Einrichtung und Verfahren zur Ermittlung des Innenraumzustandes eines Fahrzeugs

Die Erfindung betrifft eine Einrichtung und ein Verfahren zur Erfassung bzw. Ermittlung eines nutzungsbedingten Zustandes des Innenraums eines Fahrzeugs.

Stand der Technik

Über die individuelle Nutzungshistorie bzw. den entsprechenden Nutzungszustand von Fahr zeuginnenräumen gibt es heutzutage wenig bis gar keine Transparenz. Daher kann der re sultierende mechanische bzw. optische Zustand eines Fahrzeuginnenraums bzw. einer Fahr gastzelle sowie der Grad des Verschleißes von Fahrzeuginneneinrichtungen nicht automa tisch ermittelt werden. Solche Fahrzeuginneneinrichtungen sind z.B. Armaturenbretter, Fahr zeugsitze bzw. -polster, Fahrzeuginnenverkleidungen, Fensterscheiben, Bodenmatten sowie im Fährbetrieb mechanisch besonders beanspruchte Komponenten zur Fahrzeugbedienung, z.B. das Lenkrad bzw. Steuerrad, der Gangwahlhebel oder ein berührungsempfindlicher Bild schirm eines etwa vorhandenen Infotainment-Systems.

Die Fahrzeughersteller bieten auch keine Sensorsysteme an Bord eines Fahrzeugs an, die dem Fahrzeugbesitzer oder -betreiber eine genaue Beurteilung des momentanen Zustandes einer genannten, im Fahrzeuginnenraum angeordneten Fahrzeugkomponente ermöglichen. So werden heutzutage bei Mietfahrzeugen allenfalls von einem nachfolgenden Benutzer des Fahrzeugs Beschwerden über Beschädigungen oder Verunreinigungen des Fahrzeuginnen raums dem jeweiligen Fahrzeugbetreiber mitgeteilt. Nach einer Prüfung seitens des Betrei bers werden diese Mängel gegebenenfalls dem verursachenden Vorbenutzer in Rechnung gestellt. Dieses Vorgehen ist jedoch nur wenig beweiskräftig und zudem mit hohem perso nellem Aufwand verbunden. Zudem führt diese Form der Überprüfung durch einen nachfol genden Benutzer zu Nutzungsbeginn bei einer starken Beeinträchtigung des Innenraums zu einer vorübergehenden, nicht vorhersehbaren Nicht- Nutzbarkeit des Fahrzeugs.

Aus EP 1 339 570 A1 gehen eine Vorrichtung und ein Verfahren zur kamerabasierten Positi onserfassung von Elementen bzw. Komponenten oder Objekten in einem Fahrzeug hervor. Dabei ist an Komponenten des Fahrzeugs, z.B. an einem Fahrzeugsitz, eine optische Mar kierung angebracht. In dem Fahrzeug ist zudem eine Kamera angebracht, welche die Mar kierung fotografisch erfasst. Mittels einer Auswerteinheit wird die Position der so erfassten Markierung ermittelt. Die als Stereokamera mit zwei Bildsensoren ausgebildete Kamera nimmt zudem räumliche Informationen des zu erfassenden Bildbereichs auf. So wird aus der Kontur eines jeweils erfassten Objekts durch Subtraktion der Kontur der Sitzoberfläche die Volumenverteilung des Objekts auf dem Sitz ermittelt. Dies ermöglicht eine Klassifikation des Objekts in z.B. Kindersitze und Personen unterschiedlicher Gewichtsklassen.

Zudem gehen aus DE 10 2014 214 352 A1 ein Verfahren und eine Anordnung zum Betrei ben eines Beobachtungssystems für Insassen hervor, wobei die Blickrichtung oder der Mü digkeitszustand des Fahrers mittels einer Kameraeinrichtung überwacht wird, um die Sicher heit im Verkehr zu erhöhen und um den Benutzungskomfort für den Fahrer zu verbessern.

So wird z.B. die Kopfposition des Fahrers ermittelt, um in Abhängigkeit von der erfassten Kopfposition die Ausrichtung eines durch ein„Head-Up“-Displays erzeugten Bildes anzupas sen bzw. auszurichten, so dass der Fahrer die angezeigten Daten stets im Blick hat. Um die Blickverfolgung des Fahrers mit hoher Genauigkeit durchführen zu können, muss die Kame raeinrichtung kalibriert werden. Dabei werden kamerainterne Parameter wie die Verzeich nung oder die Einbaulage berücksichtigt.

Offenbarung der Erfindung

Der vorliegenden Erfindung liegt die Idee zugrunde, eine Einrichtung und ein Verfahren an zugeben, mittels derer der Zustand des Innenraums bzw. der Fahrgastzelle eines Fahrzeugs mit einem gegenüber dem Stand der Technik erheblich reduzierten oder sogar ganz zu ver meidenden Prüfungsaufwand durch eine Person erfasst, dokumentiert und bewertet werden kann, um daraus ggf. erforderliche (Wartungs-)Maßnahmen abzuleiten.

Durch die Zunahme von Mobilitätsformen wie z.B.„Car Sharing“ mit insbesondere häufig wechselnden Fahrzeugbenutzern besitzt dieser Nutzungsaspekt von Fahrzeugen zuneh mend Relevanz. Zusätzlich führt ein vollautonomes Fahren im Bereich von„Car Sharing“ und dem sogenannten„Ride-Hailing“ zu einer noch intensiveren, temporären Nutzung von Fahr zeugen mit deutlich erhöhten Nutzerzahlen und einem noch häufigeren Nutzerwechsel, ohne dass diese Fahrzeuge regelmäßig von einer Person überprüft werden können. Bei dem Ri de-Hailing können vor allem Stadtbewohner über verschiedene App-Anbieter meist private Mitfahrgelegenheiten finden und buchen.

Ähnliche Problemstellungen findet man auch bei anderen Mobilitätsformen wie z.B. bei öf fentlichen Fahrzeugen, z.B. bei Schienenfahrzeugen (Personenzügen, Straßenbahnen), Bussen, automatisierten Shuttle-Fahrzeugen, Seilbahnen, Aufzügen, oder dergleichen.

