WO2020260328A1

WO2020260328A1 - Verfahren und vorrichtung zum bestimmen einer thermischen behaglichkeit

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Publication number: WO2020260328A1
Application number: PCT/EP2020/067581
Authority: WO
Inventors: Foti COLECA; Sebastian LOEW
Original assignee: Gestigon Gmbh
Priority date: 2019-06-27
Filing date: 2020-06-24
Publication date: 2020-12-30
Also published as: DE102019117348A1

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Bestimmen einer thermischen Behaglichkeit bezüglich einer in einem bestimmten Raumbereich befindlichen Person. Das Verfahren weist auf: Erfassen eines drei räumliche Dimensionen, 3D, abbildenden 3D-Bilds eines ersten Oberflächenbereichs an der Oberfläche der Person mittels eines 3D- Bildsensors; Erfassen eines Thermobilds eines mit dem ersten Oberflächenbereich in einem Überlappbereich überlappenden zweiten Oberflächenbereichs an der Oberfläche der Person mittels eines thermischen Bildsensors; Anwenden einer Bildregistrierungstransformation auf das 3D-Bild, das Thermobild, oder beide, um die beiden Bilder zumindest bezüglich des Überlappbereichs in Übereinstimmung zu bringen; Identifizieren von verschiedenen in dem Überlappbereich abgebildeten Körperteilen der Person mittels entsprechenden Segmentierens des 3D-Bilds; Zuordnen jeweils zumindest eines aus dem Thermobild gewonnenen thermischen Werts zu jedem der in dem 3D-Bild identifizierten Körperteile auf Basis der Bildregistrierungstransformation; und Modellbasiertes Bestimmen eines Schätzwerts für die thermische Behaglichkeit der Person in Abhängigkeit von den den identifizierten Körperteilen jeweils zugeordneten thermischen Werten.

Description

Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen einer thermischen Behaglichkeit

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Bestimmen einer thermischen Behaglichkeit. Des Weiteren betrifft die Erfindung darauf aufbauend ein Ver fahren und eine Vorrichtung zum Steuern einer automatischen Klimatisierung eines zur Auf nahme einer Person geeigneten Raumbereichs, wie beispielsweise eines Fahrgastbereichs eines Fahrzeugs.

Während in der Vergangenheit die Klimatisierung von Räumen oftmals manuell gesteuert wurde, etwa mittels eines Reglers zur Einstellung einer Raumtemperatur, sind inzwischen Klimatisierungssysteme bekannt, bei denen deren Einstellung automatisch erfolgt, insbe sondere in Abhängigkeit von einer oder mehreren sensorisch bestimmten Eingangsgrößen. Zu diesem Zweck ist es insbesondere bekannt, die Ansteuerung solcher Klimatisierungs systeme in Abhängigkeit von einer als„thermische Behaglichkeit“ bezeichneten Eingangs größe vorzunehmen. Eine gängige Norm zur Bestimmung der thermischen Behaglichkeit in Form eines sogenannten Thermal Comfort Index (TCI) ist die ISO Norm EN ISO 7730. Die thermische Behaglichkeit bzw. der TCI beschreiben das menschliche Wohlbefinden in Ab hängigkeit von der Temperatur. Beispiele für TCIs gemäß dieser Norm sind der PMV (Pre- dicted Mean Vote)-lndex und der PPD (Predicted Percentage of Dissatisfied)-Index.

In den meisten Fällen, insbesondere gemäß EN ISO 7730, wird die thermische Behaglich keit in Abhängigkeit von mehreren Parametern definiert, die alle unabhängig voneinander sein und verändert werden können. Sie kann insbesondere durch folgende Haupteinfluss größen bestimmt sein: Raumlufttemperatur, mittlere innere Oberflächentemperaturen der raumumschließenden Flächen, Wärmeableitung dieser Oberflächen, Luftgeschwindigkeit, relative Feuchte der Raumluft. Ferner kann sie abhängig von personenbezogenen Para metern, wie etwa deren Tätigkeit, Bekleidung oder Aufenthaltsdauer in dem Raum festge legt sein.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, das automatische Bestimmen einer thermischen Behaglichkeit einer Person in einem Raumbereich weiter zu verbessern, insbesondere im Hinblick auf deren Genauigkeit und somit Zuverlässigkeit. Des Weiteren liegt Erfindung, darauf aufbauend, die Aufgabe zugrunde, eine verbesserte automatische Klimatisierung eines solchen Raumbereichs zum Zwecke einer Optimierung der thermischen Behaglich keit einer oder mehrerer Personen in dem Raumbereich zu erreichen. Die Lösung dieser Aufgabe wird gemäß der Lehre der unabhängigen Ansprüche erreicht. Verschiedene Ausführungsformen und Weiterbildungen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche.

Ein erster Aspekt der Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bestimmen einer thermischen Behaglichkeit, insbesondere eines thermischen Behaglichkeitsindex TCI, bezüglich einer in einem bestimmten Raumbereich, insbesondere in einem Fahrgastbereich eines Fahrzeugs, befindlichen Person. Das Verfahren weist auf: (i) Erfassen eines drei räumliche Dimensio nen (3D) abbildenden 3D-Bilds eines ersten Oberflächenbereichs an der Oberfläche der Person mittels eines 3D-Bildsensors; (ii) Erfassen eines Thermobilds eines mit dem ersten Oberflächenbereich in einem Überlappbereich überlappenden zweiten Oberflächenbe reichs an der Oberfläche der Person mittels eines thermischen Bildsensors; (iii) Anwenden einer Bildregistrierungstransformation auf das 3D-Bild, das Thermobild, oder beide, um die beiden Bilder zumindest bezüglich des Überlappbereichs in Übereinstimmung zu bringen; (iv) Identifizieren von verschiedenen in dem Überlappbereich abgebildeten Körperteilen der Person mittels entsprechenden Segmentierens des 3D-Bilds; (v) Zuordnen jeweils zumin dest eines aus dem Thermobild gewonnenen thermischen Werts zu jedem der in dem 3D- Bild identifizierten Körperteile auf Basis der Bildregistrierungstransformation; und (vi) Mo dellbasiertes Bestimmen eines Schätzwerts für die thermische Behaglichkeit der Person in Abhängigkeit von den den identifizierten Körperteilen jeweils zugeordneten thermischen Werten.

Das genannte Fahrzeug kann insbesondere ein Personenkraftwagen, ein Lastkraftwagen oder ein Bus sein.

Der Begriff „dreidimensional“ bzw.„3D“ im Sinne der Erfindung bezieht sich auf Datenmo delle, bei denen der Raum in drei Dimensionen abgebildet wird. Neben„echten“ 3D Daten modellen sollen hier auch sogenannte zweieinhalbdimensionale (kurz: 2,5D) Datenmodelle unter den Begriff „dreidimensional“ bzw.„3D“ fallen, bei denen die dritte Dimension nicht vollwertig bezogen auf die 2D-Lageinformation gespeichert ist, sondern die dritte Dimen sion lediglich als Attribut der zweidimensional modellierten Objekte verfügbar ist. Zur Illust ration des - für den Begriff „3D“ im Sinne der Erfindung jedoch nicht relevanten - Unter schieds zwischen„echten“ 3D-Datenmodellen und 2,5D-Datenmodellen wird auf das Bei spiel digitaler Höhenmodelle verwiesen, bei denen in der Regel die Geländehöhe als Funk tion der Lage modelliert ist. Zu jeder 2D-Lagekoordinate existiert in einem solchen Modell nur ein Höhenwert. Senkrechte Wände, Überhänge, Hohlräume, Tunnel und Brücken las sen sich in einem solchen Modell nicht integrieren, da dort in der Realität Punkte verschie dener Höhe übereinander liegen. Um auszudrücken, dass trotz 3D-Modell (es wird Lage und Höhe modelliert) nicht alle 3D-Formen modellierbar sind, wird häufig die abschwä chende Bezeichnung„2,5D“ verwendet.

Dementsprechend werden hierin unter dem Begriff 3D-Bildsensor auch 2,5D-Bildsensoren verstanden, wie etwa Time-of-Flight (TOF) Kameras. Unter einer "TOF-Kamera" ist insbe sondere ein 3D-Kamerasystem zu verstehen, das auf Basis eines Laufzeitverfahren (eng lisch: time of flight, "TOF") Distanzen misst. Das Messprinzip beruht darauf, dass die auf zunehmende Szene mittels eines Lichtpulses ausgeleuchtet wird, und die Kamera für jeden Bildpunkt die Zeit, die das Licht bis zum Objekt und wieder zurück braucht misst. Diese benötigte Zeit ist aufgrund der Konstanz der Lichtgeschwindigkeit direkt proportional zur Distanz. Die Kamera liefert somit für jeden Bildpunkt die Entfernung des darauf abgebilde ten Objektes. Die Verwendung eines TOF-Kamerasystems stellt eine besonders effektive und hochauflösende Implementierungsmöglichkeit, für einen 3D-Bildsensor zum Einsatz im Rahmen der Erfindung dar.

Unter einem„thermischen Bildsensor“ im Sinne der Erfindung ist ein thermografischer Sen sor, zu verstehen. Ein solcher Sensor wird auch oft als Wärmebildkamera bezeichnet. Die Thermografie ist ein bildgebendes Verfahren zur Anzeige der Oberflächentemperatur von Objekten. Dabei wird die Intensität der Infrarotstrahlung, die von einem Punkt ausgeht, als Maß für dessen T emperatur gedeutet. Eine Wärmebildkamera wandelt die für das mensch liche Auge unsichtbare Infrarotstrahlung in Signale, insbesondere elektrische Signale, um. Daraus kann dann ein Bild („Wärmebild“ bzw. gleichbedeutend„Thermobild“), beispiels weise ein Falschfarbenbild oder ein Graustufenbild erzeugt werden, beispielsweise durch die Kamera selbst oder durch eine nachgelagerte Datenverarbeitungsvorrichtung. Insbe sondere sind sog. FIR-Sensoren („Far lnfrared“-Sensoren) thermische Bildsensoren im Sinne der Erfindung.

