ИДЕНТИФИКАЦИЯ ВОДИТЕЛЯ ТРАНСПОРТНОГО СРЕДСТВА Российский патент 2020 года по МПК B60Q1/00 

Перекрестная ссылка на родственные заявки

[0001] Нет данных.

[0002] Область техники, к которой относится изобретение

[0003] Данное изобретение, в общем, относится к области идентификации водителя транспортного средства. В частности, изобретение относится к использованию датчиков в транспортном средстве для увеличения точности идентификации водителя, первоначально определенной с использованием других механизмов.

[0004] Уровень техники

[0005] Многие транспортные средства предлагают возможность регулировки или приспособления конфигурации транспортного средства для соответствия сохраненным предпочтениям для одного или более водителей. Например, водитель, который имеет рост выше среднего, может желать, чтобы рулевая колонка находилась выше и положение сиденья водителя находилось дальше от консоли транспортного средства и в слегка отклоненном положении. Альтернативно, водитель, который имеет рост ниже среднего, может желать, чтобы рулевая колонка находилась ниже и положение сиденья водителя находилось ближе к консоли транспортного средства и в вертикальном положении. Другие системы транспортного средства, такие как, например, климат-контроль, аудионастройки и т.д., также могут быть изменены для соответствия предпочтениям водителя. Способность изменять или приспосабливать конфигурацию транспортного средства приводит к увеличенному комфорту и улучшенным впечатлениям от вождения для водителей транспортных средств.

[0006] Некоторые механизмы пытаются распознавать водителя до входа водителя в транспортное средство. Посредством распознавания водителя до входа конфигурация транспортного средства может быть отрегулирована для водителя. Регулировка конфигурации до входа водителя устраняет необходимость ожидания водителем выполнения регулировок после входа водителя в транспортное средство.

Краткое описание чертежей

[0008] Конкретные признаки, аспекты и преимущества настоящего изобретения будут лучше поняты в отношении следующего описания и сопровождающих чертежей, на которых:

[0009] Фиг. 1 иллюстрирует примерную блок-схему вычислительного устройства.

[0010] Фиг. 2 иллюстрирует примерную компьютерную архитектуру, которая обеспечивает идентификацию человека в качестве водителя транспортного средства.

[0011] Фиг. 3 иллюстрирует схему последовательности операций примерного способа идентификации человека в качестве водителя транспортного средства.

Осуществление изобретения

[0012] Настоящее изобретение распространяется на способы, системы и компьютерные программные продукты для идентификации водителя транспортного средства. Аспекты включают в себя использование датчиков в транспортном средстве для увеличения точности идентификации водителя, первоначально определенной с использованием других механизмов. В связи с этим по меньшей мере два различных типа сенсорных устройств могут быть использованы для сбора данных в попытке идентификации водителя. Данные, собранные от первого датчика (например, в ключе-брелоке), обрабатываются для идентификации водителя на основе изученных типов характеристик, таких как походка водителя, до входа водителя в транспортное средство. Данные, собранные от второго датчика (например, в системе распознавания лица или голоса в транспортном средстве) обрабатываются для более точной идентификации водителя. Более точная идентификация основана на биометрических данных и изученных типах характеристик, например, распознавании лица или голоса водителя. Данные от второго датчика обеспечиваются обратно первому датчику для обеспечения обратной связи (и, возможно, подтверждения личности водителя).

[0013] В по меньшей мере одном аспекте ключ-брелок используется для идентификации приближающегося водителя. Ключ-брелок затем сообщает об идентифицированном водителе транспортному средству. Транспортное средство может затем регулировать конфигурацию кабины в соответствии с предпочтениями идентифицированного водителя. Например, ключ-брелок может быть оборудован датчиками, которые используются для обнаружения и анализа набора характеристик, относящихся к типу походки человека. Датчики являются относительно точными при условии, что каждый водитель всегда приближается к транспортному средству с по существу одинаковым типом походки.

[0014] Однако типы походки для человека могут изменяться в зависимости от различий в скорости приближения (ходьба, бег трусцой, бег и т.д.), изменений в обуви (например, обувь для бега по сравнению с обувью на каблуках), того, использует ли водитель вспомогательные устройства для передвижения (например, ходунки, костыли), того, как несут брелок (например, в кошельке, в руке, в кармане и т.д.) и т.д. Точность датчиков ключа-брелока может ухудшаться, когда возникают изменения в типах походки. Датчики могут идентифицировать нового водителя для транспортного средства, когда в действительности водитель является прежним водителем транспортного средства, приближающимся с другим типом походки. Таким образом, даже когда число водителей для транспортного средства является относительно маленьким (например, 1-4 водителя), ключ-брелок может иметь проблему с правильной идентификацией водителя, когда типы походки среди водителей различаются.

[0015] Когда ключ-брелок неправильно идентифицирует водителя, транспортное средство может не знать, как регулировать конфигурацию кабины до входа водителя. В некоторых случаях ключ-брелок может неправильно идентифицировать одного водителя в качестве другого водителя. Таким образом, транспортное средство может регулировать конфигурацию кабины в соответствии с предпочтениями для другого водителя. Когда водитель входит, ему, возможно, придется вручную регулировать или использовать другие средства управления в транспортном средстве для перерегулировки в соответствии с его предпочтениями.

[0016] Варианты осуществления настоящего изобретения могут содержать или использовать компьютер специального назначения или общего назначения, включающий в себя компьютерное аппаратное обеспечение, такое как, например, один или более процессоров и системная память, которые рассмотрены более подробно ниже. Варианты осуществления в пределах объема настоящего изобретения также включают в себя физические и другие считываемые компьютером носители для переноса или хранения исполняемых компьютером инструкций и/или структур данных. Такие считываемые компьютером носители могут представлять собой любые доступные носители, которые могут быть доступны для компьютерной системы общего назначения или специального назначения. Считываемые компьютером носители, которые хранят исполняемые компьютером инструкции, представляют собой компьютерные носители (устройства) для хранения данных. Считываемые компьютером носители, которые несут исполняемые компьютером инструкции, представляют собой среды для передачи данных. Таким образом, в качестве примера, а не ограничения, варианты осуществления изобретения могут содержать по меньшей мере два совершенно различных вида считываемых компьютером носителей: компьютерные носители (устройства) для хранения данных и среды для передачи данных.

