WO2012034784A1 - Sensoreinrichtung für ein kraftfahrzeug - Google Patents

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WO2012034784A1
WO2012034784A1 PCT/EP2011/063441 EP2011063441W WO2012034784A1 WO 2012034784 A1 WO2012034784 A1 WO 2012034784A1 EP 2011063441 W EP2011063441 W EP 2011063441W WO 2012034784 A1 WO2012034784 A1 WO 2012034784A1
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neural network
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sensors
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Ulrich Müller
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Huf Electronics Gmbh
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Definitions

  • the invention relates to a sensor device for operator control by a user for actuating a function on a motor vehicle.
  • the invention relates to a Sen ⁇ sor adopted for detecting actuation gestures, which are performed by a user of the motor vehicle for actuating a function of the motor vehicle.
  • Sensor arrays provide operator access detection to enhance safety and ease of use in a wide range of modern automotive vehicles. For example, many motor vehicles have sensor assemblies in the door handles to detect a user approaching the door handle and unlock the door after checking the access authorization. In the field of tailgates of motor vehicles sensor assemblies are used, which allow a contactless operation of the tailgate opening. This is particularly advantageous when a user example ⁇ is charged with cargo and a manual operation of the tailgate is not possible. The user can then perform, for example, with the legs a movement gesture in the tailgate, for example, below the bumper. Sensor arrays in the tailgate area capture this motion gesture and open the tailgate if the gesture as a valid operation gesture it can be ⁇ known.
  • the object of the invention is therefore to provide a sensor arrangement with improved recognition accuracy to detect actuation gestures of a motor vehicle user.
  • a sensor device with the features of claim 1 and a method for evaluating sensor signals according to claim 9 is suitable.
  • the sensor device for detecting actuation gestures of a user has a first sensor for detecting objects in a first spatial area and at least one further sensor for detecting objects in a further spatial area.
  • the spatial regions of the detection of the first sensor and of the second sensor may extend adjacent or partially overlap.
  • the sensors have outputs that are suitable for picking up time signal waveforms of the sensors.
  • the motion gesture is not detected with a single sensor, but a combination of a plurality of sensors with respective, optionally overlapping detection areas is used. Furthermore, the temporal waveforms are used for the evaluation in order to include the chronological sequence of the gesture in the evaluation.
  • the sensor device to a proces ⁇ processing unit, which are the temporal waveforms feed bar.
  • the sensors are coupled with their outputs to the processing unit.
  • the processing unit imple mented ⁇ at least a neural network.
  • neural networks are basically understood to be artificial neural networks.
  • the own sheep ⁇ th and the implementation of neural networks are known to the appropriate experts. In particular, reference is made here to the extensive specialist literature on the structure, network types, learning rules and known applications of neural networks.
  • Neural networks because of their network structure, allow you to generate associated output values for provided input values or stimuli or patterns.
  • the network is formed by Verbin ⁇ links between the units (units) or nodes or cells of the network.
  • a ⁇ len network can, depending on the configuration of the network structure or the link, interact with other units. These units or units can be arranged in different layers.
  • the connections between the individual units are formed by edges, wherein an influence of a unit presses on another unit by the edges associated weights from ⁇ . These weights, which significantly influence the interaction of the individual units, store the knowledge or capabilities of a neural network.
  • the input units of such a network is supplied with a pattern propagate stimuli through the network from unit to a ⁇ uniform along the edges and solve each reactions in the JE gang units from which depend on the states of the units involved, as well as the weights which determine the interaction between the units.
  • the network is regularly used in the application as a kind of black box, which generates an output pattern that can be further processed to form an input pattern.
  • the parameters of a neural network include the weights already mentioned, as well as the activity levels of the units of a neural network.
  • the network is set up so that it generates for certain A ⁇ output values expected answers. Once set up, the network also generates output for unknown input values. output values.
  • the experts are numerous approaches be ⁇ known. These are regularly referred to as learning rules for the neural network.
  • learning rules for the neural network.
  • a learning process in which the parameters of the neural network are set basically both supervised learning processes and unsupervised learning processes can be used.
  • supervised learning the response of a neural network is evaluated on an input stimulus and feedback is given to the neural network, which provides feedback on the quality of the network response.
  • the parameters of the neural network are modified or optimized.
  • the capabilities of the neural network are used to process the temporal waveforms of sensors for detecting motion gestures.
  • the invention combines the advantages of evaluating time histories with the capabilities of the neural network.
  • the signal time courses are either fed directly as a pattern or stimuli in a neural network, or from the Sig ⁇ nalvercuitn previously suitable patterns are generated.
  • the processing unit outputs the output of the neural network or an edited out signal response to the signal output of the Ver ⁇ processing unit. This signal output thus provides an actuation signal, which is dependent on the response of the neural network.
  • the way in which the temporal signal is supplied to the neural network depends on the choice of the sensors used as well as the type of neural network used.
  • a neural network with egg ⁇ ner x number of input units (input units) temporally equidistant signal values or averaged over a corresponding time period values.
  • the evaluation of signal curves of at least two sensors is in this case by no means comparable to a simple redundancy of signals.
  • neural networks Due to the structure and properties of neural networks can be obtained by the use of two sensor assemblies that can spatially even slightly have different detection areas, the detection accuracy ⁇ be drastically increased. Through the structure of a suitably adapted neural network to the ⁇ interplay of signal responses of the sensors is evaluated in fact highly differentiated manner.
  • At least one of the sensors is a capacitive detection sensor.
  • Capacitive sensors have long been proven in the field of automotive engineering and used in particular for detecting the Annah ⁇ tion of operators. The principle of these sensors is based on the fact that the capacity of an electrode changes when the space in front of the electrode is partially filled with a part of the body of an operator. Then that will change
  • This change in capacity can be determined, for example, via a charge control.
  • This method is of sensor technology in capacitive door handle sensors, e.g. also well known from applications of the Applicant to this invention.
  • a time sequence of the capacitive change of a sensor electrode is monitored.
  • This signal ⁇ course is then fed to the neural network.
  • This concept has the advantage that the basic detection with capacitive electrodes and sensors is proven and established and that existing structures can be used.
  • the combination with a second sensor device and the combination with an evaluation by a neural network allows completely new applications, in particular, the ver ⁇ venial detecting motion gestures.
  • the signal curves of the capacitive sensor can also initially be converted into patterns which are then fed to the neural network. These patterns may, for example, values for the signal / noise ratio, to contain intervals of the extreme values, etc. to extreme ⁇ values.
  • the amount of data supplied to the network is reduced, whereby simpler structured networks can be used.
  • the use of two or more capacitive detection sensors in the sensor device according to the invention is provided.
  • the two or more capacitive detection sensors may be arranged at spatially offset positions of the motor vehicle and then have different detection ranges.
  • the execution of a movement gesture generates different signal responses with a different time profile in the various capacitive sensor devices.
  • a motion gesture with the foot being ⁇ leads, this movement gesture may start with a movement of the foot within the detection range of the first capacitive sensor are performed after movement through this region in a second detection area of a second sensor.
  • the resulting waveforms respectively generated (or derived pattern) ⁇ the supplied to the neural network.
  • the complex evaluation in the neural network uses these signal curves to take into account both the direction and the tempo of the movement as well as the size and property of the moving object.
  • the sensor device has in this way on several proven and inexpensive Senso ⁇ ren, however, can also detect events due to the arrangement and changed evaluation, which were previously reserved only clearly more complex facilities, especially those with image recognition or visual motion detection.
  • the sensor device has at least one optical sensor.
  • an optical sensor can provide additional information for evaluating the motion gestures.
  • an optical sensor e.g. an optical sensor already present on the motor vehicle (e.g.
  • Reversing camera can also be a specially arranged for the detection of motion gestures sensor, eg a digital camera arrangement can be used.
  • a digital camera arrangement can be used.
  • the arrangement of single-cell sensors or CCD areas with low resolution in combination with the signals of the capacitive sensors can lead to a significant increase in the recognition accuracy.
  • the evaluation with the aid of a neural network shows its essential advantages, since initially no deterministic relationships between the optical signals and the signals of the capacitive sensor are required. Rather, during the training or learning process, the neural network itself reveals these relationships and stores them in the network parameters, in particular the weighting of the neural network.
  • the processing unit has an upstream processing stage to the neural network ⁇ .
  • the signals from the sensors can be fed while Untreated the neural network, however, a Aufberei ⁇ processing of the signals is regularly useful for increasing the detection accuracy.
  • the sensor signals can be normalized or eliminated from interfering signals.
  • averaging can be performed or characteristic values extracted from the waveforms to provide them to the initial compliant neural network as a pattern or stimulus.
  • the processing stage can, for example, make averaging over respective time intervals over respective sections in order to supply these mean values to the neural network.
  • characteristic values such as extreme values, reverse ⁇ can provide through a preliminary evaluation, signal / noise ratios, time intervals of the waveforms are extracted to make make an evaluation by the neural network based on these values.
  • the signal curves in the processing stage are linked together in order to generate a pattern which is supplied to the neural network.