Gemäß einem ersten Aspekt der erfindungsgemäß vorgeschlagenen Einrichtung umfasst diese eine Anordnung aus wenigstens einem Sensor zur Datenerfassung wenigstens eines Bereichs eines Fahrzeuginnenraums. Die sensorisch erfassten Daten werden mittels eines Rechnersystems ausgewertet und geeignete Maßnahmen zur möglichen Behebung eines von dem Rechnersystem anhand der erfassten Sensordaten ermittelten unzureichenden Zu standes des Fahrzeuginnenraums ermittelt bzw. vorgeschlagen. Bei dem Rechnersystem kann es sich um einen fahrzeuginternen Rechner handeln, der insbesondere bei zukünftigen autonomen Fahrzeugen eine für die Auswertung der Sensordaten im Hinblick auf den nut zungsbedingten Zustand des Fahrzeuginnenraums ausreichende Rechenkapazität bzw. Re chenleistung bereitstellt.

Gemäß einem zweiten Aspekt der erfindungsgemäß vorgeschlagenen Einrichtung umfasst diese eine Datenübertragungseinheit zur drahtlosen Übertragung der sensorisch erfassten Daten von dem Fahrzeug an ein externes Rechnersystem. Mittels des externen Rechnersys tems können diese Daten mit hoher Rechenleistung ausgewertet werden und geeignete Maßnahmen zur möglichen Behebung eines von dem externen Rechnersystem anhand der erfassten Sensordaten ermittelten unzureichenden Zustandes des Fahrzeuginnenraums er mittelt bzw. vorgeschlagen werden.

Die vorgeschlagene Einrichtung unterscheidet sich gegenüber dem Stand der Technik insbe sondere dadurch, dass nur eine zeitweilige Datenerfassung und somit keine kontinuierliche Datenerfassung erforderlich ist und dass, anstelle von Personen, die Fahrzeuginneneinrich tung und deren nutzungsbedingter Zustand erfasst werden. Zudem kann insbesondere ver mieden werden, dass die Datenerfassung während des Fährbetriebs des Fahrzeugs erfolgt.

Die vorgeschlagene Einrichtung umfasst gemäß einem weiteren Aspekt bevorzugt die fol genden beiden, in bzw.an dem Fahrzeug angeordneten technischen Funktionseinheiten:

Einen oder mehrere Sensoren, welche in dem Fahrzeuginnenraum angeordnet sind und diesen zumindest teilweise räumlich erfassen, z.B. im sichtbaren Licht oder im UV-Bereich erfassende Fotokameras und/oder chemische Sensoren zur Erfassung insbesondere von im Fahrzeuginnenraum sich entwickelnden Gerüchen;

- eine Datenübertragungseinheit zur drahtlosen Übertragung der erfassten Sensorsi gnale an ein externes Rechnersystem, z.B. eine Cloud-Computing Plattform.

Gemäß einem weiteren Aspekt umfasst die vorgeschlagene Einrichtung ein bevorzugt in dem externen Rechnersystem angeordnetes, rechnergestütztes Auswertesystem, an welches die erfassten Sensordaten übertragen werden und dort elektronisch verarbeitet werden. Das Auswertesystem ist bevorzugt als selbstlernendes Kl-System ausgebildet und umfasst ein künstliches neuronales Netzwerk (KNN). Das KNN kann z.B. mit Fotografien beispielhafter Beschädigungen und/oder Verschmutzungen der Fahrzeuginnenausstattung, z.B. der Sitzpolsterung bzw. der

Sitzbezüge des Fahrzeugs, oder dergleichen, im Voraus antrainiert bzw. angelernt werden. Anhand dieser Daten können z.B. aktuell erfasste Fotografien in verschiedene

Beschädigungs- bzw. Verschmutzungsklassen (ein-)klassifiziert werden. Im Betrieb des Fahrzeugs kann, darauf basierend, aktuell erfasstes fotografisches Material auch hinsichtlich des Schweregrads einer ggf. vorliegenden Beschädigung bzw. Verunreinigung entsprechend klassifiziert bzw. ausgewertet werden und mittels eines nachfolgend beschriebenen

Maßnahmensystems entsprechend umgesetzt werden.

Gemäß einem noch weiteren Aspekt umfasst die erfindungsgemäß vorgeschlagene Einrich tung zusätzlich einen oder mehrere Gassensoren, mittels derer die Innenraumluft auf ge- ruchs- bzw. verschmutzungsrelevante Moleküle hin untersucht werden kann. Als Gassenso ren kommen z.B. an sich bekannte chemische und/oder physikalische Sensoren zur Detekti on gasförmiger Substanzen, welche chemische Informationen aus der Umgebungsluft in ein elektrisch nutzbares Signal umwandeln, in Betracht. Auch die so erfassten Sensorsignale können mittels eines KNN im Vorfeld antrainiert bzw. angelernt werden, wobei die Sensorsi gnale verschiedenen, geruchstechnisch relevanten Verunreinigungen bzw. Verunreinigungs typen des Fahrzeuginnenraums zugeordnet werden können. Auf der Grundlage eines ent sprechend eingerichteten Kl-Systems können dann entsprechende, aktuell erfasste Sensor daten einem bestimmten Verunreinigungstyp zugeordnet werden und so mittels des nachfol gend beschriebenen Maßnahmensystems umgesetzt werden.

Gemäß einem weiteren Aspekt können eine oder mehrere nachrüstbare Fotokameras z.B. an dem Innenspiegel, an dem Fahrzeughimmel, an der Innenseite der A-, B- oder C-Säule des Fahrzeugchassis', an einem oder mehreren Fahrzeugsitzen, und/oder an der Mittelkon sole des Fahrzeugs angeordnet sein. Die Kameras decken entweder einen großen Winkel bereich ab, z.B. mittels eines Weitwinkelobjektivs oder durch Schwenken der Kamera, um z.B. den generellen Verschmutzungszustand im Innenraum des Fahrzeugs erfassen zu kön nen. Alternativ kann eine einzelne Kamera aber auch einen räumlich begrenzten Bereich des Innenraums abdecken, z.B. den Fahrersitz oder das Armaturenbrett. Im letzteren Fall sind bevorzugt mehrere Kameras vorgesehen, um dennoch möglichst den gesamten Innenraum abdecken bzw. erfassen zu können.

Es ist hierbei anzumerken, dass im Innenraum des Fahrzeugs zu dem genannten Zweck an geordnete Kameras aus datenschutzrechtlichen bzw. -technischen Erwägungen allerdings so betrieben werden müssen, dass sie z.B. nur dann Fotos aufnehmen, wenn möglichst kein Insasse an Bord des Fahrzeugs ist. Geeignete Zeitpunkte dafür sind z.B. das Auf- oder Zu- schließen der Fahrertür vor einer geplanten bzw. nach einer erfolgten Nutzung des Fahr zeugs.