[0017] Компьютерные носители (устройства) для хранения данных включают в себя RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM, твердотельные накопители («SSDs») (например, на основе RAM), флэш-память, память с фазовым переходом («PCM»), другие типы памяти, другое хранилище на оптическом диске, хранилище на магнитном диске или другие магнитные устройства хранения или любой другой носитель, который может быть использован для хранения желаемых средств программного кода в форме исполняемых компьютером инструкций или структур данных и который может быть доступен для компьютера общего назначения или специального назначения.

[0018] «Сеть» определена как одна или более линий передачи данных, которые обеспечивают передачу электронных данных между компьютерными системами и/или модулями и/или другими электронными устройствами. Когда информация передается или обеспечивается по сети или другому соединению связи (либо проводному, беспроводному, либо комбинации проводного или беспроводного) в компьютер, компьютер в сущности видит соединение как среду передачи. Среды для передачи данных могут включать в себя сеть и/или линии передачи данных, которые могут быть использованы для переноса желаемых средств программного кода в форме исполняемых компьютером инструкций или структур данных и которые могут быть доступны для компьютера общего назначения или специального назначения. Комбинации вышеперечисленного также должны быть включены в объем считываемых компьютером носителей.

[0019] Дополнительно, при достижении различных компонентов компьютерной системы средства программного кода в форме исполняемых компьютером инструкций или структур данных могут передаваться автоматически из сред передачи на компьютерные носители (устройства) для хранения данных (или наоборот). Например, исполняемые компьютером инструкции или структуры данных, принимаемые по сети или линии передачи данных, могут быть буферизированы в RAM в модуле сетевого интерфейса (например, «NIC») и затем в конечном счете переданы в RAM компьютерной системы и/или в менее энергозависимые компьютерные носители (устройства) для хранения данных в компьютерной системе. RAM также может включать в себя твердотельные накопители (SSD или многоуровневое хранение в памяти реального времени на базе PCIx, такое как Fusion IO). Таким образом, следует понимать, что компьютерные носители (устройства) для хранения данных могут быть включены в компоненты компьютерной системы, которые также (или даже главным образом) используют среды для передачи данных.

[0020] Исполняемые компьютером инструкции содержат, например, инструкции и данные, которые при исполнении в процессоре побуждают компьютер общего назначения, компьютер специального назначения или устройство обработки специального назначения выполнять определенную функцию или группу функций. Исполняемые компьютером инструкции могут представлять собой, например, двоичные файлы, инструкции промежуточного формата, такие как язык ассемблера, или даже исходный код. Хотя объект изобретения был описан на языке, характерном для структурных признаков и/или методологических действий, следует понимать, что объект изобретения, определенный в приложенной формуле изобретения, необязательно ограничен описанными признаками или действиями, описанными выше. Точнее, описанные признаки и действия раскрыты в качестве примерных форм осуществления формулы изобретения.

[0021] Специалисты в области техники будут принимать во внимание, что изобретение может быть осуществлено на практике в сетевых вычислительных средах со многими типами конфигураций компьютерных систем, включая персональные компьютеры, настольные компьютеры, переносные компьютеры, процессоры сообщений, карманные устройства, многопроцессорные системы, бытовую электронику на базе микропроцессоров или программируемую бытовую электронику, сетевые персональные компьютеры (PC), миникомпьютеры, большие универсальные компьютеры, мобильные телефоны, PDA, планшеты, пейджеры, маршрутизаторы, переключатели, различные устройства хранения и т.п. Изобретение также может быть осуществлено на практике в средах распределенных систем, где и локальные, и удаленные компьютерные системы, которые связаны (либо проводными линиями передачи данных, беспроводными линиями передачи данных, либо комбинацией проводных и беспроводных линий передачи данных) по сети, выполняют задачи. В среде распределенной системы программные модули могут быть расположены и в локальных, и в удаленных запоминающих устройствах.

[0022] Варианты осуществления изобретения также могут быть осуществлены в средах облачных вычислений. В этом описании и следующей формуле изобретения «облачные вычисления» определены как модель для обеспечения повсеместного, удобного сетевого доступа по требованию к общему пулу конфигурируемых вычислительных ресурсов (например, сетям, серверам, хранилищу, приложениям и сервисам), которые могут быть быстро обеспечены с помощью виртуализации и освобождены с минимальным усилием в области руководства или взаимодействием с поставщиком услуг и затем соответственно масштабированы. Облачная модель может состоять из различных характеристик (например, самообслуживания по требованию, широкого доступа по сети, объединения ресурсов в пул, быстрой эластичности, учета потребления и т.д.), моделей обслуживания (например, программное обеспечение как услуга (SaaS)), платформа как услуга (PaaS)), инфраструктура как услуга (IaaS)) и моделей развертывания (например, частное облако, общественное облако, публичное облако, гибридное облако и т.д.). Базы данных и серверы, описанные в отношении настоящего изобретения, могут быть включены в облачную модель.

[0023] Дополнительно, в соответствующих случаях функции, описанные здесь, могут быть выполнены в одном или более из: аппаратного обеспечения, программного обеспечения, аппаратно-программного обеспечения, цифровых компонентов или аналоговых компонентов. Например, одна или более специализированных интегральных схем (ASIC) могут быть запрограммированы с возможностью осуществления одной или более из систем и процедур, описанных здесь. Определенные термины используются во всем следующем описании и формуле изобретения для ссылки на особые компоненты системы. Как будет принимать во внимание специалист в области техники, компоненты могут быть упомянуты под различными названиями. Этот документ не предназначен для проведения различия между компонентами, которые отличаются по названию, но не по функции.

[0024] В общем, аспекты изобретения направлены на идентификацию человека в качестве водителя транспортного средства до входа человека в транспортное средство. По меньшей мере два различных типа сенсорных устройств используются для сбора данных в попытке идентификации водителя. Данные, собранные от первого датчика, обрабатываются для идентификации водителя на основе изученных типов характеристик, таких как походка водителя, до входа водителя в транспортное средство. Данные, собранные от второго датчика, обрабатываются для подтверждения водителя на основе биометрических данных и изученных типов характеристик, например, распознавания лица или голоса водителя. Данные от второго датчика обеспечиваются обратно первому датчику для подтверждения личности водителя.

