DE102017215852A1

DE102017215852A1 - Vorrichtungen und Verfahren für ein Fahrzeug

Info

Publication number: DE102017215852A1
Application number: DE102017215852.2A
Authority: DE
Inventors: Simon Probst
Original assignee: ZF Friedrichshafen AG
Current assignee: ZF Friedrichshafen AG
Priority date: 2017-09-08
Filing date: 2017-09-08
Publication date: 2019-03-14

Abstract

Vorgeschlagen wird eine Vorrichtung für ein Fahrzeug zum Erkennen einer einer Fahrstrecke des Fahrzeugs zugeordneten Charakteristik. Die Vorrichtung beinhaltet eine Eingangsschnittstelle, die eingerichtet ist, Informationen zu empfangen, die das Fahrzeug charakterisieren, wobei die Informationen ausschließlich von dem Fahrzeug stammen. Ferner ist die Vorrichtung dadurch gekennzeichnet, dass die Vorrichtung ferner eine Prozessorschaltung beinhaltet, die eingerichtet ist, die Charakteristik nur basierend auf den Informationen unter Verwendungen eines künstlichen neuronalen Netzes und/oder eines physikalischen Modells zu bestimmen.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft Fahrzeuge, insbesondere Schienenfahrzeuge. Insbesondere betrifft die vorliegende Erfindung verschiedene Vorrichtungen und Verfahren für ein Fahrzeug.
Die Erfindung betrifft insbesondere Fahrzeuge die häufig auf derselben Fahrstrecke verkehren, also beispielsweise Fahrzeuge, die im Linienverkehr eingesetzt werden. Dies können beispielsweise Schienenfahrzeuge, Shuttle-Fahrzeuge oder Busse sein, die im Linienverkehr eingesetzt werden. Auch der Fahrbetrieb von autonom fahrenden Fahrzeugen kann durch die vorliegende Erfindung verbessert werden.
Im Folgenden wird die Erfindung insbesondere anhand eines Schienenfahrzeugs beschrieben und erläutert. Ein Schienenfahrzeug ist ein Fahrzeug, das auf einer oder mehreren Schienen fährt oder geführt wird. Beispielsweise kann das Schienenfahrzeug auf Gleisen aus paarweise und parallel angeordneten stählernen Schienen (Schienenstrang) fahren. Bei dem Schienenfahrzeug kann es beispielsweise um eine Lokomotive, einen Triebzug oder einen Triebwagen handeln. Das Schienenfahrzeug kann dabei sowohl elektrisch als auch mittels Verbrennung von Kraftstoff angetrieben sein.
Für die Erkennung einer momentan von einem Schienenfahrzeug befahrenen Strecke ist für gewöhnlich Kommunikation mit Entitäten außerhalb des Schienenfahrzeugs nötig. Beispielsweise müssen für eine Positionsbestimmung mittels Global Position System (GPS) Signale von mehreren Satelliten empfangen werden. So wird z.B. in der Druckschrift DE 101 62 335 A1 vorgeschlagen, Wetterdaten mit der aktuellen GPS-Position vom Schienenfahrzeug an eine zentrale Stelle zu senden, um derart eine Wetterkarte zu erzeugen. Ist die GPS-Verbindung jedoch gestört, kann keine Positionsbestimmung erfolgen.
Auch andere die Fahrstrecke betreffende Parameter (Fahrplan, Beladung des Schienenfahrzeugs etc.) oder Handlungshinweise für einen Führer eines Schienenfahrzeugs werden über drahtlose Kommunikationsverbindungen von externen Entitäten wie etwa Servern eines Betreibers des Schienenfahrzeugs oder eines Betreibers der Strecke abgerufen. Auch hierfür ist eine funktionierende Kommunikationsverbindung in das Schienenfahrzeug hinein notwendig.
Es besteht daher ein Bedarf, eine einer Fahrstrecke eines Fahrzeugs zugeordneten Charakteristik unabhängig von externer Kommunikation zu bestimmen. Ebenso besteht ferner ein Bedarf, einen Führer eines Fahrzeugs, insbesondere eines Schienenfahrzeugs bei der Führung des Fahrzeugs zu unterstützen.
Die vorliegende Erfindung ermöglicht dies durch eine Vorrichtung für ein Fahrzeug zum Erkennen einer einer Fahrstrecke des Fahrzeugs zugeordneten Charakteristik. Die Vorrichtung umfasst eine Eingangsschnittstelle, die eingerichtet ist, Informationen zu empfangen, die das Fahrzeug charakterisieren, wobei die Informationen ausschließlich von dem Fahrzeug stammen. Bei den Informationen kann es sich beispielsweise um Sensormesswerte oder Systemparameter des Fahrzeugs handeln. So können die Informationen beispielsweise ein Drehmoment oder eine Drehzahl eines Antriebsmotors, eine Beschleunigung in einer Raumrichtung, eine Systemzeit, eine Geschwindigkeit, eine Stellung eines Wählhebels oder auch einen statischen Parameter des Fahrzeugs wie etwa einen Raddurchmesser oder eine Anzahl an Antriebsachsen umfassen. Dabei ist jedoch zu beachten, dass die Informationen ausschließlich aus dem Fahrzeug selbst stammen, d.h. innerhalb des Fahrzeugs generiert bzw. gespeichert sind und nicht von außerhalb des Fahrzeugs empfangen wurden bzw. auf von außerhalb des Fahrzeugs empfangen Signalen beruhen. Dies erhöht unter anderem die Datensicherheit und die Sicherheit gegen unerwünschte Eingriffe auf das Fahrzeug und dessen Fahrverhalten von außen. Informationen und Daten, die im Fahrbetrieb Anwendung finden können also von außen nicht manipuliert werden, solange keine Schnittstelle nach außen vorhanden ist.