Unter einer„Bildregistrierungstransformation“ ist im Sinne der Erfindung eine Transforma tion zu verstehen, die dazu dient, zwei oder mehrere Bilder derselben Szene, oder zumin dest ähnlicher Szenen, bestmöglich oder zumindest in für den erforderlichen Zweck ausrei chendem Maße in Übereinstimmung miteinander zu bringen. Dabei wird häufig, ohne dass dies als Einschränkung zu verstehen wäre, eines der Bilder als Referenzbild festgelegt und das zumindest eine andere Bild jeweils als„Objektbild“ bezeichnet. Um das bzw. die Ob jektbilder optimal an das Referenzbild anzupassen, wird eine ausgleichende Transforma tion, eben die Bildregistrierungstransformation, berechnet. Es ist jedoch grundsätzlich auch denkbar, dass zum Zwecke der Erreichung einer bestmöglichen bzw. ausreichenden Über einstimmung mehrere, insbesondere sämtliche, der in Übereinstimmung zu bringenden Bil der einer jeweiligen Bildregistrierungstransformation unterworfen werden. Die zu registrie renden Bilder unterscheiden sich in der Regel insbesondere schon dadurch voneinander, dass sie von unterschiedlichen Positionen, zu unterschiedlichen Zeitpunkten oder mit un terschiedlichen Sensoren aufgenommen wurden.

Unter dem Begriff„Segmentierung“ ist im Sinne der Erfindung die Erzeugung von inhalt lich zusammenhängenden Regionen durch Zusammenfassung benachbarter Pixel oder Voxel entsprechend einem bestimmten Homogenitätskriterium zu verstehen. Bei der vor liegenden Erfindung können insbesondere Bildpunkte (Voxel des 3D-Bilds), welche das selbe Körperteil, beispielsweise den Kopf oder den Torso oder einen Arm, der abgebilde ten Person abbilden, zu einem Segment zusammengefasst werden. Zu den zur Segmen tierung grundsätzlich verwendbaren Verfahren gehören insbesondere„Connected-compo- nent labeling“ (eine algorithmisch Anwendung der Graphentheorie, bei der Untermengen von verbundenen Komponenten eines Graphs (sog. connected comoonents) auf Basis einer vorbestimmten Heuristik eineindeutig klassifiziert werden. Auch bekannte Clusterverfahren können grundsätzlich als Segmentierungsverfahren eingesetzt werden.

Unter einem„modellbasierten Bestimmen“ eines Schätzwerts für die thermische Behaglich keit ist im Sinne der Erfindung ein Bestimmen, insbesondere ein Berechnen, eines Schätz werts für thermische Behaglichkeit anhand eines Modells, etwa einer mathematischen bzw. physikalischen Formel oder einer Wertetabelle, zu verstehen, wobei das Modell dazu dient, den Schätzwert in Abhängigkeit von den Eingangsgrößen des Modells zu bestimmen. Das Model kann insbesondere mittels einer Norm, wie etwa der eingangs genannten ISO Norm EN ISO 7730 festgelegt sein.

Unter einer„Person“ ist im Sinne der Erfindung stets eine lebende Person zu verstehen. Wenngleich die Erfindung hier im Zusammenhang mit Menschen als„Personen“ erläutert wird, ist sie gleichermaßen auf viele andere Lebewesen, insbesondere Säuger, wie etwa Hunde oder Katzen oder andere Haustiere oder Nutztiere, anwendbar, so dass in diesen Fällen der Begriff „Person“ im Sinne der Erfindung auch auf solche anderen Lebewesen anwendbar ist. Beispielsweise kann die Erfindung auch im Rahmen der Stall- oder Käfig haltung von Tieren zum Einsatz kommen. Dementsprechend kann dazu ein auf die jeweilige Art des Lebewesens angepasstes Modell zur Bestimmung des Schätzwerts für dessen ther mische Behaglichkeit verwendet werden.

Bei dem Verfahren gemäß dem ersten Aspekt der Erfindung wird der Raumbereich sowohl mittels zumindest eines 3D Bildsensors als auch mittels zumindest eines thermischen Bildsensors erfasst, und die entsprechend resultierenden Bilder werden im Sinne einer Bild registrierung in Übereinstimmung gebracht. Dadurch ist es möglich, Informationen aus ei nem Bild entsprechenden Informationen aus dem anderen Bild zuzuordnen. Anhand der Segmentierung des 3D-Bilds können insbesondere verschiedene in den Bildern abgebil dete Körperteile der Person identifiziert und diesen mittels der entsprechenden Informatio nen aus dem Thermobild jeweils Temperaturwerte zugeordnet werden. Dies ermöglicht es unter anderem, auf eine bestimmte körperliche Aktivität und eine Bekleidung der Person Rückschlüsse zu ziehen, wobei körperliche Aktivität und die Bekleidung wiederum jeweils einen Einfluss auf die thermische Behaglichkeit haben können.

Mithilfe des Verfahrens gemäß dem ersten Aspekt der Erfindung kann somit vorteilhaft eine Verbesserung bei der Bestimmung der thermischen Behaglichkeit erreicht werden, da an ders als bei bekannten Lösungen nicht nur Messwerte für Temperaturen, Sonneneinstrah lung oder Luftströmungen als Eingangsgrößen für die Bestimmung der thermischen Behag lichkeit verwendet werden können, sondern ebenso personenspezifische und teilweise dy namische Eingangsgrößen, wie etwa deren spezifische Bekleidung, deren Bewegungen und deren Oberflächentemperatur an verschiedenen Körperteilen. Somit lässt sich insbe sondere eine genauere und optional auch zeitabhängige Abschätzung der thermischen Be haglichkeit der Personen erreichen.

Nachfolgend werden bevorzugte Ausführungsformen des Verfahrens beschrieben, die je weils, soweit dies nicht ausdrücklich ausgeschlossen wird oder technisch unmöglich ist, beliebig miteinander sowie mit den weiteren beschriebenen anderen Aspekten der Erfin dung kombiniert werden können.

Bei einigen Ausführungsformen weist das Verfahren des Weiteren ein Bestimmen der Bild registrierungstransformation, vor deren Durchführung, auf Basis eines mit dem 3D- Bildsensors erfassten Bilds, welches insbesondere ein 3D-Bild oder ein 2D-Amplitudenbild sein kann, und eines mittels des thermischen Bildsensors erfassten Thermobilds auf. Dazu können bekannte Methoden zur Bestimmung der Bildregistrierungstransformation verwen det werden. Solche Methoden können insbesondere merkmalsbasierte Verfahren sein, bei denen (im Falle von zwei Bildern) zwei Mengen von Merkmalen aus den in Übereinstim mung zu bringenden Bildern entnommen werden. Die eine Menge enthält die Merkmale im Objektbild, die andere die Merkmale im Referenzbild. Die Merkmale werden durch soge nannte Kontrollpunkte repräsentiert. Dies können die Merkmale selbst sein, falls es sich bei den Merkmalen um Punkte handelt, oder Endpunkte von Linien, Schwerpunkte von Regio nen oder ähnliches. Ziel der Merkmalsanpassung ist es dann, die paarweise Korrespon denz der Merkmale des Objektbildes mit denen des Referenzbildes herzustellen. Insbeson dere bekannte flächenbasierte Methoden zur Bestimmung der Bildregistrierungstransfor mation verwendet werden, bei denen unter Verwendung einer Kreuzkorrelationsfunktion ein sog. Template-Matching vorgenommen wird.

Bei diesen vorgenannten Ausführungsformen weist das Verfahren somit selbst die zum Festlegen der Bildregistrierungstransformation, d. h. zur geometrischen Kalibrierung des 3D-Bilds und des Thermobilds, erforderlichen Schritte auf, was es insbesondere auch er möglicht, wiederholt, insbesondere periodisch oder fortlaufend, im Rahmen des Verfahrens eine Nachkalibrierung zum Zwecke des Erhalts der erforderlichen Genauigkeit der Bildre gistrierung vorzunehmen. Dies ist insbesondere bei der Verwendung des Verfahrens in Fahrzeugen hilfreich, da aufgrund der im Fährbetrieb auftretenden Beschleunigungen, ins besondere Erschütterungen, möglicherweise im Laufe der Zeit eine Dekalibrierung der ver schiedenen Bildsensoren auftreten könnte, die einen negativen Einfluss auf die Zuverläs sigkeit und Genauigkeit der Bestimmung der thermischen Behaglichkeit zur Folge haben könnte.

Bei einigen solcher Ausführungsformen weist das Bestimmen der Bildregistrierungstrans formation auf: (i) Gleichzeitiges Erfassen eines Oberflächenabschnitts eines Referenzob jekts mittels des 3D-Bildsensors und des thermischen Bildsensors, wobei der Oberflächen abschnitt des Referenzmodels in abgegrenzte Bereiche unterteilt ist, die sich sowohl be züglich ihrer Temperatur als auch optisch voneinander unterscheiden; und (ii) Bestimmen der Bildregistrierungstransformation auf Basis einer Zuordnung von zueinander korrespon dierenden Bildpunkten auf dem von dem 3D-Bildsensor einerseits und dem thermischen Sensor andererseits erfassten Bildern des Oberflächenabschnitts des Referenzobjekts. Die Verwendung eines solchen Referenzobjekts, welches insbesondere ein Schachbrettmuster aufweisen kann, erlaubt es mithilfe ein und desselben Referenzobjekts die zum Bestimmen der Bildregistrierungstransformation erforderlichen 3D- bzw. Thermobilder zu erzeugen.

Insbesondere kann das Referenzobjekt so gestaltet sein, dass die verschiedenen abge grenzten Bereiche unterschiedliche thermischen und optische Absorptionskoeffizienten aufweisen, sodass sie sich beim strahlungsbedingten Erwärmen und/oder Beleuchten mit Licht im sichtbaren Wellenlängenbereich unterschiedlich schnell aufheizen, und somit nicht nur optisch im 3D-Bild, sondern auch thermisch im Thermobild voneinander unterscheidbar sind. So lassen sich die entsprechenden zueinander korrespondierenden Bildpunkte, ins besondere an Grenzlinien oder Grenzpunkten dieser abgegrenzten Bereiche, gut mittels eines geeigneten Bilderkennungsverfahrens, beispielsweise einer sog.„Canny“-Kantener- kennung (auch als Canny-Algorithmus bekannt) und/oder einer„Harris“-Eckenerkennung, aus den Bildern extrahieren.

