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Technisches Gebiet
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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Regelung mindestens einer Funktion einer Komponente eines Fahrzeugs oder umschlossenen Raums.
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Stand der Technik
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Aus der
DE 10 2013 003 042 A1 ist ein Verfahren zum Gewinnen von Regelsätzen für ein zu automatisierendes Kraftfahrzeug bekannt, wobei durch jeden Regelsatz eine Aktivierungsbedingung und eine bei erfüllter Aktivierungsbedingung zu aktivierende Fahrzeugfunktion festgelegt ist und wobei das Kraftfahrzeug dazu ausgelegt ist, zu einer aktuellen Situation einen Datensatz mit durch das Kraftfahrzeug erfassten situationsabhängigen Fahrzeugdaten zu ermitteln und zu überprüfen, ob der Datensatz eine der Aktivierungsbedingungen erfüllt, und gegebenenfalls selbständig die zugehörige Fahrzeugfunktion zu aktivieren oder für eine Aktivierung vorzuschlagen.
Durch eine ortsfeste, zentrale Serveranordnung werden von mehreren anderen Kraftfahrzeugen jeweils zumindest eine Aktivierungsinformation zu einer in einer jeweiligen aktuellen Situation des Kraftfahrzeugs aktivierten Fahrzeugfunktion und ein in der jeweiligen aktuellen Situation ermittelter Datensatz von durch das Kraftfahrzeug ermittelten Fahrzeugdaten empfangen.
Anhand der empfangenen Datensätze und der zugehörigen Aktivierungsinformationen werden die Regelsätze gebildet und an das zu automatisierende Kraftfahrzeug übermittelt.
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Bekannte Ansätze sehen eine Auswertung von Bedieneingriffen eines Bedieners der Komponente vor.
Diese werden in einen Zusammenhang zu äußeren Umweltbedingungen gesetzt und bei entsprechender Ähnlichkeit der Bedingungen von einem lernenden Algorithmus als Dienst für den Kunden automatisch umgesetzt.
Ihnen gemein ist, dass diese lediglich Bedienhandlungen oder Anforderungen zur De-/Aktivierung von Funktionen in Abhängigkeit einer aktuellen Situation zur Verfügung stellen. Die eigentliche Funktionalität, welche damit ausgelöst wird, ist davon nicht berührt.
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Aufgabe der Erfindung
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Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Regelung mindestens einer Funktion einer Komponente eines Fahrzeugs oder umschlossenen Raums bereitzustellen, welches flexibel auf Änderungen von Anforderungen von Bedienern und/oder Entwicklern und/oder Umgebungsbedingungen reagieren kann.
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Lösung der Aufgabe
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Die Aufgabe wird durch ein Verfahren gemäß Anspruch 1 gelöst.
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Vorteile der Erfindung
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Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Regelung mindestens einer Funktion einer Komponente eines Fahrzeugs oder umschlossenen Raums wird mindestens eine Führungsgröße für einen Regler der Regelung mittels einer Auswertungs- und Verarbeitungseinrichtung erzeugt.
Die Auswertungs- und Verarbeitungseinrichtung erhält als mindestens eine Eingangsgröße Daten einer Sensorik des Fahrzeugs oder umschlossenen Raums und/oder Daten von einem Bediener der Komponente und/oder Daten von einem Entwickler der Komponente und/oder Daten von einer Cloud.
In der Auswertungs- und Verarbeitungseinrichtung wird die mindestens eine Eingangsgröße mittels einer künstlichen Intelligenz oder mittels maschineller Lernverfahren verarbeitet. Der Regler erzeugt anhand der Führungsgröße mittels künstlicher Intelligenz oder mittels maschineller Lernverfahren mindestens eine Größe zur Ansteuerung einer Aktorik der Komponente.
Mindestens eine Regelgröße wird der Sensorik des Fahrzeugs oder umschlossenen Raums zugeführt.
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Mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens kann ein unter allen durch eine Sensorik definierten Zuständen und/oder Daten von einem Bediener und/oder einem Entwickler optimales Regelergebnis erzielt werden.
