DE102022104208B3

DE102022104208B3 - Verfahren zur Routenführung eines Kraftfahrzeugs, Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung, Servervorrichtung, und Kraftfahrzeug

Info

Publication number: DE102022104208B3
Application number: DE102022104208.1A
Authority: DE
Inventors: Hendrik Gronau; Jörg Michael; Christoph Schmutz; Thorsten Schrader; Werner Wilding
Original assignee: Audi AG
Current assignee: Audi AG
Priority date: 2022-02-23
Filing date: 2022-02-23
Publication date: 2023-07-27
Anticipated expiration: 2042-02-24

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Routenführung eines Kraftfahrzeugs (10), wobei eine Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung (12) einen Fahrer identifiziert (S1), Fahrercharakteristikdaten bereitstellt (S9), die eine Fahrerqualifikationsstufe und/oder ein Fahrverhalten und/oder Vorlieben des Fahrers beschreiben. Die Fahrercharakteristikdaten können vorzugsweise auf einer historischen Statistik zu einem Fahrerkönnen und/oder des Fahrverhaltens beruhen. Anhand eines Fahrerprofils des Fahrers legt die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung (12) ein Basis-Kennfeld des vorgegebenen Fahrmodus fest (S2), stellt eine verfügbare Ausstattung der Kraftfahrzeugsysteme (14, 16) fest (S4), sowie mindestens ein Alternativ-Kennfeld (S3), und stellt Fahrzeugcharakteristikdaten bereit (S10), die die Kennfelder beschreiben. Die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung (12) ermittelt anhand der bereitgestellten Fahrercharakteristikdaten und anhand der bereitgestellten Fahrzeugcharakteristikdaten eine Streckencharakteristik (S11), legt eine Reiseroute mit der Streckencharakteristik zu dem Fahrtziel (S14), und überträgt ein Navigationssignal, das die festgelegte Reiseroute beschreibt, an eine Navigationseinrichtung (18) des Kraftfahrzeugs (S18).

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Routenführung eines Kraftfahrzeugs, das auch als Verfahren zum Betreiben einer Navigationseinrichtung des Kraftfahrzeugs bezeichnet werden kann. Unter einer Navigationseinrichtung wird ein Gerät, eine Gerätekomponente oder eine Gerätegruppe zur Routenführung verstanden, das/die vorzugsweise als Navigationsgerät oder Navigationssystem ausgestaltet sein kann.
Heutzutage gibt es eine POI („Point of interests“) - Liste, die auf Basis einer Zielauswahl im Navigationsgerät getroffen werden kann. Diese kann entlang der Route oder im Zielbereich der Route liegen. Dabei ist vorab immer eine Auswahl des Fahrzieles durch den Fahrer erforderlich. Darüber hinaus können anhand einer analogen Karte lohnenswerte Ziele vorab ausgewählt und als Ziele übernommen werden.
Nachteilig ist, dass Fahrern oder Mitfahrern unter Umständen keine unbekannten Routen oder POI's angezeigt werden. Die POI's sind auf touristische, kulturelle oder allgemeine Ziele beschränkt. Die Routenauswahl kann nur über zum Beispiel die Attribute „Wirtschaftlichkeit“, „Reichweite“, „schnellste Route“ angepasst werden.
Die DE 10 2013 000 385 A1 beschreibt ein Verfahren und ein Navigationssystem zum Ermitteln eines Fahrroutenvorschlags für eine bevorstehende Fahrt.
Die DE 10 2009 055 417 A1 beschreibt Verfahren und Systeme zum Personalisieren von Navigation für einen Benutzer in einem Computersystem.
Die US 2019/0 187 705 A1 beschreibt ein Verfahren zur Fahrtroutenplanung für ein autonomes Fahrzeug. Bei der Planung wird eine Eignung des Fahrzeugs zum Befahren bestimmter Fahrtstrecken und eine Präferenz eines Passagiers berücksichtigt.
Die DE 10 2019 112 922 A1 beschreibt ein Navigationsverfahren, wobei eine Route anhand unterschiedlicher Vorgaben geplant wird, beispielsweise anhand einer gewünschten Ankunfts- oder Abfahrtszeit oder anhand bestimmter Eigenschaften von Streckenabschnitten entlang einer Route.
Die US 9 726 509 B1 beschreibt ebenfalls ein Verfahren zur Planung einer Fahrtroute, wobei auch hier eine Eignung eines Fahrzeugs zum Befahren bestimmter Strecken berücksichtigt wird.
Die DE 10 2017 108 447 A1 beschreibt Systeme und Verfahren für Fahrzeugmodusplanung mit gelernten Benutzerpräferenzen.
Eine der Erfindung zugrunde liegende Aufgabe ist das Präzisieren einer Personalisierung einer Reiseroute.
Die gestellte Aufgabe wird durch das erfindungsgemäße Verfahren und die erfindungsgemäßen Vorrichtungen gemäß der nebengeordneten Ansprüche gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen sind durch die Unteransprüche gegeben.
Die Erfindung basiert auf der Idee, eine personalisierte Routenempfehlung durchzuführen, die sowohl auf dem Fahrkönnen des Fahrers basiert, als auch auf der Fahrzeugausstattung und möglicher Erweiterungen von Kennfeldern für diese Kraftfahrzeugausstattung. Mit der Kraftfahrzeugausstattung sind die Ausgestaltungen der Kraftfahrzeugsysteme gemeint, insbesondere die Kraftfahrzeugsysteme zur Längs- und Quersteuerung.
Die Reiseroute wird nicht nur nach einer möglichst raschen oder effizienten Zielerreichung ausgelegt, sondern ermöglicht ebenso eine personalisierte Routenempfehlung oder wird um diese ergänzt. In dieser Routenempfehlung wird die persönliche Fahrercharakteristik, als auch die Fahrzeugcharakteristik und vorhandene Anpassungsmöglichkeiten der Fahrzeugeigenschaften berücksichtigt. Der Fahrer kann gemäß seinem Fahrkönnen die technischen Möglichkeiten der Kraftfahrzeugsysteme ausnutzen, wodurch eine Qualität der Fahrt und damit des Fahrerlebnisses deutlich gesteigert wird. Außerdem wird eine Sicherheit während der Fahrt deutlich gesteigert. Es wird auch eine gezielte und personalisierte Möglichkeit bereitgestellt, um routenspezifisch Fahrzeugfunktionen zur Freischaltung anzubieten.
Durch die Erfindung werden für den individuellen Fahrer fahrerisch interessante Streckenabschnitte in die geplante Reiseroute integriert. Passende Einstellungen des Fahrzeugs können passend zur gewählten Strecke und der Fahrzeugcharakteristik aktiviert werden, oder, werden sie direkt installiert, genutzt werden. Dadurch können auch Funktionserweiterungen von Drittparteien integriert werden.
Diese logistische Verbesserung der Qualität der Routenempfehlung ergibt sich aus der Berücksichtigung der Kombination von Fahrercharakteristik und Fahrzeugcharakteristik.
Mit anderen Worten beruht die Erfindung über den Stand der Technik hinaus auf der Unterstützung einer intelligenten Fahrtstrecken-Datenbank, die sowohl die realen Kraftfahrzeugeigenschaften, wie auch die zusätzlich für den entsprechenden Fahrzeugtyp zum Beispiel buchbare Fahrzeugeigenschaften (zum Beispiel Lenkungsübersetzung oder Antriebsleistung), berücksichtigt. Diese Datenbank kann optional mittels einer künstlichen Intelligenz, deep-learning, Benutzerempfehlungen oder vom Kraftfahrzeug-Hersteller vorgeschlagenen Reiserouten, zum Beispiel auf Basis von Schwarmdaten und/oder fahrerindividuellen Daten, ständig neue Empfehlungen beinhalten und weiterentwickeln.