  • a subtraction of normalized signal characteristics of, for example, two capacitive sensors can be a characteristic feature. form an indicative pattern on the basis of which the neural network can carry out an evaluation.
  • the sensor device has a plurality of neural networks.
  • these networks can be used next to each other, ie for evaluating a single signal response, or alternatively, for example, if an individual neural network is to be used in each case for different identified users.
  • the responses of the neural networks can be further evaluated ansch manend to generate the loading ⁇ concernedungssignal.
  • the increase in the complexity of a neural network is better than the pa ⁇ rallele conduct an evaluation with several neural networks.
  • the use of multiple neural networks makes sense if fundamentally different signal responses are to be expected.
  • a neural network adapted to this user can be used for the evaluation. Which neural network is used can be decided based on an identification of the user. If the user such as an ID transmitter carries with it the basis of this ID transmitter ge ⁇ optionally can on the person of the user to deduce who ⁇ . However, the identification can also be omitted and carried out an evaluation with all available networks. If one of the nets gives a clear answer within given limits, this too can serve as identification.
  • the application also relates to an associated method for evaluating sensor signals.
  • sensor signals are evaluated for detecting actuation gestures.
  • a first sensor arranged for detecting objects in a first space region on the motor vehicle is checked and a sequence of sensor signals ⁇ is detected.
  • a second sensor which is also arranged on the motor vehicle, a time sequence of sensor signals is also detected.
  • Both waveforms are processed, with patterns derived from the temporal waveforms for a neural network. The patterns are fed into a neural network and the response of the neural network is queried. From the network response, a confirmation signal is generated, which indicates whether an actuation gesture has been executed by the user or not.
  • the method has substantially the same advantages as described above with reference to the sensor arrangement.
  • ⁇ NEN parameters can be established initially with pre give ⁇ NEN parameters and to maintain this structure during operation of the vehicle.
  • the parameters can be determined under supervision of the manufacturer by means of learning methods or learning rules.
  • Various characteristic Benut ⁇ zer phenomenon can be used for training the recognition of motion gestures.
  • This training phase can be limited to one-time manufacturer-side training of the neural network, which will usually give characteristic parameters for a sensor arrangement and a specific vehicle model. The same sensor arrangement installed on another vehicle model will result in other learning parameters for the neural network.
  • a single sensor arrangement according to the invention can in this way for a plurality of
  • the invention also opens up the possibility of a permanent learning system for recording Benut ⁇ zergesten to implement. Is provided in the sensor system itself or in the application of the present process that the installed on the motor vehicle device includes a newly ⁇ ronales network, this can also be implemented as capable of learning neuro ⁇ dimensional network.
  • the learning ability for the new ⁇ ronal network is maintained even after the transition of the vehicle to the user.
  • the neural network may be placed in a learning mode upon request by the user by training the network in response to user feedback.
  • the learning of the neural network can be trained with the well-known learning rules of supervised learning, for example, the back propagation, the delta rule or the Hebb rule user-specific.
  • the neural network can be supplied by the manufacturer with an initial parameter set and a user can train it according to its specific execution of actuation gestures. For this purpose, an actuation on the motor vehicle or, for example, the ID transmitter signals to the motor vehicle that a learning process should take place.
  • the user inserts then, if necessary, to signaling of the motor vehicle (for example, lighting of the tail light or turn signal) out an operation gesture from the sensor assembly detects this, and the user is then whether the operation gesture was a characteristic operation gesture for a desired loading ⁇ actuation, or if it was an event that should not be recognized as an action gesture in the future (for example, if he had a child do the gesture).
  • signaling of the motor vehicle for example, lighting of the tail light or turn signal
  • the weights of the neural network are then changed according to the feedback, and with increasing training an improvement of the recognition accuracy can be achieved. It is be ⁇ for the user, however, always the possibility that parameter Reset the ter of the neural network to the factory default values.
  • a sensor arrangement is operated, the evaluation of the sensor signals being carried out in the classical manner, that is to say via conventional comparison operations or classical evaluation steps.
  • the detection parameters are then inventively determined and optimized on the manufacturer side with the aid of a neural network.
  • the once determined by neural network parameters are then implemented firmly in the Ausretelogik the sensor array.
  • the latter case has the advantage that it is not erfor ⁇ sary to implement a neural network on the vehicle in the sensor array and thus more cost-effective Realisie ⁇ tion of the sensor arrangement is possible. Nevertheless, the recognition accuracy is improved by the possibilities of a neural network, since the recognition parameters have been optimized using the neural network.
  • FIG. 1 a shows the arrangement of a first embodiment of the sensor arrangement according to the invention on a motor vehicle
  • Figure lb shows the arrangement of Figure la in a schematic plan view
  • FIG. 2 shows a flow chart of the implementation of an evaluation method for a sensor signal of the sensor arrangement from FIGS. 1 a, 1 b according to the invention.
  • FIG. 3 schematically shows the processing of sensor signals for pattern generation for a neural network.
  • FIG. 4 schematically shows the processing of a pattern derived from the signals with a neural network.
  • FIG 1 the rear of a vehicle 1 is shown.
  • the bumper sensor electrode 2 In Be ⁇ area of the rear the bumper sensor electrode 2 is placed ⁇ .
  • a further sensor ⁇ electrode 3 is arranged below the sensor electrode 2.
  • the sensor electrodes 2 and 3 are each connected to the control and evaluation device 5.
  • a vehicle control unit 4 is arranged at any other location in the driving ⁇ tool (see Figure 2).
  • the electrodes are connected via the corresponding
  • Capacitance change of the electrodes when approaching a body can be detected by charge evaluation.
  • This principle of a capacitive sensor is known in the field of automotive engineering.
  • the sensor electrode arrangement 3 in this example runs essentially parallel to the electrode 2.
  • an operator standing behind the vehicle can move his lower leg in a pivoting movement under the bumper. This movement and approach is detected both by the electrode assembly 2, as well as by the sensor electrode 3, since the change in capacitance repeatedly asked from ⁇ and the change in the capacity is evaluated.
  • An actual opening command is generated only by the centra ⁇ len control device. 4
  • This control device 4 the control / evaluation device 5 provides a corresponding operating signal, which is generated using a neural network. Whether an actual opening is triggered is determined by the control device 4 as a function of this signal and further parameters (standstill of the vehicle, etc.).
  • FIG. 2 shows by way of a flow chart how a typical signal recognition takes place during the execution of an actuation gesture by a user.
  • step 10 is detected on the vehicle side that an user with a Be ⁇ ID transmitter approaches the vehicle.
  • the course of such detection is well known from keyless entry procedures for keyless access control. Is the approach detected, (also according to well- known methods), verifies the authorization of the identification device for access to the motor vehicle by a wireless communica ⁇ tion between the vehicle and the ID transmitter is performed.
  • the sensors to be evaluated concern capacitive sensors which are used in the area of the rear of the vehicle to control the operation of the tailgate.
  • the capacitive tail sensors are arranged as elongated electrodes in the rear of the vehicle at staggered positions. Examples For example, one of these sensors is arranged along the bumper of the motor vehicle, while a second sensor un ⁇ terrenz the vehicle, so both in the height and the depth of the vehicle is arranged offset in the direction of the passenger compartment.
  • the capacitive tail sensors provide characteristic signals in response to movement of the legs of a user who is behind the rear of the vehicle.
  • the capacitive tail sensors are used e.g. Charged or discharged in rapid succession to draw conclusions about the capacity of each sensor can.
  • the tail sensors provide corresponding time courses in their signals. The leg and foot of the user change that
  • the signals from the sensors are continuously monitored, and a trigger can be generated from the signals for the start of the complete evaluation process. For example, it can be provided that an evaluation pass is triggered when a certain signal / noise ratio is exceeded.
  • the recorded waveforms detect a time sufficient to perform an actuation gesture.
  • 3a shows two exemplary profiles of a word Sensorant ⁇ a capacitive electrode on a time and a kapa ⁇ zitiven electrode b over time.
  • the waveform insbeson ⁇ particular the strong signal swing and the gradual return to baseline indicate that has changed in the area of sensors, the dielectric, resulting in a change in capacitance of the sensor electrodes. It is per ⁇ not clear at this time whether this change is due to a deliberately ⁇ led operation gesture whether Han to a random or executed without motivation event delt (eg under the vehicle rolling ball or under the parked vehicle running cat).
  • a pre ⁇ evaluation and treatment of temporal sensor data is executed in step 40th
  • FIG. 3b This is illustrated in FIG. 3b, in which the signal profiles were normalized on the one hand and superimposed in a time-synchronized manner.
  • This illustration shows that the sensor signals have shifted time components and also otherwise differ, despite normalization, characteristically.
  • the capacitive sensors then provide extreme values in their capacitance signals when the foot of the user or his leg is in the region of highest approximation or largest space filling.
  • the magnitude of the difference signals between the sensor arrays and the time course can be used as patterns for feeding into a neural network.
  • the pattern vector pl, ..., p5 is supplied to the neural network as shown in step 60 of FIG. This is also schematically illustrated in FIG. 4, where the values are fed to the input units (input units).