Optimal im Sinne einer Bedienerintention und/oder Entwicklerintention und/oder einer Komponente eines Fahrzeugs oder umschlossenen Raums bzw. eines betrachteten Gesamtsystems.
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Mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens entfällt gegenüber bekannten Ansätzen eine manuell erstellte Funktion zur Erzeugung von Regelgrößen, beispielsweise Modellbildung, Definition von Kennlinien, Filterungen etc.
Weiterhin entfällt mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens eine softwarebasierte Regelungsfunktion, beispielsweise PID-Regler.
Zudem erlaubt der erfindungsgemäße Ansatz, das Verhalten permanent an äußere Bedingungen zu adaptieren, ohne neue Software bzw. Parameter/Kennlinien usw. generieren zu müssen und ist damit deutlich flexibler individualisierbar als bekannte Systeme.
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In einer vorteilhaften Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens bilden die Daten der Sensorik eine Eingangsgröße für den Regler, um die Regelgüte automatisch durch die Auswertungs- und Verarbeitungseinrichtung zu optimieren.
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In einer weiteren Ausführungsform wird die verarbeitende Einheit zur Regelung derart gestaltet, dass eine Minimierung des zur Zielerreichung benötigten Energieeinsatzes selbsttätig minimiert wird.
Entsprechende bekannte Algorithmen hierfür sind Bestrafungs-, Belohnungs- und Kostenfunktionen und werden beim erfindungsgemäßen Verfahren in das System der künstlichen Intelligenz oder des maschinellen Lernens zur Regelung integriert.
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Das erfindungsgemäße Verfahren kann auf Fahrzeuge und nicht fahrzeugbezogene Systeme mit einem umschlossenen Raum angewendet werden.
Mögliche Einsatzgebiete finden sich beispielsweise in der Hausautomation (smart home) zur situations- und bedienervorliebenabhängigen Regelung beispielsweise einer Heiz- und Klimatisierungsfunktion, der Illumination und/oder der Beduftung.
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Das erfindungsgemäße Verfahren ist plattform- und fahrzeugunabhängig einsetzbar.
Die Komponente wird in Abhängigkeit von relevanten Daten geregelt.
Die Relevanz von verfügbaren Daten wird automatisch durch die Auswertungs- und Verarbeitungseinrichtung bewertet.
Wird ein neuronales Netz, künstliche Intelligenz oder Deep Learning verwendet, werden jeweils Gewichte an den Übergängen der Neuronen definiert, welche auf diese Weise die Stärke des Einflusses eines Eingangssignals auf das Ausgangssignal beeinflussen.
Die Gewichte werden dabei solange automatisch angepasst, bis das gewünschte Ergebnis zu einem bestimmten Eingangsvektor (Satz von Daten) erreicht ist.
Dies wird nach Möglichkeit für sämtliche erdenklichen Kombinationen durchlaufen.
Sind bestimmte Situationen unbekannt, werden von der künstlichen Intelligenz Annahmen getroffen, durch benachbarte Zustände, die bekannt sind, und sozusagen interpoliert.
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Ebenso wird die Stärke des Einflusses von Daten auf die Erzeugung/Generierung der Führungsgröße automatisch angepasst.
Eine manuelle Auswahl und somit das Risiko einer Nichtbeachtung oder Falschbewertung von relevanten Informationen entfällt bei dem erfindungsgemäßen Verfahren.
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Eine Regelung der Komponente mit umfassender Betrachtung der Umgebungssituation ist hiermit möglich.
Eine Anpassung der Entwicklung der Komponente als lernendes System setzt zudem keinen Programmierer mit Applikationskenntnissen voraus.
Ein Entwickler kann damit selbstständig die Charakteristik seiner Komponente bestimmen und kann Kosten in der Entwicklung sparen.
Ferner wird aus Sicht des Bedieners der Komponente eine Abhängigkeit von den Vorlieben eines Entwicklers vermieden und stattdessen eine vollständig individuelle Applikation der Komponente ermöglicht.
