DE102021113480A1

DE102021113480A1 - Computerimplementiertes Verfahren zur Routenplanung für Servicefahrzeuge von mobilen Toilettenkabinen

Info

Publication number: DE102021113480A1
Application number: DE102021113480.3A
Authority: DE
Inventors: Alexander Kahlig; Daniel Versen; Christian Friedrich; Alexander Hoffmann
Original assignee: Statmath GmbH; IFM Electronic GmbH
Current assignee: Statmath GmbH; IFM Electronic GmbH
Priority date: 2020-05-25
Filing date: 2021-05-25
Publication date: 2021-11-25

Abstract

Bei einem Computerimplementiertes Verfahren zur Routenplanung für Servicefahrzeuge von mobilen Toilettenkabinen, werden die Füllstande der Tanks von mehreren Toilettenkabinen an eine Zentrale in regelmäßigen Abständen per Funk übermittelt werden. Die Position der einzelnen mobilen Toilettenkabinen ist z. B. über GPS-Daten oder über die jeweilige Funkzelle bestimmbar. Mittels eines auf KI basierten Algorithmus wird die Route der Servicefahrzeuge, so ermittelt, dass alle mobilen Toilettenkabinen rechtzeitig gewartet werden.

Description

Die Erfindung betrifft ein computerimplementiertes Verfahren zur Routenplanung für Servicefahrzeuge von mobilen Toilettenkabinen sowie ein computerimplementiertes Verfahren zum Entleeren von mobilen Toilettenkabinen.
Aus der DE102010021231A1 und aus der US2003210140A1 ist jeweils mobile Toilettenkabinen bekannt.
Problematisch bei derartigen mobilen Toilettenkabinen ist die Entleerung. Mobile Toilettenkabinen sind üblicherweise über ein größeres Gebiet verstreut aufgestellt. Die einzelnen Aufstellorte müssen rechtzeitig angefahren werden, um den Fäkaltank der mobilen Toilettenkabine zu entleeren.
Eine mobile Toilettenkabine kann nur bis zu einem maximalen Füllstand des Fäkalientanks benutzt werden.
In der Regel werden die einzelnen Aufstellorte in festen Zeitabständen angefahren und entleert. Die festen Zeitabstände sind so gewählt, dass die Benutzung der mobilen Toilettenkabine stets gewährleistet wird. Das erfordert aber hohe Sicherheitsmargen beim Anfahren. Dabei werden immer wieder Toilettenkabinen angefahren, für die eine Tankentleerung gar nicht erforderlich ist.
Dies ist ineffektiv, zeitaufwendig und auch aus ökologischen Gründen im Hinblick auf Umweltverschmutzung sowie Verkehrsbelastung problematisch.
Es sind verschiedene Verfahren und System zur Routenoptimierung bekannt.
Aus der DE2009050343 ist ein patentiertes Verfahren zur Routenoptimierung für ein einzelnes Kraftfahrzeug bekannt.
Aus der W02019/040946 A1 ist ein System und ein Verfahren zum Managen des Einsammelns von Behälterinhalten von geographisch verteilen Behältern bekannt, bei dem Routeninformationen an eine Fahrzeugflotte entsprechend dem Füllstand der Behälter übermittelt werden.
Aus einem Internet-Artikel Capacity Constraints: Google Developers Version vom 17.09.2019 ist ein CVRP (capacitated vehicle routing problem) Routing-Verfahren bekannt, bei dem Güter ausgeliefert werden sollen, wobei die maximale Ladekapazität der Fahrzeuge berücksichtigt wird und die Kosten minimalisiert werden sollen.
Mit diesen Verfahren kann jedoch eine optimale Routenplanung für ein vorgegebene Menge von Servicefahrzeugen, die alle Randbedingungen, die für mobile Toilettenkabinen entscheidungserheblich sind, nicht durchgeführt werden.
Aufgabe der Erfindung ist es deshalb ein computerimplementiertes Verfahren zur Routenplanung für Servicefahrzeuge von mobilen Toilettenkabinen anzugeben, bzw. ein computerimplementiertes Verfahren zum Entleeren von mobilen Toilettenkabinen anzugeben, das die oben genannten Nachteile nicht aufweist.
Gelöst wird diese Aufgabe durch das in den unabhängigen Ansprüchen angegebene Verfahren.
Nachfolgend ist die Erfindung anhand der Ausführungsbeispiele und mehrere Figuren näher erläutert.
Es zeigen:

