DE102020203943A1

DE102020203943A1 - Verfahren zur Lärmerfassung und Lärmanalyse

Info

Publication number: DE102020203943A1
Application number: DE102020203943.7A
Authority: DE
Inventors: Stefan Beller
Original assignee: ZF Friedrichshafen AG
Current assignee: ZF Friedrichshafen AG
Priority date: 2020-03-26
Filing date: 2020-03-26
Publication date: 2021-09-30

Abstract

Bei einem Verfahren zur Lärmerfassung und Lärmanalyse, umfassend einen Lärmerfassungsprozess, in dessen Rahmen Lärmimmissionsdaten (21, 21.1 ... 21.7) aufgezeichnet werden, und einen Lärmanalyseprozess, in dessen Rahmen die Lärmimmissionsdaten (21, 21.1... 21.7) ausgewertet werden, werden die Lärmimmissionsdaten (21, 21.1... 21.7) von einem Fahrzeug (1, 1.1... 1.7) aufgezeichnet.

Description

Technisches Gebiet
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Lärmerfassung und Lärmanalyse nach dem Oberbegriff des Anspruchs 1. Die Erfindung betrifft ferner eine Datenbank, ein Verfahren, eine Vorrichtung, ein Fahrzeug, ein System, ein Computerprogramm und ein computerlesbares Medium nach den nebengeordneten Ansprüchen.
Stand der Technik
Lärm im öffentlichen Raum ist ein großes Problem. Dies hat auch der Gesetzgeber erkannt: Beispielsweise existieren gesetzliche Regelungen, welche vorgesehen, dass für alle Hauptverkehrsstraßen, Haupteisenbahnstrecken und Großflughäfen sowie für alle Ballungsräume Lärmkarten ausgearbeitet werden müssen. Auf Grundlage solcher Lärmkarten werden dann unter Mitwirkung der Öffentlichkeit für Belastungsbereiche Lärmaktionspläne erstellt, mit welchen Lärmprobleme und Lärmauswirkungen geregelt werden, erforderlichenfalls einschließlich Schritten zur Lärmminderung. Ein möglicher Schritt zur Lärmminderung ist die Installation von sogenanntem Lärmschutzasphalt.
Es gibt eine Vielzahl von äußeren Einflüssen, welche sich auf den Lärmpegel im öffentlichen Raum, insbesondere im Straßenverkehr, auswirken, so zum Beispiel Baustellenlärm, Staulärm, Fluglärm, Industrielärm und Einsätze von Rettungswagen, Feuerwehr- oder Polizeifahrzeugen. Eine weitere Rolle spielen Bodenbeschaffenheiten von Straßen, wie zum Beispiel Bodenwellen, Schlaglöcher, rauer Asphalt und so weiter, die gegenüber intakten Straßen, womöglich mit Lärmschutzasphalt, zu erhöhten Geräuschimmissionen führen, wenn sich Fahrzeuge darauf bewegen.
Insbesondere vor dem Hintergrund immer wichtiger werdender Anwendungen zum autonomen Fahren (auch bezeichnet als AD-Anwendungen, wobei „AD“ für den englischen Begriff „Autonomous Driving“ steht) wird der Lärmpegel im Straßenverkehr noch wichtiger. Beim autonomen Fahren, beispielsweise beim Betrieb sogenannter Robotaxis (also Strassenfahrzeuge, welche Insassen befördern, ohne dass diese etwas tun müssen - mit anderen Worten roboterähnliche Taxis), ist nämlich eine wichtige Anforderung die Möglichkeit, während der Fahrt schlafen zu können. Hierbei spielt dann der Lärmpegel auf einer abzufahrenden Strecke die tragende Rolle und nicht etwa die zu fahrende Distanz oder die Schnelligkeit der Route.
Die Ermittlung von Lärmpegeln im öffentlichen Raum geht typischerweise dadurch vonstatten, dass mittels statischer Messungen Hotspots ermittelt werden, was einen hohen Messaufwand erfordert. Eine kontinuierliche Auswertung von Lärmdaten findet typischerweise nicht statt, sondern muss durch regelmäßige Messungen und/oder stationäre Messstationen aufgenommen werden.
Allgemeine Beschreibung der Erfindung
Aufgabe der Erfindung ist es, die Nachteile des Stands der Technik zu beheben oder zumindest zu vermindern.
Die Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren zur Lärmerfassung und Lärmanalyse, umfassend einen Lärmerfassungsprozess, in dessen Rahmen Lärmimmissionsdaten aufgezeichnet werden, und einen Lärmanalyseprozess, in dessen Rahmen die Lärmimmissionsdaten ausgewertet werden, wobei die Lärmimmissionsdaten von einem Fahrzeug aufgezeichnet werden.
Unter dem Begriff „Lärm“ sind dabei ganz allgemein Geräusche zu verstehen, welche typischerweise im öffentlichen Raum und im Straßenverkehr auftreten, also beispielsweise Geräusche von Fahrzeugen, Baustellen, Industrie, Flugzeugen und sonstigen Verkehrsmitteln, aber auch Veranstaltungslärm, Lärm von Tieren oder allgemein durch Menschen verursachter Lärm oder auch durch Wetterereignisse verursachter Lärm. Unter einer „Lärmerfassung“ ist dabei zu verstehen, dass ganz allgemein die beschriebenen Geräusche erkannt und/oder aufgezeichnet werden, beispielsweise mittels eines Mikrofons oder mehrerer Mikrofone und/oder eines Mikrofonsystems. Zu einer Lärmerfassung gehört typischerweise auch, dass Informationen über den genauen Ort des erfassten Lärms, über mögliche Verursacher und/oder über die Lärmkategorie erfasst werden. Unter dem Begriff „Lärmanalyse“ ist dabei typischerweise zu verstehen, dass aus den im Rahmen des Lärmerfassungsprozesses aufgezeichneten Lärmimmissionsdaten Rückschlüsse gezogen werden und/oder dass diese Lärmimmissionsdaten aufgearbeitet werden, typischerweise mittels technischer Einrichtungen zur Datenverarbeitung. Unter „Lärmimmissionen“ sind dabei Geräusche zu verstehen, welche von wie auch immer gearteten Geräuscherzeugern in den öffentlichen Raum eingebracht (oder mit anderen Worten: immittiert) werden. Unter dem Begriff „Lärmimmissionsdaten“ sind somit typischerweise prinzipiell alle Arten von Daten zu verstehen, welche mit solchen Lärmimmissionen in Verbindung stehen. Bei einem „Fahrzeug“ kann es sich dabei prinzipiell um jedwedes Mittel zur Beförderung zu Lande, zu Wasser und/oder in der Luft handeln, beispielsweise PKW, LKW, Busse, Robotaxis, Einsatzfahrzeuge, Arbeitsfahrzeuge (zum Beispiel Gabelstapler), Baustellenfahrzeuge (zum Beispiel Betonmischer, Bagger oder dergleichen), Fluggeräte (wie zum Beispiel Flugzeuge, Hubschrauber, Drohnen, Flugtaxis oder dergleichen) und/oder Boote oder Schiffe, aber auch Zweiräder wie Motorräder oder Fahrräder.
