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Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine entsprechende Steuereinheit zum Betrieb zumindest einer automatischen Klappe und/oder Tür, insbesondere einer Heckklappe, eines Fahrzeugs.
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Ein Fahrzeug kann eine automatische Heckklappe aufweisen, die z.B. durch ein oder mehrere elektromechanische Antriebe automatisch geöffnet und/oder geschlossen werden kann. Des Weiteren kann ein Fahrzeug eine Fahrzeugtür, insbesondere eine Tür eines Fahrers des Fahrzeugs, aufweisen, die automatisch geöffnet und/oder geschlossen werden kann. Ein Fahrzeug kann somit ein oder mehrere Türen und/oder Klappen aufweisen, die mittels ein oder mehrerer Aktuatoren automatisch geöffnet und/oder geschlossen werden können.
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Eine automatische Klappe und/oder Tür eines Fahrzeugs kann z.B. in Reaktion darauf geöffnet oder geschlossen werden, dass ein Nutzer eine Geste oder eine Betätigung eines Bedienelements an einer Fernbedienung bewirkt. Das Ausführen einer Geste oder das Betätigen eines Bedienelements können für einen Nutzer in bestimmten Situationen unkomfortabel sein.
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Das vorliegende Dokument befasst sich mit der technischen Aufgabe, den Komfort eines Schließ- bzw. Öffnungsvorgangs einer automatischen Klappe und/oder Tür zu erhöhen.
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Die Aufgabe wird durch jeden der unabhängigen Ansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausführungsformen werden u.a. in den abhängigen Ansprüchen beschrieben. Es wird darauf hingewiesen, dass zusätzliche Merkmale eines von einem unabhängigen Patentanspruch abhängigen Patentanspruchs ohne die Merkmale des unabhängigen Patentanspruchs oder nur in Kombination mit einer Teilmenge der Merkmale des unabhängigen Patentanspruchs eine eigene und von der Kombination sämtlicher Merkmale des unabhängigen Patentanspruchs unabhängige Erfindung bilden können, die zum Gegenstand eines unabhängigen Anspruchs, einer Teilungsanmeldung oder einer Nachanmeldung gemacht werden kann. Dies gilt in gleicher Weise für in der Beschreibung beschriebene technische Lehren, die eine von den Merkmalen der unabhängigen Patentansprüche unabhängige Erfindung bilden können.
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Gemäß einem Aspekt wird eine Steuereinheit für zumindest eine automatische Klappe und/oder Tür eines Fahrzeugs (insbesondere eines Kraftfahrzeugs) beschrieben. Die Klappe und/oder Tür kann eine Heckklappe, eine Tankklappe und/oder eine Seitentür des Fahrzeugs umfassen. Die Klappe und/oder Tür kann ausgebildet sein, durch zumindest einen Aktuator automatisch geöffnet oder geschlossen zu werden.
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Die Steuereinheit kann eingerichtet sein, Fahrzeugdaten in Bezug auf einen Zustand des Fahrzeugs zu ermitteln. Die Fahrzeugdaten können dabei anhand von ein oder mehreren Fahrzeugsensoren des Fahrzeugs ermittelt werden. Die Fahrzeugdaten können z.B. anzeigen: die Fahrgeschwindigkeit des Fahrzeugs; den Zustand der Park- und/oder Getriebebremse des Fahrzeugs; und/oder den Zustand der Verriegelung des Fahrzeugs.
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Des Weiteren kann die Steuereinheit eingerichtet sein, Nutzerdaten in Bezug auf das Verhalten eines Nutzers (z.B. des Fahrers) des Fahrzeugs zu ermitteln. Die Nutzerdaten können z.B. anhand von ein oder mehreren Umfeldsensoren (z.B. anhand einer Umfeldkamera) und/oder anhand von ein oder mehreren Innenraumsensoren (z.B. anhand einer Innenraumkamera) des Fahrzeugs ermittelt werden. Die Nutzerdaten können z.B. anzeigen: eine Bewegungstrajektorie des Nutzers in einem direkten Umfeld des Fahrzeugs; eine Bewegungsrichtung des Nutzers relativ zu der automatischen Klappe und/oder Tür (z.B. der Nutzer bewegt sich zu der automatischen Klappe und/oder Tür hin oder davon weg); und/oder eine Information darüber, ob der Nutzer einen Gegenstand trägt.