Bei einigen Ausführungsformen weist das Verfahren des Weiteren ein Identifizieren der Person sowie zumindest einen der folgenden Prozesse auf: (i) Anpassen des Modells zum Bestimmen des Schätzwerts oder eines Eingangswerts dafür in Abhängigkeit von der er kannten Identität der Person; (ii) Festlegen eines Zugangs der Person zu Konfigurations möglichkeiten für das Verfahren bzw. ein das Verfahren ausführenden Systems in Abhän gigkeit von der erkannten Identität der Person. Auf diese Weise lässt sich das Verfahren individualisiert durchführen, was es insbesondere ermöglicht, die Bestimmung der thermi schen Behaglichkeit in Abhängigkeit von zu der identifizierten Person bereits vorab bekann ten Informationen (insbesondere Benutzerprofil) zu bestimmen. Des Weiteren kann gemäß Option (ii) eine vorhandene Konfigurationsmöglichkeit für das Verfahren beziehungsweise die zu seiner Ausführung bestimmte Vorrichtung vor unbefugter Benutzung geschützt wer den, sodass nur eine oder mehrere autorisierte Personen eine entsprechend geschützte Konfiguration durchführen können.

Insbesondere kann dabei gemäß einiger verwandter Ausführungsformen das Anpassen des Modells zum Bestimmen des Schätzwerts oder eines Eingangswerts dafür zumindest teilweise mittels Erfassung einer der identifizierten Person zugeordneten Benutzereingabe an einer Mensch-Maschine-Schnittsteile bestimmt werden. Beispielsweise könnte die Per son an der Mensch-Maschine-Schnittsteile eine Eingabe vornehmen, mit der eine höhere oder niedrigere Temperatur angefordert wird, sodass das Modell auf Basis dieser Eingabe entsprechend angepasst werden kann, um zukünftig einen entsprechend niedrigeren oder höheren Schätzwert für die thermische Behaglichkeit bei gleichen bzw. vergleichbaren Wer ten für die Eingangsgrößen zu liefern und somit eine Individualisierung der Schätzwertbe stimmung umzusetzen.

Zusätzlich oder alternativ dazu kann gemäß einiger weiterer Ausführungsformen das An passen des Modells zum Bestimmen des Schätzwerts oder eines Eingangswerts dafür zu mindest teilweise mittels eines auf maschinellem Lernen beruhenden Anpassungsverfah rens erfolgen, welches mittels zumindest einer der folgenden Maßnahmen trainiert wird: (i) eine oder mehrere der identifizierten Person zugeordnete Benutzereingaben an einer Mensch-Maschine-Schnittsteile; (ii) aus dem 3D-Bild, dem Thermobild und/oder einem oder mehreren weiteren sensorisch erfassten und der Person oder dem Raumbereich zugeord neten Sensorwerten abgeleiteten Körperzustände oder Verhaltensweisen der identifizierten Person. Somit kann das Modell insbesondere dynamisch und/oder ohne aufwändige Erst konfiguration bestimmt und fortlaufend verbessert bzw. an zeitlich veränderliche Umstände angepasst werden. Insbesondere können diesem Zusammenhang zum Zwecke des ma schinellen Lernens und der Modellbildung künstliche neuronale Netze, etwa Convolutional Neural Networks (CNN), zum Einsatz kommen.

Des Weiteren kann gemäß einiger weiterer Ausführungsformen der identifizierten Person ein Benutzerprofil zugeordnet werden und das Anpassen des Modells zum Bestimmen des Schätzwerts oder eines Eingangswerts dafür in Abhängigkeit von in dem Benutzerprofil der identifizierten Person enthaltenen oder ihm zugeordneten personenindividuellen Anpas sungsinformationen erfolgen. Auf diese Weise lassen sich benutzerbezogene Anpassungs raten bzw. Parameter des Modells mittelst eines entsprechenden Benutzerprofils speichern und ohne signifikanten Zeitverlust abrufen, was insbesondere dann vorteilhaft genutzt wer den kann, wenn die Person, für die deren thermische Behaglichkeit bestimmt werden soll, im Laufe der Zeit ausgetauscht wird, beispielsweise wenn eine Person das Fahrzeug ver lässt und stattdessen eine andere Person den Raumbereich, d. h. hier den Fahrgastbereich, des Fahrzeugs eintritt. Sobald die neu eingetretene Person identifiziert ist, kann deren Be nutzerprofil unmittelbar herangezogen werden, um sofort das entsprechende Modell zur Bestimmung des Schätzwertes damit zu parametrisierten, ohne dass zunächst eine noch malige, insbesondere zeitraubende, Erstkonfiguration des Modells erforderlich wäre.

Bei einigen Ausführungsformen erfolgt das Segmentieren des erfassten 3D-Bilds zur Iden tifikation von verschiedenen Körperteilen der Person mittels eines auf maschinellem Lernen beruhenden Segmentierungsverfahrens, welches auf Basis einer entsprechenden Klassifi zierung der Bildpunkte des 3D-Bilds im Überlappbereich diesen in verschiedene Bildberei che klassifiziert. Dabei weist die Klassifikation dieser Bildbereiche jeweils eine Klasse auf, die einem unbedeckten Körperteil einer Person, einem bekleideten Körperteil einer Person bzw. einem nicht zu einer Person gehörenden Bildhintergrund zugeordnet ist. Zudem erfolgt die Bestimmung der den identifizierten Körperteilen der Person jeweils zugeordneten ther mischen Werte in Abhängigkeit von der Zuordnung der verschiedenen Bildbereiche und somit identifizierten Körperteile zu dieser Klassifikation. Ein beispielhaftes Segmentierungs fahren dieser Art ist das„ Efficient Human Pose Estimation from Single Depth lmages“-V er fahren von Jamie Shotton et al. ( Shotton J. et al. (2013) Efficient Human Pose Estimation from Single Depth Images. In: Criminisi A., Shotton J. (eds) Decision Forests for Computer Vision and Medical Image Analysis. Advances in Computer Vision and Pattern Recognition. Springer, London; auch verfügbar unter httpsJ/www. microsoft. com/en-us/research/wp-con- tent/uploads/2016/02/main-39.pdf) .

Auf diese Weise ist es möglich, zum einen eine Extraktion der die Person darstellenden Bildanteile gegenüber dem Bildhintergrund vorzunehmen und zum anderen eine Unter scheidung zwischen unbedeckten und begleiteten Körperteilen der Person, welche typi scherweise mit der gemessenen Temperatur dieser jeweiligen Körperteile korreliert ist, bei der Bestimmung der thermischen Behaglichkeit zu berücksichtigen. So sind die mittels des Thermobilds bestimmten Oberflächentemperaturen von unbedeckten Körperteilen einer Person, d. h. deren Hauttemperatur, typischerweise höher, als die entsprechend bestimm ten Oberflächentemperaturen von Kleidungsstücken welche die Person gerade trägt, die ein aller Regel zu einem gewissen Grad eine thermische Isolationsschicht darstellen, so- dass die tatsächliche Oberflächentemperatur der darunterliegenden Körperteile durch die Oberflächentemperatur des Kleidungsstücks nicht korrekt wiedergegeben wird. Gemäß die ser Ausführungsformen wird jedoch eine entsprechende Temperaturkorrektur ermöglicht, als deren Folge die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Bestimmung der thermischen Be haglichkeit verbessert werden kann. Auch entfällt eine indirekte Berechnung der Tempera tu rkorrekturen auf Basis anderer gemessener Werte oder auf Basis von statischen Annah men, so dass auch aus diesem Grunde eine Verbesserung der Genauigkeit erreicht werden kann. Bei einigen Ausführungsformen weist das Verfahren des Weiteren ein sensorisches Erfas sen eines Typs oder Materials der Bekleidung der Person auf und das modellbasierte Be stimmen des Schätzwerts für die thermische Behaglichkeit der Person erfolgt zusätzlich in Abhängigkeit von dem erfassten Typs oder Material der Bekleidung der Person (P). Aus Typ bzw. Material der Bekleidung kann insbesondere auf eine damit verbundene thermi sche Isolationswirkung der Bekleidung geschlossen werden, beispielsweise auf Basis von Referenzdaten in einer entsprechenden Datenbank, und diese Isolationswirkung mittels ei nem oder mehreren Parametern dargestellt werden, deren Werte in die Bestimmung des Schätzwerts für die thermische Behaglichkeit der Person eingehen. So lässt sich insbeson dere die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Schätzwertbestimmung weiter erhöhen. Bei einigen Varianten dieser Ausführungsformen kann insbesondere ein Verfahren zur Bestim mung der Bekleidung der Person verwendet werden, das in Qiang Chen et.al. - Deep Do main Adaptation for Describing People Based on Fine-Grained Clothing Attributes (verfüg bar Internet unter: htD://oDenaccess.thecvf.com/content cvpr 2015/oa- pers/Chen Deep Domain Adaptation 2015 CVPR paper.pdf ) beschrieben ist. Auch eine Erweiterung dieser Verfahren dahingehend ist möglich, dass, insbesondere anstelle eines reinen 2D-RGB-Bilds, die Bilddaten des 3D-Bildsensors als Eingangsgrößen Verwendung finden. So können 3D-lnformationen zur Erkennung des Kleidungstyps bzw. Materials her angezogen werden, wodurch die Genauigkeit und Zuverlässigkeit dieser Erkennung weiter erhöht werden kann.

Bei einigen Ausführungsformen weist das Verfahren des Weiteren auf: (i) Dynamisches Erfassen des 3D-Bildes und des Thermobilds der Person; (ii) Erkennen eines jeweiligen Bewegungszustands der anhand der Segmentierung identifizierten Körperteile mittels eines Bewegungserkennungsalgorithmus; (iii) Bestimmen einer Stoffwechselrate (engl metabolic rate) der Person mittels eines Stoffwechselratenmodells auf Basis der den einzelnen iden tifizierten Körperteilen jeweils zugeordneten thermischen Werte und erkannten Bewe gungszustände. Dabei erfolgt das modellbasierte Bestimmen des Schätzwerts für die ther mische Behaglichkeit der Person in Abhängigkeit von der so bestimmten Stoffwechselrate.