Die Erfindung beruht auf der Erkenntnis, dass Fahrzeuge besonders gut dafür geeignet sind, Lärmimmissionsdaten aufzuzeichnen, weil sie mobil sind und somit leicht ihren Ort verändern können, und weil Fahrzeuge typischerweise sowieso permanent ihren Ort wechseln. Zudem sind moderne Fahrzeuge typischerweise mit Systemen zum autonomen Fahren oder zumindest Fahrassistenzsystemen ausgestattet, welche immer häufiger Sensorsysteme umfassen, beispielsweise mit Kameras, Radarsensoren, Mikrofonen, oder dergleichen. Der Erfindung liegt die Erkenntnis zugrunde, dass solche Systeme dafür genutzt werden können, Lärmimmissionsdaten zu sammeln und aktuell zu halten, gewissermaßen „en passant“. Die so aufgezeichneten Daten können dann analysiert werden, und es können beispielsweise Lärmkarten erstellt werden, welche dann beispielsweise anderen Verkehrsteilnehmern zur Verfügung gestellt werden können, welche dann gegebenenfalls entsprechende Schritte, wie zum Beispiel veränderte Routen oder dergleichen einleiten können. Zudem können die so gesammelten Daten von behördlichen Stellen genutzt werden, um in besonders lärmbelasteten Bereichen Gegenmassnahmen zu treffen.
Bei typischen Ausführungsformen ist das Fahrzeug während des Fahrens zumindest zeitweise in Bewegung. Ein solches in Bewegung befindliches Fahrzeug (mit anderen Worten ein zumindest zeitweise fahrendes Fahrzeug) hat den Vorteil, dass es schnell Lärmimmissionsdaten an unterschiedlichen Orten erfassen kann, wobei aus der Veränderung von Geräuschen während der Fahrt auch Rückschlüsse auf deren Art, Ursprung, Dauer oder dergleichen gezogen werden können. Prinzipiell ist es jedoch nicht unbedingt notwendig, dass das Fahrzeug fährt; es wäre vielmehr auch denkbar, dass das Fahrzeug zum Erfassen von Lärmimmissionen jeweils steht.
Bei typischen Ausführungsformen läuft der Lärmerfassungsprozess kontinuierlich ab und/oder die Lärmimmissionsdaten umfassen eine GPS-Position und/oder einen Geräuschimmissionspegel und/oder ein Geräusch und/oder ein Video und/oder ein Bild. Unter dem Begriff „kontinuierlich“ ist dabei typischerweise zu verstehen, dass die Lärmimmissionsdaten fortlaufend aufgezeichnet werden, beispielsweise mittels einer fortlaufenden Ton-, Bild- und/oder Datenaufzeichnung. Unter „kontinuierlich“ kann auch verstanden werden, dass in einem gewissen Abstand, beispielsweise im Abstand von einer Sekunde, von drei Sekunden, von fünf Sekunden, von zehn Sekunden oder auch größeren oder kleineren Abständen Pakete von Lärmimmissionsdaten erfasst und/oder aufgezeichnet werden. Die kontinuierliche Erfassung von Lärmimmissionsdaten beziehungsweise der kontinuierliche Ablauf des Lärmerfassungsprozesses hat den Vorteil, dass sehr viele und sehr genaue Lärmimmissionsdaten erzeugt werden, was die Analysemöglichkeiten und die Datengenauigkeit verbessert. Unter einer „GPS-Position“ sind dabei typische GPS-Daten zu verstehen, wie sie von Navigationsgeräten oder Mobiltelefonen verwendet werden, typischerweise geografische Längendaten und geografische Breitendaten. Ein Geräuschimmissionspegel wird typischerweise in Dezibel gemessen und/oder erfasst. Das Geräusch wird dabei typischerweise als Datenstrom aufgezeichnet, beispielsweise im MP3-Format oder im WAV-Format oder dergleichen. Entsprechend werden Video- und/oder Bilddaten typischerweise in einem Datenstrom aufgezeichnet, typischerweise in gängigen Formaten Bild- und/oder Videoformaten wie jpeg oder dergleichen.
Die Erfassung solcher Daten als Lärmimmissionsdaten hat den Vorteil, dass besonders genaue Analysen der an einem bestimmten Ort vorliegenden Geräusche durchgeführt werden können, beispielsweise hinsichtlich ihrer Art, ihrer Lautstärke oder ihrer voraussichtlichen Dauer.
Bei typischen Ausführungsformen umfasst das Verfahren einen Übertragungsprozess, in dessen Rahmen die Lärmimmissionsdaten zumindest teilweise an ein Backend übertragen werden, bevorzugt via V2X, wobei der Lärmanalyseprozess bevorzugt zumindest teilweise auf dem Backend abläuft, wobei im Backend typischerweise die Lärmimmissionsdaten zumindest teilweise in eine Karte übertragen und/oder in einer Visualisierung dargestellt werden, typischerweise im Rahmen des Lärmanalyseprozesses, wobei die Lärmimmissionsdaten in der Karte und/oder der Visualisierung kontinuierlich aktualisiert werden. Bei der Karte handelt es sich dabei typischerweise um eine oder mehrere Straßenkarten. Unter einer kontinuierlichen Aktualisierung (oder mit anderen Worten: fortlaufenden Aktualisierung) ist dabei zu verstehen, dass die Lärmimmissionsdaten in der Karte und/oder der Visualisierung in Echtzeit oder zumindest in Abständen von einigen Sekunden, beispielsweise einer Sekunde, drei Sekunden, fünf Sekunden oder zehn bis 20 Sekunden, aktualisiert werden, sodass in den Karten oder Visualisierungen stets zumindest annähernd aktualisierte Lärmimmissionsdaten verfügbar sind. Bei typischen Ausführungsformen werden die Lärmimmissionsdaten in der Karte oder der Visualisierung derart dargestellt, dass Bereiche, bei denen kein störender Lärm auftritt, grün markiert sind, dass Bereiche, in denen zwar störender aber noch akzeptabler Lärm auftritt, gelb oder orange dargestellt werden und dass Bereiche mit nicht mehr akzeptablem Lärm rot dargestellt werden. Bei typischen Ausführungsformen werden Lautstärkepegel unterhalb 60 Dezibel als nicht störend betrachtet. Bei typischen Ausführungsformen werden Werte oberhalb 60 Dezibel aber unterhalb 70 Dezibel als störend aber noch akzeptabel betrachtet. Bei typischen Ausführungsformen werden Lärmpegel oberhalb 70 Dezibel und/oder oberhalb 80 Dezibel als inakzeptabel betrachtet.
