EP3814794A1 - Dachfinne für ein fahrzeug zur erfassung von umgebungsgeräuschen, fahrzeug mit einer derartigen dachfinne, bausatz für eine an einem fahrzeug nachrüstbare dachfinne und verfahren zum herstellen einer dachfinne - Google Patents

Dachfinne für ein fahrzeug zur erfassung von umgebungsgeräuschen, fahrzeug mit einer derartigen dachfinne, bausatz für eine an einem fahrzeug nachrüstbare dachfinne und verfahren zum herstellen einer dachfinne

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EP3814794A1
EP3814794A1 EP19727346.9A EP19727346A EP3814794A1 EP 3814794 A1 EP3814794 A1 EP 3814794A1 EP 19727346 A EP19727346 A EP 19727346A EP 3814794 A1 EP3814794 A1 EP 3814794A1
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EP
European Patent Office
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vehicle
roof
roof fin
fin
ambient noise
Prior art date
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Withdrawn
Application number
EP19727346.9A
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English (en)
French (fr)
Inventor
Julian Fieres
Florian Ade
Jörg Grotendorst
Andrea Loi
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ZF Friedrichshafen AG
Original Assignee
ZF Friedrichshafen AG
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Filing date
Publication date
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Withdrawn legal-status Critical Current

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    • H04R2499/10—General applications
    • H04R2499/13—Acoustic transducers and sound field adaptation in vehicles

Definitions

  • Roof fin for a vehicle to record ambient noise.
  • the invention relates to a roof fin according to claim 1 for a vehicle for detecting ambient noise. Furthermore, the invention relates to a vehicle according to claim 7 comprising a roof fin according to the invention. The invention also relates to a kit according to claim 8 for a roof fin that can be retrofitted to a vehicle. Furthermore, the invention relates to a method according to claim 9 for producing a roof fin for a vehicle for detecting ambient noise.
  • Driver assistance systems are known from the prior art which enable a partially and / or highly automated driving of a vehicle.
  • the integration of the driver assistance systems requires complex changes to the design of the vehicle. For example, imaging sensors must meet specific position requirements. Or the entire vehicle body has to be changed to accommodate driver assistance systems.
  • Antenna systems are known in the automotive sector which are at least partially enclosed by a housing.
  • the antenna systems are often mounted on a roof of a vehicle and are also referred to as a roof fin if the housing has the shape of a fin, for example.
  • DE 10 2013 206 519 A1 discloses a roof fin antenna system.
  • DE 10 2016 221 858 A1 discloses a roof fin for a vehicle, a camera being arranged in a housing of the roof fin in order to record the exterior surroundings of the roof fin by the camera.
  • DE 10 2016 006 802 A1 discloses a device for detecting an optical and / or acoustic special signal emanating from an emergency vehicle.
  • the device can be arranged in a roof area of a vehicle. This is where the invention comes in.
  • the invention has for its object to provide an improved compared to the prior art system for detecting ambient noise, which can be easily mounted on a vehicle without changing a given design of the vehicle.
  • the roof fin according to the invention for a vehicle for detecting ambient noise solves the task with the features of claim 1.
  • the roof fin includes at least a first and a second sensor to detect the ambient noise.
  • the roof fin also includes an evaluation device. Depending on the detected ambient noise, the evaluation device classifies at least one noise source of the ambient noise and determines a direction of the noise source relative to the vehicle.
  • the evaluation device is designed to carry out an artificial neural network.
  • the artificial neural network is trained to receive a signal for a vehicle control device depending on at least the classification of the noise source and the direction of the noise source.
  • the roof fin also includes an interface. The interface is designed to provide the signal from the vehicle control device in order to control the vehicle as a function of the ambient noise.
  • the roof fin at least partially encloses the at least first and second sensors, the evaluation device and the interface.
  • This roof fin is advantageously provided as a single component. All relevant components for recording ambient noise are fully integrated in this single component. The installation of a single component on a vehicle is easier than the installation of several individual components.
  • a roof fin already belongs to the given exterior in many vehicles. This means that the given design of a vehicle does not have to be changed in order to install a system for recording ambient noise, comprising at least two sensors for recording the ambient noise and an evaluation device for processing the recorded ambient noise. The system is already fully integrated in the roof fin.
  • This roof fin is provided as a single part to a vehicle owner. The vehicle owner can then advantageously retrofit the roof fin on his vehicle as a kind of retrofit solution. AI Alternatively or additionally, the roof fin is made available to a vehicle manufacturer.
  • roof fin An advantage of the roof fin is that existing cable connections of the roof fin can be used for the microphones.
  • the antenna of the roof fin usually already includes a coaxial cable that can be used for the transmission of the acoustic signals from the microphones.
  • the vehicle manufacturer can then advantageously integrate the roof fin with the system for recording ambient noise into his vehicles.
  • a suitable artificial neural network can advantageously generalize a recognized ambient noise and thus also recognize ambient noises that were not previously taught in or are not available in a database.
  • the vehicle according to the invention achieves the object by means of a roof fin according to the invention, which comprises the vehicle.
  • the first and second sensors for detecting ambient noise and the evaluation device for reacting to the ambient noise give the vehicle the ability to hear and identify noise from outside the vehicle in order to be able to initiate appropriate reactions.
  • the kit according to the invention for a roof fin that can be retrofitted to a vehicle achieves the object with the features of claim 8.
  • the kit comprises a roof-mounted housing.
  • the roof structure housing has the shape of a fin.
  • the kit further comprises at least a first and a second sensor in order to detect ambient noise.
  • the kit also includes an evaluation device.
  • the evaluation device is designed to use artificial intelligence to classify at least one noise source of the ambient noise as a function of the detected ambient noise and to determine a direction of the noise source relative to the vehicle. Depending on at least the classification of the noise source and the direction of the noise source, the Evaluation device a signal for a vehicle control device.
  • the kit also includes an interface.
  • the interface is designed to provide the signal from the vehicle control device in order to control the vehicle as a function of the ambient noise.
  • a roof fin according to the invention can be easily assembled.
  • the roof fin obtained in this way can be retrofitted to vehicles as a retrofit solution in order to be able to record ambient noises.
  • the method according to the invention for producing a roof fin for a vehicle for recording ambient noise solves the task with the features of claim 9.
  • the method comprises the method steps
  • the method can advantageously be carried out by a vehicle owner, a vehicle manufacturer and / or by service stations, for example workshops.
  • Finn denotes the dorsal fin of sharks and whales.
  • a fin has an extremely characteristic triangular shape.
  • a housing in the shape of a fin has a relatively low air resistance.
  • a roof structure housing with the shape of a fin is called a roof fin.
  • the surface shape of the roof fin is particularly advantageous for the installation of microphones or other sensors to detect acoustic signals. If the microphones are installed in the rear area of the roof fin, they are protected from the wind from the direction of travel. Wind is a ne of the possible sources that interfere with the detection of ambient noise while driving the vehicle.
  • a vehicle is preferably a road vehicle, preferably a passenger or truck.
  • the vehicle is preferably an automated vehicle.
  • An automatically operated vehicle is a vehicle that has technical equipment that, in order to cope with a driver's task, including longitudinal and lateral guidance, the respective vehicle after activation of a corresponding automatic driving function, in particular a highly or fully automated driving function according to the SAEJ3016 standard a vehicle control device can control.
  • a pure assistance system assists the driver in carrying out a driving task. This corresponds to SAE level 1.
  • SAE level 5 is defined by the fact that all aspects of the dynamic driving task are carried out consistently by an automated driving system under all driving and environmental conditions that can be handled by a human driver.
  • the invention is particularly intended for SAE levels 3, 4 and 5.
  • the invention is used at SAE levels 3 and 4 in order to subsequently be used at SAE level 5.
  • the invention can also be used as a pure assistance system, in particular for hearing-impaired people.
  • the vehicle advantageously comprises further environmental detection sensors, for example a camera, a radar, a lidar and / or an ultrasonic sensor, in order to perceive the environment in an improved and redundant manner.
  • the data of the first and / or second sensor is advantageously fused with data of at least one of the further surroundings detection sensors in order to improve the perception of the surroundings.
  • Ambient noises are noises from the surroundings of a vehicle.