Es ist ferner anzumerken, dass die Auswertung von Kameraaufnahmen oder dergleichen sowohl durch menschliche Beobachter als auch durch deterministische oder selbstlernende elektronische Auswertealgorithmen vorgenommen werden kann. Die Bewertung von Infor mationen seitens der Gas- bzw. Geruchssensoren erfolgt allerdings aus Gründen der Kom plexität der dabei erfassten Daten bevorzugt durch elektronisch ausführbare Algorithmen.

Gemäß einem weiteren Aspekt umfasst die Einrichtung ein Maßnahmensystem, welches be vorzugt ebenfalls als selbstlernendes KNN-System konzipiert ist. Das Maßnahmensystem schlägt, basierend auf den Ergebnissen der genannten Auswertung der erfassten Sensorda ten, automatisch notwendige Maßnahmen vor, z.B. Reinigungs- oder Reparaturmaßnahmen an jeweils betroffenen Teilen der Fahrzeuginneneinrichtung.

Alternativ oder zusätzlich zu den genannten Maßnahmen können gemäß einem weiteren Aspekt technische Eingriffe an dem Fahrzeug vorgenommen werden, z.B. eine technische Inspektion, Instandhaltungsmaßnahmen, Reparaturmaßnahmen oder die Aktivierung bzw. Verstärkung einer Innenraumbelüftung des Fahrzeugs, um ggf. vorliegende Gerüche zumin dest vorübergehend zu beseitigen bzw. zu unterdrücken.

Auch können alternativ oder zusätzlich rein organisatorische Maßnahmen, z.B. das Blockie ren bzw. Verhindern einer Weitervermietung des Fahrzeugs, durchgeführt werden. Wieder um alternativ oder zusätzlich können seitens des Fahrzeugbetreibers z.B. Schadensersatz ansprüche an den jeweiligen Verursacher geltend gemacht werden.

Gemäß einem ersten Aspekt des erfindungsgemäß vorgeschlagenen Verfahrens werden we nigstens in einem Bereich des Fahrzeuginnenraums sensorisch und/oder kameratechnisch den mechanischen und/oder optischen Zustand wenigstens einer im Fahrzeuginnenraum angeordneten Fahrzeugkomponente betreffende Daten erfasst. Die sensorisch erfassten Da ten werden verarbeitet und anhand der Ergebnisse der Verarbeitung dieser Daten ein ggf. unzureichender Zustand des Fahrzeuginnenraums, bzw. wenigstens einer genannten Kom ponente, ermittelt.

Gemäß einem weiteren Aspekt des erfindungsgemäß vorgeschlagenen Verfahrens werden die sensorisch bzw. kameratechnisch erfassten Daten in dem Fahrzeug zunächst nur vorver arbeitet und die entsprechend vorverarbeiteten Daten von dem Fahrzeug drahtlos an ein ex ternes Rechnersystem übertragen. Mittels des externen Rechnersystems werden diese Da ten ausgewertet und geeignete Maßnahmen zur möglichen Behebung eines von dem exter- nen Rechnersystem anhand der übertragenen Sensordaten ermittelten, unzureichenden Zu standes des Fahrzeuginnenraums vorgeschlagen.

Gemäß einem noch weiteren Aspekt des erfindungsgemäß vorgeschlagenen Verfahrens werden die an das externe Rechnersystem drahtlos übertragenen Daten mittels eines in dem externen Rechnersystem angeordneten Auswertesystems ausgewertet, welches bevorzugt ebenfalls als selbstlernendes KNN-System ausgebildet ist. Das KNN kann z.B. mit Fotografi en beispielhafter Beschädigungen und/oder Verschmutzungen der Fahrzeuginnenausstat tung, z.B. der Sitzpolsterung bzw. der Sitzbezüge des Fahrzeugs, oder dergleichen, im Vor aus antrainiert bzw. angelernt bzw. (ein-)klassifiziert werden. Anhand dieser Daten können z.B. aktuell erfasste Fotografien in verschiedene Beschädigungs- bzw. Verschmutzungsklas sen klassifiziert werden. Im Betrieb des Fahrzeugs kann, darauf basierend, aktuell erfasstes fotografisches Material hinsichtlich des Schweregrads der jeweiligen Beschädigung bzw. Verunreinigung entsprechend klassifiziert bzw. ausgewertet werden und anhand von geeig neten Maßnahmen zur Behebung dieser Mängel entsprechend umgesetzt.

Als geeignete Maßnahmen kommen z.B. Reinigungs- oder Reparaturmaßnahmen an den jeweils betroffenen Komponenten bzw. Teilen der Fahrzeuginneneinrichtung in Betracht. Al ternativ oder zusätzlich zu den genannten Maßnahmen können, gemäß einem weiteren Aspekt, technische Eingriffe an dem Fahrzeug vorgenommen werden, z.B. eine technische Inspektion, Instandhaltungsmaßnahmen, Reparaturmaßnahmen oder die Aktivierung bzw. Verstärkung einer Innenraumbelüftung des Fahrzeugs, um ggf. vorliegende Gerüche zumin dest vorübergehend zu beseitigen bzw. zu unterdrücken.

Gemäß einem weiteren Aspekt des erfindungsgemäß vorgeschlagenen Verfahrens können bei der Klassifizierung der erfassten Sensor- bzw. Kameradaten Merkmalsvektoren anhand von empirisch vorgebbaren Beschädigungs- bzw. Verunreinigungstypen, z.B. unter Verwen dung eines an sich bekannten„Random Foresf-Klassifikators, klassifiziert werden. Ein„Ran dom Foresf-Klassifikator besteht bekanntermaßen aus mehreren unkorrelierten Entschei dungsbäumen, welche unter Verwendung eines Zufallsmechanismus' (sog.„Randomisie rung“) während eines zugrundeliegenden Lernprozesses gebildet werden. Für eine Klassifi kation trifft jeder Entscheidungsbaum eine Entscheidung, wobei die Klasse mit den meisten Stimmen die endgültige Klassifikation festlegt.

Besonders rechenintensive Berechnungsschritte bei der genannten Klassifizierung bzw. Er mittlung eines hier betroffenen Innenraumzustandes eines Fahrzeugs können somit auf ei nem außerhalb des Fahrzeugs angeordneten (externen) Rechner, z.B. einer Cloud-Compu- ting Plattform, ausgeführt bzw. durchgeführt werden. Weniger rechenintensive Berechnungs schritte können dagegen bereits in dem Fahrzeug durchgeführt werden und nur entspre- chend vorprozessierte, und damit entsprechend komprimierte Daten, an den externen Rech ner übertragen werden, um insbesondere das Datenvolumen der jeweils zu übertragenden Daten zu reduzieren bzw. zu minimieren.