Unter einem „Backend“ ist dabei typischerweise ein Server, eine Cloud oder eine sonstige informationstechnische Infrastruktur zu verstehen, welche sich außerhalb des Fahrzeugs befindet, und auf welcher der Lärmanalyseprozess zumindest teilweise abläuft. Bei typischen Ausführungsformen kann das Backend jedoch auch auf unterschiedliche Orte verteilt sein. Beispielsweise können Teile einer zentralen Fahrzeugsteuerung als Backend bezeichnet werden und Teile eines zentralen Servers, beispielsweise bei einer Straßenverkehrsbehörde, können ebenfalls als Backend bezeichnet werden. Bei typischen Ausführungsformen ist das Backend ein verteiltes Backend, das heisst das Backend umfasst eine Mehrzahl an Teilen und diese Teile sind zumindest teilweise an unterschiedlichen Orten angeordnet. Im Gegensatz dazu können Fahrzeugkomponenten, welche am Lärmerfassungsprozess teilnehmen, wie zum Beispiel Mikrofone, Sensoren, Kameras oder dergleichen, als „Frontend“ oder zumindest als Teile davon bezeichnet werden.
Unter dem Begriff „V2X“ ist dabei ganz allgemein eine Verkehrsvernetzung zu verstehen (V2X ist die englische Abkürzung für „vehicle-to-everything“), also eine elektronische Kommunikation von Teilnehmern am Verkehr untereinander. V2X umfasst dabei typischerweise unterschiedliche Formen der Verkehrsvernetzung, insbesondere Fahrzeug-zu-Fahrzeug (V2V), Fahrzeug-zu-Straße (V2R), Fahrzeug-zu-Infrastruktur (V21), Fahrzeug-zu-Netzwerk (V2N) und Fahrzeug-zu-Personen (V2P).
Bei typischen Ausführungsformen findet im Rahmen des Lärmanalyseprozesses im Fahrzeug und/oder im Backend eine Unterscheidung zwischen Fahrgeräuschen des Fahrzeugs einerseits und Fremdgeräuschen andererseits statt. Dies hat den Vorteil, dass genauer vorhergesagt werden kann, welche Geräusche im Lärmanalyseprozess auf welche Art und Weise berücksichtigt werden müssen. Die Fahrgeräusche des Fahrzeugs können je nach Bodenbeschaffenheit unterschiedlich sein. Bei typischen Ausführungsformen werden Fahrgeräusche des Fahrzeugs im Rahmen des Lärmanalyseprozesses ausgewertet und/oder mit einer Begründung oder einem Kommentar versehen. Eine typische Begründung oder ein Kommentar könnte beispielsweise lauten: „Fahrgeräusch lauter als aufgrund Reifenzustand und Geschwindigkeit zu erwarten“. Bei typischen Ausführungsformen wird aus solchen Begründungen und/oder Kommentaren auf Bodenunebenheiten und/oder Schlaglöcher und/oder Spurrillen geschlossen.
Bei typischen Ausführungsformen umfasst der Lärmanalyseprozess einen Bordauswertungsprozess, während welches an Bord des Fahrzeugs eine zumindest teilweise Auswertung der Lärmimmissionsdaten vorgenommen wird, bevorzugt mittels künstlicher Intelligenz, wobei die Auswertung typischerweise eine Einteilung der Fremdgeräusche in Geräuschkategorien umfasst, wobei die Geräuschkategorien typischerweise eine Baustellenlärmkategorie und/oder eine Fluglärmkategorie und/oder eine Verkehrslärmkategorie umfassen. Eine derartige Bordauswertung hat den Vorteil, dass bereits im Fahrzeug eine erste Analyse der Lärmimmissionsdaten vorgenommen wird. Somit kann für Fälle, in welchen auf einem externen Server oder in einer Cloud als Backend weitere Analyseschritte vorgenommen werden, der Rechenaufwand verringert werden und somit das Verfahren beispielsweise beschleunigt werden. Unter einer „Auswertung mittels künstlicher Intelligenz“ ist dabei beispielsweise zu verstehen, dass ein trainiertes und/oder trainierbares neuronales Netz und/oder ganz allgemein ein lernfähiger Algorithmus zum Einsatz kommt, um Lärmimmissionsdaten zu analysieren, beispielsweise um Kategorisierungen in die Geräuschkategorien vorzunehmen.
Bei typischen Ausführungsformen nimmt eine Mehrzahl an Fahrzeugen, bevorzugt mindestens fünf Fahrzeuge, typischerweise mindestens fünfzehn Fahrzeuge, mit Vorteil mindestens 100 Fahrzeuge an dem Verfahren teil, wobei typischerweise zumindest einige der teilnehmenden Fahrzeuge, mit Vorteil jedes teilnehmende Fahrzeug, jeweils zumindest teilweise einen Lärmerfassungsprozess und/oder einen Lärmanalyseprozess und/oder einen Übertragungsprozess und/oder einen Bordauswertungsprozess ausführt beziehungsweise ausführen. Bei typischen Ausführungsformen sind die Fahrzeuge Fahrzeuge der oben beschriebenen Art. Bei typischen Ausführungsformen sind die Lärmerfassungsprozesse und/oder die Lärmanalyseprozesse und/oder die Übertragungsprozesse und/oder die Bordauswertungsprozesse Prozesse der oben beschriebenen Art. Die Verwendung einer Mehrzahl von Fahrzeugen in dem Verfahren hat den Vorteil, dass parallel und gleichzeitig eine Vielzahl von Lärmimmissionsdaten erfasst und analysiert werden kann, wodurch die Datengenauigkeit verbessert wird. Bei typischen Ausführungsformen nehmen mindestens 500 Fahrzeuge, bevorzugt mindestens 1000 Fahrzeuge, mit Vorteil mehr als 10000 Fahrzeuge an dem Verfahren teil.