  • the area around the vehicle is the space around the vehicle, the elements of which can act on the vehicle.
  • Examples of ambient noises are acoustic signals from a follow-up horn of an emergency vehicle, acoustic signals from a signal generator from another road user, for example horns from another vehicle or the ringing of a cyclist, or acoustic signals from non-automotive road users, for example pedestrians' calls or children's cries.
  • the first and second sensors each detect sound waves from the ambient noise and preferably convert them into an electrical signal, preferably an electrical voltage.
  • the first and / or the second sensor preferably comprise a sound transducer.
  • the sound transducer is a component that converts sound waves, in particular sound pressure changes, into electrical signals.
  • a sound transducer is an arrangement of a magnet and an electrical coil.
  • Further examples of a first and / or a second sensor are microphones, accelerometers, piezo sensors, strain gauges and other vibration sensors.
  • a micro-electro-mechanical system, abbreviated MEMS, comprising an arrangement of semiconductor elements that absorb vibrations is also an example of a first and / or second sensor.
  • the direction from which the sound waves arrive can advantageously be determined, for example via transit time differences between the two sensors.
  • the first and / or the second sensor preferably also detect a distance from the noise source. This makes it possible to localize the noise source.
  • the roof fin particularly preferably comprises an arrangement of more than two sensors in order to detect the ambient noise, advantageously four sensors in order to classify and / or localize noise sources relative to the vehicle from the front right, front left, rear left and rear right.
  • the roof fin includes an all-round microphone.
  • the omnidirectional microphone detects ambient noise from a 360 ° surrounding field, which means that the omnidirectional microphone is omnidirectional.
  • the sensors are advantageously designed for use in the automotive field. This means that the sensors are particularly resistant to high and low temperatures, moisture, shocks and / or foreign bodies.
  • An evaluation device is a device that processes incoming information and outputs a result resulting from this processing.
  • an electronic circuit such as a central processor unit or a graphics processor, is an evaluation device.
  • An arrangement of several Processors is also an evaluation device.
  • the evaluation device is preferably implemented as a system-on-a-chip, ie all or at least a large part of the functions are integrated on one chip.
  • the chip comprises, for example, a multi-core processor with central processing processors, referred to as Central Processing Unit, abbreviated CPU.
  • the chip also includes graphics processors, referred to in English as the Graphic Processing Unit, or GPU for short. Graphics processors are particularly advantageous for parallel processing of processes.
  • the evaluation device is thus advantageously a parallel computer.
  • a parallel computer carries out processing operations simultaneously on, among other things, several main and / or graphics processors. Graphics processors are particularly suitable for parallel computing.
  • the evaluation device is scalable, that is, the evaluation device can be adapted for different automation levels. Higher levels of automation require more computing power than lower levels of automation.
  • Artificial intelligence is a generic term for the automation of intelligent behavior. For example, an intelligent algorithm learns to react appropriately to new information.
  • An artificial neural network referred to as an artificial neural network, is an intelligent algorithm.
  • An intelligent algorithm has to be learned to react appropriately to new information.
  • an artificial intelligence In order to be able to react appropriately to new information, it is necessary that an artificial intelligence first learns the meaning of predetermined information using training data, inspired by the learning process of a brain.
  • Training with training data is called machine learning.
  • a subset of machine learning is deep learning, which uses a number of hierarchical layers of neurons, known as hidden layers, to carry out the machine learning process.
  • Neurons are the functional units of an artificial neural network.
  • An output of a neuron generally results as the value of an activation function evaluated via a sum of the inputs weighted with weighting factors plus a systematic error, the so-called bias.
  • An artificial neural network with several hidden layers is a deep neural network.
  • the artificial neural network is preferably a fully connected network, referred to as a fully connected network.
  • a fully connected network each neuron in a layer is connected to all neurons in the previous layer.
  • Each connection has its own weighting factor.
  • the artificially neural network preferably comprises convolutional layers comprising a plurality of folding and / or poling layers known to the person skilled in the art.
  • a filter is applied to a layer of neurons with the same weighting factors regardless of the position.
  • the number of layers, the number of neurons, the type of activation function, the number of classes to be output and / or the determination of an absolute angle between the vehicle and the noise source and / or the distance of the noise source from the vehicle are variables that are artificial has optimized neural network in the training phase, preferably by minimizing a cost function.
  • a vehicle control device is a device for regulating the longitudinal and / or transverse guidance of the vehicle.
  • the vehicle control device includes actuators to implement vehicle guidance. With the a partially and / or highly automated operation of the vehicle is possible.
  • An electronic control device abbreviated ECU, is a vehicle control device.
  • An interface is a device between at least two functional units on which an exchange of logical variables, for example data, or physical variables, for example electrical signals, takes place, either only unidirectionally nal or bidirectional.
  • the exchange can be analog or digital.
  • the exchange can also be wired or wireless.
  • kits describes the spatial juxtaposition of functionally coordinated individual components.
  • the kit corresponds to a collection of the spatially separated individual components.
  • the interface is preferably wireless.
  • the roof fin preferably encloses an energy storage unit at least partially in order to provide energy for the provision of the signal.
  • the interface is, for example, a WLAN interface with the WLAN standard IEEE 802.1 1 p, which was specially developed for vehicle communication.
  • the interface is a Bluetooth interface, preferably a Bluetooth low-energy interface with significantly lower power consumption and a communication area similar to a classic Bluetooth interface.
  • the interface is designed to transmit signals using 5G technology.
  • 5G is a next generation mobile network with data rates up to 10 Gbit / s and latency times of less than 1 ms.
  • the signal can advantageously be provided to other vehicles by means of so-called car-to-car communication, abbreviated C2C, or to a traffic infrastructure by means of so-called car-to-x-communication, abbreviated C2X.
  • the energy storage unit is a battery.
  • the roof fin can be connected to an electrical system of the vehicle via connection connections of a roof antenna.
  • Connectable means mechanically and electrically connectable.
  • the roof antenna includes connection options / connection recordings to an on-board network of the vehicle. These connection options already available for the roof antenna are used for the roof fin. This makes it particularly easy to connect the roof fin to a vehicle as a retrofit solution.
  • the at least two sensors are advantageously arranged on the roof fin in such a way that they are protected against wind turbulence when the vehicle is traveling. Noise caused by wind turbulence is caused by a such arrangement minimized.
  • the first and the second sensor are arranged in the back of the roof fin. Such an arrangement protects against wind from the direction of travel.
  • the roof fin particularly preferably comprises a first and a second sound channel.
  • the sound waves of the ambient noise are conducted to the first and the second sensor.
  • a sound channel is a transmission path for sound waves.
  • the first and / or the second sound channel are designed in such a way that the sound waves are optimally guided to a respective sensor, for example by reflection, when the respective sound channel penetrates the respective sound channel. Suitable mechanical measures are also, for example
  • the first and / or the second sound channel comprise at least one first layer.
  • the first layer conducts the sound waves and at least dampens interferences that impair the detection of the ambient noise.
  • the first and / or the second sound channel preferably comprise a second layer.
  • the second layer is water and / or wind tight and is designed to direct the sound waves to the first and / or second sensor.
  • the first and / or the second sound channel particularly preferably comprise a third layer for protecting against the penetration of jet water and foreign bodies into the first and / or second sound channel.
  • the first layer advantageously comprises a polyurethane filter foam.
  • the second layer advantageously comprises a membrane made of polytetrafluoroethylene.
  • the third layer advantageously comprises an open-pore diaphragm with 30 pores per inch and is in particular a barrier for insects.
  • a roof fin according to the invention is preferably produced in the method according to the invention.
  • the roof fin is advantageously connected to the vehicle.
  • the roof fin is particularly preferably connected to a vehicle roof at a position of a roof antenna.
  • Fig. 2 is a schematic representation of the roof fin from Fig. 1 a, 1 b
  • Fig. 4 shows another embodiment of a roof fin
  • Fig. 5 shows an embodiment of a kit according to the invention.
  • the passenger car is a highly automated vehicle 1 and comprises driver assistance systems that support the driver in driving tasks.
  • First and second sensors 11, 12 for detecting ambient noise and / or an evaluation device 13 for generating a control signal as a function of a detected ambient noise are, for example, a driver assistance system by means of which the vehicle can hear.