[0025] Фиг. 1 иллюстрирует примерную блок-схему вычислительного устройства 100. Вычислительное устройство 100 может быть использовано для выполнения различных процедур, таких как процедуры, рассмотренные здесь. Вычислительное устройство 100 может функционировать в качестве сервера, клиента или любой другой вычислительной единицы. Вычислительное устройство 100 может выполнять различные функции связи и передачи данных, которые описаны здесь, и может исполнять одну или более прикладных программ, таких как прикладные программы, описанные здесь. Вычислительное устройство 100 может представлять собой любое из широкого множества вычислительных устройств, таких как мобильный телефон или другое мобильное устройство, настольный компьютер, компьютер типа ноутбук, компьютер-сервер, карманный компьютер, планшетный компьютер и т.п.

[0026] Вычислительное устройство 100 включает в себя один или более процессоров 102, одно или более устройств 104 памяти, один или более интерфейсов 106, одно или более устройств 108 хранения большой емкости, одно или более устройств 110 ввода/вывода (I/O) и устройство 130 отображения, все из которых соединены с шиной 112. Процессор(ы) 102 включают в себя один или более процессоров или контроллеров, которые исполняют инструкции, хранящиеся в устройстве (устройствах) 104 памяти и/или устройстве (устройствах) 108 хранения большой емкости. Процессор(ы) 102 также могут включать в себя различные типы компьютерных носителей для хранения данных, таких как кэш-память.

[0027] Устройство (устройства) 104 памяти включает (включают) в себя различные компьютерные носители для хранения данных, такие как энергозависимая память (например, память 114 с произвольным доступом (RAM)) и/или энергонезависимая память (например, память 116 только для чтения (ROM)). Устройство (устройства) 104 памяти также могут включать в себя перезаписываемую ROM, такую как флэш-память.

[0028] Устройство (устройства) 108 хранения большой емкости включают в себя различные компьютерные носители для хранения данных, такие как магнитные ленты, магнитные диски, оптические диски, твердотельная память (например, флэш-память) и так далее. Как изображено на Фиг. 1, особое устройство хранения большой емкости представляет собой накопитель 124 на жестком диске. Различные накопители также могут быть включены в устройстве (устройствах) 108 хранения большой емкости для обеспечения чтения с и/или записи в различные считываемые компьютером носители. Устройство (устройства) 108 хранения большой емкости включают в себя съемные носители 126 и/или несъемные носители.

[0029] Устройство (устройства) 110 ввода/вывода включают в себя различные устройства, которые позволяют вводить или извлекать данные и/или другую информацию в или из вычислительного устройства 100. Примерное устройство (устройства) 110 ввода/вывода включают в себя устройства управления курсором, клавиатуры, вспомогательные клавиатуры, сканеры штрихкодов, микрофоны, мониторы или другие устройства отображения, динамики, принтеры, платы сетевых интерфейсов, модемы, камеры, линзы, устройства захвата изображения на CCD или другие, и т.п.

[0030] Устройство 130 отображения включает в себя любой тип устройства, способного отображать информацию для одного или более пользователей вычислительного устройства 100. Примеры устройства 130 отображения включают в себя монитор, терминал с дисплеем, устройство видеопроекции и т.п.

[0031] Интерфейс(ы) 106 включают в себя различные интерфейсы, которые позволяют вычислительному устройству 100 взаимодействовать с другими системами, устройствами или вычислительными средами, а также людьми. Примерный(е) интерфейс(ы) 106 могут включать в себя любое число различных сетевых интерфейсов 120, таких как интерфейсы для персональных сетей (PAN), локальных вычислительных сетей (LAN), глобальных вычислительных сетей (WAN), беспроводных сетей (например, связи малого радиуса действия (NFC), Bluetooth, Wi-Fi и т.д., сетей) и Интернета. Другие интерфейсы включают в себя пользовательский интерфейс 118 и интерфейс 122 периферийных устройств.

[0032] Шина 112 позволяет процессору (процессорам) 102, устройству (устройствам) 104 памяти, интерфейсу(интерфейсам) 106, устройству (устройствам) 108 хранения большой емкости и устройству (устройствам) 110 ввода/вывода связываться друг с другом, а также другими устройствами или компонентами, соединенными с шиной 112. Шина 112 представляет один или более из нескольких типов структур шин, таких как системная шина, шина PCI, шина IEEE 1394, шина USB и так далее.

[0033] Аспекты изобретения могут использовать датчики в транспортном средстве для увеличения точности идентификации водителя, первоначально определенной с использованием других механизмов. Датчики (например, акселерометры (трехосевые), гироскопы и т.д.) в ключе-брелоке или другом мобильном устройстве могут обнаруживать тип походки для человека, приближающегося к транспортному средству. Ключ-брелок или другое мобильное устройство может анализировать тип походки для идентификации человека в качестве особого водителя транспортного средства. Ключ-брелок или другое мобильное устройство может сообщать идентификатор водителя для особого водителя вместе с вероятностью транспортному средству. Вероятность обозначает уверенность в том, что анализ типа походки правильно определил соответствие типа походки с особым водителем.

[0034] На основе идентификатора водителя и уверенности транспортное средство может (или не может) регулировать конфигурацию кабины транспортного средства до входа человека в транспортное средство. Например, когда вероятность, принятая от ключа-брелока или другого мобильного устройства, равна или выше порогового значения, транспортное средство регулирует конфигурацию кабины транспортного средства в соответствии с сохраненными настройками особого водителя. С другой стороны, когда вероятность, принятая от ключа-брелока или другого мобильного устройства, находится ниже порогового значения, транспортное средство не регулирует конфигурацию кабины транспортного средства.

[0035] После входа человека в транспортное средство система датчиков в транспортном средстве может измерять характеристики человека для более точной идентификации человека. На основе более точный идентификации транспортное средство может определять дополнительный идентификатор водителя для человека (который может быть или может не быть принятым идентификатором водителя). Когда идентификатор водителя и дополнительный идентификатор водителя соответствуют, транспортное средство подтверждает человека в качестве особого водителя. Когда принятая вероятность равна или выше порогового значения, и особый водитель подтвержден, транспортное средство поддерживает конфигурацию кабины транспортного средства в соответствии с сохраненными настройками особого водителя. Когда принятая вероятность была ниже порогового значения, и особый водитель подтвержден, транспортное средство регулирует конфигурацию кабины транспортного средства в соответствии с сохраненными настройками особого водителя.

[0036] С другой стороны, когда идентификатор водителя и дополнительный идентификатор водителя не соответствуют, транспортное средство определяет, что человек не является особым водителем, но является другим водителем. Когда принятая вероятность равна или выше порогового значения, и человек определен как являющийся другим водителем, транспортное средство регулирует кабину транспортного средства (с прежней конфигурации для особого водителя) в соответствии с сохраненными настройками другого водителя. Когда принятая вероятность ниже порогового значения, и человек определен как являющийся другим водителем, транспортное средство регулирует конфигурацию кабины транспортного средства в соответствии с сохраненными настройками другого водителя.

