WO2020239448A1 - Gepäckbestimmung für ein fahrzeug - Google Patents

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WO2020239448A1
WO2020239448A1 PCT/EP2020/063397 EP2020063397W WO2020239448A1 WO 2020239448 A1 WO2020239448 A1 WO 2020239448A1 EP 2020063397 W EP2020063397 W EP 2020063397W WO 2020239448 A1 WO2020239448 A1 WO 2020239448A1
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WO
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vehicle
luggage
item
trunk
mass
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PCT/EP2020/063397
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English (en)
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Inventor
Torsten Schön
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Audi AG
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Audi AG
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01G—WEIGHING
    • G01G19/00—Weighing apparatus or methods adapted for special purposes not provided for in the preceding groups
    • G01G19/08—Weighing apparatus or methods adapted for special purposes not provided for in the preceding groups for incorporation in vehicles
    • G01G19/086—Weighing apparatus or methods adapted for special purposes not provided for in the preceding groups for incorporation in vehicles wherein the vehicle mass is dynamically estimated
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01G—WEIGHING
    • G01G19/00—Weighing apparatus or methods adapted for special purposes not provided for in the preceding groups
    • G01G19/52—Weighing apparatus combined with other objects, e.g. furniture
    • G01G19/58—Weighing apparatus combined with other objects, e.g. furniture combined with handles of suit-cases or trunks

Definitions

  • the invention relates to a method for determining an item of luggage transported in a vehicle, in which a camera directed into a trunk of a vehicle captures and provides an image of an item of luggage arranged in the trunk of the vehicle and a sensor of a chassis of the vehicle provides a value of a detects a physical variable of the chassis that is dependent on a mass of the item of luggage and provides a sensor signal with the detected value.
  • the invention also relates to a system for determining an item of luggage transported in a vehicle and to a vehicle.
  • Vehicles in particular passenger cars (cars), which are primarily used to transport occupants, i. H. People who serve are mostly also designed to transport items of luggage.
  • Luggage items are usually arranged for transportation in a rear area of a vehicle, which, depending on the vehicle model, is referred to as a load or trunk.
  • a trunk is understood to mean any rear area of a vehicle that can be loaded with an item of luggage.
  • a heavy item of luggage is to be understood as meaning a piece of luggage with a large weight, with a proportionality between the weight and a mass of the luggage item.
  • a large item of luggage is understood to mean an item of luggage with large external dimensions, the external dimensions defining a volume, ie the space required, of the luggage item. In the following, the terms mass and size are used with these meanings throughout.
  • DE 10 2016 207 961 A1 discloses a system and method for a vehicle which blocks opening of a loading flap of a trunk of the vehicle when a maximum inclination of the vehicle detected by a sensor of the vehicle is exceeded. Furthermore, a position and / or a mass of an object arranged in the trunk of the vehicle is monitored by sensors by means of a camera and / or a weight sensor. In this way, it is prevented that an object arranged in the trunk after opening the loading flap automatically slides out of the trunk as a result of the inclination.
  • DE 10 2011 016 641 A1 discloses a system and method for supporting loading of a vehicle.
  • a camera of a mobile phone captures an image in advance of one or more objects to be transported.
  • a control unit of the vehicle predicts a size and / or a mass of each object and compares the predicted sizes and / or masses with a transport capacity of the vehicle, whereby stackability of the objects can also be taken into account.
  • the result of the comparison is displayed on the mobile phone.
  • the above method is based on predicted quantities prior to loading. Alternatively, the loading of the vehicle can also be monitored and controlled during this.
  • DE 10 2015 003 934 A1 discloses a system and method for supporting loading of a vehicle.
  • a camera and / or a weighing device of the vehicle detect a size and / or a mass of one or more objects in a rear area of a vehicle.
  • a display unit in the rear area shows the recorded sizes and / or masses of the objects and can also display a packing plan for the objects.
  • the system enables the detection of slipping of objects while the vehicle is in motion and the output of a corresponding warning.
  • a determination of an item of luggage within the meaning of the invention is to be understood as determining a size and / or a mass of the item of luggage.
  • the invention is therefore based on the object of proposing an improved method for determining an item of luggage to be transported in a vehicle, which method determines a size and / or a mass of the item of luggage arranged in a trunk of the vehicle with high accuracy. Further objects of the invention are to provide a system for determining an item of luggage to be transported in a vehicle and to provide a vehicle.
  • the present invention relates to a method for determining an item of luggage transported in a vehicle, in which a camera directed into a trunk of a vehicle captures and provides an image of an item of luggage arranged in the trunk of the vehicle and a sensor of a chassis of the vehicle provides a Detects the value of a physical variable of the chassis that is dependent on a mass of the item of luggage and provides the detected value as a sensor signal.
  • the chassis can be designed as an active chassis with a corresponding sensor system.
  • shock absorbers of the chassis can include sensors which measure a spring deflection of the respective shock absorber.
  • the spring travel is a measure of a force acting on the shock absorber in a damping direction.
  • a piece of luggage arranged in the trunk compresses one or more shock absorbers of the chassis due to its mass.
  • a control unit of the vehicle determines a size and a mass of the item of luggage from the image provided and from a time curve of the sensor signal provided while the vehicle is driving.
  • the method is based on a dynamic determination of the mass of the item of luggage.
  • the dynamic determination increases the accuracy of the determined mass, since static sources of error, which can occur, for example, as a result of a certain parking situation of the vehicle, are excluded. Thanks to a large number of different driving situations of the vehicle while driving, a statistical error in the determined mass of the item of luggage is reduced.
  • the control device can be designed as a dedicated control device. Alternatively, a control device that is already present in the vehicle can be used.
  • the size and the mass of the item of luggage are determined by a deep neural network (Deep Neural Network, DNN) executed by the control device, which receives the provided image and the timing of the provided sensor signal as input.
  • DNN Deep Neural Network
  • the size and mass of the item of luggage are determined by means of artificial intelligence (Kl, English: Artificial Intelligence, AI).
  • the neural network has a large number of hidden layers that enable processing of complex inputs such as image information and time curves, and can in particular use a YOLO (You Only Look Once) architecture for real-time acquisition of Objects.
  • YOLO You Only Look Once
  • a preprocessor executed by the control unit divides a driving time of the vehicle into a plurality of time intervals, transforms the time curve of the provided sensor signal by calculating a plurality of values which each characterize the values of the sensor signal in exactly one time interval, and forms one of the characterizing ones Table that includes values and characterizes the journey of the vehicle.
  • a characterizing value can be, for example, a minimum value, maximum value or mean value of the time interval or a frequency spectrum of the time interval calculated using a Fourier transformation.