Erst durch diese Kombination von mehreren Datenpaketen entsteht eine „maßgeschneiderte“, persönliche Routenempfehlung, die zusätzlich eine wertschöpfende Komponente für den Anbieter von „onDemand“ - Business ermöglicht.
Über den Stand der Technik hinaus kann optional ein Dialog mit dem Benutzer gestartet werden, der darin aktiv seine Zustimmung zu den gewünschten Fahrzeuganpassungen oder/und der Reiseroute geben kann.
Es kann optional also ein dialogbasiertes Verfahren vorgesehen sein, in dem der Benutzer selbst entscheiden kann, welche seiner Präferenzen bei der Analyse genutzt werden dürfen; in dem der Benutzer selbst entscheiden und bestätigen kann, welche Routenoption er in Kombination mit welcher Fahrzeugeinstellung auswählen möchte; und/oder in dem der Benutzer zusätzlich Routenvorschläge erhält, die mit einer zusätzlich buchbaren „onDemand“ - Funktion verbunden sein können. In einer weiteren Option kann ein Fahrzeug - Datenpaket mit den Fahrzeugcharakteristika einschließlich gewählter Kennfeldeinstellungen und on Demand Funktionen vorgesehen sein.
Das erfindungsgemäße Verfahren zur Routenführung des Kraftfahrzeugs, das auch als Verfahren zum Betreiben der Navigationseinrichtung bezeichnet werden kann, wird durch eine Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung durchgeführt.
Unter einer Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung wird ein Gerät, eine Gerätekomponente oder eine Gerätegruppe verstanden, das/die dazu eingerichtet ist, Signale zu empfangen, diese auszuwerten und Signale zu erzeugen, vorzugsweise Steuersignale zu erzeugen. Außerdem ist die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung dazu eingerichtet, eine Reiseroute, also eine Navigationsroute, zu berechnen. Zum Empfangen der Signale kann die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung dementsprechend vorzugsweise mit einem Empfangsmodul ausgestattet sein und/oder mit einem Anschluss für ein Kabel zur Datenübertragung. Entsprechend kann die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung vorzugsweise ein Sendemodul zum Senden von Signalen umfassen.
Das Kraftfahrzeug weist mindestens ein Kraftfahrzeugsystem einer Längsbeschleunigung des Kraftfahrzeugs auf, sowie mindestens ein Kraftfahrzeugsystem zur Quersteuerung des Kraftfahrzeugs.
Die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung identifiziert zum Bereitstellen einer Fahrercharakteristik einen Fahrer des Kraftfahrzeugs, zum Beispiel über einen Kraftfahrzeugschlüssel, über Gesichtserkennung oder dadurch, dass der Fahrer sich im Bordsystem eingeloggt hat.
Die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung stellt Fahrercharakteristikdaten bereit, die eine Fahrerqualifikationsstufe des Fahrers und/oder ein Fahrverhalten des Fahrers und/oder Vorlieben des Fahrers beschreiben. Die Vorlieben des Fahrers beziehen dich dann auf eine Streckenart und/oder Beschaffenheit einer Strecke. Die Fahrerqualifikationsstufe des Fahrers kann zum Beispiel in einem Benutzerprofil des Fahrers notiert sein, oder die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung kann zum Beispiel historische Daten, vorzugsweise eine historische Statistik zu dem Fahrerverhalten, auswerten und die Fahrerqualifikationsstufe und/oder das Fahrverhalten des Fahrers ableiten. Beispielhaft kann die Fahrercharakteristik auf nur aus einer statistischen Auswertung der von dieser Person genutzten Fahrmodi bestehen.
Zum Bereitstellen der Fahrzeugcharakteristik legt die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung das Basis-Kennfeld des vorgegebenen Fahrmodus fest, in dem mindestens ein Parameter jedes Kraftfahrzeugsystems in dem Fahrmodus einstellbar ist, also in dem der mindestens eine Parameter freigegeben ist. Das Basis-Kennfeld beschreibt also diejenigen Parameter-Grenzen, innerhalb derer der jeweilige Kraftfahrzeugsystem-Parameter zum Durchführen einer Funktion des Kraftfahrzeugsystems einstellbar ist. Der Parameter kann zum Beispiel eine Bremscharakteristik sein, eine Lenkübersetzung oder eine freigegebene Leistung.
Die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung stellt eine verfügbare Ausstattung der Kraftfahrzeugsysteme fest, zum Beispiel anhand einer Kraftfahrzeug-Identifikationsnummer und/oder einer Fahrgestellnummer, sowie mindestens ein zum Basis-Kennfeld unterschiedliches Alternativ-Kennfeld für die festgestellte Ausstattung der Kraftfahrzeugsysteme.
Die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung stellt Fahrzeugcharakteristikdaten bereit, welche die Kennfelder, also das Basis-Kennfeld und das mindestens eine Alternativ-Kennfeld, beschreiben.
Anhand der bereitgestellten Fahrercharakteristikdaten und anhand der bereitgestellten Fahrzeugcharakteristikdaten ermittelt die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung eine fahrer- und fahrzeugspezifische Streckencharakteristik. Eine solche Streckencharakteristik kann zum Beispiel eine „sportlich anspruchsvolle, kurvige Landstraße“ sein, oder eine „komfortable zu fahrende, leichte Strecke“. Wird beispielhaft oft eine fahrerabhängige Reaktion „Fahrer steigt zögerlich aufs Gas“ festgestellt, kann als Streckentyp vorzugsweise eine „entspannte Cruisingstrecke“ als Streckencharakteristik ermittelt werden.
Die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung stellt außerdem Fahrtzieldaten bereit, welche mindestens einen Reiseroutenparameter zu einem Fahrtziel beschreiben. Die bereitgestellten Fahrtzieldaten können zum Beispiel eine Angabe zu einem Fahrtziel einer Fahrt mit dem Kraftfahrzeug sein, zum Beispiel die Angabe „Frankfurt“ als Fahrtziel, GPS-Koordinaten des Fahrtziels, und/oder eine gewünschte Ankunftszeit.
Die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung legt eine Reiseroute mit der fahrer- und fahrzeugspezifischen Streckencharakteristik zu dem Fahrtziel fest, kann also zum Beispiel eine Reiseroute von München nach Frankfurt auswählen, die sportlich anspruchsvoll ist, oder sehr komfortabel zu fahren. Die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung erzeugt ein Navigationssignal, dass die festgelegte Reiseroute beschreibt, und überträgt dieses an die Navigationseinrichtung. Dadurch kann die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung die ausgewählte Reiseroute dem Fahrer über einen Bildschirm der Navigationseinrichtung vorschlagen, oder direkt die Navigationseinrichtung zur Navigation von zum Beispiel München nach Frankfurt über die ausgewählte Reiseroute steuern.
Während des Fahrbetriebs des Kraftfahrzeugs empfängt die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung erfindungsgemäß in einem vorgegebenen Fahrmodus, in der Regel in dem aktuell aktiven Fahrmodus, kraftfahrzeugbezogene Fahrdaten aus einer Sensoreinrichtung des Kraftfahrzeugs, wobei die kraftfahrzeugbezogenen Fahrdaten die aktuellen Werte der Parameter der Kraftfahrzeugsysteme beschreiben, zum Beispiel einen Lenkeinschlag und/oder eine Beschleunigung. Unter einer Sensoreinrichtung wird ein Gerät, eine Gerätegruppe oder eine Gerätekomponente verstanden, welche mindestens einen Sensor zum Erfassen dieser Werte aufweist. „Kraftfahrzeug-bezogen“ bedeutet hierbei, dass die Fahrdaten keine Umweltdaten sind, die zum Beispiel das Wetter oder andere Eigenschaften der Umgebung des Kraftfahrzeugs beschreiben, sondern dass die Fahrdaten technische Werte des Kraftfahrzeugs während der Fahrt beschreiben.
