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Die Erfindung betrifft ein System und ein Verfahren zur Suche einer freien Parkfläche.
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Die im Folgenden eingeführten Begriffe behalten ihre jeweilige Bedeutung für den gesamten Gegenstand der Erfindung.
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Es sind mehrere Methoden bekannt zur Parkplatzerkennung. Die kamerabasierte Methode ist eine der robustesten Methoden. Die
US 2013/0311041 A1 offenbart eine Optimierung des Fahrverhaltens für geringeren Straßenverschleiß. Die
JP 2018 039 294 A2 offenbart eine Parkplatzsuche basierend auf sensorieller Erfassung einer Straßenbreite. Die
US 2022/245952 AA offenbart eine bildbasierte Parkplatzerkennung. Weiterer Stand der Technik, gegen den sich die hier offenbarte Erfindung abgrenzt, ist aus
CN217227297 U ,
US 2018/348088 AA,
JP 2017 002 797 A2 ,
US 2022/203965 AA,
US 2022/203964 AA,
US 2020/089974 AA,
CN106971166 A ,
CN1794312 A ,
CN108039059 A ,
CN103473817 A ,
CN103198528 A ,
CN204044890 U ,
CN102622786 A ,
CN105741589 A ,
CN106548658 A ,
CN104867355 A ,
CN102592471 A ,
KR20150108555 A ,
CN202650274 U ,
CN203204860 U ,
US2020211389 AA,
US2010318261 AA,
DE102020210762 A1 ,
CN211690054 U und
WO19214091 A1 bekannt.
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Aufgabe der Erfindung war es, wie freie Parkplätze erkannt werden können, insbesondere ohne Fahrzeug verbaute bildgebende Sensoren.
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Die Gegenstände der unabhängigen Ansprüche lösen jeweils diese Aufgabe. Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus den Definitionen, den Unteransprüchen, den Zeichnungen und der Beschreibung bevorzugter Ausführungsbeispiele.
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Nach einem Aspekt stellt die Erfindung ein System bereit zur Suche einer freien Parkfläche. Das System kann eine Netzwerkinstanz sein. Nach einem Aspekt ist das System eine Cloudinfrastruktur. Die Cloudinfrastruktur kann Rechner, Rechnernetzwerke, Speicher und Sende- und Empfangsvorrichtungen umfassen. Die Parkfläche ist eine Parkfläche in einer Verkehrsinfrastruktur für ein Fahrzeug. Parkfläche kann auch einen Parkplatz mit mehreren einzelnen Parkflächen betreffen. Der Parkplatz kann über eine eigene Zufahrt, mit oder ohne Schranke, erreichbar sein. Es kann sich auch um Parkflächen innerhalb eines Parkhauses handeln. Die Parkfläche kann auch eine ausgewiesene Parkfläche an einer Straße sein, beispielsweise ein Parkstreifen. Die Parkfläche kann eine Parkfläche für PKWs, LKWs, Fahrräder, Busse oder Motorräder sein. Die Parkfläche kann eine öffentliche oder private Parkfläche sein.
