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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Prädizieren einer Funktionseinstellung einer Kraftfahrzeugkomponente eines Kraftfahrzeugs. Des Weiteren betrifft die vorliegende Erfindung eine Prädiktionseinrichtung zum Prädizieren zumindest einer Funktionseinstellung wenigstens einer Kraftfahrzeugkomponente eines Kraftfahrzeugs.
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In heutigen Kraftfahrzeugen ist es üblich, zahlreiche Funktionen verschiedener Kraftfahrzeugkomponenten nach persönlichen Bedarf oder Geschmack einzustellen, wie beispielsweise Sitz-, Spiegel-, Klimaeinrichtungen oder spezifische Funktionen eines Infotainmentsystems des Kraftfahrzeugs. Dabei kann für einen Benutzer ein spezifisches Benutzerprofil angelegt werden, welches die Präferenzen des einzelnen Benutzers zu den verschiedenen Funktionseinstellungen der einzelnen Kraftfahrzeugkomponenten speichert. Es ist weiterhin auch bekannt, Daten über das Nutzungsverhalten im Kraftfahrzeug zu sammeln und über ein maschinelles Lernverfahren auszuwerten, sodass das Benutzerprofil des einzelnen Benutzers vervollständigt oder zumindest teilweise prädiziert wird.
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In diesem Zusammenhang beschreibt die
DE 10 2014 215 258 A1 ein Verfahren und eine Vorrichtung zum automatischen Auswählen eines Fahrmodus in Abhängigkeit von einem Fahrerprofil. Das Fahrerprofil wird von einem selbstständig lernenden System ermittelt, indem Fahrverhaltensweisen eines entsprechenden Fahrers aufgezeichnet werden.
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Die
DE 10 2015 216 484 A1 beschreibt ein Verfahren zum Bereitstellen eines Empfehlungssignals zum Steuern zumindest einer Funktion in einem Fahrzeug. Dabei dient ein maschinelles Lernverfahren zur Ermittlung des Empfehlungssignals aus Daten zu einer situationsbedingten Nutzung der Funktion durch einen Nutzer des Fahrzeugs.
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Die
DE 10 2013 223 684 A1 beschreibt ein Verfahren zum Geben von Empfehlungen für eine Mehrzahl von Insassen eines Fahrzeuges. Hierzu werden nach Identifizieren eines Insassen Präferenzinformationen abgerufen und weitere Aktionen des identifizierten Insassens aufgezeichnet. Durch eine Lerneinheit werden die gesamten Informationen ausgewertet und ein Ergebnis der Auswertung abgespeichert.
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Nachteilig bei den genannten Lernverfahren ist, dass alle gesammelten Daten über das Benutzerverhalten herangezogen werden, um das Verhalten und die Präferenzen des Benutzers zu erlernen und für eine zukünftige Fahrt mit dem Kraftfahrzeug vorherzusagen. Allerdings können einzelne Daten oder Datenpakete fehlerhaft sein oder nicht das reale Verhalten des Benutzers wiedergeben. Dies ist beispielsweise der Fall, wenn ein anderer Benutzer als der eigentliche Benutzer das Kraftfahrzeug benutzt oder wenn aufgrund externer Einflüsse der Benutzer von seinen eigenen Gewohnheiten und üblichen Verhalten abweicht, wie bei einer Krankheit oder bei einem im Kraftfahrzeug mitfahrenden Gast.
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Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, ein gattungsgemäßes System und ein gattungsgemäßes Verfahren derart weiterzuentwickeln, dass eine Prädiktion zumindest einer Funktionseinstellung wenigstens einer Kraftfahrzeugkomponente eines Kraftfahrzeugs für einen Benutzer des Kraftfahrzeugs möglichst zutreffend ermittelt wird.
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Diese Aufgabe wird durch die Gegenstände der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind durch die Unteransprüche, die folgende Beschreibung und die Figuren offenbart.
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Die vorliegende Erfindung basiert auf der Erkenntnis, dass eine Vorhersage oder eine Prädiktion einer Funktionseinstellung einer Kraftfahrzeugkomponente eines Kraftfahrzeugs basierend auf einem maschinellen Lernverfahren präziser wird, wenn einzelne historische Nutzungsdaten gezielt aus dem Lernverfahren ausgeschlossen werden können, da diese historische Nutzungsdaten ein reales Nutzerverhalten verfälschen oder nicht die üblichen Gewohnheiten des Benutzers wiedergeben.