  • a table as a two-dimensional arrangement of the characterizing values is particularly suitable for pattern recognition through the deep neural network.
  • the deep neural network is monitored during a plurality of journeys of the vehicle using a plurality of predetermined pieces of luggage, each of which has a known size and a known mass and is arranged at a plurality of different positions in the trunk trained in advance.
  • the deep neural network is trained prior to productive use by means of a so-called supervised learning process until an error probability when detecting the predetermined items of luggage falls below a predetermined value.
  • a plurality of cameras captures images of a plurality of items of luggage arranged in the trunk of the vehicle and provides them and the control device determines the size and mass of each item of luggage. Thanks to the plurality of cameras, mutual concealment of several pieces of luggage is largely excluded or at least reduced, so that the risk of overlooking a piece of luggage or incorrectly detecting a piece of luggage is reduced.
  • a display unit of the vehicle can display the size and the mass of each item of luggage arranged in the trunk. In this way, the display unit offers an occupant of the vehicle a good overview of all items of luggage arranged in the trunk.
  • the display unit is preferably a human-machine interface (HMI) of an infotainment system of the vehicle.
  • HMI human-machine interface
  • the control device advantageously links each detected piece of luggage with a planned flight of an occupant of the vehicle and, based on the determined size and the determined mass of each piece of luggage, determines whether the piece of luggage is permitted as hand luggage or checked baggage, and displays and provides the authorization in the form of an authorization symbol a booking button on the display unit in case a piece of luggage is not permitted for the planned flight.
  • a booking button leads in the usual way to an airline's booking portal, on which, for example, additional hand luggage and / or checked baggage can be booked while driving.
  • the invention also relates to a system for determining an item of luggage transported in a vehicle, which system comprises a camera which is directed into a trunk of a vehicle and is configured to capture and provide an image of an item of luggage arranged in the trunk, and a chassis with a A sensor which is configured to detect a value of a physical variable of the chassis that is dependent on a mass of the item of luggage and to provide the value as a sensor signal.
  • the invention is therefore suitable for any vehicle with an active chassis and at least one camera arranged in the trunk and directed into it. Accordingly, the system according to the invention can be easily installed in a large number of vehicles.
  • the system comprises a control device with a deep neural network which is configured to determine a size and a mass of the item of luggage from the image provided and a time curve of the sensor signal provided while the vehicle is traveling.
  • the deep neural network enables dynamic detection of the transported items of luggage with a high level of accuracy, which also allows further services in connection with items of luggage transported in the vehicle.
  • the system is particularly preferably configured to carry out a method according to the invention.
  • Another subject matter of the invention is a vehicle with a system according to the invention for determining an item of luggage transported in a trunk of the vehicle.
  • the vehicle has an expanded range of functions with regard to items of luggage transported in the trunk, which is associated with greater satisfaction for the occupants of the vehicle.
  • a significant advantage of the method according to the invention consists in the high accuracy with which a size and / or mass of one in one Trunk of a vehicle transported baggage is determined.
  • the high level of accuracy enables an extended range of functions with further services in connection with transported luggage.
  • Figure 1 in a schematic representation, a perspective partially
  • FIG. 2 in a block diagram of a control unit of a system according to a
  • Figure 3 is a schematic representation of a partial plan view of a
  • FIG. 4 shows, in a schematic representation, an enlarged detailed view of a display unit of the dashboard shown in FIG.
  • FIG. 1 shows, in a schematic illustration, a perspective partial rear view of a vehicle 10 according to an embodiment of the invention.
  • the vehicle 10 comprises a trunk that can be closed with a trunk lid 21 and a system 70 (see also FIG. 2) for determining two pieces of luggage 41, 42 transported in a trunk 20 of the vehicle 10, here a suitcase or a handbag.
  • the system 70 also allows exactly one to be determined Luggage item or more than two items of luggage in the trunk 20.
  • the vehicle 10 also includes a dashboard 50, which is not visible here (see FIG. 3).
  • the system 70 comprises three cameras 22 which are arranged in the trunk 20 and directed into the trunk 20.
  • the cameras 22 are configured to record and provide images 71 (see FIG. 2) of the items of luggage 41, 42 arranged in the trunk 20.
  • a lighting device (not shown) can be provided for illuminating the items of luggage 41, 42 in the trunk 20.
  • the system 70 includes a chassis 30 designed as an active chassis with a plurality of shock absorbers 31 and a corresponding plurality of wheels 32 each assigned to a shock absorber 31.
  • Each shock absorber 31 includes a sensor 31a which is configured to measure a value of one of a mass 61d , 62d (see FIG. 4) of the item of luggage 41, 42 depending on the physical variable of the chassis 30 and provide the value as a sensor signal 72.
  • a control device 73 (not visible here) also belongs to the system 70 (see FIG. 2).
  • FIG. 2 shows in a block diagram the control device 73 of the system 70 for determining an item of luggage 41, 42 in the trunk 20 of the vehicle 10 shown in FIG. 1.
  • the control device 73 comprises a deep neural network (DNN) 73b, which have a YOLO architecture and is configured to determine sizes 61a, 62a and masses 61d, 62d of items of luggage 41, 42 from the provided images 71 and time profiles 72a of the provided sensor signals 72 while the vehicle 10 is traveling.
  • DNN deep neural network
  • control device 73 comprises a preprocessor 73a, which is configured to subdivide a travel time of the vehicle 10 into a plurality of time intervals, to transform the time courses 72a of the provided sensor signals 72 by calculating a plurality of values which each characterize the values of the sensor signals 72 in exactly one time interval and from the characterizing values to form a table 72b comprising the characterizing values and characterizing the journey of the vehicle 10.
  • a preprocessor 73a which is configured to subdivide a travel time of the vehicle 10 into a plurality of time intervals, to transform the time courses 72a of the provided sensor signals 72 by calculating a plurality of values which each characterize the values of the sensor signals 72 in exactly one time interval and from the characterizing values to form a table 72b comprising the characterizing values and characterizing the journey of the vehicle 10.
  • FIG. 3 shows a schematic representation of a partial top view of the dashboard 50 of the vehicle 10 shown in FIG. 1.
  • the dashboard 50 comprises in the usual manner a steering wheel 51, one arranged behind the steering wheel 51 and, for a driver of the vehicle 10, through the steering wheel 51 visible through instrument display unit 52, a center console 53 and a arranged in an upper area of the center console 53 and designed as a human-machine interface (HMI) formed display unit 54 of an infotainment system of the vehicle 10.
  • HMI human-machine interface
  • the system 70 is configured to perform the following procedure.