Außerdem ermittelt die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung die fahrer- und fahrzeugspezifische Streckencharakteristik zusätzlich anhand des vorgegebenen Fahrmodus des Kraftfahrzeugs. Somit wird die Reiseroute auch fahrmodus-spezifisch und noch viel besser an die Situation während der Fahrt angepasst.
Es ergeben sich die oben beschriebenen Vorteile.
Optional kann die Fahrerassistenzeinrichtung auch Signale empfangen, die eine fahrerabhängige Reaktion beschreiben. Eine solche fahrerabhängige Reaktion kann zum Beispiel eine Reaktion auf eine Fahrsituation beschreiben, die zum Beispiel ein Lenken, Beschleunigen oder Bremsen des Fahrers beschreiben kann. Die fahrerabhängige Reaktion kann zum Beispiel durch bereits vorhandene Personendaten beschrieben sein, zum Beispiel durch „Fahrer steigt zögerlich aufs Gas“.
Anhand der empfangenen Fahrdaten, optional zusätzlich anhand der Daten über die fahrerabhängige Reaktion, kann die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung das Fahrverhalten des identifizierten Fahrers ermitteln.
Vorzugsweise kann eine solche aktuelle Fahrercharakterisierung mit historischen Daten kombiniert werden.
Der Datensatz für diese Fahrercharakteristik kann vorzugsweise entweder über einen bestimmten Zeitraum hinweg beziehungsweise kontinuierlich bereits vor der geplanten Fahrt erfasst werden, oder aber zu einem gewünschten Zeitpunkt, ermittelt werden. Das Fahrverhalten kann anhand der Fahrdaten wesentlich präziser analysiert werden, als über eine reine „Beobachtung“ des Fahrers.
Vorzugsweise kann die Fahrercharakterisierung kontinuierlich erfolgen und bei der Routenanforderung als Datenpaket an die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung übermittelt werden.
Die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung kann den identifizierten Fahrer anhand des ermittelten Fahrverhaltens in eine von mehreren Fahrqualifikationsstufen einordnen. Dies kann zum Beispiel dadurch erfolgen, dass die Fahrerassistenzeinrichtung anhand der Fahrdaten die Ausnutzung eines Basis-Kennfelds des vorgegebenen Fahrmodus ableitet, wobei die Ausnutzung des Basis-Kennfelds das Fahrverhalten des Fahrers beschreibt. Der Fahrer kann zum Beispiel in die Fahrerqualifikationsstufe „Anfänger“, „Experte“ oder „sehr sportlicher Fahrer“ eingeordnet werden. Die bereitgestellten Fahrercharakteristikdaten beschreiben dann diese Fahrerqualifikationsstufe.
Vorteilhaft ist bei dieser Ausführungsform, dass die Fahrercharakterisierungsdaten auf aktuellen Daten einer noch besseren Datenbasis basieren und die aktuelle Fahrerqualifikation widerspiegeln, und dadurch die Routenauswahl deutlich verbessern.
Idealerweise kann vorgesehen sein, dass die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung das mindestens ein festgestellte Alternativ-Kennfeld für die Kraftfahrzeugsysteme freischaltet und/oder installiert. Der Fahrer kann entweder entscheiden, ob er den Fahrmodus anpassen lassen möchte, oder das Kraftfahrzeug wird direkt für die ausgewählte Reiseroute konfiguriert. Die oben genannten Vorteile werden dadurch noch sehr viel besser erreicht.
In einer bevorzugten Weiterbildung kann die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung das ausgewählte Alternativ-Kennfeld nur dann freischalten und/oder installieren, falls ein vorgegebenes Freischaltkriterium erfüllt ist, welches das Vorliegen einer aktiven Auswahl des ausgewählten Alternativ-Kennfelds durch den Benutzer vorgibt. Mit anderen Worten kann das ausgewählte Alternativ-Kennfeld nur dann freigeschaltet und/oder installiert werden, falls der Benutzer durch zum Beispiel eine Benutzereingabe deren Installation bestätigt, also seine Zustimmung gegeben hat, und/oder dafür gezahlt hat. Dadurch kann der Fahrer noch einmal selbst entscheiden, ob der den „Upgrade“ haben möchte oder nicht.
In einer bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens kann die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung die bereitgestellten Fahrercharakteristikdaten und die bereitgestellten Fahrzeugcharakteristikdaten an die Deep-Learning-Engine übertragen.
Eine Deep-Learning-Engine („Deep-Learning-Einrichtung“) ist ein Gerät, eine Gerätekomponente oder ein Programm, welches sogenanntes Deep-Learning (sogenanntes tiefgehendes Lernen, maschinelles Lernen) auf eine Vielzahl von Daten anwenden kann. Mit anderen Worten ist die Deep-Learning-Engine eine hochentwickelte Einrichtung zum Durchführen von tiefgehendem Lernen, also eine Umsetzung von künstlicher Intelligenz. Mit anderen Worten sind sowohl künstliche Intelligenz als Maschinenlernen und tiefgehendes Lernen mittels der Deep-Learning-Engine umsetzbar. Die Deep-Learning-Engine kann beispielsweise als tiefgehendes, künstliches neuronales Netz ausgebildet und/oder ausgestaltet sein. Mit anderen Worten kann die Deep-Learning-Engine dazu eingerichtet sein, mittels einer Methode des maschinellen Lernens eine Vielzahl von Erfahrungswerten und/oder Trainingsdaten, die auch als Trainierdatensatz bezeichnet werden können, oder ein Dataset nach einem vorbestimmten Algorithmus und anhand der bereits gespeicherten Vielzahl von Erfahrungswerten auszuwerten, beispielsweise über eine darin enthaltene Logik, zum Beispiel eine Korrelation. Hierdurch können auch weitere logische Verknüpfungen in der Deep-Learning-Engine erstellt werden.
Erfahrungswerte oder Trainingsdaten können dabei zum Beispiel zu einer Vielzahl von Fahrercharakteristikdaten und Fahrzeugcharakteristikdaten zugeordnete Reiserouten mit jeweils einer dazugehörigen Streckencharakteristik statistisch zusammengefasst sein.
Vorzugsweise können in einem Cluster Reiserouten abgelegt und mit bestimmten Attributen und/oder Tags versehen sein (zum Beispiel „Schotterpiste“, „kurvige Landstraße“, „Cruising“), um eine Zuordnung zu den Fahrer- und Fahrzeugcharakterisierungsdaten zu erleichtern.
Die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung kann die Deep-Learning-Engine dazu betreiben, die bereitgestellten Fahrercharakteristikdaten und die bereitgestellten Fahrzeugcharakteristikdaten zu verarbeiten und hierdurch eine Reiseroutenkompatibilitätsprognose zu ermitteln. Diese Reiseroutenkompatibilitätsprognose umfasst oder beschreibt eine Wahrscheinlichkeit, mit welcher eine Reiseroute eine zu dem Fahrer und der Ausstattung des Kraftfahrzeugs geeignete Streckencharakteristik aufweist. Die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung kann die Deep-Learning-Engine dann dazu betreiben, anhand der Reiseroutenkompatibilitätsprognose diejenige Reiseroute für die Navigation festzulegen, die eine vorgegebene Mindest-Wahrscheinlichkeit aufweist.
