DE-102024210724-A1 - Verfahren zum Durchführen einer Inspektion an einem Fahrzeug und Smart-Device

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Durchführen einer Inspektion an einem Fahrzeug (2), mit mindestens den folgenden Schritten: - Bereitstellen eines Smart-Devices (3) mit einem Sensor (4.i) und einer drahtlosen Schnittstelle (5), - Aktivieren eines Inspektions-Modus auf dem Smart-Device (3); - Aufnehmen von Sensor-Signalen und/oder von Schnittstellen-Signalen, solange der Inspektions-Moduls aktiviert ist, und verarbeiten der Signale durch einen Inspektions-Algorithmus, der auf einer maschinellen Lerntechnik basiert, wobei --- ein Kontroll-Algorithmus in Abhängigkeit der Sensor-Signale und/oder der Schnittstellen-Signale basierend auf maschinellen Lerntechniken ein Bewertungsergebnis ermittelt, das die Vollständigkeit einer durchgeführten Inspektion charakterisiert, und/oder --- ein Zustands-Algorithmus in Abhängigkeit der Sensor-Signale und/oder der Schnittstellen-Signale basierend auf maschinellen Lerntechniken ein Zustandsergebnis ermittelt, das die Vollständigkeit und/oder den Zustand des Fahrzeuges (2) charakterisiert, und - Ausgeben des Bewertungsergebnisses und/oder des Zustandsergebnisses.

Inventors

• Antoine Balin

Assignees

• CONTINENTAL REIFEN DEUTSCHLAND GMBH

Dates

Publication Date

20260507

Application Date

20241107

Claims (12)

