Verfahren, Computerprogramm, Vorrichtung, Fahrzeug und Netzwerkkomponente zur Schätzung eines Abfahrtzeitpunktes eines Nutzers mit einem Fahrzeug

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren, ein Computerprogramm, eine Vorrichtung, ein Fahrzeug und eine Netzwerkkomponente zur Schätzung eines

Abfahrtzeitpunktes eines Nutzers mit einem Fahrzeug, insbesondere aber nicht ausschließlich, auf ein Konzept zur Bestimmung eines Abfahrtzeitpunktes eines Nutzers mit einem Fahrzeug basierend auf personenbezogenen Daten des Nutzers und fahrzeugbezogenen Daten des Fahrzeugs.

Fortbewegungsmittel oder Fahrzeuge unterliegen einer ständigen Weiterentwicklung. Dabei besteht das Bestreben diese immer intelligenter zu machen, so werden beispielsweise immer mehr Kommunikationskomponenten und immer mehr Rechenkapazität (Prozessoren,

Steuergeräte, Controller usw.) integriert. Dabei können sich die Fahrzeuge auf

unterschiedlichste Situationen einstellen. Eine Zielsetzung kann beispielsweise die Steigerung von Sicherheit, Komfort und Mobilität sein.

Das Dokument DE 10 2009 054 002 A1 beschreibt ein Konzept zur Abschätzung einer

Fortbewegungszeit für einen Fahrer, um gemäß den Streckenvorlieben des Fahrers von der aktuellen Position zum Ort eines Termins zu fahren. Dabei wird ein Benachrichtigungszeitraum auf der Grundlage der geschätzten Fortbewegungszeit und des Zeitpunkts des Termins bestimmt und der Anwender an den Termin zum Benachrichtigungszeitpunkt erinnert. Dabei wird dem Problem begegnet, einen Anwender, der einen Termin an einem Ort hat, der von seiner aktuellen Position entfernt ist, rechtzeitig zu erinnern, damit seine Abfahrt und Ankunft am Ort des Termins rechtzeitig, aber nicht zu früh, erfolgt. Dies ist für den Anwender schwer abzuschätzen, wenn er sich in der jeweiligen Gegend nicht auskennt oder nicht sicher ist, wo er sich unmittelbar vor dem Termin aufhalten wird.

Ein Konzept zur Ermittlung und Anzeige von verfügbaren Fahrzeugen in einem Carsharing- System wird in der Druckschrift DE 10 2017 111 711 A1 dargelegt. Dabei kann ein Benutzer ein Fahrzeug unter Berücksichtigung der Ankunftszeit auswählen. Eine Liste von Informationen bezüglich der Arten der Fahrzeuge und der Ankunftszeiten der Fahrzeuge wird auf einer Anzeige eines Benutzerendgeräts angezeigt und der Benutzer kann eine gewünschte Art des Fahrzeugs unter Berücksichtigung der Ankunftszeiten auswählen.

Ein Verfahren zum Betreiben eines Fahrzeugs, bei welchem eine Zeitspanne ermittelt wird, die eine an einem für das Fahrzeug vorgesehenen Parkplatz zugelassene Parkdauer angibt, beschreibt das Dokument DE 10 2015 007 490 A1. Ein Nutzer des Fahrzeugs wird über ein bevorstehendes Ablaufen der Zeitspanne informiert. Zum Ermitteln der Zeitspanne wird durch eine Auswerteeinrichtung wenigstens eine Information ausgewertet, welche der

Auswerteeinrichtung von dem Fahrzeug und/oder von wenigstens einem weiteren Fahrzeug übermittelt wird. Zum Erfassen der Parkkonditionen werden Fahrzeuge eingesetzt, welche ohnehin am Verkehrsgeschehen teilnehmen, hierbei relevante Informationen erfassen und der Auswerteeinrichtung übermitteln.

Die Druckschrift EP 2 772 876 A1 beschäftigt sich mit einem Parkleitsystem. Das dortige Konzept sieht eine Überwachung von Parkplätzen und deren Status (frei/belegt) vor. Basierend auf einem Fahrtziel eines Nutzers wird eine Ankunftszeit geschätzt und dem Nutzer ein Reservierungsangebot für einen Parkplatz gemacht.

Zustandsparameter oder Verhaltensparameter eines Benutzers eines Fahrzeugs hinsichtlich Temperatur, Beleuchtung, Luftfeuchte, usw., werden in einem Konzept zur Anpassung eines entsprechenden Raumes in dem Dokument GB 2552360 A berücksichtigt. Dabei kann beispielsweise eine durchschnittliche Aufenthaltsdauer des Benutzers in einem Raum oder einem Gebäude bestimmt werden. Das Konzept sieht eine Auswertung von aktuellen und vergangenen Navigationsdaten des Benutzers vor.

Die im Stand der Technik beschriebenen Konzepte beschäftigen sich mit der automatisierten Übertragung von Daten, die die Handhabung eines Fahrzeugs erleichtern sollen. Dabei bleibt außer Betracht, dass ein Fahrzeug bereits vor Fahrtbeginn auf einen entsprechenden Einsatz vorbereitet werden kann.

Daraus ergibt sich die Aufgabe ein verbessertes Konzept zur Kontrolle eines Fahrzeugs zu schaffen.