  • the three cameras 22 directed into the trunk 20 of the vehicle 10 capture images 71 of the items of luggage 41, 42 arranged in the trunk 20 of the vehicle 10 and provide them. Furthermore, the sensors 31a of the chassis 30 of the vehicle 10 record values of a physical variable of the chassis 30 that is dependent on the masses 61d, 62d of the items of luggage 41, 42, for example a spring deflection of each shock absorber 31, and provide the recorded values as sensor signals 72.
  • the images 71 and the sensor signals 72 can be provided in a customary manner via a vehicle bus (CAN).
  • the control unit 73 of the vehicle 10 determines a size 61a, 62a and a mass 61d, 62d of each piece of luggage 41, 42 from the image 71 provided and from the time curves 72a of the sensor signals 72 provided while the vehicle 10 is traveling.
  • the control unit 73 leads to this the deep neural network 73b, which receives the provided images 71 and - after preprocessing - the time profiles 72a of the provided sensor signals 72 as input.
  • a preprocessor 73a which is also executed by the control unit 73, divides a driving time of the vehicle 10 into a plurality of time intervals and transforms the time courses 72a of the provided sensor signals 72 by calculating a plurality of Values which each characterize the values of the sensor signals 72 in exactly one time interval. Then the preprocessor 73a forms a table 72b comprising the characterizing values and characterizing the journey of the vehicle 10 from the characterizing values, which table 72b serves as input for the deep neural network 73b.
  • the deep neural network 73b is trained in a known manner during a plurality of journeys of the vehicle 10 on the basis of a plurality of predetermined items of luggage 41, 42 by means of monitored learning.
  • the predetermined items of luggage 41, 42 used for training each have a known size 61a, 62a and a known mass 61d, 62d and are each arranged in different combinations and at a plurality of different positions in the trunk 20. It is noted that the knowledge level of the deep neural network 73b remains constant after the supervised learning is completed. During the productive use of the system 70, the system 70 does not learn any further.
  • FIG. 4 shows, in a schematic representation, an enlarged detailed view of a display unit 52, 54 of the dashboard 50 shown in FIG. 3.
  • the control device 73 here links each detected piece of luggage 41, 42 with a planned flight 63a of an occupant of the vehicle 10.
  • the display unit 52, 54 correspondingly shows a display content 60 which in each case comprises a baggage item 61, 62 for each baggage item 41, 42 in the trunk 20 as well as a flight entry 63 matching the planned flight 63a.
  • Each item of luggage entry has the determined size 61a, 62a, a booked type of posting 61b, 62b, an admissibility symbol 61c, 62c and the determined mass 61d, 62d of the respective luggage item 41, 42.
  • the flight entry 63 has a planned flight number 63a and a booking button 63b, which is provided by the control device 73 if a piece of luggage 41, 42 is not permitted for the planned flight.
  • the control device 73 determines the admissibility of each piece of luggage 41, 42 as hand luggage 61b, 62b or checked baggage and shows the admissibility in the form of an admissibility symbol 61c, 62c.
  • the piece of luggage 41 in the form of a suitcase is not permitted as hand luggage, which is why the flight entry 63 has the booking button 63b.
  • the booking button 63b By actuating the booking button 63b, an occupant of the vehicle 10 arrives at a booking portal of the corresponding airline, where he can make a rebooking while the vehicle 10 is driving. Alternatively, the occupant can unpack or repack the inadmissible baggage item 41 in order to establish its admissibility as hand baggage.
  • the link shown here with a planned flight shows only an example of a more extensive service that is made possible by the system 70 according to the invention.
  • the system 70 is also suitable for other types of further services, which require a determination of transported baggage items 41, 42 with a high degree of accuracy.

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Abstract

Verfahren zum Bestimmen eines in einem Fahrzeug transportierten Gepäckstücks, bei dem eine in einen Kofferraum eines Fahrzeugs gerichtete Kamera ein Bild von einem in dem Kofferraum des Fahrzeugs angeordneten Gepäckstück erfasst und bereitstellt und ein Sensor eines Fahrwerks des Fahrzeugs einen Wert einer von einer Masse des Gepäckstücks abhängigen physikalischen Größe des Fahrwerks erfasst und ein Sensorsignal mit dem erfassten Wert bereitstellt, System zum Erfassen eines in einem Fahrzeug transportierten Gepäckstücks sowie Fahrzeug.

Description

Gepäckbestimmung für ein Fahrzeug
BESCHREIBUNG: Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bestimmen eines in einem Fahrzeug transportierten Gepäckstücks, bei dem eine in einen Kofferraum eines Fahrzeugs gerichtete Kamera ein Bild von einem in dem Kofferraum des Fahrzeugs angeordneten Gepäckstück erfasst und bereitstellt und ein Sensor eines Fahrwerks des Fahrzeugs einen Wert einer von einer Masse des Gepäckstücks abhängigen physikalischen Größe des Fahrwerks erfasst und ein Sensorsignal mit dem erfassten Wert bereitstellt. Ferner betrifft die Erfindung ein System zum Bestimmen eines in einem Fahrzeug transportierten Gepäckstücks und ein Fahrzeug. Fahrzeuge, insbesondere Personenkraftwagen (Pkw), welche in erster Linie dem Befördern von Insassen, d. h. Personen, dienen, sind zumeist aber auch zum Transportieren von Gepäckstücken ausgebildet. Gepäckstücke werden zum Transportieren üblicherweise in einem Heckbereich eines Fahrzeugs angeordnet, welcher je nach Fahrzeugmodell als ein Lade- oder Kofferraum bezeichnet wird. Im Folgenden wird unter einem Kofferraum jeder mit einem Gepäckstück beladbare Heckbereich eines Fahrzeugs verstanden.
In bestimmten Situationen kann von einem Transportieren eines Gepäckstücks in einem Kofferraum eines Fahrzeugs eine Gefahr ausgehen. Zu den potentiell gefährlichen Situationen zählt auch ein Entladen des Fahrzeugs, also ein Entnehmen des Gepäckstücks aus dem Kofferraum. Insbesondere kann eine Verletzungsgefahr bestehen, wenn ein schweres und/oder großes Gepäckstück aus dem Fahrzeug entnommen werden muss. Unter einem schweren Gepäckstück ist ein Gepäckstück mit einem großen Gewicht zu verstehen, wobei eine Proportionalität zwischen dem Gewicht und einer Masse des Gepäckstücks besteht. Unter einem großen Gepäckstück wird ein Gepäckstück mit großen äußeren Abmessungen verstanden, wobei die äußeren Abmessungen ein Volumen, d. h. den Raumbedarf, des Gepäckstücks festlegen. Im Folgenden werden die Begriffe Masse und Größe durchgehend mit diesen Bedeutungen verwendet.
