WO2019197063A1 - Verfahren zum betreiben einer ausgabeeinrichtung eines kraftfahrzeugs, zuordnungseinrichtung, datenservereinrichtung, kraftfahrzeug, speichermedium mit einem programmcode, und mobiles, portables endgerät - Google Patents

Verfahren zum betreiben einer ausgabeeinrichtung eines kraftfahrzeugs, zuordnungseinrichtung, datenservereinrichtung, kraftfahrzeug, speichermedium mit einem programmcode, und mobiles, portables endgerät Download PDF

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media
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Anil Thurimella
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    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems

Definitions

  • the invention relates to a method for operating an output device of a motor vehicle, wherein an output device is understood to mean a device, a device group or a device component for outputting a media file.
  • the output device can be set up, for example, for outputting image files and / or video files and / or audio files and / or virtual reality files, which describes an output content of an augmented reality ("virtual reality"), preferably for generating a virtual reality
  • the output device can preferably be an output device of an infotainment system of the motor vehicle, ie a device or a device component in which different functions such as car radio, a navigation system, a hands-free device and other functions of the motor vehicle are provided, preferably in one central operating unit of the motor vehicle.
  • the output device can optionally be designed as a control unit.
  • the system includes a control unit, comprising: a receiver for wirelessly receiving physiological parameters from at least one body-worn unit that includes one or more sensors for determining one or more physiological parameters of the vehicle occupant; Diagnostic module, which is set up to derive, based at least in part on the received physiological parameters, information relating to the state of health, the state of health or of pathological events.
  • US 2014/0240132 A1 describes an approach for determining a behavioral state of a user of the motor vehicle.
  • psychological information is associated with the user.
  • One object of the invention is to increase well-being by means of an acoustic and / or visual approach.
  • the invention is based on the approach of enabling a user's well-being inside the vehicle by selecting, by machine learning based on health data, a media file that has a positive effect on a user's physical condition so that, for example, an in-car entertainment technology can be used for these purposes.
  • the selection of suitable media files does not take over Person, but an assignment device, which may be preferably a device of a motor vehicle or a motor vehicle external seraposrich- device. This can even promote the health of the user. It is even possible to integrate therapy approaches by means of media content, that is to say with acoustic and / or visual means, into the motor vehicle.
  • car trips can be used to promote well-being, especially when driving in autonomous motor vehicles.
  • the user can be pleasantly entertained while driving, so that his attention is little or not distracted by disturbing media content.
  • Increased well-being also increases driving safety since the user of the motor vehicle is disturbed less or not at all by discomfort.
  • the prior art is concerned with a willingness of the user to drive the motor vehicle and focuses on temporary measures, for example an automatic emergency call. However, this is no longer relevant when driving in an autonomous motor vehicle.
  • the method according to the invention can, in contrast to the methods of the prior art, achieve a lasting and lasting effect.
  • the method according to the invention for operating an output device of a motor vehicle comprises the following steps performed by an assigning device.
  • the allocation device can preferably be designed as a control device, preferably as a device of the motor vehicle or of a motor vehicle external data server or data server network.
  • a detection device is a device or a device component for detecting an authentication feature, ie one Feature that identifies the user. If the authentication feature is, for example, a characteristic facial feature or a fingerprint of the user, the detection device may be, for example, a device with a face scanner and / or a fingerprint sensor. Alternatively, the authentication feature may be, for example, a password or a physical object in the possession of the user, wherein the capture device may be configured to parse a text, for example, or to detect a presence of the exemplary key.
  • Health data is provided which describes a physical state of the authenticated user and / or a value of a medical parameter describing the physical state. For example, based on the authentication of the user, the corresponding health data can be retrieved from a user profile of the authenticated user.
  • the provided health data may describe a numerical value for a medical parameter, such as a value of a blood pressure or a severity of, for example, a headache.
  • the health data may also describe a medical finding, for example a strong neck tension.
  • the association device can be connected as an in-vehicle backend with a "medical backend", that is to say a back-end external to the vehicle with one or more medical databases, for example via an Internet or mobile radio connection.
  • the backend with the at least one medical database can receive the health data, for example from hospitals, medical measuring devices at home or electronic watches ("smart watches"), which for example use an infrastructure of "Internet of Things" technology.
  • Such devices may, for example, describe health data on blood pressure, existing diabetes, and / or body weight.
  • the health data can be stored, for example, in the allocation device and / or in a data processing device external of the vehicle.
  • the deep-learning engine checks a plurality of media files, each with a media content, on the basis of empirical values stored in the assignment device, as to whether the respective media content with a predetermined minimum probability is a predetermined one - satisfied optimization criterion.
  • the predetermined optimization criterion describes thereby increasing a probability with which the physical state described by the provided health data is positively influenced by outputting the media file.
  • the media file may preferably be an audio file and / or an image file and / or a video file and / or a virtual reality file describing an output content of augmented reality.
  • An empirical value is understood to mean a value or an indication which, for example, based on empirical measurements or examinations, makes a statement as to whether the media content is suitable for the stated purpose.
  • an empirical value may be, for example, a numeric value or an association value.
  • An empirical value is also understood as meaning a functional dependency or a functional assignment which makes a statement as to whether the respective media content with the predetermined minimum probability fulfills the optimization criterion.
  • an empirical value is understood to mean a rule based on numerical empirical values for the assignment.
  • a deep learning engine is a device or program that can apply deep learning (deep learning, machine learning) to a variety of data.
  • the deep learning engine is a sophisticated device to carry out deep learning, that is, to implement artificial intelligence.
  • both artificial intelligence and machine learning and in-depth learning can be implemented using the deep learning engine.
  • the deep learning engine can be embodied, for example, as a deep, artificial neural network, that is to say, in other words, set up by means of a machine learning method a multiplicity of empirical values, for example training data or a dataset, according to a predetermined algorithm and based on the already stored plurality of empirical values according to the logic contained therein, such as a correlation to evaluate. This can also create additional logical links in the deep learning engine.
  • the empirical values or training data can be summarized statistically, for example, for a multiplicity of physical states corresponding advantageous media contents and / or media formats which fulfill the optimization criterion.
  • the training data or empirical values can be summarized, for example, as an artificial neural network, and come, for example, from the sources of health data mentioned above.
  • the health data may preferably be a number greater than 1000, in particular greater than 10,000, preferably recorded over a predetermined observation period.
  • Such a data record can be referred to as a big data data record, and the method according to the invention can be applied to at least one big data data record.
  • two different big-data data sets can be evaluated for the method, on the one hand to the health data, on the other hand to the media content and / or media formats.
  • a big data record can be taken from a medical data server facility for health data.
  • a dynamic prediction of a suitability of a media file takes place. There is a selection of a media file that meets the predetermined optimization criterion, and a transfer of the selected media file to the output device of the motor vehicle.
  • the method according to the invention does not result in the creation of a medical finding; instead, digital data that has already been acquired are used as a basis for the selection of a suitable medical file.
  • acoustics and / or optical stimuli for, for example, entertainment or even therapy methods can be integrated into the automotive context.
  • Automotive-internal entertainment technology can thus be used even from a medical and health aspect.
  • therapy methods can be used much more efficiently, since now also time spent by the user in the vehicle can be used in a health-promoting manner.
  • the method according to the invention contributes to an increase in the well-being of the user.
  • This also benefits the motor vehicle manufacturer, who can advertise the advantages of the motor vehicle when selling.
  • the motor vehicle manufacturer can contribute to the well-being of the user thereby driving safety is significantly increased.
  • the approach of the method according to the invention is especially for children a special attraction, as well as for older people. As a consequence, customers with children and older people would use more such vehicles, which also benefits the motor vehicle manufacturer.
  • a user while on the move can promote his health and well-being. This would make driving a car even more enjoyable for the passengers, thereby enhancing the well-being of all passengers.
  • the user can take advantage of the increase in wellbeing health, for example, while driving in a preferred area, for example in the mountains and / or in a forest.
  • the allocation device is a component of a vehicle-external data server device, the method according to the invention can be used more frequently and more regularly in a plurality of motor vehicles by the same user, thereby further increasing the well-being-enhancing effect.
  • the allocation device can compensate for an influence of a rotational movement of the motor vehicle on the current state of the user.
  • a rotational movement can occur, for example, during a drive or during a movement of the motor vehicle in a stationary state.
  • the method according to the invention comprises the method step of determining a rotational movement of the motor vehicle about an axis of rotation of the motor vehicle, wherein the rotation movement can be, for example, yawing or rolling; or a couch or rolls; or a nod or pitch.
  • a movement parameter of the determined rotational movement is determined, preferably wherein the movement parameter can describe a direction of movement and / or a direction of rotation and / or a frequency of the rotation. If, for example, the motor vehicle is shaken severely during a journey through an uneven surface, a frequency and a direction of movement of the vibrating motion can be detected.