Darüber hinaus können Parameter und Hyperparameter eines genannten Klassifikators an hand von genannten Trainingsdaten mittels an sich bekannter maschineller Lernalgorithmen („machine learning algorithms“) angelernt bzw. antrainiert werden, wobei entsprechende Trainingsdaten, bevorzugt für ein individuelles Fahrzeug oder einen Fahrzeugtyp spezifisch, an einem jeweiligen Teststand erzeugt werden können.

Das vorgeschlagene Verfahren ermöglicht somit eine genaue und insbesondere zeitlich um fassende Analyse von hier betroffenen Sensordaten in Bezug auf den Innenraumzustand eines Fahrzeugs. Dadurch kann für ein bestimmtes Fahrzeug sogar eine vollständige Ge brauchshistorie angelegt werden, welche unterschiedlichste Verunreinigungs- und/oder Be schädigungsereignisse innerhalb des gesamten Fahrzeuglebenszyklus' umfassen kann. Die se Ereignisse können hinsichtlich ihrer Bedeutung für den Wert des Fahrzeugs, den mecha nischen oder optischen Zustand bestimmter Fahrzeuginnenraumkomponenten sowie die Rückverfolgbarkeit und den Schweregrad von durch Fahrzeugmissbrauch hervorgerufenen Beschädigungen oder Verschmutzungen im Innenraum des Fahrzeugs umfassen.

Die Erfindung kann insbesondere bei einem Land- bzw. Kraftfahrzeug, prinzipiell aber auch bei Wasserfahrzeugen, Schienenfahrzeugen, Luft-/Raumfahrzeugen oder dergleichen, wel che einem nutzungsabhängigen Abnutzungs-, Verschmutzungs- und/oder Beschädigungsri siko unterliegen, entsprechend zum Einsatz kommen.

Das Computerprogramm ist eingerichtet, jeden Schritt des Verfahrens durchzuführen, insbe sondere wenn es auf einem Rechengerät oder in einem an dem jeweiligen Fahrzeug ange ordneten Steuergerät abläuft. Es ermöglicht die Implementierung des Verfahrens auch in ei nem bereits vorliegenden Steuergerät des Fahrzeugs, ohne an dem Steuergerät bauliche Veränderungen vornehmen zu müssen. Hierzu ist der maschinenlesbare Datenträger vorge sehen, auf welchem das Computerprogramm gespeichert ist. Durch Aufspielen des Compu terprogramms auf einen Mikroprozessor bzw. Mikrocontroller eines solchen Steuergerätes ist dieses eingerichtet, um das Verfahren auszuführen.

Weitere Vorteile und Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus der Beschreibung und den beiliegenden Zeichnungen.

Es versteht sich, dass die voranstehend genannten und die nachstehend noch zu erläutern den Merkmale nicht nur in der jeweiligen angegebenen Kombination, sondern auch in ande- ren Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar sind, ohne den Rahmen der vorliegen den Erfindung zu verlassen.

Kurze Beschreibung der Zeichnungen

Fig. 1 zeigt ein Ausführungsbeispiel der erfindungsgemäßen Einrichtung in einer schematischen Seitenansicht eines Fahrzeuginnenraums.

Fig. 2 zeigt ein Ausführungsbeispiel eines in einer externen Auswerteeinheit durch führbaren Auswerteprozesses anhand eines kombinierten Block-/Flussdia- gramms.

Fig. 3 zeigt ein Ausführungsbeispiel einer in einem Fahrzeug durchführbaren Vorver arbeitung von erfassten Sensordaten anhand eines kombinierten Block-/Fluss- diagramms.

Fig. 4 zeigt ein Ausführungsbeispiel von in einer externen Auswerteeinheit detaillier ter ablaufenden Prozessschritten zur Auswertung von erfassten Sensordaten, anhand eines Flussdiagramms.

Beschreibung von Ausführungsbeispielen

Die in Figur 1 dargestellte Einrichtung umfasst wenigstens einen, bevorzugt aber mehrere Sensoren 100, 105 zur Erfassung von den Zustand des Innenraums eines Fahrzeugs 110 charakterisierenden Daten. Die Sensoren 100, 105 sind bevorzugt im Innenraum des Fahr zeugs 1 10 angeordnet. Als Sensoren 100, 105 kommen z.B. Fotokameras, fotooptische Sen soren, optische IR- oder UV-Sensoren, im sichtbaren oder nicht-sichtbaren Wellenlängenbe reich arbeitende bzw. empfindliche Laser-Sensoren und/oder chemische Sensoren, z.B. ge ruchsempfindliche Gassensoren, in Betracht.

Zusätzlich ist in dem Fahrzeug 110 eine Kommunikationseinheit 115 zur bevorzugt drahtlo sen Datenübertragung der erfassten Sensordaten vorgesehen, um erfasste Daten möglichst zeitnah an eine gegenüber dem Fahrzeug externe, rechnergestützte Auswerteeinheit 120 übertragen zu können. Die Kommunikationseinheit 115 kann die Daten mittels Mobilfunk oder einer anderen drahtlosen Übertragungstechnik, z.B.„Wireless LAN“ übertragen. Alter nativ kann zur Datenübertragung eine in dem Fahrzeug 110 standardmäßig bereits vorlie gende Übertragungseinheit genutzt oder zumindest mitgenutzt werden. Die externe Auswerteeinheit 120 wertet die empfangenen Daten 125 aus, um den äußerli chen, d.h. optischen und/oder geruchsbezogenen Zustand des Fahrzeuginnenraums, und/oder ggf. zusätzlich den mechanischen Funktionszustand einer Innenraumkomponente des Fahrzeugs 1 10, möglichst präzise ermitteln zu können. Die externe Auswerteeinheit 120 ist in einem externen Rechnersystem implementiert, in dem vorliegenden Ausführungsbei spiel in einer schematisch angedeuteten„Cloud Computing“-Plattform 130.