1 Schematische Darstellung einer mobilen Toilettenkabine
2 Schematische Darstellung der Verteilung mehrere mobilen Toilettenkabinen über ein gewisses Gebiet
3 Beispielsfall mit mehreren verteilten mobilen Toilettenkabineb
4 Lösung des Beispielfalls mit vier Routen

Ein kapazitiver Sensor erfasst bei einer mobilen Toilettenkabine kontinuierlich den Füllstand eines Fäkalientanks durch die Kunststoffwand des Fäkalientanks.
Die Füllstandsdaten werden z. B. als Prozentwert zwischen 0-100% an eine zentrale Empfangsstation übermittelt und dort gespeichert.
Die Datenübertragung erfolgt über eine Drahtlosverbindung mittels Narrowband-IoT (NB-IOT) oder durch den Funkstandard Mioty.
NB-IoT ist eine Technologie zur Datenübertragung über die lizenzierten Frequenzbänder der Netzbetreiber wie Telekom oder Vodafone. Durch seine spezifischen technologischen Eigenschaften wie der SubGHz Frequenzbereich der Kommunikation und ausgeklügelte Sendealgorithmen ist NB-IoT ein sehr energiearmes Computerimplementiertes Verfahren, um Nachrichten über die Infrastruktur der Mobilfunkanbieter zu versenden. Die Reichweite ist je nach eingesetzter Funkfrequenz im Bereich von 10-25 km.
Mioty ist der neue LPWAN (Low Power Wide Area Network) Standard für eine Funktechnologie mit proprietärem Netz im freien ISM Band (868 MHz, SubGHz Frequenzbereich). Durch das in der ETSI beschriebene Telegramm Splitting (TS-UNB) ist es möglich, bis zu 20 km weit kleine Nachrichten (bis 200 Byte pro Nachricht) bei minimalstem Stromverbrauch zu versenden mit größtmöglicher Störunempfindlichkeit. Diese Technologie ermöglicht sogar eine 50 % Paketverlusttolleranz bevor eine Nachricht nicht mehr lesbar ist. Bei proprietären Netzen muss der Betreiber seine Funkempfänger selbst aufbauen und betreiben.
Eine Priorisierung der Füllstände kann somit erfolgen und damit in der Zentrale eine intelligente Routenplanung für die Reinigung bzw. den Austausch der Toilettenkabinen entwickelt werden ( ).
In der Zentrale steht ein Computersystem mit einer Recheneinrichtung, einer Speichereinrichtung und einer Ausgabeeinrichtung. Die Speichereinrichtung ist dazu ausgebildet die Füllstände der einzelnen Toilettenkabinen abzuspeichern, des weiteren sind in der Speichereinrichtung die erforderlichen Daten, die das Auswerteprogramm benötigt, wie die Standorte der einzelnen Toilettenkabinen, der Klärwerke, die Kosten der Servicefahrzeuge, die Kosten der kommunalen Entsorgungsfahrzeuge, die Reklamationskosten, die Straßenkarte des Bereichs in dem die Toilettenkabinen sowie die Klärwerke stehen, gespeichert.
Maßgeblich für die Erfindung ist es, dass der verwendete Sensor, der auf der Technologie des KQ10 basiert, mit energy harvesting oder Batteriezelle ausgestattet ist. Das ermöglicht den mobilen Betrieb des Sensors auch ohne externe Energieversorgung.
Der KQ10 ist in der Lage, Füllstände mit einer Auflösung von 2 mm zu detektieren. Dabei ist es egal, ob die Füllstandskante von Flüssigkeiten oder Festkörpern dargestellt wird. Der KQ10 besitzt 16 Elektroden, die nacheinander gemessen und im Anschluss daran der Füllstand durch die Auswertung der Füllstandskante ermittelt wird. Durch das Anbringen des Sensors an die Außenwand des Fäkalientanks der mobilen Toilettenkabine kann der Sensor durch die Tankwand hindurch den Füllstand erfassen und periodisch übermitteln (Siehe ). Dadurch wird es den Betreibern möglich, eine intelligente und bedarfsgerechte Routenplanung zu gestalten, um Kosten einzusparen und bedarfsgerechter zu Leeren. Gegenüber dem Stand der Technik, bei dem die Toilettenkabinen strikt nach Plan abgefahren werden, unabhängig davon, ob sie voll sind oder nicht, ist das ein erheblicher Vorteil in vielerlei Hinsicht.
Die Erfassung des Füllstands kann alternativ auch über Radarsensorik oder TOF erfolgen.
Die in 1 sehr schematisch dargestellte mobile Toilettenkabine weist einen kapazitiven Füllstandssensor z. B. den kapazitiven Sensor KQ10 der fa. ifm electronic gmbh auf. Über eine Funkschnittstelle werden die Füllstandsmesswerte an eine Zentrale weitergeleitet und dort in einer Speichereinrichtung gespeichert.
2 zeigt die schematische Verteilung mehrere mobilen Toilettenkabinen, die als dunkel ausgefüllte Kreise dargestellt sind, in einem Service-Gebiet von ca. 40 km Durchmesser. Im Zentrum des Service-Gebiets befindet sich ein Großfäkalientank, der als kleines Dreieck gekennzeichnet ist. Weiterhin befinden sich 4 mobile Abwassereinheiten, die als Quadrate dargestellt sind, in dem Service-Gebiet.
Folgende Eckwerte sind gegeben:

Großraumbereich z.B. Bundesland: 20.000 Mobile Toilettenkabines, Fahrer erreicht 40 Baustellen pro Tag 10 Anzahl der Großfäkaltanks an zentralen Stellen, Servicezeug, Großbaustellen, Festivalausstattung, Mobile Frisch- und Abwassereinheiten Quadrate, Kommunale Entsorgungsfahrzeuge entsorgen die Großfäkaltanks Kosten X € pro Kilomenter, Servicefahrer Fahrzeuge Kosten X/2 € /km Typische Einsatzradius 40-50 km, Durchschnitt 1.0-2.0 Mobile Toilettenkabinen pro Baustelle, Verweilzeit typisch 3-4 Monate pro Baustelle

Bei dem erfindungsgemäßen Computerimplementiertes Verfahren zur Routenplanung für Servicefahrzeuge von mobilen Toilettenkabinen, werden die Füllstande der Tanks von den einzelnen Toilettenkabinen an eine Zentrale in regelmäßigen Abständen per Funk übermittelt und in einer Speichereinrichtung abgespeichert. Die Standorte der einzelnen mobilen Toilettenkabinen, die ebenfalls in der Speichereinrichtung abgespeichert sind, sind z. B. über GPS-Daten oder über die jeweilige Funkzelle bestimmbar.
Die Füllstände der einzelnen Tanks werden an das Computersystem in der Zentrale übertragen.
Mit einem Auswerteprogramm, das in der Recheneinrichtung abläuft, lassen sich die Füllstande statistisch auswerten und für jede mobile Toilettenkabine kann der Zeitpunkt, wann der kritische Füllstand für den jeweiligen Tank erreicht sein wird, mittels eines Füllstandsprognose-Modells ermittelt werden.
Zur Routenplanung wird ein Algorithmus verwendet, der auf dem Vehicle Routing Problem basiert. Mit Hilfe eines auf KI basierenden Lösungsansatzes wird unter den Bedingungen beschränkte Ladekapazität des Servicefahrzeugs und des Füllstandsprognose-Modells für das Erreichen des kritischen Füllstands der einzelnen Toilettenkabinen, sowie weitere Parameter, die optimale Route ermittelt. Der Algorithmus verwendet einer Belohnungsmetrik, bei der u. a. das pünktliche Erreichen der mobilen Toilettenkabinen vor dem kritischen Zeitpunkt unter Maximierung der Auslastung der Ladekapazität der Servicefahrzeuge und Minimierung der Wegstrecken (Kosten) eine Rolle spielt.
Nachfolgend ist das Planungstool nochmals etwas näher erläutert.