Diese Aufgabe wird gelöst gemäß den anhängigen unabhängigen Ansprüchen. Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung basieren auf der Erkenntnis, dass die

Ankunftszeit (eines Nutzers am Fahrzeug) oder Abfahrtzeit eines Benutzers mit einem

Fahrzeug eine wichtige Information darstellen kann. Wenn diese Information verfügbar gemacht wird, so können im Fahrzeug Maßnahmen ergriffen werden, die die Abfahrt oder das Einsteigen des Nutzers vorbereiten. Beispiele sind das Fahrzeug rechtzeitig zu lüften, kühlen, heizen, die Frontscheibe zu enteisen, aktuelle Verkehrsinformation abzurufen usw. Darüber hinaus können Personalisierungseinstellungen vorgenommen werden, so kann das Fahrzeug begrüßen, Systeme hochfahren und vieles mehr. Ferner kann auch die Ausparkzeit abgeschätzt werden und der Parkplatz kann frühzeitig vermittelt werden, sodass noch bevor der Parkplatz frei wird, ein Suchender zur freiwerdenden Parklücke navigiert werden kann.

Ausführungsbeispiele schaffen ein Verfahren zur Schätzung eines Abfahrtzeitpunktes eines Nutzers mit einem Fahrzeug. Das Verfahren umfasst ein Erhalten von fahrzeugbezogenen Daten über das Fahrzeug und ein Erhalten von personenbezogenen Daten über den Nutzer.

Das Verfahren umfasst darüber hinaus ein Schätzen des Abfahrtzeitpunktes basierend auf den fahrzeugbezogenen Daten und den personenbezogenen Daten. Ein Abfahrtzeitpunkt kann basierend auf den fahrzeugbezogenen Daten und den personenbezogenen Daten zuverlässiger geschätzt werden, als dies nur mit fahrzeugbezogenen Daten oder nur mit personenbezogenen Daten möglich wäre. Neben den bereits genannten Vorteilen können Ausführungsbeispiele so auch Mobilitätsanbietern ermöglichen, frühzeitig die Ankunft ihrer Kunden am Haltepunkt zu erkennen. Somit können Fahrzeugflotten und Routen besser oder sogar optimal geplant und Dienste/Services komfortabler und effizienter gemacht werden.

In weiteren Ausführungsbeispielen kann das Verfahren ein Empfangen der personenbezogenen Daten von einem Mobilgerät des Nutzers und ein Empfangen der fahrzeugbezogenen Daten von dem Fahrzeug umfassen. Damit können beispielsweise Daten von Mobilfunkgeräten, wie Smartphones, Handys, usw. weiter genutzt werden. Insbesondere können diese Daten mit den fahrzeugbezogenen Daten, die z.B. direkt vom Fahrzeug oder auch von einer entsprechenden Datenbank zur Speicherung von solchen Daten, ins Verhältnis gesetzt bzw. ausgewertet werden. Es ergibt sich so eine erhöhte Zuverlässigkeit der Schätzung, da sowohl Datenhistorien als auch aktuelle Daten verfügbar gemacht werden.

Das Schätzen des Abfahrtzeitpunktes kann auch ein Bestimmen einer Ankunftszeit des Nutzers an dem Fahrzeug umfassen. Die Bestimmung der Ankunftszeit gibt einen Hinweis auf die vermutliche Abfahrtzeit. Die Ankunftszeit kann beispielsweise aus einem Bewegungsprofil des Nutzers abgeschätzt werden. Die Genauigkeit der geschätzten Abfahrtzeit kann so verbessert werden.

So kann in einigen weiteren Ausführungsbeispielen ein Bestimmen eines Standorts des Fahrzeugs basierend auf den fahrzeugbezogenen Daten und ein Bestimmen einer Ankunft des Nutzers an dem Standort des Fahrzeugs basierend auf den personenbezogenen Daten erfolgen. Aus dem aktuellen Standort des Fahrzeugs kann zusammen mit den Daten des Nutzers die Ankunftszeit zuverlässig geschätzt werden.

Beispielsweise kann auch ein Bestimmen einer Nutzerverhaltensroutine basierend auf den personenbezogenen Daten und ein Bestimmen einer Fahrzeugroutine basierend auf den fahrzeugbezogenen Daten in manchen Ausführungsbeispielen erfolgen. Ein Schätzen des Abfahrtzeitpunktes kann dann basierend auf einem Vergleich der Nutzerverhaltensroutine und der Fahrzeugroutine durchgeführt werden. Es kann so eine Schätzung aufwandsgünstig durch Vergleich dieser Daten stattfinden.

Das Bestimmen der Fahrzeugroutine kann dabei ein Auswerten von Fahrzeugstarts und Fahrzeugzielen über einen Zeitraum anhand der fahrzeugbezogenen Daten umfassen. Das Bestimmen der Nutzerverhaltensroutine kann ein Auswerten der personenbezogenen Daten hinsichtlich einer Mobilität des Nutzers umfassen. Es werden so Korrelationen ermöglicht, die eine verbesserte Schätzung der Abfahrtszeit ermöglichen.

Die personenbezogenen Daten können ein oder mehrere Elemente der Gruppe von einem Mobilitätsstatus des Nutzers, einem Standort des Nutzers, einer Bewegung des Nutzers, einer Datenverbindung des Nutzers, einem zeitlichen Verlauf des Mobilitätsstatus des Nutzers, einem zeitlichen Verlauf des Standorts des Nutzers, einem zeitlichem Verlauf der Bewegung des Nutzers und einem zeitlichen Verlauf von Datenverbindungen des Nutzers, enthalten. So können vielerlei Daten, die zumindest teilweise ohnehin schon vorhanden sind, dazu verwendet werden, die Abfahrtszeit zu schätzen und damit das Fahrzeug auf die bevorstehende Fahrt und den Nutzer vorzubereiten.

