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Die Erfindung betrifft eine Lösung, welche den Nutzer eines Fahrrads unterstützt und so zur Verbesserung seines Komforts bei der Fahrradnutzung beiträgt. Sie bezieht sich auf ein entsprechendes Verfahren, durch welches der Nutzer eines Fahrrads zumindest hinsichtlich einer, von mehreren zu einer Verbesserung des Nutzererlebnisses (User Experience) oder zu einer Erhöhung der Sicherheit führenden Kategorien unterstützt wird. Gegenstand der Erfindung ist ferner ein zur Durchführung dieses Verfahrens geeignetes System.
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Der Umfang der Benutzung von Fahrrädern und die Zahl der sie nutzenden Menschen haben sich insbesondere in den entwickelten Industriestaaten in der jüngeren Zeit deutlich erhöht, wobei dieser Trend voraussichtlich in den kommenden Jahren anhalten wird. Ursächlich hierfür ist eine ganze Reihe von Faktoren. So ist zum Beispiel das Umweltbewusstsein der Menschen deutlich gestiegen. Dies führt dazu, dass immer mehr Menschen kürzere Fahrstrecken auch in der Stadt mit dem Fahrrad zurücklegen anstatt insbesondere durch die Nutzung eines Fahrzeugs mit Verbrennungsmotor zur Erhöhung der Schadstoffbelastung in den Innenstädten beizutragen.
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Aber auch das Gesundheitsbewusstsein und die Erkenntnis, durch körperliche Bewegung zur Verbesserung der eigenen Gesundheit beizutragen, haben sich verstärkt. Dies ist unter anderem an dem Trend abzulesen, dass sich insbesondere jüngere Leute weniger in Richtung des Erwerbs eines eigenen Kraftfahrzeugs orientieren und sich anders als frühere Generationen deutlich seltener über ein eigenes Kraftfahrzeug definieren. Diese Entwicklung wird möglicherweise noch dadurch verstärkt, dass moderne Pkw aufgrund einer ständig zunehmenden Ausstattung mit immer komplexer werdenden Elektronikkomponenten und Assistenzsystemen unter Wirtschaftlichkeitsaspekten häufig nur noch als Firmenwagen attraktiv erscheinen.
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Eine andere, zumindest zum Teil ebenfalls mit der Förderung der eigenen Gesundheit zusammenhängende Facette der Fahrradnutzung ist dadurch gegeben, dass ein steigender Bedarf zu verzeichnen ist, sich in der Freizeit sportlich zu betätigen. Letzteres trifft nach dem Aufkommen und der zunehmenden Verbreitung von E-Bikes und der sich für diese Fahrräder nach unten entwickelnden Preise immer häufiger auch für ältere oder ansonsten weniger sportlich ambitionierte Menschen zu.
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So unterschiedlich die Motive verschiedener Menschen oder auch die Anlässe des einzelnen sind, ein Fahrrad zu benutzen, so unterschiedlich sind auch die Bedürfnisse hinsichtlich des Komforts beziehungsweise für die Unterstützung bei der jeweiligen Nutzung eines Fahrrads. Während beispielsweise für den sportlich ambitionierten Fahrer eine Unterstützung durch den Erhalt von Informationen über die Länge der zurückgelegten Wegstrecke oder den Status technischer Komponenten seines Fahrrads von Interesse sind, interessiert sich vielleicht ein das Fahrrad zum Radwandern verwendender Nutzer eher für geeignete Fahrziele und günstige Routen zum Erreichen dieser Fahrziele.
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Bisher wird diesen unterschiedlichen Bedürfnissen durch eine Vielzahl sich stark voneinander unterscheidender technischer Einzellösungen Rechnung getragen, unter welchen der Nutzer entsprechend seinen Intentionen auswählen kann. Die entsprechenden Komponenten, wie beispielsweise Fitnessarmbänder oder Tracker oder aber Sensorik für das Fahrrad, wie beispielsweise Tachometer und dergleichen, sind dabei üblicherweise auf ein einzelnes Fahrrad oder auf einen einzelnen Nutzer ausgelegt und erfassen daher nur Daten zu diesem Fahrrad beziehungsweise zu dessen Nutzer. Es erfolgt also eine isolierte Betrachtung der Nutzungsgewohnheiten und Daten des einzelnen Nutzers. Dies ist mit gewissen Ungenauigkeiten verbunden und bietet für den Nutzer oder im Hinblick auf ein wechselweise durch unterschiedliche Nutzer verwendetes Fahrrad wenig Flexibilität.
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Aufgabe der Erfindung ist es, eine Lösung bereitzustellen, welche den Nutzer eines Fahrrads basierend auf einer möglichst breiten Datenbasis durch die Bereitstellung von Informationen vermittelnder und/oder zur Steuerung automatisierter Abläufe dienender Daten möglichst flexibel entsprechend seinen jeweiligen Bedürfnissen unterstützt. Hierfür sind ein Verfahren und ein zur Durchführung dieses Verfahrens geeignetes System anzugeben.
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Die Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1 gelöst. Ein die Aufgabe lösendes System ist durch den ersten Sachanspruch charakterisiert. Vorteilhafter Aus- und Weiterbildungen der Erfindung sind durch die Unteransprüche gegeben.
