WO2019110584A1 - Verfahren zur organisation mehrerer fahrzeuge einer fahrzeugflotte zur personenbeförderung und servereinrichtung zum durchführen des verfahrens - Google Patents

Verfahren zur organisation mehrerer fahrzeuge einer fahrzeugflotte zur personenbeförderung und servereinrichtung zum durchführen des verfahrens Download PDF

Info

Publication number
WO2019110584A1
WO2019110584A1 PCT/EP2018/083474 EP2018083474W WO2019110584A1 WO 2019110584 A1 WO2019110584 A1 WO 2019110584A1 EP 2018083474 W EP2018083474 W EP 2018083474W WO 2019110584 A1 WO2019110584 A1 WO 2019110584A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
vehicles
server device
vehicle fleet
potential customers
fleet
Prior art date
Application number
PCT/EP2018/083474
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Andreas Thanheiser
Michael MÜRKEN
Achim ENTHALER
Original Assignee
Audi Ag
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Audi Ag filed Critical Audi Ag
Publication of WO2019110584A1 publication Critical patent/WO2019110584A1/de

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/04Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G06Q10/047Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40Business processes related to the transportation industry
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02Services making use of location information
    • H04W4/023Services making use of location information using mutual or relative location information between multiple location based services [LBS] targets or of distance thresholds
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/40Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]