[0037] В одном аспекте система датчиков в транспортном средстве включает в себя камеру и программное обеспечение для распознавания лица. Камера может захватывать изображение человека (например, сидящего на сиденье водителя). Программное обеспечение для распознавания лица может затем обрабатывать изображение для более точной идентификации человека. В другом аспекте система датчиков в транспортном средстве включает в себя микрофон и программное обеспечение для анализа образца голоса. Микрофон может захватывать образец голоса человека (например, в кабине транспортного средства). Программное обеспечение для анализа образца голоса может затем обрабатывать образец голоса для более точной идентификации человека.

[0038] Транспортное средство отправляет дополнительный идентификатор водителя ключу-брелоку или другому мобильному устройству. Ключ-брелок или другое мобильное устройство использует дополнительный идентификатор водителя для более точного определения соответствия типа походки с водителем, соответствующим дополнительному идентификатору водителя (независимо от того, является он особым водителем или другим водителем). Таким образом, при последующих обнаружениях типа походки ключ-брелок или другое мобильное устройство может связывать более высокую вероятность с дополнительным идентификатором водителя (который также может являться идентификатором водителя). Дополнительно, водитель может быть связан с множеством типов походки, что позволяет эвристике ключа-брелока (или другого мобильного устройства) лучше идентифицировать различные типы походки водителя.

[0039] Фиг. 2 иллюстрирует примерную компьютерную архитектуру 200, которая обеспечивает идентификацию человека в качестве водителя транспортного средства. Со ссылкой на Фиг. 2, компьютерная архитектура 200 включает в себя транспортное средство 201 и мобильное устройство 211. Транспортное средство 201 и мобильное устройство 211, а также их соответственные компоненты, могут быть соединены друг с другом по (или являться частью) сети, такой как, например, PAN, LAN, WAN и даже Интернет. Соответственно, каждое из компьютерной системы 201 транспортного средства и мобильного устройства 211, а также любых других подсоединенных компьютерных систем и их компонентов, может создавать связанные с сообщениями данные и обмениваться связанными с сообщениями данными (например, полезными данными связи малого радиуса действия (NFC), пакетами Bluetooth, дейтаграммами протокола Интернет (IP) и другими протоколами более высокого уровня, которые используют дейтаграммы IP, такими как протокол управления передачей (TCP), протокол передачи гипертекста (HTTP), простой протокол электронной почты (SMTP) и т.д.) по сети.

[0040] Мобильное устройство 211 может представлять собой ключ-брелок или другое мобильное устройство, такое как, например, мобильный телефон или носимое устройство (например, умные часы, фитнес-браслет, умные очки и т.д.). Мобильное устройство 211 включает в себя датчики 251, модуль 252 анализа походки и базу 253 данных водителей. Мобильное устройство 211 также может включать в себя другие модули для связи с и управления участками транспортного средства 201. Например, мобильное устройство 211 может включать в себя модули для блокировки и разблокировки дверей, открытия заднего откидного борта, запуска двигателя и т.д. Модуль связи (не показан) в мобильном устройстве 211 может связываться с использованием одного или более беспроводных протоколов из числа: WiMAX, Wi-Fi, Bluetooth, ZigBee, микроволновой, инфракрасной, связи малого радиуса действия (NFC) и т.д.

[0041] Датчики 251 могут включать в себя один или более датчиков (например, гироскопы, акселерометры и т.д.) для обнаружения типа походки для человека, держащего или несущего мобильное устройство 211. База 253 данных водителей выполнена с возможностью хранения связей между водителями и типами походки. Например, база 253 данных водителей хранит связь между идентификатором (ID) 222 водителя и типами 272 и 282 походки и между ID 224 водителя и типами 273 и 283 походки.

[0042] В общем, модуль 252 анализа походки выполнен с возможностью анализа измеряемого типа походки и определения соответствия типа походки с водителем транспортного средства 201. Модуль 252 анализа походки может получать доступ к связям между водителями и типами походки из базы 253 данных водителей. Модуль 252 анализа походки может пытаться определять соответствие измеренного типа походки с сохраненным типом походки. Когда соответствие идентифицировано, модуль 252 анализа походки определяет, что человек, держащий или несущий мобильное устройство 211, является водителем, связанным с сохраненным типом походки.

[0043] Точность обнаруженного соответствия может различаться. Во время анализа типа походки модуль 252 анализа походки также может выводить вероятность того, что идентифицированный водитель был точно идентифицирован. Когда измеренный тип походки близок к (или идентичен) сохраненному типу походки, модуль 252 анализа походки выводит высокую вероятность того, что соответствующий водитель был точно идентифицирован. Когда обнаружены различия между измеренным типом походки и сохраненным типом походки, модуль 252 анализа походки выводит более низкую вероятность того, что соответствующий водитель был точно идентифицирован. Более значительные различия между измеренным типом походки и сохраненным типом походки снижают вероятность того, что соответствующий водитель был точно идентифицирован. Когда различия существенно различаются между измеренным типом походки и любым сохраненным типом походки, модуль 252 анализа походки определяет, что человек, держащий или несущий мобильное устройство, является новым водителем.

[0044] Мобильное устройство 211 может отправлять идентификатор водителя для идентифицированного водителя вместе с вероятностью компьютерной системе 202 транспортного средства. Компьютерная система 202 транспортного средства может принимать идентификатор водителя и вероятность от мобильного устройства 211.

[0045] Транспортное средство 201 включает в себя компьютерную систему 202 транспортного средства, биометрические датчики 241 и базу 231 данных водителей. Компьютерная система 202 транспортного средства дополнительно включает в себя модуль 203 связи, модуль 204 конфигурации транспортного средства, модуль 206 идентификации водителя и модуль 205 доступа к базе данных.

[0046] Модуль 203 связи выполнен с возможностью связи с мобильным устройством 211. Например, модуль 203 связи может принимать идентификатор водителя и вероятность от мобильного устройства 211. Модуль 203 связи также может отправлять дополнительный идентификатор водителя (например, который является таким же или отличается от принятого идентификатора водителя) мобильному устройству 211. Связь может быть осуществлена с помощью любой из WiMAX, Wi-Fi, Bluetooth, ZigBee, микроволновой, инфракрасной, связи малого радиуса действия (NFC) и т.д.