  • the user can then perceive the computer animation or the film shake-free or almost no shake. This can reduce the likelihood of nausea or discomfort caused by the shaking of the exemplary screen.
  • the positive effect on the well-being of the user is significantly increased by this embodiment of the method according to the invention.
  • a media format can also be adapted to the health data, wherein the media format can be, for example, an audio codec, ie an audio format, and / or a video format and / or an image format.
  • the deep learning engine can check the plurality of media files based on empirical values stored in the allocation device to determine whether a respective media format of the media file with a predetermined minimum probability meets the predetermined optimization criterion. For example, empirical data may show that if the user has a headache, acoustic stimuli are conducive to well-being, whereas visual stimuli, such as virtual reality or film, for example, if the user has a very high level of comfort has low blood pressure. In other words, the promotion of health and wellbeing is synergistically enhanced.
  • the allocation means may assign the selected media file to the physical state and, depending on the allocation, provide another empirical value describing a suitability of the selected media file and / or the minimum probability of meeting the predetermined optimization criterion can.
  • machine learning can be continued and, for example, a rule can be person-specifically optimized.
  • the empirical value can be formed, for example, by measuring a blood pressure again after a journey with the motor vehicle or by interrogating a corresponding value, and evaluating, for example, whether the blood pressure has changed to an advantage. While achieving the advantages already mentioned, the stated object is achieved by an embodiment of the allocation device according to the invention, which is set up to carry out the method steps relating to an allocation device of an embodiment of the method according to the invention.
  • the allocation device can be designed, for example, as a control board or control unit.
  • the allocation device may preferably have a processor device, that is to say a device component or a component for electronic data processing, wherein the processor device may preferably have at least one microcontroller and / or at least one microprocessor.
  • the allocation device can have a memory device, that is to say a data memory on which a program code can be stored, which is designed to cause the assignment device, when executed by the processor device, to carry out an embodiment of the method according to the invention.
  • the program code may be, for example, a program code for a user program ("app").
  • a data server device preferably a data server device for operating on the Internet, which has an embodiment of the inventive allocation device.
  • a data server means a single data server or a data server network, with an exemplary data server network being designed, for example, as a data cloud.
  • the data server device may be, for example, a data cloud of a hospital.
  • a motor vehicle for example a passenger car, which has an output device for outputting a media file, and an embodiment of the inventive allocation device.
  • the stated object is achieved by a storage medium having a program code which is set up when executed by a processor. pure direction to carry out an embodiment of the method according to the invention.
  • the storage medium can be designed, for example, as a memory card or memory chip.
  • the object is also achieved by a mobile, portable terminal with an embodiment of the storage medium according to the invention.
  • the mobile, portable terminal can be designed, for example, as a smartphone or laptop.
  • the invention also includes the combinations of the described embodiments.
  • FIG. 1 shows a schematic representation of a first embodiment of the method according to the invention
  • FIG. 2 shows a schematic representation of a further embodiment of the method according to the invention, as well as an embodiment of a mobile, portable terminal according to the invention
  • FIG. 3 shows a schematic representation of a further embodiment of the method according to the invention, as well as of an embodiment of a data server device according to the invention.
  • Fig. 1 illustrates the principle of the method according to the invention with reference to a first embodiment
  • the motor vehicle 10 shows, for example, a passenger cars, wherein the motor vehicle 10 may have an assignment device 12.
  • the method steps of the assignment device 12 described with reference to FIG. 1 may alternatively be carried out, for example, by an optional assignment device 12 of a mobile terminal 14 (FIG. 2).
  • the allocation device 12 may be a component of a motor vehicle external data server device 16, as shown in FIG. 3.
  • the method according to the invention is explained below with reference to FIG. 1.
  • the allocation device 12 may optionally have a processor device 18 with, for example, a plurality of microprocessors, and / or a memory device 20, on which a corresponding program code for carrying out the method according to the invention may be stored.
  • the memory device 20 can also be referred to as a storage medium, and can be configured, for example, as a memory card or other data memory known to those skilled in the art.
  • the association device 12 can be designed as a control device and optionally have a user interface that supports, for example, a camera (or multiple cameras) and can support audio signal processing and / or virtual reality signal processing and / or video signal processing.
  • the allocation device 12 may comprise a plurality of such controllers.
  • the mapping device 12 may optionally include a deep learning engine 22.
  • the deep-learning engine 22 may be integrated in an off-vehicle mapping device 12, or integrated into the off-board data server device 16, such deep learning engine 22 optionally being remotely controlled by the mapping device 12.
  • the deep-learning engine 22 may be embodied, for example, as an artificial neural network which, for example, can use statistical analysis methods such as, for example, a major component regression on current health data, based on historical health data that can describe medical parameters, for example. If, for example, the deep learning engine 22 is a component of the assignment device 12 of the motor vehicle 10, it can communicate with a storage device 20 of the vehicle-external data server device 16, wherein, for example, medical records of the user or of a plurality of users are stored on this storage device 20 can be stored. Such a digital medical record can have, for example, medical findings and / or raw data as health data.
  • the deep-learning engine 22 may, for example, communicate with a mobile terminal 14 on which such health data may be stored in a memory device 20.
  • a mobile terminal 14 on which such health data may be stored in a memory device 20.
  • health data may be stored in a portable accessory storage device ("wearable") and retrieved from the deep learning engine 22.
  • the memory device 20 of the assignment device 12 can likewise store a plurality of media files with, for example, different media formats, for example video files, picture files, audio files and / or combinations of audio and video and video files used to generate a virtual reality can be.
  • the media files may be stored in the memory device 20 of the mobile terminal 14 and / or the off-board data server device 16.
  • the motor vehicle 10 of FIG. 1 also has an output device 24, for example an infotainment system with a screen and a loudspeaker.
  • the output device 24 may be configured, for example, as a device for generating a virtual reality.
  • a detection device 26 is shown by way of example as a device of the motor vehicle 10, wherein the detection device 26 may have, for example, a fingerprint sensor and / or a face scanner and / or a camera. Alternatively, the detection device 26 may, for example, be a component of the mobile terminal 14.
  • the allocation device 12 can receive an authentication signal from the detection device 26, wherein the authentication signal can describe, for example, a scanned fingerprint of the user. Based on this authentication signal, the user (S2) is authenticated, wherein, for example, the scanned-in fingerprint can be compared with an image of the fingerprint deposited in the memory device 20 of the assignment device 12.
  • the provision of the health data of the authenticated user (S3) can take place, for example, by retrieving the health data from the motor vehicle external data server device 16.
  • the health data which may describe raw data of a blood pressure, for example, can optionally be evaluated by the deep learning engine 22 (S4).
  • the operation of the deep learning engine 22 can take place, for example, as controlling the deep learning engine 22 such that media files stored in the memory device 20 are described, for example, via an algorithm which describes a rule for fulfilling the predetermined optimization criterion can be checked for meeting the optimization criterion.
  • the optimization criterion may dictate that a media file be at a blood pressure of a predetermined value then appropriate to increase the user's well-being when the corresponding probability is 60% or more (S6). This minimum probability can be based, for example, on statistical calculations.
  • a media content is a music and the media file is an audio file
  • checking S6 may also reveal that a virtual reality creation file with a probability of over 80% is suitable for stimulating an appetite in users with an eating disorder, or a depressed user.
  • a VR file may therefore be less well suited, whereas the exemplary audio file is very good.
  • the exemplary audio file can be selected (S7) and transmitted to the output device 24 via a data communication link 27.
  • the data communication connections 27 are shown in FIG. 1 as black connecting lines, and may be, for example, a wire-bound data communication connection 27, for example a data bus of the motor vehicle 10.
  • the data communication connection 27 may preferably be a wireless data communication connection 27, for example a mobile radio connection or a Bluetooth LE connection.
  • the allocation device 12 can optionally have, for example, an Internet module and / or a Bluetooth LE module and / or a mobile radio module or be connected to such.
  • the exemplary infotainment system of the motor vehicle 10 can then output the exemplary audio file by means of the exemplary loudspeaker in method step S9.
  • the media content is a During the journey, the user of the motor vehicle 10 can hear the relaxing music and profits from the calming effect.
  • the selected media file may be a virtual reality creating file, for example, the output device 24 may include a head-up display, and / or, for example, portable data glasses.
  • a media file may be output only (S9) if the user is a passenger or a passenger in the back of the vehicle 10. This can be done, for example, by a spatial position of the output device 24 in the motor vehicle 10 or, for example, after the user has to confirm in an operating menu of the output device 24 that he is not the driver and therefore does not have to direct his attention to the driving situation.
  • the movement parameter can also be determined (S10), for example a frequency of shaking or shaking.
  • S10 a desired value of an image parameter, for example a positional shift of the image on a display surface, or a desired value of a sound parameter for an audio signal can be defined (S11).
  • a tone parameter is a parameter which characterizes a tone, for example a pitch, a volume, a tone strength, a tone duration or a timbre.