Bei typischen Ausführungsformen umfasst das Verfahren einen Routenplanungsschritt, in dessen Rahmen für das Fahrzeug und/oder zumindest für eines der teilnehmenden Fahrzeuge basierend auf den Lärmimmissionsdaten, bevorzugt basierend auf der Karte und/oder der Visualisierung, aus mehreren verfügbaren Routen eine leiseste Route ausgewählt wird, und/oder einen Warnschritt, in dessen Rahmen vor einer Lärmimmission an einem bestimmten Ort gewarnt wird, und/oder einen Mitteilungsschritt, in dessen Rahmen eine Mitteilung darüber versendet wird, dass an einem bestimmten Ort ein bestimmter Lärmimmissions-Grenzwert überschritten wurde beziehungsweise wird.
Bei typischen Ausführungsformen wird der Routenplanungsschritt zumindest teilweise automatisch von einem Navigationssystem durchgeführt. Ein derartiger Routenplanungsschritt, das heißt ein Routenplanungsschritt, bei welchem im Rahmen der Routenplanung eine leiseste Route aus mehreren verfügbaren Routen ausgewählt wird, hat den Vorteil, dass so speziell für Anwendungen des autonomen Fahrens Routen ausgewählt werden können, auf welchen Fahrzeuginsassen besonders gut entspannen oder schlafen können.
Unter einer leisesten Route kann dabei typischerweise eine Route zu verstehen sein, auf welcher ein bestimmter Lautstärkepegel, beispielsweise 50 Dezibel oder 60 Dezibel, nicht überschritten wird. Unter einer leisesten Route kann dabei in bestimmten Ausführungsformen auch eine Route verstanden werden, bei welcher ein Mittelwert von zu erwartenden Lärmpegeln oder ein Median von zu erwartenden Lärmpegeln voraussichtlich unter einem bestimmten Grenzwert, wie 50 Dezibel, 60 Dezibel oder 70 Dezibel, liegt.
Bei typischen Ausführungsformen wird der Warnschritt automatisch von einer Fahrzeugsteuerung ausgeführt. Ein Warnschritt hat den Vorteil, dass beispielsweise in Fabrikhallen oder auf Fabrikgeländen, wo an bestimmten Orten typischerweise inakzeptable Lärmimmissionen auftreten, vor solchen Stellen gewarnt werden kann, bevor solche Stellen von Fahrzeugen, wie zum Beispiel Gabelstaplern oder dergleichen, erreicht werden. Somit können die derart vor lauten Bereichen gewarnten Fahrzeuginsassen geeignete Lärmschutzschritte ergreifen, wie beispielsweise Fahrzeugfenster schließen, Gehörschutz anlegen oder sich die Ohren zuhalten.
Ein Mitteilungsschritt, welcher typsicherweise automatisch und/oder insbesondere von einem Computersystem ausgegeben wird, hat den Vorteil, dass so beispielsweise einer öffentlichen Planungsstelle, wie zum Beispiel einer Verkehrsbehörde, mitgeteilt werden kann, dass an einem bestimmten Ort bestimmte Lärmimmissionsgrenzwerte überschritten werden, damit als Reaktion darauf Schritte ergriffen werden können, wie zum Beispiel Tempolimits, Installation von Flüsterasphalt oder sonstiges behördliches Eingreifen.
Bei typischen Ausführungsformen wird/werden die Karte und/oder die Visualisierung in dem Fahrzeug und/oder ausserhalb des Fahrzeugs, beispielsweise in der Cloud, auf dem Backend und/oder auf einem mit der Cloud verbundenen Bildschirm, angezeigt. Bei typischen Ausführungsformen umfasst/umfassen die Karte und/oder die Visualisierung eine Innenansicht, z. B. eine Innenansicht einer Fabrikhalle.
Bei typischen Ausführungsformen wird ein bestimmter Punkt des öffentlichen Raums, in welchem das Verfahren ausgeführt wird, und/oder ein bestimmter Punkt der Karte und/oder ein bestimmter Punkt der Visualisierung genauer untersucht, z. B. in Bezug auf einen Zeitpunkt einer letzten Messung an diesem Punkt und/oder einen Wert einer letzten Messung an diesem Punkt und/oder ein Bild dieses Punkts und/oder einen an diesem Punkt aufgetretenen Geräuschtyp (typischerweise wird der Geräuschtyp mittels künstlicher Intelligenz erkannt) und/oder ein Video dieses Punkts und/oder Vergangenheitswerte dieses Punkts und/oder maximale und/oder durchschnittliche Geräuschpegel an diesem Punkt und/oder Voraussagen für diesen Punkt und oder einzuleitenden Massnahmen für diesen Punkt. Bei typischen Ausführungsformen wird ein für bestimmter Punkt des öffentlichen Raums, in welchem das Verfahren ausgeführt wird, und/oder für einen bestimmten Punkt der Karte und/oder einen bestimmten Punkt der Visualisierung folgendes ermittelt: ein Zeitpunkt einer letzten Messung an diesem Punkt und/oder ein Wert einer letzten Messung an diesem Punkt und/oder ein Bild dieses Punkts und/oder ein an diesem Punkt aufgetretener Geräuschtyp (typischerweise wird der Geräuschtyp mittels künstlicher Intelligenz erkannt) und/oder ein Video dieses Punkts und/oder zumindest ein Vergangenheitswert dieses Punkts und/oder zumindest ein maximaler und/oder durchschnittlicher Geräuschpegel an diesem Punkt und/oder zumindest eine Voraussage für diesen Punkt und oder zumindest eine einzuleitende Massnahme für diesen Punkt.
Die Aufgabe wird ferner gelöst durch eine Datenbank, umfassend eine Karte und/oder eine Visualisierung und/oder Lärmimmissionsdaten, welche mittels eines Verfahrens nach einem der vorgenannten Ansprüche erzeugt wurde(n). Bei einer Karte im Sinne dieser Beschreibung handelt es sich typischerweise um eine Straßenkarte oder eine Landkarte. Bei einer Visualisierung im Sinne dieser Beschreibung kann es sich dabei um eine 3D-Darstellung, eine fotorealistische Darstellung oder auch eine kartenähnliche Darstellung mit bestimmten Stadtvierteln oder dergleichen handeln. Eine solche Datenbank löst die oben genannte Aufgabe dadurch, dass Daten betreffend Lärmimmissionen, insbesondere in aufgearbeiteter Form, in organisierter beziehungsweise standardisierter Form zur Verfügung gestellt werden, so dass Verkehrsteilnehmer, Behörden oder sonstige Stellen darauf zugreifen und entsprechende Handlungen oder Schritte ausführen können.