In manchen Ausführungsbeispielen kann auch ein Bestimmen von Echtzeit-Ereignissen basierend auf den personenbezogenen Daten und ein Schätzen des Abfahrtzeitpunktes zusätzlich basierend auf den Echtzeit-Ereignissen erfolgen. Dabei können z.B. Ereignisse wie der Abbruch von Datenverbindungen dazu genutzt werden, eine bevorstehende Abfahrt des Fahrzeugs mit einem bestimmten Benutzer zu erkennen. Ein Beispiel dafür wäre das Verlassen eines Büros durch einen Nutzer auf dem Weg zu seinem Fahrzeug, wobei eine

Datenverbindung zu einem Schnurlosnetz (z.B. Wireless Local Area Network, WLAN) abbricht und zur Erkennung eben des Verlassens des Büros genutzt werden kann. Weitere

Echtzeitereignisse sind die Verfügbarkeit von Funknetzen, die sich z.B. auf einem regelmäßigen Weg eines Nutzers zu seinem Fahrzeug wiederholen kann und dadurch ebenfalls eine

Indikation für eine bevorstehende Abfahrt darstellen kann.

Je nach herangezogenen Daten für die Schätzung der Abfahrtszeit kann die Zuverlässigkeit der Schätzung variieren. Es kann daher auch ein Bestimmen einer Zuverlässigkeitsinformation für das Schätzen des Abfahrtzeitpunktes durchgeführt werden. Anhand dieser

Zuverlässigkeitsinformation können dann etwaige Maßnahmen am/im Fahrzeug angepasst werden oder auch eine Anfrage zur Bestätigung der geschätzten Abfahrtszeit an den Benutzer gesendet werden.

Ein Weiterleiten der geschätzten Abfahrtzeit an das Fahrzeug (und/oder den Benutzer) oder ein Aktivieren einer die Abfahrt vorbereitenden Maßnahme in/an dem Fahrzeug kann in weiteren Ausführungsbeispielen darüber hinaus erfolgen. So kann erreicht werden, dass das Fahrzeug bei Eintreffen des Benutzers und zum Antritt der Fahrt bereits vorbereitet ist, z.B. kann bereits gelüftet, geheizt, gekühlt, entfrostet sein oder eine Sitz- und/oder Spiegeleinstellung sowie eine oder mehrere andere Personalisierungseinstellung(en) vorgenommen sein.

Nachdem aufgrund der geschätzten Abfahrtzeit auch ein Freiwerden des Parkplatzes des Fahrzeugs absehbar ist, kann ferner ein Vermitteln eines Parkplatzes des Fahrzeugs basierend auf der geschätzten Abfahrtszeit durchgeführt werden. Die somit ermöglichte frühere

Vermittlung oder Belegungsplanung des Parkplatzes kann für eine effizientere

Parkplatznutzung genutzt werden.

Ein weiteres Ausführungsbeispiel ist ein Computerprogramm zur Durchführung eines der hierin beschriebenen Verfahren, wenn das Computerprogramm auf einem Computer, einem

Prozessor, oder einer programmierbaren Hardwarekomponente abläuft. Eine Vorrichtung mit einem Kontrollmodul, das ausgebildet ist, um eines der hierin beschriebenen Verfahren auszuführen ist ebenfalls ein weiteres Ausführungsbeispiel. Ausführungsbeispiele schaffen darüber hinaus eine Netzwerkkomponente, die eine entsprechende Vorrichtung umfasst, sowie ein System mit einem Fahrzeug, einem Mobilgerät und einer Netzwerkkomponente gemäß der vorliegenden Beschreibung. Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen werden nachfolgend anhand der in den Zeichnungen dargestellten Ausführungsbeispiele, auf welche Ausführungsbeispiele generell jedoch nicht insgesamt beschränkt sind, näher beschrieben. Es zeigen:

Fig. 1 ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines Verfahrens zur Schätzung eines Abfahrtzeitpunktes eines Nutzers mit einem Fahrzeug; und

Fig. 2 ein Schaubild zur Illustration von Ausführungsbeispielen einer Vorrichtung, einer Netzwerkkomponente und eines Systems zur Schätzung eines Abfahrtzeitpunktes eines Nutzers mit einem Fahrzeug.

Verschiedene Ausführungsbeispiele werden nun ausführlicher unter Bezugnahme auf die beiliegenden Zeichnungen beschrieben, in denen einige Ausführungsbeispiele dargestellt sind. Optionale Merkmale oder Komponenten sind dabei in gestrichelten Linien dargestellt.

Obwohl Ausführungsbeispiele auf verschiedene Weise modifiziert und abgeändert werden können, sind Ausführungsbeispiele in den Figuren als Beispiele dargestellt und werden hierin ausführlich beschrieben. Es sei jedoch klargestellt, dass nicht beabsichtigt ist,

Ausführungsbeispiele auf die jeweils offenbarten Formen zu beschränken, sondern dass Ausführungsbeispiele vielmehr sämtliche funktionale und/oder strukturelle Modifikationen, Äquivalente und Alternativen, die im Bereich der Erfindung liegen, abdecken sollen.