  • the neural network ge ⁇ neriert depending on its structure and in particular is ⁇ nen networks and weights an answer. Along the edges, stimuli propagate from the input units to the hidden units of the network up to the
  • Output units The values provided at the output units correspond to the output values of the neural network, ie the network response.
  • step 70 of FIG. 2 it is checked whether the execution of the training mode for the sensor arrangement was selected by the user. In the usual recording mode and everyday use, this question will be answered in the negative, so that which is provided to the motor vehicle acceleration signal as actuation from ⁇ output signal is generated from the response of the neural network in step 80. For this, the answer ei ⁇ nem range of values can be compared, which signals a positive response, so the existence of an operating gesture.
  • the central control device of the motor vehicle can in Ab ⁇ dependence of this signal the opening actuation of the rear flap to enable or disable.
  • user-specific neural networks can be trained if e.g. On the vehicle side, a separate structure of the neural network and its weighting should be stored for each user of the motor vehicle.
  • the invention can also be used with neural networks which are not designed to be adaptive. These neural networks can be trained, for example, the manufacturer or workshop each other, after which the respective learning values of the neural network, that is, its parameters are ge ⁇ stores.
  • the invention offers significant advantages, since a sensor arrangement can be used, which can be sensitized and tuned depending on their mounting position on the vehicle and the vehicle type, without making any structural changes. The same sensor device would then have completely different learning values in a small car than in a larger sedan. The security of detection and the comfort for the user are thereby significantly increased.
  • the invention has been described in terms of the signal arrangement of capacitive sensors, almost any type of sensor can be used in the invention.
  • Example ⁇ as well as the signals of already existing sensors such as proximity sensors can be included in the evaluation. What is essential is that a plurality of sensors be used to increase the security of the device.
  • the invention is in no way limited in its use of the sensor signals and the conditioning prior to feeding into the neural network. Depending on the performance of the neural network, extensive vectors can be fed into the network, or the neural network evaluation is combined with a classical rendering stage to obtain a reduced number of sample values, as described in the example.
  • the newly ⁇ ronalen network is it even possible for the user the ability to immerse retraining entirely individual operating to give gestures. The user is in this case not even limited to the execution of an intended movement (eg an indicated kicks in the direction of the motor vehicle). In this way, the sensor arrangement could even be assigned so much flexibility that a user-side learning process could also learn completely new courses of motion.
  • the invention is not limited only to methods using a neural network in the motor vehicle itself. Rather, a newly ronales network can be used in manufacturing side basically to find evaluation ⁇ or comparison parameters for a classic evaluation process and optimize. The process illustrated above would then proceed essentially the same, but the characteristic pattern values determined in FIG. 3C would be supplied, for example, to a classical comparative evaluation. However, the comparison values and intervals for this evaluation are determined by the manufacturer by a neural network which takes into account the specific characteristics of a vehicle and the arrangement of the sensors on the vehicle. In this way, the learning ability of the neural network after initial Installa ⁇ tion would of course no longer exists.

Abstract

Die Erfindung betrifft eine Sensoreinrichtung zur Erfassung von Betätigungsgesten, die ein Benutzer eines Kraftfahrzeuges ausführt, um z.B. den Kofferraum zu öffnen. Ein erster Sensor ist zur Erfassung von Objekten in einem ersten Raumbereich vorgesehen und wenigstens ein weiterer Sensor ist zur Erfassung von Objekten in einem weiteren Raumbereich vorgesehen. Die Sensoren weisen Ausgänge zum Abgriff von zeitlichen Signalverläufen auf, wobei diese Ausgänge der Sensoren mit einer Verarbeitungseinheit gekoppelt sind. Die Verarbeitungseinheit implementiert ein neuronales Netz, welchem die zeitlichen Signalverläufe oder aus den zeitlichen Signalverläufen abgeleitete Muster zugeführt werden. Die Verarbeitungseinheit hat einen mit den Ausgabe-Einheiten des neuronalen Netzes gekoppelten Signalausgang, welcher zur Abfrage eines Betätigungssignals abfragbar ist. An diesem Signalausgang wird, je nach Ergebnis des Durchlaufs durch das neuronale Netz, ein Signal angelegt.

Description

Sensoreinrichtung für ein Kra t ahrzeug
Die Erfindung betrifft eine Sensoreinrichtung zur Bedienkontrolle durch einen Benutzer zur Betätigung einer Funktion an einem Kraftfahrzeug. Insbesondere betrifft die Erfindung eine Sen¬ soreinrichtung zur Erkennung von Betätigungsgesten, die von einem Benutzer des Kraftfahrzeuges zur Betätigung einer Funktion des Kraftfahrzeuges ausgeführt werden.
Sensoranordnungen sorgen zur Erhöhung der Sicherheit und des Bedienkomforts an zahlreichen Stellen von modernen Kraftfahrzeugen für eine Erkennung von Bedienerzugriffen. Beispielsweise verfügen zahlreiche Kraftfahrzeuge über Sensoranordnungen in den Türgriffen, um eine Annäherung eines Benutzers an den Türgriff zu erfassen und nach einer Überprüfung der Zugriffsberechtigung die Tür zu entsperren. Im Bereich der Heckklappen von Kraftfahrzeugen werden Sensoranordnungen eingesetzt, welche eine berührungslose Betätigung der Heckklappenöffnung ermöglichen. Dies ist insbesondere dann vorteilhaft, wenn ein Benutzer beispiels¬ weise mit Ladegut belastet ist und eine händische Betätigung der Heckklappe nicht möglich ist. Der Benutzer kann dann z.B. mit den Beinen eine Bewegungsgeste im Bereich der Heckklappe, z.B. unterhalb des Stossfängers ausführen. Sensoranordnungen im Heckklappenbereich erfassen diese Bewegungsgeste und öffnen die Heckklappe, sofern die Geste als gültige Betätigungsgeste er¬ kannt werden kann.
Da es jedoch in allen Bereichen der Kraftfahrzeugtechnik auf hohe Sicherheit und Vermeidung von möglichen Gefahrenquellen und Fehlerquellen ankommt, besteht jederzeit Bedarf für eine Redu¬ zierung der Fehleranfälligkeit von Erkennungen eines Betäti¬ gungswillens. Beispielsweise sollten Alltagsereignisse ohne Be¬ tätigungswillen nicht fälschlicherweise als Betätigungswunsch erkannt werden, z.B. spielende Kinder, rollende Gegenstände, Tiere etc. Außerdem sollte die Erkennung robust bei wechselnden Umweltbedingungen reagieren. Aufgabe der Erfindung ist es daher, eine Sensoranordnung mit verbesserter Erkennungsgenauigkeit bereitzustellen, um Betätigungsgesten eines Kraftfahrzeugbenutzers zu erkennen.
Zur Lösung dieser Aufgabe ist erfindungsgemäß eine Sensor- einrichtung mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1 sowie ein Verfahren zur Auswertung von Sensorsignalen gemäß Patentanspruch 9 geeignet.
Gemäß der Erfindung weist die Sensoreinrichtung zur Erfassung von Betätigungsgesten eines Benutzers einen ersten Sensor zur Erfassung von Objekten in einem ersten Raumbereich und wenigstens einen weiteren Sensor zur Erfassung von Objekten in einem weiteren Raumbereich auf.
Die Raumbereiche der Erfassung des ersten Sensors und des zweiten Sensors können sich benachbart erstrecken oder überlap- pen sich teilweise.
Die Sensoren weisen Ausgänge auf, welche zum Abgriff von zeitlichen Signalverläufen der Sensoren geeignet sind.
Erfindungsgemäß wird also die Bewegungsgeste nicht mit einem einzigen Sensor erfasst, sondern eine Kombination von mehreren Sensoren mit jeweiligen, ggf. überlappenden Erfassungsbereichen wird eingesetzt. Des Weiteren werden zur Auswertung die zeitlichen Signalverläufe herangezogen, um den zeitlichen Ablauf der Geste in die Auswertung mit einzubeziehen .
Über die Einbeziehung eines Zeitverlaufs, welcher zur Aus- führung einer Geste in dem entsprechenden Raumbereich erforderlich ist, kann die Erkennungsgenauigkeit gegenüber einer momen¬ tanen Auswertung deutlich erhöht werden. Die Geschwindigkeit, Verzögerungen und charakteristische Pausen geben ein für den Benutzer höchst individuelles Signal ab, welches außerdem Informa- tionen über die sonstigen Charakteristika (Position und Er- streckung bzw. Ausdehnung des die Geste ausführenden Körperteils) enthält.
Erfindungsgemäß weist die Sensoreinrichtung eine Verarbei¬ tungseinheit auf, welcher die zeitlichen Signalverläufe zuführ- bar sind. Dafür sind die Sensoren mit ihren Ausgängen mit der Verarbeitungseinheit gekoppelt. Die Verarbeitungseinheit imple¬ mentiert wenigstens ein neuronales Netz. Unter neuronalen Netzen werden in diesem Zusammenhang grundsätzlich künstliche neuronale Netze verstanden. Die Eigenschaf¬ ten und die Implementierung von neuronalen Netzen sind den entsprechenden Fachkreisen bekannt. Insbesondere wird hier auf die umfangreiche Fachliteratur zu dem Aufbau, den Netztypen, Lernregeln und bekannten Anwendungen von neuronalen Netzen verwiesen .
