DE102020001542A1

DE102020001542A1 - Method for processing appointments from an electronic calendar in a vehicle

Info

Publication number: DE102020001542A1
Application number: DE102020001542.5A
Authority: DE
Inventors: Steven Peters; Jens Eisele
Original assignee: Daimler AG
Current assignee: Mercedes Benz Group AG
Priority date: 2020-03-09
Filing date: 2020-03-09
Publication date: 2021-09-09

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Bearbeitung von Terminen eines elektronischen Kalenders in einem Fahrzeug, bei welchem jeder Termin mit einer Priorität versehen ist. Bei einem Verfahren werden anhand der Priorität des Termins Informationen an einen Nutzer mit unterschiedlicher Dringlichkeit ausgegeben, wobei anhand weiterer, dem Termin zugeordneten Eigenschaften bei Nichteinhaltung des Termins eine automatische Umpriorisierung erfolgt.The invention relates to a method for processing appointments in an electronic calendar in a vehicle, in which each appointment is given a priority. In one method, information is output to a user with varying degrees of urgency based on the priority of the appointment, with an automatic re-prioritization taking place on the basis of further properties assigned to the appointment if the appointment is not adhered to.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Bearbeitung von Terminen eines elektronischen Kalenders in einem Fahrzeug, bei welchem jeder Termin mit einer Priorität versehen ist.The invention relates to a method for processing appointments in an electronic calendar in a vehicle, in which each appointment is given a priority.

Moderne Fahrzeuge bieten verschiedene Assistenzsysteme auch für Bürotätigkeiten (z.B. Incar Office). Insbesondere während der Fahrt ist es jedoch eine komplexe Aufgabe, einen Termin zu verlegen, wenn ein solcher Termin beispielsweise wegen einem Stau nicht erreicht werden kann, die sehr anspruchsvoll bzw. nicht ausführbar ist.Modern vehicles offer various assistance systems for office work (e.g. Incar Office). However, especially while driving, it is a complex task to reschedule an appointment if such an appointment cannot be reached, for example due to a traffic jam, which is very demanding or cannot be carried out.

Die DE 10 2007 039 918 A1 offenbart ein Verfahren zur rechnergestützten Verarbeitung von Termineinträgen in einem elektronischen Kalender, bei welchen den Terminen Eigenschaften wie Priorität, Wichtigkeit und Zeitpräferenzen zugeordnet werden. Das System lernt aus früheren Termineinträgen die Präferenzen eines Nutzers und berücksichtigt diese beim Ableiten von Schlussfolgerungen.the DE 10 2007 039 918 A1 discloses a method for the computer-aided processing of appointment entries in an electronic calendar, in which the appointments are assigned properties such as priority, importance and time preferences. The system learns a user's preferences from previous appointments and takes them into account when drawing conclusions.

Aufgabe der Erfindung ist es, ein Verfahren zur Bearbeitung von Terminen eines elektronischen Kalenders anzugeben, welches die bekannte Lösung verbessert.The object of the invention is to provide a method for processing appointments in an electronic calendar which improves the known solution.

Die Erfindung ergibt sich aus den Merkmalen der unabhängigen Ansprüche. Vorteilhafte Weiterbildungen und Ausgestaltungen sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche. Weitere Merkmale, Anwendungsmöglichkeiten und Vorteile der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung, sowie der Erläuterung von Ausführungsbeispielen der Erfindung.The invention results from the features of the independent claims. Advantageous further developments and refinements are the subject matter of the dependent claims. Further features, possible applications and advantages of the invention emerge from the following description and the explanation of exemplary embodiments of the invention.

Die Aufgabe ist mit einem Verfahren dadurch gelöst, dass anhand der Priorität des Termins Informationen an einen Nutzer mit unterschiedlicher Dringlichkeit ausgegeben werden, wobei anhand weiterer, dem Termin zugeordneten Eigenschaften bei Nichteinhaltung des Termins eine automatische Umpriorisierung erfolgt. Die Dringlichkeit kann durch Ausgabe von variierenden optischen und/oder akustischen Signalen angezeigt werden. Bei akustischen Signalen können die Lautstärke und die Häufigkeit des Signals verändert werden.The object is achieved with a method in that, on the basis of the priority of the appointment, information is output to a user with different urgency, with an automatic re-prioritization taking place on the basis of further properties assigned to the appointment if the appointment is not adhered to. The urgency can be indicated by outputting varying optical and / or acoustic signals. In the case of acoustic signals, the volume and frequency of the signal can be changed.

