DE102020213853A1 - Method and device for detecting a malfunction of a braking system - Google Patents

Method and device for detecting a malfunction of a braking system Download PDF

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    • B60T17/18—Safety devices; Monitoring
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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erkennung einer Fehlfunktion einer Bremsanlage (10) eines Kraftfahrzeugs. Das Verfahren umfasst dabei die Schritte des Vergleichs von aktuellen Systemwerten (BW, AW) mit Vergleichsgrößen eines Prozessmodels (18), des Ausgebens einer Fehlermeldung an eine trainierte machine learning Fehlererkennung, falls eine Abweichung zwischen den Vergleichsgrößen und Systemwerten (BW, AW) größer ist als ein vorgegebener Toleranzbereich (T), des Durchführens einer machine learning funkion (30) der machine learning Fehlererkennung auf Basis der aktuellen Systemwerte (BW, AW), und des Ermittelns, ob aufgrund der Ergebnisse der machine learning funktion (30) ein Fehler vorliegt.The invention relates to a method for detecting a malfunction in a brake system (10) of a motor vehicle. The method includes the steps of comparing current system values (BW, AW) with comparison variables of a process model (18), outputting an error message to a trained machine learning error detection system if a deviation between the comparison variables and system values (BW, AW) is greater as a predetermined tolerance range (T), performing a machine learning function (30) of machine learning error detection based on the current system values (BW, AW), and determining whether there is an error based on the results of the machine learning function (30). .

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Erkennung einer Fehlfunktion einer Bremsanlage eines Kraftfahrzeugs.The present invention relates to a method and a device for detecting a malfunction in a brake system of a motor vehicle.

Stand der TechnikState of the art

Aktuell werden in aller Regel modellgestützte Methoden zur Fehlererkennung in Bremssystemen eingesetzt, wobei die im statischen und dynamischen Prozessverhalten vorhandenen Abhängigkeiten verschiedener messbarer Signale durch Einsatz von mathematischen Prozessmodellen ausgenutzt werden. Bei einer modellgestützten Fehlererkennung wird der Prozess mit einem Prozessmodell verglichen. Anschließend werden Vergleichsgrößen mit verschiedenen Methoden erzeugt. Liegt eine Abweichung zwischen dem aktuellen Wert und der Vergleichsgröße außerhalb eines Toleranzbereichs wird ein Fehler ausgegeben.Currently, model-based methods for fault detection in brake systems are generally used, whereby the dependencies of various measurable signals that are present in the static and dynamic process behavior are exploited by using mathematical process models. In the case of model-based error detection, the process is compared with a process model. Subsequently, comparison values are generated using various methods. If there is a deviation between the current value and the comparison value outside of a tolerance range, an error is output.

Die EP 1 492 690 B1 betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Erkennung einer Fehlfunktion einer Bremsanlage, insbesondere zur Erkennung einer Fehlfunktion der Raddrucksensorik einer Bremsanlage eines Kraftfahrzeugs während der Betätigung der Bremsanlage in Abhängigkeit von zwei Betriebsmodi.the EP 1 492 690 B1 relates to a method and a device for detecting a malfunction of a brake system, in particular for detecting a malfunction of the wheel pressure sensors of a brake system of a motor vehicle during actuation of the brake system as a function of two operating modes.

Die Schwierigkeit bei der Entwicklung modellgestützter Überwachungen in Bremssystemen liegt darin, dass in manchen komplexen Überwachungsaufgaben (z.B. Leckage, Luft, usw.) kein bzgl. nur sehr geringes explizites systematisches Wissen zur Modellbildung vorliegt. Würde es versucht werden, diese Fehlerfälle abdecken zu können, würde es aufgrund der Ungenauigkeit der Nachbildung zu vielen Falschmeldungen kommen.The difficulty in developing model-based monitoring in braking systems is that in some complex monitoring tasks (e.g. leakage, air, etc.) there is no or only very little explicit systematic knowledge about modeling. If an attempt were made to be able to cover these error cases, there would be many incorrect reports due to the inaccuracy of the simulation.

Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung liegt darin, ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Fehlererkennung anzugeben, mit welcher die Genauigkeit und die Zuverlässigkeit der Fehlererkennung erhöht wird.The object of the present invention is to specify a method and a device for error detection, with which the accuracy and reliability of the error detection is increased.