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Das System ist konfiguriert, ein Parkflächen-Suchmuster basierend auf Bewegungsdaten mindestens eines Fahrzeuges zu erkennen. Das Fahrzeug kann beispielsweise ein PKW, LKW, Fahrrad, Bus oder Motorrad sein. Das Fahrzeug kann automatisiert betreibbar sein. Im Falle eines teilweise, hoch- oder vollautomatisierten Fahrzeuges wird die Belegungswahrscheinlichkeit an ein Steuersystem des Fahrzeuges übermittelt. Bewegungsdaten können Positionsangaben sein. Nach einem Aspekt ist das System konfiguriert, basierend auf empfangenen zeitlich versetzten Positionsangaben eines Fahrzeuges dessen Geschwindigkeit zu bestimmen. Bewegungsdaten können auch Geschwindigkeitsangaben des Fahrzeugs sein. Bewegungsdaten können auch Positionen von Orten, an denen sich das Fahrzeug befindet, umfassen, beispielsweise Positionen von Parkflächen oder Parkplätzen. Nach einem Aspekt ist das System konfiguriert, basierend auf den von dem Fahrzeug empfangenen Positionsangaben zu bestimmen, wo sich das Fahrzeug befindet, beispielsweise basierend auf einem Kartenabgleich. Beispielsweise kann das System basierend auf den Positionsangaben und dem Kartenabgleich bestimmen, ob das Fahrzeug auf einem Parkplatz suchend nach einem Parkplatz fährt. Das Parkflächen-Suchmuster wird basierend auf den Bewegungsdaten erkannt, beispielsweise basierend auf einem Geschwindigkeitsprofil, wobei eine relativ lang anhaltende Fahrt des Fahrzeuges bei konstanter relativ geringer Geschwindigkeit, ohne anzuhalten, auf eine Parkplatzsuchfahrt hinweist. Nach einem Aspekt wird das Parkplatz-Suchmuster durch Kombination mit den Positionsangaben zu dem Parkplatz erkannt. Die Bewegungsdaten werden von einer Positionsbestimmungsvorrichtung erhalten werden. Mittels der Positionsbestimmungsvorrichtung wird die Position des Fahrzeuges bestimmt. Nach einem Aspekt wird mittels der Positionsbestimmungsvorrichtung die Position des Fahrzeuges über die Zeit verfolgt, auch als tracking bekannt.
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Das System ist konfiguriert, eine Belegungswahrscheinlichkeit für mindestens eine Parkfläche basierend auf dem Parkflächen-Suchmuster zu bestimmen. Die Belegungswahrscheinlichkeit gibt die Wahrscheinlichkeit dafür an, dass eine Parkfläche belegt ist oder für das suchende Fahrzeug zu klein ist. Die Belegungswahrscheinlichkeit kann heuristisch bestimmt werden. Zum Beispiel wenn ein Fahrzeug suchend fährt, also beispielsweise mit reduzierter Geschwindigkeit, erhöht dies die Belegungswahrscheinlichkeit, dass beispielsweise eine bekannte Parklücke bereits belegt ist oder für das betreffende, suchende Fahrzeug zu klein ist.
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Das System ist konfiguriert, die Belegungswahrscheinlichkeit an eine Benutzerinstanz zu übermitteln. Die Benutzerinstanz kann das suchende Fahrzeug sein. Die Benutzerinstanz können weitere Nutzer des Systems sein, die beispielsweise Anfragen an das System senden betreffend die Verfügbarkeit von freien Parkflächen. Die Benutzerinstanz ist nach einem Aspekt der Erfindung eine Datenbank, beispielsweise eine zentrale Datenbank, in der die Belegungswahrscheinlichkeiten abgelegt werden. Die Datenbank kann von deren Benutzern des Systems, beispielsweise von anderen Fahrzeugen, die eine freie Parkfläche suchen, abgerufen werden, beispielsweise mittels eines Konnektivitätsmoduls des Fahrzeugs, beispielsweise eines V2X-Moduls, um Regionen mit potentiell freien Parkflächen zu erfahren. Nach einem weiteren Aspekt werden zur Bestimmung der Belegungswahrscheinlichkeiten historische Daten der Datenbank herangezogen.
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Das Erkennen des Parkflächen-Suchmusters und das Bestimmen der Belegungswahrscheinlichkeit wird nach einem Aspekt mittels einer Cloud basierten Auswerteeinrichtung des Systems durchgeführt. Des Weiteren kann das System Sende- und Empfangsvorrichtungen umfassen, um Bewegungsdaten von Fahrzeugen zu empfangen und Belegungswahrscheinlichkeiten an Benutzerinstanzen zu senden.