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Die Steuereinheit ist ferner eingerichtet, auf Basis der Fahrzeugdaten, auf Basis der Nutzerdaten und mittels eines maschinen-erlernten Klassifikators zu erkennen, dass eine Tür und/oder Klappen-Situation vorliegt, bei der die Klappe und/oder Tür des Fahrzeugs (bzw. ein oder mehrere Klappen und/oder Türen) automatisch geöffnet oder geschlossen werden sollte. Dabei kann der maschinen-erlernte Klassifikator insbesondere eingerichtet sein, auf Basis der Nutzerdaten und der Fahrzeugdaten eine für den Nutzer wiederkehrende Tür und/oder Klappen-Situation zu erkennen, bei der die Klappe und/oder Tür des Fahrzeugs automatisch geöffnet oder geschlossen werden sollte. Beispielsweise kann der maschinen-erlernte Klassifikator zumindest teilweise spezifisch für den Nutzer und/oder in Bezug auf das typische Verhalten des Nutzers angelernt worden sein.
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Außerdem ist die Steuereinheit eingerichtet, in Reaktion auf das Erkennen einer Tür und/oder Klappen-Situation, den Aktuator zu veranlassen, die Klappe und/oder Tür (bzw. die ein oder mehreren Klappen und/oder Türen) automatisch zu öffnen oder zu schließen.
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Die Steuereinheit kann somit einen (ggf. spezifisch für einen Nutzer antrainierten) Klassifikator verwenden, um für den Nutzer typische Tür und/oder Klappen-Situationen zu erkennen. Die automatische Klappe und/oder Tür des Fahrzeugs kann dann automatisch geöffnet werden, ohne dass es einer expliziten Aufforderung des Nutzers (z.B. durch Betätigung eines Bedienelements oder durch Ausführen einer spezifischen Geste) bedarf. So kann der Komfort für einen Nutzer eines Fahrzeugs in effizienter Weise erhöht werden.
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Das Fahrzeug kann mehrere automatische Klappen und/oder Türen umfassen, die jeweils einzeln geöffnet oder geschlossen werden können. Der maschinen-erlernte Klassifikator kann eingerichtet sein, auf Basis der Nutzerdaten und der Fahrzeugdaten zu erkennen, welche Klappe und/oder Tür des Fahrzeugs automatisch geöffnet oder geschlossen werden sollte. Insbesondere kann der Klassifikator eingerichtet sein, jeweils spezifische Tür und/oder Klappen-Situationen für die unterschiedlichen Klappen und/oder Türen des Fahrzeugs zu erkennen. So kann der Komfort für einen Nutzer des Fahrzeugs weiter erhöht werden.
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Die Steuereinheit kann eingerichtet sein, Fahrzeugdaten und Nutzerdaten in Bezug auf eine fehlerhafte Situation zu ermitteln, bei der die Klappe und/oder Tür des Fahrzeugs nicht automatisch, sondern manuell durch den Nutzer des Fahrzeugs geöffnet oder geschlossen wurde. Beispielsweise können während des Betriebs des Fahrzeugs wiederholt Fahrzeugdaten und Nutzerdaten ermittelt werden, und es kann wiederholt überprüft werden, ob eine Tür und/oder Klappen-Situation vorliegt. Ggf. kann von dem Klassifikator auf Basis der Fahrzeugdaten und Nutzerdaten fehlerhaft ermittelt worden sein, dass keine Tür und/oder Klappen-Situation vorliegt, so dass die Klappe und/oder Tür des Fahrzeugs nicht automatisch geöffnet wurde. Es kann dann auf Basis von Sensordaten erkannt werden, dass die Klappe und/oder Tür manuell durch den Nutzer geöffnet oder geschlossen wird.
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Die Fahrzeugdaten und Nutzerdaten, die zu der fehlerhaften Einschätzung der Situation geführt haben, können dann dazu genutzt werden, den Klassifikator anzupassen. Insbesondere kann die Steuereinheit eingerichtet sein, zu veranlassen, dass der maschinen-erlernte Klassifikator auf Basis der Fahrzeugdaten und der Nutzerdaten in Bezug auf die fehlerhafte Situation an- bzw. umtrainiert wird. Der Klassifikator kann dabei derart antrainiert werden, dass die Wahrscheinlichkeit dafür reduziert wird, dass die fehlerhafte Situation in Zukunft nicht als Tür und/oder Klappen-Situation erkannt wird. Alternativ oder ergänzend kann der Klassifikator derart antrainiert werden, dass die Wahrscheinlichkeit dafür erhöht wird, dass die Fahrzeugdaten und Nutzerdaten, die zu der fehlerhaften Einschätzung der Situation geführt haben, in Zukunft als Tür und/oder Klappen-Situation erkannt werden.