[0047] Модуль 204 конфигурации транспортного средства выполнен с возможностью регулировки настроек транспортного средства для соответствия предпочтениям водителя. Настройки транспортного средства могут включать в себя предпочтения относительно рулевой колонки, предпочтения относительно стереосистемы, предпочтения относительно положения сиденья водителя и предпочтения относительно климат-контроля. Регулировка других настроек транспортного средства также возможна. Когда вероятность, принятая с идентификатором водителя, равна или превышает пороговое значение (например, 50%), модуль 204 конфигурации транспортного средства может взаимодействовать с модулем 205 доступа к базе данных для доступа к предпочтениям водителя для идентификатора водителя. Модуль 204 конфигурации транспортного средства может регулировать настройки транспортного средства 201 в соответствии с предпочтениями водителя. С другой стороны, когда вероятность меньше порогового значения, модуль 204 конфигурации транспортного средства не получает доступ к предпочтениям водителя или не регулирует настройки.

[0048] Модуль 206 идентификации водителя выполнен с возможностью использования данных биометрических датчиков от биометрических датчиков 241 для более точной идентификации водителя транспортного средства 201. Биометрические датчики 241 включают в себя камеру 242 и микрофон 243. Биометрические датчики 241 также могут включать в себя другие датчики, такие как, например, сканер сетчатки глаза или считыватель отпечатков пальцев. Когда человек входит в транспортное средство 201, биометрические датчики 241 могут измерять биометрические данные (например, лицевые признаки или голосовые признаки) человека. Программное обеспечение для распознавания в модуле 206 идентификации водителя (например, программное обеспечение для распознавания лица или программное обеспечение для распознавания голоса) может анализировать измеренные биометрические данные для идентификации человека в качестве особого водителя. Например, система распознавания лица может идентифицировать водителя посредством анализа распознавания лица. Подобным образом, система распознавания голоса может идентифицировать водителя посредством анализа распознавания голоса. Других формы биометрической идентификации, включая анализ сетчатки глаза или отпечатков пальцев, также возможны.

[0049] База 231 данных водителей хранит информацию о водителе для одного или более водителей транспортного средства 201. Информация о водителе для каждого водителя может включать в себя идентификатор водителя, предпочтения водителя и биометрические данные. Например, база 231 данных водителей хранит информацию 232 о водителе, включая ID 222 водителя, предпочтения 227 водителя и биометрические данные 235 водителя. Модуль 206 идентификации водителя может взаимодействовать с модулем 205 доступа к базе данных для доступа к информации о водителе для одного или более водителей из базы 231 данных водителей. Модуль 206 идентификации водителя может сравнивать измеренные биометрические данные для человека с биометрическими данными для каждого водителя. Когда обнаружено соответствие, модуль 206 идентификации водителя идентифицирует человека в качестве связанного водителя.

[0050] Когда водитель идентифицирован, модуль 206 идентификации водителя может отправлять предпочтения водителя для водителя модулю 204 конфигурации транспортного средства. В одном аспекте модуль 204 конфигурации транспортного средства проверяет, что настройки транспортного средства 201 уже установлены в соответствии с предпочтениями водителя. Проверка может происходить, когда настройки были ранее отрегулированы вследствие принятой вероятности, равняющейся или превышающей пороговое значение, и идентификатор водителя, выведенный из биометрических данных, соответствует принятому идентификатору водителя. В другом аспекте модуль 204 конфигурации регулирует настройки транспортного средства 201 в соответствии с предпочтениями водителя. Регулировки могут происходить, когда настройки не были отрегулированы вследствие принятой вероятности, находящейся ниже порогового значения, или когда идентификатор водителя, выведенный из биометрических данных, отличается от принятого идентификатора водителя.

[0051] Модуль 203 связи может отправлять идентификатор водителя, выведенный из биометрических данных, обратно мобильному устройству 211. Мобильное устройство 211 может принимать идентификатор водителя, выведенный из биометрических данных, от транспортного средства 201. Мобильное устройство 211 может использовать выведенный идентификатор водителя в качестве обратной связи для увеличения точности модуля 252 анализа походки. Например, измеренный тип походки может быть связан с полученным идентификатором водителя в базе 253 данных водителей. Если полученный идентификатор водителя уже включен в базу 253 данных водителей, измеренный тип походки может быть добавлен к полученному идентификатору. Если полученный идентификатор не включен в базу 253 данных водителей (например, когда новый водитель идентифицирован), полученный идентификатор водителя и измеренный тип походки могут быть сохранены в базе 253 данных водителей.

[0052] В одном аспекте человек 291 владеет мобильным устройством 211 и приближается к транспортному средству 201. Мобильное устройство 211 может находиться в руке человека 201, в кармане одежды, носимой человеком 201, в кошельке или сумке, которую несет человек 201, и т.д.

[0053] Фиг. 3 иллюстрирует схему последовательности операций примерного способа 300 идентификации человека в качестве водителя транспортного средства. Способ 300 будет описан в отношении компонентов и данных компьютерной архитектуры 200.

[0054] Способ 300 включает в себя отправку идентификатора водителя и вероятности по беспроводной связи транспортному средству, причем идентификатор водителя идентифицирует человека, владеющего мобильным устройством, причем идентификатор водителя определяют на основе определения соответствия типа походки человека с идентификатором водителя, причем вероятность обозначает вероятность того, что соответствие типа походки с идентификатором водителя определили правильно (301). Например, мобильное устройство 211 может отправлять идентификацию 221 водителя, включая ID 222 водителя и вероятность 223, транспортному средству 201. Датчики 251 могут измерять тип 282 походки для человека 291. Модуль 252 анализа походки может анализировать тип 282 походки. Модуль 252 анализа походки может определять, что тип 272 походки представляет собой ближайшее соответствие с типом 282 походки в базе 253 данных водителей. Таким образом, модуль 252 анализа походки идентифицирует человека 291 в качестве водителя, связанного с ID 222 водителя. Модуль 252 анализа походки также может выводить вероятность 223 (например, в процентах) того, что соответствие типа 282 походки с ID 222 водителя определили правильно. Вероятность 223 могут выводить, по меньшей мере, частично на основе сходств и/или различий между типом 272 походки и типом 282 походки.