Die Aufgabe wird ferner gelöst durch ein Verfahren zur Planung einer Route für ein Fahrzeug, wobei aus mehreren verfügbaren Route eine leiseste Route ausgewählt wird, wobei bevorzugt jede der mehreren verfügbaren Routen mit Hilfe einer erfindungsgemäßen Datenbank ein zu erwartender Geräuschpegel bestimmt wird und dann die leiseste Route ausgewählt wird. Unter der „leisesten Route“ ist dabei eine leiseste Route wie oben definiert zu verstehen. Bei typischen Ausführungsformen wird der Routenplanungsschritt zumindest teilweise automatisch von einem Navigationssystem durchgeführt. Das Verfahren löst die oben genannte Aufgabe dadurch, dass mit Hilfe von zuvor kontinuierlich aufgezeichneten Lärmimmissionsdaten eine Route ausgewählt wird, auf welcher Fahrzeuginsassen voraussichtlich am besten entspannen oder schlafen können.
Die Aufgabe wird ferner gelöst durch Vorrichtung zur Lärmerfassung und/oder Lärmanalyse, umfassend Mittel zur Durchführung eines der vorgenannten Verfahren. Die Vorrichtung umfasst dabei typischerweise insbesondere eine Fahrzeugsteuerung, typischerweise geeignet zur Datenanalyse mittels der oben beschriebenen künstlichen Intelligenz, und/oder ein Mikrofon und/oder ein Mikrofonsystem mit mehreren Mikrofonen und/oder ein AD-Sensorsystem (also ein Sensorsystem, wie es typischerweise in Anwendungen des autonomen Fahrens zum Einsatz kommt) und/oder eine Kamera und/oder ein Kamerasystem mit mehreren Kameras und/oder eine Kommunikationseinheit und/oder eine GPS-Einheit. Die Kommunikationseinheit ist typischerweise geeignet, Lärmimmissionsdaten an ein Backend, z. B. einen Server oder eine Cloud, oder auch an andere Fahrzeuge und/oder andere Verkehrsteilnehmer zu versenden, typischerweise mittels V2X. Eine solche Vorrichtung löst die erfindungsgemässe Aufgabe dadurch, dass sie eine verhältnismässig vollständige und kontinuierliche Erfassung und Analyse von Lärmimmissionen ermöglicht wird.
Die Aufgabe wird ferner gelöst durch ein Fahrzeug, geeignet zur Durchführung eines Verfahrens nach zumindest einer der vorgenannten Ausführungsformen, wobei das Fahrzeug typischerweise eine vorgenannte Datenbank und/oder eine vorgenannte Vorrichtung zur Lärmerfassung und/oder Lärmanalyse umfasst.
Die Aufgabe wird ferner gelöst durch ein System zur Lärmerfassung und/oder Lärmanalyse, umfassend Mittel zur Durchführung eines Verfahrens zur Lärmerfassung und/oder Lärmanalyse nach zumindest einer der vorgenannten Ausführungsformen und/oder eine Datenbank nach zumindest einer der vorgenannten Ausführungsformen und/oder Mittel zur Durchführung eines Verfahrens zur Planung einer Route nach zumindest einer der vorgenannten Ausführungsformen und/oder zumindest eine Vorrichtung zur Lärmerfassung und/oder Lärmanalyse nach zumindest einer der vorgenannten Ausführungsformen und/oder zumindest ein Fahrzeug nach zumindest einer der vorgenannten Ausführungsformen. Bei typischen Ausführungsformen umfasst das System eine Mehrzahl an Fahrzeugen, z. B. mindestens 5, mindestens zehn, mindestens 20, mindestens 50, mindestens 100 oder mindestens 1000 Fahrzeuge, von welchen jedes geeignet ist, ein Verfahren gemäss zumindest einer der zuvor beschriebenen Ausführungsbeispiele auszuführen. Bei typischen Ausführungsformen umfasst das System eine Cloud, welche typischerweise als Backend fungiert, wobei die Cloud geeignet ist, Lärmimmissionsdaten von den Fahrzeugen zu empfangen und basierend auf den Lärmimmissionsdaten die oben beschriebenen Karten und/oder Visualisierungen zu erzeugen und diese typischerweise in einer Datenbank in der Cloud abzuspeichern, so dass z. B. die Fahrzeuge und/oder öffentliche Stellen auf diese Karten und/oder Visualisierungen zugreifen können.
Mit Vorteil ist das System zur Lärmerfassung und/oder Lärmanalyse zumindest teilweise mittels Computerprogrammcode implementiert. Bei vorteilhaften Ausführungsformen ist das System zumindest teilweise Teil einer Fahrzeugsteuerung oder mehrerer Fahrzeugsteuerungen und/oder einer Cloud und/oder eines Servers.
Ein Computerprogramm umfasst in einer Ausführungsform der Erfindung Befehle, die bei der Ausführung des Computerprogramms durch einen Computer diesen veranlassen, eines der vorgenannten Verfahren auszuführen. Das Computerprogramm kann dabei auch als Computerprogrammprodukt bezeichnet werden.
Ein computerlesbares Medium umfasst in einer Ausführungsform der Erfindung Computerprogrammcode zur Durchführung eines der vorgenannten Verfahren. Unter dem Begriff „computerlesbares Medium“ sind dabei insbesondere aber nicht ausschliesslich Festplatten und/oder Server und/oder Memorysticks und/oder Flash-Speicher und/oder DVDs und/oder Bluerays und/oder CDs zu verstehen. Zusätzlich ist unter dem Begriff „computerlesbares Medium“ auch ein Datenstrom zu verstehen, wie er beispielsweise entsteht, wenn ein Computerprogramm und/oder ein Computerprogrammprodukt aus dem Internet heruntergeladen wird.