  • the control signal is provided to a vehicle control device 2.
  • the vehicle control device 2 is designed to control the vehicle 1 in a highly automated manner.
  • the vehicle 1 is a partially automated vehicle 1 and supports the driver by perceiving the detected ambient noise. see, for example through visual, tactile and / or acoustic perception.
  • the vehicle 1 comprises, for example, a human-machine user interface, referred to as human machine interface, or HMI for short.
  • the HMI shows the driver, for example, that an emergency vehicle is approaching.
  • the vehicle 1 comprises a roof fin 10.
  • the roof fin 10 is shown enlarged in the detail of FIG. 1 b.
  • the roof fin 10 is arranged on the vehicle roof of the vehicle 1 in the region of the gap between the vehicle roof and the tailgate.
  • the roof fin 10 comprises a microphone as the first and the second sensor 11 and 12. 2 only one of the microphones is shown.
  • the roof fin 10 comprises only a microphone in the form of an all-round microphone.
  • Another exemplary embodiment of the invention provides that the roof fin 10 comprises an arrangement of more than two microphones, preferably at least four microphones.
  • the roof fin 10 also includes an evaluation device 13.
  • the evaluation device 13 is a platform. Several CPUs and GPUs are arranged on the platform, which process an intelligent algorithm using shared computing capacity and parallel computing.
  • the intelligent algorithm is, for example, a convolutional neural network.
  • the convolutional neural network is trained to determine a classification and a direction of the source of the sound signal relative to the evaluation device 13 upon input of a sound signal and, depending on this, to provide a control signal for the vehicle control device 2.
  • the input is made via the at least first and / or second sensor 11, 12.
  • the convolutional neural network determines that a fire service vehicle is approaching from the rear left.
  • the vehicle control device 2 is braked by means of an interface 14 and the control signal is made available and driven to the right.
  • the vehicle control device 2 controls the vehicle 1 as a function of this control signal and preferably as a function of further surroundings detection data from further surroundings sensors. right on the edge of the road.
  • the convolutional neural network has learned to evaluate the air pressure fluctuations associated with the sound waves over time in order to obtain an object classification and distance-direction localization and to provide a control signal.
  • the roof fin 10 comprises an interface 14.
  • the interface 14 is, for example, a WLAN interface.
  • the control signal of the vehicle control device 2 is provided via the interface 14.
  • the roof fin 10 also includes an energy storage unit 15, for example in the form of a battery.
  • the battery supplies the individual components of the roof fin 10 with electrical energy.
  • the roof fin 10 is thus advantageously energy self-sufficient with regard to an on-board electrical system of the vehicle and can be retrofitted to the vehicle 1 in a particularly simple manner as a retrofit solution.
  • the individual components of the roof fin 10 are also provided as a kit 20.
  • the kit 20 is shown in FIG. 5.
  • the kit includes the roof fin 10, the evaluation device 13, the interface 14 and the energy storage unit 15.
  • Fig. 4 shows the roof fin 10 with a first and a second sound channel 16 and 17 in a sectional view.
  • the first sound channel 16 guides the sound waves to the first sensor 11.
  • the second sound channel 17 guides the sound waves to the second sensor.
  • the sound channels 16, 17 each comprise an entrance area.
  • the entrance area runs from an outside of the roof fin to a central point of the roof fin 10.
  • a third layer 18c is arranged in front of the entrance area.
  • the third layer 18c is an open-pore diaphragm with 30 PPI (pores per inch).
  • the third layer 18c is a barrier to water jets and prevents foreign bodies, for example insects, from entering the sound channels 16, 17.
  • the entrance area has a slope. Through the bevel, the sound waves that the third layer 18c have passed in the entrance area to a first layer 18a.
  • the first layer 18a is arranged between the entrance area and a line area.
  • the first layer 18a is a polyurethane filter foam.
  • the first layer 18a is a barrier for wind and other disturbing noises and jet water, which is introduced into the sound channels 16, 17 at high pressure.
  • the sound waves are conducted back and forth in the line area. This forward and backward routing of the sound waves leads to the sound waves being optimally guided to the least first and second sensors 11, 12 by reflections.
  • a second layer 18b is arranged at one end of each line region.
  • the second layer 18b is a membrane made of polytetrafluoroethylene.
  • the second layer is a barrier to water and other foreign objects. The sound waves are transmitted from the second layer.
  • a sound transducer of the at least first and second sensors 11, 12 is arranged at the end of the second layer 18b opposite the line region.
  • the sound transducers are vibration sensors.
  • the roof fin 10 is connected to the vehicle electrical system 1 via connection connections of a roof antenna.
  • the method for producing a roof fin 10 is shown schematically in FIG. 3.
  • a first method step V1 the individual parts of the kit 20 are provided.
  • the individual parts are assembled in a second method step V2.
  • the roof fin 10 thus obtained encloses the at least first and second sensors 11, 12, the evaluation device 13 and the interface 14.
  • a third method step V3 the roof fin 10 is connected to the vehicle 1.

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Abstract

Dachfinne (10) für ein Fahrzeug (1) zur Erfassung von Umgebungsgeräuschen umfassend wenigstens einen ersten und einen zweiten Sensor (11, 12), um die Umgebungsgeräusche zu erfassen, eine Auswerteeinrichtung (13), um in Abhängigkeit der Umgebungsgeräusche wenigstens eine Geräuschquelle der Umgebungsgeräusche zu klassifizieren und eine Richtung der Geräuschquelle relativ zu dem Fahrzeug (1) zu bestimmen, wobei die Auswerteeinrichtung (13) ausgeführt ist, ein künstliches neuronales Netzwerk auszuführen, wobei das künstliche neuronale Netzwerk auf Umgebungsgeräusche trainiert ist, um in Abhängigkeit wenigstens der Klassifikation der Geräuschquelle und der Richtung der Geräuschquelle ein Signal für eine Fahrzeugsteuerungseinrichtung (2) zu erhalten, und eine Schnittstelle (14), die ausgeführt ist, das Signal der Fahrzeugsteuerungs-einrichtung (2) bereitzustellen, um das Fahrzeug (1) in Abhängigkeit der Umgebungsgeräusche zu steuern, wobei die Dachfinne (10) den wenigstens ersten und zweiten Sensor (11, 12), die Auswerteeinrichtung (13) und die Schnittstelle (14) wenigstens teilweise umschließt. Ferner bezieht sich die Erfindung auf ein Fahrzeug (1) umfassend eine erfindungsgemäße Dachfinne (10), auf einen Bausatz (20) für eine an einem Fahrzeug (1) nachrüstbare Dachfinne (10) und ein Verfahren zum Herstellen einer Dachfinne (10) für ein Fahrzeug (1).

Description

Dachfinne für ein Fahrzeug zur Erfassung von Umgebungsgeräuschen. Fahrzeug mit einer derartigen Dachfinne, Bausatz für eine an einem Fahrzeug nachrüstbare
Dachfinne und Verfahren zum Herstellen einer Dachfinne
Die Erfindung bezieht sich auf eine Dachfinne nach Anspruch 1 für ein Fahrzeug zur Erfassung von Umgebungsgeräuschen. Ferner bezieht sich die Erfindung auf ein Fahrzeug nach Anspruch 7 umfassend eine erfindungsgemäße Dachfinne. Außerdem bezieht sich die Erfindung auf einen Bausatz nach Anspruch 8 für eine an einem Fahrzeug nachrüstbare Dachfinne. Des Weiteren bezieht sich die Erfindung auf ein Verfahren nach Anspruch 9 zum Herstellen einer Dachfinne für ein Fahrzeug zur Erfassung von Umgebungsgeräuschen.
Aus dem Stand der Technik sind Fahrerassistenzsysteme bekannt, die ein teil- und/oder hochautomatisiertes Fahren eines Fahrzeuges ermöglichen. Allerdings erfordert die Integration der Fahrerassistenzsysteme aufwendige Änderungen an dem Design des Fahrzeuges. Zum Beispiel müssen bildgebende Sensoren spezifische Positionsanforderungen erfüllen. Oder der gesamte Fahrzeugaufbau muss geändert werden, um Fahrerassistenzsysteme aufnehmen zu können.