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Im Unterschied zu den im Stand der Technik bekannten Verfahren zur Parkplatzsuche ist das hier offenbarte System nicht zwingend auf Kameradetektionen von Parkflächen angewiesen. Die Bewegungsdaten können auch von Fahrzeugen erhalten werden, welche keine Kamera verbaut haben. Die auf Bewegungsdaten basierende Parkflächen-Erkennung steigert die Erkennungsrobustheit, beispielsweise bei schlechten Sichtverhältnissen oder falls die Parkfläche außerhalb des Erkennungsbereichs der Kamera liegt.
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Nach einem weiteren Aspekt ist das System konfiguriert, die Belegungswahrscheinlichkeit in einer Karte zu vermerken und die Karte an die Benutzerinstanz bereitzustellen. Vermerken der Belegungswahrscheinlichkeit in einer Karte bedeutet, dass die Belegungswahrscheinlichkeit in eine bereits existierende Karte, die die Parkfläche umfasst, eingetragen wird. Vermerken der Belegungswahrscheinlichkeit in einer Karte bedeutet auch, dass eine Karte mit Belegungswahrscheinlichkeiten neu generiert wird. Nach einem Aspekt wird die Karte beispielsweise durch Ausschlussverfahren mit wahrscheinlich verfügbaren Parkflächen generiert basierend auf den Bewegungsdaten. Die Benutzerinstanz, beispielsweise ein anderes Fahrzeug, kann auf die Karte mittels der Karte gezielt Orte anfahren, die mit hoher Wahrscheinlichkeit freie Parkflächen haben. Beispielsweise können freie Parkflächen oder die Belegungswahrscheinlichkeiten für Parkflächen in einer Innenstadt auf der so vermerkten oder generierten Karte angezeigt werden. Nach einem Aspekt wird die von dem System generierte Karte fortlaufend hinsichtlich Belegungswahrscheinlichkeiten aktualisiert.
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Nach einem weiteren Aspekt ist das System konfiguriert, eine Anfrage der Benutzungsinstanz hinsichtlich einer Verfügbarkeit einer freien Parkfläche zu empfangen und die Belegungswahrscheinlichkeit, beispielsweise die Belegungswahrscheinlichkeit für diese Parkfläche oder eine Parkfläche in der näheren Umgebung, oder die Karte an die Benutzungsinstanz zu senden. Das Senden umfasst nach einem Aspekt eine Empfehlung von potentiell freien Parkflächen an die Benutzerinstanz. Dabei entspricht die Benutzungsinstanz einem Client und das System entspricht einem Server-Client-Modell.
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Nach einem weiteren Aspekt ist das System konfiguriert, Bewegungsdaten mehrerer Fahrzeuge zu erhalten und auszuwerten. Auswerten umfasst Erkennen von Parkflächen-Suchmuster je Fahrzeug basierend auf Bewegungsdaten dieses der mehreren Fahrzeuge, Bestimmen, basierend auf den jeweiligen Parkflächen-Suchmuster, von Belegungswahrscheinlichkeit für Parkflächen und das Übermitteln der Belegungswahrscheinlichkeiten an die Benutzerinstanz. Aus einer Vielzahl an Fahrzeugen kann jeder Lücke genauer eine Belegungswahrscheinlichkeit zugeordnet werden. Je mehr Fahrzeuge suchend an einer Parklücke vorbeifahren, desto höher die Belegungswahrscheinlichkeit, dass diese Lücke besetzt ist.
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Nach einem weiteren Aspekt ist das System konfiguriert, das Parkflächen-Suchmusters zu erkennen basierend auf einem Geschwindigkeitsprofil des wenigstens eines Fahrzeuges oder auf Geschwindigkeitsprofilen mehrerer Fahrzeuge und/oder Daten getrieben mit einem Maschinenlernalgorithmus, wobei der Maschinenlernalgorithmus lernt, die Belegungswahrscheinlichkeit zu bestimmen. Die Geschwindigkeitsprofile können aus den Bewegungsdaten bestimmt werden. Der Maschinenlernalgorithmus ist beispielsweise ein künstliches neuronales Netzwerk. Je mehr Bewegungsdaten von mehreren Fahrzeugen erhalten werden, desto genauer kann das Parkflächen-Suchmuster aus den Daten heraus erkannt werden und desto besser können die Belegungswahrscheinlichkeiten bestimmt werden.
