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Die Erfindung betrifft ein Verfahren und ein System zur Überwachung eines Laderaums.
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Die Überwachung von Laderäumen durch Überwachungssysteme, insbesondere durch elektronische Systeme, nimmt bei den heutigen Verkehrsströmen und den Anforderungen an die Logistik von Gütern einen immer breiteren Raum ein. Insbesondere die Laderäume von Lkw und von Containern stehen in dieser Hinsicht bei Flottenbetreibern, Speditionen und Versandhandel im Fokus und müssen möglichst effizient genutzt werden. Dazu sind in Abhängigkeit vom Befüllungsgrad des Laderaums auch die Be- und Entladevorgänge zu planen.
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Oft wird eine solche Überwachung dadurch durchgeführt, dass die Objekte oder Ladungsteile, die in einen Laderaum verladen werden, vor oder während der Verladung gemessen, gescannt oder in anderer Weise bestimmt werden. So sind Verfahren bekannt, bei denen etwa Kameras an Gabelstaplern montiert sind, die während der Verladung die einzelnen Ladungsstücke scannen und die Ergebnisse zu einer Gesamtladung bzw. zu einem Füllungsgrad innerhalb des Laderaums aufaddieren. Andere Lösung arbeiten mit an Ladungsteilen befestigten RFID Tags/Etiketten (RFID = radio frequency identification; Funkwellen-Identifikation), die während der Verladung oder innerhalb des Laderaums von entsprechenden Antennen im Laderaum oder etwa im Verladebereich an der Rampe detektiert werden. Eine genaue Bestimmung eines örtlich bestimmten Ladungszustands innerhalb des Laderaums ist dadurch nur bedingt möglich. Zudem erfordern solche Verfahren relativ viele Einrichtungen in der gesamten die Ladung umgebenden Infrastruktur, d. h. an Ladestellen, Rampen, an Ladefahrzeugen etc., die dann natürlich in einer geeigneten Form erst zusammengefasst und bewertet werden müssen.
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Im Stand der Technik sind auch Verfahren bekannt, bei denen Laderäume mit Hilfe rechnergestützter Verfahren und Systeme überwacht werden.
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Die
DE 10 2016 010 881 A1 offenbart dazu einen Fahrzeugaufbau, bei dem innerhalb des Laderaums eine Erkennungseinrichtung angeordnet ist, beispielsweise eine Kamera oder ein Laserscanner mit einer Belichtungseinheit, und bei dem eine Auswerteeinheit vorgesehen ist, die die Reflektionszeit für jedes zu einem Objekt ausgesandte Lichtsignal ermittelt und an eine Datenverarbeitungseinheit weiterleitet. Von dort werden die Daten weitergeleitet zu einer Telematik-Einheit, in der die Daten zu einer dreidimensionalen Darstellung des Laderaums weiterverarbeitet werden.
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Die
EP 3 232 404 A1 offenbart ein Verfahren und ein System für die Vermessung der Dimensionen eines Zielobjektes bzw. eines Ladungsteils auf einer Palette oder auf einem Träger, wobei mithilfe eines Sensors oder einer tiefenempfindlichen Kamera ein 3D-Datensatz ermittelt wird, der mithilfe von Tiefendaten, also Abstandsdaten (Abstand vom Sensor), den dreidimensionalen, physikalischen Raum beschreibt, den das Zielobjekt einnimmt.
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Nachteilig bei den im Stand der Technik bekannten Systemen und Verfahren ist es, dass der Beurteilung des Laderaumzustands in aller Regel nur die Ergebnisse eines einzigen Messverfahrens oder einer Berechnungsmethodik zugrunde liegen. Die Ergebnisse solcher Messungen und elektronischer Verarbeitungen sind jedoch oft fehlerbehaftet, sodass in vielen Fällen eine sichere Aussage über den Zustand des Laderaums selbst dann sehr schwierig ist, wenn solche Einzelmessungen durch manuelle Tätigkeiten oder Beobachtungen während der Verladung oder Entladung ergänzt werden.
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Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung bestand demnach in der Bereitstellung eines verbesserten und vollständig automatisierten Verfahrens sowie eines verbesserten automatisierten Systems zur Überwachung von Laderäumen, wobei sichere Ergebnisse zur Bestimmung und Überwachung eines Laderaums geliefert und wobei Verfahren und System für beliebig ausgebildeten Laderäume einsetzbar sind.
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Gelöst wird diese Aufgabe durch die Merkmale der unabhängigen Ansprüche 1 und 2. Weitere vorteilhafte Ausbildungen sind in den Unteransprüchen offenbart.