Im Automotive-Bereich sind Antennensysteme bekannt, die von einem Gehäuse zumindest teilweise umschlossen sind. Die Antennensysteme werden häufig an einem Dach eines Fahrzeuges montiert und dann, wenn das Gehäuse beispielsweise die Form einer Finne hat, auch als Dachfinne bezeichnet. Die DE 10 2013 206 519 A1 offenbart beispielsweise ein Dachfinnen-Antennensystem.
Die DE 10 2016 221 858 A1 offenbart eine Dachfinne für ein Fahrzeug, wobei in einem Gehäuse der Dachfinne eine Kamera angeordnet ist, um die Außenumgebung der Dachfinne durch die Kamera aufzunehmen.
Die DE 10 2016 006 802 A1 offenbart eine Vorrichtung zur Erfassung eines von einem Einsatzfahrzeug ausgehenden optischen und/oder akustischen Sondersignals. Die Vorrichtung kann in einem Dachbereich eines Fahrzeuges angeordnet werden. Hier setzt die Erfindung an. Der Erfindung hat die Aufgabe zugrunde gelegen, ein gegenüber dem Stand der Technik verbessertes System zur Erfassung von Umgebungsgeräuschen bereitzustellen, das einfach an einem Fahrzeug montiert werden kann, ohne ein gegebenes Design des Fahrzeuges zu ändern.
Die erfindungsgemäße Dachfinne für ein Fahrzeug zur Erfassung von Umgebungsgeräuschen löst die Aufgabe mit den Merkmalen des Anspruchs 1 . Die Dachfinne umfasst wenigstens einen ersten und einen zweiten Sensor, um die Umgebungsgeräusche zu erfassen. Ferner umfasst die Dachfinne eine Auswerteeinrichtung. In Abhängigkeit der erfassten Umgebungsgeräusche klassifiziert die Auswerteeinrichtung wenigstens eine Geräuschquelle der Umgebungsgeräusche und bestimmt eine Richtung der Geräuschquelle relativ zu dem Fahrzeug. Die Auswerteeinrichtung ist ausgeführt, ein künstliches neuronales Netzwerk auszuführen. Das künstliche neuronale Netzwerk ist trainiert, in Abhängigkeit wenigstens der Klassifikation der Geräuschquelle und der Richtung der Geräuschquelle ein Signal für eine Fahrzeugsteuerungseinrichtung zu erhalten. Des Weiteren umfasst die Dachfinne eine Schnittstelle. Die Schnittstelle ist ausgeführt, das Signal der Fahrzeugsteuerungseinrichtung bereitzustellen, um das Fahrzeug in Abhängigkeit der Umgebungsgeräusche zu steuern. Die Dachfinne umschließt den wenigstens ersten und zweiten Sensor, die Auswerteeinrichtung und die Schnittstelle wenigstens teilweise.
Diese Dachfinne wird vorteilhafterweise als ein Einzelbauteil bereit gestellt. In diesem Einzelbauteil sind alle relevanten Komponenten zur Erfassung von Umgebungsgeräuschen vollständig integriert. Die Installation eines Einzelbauteils an einem Fahrzeug ist einfacher als die Installation von mehreren Einzelkomponenten. Außerdem gehört eine Dachfinne bei vielen Fahrzeugen bereits zum gegebenen Exterieur. Damit muss das gegebene Design eines Fahrzeuges nicht geändert werden, um ein System zur Erfassung von Umgebungsgeräuschen, umfassend wenigstens zwei Sensoren zur Erfassung der Umgebungsgeräusche und eine Auswerteeinrichtung zum Verarbeiten der erfassten Umgebungsgeräusche, zu installieren. Das System ist bereits in der Dachfinne vollständig integriert. Diese Dachfinne wird als Einzelteil einem Fahrzeugbesitzer bereitgestellt. Der Fahrzeugbesitzer kann dann vorteilhafterweise die Dachfinne als eine Art Retrofitlösung an seinem Fahrzeug nachrüsten. AI- ternativ oder zusätzlich wird die Dachfinne einem Fahrzeughersteller bereitgestellt. Ein Vorteil der Dachfinne ist, dass bereits bestehende Kabelverbindungen der Dachfinne für die Mikrofone verwendet werden können. Die Antenne der Dachfinne umfasst in der Regel bereits ein Koaxialkabel, das für die Übertragung der akustischen Signale der Mikrofone verwendet werden kann. Der Fahrzeughersteller kann dann vorteilhafterweise die Dachfinne mit dem System zur Erfassung von Umgebungsgeräuschen in seine Fahrzeuge integrieren.
Um die Vielzahl an unterschiedlichen Umgebungsgeräuschen erkennen zu können, ist im Stand der Technik eine Datenbank vorgesehen, die mit Mustern, beispielsweise abstandsabhängigen Frequenzen und/oder Amplituden von Umgebungsgeräuschen, händisch aufgebaut werden muss. Ein geeignetes künstliches neuronale Netz kann vorteilhafterweise ein erkanntes Umgebungsgeräusch generalisieren und erkennt so auch Umgebungsgeräusche, die vorher nicht angelernt wurden oder in einer Datenbank nicht vorhanden sind.
Das erfindungsgemäße Fahrzeug löst die Aufgabe mittels einer erfindungsgemäßen Dachfinne, die das Fahrzeug umfasst. Durch den ersten und den zweiten Sensor zur Erfassung von Umgebungsgeräusche sowie die Auswerteeinrichtung zur Reaktion auf die Umgebungsgeräusche erhält das Fahrzeug die Fähigkeit, Geräusche von außerhalb des Fahrzeuges zu hören und zu identifizieren, um entsprechende Reaktionen einleiten zu können.
Der erfindungsgemäße Bausatz für eine an einem Fahrzeug nachrüstbare Dachfinne löst die Aufgabe mit den Merkmalen des Anspruchs 8. Der Bausatz umfasst ein Dachaufbau-Gehäuse. Das Dachaufbau-Gehäuse hat die Form einer Finne. Ferner umfasst der Bausatz wenigstens einen ersten und einen zweiten Sensor, um Umgebungsgeräusche zu erfassen. Des Weiteren umfasst der Bausatz eine Auswerteeinrichtung. Die Auswerteeinrichtung ist ausgeführt, mit Mitteln der künstlichen Intelligenz in Abhängigkeit der erfassten Umgebungsgeräusche wenigstens eine Geräuschquelle der Umgebungsgeräusche zu klassifizieren und eine Richtung der Geräuschquelle relativ zu dem Fahrzeug zu bestimmen. In Abhängigkeit wenigstens der Klassifikation der Geräuschquelle und der Richtung der Geräuschquelle erhält die Auswerteeinrichtung ein Signal für eine Fahrzeugsteuerungseinrichtung. Außerdem umfasst der Bausatz eine Schnittstelle. Die Schnittstelle ist ausgeführt, das Signal der Fahrzeugsteuerungseinrichtung bereitzustellen, um das Fahrzeug in Abhängigkeit der Umgebungsgeräusche zu steuern. Mit diesem Bausatz kann eine erfindungsgemäße Dachfinne einfach zusammengebaut werden. Die so erhaltene Dachfinne kann als Retrofitlösung an Fahrzeugen nachgerüstet werden, um Umgeb- gungsgeräusche erfassen zu können.
Das erfindungsgemäße Verfahren zum Herstellen einer Dachfinne für ein Fahrzeug zur Erfassung von Umgebungsgeräuschen löst die Aufgabe mit den Merkmalen des Anspruchs 9. Das Verfahren umfasst die Verfahrensschritte
• Bereitstellen der Einzelteile des erfindungsgemäßen Bausatzes und
• Zusammenbauen der Einzelteile derart, dass die Dachfinne den wenigstens ersten und zweiten Sensor, die Auswerteeinrichtung und die Schnittstelle wenigstens teilweise umschließt.
Das Verfahren kann vorteilhafterweise von einem Fahrzeugbesitzer, einem Fahrzeughersteller und/oder von Servicestationen, zum Beispiel Werkstätten, ausgeführt werden.
Weiterbildungen und vorteilhafte Ausgestaltungen sind in den Unteransprüchen und in den Figuren angegeben.