Offenbarung der ErfindungDisclosure of Invention

Die Aufgabe wird durch ein Verfahren zur Erkennung einer Fehlfunktion einer Bremsanlage eines Kraftfahrzeugs mit den Merkmalen nach Anspruch 1 und eine Vorrichtung zur Erkennung einer Fehlfunktion einer Bremsanlage eines Kraftfahrzeugs mit den Merkmalen nach Anspruch 4 gelöst. Die jeweils rückbezogenen abhängigen Ansprüche geben vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung wieder.The object is achieved by a method for detecting a malfunction of a brake system of a motor vehicle having the features of claim 1 and a device for detecting a malfunction of a brake system of a motor vehicle having the features of claim 4. The dependent claims refer back to advantageous developments of the invention.

Die Erfindung gibt ein Verfahren zur Erkennung einer Fehlfunktion einer Bremsanlage eines Kraftfahrzeugs an. Das Verfahren umfasst dabei die Schritte des Vergleichs von aktuellen Systemwerten mit Vergleichsgrößen eines Prozessmodels, des Ausgebens einer Fehlermeldung an eine trainierte machine learning Fehlererkennung, falls eine Abweichung zwischen den Vergleichsgrößen und Systemwerten größer ist als ein vorgegebener Toleranzbereich, des Durchführens einer machine learning funkion der machine learning Fehlererkennung auf Basis der aktuellen Systemwerte, und des Ermittelns, ob aufgrund der Ergebnisse der machine learning funktion ein Fehler vorliegt.The invention specifies a method for detecting a malfunction in a brake system of a motor vehicle. The method includes the steps of comparing current system values with comparison variables of a process model, outputting an error message to a trained machine learning error detection system if a deviation between the comparison variables and system values is greater than a specified tolerance range, performing a machine learning function of the machine learning Error detection based on the current system values, and determining whether there is an error based on the results of the machine learning function.

Gemäß der Erfindung wird die machine learning Fehlererkennung somit erst aktiv, wenn eine Fehlfunktion beim Vergleich mit einem Prozessmodel erkannt wird. Dadurch wird für die machine learning Fehlererkennung in einem regelgerechten Betrieb nicht aktiv. Die machine learning Fehlererkennung braucht relativ viel Rechenaufwand, so dass diese im Regelbetrieb eingespart werden kann. Da die Fehlermeldung durch die machine learning Fehlererkennung nochmals nachgeprüft wird, kann der Toleranzbereich enger gewählt werden als bei einem gewöhnlichen System. Außerdem kann der Aufwand bei der Entwicklung des Prozessmodels wesentlich reduziert werden. Dementsprechend werden mehr Fehlermeldungen im ersten Schritt gemeldet. Diese können durch eine Nachprüfung mittels der machine learning Fehlererkennung wieder verworfen werden.According to the invention, the machine learning error detection thus only becomes active when a malfunction is detected when compared with a process model. As a result, error detection is not active for machine learning in regular operation. The machine learning error detection requires a relatively large amount of computing effort, so that this can be saved in regular operation. Since the error message is checked again by machine learning error detection, the tolerance range can be narrower than with a conventional system. In addition, the effort involved in developing the process model can be significantly reduced. Accordingly, more error messages are reported in the first step. These can be discarded again by checking using machine learning error detection.

Durch die trainierte machine learning Fehlererkennung können jedoch auch die Fehlerfälle erkannt werden, zu denen kein explizites systematisches Wissen vorliegt. Da die machine learning Fehlererkennung speziell auf Fälle trainiert ist, welche von der ersten Fehlererkennung als positiv erkannt wurden, ist die Fehlererkennung solcher Fälle genauer möglich. Dadurch ist es möglich eine Fehlfunktion der Bremsanlage präziser und zuverlässigere vorherzusagen.However, the trained machine learning error detection can also detect errors for which there is no explicit systematic knowledge. Since the machine learning error detection is specially trained for cases that were recognized as positive by the first error detection, the error detection of such cases is possible more precisely. This makes it possible to predict a malfunction in the brake system more precisely and reliably.

