CN110316156A - 用于检测车辆内部空间的清洁必要性的方法以及处理和清洁装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种用于检测车辆内部空间的清洁必要性的方法，其中，在第一步骤中构建用于借助机器学习方法确定车辆内部空间的污染和/或物体的模型，其中按照预定类别进行分类，从而可以确定何时存在车辆内部空间的污染。在第二步骤中在预定时刻检测要检验的车辆内部空间的污染并且将检测到的数据转移给在第一步骤中产生的模型，所述模型评估是否存在污染以及在车辆内部空间的哪些位置上存在污染。在第三步骤中依赖于在第二步骤中检测到的污染判定是否应该对车辆内部空间进行清洁以及应该在哪些位置上进行清洁。本发明还提出一种处理装置和一种清洁装置。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于检测车辆内部空间的清洁必要性的方法以及一种所属的处理和清洁装置。
背景技术
由于越来越普及和利用汽车租赁、车辆共享以及尽管不久但也已出现的自主驾驶汽车，车队管理成为越来越重要的角色。车辆在特定时刻由相应的人员清洁。
已经存在如下方法：确定车辆内部空间的当前状态，其方式为进行内部空间的事先-事后比较。为此，例如借助移动电话接收内部空间的图像，然后承租人才进入车辆。然后在离开车辆时再次接收图像。通过第一与第二图像的比较可以确立：是否在租期内造成损害和/或污染。也可以确立：是否承租人将物品忘记在车辆中。这样的方法例如由德国专利申请DE 10 2013 211 005 A1或DE 20 2013 218 299 A1已知。
此外已经存在用于借助机器人清洁车辆内部空间的方法，如例如由DE 10 110373 C2已知的方法。
然而，车辆内部空间的清洁至今无法适应需求。
发明内容
因此本发明的任务是，提供一种相应的方法和一种处理和清洁装置，通过其实现改善的对车辆内部空间的清洁。
该任务通过独立权利要求的特征解决。有利的实施形式在从属权利要求中说明。要指出的是，从属于独立权利要求的权利要求的附加特征在没有独立权利要求的特征的情况下或在只结合独立权利要求的部分特征的情况下可以形成独立于独立权利要求的全部特征组合的单独的发明，其可以成为独立权利要求、分案申请或在后申请的主题。这以相同的方式适用于在说明书中阐述的、可以形成独立于独立权利要求的特征的发明的技术教导。
提出一种用于检测车辆内部空间的清洁必要性的方法，其中，在第一步骤中构建用于借助机器学习方法确定车辆内部空间中的污染和/或物体的模型，其中按照预定类别进行分类，从而可以确定何时存在车辆内部空间的污染。在第二步骤中在预定时刻检测要检验的车辆内部空间的污染并且将检测到的数据转移给在第一步骤中产生的模型，所述模型评估是否污染存在以及在车辆内部空间的哪些位置上存在污染。在第三步骤中依赖于在第二步骤中检测到的污染判定是否应该对车辆内部空间进行清洁以及应该在哪些位置上进行清洁。
通过使用由机器学习方法训练的模型可以更快速且更精确地研究车辆内部空间的污染。当不存在污染时，车辆可以较快速地再次交付，从而例如其可以较快速地另外出租。因此节省费用。
此外提出，附加地在第二步骤中，当识别出污染时可以确定在每个检测到的受污位置上存在何种程度的污染并且在第三步骤中判定哪些位置应该以何清洁力度清洁。通过确定污染程度可以判定应该或必须进行何种类型的清洁，但也确定究竟是否应该进行清洁。如果例如在右后座椅上识别出许多污物，但未在左后座椅上识别出许多污物，则必须花费更多清洁力度给右后座椅。
此外提出，在第三步骤之后的另一个步骤中，当应该对车辆内部空间进行清洁时，在清洁期间通过模型检查污染是否被消除。
通过经由在第一步骤中构建的模型在清洁期间或之后检查是否还有污物存在或是否必须对于一部分重复清洁，可以保证高的清洁质量。
此外提出，在第二步骤中附加地检测是否在内部空间中存在一个或多个私人物品，并且当是这种情况时，在第三步骤中执行预定动作。在检验车辆时存在私人物品表示一个或多个乘客将私人物品忘记在那里。要实施的动作可以按照私人物品、车辆的当前地点、存在的关于所述一个或多个乘客的信息或其他存在的数据而有所不同，但都是用于将私人物品再次交还给其所有者。