Ferner ist die Vorrichtung dadurch gekennzeichnet, dass sie eine Prozessorschaltung umfasst, die eingerichtet ist, die Charakteristik nur basierend auf den Informationen unter Verwendungen eines künstlichen neuronalen Netzes und/oder eines physikalischen Modells zu bestimmen. Ein künstliches neuronales Netz umfasst künstliche Neuronen. Ein künstliches Neuron kann beispielsweise mehrere Eingangssignale mittels boolescher Operatoren miteinander verknüpfen und gibt ein Ausgangssignal aus. Vorzugsweise werden dabei binäre Signale verwendet. Das künstliche neuronale Netz gibt nach einer Trainingsphase basierend auf Eingangsinformationen eine Vorhersage aus. Das künstliche neuronale Netz kann auf verschiedene Art und Weise aufgebaut sein, wie etwa als ein- oder mehrschichtiges vorwärtsgerichtetes Netz (feedforward-Netz) oder als rekurrentes Netz. Ein physikalisches Modell beschreibt den Zusammenhang zwischen einer oder mehreren physikalischen Eingangsgrößen und einer oder mehreren physikalischen Ausgangsgrößen. Bei dem physikalischen Modell kann es sich um eine einfaches Modell, wie etwa das zweite Newtonsche Gesetz F=m·a, oder auch um komplexere Modelle, wie etwa Differentialgleichungen, handeln.
Bei der der Fahrstrecke zugeordneten Charakteristik handelt es sich um eine Kenngröße bzw. einen Wert einer Kenngröße, die/der für eine bestimmte Fahrstrecke bzw. die Fahrt des Fahrzeugs auf ebenjener kennzeichnend ist.
Ein trainiertes künstliches neuronales Netz gibt für bestimmte Eingangsmuster zugehörige Ausgabemuster aus. Diese Eigenschaft des künstlichen neuronalen Netzes ermöglicht es nun, die Charakteristik rein aufgrund der von dem Fahrzeug stammenden Informationen zu bestimmen. Bei der Fahrt des Fahrzeugs auf einer bestimmten Strecke sind nämlich z.B. die im Schienenfahrzeug oder einem Linienbus gemessen Werte von Sensoren für jede Fahrt auf einer Fahrstrecke bei in etwa gleichen Bedingungen im Wesentlichen identisch. Entsprechend kann das neuronale Netz für einen bestimmten Satz an Eingangsinformationen eine zugehörige Ausgangsinformation, nämlich die der Fahrstrecke zugeordnete Charakteristik ausgeben.
Wie bereits oben angedeutet kann das künstliche neuronale Netz basierend auf weiteren Informationen, die das Schienenfahrzeug charakterisieren, angelernt sein. Dabei sind die weiteren Informationen ausschließlich durch das Fahrzeug bei einer Mehrzahl von Fahrten auf der Fahrstrecke erzeugt. Mit anderen Worten, durch mehrmaliges Abfahren der Fahrstrecke kann das künstliche neuronale Netz trainiert werden.
Die von dem künstlichen neuronalen Netz ausgewerteten Informationen können beispielsweise eine Leistungsabgabe oder Leistungsaufnahme eines Antriebsmotors (z.B. Elektromotor oder Verbrennungsmotor) des Fahrzeugs charakterisierende Informationen und/oder Informationen über eine Beschleunigung des Fahrzeugs sein. Verschiedene Fahrstrecken können jeweils charakteristische Beschleunigungsverläufe in einzelnen Raumrichtungen haben. Entsprechend kann z.B. auch ein Drehzahlverlauf des Antriebsmotors für verschiedene Strecken jeweils einen charakteristischen Verlauf aufweisen. Auch für verschiedene Beladungszustände des Fahrzeugs oder unterschiedliches Fahrgastverhalten (Rush-Hour Betrieb vs. Nachtbetrieb) ergeben sich unterschiedliche Verläufe für die Leistungsabgabe bzw. Leistungsaufnahme oder die Beschleunigung. Diese Informationen eignen sich daher besonders für die Auswertung durch das künstliche neuronale Netz. Ebenso sind diese Informationen bereits im Fahrzeug vorhanden und müssen nicht extra generiert werden (z.B. über weitere Sensoren). Die Informationen können z.B. aus einem Datenbus wie einem Control Area Network (CAN) Bus des Fahrzeugs ausgelesen werden.
Wie bereits oben angedeutet, kann die der Fahrstrecke zugeordnete Charakteristik vielfältig sein. Beispielsweise kann es sich bei der der Fahrstrecke zugeordneten Charakteristik um eine minimale Geschwindigkeit des Fahrzeugs auf der Fahrstrecke, eine maximale Geschwindigkeit des Fahrzeugs auf der Fahrstrecke, einen Beladungszustand des Fahrzeugs auf der Fahrstrecke (z.B. basierend auf dem Verlauf des Motordrehmoments bzw. der Motordrehzahl), eine Topologie der Fahrstrecke (z.B. basierend auf Beschleunigungsmesswerten), eine Identität der Fahrstrecke (d.h. um welche konkrete Fahrstrecke es sich handelt, z.B. München - Augsburg), eine momentane Abweichung von einer gewöhnlichen Fahrt auf der Fahrstrecke (z.B. ein Abweichung von einem Fahrplan) und/oder einen Fahrzeitpunkt auf der Fahrstrecke (z.B. basierend auf einer Schätzung der Position auf der Fahrstrecke durch das künstliche neuronale Netz) handeln.