1. Verfahren zum Durchführen einer Inspektion an einem Fahrzeug (2), mit mindestens den folgenden Schritten: - Bereitstellen eines Smart-Devices (3) mit mindestens einem Sensor (4.i) zum Erfassen einer Bewegung des Smart-Devices (3) und/oder einer Umgebung (U) um das Smart-Device (3) sowie mit mindestens einer drahtlosen Schnittstelle (5) zum Aufbauen einer drahtlosen Verbindung (5V) zu einem Drahtlos-Modul (M), - Starten oder Aktivieren eines Inspektions-Modus (MI) auf dem Smart-Device (3); - Fortlaufendes Aufnehmen von Sensor-Signalen (S4.i), die von dem mindestens einen Sensor (4.i) ausgegeben werden, und/oder von Schnittstellen-Signalen (S5), die von der mindestens einen drahtlosen Schnittstelle (5) ausgegeben werden, solange der Inspektions-Moduls (MI) aktiviert ist; - Verarbeiten der aufgenommenen Sensor-Signale (S4.i) und/oder der aufgenommenen Schnittstellen-Signale (S5) durch einen Inspektions-Algorithmus (AI), wobei der Inspektions-Algorithmus (AI) zumindest teilweise auf einer maschinellen Lerntechnik basiert und auf dem Smart-Device (3) ausgeführt wird, wobei --- ein Kontroll-Algorithmus (AK) innerhalb des Inspektions-Algorithmus (AI) in Abhängigkeit der aufgenommenen Sensor-Signale (S4.i) und/oder der aufgenommenen Schnittstellen-Signale (S5) basierend auf maschinellen Lerntechniken ein Bewertungsergebnis (EB) ermittelt, wobei das Bewertungsergebnis (EB) die Vollständigkeit einer durchgeführten Inspektion ab der Aktivierung des Inspektions-Modus (MI) charakterisiert, und/oder --- ein Zustands-Algorithmus (AZ) innerhalb des Inspektions-Algorithmus (AI) in Abhängigkeit der aufgenommenen Sensor-Signale (S4.i) und/oder der aufgenommenen Schnittstellen-Signale (S5) basierend auf maschinellen Lerntechniken ein Zustandsergebnis (EZ) ermittelt, wobei das Zustandsergebnis (EZ) die Vollständigkeit und/oder den Zustand des Fahrzeuges (2) charakterisiert, und - Ausgeben des ermittelten Bewertungsergebnisses (EB) und/oder des ermittelten Zustandsergebnisses (EZ), insbesondere nach einer Beendigung und/oder Deaktivierung des Inspektions-Modus (MI).
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet , dass der Kontroll-Algorithmus (AK) in Abhängigkeit der aufgenommenen Sensor-Signale (S4.i) und/oder der aufgenommenen Schnittstellen-Signale (S5) einzelne Mikroereignisse (ME) ermittelt, die eine Bewegung des Smart-Devices (3) in der Umgebung (U) innerhalb einzelner Zeitabschnitte nach dem Starten oder Aktivieren des Smart-Devices (3) charakterisieren.
3. Verfahren nach Anspruch 2 , dadurch gekennzeichnet , dass der Kontroll-Algorithmus (AK) in Abhängigkeit der ermittelten Mikroereignisse (ME) basierend auf maschinellen Lerntechniken ein digitales Profil (P) erstellt, das eine Bewegung und/oder ein Verhalten des Benutzers des Smart-Devices (3) nach dem Starten oder Aktivieren des Smart-Devices (3) charakterisieren.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet , dass auf Sensor-Signale (S4.i) von Sensoren (4.i) zurückgegriffen wird, die ausgewählt sind aus der Gruppe bestehend aus: einem Beschleunigungssensor (4.1), einem Gyroskop (4.2), einem Positionssensor (4.3), einem Temperatursensor (4.4.), einem Mikrofon (4.5), einer Kamera (4.6), einem Magnetometer (4.7), einem Barometer (4.8), einem Umgebungslichtsensor (4.9).
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet , dass auf Schnittstellen-Signale (S5) zu Drahtlos-Modulen (M) zurückgegriffen wird, die ausgewählt sind aus der Gruppe bestehend aus Bluetooth-Chip zum Ausbilden einer drahtlosen Bluetooth-Verbindung, RFID-Chip zum Ausbilden einer drahtlosen Funkwellen-Verbindung, NFC-Chip zum Ausbilden einer drahtlosen Funkwellen-Verbindung, WLAN-Chip zum Ausbilden einer drahtlosen WLAN-Verbindung.