Beispielhafte bekannte Verfahren und Referenzwerte zur Bestimmung einer Stoffwechsel rate oder deren dynamischen Veränderung sind beschrieben in: (i) Streinu-Cercel Adrian et.al - Models for the indices of thermal comfort - https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5654073/ verfügbar im Internet unter https://www.enaineerinatoolbox.com/met-metabolic-rate-d 733.html;

(ii) httos://www. enaineerinatoolbox. com/met-metabolic-rate-d 733. html : und

(iii) http://www.me. utexas.edu/~neptune/Papers/gait%26posture23(3).pdf.

Auf diese Weise lässt sich die Genauigkeit der Bestimmung der thermischen Behaglichkeit noch weiter verbessern, da dazu nicht nur statische, sondern auch dynamische Informatio nen, insbesondere zum Bewegungszustand der Person berücksichtigt werden. Die Genau igkeit lässt sich dabei insbesondere dadurch erhöhen, dass nicht nur ein globaler Bewe gungszustand der Person, sondern die individuellen Bewegungszustände der anhand der Segmentierung identifizierten einzelnen Körperteile bei der Bestimmung der thermischen Behaglichkeit berücksichtigt werden. Dies ist insbesondere deswegen von Bedeutung, weil die Bewegung unterschiedlicher Körperteile einen unterschiedlich starken Einfluss auf die thermische Behaglichkeit der Person hat. Dies ergibt sich vor allem daraus, dass für die Bewegung verschiedener Körperteile in aller Regel unterschiedlich viel Energie aufgewen det werden muss und somit auch unterschiedlich viel Wärme in den dazu eingesetzten Muskeln erzeugt wird. Die erzeugte Wärme wiederum hat einen Einfluss auf die thermische Behaglichkeit der Person, was entsprechend in dem Modell zur Bestimmung des Schätz wertes berücksichtigt werden kann.

Bei einigen Ausführungsformen weist das Verfahren des Weiteren auf: (i) Prüfen, ob sich eine Person in dem Raumbereich aufhält mittels Abgleichens eines mittels des 3D- Bildsensors erfassten 3D-Bilds des Raumbereichs mit einem mittels des thermischen Bildsensors erfassten Thermobilds des Raumbereichs; und (ii) Durchführen der zur Bestim mung des Schätzwerts erforderlichen Verfahrensschritte nur dann, wenn sich bei dem Prü fen ergibt, dass sich eine Person in dem Raumbereich befindet. Auf diese Weise kann zum einen der Aufwand zur Bestimmung des Schätzwerts vermieden werden, wenn sich gar keine Personen im Raumbereich befindet und somit eine Bestimmung des Schätzwertes obsolet ist. Zum anderen kann aber insbesondere in Fällen, bei denen das Modell wieder holt angepasst wird, insbesondere auf Basis eines maschinellen Lernens, eine Stabilisie rung des Modells erreicht werden, da somit verhindert werden kann, dass Messungen, die sich gar nicht auf eine Person, sondern den leeren Raumbereich beziehen, in die wieder holte Modellanpassung einfließen. Ein zweiter Aspekt der Erfindung betrifft eine Vorrichtung zum Bestimmen einer thermi schen Behaglichkeit, insbesondere eines thermischen Behaglichkeitsindex, bezüglich einer in einem bestimmten Raumbereich, insbesondere in einem Fahrgastbereich eines Fahr zeugs, befindlichen Person, wobei die Vorrichtung konfiguriert ist, das Verfahren gemäß der ersten Aspekt der Erfindung auszuführen. Die Vorrichtung kann insbesondere eine Steuerungsvorrichtung für eine Klimatisierungsvorrichtung zur Klimatisierung des Raumbe reichs sein.

Unter„konfiguriert“ ist im Sinne der Erfindung zu verstehen, dass die entsprechende Vor richtung bereits eingerichtet ist oder einstellbar - d.h. konfigurierbar - ist, eine bestimmte Funktion zu erfüllen. Die Konfiguration kann dabei beispielsweise über eine entsprechende Einstellung von Parametern eines Prozessablaufs oder von Schaltern oder ähnlichem zur Aktivierung bzw. Deaktivierung von Funktionalitäten bzw. Einstellungen erfolgen. Insbeson dere kann die Vorrichtung mehrere vorbestimmte Konfigurationen oder Betriebsmodi auf weisen, so dass das konfigurieren mittels einer Auswahl einer dieser Konfigurationen bzw. Betriebsmodi erfolgen kann.

Ein dritter Aspekt der Erfindung betrifft ein Verfahren zum Steuern einer automatischen Klimatisierung eines zur Aufnahme einer Person geeigneten Raumbereichs, wobei das Ver fahren aufweist: (i) Bestimmen einer thermischen Behaglichkeit, insbesondere eines ther mischen Behaglichkeitsindex, bezüglich einer in dem Raumbereich, insbesondere in einem Fahrgastbereich eines Fahrzeugs, befindlichen Person gemäß dem Verfahren nach dem ersten Aspekt der Erfindung; und (ii) Ansteuern einer Klimatisierungsvorrichtung zur auto matischen Klimatisierung des Raumbereichs in Abhängigkeit von der bestimmten thermi schen Behaglichkeit der Person. Somit kann gemäß diesem Verfahren die erfindungsge mäße Bestimmung der thermischen Behaglichkeit unmittelbar dazu genutzt werden, auto matisch eine automatische Klimatisierung des Raumbereichs in Abhängigkeit von der be stimmten thermischen Behaglichkeit durchzuführen. Wenngleich dies, wie schon vorausge hende erläutert, eine Individualisierung des Modells zur Bestimmung der thermischen Be haglichkeit, und somit auch eine Individualisierung der daraus folgenden Thematisierung auf manuelle Weise, insbesondere mittels entsprechender Eingaben an einer Mensch-Ma- schine-Schnittstelle, erlaubt, kann die Ansteuerung der entsprechenden Klimavorrichtung auf Basis des Modells automatisch, insbesondere vollautomatisch, erfolgen. Unter dem Begriff„Steuern“ kann hier sowohl ein Steuern als auch ein Regeln im Sinne der bekannten Begrifflichkeiten aus der Steuerungs- und Regelungstechnik verstanden wer den.

Bei einigen Ausführungsformen dieses Verfahrens wird das Verfahren individuell für zumin dest zwei in dem Raumbereich befindlichen Personen durchgeführt. Dabei erfolgt das An steuern der Klimatisierungsvorrichtung so, dass dadurch für die Personen in Abhängigkeit von der für sie jeweils bestimmten thermischen Behaglichkeit jeweils eine durch die Klima tisierungsvorrichtung bewirkte individuelle Klimatisierung für einen Teilbereich des Raum bereichs, in dem sie sich jeweils, zumindest anteilig, befinden, eingestellt wird. Auf diese Weise lässt sich auch bei Anwesenheit einer Mehrzahl von Personen in dem Raumbereich eine personenindividuelle Klimatisierung auf automatische Weise und auf Basis einer per sonenindividuell bestimmten thermische Behaglichkeit erreichen. Im Falle eines Fahrzeugs, das mit einem Fahrer und einem Beifahrer besetzt ist, kann so etwa eine unterschiedliche Einstellung für die Temperatur und Menge der Luftzufuhr über entsprechende Lüftungs schlitze im Fahrer- bzw. Beifahrerbereich an der automatischen Klimatisierungsvorrichtung eingestellt werden.

Ein vierter Aspekt der Erfindung betrifft eine Vorrichtung zum Steuern einer automatischen Klimatisierung eines zur Aufnahme einer Person geeigneten Raumbereichs, wobei die Vor richtung konfiguriert ist, das Verfahren gemäß dem dritten Aspekt der Erfindung auszufüh ren.

Gemäß einiger Ausführungsformen können die Vorrichtung gemäß dem zweiten Aspekt der Erfindung und/oder die Vorrichtung gemäß dem vierten Aspekt der Erfindung zur personen individuellen Bilderfassung eine Mehrzahl von 3D-Bildsensoren und jeweils zumindest ei nen dem jeweiligen 3D-Bildsensor zugeordneten thermische Bildsensor aufweisen. Auf diese Weise lässt sich besonders vorteilhaft und mit hoher Bildauflösung je Person eine personenindividuelle Erfassung von personenbezogenen Eingangsgrößen zur Bestimmung der der jeweiligen Person zugeordneten thermischen Behaglichkeit erreichen.

Gemäß einiger Ausführungsformen weist die Vorrichtung gemäß dem zweiten Aspekt der Erfindung und/oder die Vorrichtung gemäß dem vierten Aspekt der Erfindung den 3D- Bildsensor bzw. zumindest einen 3D-Bildsensor und den jeweils zugeordneten thermischen Bildsensor auf, wobei zumindest einer der thermischen Bildsensoren eine gegenüber der Bildauflösung des zugeordneten 3D-Bildsensors geringerer Bildauflösung aufweist. Damit kann vorteilhaft die Komplexität der entsprechenden Vorrichtung reduziert werden, ohne dass damit die Genauigkeit der Bestimmung des Schätzwertes für die thermische Behag lichkeit beeinträchtigt werden muss, da der Auflösungsunterschied, insbesondere mittels einer entsprechenden Bildskalierung des Thermobilds auf Basis der Informationen aus dem 3D-Bild, zumindest im Wesentlichen kompensiert werden kann. Da die Herstellungs- bzw. Bezugskosten für den thermischen Bildsensor in der Regel einen Hauptkostenfaktor bei der Herstellung der entsprechenden Vorrichtung bilden, lassen sich zudem auf diese Weise Kosten einsparen.

Die in Bezug auf den ersten Aspekt der Erfindung erläuterten Merkmale und Vorteile gelten entsprechend auch für die weiteren Aspekte der Erfindung.

Weitere Vorteile, Merkmale und Anwendungsmöglichkeiten der vorliegenden Erfindung er geben sich aus der nachfolgenden detaillierten Beschreibung im Zusammenhang mit den Figuren.