Figurenliste
Im Folgenden wird die Erfindung anhand von Zeichnungen kurz erläutert, wobei zeigen:

1: eine schematische Ansicht eines erfindungsgemässen Fahrzeugs und einer erfindungsgemässen Datenbank,
2: eine schematische Darstellung eines öffentlichen Raums, in welchem ein erfindungsgemässes Verfahren ausgeführt wird,
3: eine schematische Ansicht einer Strassenkarte mit aktuellen Lärmquellen, wie sie zu einem ersten Zeitpunkt in einer erfindungsgemässen Datenbank vorliegt, und
4: eine schematische Ansicht einer Strassenkarte mit aktuellen Lärmquellen, wie sie zu einem zweiten Zeitpunkt in einer erfindungsgemässen Datenbank vorliegt, mit Visualisierung eines weiteren erfindungsgemässen Verfahrens.

Beschreibung bevorzugter Ausführungsbeispiele
1 zeigt eine schematische Ansicht eines erfindungsgemäßen Fahrzeugs 1 und einer erfindungsgemäßen Datenbank 2. Die Datenbank 2 ist in einer Cloud 3 abgelegt, wobei die Cloud 3 auch als Backend bezeichnet werden kann. Das Fahrzeug 1 umfasst eine Fahrzeugsteuerung 4, ein Mikrofon 5, ein AD-Sensorsystem 6 (wobei AD für „autonomous driving“ steht, das AD-Sensorsystem ist somit ein System mit einer Mehrzahl an Sensoren zum autonomen Fahren), eine Kamera 7, eine Kommunikationseinheit 8, und eine GPS-Einheit 9. Das Mikrofon 5 ist geeignet, während einer Fahrt des Fahrzeugs 1 kontinuierlich Geräusche aufzunehmen und zwar typischerweise sowohl Geräusche im Innenraum des Fahrzeugs als auch Geräusche außerhalb des Fahrzeugs. Bei typischen Ausführungsformen ist das Mikrofon ein Mikrofonsystem mit einer Mehrzahl an Mikrofonen. Das Mikrofon beziehungsweise Mikrofonsystem ist typischerweise geeignet, kontinuierlich einen Tondatenstrom aufzuzeichnen, beispielsweise im MP3-Format. Das AD-Sensorsystem ist geeignet, eine Vielzahl an Daten betreffend eine Fahrt des Fahrzeugs 1 aufzunehmen, beispielsweise eine Geschwindigkeit, einen Straßenzustand, einen Abstand zu anderen Fahrzeugen oder zu Hindernissen, einen Reifenzustand, einen Lenkeinschlag und dergleichen mehr. Die Kamera 7, welche auch ein Kamerasystem mit mehreren Kameras sein kann, ist typischerweise geeignet, kontinuierlich Bilddaten und/oder Videodaten vom Fahrzeug und/oder einer Umgebung des Fahrzeugs aufzuzeichnen, typischerweise in einem Bilddatenstrom mit gängigen Bilddatenformaten. Es können sowohl Einzelbilder als auch Video-Datenströme von der Kamera 7 beziehungsweise dem Kamerasystem aufgezeichnet werden. Die GPS-Einheit 9 ist geeignet, kontinuierlich GPS-Daten des Fahrzeugs 1 aufzuzeichnen, also insbesondere aktuelle GPS-Koordinaten des Fahrzeugs. Die Kommunikationseinheit 8 ist geeignet, die von dem Mikrofon 5, dem AD-Sensorsystem 6, der Kamera 7 und der GPS-Einheit 9 aufgezeichneten Daten, welche auch als Lärmimmissionsdaten 21 bezeichnet werden können, an die Cloud 3 zu senden, welche diese Lärmimmissionsdaten 21 dann im Rahmen eines Lärmanalyseprozesses verarbeiten kann und entsprechende Resultate des Lärmanalyseprozesses in der Datenbank 2 abspeichert, zum Beispiel in Form von Straßenkarten, typischerweise mit Markierungen betreffend Lärm. Das Mikrofon 5, das AD-Sensorsystem 6, die Kamera 7 und die GPS-Einheit 9 sind somit geeignet, einen Lärmerfassungsprozess durchzuführen, in dessen Rahmen Lärmimmissionsdaten aufgezeichnet werden. Die Fahrzeugsteuerung 4 ist typischerweise geeignet, die Lärmimmissionsdaten 21 vor einem Versand an die Cloud 3 zumindest teilweise aufzuarbeiten, insbesondere im Rahmen eines Bordauswertungsprozesses. Hierbei werden typischerweise mittels typischer Verfahren der künstlichen Intelligenz (auch bezeichnet als AI-Verfahren) wie zum Beispiel lernfähigen neuronalen Netzen, Auswertungen der Lärmimmissionsdaten 21 vorgenommen und/oder es werden aus Rohdaten von Mikrofon 5, AD-Sensorsystem 6, Kamera 7 und GPS-Einheit 9 die Lärmimmissionsdaten 21 erzeugt, welche dann von der Kommunikationseinheit 8 an die Cloud 3 zur weiteren Verarbeitung im Lärmanalyseprozess versendet werden.
2 zeigt eine schematische Darstellung eines öffentlichen Raums 14, in welchem ein erfindungsgemäßes Verfahren durchgeführt wird. Der öffentliche Raum 14 umfasst ein Straßennetz 10, auf welchem zum in 2 gezeigten Zeitpunkt sieben Fahrzeuge 1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6 und 1.7 unterwegs sind. Die Fahrzeuge 1 bis 1.7 sind nicht alle gleich. Beispielsweise variieren die Fahrzeuge in ihrer Größe und in ihrem Aufbau. Insbesondere sind die Fahrzeuge 1, 1.3 und 1.5 vom Typ des in 1 gezeigten Fahrzeugs 1, die Fahrzeuge 1, 1.4, 1.6 und 1.7 sind jedoch andere Fahrzeuge, welche nicht über die gleiche Anzahl an technischen Einrichtungen verfügen. Beispielsweise ist es möglich, dass diese weniger gut ausgerüsteten Fahrzeuge keine autonom fahrenden Fahrzeuge sind, dass ihnen also jeweils das AD-Sensorsystem fehlt. Der besseren Übersicht halber sind die technischen Einrichtungen der in 2 gezeigten Fahrzeuge nicht mit eigenen Bezugszeichen versehen. In dem öffentlichen Raum 14 sind zudem unterschiedliche Lärmquellen dargestellt, welche Lärmimmissionen in den öffentlichen Raum 14 einbringen, nämlich eine Großveranstaltung 11, ein Flughafen 12, eine Baustelle 13 sowie ein Stau 20, welcher von Fahrzeugen 1, 1.5, 1.6 und 1.7 erzeugt wird. Die Fahrzeuge 1 bis 1.7 führen jeweils kontinuierlich einen Lärmerfassungsprozess aus, in dessen Rahmen (wie in Bezug auf 1 beschrieben) jeweils Lärmimmissionsdaten 21 bis 21.7 erzeugt werden. Jedes Fahrzeug 1 bis 1.7 sendet kontinuierlich seine jeweiligen Lärmimmissionsdaten 21 bis 21.7 an die Cloud 3, welche als Backend fungiert. In der Cloud 3 läuft kontinuierlich der Lärmanalyseprozess ab, in dessen Rahmen die eingehenden Lärmimmissionsdaten 21 bis 21.7 analysiert und ausgewertet werden. Die Resultate des Lärmanalyseprozesses, welcher in der Cloud 3 abläuft, werden kontinuierlich in der Datenbank 2 abgelegt, beispielsweise in Form von Karten des öffentlichen Raums 14, auf dem jeweils die aktuellen Lärmquellen und/oder Lärmbelastungen eingezeichnet sind. Solche Karten sind in 2 nicht dargestellt, wohl aber in den nachfolgenden 3 und 4. An dieser Stelle sei noch angemerkt, dass der Lärmanalyseprozess nicht zwangsläufig ausschließlich in der Cloud 3 durchgeführt werden muss. Vielmehr kann der Lärmanalyseprozess verteilt ausgeführt werden, beispielsweise können bei typischen Ausführungsformen zumindest einige der Fahrzeuge 1 bis 1.7 Bordauswertungsprozesse durchführen, welche dann als zum Lärmanalyseprozess zugehörig betrachtet werden können (aber nicht müssen).