Neuronale Netze ermöglichen aufgrund Ihrer Netzstruktur, zu bereitgestellten Eingangswerten bzw. Reizen oder Mustern zugehö- rige Ausgangswerte zu erzeugen. Das Netz ist dabei durch Verbin¬ dungen zwischen den Einheiten (Units) bzw. Knoten oder Zellen des Netzes gebildet. Die zu verknüpfenden Einheiten des neurona¬ len Netzes können, je nach Ausbildung der Netzstruktur bzw. der Verknüpfung, auf andere Einheiten einwirken. Diese Einheiten bzw. Units können in verschiedenen Schichten angeordnet sein. Die Verbindungen zwischen den einzelnen Einheiten werden durch Kanten gebildet, wobei sich ein Einfluss einer Einheit auf eine andere Einheit durch die den Kanten zugeordneten Gewichte aus¬ drückt. Diese Gewichte, welche die Wechselwirkung der einzelnen Einheiten wesentlich mitbestimmen, speichern das Wissen bzw. die Fähigkeiten eines neuronalen Netzes.
Wird den Eingangs-Einheiten eines solchen Netzes ein Muster zugeführt, propagieren Reize durch das Netz von Einheit zu Ein¬ heit entlang der Kanten und lösen jeweils Reaktionen in den je- weiligen Einheiten aus, die von den Zuständen der beteiligten Einheiten abhängen sowie von den Gewichten, welche die Interaktion zwischen den Einheiten bestimmen.
Ist ein derartiges neuronales Netz erst einmal eingerichtet und sind seine Parameter eingestellt, so wird das Netz regel- mäßig im Anwendungsfall als eine Art Black-Box verwendet, welche zu einem Eingangsmuster ein weiterverarbeitbares Ausgangsmuster erzeugt. Zu den Parametern eines neuronalen Netzes gehören dabei die bereits genannten Gewichte, wie auch die Aktivitätslevel der Einheiten eines neuronalen Netzes.
Das Netz wird eingerichtet, so dass es für bestimmte Ein¬ gangswerte erwartete Antworten erzeugt. Nach der Einrichtung erzeugt das Netz auch für unbekannte Eingangswerte zugehörige Aus- gangswerte. Ein Vorteil dieser Art von Signalverarbeitung liegt darin, dass für die Implementierung einer zuverlässigen
Auswertung nicht unbedingt eine detaillierte Kenntnis sämtlicher funktionalen Zusammenhänge erforderlich ist.
Die tatsächliche Implementierung findet üblicherweise im Programmcode statt, wobei die Verknüpfungen und erforderlichen Rechenoperationen meist durch Matrizenoperationen nachvollzogen werden, welche durch entsprechende Recheneinrichtungen ausführbar sind.
Um ein solches neuronales Netz an einem jeweiligen Aufgabe- bereich anzupassen, sind der Fachwelt zahlreiche Ansätze be¬ kannt. Diese werden regelmäßig als Lernregeln für das neuronale Netz bezeichnet. In einem Lernprozess, bei dem die Parameter des neuronalen Netzes eingestellt werden, können grundsätzlich sowohl überwachte Lernvorgänge als auch unüberwachte Lernvorgänge verwendet werden. Bei überwachten Lernvorgängen wird die Antwort eines neuronalen Netzes auf einem Eingangsreiz ausgewertet und ein Feedback an das neuronale Netz gegeben, welches über die Qualität der Netzantwort Rückmeldung gibt. In Abhängigkeit davon werden die Parameter des neuronalen Netzes modifiziert oder optimiert .
Diese Darstellung ist sehr verkürzt und soll lediglich das Verständnis der Anmeldung bei flüchtiger Durchsicht durch Perso¬ nen erleichtern, die mit diesem Gebiet der Technik nicht vertraut sind. Ein Fachmann an den sich die Anmeldung richtet hat bereits tiefergehendes Verständnis von neuronalen Netzes und entsprechend keinen Bedarf für diese Erläuterungen.
Diese genannten Möglichkeiten neuronaler Netze werden grundsätzlich bei komplexen Aufgabenstellungen eingesetzt. Beispielsweise ist aus der Patentschrift US 7,660,437 B2 ein Verfahren zur Bildauswertung in Kraftfahrzeugen bekannt. Die Bildaufnahme eines Fahrzeuginnenraums wird nach einer entsprechenden Verarbeitung einem neuronalen Netz zugeführt, um beispielsweise Informationen über den Benutzer des Kraftfahrzeuges zu ermitteln. Eine Erkennung von Bewegungsgesten ist mit dieser Einrichtung jedoch nicht möglich. Es wird deutlich, dass diese Art der Auswertung erfindungs- gemäß besondere Vorteile bereithält. Durch die Auswertung von Zeitreihen von wenigstens zwei Sensoren wird eine Fülle von In¬ formationen in die Auswertung einbezogen. Diese Signale werden durch die Ausführung der Geste an sich (also Person des Benutzers, dessen Konstitution und aktuelle Bekleidung und Beladung etc.), sowie die aktuellen Umgebungsbedingungen (Luftfeuchte, Temperatur etc.) beeinflusst. Die Auswertung der Signale bzw. der daraus abgeleiteten Muster mit einem fehlertolerante, da in wesentlichen Zügen statistischen Verfahren erlaubt eine zuverlässigere und sicherere Auswertung als die Anwendung rein deterministischer Methoden.
Gemäß der Erfindung werden die Möglichkeiten des neuronalen Netzes verwendet, um die zeitlichen Signalverläufe von Sensoren zur Erkennung von Bewegungsgesten zu verarbeiten. Im Gegensatz zu einer momentorientierten Bilderkennung kombiniert die Erfindung die vorteile Auswertung von Zeitverläufen mit den Fähigkeiten des neuronalen Netzes.
Die Signal-Zeitverläufe werden entweder direkt als Muster bzw. Reize in ein neuronales Netz eingespeist, oder aus den Sig¬ nalverläufen werden zuvor geeignete Muster erzeugt. Die Verarbeitungseinheit gibt die Ausgabe des neuronalen Netzes bzw. eine darauf aufbereitete Signalantwort an den Signalausgang der Ver¬ arbeitungseinheit aus. Dieser Signalausgang stellt demnach ein Betätigungssignal zur Verfügung, welches abhängig von der Antwort des neuronalen Netzes ist.
Auf welche Weise der zeitliche Signalverlauf dem neuronalen Netz zugeführt wird, ist sowohl von der Auswahl der verwendeten Sensoren als auch von der Art des verwendeten neuronalen Netzes abhängig. Beispielsweise können für ein neuronales Netz mit ei¬ ner Anzahl von x Eingangs-Einheiten ( Input-Units ) zeitlich äqui- distante Signalwerte oder über einen zugehörigen Zeitabschnitt gemittelte Werte bereitgestellt werden. Alternativ sind belie¬ bige charakteristische Werte der zeitlichen Signalverläufe, bei- spielsweise Extremwerte, Mittelwerte, Signal-Rauschverhältnisse etc. zu dem neuronalen Netz zuführbar. Die Auswertung von Signalverläufen von wenigstens zwei Sensoren ist in diesem Fall keineswegs mit einer einfachen Redundanz von Signalen zu vergleichen. Aufgrund der Struktur und Eigenschaften von neuronalen Netzen kann durch die Verwendung von zwei Sensoranordnungen, die räumlich auch nur geringfügig unterschiedliche Erfassungsbereiche aufweisen können, die Erkennungs¬ genauigkeit drastisch erhöht werden. Durch die Struktur eines entsprechend angepassten neuronalen Netzes wird nämlich das Zu¬ sammenspiel der Signalantworten der Sensoren in äußerst differenzierter Weise ausgewertet.
Erfindungsgemäß wird daher die Verwendung von bekannten Sensoren auf eine neue Sensoreinrichtung mit gänzlich neuem Funktionsumfang übertragen.
In einer bevorzugten Aus führungs form der Erfindung ist wenigstens einer der Sensoren ein kapazitiver Erfassungssensor.
Kapazitive Sensoren sind im Bereich der Kraftfahrzeugtechnik seit längerem bewährt und insbesondere zur Erfassung der Annähe¬ rung von Bedienern eingesetzt. Das Prinzip dieser Sensoren basiert darauf, dass sich die Kapazität einer Elektrode ändert, wenn der Raumbereich vor der Elektrode teilweise mit einem Körperteil eines Bedieners gefüllt wird. Dann ändern sich das
Dielektrikum vor der Elektrode und damit auch die Kapazität der Elektrode. Diese Kapazitätsänderung kann beispielsweise über eine Ladungskontrolle ermittelt werden. Dieses Verfahren ist aus der Sensortechnik bei kapazitiven Türgriffsensoren, z.B. auch aus Anmeldungen der Anmelderin zu dieser Erfindung wohlbekannt.