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Es kann somit ein automatisches Anlernen von (Nutzer-spezifischen) Tür und/oder Klappen-Situationen erfolgen. So kann der Komfort für einen Nutzer des Fahrzeugs weiter erhöht werden.
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Der maschinen-erlernte Klassifikator kann ein oder mehrere neuronale Netze umfassen. Dabei können die Parameter des neuronalen Netzes antrainiert worden sein oder ggf. (Nutzer-spezifisch) antrainiert werden. Durch die Verwendung von ein oder mehreren neuronalen Netzen können Tür und/oder Klappen-Situationen in besonders zuverlässiger Weise erkannt werden.
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Der maschinen-erlernte Klassifikator (insbesondere die ein oder mehreren neuronalen Netze) können eingerichtet sein, auf Basis von Eingangswerten für eine Vielzahl von Merkmalen einen Ausgangswert bereitzustellen, der anzeigt, ob eine Tür und/oder Klappen-Situation vorliegt oder nicht.
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Die Steuereinheit kann eingerichtet sein, die Eingangswerte der Vielzahl von Merkmalen auf Basis der Fahrzeugdaten und auf Basis der Nutzerdaten zu ermitteln. Beispielhafte Merkmale sind: zumindest ein Merkmal dahingehend, ob das Fahrzeug geparkt ist oder stillsteht; zumindest ein Merkmal dahingehend, ob das Fahrzeug verriegelt ist; zumindest ein Merkmal dahingehend, ob sich der Nutzer auf die automatische Klappe und/oder Tür zubewegt oder davon wegbewegt; zumindest ein Merkmal dahingehend, ob die automatische Klappe und/oder Tür geöffnet oder geschlossen ist; und/oder zumindest ein Merkmal dahingehend, ob der Nutzer einen Gegenstand trägt. Durch die Ermittlung und Verwendung von Merkmalswerten, die für die Erkennung einer Tür und/oder Klappen-Situation relevant sind, kann die Güte der Erkennung einer Tür und/oder Klappen-Situation weiter erhöht werden.
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Gemäß einem weiteren Aspekt wird ein (Straßen-) Kraftfahrzeug (insbesondere ein Personenkraftwagen oder ein Lastkraftwagen oder ein Bus) beschrieben, das die in diesem Dokument beschriebene Steuereinheit umfasst.
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Gemäß einem weiteren Aspekt wird ein (Computer-implementiertes) Verfahren zum Betrieb einer automatischen Klappe und/oder Tür eines Fahrzeugs beschrieben. Das Verfahren umfasst das Ermitteln von Fahrzeugdaten in Bezug auf einen Zustand des Fahrzeugs und von Nutzerdaten in Bezug auf ein Verhalten eines Nutzers des Fahrzeugs. Außerdem umfasst das Verfahren das Erkennen, auf Basis der Fahrzeugdaten, auf Basis der Nutzerdaten und mittels eines maschinen-erlernten Klassifikators, dass eine Tür und/oder Klappen-Situation vorliegt, bei der die Klappe und/oder Tür des Fahrzeugs automatisch geöffnet oder geschlossen werden sollte. Des Weiteren umfasst das Verfahren, in Reaktion darauf, das Bewirken, dass die Klappe und/oder Tür automatisch geöffnet oder geschlossen wird.
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Gemäß einem weiteren Aspekt wird ein Software (SW) Programm beschrieben. Das SW Programm kann eingerichtet werden, um auf einem Prozessor (z.B. auf einem Steuergerät eines Fahrzeugs) ausgeführt zu werden, und um dadurch das in diesem Dokument beschriebene Verfahren auszuführen.
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Gemäß einem weiteren Aspekt wird ein Speichermedium beschrieben. Das Speichermedium kann ein SW Programm umfassen, welches eingerichtet ist, um auf einem Prozessor ausgeführt zu werden, und um dadurch das in diesem Dokument beschriebene Verfahren auszuführen.
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Es ist zu beachten, dass die in diesem Dokument beschriebenen Verfahren, Vorrichtungen und Systeme sowohl alleine, als auch in Kombination mit anderen in diesem Dokument beschriebenen Verfahren, Vorrichtungen und Systemen verwendet werden können. Des Weiteren können jegliche Aspekte der in diesem Dokument beschriebenen Verfahren, Vorrichtungen und Systemen in vielfältiger Weise miteinander kombiniert werden. Insbesondere können die Merkmale der Ansprüche in vielfältiger Weise miteinander kombiniert werden.
