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Patent Searching and Data


Title:
METHOD FOR OPERATING AN OUTPUT DEVICE OF A MOTOR VEHICLE, ASSIGNING DEVICE, DATA SERVER, MOTOR VEHICLE, STORAGE MEDIUM WITH A PROGRAM CODE, AND MOBILE PORTABLE TERMINAL
Document Type and Number:
WIPO Patent Application WO/2019/197063
Kind Code:
A1
Abstract:
The invention relates to a method for operating an output device (24) of a motor vehicle (10). An assigning device (12) carries out the following steps: authenticating a user of the motor vehicle (10) using an authentication signal from a detection device (26), said authentication signal describing an authentication feature of the user (S2); providing health data which describes the physical state of the authenticated user and/or a respective value of a medical parameter that describes the physical state (S3); operating a deep learning engine (22, S5) wherein the deep learning engine (22) checks a plurality of media files with respective media content using empirical values stored in the assigning device (12) (S6) in order to determine whether the respective media content satisfies a specified optimization criterion with a specified minimum degree of probability, said criterion describing an increase in the probability with which the physical state described by the provided health data is positively influenced by outputting the media file; selecting a media file which satisfies the specified optimization criterion (S7); and transmitting the selected media file to the output device (24, S8).

Inventors:
THURIMELLA, Anil (Jakob-Sturm-Weg 30, München, 80995, DE)
Application Number:
EP2019/052748
Publication Date:
October 17, 2019
Filing Date:
February 05, 2019
Export Citation:
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Assignee:
AUDI AG (85045 Ingolstadt, 85045, DE)
International Classes:
A61B5/18; B60R16/00
Foreign References:
DE102016218877A12018-03-29
US20140223462A12014-08-07
DE102014224120A12016-06-02
DE102015105581A12016-05-04
US20170337438A12017-11-23
DE102015105581A12016-05-04
US20140240132A12014-08-28
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Claims:
PATENTANSPRÜCHE:

Verfahren zum Betreiben einer Ausgabeeinrichtung (24) eines Kraft- fahrzeugs (10), aufweisend die folgenden, durch eine Zuordnungsein- richtung (12) durchgeführten Schritte:

- anhand eines Authentisierungssignals aus einer Erfassungseinrich- tung (26), das ein Authentisierungsmerkmal eines Benutzers des Kraftfahrzeugs (10) beschreibt, Authentifizieren des Benutzers (S2),

- Bereitstellen von Gesundheitsdaten, die einen physischen Zustand des authentifizierten Benutzers und/oder jeweils einen Wert eines den physischen Zustand beschreibenden medizinischen Parameters be- schreiben (S3),

- Betreiben einer Deep-Learning-Engine (22, S5), wobei die Deep- Learning-Engine (22) eine Mehrzahl an Mediendateien mit jeweils ei- nem Medieninhalt anhand von in der Zuordnungseinrichtung (12) ab- gelegten Erfahrungswerten dahingehend übergeprüft (S6), ob der je- weilige Medieninhalt mit einer vorgegebenen Mindestwahrscheinlich- keit ein vorbestimmtes Optimierungskriterium erfüllt, das ein Erhöhen einer Wahrscheinlichkeit, mit der der durch die bereitgestellten Ge- sundheitsdaten beschriebene physische Zustand durch Ausgeben der Mediendatei positiv beeinflusst wird, beschreibt,

- Auswahlen einer Mediendatei, die das vorbestimmte Optimierungskri- terium erfüllt (S7), und

- Übertragen der ausgewählten Mediendatei an die Ausgabeeinrichtung (24, S8).

Verfahren nach Anspruch 1 , aufweisend den folgenden, durch die Zu- ordnungseinrichtung (12) durchgeführten Schritt:

- Feststellen einer Rotationsbewegung des Kraftfahrzeugs (10) um eine Rotationsachse des Kraftfahrzeugs (10, S9),

- Ermitteln eines Bewegungsparameters der festgestellten Rotations- bewegung, vorzugsweise einer Bewegungsrichtung und/oder einer Rotationsrichtung und/oder einer Frequenz der Rotation (S10),

- Anpassen eines Tonparameters und/oder Bildparameters der ausge- wählten Mediendatei in Abhängigkeit von dem ermittelten Bewe- gungsparameter (S14).