  • an image parameter is a parameter characterizing an image, for example a hue, a position of the image on the display surface, a hue or a brightness.
  • a tone pitch or a tone volume can be defined as a tone parameter, wherein it should be specified that the audio file does not describe any shrill tones.
  • the selected media file may then be checked (S12), for example, to describe such sounds. If so, at this point the tones can be modified so that the current tone parameter can be adjusted to the setpoint (S13).
  • an acousto-electrical converter of a sound module can be used according to known methodology.
  • an image parameter is adjusted (S14), for example, a corresponding image editing software can change a color scheme.
  • the check S6 may also include checking the media format, with the example audio file being preferred.
  • this health data can be retrieved and evaluated by the assignment device 12 and / or the deep learning engine 22. If such an evaluation indicates that the selected media file had a particularly positive effect on the user, then in method step S15 the selected media file can be assigned to the selected media file for the physical state and / or the authenticated user. This provides a new empirical value which refines the method according to the invention.
  • the exemplary embodiments illustrate how the method according to the invention and the devices according to the invention increase the well-being of a user of the motor vehicle 10 and thus result in an enrichment for the motor vehicle for the user. Furthermore, a driving safety is increased, and it can even be an in-vehicle therapy enabled.
  • medical therapies such as video game therapy, virtual reality therapy or music therapy can be integrated into the automotive context. the.
  • the in-car entertainment technology can be used very well from a medical and health point of view.
  • the motor vehicle 10 may, for example, transmit an image of the user of the motor vehicle 10 to an association device 12 of the vehicle-external data server device 16 (S16), wherein the vehicle-external data server device 16 may, for example, be configured as a backend.
  • the backend using the associator 12, can recognize the user and authenticate it to the example medical backend (S2) to, for example, obtain a health report in the form of health data.
  • the deep learning engine 22 of the exemplary back end may, for example, in the context of the review process S6 Compute media files or entertainment media that are suitable for the user, for example, a virtual reality game ("VR game"), and / or music and / or, for example, a virtual reality -Reading or virtual-reality consulting, for example in the form of an audio file.
  • the example backend may send the media file or media files to the motor vehicle 10 (S17) so that the user can use them.
  • the motor vehicle 10 may change the media file or media files, which may also be referred to as "entertainment items", by adjusting a sound parameter and / or an image parameter (S14), for example by rendering the file. This can be done to compensate for a motion effect of the motor vehicle 10, such as noise or noise, or motion sickness, which may also be referred to as seasickness.
  • the usage may be preferably personalized, for example, by storing a user profile in the example backend so that the user can proceed with the therapy in another motor vehicle 10. This results in the already mentioned advantages.
  • An exemplary technical implementation of this exemplary embodiment may provide, for example, that the system can carry out the method according to the invention based on the following developments or additions to the motor vehicle 10 and / or an environment of the exemplary backend:
  • an integration between the motor vehicle 10 and the exemplary medical backend can be added to a traditional motor vehicle
  • a camera-based control device as the detection device 26, which can be added to a traditional motor vehicle to, for example, transmit an image of the user to the exemplary back end;
  • a deep learning engine 22 may be added to a traditional backend, where the deep learning engine 22 may be suitable for, for example, computing and / or evaluating the media files;
  • a control device in the form of the allocation device 12 may be added to the motor vehicle 10, for example, a noise or a

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben einer Ausgabeeinrichtung (24) eines Kraftfahrzeugs (10). Eine Zuordnungseinrichtung (12) führt durch: anhand eines Authentisierungssignals aus einer Erfassungseinrichtung (26), das ein Authentisierungsmerkmal eines Benutzers des Kraftfahrzeugs (10) beschreibt, Authentifizieren des Benutzers (S2); Bereitstellen von Gesundheitsdaten, die einen physischen Zustand des authentifizierten Benutzers und/oder jeweils einen Wert eines den physischen Zustand beschreibenden medizinischen Parameters beschreiben (S3); Betreiben einer Deep-Learning-Engine (22, S5), wobei die Deep- Learning-Engine (22) eine Mehrzahl an Mediendateien mit jeweils einem Medieninhalt anhand von in der Zuordnungseinrichtung (12) abgelegten Erfahrungswerten dahingehend übergeprüft (S6), ob der jeweilige Medieninhalt mit einer vorgegebenen Mindestwahrscheinlichkeit ein vorbestimmtes Optimierungskriterium erfüllt, das ein Erhöhen einer Wahrscheinlichkeit, mit der der durch die bereitgestellten Gesundheitsdaten beschriebene physische Zustand durch Ausgeben der Mediendatei positiv beeinflusst wird, beschreibt; Auswählen einer Mediendatei, die das vorbestimmte Optimierungskriterium erfüllt (S7), und Übertragen der ausgewählten Mediendatei an die Ausgabeeinrichtung (24, S8).

Description

Verfahren zum Betreiben einer Ausgabeeinrichtung eines Kraftfahrzeugs, Zuordnungseinrichtung, Datenservereinrichtung, Kraftfahrzeug, Speicherme- dium mit einem Programmcode, und mobiles, portables Endgerät
BESCHREIBUNG:
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben einer Ausgabeeinrichtung eines Kraftfahrzeugs, wobei unter einer Ausgabeeinrichtung ein Gerät, eine Gerätegruppe oder eine Gerätekomponente zum Ausgeben einer Medienda- tei verstanden wird. Die Ausgabeeinrichtung kann dabei zum Beispiel zum Ausgeben von Bilddateien und/oder Videodateien und/oder Audiodateien und/oder Virtual-Reality-Datei, die einen Ausgabeinhalt einer erweiterten Realität („Virtual Reality“) beschreibt, eingerichtet sein, vorzugsweise zum Erzeugen einer virtuellen Realität. Die Ausgabeeinrichtung kann vorzugswei- se eine Ausgabeeinrichtung eines Infotainmentsystems des Kraftfahrzeugs sein, also eines Gerätes oder einer Gerätekomponente, in dem unterschied- liche Funktionen wie zum Beispiel Autoradio, ein Navigationssystem, eine Freisprecheinrichtung und weitere Funktionen des Kraftfahrzeugs bereitge- stellt werden, vorzugsweise in einer zentralen Bedieneinheit des Kraftfahr- zeugs. Die Ausgabeeinrichtung kann optional als Steuergerät ausgestaltet sein.
Es gibt derzeit verschiedene Methoden zum Behandeln einer Krankheit, oder eines Krankheitszustandes, oder zur Rehabilitation. Hierzu gehören zum Beispiel Videospiel-Therapie, Virtual-Reality-Therapie und Musiktherapie. Diese Therapien sind dabei eigenständige Heilmethoden, wobei durch ge- zielten Einsatz von Musik eine therapeutische Wirkung erzielt wird. Verbreitet ist zum Beispiel die Musiktherapie derzeit im stationär klinischen Bereich. Ein Patient ist dabei jedoch für solche hilfreiche Methoden ortsgebunden und muss regelmäßige Termine abmachen und/oder kann diese Form der The- rapie nur an einem bestimmten Ort wahrnehmen. Dies ist häufig schwer mit zum Beispiel einem zeitintensiven Berufsalltag zu vereinbaren.
Die DE 10 2015 105 581 A1 beschreibt ein System und ein Verfahren zur Überwachung des Gesundheitszustandes eines Fahrzeuginsassen. Das System umfasst eine Steuereinheit, die folgendes umfasst: einen Empfänger zum drahtlosen Empfangen von physiologischen Parametern von mindes- tens einer am Körper zu tragenden Einheit, welche einen oder mehrere Sen- soren zum Ermitteln von einem oder mehreren physiologischen Parametern des Fahrzeuginsassen umfasst, und ein Diagnosemodul, das dazu eingerich- tet ist, zumindest teilweise basierend auf den empfangenen physiologischen Parametern Information bezüglich des Gesundheitszustandes, des Befin- denszustandes oder von krankhaften Ereignissen abzuleiten.
Die US 2014/0240132 A1 beschreibt einen Ansatz zum Bestimmen eines Verhaltenszustands eines Benutzers des Kraftfahrzeugs. Bei diesem Ansatz wird eine psychologische Information mit dem Benutzer assoziiert.
Eine der Erfindung zugrunde liegende Aufgabe ist das Steigern eines Wohl- befindens mithilfe eines akustischen und/oder visuellen Ansatz.
Die gestellte Aufgabe wird durch das erfindungsgemäße Verfahren und die erfindungsgemäßen Vorrichtungen gemäß der nebengeordneten Patentan- sprüche gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen sind durch die Unteransprüche gegeben.