Man beachte, dass ein Element, das als mit einem anderen Element„verbunden“ oder „verkoppelt“ bezeichnet wird, mit dem anderen Element direkt verbunden oder verkoppelt sein kann oder dass dazwischenliegende Elemente vorhanden sein können. Wenn ein Element dagegen als„direkt verbunden“ oder„direkt verkoppelt“ mit einem anderen Element bezeichnet wird, sind keine dazwischenliegenden Elemente vorhanden. Andere Begriffe, die verwendet werden, um die Beziehung zwischen Elementen zu beschreiben, sollten auf ähnliche Weise interpretiert werden (z.B.,„zwischen“ gegenüber„direkt dazwischen“,„angrenzend“ gegenüber „direkt angrenzend“ usw.).

Die Terminologie, die hierin verwendet wird, dient nur der Beschreibung bestimmter

Ausführungsbeispiele und soll die Ausführungsbeispiele nicht beschränken. Wie hierin verwendet, sollen die Singularformen„einer”,„eine”,„eines” und„der“,„die“,„das“ auch die Pluralformen beinhalten, solange der Kontext nicht eindeutig etwas anderes angibt. Ferner sei klargestellt, dass die Ausdrücke wie z.B.„beinhaltet“,„beinhaltend“,„aufweist“,„umf asst“, „umfassend“ und/oder„aufweisend“, wie hierin verwendet, das Vorhandensein von genannten Merkmalen, ganzen Zahlen, Schritten, Arbeitsabläufen, Elementen und/oder Komponenten angeben, aber das Vorhandensein oder die Hinzufügung von einem bzw. einer oder mehreren Merkmalen, ganzen Zahlen, Schritten, Arbeitsabläufen, Elementen, Komponenten und/oder Gruppen davon nicht ausschließen.

Fig. 1 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines Verfahrens 10 zur Schätzung eines Abfahrtzeitpunktes eines Nutzers mit einem Fahrzeug. Das Verfahren 10 umfasst ein Erhalten von fahrzeugbezogenen Daten über das Fahrzeug und ein Erhalten 14 von personenbezogenen Daten über den Nutzer. Das Verfahren umfasst darüber hinaus ein Schätzen 16 des Abfahrtzeitpunktes basierend auf den fahrzeugbezogenen Daten und den personenbezogenen Daten.

In Ausführungsbeispielen kommen als Fahrzeuge jedwede Fortbewegungsmittel in Betracht, Beispiele sind Personenkraftwagen, Lastkraftwagen, Zweiräder, usw. aber auch Wasser- oder Luftfahrzeuge. Ein Schätzung im Sinne von Ausführungsspielen meint dabei ein

Vorausbestimmen, Vorhersagen oder hochrechnen einer Abfahrtzeit des Fahrzeug, die mit einer gewissen Ungenauigkeit behaftet sein kann. Beispiele sind ein Bestimmen der

Abfahrtszeit mit einer Genauigkeit von ein oder mehreren Sekunden, Minuten, usw. oder mit einer gewissen Genauigkeit. Der Nutzer oder Benutzer kann einer von potentiell mehreren in Frage kommenden Nutzern, Fahrern oder Mitfahrern des Fahrzeugs sein. Ein Beispiel ist ein familiengenutztes oder ein von einem Unternehmen genutztes Fahrzeug, das von mehreren Fahren genutzt wird. Insofern sind die Darstellungen hierin auf einen von ggf. mehreren denkbaren Nutzern gerichtet. Die fahrzeugbezogenen Daten können beispielsweise

Sensordaten oder entsprechende Datenverläufe sein. Beispiele sind Fahrzeiten,

Geschwindigkeiten, Parkvorgänge, Positionen, usw. Diese Daten können über in dem Fahrzeug selbst befindliche Komponenten wie Sensoren, Navigationsgeräte usw. erfasst und

bereitgestellt werden, denkbar ist aber auch eine Erfassung über ein von dem Nutzer in das Fahrzeug eingebrachtes Gerät, wie Mobilfunkgeräte.

Die personenbezogenen Daten beziehen sich dabei auf den Nutzer und können ebenfalls über entsprechende Geräte, wie Mobilfunkgeräte oder andere Sensoren erfasst. Denkbar sind auch Szenarien bei denen sich ein Verlassen eines Büros, eines Einkaufzentrums, einer Wohnung des Nutzers in entsprechenden Sensordaten ankündigt. Beispiele sind das Herunterfahren eines Rechners, das Ausschalten einer Beleuchtung im Büro/ in der Wohnung, usw., die Hinweise auf eine bevorstehende Nutzung des Fahrzeugs liefern können. Darüber hinaus können die personenbezogenen Daten auch vom Fahrzeug selbst erfasst werden, beispielsweise welcher Nutzer zu welcher Zeit das Fahrzeug nutzt.

Fig. 2 zeigt ein Schaubild zur Illustration von Ausführungsbeispielen von Vorrichtungen, Netzwerkkomponenten 200, 300 und eines Systems 400 zur Schätzung eines

Abfahrtzeitpunktes eines Nutzers mit einem Fahrzeug 100. Die Fig. 2 illustriert dabei ein Fahrzeug 100, eine Netzwerkkomponente 200 und ein Mobilfunkgerät 300, wobei diese Komponenten auch ein Ausführungsbeispiel eines Systems 400 bilden. Ausführungsbeispiele, insbesondere solche eines System 400, sind jedoch nicht auf das Vorhandensein aller drei Komponenten beschränkt, wie die folgende Erläuterung zeigen wird. Das oben beschriebene Verfahren 10 kann dabei auf jeder der gezeigten Komponenten ablaufen. Wie anhand der Fig. 1 dargestellt, werden die fahrzeugbezogenen Daten und die personenbezogenen Daten für eine Schätzung eines Abfahrtzeitpunktes des Fahrzeugs 100 verwendet. Diese Daten können im Fahrzeug 100, in einer Netzwerkkomponente 200 oder in einem Mobilgerät 300

zusammenlaufen/erfasst werden und das Verfahren 10 kann dann dort ausgeführt werden.