3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei

die Deep-Learning-Engine (22) die Mehrzahl an Mediendateien anhand von in der Zuordnungseinrichtung (12) abgelegten Erfahrungswerten dahingehend übergeprüft (S6), ob ein jeweiliges Medienformat der Me- diendatei mit einer vorgegebenen Mindestwahrscheinlichkeit das vor- bestimmte Optimierungskriterium erfüllt, vorzugsweise wobei die Medi- endatei eine Audiodatei und/oder eine Bilddatei und/oder eine Videoda- tei und/oder eine Virtual-Reality-Datei, die einen Ausgabeinhalt einer erweiterten Realität beschreibt, ist.

4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, aufweisend den folgenden, durch die Zuordnungseinrichtung (12) durchgeführten

Schritt:

- Zuordnen der ausgewählten Mediendatei zu dem physischen Zustand (S15), und, in Abhängigkeit von dem Zuordnen, Bereitstellen eines weiteren Erfahrungswerts, der eine Eignung der ausgewählten Medi- endatei zum Erfüllen des vorbestimmten Optimierungskriteriums be- schreibt.

5. Zuordnungseinrichtung (12), die dazu eingerichtet ist, ein Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche durchzuführen.

6. Datenservereinrichtung (16), aufweisend eine Zuordnungseinrichtung (12) nach Anspruch 5.

7. Kraftfahrzeug (10), aufweisend eine Ausgabeeinrichtung (24) zum Aus- geben einer Mediendatei, und eine Zuordnungseinrichtung (12) nach

Anspruch 5.

8. Speichermedium mit einem Programmcode, der dazu eingerichtet ist, bei Ausführen durch eine Prozessoreinrichtung (18) ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4 durchzuführen.

9. Mobiles, portables Endgerät (14) mit einem Speichermedium nach Anspruch 8.

5

Description:
Verfahren zum Betreiben einer Ausgabeeinrichtung eines Kraftfahrzeugs, Zuordnungseinrichtung, Datenservereinrichtung, Kraftfahrzeug, Speicherme- dium mit einem Programmcode, und mobiles, portables Endgerät

BESCHREIBUNG:

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben einer Ausgabeeinrichtung eines Kraftfahrzeugs, wobei unter einer Ausgabeeinrichtung ein Gerät, eine Gerätegruppe oder eine Gerätekomponente zum Ausgeben einer Medienda- tei verstanden wird. Die Ausgabeeinrichtung kann dabei zum Beispiel zum Ausgeben von Bilddateien und/oder Videodateien und/oder Audiodateien und/oder Virtual-Reality-Datei, die einen Ausgabeinhalt einer erweiterten Realität („Virtual Reality“) beschreibt, eingerichtet sein, vorzugsweise zum Erzeugen einer virtuellen Realität. Die Ausgabeeinrichtung kann vorzugswei- se eine Ausgabeeinrichtung eines Infotainmentsystems des Kraftfahrzeugs sein, also eines Gerätes oder einer Gerätekomponente, in dem unterschied- liche Funktionen wie zum Beispiel Autoradio, ein Navigationssystem, eine Freisprecheinrichtung und weitere Funktionen des Kraftfahrzeugs bereitge- stellt werden, vorzugsweise in einer zentralen Bedieneinheit des Kraftfahr- zeugs. Die Ausgabeeinrichtung kann optional als Steuergerät ausgestaltet sein.

Es gibt derzeit verschiedene Methoden zum Behandeln einer Krankheit, oder eines Krankheitszustandes, oder zur Rehabilitation. Hierzu gehören zum Beispiel Videospiel-Therapie, Virtual-Reality-Therapie und Musiktherapie. Diese Therapien sind dabei eigenständige Heilmethoden, wobei durch ge- zielten Einsatz von Musik eine therapeutische Wirkung erzielt wird. Verbreitet ist zum Beispiel die Musiktherapie derzeit im stationär klinischen Bereich. Ein Patient ist dabei jedoch für solche hilfreiche Methoden ortsgebunden und muss regelmäßige Termine abmachen und/oder kann diese Form der The- rapie nur an einem bestimmten Ort wahrnehmen. Dies ist häufig schwer mit zum Beispiel einem zeitintensiven Berufsalltag zu vereinbaren.