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Um diese Prädiktion für einen bestimmten Benutzer des Kraftfahrzeugs zutreffend zu bestimmen, wird das im Folgenden beschriebene Verfahren geschaffen. Das erfindungsgemäße Verfahren zum Prädizieren zumindest einer Funktionseinstellung wenigstens einer Kraftfahrzeugkomponente eines Kraftfahrzeugs umfasst einen ersten Verfahrensschritt, bei welchem durch eine Erfassungseinrichtung eine Benutzerkennung eines Benutzers des Kraftfahrzeugs sowie aktuelle Nutzungsdaten wenigstens einer der wenigstens einen Kraftfahrzeugkomponente während zumindest eines Fahrtabschnitts mit dem Kraftfahrzeug erfasst werden. Die Erfassungseinrichtung kann in bekannter Weise als eine Kamera mit einem Gesichtserkennungsverfahren und/oder als ein Fingerabdruckscanner und/oder als ein Mikrofon mit einer Stimmenerkennung und/oder als eine Benutzerschnittstelle mit einem Authentifizierungsverfahren wie beispielsweise einem Login ausgebildet sein.
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Als aktuelle Nutzungsdaten können alle während dem Fahrtabschnitt vorgenommenen Funktionseinstellungen der wenigstens einen Kraftfahrzeugkomponente erfasst werden. Mit anderen Worten können die aktuellen Nutzungsdaten zumindest einem Anteil oder allen vorgenommen Aktionen des Benutzers des Kraftfahrzeugs während des Fahrtabschnitts entsprechen. Dabei können als aktuelle Nutzungsdaten nicht nur die unmittelbar zu der wenigstens einen Kraftfahrzeugkomponente gehörigen Funktionseinstellungen erfasst werden, sondern auch weitere Verhaltensweisen des Benutzers, welche unabhängig von der jeweiligen Kraftfahrzeugkomponente sein können, erfasst und als aktuelle Nutzungsdaten zusammengefasst werden.
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Bei einer Kraftfahrzeugkomponente kann es sich um eine Komponente eines Fahrwerks und/oder eines Motors und/oder einer Fahrzeugelektronik und/oder einer Karosserie und/oder einer Bedieneinrichtung und/oder eine Fahrerassistenzeinrichtung des Kraftfahrzeugs handeln. Die zumindest eine Funktionseinstellung kann einer von mehreren Einstellungsmöglichkeiten der jeweiligen Kraftfahrzeugkomponente und/oder einer Bedienauswahl in der jeweiligen Kraftfahrzeugkomponente entsprechen.
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Insbesondere kann die Erfassungseinrichtung eine Veränderung der zumindest einen Funktionseinstellung der wenigstens einen Kraftfahrzeugkomponente gegenüber einer vorherigen Funktionseinstellung dieser Kraftfahrzeugkomponente erfassen und als Nutzungsdaten hinterlegen. Beispielsweise wird erfasst, dass ein Fahrzeugsitz und/oder ein Fahrzeugspiegel in eine von mehreren vorbestimmten Positionsstellungen gebracht wird. Beispielsweise wird aber auch erfasst, dass eine vorbestimmte Funktion eines Infotainmentsystems des Kraftfahrzeugs ausgewählt wird oder das Infotainmentsystem in einen vorbestimmten Modus eingestellt wird. Dabei können zu den aktuellen Nutzungsdaten auch Fahrverhaltensweisen des Benutzers, die beispielsweise zeitlich mit dem Einstellen der Funktionseinstellung korreliert sind, erfasst werden.
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Unter einem Fahrtabschnitt ist beispielsweise ein Anteil an einer Fahrtstrecke oder eine gesamte Fahrtstrecke zu verstehen. Beispielsweise kann unter dem Fahrtabschnitt eine gesamte Reiseroute von einem Startpunkt bis zu einem Endziel gemeint sein. Der Startpunkt kann dann eine Ausgangsposition des Kraftfahrzeugs entsprechen. Die Ausgangsposition und/oder das Endziel kann beispielsweise durch eine Navigationseinrichtung ermittelt werden. Ein Fahrtabschnitt kann aber auch dadurch definiert sein, dass dieser mit einer Inbetriebnahme des Kraftfahrzeugs beginnt und mit einem Abstellen des Kraftfahrzeugs endet. Hierzu kann eine Motorzündung als Auslöser für einen jeweiligen Beginn des jeweiligen Fahrtabschnittes herangezogen werden. Ein Zeitabschnitt kann auch zumindest eine Fahrpause umfassen, währenddessen das Kraftfahrzeug abgestellt ist, wie beispielsweise bei einem Auftanken des Kraftfahrzeugs. Die farbloses beispielsweise dadurch definiert, dass der Kraftfahrzeugmotor nicht länger als 30 Minuten abgestellt ist.