此外提出，在第一步骤中的分类至少按照类别：污物和内部空间表面进行或按照类别：污物、私人物品和内部空间表面进行。通过分类可以满足最不同的任务。
此外提出，预定时刻是乘客离开车辆。该时刻通常是如下时刻，在所述时刻车辆置于手动清洁。当在离开车辆的时刻立即检查是否车辆受污以及是否有物品被忘记时，与现有技术相比节省时间。
此外提出，机器学习方法为了检测车辆内部空间的模型而使用神经网络。按照一方面，使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network)。有利的是，使用专业处理图像的方法。
此外提出，在第三步骤中判定应该对车辆内部空间进行清洁时，确定应该通过外部清洁装置进行清洁，并且不仅确定轨迹，而且确定应该使用何清洁工具。通过借助外部清洁装置、例如借助机器人进行清洁，可以节省用于人员的时间和费用并且将该过程自动化。
此外提出，所确定的清洁工具自动地由外部清洁装置选择、安装在其上和使用。通过选择与污染匹配的清洁工具可以更有效地消除污染。
此外提出一种处理装置，其设计用于实施所提出的方法，其中，在第一步骤中确定的模型存储在所述处理装置中，并且所述处理装置设计用于：将从第二步骤中获得的关于要检验的车辆内部空间的数据转移给模型，实施处理并且依赖于在第三步骤中的处理结果判定和输出是否应该对车辆内部空间进行清洁以及应该在哪些位置上进行清洁。
此外提出，处理装置设置在车辆内或设置为外部处理装置并且设计用于在第三步骤中操控外部清洁装置。
此外提出一种清洁装置，其设计用于清洁车辆内部空间，其中，所述清洁装置与所述处理装置耦合并且依赖于处理装置的关于内部空间的污染和污染程度的信息选出为此使用的清洁工具并且实施清洁。
按照本发明第一方面的按照本发明的方法的以上实施方式也以对应的方式适用于按照本发明第二方面的按照本发明的系统。
附图说明
本发明的其他特征和优点由对本发明实施例的后续说明、借助示出本发明细节的附图以及由权利要求得出。各个特征可以分别单独本身实现或多个以任意组合在本发明的变型中实现。接着借助附图进一步解释本发明的优选实施形式。
图1示出按照本发明的一种实施方式的方法的流程图；
图2示出按照本发明的一种实施方式的用于实施所述方法的重要部件。
在后续对附图的说明中，相同的元件或功能设有相同的附图标记。
具体实施方式
构思的出发点在于，越来越普及和利用汽车租赁、车辆共享以及尽管不久但也已出现的自主驾驶汽车，由此对车队管理提出新的要求。这样有利的是，只在存在污染或出现特定程度的污染时才清洁车辆内部空间。此外也有利的是，该清洁然后自动进行。这不仅实现费用节省，而且具有总是为顾客提供干净的车辆内部空间的效果。此外，用户偶尔将个人物品忘记或丢失在车辆中。在这种情况下有用的是，向顾客进行提醒、报告或其他相应的提示。
下面所述的且在图1中示出的方法的基础是使用机器学习方法，通过所述方法产生一个模型，所述模型可用于对车辆内部空间100分类。在此例如关于污染和被忘记或丢失的物体进行分类。通过其中将要检验的内部空间的数据转移给经训练的模型以进行评估的方法，实现较快且改善的用于确定车辆内部空间100的清洁必要性的可能方案。附加地可以通过所述方法导入其他节省费用和时间的措施，以便有效率且有效果地清洁车辆内部空间100。例如可以使用自动机器人作为清洁装置200，因为存在内部空间100的模型，从而机器人在检测到污染和污染程度之后在不存在提前接收的照片或图像的情况下可以选择合适的工具来消除污染。备选地，工具的选择可以由外部设备预定，如果该外部设备进行污染评估的话。
为了能够确定车辆内部空间100的污染或污染程度，在上游的第一步骤S1中构建用于借助机器学习方法确定车辆内部空间的污染和/或物体的模型。为此将之后要在要检验的车辆内部空间100中检测到的物体、污染等分类为不同的类别。亦即，所述模型关于类别进行学习或训练。此外，机器学习方法或模型的训练可以通过各个类别的附加地提前加标签的示例进行。
例如使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network(CNN))来学习所述方法或模型。Convolutional Neural Networks(CNN)是神经网络的一种特别形式并且用于实施图像处理任务。