Die DE 10 2015 105 581 A1 beschreibt ein System und ein Verfahren zur Überwachung des Gesundheitszustandes eines Fahrzeuginsassen. Das System umfasst eine Steuereinheit, die folgendes umfasst: einen Empfänger zum drahtlosen Empfangen von physiologischen Parametern von mindes- tens einer am Körper zu tragenden Einheit, welche einen oder mehrere Sen- soren zum Ermitteln von einem oder mehreren physiologischen Parametern des Fahrzeuginsassen umfasst, und ein Diagnosemodul, das dazu eingerich- tet ist, zumindest teilweise basierend auf den empfangenen physiologischen Parametern Information bezüglich des Gesundheitszustandes, des Befin- denszustandes oder von krankhaften Ereignissen abzuleiten.

Die US 2014/0240132 A1 beschreibt einen Ansatz zum Bestimmen eines Verhaltenszustands eines Benutzers des Kraftfahrzeugs. Bei diesem Ansatz wird eine psychologische Information mit dem Benutzer assoziiert.

Eine der Erfindung zugrunde liegende Aufgabe ist das Steigern eines Wohl- befindens mithilfe eines akustischen und/oder visuellen Ansatz.

Die gestellte Aufgabe wird durch das erfindungsgemäße Verfahren und die erfindungsgemäßen Vorrichtungen gemäß der nebengeordneten Patentan- sprüche gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen sind durch die Unteransprüche gegeben.

Die Erfindung basiert auf dem Ansatz, kraftfahrzeugintern ein Wohlbefinden eines Benutzers zu ermöglichen, indem durch maschinelles Lernen anhand von Gesundheitsdaten eine zu einem physischen Zustand eines Benutzers positiv wirkende Mediendatei ausgewählt wird, sodass zum Beispiel eine kraftfahrzeuginterne Entertainment-Technologie für diese Zwecke genutzt werden kann. Dabei übernimmt die Auswahl geeigneter Mediendateien keine Person, sondern eine Zuordnungseinrichtung, die vorzugsweise ein Gerät eines Kraftfahrzeugs oder einer kraftfahrzeugexternen Datenservereinrich- tung sein kann. Hierdurch kann sogar eine Gesundheit des Benutzers geför- dert werden. Es können sogar Therapieansätze mittels Medieninhalten, also mit akustischen und/oder visuellen Mitteln, in das Kraftfahrzeug integriert werden. Somit können Autofahrten zum Fördern des Wohlbefindens genutzt werden, insbesondere bei Fahrten in autonom fahrenden Kraftfahrzeugen. Außerdem kann der Benutzer während der Fahrt angenehm unterhalten werden, sodass seine Aufmerksamkeit wenig oder nicht von einem stören- den Medieninhalt abgelenkt wird. Durch das gesteigerte Wohlbefinden wird schließlich auch eine Fahrsicherheit erhöht, da der Benutzer des Kraftfahr- zeugs weniger oder gar nicht durch Unwohlsein gestört wird.

Der Stand der Technik befasst sich mit einer Bereitschaft des Benutzers zum Führen des Kraftfahrzeugs und fokussiert auf temporäre Maßnahmen, zum Beispiel einem automatischen Notruf. Dies ist jedoch bei einer Fahrt in einem autonomen Kraftfahrzeug nicht mehr relevant. Das erfindungsgemäße Ver- fahren kann, im Gegensatz zu den Verfahren aus dem Stand der Technik, einen nachhaltigen und dauerhaften Effekt erzielen.

Das erfindungsgemäße Verfahren zum Betreiben einer Ausgabeeinrichtung eines Kraftfahrzeugs, wobei die Ausgabeeinrichtung vorzugsweise einen Bildschirm und/oder einen Lautsprecher und/oder ein Bauteil oder eine Gerä- tekomponente zur Projektion von Bildinhalten aufweisen kann, weist die folgenden, durch eine Zuordnungseinrichtung durchgeführten Schritte auf. Die Zuordnungseinrichtung kann dabei vorzugsweise als Steuergerät ausge- staltet sein, vorzugsweise als Gerät des Kraftfahrzeugs oder eines kraftfahr- zeugexternen Datenservers oder Datenserververbunds.