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Dabei wird nach dem erfindungsgemäßen Verfahren das Innere des Laderaums mit mindestens einem abstandsmessenden, tiefenempfindlichen Sensor dreidimensional vermessen und die die Messpunkte oder Messpunktmengen beschreibenden 3D-Daten werden als Messdatenmenge gespeichert. Diese Messdatenmenge sowie weitere in Hinblick auf den Laderaum ermittelbare Daten und Ergebnisse unterschiedlicher weiterer Sensor- und Messeinrichtungen sowie unterschiedlicher Datenverarbeitungseinrichtungen werden über Daten-Kommunikationseinrichtungen an Rechen- oder Auswerteeinrichtungen übertragen, die vorgegebene oder selbstlernende Programme oder Algorithmen aufweisen, mit deren Hilfe die Messdatenmenge mit den weiteren Daten aus einer der Einrichtungen im Sinne einer „Datenfusion“ (data fusion) zusammengeführt und/oder vervollständigt werden. Die zusammengeführten und/oder vervollständigten Daten werden dabei zu einem Ergebnis-Datensatz verarbeitet, der den aktuellen Beladungszustand des Laderaums darstellt.
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Das erfindungsgemäße Verfahren wendet die Datenfusion an, nämlich die Zusammenführung von Sensordaten und weiteren Daten, um eine genauere, klarere und konsistentere Information zu erzeugen, als sie durch die Auswertung von Daten nur einer Datenquelle möglich wäre. Die weiteren, mit der ursprünglichen Messdatenmenge verfahrensgemäß zusammengeführten Daten sind dabei Daten, welche den Laderaum selbst, dessen Umgebung, die logistische Verknüpfung des Laderaums mit anderen Laderäumen sowie den Laderaum betreffende Tätigkeiten, Planungen und logistische sowie logische Verknüpfungen untereinander betreffen.
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So sind beispielsweise Daten aus einer Bildverarbeitung von Aufnahmen des Laderaums, 3D-Daten aus einer dreidimensionalen Vermessung des Laderaums, Daten, die den Füllgrad eine Laderaums beschreiben, Daten über Volumen bzw. Flächenbedarf für die Ladung, Einzelerkennung von Ladungsobjekten, Abmessungen und Position von Objekten innerhalb des Laderaums, Personenerkennung, Bewegungserkennung, Daten einer Einrichtung zur Türöffnungserkennung, Daten zur Laderaumerkennung oder zur Laderaumgröße und -abmessung, usw. als mögliche Daten für die Zusammenführung mit der aktuellen Messdatenmenge geeignet.
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Durch das erfindungsgemäße Verfahren ist es möglich, mehrere Erkennungs- und Beurteilungsprozesse parallel zu betrachten und auszuwerten und daraus einen Ergebnis-Datensatz zu erarbeiten, der automatisiert in Echtzeit auch das dynamische Verhalten von Veränderungen im Laderaum beschreibt und der eine abgesicherte Grundlage für die Beurteilung des tatsächlichen aktuellen Laderaumzustands und für weitere Planungen liefert.
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Ein zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens besonders geeignetes System weist eine oder mehrere Einrichtungen auf aus der Gruppe der
- - Sensor- und Messeinrichtungen,
- - Datenverarbeitungseinrichtungen, insbesondere solcher mit programmierten Algorithmen zur Modellrechnung,
- - Rechen- oder Auswerteeinrichtungen, insbesondere solcher mit Programmen oder Algorithmen zur Zusammenführung und/oder Vervollständigung von Datensätzen (Datenfusion) und der
- - Daten-Kommunikationseinrichtungen.
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Die Einrichtungen aus diesen Gruppen sind dabei in einer Systemarchitektur zusammengefasst, wobei aus der Gruppe der Sensor- und Messeinrichtungen mindestens ein abstandsmessender Sensor vorgesehen ist, mit dem eine dreidimensionale Vermessung des Laderaums durchführbar ist, wobei die die Messpunkte oder Messpunktmengen der Vermessung beschreibenden 3D-Daten als Messdatenmenge gespeichert werden, nämlich als so genannte 3D-Punktwolke (3D point cloud) oder 3D-Punktcluster (3D point cluster), wobei die Speicherung wie z.B. auch die weitere Verarbeitung in einer Recheneinrichtung aus der Gruppe der Rechen- oder Auswerteeinrichtungen erfolgt.
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Mithilfe des erfindungsgemäßen Systems ist dann die Messdatenmenge mittels eines vorgegebenen Algorithmus mit weiteren Daten aus einer der Einrichtungen zusammenführbar, vorzugsweise unter Vervollständigung der Messdatenmenge durch ein Datenfusionsverfahren, wie oben beschrieben, wobei die zusammengeführten und/oder vervollständigten Daten in mindestens einer der Einrichtungen zu einem den aktuellen Beladungszustand des Laderaums darstellenden Ergebnis-Datensatz verarbeitbar sind.
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Es sei hier darauf hingewiesen, dass die Beschreibungen der Merkmale von computerimplementierten Erfindungen heutzutage kaum mehr möglich ist, ohne sich Ausdrücken der englischen Sprache zu bedienen. So wird auch im Weiteren bei der Beschreibung der System und Untersysteme zum Teil auf Ausdrücke aus der englischen Sprache zurückgegriffen, jedoch mit einer klarstellenden Beschreibung der Funktionsweise versehen. Der guten Ordnung halber und mit der Maßgabe, dass eine Patentschrift nicht zuletzt auch ihr eigenes Lexikon darstellt, schließt sich an das Ausführungsbeispiel auch eine Übersetzungstabelle an.