Definitions

  • the invention relates to a method for organizing a plurality of vehicles of at least one vehicle fleet for passenger transport and a server device for carrying out such a method.
  • Vehicles of vehicle fleets are increasingly being used to transport people, for example taxis, car-sharing or ride-sharing offers.
  • such fleet vehicles especially taxis or vehicles of ride-sharing services, are expected to drive autonomously at least in parts.
  • DE 10 2015 010 748 A1 describes a method in which a transport service customer transmits a transport request by means of a mobile terminal, that is to say with the aid of a smartphone, to a control center.
  • the customer's transport request is compared with the currently available transport capacity of the vehicle fleet of the head office and an offer for the desired transport service is transmitted to the potential transport service customer.
  • This offer is displayed to the potential customer on his mobile terminal and the latter can accept this offer by activating a corresponding operating element.
  • the position data of the customer are transmitted to the driver of the fleet vehicle transferred from the central office to the customer.
  • DE 10 2005 010 283 A1 describes a method with which the vehicles of a vehicle fleet can be coordinated.
  • a customer is located at his request and connected via a communication link to a service provider selected from a waiting list.
  • a service contract can then be concluded between the driver of the fleet vehicle and the customer via this communication link.
  • DE 10 2013 207 223 A1 describes a method with which non-motorized road users in the vicinity of a moving motor vehicle can be automatically recognized on the basis of pictures taken by the vehicle. It is also possible by means of this procedure to determine whether these road users wish to convey a traffic-related visual message to the driver of the motor vehicle and / or other road users. With this method, it is possible to detect whether a person is on the side of the road, calling a taxi by means of a gesture of arms and hands, or whether traffic is controlled by appropriate police gestures.
  • DE 10 2015 225 751 A1 describes a method for refining a movement of a road user in a traffic space.
  • a position and a movement vector of the road user are recorded.
  • an estimate of the current movement of the road user is then carried out.
  • this method it is possible to predict the future movement of a road user in the traffic area.
  • the method according to the invention for organizing a plurality of vehicles from at least one vehicle fleet for passenger transport comprises the following steps: providing position data of potential customers of the vehicle fleet for a server device, determining a demand forecast regarding a number of vehicles for transporting the potential customers for a predetermined area based on the provided position data by means of a server device, transmitting respective state data of the vehicles of the vehicle fleet to the server device, selecting by the server device depending on the determined demand prediction, and the state data of which vehicles of the vehicle fleet are entering the area and transmitting a demand signal to the selected vehicles.
  • the method proposed according to the invention is thus a method for coordinating several fleet vehicles for the transport of persons.
  • information about the residence of potential customers of the vehicle fleet is first made available to a server device.
  • this server device calculates a forecast as to how many vehicles of the vehicle fleet are needed to transport the potential customers in a specific area, taking into account the position data provided for transporting the potential customers.
  • information about the status of the individual vehicles of the vehicle fleet is transmitted to the server device.
  • the server device assigns certain potential customers to selected fleet vehicles, taking into account the determined forecasts, that is to say the determined requirements forecasts, and the status data of the individual vehicles of the fleet.
  • the vehicles of the fleet selected for the transport of potential customers on the basis of a demand signal information about the potential customers associated with them.
  • the position data of potential customers provided for carrying out the method described can be determined in various ways. For example, it is possible for vehicles of the fleet or other vehicles of the vehicle manufacturer to recognize potential customers by detecting the surroundings by means of corresponding driver assistance systems. However, it is also possible for the positions of smartphones and mobile phones to be provided as position data for potential customers of the server device.
  • the method described above may be performed by a taxi operator's service provider.
  • the taxi company's server facility is now provided with the information that there is a larger group of people at a specific location, for example in front of a football stadium, a demand forecast for taxis can be determined for this group of potential customers.
  • the server device determines the number of vehicles needed to carry the potential customers of this group of people in front of the football stadium and also queries the current status data of the vehicles of the taxi fleet. In the following, the server device compares the information available to it on how many vehicles are needed in front of the football stadium, with the information about which vehicles of the fleet are available at which locations.
  • the server device selects unoccupied taxis as close as possible to the football stadium and sends them a corresponding demand signal.
  • the procedure can also be used to organize the vehicles of other vehicle fleets for passenger transport, for example the vehicles of a car-sharing or ride-sharing fleet or a bus company.
  • the server equipment required for the process can either be provided by the corresponding fleet operator himself, by the vehicle manufacturer or by an external service provider commissioned with this.
  • the individual vehicles of the vehicle fleet in each case by means of a Auswer- teech an object, which was recorded with a sensor unit in the vicinity of the fleet vehicle, locate and recognize and, if it is at the detected object to one of the potential customers who transfers position data of the potential customer to the server device.
  • the individual fleet vehicles are therefore designed to use a vehicle component to locate persons and objects in the vicinity of the vehicle. This is done on the basis of the data of a corresponding sensor system by means of an evaluation component of the vehicle designed for this purpose.
  • These objects are positioned by the evaluation unit in the vicinity of the vehicle and classified by means of an algorithm such that it is possible to detect whether or not an object is a potential customer of the vehicle fleet. If a potential customer of the vehicle fleet has been detected, the current location of this potential customer is transmitted to the server device.
  • the taxi's evaluation unit recognizes that there is a human body. potential customers of the taxi fleet are and send the number of potential customers to the server facility.
  • the server device can subsequently send selected taxis according to the method described above to the location observed by the passing vehicle of the vehicle fleet. It is therefore possible based on personal recognition to determine and respond to a real-time need for taxis in a particular area.
  • the server device to obtain location data from mobile terminals, by means of which the movement trajectories of persons in a predetermined area are evaluated in such a way that by extrapolation, predictions about future position data of potential customers be determined.
  • the server device thus accesses corresponding position data of mobile devices, such as smartphones or cell phones. This data contains information about the direction and speed of movement of a person carrying the corresponding mobile device. Based on these data, the server device will then calculate where that person will most likely be in the future. Based on these position predictions, it is possible to determine the position data of future potential customers.
  • the server device can instruct a corresponding number of taxis to move to this exit of the shopping center and to wait there for the potential customers arriving there in the near future. It is thus possible to reduce the need for taxis or, in general, for vehicles of a vehicle fleet with a relative small time delay based on flows of people within a building or outdoors, which are determined by corresponding position data of mobile devices to organize.
  • the server device is provided with information about a location and a duration of at least one event from at least one digital event calendar, and position data of potential customers are determined and provided from this information.
  • the server device can therefore access appointments of events at a specific location.
  • the event calendar thus stored in the server device contains information about the venue and the scheduled duration of the corresponding events. From these location and time information it can be calculated below, where and at which time potential customers are to be expected.
  • this information can be used to determine how many visitors to the football match will be served by a taxi at the end of the match Taxi fleet should be picked up.
  • a service provider for example a supermarket operator, can also transmit to the server device information about the whereabouts as well as the probable time window of the customers' stay in this supermarket. For example, based on information about the average duration of a customer's stay within the supermarket and taking into account the current waiting times at the checkout, the supermarket operator can determine when his customers are likely to leave the supermarket and send this information to the supermarket Send server device. At an expected time when a particular customer will leave the supermarket again, a taxi may take off from a taxi fleet Supermarket building waiting for the customer. As a result, an integrated offer, including travel home, is possible by the supermarket operator with the help of a contracted taxi company.
  • a further advantageous embodiment of the invention provides that the server device in the context of the demand forecast for the predetermined area for the number of vehicles each determined a location in the predetermined area and an associated period and as a demand signal the respective location and the associated period to the selected vehicles be transmitted.
  • the required signal transmitted to the selected vehicles thus contains an address and an indication for a corresponding period of time. If the position data of the server device indicates, for example, that a larger group of people is currently running towards the exit of a shopping center, it can be deduced from this information that taxis are needed at this exit within the next ten minutes. As a demand signal, not only the address of the exit of the shopping center is transmitted to the selected taxis, but also the period in which they should be located.
  • this period could start in the next five minutes and then last for ten minutes. This would ensure that at the time of the predicted arrival of the group of potential customers, taxis are already available at the exit. It is thus possible a temporally considered dynamic organization of the vehicles of the vehicle fleet for passenger transport.
  • the respective status data of the vehicles of the vehicle fleet at least a current position and a state "occupied” and a state “unused” include and in a state "occupied” a destination address and a probable remaining time the state "occupied”.
  • the server device is thus about the individual fleet vehicles information about where the individual vehicles currently are and whether these vehicles currently transport a customer or not. If a fleet vehicle currently carries one or more persons, the server device shared where the vehicle is going and how long it will probably take for this trip. Alternatively, the state "not available” would also be possible, which contains information on whether the vehicle is currently roadworthy. Based on the status data, the server device can thus determine which vehicle it should select to cover the determined demand forecast.
  • the server device determines whether the vehicle should go to the area that cover the respective vehicles only minimal distances without customers.
  • the server device thus ensures that the vehicles drive as short as possible without being used. This makes it possible to implement the maximum utilization with customers for a single vehicle of the vehicle fleet or to optimize the total number of journeys or the total distance on routes for all vehicles of the vehicle fleet on average.
  • the server device when determining the demand forecast, takes into account historical status data of the vehicles of the vehicle fleet in the predetermined area.
  • the server device is thus capable of self-learning and takes into account, in demand forecasts, the actual demand for vehicles observed in the past in order to thus achieve an improvement in the demand forecasts. For example, in past rides the regularity of requiring more taxis in the outskirts of an area in the mornings, whereas in the evening more taxis are required in the center of an area to drive back to this peripheral area, can be used to derive an optimized demand forecast from this historical conditional data.
  • the selected vehicles according to the demand signal in the pre- be positioned in the right area.
  • the selected vehicles according to the demand signal in the pre- be positioned in the right area.
  • these vehicles will not only be informed by the demand signal that they are to position themselves in a particular area, but in fact automatically by means of an appropriate command to the respective vehicle controls positioned in the particular area.
  • the server device direct control of the individual vehicles of the vehicle fleet is thus possible.
  • the method described can thus be used for optimized coordination of the vehicles of a vehicle fleet that move fully autonomously.
  • the server device the position data of the potential customers are provided anonymized siert.
  • the server device is thus not transmitted any personal data. For this reason, it is not necessary that persons interested in a passenger transport with a vehicle of the vehicle fleet initially register as potential customers, since with the method described above, potential customers can be identified and located independently of a stored customer profile.
  • a server device is additionally provided, which is designed to carry out a method according to one of the preceding claims.
  • the above-described method for organizing a plurality of vehicles from at least one vehicle fleet for passenger transport can therefore be carried out with this server device.
  • the invention also includes the combinations of the described embodiments.
  • the invention also includes developments of the method according to the invention, which have features as they have already been described in connection with the developments of the motor vehicle according to the invention. For this reason, the corresponding developments of the method according to the invention are not described again here.
  • embodiments of the invention are described.
  • the single figure shows a schematic representation of the vehicles of a vehicle fleet for passenger transport, which are provided in various ways position data of potential customers.
  • the described components of the embodiments each represent individual features of the invention, which are to be considered independently of one another, which each further develop the invention independently of one another and thus also individually or in a different combination than the one shown as part of the invention. Furthermore, the described embodiments can also be supplemented by further features of the invention already described.
  • a vehicle of a vehicle fleet is sketched, which is a taxi 1.
  • This taxi 1 is currently occupied by a customer of the taxi fleet and drives on a street 2 past a football stadium 3.
  • the taxi 1 itself has a front camera 5, two sides cameras 6, an evaluation unit 7 and a communication interface 8.
  • the evaluation unit 7 of the taxi 1 now determines that the group of people 4 is a group of potential customers, whereas the person on the left side of the street is only a pedestrian with a dog 40 who does not have a dog potential customer of the taxi fleet.
  • the position data of the group of people 4 are then transmitted via the communication interface 8 to a server device 9. This data transmission 10 is shown by means of a dashed line.
  • the taxi 1 is thus able to detect the surroundings of the taxi 1 by means of its sensors, objects in recognize this environment and classify it so that it knows whether these objects are potential customers of the taxi fleet.
  • the evaluation unit 7 of the taxi 1 recognizes that the group of people 4 are potential customers, but also determines the number of potential customers and transmits this number and the position of the group of people 4 to the server device 9.
  • the server device 9 determines a demand forecast for this group observed by the taxi 1 to potential customers.
  • the server device 9, transmitted with the data transmission 10, has the status data of the other taxis 1 of the taxi fleet.
  • These other taxis 1 are located, for example, in a parking garage 11, where they wait for their next deployment, or also travel on the road 2, such as the taxi 1 sketched in FIG. 1, which passes by a park 15.
  • the status data of the individual taxis 1 contain information about where the respective taxi 1 is currently located and whether it is currently occupied or not.
  • the status data of the occupied taxis 1 information about where the respective taxi 1 drives and how long it will probably still be occupied.
  • this vehicle can not be selected by the server device 9 to transport potential Group 4 customers.
  • the corresponding demand signal for the potential customers of the group of people 4 is therefore transmitted to one or more of the taxis 1 waiting in the parking garage 11.
  • the selected taxis 1 from the parking garage 11 are informed by means of the data transmission 10 by means of a demand signal about where the group of people 4 of the potential customers is and at what time they should go to this group of people.
  • the address of the taxi rank 12 'in front of the stadium 3 is transmitted to the selected taxis 1.
  • This taxi rank 12 ' is located in the immediate vicinity of the observed by the passing taxi 1 position of the group of people. 4
  • the locating of potential customers in the vicinity of a taxi 1 can also be done by other vehicles of the same vehicle manufacturer or generally by vehicles equipped with corresponding sensor units, which transmit the determined position data to the server device 9.
  • the server device 9 also has the position data of numerous visitors to the football match which takes place in the football stadium 3.
  • the corresponding GPS position data of the smartphones and mobile phones of these visitors are likewise made available to the server device 9 via a data transmission 10, for example by a mobile radio operator or the operator of a navigation app.
  • the server device 9 recognizes two groups of people 4 'and 4 "in the football stadium 3.
  • the server device 9 determine the movement trajectories 13 'and 13 "of the group of people 4' and 4".
  • the address for these selected taxis 1 is indicated firstly as the time slot 12 'for the potential customers of the group 4 and for the potential customers of the group of people 4 "in the taxi rank 12" near the exit 14 ". It is also known from past football matches in the football stadium 3 that with a comparable total number of people in the groups of people 4 'and 4 "usually a higher need for taxis at the taxi rank 12' is observed than at the taxi rank 12". For this reason, the server device 9 gives more taxis 1 a demand signal to go to the taxi rank 12 'than to the taxi rank 12 ", although the groups of people 4' and 4" comprise comparatively many people.
  • the demand prediction algorithm is thus self-learning and can rely on data from a past need for taxis 1 in a particular area.
  • the server device 9 also accesses data of an event calendar, so that the server device 9 is already informed prior to the start of the soccer game in the football stadium 3, that is, before its positioning data of the visitor groups 4 'and 4 ", that the At the time of the planned end of the football match in the football stadium 3, a larger group of potential customers of the taxi fleets will be stopped.
  • the example shows that using the method described a particularly advantageous organization of several taxis of at least one taxi fleet for passenger transport is possible.
  • the vehicles may also be buses of a bus company, vehicles of a car-sharing or ride-sharing company, or fully automated vehicles.
  • a football stadium 3 in which the visitors of the football match are recognized as groups of potential customers on the basis of their mobile phone position data, this procedure can also be applied to the customers and visitors of a shopping center, supermarket, cinema or other location, At the same time, potential customers of a company for passenger transport will be able to arrive and thus a promptly high demand for vehicles is expected.
  • the individual vehicles of the vehicle fleets can also be transferred via other sensors, such as infrared cameras, radar or lidar devices.
  • the corresponding mobile telephone position data can be transferred anonymously to the server device 9.
  • the position data of potential customers in the environment of individual vehicles determined by the sensor units of the vehicles also contain no personal information. For this reason, no special apps need to be installed on the mobile terminals of the potential customers, so that they are recognized as potential customers. Potential customers also do not have to carry mini-devices, such as corresponding radios intended for calling a taxi.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Organisation mehrerer Fahrzeuge (1) von zumindest einer Fahrzeugflotte zur Personenbeförderung. Hierfür werden einer Servereinrichtung (9) Positionsdaten von potentiellen Kunden der Fahrzeugflotte bereitgestellt. Diese Servereinrichtung (9) ermittelt basierend auf den bereitgestellten Positionsdaten eine Bedarfsvorhersage hinsichtlich einer Anzahl an Fahrzeugen (1) zur Beförderung der potentiellen Kunden für ein vorbestimmtes Gebiet. Zudem werden der Servereinrichtung (9) jeweilige Zustandsdaten der Fahrzeuge (1) der Fahrzeugflotte übertragen, sodass die Servereinrichtung (9) in Abhängigkeit von den ermittelten Bedarfsvorhersagen und den Zustandsdaten auswählt, welche Fahrzeuge (1) der Fahrzeugflotte sich in das Gebiet begeben sollen. Anschließend überträgt die Servereinrichtung (9) ein Bedarfssignal an die ausgewählten Fahrzeuge (1).