Gemäß einigen Ausführungsbeispielen kann die Prozessorschaltung ferner auch eingerichtet sein, basierend auf der Charakteristik einen optimierten Betriebsparameter für das Fahrzeug zu bestimmen. Wurde beispielsweise die Identität der Fahrstrecke bestimmt, kann eine optimale Geschwindigkeit oder eine optimale Motordrehzahl basierend auf der nunmehr bekannten Fahrstrecke bestimmt werden.
In einigen Ausführungsbeispielen kann die Prozessorschaltung auch eingerichtet sein, den optimierten Betriebsparameter mit einem momentanen Betriebsparameter des Fahrzeugs zu vergleichen und eine Ausgabeeinrichtung anzusteuern, eine Handlungsempfehlung an einen Führer des Fahrzeugs auszugeben basierend auf einer Abweichung des momentanen Betriebsparameters von dem optimierten Betriebsparameter. Derart kann es dem Führer des Fahrzeugs ermöglicht werden, den Betriebsparameter (z.B. Geschwindigkeit, Motordrehzahl, Abweichung von einem Fahrplan, Kraftstoffverbrauch) an den optimierten Betriebsparameter anzupassen. So kann dem Führer des Fahrzeugs z.B. empfohlen werden, die Geschwindigkeit zu erhöhen bzw. zu erniedrigen oder das Fahrzeug ausrollen zu lassen. Derart kann der Betrieb des Fahrzeugs beispielsweise hinsichtlich Verbrauch, Verschleiß, Pünktlichkeit etc. optimiert werden, ohne dass eine externe Kommunikation nötig ist.
Gemäß einem weiteren Aspekt betrifft die vorliegende Erfindung eine weitere Vorrichtung für ein Fahrzeug. Die Vorrichtung umfasst eine Eingangsschnittstelle, die eingerichtet ist, Informationen über eine einer Fahrstrecke des Fahrzeugs zugeordnete Charakteristik und Informationen über einen momentanen Betriebsparameter des Fahrzeugs zu empfangen. Die Vorrichtung ist dadurch gekennzeichnet, dass sie ferner eine Prozessorschaltung umfasst, die eingerichtet ist, basierend auf der Charakteristik einen optimierten Betriebsparameter für das Fahrzeug zu bestimmen. Ferner ist die Prozessorschaltung eingerichtet, den optimierten Betriebsparameter mit einem momentanen Betriebsparameter des Fahrzeugs zu vergleichen und eine Ausgabeeinrichtung anzusteuern, eine Handlungsempfehlung an einen Führer des Fahrzeugs auszugeben basierend auf einer Abweichung des momentanen Betriebsparameters von dem optimierten Betriebsparameter.
Wie bereits oben angedeutet, handelt es sich bei der der Fahrstrecke zugeordnete Charakteristik um eine Kenngröße bzw. einen Wert einer Kenngröße, der für eine bestimmte Fahrstrecke bzw. die Abfahrt ebenjener kennzeichnend ist (Identität, Beladungszustand des Fahrzeugs, minimale bzw. maximale Geschwindigkeit auf der Fahrstrecke etc.). Entsprechend kann aus der Charakteristik ein optimierter Betriebsparameter für das Fahrzeug abgeleitet werden. Handelt es sich z.B. um die Identität der Fahrstrecke (z.B. München - Augsburg), kann daraus eine optimierte Geschwindigkeit des Schienenfahrzeugs auf der Fahrstrecke oder eine optimierte Motordrehzahl entlang der Fahrstrecke abgeleitet werden. Durch die Ausgabe der Handlungsempfehlung an den Führer des Fahrzeugs basierend auf der Abweichung des momentanen Betriebsparameters von dem optimierten Betriebsparameter, kann der Fahrer auf eine Optimierung seiner Fahrstrategie hingewiesen werden. Entsprechend kann der Betrieb des Fahrzeugs beispielsweise hinsichtlich Verbrauch, Verschleiß, Pünktlichkeit etc. optimiert werden. Die Ausgabeeinrichtung kann z.B. eine akustische oder optische Ausgabevorrichtung des Fahrzeugs (z.B. Lautsprecher oder Bildschirm) oder ein mobiles Endgerät des Führers des Fahrzeugs (z.B. Smartphone, Tablet-Computer oder Laptop-Computer) sein. Die Ausgabeeinrichtung kann drahtgebunden (z.B. über ein Bussystem eines Schienenfahrzeugs) oder drahtlos (z.B. über ein lokales drahtloses Netzwerk gemäß dem Standard IEEE 802.11 des Institute of Electrical and Electronics Engineers oder eine Bluetooth-Verbindung gemäß dem Standard IEEE 802.15.1 des Institute of Electrical and Electronics Engineers) von der Prozessorschaltung angesteuert werden.
In einigen Ausführungsbeispielen kann die der Fahrstrecke des Fahrzeugs zugeordnete Charakteristik durch eine Vorrichtung für ein Fahrzeug zum Erkennen einer einer Fahrstrecke des Fahrzeugs zugeordneten Charakteristik gemäß einem der Ausführungsbeispiele bestimmt sein. Entsprechend kann die Charakteristik ohne externe Kommunikation bestimmt werden.