Zum Vermeidung gefährlicher Entladesituationen offenbart DE 10 2016 207 961 A1 ein System und Verfahren für ein Fahrzeug, welches ein Öffnen einer Ladeklappe eines Kofferraums des Fahrzeugs blockiert, wenn eine von einem Sensor des Fahrzeugs erfasste maximale Neigung des Fahrzeugs überschritten ist. Ferner wird eine Position und/oder eine Masse eines in dem Kofferraum des Fahrzeugs angeordneten Objekts sensorisch mittels einer Kamera und/oder eines Gewichtssensors überwacht. Auf diese Weise wird verhindert, dass ein in dem Kofferraum angeordnetes Objekt nach einem Öffnen der Ladeklappe infolge der Neigung selbständig aus dem Kofferraum rutscht.
Weitere Probleme im Zusammenhang mit Gepäckstücken können sich beim Beladen eines Fahrzeugs stellen. Beispielsweise können zu transportierende Gepäckstücke eine Transportkapazität des Fahrzeugs übersteigen.
DE 10 2011 016 641 A1 offenbart ein System und Verfahren zum Unterstützen eines Beladens eines Fahrzeugs. Bei dem Verfahren erfasst eine Kamera eines Mobiltelefons vorab ein Bild eines oder Bilder mehrerer zu transportierender Objekte. Ausgehend von dem erfassten Bild oder den erfassten Bildern prognostiziert ein Steuergerät des Fahrzeugs eine Größe und/oder eine Masse jedes Objekts und vergleicht die prognostizierten Größen und/oder Massen mit einer Transportkapazität des Fahrzeugs, wobei auch eine Stapelbarkeit der Objekte berücksichtigt werden kann. Das Ergebnis des Vergleichs wird von dem Mobiltelefon angezeigt. Das vorstehende Verfahren beruht auf vor einem Beladen prognostizierten Größen. Alternativ dazu kann ein Beladen des Fahrzeugs auch währenddessen überwacht und gesteuert werden.
So offenbart DE 10 2015 003 934 A1 ein System und Verfahren zum Unterstützen eines Beladens eines Fahrzeugs. Bei dem Verfahren erfassen eine Kamera und/oder eine Wiegeeinrichtung des Fahrzeugs eine Größe und/oder eine Masse eines oder mehrerer Objekte in einem Heckbereich eines Fahrzeugs. Eine Anzeigeeinheit im Heckbereich zeigt die erfassten Größen und/oder Massen der Objekte an und kann auch einen Packplan für die Objekte anzeigen. Zudem ermöglicht das System ein Erkennen eines Verrutschens von Objekten während einer Fahrt des Fahrzeugs und Ausgeben einer entsprechenden Warnung.
Die vorstehenden Systeme und Verfahren bieten allerdings keine ausreichende Genauigkeit beim Bestimmen von Gepäckstücken, um weitergehende Funktionen des Fahrzeugs im Zusammenhang mit transportierten Gepäckstücken vorzusehen. Unter einer Bestimmung eines Gepäckstücks im Sinne der Erfindung ist ein Ermitteln einer Größe und/oder einer Masse des Gepäckstücks zu verstehen.
Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, ein verbessertes Verfahren zum Bestimmen eines in einem Fahrzeug zu transportierenden Gepäckstücks vorzuschlagen, welches eine Größe und/oder eine Masse des in einem Kofferraum des Fahrzeugs angeordneten Gepäckstücks mit hoher Genauigkeit ermittelt. Weitere Aufgaben der Erfindung bestehen darin, ein System zum Bestimmen eines in einem Fahrzeug zu transportierenden Gepäckstücks und ein Fahrzeug bereitzustellen.
Ein Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein Verfahren zum Bestimmen eines in einem Fahrzeug transportierten Gepäckstücks, bei dem eine in einen Kofferraum eines Fahrzeugs gerichtete Kamera ein Bild von einem in dem Kofferraum des Fahrzeugs angeordneten Gepäckstücks erfasst und bereitstellt und ein Sensor eines Fahrwerks des Fahrzeugs einen Wert einer von einer Masse des Gepäckstücks abhängigen physikalischen Größe des Fahrwerks erfasst und den erfassten Wert als ein Sensorsignal bereitstellt. Das Fahrwerk kann als ein Aktivfahrwerk mit einer entsprechenden Sensorik ausgebildet sein. Beispielsweise können Stoßdämpfer des Fahrwerks Sensoren umfassen, welche einen Federweg des jeweiligen Stoßdämpfers messen. Der Federweg ist ein Maß für eine in einer Dämpfungsrichtung auf den Stoßdämpfer einwirkende Kraft. Ein in dem Kofferraum angeordnetes Gepäckstück komprimiert einen oder mehrere Stoßdämpfer des Fahrwerks aufgrund seiner Masse.
Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren ermittelt ein Steuergerät des Fahrzeugs aus dem bereitgestellten Bild und aus einem Zeitverlauf des bereitgestellten Sensorsignals während einer Fahrt des Fahrzeugs eine Größe und eine Masse des Gepäckstücks. Kurz gesagt beruht das Verfahren auf einem dynamischen Ermitteln der Masse des Gepäckstücks. Das dynamische Ermitteln erhöht die Genauigkeit der ermittelten Masse, da statische Fehlerquellen, welche beispielsweise infolge einer bestimmten Parksituation des Fahrzeugs auftreten können, ausgeschlossen sind. Dank einer Vielzahl von unterschiedlichen Fahrsituationen des Fahrzeugs während der Fahrt wird ein statistischer Fehler der ermittelten Masse des Gepäckstücks verringert. Das Steuergerät kann als ein dediziertes Steuergerät ausgebildet sein. Alternativ dazu kann ein bereits in dem Fahrzeug vorhandenes Steuergerät verwendet werden.
Bei einer bevorzugten Ausführungsform wird die Größe und die Masse des Gepäckstücks von einem von dem Steuergerät ausgeführten tiefen neuronalen Netz (Deep Neuronal Network, DNN), welches das bereitgestellte Bild und den Zeitverlauf des bereitgestellten Sensorsignals als Eingabe erhält, ermittelt. Mit anderen Worten werden die Größe und die Masse des Gepäckstücks mittels künstlicher Intelligenz (Kl, englisch: Artificial Intelligence, AI) ermittelt. Das neuronale Netz weist eine Vielzahl verborgener Schichten auf, welche ein Verarbeiten von komplexen Eingaben wie Bildinformationen und Zeitverläufen ermöglichen, und kann insbesondere eine YOLO (You Only Look Once)-Architektur zur Echtzeiterfassung von Objekten aufweisen. Während des produktiven Einsatzes des neuronalen Netzes findet ein weiteres Lernen des tiefen neuronalen Netzes nicht statt, d. h. ein Wissensstand des tiefen neuronalen Netzes bleibt während des produktiven Einsatzes konstant.