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Gemäß dem zur Lösung der Aufgabe vorgeschlagenen Verfahren wird der Komfort eines hierfür über einen Service-Account verfügenden Nutzers eines Fahrrads durch eine datentechnische Unterstützung im Hinblick auf zumindest eine Kategorie verbessert. Demnach werden zur Unterstützung des Nutzers und damit zur Verbesserung seines Komforts während der Fahrradnutzung, in Abhängigkeit eines jeweiligen Unterstützungsaspektes, Daten entweder - und zwar zumindest auf Abruf - an den Nutzer selbst beziehungsweise an ein von ihm verwendetes Endgerät oder - in diesem Falle vorzugsweise auch ohne Abruf - an eine für den betreffenden Unterstützungsaspekt vorgesehene Telekommunikationsadresse übermittelt.
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Vorzugsweise handelt es sich bei der oder den Kategorien, hinsichtlich welcher sich der Fahrradnutzer zur Verbesserung der Nutzererfahrung und/oder zur Erhöhung der Sicherheit unterstützen lassen kann, um mindestens eine der folgenden Kategorien:
- - Empfehlungen für Fahrziele und Tourenplanung zu Fahrzielen,
- - Überwachung von Vitalfunktionen des Nutzers während der Fahrradnutzung und Reaktion auf erkannte Beeinträchtigung der Vitalfunktionen,
- - Erkennung des Funktionsstatus und Informationen über Wartungserfordernisse von Fahrradkomponenten,
- - Erkennung einer unfallbedingten Notfallsituation und Reaktion hierauf,
- - Erkennung eines Diebstahls des Fahrrads und Reaktion hierauf.
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Die Unterstützung des Nutzers eines Fahrrads hinsichtlich zumindest einer der vorgenannten Kategorien erfolgt dabei dadurch, dass an eine Cloud-Computereinrichtung (im Weiteren und in den Patentansprüchen auch als CCE bezeichnet) permanent Daten übertragen werden, die sich insoweit auf den unterstützten Nutzer selbst beziehen, als es sich dabei um Netzwerkdaten eines von dem Nutzer verwendeten Mobilfunkgeräts (Mobilfunkgerät im Weiteren und in den Patentansprüchen auch als MEG bezeichnet) handelt, welches in ein Mobilfunknetz eingebucht ist. Die Netzwerkdaten des betreffenden MEGs, für dessen Nutzung beispielsweise über eine SIM-Karte ein Vertragsverhältnis zwischen dem Nutzer als Mobilfunkteilnehmer und einen Mobilfunkanbieter besteht, werden dabei durch technische Einrichtungen des Mobilfunkanbieters zur Verfügung gestellt und als permanenter Datenstrom an die CCE übertragen.
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An die vorgenannte CCE werden erfindungsgemäß darüber hinaus für eine Gesamtmenge von jeweils in ein Mobilfunknetz eingebucht MEGs einer Vielzahl anderer Mobilfunkteilnehmer permanent ebenfalls Datenströme mit Netzwerkdaten übertragen. Außerdem wird durch eine Teilmenge der vorgenannten Gesamtmenge von MEGs selbst permanent Daten direkt an die CCE übertragen, bei denen es sich um Daten mindestens einer der nachfolgenden Datenkategorien handelt:
- - Bewegungs- und Positionsdaten,
- - Sensordaten, erfasst am Körper eines, das diese Daten sendende MEG verwendenden Mobilfunkteilnehmers,
- - Sensordaten, erfasst an einem mit dem diese Daten sendenden MEG ausgestatteten oder gekoppelten Fahrrad.
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Zur Unterscheidung der vorgenannten Gesamtmenge von MEGs und der Teilmenge hieraus sowie der zu der Gesamtmenge beziehungsweise von der Teilmenge an die CCE übertragenen Daten sei erklärend folgendes angemerkt. Bei der Gesamtmenge der MEGs handelt es sich um MEGs einer Vielzahl von Mobilfunkteilnehmern, also auch um eine sehr große Zahl von MEGs (zumindest einige Zehntausend, vorzugsweise mehrere Millionen). Zu all diesen MEGs werden, solange diese in ein Mobilfunknetz eingebucht sind, jeweils von entsprechenden technischen Einrichtungen der Mobilfunkanbieter anonymisierte Netzwerkdaten an die CCE übermittelt. Es handelt sich also nicht um Daten, welche nicht durch die MEGs selbst an die CCE übermittelt werden, also nicht um Daten, welche direkt von den MEGs bei der CCE eingehen, aber gleichwohl um die MEGs betreffende Daten, also um Daten zu den MEGs.
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Im Unterschied dazu handelt es sich bei der vorzugsweise immer noch durch eine große Menge von MEGs ausgebildeten Teilmenge der zuvor erläuterten Gesamtmenge um MEGs, welche sofern sie in ein Mobilfunknetz eingebucht sind, selbst Daten direkt an die CCE übermitteln. Hierbei handelt es sich um Daten von elektronischen Funktionseinheiten oder von Sensoren, die Bestandteile der betreffenden MEGs oder aber zumindest mit diesen gekoppelt sind. Diese Daten werden selbstverständlich vorzugsweise mit Zustimmung der die betreffende Teilmenge von MEGs mit sich führenden oder mit ihnen ausgestatten, zu den Fahrradnutzern gehörenden anderen Mobilfunknutzer an die CCE übertragen, wobei diese Nutzer zudem vorzugsweise ebenfalls über einen durch die CCE gehaltenen Service-Account verfügen.