Bei dem Betriebsparameter kann es sich um eine Vielzahl an veränderlichen Kenngrößen des Fahrzeugs handeln. Gemäß einigen Ausführungsbeispielen kann der Betriebsparameter beispielsweise eine Geschwindigkeit des Fahrzeugs, eine Anzahl an aktiven Antriebsmotoren des Fahrzeugs, eine Drehzahl eines Antriebsmotors des Fahrzeugs oder eine Fahrstufe eines Getriebes des Fahrzeugs sein. Entsprechend kann der Betrieb des Fahrzeugs beispielsweise hinsichtlich Verbrauch, Verschleiß, Pünktlichkeit etc. optimiert werden
In einem weiteren Aspekt betrifft die vorliegende Erfindung ein Fahrzeug umfassend eine Vorrichtung für ein Fahrzeug zum Erkennen einer einer Fahrstrecke des Fahrzeugs zugeordneten Charakteristik gemäß einem der Ausführungsbeispiele und/oder die weitere erfindungsgemäße Vorrichtung für ein Fahrzeug gemäß einem der weiteren Ausführungsbeispiele.
Ebenso betrifft die vorliegende Erfindung ein Verfahren für ein Fahrzeug zum Erkennen einer einer Fahrstrecke des Fahrzeugs zugeordneten Charakteristik. Das Verfahren umfasst ein Empfangen von Informationen, die das Fahrzeug charakterisieren, wobei die Informationen ausschließlich von dem Fahrzeug stammen. Das Verfahren ist dadurch gekennzeichnet, dass es ein Bestimmen der Charakteristik nur basierend auf den Informationen unter Verwendungen eines künstlichen neuronalen Netzes und/oder eines physikalischen Modells umfasst. Wie bereits oben beschrieben, kann derart die Charakteristik ohne externe Kommunikation bestimmt werden, wodurch der Aufwand reduziert und die Zuverlässigkeit sowie die Datensicherheit erhöht.
Die vorliegende Erfindung betrifft zudem noch ein weiteres Verfahren für ein Fahrzeug. Das Verfahren umfasst ein Empfangen von Informationen über eine einer Fahrstrecke des Fahrzeugs zugeordnete Charakteristik und Informationen über einen momentanen Betriebsparameter des Fahrzeugs. Das Verfahren ist dadurch gekennzeichnet, dass es ein Bestimmen eines optimierten Betriebsparameters für das Fahrzeug basierend auf der Charakteristik sowie ein Vergleichen des optimierten Betriebsparameters mit einem momentanen Betriebsparameter des Fahrzeugs umfasst. Ferner ist das Verfahren dadurch gekennzeichnet, dass es ein Ansteuern einer Ausgabeeinrichtung, eine Handlungsempfehlung an einen Führer des Fahrzeugs auszugeben basierend auf einer Abweichung des momentanen Betriebsparameters von dem optimierten Betriebsparameter, umfasst. Durch die Ausgabe der Handlungsempfehlung an den Führer des Fahrzeugs basierend auf der Abweichung des momentanen Betriebsparameters von dem optimierten Betriebsparameter, kann der Fahrer auf eine Optimierung seiner Fahrstrategie hingewiesen werden. Entsprechend kann der Betrieb des Fahrzeugs beispielsweise hinsichtlich Verbrauch, Verschleiß, Pünktlichkeit etc. optimiert werden.
In einigen weiteren Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung können die beiden vorgenannten Verfahren zudem einen der mehrere der oben in Zusammenhang mit den erfindungsgemäßen Vorrichtungen genannten Verfahrensschritte umfassten.
Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung betreffen zudem ein Programm mit einem Programmcode zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren, wenn der Programmcode auf einer Datenverarbeitungsanlage (z.B. einem Computer, einem Prozessor oder einer programmierbaren Hardwarekomponente des Schienenfahrzeugs) abläuft bzw. dort ausgeführt wird.
Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung werden nachfolgend, Bezug nehmend auf die beigefügten Figuren, näher erläutert. Es zeigen:

1 zeigt ein Ausführungsbeispiel einer Vorrichtung für ein Fahrzeug zum Erkennen einer einer Fahrstrecke des Schienenfahrzeugs zugeordneten Charakteristik;
2 zeigt ein Ausführungsbeispiel einer weiteren Vorrichtung für ein Fahrzeug;
3 zeigt ein Ausführungsbeispiel eines Systems zur Erkennung einer einer Fahrstrecke eines Schienenfahrzeugs zugeordneten Charakteristik nebst Ausgabe einer Handlungsempfehlung an einen Führer des Schienenfahrzeugs;
4 zeigt ein Ausführungsbeispiel eines Schienenfahrzeugs;
5 zeigt ein Flussdiagram eines Ausführungsbeispiels eines Verfahrens zum Erkennen einer einer Fahrstrecke des Fahrzeugs zugeordneten Charakteristik; und
6 zeigt ein Flussdiagram eines Ausführungsbeispiels eines weiteren Verfahrens für ein Fahrzeug.