Es erfolgt, anhand eines Authentisierungssignals aus einer Erfassungsein- richtung, wobei das Authentisierungssignal ein Authentisierungsmerkmal eines Benutzers des Kraftfahrzeugs beschreibt, ein Authentifizieren des Benutzers. Eine Erfassungseinrichtung ist dabei ein Gerät oder eine Geräte- komponente zum Erfassen eines Authentisierungsmerkmals, also eines Merkmals, das den Benutzer identifiziert. Ist das Authentisierungsmerkmal beispielsweise ein charakteristischer Gesichtszug oder ein Fingerabdruck des Benutzers, kann die Erfassungseinrichtung zum Beispiel ein Gerät mit einem Gesichtsscanner und/oder einen Fingerabdrucksensor sein. Alternativ kann das Authentisierungsmerkmal zum Beispiel ein Passwort sein oder ein physischer Gegenstand, der im Besitz des Benutzers ist, wobei die Erfas- sungseinrichtung zum Beispiel zum Analysieren eines Textes ausgestaltet sein kann, oder zum Erfassen einer Präsenz des beispielhaften Schlüssels.

Es erfolgt ein Bereitstellen von Gesundheitsdaten, die einen physischen Zustand des authentifizierten Benutzers und/oder jeweils einen Wert eines den physischen Zustand beschreibenden medizinischen Parameters be- schreiben. Beispielsweise können anhand der Authentifizierung des Benut- zers die entsprechenden Gesundheitsdaten von einem Benutzerprofil des authentifizierten Benutzers abgerufen werden.

Die bereitgestellten Gesundheitsdaten können zum Beispiel einen numeri- schen Wert zu einem medizinischen Parameter beschreiben, beispielsweise einen Wert eines Blutdruckes oder einen Schweregrad von beispielsweise Kopfschmerzen. Alternativ oder zusätzlich können die Gesundheitsdaten auch einen medizinischen Befund beschreiben, beispielsweise eine starke Nackenverspannung. Hierzu kann zum Beispiel die Zuordnungseinrichtung als kraftfahrzeuginternes Backend mit einem„medizinischen Backend“, also einem kraftfahrzeugexternen Backend mit einer oder mehreren medizini- schen Datenbanken, verbunden sein, zum Beispiel über eine Internet- oder Mobilfunkverbindung verbunden sein. Das Backend mit der mindestens ei- nen medizinisch Datenbank kann die Gesundheitsdaten zum Beispiel von Krankenhäusern, medizinischen Messgeräten im heimischen Bereich oder elektronischen Armbanduhren („Smartwatches“) empfangen, die zum Bei- spiel eine Infrastruktur der„Internet der Dinge“-Technologie anwenden. Sol- che Geräte können beispielsweise Gesundheitsdaten zu einem Blutdruck, einer vorhandenen Diabetes, und/oder einem Körpergewicht beschreiben. Die Gesundheitsdaten können beispielsweise in der Zuordnungseinrichtung und/oder in einer kraftfahrzeugexternen Datenservereinrichtung gespeichert werden.

Durch die Zuordnungseinrichtung erfolgt ein Betreiben einer Deep-Learning- Engine, wobei die Deep-Learning-Engine eine Mehrzahl an Mediendateien mit jeweils einem Medieninhalt anhand von in der Zuordnungseinrichtung abgelegten Erfahrungswerten dahingehend überprüft, ob der jeweilige Medi- eninhalt mit einer vorgegebenen Mindestwahrscheinlichkeit ein vorbestimm- tes Optimierungskriterium erfüllt. Das vorbestimmte Optimierungskriterium beschreibt dabei ein Erhöhen einer Wahrscheinlichkeit, mit der der durch die bereitgestellten Gesundheitsdaten beschriebene physische Zustand durch Ausgeben der Mediendatei positiv beeinflusst wird.

Die Mediendatei kann vorzugsweise eine Audiodatei und/oder eine Bilddatei und/oder eine Videodatei und/oder eine Virtual-Reality-Datei, die einen Aus- gabeinhalt einer erweiterten Realität beschreibt, sein.

Unter einem Erfahrungswert wird einen Wert oder eine Angabe verstanden, der/die zum Beispiel auf empirischen Messungen oder Untersuchungen basierend eine Aussage darüber trifft, ob der Medieninhalt zu dem genann- ten Zweck geeignet ist. Mit anderen Worten kann ein Erfahrungswert zum Beispiel ein numerischer Wert oder ein Zuordnungswert sein. Unter einem Erfahrungswert wird auch eine funktionelle Abhängigkeit oder eine funktio- nelle Zuordnung verstanden, die eine Aussage darüber trifft, ob der jeweilige Medieninhalt mit der vorgegebenen Mindestwahrscheinlichkeit das Optimie- rungskriterium erfüllt. Unter einem Erfahrungswert wird, mit anderen Worten, deswegen auch eine auf numerischen Erfahrungswerten basierende Regel für die Zuordnung verstanden.