Description

Verfahren zur Organisation mehrerer Fahrzeuge einer Fahrzeugflotte zur Personenbeförderung und Servereinrichtung zum Durchführen des Verfah- rens
BESCHREIBUNG:
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Organisation mehrerer Fahrzeuge von zumindest einer Fahrzeugflotte zur Personenbeförderung sowie eine Servereinrichtung zum Durchführen eines derartigen Verfahrens.
Zur Beförderung von Personen werden immer häufiger Fahrzeuge von Fahr- zeugflotten eingesetzt, zum Beispiel Taxis, Carsharing- oder Ridesharing- Angebote. Zukünftig werden solche Flottenfahrzeuge, insbesondere Taxis oder Fahrzeuge von Ridesharing-Angeboten, voraussichtlich zumindest streckenweise autonom fahren.
Zur Vermittlung der Transportdienstleistung einer Fahrzeugflotte wurden bereits verschiedene Verfahren entwickelt. In der DE 10 2015 010 748 A1 wird beispielsweise ein Verfahren beschreiben, bei dem ein Transportdienst- leistungskunde einen Transportwunsch mittels eines mobilen Endgeräts, das heißt mithilfe eines Smartphones, an eine Zentrale übermittelt. In dieser Zentrale wird der Transportwunsch des Kunden mit der zurzeit verfügbaren Transportkapazität der Fahrzeugflotte der Zentrale verglichen und dem po- tentiellen Transportdienstleistungskunden ein Angebot für die gewünschte Transportdienstleistung übermittelt. Dieses Angebot wird dem potentiellen Kunden auf seinem mobilen Endgerät angezeigt und dieser kann durch Betä- tigen eines entsprechenden Bedienelements dieses Angebot annehmen. Daraufhin werden dem Fahrer des von der Zentrale an den Kunden vermit- telten Flottenfahrzeugs die Positionsdaten des Kunden übermittelt. In der DE 10 2005 010 283 A1 wird ein Verfahren beschrieben, mit dem die Fahrzeuge einer Fahrzeugflotte koordiniert werden können. Hierbei wird ein Kunde auf dessen Anfrage hin geortet und über eine Kommunikationsverbin- dung mit einem aus einer Warteliste ausgewählten Dienstleister verbunden. Über diese Kommunikationsverbindung kann dann zwischen dem Fahrer des Flottenfahrzeugs und dem Kunden ein Dienstleistungsvertrag abgeschlossen werden.
Es sind zudem aus dem Stand der Technik Verfahren bekannt, mit denen Personen im Straßenverkehr und deren Absichten erkannt werden können.
In der DE 10 2013 207 223 A1 wird ein Verfahren beschrieben, mit dem nicht-motorisierte Verkehrsteilnehmer in der Umgebung eines fahrenden Kraftfahrzeugs anhand von Bildern, die von dem Fahrzeug aufgenommen werden, automatisch erkannt werden können. Mithilfe dieses Verfahrens ist es zudem möglich, festzustellen, ob diese Verkehrsteilnehmer dem Fahrer des Kraftfahrzeugs und/oder anderen Verkehrsteilnehmern eine verkehrsbe- zogene visuelle Botschaft übermitteln wollen. Mithilfe dieses Verfahrens ist es also möglich zu erkennen, ob eine Person am Straßenrand dabei ist, mittels einer Arm- und Handgeste ein Taxi zu rufen oder ob eine Verkehrsre- gelung durch entsprechende Gesten eines Polizisten erfolgt.
Des Weiteren wird in der DE 10 2015 225 751 A1 ein Verfahren zum Präzi- sieren einer Bewegung eines Straßenverkehrsteilnehmers in einem Ver- kehrsraum beschrieben. Hierbei werden eine Position sowie ein Bewegungs- vektor des Verkehrsteilnehmers erfasst. Unter Berücksichtigung einer hinter legten Bewegungshistorie des Straßenverkehrsteilnehmers erfolgt daraufhin eine Zielabschätzung der aktuellen Bewegung des Verkehrsteilnehmers. Mithilfe dieses Verfahrens ist es möglich, die zukünftige Bewegung eines Straßenverkehrsteilnehmers im Verkehrsraum vorherzusagen.
Es ist die Aufgabe der Erfindung, eine Lösung bereitzustellen, mittels wel- cher die Fahrzeuge einer Fahrzeugflotte zur Personenbeförderung beson- ders vorteilhaft organisiert werden können. Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren zur Organisation mehrerer Fahrzeu- ge sowie durch eine Servereinrichtung mit den Merkmalen der unabhängigen Ansprüche gelöst.
Das erfindungsgemäße Verfahren zur Organisation mehrerer Fahrzeuge von zumindest einer Fahrzeugflotte zur Personenbeförderung umfasst die fol- genden Schritte: Bereitstellen von Positionsdaten von potentiellen Kunden der Fahrzeugflotte für eine Servereinrichtung, Ermitteln einer Bedarfsvorher- sage hinsichtlich einer Anzahl von Fahrzeugen zur Beförderung der potenti- ellen Kunden für ein vorbestimmtes Gebiet basierend auf den bereitgestell- ten Positionsdaten mittels einer Servereinrichtung, Übertragen jeweiliger Zustandsdaten der Fahrzeuge der Fahrzeugflotte an die Servereinrichtung, Auswählen mittels der Servereinrichtung in Abhängigkeit von der ermittelten Bedarfsvorhersage und den Zustandsdaten, welche Fahrzeuge der Fahr- zeugflotte sich in das Gebiet begeben sollen, und Übertragen eines Bedarfs- signals an die ausgewählten Fahrzeuge.
Bei dem erfindungsgemäß vorgeschlagenen Verfahren handelt es sich somit um ein Verfahren zur Koordination von mehreren Flottenfahrzeugen zum Transport von Personen. Im Rahmen dieses Verfahrens werden zunächst einer Servereinrichtung Informationen über den Aufenthalt möglicher Kunden der Fahrzeugflotte zur Verfügung gestellt. Daraufhin berechnet diese Server- einrichtung eine Prognose darüber, wie viele Fahrzeuge der Fahrzeugflotte zum Transport der potentiellen Kunden in einem bestimmten Areal unter Berücksichtigung der bereitgestellten Positionsdaten zum Transport der potentiellen Kunden benötigt werden. Zudem werden der Servereinrichtung Informationen über den Status der einzelnen Fahrzeuge der Fahrzeugflotte übermittelt. Daraufhin ordnet die Servereinrichtung unter Berücksichtigung der ermittelten Prognosen, das heißt der ermittelten Bedarfsvorhersagen, und der Zustandsdaten der einzelnen Fahrzeuge der Flotte ausgewählten Flottenfahrzeugen bestimmte potentielle Kunden zu. Die für die Beförderung der potentiellen Kunden ausgewählten Fahrzeuge der Flotte erhalten darauf- hin anhand eines Bedarfssignals Informationen über die ihnen zugeordneten potentiellen Kunden.
Die zum Durchführen des beschriebenen Verfahrens bereitgestellten Positi- onsdaten von potentiellen Kunden können auf verschiedene Arten und Wei- sen ermittelt werden. Beispielsweise ist es möglich, dass Fahrzeuge der Flotte oder sonstige Fahrzeuge des Fahrzeugherstellers durch Umfelderken- nung mittels entsprechender Fahrerassistenzsysteme potentielle Kunden erkennen. Es ist jedoch auch möglich, dass als Positionsdaten von potentiel- len Kunden der Servereinrichtung die Positionen von Smartphones und Han- dys bereitgestellt werden.
Wird das Verfahren beispielsweise zur Organisation mehrerer Taxis einer Taxiflotte verwendet, kann das oben beschriebene Verfahren von einer Ser- Vereinrichtung des Taxiunternehmens durchgeführt werden. Wird nun der Servereinrichtung des Taxiunternehmens die Information bereitgestellt, dass sich an einem bestimmten Ort, zum Beispiel vor einem Fußballstadion, eine größere Gruppe von Menschen befindet, kann für diese Gruppe von potenti- ellen Kunden eine Bedarfsvorhersage an Taxis ermittelt werden. Die Server- einrichtung bestimmt also die Anzahl an Fahrzeugen, die zur Beförderung der potentiellen Kunden dieser Gruppe von Menschen vor dem Fußballstadi- on benötigt wird, und fragt zudem die aktuellen Zustandsdaten der Fahrzeu- ge der Taxiflotte ab. Im Folgenden vergleicht die Servereinrichtung die ihr vorliegenden Informationen darüber, wie viele Fahrzeuge vor dem Fußball- Stadion gebraucht werden, mit den Informationen darüber, welche Fahrzeuge der Flotte an welchen Orten zur Verfügung stehen. Daraufhin wählt die Ser- vereinrichtung nicht belegte Taxis möglichst in der Nähe des Fußballstadions aus und übermittelt diesen ein entsprechendes Bedarfssignal. Es werden also nur die Taxis über die potentiellen Kunden vor dem Fußballstadion in- formiert, deren Einsatz zum Transport dieser potentiellen Kunden ökono- misch besonders sinnvoll ist. Dies ermöglicht eine besonders vorteilhafte Koordination der einzelnen Fahrzeuge der Fahrzeugflotte. Anstelle einer Taxiflotte kann das Verfahren auch zur Organisation der Fahr- zeuge anderer Fahrzeugflotten zur Personenbeförderung angewandt wer- den, zum Beispiel der Fahrzeuge einer Carsharing- oder Ridesharing-Flotte oder eines Busunternehmens. Die für das Verfahren benötigte Servereinrich- tung kann entweder von dem entsprechenden Flottenbetreiber selbst, vom Fahrzeughersteller oder einem damit beauftragten externen Dienstleister bereitgestellt werden.