1 zeigt eine Vorrichtung 100 für ein Fahrzeug zum Erkennen einer einer Fahrstrecke des Fahrzeugs zugeordneten Charakteristik 140. Die Vorrichtung 100 umfasst eine Eingangsschnittstelle 110, die eingerichtet ist, Informationen 130 zu empfangen, die das Fahrzeug charakterisieren, wobei die Informationen 130 ausschließlich von dem Fahrzeug stammen. Ferner umfasst die Vorrichtung 100 eine Prozessorschaltung 120, die eingerichtet ist, die Charakteristik 140 nur basierend auf den Informationen 130 unter Verwendungen eines künstlichen neuronalen Netzes und/oder eines physikalischen Modells zu bestimmen.
Die Vorrichtung 100 kann das Erkennen der der Fahrstrecke des Fahrzeugs zugeordneten Charakteristik 140 ohne Kommunikation mit externen Entitäten (d.h. Entitäten außerhalb des Fahrzeugs) ermöglichen. Entsprechend kann eine Unabhängigkeit des Fahrzeugs von externer Kommunikation erhöht sein.
Weitere Details und Aspekte der Vorrichtung 100 sind in Zusammenhang mit einem oder mehreren weiteren Ausführungsbeispielen beschrieben. Die Vorrichtung 100 kann eines oder mehrere optionale Merkmale gemäß einem oder mehreren der weiteren Ausführungsbeispiele umfassen.
Ferner ist in 2 eine weitere Vorrichtung 200 für ein Fahrzeug, beispielsweise für ein Schienenfahrzeug, gezeigt. Die Vorrichtung 200 umfasst eine Eingangsschnittstelle 210, die eingerichtet ist, Informationen 240 über eine einer Fahrstrecke des Fahrzeugs zugeordnete Charakteristik und Informationen 250 über einen momentanen Betriebsparameter des Fahrzeugs zu empfangen. Ferner umfasst die Vorrichtung eine Prozessorschaltung 220, die eingerichtet ist. basierend auf der Charakteristik einen optimierten Betriebsparameter für das Fahrzeug zu bestimmen. Auch ist die Prozessorschaltung 220 eingerichtet, den optimierten Betriebsparameter mit einem momentanen Betriebsparameter des Fahrzeugs zu vergleichen und eine Ausgabeeinrichtung 230 anzusteuern, eine Handlungsempfehlung 260 an einen Führer des Fahrzeugs auszugeben basierend auf einer Abweichung des momentanen Betriebsparameters von dem optimierten Betriebsparameter.
Durch die Ausgabe der Handlungsempfehlung an den Führer des Fahrzeugs basierend auf der Abweichung des momentanen Betriebsparameters von dem optimierten Betriebsparameter, kann der Fahrer durch die Vorrichtung 200 auf eine Optimierung seiner Fahrstrategie hingewiesen werden. Entsprechend kann der Betrieb des Fahrzeugs beispielsweise hinsichtlich Verbrauch, Verschleiß, Pünktlichkeit etc. optimiert werden.
Weitere Details und Aspekte der Vorrichtung 200 sind in Zusammenhang mit einem oder mehreren weiteren Ausführungsbeispielen beschrieben. Die Vorrichtung 200 kann eines oder mehrere optionale Merkmale gemäß einem oder mehreren der weiteren Ausführungsbeispiele umfassen.
3 zeigt im Weiteren eine beispielhafte Implementierung eines Systems 300 für ein Schienenfahrzeug zur Erkennung einer einer Fahrstrecke eines Schienenfahrzeugs zugeordneten Charakteristik nebst Ausgabe einer Handlungsempfehlung an einen Führer des Schienenfahrzeugs.
Das System 300 umfasst ein Steuergerät 310 (engl. Train Control Unit, TCU). Das Steuergerät 310 umfasst eine Prozessorschaltung 320 und einen Speicher 330. Das Steuergerät 310 kann mit einer Kommunikationseinheit 340 des Schienenfahrzeugs kommunizieren. Die Kommunikationseinheit 340 umfasst eine CAN-Bus 341, über den eine Leistungsabgabe oder Leistungsaufnahme eines Antriebsmotors des Schienenfahrzeugs charakterisierende Informationen wie etwa eine Drehzahl oder ein Drehmoment des Antriebsmotors empfangen werden können.
Die Prozessorschaltung 320 empfängt über eine entsprechende Schnittstelle die die Leistungsabgabe oder Leistungsaufnahme des Antriebsmotors charakterisierenden Informationen von dem CAN-Bus 341. Ebenso kann die Prozessorschaltung 320 aus dem Speicher 330 statische (d.h. feststehende) Informationen 332 über das Schienenfahrzeug, wie etwa einen Raddurchmesser oder eine Anzahl an Antriebsachsen, empfangen.
Die Prozessorschaltung 320 bestimmt eine einer momentanen Fahrstrecke des Schienenfahrzeugs zugeordneten Charakteristik 322 (z.B. Identität der Fahrstrecke oder Beladungszustand des Schienenfahrzeugs) nur basierend auf den die Leistungsabgabe oder Leistungsaufnahme des Antriebsmotors charakterisierenden Informationen und den statischen Informationen über das Schienenfahrzeug. Dazu verwendet die Prozessorschaltung 320 eine Kombination 321 aus einem künstlichen neuronalen Netz und einem physikalischen Modell.
Soll beispielsweise die Identität der momentanen Fahrstrecke des Schienenfahrzeugs bestimmt werden, kann dies mittels des trainierten künstlichen neuronalen Netzes und des physikalischen Modells ermöglicht werden, ohne dass Kommunikation mit externen Entitäten nötig ist.