Vorteilhafterweise werden als weitere Eigenschaften des Termins die Anzahl der Teilnehmer und/oder die Teilnehmer selbst und/oder eine Dauer des Termins und/oder ein Ort des Termins und/oder ein Betreff und/oder eine Vorlaufzeit der Einladung verwendet. Je mehr Daten einbezogen werden, umso genauer lässt sich eine Umpriorisierung vornehmen.The number of participants and / or the participants themselves and / or a duration of the appointment and / or a location of the appointment and / or a subject and / or a lead time of the invitation are advantageously used as further properties of the appointment. The more data that is included, the more precisely a re-prioritization can be made.

In einer Ausgestaltung wird die Priorität des Termins vom Nutzer festgelegt und in den elektronischen Kalender eingegeben.In one embodiment, the priority of the appointment is set by the user and entered in the electronic calendar.

In einer Alternative wird mittels der Prioritäten und der weiteren Eigenschaften der Termine ein automatisches Lernsystem trainiert, welches die Prioritäten der neuen Termine selbständig ermittelt. In dem Fall kann eine Selbsteinschätzung des Nutzers entfallen.In an alternative, an automatic learning system is trained by means of the priorities and the other properties of the appointments, which automatically determines the priorities of the new appointments. In this case, a self-assessment by the user can be dispensed with.

In einer Variante wird das automatische Lernsystem in einem Trainingszyklus mit Prioritäten und weiteren Eigenschaften von Vergleichsterminen trainiert und nach Erreichen eines vorgegebenen Trainingsgrades werden die Prioritäten der in den elektronischen Kalender eingegebenen Termine durch das automatische Lernsystem selbsttätig bestimmt und zuordnet. Dadurch wird die Termineingabe und evtl. Umpriorisierung für den Nutzer erleichtert.In a variant, the automatic learning system is trained in a training cycle with priorities and other properties of comparison dates and after reaching a predetermined level of training, the priorities of the dates entered in the electronic calendar are automatically determined and assigned by the automatic learning system. This makes it easier for the user to enter dates and possibly re-prioritize.

Alternativ wird das automatische Lernsystem anhand vom Nutzer kontinuierlich während der Kalendernutzung eingegebener Prioritäten und Eigenschaften der Termine trainiert und nach Erreichen des vorgegebenen Trainingsgrades werden die Prioritäten der in dem elektronischen Kalender eingegebenen Termine selbsttätig bestimmt und zuordnet. Somit kann ein vorgelagerter Trainingszyklus des maschinellen Lernsystems entfallen.Alternatively, the automatic learning system is continuously trained on the basis of priorities and properties of the appointments entered by the user while the calendar is being used, and after the predetermined level of training has been reached, the priorities of the appointments entered in the electronic calendar are automatically determined and assigned. This means that an upstream training cycle for the machine learning system can be omitted.

In einer Ausführungsform wird die Priorität des Termins mittels einer Emotionserkennung bestimmt, wobei jeder erkannten Emotion eine andere Priorität zugeordnet wird. Da der Nutzer bei einem Versäumnis eines hochpriorisierten Termins andere Emotionen zeigt als bei einem weniger wichtigen Termin, können diese Emotionen zum Lernen der Priorität durch das automatische Lernsystem genutzt werden, ohne das zusätzliche Eingaben durch den Nutzer notwendig werden.In one embodiment, the priority of the appointment is determined by means of emotion recognition, each recognized emotion being assigned a different priority. Since the user shows different emotions if a high-priority appointment is missed than in a less important appointment, these emotions can be used for learning the priority by the automatic learning system without the need for additional inputs by the user.