In einer bevorzugten Ausführung der Erfindung werden vor einer Durchführung der machine learning funktion aus den aktuellen Systemwerten die für die machine learning funktion relevanten Werte berechnet. Es werden dadurch lediglich die Werte ausgerechnet, auf welche die machine learning funktion trainiert worden ist. Dadurch können unwichtige Informationen bereits vor der machine learning funktion verworfen werden, so dass Rechenaufwand eingespart werden kann.In a preferred embodiment of the invention, before the machine learning function is carried out, the values relevant to the machine learning function are calculated from the current system values. This only calculates the values on which the machine learning function has been trained. As a result, unimportant information can already be discarded before the machine learning function, so that computing effort can be saved.

In einer weiteren bevorzugten Ausführung der Erfindung wird in einem weiteren Schritt der trainierten machine learning Fehlererkennung der Fehlertyp identifiziert, für den Fall, dass die machine learning funktion einen Fehler feststellt. Es ist somit nicht lediglich möglich anzuzeigen, dass ein Fehler vorliegt, sondern auch welcher Fehler vorliegt. Es ist dadurch möglich die Wichtigkeit des Fehlers besser einzuschätzen, so dass entschieden werden kann, ob das Fahrzeug vorerst weiterbetrieben werden darf, oder sofort still gelegt werden muss. Auch wird dadurch die Zeit für eine Reparatur reduziert, da bereits im Vorfeld der genaue Fehlertyp ausgegeben werden kann.In a further preferred embodiment of the invention, in a further step of the trained machine learning error detection, the error type is identified in the event that the machine learning function detects an error. It is thus not only possible to indicate that an error has occurred lies, but also which error is present. This makes it possible to better assess the importance of the error, so that a decision can be made as to whether the vehicle may continue to be operated for the time being or whether it must be shut down immediately. This also reduces the time required for repairs, since the exact type of error can be output in advance.

Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung wird zusätzlich gelöst durch eine Vorrichtung zur Erkennung einer Fehlfunktion einer Bremsanlage eines Kraftfahrzeugs, auf welcher das erfindungsgemäße Verfahren ausführbar ist. Die Vorrichtung umfasst dabei eine erste Fehlererkennungseinrichtung, welche auf Basis eines physikalischen Models aufgebaut ist, und eine zweite Fehlererkennungseinrichtung, welche eine machine-learning Funktion aufweist, wobei die zweite Fehlererkennungseinrichtung zur Überprüfung einer Fehlermeldung der ersten Fehlererkennungseinrichtung, dieser nachgeschaltet ist. Die zweite Fehlererkennungseinrichtung ist somit erst nach der ersten Fehlererkennungseinrichtung angeordnet, so dass diese erst aktiv wird, wenn die erste Fehlererkennungseinrichtung einen Fehler detektiert. Eine solche Vorrichtung weist daher im Wesentlichen die gleichen zu dem Verfahren beschriebenen Vorteile auf, so dass die Genauigkeit und die Zuverlässigkeit der Fehlererkennung erhöht wird.The object of the present invention is additionally achieved by a device for detecting a malfunction of a brake system of a motor vehicle, on which the method according to the invention can be carried out. The device comprises a first error detection device, which is constructed on the basis of a physical model, and a second error detection device, which has a machine-learning function, the second error detection device being connected downstream of the first error detection device to check an error message. The second error detection device is therefore only arranged after the first error detection device, so that it only becomes active when the first error detection device detects an error. Such a device therefore has essentially the same advantages described for the method, so that the accuracy and reliability of the error detection is increased.

In einer vorteilhaften Weiterbildung weist die zweite Fehlererkennungseinrichtung eine Fehleridentifizierungsfunktion auf, mit welcher der Fehlertyp identifizierbar ist. Mit der Fehleridentifizierungsfunktion werden die zuvor für das Verfahren beschriebenen Vorteile erzielt.In an advantageous development, the second error detection device has an error identification function with which the type of error can be identified. The advantages described above for the method are achieved with the error identification function.