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Zur Applikation der Komponente seitens des Entwicklers sind Erweiterungen von Eingabemöglichkeiten vorzusehen, welche Zusatzqualifikationen, beispielsweise sicherheitsrelevante Situationen, abbilden, die später durch den Bediener nicht überschrieben werden können.
Aus der Verarbeitung von Daten der Sensorik und Daten des Entwicklers und/oder des Bedieners können durch das erfindungsgemäße Verfahren logische Verknüpfungen erstellt werden, welche konkrete, quasikontinuierliche Vorgaben für die mindestens eine Führungsgröße für eine Komponente erzeugen.
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Zeichnung
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Die Figur zeigt ein Blockdiagramm eines erfindungsgemäßen Verfahrens zur Regelung mindestens einer Funktion einer Komponente.
Komponenten sind beispielsweise eine Klimaanlage, eine Sitzeinstellung und eine olfaktorische Einrichtung, eine Beleuchtungseinrichtung von Wohn-, Arbeits- und Geschäftsräumen oder eine Heizungsanlage.
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Jede Komponente stellt mindestens eine Funktion bereit.
Beispielsweise stellt die Klimaanlage als Fahrzeugfunktion eine Innentemperatur und/oder einen Luftmengenstrom, eine Luftverteilung, eine Ausströmertemperatur und/oder Verdampfertemperatur bzw. Luftfeuchtigkeit bereit.
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Eine Auswertungs- und Verarbeitungseinrichtung 1 erhält als mindestens eine Eingangsgröße Daten von einer Sensorik 2 eines Fahrzeugs oder umschlossenen Raums und/oder Daten von einem Bediener 3 der Komponente und/oder Daten von einem Entwickler 4 der Komponente und/oder Daten von einer Cloud 5, wobei mit Cloud 5 der englische Begriff „cloud computing“ gemeint ist.
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Die Daten der Sensorik 2 umfassen dabei sämtliche Größen, die von einer Sensorik 2 des Fahrzeugs oder umschlossenen Raums erfasst und bereitgestellt werden können, d.h. auch solche Größen, die auch nicht unmittelbar mit der Komponente bzw. der Funktion in Zusammenhang stehen könnten.
Die Daten der Sensorik 2 können auch insbesondere CAN-Daten, Daten eines Navigationssystems, Sonnengang und den Stand, räumliche Position, von Verdunklungseinrichtungen von Gebäuden umfassen.
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Die Daten des Bedieners 3 umfassen Istwerte, die seiner Meinung nach seinen derzeitigen Zustand bzw. ein derzeitiges Unbehagen am ehesten beschreibt.
Die Daten des Bedieners 3 sind beispielsweise „müde“, „zu schwül“, „zu zugig“, „zu leise“, „unbequem“, „zu dunkel“, „stickig“.
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Die Daten des Bedieners 3 können auch Sollwert-Vorgaben umfassen, wobei dies in einer anfänglichen Lernphase des Systems zu berücksichtigen ist.
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Die Daten des Entwicklers 4 umfassen Zustände, die Fahrzeug- und/oder Raumzustände und Zustände des Entwicklers 4, vergleichbar mit den Zuständen des Bedieners 3, umfassen.
Die Daten des Entwicklers 4 im Hinblick auf beispielsweise die Fahrzeugzustände sind beispielsweise „Frontscheibe ist innen beschlagen“, „schlechte Luftqualität im Fahrzeuginnenraum“, „an den Füßen zu kalt“, ergänzt um Sollwerte wie „Umluftanteil erhöhen“, „Scheibenheizung aktivieren“, „Intensität Vanilleduft erhöhen“ oder „Farbtemperatur Deckenbeleuchtung absenken um 10 Kelvin“.
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Die Daten des Entwicklers 4 umfassen keine Kennlinien.
Es werden lediglich in einer konkreten Situation, definiert über Informationen aus der Sensorik 2 und der Cloud 5, Ist- und/oder Sollwerte an die Auswertungs- und Verarbeitungseinrichtung 1 übergeben, welche eigenständig die Bedeutung bzw. Gewichtung dieser Informationen vornimmt.