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In einem zweiten Verfahrensschritt des erfindungsgemäßen Verfahrens sendet die Erfassungseinrichtung die erfasste Benutzerkennung und die erfassten aktuellen Nutzungsdaten an eine Prädiktionseinrichtung. Die Prädiktionseinrichtung kann fahrzeuginterne dem Kraftfahrzeug angeordnet sein oder aber als eine fahrzeugexterne, stationäre Servereinrichtung ausgebildet sein. Die Erfassungseinrichtung kann bei Erfassen der Benutzerkennung oder der Nutzungsdaten diese jeweils aussenden. Die Erfassungseinrichtung kann aber auch erst bei Beenden des zumindest einen Fahrtabschnitts die erfasste Benutzerkennung und die erfassten Nutzungsdaten an die Prädiktionseinrichtung übermitteln.
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In einem dritten Verfahrensschritt ordnet die Prädiktionseinrichtung die Benutzerkennung zu einem in der Speichereinheit der Prädiktionseinrichtung gespeicherten Benutzerprofil zu. Die Prädiktionseinrichtung lädt daraufhin die dem Benutzerprofil zugeordneten und in der Speichereinheit gespeicherten historischen Nutzungsdaten. Ist der Benutzerkennung kein gespeichertes Benutzerprofil zuzuordnen bzw. sind zu dem Benutzerprofil noch keine historische Nutzungsdaten vorhanden, so kann die Prädiktionseinrichtung ein neues Benutzerprofil anlegen und den restlichen dritten Verfahrensschritt überspringen.
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In einem vierten Verfahrensschritt wird durch die Prädiktionseinrichtung ein maschinelles Lernverfahren betrieben, wobei durch das maschinelle Lernverfahren die aus der Speichereinheit geladenen historischen Nutzungsdaten und die aktuellen Nutzungsdaten statistisch zusammengefasst werden. Hierdurch ermittelt die Prädiktionseinrichtung eine Prädiktion von der zumindest einen Funktionseinstellung der wenigstens einen Kraftfahrzeugkomponente. Mit anderen Worten ermittelt die Prädiktionseinrichtung eine Vorhersage dessen, welche Funktionseinstellung zu der wenigstens einen Kraftfahrzeugkomponente von dem erfassten Benutzer bevorzugt wird und/oder mit der höchsten Wahrscheinlichkeit benutzt wird. Die Prädiktionseinrichtung kann dazu eingerichtet sein, mittels dem maschinellen Lernverfahren die historischen Nutzungsdaten logisch miteinander zu verknüpfen und die aktuellen Nutzungsdaten nach einem vorbestimmten Algorithmus und anhand der gespeicherten historischen Nutzungsdaten auszuwerten. Hierdurch werden weitere logische Verknüpfungen in der Prädiktionseinrichtung erstellt. Die Prädiktionseinrichtung kann hierzu beispielsweise als ein künstliches neuronales Netzwerk ausgebildet sein. Das maschinelle Lernverfahren kann beispielsweise auf ein Deep-Learning-Verfahren (tiefgehendes Lernen) beruhen.
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Die Prädiktionseinrichtung stellt die ermittelte Prädiktion der wenigstens einen Kraftfahrzeugkomponente bereit. Hierzu kann die Prädiktionseinrichtung ein Steuersignal an eine Steuereinheit der wenigstens einen Kraftfahrzeugkomponente senden, wobei das Steuersignal die ermittelte Prädiktion über die bevorzugte Funktionseinstellung der wenigstens einen Kraftfahrzeugkomponente umfasst. Die Steuereinheit kann daraufhin die jeweilige Kraftfahrzeugkomponente darauf ansteuern, die bevorzugte Funktionseinstellung einzustellen.
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Das erfindungsgemäße Verfahren umfasst, dass die aktuellen erfassten Nutzungsdaten eines jeweiligen Farbabschnittes als historische Nutzungsdaten mit einer dem jeweiligen Fahrtabschnitt zugeordneten gemeinsamen Fahrtabschnittskennung in der Speichereinheit der Prädiktionseinrichtung abgespeichert werden. Mit anderen Worten werden die gesamten aktuellen, im Laufe eines jeweiligen Fahrtabschnitts erfassten Nutzungsdaten unter einer gemeinsamen Fahrtabschnittskennung abgespeichert. Die Fahrtabschnittskennung betrifft beispielsweise eine geographische Bezeichnung einer Fahrtstrecke und/oder eine zeitliche Angabe zu dem jeweiligen Fahrtabschnitt. Jede in der Speichereinheit der Prädiktionseinrichtung abgespeichert wird Fahrtabschnittskennung ist einzeln auswählbar. Das maschinelle Lernverfahren wird lediglich basierend auf denjenigen historischen Nutzungsdaten betrieben, welche zu zumindest einer der zumindest einen ausgewählten Fahrtabschnittskennung zugeordnet sind. Mit anderen Worten wird das maschinelle Lernverfahren lediglich basierend auf den ausgewählten historischen Nutzungsdaten betrieben. Die nicht-ausgewählten historischen Nutzungsdaten werden bei dem maschinellen Lernverfahren nicht berücksichtigt und fließen somit nicht in die Ermittlung der Prädiktion der zumindest einen Funktionseinstellung ein.