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Im Weiteren wird die Erfindung anhand von Ausführungsbeispielen näher beschrieben. Dabei zeigen
- 1 eine beispielhafte Klappe und/oder Tür eines Fahrzeugs;
- 2a ein beispielhaftes neuronales Netz;
- 2b ein beispielhaftes Neuron;
- 3 beispielhafte Komponenten eines Fahrzeugs; und
- 4 ein Ablaufdiagramm eines beispielhaften Verfahrens zum Betrieb einer automatischen Klappe und/oder Tür eines Fahrzeugs.
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Wie eingangs dargelegt, befasst sich das vorliegende Dokument damit, in effizienter und zuverlässiger Weise den Komfort eines automatischen Schließ- oder Öffnungsvorgangs einer Klappe und/oder Tür zu erhöhen. In diesem Zusammenhang zeigt 1 ein Blockdiagramm einer beispielhaften Tür/Klappen-Anordnung 100. Die Anordnung 100 kann z.B. einer Seitentür eines Fahrzeugs oder einer Heckklappe eines Fahrzeugs entsprechen. Die in Zusammenhang mit einer Anordnung 100 beschriebenen Aspekte gelten somit sowohl für eine Tür als auch für eine Klappe eines Fahrzeugs. Im Folgenden wird spezifisch auf eine Klappe eines Fahrzeugs eingegangen. Die beschriebenen Aspekte gelten entsprechend für eine Tür, so dass der Begriff „Klappe“ durch den Begriff „Tür“ ersetzt werden kann.
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Die Anordnung 100 umfasst einen Rahmen bzw. einen Ausschnitt 120 und eine in dem Rahmen bzw. Ausschnitt 120 angeordnete Klappe 110. Die Klappe 110 ist über Scharniere 102 beweglich an dem Rahmen bzw. Ausschnitt 120 befestigt. In dem Rahmen bzw. Ausschnitt 120 kann eine Dichtung 126 angeordnet sein, um in dem geschlossenen Zustand der Klappe 110 den Zwischenraum zwischen der Klappe 110 und dem Rahmen bzw. Ausschnitt 120 abzudichten.
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Des Weiteren ist in dem Rahmen bzw. Ausschnitt 120 ein Schloss 125 angeordnet, mit dem die Klappe 110 geschlossen und optional verriegelt werden kann. Alternativ oder ergänzend kann das Schloss 125 in der Klappe 110 angeordnet sein (nicht dargestellt). Dabei kann die Klappe 110 über eine Vorraste und eine Hauptraste verschlossen werden. Die Klappe 110 kann einen Griff 111 aufweisen, die es einem Nutzer ermöglicht, die Klappe 110 zu öffnen. Insbesondere kann ein Nutzer einen Knopf, einen Taster und/oder eine Bedienstelle an dem Griff 111 betätigen, um das Schloss 125 zu lösen, so dass die Klappe 110 geöffnet werden kann. Des Weiteren kann die Klappe 110 ein oder mehrere Aktuatoren 103, 104 aufweisen (z.B. ein oder mehrere elektromechanische Antriebe), die eingerichtet sind, die Klappe 110 automatisch zu öffnen bzw. zu schließen. Des Weiteren können ein oder mehrere Aktuatoren (nicht dargestellt) bereitgestellt werden, um das Schloss 125 zu öffnen bzw. zu schließen (und damit die Klappe 110 zu ent- bzw. zu verriegeln). Diese ein oder mehreren Aktuatoren können in dem Schloss 125 integriert sein (z.B. in Form eines integrierten elektrischen Motors).
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Die Klappen-Anordnung 100 aus 1 umfasst eine Steuereinheit 101. Die Steuereinheit 101 (die ggf. auf mehrere Steuergeräte verteilt sein kann) ist eingerichtet, ein Steuersignal zu empfangen (z.B. von einem Fahrzeugschlüssel des Fahrzeugs), das anzeigt, dass die Klappe 110 automatisch geschlossen werden soll. Daraufhin können die ein oder mehreren Aktuatoren 103, 104 veranlasst werden, die Klappe 110 automatisch zu schließen. Dabei wird die Klappe 110 ausgehend von einer Ausgangslage in die Vorrastlage bewegt. In der Vorrastlage 203 ist die Klappe 110 geschlossen, das Schloss 125 befindet sich jedoch in der ersten Verschlussstufe. Der durch die ein oder mehreren Aktuatoren 103, 104 bewirkte automatische Schließvorgang kann als beendet angesehen werden, wenn sich die Klappe 110 in der Vorrastlage 203 befindet. Die Klappe 110 kann dann durch eine Schließvorrichtung in die Hauptrastlage befördert werden, so dass sich das Schloss 125 in der zweiten Verschlussstufe befindet. In entsprechender Weise kann von der Steuereinheit 101 ein Öffnen der Klappe 110 bewirkt werden.