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Eine vorteilhafte Ausbildung des Systems besteht darin, dass die Systemarchitektur eines oder mehrere der folgenden Untersysteme (Subsysteme) aufweist, nämlich
- a) ein Untersystem zur Bereitstellung der Sensordaten (Sensordatenbereitstellung/Sensing Data Provider (SDP)),
- b) ein Untersystem zur Bereitstellung von Algorithmen zur Erfassung und Aufarbeitung von Daten (Algorithmische Detektierung/Algorithmic Detection Application (ADA)),
- c) ein Untersystem zur Bereitstellung von die Laderaumüberwachung beeinflussenden Daten, Metadaten und Parametern, Planungs- und Geschäftsdaten, Logistikdaten und Wirtschaftlichkeitsdaten (Business Logic Application (BLA)),
- d) ein Untersystem zur Bereitstellung von Programmen und Algorithmen zur Datenfusion und zum Datenmanagement (cloudserverbasierte Datenfusion und -verarbeitung/Cloud Data Fusion & Processing),
wobei die Einrichtungen aus der Gruppe der Sensor- und Messeinrichtungen, der Datenverarbeitungseinrichtungen, der Rechen- oder Auswerteeinrichtungen und der Daten-Kommunikationseinrichtungen jeweils einem oder mehreren der Untersysteme zugeordnet sind.
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Das Untersystem zur Bereitstellung der Sensordaten (Sensordatenbereitstellung) wird auch mit dem englischen Begriff „Sensing Data Provider“ (SDP) bezeichnet und beschreibt ein Zusammenwirken und/oder einen Zusammenschluss von Sensor- und Messeinrichtungen und -systemen sowie die Bereitstellung oder Übermittlung ihrer Messergebnisse oder Signale, insbesondere an andere Untersysteme.
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Ein solches Untersystem (SDP) weist je nach angewandter Technologie Sensoren und Messeinrichtungen auf, die kontinuierlich Messungen durchführen und die zugehörigen Messergebnisse auf Abfrage bereitstellen. So würden im Falle eines tiefenempfindlichen Sensors die Messdaten oder Messergebnisse aus 3D-Daten bestehen, welche alle ermittelten Oberflächen und Objekte in einem Laderaum beschreiben. Ebenso können beispielsweise Messergebnisse oder Messdaten von Beschleunigungssensoren (Gewichtsmessung oder Ortsänderung) oder Daten von Antennen oder Empfangseinrichtungen, die RFID-Tags oder andere Kennzeichnungen erkennen, übermittelt werden.
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Das Untersystem zur Bereitstellung von Algorithmen zur Erfassung und Aufarbeitung von Daten (algorithmische Detektierung) wird auch mit dem englischen Begriff „Algorithmic Detection Application“ (ADA) bezeichnet und beschreibt ein Zusammenwirken und/oder einen Zusammenschluss von ausführbaren Algorithmen und auf Software basierenden Verfahren, wodurch die ermittelten Daten, z.B. Messdaten, verarbeitet und mit Daten verschiedener weiterer Quellen kombiniert und zusammengefasst werden, wonach ebenfalls die Bereitstellung oder Übermittlung der Ergebnisse insbesondere an andere Untersysteme erfolgt.
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Dazu sind diesem und auch den übrigen Untersystemen eine Reihe von Datenverarbeitungseinrichtungen, Rechen- oder Auswerteeinrichtungen und Daten-Kommunikationseinrichtungen zugeordnet.
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Das Untersystem zur Bereitstellung von die Laderaumüberwachung beeinflussenden Daten, Metadaten und Parametern, Planungs- und Geschäftsdaten, Logistikdaten und Wirtschaftlichkeitsdaten wird auch mit dem englischen Begriff „Business Logic Application“ (BLA) bezeichnet und beschreibt ein Zusammenwirken und/oder einen Zusammenschluss von ausführbaren Algorithmen und auf Software basierenden Verfahren, welche die ermittelten Daten der anderen Untersysteme anhand von z.B. Modellrechnungen verifizieren, vorhandene Laderaumabmessungen mit gewünschten Laderaumabmessungen abgleichen oder eine Relation von erhaltenen RFID-Erkennungsdaten von Ladungsteilen zu vorhandenem Laderaum prüfen. Auch hier werden Datenfusionsverfahren genutzt.