Zur Kommunikation der Daten werden z.B. gängige Technologien der Schnurloskommunikation verwendet, wobei entsprechende Funkmodems oder andere eine Datenkommunikation zulassende Komponenten verwendet werden können. So kann die in der Fig. 2 oben gezeigte Netzwerkkomponente 200 die fahrzeugbezogenen Daten von dem Fahrzeug 100 erhalten und die personenbezogenen Daten von dem Mobilgerät 300. Ergänzend oder alternativ kann das Fahrzeug 100 diese Daten von dem Mobilgerät 300 erhalten, beispielsweise über eine dafür vorgesehene Netzkomponente 200 (Basisstation, Zugangspunkt, Internet) oder auch direkt von dem Mobilgerät 300. Bei der direkten Kommunikation kommen auch Schnurlostechnologien in Betracht, beispielsweise Mobilfunk, WLAN, Bluetooth, usw. oder auch andere Schnittstellen, beispielsweise USB (von Universal Seriell Bus), wenn das Mobilgerät 300 im Fahrzeug so beispielsweise angekoppelt wird. Ebenfalls ergänzend oder alternativ können die Daten vom Fahrzeug 100 direkt oder über ein Netzwerk an das Mobilgerät 300 übertragen werden. Eine weitere Variante ist die Erfassung der fahrzeugbezogenen Daten direkt durch das Mobilgerät 300. Hier und im Folgenden sein herausgestellt, dass das Mobilgerät 300 selbst auch eine Netzwerkkomponente ist. Insofern können die hierin beschriebenen Verfahren 10 in jeder der gezeigten Komponenten durchgeführt werden und die in der Fig. 2 gezeigten gestrichelten Pfeile deuten die verschiedenen Kommunikationswege oder -möglichkeiten an. Darüber hinaus kann in manchen Ausführungsbeispielen die Erfassung der personenbezogenen Daten und die Erfassung der fahrzeugbezogenen Daten auch allein durch das Fahrzeug 100 oder allein durch das Mobilgerät 300 erfolgen. ln Ausführungsbeispielen kann das Verfahren 10 auch als Computerprogramm implementiert sein. Ein Computerprogramm zur Durchführung eines der hierin beschriebenen Verfahren 10, wenn das Computerprogramm auf einem Computer, einem Prozessor, oder einer

programmierbaren Hardwarekomponente abläuft, ist daher auch ein Ausführungsbeispiel.

Insofern umfassen Ausführungsbeispiele auch eine Vorrichtung mit einem Kontrollmodul, das ausgebildet ist, um eines der hierin beschriebenen Verfahren 10 durchzuführen.

Beispielsweise kann ein solches Verfahren in Software implementiert sein und kann dann durch entsprechende Hardware ausgeführt werden. Ein Kontrollmodul kann in Ausführungsbeispielen beispielsweise einem oder mehreren beliebigen Controllern oder Prozessoren oder einer programmierbaren Hardwarekomponente entsprechen. Beispielsweise kann eine Vorrichtung auch als Software realisiert sein, die für eine entsprechende Hardwarekomponente

programmiert ist. Insofern kann ein Kontrollmodul als programmierbare Hardware mit entsprechend angepasster Software implementiert sein. Dabei können beliebige Prozessoren, wie Digitale Signal Prozessoren (DSPs) zum Einsatz kommen. Ausführungsbeispiele sind dabei nicht auf einen bestimmten Typ von Prozessor eingeschränkt. Es sind beliebige Prozessoren oder auch mehrere Prozessoren oder Mikrokontroller zur Implementierung der Vorrichtung oder des Kontrollmoduls denkbar. Es sind auch Implementierungen in integrierter Form mit anderen Kontrolleinheiten denkbar, beispielsweise in einer Kontrolleinheit für ein Fahrzeug, einer ECU (von Electronic Control Unit), einem Benutzer-Endgerät (z.B. ein Mobilfunkgerät, eine

Netzwerkkomponente), einem Server (z.B. Netzwerkkomponente), die zusätzlich noch ein oder mehrere andere Funktionen umfassen können. Ausführungsbeispiele schaffen auch eine Netzwerkkomponente (Basisstation, Fahrzeug, Mobilgerät, Server) mit einer entsprechenden Vorrichtung oder einem Kontrollmodul.

In manchen Ausführungsbeispielen kann auch eine Position eines Smartphones eines

Benutzers bekannt gemacht werden und es können sich mit der verbleibenden Zeit bis zum Einsteigen vielerlei weitere Möglichkeiten ergeben. Es können beispielsweise in den letzten Minuten vor dem Einstieg Meldungen oder Nachrichten an den Nutzer geschickt werden. Das so verfügbar gemachte Zeitfenster kann wertvoll sein, da einmal im Fahrzeug angekommen, die Aufmerksamkeit des Nutzers wahrscheinlich nicht mehr auf dem Smartphone liegt. Z.B. können etwaige Meldungen oder Nachrichten ausgelöst werden durch Werbeagenturen,

Büromanagementdienste, usw. Ist die Einstiegszeit bekannt, lässt sich daraus auch die

Verweildauer des Fahrzeugs am Parkplatz ableiten. Dadurch werden weitere Services/Dienste möglich. Einige Beispiele sind Software Updates, Tanken, Putzen, Pakete, Wäsche aus der Reinigung anliefern, Lademanagement für E-Autos, Laden vor der Abfahrt erspart das

Vorheizen im Winter, usw.