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Wie oben dargelegt, kann das Steuersignal zum Öffnen oder zum Schließen der Klappe 110 von einem Nutzer durch Betätigen eines Bedienelements auf einem Fahrzeugschlüssel des Fahrzeugs bewirkt werden. Dies kann von einem Nutzer des Fahrzeugs als unkomfortabel empfunden werden, z.B. wenn der Nutzer keine freie Hand zum Betätigen des Bedienelements zur Verfügung hat.
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3 zeigt beispielhafte Komponenten eines Fahrzeugs 300. Das Fahrzeug 300 umfasst ein oder mehrere der in diesem Dokument beschriebenen Tür/Klappen-Anordnungen 100. Des Weiteren umfasst das Fahrzeug 300 ein oder mehrere Umfeldsensoren 301, die eingerichtet sind, Umfelddaten (d.h. Sensordaten) in Bezug auf das Umfeld des Fahrzeugs 300 zu erfassen. Beispielhafte Umfeldsensoren 301 sind eine Kamera, ein Radarsensor, ein Lidar-Sensor, ein Ultraschallsensor, etc.
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Des Weiteren kann das Fahrzeug 300 ein oder mehrere Fahrzeugsensoren 302 umfassen, die eingerichtet sind, Fahrzeugdaten (d.h. Sensordaten) in Bezug auf einen Zustand bzw. auf eine Zustandsgröße des Fahrzeugs 300 zu erfassen. Beispielhafte Fahrzeugsensoren sind: ein Geschwindigkeitssensor, der eingerichtet ist, die Fahrgeschwindigkeit des Fahrzeugs 300 zu erfassen; ein Sensor, der eingerichtet ist, zu erkennen, ob die Zündung eines Antriebsmotors des Fahrzeugs 300 betätigt wurde oder ob der Antriebsmotor deaktiviert ist; ein Sensor, der eingerichtet ist, zu erkennen, ob eine Parkbremse des Fahrzeugs 300 aktiviert oder deaktiviert wurde; etc.
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Ferner kann das Fahrzeug 300 ein oder mehrere Innenraumsensoren 303 umfassen, die eingerichtet sind, Innenraumdaten (d.h. Sensordaten) in Bezug auf eine Fahrgastzelle des Fahrzeugs 300 und/oder in Bezug auf den Fahrer des Fahrzeugs 300 zu erfassen.
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Die Steuereinheit 101 des Fahrzeugs 300 und/oder einer Tür/Klappen-Anordnung 100 kann eingerichtet sein, auf Basis der Fahrzeugdaten, der Umfelddaten und/oder der Innenraumdaten zu bestimmen, ob zumindest eine Tür/Klappe 110 des Fahrzeugs 300 geöffnet oder geschlossen werden soll. Insbesondere kann die Steuereinheit 101 eingerichtet sein, auf Basis der Fahrzeugdaten, der Umfelddaten und/oder der Innenraumdaten eine typische und/oder wiederkehrende Situation zu erkennen, bei der ein oder mehrere Türen/Klappen 110 des Fahrzeugs 300 automatisch geöffnet oder geschlossen werden sollten. Es kann daraufhin automatisch ein Steuersignal zum Öffnen oder Schließen einer bestimmten Tür oder Klappe 110 bzw. mehrere Türen oder Klappen 110 des Fahrzeugs 300 bewirkt werden.
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Die Steuereinheit 101 kann eingerichtet sein, auf einen (ggf. maschinen-erlernten) Klassifikator zuzugreifen, der eingerichtet ist, auf Basis der Fahrzeugdaten, der Umfelddaten und/oder der Innenraumdaten zu erkennen, dass eine Situation vorliegt, bei der eine bestimmte Tür oder Klappe 110 des Fahrzeugs 300 automatisch geöffnet oder geschlossen werden sollte. Der Klassifikator kann z.B. zumindest ein neuronales Netzwerk umfassen, das auf Basis von Trainingsdaten angelernt wurde.
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2a zeigt ein beispielhaftes neuronales Netz 200, insbesondere ein Feedforward-Netz. Das Netz 200 umfasst in dem dargestellten Beispiel zwei Eingangs-Neuronen bzw. Eingabe-Knoten 202, die zu einem bestimmten Zeitpunkt jeweils einen aktuellen Wert einer Messgröße bzw. eines Merkmals als Eingangswert 201 aufnehmen. Beispielhafte Eingangswerte 201 sind die Fahrzeugdaten, die Umfelddaten und/oder Innenraumdaten bzw. davon abgeleitete Daten (insbesondere davon abgeleitete Werte von ein oder mehreren Merkmalen). Die ein oder mehrere Eingangs-Knoten 202 sind Teil einer Eingangs-Schicht 211.
