den aktuellen Ort und dergleichen umfassen. Es sei noch angemerkt, dass Methoden des Maschinenlernens auch hinsichtlich anderer Bereitstellungsparameter angewendet werden können, insbesondere was Abschätzungen für den Hybridbetriebsmodus angeht, wo beispielsweise für bestimmte Fahrer/Insassen auch Nutzungsmodelle zum Nutzungsverhalten von IVI und dergleichen eingesetzt werden können.
-
Das im Schritt S2 ausgewertete Bereitstellungskriterium enthält letztlich eine Anzahl von Schaltkriterien/Schaltbedingungen, die bestimmen, wann von einem Betriebsmodus in einen anderen Betriebsmodus gewechselt werden soll, beispielsweise vom Ausschlussbetriebsmodus in den Cloudbetriebsmodus und/oder auch vom Cloudbetriebsmodus und/oder Hybridbetriebsmodus zurück in den Ausschlussbetriebsmodus, wobei eine derartige Schaltbedigung auch als Beendigungsbedingung bezeichnet werden kann. Entsprechend können Umschaltungen in Betriebsmodi, die Rechenleistung an eine Cloud bereitstellen, auslösende Schaltbedingungen als Aktivierungsbedingungen bezeichnet werden.
-
Beispielsweise kann, damit eine Aktivierungsbedingung erfüllt ist, verlangt werden, dass eine bestimmte minimale Rechenleistung verfügbar ist, gegebenenfalls für wenigstens einen minimalen Zeitraum und/oder bei Vorliegen wenigstens einer Mindestenergie. Mit anderen Worten können Aktivierungsbedingungen definiert werden, bei denen es sinnvoll erscheint, dass eine Freigabe von Rechenleistung an eine Cloud erfolgt, insbesondere wenigstens eine Berechnungsaufgabe der Cloud auch bearbeitet werden kann.
-
Hinsichtlich des Hybridbetriebsmodus müssen diese Bedingungen nicht zwangsläufig unmittelbar überprüft werden, sondern es kann auch beispielsweise festgestellt werden, welche Fahrsituation vorliegt. Beispielsweise ist es sinnvoll, den Hybridbetriebsmodus bei einem koordinierten automatisierten Fahren des Kraftfahrzeugs in einem Kraftfahrzeugverband, in einem Stau oder bei Nichtnutzung von Infotainmentsystemen im Fahrbetrieb zu aktivieren.
-
Was die Energie beschreibende Bereitstellungsparameter angeht, kann der Ladezustand der Batterie im Kraftfahrzeug überprüft werden, insbesondere wenn dieses gerade ohnehin abgestellt ist und ein Laden nicht zu erwarten ist, wobei es in jedem Fall sinnvoll ist, Rechenleistung an eine Cloud bereitzustellen, wenn ein Anschluss an eine externe Energiequelle zum Laden der Batterie vorliegt. Dies ist insbesondere dann zweckmäßig, wenn auch eine breitbandige Teilkommunikationsverbindung über ein Ladekabel gegeben ist, die zur Kommunikationsverbindung in die Cloud beitragen kann. Derartige WAN-Teilkommunikationsverbindungen wurden bereits vorgeschlagen, um beispielsweise mit Energieversorgern Datenaustausch zu pflegen und dergleichen.
-
Es sei noch angemerkt, dass in das Bereitstellungskriterium durchaus auch Benutzereingaben eingehen können, beispielsweise ein Fahrer beim Verlassen des Kraftfahrzeugs gefragt werden kann, ob er eine Bereitstellung von Rechenleistung an eine Cloud überhaupt wünscht. Dies kann beispielsweise über einen digitalen Concierge passieren. Bevorzugt ist es jedoch, die Auswertung des Bereitstellungskriteriums in Schritt S2 weitgehend automatisiert zu halten.
-
Wird durch die Auswertung des Bereitstellungskriteriums in Schritt S2 festgestellt, dass der bisherige Betriebsmodus des Kraftfahrzeugs beibehalten werden soll, wird wieder mit Schritt S1 fortgefahren. Ist eine Aktivierungsbedingung erfüllt, soll also in der Zukunft eine Bereitstellung von Rechenleistung an eine Cloud erfolgen, wird in einem Schritt S3 fortgefahren, in dem mittels der Kommunikationseinrichtung festgestellt wird, welche Clouds aktuell erreichbar sind, denen überhaupt Rechenleistung bereitgestellt werden kann.