Die nachfolgenden Definitionen gelten für den gesamten Gegenstand der Erfindung.
Finne bezeichnet die Rückenflosse von Haien und Walen. Eine Finne hat eine äußerst charakteristische dreieckige Form. Ein Gehäuse mit der Form einer Finne weist einen relativ geringen Luftwiderstand auf. Ein Dachaufbau-Gehäuse mit der Form einer Finne wird Dachfinne genannt. Die Oberflächenform der Dachfinne eignet sich besonders vorteilhaft für den Einbau von Mikrofonen oder sonstigen Sensoren, um akustische Signale zu erfassen. Sind nämlich die Mikrofone im Rückbereich der Dachfinne installiert, sind sie vor Wind aus Fahrtrichtung geschützt. Fahrtwind ist ei- ne der möglichen Quellen, welche die Erfassung von Umgebungsgeräuschen während der Fahrt mit dem Fahrzeug stören.
Ein Fahrzeug ist vorzugsweise ein Straßenfahrzeug, bevorzugt ein Personen-oder Lastkraftwagen. Vorzugsweise ist das Fahrzeug ein automatisiert betreibbares Fahrzeug. Ein automatisiert betreibbares Fahrzeug ist ein Fahrzeug, das über eine technische Ausrüstung verfügt, die zur Bewältigung einer Fahreraufgabe, einschließlich Längs- und Querführung, das jeweilige Fahrzeug nach Aktivierung einer entsprechenden automatischen Fahrfunktion, insbesondere einer hoch- oder vollautomatisierten Fahrfunktion nach der Norm SAEJ3016, mit einer Fahrzeugsteuerungseinrichtung steuern kann. Ein reines Assistenzsystem assistiert dem Fahrer bei der Durchführung einer Fahraufgabe. Dies entspricht SAE-Level 1. SAE-Level 5 ist dadurch definiert, dass die durchgängige Ausführung aller Aspekte der dynamischen Fahraufgabe durch ein automatisiertes Fahrsystem unter allen Fahr- und Umweltbedingungen, die von einem menschlichen Fahrer bewältigt werden können, ausgeführt wird. Die Erfindung ist insbesondere für SAE Level 3, 4 und 5 vorgesehen. Insbesondere in einer Übergangszeit zum vollautomatisiertem Fahren wird die Erfindung auf SAE Level 3 und 4 eingesetzt, um daran anschließend auf SAE Level 5 verwendet zu werden. Die Erfindung kann auch als reines Assistenzsystem insbesondere für hörgeschädigte Personen eingesetzt werden. Vorteilhafterweise umfasst das Fahrzeug neben dem wenigsten ersten und zweiten Sensor zur Erfassung der Umgebungsgeräusche weitere Umgebungserfassungssensoren, beispielsweise eine Kamera, ein Radar, ein Lidar und/oder ein Ultraschallsensor, um die Umgebung verbessert und redundant wahrzunehmen. Vorteilhafterweise werden die Daten des ersten und/oder zweiten Sensors mit Daten wenigstens eines der weiteren Umgebungserfassungssensoren fusioniert, um die Wahrnehmung der Umgebung zu verbessern.
Umgebungsgeräusche sind Geräusche aus der Umgebung eines Fahrzeuges. Die Umgebung des Fahrzeuges ist der Raum um das Fahrzeug herum, dessen Elemente auf das Fahrzeug einwirken können. Beispiele für Umgebungsgeräusche sind akustische Signale eines Folgetonhorns eines Einsatzfahrzeuges, akustische Signale eines Signalgebers eines weiteren Verkehrsteilnehmers, beispielsweise Hupen eines weiteren Fahrzeuges oder Klingeln eines Fahrradfahrers, oder akustische Signale von nicht-automobilen Verkehrsteilnehmern, zum Beispiel Ruflaute von Fußgängern oder Schreilaute von Kindern.
Der erste und der zweite Sensor erfassen jeweils Schallwellen der Umgebungsgeräusche und formen diese vorzugsweise in ein elektrisches Signal, vorzugsweise eine elektrische Spannung, um. Vorzugsweise umfassen der erste und/oder der zweite Sensor einen Schallwandler. Der Schallwandler ist ein Bauteil, das Schallwellen, insbesondere Schallwechseldrücke, in elektrische Signale umwandelt. Ein Schallwandler ist zum Beispiel eine Anordnung eines Magneten und einer elektrischen Spule. Weitere Beispiele für einen ersten und/oder einen zweiten Sensor sind Mikrofone, Beschleunigungsaufnehmer, Piezogeber, Dehnungsmessstreifen und weitere Schwingungssensoren. Ein mikro-elektro-mechanisches System, abgekürzt MEMS, umfassend eine Anordnung von Halbleiterelementen, die Schwingungen aufnehmen, ist auch ein Beispiel für einen ersten und/oder zweiten Sensor. Mit wenigstens einem ersten und einem zweiten Sensor kann vorteilhafterweise die Richtung, aus der die Schallwellen eintreffen, bestimmt werden, zum Beispiel über Laufzeitdifferenzen zwischen beiden Sensoren. Vorzugsweise erfassen der erste und/oder der zweite Sensor auch eine Entfernung der Geräuschquelle. Damit ist eine Lokalisation der Geräuschquelle möglich. Besonders bevorzugt umfasst die Dachfinne eine Anordnung von mehr als zwei Sensoren, um die Umgebungsgeräusche zu erfassen, vorteilhafterweise vier Sensoren, um Geräuschquellen relativ zu dem Fahrzeug von vorne rechts, vorne links, hinten links und hinten rechts zu klassifizieren und/oder zu lokalisieren. Alternativ umfasst die Dachfinne ein Rundummikrofon. Das Rundummikrofon erfasst Umgebungsgeräusche aus einem 360° Umgebungsfeld, das heißt das Rundummikrofon ist omnidirektional. Die Sensoren sind vorteilhafterweise zur Verwendung im Automotive-Bereich ausgelegt. Das heißt, die Sensoren sind insbesondere beständig gegenüber hohen und tiefen Temperaturen, Feuchtigkeit, Erschütterungen und/oder Fremdkörpereinwirkungen.
Eine Auswerteeinrichtung ist eine Vorrichtung, die eingehende Informationen verarbeitet und ein aus dieser Verarbeitung resultierendes Ergebnis ausgibt. Insbesondere ist eine elektronische Schaltung, wie zum Beispiel eine zentrale Prozessoreinheit oder ein Grafikprozessor, eine Auswerteinrichtung. Eine Anordnung von mehreren Prozessoren ist auch eine Auswerteeinrichtung. Die Auswerteeinrichtung ist vorzugsweise als ein System-on-a-Chip realisiert, das heißt alle oder zumindest ein großer Teil der Funktionen sind auf einem Chip integriert. Der Chip umfasst beispielsweise einen Mehrkernprozessor mit zentralen Verarbeitungsprozessoren, im Englischen als Central Processing Unit, abgekürzt CPU, bezeichnet. Der Chip umfasst auch Grafikprozessoren, im Englischen als Graphic Processing Unit, abgekürzt GPU, bezeichnet. Grafikprozessoren eignen sich besonders vorteilhaft für paralleles Prozessieren, im Englischen parallel computing genannt, von Abläufen. Die Auswerteeinrichtung ist damit vorteilhafterweise ein Parallelrechner. Ein Parallelrechner führt Verarbeitungsoperationen gleichzeitig unter anderem auf mehreren Haupt-und/oder Grafikprozessoren durch. Grafikprozessoren eignen sich besonders für parallel computing. Mit einem derartigen Aufbau ist die Auswerteeinrichtung skalierbar, das heißt die Auswerteeinrichtung kann für verschiedene Automatisierungsstufen angepasst werden. Höhere Automatisierungsstufen erfordern nämlich mehr Rechenleistung als niedrigere Automatisierungsstufen.
Künstliche Intelligenz ist ein Oberbegriff für die Automatisierung intelligenten Verhaltens. Beispielsweise lernt ein intelligenter Algorithmus, zweckgerichtet auf neue Informationen zu reagieren. Ein künstliches neuronales Netzwerk, im Englischen als Artificial Neural Network bezeichnet, ist ein intelligenter Algorithmus. Ein intelligenter Algorithmus ist ausgeführt zu lernen, zweckgerichtet auf neue Informationen zu reagieren.