在第二步骤S2中例如基于传感器数据构建车辆的要检验的车辆内部空间100的三维(3D)模型。所构建的3D模型随后用作用于清洁装置200、例如机器人的轨迹规划的基础。也可以基于3D模型选出合适的用于清洁车辆内部空间100的清洁工具。
用于特定车辆内部空间100的3D模型例如基于关于参考车辆的内部空间的信息构建，所述参考车辆代表特定车组或模型组或结构系列，更准确的说是用于具有大致相同或非常类似的内部空间的车辆。因此可以在上游的步骤中对于许多即使不同的车辆构建一个唯一的模型，以此为基础可以在以后评估污染和污染程度和规划无碰撞的轨迹。
用于检查车辆内部空间100的3D模型有利地是如下三维模型，其例如通过一个或多个传感器、相机、例如红外相机或立体相机、渡越时间(Time-of-Flight)激光扫描器、基于三角测量的激光扫描器、结构光(Structured-light)激光扫描器、调制光(ModulatedLight)激光扫描器或其他合适的用于检测车辆内部空间的机构2来构建。这些机构2可以在此固定地或可动地安装在参考车辆的内部空间中。备选地，所述机构2作为检测机构201处于从外部引入的记录器、例如用作清洁装置200的机器人上。3D模型的构建过程可以通过关于车辆内部空间的基本构造或针对车组的专门构造的预定认知来辅助，如上所述。作为基本构造可以例如预定可动的座椅10和固定的仪表板10。3D模型也隐含地包含关于可用自由空间的信息。基于这些信息可以例如在不会在内部空间中与处于其中的物品或物体发生不希望的碰撞的情况下控制机械手臂。
此外在第二步骤S2中由所构建的当前要检验的车辆内部空间100的3D模型获得的数据转移给在第一步骤S1中产生的模型。然后可以进行对例如出租车辆的要检验的车辆内部空间的清洁必要性的评估。也就是说，在步骤S1中训练的模型存储在处理装置1中，所述处理装置也可以获得关于当前要检验的车辆内部空间100的数据，如在图2中示出的且事先说明的那样。处理装置1用于借助在训练的第一步骤S1中产生的模型和要检验的车辆内部空间100的在第二步骤S2中检测到的数据确定是否需要清洁。有利地，其还用于也还确定应该进行清洁的位置。此外也可以识别出污染程度，从而清洁力度以及还有要使用的清洁工具可以在同一步骤中确定。如果例如在右后座椅上识别出许多污物，但未在左后座椅上识别出许多污物，则必须花费更多清洁力度到右后座椅。
所述处理装置1可以不同地实施。其可以在车辆本身、例如控制器中作为计算机程序存储。备选地，可以将关于车辆内部空间100的当前状态的数据从车辆或外部装置发送给外部处理装置，所述外部处理装置例如用作中央评估位置。在第一步骤S1中产生的模型然后存储在外部处理装置中。
当确定需要清洁时，可以开始清洁动作。清洁动作的类型在此主要依赖于检测到的污染程度和可用的清洁方法和清洁措施。
当例如外部自动清洁装置200如机器人或机械手臂可用时，则其可以依赖于检测到的污染和污染程度和相应的污染位置从其全部储备中选出匹配的清洁工具。也可以在清洁期间进行工具的自动交换。此外清洁装置200可以基于存在的3D模型优化地对于清洁内部空间100被控制，即不仅可以选择优化的工具。也可以规划优化轨迹，从而不会发生与车辆内部空间100中的物品或物体的碰撞。因此内部空间清洁可以半自动或全自动地实施。半自动在此例如理解为由人手动打开车门，其中清洁自动地如说明的那样实施。
此外可以利用所提出的方法检测在车辆内部空间100中的被乘客例如忘记或丢失的物品20。这可以通过训练机器学习方法或模型进行，例如其方式为分类到附加类别即私人物品或类似物中。在这里训练例如借助神经网络如CNN这样进行，使得在污染和私人物品20之间进行区分，亦即添加另一类别并且将其在第一步骤S1中训练。
当发现这样的物品20时，可以再次实施不同的动作。这些动作可以例如依赖于物品20。这样可以有益的是，当检测到被忘记的移动电话时，通过不同的通讯措施通知所有者或所有人，他可以取走丢失的仪器或他可以在哪里取走丢失的仪器。也可以通过通知所有者或所有人，例如因为电话号码对于这样的情况被存储而允许对车辆重新操作，如果所述操作在特定时间段内进行的话。