Gemäß der Erfindung wird ein zeitlicher Ablauf der kapazitiven Veränderung einer Sensorelektrode überwacht. Dieser Signal¬ verlauf wird anschließend dem neuronalen Netz zugeführt. Dieses Konzept hat den Vorteil, dass die grundsätzliche Erfassung mit kapazitiven Elektroden und Sensoren bewährt und etabliert ist und auf vorhandene Strukturen zurückgegriffen werden kann. Die Kombination mit einer zweiten Sensoreinrichtung und die Kombination mit einer Auswertung durch ein neuronales Netz ermöglicht jedoch vollkommen neue Einsatzbereiche, insbesondere die ver¬ lässliche Erfassung von Bewegungsgesten. Die Signalverläufe des kapazitiven Sensors können auch zunächst in Muster gewandelt werden, die dann dem neuronalen Netz zugeführt werden. Diese Muster können z.B. Werte zum Signal/Rauschverhältnis, zu Extrem¬ werten, zu Abständen der Extremwerte etc. enthalten. Damit wird die dem Netz zugeführte Datenmenge reduziert, wodurch einfacher strukturierte Netze einsetzbar sind.
In einer Weiterbildung der Erfindung ist der Einsatz von zwei oder mehr kapazitiven Erfassungssensoren bei der erfindungsgemäßen Sensoreinrichtung vorgesehen.
Die zwei oder mehr kapazitiven Erfassungssensoren können an räumlich versetzten Positionen des Kraftfahrzeuges angeordnet werden und weisen dann unterschiedliche Erfassungsbereiche auf. Die Ausführung einer Bewegungsgeste erzeugt in den verschiedenen kapazitiven Sensoreinrichtungen unterschiedliche Signalantworten mit einem unterschiedlichen zeitlichen Verlauf. Wird beispielsweise von dem Benutzer eine Bewegungsgeste mit dem Fuß ausge¬ führt, kann diese Bewegungsgeste mit einer Bewegung des Fußes im Erfassungsbereich der ersten kapazitiven Sensors beginnen und nach einer Bewegung durch diesen Bereich in einem zweiten Erfassungsbereich eines zweiten Sensors geführt werden. Die dadurch jeweils erzeugten Signalverläufe (oder abgeleitete Muster) wer¬ den dem neuronalen Netz zugeführt. Die komplexe Auswertung in dem neuronalen Netz berücksichtigt anhand dieser Signalverläufe sowohl Richtung als auch Tempo der Bewegung sowie auch die Größe und Eigenschaft des bewegten Objekts. Die Sensoreinrichtung weist auf diese Weise mehrere bewährte und preisgünstige Senso¬ ren auf, die jedoch durch die Anordnung und geänderte Auswertung auch Ereignisse erfassen können, die bislang nur deutlich komplexeren Einrichtungen, insbesondere solchen mit Bilderkennung oder bildlicher Bewegungserkennung vorbehalten waren.
Eine weitere Aus führungs form der Erfindung sieht vor, dass die Sensoreinrichtung wenigstens einen optischen Sensor aufweist. In Ergänzung zu einem kapazitiven Sensor kann ein optischer Sensor zusätzliche Informationen zur Auswertung der Bewegungsgesten liefern. Als optischer Sensor kann dafür z.B. ein bereits am Kraftfahrzeug vorhandener optischer Sensor (z.B.
Rückfahrkamera) verwendet werden. Es kann jedoch auch ein extra zur Erkennung von Bewegungsgesten angeordneter Sensor, z.B. eine digitale Kameraanordnung verwendet werden. Doch auch die Anordnung von einzelligen Sensoren oder CCD-Areas mit geringer Auflösung kann in Kombination mit den Signalen der kapazitiven Sensoren zu einer deutlichen Erhöhung der Erkennungsgenauigkeit führen.
In diesem Zusammenhang spielt die Auswertung mit Hilfe eines neuronalen Netzes ihre wesentlichen Vorteile aus, da zunächst keine determinierten Zusammenhänge zwischen den optischen Signalen und den Signalen des kapazitiven Sensors erforderlich sind. Vielmehr deckt das neuronale Netz während des Trainings- bzw. Lernvorganges diese Zusammenhänge selbst auf, und speichert sie in den Netzparametern, insbesondere dem Gewichten des neuronalen Netzes .
Es ist besonders vorteilhaft, wenn die Verarbeitungseinheit eine dem neuronalen Netz vorgeschaltete Aufbereitungsstufe auf¬ weist. Grundsätzlich können die Signale der Sensoren dem neuronalen Netz zwar unaufbereitet zugeführt werden, eine Aufberei¬ tung der Signale ist jedoch regelmäßig für eine Erhöhung der Erkennungsgenauigkeit sinnvoll. Insbesondere können die Sensorsig- nale normalisiert werden, oder von Störsignalen bereinigt werden. Außerdem können Mittelwertbildungen erfolgen oder charakteristische Werte aus den Signalverläufen extrahiert werden, um diese dem eingangs-einhaltendes neuronalen Netzes als Muster oder Reiz zur Verfügung zu stellen. Die Aufbereitungsstufe kann beispielsweise entlang des Zeitverlaufes über jeweilige Ab¬ schnitte Mittelwertbildungen vornehmen, um diese Mittelwerte dem neuronalen Netz zuzuführen. Außerdem können durch eine Vorauswertung charakteristische Kennwerte, z.B. Extremwerte, Umkehr¬ stellen, Signal/Rauschverhältnisse, zeitliche Abstände aus den Signalverläufen extrahiert werden, um anhand dieser Werte eine Auswertung durch das neuronale Netz vornehmen zu lassen.
In einer Weiterbildung der Erfindung werden die Signalverläufe in der Aufbereitungsstufe miteinander verknüpft, um ein Muster zu erzeugen, welches dem neuronalen Netz zugeführt wird. Beispielsweise kann eine Subtraktion normalisierter Signalverläufe von beispielsweise zwei kapazitiven Sensoren ein charakte- ristisches Muster bilden, anhand dessen das neuronale Netz eine Auswertung vornehmen kann.
Im Rahmen der Aufbereitung der Werte kann auf dieselben Konzepte zurückgegriffen werden, die für eine klassische Auswertung von Sensorsignalen eingesetzt werden. Insbesondere können gängige Algorithmen zur Extremwertbestimmung, Glättung oder Fit- ting-Algorithmen eingesetzt werden.
In einer weiteren Fortbildung der Erfindung weist die Sensoreinrichtung mehrere neuronale Netze auf. Diese Netze können grundsätzlich nebeneinander, also zur Auswertung einer einzigen Signalantwort verwendet werden, oder alternativ, z.B. wenn für verschiedene identifizierte Benutzer jeweils ein individuelles neuronales Netz verwendet werden soll. Werden mehrere neuronale Netze mit Mustern gespeist, die aus dem zum Betätigungsvorgang gehörenden Signalverlauf stammen, können die Antworten der neuronalen Netze anschießend weiter ausgewertet werden, um das Be¬ tätigungssignal zu erzeugen. Regelmäßig ist jedoch die Erhöhung der Komplexität eines neuronalen Netzes sinnvoller, als die pa¬ rallele Durchführung einer Auswertung mit mehreren neuronalen Netzen. Die Verwendung von mehreren neuronalen Netzen ist jedoch dann sinnvoll, wenn grundsätzlich unterschiedliche Signalantworten zu erwarten sind. Beispielsweise werden unterschiedliche Be¬ nutzer eines Kraftfahrzeuges eine Bewegungsgeste in unterschied¬ licher Weise ausführen. Zur Erhöhung der Erkennungsgenauigkeit kann jedoch ein auf diesen Benutzer angepasstes neuronales Netzwerk zur Auswertung herangezogen werden. Welches neuronale Netzwerk herangezogen wird, kann aufgrund einer Identifizierung des Benutzers entschieden werden. Wenn der Benutzer beispielsweise einen ID-Geber mit sich führt, kann anhand dieses ID-Gebers ge¬ gebenenfalls auf die Person des Benutzers zurückgeschlossen wer¬ den. Die Identifizierung kann jedoch auch unterbleiben und eine Auswertung mit allen verfügbaren Netzen erfolgen. Gibt eines der Netze eine im Rahmen vorgegebener Grenzen eindeutige Antwort, kann auch dies als Identifikation dienen.
Das letztgenannte Konzept erlaubt auch den Einsatz der er¬ findungsgemäßen Sensoreinrichtung und des Verfahrens zu Identifizierung des Benutzers anhand von Betätigungsgesten. Neben der erfindungsgemäßen Sensoreinrichtung betrifft die Anmeldung auch ein zugehöriges Verfahren zur Auswertung von Sensorsignalen .