Eine Deep-Learning-Engine („Deep-Learning-Einrichtung“) ist ein Gerät oder ein Programm, welches sogenanntes Deep-Learning (tiefgehendes Lernen, maschinelles Lernen) auf eine Vielzahl von Daten anwenden kann. Mit ande- ren Worten ist die Deep-Learning-Engine eine hoch entwickelte Einrichtung zum Durchführen von tiefgehendem Lernen, also eine Umsetzung von künst licher Intelligenz. Mit anderen Worten sind sowohl künstliche Intelligenz, als auch Maschinenlernen und tiefgehendes Lernen mittels der Deep-Learning- Engine umsetzbar. Die Deep-Learning-Engine kann beispielsweise als tief gehendes, künstliches neuronales Netzwerk ausgebildet sein, also, mit ande- ren Worten, dazu eingerichtet sein, mittels einer Methode des maschinellen Lernens eine Vielzahl von Erfahrungswerten, also beispielsweise Trainings- daten oder einen Dataset, nach einem vorbestimmten Algorithmus und an- hand der bereits gespeicherten Vielzahl von Erfahrungswerten gemäß der darin enthaltenen Logik, wie zum Beispiel eine Korrelation, auszuwerten. Hierdurch können auch weitere logische Verknüpfungen in der Deep- Learning-Engine erstellt werden. Die Erfahrungswerte oder Trainingsdaten können dabei zum Beispiel zu einer Vielzahl von physischen Zuständen entsprechende, vorteilhafte Medieninhalte und/oder Medienformate statis- tisch zusammengefasst werden, die das Optimierungskriterium erfüllen. Die Trainingsdaten oder Erfahrungswerte können zum Beispiel als künstliches neuronales Netzwerk zusammengefasst sein, und zum Beispiel aus den weiter oben genannten Quellen der Gesundheitsdaten stammen. Vorzugs- weise können die Gesundheitsdaten eine Anzahl von größer als 1000, ins- besondere größer als 10.000 sein, vorzugsweise über einen vorbestimmten Beobachtungszeitraum erfasst. Ein solcher Datensatz kann als Big-Data- Datensatz bezeichnet werden, und das erfindungsgemäße Verfahren ist auf zumindest einen Big-Data-Datensatz anwendbar. Alternativ können für das Verfahren zwei unterschiedliche Big-Data-Datensätze ausgewertet werden, einerseits zu den Gesundheitsdaten, andererseits zu den Medieninhalten und/oder Medienformaten. Ein Big-Data-Datensatz kann dabei zum Beispiel aus einer medizinischen Datenservereinrichtung für Gesundheitsdaten her- angezogen werden.

Durch das Betreiben der Deep-Learning-Engine erfolgt anstelle eines stati schen Auswertens über zum Beispiel eine Zuordnungsliste ein dynamisches Prognostizieren einer Eignung einer Mediendatei. Es erfolgt ein Auswählen einer Mediendatei, die das vorbestimmte Optimie- rungskriterium erfüllt, und eine Übertragung der ausgewählten Mediendatei an die Ausgabeeinrichtung des Kraftfahrzeugs.

Mit anderen Worten erfolgt durch das erfindungsgemäße Verfahren kein Erstellen eines medizinischen Befunds, sondern es werden bereits erhobe- ne, digitale Daten als Ausgangsbasis für die Auswahl einer passenden Medi- endatei verwendet.

Es ergeben sich die oben genannten Vorteile. In besonders vorteilhafter Weise können auf Akustik und/oder optische Reize für zum Beispiel Unter- haltung oder sogar Therapiemethoden in den automobilen Kontext integriert werden. Kraftfahrzeuginterne Entertainment-Technologie kann somit sogar von einem medizinischen und gesundheitlichen Aspekt aus genutzt werden. Außerdem können solche Therapiemethoden sehr viel effizienter eingesetzt werden, da nun auch Zeit, die der Benutzer im Kraftfahrzeug verbringt, in gesundheitlich fördernder Weise genutzt werden kann. Mit anderen Worten trägt das erfindungsgemäße Verfahren zu einer Steigerung des Wohlbefin- dens des Benutzers bei. Dies kommt auch dem Kraftfahrzeughersteller zugu- te, der bei einem Verkauf mit den Vorteilen des Kraftfahrzeugs werben kann. Mit anderen Worten kann der Kraftfahrzeughersteller zum Wohlbefinden des Benutzers beitragen dadurch wird eine Fahrsicherheit deutlich erhöht.