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Die Daten der Cloud 5 umfassen ein vom Bediener 3 angelegtes Profil und ev. weitere Profile von anderen Bedienern als persönliche Daten, globale Daten von Onlinediensten, die Wetter und Verkehr beinhalten, sowie fahrzeug- und raumbeschreibende Daten zur Übertragbarkeit von erlernten Bedienervorlieben auf ggf. bedienerfremde Fahrzeuge und umschlossene Räume, beispielsweise Übersetzung von Daten des Zuhauses in ein Hotelzimmer.
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In der Auswertungs- und Verarbeitungseinrichtung 1 wird die mindestens eine Eingangsgröße mittels einer künstlichen Intelligenz oder mittels maschineller Lernverfahren verarbeitet.
Als maschinelle Lernverfahren können insbesondere Reinforcement Learning, Deep Learning und logistische Regression, sowie Einsatz rekurrenter neuronaler Netze zum Einsatz kommen, sowie weitere Ausprägungen und Kombinationen der genannten Methoden.
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Mindestens eine Ausgangsgröße der Auswertungs- und Verarbeitungseinrichtung 1 ist eine Führungsgröße 6 (Sollwert) für einen Regler 7.
Zudem kann mindestens eine weitere Ausgangsgröße an die Cloud 5 übertragen werden. Diese weitere Ausgangsgröße kann beispielsweise Ergebnisse und Daten für einen Bediener 3 umfassen, insbesondere handelt es sich um die Gewichtung der Ein- und Ausgangsdaten, welche dem Bediener 3 zugeordnet und von diesem sowie für diesen durch Individualisierung erhalten wurden.
Daten in diesem Zusammenhang sind alle Eingangsvektoren von der Auswertungs- und Verarbeitungseinrichtung 1 und der Ausgangsvektor als Führungsgröße 6.
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Der Regler 7 erzeugt anhand der Führungsgröße 6 mittels künstlicher Intelligenz oder mittels maschineller Lernverfahren mindestens eine Größe zur Ansteuerung einer Aktorik 8 der Komponente.
Es besteht auch die Möglichkeit, dass der Regler 7 zeitgleich mehrere Größen zur Ansteuerung von verschiedenen Aktoriken 8 von dergleichen oder verschiedenen Komponenten erzeugt.
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Die im Regler 7 verwendete künstliche Intelligenz oder das maschinelle Lernverfahren müssen nicht identisch zu der künstlichen Intelligenz oder dem maschinellen Lernverfahren sein, die in der Auswertungs- und Verarbeitungseinrichtung 1 verwendet werden. Beispielsweise kann in der Auswertungs- und Verarbeitungseinrichtung 1 ein rekurrentes neuronales Netz und im Regler 7 ein bestärkend wirksames neuronales Netz, Reinforcement ggf. in Verbindung mit recurrent networks, verwendet werden.
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Weiterhin besteht die Möglichkeit, dass dem Regler 7 zusätzlich Daten der Sensorik 2 zugeführt werden, um durch eine ausreichend genaue Zustands- und Umgebungsbeschreibung eine hohe Regelgüte zu erzielen.
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Die im Regler 7 hinterlegten Algorithmen adaptieren sich selbständig an die Komponenten des Fahrzeugs oder umschlossenen Raums und weitere angeschlossene Aktoriken, so dass diese auf die spezifische Systemumgebung, beispielsweise in einem konkreten Fahrzeug, eine konkrete Heizungsverteileranlage oder eine konkrete Beduftungseinrichtung, optimiert sind.
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Mindestens eine Ausgangsgröße der Aktorik 8 ist eine Regelgröße 9 (Istwert), die der Sensorik 2 des Fahrzeugs zugeführt wird.
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Bezugszeichenliste
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- 1
- Auswertungs- und Verarbeitungseinrichtung
- 2
- Sensorik
- 3
- Bediener
- 4
- Entwickler
- 5
- Cloud
- 6
- Führungsgröße
- 7
- Regler
- 8
- Aktorik
- 9
- Regelgröße
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102013003042 A1 [0002]