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Das neuronale Netz 200 umfasst ferner Neuronen 220 in ein oder mehreren verdeckten Schichten 212 des neuronalen Netzes 200. Jedes der Neuronen 220 weist als Eingangswerte die einzelnen Ausgangswerte der Neuronen der vorhergehenden Schicht 212, 211 auf. In jedem der Neuronen 220 erfolgt eine Verarbeitung, um in Abhängigkeit von den Eingangswerten einen Ausgangswert des Neurons 220 zu ermitteln. Die Ausgangswerte der Neuronen 220 der letzten verdeckten Schicht 212 können in einem Ausgangs-Neuron bzw. Ausgabe-Knoten 220 einer Ausgangs-Schicht 213 verarbeitet werden, um einen Ausgangswert 203 des neuronalen Netzes 200 zu ermitteln. Ein beispielhafter Ausgangswert 203 eines neuronalen Netzes 200 zeigt an (z.B. in binärer Weise), ob eine Tür/Klappen-Situation vorliegt, bei der zumindest eine Tür und/oder Klappe 110 des Fahrzeugs 300 automatisch geöffnet werden sollte.
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2b veranschaulicht die beispielhafte Signalverarbeitung innerhalb eines Neurons 220, insbesondere innerhalb der Neuronen 202 der ein oder mehreren verdeckten Schichten 212 und/oder der Ausgangs-Schicht 213. Die Eingangswerte 221 des Neurons 220 werden mit individuellen Gewichten 222 gewichtet, um in einer Summeneinheit 223 eine gewichtete Summe 224 der Eingangswerte 221 zu ermitteln (ggf. unter Berücksichtigung eines Bias bzw. Offsets 230). Durch eine Aktivierungsfunktion 225 kann die gewichtete Summe 224 auf einen Ausgangswert 226 des Neurons 220 gemappt werden. Dabei kann durch die Aktivierungsfunktion 225 z.B. eine Begrenzung des Wertebereichs erfolgen. Für ein Neuron 220 kann z.B. eine Sigmoid-Funktion oder eine Tangens hyperbolicus (tanh)-Funktion oder eine Rectified Linear Unit (ReLU), z.B. f(x) = max(0, x), als Aktivierungsfunktion 225 verwendet werden. Die Aktivierungsfunktion 225 kann ggf. den Wert der gewichteten Summe 224 mit einem Offset verschieben.
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Ein Neuron 220 weist somit Gewichte 222 und/oder einen Offset als Neuron-Parameter auf. Die Neuron-Parameter der Neuronen 220 eines neuronalen Netzes 200 können in einer Trainingsphase angelernt werden, um zu bewirken, dass das neuronale Netz 200 eine bestimmte Funktion, z.B. die Erkennung eine Tür/Klappen-Situation auf Basis der Fahrzeugdaten, der Umfelddaten und/oder der Innenraumdaten, ausführt.
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Das Anlernen eines neuronalen Netzes 200 kann z.B. anhand des Backpropagation-Algorithmus erfolgen. Zu diesem Zweck können in einer ersten Phase einer qten Epoche eines Lern-Algorithmus für die Eingangswerte 201 an den ein oder mehreren Eingangs-Knoten 202 des neuronalen Netzes 200 entsprechende Ausgangswerte 203 an dem Ausgang der ein oder mehreren Ausgangs-Neuronen 220 ermittelt werden. Die Eingangswerte 201 können aus Trainingsdaten (d.h. aus tatsächlichen Fahrzeugdaten, Umfelddaten und/oder Innenraumdaten) entnommen werden, die auch entsprechende Soll-Ausgangswerte (d.h. das Vorliegen oder das Nicht-Vorliegen einer Klappe/Tür-Situation) anzeigen. Die von dem neuronalen Netz 200 ermittelten bzw. prädizierten Ist-Ausgangswerte können mit den Soll-Ausgangswerten aus den Trainingsdaten verglichen werden, um den Wert einer Optimierungsfunktion zu ermitteln.