Mit dem erfindungsgemäß vorgesehenen Verfahren ist es somit möglich, die Fahrzeuge einer Fahrzeugflotte derart zu organisieren, dass möglichst viele potentielle Kunden der Fahrzeugflotte bei möglichst kurzen Wartezeiten erreicht werden.
In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung ist es vorgesehen, dass die einzelnen Fahrzeuge der Fahrzeugflotte jeweils mittels einer Auswer- teeinheit ein Objekt, welches mit einer Sensoreinheit in der Umgebung des Flottenfahrzeugs aufgenommen wurde, verorten und erkennen und, falls es sich bei dem erkannten Objekt um einen der potentiellen Kunden handelt, die Positionsdaten des potentiellen Kunden an die Servereinrichtung übertragen. Die einzelnen Flottenfahrzeuge sind also dafür ausgelegt, mit einer Fahr- zeugkomponente Personen und Gegenstände in der Umgebung des Fahr- zeugs zu verorten. Dies erfolgt basierend auf den Daten einer entsprechen- den Sensorik durch eine dafür ausgelegte Auswertekomponente des Fahr- zeugs. Diese Objekte werden durch die Auswerteeinheit in der Umgebung des Fahrzeugs positioniert und mithilfe eines Algorithmus derart klassifiziert, dass möglich ist, zu erkennen, ob es sich bei einem Objekt um einen poten- tiellen Kunden der Fahrzeugflotte handelt oder nicht. Falls ein potentieller Kunde der Fahrzeugflotte erkannt wurde, wird der aktuelle Aufenthaltsort dieses potentiellen Kunden an die Servereinrichtung übertragen.
Fährt beispielsweise ein Taxi einer Taxiflotte, in dem sich momentan ein Fahrgast befindet, an einer größeren Menschenmenge vorbei, und nimmt mit einer Front- und/oder Seitenkamera des Taxis die Fahrzeugumgebung auf, erkennt die Auswerteeinheit des Taxis, dass sich am Ort der Menschenmen- ge potentielle Kunden der Taxiflotte befinden und übermittelt die Anzahl an potentiellen Kunden an die Servereinrichtung. Die Servereinrichtung kann im Folgenden entsprechend dem oben beschriebenen Verfahren ausgewählte Taxis an den von dem vorbeifahrenden Fahrzeug der Fahrzeugflotte beo- bachteten Ort schicken. Es ist also basierend auf Personenerkennung mög- lich, einen Echtzeitbedarf an Taxis in einem bestimmten Gebiet festzustellen und auf diesen zu reagieren.
In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung ist es vorge- sehen, dass der Servereinrichtung Ortungsdaten von mobilen Endgeräten bereitgestellt werden, anhand derer die Bewegungstrajektorien von Perso- nen in einem vorbestimmten Gebiet derart ausgewertet werden, dass durch Extrapolation Vorhersagen über zukünftige Positionsdaten potentieller Kun- den ermittelt werden. Die Servereinrichtung greift also auf entsprechende Positionsdaten von Mobilfunkgeräten, wie zum Beispiel Smartphones oder Handys, zu. Diese Daten enthalten Informationen darüber, in welche Rich- tung und mit welcher Geschwindigkeit sich eine Person, die das entspre- chende mobile Endgerät bei sich trägt, bewegt. Anhand dieser Daten wird im Folgenden von der Servereinrichtung berechnet, wo sich diese Person in der Zukunft höchstwahrscheinlich aufhalten wird. Anhand dieser Positionsvor- hersagen ist es möglich, die Positionsdaten zukünftiger potentieller Kunden zu ermitteln.
Befindet sich zum Beispiel eine größere Anzahl von Menschen mit mobilen Endgeräten in einem Shoppingcenter, kann anhand der GPS-Positionsdaten dieser Menschen, die der Servereinrichtung bereitgestellt werden, festgestellt werden, wann voraussichtlich wie viele Personen einen bestimmten Ausgang des Shoppingcenters erreichen werden. Dieser Ausgang wäre folglich eine Position von potentiellen Kunden eines Taxiunternehmens. Die Serverein- richtung kann im Folgenden gemäß dem oben beschriebenen Verfahren eine entsprechende Anzahl von Taxis beauftragen, sich zu diesem Ausgang des Shoppingcenters zu bewegen und dort auf die dort in naher Zukunft ankom- menden potentiellen Kunden zu warten. Es ist also möglich, den Bedarf an Taxis oder generell an Fahrzeugen einer Fahrzeugflotte mit einer relativ kleinen zeitlichen Verzögerung basierend auf Personenströmen innerhalb eines Gebäudes oder im Freien, die durch entsprechende Positionsdaten mobiler Endgeräte ermittelt werden, zu organisieren. In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung ist es vorgesehen, dass der Servereinrichtung von wenigstens einem digitalen Veranstaltungskalen- der Informationen über einen Ort und eine Zeitdauer wenigstens einer Ver- anstaltung bereitgestellt werden und aus diesen Informationen Positionsda- ten potentieller Kunden ermittelt und bereitgestellt werden. Die Servereinrich- tung kann also auf Termine von Veranstaltungen an einem bestimmten Ort zugreifen. Der in der Servereinrichtung somit hinterlegte Veranstaltungska- lender enthält Informationen über den Veranstaltungsort und die angesetzte Zeitdauer der entsprechenden Veranstaltungen. Aus diesen Ort- und Zeitan- gaben kann im Folgenden berechnet werden, wo und zu welcher Zeit poten- tielle Kunden zu erwarten sind.
Ist beispielsweise ein Fußballspiel in einem Fußballstadion für einen be- stimmten Tag und eine bestimmte Uhrzeit angesetzt, kann mithilfe dieser Informationen sowie der bekannten durchschnittlichen Besucherzahl eines Fußballspiels in diesem Stadion ermittelt werden, wie viele Besucher des Fußballspiels zum Ende des Spiels voraussichtlich von einem Taxi einer Taxiflotte abgeholt werden sollten.
Alternativ zu den Informationen eines digitalen Veranstaltungskalenders kann auch ein Dienstleister, zum Beispiel ein Supermarktbetreiber, der Ser- vereinrichtung Informationen über den Aufenthaltsort sowie das voraussicht- liche Zeitfenster des Aufenthalts der Kunden in diesem Supermarkt überm it- teln. So kann zum Beispiel der Supermarktbetreiber basierend auf Informati- onen über die durchschnittliche Dauer des Aufenthalts eines Kunden inner- halb des Supermarkts und unter Berücksichtigung der aktuellen Wartezeiten an den Kassen ermitteln, wann seine Kunden den Supermarkt voraussicht- lich verlassen werden und diese Information an die Servereinrichtung über- mitteln. Zu einem erwarteten Zeitpunkt, an dem ein bestimmter Kunde den Supermarkt wieder verlassen wird, kann ein Taxi einer Taxiflotte vor dem Supermarktgebäude auf den Kunden warten. Dadurch ist ein durchgängiges Angebot inklusive Fahrt nach Hause durch den Supermarktbetreiber mithilfe eines beauftragten Taxisunternehmens möglich. Eine weitere vorteilhafte Ausgestaltung der Erfindung sieht vor, dass die Servereinrichtung im Rahmen der Bedarfsvorhersage für das vorbestimmte Gebiet für die Anzahl an Fahrzeugen jeweils einen Ort im vorbestimmten Gebiet sowie einen zugehörigen Zeitraum ermittelt und als Bedarfssignal der jeweilige Ort und der zugehörige Zeitraum an die ausgewählten Fahrzeuge übermittelt werden. Das den ausgewählten Fahrzeugen übermittelte Be- darfssignal enthält somit eine Adresse und eine Angabe für einen dazugehö- rigen Zeitraum. Deuten die Positionsdaten der Servereinrichtung beispiels- weise darauf hin, dass aktuell eine größere Gruppe Menschen Richtung Ausgang eines Shoppingcenters läuft, kann dieser Information entnommen werden, dass innerhalb der nächsten zehn Minuten Taxis an diesem Aus- gang benötigt werden. Als Bedarfssignal wird den ausgewählten Taxis nun nicht nur die Adresse des Ausgangs des Shoppingcenters übermittelt, son- dern auch der Zeitraum, in dem sie sich dort befinden sollten. Dieser Zeit- raum könnte zum Beispiel in den nächsten fünf Minuten beginnen und dann für zehn Minuten andauern. Dadurch wäre gewährleistet, dass zum Zeitpunkt der vorausgesagten Ankunft der Gruppe von potentiellen Kunden an dem Ausgang bereits Taxis zur Verfügung stehen. Es ist somit eine zeitlich be- trachtet dynamische Organisation der Fahrzeuge der Fahrzeugflotte zur Personenbeförderung möglich.