Die Erfindung basiert auf dem Ansatz, kraftfahrzeugintern ein Wohlbefinden eines Benutzers zu ermöglichen, indem durch maschinelles Lernen anhand von Gesundheitsdaten eine zu einem physischen Zustand eines Benutzers positiv wirkende Mediendatei ausgewählt wird, sodass zum Beispiel eine kraftfahrzeuginterne Entertainment-Technologie für diese Zwecke genutzt werden kann. Dabei übernimmt die Auswahl geeigneter Mediendateien keine Person, sondern eine Zuordnungseinrichtung, die vorzugsweise ein Gerät eines Kraftfahrzeugs oder einer kraftfahrzeugexternen Datenservereinrich- tung sein kann. Hierdurch kann sogar eine Gesundheit des Benutzers geför- dert werden. Es können sogar Therapieansätze mittels Medieninhalten, also mit akustischen und/oder visuellen Mitteln, in das Kraftfahrzeug integriert werden. Somit können Autofahrten zum Fördern des Wohlbefindens genutzt werden, insbesondere bei Fahrten in autonom fahrenden Kraftfahrzeugen. Außerdem kann der Benutzer während der Fahrt angenehm unterhalten werden, sodass seine Aufmerksamkeit wenig oder nicht von einem stören- den Medieninhalt abgelenkt wird. Durch das gesteigerte Wohlbefinden wird schließlich auch eine Fahrsicherheit erhöht, da der Benutzer des Kraftfahr- zeugs weniger oder gar nicht durch Unwohlsein gestört wird.
Der Stand der Technik befasst sich mit einer Bereitschaft des Benutzers zum Führen des Kraftfahrzeugs und fokussiert auf temporäre Maßnahmen, zum Beispiel einem automatischen Notruf. Dies ist jedoch bei einer Fahrt in einem autonomen Kraftfahrzeug nicht mehr relevant. Das erfindungsgemäße Ver- fahren kann, im Gegensatz zu den Verfahren aus dem Stand der Technik, einen nachhaltigen und dauerhaften Effekt erzielen.
Das erfindungsgemäße Verfahren zum Betreiben einer Ausgabeeinrichtung eines Kraftfahrzeugs, wobei die Ausgabeeinrichtung vorzugsweise einen Bildschirm und/oder einen Lautsprecher und/oder ein Bauteil oder eine Gerä- tekomponente zur Projektion von Bildinhalten aufweisen kann, weist die folgenden, durch eine Zuordnungseinrichtung durchgeführten Schritte auf. Die Zuordnungseinrichtung kann dabei vorzugsweise als Steuergerät ausge- staltet sein, vorzugsweise als Gerät des Kraftfahrzeugs oder eines kraftfahr- zeugexternen Datenservers oder Datenserververbunds.
Es erfolgt, anhand eines Authentisierungssignals aus einer Erfassungsein- richtung, wobei das Authentisierungssignal ein Authentisierungsmerkmal eines Benutzers des Kraftfahrzeugs beschreibt, ein Authentifizieren des Benutzers. Eine Erfassungseinrichtung ist dabei ein Gerät oder eine Geräte- komponente zum Erfassen eines Authentisierungsmerkmals, also eines Merkmals, das den Benutzer identifiziert. Ist das Authentisierungsmerkmal beispielsweise ein charakteristischer Gesichtszug oder ein Fingerabdruck des Benutzers, kann die Erfassungseinrichtung zum Beispiel ein Gerät mit einem Gesichtsscanner und/oder einen Fingerabdrucksensor sein. Alternativ kann das Authentisierungsmerkmal zum Beispiel ein Passwort sein oder ein physischer Gegenstand, der im Besitz des Benutzers ist, wobei die Erfas- sungseinrichtung zum Beispiel zum Analysieren eines Textes ausgestaltet sein kann, oder zum Erfassen einer Präsenz des beispielhaften Schlüssels.
Es erfolgt ein Bereitstellen von Gesundheitsdaten, die einen physischen Zustand des authentifizierten Benutzers und/oder jeweils einen Wert eines den physischen Zustand beschreibenden medizinischen Parameters be- schreiben. Beispielsweise können anhand der Authentifizierung des Benut- zers die entsprechenden Gesundheitsdaten von einem Benutzerprofil des authentifizierten Benutzers abgerufen werden.
Die bereitgestellten Gesundheitsdaten können zum Beispiel einen numeri- schen Wert zu einem medizinischen Parameter beschreiben, beispielsweise einen Wert eines Blutdruckes oder einen Schweregrad von beispielsweise Kopfschmerzen. Alternativ oder zusätzlich können die Gesundheitsdaten auch einen medizinischen Befund beschreiben, beispielsweise eine starke Nackenverspannung. Hierzu kann zum Beispiel die Zuordnungseinrichtung als kraftfahrzeuginternes Backend mit einem„medizinischen Backend“, also einem kraftfahrzeugexternen Backend mit einer oder mehreren medizini- schen Datenbanken, verbunden sein, zum Beispiel über eine Internet- oder Mobilfunkverbindung verbunden sein. Das Backend mit der mindestens ei- nen medizinisch Datenbank kann die Gesundheitsdaten zum Beispiel von Krankenhäusern, medizinischen Messgeräten im heimischen Bereich oder elektronischen Armbanduhren („Smartwatches“) empfangen, die zum Bei- spiel eine Infrastruktur der„Internet der Dinge“-Technologie anwenden. Sol- che Geräte können beispielsweise Gesundheitsdaten zu einem Blutdruck, einer vorhandenen Diabetes, und/oder einem Körpergewicht beschreiben. Die Gesundheitsdaten können beispielsweise in der Zuordnungseinrichtung und/oder in einer kraftfahrzeugexternen Datenservereinrichtung gespeichert werden.
Durch die Zuordnungseinrichtung erfolgt ein Betreiben einer Deep-Learning- Engine, wobei die Deep-Learning-Engine eine Mehrzahl an Mediendateien mit jeweils einem Medieninhalt anhand von in der Zuordnungseinrichtung abgelegten Erfahrungswerten dahingehend überprüft, ob der jeweilige Medi- eninhalt mit einer vorgegebenen Mindestwahrscheinlichkeit ein vorbestimm- tes Optimierungskriterium erfüllt. Das vorbestimmte Optimierungskriterium beschreibt dabei ein Erhöhen einer Wahrscheinlichkeit, mit der der durch die bereitgestellten Gesundheitsdaten beschriebene physische Zustand durch Ausgeben der Mediendatei positiv beeinflusst wird.
Die Mediendatei kann vorzugsweise eine Audiodatei und/oder eine Bilddatei und/oder eine Videodatei und/oder eine Virtual-Reality-Datei, die einen Aus- gabeinhalt einer erweiterten Realität beschreibt, sein.
Unter einem Erfahrungswert wird einen Wert oder eine Angabe verstanden, der/die zum Beispiel auf empirischen Messungen oder Untersuchungen basierend eine Aussage darüber trifft, ob der Medieninhalt zu dem genann- ten Zweck geeignet ist. Mit anderen Worten kann ein Erfahrungswert zum Beispiel ein numerischer Wert oder ein Zuordnungswert sein. Unter einem Erfahrungswert wird auch eine funktionelle Abhängigkeit oder eine funktio- nelle Zuordnung verstanden, die eine Aussage darüber trifft, ob der jeweilige Medieninhalt mit der vorgegebenen Mindestwahrscheinlichkeit das Optimie- rungskriterium erfüllt. Unter einem Erfahrungswert wird, mit anderen Worten, deswegen auch eine auf numerischen Erfahrungswerten basierende Regel für die Zuordnung verstanden.
Eine Deep-Learning-Engine („Deep-Learning-Einrichtung“) ist ein Gerät oder ein Programm, welches sogenanntes Deep-Learning (tiefgehendes Lernen, maschinelles Lernen) auf eine Vielzahl von Daten anwenden kann. Mit ande- ren Worten ist die Deep-Learning-Engine eine hoch entwickelte Einrichtung zum Durchführen von tiefgehendem Lernen, also eine Umsetzung von künst licher Intelligenz. Mit anderen Worten sind sowohl künstliche Intelligenz, als auch Maschinenlernen und tiefgehendes Lernen mittels der Deep-Learning- Engine umsetzbar. Die Deep-Learning-Engine kann beispielsweise als tief gehendes, künstliches neuronales Netzwerk ausgebildet sein, also, mit ande- ren Worten, dazu eingerichtet sein, mittels einer Methode des maschinellen Lernens eine Vielzahl von Erfahrungswerten, also beispielsweise Trainings- daten oder einen Dataset, nach einem vorbestimmten Algorithmus und an- hand der bereits gespeicherten Vielzahl von Erfahrungswerten gemäß der darin enthaltenen Logik, wie zum Beispiel eine Korrelation, auszuwerten. Hierdurch können auch weitere logische Verknüpfungen in der Deep- Learning-Engine erstellt werden. Die Erfahrungswerte oder Trainingsdaten können dabei zum Beispiel zu einer Vielzahl von physischen Zuständen entsprechende, vorteilhafte Medieninhalte und/oder Medienformate statis- tisch zusammengefasst werden, die das Optimierungskriterium erfüllen. Die Trainingsdaten oder Erfahrungswerte können zum Beispiel als künstliches neuronales Netzwerk zusammengefasst sein, und zum Beispiel aus den weiter oben genannten Quellen der Gesundheitsdaten stammen. Vorzugs- weise können die Gesundheitsdaten eine Anzahl von größer als 1000, ins- besondere größer als 10.000 sein, vorzugsweise über einen vorbestimmten Beobachtungszeitraum erfasst. Ein solcher Datensatz kann als Big-Data- Datensatz bezeichnet werden, und das erfindungsgemäße Verfahren ist auf zumindest einen Big-Data-Datensatz anwendbar. Alternativ können für das Verfahren zwei unterschiedliche Big-Data-Datensätze ausgewertet werden, einerseits zu den Gesundheitsdaten, andererseits zu den Medieninhalten und/oder Medienformaten. Ein Big-Data-Datensatz kann dabei zum Beispiel aus einer medizinischen Datenservereinrichtung für Gesundheitsdaten her- angezogen werden.