Dabei zeigt:

Fig. 1 ein Flussdiagramm zur Veranschaulichung einer Ausführungsform der erfindungsge mäßen Verfahren zur Bestimmung der thermischen Behaglichkeit und zur davon abhängi gen Steuerung einer automatischen Klimatisierung des Raumbereichs, sowie schematisch eine entsprechende Ausführungsform einer Vorrichtung zur Durchführung der Verfahren;

Fig. 2 ein Flussdiagramm zur Veranschaulichung einer Ausführungsform der erfindungsge mäßen Verfahren im Hinblick auf die Bestimmung einer Stoffwechselrate der Person als Eingangsgröße in das Modell zur Bestimmung des Schätzwerts für die thermische Behag lichkeit der Person;

Fig. 3 ein Flussdiagramm zur Veranschaulichung einer Ausführungsform der erfindungsge mäßen Verfahren im Hinblick auf die Identifikation der Person;

Fig. 4 eine Darstellung zur Veranschaulichung einer Erzeugung einer zur Bestimmung des Schätzwerts für die thermische Behaglichkeit als Eingangsgröße nutzbaren und mittels des Verfahrens nach dem ersten Aspekt der Erfindung erhältlichen 3D-Punktwolkenbildes zur Darstellung von Körperteilbezogenen Temperaturverteilungen;

Fig. 5 eine Darstellung eines beispielhaften Tiefenbilds (3D-Bild, bei dem die Tiefeninfor mation durch verschiedene Grauwerte dargestellt ist) und eines dazu korrespondierenden Thermobilds geringerer Auflösung sowie eine schematische Darstellung einer Ausgangssi tuation für die Bestimmung der Bildregistrierung beider Bilder, gemäß einer Ausführungs form der Erfindung; und

Fig. 6 eine fotografische Darstellung eines beispielhaften Referenzobjekts für die Bestim mung der Bildregistrierung gemäß einer Ausführungsform der Erfindung; und

Fig. 7 eine schematische Darstellung zur Illustration bevorzugter Positionen des 3D- Bildsensors und des Thermosensors innerhalb eines Fahrzeugcockpits.

Das in Fig. 1 dargestellte Verfahren 100 soll nun im Weiteren am nichtlimitierenden Beispiel einer Bestimmung der thermischen Behaglichkeit eines Fahrgastes bzw. einer Person P in einer Fahrgastzelle eines Fahrzeugs, insbesondere eines PKWs, und einer davon abhän gigen Steuerung einer automatischen Klimatisierung der Fahrgastzelle erläutert werden. Im Rahmen des Verfahrens, welches von einer entsprechenden zu seiner Ausführung konfi gurierten Vorrichtung 10 durchgeführt werden kann (die Darstellung in Fig. 1 soll andeuten, dass die Vorrichtung 10 zur Ausführung des Verfahrens 100 konfiguriert ist), wird in einem Schritt 101 die Fahrgastzelle zum einen mittels eines 3D-Bildsensors in Form einer TOF- Kamera und zum anderen in einem parallel ablaufenden Schritt 102 mittels eines thermi schen Bildsensors in Form einer FIR-Wärmebildkamera sensorisch erfasst. Die beiden Bildsensoren wurden bereits vorab gegeneinander im Sinne einer Bildregistrierung kalib riert, wie nachfolgend unter Bezugnahme auf die Figuren 5 und 6 im Einzelnen erläutert werden wird.

In einem weiteren Schritt 103, der wie hier gezeigt, sequenziell nachfolgend oder aber auch vor oder gleichzeitig mit der vorausgehend beschriebenen bildsensorischen Erfassung der Fahrgastzelle erfolgen kann, wird festgestellt, ob sich tatsächlich eine Person P in der Fahr gastzelle befindet. Dies kann insbesondere auf bekannte Weise mittels Sitzbelegungssen sorik oder aber auch durch Auswertung des bzw. der bereits erfassten Bilder zumindest eines der vorgenannten Bildsensoren 101 oder 102 und Abgleich von deren Bild bzw. Bil dern mit einem jeweiligen Referenzbild, welches insbesondere zu einer nicht mit einer Per son besetzten Fahrgastzelle korrespondieren kann, erfolgen. Eine kombinierte Auswertung des 3D-Bilds und des thermischen Bilds kann dabei vor allem dazu verwendet werden die Zuverlässigkeit der Anwesenheitsprüfung zu erhöhen. Während beispielsweise eine rein optische Analyse auf Basis des 3D-Bilds eine lebende Person unter Umständen nur unzu verlässig von einer Schaufensterpuppe oder einem sog.„Dummy“, wie sie für Crashtests zum Einsatz kommen, unterscheiden kann, ist eine solche Unterscheidung unter Hinzuzie hung der thermischen Informationen aus dem Thermobild in der Regel mit hoher Zuverläs sigkeit möglich, da damit etwa typische Temperaturunterschiede der Kopfoberfläche ge genüber der Torso-Oberfläche einer lebenden Person erfasst und zur Differenzierung ge nutzt werden können.

Wird bei der Anwesenheitsüberprüfung festgestellt, dass sich keine Person in der Fahrgast zelle, d. h. dem überwachten Raumbereich, befindet, kann das Verfahren beendet werden oder aber in einer Schleife zum ersten Schritt, der Bilderfassung, zurückkehren, um fortlau fend festzustellen, ob sich am Belegungsstatus der Fahrgastzelle etwas geändert hat. Be vorzugt wird das Verfahren 100 jedoch erst dann erneut durchlaufen, wenn eine dazu vor gesehene Sensorik, beispielsweise eine Sensorik die das Öffnen einer Zugangsöffnung zur Fahrgastzelle, etwa einer Fahrzeugtür, detektieren kann, ein entsprechendes Signal aus gibt, welches die Möglichkeit oder eines Zustiegs oder einen tatsächlichen Zustieg einer Person anzeigt.

Im Folgenden wird davon ausgegangen, dass die Prüfung im Schritt 103 das Vorhanden sein einer Person P in der Fahrgastzelle bestätigt hat. Im Rahmen des Verfahrens 100 folgt sodann ein weiterer Schritt 104, bei dem die Person P identifiziert wird. Grundsätzlich kann dies mittels eines beliebigen dazu geeigneten Identifikationsverfahrens erfolgen, beispiels weise auf Basis der sog.„Eigengesichter“-Ttechnik (engl. Eigenfaces) oder einem Gesichts abtastungsverfahren, wie es bei der bekannten„Face ID“ von Apple, Inc. zur Entsperrung elektronischer Endgeräte zum Einsatz kommt. Insbesondere kann die Identifikation jedoch nach dem unter Bezugnahme auf Fig. 3 nachfolgend beschriebenen Verfahren gemäß ei ner Ausführungsform der vorliegenden Erfindung erfolgen, wozu die bereits von den Bildsensoren den Schritten 101 und 102 erfassten Bilder herangezogen werden. Auf Basis dieser Identifikation der Person P wird sodann im Schritt 105 ein gegebenenfalls für die Person P bereits vorhandenes Benutzerprofil abgerufen, beispielsweise aus einem dazu vorgesehenen (nicht dargestellten) lokalen Speicher in der Vorrichtung 10 oder aus einer über eine Kommunikationsverbindung, etwa über das Internet, zugreifbaren Datenbank.

Das Benutzerprofil enthält der identifizierten Person P zugeordnete Nutzerprofildaten, die historisch, beispielsweise durch früher erfasste Benutzereingaben an einer Mensch-Ma- schine-Schnittstelle oder sensorisch erfasste, personenspezifische Anpassungswünsche bezüglich der Klimatisierung repräsentieren, wie etwa den Wunsch nach einer grundsätz lich erhöhten oder einer erniedrigten Temperatureinstellung der Klimatisierung. Dabei dient das Benutzerprofil als eine der Eingangsgrößen für die Bestimmung der individuellen ther mischen Behaglichkeit der Person P in Form eines bestimmten TCI in einem Schritt 1 10 des Verfahrens.

Weitere Eingangsgrößen für die TCI-Bestimmung werden im Schritt 106 aus den in den Schritten 101 und 102 gewonnenen Bilddaten abgeleitet. Solche Eingangsgrößen können insbesondere aus dem Thermobild gewonnene Temperaturdaten oder aus dem 3D-Bild gewonnene Informationen zum Bewegungszustand der Person P sein. Ein weiteres Bei spiel für eine solche Eingangsgröße ist eine aus zumindest einem der beiden Bilder, bevor zugt aus beiden, abgeleitete Stoffwechsel rate (metabolische Rate). Letzteres wird im Wei teren unter Bezugnahme auf Fig. 2 erläutert werden.

Ein einfaches Verfahren zur Detektion des Bewegungszustands auf Basis eines ersten Bild frames zum Zeitpunkt t-1 und eines nachfolgenden Bildframes zum Zweitpunkt t kann bei spielsweise folgende Schritte aufweisen: Es werden zwei Schwellwerte cf und n festgelegt. Dabei stellt d eine Schwelle für den Grad der Änderung eines 2D- oder 3D-Bildpunktwerts (z.B. Grau- oder Farbwerts) beim Übergang vom Zeitpunkt t-1 zum Zeitpunkt t dar, anhand dessen bestimmt wird, ob sich der Bildpunktwert eines bestimmten Bildpunkts im zweiten Bildframe ausreichend gegenüber dem entsprechenden Bildpunktwert im ersten Bildframe verändert hat, um als relevante Änderung berücksichtigt zu werden. Der Wert n stellt zudem eine Schwelle für die erforderliche Mindestanzahl solcher zu berücksichtigender Bildpunkte dar, um diese Änderungen insgesamt als eine Bewegung beim Übergang vom Zeitpunkt t- 1 zum Zeitpunkt t zu klassifizieren. Das Verfahren kann sodann den Bewegungszustand beispielsweise dadurch in Form entsprechender Daten oder Signale liefern, dass allein das Auftreten einer erkannten Bewegung, oder sogar ein Grad der Bewegung, etwa auf Basis der berücksichtigen Bildpunkte, geliefert wird. Als weitere Eingangsgrößen können im Schritt 107 Messwerte der Fahrzeugsensorik, etwa zur Temperatur, zu Luftbewegungen oder zur Sonneneinstrahlung im bzw. in den Raumbe reich (hier Fahrgastzelle) berücksichtigt werden, die zum einen unmittelbar als Eingangs größen zum Schritt 1 10 dienen und/oder zum anderen in die Bestimmung eines noch nicht anhand des Benutzerprofils individualisierten TCI-Werts (z.B. PMV) für die Person P im Schritt 108 einfließen. Zur TCI-Berechnung im Schritt 108 kann insbesondere die eingangs genannte ISO Norm EN ISO 7730 als Berechnungsgrundlage, d.h. insbesondere als Be rechnungsmodell, herangezogen werden.