[0055] Вероятность 223 могут выводить с использованием любого из множества различных алгоритмов. В одном аспекте модуль 252 анализа походки включает в себя нейронную сеть, которую используют для изучения отдельных водителей. Нейронная сеть принимает новые типы походки (движение акселерометра) для определения того, кто несет мобильное устройство. Нейронная сеть может делать предположения при выведении вероятности 223. Например, нейронная сеть может предполагать, что вождение транспортного средства осуществляется 5 или менее водителями. Таким образом, когда принимают новый тип походки, и уже известно, что существует 5 водителей, нейронная сеть с большей вероятностью будет связывать новый тип походки с одним из 5 водителей вместо полностью нового водителя.

[0056] В другом аспекте модуль 252 анализа походки идентифицирует, является ли кто-либо основным водителем транспортного средства или нет. Основного водителя (например, наиболее частого водителя) могут идентифицировать посредством произвольного выбора одного человека (например, из 5) и обозначения его/ее в качестве основного водителя. Когда принимают новый тип походки, модуль 252 анализа походки первоначально определяет, связан ли новый тип походки с основным водителем. Если это так, то для определения вероятности 223 дальнейшая обработка не требуется, что тем самым сберегает ресурсы мобильного устройства 211.

[0057] Человек может иметь множество типов походки. Например, человек 291 может приближаться к транспортному средству с непринужденным шагом или с быстрым шагом. Различные скорости шага могут приводить к различным типам походки. Более того, различные стили обуви могут приводить к различным типам походки (например, ношение потенциальным водителем 291 кроссовок по сравнению с ношением обуви без каблуков по сравнению с ношением обуви на высоких каблуках). Также местоположение мобильного устройства 211 на потенциальном водителе 291 может приводить к различным типам походки (например, мобильное устройство 211 в кошельке по сравнению с мобильным устройством 211 в руке по сравнению с мобильным устройством 211 в кармане).

[0058] Мобильное устройство 211 может измерять различные типы походки, анализировать типы походки и определять водителя, связанного с типом походки. Таким образом, мобильное устройство 211 может идентифицировать потенциального человека 291 в качестве особого водителя на основе изученных типов характеристик. Если мобильное устройство 211 не может определять соответствие типа походки, тип походки могут сохранять для последующего использования. Если мобильное устройство 211 находит соответствующий тип походки, модуль 252 анализа может выводить вероятность того, что соответствие является правильным.

[0059] Мобильное устройство 211 может быть выполнено с возможностью самоинициализации для непрерывного отслеживания типов походки человека или для сбора данных о типе походки только в определенных областях или в течение определенного времени. Например, мобильные устройства 211 могут быть выполнены с возможностью начала сбора данных о типе походки водителя, когда мобильные устройства 211 находятся в пределах определенного диапазона транспортного средства, например, в пределах радиочастотного (RF) диапазона транспортного средства. Мобильные устройства 211 также могут быть выполнены с возможностью адаптивного обучения с течением времени для того, чтобы увеличивать точность идентифицированного водителя.

[0060] Способ 300 включает в себя прием идентификатора водителя и вероятности по беспроводной связи от мобильного устройства, причем идентификатор водителя идентифицирует водителя транспортного средства, причем идентификатор водителя определяют на основе определения соответствия типа походки человека с идентификатором водителя, причем вероятность обозначает вероятность того, что соответствие типа походки с идентификатором водителя определили правильно (302). Например, компьютерная система 202 транспортного средства может принимать идентификацию 221 водителя, включая ID 222 водителя и вероятность 223, от мобильного устройства 211.

[0061] Способ 300 включает в себя, на основе идентификатора водителя и вероятности, регулировку одной или более настроек транспортного средства в соответствии с сохраненными предпочтениями для человека (303). Например, когда вероятность 223 равна или превышает пороговую вероятность (например, 50%), модуль 204 конфигурации транспортного средства определяет соответствие ID 222 водителя с информацией 232 о водителе. Модуль 204 конфигурации транспортного средства может получать доступ к предпочтениям 227 водителя из информации 232 о водителе. Модуль 204 конфигурации транспортного средства может регулировать настройки транспортного средства 201 в соответствии с предпочтениями 227 водителя.

[0062] В более общем смысле компьютерная система 202 транспортного средства может быть выполнена с возможностью использования вероятности 223 для определения, является ли регулируемая конфигурация транспортного средства 201 подходящей, до входа человека 291 в транспортное средство 201. Например, если вероятность 223 находится ниже 25%, компьютерная система 201 транспортного средства может воздерживаться от изменения конфигурации транспортного средства 201 до тех пор, пока человек 291 не войдет в транспортное средство 201. Более того, если мобильное устройство 211 не может идентифицировать человека 291 в качестве существующего водителя, компьютерная система 201 транспортного средства может воздерживаться от изменения конфигурации транспортного средства до тех пор, пока человек 291 не войдет в транспортное средство 201 (и, при необходимости, не зарегистрирует предпочтения водителя).

[0063] На основе ID 222 водителя и вероятности 223 модуль 204 конфигурации транспортного средства может регулировать настройки транспортного средства 201 в соответствии с предпочтениями 227 водителя на адаптивной основе. Например, при приеме ID 222 водителя и вероятности 223 модуль 204 конфигурации транспортного средства и модуль 205 доступа к базе данных могут взаимодействовать для доступа к информации 232 о водителе из базы 231 данных водителей. Модуль 204 конфигурации транспортного средства может использовать предпочтения 227 водителя для регулировки настроек в кабине транспортного средства 201. Предпочтения 22 водителя могут включать в себя предпочтения относительно рулевой колонки, предпочтения относительно сиденья водителя, предпочтения относительно стереосистемы и предпочтения относительно климат-контроля. Другие предпочтения также могут быть включены.

[0064] Способ 300 включает в себя использование сенсорного устройства в транспортном средстве для выведения идентификатора водителя посредством измерения биометрических данных человека (304). Например, в транспортном средстве 101 модуль 206 идентификации водителя может использовать один или более биометрических датчиков 241 для идентификации человека 291. В одном аспекте модуль 206 идентификации водителя идентифицирует человека 291 в качестве водителя, связанного с ID 222 водителя, подтверждая идентификацию водителя, определенную в мобильном устройстве 211. В другом аспекте модуль 206 идентификации водителя идентифицирует человека 291 в качестве водителя, связанного с другим ID водителя. Модуль 206 идентификации водителя может использовать распознавание лица или образца голоса для идентификации человека 291 в качестве соответствующего особому ID водителя.