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet , dass der Zustands-Algorithmus (AZ) in Abhängigkeit der aufgenommenen Sensor-Signale (S4.i) und/oder der aufgenommenen Schnittstellen-Signale (S5) ermittelt, ob das Smart-Device (3) eine drahtlose Verbindung (5V) zu mindestens einem Identifikation-Mittel (IM) an mindestens einem Bauteil (B.j) des Fahrzeuges (2) herstellt und/oder mindestens ein Identifikations-Mittel (IM) an mindestens einem Bauteil (B.j) des Fahrzeuges (2) erfasst, wobei das Identifikations-Mittel (IM) beispielsweise durch mindestens eines der Drahtlos-Module (M) und/oder durch einen optischen Marker ausgebildet ist.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet , dass der Zustands-Algorithmus (AZ) in einem Kalibrier-Schritt (KS) mindestens ein über das Smart-Device (3) aufgenommenes Referenzbild (RB.k) einliest, wobei auf dem mindestens einen Referenzbild (RB.k) mindestens ein Reifen (10.I) des Fahrzeuges (2) abgebildet ist, wobei eine derartige Anzahl an Referenzbildern (RB.k) aufgenommen wird, dass in sämtlichen aufgenommenen Referenzbildern (RB.k) sämtliche Reifen (10.I) des Fahrzeuges (2) zumindest einmalig dargestellt sind, wobei der Zustands-Algorithmus (AZ) basierend auf maschinellen Lerntechniken aus den aufgenommenen Referenzbildern (RB.k) für jeden Reifen (10.I) des Fahrzeuges (2) mindestens einen Referenz-Reifen-Parameter (PR.I) ermittelt; der Zustands-Algorithmus (AZ) in einem dem Kalibrier-Schritt (KS) zeitlich nachfolgenden Prüfschritt (PS) mindestens ein über das Smart-Device (3) aufgenommenes Prüfbild (PB.k) einliest, wobei auf dem mindestens einen Prüfbild (PB.k) mindestens ein Reifen (10.I) des Fahrzeuges (2) abgebildet ist, wobei eine derartige Anzahl an Prüfbildern (PB.k) aufgenommen wird, dass in sämtlichen aufgenommenen Prüfbildern (PB.k) sämtliche Reifen (10.I) des Fahrzeuges (2) zumindest einmalig dargestellt sind, wobei der Zustands-Algorithmus (AZ) basierend auf maschinellen Lerntechniken aus den aufgenommenen Prüfbildern (PB.k) für jeden Reifen (10.I) des Fahrzeuges (2) mindestens einen Prüf-Reifen-Parameter (PP.I) ermittelt; und der Zustands-Algorithmus (AZ) aus dem mindestens einen Referenz-Reifen-Parameter (PR.I) sämtlicher Reifen (10.I) und dem mindestens einen Prüf-Reifen-Parameter (PP.I) sämtlicher Reifen (10.I) basierend auf maschinellen Lerntechniken das Zustandsergebnis (EZ) ermittelt und ausgibt, wobei das Zustandsergebnis (EZ) die Funktionsfähigkeit jedes Reifens (10.I) des Fahrzeuges (2) charakterisiert.
8. Verfahren nach Anspruch 7 , dadurch gekennzeichnet , dass der Zustands-Algorithmus (AZ) für jeden Reifen (10.I) eine Abweichung (DP.I) zwischen dem Referenz-Reifen-Parameter (PR.I) dieses Reifens (10.I) und dem Prüf-Reifen-Parameter (PP.I) desselben Reifens (10.I) ermittelt und in Abhängigkeit der Abweichungen (DP.I) sämtlicher Reifen (10.I) das Zustandsergebnis (EZ) ermittelt und ausgibt.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet , dass das Starten oder Aktivieren des Inspektions-Modus (MI) manuell durch eine Eingabe auf dem Smart-Device (3) oder automatisiert erfolgt, und/oder das Stoppen oder Deaktivieren des Inspektions-Modus (MI) manuell durch eine Eingabe auf dem Smart-Device (3) oder automatisiert erfolgt.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet , dass der Zustands-Algorithmus (AZ) und der Kontroll-Algorithmus (AK) gleichzeitig ausgeführt werden.
11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet , dass in einem Vorregistrierungs-Schritt (VS) von dem Inspektions-Algorithmus (AI) eingelesen wird, um welche Fahrzeugart (2A) es sich bei dem zu inspizierenden Fahrzeug (2) handelt und/oder welche Bauteile (B.j) des Fahrzeuges (2) zu inspizieren oder zu kontrollieren sind, wobei dies beispielsweise aus einer Datenbank (DB) eingelesen wird.
12. Smart-Device (3), insbesondere Smartphone (3a) oder Smartwatch (3b) oder Smartglass (3c) oder Tablet (3d), mit - einer Recheneinheit (6) mit Algorithmen (A; AI, AK, AZ) ausgebildet zur Durchführung des Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche, - Sensoren (4.i) zum Erfassen einer Bewegung des Smart-Devices (3) und/oder einer Umgebung (U) um das Smart-Device (3), und - mindestens eine drahtlose Schnittstelle (5) zum Ausbilden einer drahtlosen Verbindung (5V) zu mindestens einem Drahtlos-Modul (M).