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Das Untersystem zur Bereitstellung von Programmen und Algorithmen zur Datenfusion und zum Datenmanagement (cloudserverbasierte Datenfusion und -verarbeitung) wird auch mit dem englischen Begriff „Cloud Data Fusion & Processing“ bezeichnet und beschreibt ein Zusammenwirken und/oder einen Zusammenschluss von ausführbaren Algorithmen und auf Software basierenden Verfahren, welche die ermittelten Ergebnisse der anderen Untersysteme zusammenfassen, gewichten, werten und visualisieren, ggf. auch unter Einbeziehung webbasierter Anbindungen externer Software zur Verarbeitung.
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Eine solche Systemarchitektur erlaubt es, die verschiedenen Messaufgaben und Prozesse, die durch die Gruppe der Einrichtungen durchführbar sind, in einer Struktur aufzubauen, die es ohne umfangreiche Neueinrichtungen ermöglicht, das erfindungsgemäße System für jedweden Anwendungsfall und zur Verwendung mit jedweder Messtechnik, sowie jeder Art von Datenverarbeitungstechnik und Datenübermittlung anzupassen.
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Eine weitere vorteilhafte Ausbildung des Systems besteht darin, dass durch die Einrichtungen oder Untersysteme Daten bereitstellbar sind, die den Zustand der Laderaumtüren in Hinblick auf die Ereignisse „Tür geöffnet“, „Tür teilweise geöffnet“ und „Tür geschlossen“ beschreiben. Die Kontrolle und Erfassung des Zustandes der Türen und Türbereiche ist ein besonderer Schwerpunkt bei der Laderaumüberwachung und sehr wichtig für zum Beispiel Kühltransporte oder den Transport von empfindlichen Gütern, auch von Tieren etc., und ist nicht zuletzt für das Verhindern von Diebstählen oder unberechtigtem Zugang zum Ladegut erforderlich.
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Eine weitere vorteilhafte Ausbildung des Systems besteht darin, dass durch die Einrichtungen oder Untersysteme Daten bereitstellbar sind, die die Positionen und Abmessungen von im Laderaum vorhandenen Objekten oder Ladungsteilen beschreiben sowie deren zeitliche und örtliche Veränderungen innerhalb des Laderaums. Solche Daten können z.B. mit Hilfe eines Verfahrens bereitgestellt werden, bei dem das Innere des Laderaums mit mindestens einem abstandsmessenden, tiefenempfindlichen Sensor periodisch dreidimensional vermessen und das jeweilige Vermessungsergebnis in Form von 3D-Daten als Datenmenge (3D-Punktwolke, 3D point cloud) gespeichert wird, wobei mittels eines Algorithmus in einer Rechen- oder Auswerteeinheit die 3D-Daten örtlich korrespondierender Messpunkte oder Messpunktmengen verglichen werden, wobei für den Fall, dass bei dem Vergleich Änderungen der 3D-Daten ermittelt werden, die örtlich innerhalb des Laderaums liegen, ein die ermittelten Änderungen beschreibendes weiter verarbeitbares Signal bereitgestellt wird. Bei der Integration von Einrichtungen in das System, mit deren Hilfe ein solches Verfahren durchführbar ist, steht dann bereits eine Basisdatenmenge für die Vermessung des Laderaums zur Verfügung.
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In ähnlicher Weise vorteilhaft ist eine Ausbildung des Systems, die darin besteht, dass durch die Einrichtungen oder Untersysteme Daten bereitstellbar sind, die den Flächenbedarf und/oder die Volumina von Objekten oder Ladungsteilen beschreiben sowie deren Verhältnis zur vorhandenen Laderaumfläche oder zum vorhandenen Volumen.
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Eine weitere vorteilhafte Ausbildung des Systems besteht darin, dass durch das Untersystem b) zur Bereitstellung von Algorithmen zur Erfassung und Aufarbeitung von Daten dynamische Veränderungen zeitlicher oder örtlicher Art innerhalb des Laderaums erkennbar sind. Dazu enthält das Untersystem b) einen Bereich oder ein weiteres Untersystem zur Szenen- und Szenariotyperkennung, das mit dem englischen Begriff „Scene and Scenario Type Detection“ (SSTD) bezeichnet werden kann und ein Zusammenwirken und/oder einen Zusammenschluss von ausführbaren Algorithmen und auf Software basierenden Verfahren beinhaltet, wodurch feststellbar ist, ob ein statischer oder ein dynamischer Zustand im Beobachtungsraum vorliegt und ob etwa ein Objekt näher oder weiter vom Sensor entfernt ist. Auch diese Ergebnisse können mit übrigen Datensätzen der übrigen Einrichtungen oder Untersysteme zusammengefasst und verbessert werden.
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Eine weitere vorteilhafte Ausbildung des Systems besteht darin, dass durch das Untersystem b) zur Bereitstellung von Algorithmen zur Erfassung und Aufarbeitung von Daten eine Anpassung und Einstellung der Sensorparameter in Abhängigkeit vom Laderaumzustand durchführbar ist. Dazu enthält das Untersystem b) einen Bereich oder ein weiteres Untersystem zur Sensoraufnahme- und Szenenadaptierungsparametrisierung, das mit dem englischen Begriff „Sensing and Scene Adaptation Parametrization“ (SSAP) bezeichnet werden kann und ein Zusammenwirken und/oder einen Zusammenschluss von ausführbaren Algorithmen und auf Software basierenden Verfahren beinhaltet, durch welche beispielsweise eine Anpassung der Sensorik im Hinblick auf Belichtungszeiten für Kameras oder in Anpassung an die Entfernung von Objekten durchgeführt werden kann.