Gemäß diesem Verfahren werden Sensorsignale zur Erkennung von Betätigungsgesten ausgewertet. Ein erster Sensor, der zur Erfassung von Objekten an einem ersten Raumbereich am Kraftfahrzeug angeordnet ist, wird abgefragt und eine Folge von Sensor¬ signalen wird erfasst. Von einem zweiten Sensor, der ebenfalls an Kraftfahrzeug angeordnet ist, wird ebenfalls eine zeitliche Folge von Sensorsignalen erfasst. Beide Signalverläufe werden verarbeitet, wobei aus den zeitlichen Signalverläufen Muster für ein neuronales Netzwerk abgeleitet werden. Die Muster werden in ein neuronales Netz eingespeist und die Antwort des neuronalen Netzes wird abgefragt. Aus der Netzantwort wird ein Bestäti- gungssignal generiert, welches angibt, ob eine Betätigungsgeste durch den Benutzer ausgeführt wurde oder nicht.
Wesentlich ist, dass auch bei diesem Verfahren mehrere Sensoren und deren zeitliche Verläufe von Sensorsignalen erfasst werden, um Muster für ein neuronales Netzwerk zu bilden. Dement- sprechend weist das Verfahren im Wesentlichen die gleichen Vorteile auf, wie oben bereits unter Bezug auf die Sensoranordnung beschrieben wurden.
Es ist möglich, das neuronale Netz anfänglich mit vorgegebe¬ nen Parametern einzurichten und in dieser Struktur während des Betriebs des Fahrzeuges beizubehalten. Die Parameter können dazu unter herstellerseitiger Aufsicht durch Lernmethoden bzw. Lernregeln festgelegt werden. Verschiedene charakteristische Benut¬ zergruppen können für das Trainieren der Erkennung von Bewegungsgesten eingesetzt werden. Diese Trainingsphase kann auf einmaliges herstellerseitiges Einlernen des neuronalen Netzes beschränkt werden, wobei dieses üblicherweise charakteristische Parameter für eine Sensoranordnung und ein bestimmtes Fahrzeugmodell ergeben wird. Dieselbe Sensoranordnung, installiert an einem anderen Fahrzeugmodell wird andere Lernparameter für das neuronale Netzwerk zur Folge haben. Eine einzige Sensoranordnung kann auf diese Weise erfindungsgemäß für eine Vielzahl von
Kraftfahrzeugen mit hoher Erkennungsgenauigkeit eingesetzt wer- den, da die Sensorantwort auf Modell und Anordnung trainiert wurde .
Grundsätzlich eröffnet die Erfindung aber auch die Möglichkeit, ein dauerhaft lernfähiges System zur Erfassung von Benut¬ zergesten zu implementieren. Ist in der Sensoranordnung selbst bzw. bei der Anwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens vorgesehen, dass die am Kraftfahrzeug installierte Einrichtung ein neu¬ ronales Netz enthält, so kann dieses auch als lernfähiges neuro¬ nales Netzwerk implementiert sein.
In dieser Alternative bleibt die Lernfähigkeit für das neu¬ ronale Netz auch nach Übergang des Fahrzeugs zum Benutzer erhalten. Das neuronale Netz kann auf Anforderung durch den Benutzer in einen Lernmodus versetzt werden, indem das Netz in Abhängigkeit von einem Feedback des Benutzers trainiert wird. Das Lernen des neuronalen Netzwerkes kann mit den bekannten Lernregeln des überwachten Lernens, beispielsweise der Back-Propagation, der Delta-Regel oder der Hebb-Regel Benutzerspezifisch trainiert werden. In diesem Fall kann z.B. das neuronale Netz hersteller- seitig mit einem anfänglichen Parametersatz ausgeliefert werden und ein Benutzer kann es gemäß seiner spezifischen Ausführung von Betätigungsgesten trainieren. Zu diesem Zweck wird durch eine Betätigung am Kraftfahrzeug oder z.B. dem ID-Geber an das Kraftfahrzeug signalisiert, dass ein Lernvorgang stattfinden soll. Der Benutzer führt dann, ggf. auf Signalisierung des Kraftfahrzeugs (z.B. Aufleuchten der Rückleuchten oder Blinker) hin, eine Betätigungsgeste aus, die Sensoranordnung erfasst diese und der Benutzer gibt danach an, ob die Betätigungsgeste eine charakteristische Betätigungsgeste für eine gewünschte Be¬ tätigung war, oder ob sie ein Ereignis war, welches zukünftig nicht als Betätigungsgeste erkannt werden soll (z.B. wenn er ein Kind die Geste hat ausführen lassen) .
Es ist also sowohl Training für positive als auch für nega¬ tive Signalantworten möglich.
Die Gewichte des neuronalen Netzes werden anschließend gemäß dem Feedback verändert, wobei mit zunehmendem Training eine Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit erreicht werden kann. Es be¬ steht für den Benutzer jedoch immer die Möglichkeit, die Parame- ter des neuronalen Netzes auf die herstellerseitig vorgegebenen Werte zurückzusetzen.
In einer Abwandlung der Erfindung wird eine Sensoranordnung betrieben, wobei die Auswertung der Sensorsignale in klassischer Weise, also über herkömmliche Vergleichsoperationen bzw. klassische Auswerteschritte vorgenommen wird. Die Erkennungsparameter jedoch werden dann erfindungsgemäß auf Herstellerseite mit Hilfe eines neuronalen Netzes bestimmt und optimiert. Die einmal per neuronalem Netz bestimmten Parameter werden anschließend fest in der Auswertelogik der Sensoranordnung implementiert.
Der letztgenannte Fall hat den Vorteil, dass es nicht erfor¬ derlich ist, ein neuronales Netz auf Fahrzeug in der Sensoranordnung zu implementieren und so eine kostengünstigere Realisie¬ rung der Sensoranordnung möglich ist. Dennoch wird die Erken- nungsgenauigkeit durch die Möglichkeiten eines neuronalen Netzes verbessert, da die Erkennungsparameter unter Verwendung des neuronalen Netzes optimiert wurden.
Die Erfindung wird nun anhand der beiliegenden Figuren beispielhaft näher erläutert.
Figur la zeigt die Anordnung einer ersten Aus führungs form der erfindungsgemäßen Sensoranordnung an einem Kraftfahrzeug;
Figur lb zeigt die Anordnung aus Figur la in einer schematischen Aufsicht;
In Figur 2 zeigt ein Ablaufschema der Durchführung eines Auswerteverfahrens für ein Sensorsignal der Sensoranordnung aus den Figuren la, lb gemäß der Erfindung gezeigt.
Figur 3 zeigt schematisch die Aufbereitung von Sensorsignalen zur Mustererzeugung für ein neuronales Netz.
Figur 4 zeigt schematisch die Verarbeitung eines aus den Signalen abgeleiteten Musters mit einem neuronalen Netz.
In Figur 1 ist das Heck eines Fahrzeugs 1 gezeigt. Im Be¬ reich des Heckstossfängers ist eine Sensorelektrode 2 ange¬ bracht. Unterhalb der Sensorelektrode 2 ist eine weitere Sensor¬ elektrode 3 angeordnet. Die Sensorelektroden 2 und 3 sind je- weils mit der Steuer- und Auswerteeinrichtung 5 verbunden. Eine Fahrzeugsteuereinheit 4 ist an beliebigem anderen Ort im Fahr¬ zeug angeordnet (siehe Figur 2) . Die Elektroden werden über die zugehörige
Steuer-/Auswerteeinrichtung 5 aufgeladen und die
Kapazitätsänderung der Elektroden bei Annäherung eines Körpers, z.B. eines Bedienerkörperteils, kann durch Ladungsauswertung erfasst werden. Dieses Prinzip eines kapazitiven Sensors ist im Bereich der Kraftfahrzeugtechnik bekannt.
Die Sensorelektrodenanordnung 3 verläuft in diesem Beispiel im Wesentlichen parallel zu der Elektrode 2.
Bei einem Bedienwunsch kann ein hinter dem Fahrzeug stehen- der Bediener bspw. seinen Unterschenkel in einer Schwenkbewegung unter den Stoßfänger bewegen. Diese Bewegung und Annäherung wird sowohl durch die Elektrodenanordnung 2 erfasst, als auch durch die Sensorelektrode 3, da die Kapazitätsänderung wiederholt ab¬ gefragt und die Veränderung der Kapazität ausgewertet wird.
Ein tatsächliches Öffnungskommando wird nur von der zentra¬ len Steuereinrichtung 4 generiert. Dieser Steuereinrichtung 4 liefert die Steuer-/Auswerteeinrichtung 5 eine entsprechendes Bediensignal, das unter Verwendung eines neuronalen Netzes erzeugt wird. Ob tatsächliche eine Öffnung ausgelöst wird, be- stimmt die Steuereinrichtung 4 in Abhängigkeit von diesem Signal und weiteren Parametern (Stillstand des Fahrzeugs etc.) .
In Figur 2 ist anhand eines AblaufSchemas gezeigt, wie eine typische Signalerkennung bei der Ausführung einer Betätigungsgeste durch einen Benutzer abläuft.