Es ist von Vorteil, wenn die Emotionen des Nutzers mit einer Gesichtserkennung bewertet werden. Der jeweilige Gesichtsausdruck kann durch eine Kamera aufgenommen und an das maschinelle Lernsystem zur Auswertung weitergeleitet werden.It is advantageous if the emotions of the user are evaluated with face recognition. The respective facial expression can be recorded by a camera and forwarded to the machine learning system for evaluation.

In einer weiteren Ausgestaltung werden über die bei der Gesichtserkennung ermittelten biometrischen Daten die von dem automatischen Lernsystem erlernten Prioritäten und weiteren Eigenschaften der Termine personalisiert abgespeichert und bei einer Widererkennung des Nutzers wiederverwendet. Dies hat den Vorteil, dass die Prioritäten nur einmal gelernt werden müssen und bei wiederholten Fahrten des Nutzers jederzeit zur Verfügung stehen.In a further embodiment, the priorities learned by the automatic learning system and further properties of the appointments are stored in a personalized manner using the biometric data determined during face recognition and reused if the user is recognized again. This has the advantage that the priorities only have to be learned once and are available at any time in the event of repeated journeys by the user.

In einer weiteren Ausführungsform wird als automatisches Lernsystem ein neuronales Netzwerk oder ein Decision Tree oder ein Random Forest verwendet.In a further embodiment, a neural network is used as the automatic learning system or a decision tree or a random forest is used.

Weitere Vorteile, Merkmale und Einzelheiten ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung, in der zumindest ein Ausführungsbeispiel im Einzelnen beschrieben ist. Beschriebene Merkmale können für sich oder in beliebiger, sinnvoller Kombination den Gegenstand der Erfindung bilden, gegebenenfalls auch unabhängig von den Ansprüchen, und können insbesondere zusätzlich auch Gegenstand einer oder mehrerer separater Anmeldung/en sein.Further advantages, features and details emerge from the following description, in which at least one exemplary embodiment is described in detail. Described features can form the subject matter of the invention individually or in any meaningful combination, if necessary also independently of the claims, and in particular can additionally also be the subject matter of one or more separate applications.

Nutzer tragen häufig Termine in einen elektronischen Kalender ein, wobei die eingetragenen Termine nicht immer gleich wichtig sind. Der elektronische Kalender ist mit einem System in Form einer Fahrzeug-App oder einer Smartphone-App verbunden, welches maschinell lernt, welche Eigenschaften der Termin hat und welchen Einfluss diese Eigenschaften auf die Wichtigkeit/Priorität des Termins haben. Zu diesen Eigenschaften gehören beispielsweise der Einladende, Teilnehmer, Anzahl der Teilnehmer, Dauer, Ort und/oder Betreff.Users often enter appointments in an electronic calendar, although the appointments entered are not always equally important. The electronic calendar is connected to a system in the form of a vehicle app or a smartphone app, which learns automatically which properties the appointment has and what influence these properties have on the importance / priority of the appointment. These properties include, for example, the invitee, participant, number of participants, duration, location and / or subject.

Beim Erstellen eines Termins wird der Nutzer gefragt, wie wichtig dieser erstellte Termin ist. Zur Auswahl können beispielsweise drei Prioritätsstufen stehen. In einem vorgegebenen Zeitraum wird eine Anzahl n von Terminen mit den zugehörigen Prioritäten gesammelt. Diese dienen als Input für das Training eines neuronalen Netzwerks des Systems. Zwischen Eingangsgrößen, wie Teilnehmern, Wortlaut, Zeiten und anderen Eigenschaften sucht und den Priorisierungen des Nutzers sucht das neuronale Netzwerk ein Muster. Ist dieser Zusammenhang gefunden, kann die Priorisierung der Termine automatisiert durch das neuronale Netzwerk vorgenommen werden. Der Nutzer wird in Abhängigkeit von der Priorisierung über einen Termin mit unterschiedlichen optischen und/oder akustischen Signalen informiert. Diese Signale können je nach Priorisierung variieren oder bei der geringsten Priorisierung vollständig unterbunden werden.When creating an appointment, the user is asked how important this created appointment is. For example, there can be three priority levels to choose from. A number n of appointments with the associated priorities is collected in a predetermined period of time. These serve as input for training a neural network of the system. The neural network searches for a pattern between input variables such as participants, wording, times and other properties and the priorities of the user. Once this relationship has been found, the appointments can be prioritized automatically by the neural network. Depending on the prioritization, the user is informed of an appointment with different optical and / or acoustic signals. These signals can vary depending on the prioritization or can be completely suppressed in the case of the lowest prioritization.