Im Folgenden wird das Verfahren 10 weiter aus Sicht der Netzwerkkomponente 200 in Fig. 2 beschrieben. In anderen Ausführungsbeispielen gelten diese Details analog, wenn die Daten im Fahrzeug 100 oder im Mobilgerät 300 zusammenlaufen. Insofern kann das Verfahren 10 ein Empfangen der personenbezogenen Daten von einem Mobilgerät 300 des Nutzers und ein Empfangen der fahrzeugbezogenen Daten von dem Fahrzeug 100 umfassen. Beispielsweise werden die Daten über Schnurlosschnittstellen und entsprechende Zugriffpunkte über das Internet an die Netzwerkkomponente 200 übertragen.

Das Verfahren 10 realisiert in manchen Ausführungsbeispielen einerseits einen Algorithmus, der aus kundenbezogenen/personenbezogenen Daten (z.B. GPS-Bewegungsdaten, von Global Positioning System) die Ankunft an einem bestimmten Ort (Parkplatz oder Haltestelle) vorhersagt und andererseits eines Cloud-Dienstes, mit dem diese Informationen allen interessierten Funktionen zur Verfügung gestellt wird. Das Schätzen 16 des Abfahrtzeitpunktes kann ein Bestimmen einer Ankunftszeit/Einstiegszeit des Nutzers an dem Fahrzeug 100 umfassen. Dabei sei herausgestellt, dass in vielen Fällen die Ankunftszeit des Nutzers am Fahrzeug 100 kurz vor der Abfahrtzeit des Fahrzeugs liegt. Es sind aber auch andere Fälle denkbar, bei denen der Nutzer zunächst eine Zeit im oder am Fahrzeug verweilt, bevor eine Fahrt beginnt. Denkbar sind Szenarien bei denen absehbar ist, dass auf mehrere Mitfahrer gewartet wird, bei denen bestimmte Nutzerroutinen oder Gewohnheiten oder auch terminierte Fahrten Vorkommen.

Das Verfahren 10 kann beispielsweise ein Bestimmen eines Standorts des Fahrzeugs 100 basierend auf den fahrzeugbezogenen Daten umfassen. Neben den bereits erwähnten GPS- Daten können auch andere Ortungsmechanismen zum Einsatz kommen, insbesondere dort, wo kein GPS-Signal verfügbar ist, z.B. in Tiefgaragen, Parkhäusern, Garagen usw. Alternative Mechanismen sind beispielsweise Ortung anhand von verfügbaren Mobilfunk- oder WLAN Netzen, Sensordaten des Fahrzeugs (z.B. optisch erfasste Parkplatznummer), usw. Darüber hinaus kann das Verfahren 10 ein Bestimmen einer Ankunft des Nutzers an dem Standort des Fahrzeugs 100 basierend auf den personenbezogenen Daten umfassen. Dabei können ebenfalls GPS-basierte oder ortungsbasierte Mechanismen zum Einsatz kommen.

Insofern kann in manchen Ausführungsbeispielen ein Bestimmen einer Nutzerverhaltensroutine basierend auf den personenbezogenen Daten und ein Bestimmen einer Fahrzeugroutine basierend auf den fahrzeugbezogenen Daten erfolgen. Das Schätzen 16 des

Abfahrtzeitpunktes kann dann auf einem Vergleich der Nutzerverhaltensroutine und der

Fahrzeugroutine basieren. Dabei kann ein Lernen von Routinen stattfinden, beispielsweise durch Erfassen von zeitlichen Informationen über Fahrzeugstarts und Fahrziele, wie es auch bei Navigationsprädiktion, auch P-NAV (von Predictive Navigation) genutzt wird. Ein Erlernen eines Nutzerverhaltens über Smart Phone Daten kann beispielsweise auch erfolgen, um die nächsten Fahrtziele vorzuschlagen und Navigationshinweise zu geben.

Das Bestimmen der Fahrzeugroutine kann also über ein Auswerten von Fahrzeugstarts und/oder von Fahrzeugzielen über einen Zeitraum anhand der fahrzeugbezogenen Daten geschehen (z.B. regelmäßiges Pendeln zwischen zwei Fahrtzielen zu bestimmten Zeiten). Das Bestimmen der Nutzerverhaltensroutine kann über ein Auswerten der personenbezogenen Daten hinsichtlich einer Mobilität des Nutzers erfolgen (z.B. regelmäßiges Verlassen eines Hauses/einer Wohnung/eines Büros oder regelmäßige Bewegung von Haus/Wohnung zu einer bestimmten Arbeitsadresse an Wochentagen - auch unter Nutzung verschiedener

Verkehrsmittel). Ausführungsbeispiele ermöglichen eine Kombination personenbezogener Daten wie Smart Phone Daten mit Fahrzeugdaten und können so eine zentrale Verfügbarkeit der Information "Einstiegszeitpunkt" bzw.„Abfahrtszeit“ in einem Cloud-Dienst schaffen.