-
In einem Schritt S4 wird dann aus den aktuell erreichbaren Clouds in Abhängigkeit von Auswahlparametern eine Zielcloud ausgewählt, an die die Rechenleistung bereitgestellt werden soll. Ein Teil der Bereitstellungsparameter kann hierbei im Übrigen auch als Auswahlparameter weiterverwendet werden. Auch Auswahlparameter können Benutzereingaben umfassen, wobei bevorzugt die Auswahl im Schritt S4 wiederum automatisch erfolgt, ohne dass, was in alternativen Ausführungsbeispielen denkbar wäre, dem Benutzer eine Liste verfügbarer Clouds angezeigt wird und dieser händisch eine Auswahl trifft. Daher wird es bevorzugt ermöglicht, dass, beispielsweise über eine entsprechende Eingabemaske an einem HMI des Kraftfahrzeugs, Benutzereingaben erfolgen, die Auswahlparameter definieren. Solche Auswahlparameter können beispielsweise genutzt werden, um Auswahlkriterien, die bei der Auswahl der Zielcloud genutzt werden, zu parametrisieren. Beispielsweise ist es also denkbar, dass ein Fahrer bereits im Vorfeld angibt, welche Clouds er bevorzugt, welche Clouds er als Zielclouds ausschließen möchte, welche Arten von Entlohnung akzeptiert werden und dergleichen. Alternativ zur Eingabe solcher Auswahlparameter durch einen Benutzer kann im Übrigen auch vorgesehen sein, dass hier Methoden des Maschinenlernens eingesetzt werden, während ein Nutzer noch händisch Clouds auswählt.
-
Dabei sei noch darauf hingewiesen, dass die im Schritt S3 ermittelte Liste von aktuell erreichbaren Clouds bevorzugt auch Zusatzinformationen enthält, die bei der Auswahl berücksichtigt werden können, beispielsweise die Art und Höhe der Entlohnung. Beispielsweise kann bei einer automatischen Auswahl der Zielcloud dann vorgesehen sein, dass die Cloud als Zielcloud gewählt wird, die die höchste Entlohnung bietet. Dies kann jedoch beispielsweise auch nur ein gewichtetes Auswahlkriterium unter mehreren Auswahlkriterien sein. Im Hybridbetriebsmodus ist es besonders zweckmäßig, Clouds als Zielcloud zu wählen, der auch andere Verkehrsteilnehmer im Umfeld, insbesondere als Clients, angehören bzw. an die diese Anfragen stellen, so dass beispielsweise deren Berechnungsaufgaben, ohne große Latenzen zu befürchten, von einem Kraftfahrzeug ausgeführt werden können, das sich nahe bei ihnen befindet, was auch eine besondere Realisierung des Fogs darstellt, bei dem Rechenleistung am Rande der Cloud möglichst nahe am Client bereitgestellt wird, was sich für Kraftfahrzeuge im Rahmen der vorliegenden Erfindung besonders vorteilhaft umsetzen lässt, worauf im Folgenden noch näher eingegangen werden wird.
-
Im Schritt S5 wird das Kraftfahrzeug dann an der Zielcloud angemeldet und kann mithin Berechnungsaufgaben aus der Zielcloud entgegennehmen und durchführen.
-
Ist im Schritt S2 als Schaltbedingung eine Beendigungsbedingung erfolgt, soll also mithin in den Ausschlussbetriebsmodus zurückgeschaltet werden, wird das Kraftfahrzeug in einem Schritt S6 von der Zielcloud wieder abgemeldet und Berechnungsaufgaben werden zumindest unterbrochen, gegebenenfalls sogar gänzlich abgebrochen. In diesem Kontext sei angemerkt, dass, nachdem bei Kraftfahrzeugen immer ein bestimmtes Risiko existiert, dass der Fahrer zurückkehrt und mithin die Bereitstellung der Rechenleistung vor Beendigung einer Berechnungsaufgabe abgebrochen werden muss, eine Steuereinheit der Zielcloud bevorzugt Berechnungsaufgaben redundant an zwei verschiedene Rechenquoten der Cloud vergibt, insbesondere redundant an zwei teilnehmende Kraftfahrzeuge.