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Bezüglich der durch die vorgenannte Teilmenge der MEGs an die CCE übertragenen Daten ist beispielsweise an Daten einer als Bestandteil des MEGs ausgebildeten GPS-Sende- und Empfangseinheit zu denken oder an Daten von beispielsweise über Bluetooth, über eine vergleichbare Funkverbindung oder durch eine Kabelverbindung mit dem MEG gekoppelter Sensoren, die zur Erfassung von Vitalfunktionen am Körper des Nutzers angeordnet sind oder von diesem in Form eines Armbands getragen werden. Ferner gehören hierzu Daten am Fahrrad selbst angeordneter, ebenfalls mit dem MEG gekoppelter Sensoren zur Erfassung technischer Größen wie beispielsweise der Fahrgeschwindigkeit, des Luftdrucks der Fahrradbereifung oder der Kettenspannung, oder auch um Sensoren, die wahlweise am Körper des Nutzers und/oder am Fahrrad angeordnet sein können, wie etwa Beschleunigungssensoren.
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Die zu der vorgenannten Gesamtmenge und von der Teilmenge der MEG eingehenden Daten werden durch mindestens eine hierfür ausgebildete Verarbeitungseinheit der CCE aggregiert und ferner die bei der CCE eingehenden, sich auf den unterstützten Nutzer beziehenden Daten durch die CCE mit den vorgenannten aggregierten Daten gewichtet sowie hierdurch der Unterstützung des Nutzers dienende Daten abgeleitet. Diese Daten werden in Abhängigkeit von ihrer Art entsprechend einem durch die CCE gehaltenen Regelwerk an ein diese Daten abrufendes Endgerät des Nutzers oder an eine vorbestimmte, dem Service-Account des Nutzers zugeordnete Telekommunikationsadresse übertragen. Bei einer dem Service-Account des unterstützten Nutzers zu geordneten Telekommunikationsadresse kann es sich unter anderem auch um die Rufnummer des mindestens einen MEGs des Nutzers handeln, zu welchem (sofern es in ein Mobilfunknetz eingebucht ist) permanent Netzwerkdaten an die CCE übertragen werden. Sowohl die Aggregation der zu und von MEGs anderer Mobilfunkteilnehmer der bei der CCE eingehenden Daten, als auch die Gewichtung der sich auf den unterstützten Nutzer beziehenden Daten mit diesen aggregierten Daten als auch die Ableitung der Daten zur Unterstützung des Nutzer erfolgen durch die CCE mit Hilfe des Machine-Learning.
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Bei einer von gegebenenfalls mehreren dem Service-Account des unterstützten Nutzers zugeordneten Telekommunikationsadressen, an welche Daten je nach ihrer Art entsprechend dem Regelwerk der CCE automatisiert (also ohne Abruf) übertragen werden, kann es sich, wie vorstehend bereits ausgeführt, auch um die Rufnummer des beziehungsweise des mindestens einen von dem Nutzer selbst verwendeten MEGs handeln, zu welchem permanent Netzwerkdaten an die CCE übermittelt werden. So ist es beispielsweise denkbar, dass dringende oder für den Fahrradnutzer wichtige Informationen, wie zum Beispiel Informationen über den drohenden Ausfall einer Fahrradkomponente in Form entsprechender Daten an das MEG des Nutzers übertragen und durch dieses oder mit ihm verbundene Ausgabemittel visualisiert und/oder akustisch (zum Beispiel als Warnton oder Sprachmitteilung) ausgeben werden. Insoweit liegt dem Begriff der Komfortverbesserung im Kontext der Patentansprüche und der Beschreibung ein sehr weitgefasstes Verständnis zugrunde, welches sich insbesondere auch auf medizinische und/oder technische Sicherheitsaspekte bezieht. Beispiele für dem Service-Account des Nutzers zugeordnete Telekommunikationsadressen sollen später auch noch im Zusammenhang mit Ausführungen zu einem Ausführungsbeispiel der Erfindung gegeben werden.
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Was die CCE anbelangt, sei angemerkt, dass es sich hierbei um einen einzelnen Cloud-Server oder um mehrere, arbeitsteilig miteinander interagierende Server in der Cloud handeln kann. Bei der zuvor angesprochenen Verarbeitungseinheit der CCE kann es sich demnach um einen hard- und softwaremäßig ausgebildeten Bestandteil eines Einzelservers oder um einen von mehreren die CCE ausbildenden Servern handeln.
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Die Erfindung beschreibt ein Verfahren, bei dem individuelle, einen bei der Fahrradnutzung zu unterstützenden Nutzer betreffende Daten gesammelt und verarbeitet werden in Kombination mit der Auswertung von Datenströmen von einer größeren Zahl von Mobilfunkteilnehmern, um Verhaltensmuster der Fahrradnutzung zu berechnen und dem einzelnen Teilnehmer (zu unterstützenden Nutzer) beispielsweise Empfehlungen bei der Fahrradnutzung zu geben oder automatisiert Daten, mit beispielsweise Notfall-Benachrichtigungen zu versenden. Dazu werden Netzwerkdaten eines Mobilfunkanbieters von Mobilfunkteilnehmern, die eine SIM-Karte oder vergleichbare Teilnehmer-Identifikations-Zuordnung besitzen, permanent in Form eines Datenstroms durch ein Cloud-Computereinrichtung (CCE) gesammelt.