Durch das Betreiben der Deep-Learning-Engine erfolgt anstelle eines stati schen Auswertens über zum Beispiel eine Zuordnungsliste ein dynamisches Prognostizieren einer Eignung einer Mediendatei. Es erfolgt ein Auswählen einer Mediendatei, die das vorbestimmte Optimie- rungskriterium erfüllt, und eine Übertragung der ausgewählten Mediendatei an die Ausgabeeinrichtung des Kraftfahrzeugs.
Mit anderen Worten erfolgt durch das erfindungsgemäße Verfahren kein Erstellen eines medizinischen Befunds, sondern es werden bereits erhobe- ne, digitale Daten als Ausgangsbasis für die Auswahl einer passenden Medi- endatei verwendet.
Es ergeben sich die oben genannten Vorteile. In besonders vorteilhafter Weise können auf Akustik und/oder optische Reize für zum Beispiel Unter- haltung oder sogar Therapiemethoden in den automobilen Kontext integriert werden. Kraftfahrzeuginterne Entertainment-Technologie kann somit sogar von einem medizinischen und gesundheitlichen Aspekt aus genutzt werden. Außerdem können solche Therapiemethoden sehr viel effizienter eingesetzt werden, da nun auch Zeit, die der Benutzer im Kraftfahrzeug verbringt, in gesundheitlich fördernder Weise genutzt werden kann. Mit anderen Worten trägt das erfindungsgemäße Verfahren zu einer Steigerung des Wohlbefin- dens des Benutzers bei. Dies kommt auch dem Kraftfahrzeughersteller zugu- te, der bei einem Verkauf mit den Vorteilen des Kraftfahrzeugs werben kann. Mit anderen Worten kann der Kraftfahrzeughersteller zum Wohlbefinden des Benutzers beitragen dadurch wird eine Fahrsicherheit deutlich erhöht.
Der Ansatz des erfindungsgemäßen Verfahrens ist insbesondere für Kinder eine besondere Attraktion, sowie für ältere Leute. Als Konsequenz würden Kunden mit Kindern und ältere Leute solche Kraftfahrzeuge mehr nutzen, wodurch auch der Kraftfahrzeughersteller profitiert.
Durch das erfindungsgemäße Verfahren kann ein Benutzer, während er mobil ist, seine Gesundheit und sein Wohlbefinden fördern. Dies würde eine Autofahrt für die Passagiere auch spaßiger machen, wodurch das Wohlbe- finden aller Passagiere noch gesteigert wird. Der Benutzer kann das Steigern des Wohlbefindens Gesundheit nutzen, während er zum Beispiel in ein be- vorzugtes Gebiet fährt, beispielsweise in die Berge und/oder in einen Wald. Ist die Zuordnungseinrichtung eine Komponente einer kraftfahrzeugexternen Datenservereinrichtung, kann das erfindungsgemäße Verfahren in einer Vielzahl von Kraftfahrzeugen durch den gleichen Benutzer häufiger und regelmäßiger verwendet werden, wodurch der das Wohlbefinden steigernde Effekt noch weiter gesteigert wird.
Gemäß einer besonders bevorzugten Ausführungsform des erfindungsge- mäßen Verfahrens kann die Zuordnungseinrichtung einen Einfluss einer Rotationsbewegung des Kraftfahrzeugs auf den aktuellen Zustand des Be- nutzers ausgleichen. Eine solche Rotationsbewegung kann beispielsweise bei einer Fahrt oder bei einer Bewegung des Kraftfahrzeugs in stehendem Zustand auftreten. Das erfindungsgemäße Verfahren umfasst hierzu den Verfahrensschritt des Feststellens einer Rotationsbewegung des Kraftfahr- zeugs um eine Rotationsachse des Kraftfahrzeugs, wobei die Rotation sbe- wegung zum Beispiel ein Gieren oder Schlingern sein kann; oder ein Wan- ken oder Rollen; oder ein Nicken oder Stampfen.
Es erfolgt weiterhin ein Ermitteln eines Bewegungsparameters der festge- stellten Rotationsbewegung, vorzugsweise wobei der Bewegungsparameter eine Bewegungsrichtung und/oder eine Rotationsrichtung und/oder eine Frequenz der Rotation beschreiben kann. Wird das Kraftfahrzeug beispiels- weise während einer Fahrt durch einen unebenen Untergrund stark durchge- rüttelt, können beispielsweise eine Frequenz und eine Bewegungsrichtung der Rüttelbewegung festgestellt werden. Es erfolgt ein Anpassen eines Ton- parameters und/oder eines Bildparameters der ausgewählten Mediendatei in Abhängigkeit von dem ermittelten Bewegungsparameter. Beschreibt die Mediendatei beispielsweise einen Film oder eine Computeranimation oder eine erweiterte Realität als Medienformat, kann zum Beispiel ein Rütteln des im Kraftfahrzeug fest verbauten Bildschirms ausgeglichen werden, indem das Bild entsprechend der Bewegungsrichtung und der Frequenz der Rüttel- bewegung verschoben werden kann, um so das Rütteln auszugleichen. Mit anderen Worten kann der Benutzer dann die Computeranimation oder den Film rüttelfrei oder nahezu rüttelfrei wahrnehmen. Hierdurch kann die Wahrscheinlichkeit einer auftretenden Übelkeit oder einem auftretenden Unwohlsein durch das Wackeln des beispielhaften Bildschirmes reduziert werden. Der positive Effekt auf das Wohlbefinden des Benutzers wird durch diese Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens deutlich erhöht.
Optional kann auch ein Medienformat auf die Gesundheitsdaten abgestimmt werden, wobei das Medienformat beispielsweise ein Audio-Codec, also ein Audioformat, sein kann, und/oder ein Videoformat und/oder ein Bildformat. Gemäß dieser Ausführungsform kann die Deep-Learning-Engine die Mehr- zahl an Mediendateien anhand von in der Zuordnungseinrichtung abgelegten Erfahrungswerten dahingehend überprüfen, ob ein jeweiliges Medienformat der Mediendatei mit einer vorgegebenen Mindestwahrscheinlichkeit das vorbestimmte Optimierungskriterium erfüllt. So können beispielsweise die Erfahrungswerte zeigen, dass akustische Reize förderlich für das Wohlbefin- den sind, falls der Benutzer Kopfschmerzen hat, während aber zum Beispiel visuelle Reize, beispielsweise in Form einer virtuellen Realität oder in Form eines Filmes, falls der Benutzer zum Beispiel einen sehr niedrigen Blutdruck hat. Mit anderen Worten wird das Fördern der Gesundheit und des Wohlbe- findens in synergistischer Weise gesteigert.
Durch die Zuordnungseinrichtung kann ein Zuordnen der ausgewählten Me- diendatei zu dem physischen Zustand erfolgen, und, in Abhängigkeit von dem Zuordnen, ein Bereitstellen eines weiteren Erfahrungswerts, der eine Eignung der ausgewählten Mediendatei und/oder die Mindestwahrschein- lichkeit zum Erfüllen des vorbestimmten Optimierungskriteriums beschreiben kann. Mit anderen Worten kann das maschinelle Lernen fortgeführt werden, und beispielsweise eine Regel personenspezifisch optimiert werden. Der Erfahrungswert kann dabei beispielsweise dadurch gebildet werden, indem nach einer Fahrt mit dem Kraftfahrzeug zum Beispiel ein Blutdruck erneut gemessen oder ein entsprechender Wert abgefragt wird, und zum Beispiel ausgewertet wird, ob sich der Blutdruck zu einem Vorteil verändert hat. Die gestellte Aufgabe wird, unter Erreichen der bereits genannten Vorteile, gelöst durch eine Ausführungsform der erfindungsgemäßen Zuordnungsein- richtung, die dazu eingerichtet ist, die eine Zuordnungseinrichtung betreffen- den Verfahrensschritte einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Ver- fahrens durchzuführen. Die Zuordnungseinrichtung kann dabei beispielswei- se als Steuerplatine oder Steuergerät ausgestaltet sein. Vorzugsweise kann die Zuordnungseinrichtung eine Prozessoreinrichtung aufweisen, also eine Gerätekomponente oder ein Bauteil zur elektronischen Datenverarbeitung, wobei die Prozessoreinrichtung vorzugsweise mindestens einen Mikrocon- troller und/oder mindestens einen Mikroprozessor aufweisen kann. Optional kann die Zuordnungseinrichtung eine Speichereinrichtung aufweisen, also einen Datenspeicher, auf dem ein Programmcode abgelegt sein kann, der dazu ausgelegt ist, bei Ausführen durch die Prozessoreinrichtung die Zuord- nungseinrichtung dazu zu veranlassen, eine Ausführungsform des erfin- dungsgemäßen Verfahrens durchzuführen. Der Programmcode kann bei spielsweise ein Programmcode für ein Anwenderprogramm („App“) sein.