Es besteht aber auch die Möglichkeit, dass das neuronale Netzwerk in einem vorgelagerten Trainingsmodus mit vielen Beispielterminen, die bei der Erstellung mit einer Priorität Prio 1 bis Prio m versehen wurden, trainiert wird. Somit kann für jeden neuen Termin anhand dessen Eigenschaften eine Priorisierung automatisiert vorgenommen werden. Dies ist insbesondere immer dann von Vorteil, wenn Geschäftsreisende, die häufig mit einem Fahrzeug unterwegs sind, einen Termin auf Grund von widrigen Verkehrsverhältnissen, wie beispielsweise wegen einem Stau, nicht wahrnehmen können. Der Termin muss dann verschoben oder abgesagt werden.However, there is also the possibility that the neural network is trained in an upstream training mode with many example appointments that were assigned a priority priority 1 to priority m when they were created. This means that a prioritization can be carried out automatically for each new appointment based on its properties. This is particularly advantageous when business travelers, who are often on the road with a vehicle, cannot keep an appointment due to adverse traffic conditions, for example due to a traffic jam. The appointment must then be postponed or canceled.

Alternativ zum manuellen Priorisieren der Termine in einer Trainingsphase des neuronalen Netzwerkes oder zum kontinuierlichen Weitertrainieren des neuronalen Netzwerkes während einer Nutzungsphase des Fahrzeuges können Emotionen des Nutzers zur Priorisierung herangezogen werden. Mittels einer zur Gesichtserkennung des Nutzers verwendeten Kamera in Kombination mit einer Software zur Emotionserkennung, welche ebenfalls trainierte neuronale Netzwerke umfasst, werden die mit dem Gesicht ausgedrückten Emotionen des Nutzers zur Priorisierung herangezogen. Wird ein mit hoher Wichtigkeit klassifizierter Termin auf Grund eines Staus nicht erreicht, führt dies zu heftigen Emotionen. Unwichtige Termine führen zu gelasseneren Emotionen.As an alternative to manually prioritizing the appointments in a training phase of the neural network or to continuously training the neural network during a usage phase of the vehicle, the user's emotions can be used for prioritization. By means of a camera used for face recognition of the user in combination with software for emotion recognition, which also includes trained neural networks, the emotions of the user expressed with the face are used for prioritization. If an appointment classified with high importance is not reached due to a traffic jam, this leads to violent emotions. Unimportant appointments lead to more relaxed emotions.

Neben der Priorisierung von Kalendereinträgen können entsprechend auch Aufgaben-Apps oder Notiz-Apps mit Benachrichtigungen behandelt werden. Steht z.B. ein wichtiger Termin an, können Benachrichtigungen, welche nicht unbedingt notwendig sind, zurückgehalten werden. Dazu gehört die Information über einen Servicecheck nach 50 000 km. Zudem können Benachrichtigungen anderer Apps, wie Messenger Apps, für einen bestimmten Zeitraum bis der Termin erledigt ist, stumm geschaltet werden.In addition to prioritizing calendar entries, task apps or note apps can also be handled with notifications accordingly. If, for example, an important appointment is pending, notifications that are not absolutely necessary can be withheld. This includes information about a service check after 50,000 km. In addition, notifications from other apps, such as messenger apps, can be muted for a certain period of time until the appointment is completed.

In der beschriebenen Art und Weise können auch andere Apps oder Fahrzeugfunktionen hinsichtlich Nutzervorlieben verbessert werden.In the manner described, other apps or vehicle functions can also be improved with regard to user preferences.