Es ist hierbei hervorzuheben, dass ein so ermittelter mechanischer Funktionszustand einer zum Betreiben des Fahrzeugs erforderlichen (Funktions-)Komponente auch dazu verwendet werden kann, einen durch den Betrieb des Fahrzeug durch den Fahrer oder einen Mitfahrer bedingte Änderungen des Funktionszustandes der Komponente und dadurch verursachte Änderungen des äußerlich sichtbaren Zustandes der Komponente von vorliegend eigentlich zu ermittelnden Zustandsänderungen unterscheiden zu können, um diese bei der nachfol genden Auswertung nicht berücksichtigen zu müssen. Solche betriebsbedingten Änderungen des Erscheinungsbildes können z.B. Änderungen des Drehwinkels eines Lenkrades, der Po sition eines Schalthebels oder eine geöffnete Scheibe sein. Dabei können jeweilige Änderun gen des Funktionszustandes einer solchen Funktionskomponente zusätzlich mit entspre chenden Betriebsdaten aus der Fahrzeugelektronik korreliert bzw. plausibilisiert werden oder solche Funktionskomponenten bei dem Auswerteverfahren überhaupt nicht berücksichtigt bzw. von diesem ausgenommen werden.

Die externe Auswerteeinheit 120 liefert die Ergebnisse der Auswertung an eine bevorzugt ebenfalls bezüglich des Fahrzeugs 110 extern eingerichtete, geeignete Maßnahmen zur Be hebung eines unzureichenden Zustandes des Fahrzeuginnenraums vorschlagende bzw. durchführende Funktionseinheit 135. Diese Funktionseinheit 135 ist in dem vorliegenden Ausführungsbeispiel eingerichtet, um erfahrungs- bzw. lernbasiert geeignete Maßnahmen aufgrund einer erfassten Verschmutzung und/oder Beschädigung des Fahrzeuginnenraums zu ermitteln und einem Dritten, z.B. dem Fahrzeuginhaber bzw. Leasinggeber 137, vorzu schlagen oder an das Fahrzeug 110 zurück zu übertragen 140. Auch kann die Durchführung der Maßnahmen von der Funktionseinheit 135 bereits veranlasst werden.

Bei dem in Figur 1 schematisch dargestellten Ausführungsbeispiel der Einrichtung sind als Sensoren zwei digitale Fotokameras 100, 105 vorgesehen, welche so in dem Fahrzeugin nenraum angeordnet bzw. positioniert sind, dass bereits mit dieser relativ geringen Anzahl an Kameras ein möglichst guter Überblick über den gesamten Fahrzeuginnenraum ermög licht wird. So kann anstelle der beiden Fotokameras 100, 105 auch eine einzige, den gesam ten Fahrzeuginnenraum mittels eines Panorama-Objektivs fotographisch erfassende Kamera vorgesehen sein. So ist die mit einem Weitwinkelobjektiv ausgestattete erste Kamera 100 so gegenüber der Längsachse 1 12 des Fahrzeugs 1 10 in etwa mittig an dem Fahrzeughimmel 145 des Fahr zeugs 1 10 angeordnet, dass sie den vorderen Innenraumbereich des Fahrzeugs 110 kame ratechnisch nahezu vollständig abdeckt. Insbesondere ermöglicht die erste Kamera 100 die Erfassung des Fahrer- 150 und Beifahrersitzes 155 sowie des vorderen Fahrzeugbodens 160 aus der Sicht von oben, des Armaturenbretts 165, inklusive des Lenkrades 170, sowie der Frontscheibe (bzw. Windschutzscheibe) 172, der vorderen Seitenscheiben 173 sowie des vorderen Bereichs 175 des Fahrzeughimmels 145.

Entsprechend erfasst die ebenfalls bezüglich der Längsachse 1 12 des Fahrzeugs 110 mittig angeordnete, zweite Kamera 105 den hinteren Bereich (sog.„Fond“) des Fahrzeugs 1 10, der in dem vorliegenden Ausführungsbeispiel Rücksitze 180 und den davorliegenden Fußraum 185 umfasst. Zusätzlich erfasst die zweite Kamera 105 die Hutablage 190 und die hinteren Seitenscheiben 195 sowie die Heckscheibe 200.

Es ist hierzu anzumerken, dass durch eine entsprechend angepasste Objektivoptik der je weiligen Kamera 100, 105 zwar einerseits ein möglichst großer Bildausschnitt ermöglicht werden soll. Andererseits soll aber auch eine ungewollte Erfassung von Personen oder Ob jekten außerhalb des Fahrzeugs 1 10 durch eine oder mehrere der Fahrzeugscheiben hin durch wirksam verhindert werden. Alternativ kann dabei vorgesehen sein, dass nach einer Bilderfassung in der jeweiligen Fotografie enthaltende, möglicherweise urheberrechtlich ge schützte Bildbereiche vor der Übermittlung der Bilder an die externe Auswerteeinheit 120, z.B. mittels einer entsprechenden, an sich bekannten elektronischen Bildverarbeitungsme thode, automatisch ausgeblendet werden.

Da eine kontinuierliche Bilderfassung mittels genannter Kameras 100, 105 zudem generell gegen bestehende Datenschutzgesetze verstoßen würde, kann vorgesehen sein, dass die Bilderfassung erst durch den Beginn und/oder das Ende eines Fährbetriebs des Fahrzeugs 1 10 oder durch den Beginn und/oder das Ende einer Anmietung des Fahrzeugs 1 10 ausge löst wird. Die Auslösung erfolgt in dem vorliegenden Ausführungsbeispiel durch eine entspre chende, mit der Bordelektronik des Fahrzeugs 110 verbundene, elektronische Trigger-Ein heit 202. Denn zu diesen Zeitpunkten ist das Fahrzeug 110 verschlossen und es befinden sich keine Personen im Fahrzeug 1 10. Zu diesen Zeitpunkten werden von den Kameras 100, 105 jeweils nur einmalig Bilder aufgenommen. Hierdurch kann somit sichergestellt werden, dass der Zustand des Innenraums des Fahrzeugs 1 10 zumindest unmittelbar vor und nach der Fahrzeugnutzung bildlich dokumentiert wird.

Zur zeitlichen Auslösung der Bilderfassung kann zudem entweder ein Funksignal vom Fahr zeugvermieter oder ein Signal aus einer in dem Fahrzeug ggf. bereits vorliegenden„Carsha- ring-Box" genutzt werden. Eine solche Box enthält bereits entsprechende Kommunikations schnittstellen. Zusätzlich kann vorgesehen sein, dass anlassbezogen Liveaufnahmen (Foto- und/oder Videoaufnahmen) veranlasst werden, z.B. ausgelöst durch eine Fahrzeugalarman lage oder dergleichen.

