DE102019217217A1

DE102019217217A1 - Bewertung von Geräuschen eines Räumschilds

Info

Publication number: DE102019217217A1
Application number: DE102019217217.2A
Authority: DE
Inventors: Stefan Beller
Original assignee: ZF Friedrichshafen AG
Current assignee: ZF Friedrichshafen AG
Priority date: 2019-11-07
Filing date: 2019-11-07
Publication date: 2021-05-12

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Fahrzeug (101) mit einem Räumgerät (103), mindestens einem Mikrofon (105) und einer Auswerteinheit; wobei das Mikrofon (105) ausgebildet ist, Geräusche aufzunehmen, die bei einem Kontakt des Räumgeräts (103) mit dem Untergrund (107) entstehen. Die Auswerteinheit implementiert ein künstliches neuronales Netz, das ausgebildet ist, den mindestens einen Teil der aufgenommenen Geräusche qualitativ und/oder quantitativ zu bewerten.

Description

Die Erfindung betrifft ein Fahrzeug nach dem Oberbegriff von Anspruch 1.
Die Druckschrift DE 10 2014 220 745 A1 offenbart die Erkennung des Kratzgeräusches eines Schneepflugs mittels eines Mikrofons. Dies dient dazu, die Position des Pflugs. Es wird erfasst, ob der Plug angehoben ist oder sich in Einsatzposition befindet.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, die qualitative und/oder quantitative Erfassung der Geräusche eines Räumgeräts zu verbessern. Diese Aufgabe wird gelöst durch ein Fahrzeug nach Anspruch 1. Bevorzugte Weiterbildungen sind in den Unteransprüchen enthalten und ergeben sich aus nachfolgender Beschreibung.
Das Fahrzeug ist mit einem Räumgerät versehen und weist mindestens ein Mikrofon auf. Bei dem Fahrzeug handelt es sich etwa um ein Schneeräumfahrzeug oder einen Bagger. Das Räumgerät ist entsprechend bevorzugt als Räumschild oder als Baggerschaufel ausgebildet.
Ein Mikrofon ist ein Schallwandler, der Schall in ein Signal, gewöhnlich ein elektrisches Signal, umwandelt. Das Mikrofon ist vorliegend ausgebildet, Geräusche aufzunehmen, die bei einem Kontakt des Räumgeräts mit dem Untergrund entstehen, der die von dem Fahrzeug befahren wird, beispielsweise einer Straße. Auch kann es sich um Geräusche handeln, die entstehen, wenn das Räumgerät in einen Kieshaufen oder in Schüttgut eintaucht.
Erfindungsgemäß implementiert die Auswerteinheit ein künstliches neuronales Netz, das ausgebildet ist, mindestens einen Teil der aufgenommenen Geräusche qualitativ und/oder quantitativ zu bewerten. Die Bewertung erfolgt automatisch, das heißt, ohne Zutun eines Bedieners, insbesondere ohne Zutun eines Fahrers des Fahrzeugs. Eine qualitative Bewertung ist gleichbedeutend mit einer Klassifizierung der Geräusche. Bei einer quantitativen Bewertung werden den Geräuschen ein oder mehrere Zahlenwerte oder physikalische Größen zugeordnet.
Ein künstliches neuronales Netz besteht aus künstlichen Neuronen bzw. Informationsverarbeitungseinheiten, die miteinander verbunden sind. Durch die Verwendung eines neuronalen Netzes verbessert sich die Leistungsfähigkeit der Auswerteinheit.
In einer bevorzugten Weiterbildung ist das neuronale Netz, anhand des mindestens einen Teils der aufgenommenen Geräusche eine Intensität des Kontakts zu bewerten. Mit der Intensität des Kontakts ändert sich etwa die Lautstärke der entstehenden Geräusche. Auch ist es möglich, dass der Kontakt nur zeitweise besteht, sodass die Geräusche im zeitlichen Verlauf unterbrochen werden. Dies lässt sich weiterbildungsgemäß erkennen.
Bevorzugt ist das Fahrzeug ausgebildet, in Abhängigkeit der erkannten Intensität die Intensität nachzuregeln und so zu optimieren.