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Das erfindungsgemäße Verfahren bietet somit die Möglichkeit, während eines bestimmten Fahrtabschnitts erfasste Nutzungsdaten nachträglich aus dem maschinellen Lernverfahren auszuschließen. Somit kann eine negative Beeinflussung durch diese Nutzungsdaten auf die ermittelte Prädiktion über Präferenzen des Benutzers des Kraftfahrzeugs vermieden werden, da diese Nutzungsdaten beispielsweise nicht das übliche Verhalten des Benutzers widerspiegelt. Hierdurch ergibt sich der Vorteil, dass die ermittelte Prädiktion über die zumindest eine Funktionseinstellung möglichst präzise und zutreffend ist, da keine unerwünschten Verhaltensweisen gelernt werden.
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Die Erfindung umfasst auch Weiterbildungen des erfindungsgemäßen Verfahrens, durch die sich zusätzliche Vorteile ergeben. Die Erfindung umfasst auch die Kombinationen der Merkmale der im Folgenden beschriebenen Ausführungsformen.
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Eine Ausführungsform sieht vor, dass alle in der Speichereinheit der Prädiktionseinrichtung gespeicherten Fahrtabschnittskennungen zunächst automatisch ausgewählt sind. Zumindest eine Auswahl der zumindest einen gespeicherten Fahrtabschnittskennung ist daraufhin nachträglich die aktivierbar. Mit anderen Worten wird beispielsweise einem Benutzer eine nachträgliche Deaktivierung einzelner Fahrtabschnittkennungen mit deren zugeordneten Nutzungsdaten des Kraftfahrzeugs bereitgestellt. Standardmäßig sind alle Fahrtabschnittskennungen aktiviert, sodass das maschinelle Lernverfahren standardmäßig mit allen Nutzungsdaten ausgeführt wird. Hierdurch ergibt sich der Vorteil, dass der Benutzer nicht im Vorfeld alle Fahrtabschnitte durchgehen muss, um diese zu aktivieren. Stattdessen kann der Benutzer nachträglich einzelne Fahrtabschnitte ausschließen. Im Normalfall entspricht nämlich ein größerer Anteil der Fahrtabschnitte den Gewohnheiten des Benutzers und das gilt, einzelne, von der Norm abweichende Verhaltensweisen während einzelner Fahrtabschnitte auszuschließen. Hierdurch kann das Verfahren beschleunigt werden.
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Bevorzugt hierzu werden bei Deaktivieren der zumindest einen Auswahl der zumindest einen gespeicherten Fahrtabschnittskennung die deaktivierte Fahrtabschnittskennung zusammen mit denen der deaktivierten Fahrtabschnittskennung zugeordneten historischen Nutzungsdaten aus der Speichereinheit der Prädiktionseinrichtung gelöscht. Hierdurch ergibt sich der Vorteil, dass die Speichereinheit der Prädiktionseinrichtung möglichst viel Speicher für ein Abspeichern weiterer Nutzungsdaten bereithält. Somit kann auch eine Geschwindigkeit des maschinellen Lernverfahrens möglichst groß gehalten werden.
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Eine weitere Ausführungsform sieht vor, dass nach jeder Auswahl einer Fahrtabschnittskennung das maschinelle Lernverfahren erneut betrieben wird. Die daraus ermittelte Prädiktion wird daraufhin mit einer Versionskennung in der Speichereinheit der Prädiktionseinrichtung und/oder in einer Speichereinheit des Kraftfahrzeugs gespeichert. Mit anderen Worten werden verschiedene Versionen der ermittelten Prädiktion über die bevorzugte wenigstens eine Funktionseinstellung angelegt. Hierdurch ergibt sich der Vorteil, dass nicht nur die zuletzt ermittelte Prädiktion dem Benutzer und/oder der Steuereinheit des Kraftfahrzeugs bereitsteht, sondern auch auf Vorgängerversionen aus der Vergangenheit zugegriffen werden kann. Es können auch einzelne Versionskennungen mit den zugeordneten ermittelten Prädiktionen gelöscht werden. Hierdurch ergibt sich der Vorteil, dass die ermittelte Prädiktion sich einem wechselnden Nutzungsverhalten und/oder an wechselnden Nutzungswünschen des Benutzers des Kraftfahrzeugs anpassen kann.