3 zeigt nun eine schematische Ansicht einer Straßenkarte 17.1 wie sie zu einem ersten Zeitpunkt in einer erfindungsgemäßen Datenbank 2 auf der Cloud 3 vorliegt. Die Straßenkarte 17.1 zeigt das Straßennetz 10 sowie die bereits in 2 gezeigten Lärmquellen nämlich die Großveranstaltung 11, den Flughafen 12, die Baustelle 13 und den Stau 20. Wenn zu dem in 3 gezeigten Zeitpunkt ein Fahrzeug (in 3 nicht dargestellt) in dem öffentlichen Raum 14, wie er in 2 gezeigt ist, auf einem leisesten Wege von einem bestimmten Punkt zu einem anderen bestimmten Punkt gelangen möchte, so kann dieses Fahrzeug seine Route im Straßennetz 10 derart wählen, dass möglichst wenig Lärmbelästigung auftritt, und somit eine leiseste Route gewählt wird. Zudem ermöglicht es die Straßenkarte 17.1 mit ihren Lärmquellen beispielsweise Straßenverkehrsbehörden, problematische Lärmquellen zu identifizieren und Gegenmaßnahmen einzuleiten.
4 zeigt nun eine schematische Ansicht einer Straßenkarte 17.2 mit aktuellen Lärmquellen, wie sie zu einem zweiten Zeitpunkt in einer erfindungsgemäßen Datenbank 2 vorliegt (die Datenbank 2 ist in 4 nicht dargestellt), mit Visualisierung eines weiteren erfindungsgemäßen Verfahrens. Die Straßenkarte 17.2 umfasst wiederum das Straßennetz 10, jedoch zu einem zweiten Zeitpunkt, also nicht zu dem in 2 und 3 dargestellten Zeitpunkt. Somit sind die in der Straßenkarte 17.2 dargestellten Lärmquellen nicht die gleichen wie die in 2 und 3 dargestellten Lärmquellen. Vielmehr sind auf der Straßenkarte 17.2 zu dem in 4 dargestellten Zeitpunkt lediglich drei Baustellen 13, 13.2 und 13.3 als Lärmquellen dargestellt. Wenn nun zu diesem Zeitpunkt in 4 ein Fahrzeug 1 von einem Startpunkt 15 zu einem Zielpunkt 16 gelangen möchte, dann könnte das Fahrzeug 1 eine schnellste Route 18 wählen. Diese schnellste Route 18 würde das Fahrzeug 1 jedoch an den Baustellen 13, 13.2 und 13.3 vorbeiführen, was jedoch eine Lärmbelästigung der Insassen des Fahrzeugs 1 bedeuten würde. Alternativ könnte das Fahrzeug 1 auch die leiseste Route 19 wählen, um vom Startpunkt 15 zum Zielpunkt 16 zu gelangen. Dies hätte den Vorteil, dass Fahrzeuginsassen des Fahrzeugs 1 während der Fahrt vom Startpunkt 15 zum Zielpunkt 16 ungestört schlafen könnten, weil keine Lärmbelästigung auftreten würde. Bei einem erfindungsgemäßen Verfahren geschieht genau das, es wird also bei einer Planung einer Route für ein Fahrzeug aus mehreren verfügbaren Routen 18, 19 eine leiseste Route 19 ausgewählt. Hierzu wird typischerweise anhand der in der aktuellen Straßenkarte 17.2 gezeigten Lärmquellen, nämlich den Baustellen 13, 13.2 und 13.3, für beide bzw. alle mögliche(n) Strecken ein zu erwartender Geräuschpegel bestimmt, und dann wird die leiseste Route, im in 4 gezeigten Beispiel die leiseste Route 19, ausgewählt.
Die Erfindung ist nicht auf die beschriebenen Ausführungsbeispiele beschränkt. Der Schutzumfang wird durch die Patentansprüche definiert.
Prinzipiell können alle in der Beschreibung oder in den Ansprüchen beschriebenen Verfahren von Vorrichtungen ausgeführt werden, welche Mittel zur Ausführung der jeweiligen Verfahrensschritte dieser Verfahren umfassen.