In manchen Ausführungsformen unterteilt ein von dem Steuergerät ausgeführter Präprozessor eine Fahrzeit des Fahrzeugs in eine Mehrzahl von Zeitintervallen, transformiert den Zeitverlauf des bereitgestellten Sensorsignals durch Berechnen einer Mehrzahl von Werten, welche jeweils die Werte des Sensorsignals in genau einem Zeitintervall charakterisieren, und bildet eine die charakterisierenden Werte umfassende und die Fahrt des Fahrzeugs charakterisierende Tabelle. Auf diese Weise lässt sich die große Menge der von dem Sensor während der Fahrt des Fahrzeugs übertragenen Werte verdichten. Ein charakterisierender Wert kann beispielsweise ein Minimalwert, Maximalwert oder Mittelwert des Zeitintervalls oder ein über eine Fourier-Transformation berechnetes Frequenzspektrum des Zeitintervalls sein. Eine Tabelle als zweidimensionale Anordnung der charakterisierenden Werte eignet sich für eine Mustererkennung durch das tiefe neuronale Netz in besonderer Weise.
In einer vorteilhaften Ausführungsform wird das tiefe neuronale Netz während einer Mehrzahl von Fahrten des Fahrzeugs anhand einer Mehrzahl von vorbestimmten Gepäckstücken, welche jeweils eine bekannte Größe und eine bekannte Masse aufweisen und an einer Mehrzahl von verschiedenen Positionen in dem Kofferraum angeordnet werden, mittels eines überwachten Lernens vorab trainiert. Das tiefe neuronale Netz wird also vor dem produktiven Einsatz mittels eines sogenannten überwachten Lernenvorgangs (supervised learning) solange trainiert, bis eine Fehlerwahrscheinlichkeit beim Erfassen der vorbestimmten Gepäckstücke einen vorbestimmten Wert unterschreitet. Auf diese Weise kann mit einem entsprechend hohen Trainingsaufwand eine nahezu beliebige Genauigkeit der Gepäckstückerfassung erreicht werden. Besonders bevorzugt erfasst eine Mehrzahl von Kameras Bilder von einer Mehrzahl von in dem Kofferraum des Fahrzeugs angeordneten Gepäckstücken und stellt diese bereit und ermittelt das Steuergerät die Größe und die Masse jedes Gepäckstücks. Dank der Mehrzahl von Kameras wird ein wechselseitiges Verdecken mehrerer Gepäckstücke weitgehend ausgeschlossen oder zumindest verringert, so dass eine Gefahr eines Übersehens eines Gepäckstücks oder einer Fehlerfassung eines Gepäckstücks reduziert ist.
Eine Anzeigeeinheit des Fahrzeugs kann die Größe und die Masse jedes in dem Kofferraum angeordneten Gepäckstücks anzeigen. Die Anzeigeeinheit bietet einem Insassen des Fahrzeugs auf diese Weise einen guten Überblick über sämtliche in dem Kofferraum angeordneten Gepäckstücke. Bevorzugt handelt es sich bei der Anzeigeeinheit um eine Mensch-Maschine- Schnittsteile (Human Machine Interface, HMI) eines Infotainmentsystems des Fahrzeugs.
Vorteilhaft verknüpft das Steuergerät jedes erfasste Gepäckstück mit einem geplanten Flug eines Insassen des Fahrzeugs und stellt ausgehend von der ermittelten Größe und der ermittelten Masse jedes Gepäckstücks eine Zulässigkeit des Gepäckstücks als ein Handgepäck oder ein Aufgabegepäck fest und zeigt die Zulässigkeit in Form eines Zulässigkeitssymbols an und stellt auf der Anzeigeeinheit einen Buchungsknopf bereit, falls ein Gepäckstück für den geplanten Flug unzulässig ist. Dies ist ein Beispiel für einen weitergehenden Service im Zusammenhang mit Gepäckstücken, welcher dank der hohen Genauigkeit der Gepäckstückerfassung ermöglicht ist. Es versteht sich, dass der Buchungsknopf in üblicher Weise zu einem Buchungsportal einer Fluggesellschaft führt, auf welchem beispielsweise noch während der Fahrt ein zusätzliches Handgepäck und/oder Aufgabegepäck gebucht werden kann. Alternativ dazu kann der Insasse aufgrund der Anzeige ein als unzulässig festgestelltes Gepäckstück durch Umpacken oder Auspacken zulässig machen. Gegenstand der Erfindung ist auch ein System zum Bestimmen eines in einem Fahrzeug transportierten Gepäckstücks, welches eine Kamera, welche in einen Kofferraum eines Fahrzeugs gerichtet ist und konfiguriert ist, ein Bild eines in dem Kofferraum angeordneten Gepäckstücks zu erfassen und bereitzustellen, und ein Fahrwerk mit einem Sensor, welcher konfiguriert ist, einen Wert einer von einer Masse des Gepäckstücks abhängigen physikalischen Größe des Fahrwerks zu erfassen und den Wert als ein Sensorsignal bereitzustellen, umfasst. Die Erfindung eignet sich demnach für jedes Fahrzeug mit einem Aktivfahrwerk und zumindest einer in dem Kofferraum angeordneten und in diesen gerichteten Kamera. Entsprechend lässt sich das erfindungsgemäße System einfach in einer Vielzahl von Fahrzeugen montieren.
Erfindungsgemäß umfasst das System ein Steuergerät mit einem tiefen neuronalen Netz, welches konfiguriert ist, aus dem bereitgestellten Bild und einem Zeitverlauf des bereitgestellten Sensorsignals während einer Fahrt des Fahrzeugs eine Größe und eine Masse des Gepäckstücks zu ermitteln. Das tiefe neuronale Netz ermöglicht eine dynamische Erfassung der transportierten Gepäckstücke mit einer hohen Genauigkeit, welche auch weitergehende Services im Zusammenhang mit in dem Fahrzeug transportierten Gepäckstücken erlaubt.
Besonders bevorzugt ist das System konfiguriert, ein erfindungsgemäßes Verfahren auszuführen.