In einer bevorzugten Weiterbildung ist das neuronale Netz ausgebildet, den mindestens einen Teil der aufgenommenen Geräusche zu orten. Dies bedeutet, dass der Ursprung des mindestens einen Teils der aufgenommenen Geräusche lokalisiert wird. Zu diesem Zweck ist das Fahrzeug bevorzugt mit mindestens zwei Mikrofonen versehen.
Die Ortung der Geräusche wird in einer bevorzugten Weiterbildung genutzt, um den mindestens einen Teil der aufgenommenen Geräusche einem linken und/oder einem rechten Teil des Räumgeräts zuzuordnen. Ein linker Teil des Räumgeräts ist ein Teil des Räumgeräts, der bezüglich des rechten Teils weiter links angeordnet ist. Umgekehrt handelt es sich bei dem rechten Teil des Räumgeräts um einen Teil des Räumgeräts, der bezüglich des linken Teils weiter rechts angeordnet ist. Die Bezeichnungen rechts und links beziehen sich auf das Fahrzeug bzw. dessen Längsachse.
Weiterbildungsgemäß wird anhand der Zuordnung der Geräusche zu dem linken und/oder rechten Teil des Räumgeräts die Gleichmäßigkeit von dessen Kontakt zu dem Untergrund bewertet. Die Gleichmäßigkeit ist ein Maß für die Abweichung des Anpressdrucks zwischen dem linken Teil und dem rechten Teil des Räumgeräts zu dem Untergrund. Die Gleichmäßigkeit lässt sich anhand der Verteilung der Intensität des mindestens einen Teils des aufgenommenen Geräusches zwischen der linken und der rechten Seite evaluieren.
In einer bevorzugten Weiterbildung ist das neuronale Netz ausgebildet, einen Kontakt des Räumgeräts zu einem Randstein zu erkennen. Dies geschieht etwa mittels der oben beschriebenen Ortung des mindestens einen Teils der aufgenommenen Geräusche. Alternativ kann ein charakteristisches Geräusch, das bei einer Berührung mit dem Randstein entsteht, detektiert werden.
In einer bevorzugten Weiterbildung weist das Räumgerät mindestens eine Gummilippe auf. Die Gummilippe ist so angeordnet, dass sie den Kontakt des Räumgeräts mit dem Untergrund herstellt. Bei einer Abnutzung der Gummilippe ändert sich das dabei entstehende Geräusch. Im fortgeschrittenen Stadium der Abnutzung, das heißt, wenn die Gummilippe vollständig verschlissen ist, kommt es zu einem Kontakt von Metall zu dem Untergrund. Das neuronale Netz ist weiterbildungsgemäß ausgebildet, eine Abnutzung der Gummilippe entsprechend zu erkennen.
In einer bevorzugten Weiterbildung weist das Räumgerät zwei Gummilippen auf. Eine erste Gummilippe ist in einem geringeren Abstand zu dem Untergrund angeordnet als eine zweite Gummilippe. Wird das Räumgerät auf den Untergrund abgesenkt, berührt daher die erste Gummilippe den Untergrund zuerst. Wird daraufhin der Anpressdruck des Räumgeräts auf den Untergrund erhöht, berührt auch die zweite Gummilippe den Untergrund.
Das neuronale Netz ist weiterbildungsgemäß ausgebildet, Geräusche, die bei dem Kontakt der ersten Gummilippe zu dem Untergrund Entstehen von Geräuschen zu unterscheiden, die bei dem Kontakt der zweiten Gummilippe mit dem Untergrund entstehen. Auf diese Weise erhält man eine Abschätzung des Abstands des Räumgeräts von dem Untergrund bzw. von dessen Anpressdruck.
Bevorzugt ist das neuronale Netz weitergebildet, anhand des mindestens einen Teils der aufgenommenen Geräusche den Untergrund zu klassifizieren. So lässt sich etwa das Geräusch, das entsteht, wenn die Auswerteinheit über Asphalt kratzt, von dem Geräusch unterscheiden, das entsteht, wenn die Auswerteinheit über Eis oder Schnee gleitet.
Ein bevorzugtes Ausführungsbeispiel der Erfindung ist in 1 dargestellt. Im Einzelnen zeigt:

1 ein Räumfahrzeug.