Im Schritt 1 10 kann sodann auf Basis des im Schritt 108 gewonnen vorläufigen TCI-Werts unter weiterer Berücksichtigung des im Schritt 105 bereitgestellten Benutzerprofils ein indi vidualisierter TCI-Schätzwert bestimmt werden, in dessen Bestimmung nun auf Basis des Benutzerprofils die individuellen Bedürfnisse oder Vorlieben der Person P bezüglich der Klimatisierung des Fahrgastraums einfließen.

Auf Basis des im Schritt 1 10 bestimmten TCI-Schätzwerts kann im Schritt 1 1 1 eine Ansteu erung der Klimatisierungsfunktion bzw. -Vorrichtung des Fahrzeugs für den Fahrgastbereich oder Teile davon im Sinne einer Steuerung oder Regelung erfolgen, um im Fall einer Ab weichung des bestimmen TCI von einem personenunabhängigen oder im Rahmen des Be nutzerprofils personenbezogenen TCI-Sollwert bzw. TCI-Sollwertbereich den Ist-TCI in zu mindest annähernde Übereinstimmung mit diesem Sollwert bzw. Sollwertbereich zu brin gen.

Zudem kann dann in einem weiteren Schritt 1 12 eine Benutzereingabe an einer Mensch- Maschine-Schnittsteile erfolgen, mittels derer die Person P eine weitere Anpassung - bzw. allgemeiner - eine Rückmeldung zu ihrer empfundenen thermischen Behaglichkeit vorneh men kann. Hierbei kann es sich insbesondere wieder um einen Anpassungswunsch an die Temperatur im Raumbereich handeln.

In einem Schritt 109 kann sodann auf Basis dieser Benutzereingabe und den aktuellen Werten der verschiedenen Eingangsgrößen für die TCI-Bestimmung eine Anpassung des zur individuellen TCI-Bestimmung im Schritt 1 10 benutzten Berechnungsmodells erfolgen. Dies kann insbesondere mithilfe maschinellen Lernens erfolgen. Dazu kann etwa ein künst liches neuronales Netz, etwa vom Typ CNN (convolutional neural network) oder RNN (recurrent neural network) eingesetzt werden, das auf diese Weise wiederholt trainiert wer den kann und dessen Ausgaben zum einen zur Anpassung des Benutzerprofils sowie als weitere Eingangsgröße für einen nächsten Durchlauf des Schritts 1 10 verwendet werden können, um so den Bedürfnissen oder Vorlieben der Person P bezüglich der Raumklimati sierung nachhaltig Rechnung tragen zu können.

Unter Bezugnahme auf Fig. 2 soll nun im Folgenden eine Ausführungsform des erfindungs gemäßen Verfahrens im Hinblick auf die in einem optionalen, dem Schritt 106 zuzuordnen den Prozess 200 erfolgende Bestimmung einer Stoffwechselrate der Person als Eingangs größe in das Modell zur Bestimmung des TCI-Schätzwerts für die thermische Behaglichkeit der Person P erläutert werden. Da verschiedenen Personen in derselben Umgebung und bei vergleichbarer körperlicher Aktivität verschiedene Körpertemperaturen bzw. Körper oberflächentemperaturen aufweisen können, reicht zur zuverlässigen Bestimmung der mit der körperlichen Aktivität korrelierten Stoffwechselrate einer Person P grundsätzlich eine reine Temperaturmessung nicht aus.

Die Schritte 201 und 202 des Prozesses 200 entsprechen den Schritten 101 bzw. 102 aus Fig. 1 . Eine Anwesenheitsprüfung im Schritt 204 kann darüber hinaus auf dieselbe Weise erfolgen, wie im Schritt 103, oder mit diesem zusammenfallen. Aus Schritt 101 resultieren insbesondere mithilfe des 3D-Bildsensors gewonnene Tiefendaten (Tiefenkarte) 203 die eine 3D-Punktwolke 208 repräsentieren. Aus Schritt 202 resultieren mittels des thermischen Sensors gewonnene Thermobilddaten 205. Dabei bilden die Tiefendaten 203 und die Ther- mobilddaten 205 jeweils den Raumbereich (Fahrgastzelle) oder zumindest eines Ausschnitt davon ab.

Im Rahmen der Anwesenheitsprüfung im Schritt 204 kann nicht nur bestimmt werden, ob eine Person P in dem Raumbereich anwesend ist, sondern es kann auch deren Bewegung im Raum, insbesondere auch körperteilbezogen, ermittelt werden. Durch geeignete Aus wertung 209 der Tiefendaten 203, der Thermobilddaten 205 und der Ergebnisse der Anwe senheitsprüfung 204 können sodann Rückschlüsse auf die Bewegung der verschiedenen Körperteile der Person P, deren aktuellen Temperaturen und der durch sie gebildeten Kör perpose gezogen werden. Die Auswertung 209 kann dazu insbesondere die Bewegungen mithilfe eines Bewegungsdetektionsalgorithmus bestimmen und mithilfe eines Segmentie rungsverfahrens im Sinne der Bildverarbeitung eine Hintergrundextraktion der Unterdrü ckung sowie eine Extraktion der Abbilder einzelner Körperteile der Person aus den 3D- Bilddaten vornehmen. Insbesondere können solche Bewegungsdetektionsalgorithmen da rauf beruhen, durch die Verwendung eines robusten Hintergrundmodells den Hintergrund vom Vordergrund zu trennen, um die Bewegung zu erkennen und zu lokalisieren.

Zur Bestimmung des Zusammenhangs zwischen der detektierten Bewegung eines Körper teils und seinem Einfluss auf die körperliche Gesamtaktivität bzw. Stoffwechsel rate der Per son in einem Schritt 214 kann eine Datenbank, insbesondere in Form einer sogenannten Lookup-Tabelle bzw. Wertetabelle vorgesehen sein. Die entsprechenden Ergebnisse für die verschiedenen Körperteile können in einem Vektor 213 oder einer anderen Datenstruk tur zusammengefasst werden, der bzw. die als zeitabhängige Eingangsgröße für einen Schritt 215 dient, bei dem mithilfe eines auf maschinellem Lernen beruhenden Modells oder eines sonstigen Regressionsverfahrens ein Rückschluss auf die Stoffwechselrate gezogen wird, um für diese einen Schätzwert 216 zu bestimmen. Wie schon unter Bezugnahme auf Fig. 1 erläutert kann dieser Schätzwert 216 als eine der Eingangsgrößen für die Bestim mung des Schätzwerts für die thermische Behaglichkeit in den Schritten 108 bzw. 1 10 ver wendet werden.

Unter Bezugnahme auf Fig. 3 soll nun eine beispielhafte Ausführungsform des Prozesses aus Schritt 104 der Fig. 1 zur Identifikation der Person P erläutert werden. Die Schritte 301 und 302 des Prozesses 300 entsprechen den Schritten 101 bzw. 102 aus Fig. 1 . Die 3D- Bilderfassung aus Schritt 301 liefert insbesondere zum einen ein 2D-Amplitudenbild 303 sowie zum anderen ein Tiefenbild (Tiefenkarte) 305, während die thermische Bilderfassung ein zweidimensionales Thermobild 310 liefert. Alle diese Bilder werden durch entspre chende digitale Bilddaten repräsentiert.

Auf Basis des 2D-Amplitudenbilds 303 kann mittels eines geeigneten Gesichtsdetektions algorithmus, beispielsweise auf Basis von sog. „Haar-Kaskaden“ bzw. „Haar-Like Fea tures“, im Schritt 304 eine Erkennung des das Gesicht der Person P darstellenden Bildbe reichs vorgenommen werden, während wie schon vorausgehend beschrieben auf Basis des Tiefenbilds 305 und des Thermobilds 310 im Schritt 306 eine Anwesenheitsprüfung hinsichtlich der Anwesenheit einer (lebenden) Person in dem durch die Bilder abgebildeten Raumbereich durchgeführt wird. Aus der Kombination aus dem Tiefenbild 305 und dem Thermobild 310 kann zudem - wie schon erläutert - eine Detektion 307 verschiedener Kör perteile der Person P und in der Folge insbesondere für den Kopf eine Bildsegmentierung 308, insbesondere in Gesicht und andere Kopfbereiche, vorgenommen werden. Im Schritt 309 werden schließlich die so aus den verschiedenen Bildern abgeleiteten Informationen zum Zwecke der Gesichtserkennung und damit Identifikation der Person P anhand ihres Gesichts zusammengeführt und ausgewertet, um im Schritt 31 1 ein entsprechendes Iden tifikationsergebnis auszugeben.