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Nach einem weiteren Aspekt ist das System konfiguriert, die Belegungswahrscheinlichkeit für die mindestens eine Parkfläche oder die Belegungswahrscheinlichkeiten für mehrere Parkflächen basierend auf Bildaufnahmen der Parkfläche und/oder Abstandsdaten und/oder Fahrzeugparametern relativ zu der Parkfläche zu bestimmen. Die Bildaufnahmen werden von einem bildgebenden Sensor des Fahrzeuges und/oder eines Infrastrukturelements und die Abstandsdaten von einem Abstandssensor des Fahrzeuges erhalten. Die Kombination von Bewegungsdaten mit Bildaufnahmen der Parkfläche verbessert die Bestimmung von Belegungswahrscheinlichkeiten. Nach einem Aspekt wertet der Maschinenlernalgorithmus zusätzlich zu den Bewegungsdaten auch die Bildaufnahmen aus. Damit können Parkflächen verbessert als frei oder belegt klassifiziert werden. Die Bildaufnahmen sind beispielsweise Kamerabilder oder Aufnahmen erhalten aus bildgebenden Verfahren angewendet auf Lidar-, Radar- oder Akustikdaten. Der bildgebende Sensor des Fahrzeugs ist beispielsweise eine Kamera, ein Lidar, Radar, ein Ultraschallsensor oder ein Akustiksensor. Das Infrastrukturelement ist beispielsweise eine Überwachungskamera eines Parkplatzes oder eines Parkhauses. Nach einem Aspekt umfassen die bildgebenden Sensoren des Fahrzeuges und/oder das Infrastrukturelement wenigstens eine Sendevorrichtung. Die Sendevorrichtung ist ausgeführt, die Bilddaten an das System, beispielsweise an die Cloud, zu übermitteln. Der Abstandssensor ist beispielsweise ein Ultraschallsensor. Aus den Abstandsdaten wird nach einem Aspekt bestimmt, ob beispielsweise ein relativ großes Fahrzeug, beispielsweise ein SUV, eine freie Parkfläche aufgrund Abmessungen des Fahrzeuges nicht belegen kann, beispielsweise wenn es sich bei der Parkfläche um eine Kleinwagenlücke handelt. In diesem Fall wird eine relativ niedrige Belegungswahrscheinlichkeit bestimmt, das heißt der Parkplatz wird von dem relativ großen Fahrzeug nicht belegt. Die Abmessungen des Fahrzeugs sind ein Beispiel für Fahrzeugparameter.
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Nach einem weiteren Aspekt ist die Positionsbestimmungsvorrichtung ein GPS-Modul des Fahrzeuges oder ein mobiles Endgerät eines Fahrzeugnutzers. Beispielsweise sendet das GPS-Modul, das heißt global positioning system, seine Positionsdaten an das System, beispielsweise mit Nachverfolgung der Positionen über die Zeit. Das mobile Endgerät ist beispielsweise ein smartphone. Der Fahrzeugnutzer kann der Fahrzeugführer oder ein Fahrzeuginsasse sein, beispielsweise Beifahrer oder Fahrgast. Mittels des mobilen Endgeräts wird nach einem Aspekt ein Bewegungsmuster des jeweiligen Fahrzeugnutzers bestimmt und basierend auf diesem Bewegungsmuster die Wahrscheinlichkeit dafür, dass eine Parkfläche frei wird. Beispielsweise kann aus der Erkennung, dass ein Fahrzeugnutzer sich zu einem parkenden Fahrzeug hinbewegt, gefolgert werden, dass der Fahrzeugnutzer mit dem Fahrzeug wegfahren wird, das heißt eine Parkfläche wird frei. Nach einem weiteren Aspekt sendet der Fahrzeugnutzer, der auf einer Parkfläche parkt, in die Cloud die Position, wo er geparkt hat, beispielsweise mittels des smartphones.