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Die CCE wertet den anfallenden Datenstrom so aus, dass typische Verhaltensmuster auf eine mögliche Benutzung eines Fahrrades von einem Mobilfunkteilnehmer schließen lassen. Parallel dazu werden direkt von einem Mobilfunkteilnehmer, der ein Fahrrad benutzt, entweder über sein beziehungsweise ein von ihm verwendetes Mobilfunkendgerät, also ein Smartphone oder eine Mobilfunkeinheit seines Fahrrades Daten an dieselbe CCE gesendet. Diese direkt gesendet Daten können Bewegungsdaten mit geographischer Position und auch spezifische Fahrraddaten sein, die über Sensoren am Fahrrad aufgenommen werden, oder auch fahrerspezifische Daten, wie zum Beispiel Gewicht und Puls des unterstützten Fahrradnutzers, sein.
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Die Datenströme aus der Teilnehmer-Identifikations-Zuordnung, also die Datenströme mit den Netzwerkdaten von durch eine Vielzahl von Mobilfunkteilnehmern verwendeter MEGs enthalten insbesondere Bewegungsprofile, die aus einer Zell-Lokalisierung des jeweiligen Mobilfunkteilnehmers in der CCE ermittelt werden. Ein Programm der CCE vergleicht die individuellen direkt gesendeten Daten mit den Verhaltensmuster-Daten aller als Fahrradfahrer identifizierten Mobilfunkteilnehmer-Daten unter Einsatz von Methoden des Machine-Learning, um ein aggregiertes Verhaltensmuster zu berechnen. Dies können typischerweise gewählte Fahrradrouten, Fahrzeiten, Haltepunkte, Rastzeiten, Fahrgeschwindigkeiten etc. sein. Der fahrradfahrende unterstützte Nutzer hat über eine Mobilfunkverbindung unter seinem Service-Account Zugang zu den berechneten Verhaltensmustern der CCE und kann die daraus abgeleiteten Daten entweder über eine Mobilfunktelefon-Applikation auf seinem Smartphone direkt oder über ein im oder am Fahrrad integriertes Mobilfunkendgerät (MEG) abrufen, welches zur Ausgabe der Daten eine weitere Funkverbindung, zum Beispiel über Bluetooth oder NFC, (oder gegebenenfalls auch eine Kabelverbindung) mit einem Mobilfunktelefon (Smartphone) des unterstützten Nutzers herstellen kann. Ein Abruf von Daten unter dem Nutzer-Account, zum Beispiel von Daten mit Routenempfehlungen, kann durch den unterstützten Nutzer aber beispielsweise auch mittels eines heimischen PCs mit Internetanschluss erfolgen.
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Das gegebenenfalls am Fahrrad vorhandene MEG besitzt vorzugsweise selbst einen Prozessor und einen Datenspeicher, der Daten von Fahrradsensoren und/oder von am Körper des Nutzers angeordneten Sensoren aufnimmt oder interagiert mit einem entsprechend ausgestatteten, vom Nutzer mitgeführten MEG, wie beispielsweise einem Smartphone. Die vorgenannten Sensoren nehmen zum Beispiel Daten zu Beschleunigung, Impuls, Tretkurbelrotation, Zahnradrotation, Kettenspannung, Bremsbelag-Dicke, Reifendruck, Fahrergewicht, Fahrer-Puls, Schaltgetriebewahl und gegebenenfalls für E-Bikes insbesondere den Echt-Zeit-Batterie-Ladezustand und die Batterieleistung auf.
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Darüber hinaus ist vorzugsweise Bestandteil mindestens eines MEGs (Smartphone oder/und am Fahrrad angeordnetes MEG) des unterstützten Nutzers oder mit diesem verbunden eine GPS-Sende- und Empfangseinheit, welche genaue Positionsdaten über ein GPS Satellitensignal ermitteln kann. Sensoren zur Aufnahme der Körperfunktionen Gewicht und Puls des Fahrers (des unterstützen Nutzers) können zum Beispiel am Körper des Fahrers aber auch im Sattel oder in den Lenkergriffen integriert sein. Die CCE speichert die spezifischen Daten und nutzt diese über einen lernenden Algorithmus eines Programms (Machine-Learning) beispielsweise dazu, Verhaltensempfehlungen für den unterstützten Nutzer permanent neu zu berechnen. Ebenso kann die CCE zur weiteren Verhaltensberechnung Daten aus dem Internet zur aktuellen oder vorhergesagten lokalen Wetterlage, der aktuellen Verkehrssituation oder über sonstige aktuelle lokale Geschehnisse in die Berechnung integrieren.