Es versteht sich, dass die genannte Datenschutz- bzw. Urheberrechtsproblematik bereits durch den Einsatz nicht-ablichtender bzw. keine Fotografien erzeugender Sensoren, z.B. La ser-Sensoren oder UV-Sensoren, wirksam verhindert werden kann. Darüber hinaus existie ren im sogenannten„In-Car Monitoring“ Bereich bereits Technologien, um Objekte, Bewe gungen von Objekten, Objekttemperaturen, oder dergleichen zu erfassen, ohne dabei ein visuelles Bild des jeweiligen Objektes zu erzeugen. Diese Erfassung kann, ähnlich wie bei bereits an einigen Flughäfen zum Einsatz kommenden Körperscannern, bei denen Personen mit elektromagnetischer Strahlen im Frequenzbereich THz (Terahertz) durchleuchtet werden, erfolgen.

Die genannten digitalen Kameras 100, 105 können zudem in Spektralbereichen außerhalb des sichtbaren Lichtspektrums, z.B. im IR- oder UV-Nahbereich betrieben werden. Der UV- Nahbereich ist insbesondere vorteilhaft bei der oberflächlichen bzw. oberflächennahen De tektion von organischen Substanzen z.B. auf den Sitzpolstern 150, 155, 180 des Fahrzeugs 1 10. Damit auch im Nachtbetrieb des Fahrzeugs 1 10 oder bei unzureichenden Beleuch tungsverhältnissen qualitativ ausreichende Bilder erstellt werden können, können entspre chende Beleuchtungs- bzw. Blitzfunktionen bekanntermaßen in die Kameras 100, 105 inte griert sein, z.B. basierend auf der LED-Technologie.

Ergänzend zu den Kameras 100, 105 können genannte, sozusagen als Luftqualitätssenso ren dienende (hier nicht gezeigte) elektronische Gassensoren vorgesehen sein, mittels derer zusätzlich die Luft des Fahrzeuginnenraums auf verschmutzungsrelevante Moleküle hin un tersucht werden kann. Diese Sensoren sind z.B. an sich bekannte (z.B. Metalloxid-basierte) VOC-Sensoren (VOC = Volatile Organic Compounds), welche mit einem elektronischen Si gnal auf bestimmte Moleküle, die an Rezeptoren der Sensoren andocken, reagieren. Zum Anlernen bzw. Antrainieren eines KNN zur Auswertung entsprechender Sensordaten können die Sensoren an verschiedenen, empirisch vorgebbaren verschmutzungsrelevanten Molekül kombinationen angewendet werden. Beispiele für solche Molekülkombinationen sind Ta bakrauch, Fäkalien, Speisereste, verrottender Müll, oder dergleichen.

Der bzw. die Geruchs- bzw. Luftqualitätssensor(en) kann/können vorteilhaft in Baueinheit mit einer der beiden oder beiden Kameras 100, 105 angeordnet werden. Je nach Einbausituati on dieser Sensoren kann dabei die natürliche Konvektion der Innenraumluft zur Erhöhung der Molekülzufuhr zu den/dem Geruchssensor(en) genutzt werden. Alternativ ist es möglich, die Innenraumluft der jeweiligen Sensoroberfläche mittels eines in das Kamera- bzw. Sensorgehäuse integrierten Lüfters zuzuführen. In beiden Fällen ist das Kamera- bzw. Sensorgehäuse mit entsprechenden Öffnungen für den Ein- und Austritt von Luft aus dem Fahrzeuginnenraum ausgestattet.

Alternativ kann bzw. können der(die) Geruchssensor(en) in einem Ansaugkanal der

Fahrzeuglüftung für einen Umluftbetrieb angeordnet sein. Zur Sensormessung wird dann über eine entsprechende Schnittstelle (zumindest) für die Dauer der Messung auf den Um luftbetrieb umgeschaltet.

In dem vorliegenden Ausführungsbeispiel ist in dem Fahrzeug 1 10 zusätzlich eine Vorverar beitungseinheit 205 angeordnet, welche eine Prozessoreinheit (z.B. einen Mikrocontroller) bzw. Steuerelektronik 210 sowie eine Schnittstelle 215 zu den Sensoren 100, 105 umfasst. Die Vorverarbeitungseinheit 205 ist ferner kommunikations- bzw. datentechnisch mit der ge nannten Kommunikationseinheit 1 15 verbunden 223 und bevorzugt mit einer eigenen Ener gieversorgung (z.B. aufladbare Batterie) 220 ausgestattet, welche im Betrieb des Fahrzeugs 1 10 z.B. über dessen elektrisches Bordnetz aufladbar ist.

Die Steuerelektronik 210 umfasst ferner einen Datenspeicher 225 zur Zwischenspeicherung der von den Sensoren 100, 105 erfassten Sensordaten. Die so gewonnenen Daten, insbe sondere Bilddaten und ggf. elektronische Signale aus genannten Geruchssensoren und ggf. noch weiteren Sensoren werden nach der Zwischenspeicherung in den Datenspeicher 225 in dem Fahrzeug 110 vorverarbeitet und bezüglich von in den Daten möglicherweise vorliegen den Abweichungen bzw. Anomalien, und zwar im Vergleich zu Referenzdaten, vorausgewer tet.

Sollte sich dabei eine Abweichung zu den Referenzdaten ergeben, dann werden die umfang reich erfassten Sensordaten in der beschriebenen Weise an die externe Auswerteeinheit 120 übermittelt. Sollte dabei allerdings keine Abweichung zur Referenz festgestellt werden, wird nur ein entsprechendes Nullsignal übermittelt, welches der externen Auswerteeinheit 120 signalisiert, dass in den aktuellen Sensordaten keine Auffälligkeit bzw. Anomalie detektiert wurde. Durch diesen Vorverarbeitungsprozess wird das für die Datenübertragung an die ex terne Auswerteeinheit 120 vorgesehene Datenvolumen vorteilhaft auf ein Minimum reduziert. Die Vorverarbeitung kann sich dabei sowohl auf Daten der Objekterkennung mittels der Ka meras 100, 105 als auch auf Daten der Geruchs- oder Verschmutzungserkennung mittels eines genannten Gas- bzw. Luftqualitätssensors beziehen. In der Figur 2 ist ein Ausführungsbeispiel des in der externen Auswerteeinheit 120 (siehe Fi gur 1) ablaufenden Auswerteprozesses anhand eines kombinierten Block-/Flussdiagramms dargestellt. Der Auswerteprozess umfasst die durch eine erste Strichlinie 301 abgegrenzten Verfahrensschritte zur Ermittlung des nutzungsbedingten Innenraumzustandes bzw. von im Innenraum angeordneten Fahrzeugkomponenten bzw. -Objekten des Fahrzeugs sowie die durch eine zweite Strichlinie 302 abgegrenzten Verfahrensschritte zur Durchführung von Maßnahmen aufgrund der Ergebnisse der Ermittlung.