Um zweckgerichtet auf neue Informationen reagieren zu können, ist es erforderlich, dass eine künstliche Intelligenz zunächst die Bedeutung von vorbestimmten Informationen mittels Trainingsdaten lernt, inspiriert von dem Lernprozess eines Gehirns.
Das Trainieren mit Trainingsdaten wird maschinelles Lernen genannt. Eine Teilmenge des maschinellen Lernens ist das tiefgehende Lernen, das sogenannte Deep Learning, bei dem eine Reihe hierarchischer Schichten von Neuronen, sogenannten Hidden Layers, genutzt wird, um den Prozess des maschinellen Lernens durchzuführen. Neuronen sind die Funktionseinheiten eines künstlichen neuronalen Netzwerks. Ein Output eines Neurons ergibt sich im Allgemeinen als Wert einer Aktivierungsfunktion ausgewertet über eine mit Gewichtungsfaktoren gewichtete Summe der Inputs plus einen systematischen Fehler, dem sogenannten Bias. Ein künstliches neuronales Netzwerk mit mehreren Hidden Layers ist ein Deep Neural Network.
Das künstliche neuronale Netzwerk ist vorzugsweise ein vollständig verbundenes Netzwerk, im Englischen als Fully Connected Network bezeichnet. In einem vollständig verbundenen Netzwerk ist jedes Neuron einer Schicht mit allen Neuronen der vorausgehenden Schicht verbunden. Jede Verbindung hat ihren eigenen Gewichtungsfaktor. Vorzugsweise umfasst das künstlich neuronale Netzwerk konvolutionale Schichten umfassend mehrere, dem Fachmann bekannte Faltungs- und/oder Poo- lingschichten. In einem konvolutionalen neuronalen Netzwerk wird ein Filter auf eine Schicht von Neuronen unabhängig von der Position mit den gleichen Gewichtungsfaktoren angewendet.
Die Anzahl der Schichten, die Anzahl der Neuronen, die Art der Aktivierungsfunktion, die Anzahl der auszugebenen Klassen und/oder die Bestimmung eines absoluten Winkels zwischen dem Fahrzeug und der Geräuschquelle und/ oder der Entfernung der Geräuschquelle zu dem Fahrzeug sind Variablen, die das künstliche neuronale Netzwerk in der Trainingsphase optimiert hat, vorzugsweise durch Minimierung einer Kostenfunktion.
Eine Fahrzeugsteuerungseinrichtung ist eine Vorrichtung zur Regelung der Fahr- zeug-Längs-und/oder Querführung. Die Fahrzeugsteuerungseinrichtung umfasst Aktuatoren, um die Fahrzeugführung zu realisieren. Mit der ist ein teil-und/oder hochautomatisierter Betrieb des Fahrzeuges möglich. Eine elektronische Steuerungseinrichtung, im Englischen electronic control unit, abgekürzt ECU, genannt, ist eine Fahrzeugsteuerungseinrichtung.
Eine Schnittstelle ist eine Einrichtung zwischen wenigstens zwei Funktionseinheiten, an der ein Austausch von logischen Größen, zum Beispiel Daten, oder physikalischen Größen, zum Beispiel elektrischen Signalen, erfolgt, entweder nur unidirektio- nal oder bidirektional. Der Austausch kann analog oder digital erfolgen. Der Austausch kann ferner drahtgebunden oder drahtlos erfolgen.
Ein Bausatz bezeichnet das räumliche Nebeneinander von funktionell aufeinander abgestimmten Einzelkomponenten. Der Bausatz entspricht einer Kollektion der räumlich getrennten einzelnen Bestandteile.
Bevorzugt ist die Schnittstelle drahtlos. Vorzugsweise umschließt die Dachfinne eine Energiespeichereinheit wenigstens teilweise, um Energie für die Bereitstellung des Signals bereitzustellen. Die Schnittstelle ist zum Beispiel eine WLAN-Schnittstelle mit WLAN Standard IEEE 802.1 1 p, der speziell für Fahrzeugkommunikation entwickelt wurde. Alternativ ist die Schnittstelle eine Bluetooth-Schnittstelle, vorzugsweise eine Bluetooth-Low-Energy-Schnittstelle mit deutlich geringerem Stromverbrauch und ähnlichem Kommunikationsbereich wie eine klassische Bluetooth-Schnittstelle. In einer besonders bevorzugten Ausgestaltung der Erfindung ist die Schnittstelle ausgeführt, Signale mit 5G Technologie zu übertragen. 5G ist ein Next Generation Mobile Network mit Datenraten bis zu 10 Gbit/s und Latenzzeiten von unter 1 ms. Mit einer derartigen Schnittstelle kann das Signal vorteilhafterweise weiteren Fahrzeugen mittels sogenannter car-to-car- communication, abgekürzt C2C, oder einer Verkehrsinfrastruktur mittels sogenannter car-to-x-communication, abgekürzt C2X, bereitgestellt werden. Die Energiespeichereinheit ist im einfachsten Fall eine Batterie.
Gemäß einer alternativen Ausgestaltung der Erfindung ist die Dachfinne über Anschlussverbindungen einer Dachantenne an ein Bordnetz des Fahrzeuges anschließbar. Anschließbar bedeutet mechanisch und elektrisch anschließbar. Die Dachantenne umfasst Anschlussmöglichkeiten/Anschlussaufnahmen an ein Bordnetz des Fahrzeuges. Diese für die Dachantenne bereits vorhandenen Anschlussmöglichkeiten werden für die Dachfinne verwendet. Damit kann die Dachfinne besonders einfach als Retrofitlösung an ein Fahrzeug angeschlossen werden.
Vorteilhafterweise sind die wenigstens zwei Sensoren derart an der Dachfinne angeordnet, dass sie vor Fahrtwind-Turbulenzen bei Fahrt des Fahrzeuges geschützt sind. Durch Fahrtwind-Turbulenzen auftretende Störgeräusche werden durch eine derartige Anordnung minimiert. Insbesondere sind der erste und der zweite Sensor im Rücken der Dachfinne angeordnet. Eine derartige Anordnung schützt vor Wind aus Fahrtrichtung.
Besonders bevorzugt umfasst die Dachfinne einen ersten und einen zweiten Schallkanal umfasst. Mit dem ersten und zweiten Schallkanal werden die Schallwellen der Umgebungsgeräusche zu dem ersten und dem zweiten Sensor geleitet. Ein Schallkanal ist ein Übertragungsweg für Schallwellen. Vorteilhafterweise sind der erste und/oder der zweite Schallkanal derart ausgelegt, dass die Schallwellen beim Eindringen in den jeweiligen Schallkanal optimal durch Verschachtelungen des jeweiligen Schallkanals zu einem jeweiligen Sensor geleitet, zum Beispiel durch Reflexion, werden. Weiterhin sind geeignete mechanische Maßnahmen, zum Beispiel
Schallstreuung durch raue Oberfläche, an bestimmten Stellen der Schallkanäle notwendig, um Störreflexionen zu eliminieren.
Gemäß einer vorteilhaften Weiterentwicklung der Erfindung umfassen der erste und/oder der zweite Schallkanal wenigstens eine erste Schicht. Die erste Schicht leitet die Schallwellen und wenigstens dämpft Störeinflüsse, die eine Erfassung der Umgebungsgeräusche verschlechtern. Vorzugsweise umfassen der erste und/oder der zweite Schallkanal eine zweite Schicht. Die zweite Schicht ist Wasser und/oder Wind dicht ist und ist ausgelegt, die Schallwellen zu dem ersten und/oder zweiten Sensor zu leiten. Besonders vorzugsweise umfassen der erste und/oder der zweite Schallkanal eine dritte Schicht zum Schutz vor Eindringen von Strahlwasser und Fremdkörpern in den ersten und/oder zweiten Schallkanal. Vorteilhafterweise umfasst die erste Schicht ein Polyurethan-Filterschaum. Die zweite Schicht umfasst vorteilhafterweise eine Membran aus Polytetrafluorethylen. Die dritte Schicht umfasst vorteilhafterweise eine offenporige Blende mit 30 Poren pro Inch und ist insbesondere eine Barriere für Insekten.