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Eine weitere Ausführungsform sieht vor, dass ein Auswählen der zumindest einen Fahrtabschnittskennung über eine im Kraftfahrzeug angeordnete Benutzerschnittstelle bereitgestellt wird. Benutzer des Kraftfahrzeugs kann somit die Auswahl der zumindest einen Fahrtabschnittskennung und/oder die Deaktivierung der zumindest einen Fahrtabschnittskennung über die Benutzerschnittstelle ausführen. Somit wird dem Benutzer die Möglichkeit eingeräumt, selbst zu bestimmen, bei welchen Fahrtabschnitten mit dem Kraftfahrzeug die erfassten Nutzungsdaten nicht seinen üblichen Gewohnheiten entsprechen und diese von dem maschinellen Lernverfahren ausschließen. Durch das Bereitstellen der Benutzerschnittstelle im Kraftfahrzeug erhöht sich in vorteilhafter Weise ein Bedienkomfort für den Benutzer. Beispielsweise ist Benutzerschnittstelle als ein Bordcomputer des Kraftfahrzeugs und/oder als ein Infotainmentsystem ausgebildet. Die Benutzerschnittstelle kann aber auch über ein Mobiltelefon wie beispielsweise einem Smartphone gebildet sein.
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Bevorzugt hierzu wird bei Beenden eines aktuellen Fahrtabschnitts über die Benutzerschnittstelle ein Auswählen der Fahrtabschnittskennung des aktuellen Fahrtabschnitts oder ein Deaktivieren einer automatischen Auswahl der Fahrtabschnittskennung des aktuellen Fahrtabschnitts bereitgestellt. Mit anderen Worten kann die Benutzerschnittstelle bei Beenden und/oder nach dem Beenden des aktuellen Fahrtabschnitts den Benutzer abfragen, ob sein Verhalten während dem aktuell beendeten Fahrtabschnitt seinen üblichen Gewohnheiten und Präferenzen entspricht beziehungsweise ob dieser aktuell beendete Fahrtabschnitt von dem maschinellen Lernverfahren berücksichtigt werden soll. Bevorzugt werden die während des aktuell beendeten Fahrtabschnitts erfassten Nutzungsdaten nur dann an die Prädiktionseinrichtung ausgesendet, wenn dieser Fahrtabschnitts ausgewählt wird beziehungsweise nicht deaktiviert wird. Hierdurch kann sofort ermittelt werden, ob die in dem aktuellen Fahrtabschnitt erfassten Nutzungsdaten zum Erlernen der Nutzergewohnheiten des Benutzers herangezogen werden soll. In vorteilhafter Weise kann somit ein erneutes Betreiben des maschinellen Lernverfahrens eingespart werden, wenn im Vorhinein feststeht, dass die aktuellen Nutzungsdaten nicht erlernt werden sollen.
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Die erfindungsgemäße Prädiktionseinrichtung zum Prädizieren zumindest einer Funktionseinstellung wenigstens einer Kraftfahrzeugkomponente eines Kraftfahrzeugs ist dazu eingerichtet, eine erfasste Benutzerkennung eines Benutzers des Kraftfahrzeugs und während zumindest eines Fahrtabschnitts mit dem Kraftfahrzeug erfasste aktuelle Nutzungsdaten von wenigstens einer der wenigstens ein Kraftfahrzeugkomponente von einer Erfassungseinrichtung des Kraftfahrzeugs zu empfangen.
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Die Prädiktionseinrichtung umfasst eine Speichereinheit, wobei die Prädiktionseinrichtung dazu eingerichtet ist, die Benutzerkennung zu einem in der Speichereinheit gespeicherten Benutzerprofil zuzuordnen. Weiterhin ist die Prädiktionseinrichtung dazu eingerichtet, dem Benutzerprofil zugeordnete historische Nutzungsdaten aus der Speichereinheit zu laden. Ferner ist die Detektionseinrichtung dazu eingerichtet, ein maschinelles Lernverfahren zu betreiben, welches dazu ausgelegt ist, die historischen Nutzungsdaten und die aktuelle Nutzungsdaten statistisch zusammenzufassen und hierdurch eine Prädiktion von der zumindest einen Funktionseinstellung der wenigstens ein Kraftfahrzeugkomponente zu ermitteln. Weiterhin ist die Prädiktionseinrichtung dazu eingerichtet, die ermittelte Prädiktion der wenigstens einen Kraftfahrzeugkomponente bereitzustellen.