Bezugszeichenliste

1, 1.1... 1.7: Fahrzeuge
2: Datenbank
3: Cloud
4: Fahrzeugsteuerung
5: Mikrofon
6: AD-Sensorsystem
7: Kamera
8: Kommunikationseinheit
9: GPS-Einheit
10: Strassennetz
11: Grossveranstaltung
12: Flughafen
13, 13.1... 13.3: Baustellen
14: öffentlicher Raum
15: Startpunkt
16: Zielpunkt
17.1, 17.2: Strassenkarten mit Lärmquellen (zu unterschiedlichen Zeitpunkten)
18: schnellste Route
19: leiseste Route
20: Stau
21,21.1... 21.7: Lärmimmissionsdaten

Claims

Verfahren zur Lärmerfassung und Lärmanalyse, umfassend - einen Lärmerfassungsprozess, in dessen Rahmen Lärmimmissionsdaten (21, 21.1... 21.7) aufgezeichnet werden, und - einen Lärmanalyseprozess, in dessen Rahmen die Lärmimmissionsdaten (21, 21.1... 21.7) ausgewertet werden, dadurch gekennzeichnet, dass die Lärmimmissionsdaten (21, 21.1... 21.7) von einem Fahrzeug (1, 1.1... 1.7) aufgezeichnet werden.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Fahrzeug (1, 1.1 ... 1.7) während des Verfahrens zumindest zeitweise in Bewegung ist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Lärmerfassungsprozess kontinuierlich abläuft und/oder dass die Lärmimmissionsdaten (21, 21.1... 21.7) eine GPS-Position und/oder einen Geräuschimmissionspegel und/oder ein Geräusch und/oder ein Video und/oder ein Bild umfassen.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, umfassend - einen Übertragungsprozess, in dessen Rahmen die Lärmimmissionsdaten (21, 21.1... 21.7) zumindest teilweise an ein Backend (3) übertragen werden, bevorzugt via V2X, wobei der Lärmanalyseprozess bevorzugt zumindest teilweise auf dem Backend (3) abläuft, - wobei im Backend (3) typischerweise die Lärmimmissionsdaten (21, 21.1... 21.7) zumindest teilweise in eine Karte (17.1, 17.2) übertragen und/oder in einer Visualisierung dargestellt werden, typischerweise im Rahmen des Lärmanalyseprozesses, - wobei die Lärmimmissionsdaten (21, 21.1... 21.7) in der Karte (17.1, 17.2) und/oder der Visualisierung typischerweise kontinuierlich aktualisiert werden.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass im Rahmen des Lärmanalyseprozesses im Fahrzeug (1, 1.1... 1.7) und/oder im Backend (3) eine Unterscheidung zwischen Fahrgeräuschen des Fahrzeugs (1, 1.1... 1.7) einerseits und Fremdgeräuschen andererseits stattfindet.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Lärmanalyseprozess einen Bordauswertungsprozess umfasst, während welches an Bord des Fahrzeugs (1, 1.1... 1.7) eine zumindest teilweise Auswertung der Lärmimmissionsdaten (21, 21.1... 21.7) vorgenommen wird, bevorzugt mittels künstlicher Intelligenz, wobei die Auswertung typischerweise eine Einteilung der Fremdgeräusche in Geräuschkategorien umfasst, wobei die Geräuschkategorien typischerweise eine Baustellenlärm-Kategorie und/oder eine Fluglärm-Kategorie und/oder eine Verkehrslärm-Kategorie umfassen.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine Mehrzahl an Fahrzeugen (1, 1.1... 1.7), bevorzugt mindestens fünf Fahrzeuge (1, 1.1... 1.7), typischerweise mindestens 15 Fahrzeuge (1, 1.1... 1.7), mit Vorteil mindestens 100 Fahrzeuge (1, 1.1... 1.7) an dem Verfahren teilnehmen, wobei typischerweise zumindest einige der teilnehmenden Fahrzeuge (1, 1.1... 1.7), mit Vorteil jedes teilnehmende Fahrzeug (1, 1.1... 1.7), jeweils zumindest teilweise einen Lärmerfassungsprozess und/oder einen Lärmanalyseprozess und/oder einen Übertragungsprozess und/oder einen Bordauswertungsprozess ausführt bzw. ausführen.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, umfassend - einen Routenplanungsschritt, in dessen Rahmen für das Fahrzeug (1, 1.1... 1.7) und/oder zumindest für eines der teilnehmenden Fahrzeuge (1, 1.1... 1.7) basierend auf den Lärmimmissionsdaten (21, 21.1... 21.7), bevorzugt basierend auf der Karte (17.1, 17.2) und/oder der Visualisierung, aus mehreren verfügbaren Routen (18, 19) eine leiseste Route (19) ausgewählt wird, und/oder - einen Warnschritt, in dessen Rahmen vor einer Lärmimmission an einem bestimmten Ort gewarnt wird, und/oder - einen Mitteilungsschritt, in dessen Rahmen eine Mitteilung darüber versendet wird, dass an einem bestimmten Ort ein bestimmter Lärmimmissions-Grenzwert überschritten wurde bzw. wird.
Datenbank (2), umfassend eine Karte /17.1, 17.2) und/oder eine Visualisierung und/oder Lärmimmissionsdaten (21, 21.1... 21.7), welche mittels eines Verfahrens nach einem der vorgenannten Ansprüche erzeugt wurde(n).
Verfahren zur Planung einer Route (18, 19) für ein Fahrzeug (1, 1.1... 1.7), dadurch gekennzeichnet, dass aus mehreren verfügbaren Routen (18, 19) eine leiseste Route (19) ausgewählt wird, wobei bevorzugt für jede der mehreren verfügbaren Routen (18, 19) mit Hilfe einer Datenbank (2) nach Anspruch 9 ein zu erwartender Geräuschpegel bestimmt wird und dann die leiseste Route (19) ausgewählt wird.
Vorrichtung zur Lärmerfassung und/oder Lärmanalyse, umfassend Mittel (4, 5, 6, 7, 8, 9) zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 8 und/oder 10.
Fahrzeug (1, 1.1... 1.7), geeignet zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 8 und/oder 10, wobei das Fahrzeug (1, 1.1... 1.7) typischerweise eine Datenbank (2) nach Anspruch 9 und/oder eine Vorrichtung nach Anspruch 11 umfasst.
System zur Lärmerfassung und/oder Lärmanalyse, umfassend Mittel 4, 5, 6, 7, 8, 9) zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 8 und/oder eine Datenbank (2) nach Anspruch 9 und/oder Mittel (4, 5, 6, 7, 8, 9) zur Durchführung eines Verfahrens nach Anspruch 10 und/oder zumindest eine Vorrichtung nach Anspruch 11 und/oder zumindest ein Fahrzeug (1, 1.1... 1.7) nach Anspruch 12.
Computerprogramm, umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Computerprogramms durch einen Computer diesen veranlassen, ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8 und/oder ein Verfahren nach Anspruch 10 auszuführen.
Computerlesbares Medium, dadurch gekennzeichnet, dass das computerlesbare Medium Computerprogrammcode zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 8 und/oder zur Durchführung eines Verfahrens nach Anspruch 10 umfasst.