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Eine weitere vorteilhafte Ausbildung des Systems besteht darin, dass durch das Untersystem b) zur Bereitstellung von Algorithmen zur Erfassung und Aufarbeitung von Daten eine szenenspezifische und auf den Anwendungsfall angepasste spezifische Detektierung und Detektierungsmodellausführung möglich wird, also eine Auswahl von Messverfahren anhand vorliegender Modelle und/oder gespeicherter vorlaufender Entscheidungsdaten zur Optimierung von Messergebnissen (SDME = Scene and Case Specific Detection and Data Model Execution).
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Eine weitere vorteilhafte Ausbildung des Systems besteht darin, dass der aus der Gruppe der Sensor- und Messeinrichtungen vorgesehene abstandsmessende Sensor als optischer Tiefensensor ausgebildet ist, vorzugsweise als Time-of-Flight-Kamera (TOF-Kamera) oder Stereokamera.
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Eine TOF-Kamera liefert beispielsweise für jeden Bildpunkt die Entfernung des darauf abgebildeten Objektes. Dabei kann eine ganze Szene auf einmal aufgenommen werden, ohne dass einzeln abgetastet werden muss, was natürlich zu einer schnelleren Verarbeitung der entsprechenden Signale führt.
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Natürlich ist es je nach Anwendung ebenfalls vorteilhaft, wenn der Sensor als LiDAR-Sensor (light imaging, detection and ranging) oder Laser-Scanner (light amplification by stimulated emission of radiation) ausgebildet ist, der für eine gerasterte Abtastung eine preiswertere Alternative darstellt. Diese Systeme als solche sind bekannt und können daher ohne weiteres in die Systemarchitektur bzw. in die Ausgestaltung der entsprechenden Einrichtungen aufgenommen werden.
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Eine weitere vorteilhafte Ausbildung des Systems besteht darin, dass der Ergebnis-Datensatz zu einem Signal für weitere Einrichtungen und/oder zu 3D-Daten für eine visuelle Darstellung des Laderaums und oder der örtlichen Zuordnung der Ladungsteile verarbeitbar ist, insbesondere zur Darstellung des aktuellen Beladungszustands auf einem Monitor oder einem Anzeigegerät. Eine solche Darstellung nach entsprechender rechnerischer Aufarbeitung der 3D-Daten liefert dann einfach zu interpretierende Bilder auf einem Monitor, die eine sehr schnelle und intuitive Beurteilung durch eine die Ladung kontrollierende Person erlauben. Natürlich können auch die 3D-Daten oder Ergebnisdaten an andere nachfolgende Systeme gegeben werden.
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Anhand eines Ausführungsbeispiels soll die Erfindung näher erläutert werden.
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1 zeigt hierzu eine schematische Darstellung eines erfindungsgemäßen Systems zur Überwachung eines Laderaums.
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Das erfindungsgemäße System 1 weist hier eine Systemarchitektur auf, die aus fünf Untersystemen 2 bis 6 besteht, nämlich aus
- a) zwei Untersystemen 2 und 3 zur Bereitstellung von Sensordaten (Sensing Data Provider (SDP)),
- b) einem Untersystem 4 zur Bereitstellung von Algorithmen zur Erfassung und Aufarbeitung von Daten (Algorithmische Detektierung/Algorithmic Detection Application (ADA)),
- c) einem Untersystem 5 zur Bereitstellung von die Laderaumüberwachung beeinflussenden Daten, Metadaten und Parametern, Planungs- und Geschäftsdaten, Logistikdaten und Wirtschaftlichkeitsdaten (Business Logic Application (BLA)),
- d) einem Untersystem 6 zur Bereitstellung von Programmen und Algorithmen zur Datenfusion und zum Datenmanagement (cloudserverbasierte Datenfusion und -verarbeitung/Cloud Datenfusion & Processing).
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Das als Sensing Data Provider (SDP) arbeitende Untersystem 2 beinhaltet bei diesem Ausführungsbeispiel insgesamt drei optische Sensoren, nämlich zwei Sensoren 2.1 und 2.2 jeweils zur Bereitstellung von Daten eines den Laderaum vermessenden 3-D Sensors, hier jeweils eines TOF-Sensors, und einen Sensor 2.3 zur Bereitstellung der 2D-Daten einer 2D-Kamera, die ebenfalls den Laderaum vermisst.