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Die Prädiktionseinrichtung ist ferner dazu eingerichtet, die aktuellen erfassten Nutzungsdaten eines jeweiligen Fahrtabschnitts als historische Nutzungsdaten mit einer dem jeweiligen Fahrtabschnitts zugeordneten gemeinsamen Fahrtabschnittskennung in der Speichereinheit abzuspeichern. Die Prädiktionseinrichtung ist weiterhin dazu eingerichtet, jede Fahrtabschnittskennung einzeln auszuwählen und das maschinelle Lernverfahren lediglich basierend auf denjenigen historischen Nutzungsdaten zu betreiben, welche zu zumindest einer der zumindest einen ausgewählten Fahrtabschnittskennung zugeordnet sind.
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Die Prädiktionseinrichtung weist beispielsweise eine Prozessoreinrichtung auf, die dazu eingerichtet ist, eine Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens durchzuführen. Die Prozessoreinrichtung kann hierzu zumindest einen Mikroprozessor und/oder zumindest einen Mikrocontroller aufweisen. Des Weiteren kann die Prozessoreinrichtung Programmcode aufweisen, der dazu eingerichtet ist, bei Ausführen durch die Prozessoreinrichtung die Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens durchzuführen. Der Programmcode kann in einem Datenspeicher der Prozessoreinrichtung gespeichert sein.
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Bevorzugt ist die Prädiktionseinrichtung als eine stationäre fahrzeugexterne Servereinrichtung ausgebildet, welche eine Sende- und Empfangseinheit zum Empfangen der erfassten Benutzerkennung und der erfassten aktuellen Nutzungsdaten und zum Aussenden der ermittelten Prädiktion umfasst. Die Prädiktionseinrichtung kann somit dazu ausgebildet sein, eine Kommunikationsverbindung zu dem Kraftfahrzeug und/oder zu einer Steuereinheit des Kraftfahrzeugs und/oder zu der Erfassungseinrichtung des Kraftfahrzeugs aufzubauen.
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Zu der Erfindung gehören auch Weiterbildungen der erfindungsgemäßen Prädiktionseinrichtung, die Merkmale aufweisen, wie sie bereits im Zusammenhang mit den Weiterbildungen des erfindungsgemäßen Verfahrens beschrieben worden sind. Aus diesem Grund sind die entsprechenden Weiterbildungen der erfindungsgemäßen Prädiktionseinrichtung hier nicht noch einmal beschrieben.
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Im Folgenden sind Ausführungsbeispiele der Erfindung beschrieben. Hierzu zeigt:
- 1 ein Diagramm, welches die Verfahrensschritte für ein Verfahren zum Prädizieren zumindest einer Funktionseinstellung wenigstens einer Kraftfahrzeugkomponente eines Kraftfahrzeugs erläutert; und
- 2 eine schematische Darstellung eines Kraftfahrzeugs und einer Prädiktionseinrichtung.
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Bei den im Folgenden erläuterten Ausführungsbeispielen handelt es sich um bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung. Bei den Ausführungsbeispielen stellen die beschriebenen Komponenten der Ausführungsformen jeweils einzelne, unabhängig voneinander zu betrachtende Merkmale der Erfindung dar, welche die Erfindung jeweils auch unabhängig voneinander weiterbilden und damit auch einzeln oder in einer anderen als der gezeigten Kombination als Bestandteil der Erfindung anzusehen sind. Des Weiteren sind die beschriebenen Ausführungsformen auch durch weitere der bereits beschriebenen Merkmale der Erfindung ergänzbar.
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In den Figuren bezeichnen gleiche Bezugszeichen jeweils funktionsgleiche Elemente.
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In 1 ist schematisch ein Diagramm dargestellt, welches die Verfahrensschritte eines Verfahrens zum Prädizieren zumindest einer Funktionseinstellung wenigstens einer Kraftfahrzeugkomponente eines Kraftfahrzeugs 10 erläutert. In 2 ist das Kraftfahrzeug 10 zusammen mit einer Prädiktionseinrichtung 12 zum Prädizieren der zumindest einen Funktionseinstellung der wenigstens einen Kraftfahrzeugkomponente des Kraftfahrzeugs 10 schematisch dargestellt. Im Folgenden wird das in 1 dargestellte Verfahren in Zusammenschau mit der 2 erläutert.