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Über eine Applikation (App) eines MEG, wie vorzugsweise seines Smartphones kann der mittels der erfindungsgemäßen Lösung unterstützte Fahrradnutzer Kalkulationsanfragen an die CCE über eine Mobilfunkverbindung stellen. Diese betreffen Vorschläge für eine Routenplanung gemäß dem für ihn ermittelten Verhaltensmuster, welche die CCE für den Teilnehmer (unterstützten Fahrradnutzer) berechnet. Ebenso werden durch die CCE Verhaltensvorschläge, Wartungsvorschläge und Bedienungsempfehlungen für das Fahrrad gemäß einer spezifisch vom Teilnehmer eingegebenen Route berechnet und dem Teilnehmer auf Abfrage vorgeschlagen. Darüber hinaus können bei der Nutzung von elektrisch angetriebenen oder unterstützten Fahrrädern (E-Bikes) auf der Grundlage der individuellen Daten, das heißt zum Beispiel Fahrergewicht und ausgewählte Strecke, Daten zum genauen Restladestatus der Batterie (beispielsweise in Prozentangaben) durch die CCE an das mindestens eine MEG übertragen und durch dieses oder ein mit ihm gekoppeltes Display angezeigt werden.
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Der zur Verbesserung des Komforts bei der Fahrradnutzung unterstützte Nutzer (Teilnehmer beziehungsweise Mobilfunkteilnehmer) kann dabei über die bereits angesprochene, von seinem MEG beziehungsweise von einer mit diesem gekoppelten Verarbeitungseinrichtung verarbeitete Applikation Schwellenwerte definieren, die eine für ihn relevante Notfallsituation darstellen. Ebenso kann die CCE selbständig Schwellenwerte für eine Notfallsituation berechnen und diese dem Teilnehmer (unterstützten Nutzer) vorschlagen. Ein Über- oder Unterschreiten von Schwellenwerten, welches beispielsweise auf eine Unfallsituation schließen lässt, kann zum Beispiel für Daten eines Inertialsensors des Fahrrads oder zur geographischen Position oder für von Sensoren im Sattel oder am Lenker des Fahrrads erfasste köperspezifische Daten des Nutzers, wie zum Beispiel für Daten zur Pulsfrequenz des Fahrers, festgestellt werden. Wird ein derartiges Über- oder Unterschreiten von Schwellenwerten aufgrund an die CCE übermittelter Daten festgestellt, kann diese eine Notfallnachricht mit entsprechenden Informationen an eine zuvor von dem unterstützten Nutzer (Teilnehmer) ausgewählte und unter seinem Service-Account hinterlegte Rufnummer als SMS oder als E-Mail an eine unter dem Account hinterlegte E-Mail-Adresse, beispielsweise an einen Notfalldienst, senden. Diese Nachricht kann sowohl Sensordaten als auch die geographische Position beinhalten.
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Ferner kann ein Schwellenwert für die Fahrzeugbewegung definiert werden, der auf einen Diebstahl des Fahrrades hindeutet. Hierbei sendet die CCE bei Erreichen des Schwellenwertes ebenso eine Nachricht an eine vom Teilnehmer definierte und unter seinem Service-Account hinterlegte Rufnummer oder sonstige Telekommunikationsadresse. Alternativ können verschiedene Nutzer, die als mögliche Nothelfer unter dem Account registriert wurden, einem Service zustimmen, bei dem die CCE anhand der Berechnung mit vorliegenden Daten mögliche Mobilfunkteilnehmer in der Nähe des notfallsendenden Nutzers informiert. Darüber hinaus ist möglich, dass weitere Teilnehmer (Mobilfunkteilnehmer) oder Parteien Zugriff auf die persönlichen in der CCE gehaltenen Daten eines einen Service-Account besitzenden Fahrradnutzers erhalten, wenn dieser dies durch entsprechende Einstellungen erlaubt. Weitere Parteien können auch medizinische Notdienste, Ambulanz-Notfall-Dienste, Werbe-Anbieter, Versicherungen, Fahrradhändler, Restaurants oder ähnliche sein. Diese können auf Basis der sichtbaren Verhaltensdaten dem Teilnehmer Nachrichten, zum Beispiel Empfehlungen in Zusammenhang mit der Routenplanung unter Nutzung der geographischen Position oder der Sensordaten entweder auf das am Fahrrad angeordnete MEG oder auf ein vom unterstützten Nutzer mitgeführtes MEG, wie zum Beispiel ein Smartphone des Nutzers, senden.
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Ein wesentlicher Gedanke der Erfindung besteht gemäß den vorstehenden Ausführungen also darin, Daten einer möglichst großen Zahl von Mobilfunkteilnehmern, unter denen potenziell auch eine größere Zahl (Teilmenge) von Fahrradnutzern ist, mit intelligenten Methoden des Machine-Learning zu verarbeiten und diese gewissermaßen auf die den zu unterstützenden Nutzer selbst betreffenden Daten zu projizieren, mit der Möglichkeit, ein unter dem Service-Account des Nutzers auf der CCE angelegtes und verwaltetes Benutzerprofil hinsichtlich der für den betreffenden Nutzer in jeweiligen Situationen erwarteten Verhaltensweise sowie seiner mutmaßlichen Interessen und/oder der Vorhersage von potentiellen Gefahrensituationen fortwährend zu schärfen. Hierbei hat es sich gezeigt, dass für den einzelnen Nutzer, auch wenn dieser eventuell vergleichsweise wenig Daten von sich selber preisgibt, erstaunlich genaue Annahmen über Daten und gegebenenfalls durch diese Daten transportierte Informationen getroffen werden können, deren Übermittlung an den Nutzer entweder aufgrund einer entsprechenden Anfrage des Nutzers oder aber auch an Dritte, beispielsweise in Notfallsituationen, aufgrund eines automatisierten Ablaufs, für den Nutzer unmittelbar zu einer Unterstützung und damit zur Verbesserung des Komforts bei der Fahrradnutzung führt.