In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung ist es vorgesehen, dass die jeweiligen Zustandsdaten der Fahrzeuge der Fahrzeugflotte zumindest eine aktuelle Position und einen Zustand„belegt“ und einen Zustand„unbe- legt“ beinhalten sowie bei einem Zustand„belegt“ eine Zieladresse und eine voraussichtliche Restdauer des Zustands „belegt“. Der Servereinrichtung liegen somit über die einzelnen Flottenfahrzeuge Informationen darüber vor, wo sich die einzelnen Fahrzeuge aktuell befinden und ob diese Fahrzeuge aktuell einen Kunden transportieren oder nicht. Befördert ein Flottenfahrzeug aktuell eine oder mehrere Personen, wird zudem der Servereinrichtung mit- geteilt, wohin das Fahrzeug fährt und wie lange es für diese Fahrt voraus- sichtlich noch brauchen wird. Alternativ wäre zudem der Zustand„nicht ver- fügbar“ möglich, der Informationen darüber enthält, ob das Fahrzeug zurzeit fahrtüchtig ist. Anhand der Zustandsdaten kann die Servereinrichtung somit ermitteln, welches Fahrzeug sie zum Abdecken der ermittelten Bedarfsvor- hersage auswählen sollte.
In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung ist es vorgesehen, dass als Kriterium, welche Fahrzeuge sich in das Gebiet begeben sollen, von der Servereinrichtung berücksichtigt wird, dass die jeweiligen Fahrzeuge nur minimale Wegstrecken ohne Kunden zurücklegen. Bei der Auswahl der Fahrzeuge, die das Bedarfssignal übermittelt bekommen, wird von der Ser- vereinrichtung somit darauf geachtet, dass die Fahrzeuge so kurze Strecken wie möglich unbelegt fahren. Hierdurch ist es möglich, die maximale Auslas- tung mit Kunden für ein einzelnes Fahrzeug der Fahrzeugflotte umzusetzen oder die Gesamtzahl an Fahrten beziehungsweise die Gesamtstrecke an Fahrwegen für alle Fahrzeuge der Fahrzeugflotte im Mittel zu optimieren.
In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung ist es vorgese- hen, dass die Servereinrichtung beim Ermitteln der Bedarfsvorhersage histo- rische Zustandsdaten der Fahrzeuge der Fahrzeugflotte in dem vorbestimm- ten Gebiet berücksichtigt. Die Servereinrichtung ist somit zum Selbstlernen befähigt und berücksichtigt bei Bedarfsvorhersagen den in der Vergangen- heit beobachteten tatsächlichen Bedarf an Fahrzeugen, um somit eine Ver- besserung der Bedarfsvorhersagen zu erreichen. Zeigte sich zum Beispiel bei vergangenen Fahrten die Regelmäßigkeit, dass vormittags mehr Taxis in den Randbezirken eines Gebiets benötigt werden, wohingegen abends eher im Zentrum eines Gebiets Taxis zum zurück zu diesem Randgebiet Fahren angefordert werden, kann anhand dieser historischen Zustandsdaten eine optimierte Bedarfsvorhersage ermittelt werden.
In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung ist es vorgesehen, dass, falls die Fahrzeuge der Fahrzeugflotte vollautomatisch gesteuert werden, die ausgewählten Fahrzeuge entsprechend dem Bedarfssignal in dem vorbe- stimmten Gebiet positioniert werden. Handelt es sich beispielsweise um eine Flotte vollautomatisch gesteuerter Taxis oder Carsharing-Fahrzeuge, werden diese Fahrzeuge nicht nur durch das Bedarfssignal darüber informiert, dass sie sich in einem bestimmten Gebiet positionieren sollen, sondern tatsächlich mittels eines entsprechenden Befehls an die jeweiligen Steuereinrichtungen der Fahrzeuge vollautomatisch in dem bestimmten Gebiet positioniert. Mit der Servereinrichtung ist somit eine direkte Steuerung der einzelnen Fahr- zeuge der Fahrzeugflotte möglich. Das beschriebene Verfahren kann also zur optimierten Koordination der Fahrzeuge einer Fahrzeugflotte, die sich vollautonom bewegen, verwendet werden.
In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung ist es vorgesehen, dass der Servereinrichtung die Positionsdaten der potentiellen Kunden anonymi- siert bereitgestellt werden. Es werden der Servereinrichtung somit keine personenbezogenen Daten übermittelt. Aus diesem Grund ist es nicht nötig, dass sich an einer Personenbeförderung mit einem Fahrzeug der Fahrzeug- flotte interessierte Personen zunächst als potentielle Kunden registrieren, da mit dem oben beschriebenen Verfahren potentielle Kunden unabhängig von einem hinterlegten Kundenprofil erkannt und verortet werden können.
Erfindungsgemäß ist zudem eine Servereinrichtung vorgesehen, welche dazu ausgebildet ist, ein Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprü- che durchzuführen. Mit dieser Servereinrichtung kann also das oben be- schriebene Verfahren zur Organisation mehrerer Fahrzeuge von zumindest einer Fahrzeugflotte zur Personenbeförderung durchgeführt werden.
Die Erfindung umfasst auch die Kombinationen der beschriebenen Ausfüh- rungsformen. Zu der Erfindung gehören auch Weiterbildungen des erfindungsgemäßen Verfahrens, die Merkmale aufweisen, wie sie bereits im Zusammenhang mit den Weiterbildungen des erfindungsgemäßen Kraftfahrzeugs beschrieben worden sind. Aus diesem Grund sind die entsprechenden Weiterbildungen des erfindungsgemäßen Verfahrens hier nicht noch einmal beschrieben. Im Folgenden sind Ausführungsbeispiele der Erfindung beschrieben. Hierzu zeigt die einzige Figur eine schematische Darstellung der Fahrzeuge einer Fahrzeugflotte zur Personenbeförderung, denen auf verschiedene Arten Positionsdaten von potentiellen Kunden zur Verfügung gestellt werden.
Bei den im Folgenden erläuterten Ausführungsbeispielen handelt es sich um bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung. Bei den Ausführungsbeispie- len stellen die beschriebenen Komponenten der Ausführungsformen jeweils einzelne, unabhängig voneinander zu betrachtende Merkmale der Erfindung dar, welche die Erfindung jeweils auch unabhängig voneinander weiterbilden und damit auch einzeln oder in einer anderen als der gezeigten Kombination als Bestandteil der Erfindung anzusehen sind. Des Weiteren sind die be- schriebenen Au sfü h ru ng sform en auch durch weitere der bereits beschriebe- nen Merkmale der Erfindung ergänzbar.
In der Figur ist ein Fahrzeug einer Fahrzeugflotte skizziert, bei dem es sich um ein Taxi 1 handelt. Dieses Taxi 1 ist momentan durch einen Kunden der Taxiflotte belegt und fährt auf einer Straße 2 an einem Fußballstadion 3 vorbei. Das Taxi 1 selbst weist eine Frontkamera 5, zwei Seiten kameras 6, eine Auswerteeinheit 7 sowie eine Kommunikationsschnittstelle 8 auf.