-
2 zeigt schematisch ein Zustandsdiagramm einer Recheneinrichtung innerhalb des Kraftfahrzeugs , die von der Steuereinrichtung entsprechend konfiguriert werden kann, um ihre Rechenleistung Funktionen von Fahrzeugsystemen oder aber einer Zielcloud bereitzustellen. Der Kasten 1 symbolisiert dabei den Zustand „ausgeschaltet“, so dass der Kasten 2 dem Zustand „StartUp“ entspricht. Der Kasten 3 symbolisiert die Nutzung der Rechenleistung für Funktionen im Kraftfahrzeug, insbesondere im Fahrbetrieb, beispielsweise also für Funktionen für Fahrzeugsystemen. Der Kasten 4 symbolisiert entsprechend die Nutzung für Berechnungsaufgaben einer Zielcloud, an der das Kraftfahrzeug angemeldet ist. Entsprechend betreffen die Kästen 5 und 6 von der Steuereinrichtung anstoßbare Rekonfigurationsprozesse, nämlich der Kasten 5 die Rekonfiguration von einer Nutzung der Rechenleistung in einer Cloud (Hybridbetriebsmodus oder Cloudbetriebsmodus) zur Nutzung der Rechenleistung für Fahrzeugsysteme (Hybridbetriebsmodus oder Ausschlussbetriebsmodus), der Kasten 6 eine Rekonfiguration von der Nutzung für Fahrzeugsysteme in den Bereitstellungsmodus für die Zielcloud. Die Steuereinrichtung steuert dabei zweckmäßigerweise auch die Erledigung einer Berechnungsaufgabe der Zielcloud durch Zuteilung von Teilaufgaben/Berechnungsschritten an verschiedene Berechnungseinheiten der Recheneinrichtungen, beispielsweise auch zum parallelen Berechnen.
-
Der Kasten 7, der ein Herunterfahren der Recheneinrichtung symbolisiert, vervollständigt das Zustandsdiagramm.
-
3 zeigt schematisch ein Berechnungssystem, wie es unter Verwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens entstehen kann. Gezeigt ist eine Prinzipskizze des Kraftfahrzeugs 8, welches die mit der das Verfahren gemäß 1 durchführenden Steuereinrichtung 9 kommunizierenden Recheneinrichtungen 10 und die Kommunikationseinrichtung 11 umfasst. Weitere Komponenten des Kraftfahrzeugs 8 sind aus Übersichtlichkeitsgründen nicht näher gezeigt, beispielsweise die genannte Batterie, eine kraftfahrzeugseitige Ladeeinrichtung und dergleichen.
-
Über eine erste Kommunikationsverbindung 12 kann das Kraftfahrzeug 8 über einen Zugangsknoten 13 mit der Zielcloud 14, hier einem Fog, kommunizieren, insbesondere also Servereinrichtungen 15 der Zielcloud 14 nutzen.
-
Gezeigt ist vorliegend ferner eine Anfrageeinrichtung 16 als Client, der eine Berechnungsaufgabe über die Zielcloud 14 erledigt haben möchte. Dabei kann es sich beispielsweise um eine Einrichtung des „Internet of Things“ handeln. Ersichtlich besteht dazu eine zweite Kommunikationsverbindung 17 zwischen der Anfrageeinrichtung 16 und der Zielcloud 14 beziehungsweise einem Zugangsknoten 13. Nachdem die Anfrageeinrichtung 16 und das Kraftfahrzeug 8 vorliegend auch ihre aktuellen Geopositionen, beispielsweise als geodätische Koordinaten, mitgeteilt haben, kann eine hier nur angedeutete Steuereinheit 18 der Zielcloud 14 (die auch einem der Zugangsknoten 13 entsprechen kann) feststellen, dass der der Anfrageeinrichtung 16 nächstgelegene Rechenknoten das in der Zielcloud 14 angemeldete Kraftfahrzeug 8 ist. Dieses befindet sich insbesondere so nahe an der Anfrageeinrichtung 16, dass eine direkte Kommunikationsverbindung 19 zwischen dem Kraftfahrzeug 8 und der Anfrageeinrichtung 16 aufgebaut werden kann, beispielsweise über Car-to-Car-Kommunikation, wenn es sich bei der Anfrageeinrichtung 16 auch um ein Kraftfahrzeug handelt, oder Car-to-X-Kommunikation. Die dritte Kommunikationsverbindung 19 als direkte Kommunikationsverbindung ermöglicht den direkten Austausch von Rechnungsaufgaben und/oder Ergebnisdaten, so dass Latenzen stark verkürzt werden. Dabei wird im Sinne eines Fog der Anfrageeinrichtung 16 der nächstgelegene Rechenknoten, das Kraftfahrzeug 8, zugeordnet.
-
Sollte eine direkte Kommunikationsverbindung 19 nicht vorgesehen oder nicht möglich sein, ist es selbstverständlich auch denkbar, das Kraftfahrzeug 8 anhand des kürzesten Kommunikationsweges durch die Zielcloud 14 auszuwählen. Die direkte Kommunikationsverbindung 19 kann beispielsweise eine WLAN-Verbindung, eine Bluetooth-Verbindung, eine Mobilfunknetz-Direktverbindung, insbesondere LTE/5G, eine Car2X-Verbindung, eine V2X-Verbindung und dergleichen sein.