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Nach einem weiteren Aspekt stellt die Erfindung ein Verfahren bereit zur Suche einer freien Parkfläche. Das Verfahren umfasst die Schritte:
- • Auswerten von Bewegungsdaten mindestens eines Fahrzeuges, wobei die Bewegungsdaten von einer Positionsbestimmungsvorrichtung erhalten werden;
- • Erkennen eines Parkflächen-Suchmusters basierend auf aus den Bewegungsdaten erhaltenen Geschwindigkeitsprofilen;
- • Bestimmen, basierend auf dem Parkflächen-Suchmuster, einer Belegungswahrscheinlichkeit für mindestens eine Parkfläche;
- • Übermitteln der Belegungswahrscheinlichkeit an eine Benutzerinstanz;
wobei für den Fall, - • in dem erkannt wird, dass ein Fahrzeug auf einen Parkplatz fährt, dort mit geringer Geschwindigkeit fährt, ohne anzuhalten, und den Parkplatz wieder verlässt, die Belegungswahrscheinlichkeit hoch ist und/oder der Parkplatz als belegt klassifiziert wird. Längeres langsames Fahren, ohne anzuhalten, auf einem Parkplatz ist ein charakteristisches Geschwindigkeitsprofil für ein Fahrzeug, das nach einer freien Parkfläche sucht. Nach einem Aspekt wird ausgewertet, ob dieses Geschwindigkeitsprofil bei mehreren Fahrzeugen auftaucht; falls ja, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass die vorhergesagte Belegungswahrscheinlichkeit und/oder die Klassifizierung korrekt ist.
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Für den Fall
- • in dem erkannt wird, dass ein Fahrzeug auf einen Parkplatz fährt, dort mit geringer Geschwindigkeit fährt und auf dem Parkplatz parkt, die Belegungswahrscheinlichkeit für den gesamten Parkplatz umso höher bestimmt wird, je länger das Fahrzeug auf dem Parkplatz mit geringerer Geschwindigkeit gefahren ist. Nach einem Aspekt wird ein Schwellenwert für die Suchzeit vorgegeben. Übersteigt die Suchzeit den Schwellenwert, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass der Parkplatz relativ voll belegt ist.
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Für den Fall
- • in dem der Parkplatz durch eine Parkschranke gesichert ist, die Parkschranke basierend auf den Bewegungsdaten erkannt wird. Wenn der Parkplatz voll ist, geht die Parkschranke nicht auf. Dies wird nach einem Aspekt basierend auf einem erkannten relativ langsamen Vorbei-Fahr-Muster detektiert. Nach einem weiteren Aspekt hat das hier offenbarte System eine Schnittstelle zu einem Parkplatzzähler. Der Parkplatzzähler, beispielsweise in einem Parkhaus, zählt, wie viele Fahrzeuge bereits auf dem Parkplatz sind. Diese Fahrzeuganzahl wird ausgewertet.
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Für den Fall, dass es sich um Parkflächen an einem Straßenrand handelt, ist ein charakteristisches Parkflächen-Suchmuster ein Geschwindigkeitsprofil mit Wechsel zwischen relativ langsamer und relativ schneller Geschwindigkeit. Ein derartiges Geschwindigkeitsprofil wird zur Bestimmung von Belegungswahrscheinlichkeiten für Parkflächen an einem Straßenrand ausgewertet.