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Hierbei hat es sich gezeigt, dass zum Beispiel das Eintreten einer unfallbedingten Notfallsituation in vielen Fällen im Grunde erst auf der Grundlage einer hinreichend großen Datenmenge und daraus im Wege des Mache-Learning gezogener Schlussfolgerungen zuverlässig erkannt werden kann. Dies gilt zum Beispiel für die Frage der Unterscheidung des bloßen Umfallens oder eines versehentlichen Umstoßens eines Fahrrads von einem in einer Notfallsituation endenden Sturz eines Nutzers mit einem Fahrrad.
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Durch den Einsatz von Methoden des Machine-Learning seitens der CCE ist es dabei möglich, ausgehend von Netzwerkdaten für zumindest ein Mobilfunkendgerät des unterstützten Nutzers sowie zu Mobilfunkendgeräten (MEGs) einer großen Zahl anderer Mobilfunkteilnehmer Verhaltensmuster zu erkennen, die auf eine Fahrradnutzung schließen lassen. Dieser mit den Methoden des Machine-Learning automatisierte Vorgang lässt sich noch dahingehend ausweiten, dass es möglich ist, dem Nutzer auf der Grundlage einer großen Menge aggregierter Daten und von Daten, die eine grobe Bestimmung der augenblicklichen Position des unterstützten Nutzers ermöglichen, für den Nutzer Daten beziehungsweise von diesen Daten getragene Informationen zu empfehlenswerten Fahrzielen und günstigen Routen zu diesen Fahrzielen bereitzustellen.
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Es liegt selbstverständlich auf der Hand, dass Empfehlungen der vorgenannten Art, aber insbesondere auch Daten mit Informationen über eventuell für den Nutzer während der Fahrradnutzung bestehende gesundheitliche Risiken oder über den technischen Zustand seines Fahrrads mit einer höheren Genauigkeit ableitbar sind, sofern auch zu dem Nutzer selbst mehr als die minimal zu einem von ihm genutzten MEG erhobenen Netzwerkdaten bereitgestellt werden. Entsprechend einer vorteilhaften Weiterbildung des erfindungsgemäßen Verfahrens ist es daher vorgesehen, dass durch ein in ein Mobilfunknetz eingebuchtes MEG des unterstützten Nutzers permanent weitere Daten an die CCE übertragen werden. Hierbei handelt es sich um Daten die zu einer der der nachfolgenden Datenkategorien gehören:
- - Bewegungs- und Positionsdaten,
- - Sensordaten, erfasst am Körper des zu unterstützenden Nutzers,
- - Sensordaten, erfasst an einem mit dem diese Daten sendenden MEG ausgestatteten oder gekoppelten Fahrrad des Nutzers.
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Wie bereits früher ausgeführt, kann es sich bei dem vorgenannten MEG des Nutzers um ein von dem Nutzer selbst mitgeführtes Mobilfunkendgerät oder aber auch um ein an dem Fahrrad oder in einer Komponente des Fahrrads angeordnet des Mobilfunkendgerät handeln. Insoweit wird unter einem Mobilfunkendgerät, also unter einem MEG, im Kontext der Beschreibung und der Patentansprüche ein elektronisches Gerät verstanden, welches zumindest für einen Datenaustausch über ein Mobilfunknetz ausgebildet ist, also eine mit weiteren Einheiten gekoppelte Sende- und Empfangseinheit für den Mobilfunk ist oder zumindest eine Mobilfunk-Sende- und Empfangseinheit aufweist. Zumindest in dem Fall, dass es sich bei dem mobilen Telekommunikationsendgerät lediglich um eine Mobilfunk-Sende- und Empfangseinheit handelt, ist diese mit Einheiten zur Bewegungs- und Positionsdatenerfassung oder mit Sensoren zur Erfassung anderer physikalischer Größen sowie vorzugsweise mit einer Auswerte- und Verarbeitungseinheit gekoppelt und interagiert mit diesen vorgenannten Elementen. Soweit ein MEG gemäß den vorhergehenden oder den nachfolgenden Ausführungen an dem oder an einem Fahrrad angeordnet oder integriert ist, sei an dieser Stelle darauf hingewiesen, dass dies die Möglichkeit einer Anordnung des betreffenden MEGs in einer Komponente, wie beispielsweise einer Fahrradlampe, oder in einem Fahrradteil ausdrücklich mit einschließt. Entsprechendes gilt für am Fahrrad angeordnete Sensoren.