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Das ebenfalls als „Sensing Data Provider (SDP)“ arbeitende Untersystem 3 beinhaltet in diesem Ausführungsbeispiel insgesamt drei weitere Sensoren, nämlich einen Gewichtssensor 3.1 und einen RFID-Sensor 3.2 zur Bereitstellung entsprechender Daten im Laderaum vorhandener Ladungsteile/Objekte, sowie einen weiteren Sensor 3.3, der weitere den Laderaum betreffende Daten übermittelt, nämlich hier Daten einer Türüberwachung. Die Untersysteme 2 und 3 können natürlich auch jede Art von anderen Sensoren oder Zusammenstellungen von Sensoren enthalten.
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Das als Algorithmic Detection Application (ADA) arbeitende Untersystem 4 zur Bereitstellung von Algorithmen zur Erfassung und Aufarbeitung von Messdaten umfasst eine Einrichtung 4.1 zum Empfang und zur Vorverarbeitung der Daten der Untersysteme 2 und 3, nämlich einen Sensing Data Receiver (SDR), sowie eine Einrichtung 4.2. zur vorbereitenden Zusammenführung und Vervollständigung der Messdaten im Rahmen eines ersten Datenfusionsverfahrens, nämlich eine Einrichtung mit der Bezeichnung Sensing Pre-Data Fusion (SPDF).
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Das Untersystem 4 weist weiterhin eine Einrichtung 4.3 auf, nämlich ein weiteres System/Untersystem zur Sensoraufnahme- und Szenenadaptierungsparametrisierung, durch welches beispielsweise eine Anpassung der Sensorik im Hinblick auf Belichtungszeiten und ähnliche Aufnahmeeinstellungen für Kameras oder in Anpassung an die Entfernung von Objekten durchgeführt werden kann und das, wie oben bereits beschrieben, mit dem englischen Begriff Sensing and Scene Adaptation Parametrization (SSAP) bezeichnet wird.
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Das Untersystem 4 weist weiterhin eine Einrichtung 4.4 auf, nämlich ein weiteres System/Untersystem zur Szenen- und Szenariotyperkennung, durch welches z.B. ermittelbar ist, ob ein statischer oder ein dynamischer Zustand im Beobachtungsraum vorliegt und ob etwa ein Objekt näher oder weiter vom Sensor entfernt ist, wobei auch diese Ergebnisse mit übrigen Datensätzen der übrigen Einrichtungen oder Untersysteme zusammengefasst und verbessert werden können. Die Einrichtung 4.4 wird, wie oben dargestellt, mit dem englischen Begriff Scene and Scenario Type Detection (SSTD) bezeichnet.
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Darüber hinaus weist das Untersystem 4 eine Einrichtung 4.5 auf, nämlich ein weiteres System/Untersystem zur szenenspezifischen und vom Anwendungsfall abhängigen Detektierung und Detektierungsmodellausführung, durch welches eine Auswahl von Messverfahren anhand vorliegender Modelle und/oder gespeicherter vorlaufender Entscheidungsdaten zur Optimierung von Messergebnissen durchführbar ist (SDME = Scene and Gase Specific Detection and Data Model Execution).
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Das Untersystem 4 weist weiterhin eine Einrichtung 4.6 auf, nämlich ein weiteres System/Untersystem zur Ergebnisdatenfusionsnachverarbeitung und damit zur Zusammenfassung und Aufbereitung von Daten/Messdaten sowie Ergebnissen der vorherigen Einrichtungen im Sinne einer Datenfusion (Results Post-Data Fusion).
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Das Untersystem 4 weist auch eine Einrichtung 4.7 auf, nämlich ein System/Untersystem, durch welches die bisher ermittelten Daten weitergegeben werden an weitere Untersysteme oder auch in einer entsprechenden Rechnerstruktur an Untersysteme, die mit diesen Daten weiterarbeiten können.
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Eine weitere Einrichtung 4.8 des Untersystems 4 beinhaltet ein weiteres System/Untersystem, durch welches Anfragen und Anforderungen der übrigen Einrichtungen und Systeme bearbeitet und an die jeweils richtigen ausführenden Stellen innerhalb der Systemarchitektur gegeben werden. Bei der Einrichtung 4.8 handelt es sich um einen „Aufgabenempfänger“, einen sogenannten „Task Receiver“.
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Eine weitere Einrichtung 4.9 des Untersystems 4 beinhaltet ein weiteres System/Untersystem, durch welches spezifische dynamische Parameter aus den übrigen Einrichtungen und Systemen bearbeitet und an jeweils weitere bearbeitende Einrichtungen oder Systeme innerhalb der Systemarchitektur, d.h. an die jeweils für die Ausführung oder weitere Bearbeitung vorgesehenen Stellen innerhalb der Systemarchitektur gegeben werden. Beispielsweise verwaltet dieses System die Messdaten aus den Fahrzuständen eines den Laderaum transportierenden Fahrzeugs, etwa eines Lkw, sowie auch individuelle Nutzer- und Zahlungskonditionen, auch die Fahrzeuggeschwindigkeit. Bei der Einrichtung 4.9. handelt es sich um einen sogenannten „Detektierungs- und Parametrisierungseingabeempfänger“, in englischer Sprache „Detection Parametrization Input Receiver“.