Das in 1 dargestellte Räumfahrzeug 101 ist mit einem Räumschild 103 ausgestattet. Das Fahrzeug 101 weist weiterhin ein Mikrofon 105 auf, das an dem Räumschild 103 oder in unmittelbarer Nähe des Räumschilds 103 fixiert ist. Mittels des Mikrofons 105 lassen sich Geräusche aufzeichnen, die entstehen, wenn das Räumschild 103 abgesenkt wird und mit der Oberfläche einer von dem Räumfahrzeug 101 befahrenen Straße 107 in Kontakt kommt.
Die Signale des Mikrofons 105 werden einem neuronalen Netz als Eingangsdaten zur Verfügung gestellt. Das neuronale Netz wertet die Signale hinsichtlich einer Berührung des Räumschilds 103 mit der Straße 107 aus.
Bezugszeichenliste

101: Räumfahrzeug
103: Räumschild
105: Mikrofon
107: Straße

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

DE 102014220745 A1 [0002]

Claims

Fahrzeug (101) mit einem Räumgerät (103), mindestens einem Mikrofon (105) und einer Auswerteinheit; wobei das Mikrofon (105) ausgebildet ist, Geräusche aufzunehmen, die bei einem Kontakt des Räumgeräts (103) mit dem Untergrund (107) entstehen; dadurch gekennzeichnet, dass die Auswerteinheit ein künstliches neuronales Netz implementiert, das ausgebildet ist, den mindestens einen Teil der aufgenommenen Geräusche qualitativ und/oder quantitativ zu bewerten.
Fahrzeug (101) nach Anspruch 1; dadurch gekennzeichnet, dass das neuronale Netz ausgebildet ist, anhand des mindestens einen Teils der aufgenommenen Geräusche eine Intensität des Kontakts zu bewerten.
Fahrzeug (101) nach einem der vorhergehenden Ansprüche; dadurch gekennzeichnet, dass das neuronale Netz ausgebildet ist, den mindestens einen Teil der aufgenommenen Geräusche zu orten.
Fahrzeug (101) nach dem vorhergehenden Anspruch; dadurch gekennzeichnet, dass das neuronale Netz ausgebildet ist, den mindestens einem Teil der aufgenommenen Geräusche einem linken Teil und/oder einem rechten Teil des Räumgeräts (103) zuzuordnen und die Gleichmäßigkeit des Kontakts zu bewerten.
Fahrzeug (101) nach einem der vorhergehenden Ansprüche; dadurch gekennzeichnet, dass das neuronale Netz ausgebildet ist, einen Kontakt des Räumgeräts (103) zu einem Randstein zu erkennen.
Fahrzeug (101) nach einem der vorhergehenden Ansprüche; dadurch gekennzeichnet, dass das Räumgerät (103) mindestens eine Gummilippe aufweist; wobei das neuronale Netz ausgebildet ist, eine Abnutzung der Gummilippe zu erkennen.
Fahrzeug (101) nach einem der vorhergehenden Ansprüche; dadurch gekennzeichnet, dass das Räumgerät (103) eine erste Gummilippe und eine zweite Gummilippe aufweist; wobei die erste Gummilippe einen geringeren Abstand zu dem Untergrund (107) aufweist als die zweite Gummilippe; und wobei das neuronale Netz ausgebildet ist, Geräusche, die bei einem Kontakt der ersten Gummilippe mit dem Untergrund (107) entstehen, von Geräuschen zu unterscheiden, die bei einem Kontakt der zweiten Lippe mit dem Untergrund (107) entstehen.
Fahrzeug (101) nach einem der vorhergehenden Ansprüche; dadurch gekennzeichnet, dass das neuronale Netz ausgebildet ist, anhand des mindestens einen Teils der aufgenommenen Geräusche den Untergrund (107) zu klassifizieren.