Bei dem Planungstool wird ein Algorithmus eingesetzt, der auf dem Konzept des Vehicle Routing Problem (VRP) basiert (eine Verallgemeinerung des Traveling Salesman Problems). Die Aufgabenstellung an den KI-Algorithmus besteht darin, für verschiedene Fahrzeuge mit beschränkter Kapazität Routen zu planen, um alle vorgegebenen Ziellokationen vor einer Zeit-Deadline je Lokation abzufahren. (Handelt es sich nur um ein Fahrzeug so fällt man auf den einfachen Fall des Traveling Salesman zurück). Mit einer Belohnungsmetrik für die pünktliche Zielerreichung unter Maximierung der Ladekapazität und Minimierung der Wegstrecke wird der Algorithmus trainiert.
Hierbei gibt es einen zyklischen Planungslauf, z.B. täglich, für die unterschiedlichen Prozessgruppen:

a) Servicefahrer der Fa. DX fahren Standorte mit DX-Toiletten an und als Endpunkt ist ein Großfäkaltank vorgesehen
b) Kommunale Entsorgungsfahrzeuge fahren Standorte mit Großfäkaltanks an und als Endpunkt ist eine Kläranlage vorgesehen

Beide Problemstellungen können prinzipiell mit dem gleichen Algorithmus berechnet werden und folgende Parameter werden dafür erhoben und an den Algorithmus übergeben:

Servicefahrer FA. DX (analog Kommunale Entsorgungsfahrzeuge):
- - Startpunkt / Geolokation (Standort)
- - Ladekapazität
- - Verfügbarkeitintervall (Arbeitszeit), wobei die maximale Arbeitszeit nicht überschritten werden darf

DX-Toiletten (analog Großfäkaltanks):

- Geolokation (Standort)
- Prognostiziertes Zeitpunkt (Datum) der maximalen Füllstandsmenge (über separaten Algorithmus, der auf einem Füllstandsprognose-Modell basiert, siehe oben), d.h. der Zeitpunkt zum Entleeren (Deadline), der möglichst nicht überschritten werden sollte, da andernfalls eine Reklamationsgebühr fällig wird
- Aktueller Füllstand (Als Referenz und Check für das Füllstandsprognose-Modell). Erfindungsgemäß wird das Füllstandsprognose-Modell angepasst, wenn zwischen dem aktuellen Füllstand und dem prognostizierten Füllstand signifikante Abweichungen auftreten. Dadurch wird das Füllstandsprognose-Modell stetig angepasst.

Kläranlagen:

- Geolokation

Darauf basierende, generierte Daten

- Entfernungsmatrix in Straßen-Kilometern zwischen allen Geolokationen (automatisiert über Online-Kartendienste)

3 zeigt einen Großfäkalientank in der Mitte und die anzufahrenden Positionen als Kreise für einen Beispielfall.
4 zeigt die Beispielslösung mit 4 Routen.
Bei der Erfindung kann die Menge der Servicefahrzeuge prinzipiell beliebig sein. Ein Servicefahrzeug ist jedoch mindestens erforderlich.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