通过在第一步骤S1中产生的模型也可以在另一个步骤中在清洁期间或结束之后检查所述清洁是否成功。为此连续或彼此间隔开地检测要检验的车辆内部空间100并且重复步骤S2和S3。当确定清洁不成功，即例如在特定位置上还存在污染时，则继续清洁，如以上说明的那样。也可以通过检查识别出是否私人物品被取走或还存在于车辆内部空间100中。
本发明更确切地说是关注于对车队车辆、出租汽车、车辆共享车辆等、亦即通常由不同的人驾驶且在每次使用之后必须置于干净状态以用于下一用户的车辆的清洁。但是，本发明也可以用于其他车辆或作为例如在停车场上的服务业务提供。
通过所提出的方法可以不仅节省人员费用而且节省用于清洁措施的费用。此外可以选择优化的用于每种类型的污染的清洁工具并且对其自动更换，如果清洁装置200为此设计的话。此外，如果例如不需要清洁或仅需要最小清洁，通过只在需要时清洁内部空间100，车辆可以较快速地可供再次使用。
Claims (12)
1.用于检测车辆内部空间(100)的清洁必要性的方法，其中
-在第一步骤(S1)中构建用于借助机器学习方法确定车辆内部空间(100)中的污染和/或物体的模型，其中按照预定类别进行分类，从而能够确定何时存在车辆内部空间(100)的污染，并且
-在第二步骤(S2)中在预定时刻检测要检验的车辆内部空间(100)的污染并且将检测到的数据转移给在第一步骤中产生的模型，所述模型评估污染是否存在以及污染在车辆内部空间的哪些位置上存在，并且
-在第三步骤(S3)中依赖于在第二步骤中检测到的污染判定是否应该对车辆内部空间(100)进行清洁以及应该在哪些位置上进行清洁。
2.按照权利要求1所述的方法，其中，附加地在第二步骤中，当识别出污染时，能够确定在哪些位置上存在何种程度的污染，并且在第三步骤(S3)中判定哪些位置应该以何清洁力度进行清洁。
3.按照上述权利要求之一所述的方法，其中，在第三步骤(S3)之后的另一个步骤中，当应该对车辆内部空间(100)进行清洁时，在清洁期间通过所述模型检查污染是否被消除。
4.按照上述权利要求之一所述的方法，其中，在第二步骤(S2)中附加地检测是否在车辆内部空间(100)中存在一个或多个私人物品(20)，并且当是这种情况时，在第三步骤(S3)中执行预定动作。
5.按照上述权利要求之一所述的方法，其中，在第一步骤中至少按照类别：污物和内部空间表面进行分类或按照类别：污物、私人物品(2)和内部空间表面(10)进行分类。
6.按照上述权利要求之一所述的方法，其中，所述预定时刻是乘客离开车辆。
7.按照上述权利要求之一所述的方法，其中，所述机器学习方法为了检测车辆内部空间(100)的模型而使用神经网络，至少包括卷积神经网络。
8.按照上述权利要求之一所述的方法，其中，当在第三步骤(S3)中判定应该对车辆内部空间(100)进行清洁时，确定该清洁应该通过外部清洁装置(200)进行，并且不仅确定轨迹，而且确定应该使用何种清洁工具。
9.按照上述权利要求之一所述的方法，其中，清洁工具自动地由外部清洁装置(200)选择、安装和使用。
10.处理装置(1)，其设计用于实施按照上述权利要求之一所述的方法，其中，在第一步骤(S1)中确定的模型存储在该处理装置(1)中，并且该处理装置(1)设计用于：将从第二步骤(S2)中获得的数据转移给所述模型，实施处理并且依赖于在第三步骤(S3)中的处理结果判定和输出是否应该对车辆内部空间(100)进行清洁以及应该在哪些位置上进行清洁。
11.按照权利要求10所述的处理装置(1)，所述处理装置设置在车辆内或设置为外部处理装置(1)，并且设计用于在第三步骤(S3)中操控外部清洁装置(200)。
12.清洁装置(200)，其设计用于清洁车辆的内部空间(100)，其中，所述清洁装置(200)与按照权利要求10或11之一所述的处理装置(1)耦合并且依赖于该清洁装置从处理装置(1)获得的关于内部空间(100)的污染和污染程度的信息选出为此使用的清洁工具并且实施清洁。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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