[0065] Система распознавания лица может включать в себя камеру 242, расположенную в консоли транспортного средства, направленную в сторону местоположения лица водителя. Система распознавания лица может захватывать данные изображения лица водителя и выполнять обработку изображений для определения личности человека 291 (с увеличенной точностью относительно мобильного устройства 211). Система распознавания голоса может включать в себя микрофон 243, расположенный в кабине транспортного средства 101. Система распознавания голоса может захватывать аудиоданные голоса водителя и выполнять аудиообработку для определения личности человека 291 (с увеличенной точностью относительно мобильного устройства 211). Другие датчики и другие модули биометрического анализа также могут использовать для определения личности человека 291 (с увеличенной точностью относительно мобильного устройства 211).

[0066] Биометрические данные каждого водителя могут регистрировать при первоначальном использовании транспортного средства или в любое время в течение использования транспортного средства.

[0067] Способ 300 включает в себя отправку выведенного идентификатора водителя мобильному устройству для подтверждения того, что соответствие типа походки с человеком определили правильно (305). Например, когда биометрический анализ идентифицирует человека 291 в качестве водителя, связанного с ID 222 водителя, модуль 203 связи может отправлять ID 222 водителя обратно мобильному устройству 211. Отправка ID 222 водителя обратно мобильному устройству 211 указывает мобильному устройству 211 на то, что соответствие типа 282 походки с ID 222 водителя определили правильно. С другой стороны, когда биометрический анализ идентифицирует человека 291 в качестве водителя, связанного с другим отличным ID водителя, модуль 203 связи может отправлять другой ID водителя обратно мобильному устройству 211. Отправка другого ID водителя обратно мобильному устройству 211 указывает мобильному устройству 211 на то, что соответствие типа 282 походки с ID 222 водителя определили неправильно.

[0068] Способ 300 включает в себя прием выведенного идентификатора водителя от транспортного средства, причем выведенный идентификатор водителя подтверждает, что соответствие типа походки с человеком определили правильно (306). Например, мобильное устройство 211 может принимать ID 222 водителя обратно от компьютерной системы 202 транспортного средства. В ответ модуль 252 анализа походки может сохранять тип 282 походки вместе с ID 222 водителя в базе 253 данных водителей. Альтернативно, мобильное устройство 211 может принимать другой ID водителя от компьютерной системы 202 транспортного средства. В ответ модуль 252 анализа походки может сохранять тип 282 походки вместе с другим ID 222 водителя в базе 253 данных водителей или может создавать новую запись для другого ID водителя в базе 253 данных водителей. В каждом аспекте мобильное устройство 211 использует принятый ID водителя в качестве обратной связи для улучшения последующих идентификаций водителя.

[0069] Соответственно, аспекты включают в себя ключ-брелок или другое мобильное устройство, идентифицирующее водителя на основе изученных типов характеристик. Если отсутствует соответствующий тип, тип сохраняется для последующего использования. Ключ-брелок или другое мобильное устройство информирует систему транспортного средства о вероятном идентификаторе водителя, включая вероятность. На основе идентификатора водителя и вероятности компьютерная система транспортного средства настраивает транспортное средство в соответствии с сохраненными предпочтениями водителя на адаптивной основе. Идентификация водителя в мобильном устройстве является самоинициализирующейся и адаптивно улучшается с течением времени. Улучшения идентификации водителя обеспечиваются транспортным средством, возвращающим данные для обучения (указывающие на то, что удаленное устройство было право или ошибалось) мобильному устройству и сохраняющим множество типов походки по водителю.

[0070] Компьютерная система транспортного средства использует биометрические датчики в транспортном средстве и соответствующее программное обеспечение (например, программное обеспечение для распознавания лица или программное обеспечение для распознавания голоса) для более точной идентификации водителя и выведения дополнительного идентификатора водителя для более точной идентификации водителя. Компьютерная система транспортного средства сообщает дополнительный идентификатор водителя (выведенный на основе распознавания лица или распознавания голоса) ключу-брелоку или другому мобильному устройству. Ключ-брелок или другое мобильное устройство использует дополнительный идентификатор водителя (выведенный на основе распознавания лица или распознавания голоса) для более точного определения соответствия самого последнего набора характеристик с заданным водителем. Водитель может иметь более одного набора характеристик.

[0071] Хотя компоненты и модули, проиллюстрированные здесь, показаны и описаны в особом расположении, расположение компонентов и модулей может быть изменено для обработки данных другим образом. В других вариантах осуществления один или более дополнительных компонентов или модулей могут быть добавлены к описанным системам и один или более компонентов или модулей могут быть удалены из описанных систем. Альтернативные варианты осуществления могут объединять два или более описанных компонентов или модулей в один компонент или модуль.

[0072] Вышеприведенное описание было представлено в целях иллюстрации и изложения. Оно не предназначено быть исчерпывающим или ограничивать изобретение раскрытой точной формой. Возможны много преобразований и изменений в свете вышеуказанного замысла. Дополнительно следует отметить, что любые или все из вышеупомянутых альтернативных вариантов осуществления могут быть использованы в любой желательной комбинации для формирования дополнительных смешанных вариантов осуществления изобретения.

[0073] Дополнительно, хотя были описаны и проиллюстрированы конкретные варианты осуществления изобретения, изобретение не должно быть ограничено конкретными формами или расположениями частей, описанными и проиллюстрированными здесь. Объем изобретения должен быть определен формулой изобретения, приложенной к этому документу, любыми будущими формулами изобретения, представленными здесь и в других приложениях, и их эквивалентами.

Изобретение относится к идентификации водителя транспортного средства. Способ для идентификации человека в качестве водителя до входа человека в транспортное средство и предназначенный для использования в транспортном средстве содержит прием идентификатора водителя и вероятности от мобильного устройства, регулировку настроек транспортного средства в соответствии с сохраненными предпочтениями для идентификатора водителя, использование сенсорного устройства в транспортном средстве для подтверждения идентификатора водителя посредством измерения биометрических данных человека и отправку подтвержденного идентификатора водителя мобильному устройству в качестве обратной связи для увеличения точности последующего анализа походки, используемого для определения соответствия идентификатора водителя с человеком. Идентификатор водителя идентифицирует человека в качестве водителя транспортного средства, идентификатор водителя определяют посредством анализа походки в мобильном устройстве, вероятность обозначает вероятность того, что анализ походки правильно определил соответствие идентификатора водителя с человеком. Достигается повышение безопасности транспортного средства. 3 н. и 17 з.п. ф-лы, 3 ил.