Durch diese Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens wird eine Präzision der Auswahl der Reiseroute deutlich erhöht. Die Qualität des Fahrerlebnisses wird dadurch synergistisch gesteigert.
Betreibt die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung eine Deep-Learning-Engine für Festlegen der Reiseroute, kann die Kombination von Fahrercharakteristikdaten, Fahrzeugcharakteristikdaten und Streckencharakteristik später in einen Trainingsdatensatz zum Trainieren der Deep-Learning-Engine aufgenommen werden.
Die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung kann vorzugsweise ein fahrerspezifisches Fahrersensierungsmodell bereitstellen, welches beschreiben kann: die empfangenen Fahrdaten und/oder das ermittelte Fahrverhalten, und das Basis-Kennfeld, vorzugsweise zusätzlich das mindestens eine bereitgestellte Alternativ-Kennfeld. Vorzugsweise kann das fahrerspezifische Fahrersensierungsmodell die empfangenen Fahrdaten innerhalb des Basis-Kennfelds darstellen.
Die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung kann den identifizierten Fahrer anhand des bereitgestellten Fahrersensierungsmodells in die Fahrqualifikationsstufe einordnen. Dies geschieht dadurch, dass die Fahrerassistenzeinrichtung, wie bereits oben erwähnt, anhand des Fahrersensierungsmodells die fahrerspezifische Ausnutzung des Basis-Kennfelds erkennt. Der Fahrer kann zum Beispiel in die Fahrerqualifikationsstufe „Anfänger“, „Experte“ oder „sehr sportlicher Fahrer“ eingeordnet werden.
Zu der Erfindung gehört auch die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung für das Kraftfahrzeug. Die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung kann eine Datenverarbeitungsvorrichtung oder eine Prozessoreinrichtung aufweisen, die dazu eingerichtet ist, eine Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens durchzuführen. Die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung kann zum Beispiel als Computerprogramm, Steuerchip, Steuergerät des Kraftfahrzeugs oder als Fahrerassistenzsystem ausgestaltet sein. Die Prozessoreinrichtung kann hierzu zumindest einen Mikroprozessor und/oder zumindest einen Mikrocontroller und/oder zumindest einen FPGA (Field Programmable Gate Array) und/oder zumindest einen DSP (Digital Signal Processor) aufweisen. Des Weiteren kann die Prozessoreinrichtung einen Programmcode aufweisen, der dazu eingerichtet ist, bei Ausführen durch die Prozessoreinrichtung die Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens durchzuführen. Der Programmcode kann in einem Datenspeicher der Prozessoreinrichtung gespeichert sein.
Die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung kann vorzugsweise die Deep-Learning-Engine aufweisen.
Die oben gestellte Aufgabe wird gelöst durch ein Speichermedium mit einem Programmcode, der dazu eingerichtet ist, bei Ausführung durch eine Prozessoreinrichtung, vorzugsweise durch eine Prozessoreinrichtung eines mobilen Endgeräts, die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung dazu zu veranlassen, eine Ausführungsform des oben beschriebenen Verfahrens durchzuführen. Das Speichermedium kann zum Beispiel als Speicherkarte oder Speicherchip oder anderer Datenspeicher ausgestaltet sein. Unter einer Prozessoreinrichtung wird ein Gerät oder eine Gerätekomponente zur elektronischen Datenverarbeitung verstanden. Die Prozessoreinrichtung kann zum Beispiel mindestens einen Mikrocontroller und/oder mindestens einen Mikroprozessor aufweisen. Es ergeben sich die bereits genannten Vorteile.
Die oben gestellte Aufgabe wird gelöst durch ein mobiles, portables Endgerät, zum Beispiel ein Smartphone oder einen Laptop oder einen Tablet-PC, mit einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Speichermediums, und/oder mit einer Ausführungsform der erfindungsgemäßen Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung. Es ergeben sich die oben beschriebenen Vorteile.
Die oben gestellte Aufgabe wird gelöst durch eine Servervorrichtung zum Betreiben im Internet, zum Beispiel einem Datenserver, einem Backend und/oder eine Daten-Cloud, wobei die Servervorrichtung eine Ausführungsform des erfindungsgemäßen Speichermediums aufweist, und/oder mit einer Ausführungsform der erfindungsgemäßen Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung. Mit anderen Worten wird die Aufgabe gelöst durch eine Vorrichtung zur Datenverarbeitung, umfassend einen Prozessor, der so angepasst oder konfiguriert ist, dass er die Schritte einer der Ausführungsformen des Verfahrens ausführt.
Die Aufgabe wird ebenfalls gelöst durch ein Kraftfahrzeug, das eine Ausführungsform der erfindungsgemäßen Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung aufweist. Das erfindungsgemäße Kraftfahrzeug ist bevorzugt als Kraftwagen, insbesondere als Personenkraftwagen oder Lastkraftwagen, oder als Personenbus oder Motorrad ausgestaltet.
Zu der Erfindung gehören auch Weiterbildungen der erfindungsgemäßen Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung, des erfindungsgemäßen Speichermediums, der erfindungsgemäßen Servervorrichtung und des erfindungsgemäßen Kraftfahrzeugs, die Merkmale aufweisen, wie sie bereits im Zusammenhang mit den Weiterbildungen des erfindungsgemäßen Verfahrens beschrieben worden sind. Aus diesem Grund sind die entsprechenden Weiterbildungen der erfindungsgemäßen Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung, des erfindungsgemäßen Speichermediums, der erfindungsgemäßen Servervorrichtung und des erfindungsgemäßen Kraftfahrzeugs hier nicht noch einmal beschrieben.
Die Erfindung umfasst auch die Kombinationen der Merkmale der beschriebenen Ausführungsformen. Die Erfindung umfasst also auch Realisierungen, die jeweils eine Kombination der Merkmale mehrerer der beschriebenen Ausführungsformen aufweisen, sofern die Ausführungsformen nicht als sich gegenseitig ausschließend beschrieben wurden.
Im Folgenden sind Ausführungsbeispiele der Erfindung beschrieben. Hierzu zeigt:

1 eine schematische Darstellung zu einem ersten Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens und der erfindungsgemäßen Vorrichtung;
2 eine schematische Darstellung zu einem weiteren Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens; und
3 eine schematische Darstellung zu einem Ausführungsbeispiel der erfindungsgemäßen Servervorrichtung.

Bei den im Folgenden erläuterten Ausführungsbeispielen handelt es sich um bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung. Bei den Ausführungsbeispielen stellen die beschriebenen Komponenten der Ausführungsformen jeweils einzelne, unabhängig voneinander zu betrachtende Merkmale der Erfindung dar, welche die Erfindung jeweils auch unabhängig voneinander weiterbilden. Daher soll die Offenbarung auch andere als die dargestellten Kombinationen der Merkmale der Ausführungsformen umfassen. Des Weiteren sind die beschriebenen Ausführungsformen auch durch weitere der bereits beschriebenen Merkmale der Erfindung ergänzbar.
In den Figuren bezeichnen gleiche Bezugszeichen jeweils funktionsgleiche Elemente.
Die 1 veranschaulicht ein erstes Ausführungsbeispiel, in dem ein Kraftfahrzeug 10, zum Beispiel ein Personenkraftwagen, eine Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 aufweist. In der 1 ist außerdem ein Kraftfahrzeugsystem 14 einer Längssteuerung des Kraftfahrzeugs 10 gezeigt, zum Beispiel ein Brems- und/oder Beschleunigungssystem, sowie ein als Lenksystem ausgestaltetes Kraftfahrzeugsystem 16 zur Quersteuerung.