Die gestellte Aufgabe wird gelöst durch eine Datenservereinrichtung, vor- zugsweise eine Datenservereinrichtung zum Betreiben im Internet, die eine Ausführungsform der erfindungsgemäßen Zuordnungseinrichtung aufweist. Unter einer Datenservereinrichtung wird dabei ein einzelner Datenserver oder ein Datenserver-Verbund verstanden, wobei ein beispielhafter Daten- server-Verbund zum Beispiel als Daten-Cloud ausgestaltet sein kann. Die Datenservereinrichtung kann zum Beispiel eine Daten-Cloud eines Kranken- hauses sein.
Die gestellte Aufgabe wird gelöst durch ein Kraftfahrzeug, beispielsweise einem Personen kraftwagen , das eine Ausgabeeinrichtung zum Ausgeben einer Mediendatei aufweist, sowie eine Ausführungsform der erfindungsge- mäßen Zuordnungseinrichtung. Auch hier ergeben sich die oben genannten Vorteile.
Die gestellte Aufgabe wird gelöst durch ein Speichermedium mit einem Pro- grammcode, der dazu eingerichtet ist, bei Ausführen durch eine Prozesso- reinrichtung eine Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens durchzuführen. Das Speichermedium kann beispielsweise als Speicherkarte oder Speicherchip ausgestaltet sein. Die Aufgabe wird außerdem gelöst durch ein mobiles, portables Endgerät mit einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Speichermediums. Das mobile, portable Endgerät kann dabei beispielsweise als Smartphone oder Laptop ausgestaltet sein. Die Erfindung umfasst auch die Kombinationen der beschriebenen Ausfüh- rungsformen.
Im Folgenden sind Ausführungsbeispiele der Erfindung beschrieben. Hierzu zeigt:
Fig. 1 eine schematische Darstellung zu einer ersten Ausführungs- form des erfindungsgemäßen Verfahrens;
Fig. 2 eine schematische Darstellung zu einer weiteren Ausführungs- form des erfindungsgemäßen Verfahrens, sowie zu einer Aus- füh rungsform eines erfindungsgemäßen mobilen, portablen Endgeräts; und
Fig. 3 eine schematische Darstellung zu einer weiteren Ausführungs- form des erfindungsgemäßen Verfahrens, sowie zu einer Aus- füh rungsform einer erfindungsgemäßen Datenservereinrich- tung.
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 Ausführungsformen auch durch weitere der bereits beschriebe- nen Merkmale der Erfindung ergänzbar.
In den Figuren sind funktionsgleiche Elemente jeweils mit denselben Be- zugszeichen versehen.
Die Fig. 1 veranschaulicht das Prinzip des erfindungsgemäßen Verfahrens anhand eines ersten Ausführungsbeispiels, das ein Kraftfahrzeug 10 zeigt, beispielsweise einen Personen kraftwagen , wobei das Kraftfahrzeug 10 eine Zuordnungseinrichtung 12 aufweisen kann. Dabei können die zur Fig. 1 beschriebenen Verfahrensschritte der Zuordnungseinrichtung 12 alternativ zum Beispiel durch eine optionale Zuordnungseinrichtung 12 eines mobilen Endgeräts 14 durchgeführt werden (Fig. 2). Alternativ kann die Zuordnungs- einrichtung 12 eine Komponente einer kraftfahrzeugexternen Datenserver- einrichtung 16 sein, wie in der Fig. 3 gezeigt. Das erfindungsgemäße Verfah- ren wird jedoch im Folgenden zur Fig. 1 erläutert.
Die Zuordnungseinrichtung 12 kann optional eine Prozessoreinrichtung 18 mit zum Beispiel mehreren Mikroprozessoren aufweisen, und/oder eine Speichereinrichtung 20, auf der ein entsprechender Programmcode zum Durchführen des erfindungsgemäßen Verfahrens abgelegt sein kann. Die Speichereinrichtung 20 kann dabei auch als Speichermedium bezeichnet werden, und kann zum Beispiel als Speicherkarte oder anderer, dem Fach- mann aus dem Stand der Technik bekannten Datenspeicher ausgestaltet sein.
Vorzugsweise kann die Zuordnungseinrichtung 12 als Steuergerät ausgestal- tet sein und optional eine Benutzerschnittstelle aufweisen, die zum Beispiel eine Kamera (oder mehrere Kameras) unterstützt, sowie Audiosignalverar- beitung und/oder Virtual-Reality-signalverarbeitung und/oder Videosignalver- arbeitung unterstützen kann. Vorzugsweise kann die Zuordnungseinrichtung 12 mehrere solche Steuergeräte umfassen. Die Zuordnungseinrichtung 12 kann optional eine Deep-Learning-Engine 22 aufweisen. Alternativ kann die Deep-Learning-Engine 22 in einer kraftfahr- zeugexternen Zuordnungseinrichtung 12 integriert sein, oder in die kraftfahr- zeugexterne Datenservereinrichtung 16 integriert sein, wobei eine solche Deep-Learning-Engine 22 optional von der Zuordnungseinrichtung 12 fern- gesteuert werden kann. Die Deep-Learning-Engine 22 kann beispielsweise als künstliches neuronales Netzwerk ausgebildet sein, das zum Beispiel anhand von historischen Gesundheitsdaten, die zum Beispiel medizinische Parameter beschreiben können, statistische Analysemethoden wie bei spielsweise eine Hauptkomponentenregression auf aktuelle Gesundheitsda- ten anwenden kann. Ist die Deep-Learning-Engine 22 beispielsweise eine Komponente der Zuordnungseinrichtung 12 des Kraftfahrzeugs 10, kann sie zum Beispiel mit einer Speichereinrichtung 20 der kraftfahrzeugexternen Datenservereinrichtung 16 kommunizieren, wobei auf dieser Speichereinrich- tung 20 zum Beispiel Krankenakten des Benutzers oder von mehreren Be- nutzern abgelegt sein können. Eine solche digitale Krankenakte kann bei spielsweise medizinische Befunde und/oder Rohdaten als Gesundheitsdaten aufweisen.
Alternativ kann die Deep-Learning-Engine 22 zum Beispiel mit einem mobi- len Endgerät 14 kommunizieren, auf dem in einer Speichereinrichtung 20 solche Gesundheitsdaten abgelegt sein können. Beispielsweise können solche Gesundheitsdaten in einer Speichereinrichtung 20 eines tragbaren Accessoires („Wearable“) abgelegt und von der Deep-Learning-Engine 22 abgerufen werden.
In der Speichereinrichtung 20 der Zuordnungseinrichtung 12 können eben- falls eine Mehrzahl von Mediendateien mit beispielsweise unterschiedlichen Medienformaten abgelegt sein, beispielsweise Videodateien, Bilderdateien, Audiodateien und/oder Kombinationen von Audio- und Bild- und Videodatei- en, die zum Erzeugen einer virtuellen Realität verwendet werden können. Alternativ können die Mediendateien in der Speichereinrichtung 20 des mobi- len Endgeräts 14 und/oder der kraftfahrzeugexternen Datenservereinrichtung 16 abgelegt sein. Das Kraftfahrzeug 10 der Fig. 1 weist ebenfalls eine Ausgabeeinrichtung 24 auf, beispielsweise ein Infotainmentsystem mit einem Bildschirm und einem Lautsprecher. Alternativ kann die Ausgabeeinrichtung 24 zum Beispiel als Gerät zum Erzeugen einer virtuellen Realität ausgestaltet sein.
Eine Erfassungseinrichtung 26 ist im Beispiel der Fig. 1 beispielhaft als Gerät des Kraftfahrzeugs 10 dargestellt, wobei die Erfassungseinrichtung 26 zum Beispiel einen Fingerabdrucksensor und/oder einen Gesichtsscanner und/oder eine Kamera aufweisen kann. Alternativ kann die Erfassungsein- richtung 26 zum Beispiel eine Komponente des mobilen Endgeräts 14 sein.