Vorteilhafterweise weist die zweite Fehlererkennungseinrichtung eine Berechnungsfunktion auf, mit welcher relevant Werte für die machine learning funktion berechenbar sind. Mit einer solchen Berechnungsfunktion werden der machine learning funktion die Werte berechnet, welche für die Bestimmung eines Fehler notwendig sind, so dass das die machine learning funktion effizienter durchführbar ist.The second error detection device advantageously has a calculation function with which relevant values for the machine learning function can be calculated. With such a calculation function, the machine learning function calculates the values that are necessary for determining an error, so that the machine learning function can be carried out more efficiently.

Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in der Zeichnung dargestellt und in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert. Es zeigt:

  • 1 Vorrichtung zur Erkennung einer Fehlfunktion einer Bremsanlage nach einem Ausführungsbeispiel der Erfindung, und
  • 2 Verfahren zur Erkennung einer Fehlfunktion einer Bremsanlage nach einem Ausführungsbeispiel der Erfindung.
Embodiments of the invention are shown in the drawing and explained in more detail in the following description. It shows:
  • 1 Device for detecting a malfunction of a brake system according to an embodiment of the invention, and
  • 2 Method for detecting a malfunction of a brake system according to an embodiment of the invention.

In 1 ist eine Vorrichtung zur Erkennung einer Fehlfunktion einer Bremsanlage 10 nach einem Ausführungsbeispiel der Erfindung gezeigt. Die Figur zeigt dabei die Bremsanlage 10, welche aufgrund von Bremsvorgabewerten BW einen Bremsvorgang ausführt. Der Bremsvorgang wird über Sensoren gemessen, so dass in Abhängigkeit des Bremsvorgangs verschiedene Ausgangswerte AW erzeugt werden.In 1 a device for detecting a malfunction of a brake system 10 according to an exemplary embodiment of the invention is shown. The figure shows the brake system 10, which performs a braking process on the basis of default braking values B W . The braking process is measured by sensors, so that different output values A W are generated depending on the braking process.

Die Vorrichtung zeigt zusätzlich eine erste Fehlererkennungseinrichtung 14. Dieser ersten Fehlererkennungseinrichtung 14 werden die aus den Bremsvorgabewerten BW und den Ausgangswerten AW bestehenden Systemwerte der Bremsanlage 10 zugeführt. Die erste Fehlererkennungseinrichtung 14 weist ein physikalisches Prozessmodel 18 auf, welches die Bremsanlage 10 nachgebildet. Das Prozessmodel 18 ist dabei derart ausgelegt, dass dieses den Normalfall der Bremsanlage 10 nachbildet. Die durch den Bremsvorgang im Normalfall generierten Ausgangswerte AW können dadurch nachgestellt werden.The device also has a first error detection device 14. This first error detection device 14 is supplied with the system values of the brake system 10 consisting of the brake default values B W and the output values A W . The first error detection device 14 has a physical process model 18 which simulates the brake system 10 . The process model 18 is designed in such a way that it simulates the normal case of the brake system 10 . The output values A W generated by the braking process in the normal case can be readjusted in this way.

Der ersten Fehlererkennungseinrichtung 14 werden ebenso die realen Ausgangssignale AW der Bremsanlage 10 zugeführt. Die erste Fehlererkennungseinrichtung 14 weist zusätzlich ein Vergleichseinheit 22 auf, mit welcher eine Abweichung zwischen den simulierten Ausgangswerten und den realen Ausgangswerten AW berechnet. In diese Vergleichseinheit 22 sind dabei Toleranzen für die Ausgangswerte AW hinterlegt, welche als normale Abweichungen zwischen der Simulation und dem realen Bremsvorgang angesehen werden.The real output signals A W of the brake system 10 are also supplied to the first fault detection device 14 . The first error detection device 14 also has a comparison unit 22, with which a deviation between the simulated output values and the real output values A W is calculated. Tolerances for the initial values A W are stored in this comparison unit 22, which are regarded as normal deviations between the simulation and the real braking process.