DE 102010021231 A1 [0002]
US 2003210140 A1 [0002]
DE 2009050343 [0008]
WO 2019/040946 A1 [0009]

Claims

Computerimplementiertes Verfahren zur Routenplanung von Servicefahrzeugen, wobei die Servicefahrzeuge zum Entleeren von mobilen Toilettenkabinen dienen, wobei die Füllstande der Tanks der Toilettenkabinen mit Sensoren erfasst und an ein zentrales Computersystem in regelmäßigen Abständen per Funk übermittelt werden, wobei das Computersystem eine Recheneinrichtung, eine Speichereinrichtung und eine Ausgabeeinrichtung aufweist, wobei die Geolokationen der Toilettenkabinen in einem Service-Gebiet in der Speichereinrichtung gespeichert sind, wobei die Entfernungsmatrix der Entfernungen zwischen den Geolokationen der Toilettenkabinen abgespeichert ist, wobei die Füllstände der einzelnen Tanks mit Sensoren erfasst und an das Computersystem übermittelt und in der Speichereinrichtung gespeichert werden, mit folgenden Verfahrensschritten A) Ermittlung der Zeitpunkte, wann für die jeweiligen Tanks der kritische Zeitpunkt zum Entleeren erreicht sein wird, auf der Basis eines Füllstandsprognose-Modells, B) Ermittlung der Routen für eine zur Verfügung stehende Menge an Servicefahrzeugen, wobei zur Planung der Routen ein Computerprogramm verwendet wird, das auf dem Vehicle Routing Problem basiert, wobei das Computerprogramm durch Maschinenlernen trainiert wurde, um unter den Bedingungen beschränkte Ladekapazität der Servicefahrzeuge und der Füllstandsprognose für die einzelnen Toilettenkabinen, optimierte Routen zu finden, wobei bei dem Maschinenlernen eine Belohnungsmetrik eingesetzt wurde, die insbesondere das pünktliche Erreichen der mobilen Toilettenkabinen vor dem kritischen Zeitpunkt unter Maximierung der Auslastung der Ladekapazität der Servicefahrzeuge und Minimierung der Wegstrecken belohnt. C) Ausgabe der ermittelten optimierten Routen für die Servicefahrzeuge an der Ausgabeeinrichtung.
Computerimplementiertes Verfahren zum Entleeren von mobilen Toilettenkabinen, dadurch gekennzeichnet, dass die Füllstande der Tanks regelmäßig an ein zentrales Computersystem übermittelt werden und die kritischen Zeitpunkte zu denen eine Entleerung des Tanks erforderlich sein wird, auf der Basis eines Füllstandsprognose-Modells ermittelt werden.
System besteht aus einer Menge von mobilen Toilettenkabinen, von Servicefahrzeugen und einem zentralen Computersystem, wobei die Servicefahrzeuge zum Entleeren von mobilen Toilettenkabinen dienen, wobei die Füllstande der Tanks der Toilettenkabinen mit entsprechenden Sensoren erfasst und an ein zentrales Computersystem in regelmäßigen Abständen per Funk übermittelt werden, wobei das Computersystem eine Recheneinrichtung, eine Speichereinrichtung und eine Ausgabeeinrichtung aufweist, wobei die Position der Toilettenkabinen in einem Service-Gebiet in der Speichereinrichtung gespeichert sind, wobei die Entfernungsmatrix der Entfernungen zwischen den Standorten der Toilettenkabinen abgespeichert ist, wobei die Füllstände der einzelnen Tanks mit Sensoren erfasst und an das Computersystem übermittelt und in der Speichereinrichtung gespeichert werden, und mit einem Computerprogramm optimierte Routen für die Servicefahrzeuge ermittelt werden wobei das Computerprogramm folgend Programmschritte aufweist: A) Ermittlung der Zeitpunkte, wann für die jeweiligen Tanks der kritische Zeitpunkt zum Entleeren erreicht sein wird, auf der Basis eines