In Schritt 10 wird fahrzeugseitig erfasst, dass sich ein Be¬ nutzer mit einem ID-Geber dem Fahrzeug nähert. Der Ablauf einer solchen Erfassung ist aus Verfahren zur schlüssellosen Zugangskontrolle für Fahrzeugbenutzer (Keyless-Entry) hinlänglich bekannt. Wird die Annäherung erfasst, wird (ebenfalls nach bekann- ten Verfahren) die Autorisierung des ID-Gebers zum Zugriff auf das Kraftfahrzeug verifiziert, indem eine drahtlose Kommunika¬ tion zwischen Fahrzeug und ID-Geber ausgeführt wird.
In diesem genannten Beispiel betreffen die auszuwertenden Sensoren kapazitive Sensoren, die im Bereich des Fahrzeughecks zur Betätigungskontrolle für die Heckklappe eingesetzt sind.
Die kapazitiven Hecksensoren sind als längliche Elektroden im Heck des Fahrzeuges an versetzten Positionen angeordnet. Bei- spielsweise ist einer dieser Sensoren entlang des Stoßfängers des Kraftfahrzeuges angeordnet, während ein zweiter Sensor un¬ terhalb des Fahrzeuges, also sowohl in der Höhe als auch der Tiefe des Fahrzeuges in Richtung Fahrgastraum versetzt angeord- net ist.
Die kapazitiven Hecksensoren liefern in Abhängigkeit von der Bewegung der Beine eines Benutzers, welcher sich hinter dem Heck des Fahrzeugs aufhält, charakteristische Signale. Dazu werden die kapazitiven Hecksensoren z.B. in rascher Folge aufgeladen bzw. entladen, um Rückschlüsse auf die Kapazität des jeweiligen Sensors ziehen zu können. Bewegt sich das Bein des Benutzers beispielsweise in einer charakteristischen Bewegung unterhalb des Kraftfahrzeughecks , z.B. einer Tritt- bzw. Kickbewegung, so liefern die Hecksensoren entsprechende Zeitverläufe in ihren Signalen. Das Bein und der Fuß des Benutzers verändern das
Dielektrikum in dem sensierten Bereich der kapazitiven Sensoren und damit auch die Kapazität des jeweiligen Sensors.
Die Signale der Sensoren werden kontinuierlich überwacht, und aus den Signalen kann ein Trigger für den Beginn des voll- ständigen Auswerteverfahrens generiert werden. Beispielsweise kann vorgesehen sein, dass bei Überschreiten eines bestimmten Signal/Rauschverhältnisses ein Auswertungsdurchlauf ausgelöst wird. Die aufgezeichneten Signalverläufe erfassen einen Zeitraum, der ausreicht, um eine Betätigungsgeste auszuführen.
Figur 3a zeigt zwei beispielhafte Verläufe einer Sensorant¬ wort einer kapazitiven Elektrode a über die Zeit und einer kapa¬ zitiven Elektrode b über die Zeit. Der Signalverlauf, insbeson¬ dere der starke Signalausschlag und die allmähliche Rückkehr zu dem Ausgangswert zeigen an, dass sich im Bereich der Sensoren das Dielektrikum verändert hat, was in einer Kapazitätsänderung der Sensorelektroden resultiert. Es ist zu diesem Zeitpunkt je¬ doch nicht klar, ob diese Veränderung auf eine bewusst ausge¬ führte Betätigungsgeste zurückzuführen ist oder ob es sich um ein zufälliges oder ohne Motivation ausgeführtes Ereignis han- delt (z.B. ein unter dem Fahrzeug rollenden Ball oder eine unter dem abgestellten Fahrzeug herlaufende Katze) . In dem Ablauf aus Figur 2 wird bei Schritt 40 eine Voraus¬ wertung und Aufbereitung der zeitlichen Sensordaten ausgeführt.
Dies ist in Figur 3b dargestellt, in welcher die Signalverläufe einerseits normalisiert und zeitsynchron überlagert wur- den. Diese Darstellung zeigt, dass die Sensorsignale verschobene Zeitkomponenten aufweisen und sich auch sonst, trotz Normalisierung, charakteristisch unterscheiden.
Wie in Figur 2 bei Schritt 50 gezeigt, werden anschließend Muster aus den aufbereiteten Signalverläufen für das neuronale Netz generiert. Dazu wird in diesem Ausführungsbeispiel eine Verknüpfung der Signalverläufe a und b vorgenommen.
In Figur 3c ist ein Signalverlauf gezeigt, der durch Sub¬ traktion des Signalverlaufs a von dem Signalverlauf b generiert wurde. Diese resultierende Signalzeitreihe enthält noch wesent- liehe Informationen der ursprünglichen einzelnen Zeitreihen, ist jedoch leichter weiter aufzubereiten. Für die Aufbereitung werden aus dem kombinierten Signalverlauf Muster für die Zuführung zum neuronalen Netz extrahiert.
Dieser Vorgang ist beispielhaft in Figur 3c dargestellt, wo charakteristische Werte pl, p2, p3, p4 und p5 aus dem aufberei¬ teten Signal abgeleitet werden. Diese abgeleiteten Werte enthal¬ ten Informationen über die ausgeführte Bewegungsgeste aus beiden Sensoren, da sie durch Aufbereitung beider Sensorsignalverläufe generiert wurden.
Beispielsweise liefern die kapazitiven Sensoren dann Extremwerte in ihren Kapazitätssignalen, wenn sich der Fuß des Benutzers bzw. dessen Bein im Bereich der höchsten Annäherung oder größten Raumfüllung befindet. Die Größe der Differenzsignale zwischen den Sensoranordnungen und der zeitliche Verlauf können als Muster für die Einspeisung in ein neuronales Netz verwendet werden .
Es ist klarzustellen, dass die dargestellte und skizzierte Ausführungsweise lediglich eine beispielhafte Auswertung für die Möglichkeiten der Erfindung ist. Grundsätzlich können auch Sig- nalverläufe selbst oder gänzlich andere daraus abgeleitete Para¬ meter einem neuronalen Netz zugeführt werden. Zum besseren Verständnis ist hier jedoch eine beispielhafte und leicht nach¬ vollziehbare Herangehensweise gezeigt.
Der Mustervektor pl,...,p5 wird dem neuronalen Netz zugeführt, wie in Schritt 60 der Figur 2 gezeigt. Dies ist schema- tisch auch in Figur 4 dargestellt, wo den Input-Units (Eingangs- Einheiten) die Werte eingespeist werden. Das neuronale Netz ge¬ neriert in Abhängigkeit von seinem Aufbau und insbesondere sei¬ nen Vernetzungen und Gewichten eine Antwort. Entlang der Kanten propagieren Reize von den Eingangs-Einheiten (Input-Units) über die verdeckten Einheiten (Hidden-Units ) des Netzes bis zu den
Ausgangs-Einheiten (Output-Units) . Die an den Ausgangs-Einheiten bereitgestellten Werte entsprechen den Ausgabewerten des neuronalen Netzes, also der Netzantwort.
In Schritt 70 der Figur 2 wird geprüft, ob durch den Benut- zer die Ausführung des Trainingsmodus für die Sensoranordnung gewählt wurde. Im üblichen Erfassungsmodus und alltäglichen Gebrauch wird diese Frage mit Nein zu beantworten sein, so dass aus der Antwort des neuronalen Netzes bei Schritt 80 ein Aus¬ gangssignal erzeugt wird, welches dem Kraftfahrzeug als Betäti- gungssignal bereitgestellt wird. Dafür kann die Antwort mit ei¬ nem Wertebereich verglichen werden, welcher eine positive Antwort, also das Vorliegen einer Betätigungsgeste signalisiert. Die zentrale Steuereinrichtung des Kraftfahrzeuges kann in Ab¬ hängigkeit von diesem Betätigungssignal die Öffnung der Heck- klappe freigeben oder sperren.
Falls jedoch der Benutzer den Trainingsmodus für die Sensoranordnung am Kraftfahrzeug initiiert hat, so wird vom Benutzer nun die Eingabe erwartet, ob das eingetretene Ereignis eine cha¬ rakteristische Bedienangabe bzw. Bediengeste war. Wird dies be- jaht, so wird dieses Feedback zusammen mit der Ausgabe des neu¬ ronalen Netzes benutzt, um das neuronale Netz im Lernmodus zu verbessern, also die Parameter und Gewichte des neuronalen Netzes in Abhängigkeit vom Feedback anzupassen. Hat beispielsweise der Benutzer mehrmals eine gezielt ausgeführte Betätigungsgeste trainiert, so kann er anschließend auch eine typische Simulation eines Alltagsereignisses vornehmen, welches explizit keine Be¬ diengeste darstellen soll. Er kann beispielsweise einen Ball un- ter das Fahrzeug rollen oder ein Kind die Bediengeste ausführen lassen. Das neuronale Netz lernt dann anhand der erfassten
Muster die verschiedenen Ereignisse besser zu differenzieren.
In gleicher Weise können benutzerspezifische neuronale Netze trainiert werden, wenn z.B. fahrzeugseitig für jeden Benutzer des Kraftfahrzeuges ein eigener Aufbau des neuronalen Netzes und dessen Gewichtung gespeichert sein soll.