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Nach einem weiteren Aspekt wird zwischen privaten und öffentlichen Parkflächen unterschieden, beispielsweise basierend auf existierendem Kartenmaterial oder basierend auf einem Nutzerverhalten. Wenn nur ein Nutzer auf einer Parkfläche parkt, scheint die Parkfläche privat zu sein. Nach einem weiteren Aspekt wird die Klassifizierung der Parkfläche als privat oder öffentlich in der Karte, die das System generiert und die der Benutzerinstanz bereitgestellt wird, vermerkt. Nach einem weiteren Aspekt wird eine Nachricht, beispielsweise eine push Nachricht an das smartphone, an den Fahrzeugnutzer, der auf einer Parkfläche parkt, gesendet, um ihn zu informieren, ob die Parkfläche privat oder öffentlich ist.
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Nach einem Aspekt ist das Verfahren ein computerimplementiertes Verfahren.
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Nach einem weiteren Aspekt wird das Verfahren in einer Cloud ausgeführt.
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Nach einem weiteren Aspekt wird zur Ausführung des Verfahrens das hier offenbarte System verwendet. Beispielsweise ist die Positionsbestimmungsvorrichtung ein GPS-Modul des Fahrzeuges oder ein mobiles Endgerät, beispielsweise ein smartphone, eines Fahrzeugnutzers. Für den Fall, dass die Positionsbestimmungsvorrichtung ein smartphone ist, wird nach einem Aspekt mittels einer Bewertungsapplikationssoftware des smartphones ausgewertet, wie gut der Parkplatz für den Fahrzeugnutzer war. Auch diese Bewertung liefert einen Indikator dafür, wie voll der Parkplatz bereit ist. Die Auswertung erfolgt beispielsweise mit Rechenleistung, die in der Cloud bereitgestellt wird, beispielsweise mit einer Auswerteeinrichtung. Das Erkennen eines Parkflächen-Suchmusters basierend auf aus den Bewegungsdaten erhaltenen Geschwindigkeitsprofilen erfolgt beispielsweis mit einem trainierten künstlichen neuronalen Netzwerk. Basierend auf dem Parkflächen-Suchmuster bestimmt beispielsweise die voran genannte Auswerteeinrichtung die Belegungswahrscheinlichkeiten. Das Übermitteln der Belegungswahrscheinlichkeit an eine Benutzerinstanz erfolgt beispielsweis mit einer Sendevorrichtung des Systems. Die Benutzerinstanz ist beispielsweise ein weiteres Fahrzeug, das eine freie Parkfläche sucht.
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Die Erfindung wird anhand der in den folgenden Figuren beschriebenen Ausführungsbeispiele erläutert. Es zeigen
- 1 ein Ausführungsbeispiel eines hier offenbarten Systems und
- 2 ein Ausführungsbeispiel eines hier offenbarten Verfahrens.
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1 zeigt ein auf einer Parkfläche 6 parkendes Fahrzeug 1, beispielsweise ein PKW. Das Fahrzeug 1 umfasst eine Positionsbestimmungsvorrichtung 2, beispielsweise ein GPS-Modul. Die Positionsbestimmungsvorrichtung 2 sendet Bewegungsdaten 3 des Fahrzeuges 1 an das System 10. Das System 10 ist eine Cloudplattform. Die Bewegungsdaten 3 in diesem Fall umfassen die Positionsangabe, dass das Fahrzeug 1 auf der Parkfläche 6 steht, und die Geschwindigkeitsangabe von 0 km/h.
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Das System 10 empfängt die Bewegungsdaten 3. Eine Auswertevorrichtung 7 des Systems 7 wertet die Bewegungsdaten 3 aus und erkennt in diesem Beispielfall, dass das Parkflächen-Suchmuster des Fahrzeuges 1 das Suchmuster eines parkenden Fahrzeuges ist: Das Fahrzeug 1 steht still, parkend, auf der Parkfläche 6.
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Basierend auf diesem Parkflächen-Suchmuster bestimmt die Auswertevorrichtung 7, dass die Belegungswahrscheinlichkeit 4 für diese Parkfläche 6 100% beträgt.