Ein weiterer Gegenstand der Erfindung ist ein Fahrzeug, mit einem erfindungsgemäßen System zum Bestimmen eines in einem Kofferraum des Fahrzeugs transportierten Gepäckstücks. Das Fahrzeug weist einen hinsichtlich in dem Kofferraum transportierter Gepäckstücke erweiterten Funktionsumfang auf, was mit einer größeren Zufriedenheit der Insassen des Fahrzeugs einhergeht.
Ein wesentlicher Vorteil des erfindungsgemäßen Verfahrens besteht in einer hohen Genauigkeit, mit der eine Größe und/oder Masse eines in einem Kofferraum eines Fahrzeugs transportierten Gepäckstücks ermittelt wird. Die hohe Genauigkeit ermöglicht einen erweiterten Funktionsumfang mit weitergehenden Services im Zusammenhang mit transportierten Gepäckstücken.
Die Erfindung ist anhand von Ausführungsformen in den Zeichnungen schematisch dargestellt und wird unter Bezugnahme auf die Zeichnungen weiter beschrieben. Es zeigt:
Figur 1 in einer schematischen Darstellung eine perspektivische teilweise
Hintenansicht eines Fahrzeugs nach einer Ausführungsform der Erfindung;
Figur 2 in einem Blockschaltbild ein Steuergerät eines Systems nach einer
Ausführungsform der Erfindung zum Bestimmen eines Gepäckstücks in einem Kofferraum des in Figur 1 gezeigten Fahrzeugs;
Figur 3 in einer schematischen Darstellung eine teilweise Draufsicht auf ein
Armaturenbrett des in Figur 1 gezeigten Fahrzeugs;
Figur 4 in einer schematischen Darstellung eine vergrößerte Detailansicht einer Anzeigeeinheit des in Figur 3 gezeigten Armaturenbretts.
Die Figuren werden übergreifend beschrieben, gleichen Komponenten sind gleiche Bezugszeichen zugeordnet.
Figur 1 zeigt in einer schematischen Darstellung eine perspektivische teilweise Hintenansicht eines Fahrzeugs 10 nach einer Ausführungsform der Erfindung. Das Fahrzeug 10 umfasst einen mit einem Kofferraumdeckel 21 verschließbaren Kofferraum und ein System 70 (s. auch Figur 2) zum Bestimmen zweier in einem Kofferraum 20 des Fahrzeugs 10 transportierter Gepäckstücke 41 , 42, hier eines Koffers bzw. einer Handtasche. Selbstverständlich erlaubt das System 70 auch das Bestimmen genau eines Gepäckstücks oder von mehr als zwei Gepäckstücken in dem Kofferraum 20. Zu dem Fahrzeug 10 gehört auch ein hier nicht sichtbares Armaturenbrett 50 (s. Figur 3).
Das System 70 umfasst drei Kameras 22, welche in dem Kofferraum 20 angeordnet und in den Kofferraum 20 gerichtet sind. Die Kameras 22 sind konfiguriert, Bilder 71 (siehe Figur 2) der in dem Kofferraum 20 angeordneten Gepäckstücke 41 , 42 zu erfassen und bereitzustellen. Selbstverständlich kann bei Bedarf eine nicht gezeigte Beleuchtungseinrichtung zum Beleuchten der Gepäckstücke 41 , 42 in dem Kofferraum 20 vorgesehen sein.
Ferner umfasst das System 70 ein als Aktivfahrwerk ausgebildetes Fahrwerk 30 mit einer Mehrzahl von Stoßdämpfern 31 und einer entsprechenden Mehrzahl von jeweils einem Stoßdämpfer 31 zugeordneten Rädern 32. Jeder Stoßdämpfer 31 umfasst einen Sensor 31a, welcher konfiguriert ist, einen Wert einer von einer Masse 61 d, 62d (siehe Figur 4) des Gepäckstücks 41 , 42 abhängigen physikalischen Größe des Fahrwerks 30 zu erfassen und den Wert als ein Sensorsignal 72 bereitzustellen.
Die Erfindung ist allerdings nicht auf drei Kameras und Stoßdämpfersensoren beschränkt, sondern lässt sich ohne Weiteres auch mit einer abweichenden Anzahl von Kameras oder anderen Sensoren des Fahrwerks 30 ausführen. Zu dem System 70 gehört auch ein hier nicht sichtbares Steuergerät 73 (s. Figur 2).
Figur 2 zeigt in einem Blockschaltbild das Steuergerät 73 des Systems 70 zum Bestimmen eines Gepäckstücks 41 , 42 in dem Kofferraum 20 des in Figur 1 gezeigten Fahrzeugs 10. Das Steuergerät 73 umfasst ein tiefes neuronales Netz (DNN) 73b, welches eine YOLO-Architektur aufweisen kann und konfiguriert ist, aus den bereitgestellten Bildern 71 und Zeitverläufen 72a der bereitgestellten Sensorsignale 72 während einer Fahrt des Fahrzeugs 10 Größen 61a, 62a und Massen 61 d, 62d der Gepäckstücke 41 , 42 zu ermitteln. Ferner umfasst das Steuergerät 73 eine Präprozessor 73a, welcher konfiguriert ist, eine Fahrzeit des Fahrzeugs 10 in eine Mehrzahl von Zeitintervallen zu unterteilen, die Zeitverläufe 72a der bereitgestellten Sensorsignale 72 durch Berechnen einer Mehrzahl von Werten zu transformieren, welche jeweils die Werte der Sensorsignale 72 in genau einem Zeitintervall charakterisieren und aus den charakterisierenden Werten eine die charakterisierenden Werte umfassende und die Fahrt des Fahrzeugs 10 charakterisierende Tabelle 72b zu bilden.
Figur 3 zeigt in einer schematischen Darstellung eine teilweise Draufsicht auf das Armaturenbrett 50 des in Figur 1 gezeigten Fahrzeugs 10. Das Armaturenbrett 50 umfasst in der üblichen Weise ein Lenkrad 51 , eine hinter dem Lenkrad 51 angeordnete und für einen Fahrer des Fahrzeugs 10 durch das Lenkrad 51 hindurch sichtbare Instrumentenanzeigeeinheit 52, eine Mittelkonsole 53 und eine in einem oberen Bereich der Mittelkonsole 53 angeordnete und als Mensch-Maschine-Schnittsteile (Human Machine Interface, HMI) ausgebildete Anzeigeeinheit 54 eines Infotainmentsystems des Fahrzeugs 10. Diese Ausgestaltung des Armaturenbrettes 50 dient lediglich als Beispiel und schränkt die Erfindung in keiner Weise ein, d. h. die Erfindung ist ohne Weiteres mit abweichenden Ausgestaltungen des Armaturenbretts 50 kombinierbar, welche eine Anzeigeeinheit umfassen.