Fig. 4 zeigt eine Darstellung 400 zur Veranschaulichung einer Erzeugung einer zur Bestim mung des Schätzwerts für die thermische Behaglichkeit als Eingangsgröße nutzbaren und mittels des Verfahrens nach dem ersten Aspekt der Erfindung, insbesondere nach Fig. 1 , erhältlichen 3D-Punktwolkenbildes. Dabei werden ein von dem 3D-Bildsensor geliefertes Amplitudenbild 401 sowie ein dazu korrespondierendes als Grauwertbild dargestelltes Thermobild 402 (Wärmebild) von dem thermischen Bildsensor, welches im dargestellten Fall eine deutlich geringere Auflösung aufweist als das Amplitudenbild 401 , zunächst im Sinne einer Bildregistrierung kalibriert. Somit kann darauf beruhend anschließend mittels der zueinander korrespondierenden Informationen aus den beiden Bildern mithilfe eines entsprechenden Klassifikationsalgorithmus, der insbesondere mittels eines auf maschinel lem Lernen beruhenden Systems durchgeführt werden kann und insbesondere ein künstli ches neuronales Netzwerk nutzen kann, eine Klassifikation des Bildes bezüglich verschie dener Körperteile der darin dargestellten Person P vorgenommen werden. Das Ergebnis dieser Klassifikation kann dabei insbesondere in Form eines Falschfarben- oder Grauwert bilds 403 bzw. entsprechender Bilddaten zur Verfügung gestellt werden. Den mittels dieser Klassifikation identifizierten einzelnen Körperteilen können somit auf Basis des Thermobilds 402 jeweils wiederum entsprechende Temperaturen oder Temperaturverläufe zugeordnet werden, und insbesondere in Form einer in Form eines Beispiels in Bild 404 als Grauwert bild oder alternativ als Falschfarbenbild dargestellten Punktwolke wiedergegeben werden. Auf diese Weise ist somit eine Zuordnung von Temperaturen zu Körperteilen möglich, was wiederum als Ausgangspunkt für die Bestimmung einer körperlichen Aktivität der Person P, insbesondere einer Stoffwechselrate, dienen kann, wie schon vorausgehend unter Bezug nahme auf Fig. 2 im Einzelnen beschrieben.

Unter Bezugnahme auf die Figuren 5 und 6 soll nun noch eine beispielhafte Ausführungs form für die Bildregistrierung bzw. Kalibrierung des 3D-Bildsensors und des thermischen Bildsensors erläutert werden. Dazu ist in Fig. 5 übersichtsartig das Grundprinzip dargestellt, bei dem ein von dem 3D-Bildsensor geliefertes Bild, beispielsweise ein Tiefenbild 501 , als Referenzbild dient, bezüglich dessen ein von dem thermischen Bild sensorgeliefertes Ther mobild 502 (als Objektbild) registriert werden soll. Die Bildregistrierung soll dabei eine Transformation sein, mittels derer jeder Bildpunkt des Referenzbildes 501 mit einem ent sprechenden Referenzbildpunkt des Objektbildes verknüpft wird bzw. umgekehrt. Wenn sich, wie im vorliegenden Beispiel, die Auflösungen der beiden Bilder unterscheiden, kann auf bekannte Weise eine entsprechende Auflösungsskalierung zumindest eines der Bilder, bevorzugt des Bildes mit der niedrigeren Auflösung (Upsampling), erfolgen, um die Auflö sungen bei der Bilder anzugleichen.

Das zur Bildregistrierung bzw. Kalibrierung verwendete Verfahren muss dabei geeignet sein, ein Bild im sichtbaren Bereich des elektronischen Spektrums mit einem Bild im Infra rotbereich abzugleichen. Dies kann beispielsweise dadurch erreicht werden, dass ein Re ferenzobjekt, insbesondere ein eines, welches ein Referenzmuster aufweist, das sowohl im optischen als auch im Infrarotbereich sichtbar ist, gleichzeitig durch beide Bildsensoren de- tektiert wird.

Ein beispielhaftes Referenzobjekt, welches ein Schachbrettmuster aufweist, ist in Fig. 6 vierfach für verschiedene Fälle dargestellt. Die vier verschiedenen Fälle korrespondieren zu einem Bildregistrierungsverfahren, welches darauf beruht, dass das Referenzobjekt aus verschiedenen Materialien so zusammengesetzt ist, dass die verschiedenen Schachbrett felder sowohl im sichtbaren Bereich als auch im Infrarotbereich unterschiedliche Absorpti onskoeffizienten aufweisen, sodass jeweils die weißen und die schwarzen Felder des Schachbrettmusters aufgrund ihres entsprechenden Kontrastes unterschieden werden kön nen. In Fig. 6 zeigt Bild 601 das mittels des thermischen Bildsensors generierte Bild des Schachbrettmusters bei einer niedrigen Ausgangstemperatur, bevor das Referenzobjekt ei ner Wärmestrahlungsquelle ausgesetzt wird. Da sich zu diesem Zeitpunkt mangels ausrei chender Wärmezufuhr die verschiedenen Operationskoeffizienten für Infrarotstrahlung noch nicht stark auswirken konnten, ist das Schachbrettmuster im Thermobild nicht bezie hungsweise nur sehr schlecht zu erkennen.

Das gleichzeitig vom 3D-Bildsensor im optischen Bereich des Spektrums aufgenommene Bild 602 dagegen lässt das Schachbrettmuster bereits deutlich erkennen, da hier die Wär mezufuhr kaum eine Rolle spielt. Folglich können bereits, wie durch die einzelnen Kreise in Bild 602 beispielhaft markiert, einzelne Bildpunkte zum Zwecke der Bestimmung der T rans- formation zu Bildregistrierung identifiziert und festgelegt werden. Dasselbe gilt auch nach der Erwärmung, da diese die optischen Eigenschaften des Referenzobjekts nur unwesent lich beeinflusst, sodass auch im zugehörigen Bild 604 die Referenzpunkte klar erkennbar sind.

Nach der Erwärmung sind die entsprechenden Referenzpunkte auch im Thermobild 603 identifizierbar, welches nun aufgrund der unterschiedlichen Absorptionskoeffizienten der schwarzen und weißen Schachbrettfelder das dadurch hervorgerufene schachbrettartige Temperaturprofil zeigt. Auf Basis der Bilder 603 und 604 kann somit mittels Bestimmung einer entsprechenden geometrischen Transformation der zueinander korrespondierenden jeweiligen Referenzpunkte die Bildregistrierungstransformation bestimmt werden. Dazu sind in der Regel im Hinblick auf eine ausreichend zuverlässige Transformationsbestim mung mindestens zwei Referenzpunkte pro Bild erforderlich, die zu entsprechenden Refe renzpunkten im jeweils anderen Bild korrespondieren.

Fig. 7 zeigt eine schematische Übersichtsdarstellung 700 zur Illustration bevorzugter Posi tionen 701 bis 704 des 3D-Bildsensors und des Thermosensors innerhalb eines Fahr zeugcockpits. Dazu können der 3D-Bildsensor und der Thermosensor insbesondere als Baueinheit ausgeführt sein, was insbesondere den Vorteil hat, dass ihre relative Lage zu einander unveränderlich und vorab bekannt ist, ohne nachträglich bei der Installation oder Inbetriebnahme des Systems erst gemessen oder kalibriert werden zu müssen. Dies kann insbesondere zur Vereinfachung der Bildregistrierung genutzt werden. Gemäß Fig. 7 kön nen die Sensoren bzw. die Baueinheit insbesondere am Armaturenbrett (Position 701 ), etwa in horizontal zentraler Lage; im Bereich der unteren Begrenzung der Windschutz scheibe auf der Fahrerseite (Position 702); im vorderen Bereich des Dachhimmels auf der Fahrerseite (Position 703), oder zentral im vorderen Bereich des Dachhimmels (Position 704) angeordnet sein oder werden. Insbesondere dann, wenn die Sensorik bzw. die Bau einheit an Position 704 oder deren unmittelbarer Umgebung angeordnet ist, könne sowohl der Fahrerbereich und somit ein sich darin aufhaltender Fahrer, als auch etwaige auf einem oder mehreren der weiteren Fahrzeugsitze befindliche Personen bildlich erfasst werden und deren jeweilige thermische Behaglichkeit erfindungsgemäß bestimmte werden.

Während vorausgehend wenigstens eine beispielhafte Ausführungsform beschrieben wurde, ist zu bemerken, dass eine große Anzahl von Variationen dazu existiert. Es ist dabei auch zu beachten, dass die beschriebenen beispielhaften Ausführungsformen nur nichtli- mitierende Beispiele darstellen, und es nicht beabsichtigt ist, dadurch den Umfang, die An wendbarkeit oder die Konfiguration der hier beschriebenen Vorrichtungen und Verfahren zu beschränken. Vielmehr wird die vorausgehende Beschreibung dem Fachmann eine Anlei tung zur Implementierung mindestens einer beispielhaften Ausführungsform liefern, wobei sich versteht, dass verschiedene Änderungen in der Funktionsweise und der Anordnung der in einer beispielhaften Ausführungsform beschriebenen Elemente vorgenommen wer den können, ohne dass dabei von dem in den angehängten Ansprüchen jeweils festgeleg ten Gegenstand sowie seinen rechtlichen Äquivalenten abgewichen wird.

Bezuqszeichenliste

P Person

10 Vorrichtung zur Bestimmung der thermischen Behaglichkeit

100 Verfahren zur Bestimmung einer thermischen Behaglichkeit einer Person P 200 Verfahren zur Bestimmung einer Stoffwechselrate der Person P

300 Verfahren zur Identifikation der Person P

400 Verfahren zur Zuordnung von Temperaturen zu Körperteilen der Person P

401 Amplitudenbild des 3D-Bildsensors

402 Thermobild des thermischen Bildsensors

403 Grauwertbild zur Segmentierung bzw. Klassifikation verschiedener Körperteile

404 Grauwertbild zur Zuordnung verschiedener Temperaturen zu den verschiedenen Körperteilen

500 Verfahren zur Bildregistrierung

501 Tiefenbild des 3D-Bildsensors

502 Thermobild des thermischen Bildsensors

600 optische und Wärmebilder eines Referenzobjekts vor bzw. nach Erwärmung

601 Wärmebild des Referenzobjekts vor Erwärmung

602 optisches Bild des Referenzobjekts vor Erwärmung

603 Wärmebild des Referenzobjekts nach Erwärmung

604 optisches Bild des Referenzobjekts nach Erwärmung

700 Übersicht verschiedener Anordnungsmöglichkeiten 701 - 704 für Bildsensorik, ins besondere 3D-Bildsensor und Thermosensor

701 am Armaturenbrett, insbesondere in horizontal zentraler Lage

702 im Bereich der unteren Begrenzung der Windschutzscheibe auf der Fahrerseite

703 im vorderen Bereich des Dachhimmels auf der Fahrerseite

704 zentral im vorderen Bereich des Dachhimmels

Claims

Ansprüche

1. Verfahren (100, 200) zum Bestimmen einer thermischen Behaglichkeit bezüglich ei ner in einem bestimmten Raumbereich befindlichen Person (P), wobei das Verfah ren aufweist:

Erfassen (101 ; 201 ) eines drei räumliche Dimensionen, 3D, abbildenden 3D-Bilds (203) eines ersten Oberflächenbereichs an der Oberfläche der Person (P) mittels eines 3D-Bildsensors;

Erfassen (102; 202) eines Thermobilds (205) eines mit dem ersten Oberflächenbe reich in einem Überlappbereich überlappenden zweiten Oberflächenbereichs an der Oberfläche der Person (P) mittels eines thermischen Bildsensors;

Anwenden einer Bildregistrierungstransformation (500) (500) auf das 3D-Bild (203), das Thermobild (205), oder beide, um die beiden Bilder zumindest bezüglich des Überlappbereichs in Übereinstimmung zu bringen;

Identifizieren (207) von verschiedenen in dem Überlappbereich abgebildeten Kör perteilen der Person (P) mittels entsprechenden Segmentierens (400) des 3D-Bilds; Zuordnen jeweils zumindest eines aus dem Thermobild (205) gewonnenen thermi schen Werts zu jedem der in dem 3D-Bild (203) identifizierten Körperteile auf Basis der Bildregistrierungstransformation (500);

Modellbasiertes Bestimmen (108, 1 10) eines Schätzwerts für die thermische Behag lichkeit der Person (P) in Abhängigkeit von den den identifizierten Körperteilen je weils zugeordneten thermischen Werten.