Das Kraftfahrzeug 10 des Beispiels der 1 weist außerdem zusätzlich eine Navigationseinrichtung 18 auf, die zum Beispiel als Navigationsgerät oder als Navigationssystem ausgestaltet sein kann. Optional kann die Navigationseinrichtung 18 ein Teil der Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 sein.
Die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 kommuniziert mit den Kraftfahrzeugsystemen 14, 16 und der Navigationseinrichtung 18 über Datenkommunikationsverbindungen 20. Diese können entweder drahtgebunden sein oder drahtlos. Entsprechend können die Datenkommunikationsverbindungen 20 als Datenbus, Bluetooth-Verbindung oder WIFI-Verbindung ausgestaltet sein. Über eine vorzugsweise drahtlose Datenkommunikationsverbindung 20 kann die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 außerdem mit einer kraftfahrzeugexternen Servervorrichtung 22 kommunizieren, wobei die Datenkommunikationsverbindung 20 zu der Servervorrichtung 22 vorzugsweise eine Mobilfunkverbindung sein kann. Die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 kann vorzugsweise eine Prozessoreinrichtung 24 und/oder einen Datenspeicher 26 aufweisen.
In der 1 wird eine optionale Deep-Learning-Engine 28 als Komponente der Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 gezeigt. Alternativ zur Darstellung in der 1 kann die Deep-Learning-Engine 28 aber auch zum Beispiel eine kraftfahrzeugexterne Deep-Learning-Engine 28 sein, die zum Beispiel Teil der kraftfahrzeugexternen Servervorrichtung 22 verortet sein kann. Entsprechend kann die Datenübertragung zwischen Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 und einer kraftfahrzeugexternen Deep-Learning-Engine 28 über die oben beschriebene Mobilfunkverbindung oder Internetverbindung erfolgen.
Im Beispiel der 1 kann zum Beispiel der Fahrer des Kraftfahrzeugs 10 in das Kraftfahrzeug einsteigen, und zum Beispiel bereits anhand einer Erkennung des Fahrers über seinen Kraftfahrzeug-Schlüssel kann die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 in S1 den Fahrer des Kraftfahrzeugs 10 identifizieren. Entsprechend kann optional vom Kraftfahrzeug-Schlüssel ein Fahrerprofil mit aktuellen Einstellungen erkannt werden. Auf diese beispielhafte Weise kann die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 dem identifizierten Fahrer das Fahrprofil zuordnen. Das Fahrerprofil kann bereits ein Basis-Kennfeld für die Kraftfahrzeugsysteme 14, 16 und für einen oder mehrere Fahrmodi beschreiben. Dies kann dem optionalen fahrerspezifischen Fahrersensierungsmodell zugrunde gelegt werden. Das Festlegen des Basis-Kennfelds (S2) kann beispielhaft anhand des Auslesens des Fahrerprofils erfolgen.
Über die Datenkommunikationsverbindung 20 mit der Servervorrichtung 22 können zum Beispiel weitere verfügbare Alternativ-Kennfelder durch die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 festgestellt werden (S3). Alternativ können die Alternativ-Kennfelder bereits im Datenspeicher 26 der Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 abgelegt sein. Beispielhaft können in dem Basis-Kennfeld für das Kraftfahrzeug 14 eine Gaspedalübersetzung von zum Beispiel 30 Prozent vorgesehen sein und in einem der Alternativ-Kennfelder eine Gaspedalübersetzung von 50 Prozent.
Zum Feststellen der verfügbaren Ausstattung der Kraftfahrzeugsysteme 14, 16 (S4) kann die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 zum Beispiel anhand einer Fahrgestellnummer des Kraftfahrzeugs 10 eine Abfrage einer Datenbank durchführen.
Während des Fahrbetriebs des Kraftfahrzeugs 10, also zum Beispiel bei einer Fahrt über eine kurvige, alpine Landstraße, kann der Fahrer zum Beispiel auf einen Sportmodus umstellen. Die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 kann als Fahrdaten beispielhaft eine hohe Querbeschleunigung feststellen, indem die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 die entsprechenden Fahrdaten aus einer entsprechenden Sensoreinrichtung (in der 1 nicht gezeigt) empfängt (S5). Anhand der empfangenen Fahrdaten ermittelt die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 ein Fahrverhalten des identifizierten Fahrers (S6) und stellt hierzu optional ein digitales Fahrersensierungsmodell bereit (S7), welches die empfangenen Fahrdaten innerhalb des Basis-Kennfelds, optional auch das mindestens eine festgestellte Alternativ-Kennfeld, beschreibt. Anhand eines solchen optionalen Fahrersensierungsmodells kann die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 den Fahrer in einen von mehreren Fahrlevels oder Fahrerqualifikationsstufe einordnen (S8), zum Beispiel in die Fahrerqualifikationsstufe „Experte“.
Die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 stellt in S9 Fahrercharakteristikdaten bereit, die die Fahrerqualifikationsstufen des Fahrers beschreiben. In S10 stellt die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 Fahrzeugcharakteristikdaten bereit, die das Basis-Kennfeld und das mindestens eine Alternativ-Kennfeld beschreiben. Zum Erheben der Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung wird, wie bereits weiter oben beschrieben, die verfügbare Ausstattung der Kraftfahrzeugsysteme festgestellt (S4), sowie das mindestens eine Alternativkennfeld (S3).
Die fahrer- und fahrzeugspezifische Streckencharakteristik ermittelt die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 anhand der Fahrercharakteristikdaten und der Fahrzeugcharakteristikdaten in S11.
Sofern die Beteiligung einer Deep-Learning-Engine 28 vorgesehen ist, kann die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 die Fahrercharakteristikdaten und die Fahrzeugcharakteristikdaten an diese in S12 übertragen, und die Deep-Learning-Engine 28 entsprechend betreiben (S13). Dies kann über eine Ermittlung einer Reiseroutenkompatibilitätsprognose (S15) erfolgen. Der Festlegung der Reiseroute (S14) liegen Fahrtzieldaten zugrunde, die in S16 durch die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 bereitgestellt werden, und die zum Beispiel nur das Fahrtziel „Frankfurt“ beschreiben können. Das in S17 erzeugte Navigationssignal wird von der Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 dann in S19 an die Navigationseinrichtung 18 übertragen.
Es wird zum Beispiel eine Passstraße ausgewählt, die mit diesem Kraftfahrzeug 10 und dem Fahrer, der zum Beispiel als „sportlicher Experte“ charakterisiert werden kann, sehr viel Spaß macht. Die Deep-Learning-Engine 28 kann zum Beispiel erkennen, dass das Kraftfahrzeug 10 aufgrund der verfügbaren Ausstattung mehr bietet, als der aktuelle Fahrer gerade nutzt. So kann die Deep-Learning-Engine 28 zum Beispiel erkennen, dass der Fahrer ein begeisterter und sportlicher Landstraßenfahrer ist, und als Reiseroute zum Beispiel eine Reiseroute mit einem Streckenabschnitt durch das Altmühltal vorschlagen kann. Zusätzlich kann eines der Alternativ-Kennfelder vorgeschlagen werden, mit dem der aktuelle Fahrer noch sehr viel mehr Spaß hat. Durch das Verfahren entsteht also ein proaktiver Kontakt mit dem Fahrer und der Upgrademodus, also der angepasste Fahrmodus, erhält eine Individualität. Das vorgeschlagene Alternativ-Kennfeld kann zum Beispiel 50 PS mehr Leistung für einen Tag vorschlagen. Alternativ kann zum Beispiel speziell für die Route durch das Altmühltal vorgeschlagen werden, die Batterie voll auszunutzen, und nicht zum Beispiel nur zu 70 Prozent.