Das System 70 ist konfiguriert, das folgende Verfahren auszuführen.
Zum Bestimmen der in dem Fahrzeug 10 transportierten Gepäckstücke 41 , 42 erfassen die drei in den Kofferraum 20 des Fahrzeugs 10 gerichteten Kameras 22 Bilder 71 von den in dem Kofferraum 20 des Fahrzeugs 10 angeordneten Gepäckstücken 41 , 42 und stellen diese bereit. Ferner erfassen die Sensoren 31a des Fahrwerks 30 des Fahrzeugs 10 Werte einer von den Massen 61 d, 62d der Gepäckstücke 41 , 42 abhängigen physikalischen Größe des Fahrwerks 30, beispielsweise eines Federwegs jedes Stoßdämpfers 31 , und stellen die erfassten Werte als Sensorsignale 72 bereit. Das Bereitstellen der Bilder 71 und der Sensorsignale 72 kann in einer üblichen Weise über einen Fahrzeugbus (CAN) erfolgen. Das Steuergerät 73 des Fahrzeugs 10 ermittelt aus dem bereitgestellten Bild 71 und aus den Zeitverläufen 72a der bereitgestellten Sensorsignale 72 während einer Fahrt des Fahrzeugs 10 eine Größe 61a, 62a und eine Masse 61 d, 62d jedes Gepäckstücks 41 , 42. Dazu führt das Steuergerät 73 das tiefe neuronale Netz 73b aus, welches die bereitgestellten Bilder 71 und - nach einer Vorverarbeitung - die Zeitverläufe 72a der bereitgestellten Sensorsignale 72 als Eingabe erhält.
Vor einem Auswerten der Zeitverläufe 72a durch das tiefe neuronale Netz 73 unterteilt ein ebenfalls von dem Steuergerät 73 ausgeführter Präprozessor 73a im Rahmen einer Vorverarbeitung eine Fahrzeit des Fahrzeugs 10 in eine Mehrzahl von Zeitintervallen und transformiert die Zeitverläufe 72a der bereitgestellten Sensorsignale 72 durch Berechnen einer Mehrzahl von Werten, welche jeweils die Werte der Sensorsignale 72 in genau einem Zeitintervall charakterisieren. Dann bildet der Präprozessor 73a aus den charakterisierenden Werten eine die charakterisierenden Werte umfassende und die Fahrt des Fahrzeugs 10 charakterisierende Tabelle 72b, welche als Eingabe für das tiefe neuronale Netz 73b dient.
Vor einem ersten produktiven Einsatz des Systems 70 wird das tiefe neuronale Netz 73b während einer Mehrzahl von Fahrten des Fahrzeugs 10 anhand einer Mehrzahl von vorbestimmten Gepäckstücken 41 , 42 mittels eines überwachten Lernens in bekannter Weise trainiert. Die zum Trainieren verwendeten vorbestimmten Gepäckstücke 41 , 42 weisen jeweils eine bekannte Größe 61a, 62a und eine bekannte Masse 61 d, 62d auf und werden jeweils in unterschiedlichen Kombinationen und an einer Mehrzahl von verschiedenen Positionen in dem Kofferraum 20 angeordnet. Es wird angemerkt, dass der Wissensstand des tiefen neuronalen Netzes 73b nach einem Abschluss des überwachten Lernens konstant bleibt. Während des produktiven Einsatzes des Systems 70 lernt das System 70 nicht weiter.
Eine oder jede der Anzeigeeinheiten 52, 54 des Fahrzeugs 10 zeigt die ermittelte Größe 61a, 62a und die ermittelte Masse 61 d, 62d jedes in dem Kofferraum 20 angeordneten Gepäckstücks 41 , 42 an. Figur 4 zeigt in einer schematischen Darstellung eine vergrößerte Detailansicht einer Anzeigeeinheit 52, 54 des in Figur 3 gezeigten Armaturenbretts 50. Das Steuergerät 73 verknüpft hier beispielhaft jedes erfasste Gepäckstück 41 , 42 mit einem geplanten Flug 63a eines Insassen des Fahrzeugs 10. Die Anzeigeeinheit 52, 54 zeigt entsprechend einen Anzeigeinhalt 60 an, welcher jeweils einen Gepäckstückeintrag 61 , 62 für jedes Gepäckstück 41 , 42 in dem Kofferraum 20 sowie einen zu dem geplanten Flug 63a passenden Flugeintrag 63 umfasst.
Jeder Gepäckstückeintrag weist die ermittelte Größe 61a, 62a, eine gebuchte Aufgabeart 61b, 62b, ein Zulässigkeitssymbol 61c, 62c und die ermittelte Masse 61 d, 62d des jeweiligen Gepäckstücks 41 , 42 auf. Der Flugeintrag 63 weist eine geplante Flugnummer 63a und einen Buchungsknopf 63b auf, welcher von dem Steuergerät 73 bereitgestellt wird, falls ein Gepäckstück 41 , 42 für den geplanten Flug unzulässig ist.
Ausgehend von der ermittelten Größe 61a, 62a und der ermittelten Masse 61 d, 62d jedes Gepäckstücks 41 , 42 stellt das Steuergerät 73 eine Zulässigkeit jedes Gepäckstücks 41 , 42 als ein Handgepäck 61b, 62b oder ein Aufgabegepäck fest und zeigt die Zulässigkeit in Form eines Zulässigkeitssymbols 61c, 62c an. In dem gezeigten Beispiel ist das Gepäckstück 41 in Form eines Koffers nicht als Handgepäck zugelassen, weshalb der Flugeintrag 63 den Buchungsknopf 63b aufweist. Durch Betätigen des Buchungsknopfs 63b gelangt ein Insasse des Fahrzeugs 10 zu einem Buchungsportal der entsprechenden Fluggesellschaft, wo er während der Fahrt des Fahrzeugs 10 eine Umbuchung durchführen kann. Alternativ kann der Insasse das unzulässige Gepäckstück 41 auspacken oder umpacken, um seine Zulässigkeit als Handgepäck herzustellen.
Die hier gezeigte Verknüpfung mit einem geplanten Flug zeigt lediglich beispielhaft einen weitergehenden Service, welcher von dem erfindungsgemäßen System 70 ermöglicht wird. Selbstverständlich eignet sich das System 70 auch für andersartige weitergehende Services, welche ein Bestimmen transportierter Gepäckstücke 41 , 42 mit einer hohen Genauigkeit voraussetzen.