Obwohl die Erfindung im Detail durch bevorzugte Ausführungsbeispiele näher illustriert und erläutert wurde, so ist die Erfindung nicht durch die offenbarten Beispiele eingeschränkt und andere Variationen können vom Fachmann hieraus abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen. Es ist daher klar, dass eine Vielzahl von Variationsmöglichkeiten existiert. Es ist ebenfalls klar, dass beispielhaft genannte Ausführungsformen wirklich nur Beispiele darstellen, die nicht in irgendeiner Weise als Begrenzung etwa des Schutzbereichs, der Anwendungsmöglichkeiten oder der Konfiguration der Erfindung aufzufassen sind. Vielmehr versetzen die vorhergehende Beschreibung und die Figurenbeschreibung den Fachmann in die Lage, die beispielhaften Ausführungsformen konkret umzusetzen, wobei der Fachmann in Kenntnis des offenbarten Erfindungsgedankens vielfältige Änderungen beispielsweise hinsichtlich der Funktion oder der Anordnung einzelner, in einer beispielhaften Ausführungsform genannter Elemente vornehmen kann, ohne den Schutzbereich zu verlassen, der durch die Ansprüche und deren rechtliche Entsprechungen, wie etwa weitergehenden Erläuterung in der Beschreibung, definiert wird.Although the invention has been illustrated and explained in more detail by preferred exemplary embodiments, the invention is not restricted by the disclosed examples and other variations can be derived therefrom by the person skilled in the art without departing from the scope of protection of the invention. It is therefore clear that there is a multitude of possible variations. It is also clear that embodiments cited by way of example really only represent examples that are not to be interpreted in any way as a limitation, for example, of the scope of protection, the possible applications or the configuration of the invention. Rather, the preceding description and the description of the figures enable the person skilled in the art to specifically implement the exemplary embodiments, whereby the person skilled in the art, with knowledge of the disclosed inventive concept, can make various changes, for example with regard to the function or the arrangement of individual elements mentioned in an exemplary embodiment, without the To leave the scope of protection, which is defined by the claims and their legal equivalents, such as further explanation in the description.

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNGQUOTES INCLUDED IN THE DESCRIPTION

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Zitierte PatentliteraturPatent literature cited

DE 102007039918 A1 [0003]

Claims

A method for processing appointments of an electronic calendar in a vehicle, in which each appointment is given a priority, characterized in that, based on the priority of the appointment, information is output to a user with different urgency, with further properties assigned to the appointment at Failure to meet the deadline will result in an automatic re-prioritization

Procedure according to Claim 1 characterized in that the number of participants and / or the participants themselves and / or a duration of the appointment and / or a location of the appointment and / or a subject and / or a lead time of the invitation are used as further properties of the appointment.

Procedure according to Claim 1 or 2 characterized in that the priority of the appointment is determined by the user.

Procedure according to Claim 1 , 2 or 3 , characterized in that an automatic learning system is trained by means of the priorities and the other properties of the appointments, which automatically determines the priorities of new appointments.

Procedure according to Claim 4 , characterized in that the automatic learning system is trained in a training cycle with priorities and other properties of comparison dates and automatically determines and assigns the priorities of the dates entered in the electronic calendar after reaching a predetermined level of training.

Procedure according to Claim 4 , characterized in that the automatic learning system is trained on the basis of priorities and properties of the appointments entered by the user while using the calendar and automatically determines and assigns the priorities of the appointments entered in the electronic calendar after reaching the specified level of training.

Method according to at least one of the preceding claims, characterized in that the priority of an appointment is determined by means of emotion recognition, each recognized emotion being assigned a different priority.

Procedure according to Claim 7 , characterized in that the emotions of the user are evaluated with face recognition.

Procedure according to Claim 8 , characterized in that the priorities learned by the automatic learning system and other properties of the appointments are stored in a personalized manner via the biometric data determined during face recognition and are reused in the event of a further recognition of the user.

Method according to at least one of the preceding claims, characterized in that a neural network or a decision tree or a random forest is used as the automatic learning system.