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In einer zweiten Phase der qten Epoche des Lern-Algorithmus erfolgt eine Rückpropagation des Fehlers von dem Ausgang zum Eingang des neuronalen Netzes, um schichtweise die Neuron-Parameter der Neuronen 220 zu verändern. Dabei kann die ermittelte Optimierungsfunktion am Ausgang partiell nach jedem einzelnen Neuron-Parameter des neuronalen Netzes 200 abgeleitet werden, um ein Ausmaß zur Anpassung der einzelnen Neuron-Parameter zu ermitteln. Dieser Lern-Algorithmus kann iterativ für eine Vielzahl von Epochen wiederholt werden, bis ein vordefiniertes Konvergenzkriterium erreicht wird. Dabei können in unterschiedlichen Epochen zumindest teilweise unterschiedliche Trainingsdaten verwendet werden.
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Als Eingangswerte 201 der Klassifikators (insbesondere des neuronalen Netzes 200) können die Werte einer Mehrzahl von Merkmalen ermittelt werden, wobei durch die Merkmale eine jeweils vorliegende Situation beschrieben wird. Beispielhafte Merkmale sind ein oder mehrere Merkmale in Bezug auf den Zustand des Fahrzeugs 300 und/oder ein oder mehrere Merkmale in Bezug auf einen Nutzer 310 des Fahrzeugs 300 (insbesondere in Bezug auf das Verhalten des Nutzers 310 des Fahrzeugs 300).
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Beispielhafte Merkmale in Bezug auf den Zustand des Fahrzeugs 300 sind:
- • die Fahrgeschwindigkeit des Fahrzeugs 300;
- • die Position des Gangwahlhebels des Fahrzeugs 300;
- • der Zustand der Parkbremse des Fahrzeugs 300;
- • der Zustand der Getriebebremse des Fahrzeugs 300; und/oder
- • die Position des Fahrzeugs 300 in einem Straßennetz;
- • die Sitzbelegung von ein oder mehreren Sitzposition des Fahrzeugs 300 durch Passagiere.
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Beispielhafte Merkmale in Bezug auf den Nutzer 310 des Fahrzeugs 300 sind;
- • die Position des Nutzers 310;
- • die Bewegungsrichtung des Nutzers 310;
- • Information darüber, ob der Nutzer 310 einen Gegenstand trägt; und/oder
- • eine von dem Nutzer 310 ausgeführte Aktivität.
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Die ermittelten Werte von ein oder mehreren Merkmalen können als Eingangswerte 201 an den Klassifikator übergeben werden. Der Klassifikator kann dann als Ausgangswert 203 anzeigen, ob eine Situation vorliegt, bei der eine Tür oder Klappe 110 des Fahrzeugs 300 automatisch geöffnet oder geschlossen werden sollte. Des Weiteren kann als Ausgangswert 203 angezeigt werden, welche ein oder mehreren Türen oder Klappen 110 des Fahrzeugs automatisch geöffnet oder geschlossen werden sollten.
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Zum Anlernen des maschinen-erlernte Klassifikators (insbesondere eines neuronalen Netzes 200) können Trainingsdaten mit einer Vielzahl von Trainings-Datensätzen bereitgestellt werden, wobei jeder Trainings-Datensatz einen Tupel von Eingangswerten 201 und einen Tupel von Soll-Ausgangswerten 203 umfasst. Ein Trainings-Datensatz kann z.B. anhand der Eingangswerte 201 eine Situation beschreiben, bei der eine Tür oder Klappe 110 geöffnet werden sollte (was durch einen entsprechenden Soll-Ausgangswert 203 angezeigt wird), oder eine Situation beschreiben, bei der eine Tür oder Klappe 110 nicht geöffnet werden sollte (was durch einen entsprechenden Soll-Ausgangswert 203 angezeigt wird).
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Die Steuereinheit 101 kann somit eingerichtet sein, auf Basis des Fahrzeugzustands und weiterer sensorbasierter Trigger (ggf. in Verknüpfung mit ein oder mehreren neuronalen Netzen 200) das Öffnen bzw. das Schließen einer Tür oder Klappe 110 des Fahrzeugs 300 zu steuern. Der Fahrzeugzustand (z.B. die Information, dass das Fahrzeug 300 sich im Fahrbetrieb, im Stand, oder beim Parken befindet) kann z.B. anhand der Fahrzeugdaten ermittelt werden. Befindet sich das Fahrzeug 300 z.B. im Stand oder beim Parken, können weitere Informationen mit Hilfe von Sensoren 301 (z.B. Kamera, Ultraschall, Radar, Lidar, etc.) zur Umfelderkennung ermittelt werden. Basierend auf diesen sensorischen Triggern kann dann automatisch das Öffnen bzw. das Schließen einer Tür oder Klappe 110 ausgelöst werden. Dabei können z.B. mit neuronalen Netzen 200 wiederkehrende Situationen erkannt und zukünftig berücksichtigt werden, in denen ein oder mehrere Türen oder Klappen 110 durch den Nutzer 310 des Fahrzeugs 300 betätigt werden.