Bevorzugt wird in dem erfindungsgemäßen Verfahren eine erfindungsgemäße Dachfinne hergestellt. Vorteilhafterweise wird in dem Verfahren die Dachfinne an das Fahrzeug angeschlossen. Besonders bevorzugt wird die Dachfinne an ein Fahrzeugdach an eine Position einer Dachantennen angeschlossen.
Die Erfindung wird in den nachfolgenden Figuren beispielhaft erläutert. Es zeigen:
Fig. 1 a ein Ausführungsbeispiel eines Fahrzeuges mit einem Ausführungsbeispiel einer erfindungsgemäßen Dachfinne,
Fig. 1 b Ausschnitt der Dachfinne aus Fig. 1 a,
Fig. 2 eine schematische Darstellung der Dachfinne aus Fig. 1 a, 1 b
Fig. 3 ein schematischer Ablauf des erfindungsgemäßen Verfahrens,
Fig. 4 ein weiteres Ausführungsbeispiel einer erfindungsgemäßen Dachfinne und
Fig. 5 ein Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen Bausatzes.
In den Figuren bezeichnen gleiche Bezugszeichen gleiche oder funktionsähnliche Bezugsteile. Übersichtshalber sind in den jeweiligen Figuren nur die jeweils relevanten Bezugsteile gezeigt.
Fig. 1 zeigt als ein Fahrzeug 1 einen Personenkraftwagen. Das Personenkraftfahrzeug ist ein hochautomatisiertes Fahrzeug 1 und umfasst Fahrerassistenzsysteme, die den Fahrer bei Fahraufgaben unterstützten. Erste und zweite Sensoren 1 1 , 12 zur Erfassung von Umgebungsgeräuschen und/oder eine Auswerteeinrichtung 13 zur Erzeugung eines Steuersignals in Abhängigkeit eines erfassten Umgebungsgeräusches sind beispielsweise ein Fahrerassistenzsystem, mittels dem das Fahrzeug hören kann. Das Steuersignal wird einer Fahrzeugsteuerungseinrichtung 2 bereitgestellt. Die Fahrzeugsteuerungseinrichtung 2 ist ausgelegt, das Fahrzeug 1 hochautomatisiert zu steuern. Alternativ ist das Fahrzeug 1 ein teilautomatisiertes Fahrzeug 1 und unterstützt den Fahrer durch Wahrnehmen der erfassten Umgebungsgeräu- sehe, beispielsweise durch visuelle, taktile und/oder akustische Wahrnehmung. Das Fahrzeug 1 umfasst zum Beispiel eine Mensch-Maschinen-Benutzungsschnittstelle, im Englischen als human machine interface, abgekürzt HMI, bezeichnet. Über die HMI wird dem Fahrer zum Beispiel angezeigt, dass ein Einsatzfahrzeug sich nähert.
Das Fahrzeug 1 umfasst eine Dachfinne 10. Die Dachfinne 10 ist vergrößert im Ausschnitt der Fig. 1 b gezeigt. Die Dachfinne 10 ist auf dem Fahrzeugdach des Fahrzeuges 1 angeordnet im Bereich des Spalts zwischen Fahrzeugdach und Heckraumklappe.
In Fig. 2 ist das Gehäuseinnere der Dachfinne 10 aus Fig. 1 a, 1 b dargestellt. Die Dachfinne 10 umfasst als den ersten und den zweiten Sensor 1 1 und 12 jeweils ein Mikrofon. In Fig. 2 ist lediglich eines der Mikrofone gezeigt. In einem weiteren Ausführungsbeispiel umfasst die Dachfinne 10 lediglich ein Mikrofon in Form eines Rundummikrofons. Ein weiteres Ausführungsbeispiel der Erfindung sieht vor, dass die Dachfinne 10 eine Anordnung von mehr als zwei Mikrofonen, vorzugsweise mindestens vier Mikrofone, umfasst.
Ferner umfasst die Dachfinne 10 eine Auswerteeinrichtung 13. Die Auswerteeinrichtung 13 ist eine Plattform. Auf der Plattform sind mehrere CPUs und GPUs angeordnet, die unter Ausnutzung gemeinsamer Rechenkapazitäten und parallel computing einen intelligenten Algorithmus prozessieren. Der intelligente Algorithmus ist beispielsweise ein konvolutionales neuronales Netzwerk. Das konvolutionale neuronale Netzwerk ist trainiert, bei Eingabe eines Schallsignals eine Klassifikation und eine Richtung der Quelle des Schallsignals relativ zu der Auswerteeinrichtung 13 zu bestimmen und abhängig davon ein Steuersignal für die Fahrzeugsteuerungseinrichtung 2 bereitzustellen. Die Eingabe erfolgt über den wenigstens ersten und/oder zweiten Sensor 1 1 , 12. Beispielsweise bestimmt das konvolutionale neuronale Netzwerk, dass von hinten links ein Feuerwehreinsatzfahrzeug sich nähert. Der Fahrzeugsteuerungseinrichtung 2 wird mittels einer Schnittstelle 14 das Steuersignal abbremsen und rechts ranfahren bereitgestellt. Die Fahrzeugsteuerungseinrichtung 2 steuert das Fahrzeug 1 in Abhängigkeit dieses Steuersignals und vorzugsweise in Abhängigkeit weiterer Umgebungserfassungsdaten von weiteren Umgebungssenso- ren an einen rechten Fahrbahnrand. Das konvolutionale neuronale Netzwerk hat beispielsweise gelernt, die mit den Schallwellen verbundenen Luftdruckschwankungen übe die Zeit auszuwerten, um eine Objektklassifikation und Entfernungs-Richtungs- Lokalisation zu erhalten und ein Steuersignal bereitzustellen.
Des Weiteren umfasst die Dachfinne 10 eine Schnittstelle 14. Die Schnittstelle 14 ist zum Beispiel eine WLAN-Schnittstelle. Über die Schnittstelle 14 wird das Steuersignal der Fahrzeugsteuerungseinrichtung 2 bereitgestellt.
Die Dachfinne 10 umfasst auch eine Energiespeichereinheit 15 beispielsweise in Form einer Batterie. Die Batterie versorgt die Einzelkomponenten der Dachfinne 10 mit elektrischer Energie. Damit ist die Dachfinne 10 vorteilhafterweise Energie-autark hinsichtlich eines Bordnetzes des Fahrzeuges und kann besonders einfach als eine Retrofitlösung an dem Fahrzeug 1 nachgerüstet werden.
Die Einzelkomponenten der Dachfinne 10 werden auch als ein Bausatz 20 bereitgestellt. Der Bausatz 20 ist in Fig. 5 gezeigt. Der Bausatz umfasst die Dachfinne 10, die Auswerteeinrichtung 13, die Schnittstelle 14 und die Energiespeichereinheit 15.
Fig. 4 zeigt die Dachfinne 10 mit einem ersten und einem zweiten Schallkanal 16 und 17 in Schnittdarstellung. Der erste Schallkanal 16 leitet die Schallwellen zu dem ersten Sensor 11. Der zweite Schallkanal 17 leitet die Schallwellen zu dem zweiten Sensor.
Die Schallkanäle 16, 17 umfassen jeweils einen Eingangsbereich. Der Eingangsbereich verläuft von einer Außenseite der Dachfinne auf einen zentralen Punkt der Dachfinne 10 zu. Vor dem Eingangsbereich ist eine dritte Schicht 18c angeordnet. Die dritte Schicht 18c ist eine offenporige Blende mit 30 PPI (Poren Per Inch). Die dritte Schicht 18c ist eine Barriere für Strahlwasser und verhindert, dass Fremdkörper, zum Beispiel Insekten, in die Schallkanäle 16, 17 eindringen. An einem der dritten Schicht 18c gegenüberliegendem Ende des Eingangsbereichs weist der Eingangsbereich eine Schräge auf. Durch die Schräge werden die Schallwellen, die die dritte Schicht 18c passiert haben, in dem Eingangsbereich zu einer ersten Schicht 18a gelenkt.