Das Taxi 1 erfasst mit seinen Sensoreinheiten, das heißt mit seiner Frontka- mera 5 sowie den Seitenkameras 6, auf der in Fahrtrichtung rechts gelege- nen Seite der Straße 2 eine Menschengruppe 4 und auf der gegenüberlie- genden Seite der Straße 2 einen Fußgänger mit Hund 40. Die Auswerteein- heit 7 des Taxis 1 ermittelt nun, dass es sich bei der Menschengruppe 4 um eine Gruppe potentieller Kunden handelt, wohingegen es sich bei der Person auf der linken Seite der Straße lediglich um einen Fußgänger mit Hund 40 handelt, der kein potentieller Kunde der Taxiflotte ist. Die Positionsdaten der Menschengruppe 4 werden daraufhin über die Kommunikationsschnittstelle 8 an eine Servereinrichtung 9 übermittelt. Diese Datenübermittlung 10 ist mit- hilfe einer gestrichelten Linie dargestellt. Das Taxi 1 ist somit in der Lage, mithilfe seiner Sensorik die Umgebung des Taxis 1 zu erfassen, Objekte in dieser Umgebung zu erkennen und diese derart zu klassifizieren, dass er kannt wird, ob es sich bei diesen Objekten um potentielle Kunden der Taxi- flotte handelt. Hierbei wird nicht nur von der Auswerteeinheit 7 des Taxis 1 erkannt, dass es sich bei der Menschengruppe 4 um potentielle Kunden handelt, sondern zudem die Anzahl der potentiellen Kunden bestimmt und diese Anzahl sowie die Position der Menschengruppe 4 an die Servereinrich- tung 9 übermittelt. Basierend auf diesen sogenannten Positionsdaten der Menschengruppe 4 ermittelt die Servereinrichtung 9 eine Bedarfsvorhersage für diese vom Taxi 1 beobachtete Gruppe an potentiellen Kunden.
Der Servereinrichtung 9 liegen zudem, übermittelt mit der Datenübermittlung 10, die Zustandsdaten der anderen Taxis 1 der Taxiflotte vor. Diese anderen Taxis 1 befinden sich beispielsweise in einem Parkhaus 11 , wo sie auf ihren nächsten Einsatz warten, oder fahren ebenfalls auf der Straße 2, wie bei- spielsweise das in der Fig. skizzierte Taxi 1 , das an einem Park 15 vorbei- fährt. Die Zustandsdaten der einzelnen Taxis 1 beinhalten Informationen darüber, wo sich das jeweilige Taxi 1 momentan befindet und ob es aktuell belegt ist oder nicht. Zudem enthalten die Zustandsdaten der belegten Taxis 1 Informationen darüber, wohin das jeweilige Taxi 1 fährt und wie lange es voraussichtlich noch belegt sein wird.
Da das Taxi 1 , das gerade an einem Park 15 vorbeifährt, belegt ist, kann dieses Fahrzeug nicht von der Servereinrichtung 9 dazu ausgewählt werden, potentielle Kunden der Menschengruppe 4 zu transportieren. Das entspre- chende Bedarfssignal für die potentiellen Kunden der Menschengruppe 4 wird daher an eines oder mehrere der im Parkhaus 11 wartenden Taxis 1 übermittelt. Die ausgewählten Taxis 1 aus dem Parkhaus 11 werden mittels der Datenübermittlung 10 mithilfe eines Bedarfssignals darüber informiert, wo sich die Menschengruppe 4 der potentiellen Kunden aufhält und zu wel- ehern Zeitpunkt sie sich zu dieser Menschengruppe begeben sollen. Als Ort der Menschengruppe 4 wird den ausgewählten Taxis 1 die Adresse des Taxistands 12‘ vor dem Stadion 3 übermittelt. Dieser Taxistand 12‘ befindet sich in unmittelbarer Nähe der vom vorbeifahrenden Taxi 1 beobachteten Position der Menschengruppe 4. Das Verorten von potentiellen Kunden in der Umgebung eines Taxis 1 kann auch durch andere Fahrzeuge des gleichen Fahrzeugherstellers oder gene- rell durch mit entsprechenden Sensoreinheiten ausgestattete Fahrzeuge erfolgen, die die ermittelten Positionsdaten an die Servereinrichtung 9 über- mitteln.
Der Servereinrichtung 9 liegen zudem die Positionsdaten zahlreicher Besu- cher des in dem Fußballstadion 3 stattfinden Fußballspiels vor. Die entspre- chenden GPS-Positionsdaten der Smartphones und Handys dieser Besucher werden der Servereinrichtung 9 ebenfalls über eine Datenübermittlung 10, beispielsweise von einem Mobilfunkbetreiber oder dem Betreiber einer Navi- gations-App, bereitgestellt. Anhand der GPS-Positionsdaten erkennt die Servereinrichtung 9 zwei Menschengruppen 4‘ und 4“ im Fußballstadion 3. Anhand der einzelnen GPS-Positionsdaten und der aus diesen Daten in einem bestimmten Zeitintervall gewonnenen Bewegungsdaten der Men- schengruppen 4‘ und 4“ kann die Servereinrichtung 9 die Bewegungstrajek- torien 13‘ und 13“ der Menschengruppe 4‘ und 4“ ermitteln. Bei diesen Men- schengruppen 4‘ und 4“ handelt es sich erneut um Gruppen von potentiellen Kunden der Taxiflotten und anhand der Bewegungstrajektorien 13‘ und 13“ liegt der Servereinrichtung 9 die Information vor, dass sich die Menschen- gruppe 4‘ in Richtung Ausgang 14‘ des Fußballstadions 3 bewegt und die Menschengruppe 4“ in Richtung des Ausgangs 14“. Basierend auf diesen Daten ermittelt die Servereinrichtung 9 nun eine Bedarfsvorhersage hinsicht lich der Anzahl an Taxis 1 zur Beförderung der potentiellen Kunden der Men- schengruppe 4‘ und 4“. Diese Bedarfsvorhersage wird erneut mit den Zu- standsdaten der einzelnen Taxis 1 der Taxiflotte abgeglichen und die Fahr- zeuge ausgewählt, die sich zum Transportieren der potentiellen Kunden der Menschengruppen 4‘ und 4“ in die Nähe des Fußballstadions 3 bewegen sollten. Als Adresse für diese ausgewählten Taxis 1 wird zum einen der Ta- xistand 12‘ für die potentiellen Kunden der Gruppe 4 angegeben und für die potentiellen Kunden der Menschengruppe 4“ der Taxistand 12“ in der Nähe des Ausgangs 14“. Es ist zudem von vergangenen Fußballspielen im Fußballstadion 3 bekannt, dass bei vergleichbarer Gesamtanzahl an Menschen in den Menschengrup- pen 4‘ und 4“ in der Regel ein höherer Bedarf an Taxis am Taxistand 12‘ beobachtet wird als am Taxistand 12“. Aus diesem Grund vermittelt die Ser- Vereinrichtung 9 mehr Taxis 1 ein Bedarfssignal, sich zum Taxistand 12‘ zu begeben als zum Taxistand 12“, obwohl die Menschengruppen 4‘ und 4“ vergleichsweise viele Menschen umfassen. Der Algorithmus zur Bestimmung der Bedarfsvorhersage ist somit selbstlernend und kann auf Daten von ei- nem in der Vergangenheit tatsächlich angefallenen Bedarf an Taxis 1 in einem bestimmten Gebiet zurückgreifen.
Die Servereinrichtung 9 greift zudem auf Daten eines Veranstaltungskalen- der zu, sodass die Servereinrichtung 9 bereits vor Beginn des Fußballspiels in dem Fußballstadion 3, das heißt bevor ihr Positionierungsdaten der Besu- chergruppen 4‘ und 4“ vorliegen, darüber informiert ist, dass sich zum Zeit- punkt des geplanten Endes des Fußballspiels im Fußballstadion 3 eine grö- ßere Gruppe potentieller Kunden der Taxiflotten aufhalten wird.
Insgesamt zeigt das Beispiel, dass mithilfe des beschriebenen Verfahrens eine besonders vorteilhafte Organisation mehrerer Taxis von zumindest einer Taxiflotte zur Personenbeförderung möglich ist. Alternativ zu Taxis 1 einer Taxiflotte kann es sich bei den Fahrzeugen auch um Busse eines Busunter- nehmens, um Fahrzeuge eines Carsharing- oder Ridesharing-Unternehmens oder um vollautomatisch gesteuerte Fahrzeuge handeln. Anstelle eines Fuß- ballstad ions 3, in dem die Besucher des Fußballspiels als Gruppen potentiel- ler Kunden anhand ihrer Mobiltelefon-Positionsdaten erkannt werden, kann dieses Verfahren auch auf die Kunden und Besucher eines Shoppingcenters, eines Supermarkts, eines Kinos oder eines anderen Orts, an dem sich zeit- nah potentielle Kunden eines Unternehmens zur Personenbeförderung be- finden werden und somit zeitnah eine besonders hohe Nachfrage an Fahr- zeugen erwartet wird, angewendet werden. Alternativ zu den beschriebenen Sensoreinheiten, das heißt alternativ zur Frontkamera 5 und den Seiten ka- meras 6, können die einzelnen Fahrzeuge der Fahrzeugflotten auch über andere Sensorik verfügen, beispielsweise über Infrarotkameras, Radar- oder Lidar-Geräte .
Zur Bestimmung der Bedarfsvorhersagen an Fahrzeugen der Fahrzeugflotte sind keine personenbezogenen Daten nötig. Die entsprechenden Mobiltele- fon-Positionsdaten können anonymisiert an die Servereinrichtung 9 überm it- telt werden. Auch die von den Sensoreinheiten der Fahrzeuge ermittelten Positionsdaten potentieller Kunden in der Umgebung einzelner Fahrzeuge enthalten keine personenbezogenen Informationen. Aus diesem Grund müs- sen auf den mobilen Endgeräten der potentiellen Kunden keine besonderen Apps installiert sein, damit diese als potentielle Kunden erkannt werden. Potentielle Kunden müssen auch keine Mini-Devices, wie zum Beispiel ent- sprechende zum Rufen eines Taxis vorgesehene Funkgeräte, bei sich tra- gen.