Sollten die Abweichung zwischen den simulierten Ausgangswerten und den realen Ausgangswerten AW diesen Toleranzbereich übersteigen, gibt die Vergleichseinheit 22 eine Fehlermeldung an eine zweite Fehlererkennungseinrichtung 26 aus. Die zweite Fehlererkennungseinrichtung 26 ist im Gegensatz zu der ersten Fehlererkennungseinrichtung 14 nicht dauerhaft aktiv, sondern wird erst aktiviert, wenn die erste Fehlererkennungseinrichtung 14 eine Fehlermeldung ausgibt. Der zweiten Fehlererkennungseinrichtung 26 werden dabei ebenso die Systemwerte BW, AW der Bremsanlage 10 zugeführt.Should the deviation between the simulated output values and the real output values A W exceed this tolerance range, the comparison unit 22 outputs an error message to a second error detection device 26 . In contrast to the first error detection device 14, the second error detection device 26 is not permanently active, but is only activated when the first error detection device 14 outputs an error message. The system values B W , A W of the brake system 10 are also supplied to the second fault detection device 26 .

Die zweite Fehlererkennungseinrichtung 26 weist eine trainierte machine learning funktion 30 auf, aufgrund derer ein Fehler auf Basis der trainierten Daten feststellbar ist. Zusätzlich weist die zweite Fehlererkennungseinrichtung 26 eine Berechnungsfunktion 34 auf, welche der eigentlichen machine learning funktion 30 vorgelagert ist. Diese Berechnungsfunktion 34 berechnet aus den Sensor Daten, die für die machine learning funktion 30 relevanten Werte.The second error detection device 26 has a trained machine learning function 30, on the basis of which an error can be determined on the basis of the trained data. In addition, the second error detection device 26 has a calculation function 34 which is upstream of the actual machine learning function 30 . This calculation function 34 calculates the values relevant for the machine learning function 30 from the sensor data.

Der machine leaning funktion 30 ist eine Fehleridentifizierungsfunktion 38 nachgelagert. Diese bestimmt, für den Fall, dass die machine learning funktion 30 einen Fehler ausgibt, den Fehlertyp. Die Parameter der Fehleridentifizierungsfunktion 38 wurden von den trainierten Daten offline gelernt.An error identification function 38 is downstream of the machine leaning function 30 . In the event that the machine learning function 30 outputs an error, this determines the type of error. The parameters of the error identification function 38 were learned off-line from the trained data.

2 zeigt ein Verfahren zur Erkennung einer Fehlfunktion einer Bremsanlage 10 nach einem Ausführungsbeispiel der Erfindung. In einem ersten Schritt A werden aufgrund von Bremsvorgabewerten BW der Bremsanlage 10 in einem Prozessmodel Vergleichsgrößen berechnet. Das Prozessmodel 18 bildet dabei die Bremsanlage 10 in einem Normalzustand ab. Diese Vergleichsgrößen werden in einem nächsten Schritt B mit den Ausgangswerten AW der Bremsanlage 10 verglichen und die Abweichung ΔAW berechnet. Für jede Vergleichsgröße sind dabei Toleranzbereiche T festgelegt, für welche der Betrieb der Bremsanlage 10 als Normalzustand angesehen wird. 2 shows a method for detecting a malfunction of a brake system 10 according to an embodiment of the invention. In a first step A, reference variables are calculated in a process model on the basis of default braking values B W of the braking system 10 . The process model 18 depicts the brake system 10 in a normal state. In a next step B, these comparison variables are compared with the initial values A W of the brake system 10 and the deviation ΔA W is calculated. Tolerance ranges T are defined for each comparison variable, for which the operation of the brake system 10 is considered to be normal.

Sollten die Abweichung ΔAW einer Vergleichsgröße jedoch größer als ein Toleranzbereich T sein, wird eine Fehlermeldung an eine trainierte machine learning Fehlererkennung ausgegeben. Diese machine learning Fehlererkennung führt in einem ersten Schritt C eine Berechnung durch, mit welcher relevante Werte für eine machine learning funktion 30 ermittelt werden. Anhand dieser Werte ermittelt die machine learning funktion 30 in einem nächsten Schritt D, ob ein Fehler der Bremsanlage 10 vorliegt. Falls ein Fehler vorliegt, wird in einem nächsten Schritt E der Fehlertyp identifiziert. Für den Fall, dass kein Fehler festgestellt wird, wird mit dem Verfahren wieder von neuem begonnen.However, should the deviation ΔA W of a comparison variable be greater than a tolerance range T, an error message is output to a trained machine learning error detection system. In a first step C, this machine learning error detection performs a calculation with which relevant values for a machine learning function 30 are determined. Based on these values, the machine learning function 30 determines in a next step D whether there is a fault in the brake system 10 . If there is an error, the error type is identified in a next step E. In the event that no error is found, the method starts again from the beginning.