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Letztlich weist in diesem Ausführungsbeispiel das Untersystem 4 eine weitere Einrichtung 4.10 bzw. ein weiteres System/Untersystem zur Initialisierung und ReKalibrierung auf, mit dessen Hilfe eine automatische Kalibrierung von Sensoren, eine Erkennung der Anzahl der Sensoren, eine Auswahl des richtigen Systems und auch die Ausführung einer manuellen Kalibrierung sowie physische Veränderungen der Sensoren erkannt und verwaltet werden. Bei der Einrichtung 4.10 handelt es sich also um eine sogenannte „Initialization and Re-Calibration“-Einrichtung.
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Das Untersystem 5 zur Bereitstellung von die Laderaumüberwachung beeinflussenden Daten, Metadaten und Parametern, Planungs- und Geschäftsdaten, Logistikdaten und Wirtschaftlichkeitsdaten beinhaltet zunächst eine Einrichtung 5.1 zur Ergebnisdatenweiterverarbeitung und Ergebnisdatenaggregation (Results Processing Aggregation), weiterhin eine Einrichtung 5.2. zur Ergebnisdatenverteilung und -bereitstellung (Result Sharing), eine Einrichtung 5.3 zur Eingangsdatenverarbeitung (Input Processing), eine Einrichtung 5.4 in Form eines Einstellungs- und Parametrisierungsempfängers (Thing of Interest Setting Receiver) sowie eine Einrichtung 5.5 zur Sensordatenfusionsnachverarbeitung (Sensing Post-Data Fusion).
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Durch das Untersystem 5 erfolgt so die Abfrage von Berechnungsergebnissen und Messergebnissen aus Verarbeitungen der anderen Untersysteme, insbesondere von Ergebnissen aus dem Untersystem 4 (Algorithmische Detektierung/Algorithmic Detection Application) sowie eine Fortschreibung und Speicherung dieser Daten. Dazu wird auch eine Zusammenführung und Vervollständigung der Daten aus spezifischen Messeinrichtungen der Untersysteme 2 und 3 (Bereitstellung von Sensordaten (Sensing Data Provider)) durchgeführt.
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Auch werden durch das Untersystem 5 weitergehende Verarbeitungsschritte der Daten durchgeführt, um auf den jeweiligen Anwendungsfall besser angepasste, aussagestarke Daten zu erhalten. Es werden dazu Daten aus unterschiedlicher Sensorik geprüft, verglichen und korreliert. Darüber hinaus wird eine Überprüfung der Ergebnisse anhand von Zielmodellen oder Zielinformationen durchgeführt, beispielsweise wird ein ermitteltes Objekt oder Ladungsteil mit einem Ergebnis der Laderaumvermessung verglichen. Ebenso kann ein bestimmtes Ladungsschema überprüft werden und mit etwa geplanten Ladungen verglichen werden. Gleiches passiert bei einer Überprüfung zwischen ermittelten Objekten/Ladungsteilen und der ermittelten resultierenden Ladungsfläche oder des Ladungsraums/Ladungsvolumens. Außerdem stellt das Untersystem 5 Ergebnisse und Daten für die nächsten Stufen der Verarbeitung zur Verfügung.
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Das Untersystem 6 weist Einrichtungen auf zur Bereitstellung von Programmen und Algorithmen zur Datenfusion und zum Datenmanagement, wodurch eine cloudserverbasierte Datenfusion und Verarbeitung (Cloud Data Fusion & Processing) ermöglicht wird. Das Untersystem 6 beinhaltet dazu eine Einrichtung zur Bereitstellung und Präsentation der Ergebnisdaten, eine Einrichtung zur Eingangsdatenverarbeitung sowie eine Einrichtung zur Weiterverarbeitung zusätzlicher Eingangsdaten.
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Durch das Untersystem 6 erfolgt eine weitere Zusammenfassung und Verarbeitung der Daten und Ergebnisse, die in den Einrichtungen des Untersystems 5 ermittelt und bearbeitet wurden. Hier erfolgt auch die Visualisierung und die Präsentation der verschiedenen Ergebnisse, gegebenenfalls unter Nutzung von webbasierten Grafikanwendungen. Zusätzlich stellt das Untersystemen 6 Daten in verschiedenen Formaten für andere externe Anwendungen bereit und kann außerdem weitere Aufgaben oder Einstellungen in das Untersystem 5 einbringen.
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Die jeweiligen hier beschriebenen Einrichtungen der Untersysteme sind etwa Sensor- und Messeinrichtungen, Datenverarbeitungseinrichtungen, Rechen- oder Auswerteeinrichtungen oder auch Daten-Kommunikationseinrichtungen. Die zu den Untersystemen gehörigen Einrichtungen sind dabei variabel und je nach Programmierung/Software von einem oder von mehreren Untersystemen nutzbar. Die Systemarchitektur beschreibt daher weniger ein „fest verdrahtetes System“, sondern eine jeweils in der Software abgebildete, angepasste Architektur oder Organisationsstruktur von zusammenarbeitenden Systemen und Einrichtungen.