2. Verfahren nach Anspruch 1 , des Weiteren aufweisend:

Bestimmen der Bildregistrierungstransformation (500), vor deren Durchführung, auf Basis eines mittels des 3D-Bildsensors erfassten Bilds (203) und eines mittels des thermischen Bildsensors erfassten Thermobilds (205).

3. Verfahren nach Anspruch 2, wobei das Bestimmen der Bildregistrierungstransfor mation (500) aufweist:

Gleichzeitiges Erfassen eines Oberflächenabschnitts eines Referenzobjekts mittels des 3D-Bildsensors und des thermischen Bildsensors, wobei der Oberflächenab schnitt des Referenzmodels in abgegrenzte Bereiche unterteilt ist, die sich sowohl bezüglich ihrer Temperatur als auch optisch voneinander unterscheiden; und Bestimmen der Bildregistrierungstransformation (500) auf Basis einer Zuordnung von zueinander korrespondierenden Bildpunkten auf dem von dem 3D-Bildsensor einerseits und dem thermischen Sensor andererseits erfassten Bildern (203; 205) des Oberflächenabschnitts des Referenzobjekts.

4. Verfahren nach einem der vorausgehenden Ansprüche wobei das Verfahren des Weiteren ein Identifizieren (104; 300) der Person (P) sowie zumindest einen der folgenden Prozesse aufweist:

Anpassen (1 10) des Modells zum Bestimmen des Schätzwerts oder eines Ein gangswerts dafür in Abhängigkeit von der erkannten Identität der Person (P);

Festlegen eines Zugangs der Person (P) zu Konfigurationsmöglichkeiten für das Verfahren bzw. ein das Verfahren ausführenden Systems in Abhängigkeit von der erkannten Identität der Person (P).

5. Verfahren nach Anspruch 4, wobei das Anpassen (1 10) des Modells zum Bestim men des Schätzwerts oder eines Eingangswerts dafür zumindest teilweise mittels Erfassung (1 12) einer der identifizierten Person (P) zugeordneten Benutzereingabe an einer Mensch-Maschine-Schnittsteile bestimmt wird.

6. Verfahren nach Anspruch 4 oder 5, wobei das Anpassen (1 10) des Modells zum Bestimmen des Schätzwerts oder eines Eingangswerts dafür zumindest teilweise mittels eines auf maschinellem Lernen beruhenden Anpassungsverfahrens erfolgt, welches mittels zumindest einer der folgenden Maßnahmen trainiert wird:

eine oder mehrere der identifizierten Person (P) zugeordnete Benutzereinga ben (112) an einer Mensch-Maschine-Schnittsteile;

aus dem 3D-Bild (203), dem Thermobild (205) und/oder einem oder mehreren weiteren sensorisch erfassten und der Person (P) oder dem Raumbereich zu geordneten Sensorwerten abgeleiteten Körperzustände oder Verhaltenswei sen der identifizierten Person (P).

7. Verfahren nach einem der Ansprüche 4 bis 6, wobei der identifizierten Person (P) ein Benutzerprofil (105) zugeordnet wird und das Anpassen (1 10) des Modells zum Bestimmen des Schätzwerts oder eines Eingangswerts dafür in Abhängigkeit von in dem Benutzerprofil (105) der identifizierten Person (P) enthaltenen oder ihm zuge ordneten personenindividuellen Anpassungsinformationen erfolgt.

8. Verfahren nach einem der vorausgehenden Ansprüche, wobei:

das Segmentieren (400) des erfassten 3D-Bilds (203) zur Identifikation von ver schiedenen Körperteilen der Person (P) mittels eines auf maschinellem Lernen be ruhenden Segmentierungsverfahrens erfolgt, welches auf Basis einer entsprechen den Klassifizierung der Bildpunkte des 3D-Bilds (203) im Überlappbereich diesen in verschiedene Bildbereiche klassifiziert, wobei die Klassifikation dieser Bildbereiche jeweils eine Klasse aufweist, die einem unbedeckten Körperteil einer Person (P), einem bekleideten Körperteil einer Person (P) bzw. einem nicht zu einer Person (P) gehörenden Bildhintergrund zugeordnet ist; und

die Bestimmung der den identifizierten Körperteilen der Person (P) jeweils zugeord neten thermischen Werte in Abhängigkeit von der Zuordnung der verschiedenen Bildbereiche und somit identifizierten Körperteile zu dieser Klassifikation erfolgt.

9. Verfahren nach einem der vorausgehenden Ansprüche, des Weiteren aufweisend:

Sensorisches Erfassen eines Typs oder Materials der Bekleidung der Person (P); Wobei das modellbasierte Bestimmen (108, 1 10) des Schätzwerts für die thermi sche Behaglichkeit der Person (P) zusätzlich in Abhängigkeit von dem erfassten Typs oder Material der Bekleidung der Person (P) erfolgt.

10. Verfahren nach einem der vorausgehenden Ansprüche, des Weiteren aufweisend:

Dynamisches Erfassen des 3D-Bildes und des Thermobilds (205) der Person (P); Erkennen eines jeweiligen Bewegungszustands der anhand der Segmentierung identifizierten Körperteile mittels eines Bewegungserkennungsalgorithmus;

Bestimmen (106, 200) einer Stoffwechselrate der Person (P) mittels eines Stoff wechselratenmodells (215) auf Basis der den einzelnen identifizierten Körperteilen jeweils zugeordneten thermischen Werte und erkannten Bewegungszustände; wobei das modellbasierte Bestimmen (108, 1 10) des Schätzwerts für die thermische Behaglichkeit der Person (P) in Abhängigkeit von der so bestimmten Stoffwechsel rate erfolgt.

1 1. Verfahren nach einem der vorausgehenden Ansprüche, des Weiteren aufweisend: Prüfen (103), ob sich eine Person (P) in dem Raumbereich aufhält mittels Abglei- chens eines mittels des 3D-Bildsensors erfassten 3D-Bilds (203) des Raumbereichs mit einem mittels des thermischen Bildsensors erfassten Thermobilds (205) des Raumbereichs; und

Durchführen der zur Bestimmung des Schätzwerts erforderlichen Verfahrensschritte nur dann, wenn sich bei dem Prüfen ergibt, dass sich eine Person (P) in dem Raum bereich befindet.

12. Vorrichtung (10) zum Bestimmen einer thermischen Behaglichkeit, insbesondere ei nes thermischen Behaglichkeitsindex, bezüglich einer in einem bestimmten Raum bereich, insbesondere in einem Fahrgastbereich eines Fahrzeugs, befindlichen Per son (P), wobei die Vorrichtung konfiguriert ist, das Verfahren gemäß einem der vo rausgehenden Ansprüche auszuführen.

13. Verfahren (100) zum Steuern einer automatischen Klimatisierung eines zur Auf nahme einer Person (P) geeigneten Raumbereichs, wobei das Verfahren aufweist: Bestimmen einer thermischen Behaglichkeit bezüglich einer in dem Raumbereich befindlichen Person (P) gemäß dem Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 1 1 ; und

Ansteuern (1 1 1 ) einer Klimatisierungsvorrichtung zur automatischen Klimatisierung des Raumbereichs in Abhängigkeit von der bestimmten thermischen Behaglichkeit der Person (P).

14. Verfahren nach Anspruch 13, wobei das Verfahren individuell für zumindest zwei in dem Raumbereich befindlichen Personen (P) durchgeführt wird, wobei das Ansteu ern der Klimatisierungsvorrichtung so erfolgt, dass dadurch für die Person (P)en in Abhängigkeit von der für sie jeweils bestimmten thermischen Behaglichkeit jeweils eine durch die Klimatisierungsvorrichtung bewirkte individuelle Klimatisierung für ei nen Teilbereich des Raumbereichs, in dem sie sich jeweils befinden, eingestellt wird.

15. Vorrichtung (10) zum Steuern einer automatischen Klimatisierung eines zur Auf nahme einer Person (P) geeigneten Raumbereichs, wobei die Vorrichtung konfigu riert ist, das Verfahren gemäß Anspruch 13 oder 14 auszuführen.

16. Vorrichtung (10) nach Anspruch 12 oder 15, wobei die Vorrichtung zur personenin dividuellen Bilderfassung eine Mehrzahl von 3D-Bildsensoren und jeweils zumindest einen dem jeweiligen 3D-Bildsensor zugeordneten thermische Bildsensor aufweist.

17. Vorrichtung (10) nach einem der Ansprüche 12, 15 oder 16, wobei die Vorrichtung den 3D-Bildsensor bzw. zumindest einen 3D-Bildsensor und den jeweils zugeord neten thermischen Bildsensor aufweist, wobei zumindest einer der thermischen Bildsensoren eine gegenüber der Bildauflösung des zugeordneten 3D-Bildsensors geringerer Bildauflösung aufweist.