Zum Beispiel kann das Basis-Kennfeld in Bezug auf eine Lenkübersetzung für einen „gemütlichen Fahrstil“ ausgerichtet sein, während ein Alternativ-Kennfeld für die Charakteristik eines „kleinen Go-carts“ ausgerichtet sein kann. Über die Fahrlevel-Analyse kann dann ein individuelles Abstimmungspaket für den Fahrer zusammengestellt werden, das zum Beispiel online freischaltbare Zusatzfunktionen umfasst, die zum Beispiel über einen Zugangscode freigeschaltet (S19) werden können. Zusätzlich oder alternativ kann vorgesehen sein, dass dasjenige Alternativ-Kennfeld, das die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 als der Fahrerqualifikationsstufe zugeordnetes Alternativ-Kennfeld auswählt (S3), automatisch herunterlädt und/oder installiert (S20).
Die 2 beschreibt ein weiteres Ausführungsbeispiel einer personalisierten Routenempfehlung. Die Servervorrichtung 22 kann vorzugsweise als Backend oder Datencloud ausgestaltet sein. Die 2 zeigt eine Datenschnittstelle 30 für Kommunikationsgeräte, zum Beispiel für ein persönliches Gerät, wie zum Beispiel ein mobiles und portables Endgerät 32 (zum Beispiel ein Smartphone oder ein Laptop oder Applikationssoftware („App“)), und/oder für eine Mensch-Maschinen-Schnittstelle 34 („Human Machine Interface“, „HMI“). Die 2 zeigt außerdem einen optionalen Verfahrensschritt S21, eine Bestätigung der Datenübernahme durch den Fahrer. Durch die Bestätigung Datentransfer S22 erfolgt die Datenübertragung vom beispielhaften Backend an das Kraftfahrzeug 10 in S23. Von dem beispielhaften Backend kann eine Übertragung von Daten S24 wieder zurück an die Datenschnittstelle 30, die zum Beispiel die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 sein oder umfassen kann, erfolgen.
In S25 erfolgt der Fahrerwunsch „Routenempfehlung“, zum Beispiel über ein entsprechendes Sprachkommando oder eine Eingabe über eine Tastatur. Die Generierung des Datensatzes aus dem Kraftfahrzeug 10 (S26) kann vorzugsweise Positionsdaten 36 umfassen, zum Beispiel GPS-Daten, die Fahrercharakteristik 38, das heißt ausgewählte Parameter, die in der 2 schematisch durch das Kennfeld 40 symbolisiert ist, in welche als Punkte die Fahrdaten eingetragen sind.
Zusätzlich können vorzugsweise Fahrzeugparameter 42 berücksichtigt werden, insbesondere installierte Eigenschaften, Kennfelder und Fahrzeugteile.
Nach Übertragung dieses Datensatzes (S27) an ein Auswertemodul 44 des beispielhaften Backends, das vorzugsweise die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 sein kann, oder Teile der Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 umfassen kann, führt dieses dann eine „Best match“ Analyse durch.
In diese Analyse fließen aus einer Datenbank 46 Daten zu Routen und/oder Streckencharakteristik ein. Diese Routen und/oder Streckencharakteristiken können vorzugsweise von einer Drittpartei 48 bereitgestellt werden.
In die Analyse fließen vorzugsweise auch Daten aus einer Datenbank 50 der „Best match“-Routen abhängig von aktivierbaren Fahrzeugeinstellungen ein. Vorzugsweise werden auch zusätzlich aus einer Datenbank 52 der „Best match“-Routen abhängig von der Fahrercharakteristik mit einbezogen.
Das Auswertemodul 44 stellt ein Analyseergebnis 54 bereit, welches in S23, S24 an das Kraftfahrzeug 10 übermittelt werden kann. Das Analyseergebnis 54 umfasst eine Empfehlung 56 zur Anpassung von Fahrzeugeinstellungen, und Streckenempfehlungen 58.
Die 2 zeigt außerdem eine Dateninstallation 60, die eine Aktivierung empfohlener Fahrzeugparameter (62) und eine Aktivierung eines neuen Navigationsziels (64) umfasst.
Die 3 zeigt eine beispielhafte Servervorrichtung 22, die zum Beispiel als Datenserver ausgestaltet sein kann, und die eine Ausgestaltung der Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12 umfassen kann, und/oder ein Speichermedium 66, zum Beispiel eine Festplatte oder ein Speicherchip. Umfasst der Datenserver ein Speichermedium 66, so kann dieser einen Programmcode zum Durchführen des Verfahrens aufweisen.
Insgesamt zeigen die Beispiele, wie ein Verfahren zur personalisierten „Function on Demand“ („FoD“) -Routenempfehlung bereitgestellt werden kann.
Ein weiteres Ausführungsbeispiel betrifft eine personalisierte Routenempfehlung, die auf die Vorlieben des Fahrers, vorzugsweise zusätzlich auf die Fahrzeugausstattung, abgestimmt ist. Darüber hinaus können im Kraftfahrzeug zusätzliche Erweiterungen freigeschaltet und/oder aktiviert werden. Auch ein Angebot von einer Drittpartei - zum Beispiel Dienstleistungen - ist auf diesem Weg möglich. Die Analyse des Fahrertyps ermöglicht es, zum Beispiel passende Angebote hinsichtlich Fahrertraining Events anzubieten und/oder durchzuführen.
Vorteilhaft ergibt sich:

- Die Route wird nicht nur nach einer möglichst raschen oder effizienten Zielerreichung ausgelegt, sondern ermöglicht ebenso eine personalisierte Routenempfehlung oder wird um diese ergänzt.
- In diese Routenempfehlung werden sowohl die persönlichen Fahrercharakteristik wie auch die Fahrzeugcharakteristik und vorhandene Anpassungsmöglichkeiten der Fahrzeugeigenschaften berücksichtigt.
- Die Erfassung der fahrerischen Vorlieben und Fahrweisen ermöglicht gezielte und personalisierte Angebote im Bereich FoD und Driving Experience.
- Fahrerisch Interessante Streckenabschnitte können jederzeit unkompliziert in eine geplante Route integriert werden.
- Passende Einstellungen des Fahrzeuges können passend zur gewählten Strecke und der Fahrzeugcharakteristik aktiviert werden.
- Angebote von Dritten können in den Dienst integriert werden.

In einem weiteren Ausführungsbeispiel kann eine bevorzugte technische Umsetzung vorsehen:

1) Anforderung des Dienstes (Fahrerwunsch):
- Der Fahrzeugnutzer, insbesondere der Fahrer, fordert entweder über sein persönliches Device oder direkt im Fahrzeug Vorschläge für eine personalisierte Route an.
- Diese Einstellung kann mindestens in folgenden Varianten genutzt werden:
  - - Ständig aktive Erweiterung für alle ausgewählten Naviziele; und/oder
  - - Nur für ein bestimmtes Ziel aktiviert; und/oder
  - - Auch ohne Zielauswahl immer aktiv.
2) Generierung Datensatz:
- Nun können vorzugsweise mehrere Kenngrößen als Datensatz zusammengefasst und vorzugsweise an eine externe Cloud übertragen werden. In diesem Datensatz werden idealerweise folgende Inhalte zusammengefasst, vorzugsweise alle drei genannten Inhalte:
  - - installierte und/oder aktivierte Kennfelder der Fahrzeugkomponenten (Antrieb, Lenkung, Dämpfer), und/oder
  - - Fahrercharakteristik (Einordnung in Fahrlevel, bezogen auf Kennfelder der Ausstattungskomponenten), und/oder
  - - vorzugsweise GPS-Daten des Kraftfahrzeugs und/oder des gewünschten Zieles, und/oder auch eine gewünschte Ankunftszeit.