BEZUGSZEICHENLISTE:
10 Fahrzeug
20 Kofferraum
21 Kofferraumdeckel
22 Kamera
30 Fahrwerk
31 Stoßdämpfer
31a Sensor
32 Rad
41 Gepäckstück
42 Gepäckstück
50 Armaturenbrett
51 Lenkrad
52 Instrumentenanzeigeeinheit
53 Mittelkonsole
54 Infotainmentanzeigeeinheit
60 Anzeigeinhalt
61 Gepäckstückeintrag
61a Gepäckgröße
61 b Art der Gepäckaufgabe 61c Zulässigkeitssymbol
61 d Gepäckmasse
62 Gepäckstückeintrag
62a Gepäckgröße
62b Art der Gepäckaufgabe 62c Zulässigkeitssymbol 62d Gepäckmasse
63 Flugeintrag
63a Flugnummer
63b Buchungsknopf
70 System
71 Bild
72 Sensorsignal 72a Zeitverlauf
72b Tabelle
73 Steuergerät
73a Präprozessor
73b Tiefes neuronales Netz
74 Ausgabe

Claims

PATENTANSPRÜCHE:
1. Verfahren zum Bestimmen eines in einem Fahrzeug (10) transportierten Gepäckstücks (41 , 42), bei dem
- eine in einen Kofferraum (20) eines Fahrzeugs (10) gerichtete Kamera
(22) ein Bild (71) von einem in dem Kofferraum (20) des Fahrzeugs (10) angeordneten Gepäckstück (41 , 42) erfasst und bereitstellt;
ein Sensor (31a) eines Fahrwerks (30) des Fahrzeugs (10) einen Wert einer von einer Masse (61 d, 62d) des Gepäckstücks (41 , 42) abhängigen physikalischen Größe des Fahrwerks (30) erfasst und den erfassten Wert als ein Sensorsignal (72) bereitstellt;
ein Steuergerät (73) des Fahrzeugs (10) aus dem bereitgestellten Bild
(71) und aus einem Zeitverlauf (72a) des bereitgestellten Sensorsignals
(72) während einer Fahrt des Fahrzeugs (10) eine Größe (61a, 62a) und eine Masse (61 d, 62d) des Gepäckstücks (41 , 42) ermittelt.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , bei dem die Größe (61a, 62a) und die Masse (61 d, 62d) des Gepäckstücks (41 , 42) von einem von dem Steuergerät (73) ausgeführten tiefen neuronalen Netz (73b), welches das bereitgestellte Bild (71 ) und den Zeitverlauf (72a) des bereitgestellten Sensorsignals (72) als Eingabe erhält, ermittelt wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder Anspruch 2, bei dem ein von dem Steuergerät (73) ausgeführter Präprozessor (73a) eine Fahrzeit des Fahrzeugs (10) in eine Mehrzahl von Zeitintervallen unterteilt, den
Zeitverlauf (72a) des bereitgestellten Sensorsignals (72) durch Berechnen einer Mehrzahl von Werten, welche jeweils die Werte des Sensorsignals (72) in genau einem Zeitintervall charakterisieren, transformiert und eine die charakterisierenden Werte umfassende und die Fahrt des Fahrzeugs (10) charakterisierende Tabelle (72b) bildet.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, bei dem das tiefe neuronale Netz (73b) während einer Mehrzahl von Fahrten des Fahrzeugs (10) anhand einer Mehrzahl von vorbestimmten Gepäckstücken (41 , 42), welche jeweils eine bekannte Größe (61a, 62a) und eine bekannte Masse (61 d, 62d) aufweisen und an einer Mehrzahl von verschiedenen Positionen in dem Kofferraum (20) angeordnet werden, mittels eines überwachten Lernens vorab trainiert wird.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, bei dem eine Mehrzahl von Kameras (22) Bilder (71) von einer Mehrzahl von in dem Kofferraum (20) des Fahrzeugs (10) angeordneten Gepäckstücken (41 , 42) erfasst und bereitstellt und das Steuergerät (73) die Größe (61a, 62a) und die Masse (61 d, 62d) jedes Gepäckstücks (41 , 42) ermittelt.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, bei dem eine Anzeigeeinheit (52, 54) des Fahrzeugs (10) die Größe (61a, 62a) und die Masse (61 d, 62d) jedes in dem Kofferraum (20) angeordneten Gepäckstücks (41 , 42) anzeigt.
7. Verfahren nach Anspruch 6, bei dem das Steuergerät (73) jedes erfasste Gepäckstück (41 , 42) mit einem geplanten Flug (63a) eines Insassen des Fahrzeugs (10) verknüpft und ausgehend von der ermittelten Größe (61a, 62a) und der ermittelten Masse (61 d, 62d) jedes Gepäckstücks (41 , 42) eine Zulässigkeit des Gepäckstücks (41 , 42) als ein Handgepäck (61 b, 62b) oder ein Aufgabegepäck feststellt und die Zulässigkeit in Form eines Zulässigkeitssymbols (61c, 62c) anzeigt und auf der Anzeigeeinheit (52, 54) einen Buchungsknopf (63b) bereitstellt, falls ein Gepäckstück (41 , 42) für den geplanten Flug (63a) unzulässig ist.
8. System (70) zum Bestimmen eines in einem Fahrzeug (10) transportierten Gepäckstücks (41 , 42), welches eine Kamera (22), welche in einen Kofferraum (20) eines Fahrzeugs (10) gerichtet ist und konfiguriert ist, ein Bild (71) eines in dem Kofferraum (20) angeordneten Gepäckstücks (41 , 42) zu erfassen und bereitzustellen, ein Fahrwerk (30) mit einem Sensor (31a), welcher konfiguriert ist, einen Wert einer von einer Masse (61d, 62d) des Gepäckstücks (41 , 42) abhängigen physikalischen Größe des Fahrwerks (30) zu erfassen und den Wert als ein Sensorsignal (72) bereitzustellen, und ein Steuergerät (73) mit einem tiefen neuronalen Netz (73b), welches konfiguriert ist, aus dem bereitgestellten Bild (71) und einem Zeitverlauf (72a) des bereitgestellten Sensorsignals (72) während einer Fahrt des Fahrzeugs (10) eine Größe (61a, 62a) und eine Masse (61 d, 62d) des Gepäckstücks (41 , 42) zu ermitteln, umfasst. 9. System nach Anspruch 8, welches konfiguriert ist, ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7 auszuführen.
10. Fahrzeug (10), mit einem System (70) nach einem der Ansprüche 8 oder 9 zum Bestimmen eines in einem Kofferraum (20) des Fahrzeugs (10) transportierten Gepäckstücks (41 , 42).
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