1. Способ для идентификации человека в качестве водителя до входа человека в транспортное средство и предназначенный для использования в транспортном средстве, причем способ содержит:

прием идентификатора водителя и вероятности от мобильного устройства, причем идентификатор водителя идентифицирует человека в качестве водителя транспортного средства, причем идентификатор водителя определяют посредством анализа походки в мобильном устройстве, причем вероятность обозначает вероятность того, что анализ походки правильно определил соответствие идентификатора водителя с человеком;

регулировку настроек транспортного средства в соответствии с сохраненными предпочтениями для идентификатора водителя;

использование сенсорного устройства в транспортном средстве для подтверждения идентификатора водителя посредством измерения биометрических данных человека; и

отправку подтвержденного идентификатора водителя мобильному устройству в качестве обратной связи для увеличения точности последующего анализа походки, используемого для определения соответствия идентификатора водителя с человеком.

2. Способ по п. 1, в котором:

прием вероятности от мобильного устройства содержит прием вероятности, обозначающей вероятность того, что соответствие типа походки, обнаруженной датчиками мобильного устройства, с человеком было определено правильно.

3. Способ по п. 2, дополнительно содержащий:

отправку подтвержденного идентификатора водителя мобильному устройству для подтверждения того, что соответствие типа походки с человеком было определено правильно.

4. Способ по п. 1, в котором прием идентификатора водителя от мобильного устройства содержит прием идентификатора водителя от одного из: ключа-брелока и смартфона.

5. Способ по п. 1, в котором регулировка настроек транспортного средства в соответствии с сохраненными предпочтениями для идентификатора водителя содержит регулировку одного или более из: рулевой колонки, стереосистемы, положения сиденья водителя и климат-контроля.

6. Способ для идентификации человека в качестве водителя до входа человека в транспортное средство и предназначенный для использования в транспортном средстве, причем транспортное средство имеет компьютерную систему, включающую в себя один или более процессоров и системную память, при этом способ предназначен для подтверждения человека в качестве водителя транспортного средства, причем способ содержит:

прием идентификатора водителя и вероятности по беспроводной связи от мобильного устройства, причем идентификатор водителя идентифицирует человека в качестве водителя транспортного средства, причем идентификатор водителя определяют посредством анализа типа походки в мобильном устройстве, причем тип походки обнаруживают с помощью датчиков мобильного устройства, причем вероятность обозначает вероятность того, что соответствие типа походки с человеком было определено правильно;

на основе идентификатора водителя и вероятности регулировку одной или более настроек транспортного средства в соответствии с сохраненными предпочтениями для человека;

использование сенсорного устройства в транспортном средстве для получения идентификатора водителя посредством измерения биометрических данных человека; и

отправку полученного идентификатора водителя мобильному устройству в качестве обратной связи для подтверждения того, что соответствие типа походки с человеком было определено правильно, причем обратная связь увеличивает точность последующего определения соответствия типа походки с человеком в мобильном устройстве.

7. Способ по п. 6, в котором мобильное устройство представляет собой ключ-брелок.

8. Способ по п. 6, в котором мобильное устройство представляет собой смартфон.

9. Способ по п. 6, дополнительно содержащий определение того, что вероятность находится выше порогового значения, до регулировки одной или более настроек транспортного средства.

10. Способ по п. 9, в котором регулировка одной или более настроек транспортного средства содержит регулировку одной или более настроек транспортного средства до входа человека в транспортное средство.

11. Способ по п. 6, в котором регулировка одной или более настроек транспортного средства содержит регулировку одного или более из: рулевой колонки, стереосистемы, положения сиденья водителя и климат-контроля.

12. Способ по п. 6, в котором сенсорное устройство содержит систему распознавания голоса.

13. Способ по п. 6, в котором сенсорное устройство содержит систему распознавания лица.

14. Способ по п. 6, в котором сенсорное устройство содержит систему сканера сетчатки глаза.

15. Способ по п. 6, в котором сенсорное устройство содержит систему сканера отпечатков пальцев.

16. Компьютерная система транспортного средства для идентификации человека в качестве водителя транспортного средства до входа человека в транспортное средство, причем система содержит:

один или более процессоров;

системную память;

биометрический датчик, выполненный с возможностью измерения биометрических данных человека; и

одно или более компьютерных устройств для хранения данных, на которых сохранены исполняемые компьютером инструкции, которые при исполнении одним или более процессорами побуждают компьютерную систему транспортного средства:

принимать идентификатор водителя и вероятность по беспроводной связи от мобильного устройства, причем идентификатор водителя идентифицирует человека в качестве водителя транспортного средства, причем идентификатор водителя определяется посредством анализа типа походки в мобильном устройстве, причем тип походки обнаруживается датчиками в мобильном устройстве, и вероятность обозначает вероятность того, что соответствие типа походки с человеком было определено правильно;

на основе идентификатора водителя и вероятности регулировать одну или более настроек транспортного средства в соответствии с сохраненными предпочтениями для человека;

использовать биометрический датчик для получения идентификатора водителя посредством измерения биометрических данных человека; и

отправлять полученный идентификатор водителя мобильному устройству в качестве обратной связи для подтверждения того, что соответствие типа походки с человеком было определено правильно, причем обратная связь увеличивает точность последующего определения соответствия типа походки с человеком в мобильном устройстве.

17. Система по п. 16, дополнительно содержащая исполняемые компьютером инструкции, которые при исполнении побуждают компьютерную систему транспортного средства определять, что вероятность находится выше порогового значения, до регулировки одной или более настроек транспортного средства.

18. Система по п. 17, в которой исполняемые компьютером инструкции, которые при исполнении побуждают компьютерную систему транспортного средства регулировать одну или более настроек транспортного средства, содержат исполняемые компьютером инструкции, которые при исполнении побуждают компьютерную систему регулировать одну или более настроек транспортного средства до входа человека в транспортное средство.

19. Система по п. 16, дополнительно содержащая исполняемые компьютером инструкции, которые при исполнении побуждают компьютерную систему транспортного средства запрашивать у биометрического датчика идентификацию водителя.

20. Система по п. 16, в которой исполняемые компьютером инструкции, которые при исполнении побуждают компьютерную систему транспортного средства отправлять полученный идентификатор водителя мобильному устройству, содержат исполняемые компьютером инструкции, которые при исполнении побуждают компьютерную систему транспортного средства отправлять идентификатор водителя обратно мобильному устройству.