Claims

PATENTANSPRÜCHE:
1. Verfahren zur Organisation mehrerer Fahrzeuge (1 ) von zumindest einer Fahrzeugflotte zur Personenbeförderung,
umfassend die Schritte:
Bereitstellen von Positionsdaten von potentiellen Kunden der Fahr- zeugflotte für eine Servereinrichtung (9);
Ermitteln einer Bedarfsvorhersage hinsichtlich einer Anzahl an Fahrzeugen (1 ) zur Beförderung der potentiellen Kunden für ein vorbestimmtes Gebiet basierend auf den bereitgestellten Positions- daten mittels einer Servereinrichtung (9);
Übertragen jeweiliger Zustandsdaten der Fahrzeuge (1 ) der Fahr- zeugflotte an die Servereinrichtung (9);
Auswahlen mittels der Servereinrichtung (9) in Abhängigkeit von der ermittelten Bedarfsvorhersage und den Zustandsdaten, welche
Fahrzeuge (1 ) der Fahrzeugflotte sich in das Gebiet begeben sol- len;
Übertragen eines Bedarfssignals an die ausgewählten Fahrzeuge (1 )-
2. Verfahren nach Anspruch 1 ,
dadurch gekennzeichnet, dass
die einzelnen Fahrzeuge (1 ) der Fahrzeugflotte jeweils mittels einer Auswerteeinheit (7) ein Objekt, welches mit einer Sensoreinheit in der Umgebung des Flottenfahrzeugs aufgenommen wurde, verorten und erkennen und, falls es sich bei dem erkannten Objekten um einen der potentiellen Kunden handelt, die Positionsdaten des potentiellen Kun- den an die Servereinrichtung (9) übertragen. 3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, dass
der Servereinrichtung (9) Ortungsdaten von mobilen Endgeräten bereit- gestellt werden, anhand derer die Bewegungstrajektorien von Personen in einem vorbestimmten Gebiet derart ausgewertet werden, dass durch
Extrapolation Vorhersagen über zukünftige Positionsdaten potentieller Kunden ermittelt werden.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, dass
der Servereinrichtung (9) von wenigstens einem digitalen Veranstal- tungskalender Informationen über einen Ort und eine Zeitdauer wenigs- tens einer Veranstaltung bereitgestellt werden und aus diesen Informa- tionen Positionsdaten potentieller Kunden ermittelt und bereitgestellt werden.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, dass
die Servereinrichtung (9) im Rahmen der Bedarfsvorhersage für das vorbestimmte Gebiet für die Anzahl an Fahrzeugen (1 ) jeweils einen Ort in dem vorbestimmten Gebiet sowie einen zugehörigen Zeitraum ermit- telt und als Bedarfssignal der jeweilige Ort und der zugehörige Zeitraum an die ausgewählten Fahrzeuge (1 ) übermittelt werden.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, dass
die jeweiligen Zustandsdaten der Fahrzeuge (1 ) der Fahrzeugflotte zu- mindest eine aktuelle Position und einen Zustand„belegt“ oder„unbe- legt“ beinhalten sowie beim Zustand„belegt“ eine Zieladresse und eine voraussichtliche Restdauer des Zustands„belegt“.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, dass
als Kriterium, welche Fahrzeuge (1 ) sich in das Gebiet begeben sollen, von der Servereinrichtung (9) berücksichtigt wird, dass die jeweiligen Fahrzeuge (1 ) nur minimale Wegstrecken ohne Kunden zurücklegen.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, dass die Servereinrichtung (9) beim Ermitteln der Bedarfsvorhersage histori sche Zustandsdaten der Fahrzeuge (1 ) der Fahrzeugflotte in dem vor- bestimmten Gebiet berücksichtigt.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, dass
falls die Fahrzeuge (1 ) der Fahrzeugflotte vollautomatisch gesteuert werden, die ausgewählten Fahrzeuge (1 ) entsprechend dem Bedarfs- signal in dem vorbestimmten Gebiet positioniert werden.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, dass
der Servereinrichtung (9) die Positionsdaten der potentiellen Kunden anonymisiert bereitgestellt werden.
11. Servereinrichtung (9), welche dazu ausgelegt ist, ein Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche durchzuführen.
PCT/EP2018/083474 2017-12-08 2018-12-04 Verfahren zur organisation mehrerer fahrzeuge einer fahrzeugflotte zur personenbeförderung und servereinrichtung zum durchführen des verfahrens WO2019110584A1 (de)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102017222288.3A DE102017222288A1 (de) 2017-12-08 2017-12-08 Verfahren zur Organisation mehrerer Fahrzeuge einer Fahrzeugflotte zur Personenbeförderung und Servereinrichtung zum Durchführen des Verfahrens
DE102017222288.3 2017-12-08