Beispielsweise kann die Prozessorschaltung 320 eine adaptive Getriebesoftware zur erfindungsgemäßen Streckenerkennung, Erkennung eines Beladungszustands, Erkennung eines Fahrgastverhaltens etc. ausführen. Die Getriebesoftware kann so durch Mustererkennung eine Strecke von Fahrt zu Fahrt erkennen und sich so dahingehend optimieren. Die Optimierung erfolgt, wie bereits diskutiert, über ein künstliches neuronales Netz. Künstliche neuronale Netze haben die Eigenschaft, eine Systemmodell über bewältigte Trainingsphasen zu erkenn und somit ein Streckenmodell, Beladungsmodell, Fahrgastverhaltensmodell etc. zu generieren. Um das künstliche neuronale Netz zu generieren, wird es anfangs mit Informationen zum Systemverhalten gefüttert (Systemeingangs- und -ausgangsgrößen, wie etwa Drehzahl, Drehmoment oder Geschwindigkeit) „gefüttert“, d.h. trainiert. Das trainierte künstliche neuronale Netz ermöglicht Systemvorhersagen, wenn das künstliche neuronale Netz durch sich wiederholende Trainingsphasen (z.B. Durchfahren fester Fahrpläne und Streckenabschnitte im Schienenverkehr) zuverlässig trainiert wurde. Künstliche neuronale Netze eignen sich somit besonders für Fahrzeuge, die wiederholt auf denselben Strecken unterwegs sind, und somit insbesondere für den Einsatz in Schienenfahrzeugen mit festen Fahrplänen. Zur besseren Simulation der Strecke, der Beladung, des Fahrgastverhaltens etc. wird ein physikalisches Modell herangezogen.
Um das künstliche neuronale Netz zu trainieren, kann - wie oben angesprochen - eine feste Strecke erstmalig nach einem bestimmten Fahrplan abgefahren werden. Die Fahrt auf derselben Strecke wird mehrfach wiederholt. Nach der x-ten Fahrt auf derselben Strecke ist das künstliche neuronale Netz ausreichend trainiert, um die Strecke hinreichend genau zu erkennen.
Die bestimmte Charakteristik, die z.B. die Identität der Fahrstrecke sein kann, wird im Speicher 330 anschließend gespeichert, um weiter verwendet werden zu können.
Für die Streckenerkennung ist somit keine externe Kommunikation (z.B. über GPS) notwendig. Das System 300 ist somit autark gegenüber Online-Kommunikation und kann sich selbständig an neue Gegebenheiten anpassen.
In einem zweiten Schritt kann dies nun zur Optimierung der Strecke hinsichtlich eines Betriebsparameters des Schienenfahrzeugs verwendet werden. Dies wird im Folgenden beispielhaft anhand des Kraftstoffverbrauchs des Schienenfahrzeugs beschrieben.
Die Prozessorschaltung 320 zeichnet dazu beispielsweise den bisherigen Kraftstoffverbrauch auf der Fahrstrecke auf oder berechnet diesen Anhand eines gespeicherten Verbrauchskennfelds 331 und den die Leistungsabgabe oder Leistungsaufnahme des Antriebsmotors charakterisierenden Informationen mit einer Verbrauchsrechner-Software 323.
Basierend auf der erkannten Identität der Fahrstrecke und des Verbrauchskennfelds 331 bestimmt die Prozessorschaltung eine verbrauchsoptimale Fahrweise mittels einer Optimierungs-Software 324. Die Fahrstrategie kann z.B. das Abschalten eines Power Packs des Schienenfahrzeugs, eine Sägezahnfahrt oder ein Ausrollenlassen des Schienenfahrzeugs vor einer Haltestelle umfassen.
Basierend auf einem Vergleich des bisherigen Verbrauchs auf der Fahrstrecke und dem optimalen (vorausgesagten) Verbrauch wird eine Handlungsempfehlung an den Führer des Schienenfahrzeugs kommuniziert mittels einer Handlungsempfehlungs-Software 325. Beispielsweise kann dem Führer des Schienenfahrzeugs angezeigt werden, wie er über eine angepasste (ideale) Schalthebelposition 5% Kraftstoff einsparen kann. Dazu kann der Prozessor 320 über die Kommunikationseinheit 340 bzw. zugehörige Kommunikationsverbindungen 342 z.B. einen Leitrechner oder einzelne Elemente des Cockpits des Schienenfahrzeugs ansteuern. Alternativ kann die Handlungsempfehlung auch über eine Applikation auf einem Smartphone, Tablet-Computer etc. des Führers des Schienenfahrzeugs ausgegeben werden. Dazu wird von der Prozessor 320 eine entsprechende Sendevorrichtung angesteuert.
Optimierungen sind aber auch hinsichtlich anderer Betriebsparameter möglich. Rein beispielhaft sei hier die Zustandsüberwachung (engl. condition monitoring) genannt. So kann z.B. eine dauerhaft öltemperierte Fahrt auf einem geringen Temperaturlevel oder eine Fahrt mit wenig Radverschleiß durch z.B. langsame Kurvenfahrten durch Optimierungen der Fahrstrategie und Kommunikation an den Führer des Schienenfahrzeugs möglich sein. Ebenso können z.B. eine kurze Reisezeit, eine Aufholung bei Verspätung oder Strategieentscheidungen bzgl. des Flottenmanagements (z.B. Auswahl der günstigsten Zugkonfiguration für den Fahrplan) ermöglicht werden.