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Im Hinblick auf die zuletzt beschriebene Weiterbildung des Verfahrens sei noch angemerkt, dass der im Sinne einer Komforterhöhung zu unterstützende Fahrradnutzer gegebenenfalls auch über mehrere Mobilfunkendgeräte (MEGs) verfügen kann, von denen, sofern sie in ein Mobilfunknetz eingebucht sind, Daten der vorgenannten Art an die CCE übertragen werden, wobei gleichzeitig diese MEGs betreffende Netzwerkdaten von Einrichtungen eines Mobilfunkanbieters an die CCE übertragen werden. So ist es denkbar, dass der Nutzer beispielsweise ein Smartphone mit sich führt und gleichzeitig an oder in dem von ihm genutzten Fahrrad ein MEG verbaut ist. Im Wege des Machine-Learning ist es dabei möglich, einerseits diese beiden MEGs des Nutzers voneinander zu unterscheiden, sie aber andererseits im Hinblick auf die zu ihnen und/oder von ihnen im Zusammenwirken mit Sensoren und dergleichen erhobenen Daten ein und demselben Nutzer beziehungsweise dessen durch die CCE verwalteten Service-Account zuzuordnen.
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Korrespondierend mit dem zuvor erläuterten erfindungsgemäßen Verfahren weist ein zu dessen Durchführung geeignetes und zur Lösung der Aufgabe ausgebildetes System folgende Komponenten auf:
- - eine CCE, nämlich eine Cloud-Computereinrichtung,
- - mindestens ein in ein Mobilfunknetz eingebuchtes, von dem im Hinblick auf eine Komfortverbesserung zu unterstützenden Nutzer als Mobilfunkteilnehmer bei der Fahrradnutzung verwendetes Mobilfunkendgerät (MEG),
- - eine Gesamtmenge von in ein Mobilfunknetz eingebuchten MEGs einer Vielzahl anderer Mobilfunkteilnehmer,
- - Netzwerkdaten an die CCE übertragende Einrichtungen von Mobilfunkanbietern,
- - eine Teilmenge der vorgenannten Gesamtmenge von MEGs, welche ausgestattet oder gekoppelt sind mit mindestens einer Einheit der nachfolgend genannten Art, nämlich mit
- a.) einer Empfangs-und Sendeeinheit für Positionsdaten,
- b.) einem Gyroskop,
- c.) einem Beschleunigungssensor
- d.) Sensoren zur Erfassung von Vitalfunktionen eines das jeweilige MEG verwendenden Mobilfunkteilnehmers,
- e.) Sensoren zur Erfassung des Funktionsstatus von Fahrradkomponenten eines von dem das jeweilige MEG verwendenden Mobilfunkteilnehmer benutzten Fahrrads.
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Dabei ist die CCE des Systems dazu ausgebildet, unter Anwendung von Modellen des Machine-Learning die zur Gesamtmenge und von der Teilmenge der MEGs der Mobilfunkteilnehmer eingehenden Daten zu aggregieren, die von dem mindestens einen MEG des zu unterstützenden Nutzers eingehenden Daten mit diesen aggregierten Daten zu gewichten und hieraus Daten zur Unterstützung des Fahrradnutzers abzuleiten. Sie ist ferner dazu ausgebildet, diese zur Unterstützung des Nutzers abgeleiteten Daten für einen Abruf durch den zu unterstützenden Nutzer zur Verfügung zu stellen oder sie selbsttätig an eine in der CCE hinterlegte oder durch sie auf der Basis eines Regelwerks Telekommunikationsadresse zu übertragen.
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In Analogie zu der entsprechenden Weiterbildung des erfindungsgemäßen Verfahrens ist bei einer entsprechenden Weiterbildung des Systems das mindestens eine in ein Mobilfunknetz eingebuchte MEG des zu unterstützenden Nutzers ausgestattet oder gekoppelt mit mindestens einer Einheit der nachfolgend genannten Art, nämlich mit
- - einer Empfangs-und Sendeeinheit für Positionsdaten,
- - einem Gyroskop,
- - einem Beschleunigungssensor,
- - am Körper das Nutzers angeordneten Sensoren zur Erfassung seiner Vitalfunktionen,
- - Sensoren zur Erfassung des Funktionsstatus von Fahrradkomponenten eines von dem Nutzer benutzten Fahrrads.
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Ein am Fahrrad angeordnetes MEG mit Speicher und Prozessor kann ferner, ebenso wie ein Smartphone, über ein Mikrofon und einen Lautsprecher verfügen, so dass der Fahrer unter Zugriff auf seinen Service-Account über eine Mobilfunkverbindung mittels Sprachbefehlen in der CCE seinen Service-Account betreffende beziehungsweise sich auf diesen beziehende Einstellungen vornehmen kann. Ebenso können Abfragen per Sprachbefehl an die CCE übermittelt werden, auf welche diese in der Art einer Dialogantwort mit zum Beispiel synthetisch erzeugten Sprachinformationen antworten kann, die dann über einen Lautsprecher des am Fahrrad angeordneten MEGs für den Fahrer ausgegeben werden.