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Die in der 1 dargestellten Pfeile beschreiben den Informationsfluss, d.h. den Datenfluss bzw. die gegenseitige Einwirkung unterschiedlicher Einrichtungen der Untersysteme aufeinander, wie sie in diesem Ausführungsbeispiel vorgesehen sind. Selbstverständlich sind auch andere Rückkopplungen oder Einwirkungen möglich.
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Übersetzungstabelle:
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| Sensing Data Provider |
Sensordatenbereitstellung |
| Algorithmic Detection Application |
Algorithmische Detektierung |
| Business Logic Application |
Geschäftslogik |
| Cloud Data Fusion & Processing |
Cloudserverbasierte Datenfusion und - verarbeitung |
| |
| Sensing Data Receiver |
Sensordatenempfänger |
| Sensing Pre-Data Fusion |
Sensordatenfusionsvorverarbeitung |
| Scene and Scenario Type Detection |
Szenen- und Szenariotyperkennung |
| Sensing and Scene Adaption Parametrization |
Sensoraufnahme- und Szenenadaptierungsparametrisierung |
| Scene and Use-Case-Specific Detection and Data Model Execution |
Szenen- und Use-Case-spezifische Detektierung und Detektierungsmodellausführung |
| Results Post-Data Fusion |
Ergebnisdatenfusionsnachverarbeitung |
| Detection Results Data Provider |
Ergebnisdatenbereitstellung |
| Detection Parametrization Input Receiver |
Detektierungs- und Parametrisierungseingabeempfänger |
| Task Receiver |
Aufgabenempfänger |
| Initialization and Re-Calibration |
Initialisierung und Rekalibrierung |
| |
| Results Processing Aggregation |
Ergebnisdatenweiterverarbeitung und Ergebnisdatenaggregation |
| Sensing Post-Data Fusion |
Sensordatenfusionsnachverarbeitung |
| Results Sharing |
Ergebnisdatenverteilung und -bereitstellung |
| Input Processing |
Eingangsdatenverarbeitung |
| Thing of Interest Setting Receiver |
Einstellungs- und Parametrisierungsempfänger |
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Bezugszeichenliste
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(Teil der Beschreibung)
- 1
- System zur Überwachung eines Laderaums
- 2
- Untersystem zur Bereitstellung von Sensordaten
- 2.1
- 3D-Sensor (TOF)
- 2.2
- 3D-Sensor (TOF)
- 2.3
- 2D-Sensor
- 3
- Untersystem zur Bereitstellung von Sensordaten
- 3.1
- Gewichtssensor
- 3.2
- RFID-Sensor
- 3.3
- Türsensor
- 4
- Untersystem zur Bereitstellung von Algorithmen zur Erfassung und Aufarbeitung von Messdaten
- 4.1
- Einrichtung zum Empfang und zur Vorverarbeitung von Daten
- 4.2
- Einrichtung zur vorbereitenden Zusammenführung und Vervollständigung der Messdaten
- 4.3
- Einrichtung/System/Untersystem zur Anpassung der Sensorik
- 4.4
- Einrichtung/System/Untersystem zur Ermittlung statischer oder dynamischer Zustände
- 4.5
- Einrichtung/System/Untersystem zur Auswahl von Messverfahren anhand vorliegender Modelle
- 4.6
- Einrichtung/System/Untersystem zur Zusammenfassung und Aufbereitung von Daten und Ergebnissen der vorherigen Einrichtungen
- 4.7
- Einrichtung/System/Untersystem zur Weitergabe bisher ermittelter Daten
- 4.8
- Einrichtung/System/Untersystem zur Verwaltung von Anfragen und Anforderungen an/von übrigen Einrichtungen und Systemen
- 4.9
- Einrichtung/System/Untersystem zur Bearbeitung spezifischer dynamischer Parameter aus den übrigen Einrichtungen und Systemen
- 4.10
- Einrichtung/System/Untersystem zur Initialisierung und Rekalibrierung
- 5
- Untersystem zur Bereitstellung von die Laderaumüberwachung beeinflussenden Daten, Metadaten und Parametern
- 5.1
- Einrichtung zur Ergebnisdatenweiterverarbeitung und Ergebnisdatenaggregation
- 5.2
- Einrichtung zur Ergebnisdatenverteilung und -bereitstellung
- 5.3
- Einrichtung zur Eingangsdatenverarbeitung
- 5.4
- Einstellungs- und Parametrisierungsempfänger
- 5.5
- Einrichtung zur Sensordatenfusionsnachverarbeitung
- 6
- Untersystem zur cloudserverbasierten Datenfusion und -verarbeitung
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102016010881 A1 [0005]
- EP 3232404 A1 [0006]