In dem Ausführungsbeispiel ist vereinfachend angenommen, dass die im Fahrzeug 1 10 an geordnete Sensorik nur die in Figur 1 gezeigten beiden Kameras 100, 105 zur Erzeugung von genannten Bilddaten umfasst. Die von dem Fahrzeug 1 10 an die Auswerteeinheit 120 drahtlos übertragenen 300 Bilddaten werden zunächst in einem mehrstufigen Prozess (ge mäß der ersten Strichlinie 301) ausgewertet, und zwar gemäß den nachfolgend beschriebe nen Verfahrensschritten.

In Schritt 305 vergleicht die Auswerteeinheit 120 die so übertragenen ersten Bilddaten 300, welche den vorderen Fahrzeuginnenraumbereich mit den Innenraumkomponenten 150 - 175 sowie den hinteren Fahrzeuginnenraumbereich mit den Innenraumkomponenten 180 - 200 umfassen, mittels einer an sich bekannten Bilderkennungssoftware mit einen Sollzustand dieser beiden Fahrzeuginnenraumbereiche repräsentierenden zweiten Bilddaten 310. Die zweiten Bilddaten 310 werden in dem vorliegenden Ausführungsbeispiel durch Referenzauf nahmen gebildet, welche an einem (individuell) betroffenen Fahrzeug bzw. einem entspre chenden Fahrzeugtyp, bevorzugt zum werksseitigen Auslieferungszeitpunkt des Fahrzeugs 1 10, aufgenommen wurden. Anhand des Vergleichs 305 wird auf den aktuellen Zustand des Innenraums geschlossen.

Wenn sich in dem vergleichenden Prüfschritt 305 einen empirisch vorgebbaren Schwellen wert 315 überschreitende Abweichungen zwischen den ersten Bilddaten 300 und den zwei ten Bilddaten 315 ergeben haben, dann werden diese Abweichungen hinsichtlich des aktuell vorliegenden Verschmutzungs- und/oder Beschädigungsgrades bewertet 320 und entspre chende, nachfolgend noch detaillierter beschriebene Maßnahmen zur entsprechend weiteren Behandlung des Fahrzeugs 110 eingeleitet 325.

Die von der Auswerteeinheit 120 erkannten Abweichungen werden in dem vorliegenden Aus führungsbeispiel zur vereinfachten Weiterverarbeitung zusätzlich in den jeweiligen digitalen Bilddateien markiert 330, z.B. optisch hervorgehoben durch entsprechende Umrandungen, farbliche Abschattierungen oder andere optische Kennzeichnungen. In dem vorliegenden Ausführungsbeispiel ist in der Bilderkennungssoftware zusätzlich eine Objekterkennungs- und Objektklassifizierungsfunktion 335 integriert. Dadurch werden objekt spezifische Erkennungs- bzw. Ermittlungsergebnisse sowie, wie bereits beschrieben, von ei nem Funktionszustand eines jeweiligen Objektes abhängige Erkennungsergebnisse ermög licht. Dadurch kann die Erkennungsgüte von objekt-spezifischen Verschmutzungen von Ob jekten bzw. Komponenten des Fahrzeuginnenraums verbessert werden. Die Klassifizie rungsfunktion 335 ermöglicht es, anhand von Referenz-Objektklassen eine Zuordnung er kannter Abweichungen zu entsprechenden Objekt- Kategorien zu treffen. Als Objekt- Katego rien kommen z.B. in Betracht:

Rücksitz umgeklappt,

Kopfstütze fehlt,

Unrat im Fahrzeug,

Fleck auf Polster,

Sitzfläche aufgerissen.

Die genannten Bildinformationen können, in Verbindung mit einem ggf. im Fahrzeuginnen raum angeordneten Geruchssensor, durch entsprechende weitere Sensordaten angereichert werden. So kann z.B. klassifiziert werden, ob es sich bei einem erkannten Fleck auf einem Sitzpolster um Wasser, Speisereste oder Erbrochenes handelt. Zusätzlich können aber auch von den Kameras 100, 105 nicht erfassbare, verborgene Verschmutzungen, wie z.B. Speise reste oder Unrat unter einem Sitz, erkannt werden.

Die wie beschrieben ermittelten Zustandsdaten werden nachfolgend, gemäß den durch die zweite Strichlinie 302 abgegrenzten Prozessschritten 360 - 375, in geeignete Maßnahmen zur Behebung bzw. Beseitigung der entsprechenden Mängel im Fahrzeuginnenraum umge setzt.

Geeignete Maßnahmen können entweder im Vorfeld auf der Grundlage eines vorgebbaren Maßnahmenkatalogs bestimmt werden oder, wie in dem vorliegenden Ausführungsbeispiel, mittels eines lernfähigen KNN-basierten 360 Optimierungsprozesses, welcher aus der Wirk samkeit bereits durchgeführter Maßnahmen 365 lernt 370 und sich dadurch fortwährend ver bessert. Anhand dieses Prozesses werden auch automatisch bzw. selbstständig geeignete Maßnahmen eingeleitet und zusätzlich ggf. auf verschiedenen Wegen an ein Serviceperso nal kommuniziert 375, z.B. via Smartphone App, SMS, oder dergleichen.

Als geeignete Maßnahmen kommen z.B. folgende technische Eingriffe in Betracht:

Technische Inspektion, - Reinigung der verunreinigten Komponenten bzw. Objekte,

- Reparatur der beschädigten Komponenten bzw. Objekte,

- Anpassung der Lüftungsregelung des Fahrzeugs.

Als weitere Maßnahmen können auch rein verwaltungstechnische Maßnahmen, z.B.:

- das Blockieren des Fahrzeugs für eine Weitervermietung,

- das Verbringen des Fahrzeugs zur Instandhaltung,

- das Stellen von rechtlichen Ansprüchen an den jeweiligen Verursacher,

- das Einleiten eines Versicherungsfalls,

- oder dergleichen, vorgesehen sein. Hierzu ist das gezeigte Maßnahmensystem 302 ggf. mit weiteren Syste men verbunden, z.B. mit einem Buchungssystem, und kann auch mit diesem System Infor mationen austauschen.