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Eine beispielhafte Situation weist z.B. die folgende Abfolge von Aktivitäten auf: 1. der Nutzer 310 entriegelt das Fahrzeug 300; 2. Der Nutzer 310 nähert sich mit einer Tasche dem Heck des Fahrzeugs 300; 3. Die Heckklappe 110 öffnet sich automatisch; 4. Der Nutzer 310 legt die Tasche in den Kofferraum; 5. Der Nutzer 310 geht zur Fahrertür des Fahrzeugs 110; 6. Die Heckklappe 110 schließt sich automatisch.
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Eine weitere beispielhafte Situation weist z.B. die folgende Abfolge von Aktivitäten auf: 1. Der Nutzer 310 parkt das Fahrzeug 300; 2. der Motor des Fahrzeugs 300 stoppt; 3. Der Nutzer 310 öffnet die Fahrertür; 4. Der Nutzer 310 bewegt sich auf das Heck des Fahrzeugs 300 zu; 5. die Heckklappe 110 öffnet sich automatisch; 6. Der Nutzer 310 entnimmt eine Tasche und/oder Gepäck; 7. Der Nutzer 310 entfernt sich vom Heck des Fahrzeugs 300; 8. die Heckklappe 110 schließt sich automatisch.
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4 zeigt ein Ablaufdiagramm eines beispielhaften Verfahrens 400 zum Betrieb von ein oder mehreren automatischen Klappen und/oder Türen 110 eines Fahrzeugs 300, wobei die ein oder mehreren Klappen und/oder Türen 110 durch jeweils zumindest einen Aktuator 103 automatisch geöffnet oder geschlossen werden kann. Das Verfahren 400 kann durch eine Steuereinheit 101 des Fahrzeugs 300 ausgeführt werden.
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Das Verfahren 400 umfasst das Ermitteln 401 von Fahrzeugdaten in Bezug auf einen Zustand des Fahrzeugs 300 und von Nutzerdaten in Bezug auf ein Verhalten eines Nutzers 310 des Fahrzeugs 300. Die Nutzerdaten können anhand von ein oder mehreren Umfeldsensoren 301 (d.h. auf Basis von Umfelddaten) und/oder anhand von ein oder mehreren Innenraumsensoren 303 (d.h. auf Basis von Innenraumdaten) des Fahrzeugs 300 ermittelt werden. Alternativ oder ergänzend können Informationen und/oder Sensordaten anderer Fahrzeugsensoren 302 verwendet werden.
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Das Verfahren 400 umfasst ferner das Erkennen 402, auf Basis der Fahrzeugdaten, auf Basis der Nutzerdaten und mittels eines maschinen-erlernten Klassifikators, dass eine Tür und/oder Klappen-Situation vorliegt, bei der die ein oder mehreren Klappen und/oder Türen 110 des Fahrzeugs 300 automatisch geöffnet oder geschlossen werden sollte. Der maschinen-erlernte Klassifikator kann auf Basis von Trainingsdaten angelernt worden sein. Insbesondere kann der maschinen-erlernte Klassifikator eingerichtet sein, wiederkehrende Tür und/oder Klappen-Situationen auf Basis der Fahrzeugdaten und der Nutzerdaten (bzw. auf Basis von daraus abgeleiteten Werten für eine Vielzahl von Merkmalen) zu erkennen.
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Außerdem umfasst das Verfahren 400, in Reaktion darauf, das Bewirken 403, dass die ein oder mehreren Klappen und/oder Türen 110 automatisch geöffnet oder geschlossen wird. Durch die Verwendung eines maschinen-erlernten Klassifikators können in effizienter und zuverlässiger Weise wiederkehrende und/oder typische Tür und/oder Klappen-Situationen erkannt werden. Die ein oder mehreren Klappen und/oder Türen 110 können dann für solche Situationen automatisch geöffnet oder geschlossen werden, ohne dass dafür der Nutzer 310 ein Bedienelement betätigen muss oder eine Geste bewirken muss. Es kann somit der Komfort für einen Nutzer 310 eines Fahrzeugs 300 erhöht werden.
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Die vorliegende Erfindung ist nicht auf die gezeigten Ausführungsbeispiele beschränkt. Insbesondere ist zu beachten, dass die Beschreibung und die Figuren nur das Prinzip der vorgeschlagenen Verfahren, Vorrichtungen und Systeme veranschaulichen sollen.