Im Weiteren ist in 4 ein Fahrzeug 400 gezeigt. Das Fahrzeug 400 umfasst eine Vorrichtung 410 für ein Fahrzeug gemäß Ausführungsbeispielen der vorliegenden Erfindung.
Die Vorrichtung 410 kann neben dem Erkennen einer der Fahrstrecke des Fahrzeugs 400 zugeordneten Charakteristik ohne Kommunikation mit externen Entitäten auch die Ausgabe von Handlungsempfehlung an einen Führer des Fahrzeugs 400 ermöglichen.
5 zeigt ein Verfahren 500 für ein Fahrzeug zum Erkennen einer einer Fahrstrecke des Fahrzeugs zugeordneten Charakteristik. Das Verfahren 500 umfasst ein Empfangen 502 von Informationen, die das Fahrzeug charakterisieren, wobei die Informationen ausschließlich von dem Fahrzeug stammen. Ferner umfasst das Verfahren ein Bestimmen 504 der Charakteristik nur basierend auf den Informationen unter Verwendungen eines künstlichen neuronalen Netzes und/oder eines physikalischen Modells.
Auch das Verfahren 500 kann das Erkennen der der Fahrstrecke des Fahrzeugs zugeordneten Charakteristik ohne Kommunikation mit externen Entitäten (d.h. Entitäten außerhalb des Fahrzeugs) ermöglichen.
Weitere Details und Aspekte des Verfahrens 500 sind in Zusammenhang mit einem oder mehreren weiteren Ausführungsbeispielen beschrieben. Das Verfahren 500 kann eines oder mehrere optionale Merkmale gemäß einem oder mehreren der weiteren Ausführungsbeispiele umfassen.
Zuletzt ist in 6 noch ein Verfahren 600 für ein Fahrzeug gezeigt. Das Verfahren 600 umfasst ein Empfangen 602 von Informationen über eine einer Fahrstrecke des Fahrzeugs zugeordnete Charakteristik und Informationen über einen momentanen Betriebsparameter des Fahrzeugs. Ferner umfasst das Verfahren ein Bestimmen 604 eines optimierten Betriebsparameters für das Fahrzeug basierend auf der Charakteristik sowie ein Vergleichen 606 des optimierten Betriebsparameters mit einem momentanen Betriebsparameter des Fahrzeugs. Das Verfahren 600 umfasst weiterhin ein Ansteuern 608 einer Ausgabeeinrichtung, eine Handlungsempfehlung an einen Führer des Fahrzeugs auszugeben basierend auf einer Abweichung des momentanen Betriebsparameters von dem optimierten Betriebsparameter.
Auch das Verfahren 600 ermöglicht die Ausgabe der Handlungsempfehlung an den Führer des Fahrzeugs, beispielsweise den Führer eines Schienenfahrzeugs und somit eine Optimierung des Betriebs des Schienenfahrzeugs beispielsweise hinsichtlich Verbrauch, Verschleiß, Pünktlichkeit etc.
Weitere Details und Aspekte des Verfahrens 600 sind in Zusammenhang mit einem oder mehreren weiteren Ausführungsbeispielen beschrieben. Das Verfahren 600 kann eines oder mehrere optionale Merkmale gemäß einem oder mehreren der weiteren Ausführungsbeispiele umfassen.
Bezugszeichenliste

100: Vorrichtung für ein Fahrzeug zum Erkennen einer einer Fahrstrecke des Fahrzeugs zugeordneten Charakteristik
110: Eingangsschnittstelle
120: Prozessorschaltung
130: das Fahrzeug charakterisierende Informationen
140: einer Fahrstrecke des Fahrzeugs zugeordneten Charakteristik
200: Vorrichtung für ein Fahrzeug
210: Eingangsschnittstelle
220: Prozessorschaltung
230: Ausgabeeinrichtung
240: Informationen über eine einer Fahrstrecke des Fahrzeugs zugeordnete Charakteristik
250: Informationen über einen momentanen Betriebsparameter des Fahrzeugs
260: Handlungsempfehlung
300: System für ein Schienenfahrzeug
310: Steuergerät
320: Prozessorschaltung
321: Kombination aus künstlichem neuronalen Netz und physikalischem Modell
322: einer momentanen Fahrstrecke des Schienenfahrzeugs zugeordneten Charakteristik
323: Verbrauchsrechner-Software
324: Optimierungs-Software
325: Handlungsempfehlungs-Software
330: Speicher
331: Verbrauchskennfeld
332: statische Informationen über das Schienenfahrzeug
340: Kommunikationseinheit
341: CAN-Bus
342: Kommunikationsverbindungen
400: Schienenfahrzeug
410: Vorrichtung für ein Schienenfahrzeug
500: Verfahren für ein Fahrzeug zum Erkennen einer einer Fahrstrecke des Fahrzeugs zugeordneten Charakteristik
502: Empfangen von Informationen
504: Bestimmen der Charakteristik
600: Verfahren für ein Fahrzeug
602: Empfangen von Informationen
604: Bestimmen eines optimierten Betriebsparameters
606: Vergleichen des optimierten Betriebsparameters
608: Ansteuern einer Ausgabeeinrichtung

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

DE 10162335 A1 [0004]

Claims

Vorrichtung (100) für ein Fahrzeug zum Erkennen einer einer Fahrstrecke des Fahrzeugs zugeordneten Charakteristik (140), umfassend: eine Eingangsschnittstelle (110), die eingerichtet ist, Informationen (130) zu empfangen, die das Fahrzeug charakterisieren, wobei die Informationen ausschließlich von dem Fahrzeug stammen, dadurch gekennzeichnet, dass die Vorrichtung ferner eine Prozessorschaltung (120) umfasst, die eingerichtet ist, die Charakteristik (140) nur basierend auf den Informationen (130) unter Verwendungen eines künstlichen neuronalen Netzes und/oder eines physikalischen Modells zu bestimmen.