Die erste Schicht 18a ist zwischen dem Eingangsbereich und einem Leitungsbereich angeordnet. Die erste Schicht 18a ist ein Polyurethan-Filterschaum. Die erste Schicht 18a ist eine Barriere für Wind- sowie weitere Störgeräusche und Strahlwasser, welches mit hohem Druck in die Schallkanäle 16, 17 eingebracht wird.
In dem Leitungsbereich werden die Schallwellen hin-und hergeleitet. Dieses Hin- und Herleiten der Schallwellen führt dazu, dass die Schallwellen durch Reflexionen optimal zu dem wenigsten ersten und zweiten Sensor 11 , 12 geleitet werden.
An einem Ende eines jeden Leitungsbereiches ist eine zweite Schicht 18b angeordnet. Die zweite Schicht 18b ist eine Membran aus Polytetrafluorethylen. Die zweite Schicht ist eine Barriere für Wasser und andere Fremdkörper. Die Schallwellen werden von der zweiten Schicht übertragen.
An dem Leitungsbereich gegenüberliegendem Ende der zweiten Schicht 18b ist jeweils ein Schallwandler des wenigstens ersten und zweiten Sensors 11 , 12 angeordnet. Die Schallwandler sind Schwingungsaufnehmer. Über Anschlussverbindungen einer Dachantenne ist die Dachfinne 10 mit dem Bordnetz des Fahrzeuges 1 verbunden.
Das Verfahren zum Herstellen einer Dachfinne 10 ist schematisch in Fig. 3 gezeigt.
In einem ersten Verfahrensschritt V1 werden die Einzelteile des Bausatzes 20 bereitgestellt. In einem zweiten Verfahrensschritt V2 werden die Einzelteile zusammengebaut. Die so erhaltene Dachfinne 10 umschließt den wenigstens ersten und zweiten Sensor 11 ,12, die Auswerteeinrichtung 13 und die Schnittstelle 14. In einem dritten Verfahrensschritt V3 wird die Dachfinne 10 an das Fahrzeug 1 angeschlossen. Bezugszeichen
1 Fahrzeug
2 Fahrzeugsteuerungseinrichtung
10 Dachfinne
10a Dachaufbau-Gehäuse
10b Finne
11 erster Sensor
12 zweiter Sensor
13 Auswerteeinrichtung
14 Schnittstelle
15 Energiespeichereinheit
16 erster Schallkanal
17 zweiter Schallkanal
18a erste Schicht
18b zweite Schicht
18c dritte Schicht
20 Bausatz
V1-V3 Verfahrensschritte

Claims

Patentansprüche
1. Dachfinne (10) für ein Fahrzeug (1 ) zur Erfassung von Umgebungsgeräuschen umfassend
• wenigstens einen ersten und einen zweiten Sensor (1 1 , 12), um die Umgebungsgeräusche zu erfassen,
• eine Auswerteeinrichtung (13), um in Abhängigkeit der Umgebungsgeräusche wenigstens
o eine Geräuschquelle der Umgebungsgeräusche zu klassifizieren und o eine Richtung der Geräuschquelle relativ zu dem Fahrzeug (1 ) zu bestimmen,
wobei die Auswerteeinrichtung (13) ausgeführt ist, ein künstliches neuronales Netzwerk auszuführen, wobei
• das künstliche neuronale Netzwerk auf Umgebungsgeräusche trainiert ist, um in Abhängigkeit wenigstens der Klassifikation der Geräuschquelle und der Richtung der Geräuschquelle ein Signal für eine Fahrzeugsteuerungseinrichtung (2) zu erhalten,
und
• eine Schnittstelle (14), die ausgeführt ist, das Signal der Fahrzeugsteuerungseinrichtung (2) bereitzustellen, um das Fahrzeug (1 ) in Abhängigkeit der Umgebungsgeräusche zu steuern,
wobei die Dachfinne (10) den wenigstens ersten und zweiten Sensor (1 1 , 12), die Auswerteeinrichtung (13) und die Schnittstelle (14) wenigstens teilweise umschließt.
2. Dachfinne (10) nach Anspruch 1 , wobei die Schnittstelle (14) drahtlos ist, wobei vorzugsweise die Dachfinne (10) eine Energiespeichereinheit (15) wenigstens teilweise umschließt, um Energie für die Bereitstellung des Signals bereitzustellen.
3. Dachfinne (10) nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Dachfinne (10) über Anschlussverbindungen einer Dachantenne an ein Bordnetz des Fahrzeuges (1 ) anschließbar ist.
4. Dachfinne (10) nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die wenigstens zwei Sensoren (1 1 , 12) derart an der Dachfinne (10) angeordnet sind, dass sie vor Fahrtwind-Turbulenzen bei Fahrt des Fahrzeuges (1 ) geschützt sind.
5. Dachfinne (10) nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die Dachfinne (10) einen ersten und einen zweiten Schallkanal (16, 17) umfasst, um Schallwellen der Umgebungsgeräusche zu dem ersten und dem zweiten Sensor (1 1 , 12) zu leiten.
6. Dachfinne (10) nach Anspruch 5, wobei der erste und/oder der zweite Schallkanal (16, 17)
• wenigstens eine erste Schicht (18a) umfassen, um die Schallwellen zu leiten und Störeinflüsse, die eine Erfassung der Umgebungsgeräusche verschlechtern, wenigstens zu dämpfen,
• vorzugsweise eine zweite Schicht (18b) umfassen, die Wasser und/oder Wind dicht ist und ausgelegt ist, die Schallwellen zu dem ersten und/oder zweiten Sensor (11 , 12) zu leiten, und
• besonders vorzugsweise eine dritte Schicht (18c) umfassen zum Schutz vor Eindringen von Strahlwasser und Fremdkörpern in den ersten und/oder zweiten Schallkanal (16, 17).
7. Fahrzeug (1 ) umfassend eine Dachfinne (10) nach einem der vorangehenden Ansprüche.
8. Bausatz (20) für eine an einem Fahrzeug (1 ) nachrüstbare Dachfinne (10) umfassend
• ein Dachaufbau-Gehäuse (10a), das die Form einer Finne (10b) hat,
• wenigstens einen ersten und einen zweiten Sensor (1 1 , 12), um Umgebungsgeräusche zu erfassen,
• eine Auswerteeinrichtung (13), die ausgeführt ist, mit Mitteln der künstlichen Intelligenz in Abhängigkeit der erfassten Umgebungsgeräusche wenigstens o eine Geräuschquelle der Umgebungsgeräusche zu klassifizieren und o eine Richtung der Geräuschquelle relativ zu dem Fahrzeug (1 ) zu bestimmen, um in Abhängigkeit wenigstens der Klassifikation der Geräuschquelle und der Richtung der Geräuschquelle ein Signal für eine Fahrzeugsteuerungseinrichtung (2) zu erhalten, und
• eine Schnittstelle (14), die ausgeführt ist, das Signal der Fahrzeugsteuerungseinrichtung (2) bereitzustellen, um das Fahrzeug (1 ) in Abhängigkeit der Umgebungsgeräusche zu steuern.
9. Verfahren zum Herstellen einer Dachfinne (10) für ein Fahrzeug (1) zur Erfassung von Umgebungsgeräuschen umfassend die Verfahrensschritte
• Bereitstellen der Einzelteile des Bausatzes (20) nach Anspruch 8 (V1 )und
• Zusammenbauen der Einzelteile derart, dass die Dachfinne (10) den wenigstens ersten und zweiten Sensor (11 ,12), die Auswerteeinrichtung (13) und die Schnittstelle (14) wenigstens teilweise umschließt (V2).
10. Verfahren nach Anspruch 9, wobei eine Dachfinne (10) nach einem der Ansprüche 1 bis 6 hergestellt wird.
11. Verfahren nach Anspruch 9 oder 10, wobei die Dachfinne (10) an das Fahrzeug (1 ) angeschlossen wird (V3).
EP19727346.9A 2018-06-27 2019-05-27 Dachfinne für ein fahrzeug zur erfassung von umgebungsgeräuschen, fahrzeug mit einer derartigen dachfinne, bausatz für eine an einem fahrzeug nachrüstbare dachfinne und verfahren zum herstellen einer dachfinne Withdrawn EP3814794A1 (de)

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