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Diese Belegungswahrscheinlichkeit 4 wird an eine Benutzerinstanz 5, beispielswiese eine freie Parkfläche suchendes Fahrzeug, übermittelt. Die Benutzerinstanz 5 hat dann die Information, dass diese Parkfläche 6 belegt ist.
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2 zeigt ein Flussdiagramm eines Ausführungsbeispiels des hier offenbarten Verfahrens. In einem Schritt V1 werden Bewegungsdaten 3 von einer Positionsbestimmungsvorrichtung 2 eines Fahrzeuges 1 erhalten. Die Bewegungsdaten 3 umfassen Geschwindigkeits- und Positionsangaben des Fahrzeuges 1. Die Positionsbestimmungsvorrichtung 2 ist beispielsweise ein GPS-Modul des Fahrzeuges 1.
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In einem Schritt V2 werden die Bewegungsdaten 3 ausgewertet. Die Bewegungsdaten 3 werden beispielsweise in einem Cloud basierten System 10 ausgewertet, beispielsweise von einer Cloud basierten Auswertevorrichtung 7 des Systems 10.
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In einem Schritt V3 wird ein Parkflächen-Suchmusters basierend auf aus den Bewegungsdaten 3 erhaltenen Geschwindigkeitsprofilen erkannt. Beispielsweise führt die Auswertevorrichtung 7 ein künstliches neuronales Netzwerk aus, das auf Bewegungsdaten 3, beispielsweise Geschwindigkeitsprofilen, von Fahrzeugen trainiert wurde, für Parkflächen-Suchmuster charakteristische Geschwindigkeitsprofile zu bestimmen.
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In einem Schritt V4 wird, basierend auf dem Parkflächen-Suchmuster, eine Belegungswahrscheinlichkeit 4 für mindestens eine Parkfläche 6 bestimmt, beispielsweise mittels der Auswertevorrichtung 7.
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In einem Schritt V5 wird die Belegungswahrscheinlichkeit 4 an eine Benutzerinstanz 5 übermittelt. Die Benutzerinstanz 5 ist beispielsweise ein freie Parkflächen 6 suchendes Fahrzeug 1 oder der Fahrzeugführer dieses Fahrzeuges 1. Die Übermittlung erfolgt beispielsweise mit einer Sendevorrichtung des Systems 10.
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Beispielsweise wird für den Fall, in dem erkannt wird, dass das Fahrzeug 1 auf einen Parkplatz fährt, dort mit geringer Geschwindigkeit fährt, ohne anzuhalten, und den Parkplatz wieder verlässt, die Belegungswahrscheinlichkeit 4 als hoch bestimmt und/oder der Parkplatz als belegt klassifiziert.
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Bezugszeichen
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- V1-V5
- Verfahrensschritte
- 10
- System
- 1
- Fahrzeug
- 2
- Positionsbestimmungsvorrichtung
- 3
- Bewegungsdaten
- 4
- Belegungswahrscheinlichkeit
- 5
- Benutzerinstanz
- 6
- Parkfläche
- 7
- Auswertevorrichtung
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- US 20130311041 A1 [0003]
- JP 2018039294 A2 [0003]
- US 2022245952 [0003]
- CN 217227297 U [0003]
- US 2018348088 [0003]
- JP 2017002797 A2 [0003]
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- US 2020089974 [0003]
- CN 106971166 A [0003]
- CN 1794312 A [0003]
- CN 108039059 A [0003]
- CN 103473817 A [0003]
- CN 103198528 A [0003]
- CN 204044890 U [0003]
- CN 102622786 A [0003]
- CN 105741589 A [0003]
- CN 106548658 A [0003]
- CN 104867355 A [0003]
- CN 102592471 A [0003]
- KR 20150108555 A [0003]
- CN 202650274 U [0003]
- CN 203204860 U [0003]
- US 2020211389 [0003]
- US 2010318261 [0003]
- DE 102020210762 A1 [0003]
- CN 211690054 [0003]
- WO 19214091 A1 [0003]