Die Erfindung ist selbstverständlich auch mit neuronalen Netzen einsetzbar, die nicht als lernfähig ausgelegt sind. Diese neuronalen Netze können beispielsweise herstellerseitig oder werkstattseitig trainiert werden, wonach die entsprechenden Lernwerte des neuronalen Netzwerkes, d. h. seine Parameter ge¬ speichert werden. Auch dort bietet die Erfindung wesentliche Vorteile, da eine Sensoranordnung verwendet werden kann, die in Abhängigkeit von ihrer Montageposition am Fahrzeug und dem Fahrzeugtyp sensibilisiert und abgestimmt werden kann, ohne bauliche Änderungen vorzunehmen. Dieselbe Sensoreinrichtung würde dann in einem Kleinwagen gänzlich andere Lernwerte als in einer größeren Limousine aufweisen. Auch die Sicherheit der Erkennung und der Komfort für den Benutzer werden dadurch deutlich erhöht.
Auch wenn die Erfindung anhand der Signalanordnung von kapazitiven Sensoren beschrieben wurden, können für die Erfindung nahezu beliebige Arten von Sensoren verwendet werden. Beispiels¬ weise können auch die Signale von ohnehin bereits vorhandenen Sensoren, z.B. Abstandssensoren in die Auswertung einbezogen werden. Wesentlich ist, dass eine Mehrzahl von Sensoren verwendet wird, um die Sicherheit der Einrichtung zu erhöhen. Außerdem ist die Erfindung hinsichtlich ihrer Verwendung der Sensorsignale und der Aufbereitung vor der Einspeisung in das neuronale Netz in keiner Weise limitiert. Je nach Leistungsfähigkeit des neuronalen Netzes können umfangreiche Vektoren in das Netz eingespeist werden, oder die Auswertung mit dem neuronalen Netz wird mit einer klassischen Aufbereitungsstufe kombiniert, um eine reduzierte Anzahl von Musterwerten zu erhalten, wie dies im Beispiel beschrieben wurde. Je nach Leistungsfähigkeit des neu¬ ronalen Netzes ist es dann sogar möglich, dem Benutzer die Möglichkeit zum Eintrainieren gänzlich individueller Bedienungs- gesten zu geben. Der Benutzer ist in diesem Fall noch nicht einmal auf die Ausführung einer vorgesehenen Bewegung (z.B. eines angedeuteten Kicks in Richtung des Kraftfahrzeuges) beschränkt. Auf diese Weise könnte der Sensoranordnung sogar soviel Flexibi- lität zugeordnet werden, dass ein benutzerseitiger Lernvorgang auch gänzlich neue Bewegungsabläufe erlernen könnte.
Wie oben beschrieben, ist die Erfindung jedoch nicht nur auf Verfahren beschränkt, welche ein neuronales Netz im Kraftfahrzeug selbst verwenden. Vielmehr kann grundsätzlich auch ein neu- ronales Netz auf Herstellerseite eingesetzt werden, um Auswerte¬ oder Vergleichsparameter für einen klassischen Auswertevorgang zu finden und zu optimieren. Der oben dargestellte Ablauf würde dann im Wesentlichen gleich ablaufen, die in Figur 3C ermittelten charakteristischen Musterwerte würden z.B. jedoch einer klassischen Vergleichsauswertung zugeführt. Die Vergleichswerte und Intervalle für diese Auswertung sind jedoch herstellerseitig durch ein neuronales Netz festgelegt, welches die spezifischen Eigenschaften eines Fahrzeuges und die Anordnung der Sensoren am Fahrzeug berücksichtigt. Auf diese Weise wäre natürlich die Lernfähigkeit des neuronalen Netzes nach erstmaliger Installa¬ tion nicht mehr vorhanden.

Claims

Patentansprüche
1. Sensoreinrichtung zur Erfassung von Betätigungsgesten eines Benutzers von einem Kraftfahrzeug,
wobei ein erster Sensor zur Erfassung von Objekten in einem ersten Raumbereich vorgesehen ist und wenigstens ein weiterer Sensor zur Erfassung von Objekten in einem weiteren Raumbereich vorgesehen ist,
dadurch gekennzeichnet, dass
die Sensoren Ausgänge zum Abgriff von zeitlichen Signalverläufen aufweisen,
dass die Ausgänge der Sensoren mit einer Verarbeitungseinheit gekoppelt sind, wobei
die Verarbeitungseinheit ein neuronales Netz implemen- tiert, welchem die zeitlichen Signalverläufe oder aus den zeitlichen Signalverläufen abgeleitete Muster zuführbar sind, wobei
die Verarbeitungseinheit einen mit den Ausgabe-Einheiten des neuronalen Netzes gekoppelten Signalausgang aufweist, wel- eher zur Abfrage eines Betätigungssignals abfragbar ist.
2. Sensoreinrichtung nach Anspruch 1, wobei wenigstens einer der Sensoren ein kapazitiver Erfassungssensor ist.
3. Sensoreinrichtung nach Anspruch 2, wobei die Sensoreinrichtung zwei oder mehr kapazitive Erfassungssensoren aufweist.
4. Sensoreinrichtung nach Anspruch 2, wobei die Sensorein- richtung wenigstens einen optischen Sensor aufweist.
5. Sensoreinrichtung nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die Verarbeitungseinheit eine dem neuronalen Netz vorgeschaltete Aufbereitungsstufe enthält, welche die Sensor- signale vor der Zuführung zu dem neuronalen Netz durch arithmetische Operationen verändert.
6. Sensoreinrichtung nach Anspruch 5, wobei die Aufbereitungsstufe die Signale der Sensoren zu einem Eingangsmuster für das neuronale Netz verknüpft.
7. Sensoranordnung nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei die Verarbeitungseinheit mehrere neuronale Netze auf¬ weist, welchen jeweils aus den Signalverläufen abgeleitete Muster zuführbar sind, wobei die Ausgaben der neuronalen Netze zur Bereitstellung des Betätigungssignals in der Verarbei¬ tungseinheit verknüpfbar sind.
8. Sensoranordnung nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei die Verarbeitungseinheit einen Signaleingang aufweist, über welchen ein Rückmeldesignal an die Verarbeitungseinheit zuführbar ist, wobei die Verarbeitungseinheit derart ausgebil¬ det ist, dass in Abhängigkeit von dem Rückmeldesignal die Ge¬ wichte des neuronalen Netzes veränderbar sind.
9. Verfahren zum Auswerten von Sensorsignalen zur Erkennung von Betätigungsgesten eines Benutzers von einem Kraftfahrzeug,
wobei ein erster Sensor zur Erfassung von Objekten in einem ersten Raumbereich am Kraftfahrzeug vorgesehen wird und wenigstens ein weiterer Sensor zur Erfassung von Objekten in einem weiteren Raumbereich vorgesehen wird,
dadurch gekennzeichnet,
dass jeweils ein zeitlicher Signalverlauf der Sensoren ab¬ gegriffen und einer Verarbeitungseinheit zugeführt wird,
dass aus den zeitlichen Signalverläufen Muster abgeleitet werden,
die Muster den Eingangs-Einheiten eines neuronalen Netzes zugeleitet werden,
in dem neuronalen Netz eine Netzantwort aus den Mustern generiert wird, wobei die Ausgangs-Einheiten des neuronalen Netzes die Netzantwort bereitstellen, die Netzantwort zu einem Betätigungssignal gewandelt wird, welches angibt, ob eine Betätigungsgeste durch den Benutzer ausgeführt wurde.
10. Verfahren nach Anspruch 9, wobei die zeitlichen Signalverläufe von mehreren Sensoren zu wenigstens einem Muster verknüpft werden, welches den Eingangs-Einheiten des neuronalen Netzes zugeführt wird.
11. Verfahren nach Anspruch oder 10, wobei als Sensor wenigstens ein kapazitiver Senso verwendet wird, dessen zeit licher Ladungszustandsverlauf al Sensorsignal verwendet wird
12. Verfahren nach einem der Ansprüche 9 bis 11, wobei mehrere neuronale Netze verwendet werden, wobei jedes der neu¬ ronalen Netze mit Mustern gespeist wird, die von wenigstens einem der zeitlichen Signalverläufe der Sensoren abgeleitet werden .
13. Verfahren nach einem der Ansprüche 9 bis 12, wobei nach Bereitstellung des Betätigungssignals ein Rückmeldungs¬ signal an die Verarbeitungseinheit übermittelt wird und in Ab¬ hängigkeit von dem Rückmeldungssignal eine Veränderung der Ge¬ wichte des neuronalen Netzes vorgenommen wird.
14. Verfahren nach einem der Ansprüche 9 oder 10, wobei mehrere neuronale Netze verwendet werden, von denen in Abhän¬ gigkeit von einer Identifikation des Benutzers eines als akti¬ ves neuronales Netz für die Signalauswertung ausgewählt wird.
15. Verfahren nach einem der Ansprüche 9 bis 14, wobei aus den Signalverläufen zunächst charakteristische Kennwerte abge¬ leitet werden, wobei diese charakteristischen Kennwerte dem neuronalen Netz als Muster zugeführt werden.
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