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In einem ersten Verfahrensschritt S1 des Verfahrens werden in einem Kraftfahrzeug 10 durch eine Erfassungseinrichtung 14 Nutzungsdaten 16 eines Benutzers 18 des Kraftfahrzeugs 10 für die Dauer eines Fahrtabschnitts erfasst. Hierzu kann die Erfassungseinrichtung 14 zunächst den Benutzer 18 selbst erkennen und eine vorbestimmte, dem Benutzer 18 zugeordnete Benutzerkennung zuweisen. Beispielsweise loggt sich der Benutzer 18 in ein Computersystem des Kraftfahrzeugs 10 ein und/oder der Benutzer 18 authentifiziert sich mittels eines Authentifizierungsverfahrens. Ein Beginn des Fahrtabschnitts kann durch ein Zünden eines Motors des Kraftfahrzeugs 10 und/oder durch Bedienen eines Navigationssystems des Kraftfahrzeugs 10 erkannt werden. Ein Ende des Fahrtabschnitts kann durch Erkennen eines Ausschaltens des Motors des Kraftfahrzeugs 10 und/oder durch Erreichen eines in dem Navigationssystem ausgewählten Fahrtziels ermittelt werden.
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Die Erfassungseinrichtung 14 erfasst als Nutzungsdaten 16 durch den Benutzer 18 ausgeführte Bedienaktionen von einzelnen Kraftfahrzeugkomponenten wie beispielsweise eine Bedienung eines Infotainmentsystems 20. In diesem Fall kann beispielsweise erfasst werden, welche Bedienfunktion des Infotainmentsystems 20 von dem Benutzer 18 in welcher Häufigkeit und/oder in welchem Kontext ausgewählt wird. Hierzu kann auch der Kontext zu der jeweiligen Erfassung der Bedienung erfasst werden und mit den Nutzungsdaten 16 zusammengefasst werden. Beispielsweise erfasst die Erfassungseinrichtung 14, dass auf einem Autobahn-Streckenabschnitt eine Radiofunktion des Infotainmentsystems 20 durch den Benutzer 18 ausgewählt wird. Weiterhin kann die Erfassungseinrichtung 14 eine Funktionseinstellung weiterer Kraftfahrzeugkomponenten erfassen, wie beispielsweise ein Einstellen einer Sitzposition eines Fahrzeugsitzes 22 des Kraftfahrzeugs 10 und/oder ein Einstellen einer Lenkradhöhe eines Lenkrads 24 des Kraftfahrzeugs 10 durch den Benutzer 18.
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In einem zweiten Verfahrensschritt S2 werden die während des Fahrtabschnitts gesammelten Nutzungsdaten 16 an die Prädiktionseinrichtung 12 gesendet. Des Weiteren wird die erfasste Benutzerkennung des Benutzers 18 an die Prädiktionseinrichtung 12 gesendet. Die Benutzerkennung und/oder die Nutzungsdaten 16 können jeweils bereits bei Erfassung während des Fahrtabschnitts oder zusammen nach Abschluss des Fahrtabschnitts ausgesendet werden. Die Prädiktionseinrichtung 12 ist hier dargestellt als eine fahrzeugexterne und stationäre Servereinheit ausgebildet, welche eine eigene Speichereinheit aufweist. Die Prädiktionseinrichtung 12 kann aber auch fahrzeugintern in dem Kraftfahrzeug 10 angeordnet sein.
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Ferner wird durch das Kraftfahrzeug 10, wie beispielsweise durch die Erfassungseinrichtung 14, eine Fahrtabschnittskennung, welche bezeichnend für den jeweiligen Fahrtabschnitt ist, an die Prädiktionseinrichtung 12 gesendet.
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In einem dritten Verfahrensschritt S3 ermittelt die Prädiktionseinrichtung 12, ob zu der empfangenen Benutzerkennung ein zugeordnetes Benutzerprofil in der Speichereinheit der Prädiktionseinrichtung 12 bereits hinterlegt ist. Ist dies der Fall, so lädt die Prädiktionseinrichtung 12 die bereits zu dem Benutzerprofil gespeicherten historischen Nutzungsdaten 16 aus der Speichereinheit. In jedem Fall werden jedoch durch die Prädiktionseinrichtung 12 die aktuell erfassten und an die Prädiktionseinrichtung 12 übermittelten Nutzungsdaten 16 mit der zugeordneten gemeinsamen Fahrtabschnittskennung in der Speichereinheit der Prädiktionseinrichtung 12 abgespeichert. So kann nach Abschluss mehrerer Fahrtabschnitte in der Speichereinheit der Prädiktionseinrichtung 12 zu dem jeweiligen Benutzerprofil eine Sammlung von historischen Nutzungsdaten 16 aufgebaut werden, welche jeweils mit einer zugeordneten Fahrtabschnittskennung abgespeichert sind.