In einem ersten, optionalen Verfahrensschritt S1 kann die Zuordnungsein- richtung 12 ein Authentisierungssignal aus der Erfassungseinrichtung 26 empfangen, wobei das Authentisierungssignal zum Beispiel einen einge- scannten Fingerabdruck des Benutzers beschreiben kann. Anhand dieses Authentisierungssignals erfolgt das Authentifizieren des Benutzers (S2), wobei zum Beispiel der eingescannte Fingerabdruck mit einem in der Spei- chereinrichtung 20 der Zuordnungseinrichtung 12 hinterlegten Bild des Fin gerabdrucks verglichen werden kann.
Das Bereitstellen der Gesundheitsdaten des authentifizierten Benutzers (S3) kann beispielsweise durch Abrufen der Gesundheitsdaten von der kraftfahr- zeugexterne Datenservereinrichtung 16 erfolgen. Die Gesundheitsdaten, die zum Beispiel Rohdaten eines Blutdruckes beschreiben können, können opti- onal durch die Deep-Learning-Engine 22 ausgewertet werden (S4).
Das Betreiben der Deep-Learning-Engine 22 (S5) kann beispielsweise als Steuern der Deep-Learning-Engine 22 dahingehend erfolgen, dass in der Speichereinrichtung 20 abgelegte Mediendateien zum Beispiel über einen Algorithmus, der eine Regel zum Erfüllen des vorbestimmten Optimierungs- kriteriums beschreiben kann, auf das Erfüllen des Optimierungskriteriums überprüft werden. Das Optimierungskriterium kann beispielsweise vorgeben, dass bei einem Blutdruck eines vorgegebenen Wertes eine Mediendatei dann geeignet ist, das Wohlbefinden des Benutzers zu steigern, wenn die entsprechende Wahrscheinlichkeit bei 60 % oder mehr liegt (S6). Diese Mindestwahrscheinlichkeit kann dabei beispielsweise auf statistischen Be- rechnungen basieren. Ist beispielsweise ein Medieninhalt eine Musik und die Mediendatei eine Audiodatei, kann beispielsweise festgestellt werden, dass diese zum Senken des Blutdrucks sehr gut geeignet sein kann, der festge- stellte Bluthochdruck also positiv beeinflusst werden kann. Das Überprüfen S6 kann beispielsweise ebenfalls ergeben, dass eine Datei zum Erzeugen einer virtuellen Realität mit einer Wahrscheinlichkeit von über 80 % zum Anregen eines Appetits bei Benutzern mit einer Essstörung geeignet sind, oder bei depressiven Benutzers. Im Beispiel der Fig. 1 kann eine solche VR- Datei also weniger gut geeignet sein, die beispielhafte Audiodatei dagegen sehr gut.
Basierend auf diesem Überprüfungsergebnis kann die beispielhafte Audioda- tei ausgewählt werden (S7), und über eine Datenkommunikationsverbindung 27 an die Ausgabeeinrichtung 24 übertragen werden.
Die Datenkommunikationsverbindungen 27 sind dabei in der Fig. 1 als schwarze Verbindungslinien gezeigt, und können zum Beispiel eine drahtge- bundene Datenkommunikationsverbindung 27 sein, beispielsweise ein Da- tenbus des Kraftfahrzeugs 10. Zur Kommunikation zwischen der kraftfahr- zeugexternen Datenservereinrichtung 16 und/oder des mobilen, portablen Endgeräts 14 mit der beispielhaften Zuordnungseinrichtung 12 des Kraftfahr zeugs 10 kann die Datenkommunikationsverbindung 27 vorzugsweise eine drahtlose Datenkommunikationsverbindung 27 sein, beispielsweise eine Mobilfunkverbindung oder eine Bluetooth-LE-Verbindung. Zur Kommunikati- on kann die Zuordnungseinrichtung 12 hierzu optional zum Beispiel ein In- ternetmodul und/oder Bluetooth-LE-Modul und/oder ein Mobilfunkmodul aufweisen oder mit einem solchen verbunden sein.
Das beispielhafte Infotainmentsystem des Kraftfahrzeugs 10 kann dann im Verfahrensschritt S9 die beispielhafte Audiodatei mittels des beispielhaften Lautsprechers ausgeben. Ist der Medieninhalt beispielsweise eine beruhi- gende Klaviermusik, so kann der Benutzer des Kraftfahrzeugs 10 während der Fahrt die entspannende Musik hören und profitiert von dem beruhigen- den Effekt. Im Beispiel eines zu niedrigen Blutdrucks kann die ausgewählte Mediendatei beispielsweise eine Datei zum Erzeugen einer virtuellen Realität sein, wobei die Ausgabeeinrichtung 24 zum Beispiel ein Head-up-Display aufweisen kann, und/oder zum Beispiel eine tragbare Datenbrille. Bei dem Beispiel der virtuellen Realität, sowie zum Beispiel bei einem Bild, einer Bil- derserie oder einem Film, der durch die ausgewählte Mediendatei beschrie- ben werden kann, kann diese vorzugsweise dann ausgewählt werden (S7), wenn das Kraftfahrzeug 10 zum Beispiel in einem pilotierten Fahrmodus betrieben und der Benutzer sich nicht auf den Straßenverkehr konzentrieren muss. Alternativ kann eine solche Mediendatei nur dann ausgegeben werden (S9), falls der Benutzer ein Beifahrer oder ein Passagier auf der Rückbank des Kraftfahrzeugs 10 ist. Dies kann beispielsweise durch eine räumliche Position der Ausgabeeinrichtung 24 in dem Kraftfahrzeug 10 erfolgen, oder zum Beispiel nachdem der Benutzer in einem Bedienmenü der Ausgabeein- richtung 24 bestätigen muss, dass er nicht der Fahrer ist und somit seine Aufmerksamkeit nicht auf das Fahrgeschehen lenken muss.
Fährt das Kraftfahrzeug 10 beispielsweise über eine Schotterstraße, kann ein dadurch erzeugtes Rütteln und Schütteln des Kraftfahrzeugs 10 zum Beispiel mithilfe eines Gyrometers des Kraftfahrzeugs 10 oder der Zuord- nungseinrichtung 12 festgestellt werden (S9). Hierdurch kann zum Beispiel auch der Bewegungsparameter ermittelt werden (S10), beispielsweise eine Frequenz des Schütteins oder Rüttelns. Beispielsweise kann ein Sollwert eines Bildparameters, beispielsweise eine Lageverschiebung des Bildes auf einer Anzeigefläche, oder ein Sollwert eines Tonparameters für ein Audio- signal festgelegt werden (S11 ). Ein Tonparameter ist dabei ein Parameter, der einen Ton charakterisiert, also beispielsweise eine Tonhöhe, eine Laut- stärke, eine Tonstärke, eine Tondauer oder eine Klangfarbe. Ein Bildparame- ter ist dementsprechend ein Parameter, der ein Bild charakterisiert, also beispielsweise ein Farbton, eine Lage des Bildes auf der Anzeigefläche, ein Farbton oder eine Helligkeit. Im Beispiel der Fig. 1 kann beispielsweise als Tonparameter eine Tonhöhe oder eine Tonlautstärke festgelegt werden, wobei vorgegeben sein soll, dass die Audiodatei keine schrillen Töne beschreibt. Die ausgewählte Mediendatei kann dann zum Beispiel dahingehend überprüft werden (S12), ob sie solche Töne beschreibt. Falls dies der Fall ist, können an dieser Stelle die Töne derart modifiziert werden, dass der aktuelle Tonparameter an den Sollwert angepasst werden kann (S13). Zum Ändern oder Erzeugen des Audiosignals kann beispielsweise ein akusto-elektrischer Wandler eines Soundmoduls gemäß bekannter Methodik angesetzt werden. Wird ein Bildparameter ange- passt (S14), kann beispielsweise eine entsprechende Bildbearbeitungssoft- ware eine Farbgebung ändern.
Optional kann das Überprüfen S6 auch ein Überprüfen des Medienformats umfassen, wobei die beispielhafte Audiodatei bevorzugt werden kann.
Werden beispielsweise nach der Fahrt neue Gesundheitsdaten erhoben, beispielsweise indem der Benutzer seinen Blutdruck misst und zum Beispiel in eine Fitness-App eingibt, können diese Gesundheitsdaten von der Zuord- nungseinrichtung 12 und/oder der Deep-Learning-Engine 22 abgerufen und ausgewertet werden. Ergibt eine solche Auswertung, dass die ausgewählte Mediendatei einen besonders positiven Effekt auf den Benutzer hatte, so kann im Verfahrensschritt S15 die ausgewählte Mediendatei der ausgewähl- ten Mediendatei zu dem physischen Zustand und/oder dem authentifizierten Benutzer zugeordnet werden. Hierdurch wird ein neuer Erfahrungswert be- reitgestellt, der das erfindungsgemäße Verfahren verfeinert.