Vorrichtung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das künstliche neuronale Netz basierend auf weiteren Informationen, die das Fahrzeug charakterisieren, angelernt ist, wobei die weiteren Informationen ausschließlich durch das Fahrzeug bei einer Mehrzahl von Fahrten auf der Fahrstrecke erzeugt wurden.
Vorrichtung nach Anspruch 1 oder Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Informationen (130) eine Leistungsabgabe oder Leistungsaufnahme eines Antriebsmotors des Fahrzeugs charakterisierende Informationen und/oder Informationen über eine Beschleunigung des Fahrzeugs umfassen.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die der Fahrstrecke zugeordnete Charakteristik (140) eine minimale Geschwindigkeit des Fahrzeugs auf der Fahrstrecke, eine maximale Geschwindigkeit des Fahrzeugs auf der Fahrstrecke, ein Beladungszustand des Fahrzeugs auf der Fahrstrecke, eine Topologie der Fahrstrecke, eine Identität der Fahrstrecke, eine momentane Abweichung von einer gewöhnlichen Fahrt auf der Fahrstrecke und/oder ein Fahrzeitpunkt auf der Fahrstrecke ist.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Prozessorschaltung (120) ferner eingerichtet ist, basierend auf der Charakteristik (140) einen optimierten Betriebsparameter für das Fahrzeug zu bestimmen.
Vorrichtung nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass die Prozessorschaltung (120) ferner eingerichtet ist, den optimierten Betriebsparameter mit einem momentanen Betriebsparameter des Fahrzeugs zu vergleichen und eine Ausgabeeinrichtung anzusteuern, eine Handlungsempfehlung an einen Führer des Fahrzeugs auszugeben basierend auf einer Abweichung des momentanen Betriebsparameters von dem optimierten Betriebsparameter.
Vorrichtung (200) für ein Fahrzeug, umfassend: eine Eingangsschnittstelle (210), die eingerichtet ist, Informationen (240) über eine einer Fahrstrecke des Fahrzeugs zugeordnete Charakteristik und Informationen (250) über einen momentanen Betriebsparameter des Fahrzeugs zu empfangen, dadurch gekennzeichnet, dass die Vorrichtung (200) ferner eine Prozessorschaltung (220) umfasst, die eingerichtet ist: basierend auf der Charakteristik einen optimierten Betriebsparameter für das Fahrzeug zu bestimmen; den optimierten Betriebsparameter mit einem momentanen Betriebsparameter des Fahrzeugs zu vergleichen; und eine Ausgabeeinrichtung (230) anzusteuern, eine Handlungsempfehlung (260) an einen Führer des Fahrzeugs auszugeben basierend auf einer Abweichung des momentanen Betriebsparameters von dem optimierten Betriebsparameter.
Vorrichtung nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Charakteristik durch eine Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 1 bis 4 bestimmt ist.
Vorrichtung nach Anspruch 7 oder Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass der Betriebsparameter eine Geschwindigkeit des Fahrzeugs ist, eine Anzahl an aktiven Antriebsmotoren des Fahrzeugs, eine Drehzahl eines Antriebsmotors des Fahrzeugs oder eine Fahrstufe eines Getriebes des Fahrzeugs ist.
Schienenfahrzeug (400) umfassend eine Vorrichtung (410) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 6 und/oder eine Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 7 bis 9.
Verfahren (500) für ein Fahrzeug zum Erkennen einer einer Fahrstrecke des Fahrzeugs zugeordneten Charakteristik, umfassend: Empfangen (502) von Informationen, die das Fahrzeug charakterisieren, wobei die Informationen ausschließlich von dem Fahrzeug stammen, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren Folgendes umfasst: Bestimmen (504) der Charakteristik nur basierend auf den Informationen unter Verwendungen eines künstlichen neuronalen Netzes und/oder eines physikalischen Modells.
Verfahren (600) für ein Fahrzeug, umfassend: Empfangen (602) von Informationen über eine einer Fahrstrecke des Fahrzeugs zugeordnete Charakteristik und Informationen über einen momentanen Betriebsparameter des Fahrzeugs, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren (600) Folgendes umfasst: Bestimmen (604) eines optimierten Betriebsparameters für das Fahrzeug basierend auf der Charakteristik; Vergleichen (606) des optimierten Betriebsparameters mit einem momentanen Betriebsparameter des Fahrzeugs; und Ansteuern (608) einer Ausgabeeinrichtung, eine Handlungsempfehlung an einen Führer des Fahrzeugs auszugeben basierend auf einer Abweichung des momentanen Betriebsparameters von dem optimierten Betriebsparameter.
Programm mit einem Programmcode zum Durchführen eines der Verfahren gemäß einem der Ansprüche 11 und 12, wenn der Programmcode auf einem Computer, einem Prozessor oder einer programmierbaren Hardwarekomponente ausgeführt wird.