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Jede der Fahrtabschnittskennungen ist einzeln auswählbar. Hierzu kann beispielsweise über eine Benutzerschnittstelle im Kraftfahrzeug 10 dem Benutzer 18 die Möglichkeit geboten werden, einzelne Fahrtabschnittskennungen auszuwählen und/oder abzuwählen. Dabei werden durch die Benutzerschnittstelle alle in der Speichereinheit der Prädiktionseinrichtung 12 gespeicherten Fahrtabschnittskennungen angezeigt. Es können standardmäßig alle Fahrtabschnittskennungen ausgewählt sein, sodass dem Benutzer 18 die Möglichkeit geboten wird, die Auswahl einzelner Fahrtabschnittskennungen nachträglich zu deaktivieren. Über die Benutzerschnittstelle wird dem Benutzer 18 somit jederzeit die Möglichkeit geboten, diese Auswahl vorzunehmen. Der Benutzer 18 kann beispielsweise einzelne Fahrtabschnittskennungen von der Auswahl ausschließen wollen, da er während diesen Fahrtabschnitten von seinen üblichen Nutzungsgewohnheiten abgewichen ist. Dies ist beispielsweise der Fall, wenn statt des Benutzers 18 vorübergehend ein weiterer Benutzer mit dem Kraftfahrzeug 10 gefahren ist und/oder wenn der Benutzer 18 sich in einer außergewöhnlichen Situation befand, wie beispielsweise auf einer Fahrt ins Krankenhaus.
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In einem vierten Verfahrensschritt S4 wird durch die Prädiktionseinrichtung 12 ein maschinelles Lernverfahren ausgeführt. Das maschinelle Lernverfahren basiert beispielsweise auf ein sogenanntes Deep Learning und kann durch ein künstliches neuronales Netzwerk ausgeführt werden. Hierzu muss das künstliche neuronale Netzwerk mit einer Vielzahl von Daten gefüttert werden, um daraus eine Prädiktion zu ermitteln. Hierzu wird das maschinelle Lernverfahren mit allen zu dem jeweiligen Benutzerprofil gespeicherten und ausgewählten historischen Nutzungsdaten ausgeführt. Durch das maschinelle Lernverfahren kann statistisch ausgewertet werden, welche Funktionseinstellung einer jeweiligen Kraftfahrzeugkomponente durch den Benutzer 18 bevorzugt wird und/oder seinem üblichen Nutzungswunsch entspricht. Die Prädiktionseinrichtung 12 ermittelt somit durch das maschinelle Lernverfahren eine Prädiktion 26 von der zumindest einen Funktionseinstellung der wenigstens einen Kraftfahrzeugkomponente des Kraftfahrzeugs 10. Dabei wurden die nicht-ausgewählten Nutzungsdaten 16 von dem maschinellen Lernverfahren ausgeschlossen, sodass diese nicht mit in die Prädiktion 26 einfließen.
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Die ermittelte Prädiktion 26 wird durch die Prädiktionseinrichtung 12 an eine Steuereinheit 28 des Kraftfahrzeugs 10 gesendet. Die Steuereinheit 28 ist dazu eingerichtet, die einzelnen Kraftfahrzeugkomponenten, wie beispielsweise das Infotainmentsystem 20, den Fahrzeugsitz 22 und das Lenkrad 24, anzusteuern und die in der Prädiktion 26 umfasste Funktionseinstellung einzustellen. So kann beispielsweise ermittelt werden, dass der Benutzer 18 während einer Fahrt auf dem Autobahn-Streckenabschnitt bevorzugt einen bestimmten Radiosender hört. Die Prädiktion 26 kann diese Information umfassen, sodass die Steuereinheit 28 das Infotainmentsystem 20 derart ansteuert, dass bei Erkennen des Autobahn-Streckenabschnitts die Radiofunktion des Kraftfahrzeugs 10 eingeschaltet wird und der bestimmte Radiosender ausgewählt wird.
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Insgesamt zeigen die Beispiele, wie durch die Erfindung eine möglichst genaue Prädiktion einer Funktionseinstellung zumindest einer Kraftfahrzeugkomponente eines Kraftfahrzeugs bereitgestellt werden kann, wodurch ein Benutzerprofil eines Benutzers eines Kraftfahrzeugs angelegt werden kann, welches möglichst zutreffend die realen Gewohnheiten und Nutzungswünsche des Benutzers widerspiegelt.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102014215258 A1 [0003]
- DE 102015216484 A1 [0004]
- DE 102013223684 A1 [0005]