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In der 1 ist ein Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Systems in einer schematischen Darstellung veranschaulicht. Grundbestandteile des in der Fig. beispielhaft gezeigten Systems sind die Cloud-Computereinrichtung (CCE) 1 mindestens ein, im Beispiel zwei Mobilfunkendgeräte (MEG) 2, 3 des bei der Fahrradnutzung zu unterstützenden beziehungsweise unterstützten Nutzers und eine Gesamtmenge, das heißt eine größere Anzahl von durch Mobilfunkteilnehmer verwendeten MEGs 4 sowie Einrichtungen 5, 5', 5" von Mobilfunkanbietern vermittels welcher die MEGs 2, 3 des bei der Fahrradnutzung in komfortverbessernder Weise unterstützten Nutzers und die MPEGs 4 der anderen Mobilfunkteilnehmer über das Mobilfunknetz mit der CCE 1 Daten austauschen können. Bei einem Teil (einer Teilmenge) der von den anderen Mobilfunkteilnehmern - also nicht von dem betrachteten unterstützten Nutzer - verwendeten MEGs 4 handelt es sich um MEGs 4 welche von Mobilfunkteilnehmern verwendet werden, die ihrerseits zumindest gelegentlich ein Fahrrad nutzen und dabei, je nach Betrachtungsweise und unter der Voraussetzung, dass sie über einen durch die CCE 1 verwalteten Service-Account verfügen, ebenfalls die Rolle eines unterstützten Nutzers (hier nicht betrachteter Fall) einnehmen können. Bei diesen MEGs 4 kann es sich entweder um von den betreffenden Mobilfunkteilnehmern mitgeführte Smartphones, Tablett-PCs oder dergleichen handeln oder aber um solche, die - vorzugsweise fest - an einem Fahrrad verbaut sind.
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Zu allen in der 1 dargestellten MEGs 2, 3, 4 werden, sofern diese in ein Mobilfunknetz eingebucht sind, durch die Einrichtungen 5 der Mobilfunkanbieter anonyme Netzwerkdaten an die CCE 1 übermittelt. Durch ein in der CCE 1 hard- und softwaremäßig implementiertes Modell des Machine-Learning werden die bei der CCE 1 eingehenden Netzwerkdaten aggregiert und ausgewertet. Entsprechendes gilt für die Daten, die von einem Teil dieser MEGs 2, 3, 4 selbst direkt an die CCE 1 übertragen werden und bei denen es sich insbesondere um durch mit den betreffenden MEGs 2, 3, 4 gekoppelte Einheiten und Sensoren erfasste Daten handelt. Bei den letztgenannten Daten handelt es sich neben Positions- und Bewegungsdaten, welche beispielsweise unter Nutzung des GPS-Systems 8 mittels entsprechender GPS-Sende- und Empfangseinheiten der MEGs 2, 3, 4 gewonnen sowie von den MEGs 2, 3, 4 an die CCE 1 übertragen werden, um sensorische Daten, die am Körper eines Fahrradnutzers, so auch beispielsweise des unterstützten Fahrradnutzers ermittelt werden und/oder um Daten, die von Sensoren 6, 7 an dem jeweils genutzten Fahrrad gewonnen werden. Drüber hinaus können durch die CCE Daten aus dem Internet 10 zur aktuellen oder vorhergesagten lokalen Wetterlage, der aktuellen Verkehrssituation oder über sonstige aktuelle lokale Geschehnisse in die Ableitung der Daten zur Unterstützung des Nutzers eibezogen werden.
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Die von dem unterstützten Nutzer in der CCE 1 gesammelten Daten werden mit den aggregierten Daten der anderen Mobilfunkteilnehmer gewichtet und im Zuge dessen durch die CCE 1 Daten abgeleitet, die durch den unterstützten Nutzer mittels eines dazu geeigneten Endgeräts (hierbei kann es sich auch um einen Desktop-PC, also um ein nicht mobiles Endgerät handeln) abgerufen oder durch die CCE 1 entsprechend einem in der CCE 1 gehaltenen Regelwerk selbsttätig an mindestens eine mit dem Service-Account des unterstützten Nutzers verwaltete oder durch die CCE 1 mittels des genannten Regelwerks bestimmte Telekommunikationsadresse weitergeleitet werden.
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Im erstgenannten Fall eines Abrufs von Daten durch den unterstützten Nutzer kann es sich bei den betreffenden Daten beispielsweise um Daten mit Informationen über empfohlene Fahrziele oder Fahrradtouren handeln. Eine selbsttätige Übertragung von Daten kommt zum Beispiel in Betracht, wenn die im Zuge der Auswertung durch die CCE 1 abgeleiteten Daten den Schluss nahe legen, dass sich der unterstützte Nutzer in einer für ihn gesundheitlich bedrohenden Situation befindet. Wird also durch diese Daten beispielsweise nahegelegt, dass der unterstützte Nutzer ein akutes Herzproblem hat oder er - beispielsweise ausgehend von den unter Heranziehung der aggregierten Daten bewerteten Sensordaten eines Inertialsensors an seinem Fahrrad und eines oder mehrerer Beschleunigungssensoren verunfallt sein könnte, so werden Daten mit Informationen über den Nutzer, seine augenblickliche Situation sowie seinen momentanen Aufenthaltsort (Geolokalisation) an eine unter dem Service-Account des Nutzers hinterlegte oder vermittels des Regelwerks der CCE 1 bestimmte Telekommunikationsadresse für Notfälle übermittelt. Im erstgenannten Falle eines akuten Herz- oder Kreislaufproblems kann es sich bei der besagten Telekommunikationsadresse beispielsweise um eine Rufnummer des Hausarztes des unterstützten Nutzers handeln. Hingegen wird in dem anderen Fall eines vermuteten Unfalls des Nutzers vorzugsweise ein die entsprechenden Informationen an eine zentrale Notrufnummer übermittelnder Anruf ausgelöst, welcher schließlich zu einem Notfalleinsatz 9 führt.