3) Datenbanken:
- In der beispielhaften Cloud können thematisch mehrere Datenbanken zur Verfügung stehen, die mit entsprechenden Daten vorbefüllt wurden.
  - - In einem Cluster werden Routen abgelegt und mit bestimmten Attributen / Tags versehen (zum Beispiel „Schotterpiste“, „kurvige Landstraße“, „Cruising“) um eine Zuordnung zu den Fahrer- und Fahrzeugcharakterisierungen zu erleichtern.
  - - Anhand der identifizierten Fahrgestellnummer und/oder ID kann die aktivierte Ausstattung des Fahrzeuges eruiert werden.
- Im Bereich dieser Ausstattungsvariante wird nun nach Auswirkungen in den Fahrzeugeigenschaften gesucht. Stehen für einen Fahrzeugtyp zusätzliche Erweiterungspakete zur Verfügung („functions on demand“), so wird auch diese Konfiguration auf geeignete Streckenprofile überprüft.
  - - die Datensätze der Fahrersensierung bestehen vorzugsweise aus den bevorzugten Fahrmodi ergänzt um aussagekräftige Nutzerbewertungen verschiedener Modulkennfelder (zum Beispiel Lenkgeschwindigkeit, Beschleunigungen, Reaktionszeiten).
4) 3rd Party (optional):
- Streckenempfehlungen können vorzugsweise von anderen Fahrern zur Verfügung gestellt werden.
5) Auswertemodul:
- Die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung 12, die vorzugsweise ein Auswertemodul umfassen oder als ein solches ausgestaltet sein kann,
- vergleicht idealerweise in einem ersten Schritt, ob ähnliche Paarungen von Fahrzeug- und Fahrercharakteristik schon in der Datenbank vorliegen. Das kann sich vor allem in häufig befahrenen Gegenden als vorteilhaft erweisen.
- Ist das nicht der Fall, werden anhand der nachfolgend genannten Parameter „best match“ Ergebnisse berechnet.

Diese Kombinationsmöglichkeiten werden optional wiederum in die Datenbank zurückgespeichert, um bei neuen Anfragen auf eine größere Auswahl zurückzugreifen.
Vorteilhaft ist hier die optionale Anwendung einer Deep-Learning-Engine 28, vorzugsweise einer Deep Learning Software, die über lernende Algorithmen eine schnellere Verarbeitung der Datensätze ermöglicht.
Streckencharakteristik
Gegebenenfalls können topologische Streckendaten mit aussagekräftigen Tags versehen werden, um eine automatisierte Suche beziehungsweise Zuordnung zu den weiteren Kriterien zu erleichtern (zum Beispiel Komfortmodus, Sportmodus, Autobahn, Bergstraße mit Serpentinen).
Fahrercharakteristik:
Über die Charakterisierung / Vorlieben des Fahrers aus dem übermittelten Datensatz und den Start- / Zielkoordinaten werden entlang der Route passende Streckenprofile zur Zielfindung ermittelt.
Fahrzeugcharakterisierung:
Ebenso werden die im Kraftfahrzeug 10 aktivierten und verfügbaren Einstellungen zum Beispiel von Antriebs- und Fahrwerkskomponenten mit den Streckenprofilen verglichen und analysiert (zum Beispiel Sportwagen, Familienlimousine, SUV).
Im nächsten Schritt wird überprüft, ob eine bestimmte Konfiguration der Fahrzeugmodule (zum Beispiel Antrieb, Fahrwerk) für diese Route zweckmäßig ist.
Weiter wird in der Datenbank geprüft, ob für diese Streckenauswahl passende Zusatzleistungen als Over-the-air - („OTA“-) Update zur Verfügung stehen. Alternativ kann daher auch die Freischaltung neuer Eigenschaftsbereiche oder zusätzlicher Funktionen als sinnvolle Ergänzung angeboten werden.
6) Übermitteln des Analyseergebnisses
das Ergebnis kann aus der Cloud in einem ersten Schritt als Anfrage zur Verfügung gestellt werden. Das kann im Kraftfahrzeug 10 oder auch im persönlichen Device der Fall sein. Dann kann der Benutzer, also zum Beispiel der Fahrer, diejenigen Empfehlungen auswählen, die er gerne nutzen möchte (sowohl Streckenvorschläge wie auch Funktionen). Auf Basis dieser Auswahl werden der Download und/oder die Freischaltung von der Cloud in das Kraftfahrzeug in die Wege geleitet.
7) Dateninstallation
Im letzten Schritt können die geladenen Daten und Freischaltungen von Fahrzeugeinstellungen im Kraftfahrzeug 10aktiviert werden, damit die Steuergeräte in den aktuellsten Einstellungsstand versetzt werden können.
Gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel kann der Benutzer im Fahrbetrieb sein persönliches Fahrprofil erstellen und aktivieren lassen. Darin wird eine Fahrersensierung beschrieben, der Ausnutzungsgrad verschiedener Fahrparameter ermittelt.
Das Kraftfahrzeug 10 kann entsprechend mit Modulen ausgestattet, die sich „over the air“ anpassen lassen. Das können zum Beispiel By-Wire Lenkung und/oder Bremse, Dämpferregelung, Wankregelung, Beschleunigungsgradient oder Overboost sein.
Der Vorteil gegenüber heutigen OTA - Funktionen ist, dass sich nicht nur Softwareupdates austauschen lassen, sondern vorhandene Module zusätzlich eine temporäre und/oder personalisierte Eigenschaftsänderung erfahren können.
Gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel kann die Basis der Funktionsweise ein Kraftfahrzeug 10 sein, das auf verschiedene Weisen „ergänzt“ werden kann. Bei einer Routenanfrage des Benutzers kann proaktiv auf den Fahrstil des Benutzers und die onDemand - Anpassungsmöglichkeiten (also zum Beispiel online buchbare Funktionen) des Kraftfahrzeugs eingegangen werden.
Variante a)
Für die kombinierbare „Fahrzeugcharaktere“ werden zum Beispiel vom Kraftfahrzeug-Hersteller oder von Dritten passende Streckenprofile ausgewählt und in einer Datenbank hinterlegt.
Über die Routenanfrage wird jeweils auch ein Datenpaket mit den aktuell für das Fahrerprofil gewählten Einstellungen und den Fahrereigenschaften übermittelt. Eine künstliche Intelligenz / Datenbank prüft nun anhand dieser Informationen, ob entlang einer möglichen Route zum gewünschten Ziel auch passende Teilstrecken vorhanden sind, die entweder dem Fahrstil des Benutzers entsprechen oder bei der sich bestimmte Fahrdynamikeigenschaften besser erleben lassen. Dabei kann auch berücksichtigt werden, ob eine bestimmte Auswahl an Kraftfahrzeug-Einstellungen zwar vorhanden / aktiviert ist, aber aufgrund einer nicht passenden Umgebung (zum Beispiel Stadt) selten genutzt werden.
Als Ergebnis dieser Zielführung kann die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung eine optionale Route zur Verfügung stellen. Darüber hinaus kann auch eine an diese Route angepasste Fahrzeugeinstellung empfohlen werden. In diesem Fall würde dem Benutzer nicht nur ein Routenvorschlag, sondern auch ein Aktivierungspaket für im Kraftfahrzeug 10 verfügbare Anpassungen bereitgestellt. Der Benutzer kann diese Einstellungen auch personalisiert in seinem persönlichen Profil abspeichern.