Füllstandsprognose-Modells, B) Ermittlung der Routen für eine zur Verfügung stehende Menge an Servicefahrzeugen, wobei zur Planung der Routen ein Computerprogramm verwendet wird, das auf dem Vehicle Routing Problem basiert, wobei das Computerprogramm durch Maschinenlernen trainiert wurde, um unter den Bedingungen beschränkte Ladekapazität der Servicefahrzeuge und der Füllstandsprognose für die einzelnen Toilettenkabinen, optimierte Routen zu finden, wobei bei dem Maschinenlernen eine Belohnungsmetrik eingesetzt wurde, die insbesondere das pünktliche Erreichen der mobilen Toilettenkabinen vor dem kritischen Zeitpunkt unter Maximierung der Auslastung der Ladekapazität der Servicefahrzeuge und Minimierung der Wegstrecken belohnt C) Ausgabe der ermittelten optimierten Routen für die Servicefahrzeuge an der Ausgabeeinrichtung.
System besteht aus einer Menge von mobilen Toilettenkabinen, von Servicefahrzeugen und einem zentralen Computersystem, wobei die Servicefahrzeuge zum Entleeren von mobilen Toilettenkabinen dienen, wobei die Füllstande der Tanks der Toilettenkabinen mit entsprechenden Sensoren erfasst und an ein zentrales Computersystem in regelmäßigen Abständen per Funk übermittelt werden, wobei das Computersystem eine Recheneinrichtung, eine Speichereinrichtung und eine Ausgabeeinrichtung aufweist, wobei die Position der Toilettenkabinen in einem Service-Gebiet in der Speichereinrichtung gespeichert sind, wobei die Entfernungsmatrix der Entfernungen zwischen den Standorten der Toilettenkabinen abgespeichert ist, wobei die Füllstände der einzelnen Tanks mit Sensoren erfasst und an das Computersystem übermittelt und in der Speichereinrichtung gespeichert werden, und mit einem Computerprogramm optimierte Routen für die Servicefahrzeuge ermittelt werden wobei das Computerprogramm folgend Programmschritte aufweist: A) Ermittlung der Zeitpunkte, wann für die jeweiligen Tanks der kritische Zeitpunkt zum Entleeren erreicht sein wird, auf der Basis eines Füllstandsprognose-Modells, B) Ermittlung der Routen für eine zur Verfügung stehende Menge an Servicefahrzeugen, wobei zur Planung der Routen ein Computerprogramm verwendet wird, das auf dem Vehicle Routing Problem basiert, wobei das Computerprogramm durch Maschinenlernen trainiert wurde, um unter den Bedingungen beschränkte Ladekapazität der Servicefahrzeuge und der Füllstandsprognose für die einzelnen Toilettenkabinen, optimierte Routen zu finden, wobei bei dem Maschinenlernen eine Belohnungsmetrik eingesetzt wurde, die insbesondere das pünktliche Erreichen der mobilen Toilettenkabinen vor dem kritischen Zeitpunkt unter Maximierung der Auslastung der Ladekapazität der Servicefahrzeuge und Minimierung der Wegstrecken belohnt C) Ausgabe der ermittelten optimierten Routen für die Servicefahrzeuge an der Ausgabeeinrichtung.
Routenpläne für Servicefahrzeuge, die zum Entleeren von mobilen Toilettenkabinen dienen, wobei die Routenpläne gemäß dem Verfahren nach Anspruch 1 gewonnen wurden, wobei die Servicefahrzeuge Empfangseinheiten für die Routenpläne aufweisen, und diese im Navigationssystem des Routenfahrzeugs darstellbar sind.
Computerimplementiertes Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass neben den Servicefahrzeuge für die mobilen Toilettenkabinen auch die kommunalen Entsorgungsfahrzeuge berücksichtigt werden, die den Transport vom Großfäkalientank im Service-Gebiet zum Klärwerk ausführen.