Insgesamt veranschaulichen die Ausführungsbeispiele, wie durch das erfin- dungsgemäße Verfahren und die erfindungsgemäßen Vorrichtungen das Wohlbefinden eines Benutzers des Kraftfahrzeugs 10 gesteigert wird, und sich damit für den Benutzer eine kraftfahrzeuginterne Bereicherung ergibt. Weiterhin wird eine Fahrsicherheit erhöht, und es kann sogar eine kraftfahr- zeuginterne Therapie ermöglicht werden. Mit anderen Worten können Medi- entherapien, wie beispielsweise eine Videospiel-Therapie, Virtual-Reality- Therapie oder eine Musiktherapie in den automobilen Kontext integriert wer- den. Die kraftfahrzeug interne Entertainment-Technologie kann dadurch von einem medizinischen und gesundheitlichen Standpunkt aus sehr gut genutzt werden.
Gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel kann das Kraftfahrzeug 10 zum Beispiel ein Bild des Benutzers des Kraftfahrzeugs 10 zu beispielsweise einer Zuordnungseinrichtung 12 der kraftfahrzeugexternen Datenserverein- richtung 16 übertragen (S16), wobei die kraftfahrzeugexterne Datenserver- einrichtung 16 zum Beispiel als Backend ausgestaltet sein kann. Das Ba- ckend kann mithilfe der Zuordnungseinrichtung 12 den Benutzer erkennen, und diesen gegen das beispielhafte medizinische Backend authentifizieren (S2), um zum Beispiel einen Gesundheitsbericht in Form von Gesundheits- daten zu erhalten. Die Deep-Learning-Engine 22 des beispielhaften Ba- ckends, wobei die Deep-Learning-Engine 22 auch als Maschinelles-Lernen- Engine (“Machine-Learning-Engine“) bezeichnet werden kann, kann im Rahmen des Überprüfungsvorganges S6 zum Beispiel diejenigen Medienda- teien oder Entertainment-Medien berechnen, die für den Benutzer geeignet sind, beispielsweise ein Virtuelle-Realität-Spiel (“Virtual Reality Game“,„VR- game“), und/oder Musik und/oder zum Beispiel eine Virtuelle-Realität-Lesung oder Virtuelle-Realität-Beratung, beispielsweise in Form einer Audiodatei. Das beispielhafte Backend kann die Mediendatei oder die Mediendateien an das Kraftfahrzeug 10 senden (S17), sodass der Benutzer sie benutzen kann.
Das Kraftfahrzeug 10 kann die Mediendatei oder die Mediendateien, die auch als„Entertainment Items“ bezeichnet werden können, ändern, indem ein Tonparameter und/oder ein Bildparameter angepasst werden kann (S14), beispielsweise durch Rendern der Datei. Dies kann zum Kompensieren ei- nes Bewegungseffekts des Kraftfahrzeugs 10 erfolgen, beispielsweise von Geräuschen oder Lärm, oder Bewegungskrankheit, die auch als Seekrank- heit bezeichnet werden kann. Die Verwendung kann vorzugsweise persona- lisiert werden, beispielsweise durch Speichern eines Benutzerprofils in dem beispielhaften Backend, sodass der Benutzer mit der Therapie in einem anderen Kraftfahrzeug 10 fortfahren kann. Es ergeben sich die bereits genannten Vorteile.
Eine beispielhafte technische Umsetzung dieses Ausführungsbeispiels kann zum Beispiel vorsehen, dass das System basierend auf den folgenden Wei- terbildungen oder Ergänzungen des Kraftfahrzeugs 10 und/oder einer Um- gebung des beispielhaften Backends das erfindungsgemäße Verfahren durchführen kann:
- eine Integration zwischen dem Kraftfahrzeug 10 und dem beispielhaften medizinischen Backend kann zu einem traditionellen Kraftfahrzeug hinzuge- fügt werden;
- zum Beispiel ein kamerabasiertes Steuergerät als Erfassungseinrichtung 26, das zu einem traditionellen Kraftfahrzeug hinzugefügt werden kann, um zum Beispiel ein Bild des Benutzers an das beispielhafte Backend zu über- tragen;
- eine Deep-Learning-Engine 22 kann einem traditionellen Backend hinzuge- fügt werden, wobei die Deep-Learning-Engine 22 zum zum Beispiel Berech- nen und/oder Auswerten der Mediendateien geeignet sein kann; und
- ein Kontrollgerät in Form der Zuordnungseinrichtung 12 kann dem Kraft- fahrzeug 10 hinzugefügt werden, um beispielsweise einen Lärm oder ein
Geräusch zu ändern, der zum Beispiel während einer Fahrzeugbewegung oder Rotationsbewegung auftreten kann.

Claims

PATENTANSPRÜCHE:
Verfahren zum Betreiben einer Ausgabeeinrichtung (24) eines Kraft- fahrzeugs (10), aufweisend die folgenden, durch eine Zuordnungsein- richtung (12) durchgeführten Schritte:
- anhand eines Authentisierungssignals aus einer Erfassungseinrich- tung (26), das ein Authentisierungsmerkmal eines Benutzers des Kraftfahrzeugs (10) beschreibt, Authentifizieren des Benutzers
(S2),
- Bereitstellen von Gesundheitsdaten, die einen physischen Zustand des authentifizierten Benutzers und/oder jeweils einen Wert eines den physischen Zustand beschreibenden medizinischen Parameters be- schreiben (S3),
- Betreiben einer Deep-Learning-Engine (22, S5), wobei die Deep- Learning-Engine (22) eine Mehrzahl an Mediendateien mit jeweils ei- nem Medieninhalt anhand von in der Zuordnungseinrichtung (12) ab- gelegten Erfahrungswerten dahingehend übergeprüft (S6), ob der je- weilige Medieninhalt mit einer vorgegebenen Mindestwahrscheinlich- keit ein vorbestimmtes Optimierungskriterium erfüllt, das ein Erhöhen einer Wahrscheinlichkeit, mit der der durch die bereitgestellten Ge- sundheitsdaten beschriebene physische Zustand durch Ausgeben der Mediendatei positiv beeinflusst wird, beschreibt,
- Auswahlen einer Mediendatei, die das vorbestimmte Optimierungskri- terium erfüllt (S7), und
- Übertragen der ausgewählten Mediendatei an die Ausgabeeinrichtung (24, S8).
Verfahren nach Anspruch 1 , aufweisend den folgenden, durch die Zu- ordnungseinrichtung (12) durchgeführten Schritt:
- Feststellen einer Rotationsbewegung des Kraftfahrzeugs (10) um eine Rotationsachse des Kraftfahrzeugs (10, S9),
- Ermitteln eines Bewegungsparameters der festgestellten Rotations- bewegung, vorzugsweise einer Bewegungsrichtung und/oder einer Rotationsrichtung und/oder einer Frequenz der Rotation (S10),
- Anpassen eines Tonparameters und/oder Bildparameters der ausge- wählten Mediendatei in Abhängigkeit von dem ermittelten Bewe- gungsparameter (S14).
3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei
die Deep-Learning-Engine (22) die Mehrzahl an Mediendateien anhand von in der Zuordnungseinrichtung (12) abgelegten Erfahrungswerten dahingehend übergeprüft (S6), ob ein jeweiliges Medienformat der Me- diendatei mit einer vorgegebenen Mindestwahrscheinlichkeit das vor- bestimmte Optimierungskriterium erfüllt, vorzugsweise wobei die Medi- endatei eine Audiodatei und/oder eine Bilddatei und/oder eine Videoda- tei und/oder eine Virtual-Reality-Datei, die einen Ausgabeinhalt einer erweiterten Realität beschreibt, ist.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, aufweisend den folgenden, durch die Zuordnungseinrichtung (12) durchgeführten
Schritt:
- Zuordnen der ausgewählten Mediendatei zu dem physischen Zustand (S15), und, in Abhängigkeit von dem Zuordnen, Bereitstellen eines weiteren Erfahrungswerts, der eine Eignung der ausgewählten Medi- endatei zum Erfüllen des vorbestimmten Optimierungskriteriums be- schreibt.
5. Zuordnungseinrichtung (12), die dazu eingerichtet ist, ein Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche durchzuführen.
6. Datenservereinrichtung (16), aufweisend eine Zuordnungseinrichtung (12) nach Anspruch 5.
7. Kraftfahrzeug (10), aufweisend eine Ausgabeeinrichtung (24) zum Aus- geben einer Mediendatei, und eine Zuordnungseinrichtung (12) nach
Anspruch 5.
8. Speichermedium mit einem Programmcode, der dazu eingerichtet ist, bei Ausführen durch eine Prozessoreinrichtung (18) ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4 durchzuführen.
9. Mobiles, portables Endgerät (14) mit einem Speichermedium nach Anspruch 8.
5
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