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Durchführen einer Inspektion an einem Fahrzeug, sowie ein Smart-Device zur Durchführung des Verfahrens. In einigen Ländern ist es vorgeschrieben, regelmäßig eine Fahrzeuginspektion durchzuführen, beispielsweise den Zustand der Fahrzeugreifen oder die Vollständigkeit von spezieller Ausrüstung oder Zubehör zu überprüfen. Dies kann über ein Papierdokument erfolgen, in dem die durchgeführte Inspektion einzelner Bauteile durch das jeweilige Personal handschriftlich dokumentiert wird. Es sind aber auch Apps für Smart-Geräte (smart-devices), beispielsweise Handys, bekannt, mit denen diese Fahrzeuginspektion durchgeführt werden kann. Allerdings ist der Nachteil bei sämtlichen bisherigen Lösungen, dass nicht aktiv geprüft oder plausibilisiert wird oder werden kann, ob die Fahrzeuginspektion durch das jeweilige Personal tatsächlich ordnungsgemäß stattgefunden hat. Bei Verwendung von Smart-Geräten ist beispielsweise vorgesehen, dass sog. NFC-Transponder (Near Field Communication, Nahfeldkommunikation) an unterschiedlichen Positionen am Fahrzeug angebracht werden und geprüft wird, ob diese während der Fahrzeuginspektion gescannt wurden. Dies hat jedoch den Nachteil, dass separate NFC-Transponder zu beschaffen, zu lagern, zu registrieren, zu installieren und bei Verlust zu ersetzen sind. Soll ein weiteres Bauteil bei der Fahrzeuginspektion geprüft werden, sind entsprechend zusätzliche NFC-Transponder zu besorgen und anzubringen. Der Aufwand für eine solche Fahrzeuginspektion mit NFC-Transpondern ist also sehr hoch. Eine weitere Möglichkeit ist das Aufnehmen von Fotos des jeweiligen Bauteils am Fahrzeug mit dem jeweiligen Smart-Gerät. In diesem Zusammenhang ist es beispielsweise möglich, über eine Künstliche Intelligenz oder einen Algorithmus im Rahmen einer solchen Fahrzeuginspektion zu erkennen, ob auf einem aufgenommenen Foto beispielsweise ein Fahrzeugreifen als Bauteil einen ausreichend hohen Reifendruck aufweist oder nicht und ob der Fahrzeugreifen demnach aufzupumpen ist, indem das Foto beispielsweise mit einer Referenz verglichen wird. Diese isolierte Betrachtung lediglich eines Fahrzeugreifens ermöglicht jedoch nicht die Wechselwirkung mit weiteren Einflüssen, beispielsweise den Zustand oder das Vorhandensein weiterer Fahrzeugreifen oder Bauteile, z.B. Anhänger, am Fahrzeug oder einer Beladung des Fahrzeuges. Vielmehr ist für jeden einzelnen Fahrzeugreifen ein eigenes Foto zu machen und die Datenverarbeitung mit dem Ergebnis abzuwarten, bevor zum nächsten Fahrzeugreifen übergegangen werden kann. Dadurch entsteht zusätzlich zu dem erhöhten Datenaufwand auch ein erhöhter Zeitaufwand und es kann keine zuverlässige Aussage über den Gesamtzustand des Fahrzeuges unter Berücksichtigung aller Einflüsse getroffen werden. Zudem ist nur bedingt nachprüfbar, ob es sich tatsächlich um eine aktuelle Aufnahme handelt. Der folgenden Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren und ein Smart-Device anzugeben, mit denen die Fahrzeuginspektion schnell, einfach und zuverlässig durchgeführt und auch nachgewiesen werden kann. Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren und ein Smart-Device gemäß den unabhängigen Ansprüchen gelöst. Die Unteransprüche geben bevorzugte Weiterbildungen an. Demnach ist ein Verfahren zum Durchführen einer Inspektion an einem Fahrzeug vorgesehen, mit mindestens den folgenden Schritten:- Bereitstellen eines Smart-Devices mit mindestens einem Sensor zum Erfassen einer Bewegung des Smart-Devices und/oder einer Umgebung um das Smart-Device sowie mit mindestens einer drahtlosen Schnittstelle zum Aufbauen einer drahtlosen Verbindung zu einem Drahtlos-Modul,- Starten oder Aktivieren eines Inspektions-Modus auf dem Smart-Device;- Fortlaufendes Aufnehmen von Sensor-Signalen, die von dem mindestens einen Sensor ausgegeben werden, und/oder von Schnittstellen-Signalen, die von der mindestens einen drahtlosen Schnittstelle ausgegeben werden, solange der Inspektions-Moduls aktiviert ist;- Verarbeiten der aufgenommenen Sensor-Signale und/oder der aufgenommenen Schnittstellen-Signale durch einen Inspektions-Algorithmus, wobei der Inspektions-Algorithmus zumindest teilweise auf einer maschinellen Lerntechnik basiert und auf dem Smart-Device ausgeführt wird, wobei--- ein Kontroll-Algorithmus innerhalb des Inspektions-Algorithmus in Abhängigkeit der aufgenommenen Sensor-Signale und/oder der aufgenommenen Schnittstellen-Signale basierend auf maschinellen Lerntechniken ein Bewertungsergebnis ermittelt, wobei das Bewertungsergebnis die Vollständigkeit einer durchgeführten Inspektion ab der Aktivierung des Inspektions-Modus charakterisiert, d.h. ob die Inspektion korrekt und/oder vollständig durchgeführt wurde, und/oder--- ein Zustands-Algorithmus innerhalb des Inspektions-Algorithmus in Abhängigkeit der aufgenommenen Sensor-Signale und/oder der aufgenommenen Schnittstellen-Signale basierend auf maschinellen Lerntechniken ein Zustandsergebnis ermittelt, wobei das Zustandsergebnis d