In der Figur 3 ist ein Ausführungsbeispiel einer Prozedur zur genannten Vorverarbeitung der an die externe Auswerteeinheit 120 zu übertragenden Daten, und zwar zur Reduzierung bzw. Komprimierung der jeweils zu übertragenden Datenmengen, anhand eines kombinier ten Block-/Flussdiagramms gezeigt.

Aktuell vorliegende bzw. zwischengespeicherte Kamera- bzw. Sensordaten 400 werden mit genannten Referenzdaten 405 verglichen 410. Bei dem Vergleich 410 werden zur Erken nung von relevanten Auffälligkeiten bzw. Abweichungen empirisch vorgebbare Schwellen werte 415 zugrunde gelegt. So können als Schwellenwerte relative Änderungen bzw. ent sprechende Prozentwerte für eine Mindestabweichung von z.B. 30% der bei einer Fahrzeug komponente jeweils betroffenen Pixelwerte vorgegeben werden. Bei Überschreiten des je weiligen Schwellenwertes werden die entsprechenden Daten an die externe Auswerteeinheit 120 zur eingehenderen Analyse bzw. Auswertung übertragen 420. Bei Nicht-Überschreiten des Schwellenwertes wird die Prozedur erst bei Vorliegen neuer Sensordaten erneut ausge führt 425.

In der Figur 4 ist ein Ausführungsbeispiel von Prozessschritten zur Ausführung eines Aus- wertealgorithmus' insbesondere zur Ermittlung eines genannten, für die Beurteilung des oberflächlichen bzw. optischen nutzungsbedingten Zustandes der vorderen Sitzpolster 150, 155 und der hinteren Sitzpolster 180 anhand von fotografisch erstellten Bilddaten 500 ge zeigt. Dabei werden zusätzlich verfügbare Sensordaten 505 eines genannten Gas- bzw. Ge ruchssensors angenommen. Die Sensordaten 505 dienen insbesondere dazu, die aus den Bilddaten 500 gewonnenen Informationen über den Innenraumzustand des Fahrzeugs mit den Sensordaten 505 zu korrelieren und die gewonnenen Informationen dadurch zusätzlich einer Plausibilitätsprüfung unterziehen zu können.

Aus den Bilddaten 500 und den Sensordaten 505 werden Merkmalsvektoren gebildet 510. Dabei werden aus den Bilddaten z.B. die folgenden Merkmale extrahiert:

- Geometrische Form der fotografisch erfassten Änderung;

- Räumliche Position der erfassten Änderung;

- Farbgebung der erfassten Änderung;

- Flächenanteil/-ausdehnung der erfassten Änderung.

Aus den Sensordaten werden z.B. die folgenden Merkmale extrahiert:

- Chemische Zusammensetzung der sensorisch erfassten gasförmigen Sub stanz;

- Chemische Verbindungsklasse/-gruppe der sensorisch erfassten gasförmigen Substanz;

- Gasanteil der erfassten Substanz in Bezug auf die Innenluft in %.

Anhand der so gebildeten Merkmalsvektoren erfolgt eine Klassifizierung 515 der jeweiligen Daten gemäß entsprechender, im Vorfeld erstellter möglicher Abnutzungs- bzw. Verunreini gungsklassen 520. Die Klassifizierung 515 erfolgt in dem vorliegenden Ausführungsbeispiel unter Verwendung eines sogenannten„Random Foresf-Klassifizierers, wobei vorliegend zu Vereinfachungszwecken nur der oberflächliche Zustand der Fahrzeugsitze klassifiziert wer den soll.

Bei dem Random Forest-Klassifizierer wird bekanntermaßen aus mehreren unkorrelierten Entscheidungsbäumen, unter Verwendung eines Zufallsmechanismus‘, ein Lernprozess ge bildet. Für die Klassifikation trifft dabei jeder Entscheidungsbaum eine Entscheidung, wobei die Klasse mit den meisten Stimmen die endgültige Klassifikation festlegt. Die Parameter und Hyperparameter des Klassifikators können anhand von Trainingsdaten angelernt bzw. trainiert werden, wobei entsprechende Trainingsdaten an einem Teststand oder im realen Straßenverkehr erstellt werden können.

Die genannten verschiedenen Arten von nutzungsbedingten Eigenschaften der jeweiligen Komponenten bzw. Objekte können somit identifiziert, klassifiziert und der daraus resultie rende Grad der Verschmutzung, Abnutzung und/oder Beschädigung abgeleitet werden. Da bei kann der Schweregrad z.B. einer lokalen Verunreinigung eines Sitzpolsters als„gering“, „mittel“ oder„hoch“ quantifiziert werden. Auf diese Weise kann der aktuelle Innenraumzu stand des gesamten Fahrzeugs zuverlässig ermittelt werden.

Die nutzungsbedingten Eigenschaften können dabei ferner in verschiedene Verschmut- zungs-, Abnutzungs- und/oder Beschädigungsgruppen eingruppiert werden, wobei jede Gruppe einer anderen Art von Verschmutzung bzw. Abnutzung bzw. Beschädigung einer hier betroffenen Innenraumkomponente des Fahrzeugs entspricht.

Anhand des z.B. mittels eines künstlichen neuronalen Netzwerks (KNN) durchgeführten Ma schinenlernverfahrens („machine learning“) können in den sensorisch erfassten Daten zu dem bestimmte Muster und Gesetzmäßigkeiten erkannt werden, um aus (real) gemessenen Daten zuverlässige Rückschlüsse auf zeitlich zurückliegende, den Innenraumzustand des Fahrzeugs betreffende Ereignisse ziehen zu können. Zum Antrainieren bzw. Anlernen des KNN können im Vorfeld, z.B. an einem Teststand, ermittelte Trainingsdaten zu typischerwei se hier betroffenen Verschmutzungs-, Abnutzungs- und/oder Beschädigungszuständen zu grunde gelegt werden.

Aus den bei der Merkmalsextraktion 510 und ggf. dem genannten KNN-basierten Verfahren sich ergebenden Daten können schließlich unterschiedliche Rückschlüsse auf die Fahrzeug historie in Bezug auf den Fahrzeuginnenraum gezogen werden. So kann der aktuelle Zu stand des Innenraums ermittelt werden 525, z.B. unter Angabe einer der genannten Schwe regrade entsprechenden Punktzahl („score“). Diese Punktzahl kann zusätzlich mit der aktuell vorliegenden Laufleistung 530 des Fahrzeugs korreliert werden 535.