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2019110584A1 true WO2019110584A1 (de) 2019-06-13

Family

ID=64606996

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/EP2018/083474 WO2019110584A1 (de) 2017-12-08 2018-12-04 Verfahren zur organisation mehrerer fahrzeuge einer fahrzeugflotte zur personenbeförderung und servereinrichtung zum durchführen des verfahrens

Country Status (2)

Country Link
DE (1) DE102017222288A1 (de)
WO (1) WO2019110584A1 (de)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220012656A1 (en) * 2020-07-08 2022-01-13 Here Global B.V. Method and apparatus for using pedestrian probe data for ridesharing services
CN114025975A (zh) * 2019-08-08 2022-02-08 宁波吉利汽车研究开发有限公司 用于预先准备车辆的方法
US20230169869A1 (en) * 2021-11-30 2023-06-01 Gm Cruise Holdings Llc Rideshare service fleet optimization using vehicle sensor data

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102021003885A1 (de) 2021-07-27 2023-02-02 Mercedes-Benz Group AG Verfahren zum Betreiben eines Flottenmanagementsystems für eine Vielzahl von Kraftfahrzeugen zur Personenbeförderung, sowie Flottenmanagementsystem
DE102022200130A1 (de) 2022-01-07 2023-07-13 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zur Bedarfsermittlung von Waren- und/oder Dienstleistungen in zumindest einem vorgegebenen lokalen Bereich, Computerprogrammprodukt sowie Bedarfsermittlungssystem
DE102022207417A1 (de) 2022-07-20 2024-01-25 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren und Steuereinrichtung zum Betreiben einer Mietwagenflotte sowie Mietwagenflotte

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102005010283A1 (de) 2005-03-01 2006-09-07 Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. Verfahren und Vorrichtung zur automatischen Flottendisposition
TW201328340A (zh) * 2011-12-27 2013-07-01 Hon Hai Prec Ind Co Ltd 乘客攔車提示系統及方法
DE102013207223A1 (de) 2013-04-22 2014-10-23 Ford Global Technologies, Llc Verfahren zur Erkennung von nicht motorisierten Verkehrsteilnehmern
DE102015010748A1 (de) 2015-08-17 2016-03-24 Daimler Ag Verfahren zum Vermitteln einer Transportdienstleistung
DE102015225751A1 (de) 2015-12-17 2017-06-22 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Prädizieren einer Bewegung eines Straßenverkehrsteilnehmers in einem Verkehrsraum

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102014011185A1 (de) * 2014-07-31 2016-02-04 Daimler Ag Betrieb eines Systems, mit dem Mietfahrzeuge in einem Gebiet zur Anmietung durch Nutzer bereitgestellt werden

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102005010283A1 (de) 2005-03-01 2006-09-07 Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. Verfahren und Vorrichtung zur automatischen Flottendisposition
TW201328340A (zh) * 2011-12-27 2013-07-01 Hon Hai Prec Ind Co Ltd 乘客攔車提示系統及方法
DE102013207223A1 (de) 2013-04-22 2014-10-23 Ford Global Technologies, Llc Verfahren zur Erkennung von nicht motorisierten Verkehrsteilnehmern
DE102015010748A1 (de) 2015-08-17 2016-03-24 Daimler Ag Verfahren zum Vermitteln einer Transportdienstleistung
DE102015225751A1 (de) 2015-12-17 2017-06-22 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Prädizieren einer Bewegung eines Straßenverkehrsteilnehmers in einem Verkehrsraum

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"Serious Games", vol. 9387, 1 January 2015, SPRINGER INTERNATIONAL PUBLISHING, Cham, ISBN: 978-3-642-15171-2, ISSN: 0302-9743, article WEN SHEN ET AL: "Managing Autonomous Mobility on Demand Systems for Better Passenger Experience", pages: 20 - 35, XP055542673, DOI: 10.1007/978-3-319-25524-8_2 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114025975A (zh) * 2019-08-08 2022-02-08 宁波吉利汽车研究开发有限公司 用于预先准备车辆的方法
US20220012656A1 (en) * 2020-07-08 2022-01-13 Here Global B.V. Method and apparatus for using pedestrian probe data for ridesharing services
US20230169869A1 (en) * 2021-11-30 2023-06-01 Gm Cruise Holdings Llc Rideshare service fleet optimization using vehicle sensor data
US20230169421A1 (en) * 2021-11-30 2023-06-01 Gm Cruise Holdings Llc Rideshare service fleet optimization using vehicle sensor data

Also Published As

Publication number Publication date
DE102017222288A1 (de) 2019-06-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2019110584A1 (de) Verfahren zur organisation mehrerer fahrzeuge einer fahrzeugflotte zur personenbeförderung und servereinrichtung zum durchführen des verfahrens
DE102016107185A1 (de) Gemeinsame Nutzung von langfristigen Fahrgemeinschaftsgruppen
EP3483026A1 (de) Verfahren und vorrichtung um einen schnellen halt eines autonom fahrenden fahrzeugs zu ermöglichen
EP3224824A1 (de) Verfahren und vorrichtung zum betreiben eines fahrzeugs respektive eines parkplatzes
EP3324385A1 (de) Verfahren zur kommunikation zwischen einer bedienstelle, welche ein automatisch fahrendes fahrzeug extern steuert, und einem weiteren verkehrsteilnehmer sowie automatisch fahrendes fahrzeug
EP3453567B1 (de) Fahrerassistenzsystem, servicemobil und verfahren zur unterstützung einer erbringung einer vordefinierten dienstleistung in einem fahrzeug während einer fahrt des servicemobils
DE102014210381A1 (de) Verfahren und Vorrichtungen zum Betrieb eines Fahrzeugflottensystems
EP2872351A1 (de) Verfahren zum betreiben eines fahrerassistenzsystems für ein fahrzeug und fahrerassistenzsystem für ein fahrzeug
WO2019081096A1 (de) Vorrichtung und verfahren zum gemeinsamen verwenden eines servicemobils
DE102016210494B4 (de) Verfahren zum Abstimmen eines Treffpunktes eines automatisiert fahrenden Kraftfahrzeuges und einem Nutzer
WO2018041659A1 (de) Verfahren zur automatisierten führung eines kraftfahrzeugs
EP3898319A1 (de) Verfahren zur benachrichtigung eines nutzers eines fahrzeugs, steuerung und fahrzeug
EP3899430A1 (de) Verfahren zum navigieren eines fahrzeuges
DE202011110004U1 (de) Einrichtung für Benutzer öffentlicher Verkehrsmittel
EP4163894A1 (de) Verfahren und parkleitsystem zur zuweisung eines parkplatzes für ein fahrzeug und zur navigation des fahrzeugs zu dem parkplatz
WO2019081097A1 (de) Verfahren zur leistungserfassung in verbindung mit mobilen dienstleistungen
WO2018197135A1 (de) Verfahren zum umparken eines fahrzeugs
DE102018201900A1 (de) Verfahren und System zur Übergabe eines gemeinsam benutzten Fahrzeugs
DE102020207768A1 (de) Vollautomatisches Parken eines Kraftfahrzeugs
EP3454263A1 (de) Vorrichtung, computerprogrammprodukt, signalfolge und verfahren zur unterstützung einer erbringung einer dienstleistung während einer fahrt
EP3317848A1 (de) System und verfahren zur bereitstellung von informationen zu transportmöglichkeiten an einem elektronischen gerät eines nutzers
DE102018221688A1 (de) Verfahren, Computerprogramm, Vorrichtung, Fahrzeug und Netzwerkkomponente zur Schätzung eines Abfahrtzeitpunktes eines Nutzers mit einem Fahrzeug
EP3701487A1 (de) Vorrichtung und verfahren zur unterstützung eines kunden bei der anforderung eines servicemobils
EP3454271A1 (de) Verfahren zur unterstützung einer erbringung einer vordefinierten ersten dienstleistung, einrichtung zur unterstützung einer erbringung einer vordefinierten ersten dienstleistung, computerprogrammprodukt, signalfolge und servicemobil
DE102021119419A1 (de) Verfahren, computerprogrammprodukt, parkassistenzsystem und parkeinrichtung

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 18814867

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 18814867

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1