Beispielsweise sammelt ein Smart Phone (Mobilgerät 300 in Fig. 2) Daten wie Mobilitätstatus (Ruhen, Gehen, Laufen, Autofahren), Standort und Bewegung

(GPS-Positionen) und Datenverbindungen (WLAN, Bluetooth, Mobilfunk) und sendet diese ins Cloud-Backend (an die Netzwerkkomponente 200 in Fig. 2).

Auf dem Server (Netzwerkkomponente 200) werden die Daten aufbereitet und zumindest in manchen Ausführungsbeispielen nach zwei Prinzipien analysiert. Einerseits wird nach

Verhaltensroutinen gesucht, die eine Vorhersage zu einer bestimmten Zeit an einem

bestimmten Ort ermöglichen (es werden Mobilitätsmuster gelernt). Andererseits werden

Echtzeit-Ereignisse (Real Time Events) beobachtet und der Zusammenhang mit einem folgenden Einstiegsereignis/Abfahrtereignis erlernt. Dabei können auch neuronale Netze und Mechanismen der künstlichen Intelligenz zum Einsatz kommen. Ein Lernmechanismus kann beispielsweise dadurch erzeugt werden, dass die geschätzten Abfahrtzeiten mit den

tatsächlichen Abfahrtzeiten verglichen werden und die jeweiligen Algorithmen basierend auf den Erfolgen bzw. Misserfolgen angepasst oder trainiert werden.

Die personenbezogenen Daten können dabei ein oder mehrere Elemente der Gruppe von einem Mobilitätsstatus des Nutzers, einem Standort des Nutzers, einer Bewegung des Nutzers, einer Datenverbindung des Nutzers, einem zeitlichen Verlauf des Mobilitätsstatus des Nutzers, einem zeitlichen Verlauf des Standorts des Nutzers, einem zeitlichem Verlauf der Bewegung des Nutzers und einem zeitlichen Verlauf von Datenverbindungen des Nutzers, enthalten.

Weitere Beispiele sind der Mobilitätsstatus, die Geo-Position, WLAN-, Bluetooth-Verbindungen, usw. Weitere Beispiele für genutzte Fahrzeugdaten sind Zündungsstart und -ende (Klemme 15), Parkposition, zeitliche Routinen, usw.

Ferner können Ausführungsbeispiele des Verfahrens 10 ein Bestimmen von Echtzeit- Ereignissen basierend auf den personenbezogenen Daten vorsehen und das Schätzen 16 des Abfahrtzeitpunktes kann zusätzlich basierend auf den Echtzeit-Ereignissen geschehen. Ein Real-Time-Event (Echtzeitereignis) kann beispielsweise das Trennen der heimischen WLAN- Verbindung sein oder auch die Annäherung der Smart Phone (Mobilgerät 300) Geo-Position an die Parkplatzposition.

Als Ergebnis gibt das Verfahren 10 des Dienstes die Ankunftszeit oder Abfahrtzeit einer Person an einem Einstiegsort aus. Neben dem Zeitpunkt kann auch die Wahrscheinlichkeit für das Eintreffen dieser Vorhersage angegeben werden. In einigen Ausführungsbeispielen gilt je kleiner der zeitliche Abstand zum Einstiegszeitpunkt wird, desto größer wird die

Wahrscheinlichkeit für das Eintreffen der Vorhersage, da die Informationen immer zuverlässiger werden. In anderen Worten kann das Verfahren 10 auch ein Bestimmen einer

Zuverlässigkeitsinformation für das Schätzen des Abfahrtzeitpunktes umfassen.

Manche Ausführungsbeispiele realisieren ein Verbinden von Smart Phone Daten und

Fahrzeugdaten. Dabei kann eine zentrale Bereitstellung der Einstiegs- oder Abfahrtsvorhersage zur Nutzung für eine Vielzahl von Funktionen erfolgen. Die Bereitstellung der Einstiegs- /Abfahrtszeit kann mit einer Wahrscheinlichkeit zu jedem Zeitpunkt an zentraler Stelle verfügbar gemacht werden. Wie bereits oben erläutert ist auch eine Erfassung der fahrzeugbezogenen Daten über das Mobilgerät 300 denkbar. Manche Ausführungsbeispiele schaffen dabei eine reine Smart Phone Anwendung ohne Fahrzeugdaten vom Fahrzeug direkt zu erfassen, sondern basierend auf fahrzeugbezogenen Daten, die vom Smartphone selbst und dessen Sensorik erfasst werden. Dann kann die lokale Sensorik des Mobilgerätes 300 (Infrastruktur) wie

Kameras, Mikrophone zur Vorhersage des Nutzerverhaltens genutzt werden.

Weil die Daten zumindest in einigen Ausführungsbeispielen einen direkten Personen- bzw. Fahrzeugbezug haben, kann daher eine hohe Genauigkeit der Schätzung16 ermöglicht werden. Da die personenbezogenen Daten in der Anzahl (gemäß des Datensparsamkeitsprinzips) überschaubar bleiben und die Anzahl der Partner in der Wirkkette klein ist kann die Schätzung 16 effizient erfolgen. Dabei können Datensicherheit, Transparenz und Löschbarkeit

nachvollziehbar gewährt werden und damit kann auch ein solides Vertrauensverhältnis zum Kunden aufgebaut werden. Ausführungsbeispiele können dabei Anwendung mit vielerlei Fahrzeugen finden. Beispiele sind Räder, Roller, Motoräder, LKWs (Lastkraftwagen), Buse, Segways, Luftfahrt, Eisenbahn, usw. Viele Servicedienstleistungen können von

Ausführungsbeispielen profitieren. Beispiele sind Mitfahrgelegenheitsdienste, Taxidienste, Shuttle-Dienste, Car-Sharing-Dienste, Parkplatzvermittungsdienste,

Ladestationsvermittlungsdienste, Verkehrsprognosedienste (wo fahren wieviele Fahrzeuge los), lokale Werbung, Stadtplanung, usw.