Variante b)
Wie in Variante a) beschrieben, allerdings werden dem Benutzer auch verfügbare Features angeboten, die noch nicht im Fahrzeug installiert wurden. In diesem Fall erhält der Benutzer auch eine Empfehlung über den Kauf und die Installation weiterer, eigenschaftsverändernder Funktionen und/oder Kennlinien oder Kennfelder, die für sein Kraftfahrzeug 10 freigegeben sind.
Variante c)
Wie Variante a) und/oder b) mit einem 3.rd Party Inhalt, wie zum Beispiel Einstellungsempfehlungen anderer Fahrer.

Claims

Verfahren zur Routenführung eines Kraftfahrzeugs (10), wobei mindestens eines der Kraftfahrzeugsysteme (14) des Kraftfahrzeugs (10) zur Längssteuerung und mindestens ein weiteres der Kraftfahrzeugsysteme (16) zur Quersteuerung ausgestaltet ist; und wobei eine Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung (12): - einen Fahrer des Kraftfahrzeugs (10) identifiziert (S1), - Fahrercharakteristikdaten bereitstellt (S9), die eine Fahrerqualifikationsstufe und/oder ein Fahrverhalten und/oder Vorlieben des Fahrers beschreiben, - ein Basis-Kennfeld eines vorgegebenen Fahrmodus festlegt (S2), in dem mindestens ein Parameter jedes Kraftfahrzeugsystems (14, 16) einstellbar ist, - eine verfügbare Ausstattung der Kraftfahrzeugsysteme (14, 16) feststellt (S4), sowie mindestens ein vom Basis-Kennfeld unterschiedliches Alternativ-Kennfeld für die festgestellte Ausstattung der Kraftfahrzeugsysteme (14, 16, S3), - Fahrzeugcharakteristikdaten bereitstellt (S10), die die Kennfelder beschreiben, - anhand der bereitgestellten Fahrercharakteristikdaten und anhand der bereitgestellten Fahrzeugcharakteristikdaten eine fahrer- und fahrzeugspezifische Streckencharakteristik ermittelt (S11), - Fahrtzieldaten bereitstellt, die mindestens einen Reiseroutenparameter zu einem Fahrtziel beschreiben (S16), - eine Reiseroute mit der fahrer- und fahrzeugspezifischen Streckencharakteristik zu dem Fahrtziel festlegt (S14), - ein Navigationssignal erzeugt (S17), das die festgelegte Reiseroute beschreibt, und - das erzeugte Reiseroutensignal an eine Navigationseinrichtung (18) des Kraftfahrzeugs überträgt (S18), wobei die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung (12): - während des Fahrtbetriebs des Kraftfahrzeugs (10) in dem vorgegebenen Fahrmodus der Kraftfahrzeugsysteme (14, 16) kraftfahrzeugbezogene Fahrdaten aus einer Sensoreinrichtung des Kraftfahrzeugs (10) empfängt (S5), die aktuelle Werte der Parameter der Kraftfahrzeugsysteme (14, 16) beschreiben, und - anhand der empfangenen Fahrdaten das Fahrverhalten des identifizierten Fahrers ermittelt (S6), - den identifizierten Fahrer anhand des ermittelten Fahrverhaltens in eine von mehreren Fahrerqualifikationsstufen einordnet (S8), wobei die bereitgestellten Fahrercharakteristikdaten diese Fahrerqualifikationsstufe beschreiben, und wobei die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung (12): die fahrer- und fahrzeugspezifische Streckencharakteristik zusätzlich anhand des vorgegebenen Fahrmodus des Kraftfahrzeugs (10) ermittelt (S 11).
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung (12) das mindestens eine festgestellte Alternativ-Kennfeld für die Kraftfahrzeugsysteme (14, 16) freischaltet (S19) und/oder installiert (S20).
Verfahren nach Anspruch 2, wobei die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung (12) das ausgewählte Alternativ-Kennfeld nur dann freischaltet (S19) und/oder installiert (S20), falls ein vorgegebenes Freischaltkriterium erfüllt ist, welches das Vorliegen einer aktiven Auswahl des ausgewählten Alternativ-Kennfelds durch den Benutzer vorgibt.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung (12): - die bereitgestellten Fahrercharakteristikdaten und die bereitgestellten Fahrzeugcharakteristikdaten an eine Deep-Learning-Engine (28) überträgt (S12), - die Deep-Learning-Engine (28), in der zu einer Vielzahl von Fahrercharakteristikdaten und Fahrzeugcharakteristikdaten zugeordnete Reiserouten mit jeweils einer dazugehörigen Streckencharakteristik statistisch zusammengefasst sind, betreibt (S13), um die bereitgestellten Fahrercharakteristikdaten und Fahrzeugcharakteristikdaten zu verarbeiten und hierdurch eine Reiseroutenkompatibilitätsprognose (S15) zu ermitteln, wobei die Reiseroutenkompatibilitätsprognose eine Wahrscheinlichkeit umfasst, mit welcher eine Reiseroute eine zu dem Fahrer und der Ausstattung des Kraftfahrzeugs geeignete Streckencharakteristik aufweist, und - die Deep-Learning-Engine betreibt (28), um anhand der Reiseroutenkompatibilitätsprognose diejenige Reiseroute für die Navigation festzulegen (S14), die eine vorgegebene Mindest-Wahrscheinlichkeit aufweist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung: - ein fahrerspezifisches Fahrersensierungsmodell bereitstellt (S7), das die empfangenen Fahrdaten und/oder das ermittelte Fahrverhalten, sowie das Basis-Kennfeld beschreibt, vorzugsweise zusätzlich das mindestens eine bereitgestellte Alternativ-Kennfeld, und - den Fahrer anhand des bereitgestellten Fahrersensierungsmodells in die Fahrerqualifikationsstufe einordnet (S8).
Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung (12), die dazu eingerichtet ist, ein Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche durchzuführen.
Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung (12) nach Anspruch 6, die eine Deep-Learning-Engine (28) umfasst, welche dazu eingerichtet ist: - zu einer Vielzahl von Fahrercharakteristikdaten und Fahrzeugcharakteristikdaten zugeordnete Reiserouten mit jeweils einer dazugehörigen Streckencharakteristik statistisch zusammenzufassen, - die bereitgestellten Fahrercharakteristikdaten und Fahrzeugcharakteristikdaten zu verarbeiten und hierdurch eine Reiseroutenkompatibilitätsprognose zu ermitteln (S15), wobei die Reiseroutenkompatibilitätsprognose eine Wahrscheinlichkeit umfasst, mit welcher eine Reiseroute eine zu dem Fahrer und der Ausstattung des Kraftfahrzeugs geeignete Streckencharakteristik aufweist, und - anhand der Reiseroutenkompatibilitätsprognose diejenige Reiseroute für die Navigation festzulegen (S14), die eine vorgegebene Mindest-Wahrscheinlichkeit aufweist.
Speichermedium (66) mit einem Programmcode, der dazu eingerichtet ist, bei Ausführung durch eine Prozessoreinrichtung die Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung (12) dazu zu veranlassen, ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5 durchzuführen.
Servervorrichtung (22) zum Betreiben im Internet, die ein Speichermedium (66) nach Anspruch 8 aufweist, und/oder eine Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung (12) nach Anspruch 6 oder 7.
Kraftfahrzeug (10), das eine Fahrtroutencharakterisierungseinrichtung (12) nach Anspruch 6 oder 7 aufweist.