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNGQUOTES INCLUDED IN DESCRIPTION

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Zitierte PatentliteraturPatent Literature Cited

  • EP 1492690 B1 [0003]EP 1492690 B1 [0003]

Claims (7)

Verfahren zur Erkennung einer Fehlfunktion einer Bremsanlage (10) eines Kraftfahrzeugs, umfassend die Schritte: - Vergleich von aktuellen Systemwerten (BW, AW) mit Vergleichsgrößen eines Prozessmodels (18), - Ausgeben einer Fehlermeldung an eine trainierte machine learning Fehlererkennung, falls eine Abweichung zwischen den Vergleichsgrößen und Systemwerten (BW, AW) größer ist als ein vorgegebener Toleranzbereich (T), - Durchführen einer machine learning funkion (30) der machine learning Fehlererkennung auf Basis der aktuellen Systemwerte (BW, AW), und - Ermitteln, ob aufgrund der Ergebnisse der machine learning funktion (30) ein Fehler vorliegt.Method for detecting a malfunction of a brake system (10) of a motor vehicle, comprising the steps: - comparing current system values (B W , A W ) with comparison variables of a process model (18), - outputting an error message to a trained machine learning error detection system, if a deviation between the comparison variables and system values (B W , A W ) is greater than a predetermined tolerance range (T), - carrying out a machine learning function (30) of machine learning error detection based on the current system values (B W , A W ), and - Determine whether there is an error based on the results of the machine learning function (30). Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass vor einer Durchführung der machine learning funktion (30) aus den aktuellen Systemwerten (BW, AW) die für die machine learning funktion (30) relevanten Werte berechnet werden.procedure after claim 1 , characterized in that before the machine learning function (30) is carried out, the values relevant to the machine learning function (30) are calculated from the current system values (B W , A W ). Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass in einem weiteren Schritt der trainierten machine learning Fehlererkennung der Fehlertyp identifiziert wird, für den Fall, dass die machine learning funktion (30) einen Fehler feststellt.procedure after claim 1 or 2 , characterized in that in a further step of the trained machine learning error detection, the error type is identified in the event that the machine learning function (30) detects an error. Vorrichtung zur Erkennung einer Fehlfunktion einer Bremsanlage (10) eines Kraftfahrzeugs, auf welcher ein Verfahren nach einem der obigen Ansprüche ausführbar ist, umfassend eine erste Fehlererkennungseinrichtung (14), welche auf Basis eines physikalischen Models aufgebaut ist, und eine zweite Fehlererkennungseinrichtung (26), welche eine machine-learning funktion (30) aufweist, wobei die zweite Fehlererkennungseinrichtung (26) zur Überprüfung einer Fehlermeldung der ersten Fehlererkennungseinrichtung (14), dieser nachgeschaltet ist.Device for detecting a malfunction of a brake system (10) of a motor vehicle, on which a method according to one of the above claims can be executed, comprising a first error detection device (14) which is constructed on the basis of a physical model, and a second error detection device (26), which has a machine-learning function (30), the second error detection device (26) being connected downstream of the first error detection device (14) for checking an error message. Vorrichtung nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass die zweite Fehlererkennungseinrichtung (26) eine Fehleridentifizierungsfunktion (38) aufweist, mit welcher der Fehlertyp identifizierbar ist.device after claim 4 , characterized in that the second error detection device (26) has an error identification function (38) with which the error type can be identified. Vorrichtung nach Anspruch 4 oder 5, dadurch gekennzeichnet, dass die zweite Fehlererkennungseinrichtung (26) eine Berechnungsfunktion (34) aufweist, mit welcher relevante Werte für die machine learning funktion (30) berechenbar sind.device after claim 4 or 5 , characterized in that the second error detection device (26) has a calculation function (34) with which relevant values for the machine learning function (30) can be calculated. Kraftfahrzeug umfassend eine Vorrichtung nach einem der Ansprüche 4 bis 6.Motor vehicle comprising a device according to one of Claims 4 until 6 .
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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