In einem weiteren Ausführungsbeispiel sieht das Verfahren ein Weiterleiten der geschätzten Abfahrtzeit an das Fahrzeug 100 oder ein Aktivieren einer die Abfahrt vorbereitenden

Maßnahme in dem Fahrzeug 100 vor. Dabei können beispielsweise die vorbereitenden

Maßnahmen fernaktiviert werden oder auch von Fahrzeug 100 selbst. Beispiele für solche Maßnahmen sind Regeln von Heizung, Kühlung, Lüftung, Einstellungen an Sitzen, Spiegeln oder benutzerspezifische Einstellungen des Navigationssystems (Ziele, Streckenvorlieben) bzw. des Entertainmentsystems (Radiosender, Onlinedienste, usw.). Auch kann in

Ausführungsbeispielen ein Vermitteln eines Parkplatzes des Fahrzeugs 100 basierend auf der geschätzten Abfahrtszeit erfolgen. Dies kann eine effizientere Parkplatzvermittlung und Nutzung bedingen.

Weitere Ausführungsbeispiele sind Computerprogramme zur Durchführung eines der hierin beschriebenen Verfahren, wenn das Computerprogramm auf einem Computer, einem

Prozessor, oder einer programmierbaren Hardwarekomponente abläuft. Je nach bestimmten Implementierungsanforderungen können Ausführungsbeispiele der Erfindung in Hardware oder in Software implementiert sein. Die Implementierung kann unter Verwendung eines digitalen Speichermediums, beispielsweise einer Floppy-Disk, einer DVD, einer Blu-Ray Disc, einer CD, eines ROM, eines PROM, eines EPROM, eines EEPROM oder eines FLASH-Speichers, einer Festplatte oder eines anderen magnetischen oder optischen Speichers durchgeführt werden, auf dem elektronisch lesbare Steuersignale gespeichert sind, die mit einer programmierbaren Hardwarekomponente derart Zusammenwirken können oder Zusammenwirken, dass das jeweilige Verfahren durchgeführt wird.

Eine programmierbare Hardwarekomponente kann durch einen Prozessor, einen

Computerprozessor (CPU = Central Processing Unit), einen Grafikprozessor (GPU = Graphics Processing Unit), einen Computer, ein Computersystem, einen anwendungsspezifischen integrierten Schaltkreis (ASIC = Application-Specific Integrated Circuit), einen integrierten Schaltkreis (IC = Integrated Circuit), ein Ein-Chip-System (SOC = System on Chip), ein programmierbares Logikelement oder ein feldprogrammierbares Gatterarray mit einem

Mikroprozessor (FPGA = Field Programmable Gate Array) gebildet sein.

Das digitale Speichermedium kann daher maschinen- oder computerlesbar sein. Manche Ausführungsbeispiele umfassen also einen Datenträger, der elektronisch lesbare Steuersignale aufweist, die in der Lage sind, mit einem programmierbaren Computersystem oder einer programmierbare Hardwarekomponente derart zusammenzuwirken, dass eines der hierin beschriebenen Verfahren durchgeführt wird. Ein Ausführungsbeispiel ist somit ein Datenträger (oder ein digitales Speichermedium oder ein computerlesbares Medium), auf dem das

Programm zum Durchführen eines der hierin beschriebenen Verfahren aufgezeichnet ist.

Allgemein können Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung als Programm, Firmware, Computerprogramm oder Computerprogrammprodukt mit einem Programmcode oder als Daten implementiert sein, wobei der Programmcode oder die Daten dahin gehend wirksam ist bzw. sind, eines der Verfahren durchzuführen, wenn das Programm auf einem Prozessor oder einer programmierbaren Hardwarekomponente abläuft. Der Programmcode oder die Daten kann bzw. können beispielsweise auch auf einem maschinenlesbaren Träger oder Datenträger

gespeichert sein. Der Programmcode oder die Daten können unter anderem als Quellcode, Maschinencode oder Bytecode sowie als anderer Zwischencode vorliegen.

Die oben beschriebenen Ausführungsbeispiele stellen lediglich eine Veranschaulichung der Prinzipien der vorliegenden Erfindung dar. Es versteht sich, dass Modifikationen und

Variationen der hierin beschriebenen Anordnungen und Einzelheiten anderen Fachleuten einleuchten werden. Deshalb ist beabsichtigt, dass die Erfindung lediglich durch den

Schutzumfang der nachstehenden Patentansprüche und nicht durch die spezifischen

Einzelheiten, die anhand der Beschreibung und der Erläuterung der Ausführungsbeispiele hierin präsentiert wurden, beschränkt sei. Bezugszeichenliste Verfahren zur Schätzung eines Abfahrtzeitpunktes eines Nutzers mit einem

Fahrzeug

Erhalten von fahrzeugbezogenen Daten über das Fahrzeug

Erhalten von personenbezogenen Daten über den Nutzer

Schätzen des Abfahrtzeitpunktes basierend auf den fahrzeugbezogenen Daten und den personenbezogenen Daten

Fahrzeug

Netzwerkkomponente

Mobilgerät

System