Der Ansatz des erfindungsgemäßen Verfahrens ist insbesondere für Kinder eine besondere Attraktion, sowie für ältere Leute. Als Konsequenz würden Kunden mit Kindern und ältere Leute solche Kraftfahrzeuge mehr nutzen, wodurch auch der Kraftfahrzeughersteller profitiert.

Durch das erfindungsgemäße Verfahren kann ein Benutzer, während er mobil ist, seine Gesundheit und sein Wohlbefinden fördern. Dies würde eine Autofahrt für die Passagiere auch spaßiger machen, wodurch das Wohlbe- finden aller Passagiere noch gesteigert wird. Der Benutzer kann das Steigern des Wohlbefindens Gesundheit nutzen, während er zum Beispiel in ein be- vorzugtes Gebiet fährt, beispielsweise in die Berge und/oder in einen Wald. Ist die Zuordnungseinrichtung eine Komponente einer kraftfahrzeugexternen Datenservereinrichtung, kann das erfindungsgemäße Verfahren in einer Vielzahl von Kraftfahrzeugen durch den gleichen Benutzer häufiger und regelmäßiger verwendet werden, wodurch der das Wohlbefinden steigernde Effekt noch weiter gesteigert wird.

Gemäß einer besonders bevorzugten Ausführungsform des erfindungsge- mäßen Verfahrens kann die Zuordnungseinrichtung einen Einfluss einer Rotationsbewegung des Kraftfahrzeugs auf den aktuellen Zustand des Be- nutzers ausgleichen. Eine solche Rotationsbewegung kann beispielsweise bei einer Fahrt oder bei einer Bewegung des Kraftfahrzeugs in stehendem Zustand auftreten. Das erfindungsgemäße Verfahren umfasst hierzu den Verfahrensschritt des Feststellens einer Rotationsbewegung des Kraftfahr- zeugs um eine Rotationsachse des Kraftfahrzeugs, wobei die Rotation sbe- wegung zum Beispiel ein Gieren oder Schlingern sein kann; oder ein Wan- ken oder Rollen; oder ein Nicken oder Stampfen.

Es erfolgt weiterhin ein Ermitteln eines Bewegungsparameters der festge- stellten Rotationsbewegung, vorzugsweise wobei der Bewegungsparameter eine Bewegungsrichtung und/oder eine Rotationsrichtung und/oder eine Frequenz der Rotation beschreiben kann. Wird das Kraftfahrzeug beispiels- weise während einer Fahrt durch einen unebenen Untergrund stark durchge- rüttelt, können beispielsweise eine Frequenz und eine Bewegungsrichtung der Rüttelbewegung festgestellt werden. Es erfolgt ein Anpassen eines Ton- parameters und/oder eines Bildparameters der ausgewählten Mediendatei in Abhängigkeit von dem ermittelten Bewegungsparameter. Beschreibt die Mediendatei beispielsweise einen Film oder eine Computeranimation oder eine erweiterte Realität als Medienformat, kann zum Beispiel ein Rütteln des im Kraftfahrzeug fest verbauten Bildschirms ausgeglichen werden, indem das Bild entsprechend der Bewegungsrichtung und der Frequenz der Rüttel- bewegung verschoben werden kann, um so das Rütteln auszugleichen. Mit anderen Worten kann der Benutzer dann die Computeranimation oder den Film rüttelfrei oder nahezu rüttelfrei wahrnehmen. Hierdurch kann die Wahrscheinlichkeit einer auftretenden Übelkeit oder einem auftretenden Unwohlsein durch das Wackeln des beispielhaften Bildschirmes reduziert werden. Der positive Effekt auf das Wohlbefinden des Benutzers wird durch diese Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens deutlich erhöht.

Optional kann auch ein Medienformat auf die Gesundheitsdaten abgestimmt werden, wobei das Medienformat beispielsweise ein Audio-Codec, also ein Audioformat, sein kann, und/oder ein Videoformat und/oder ein Bildformat. Gemäß dieser Ausführungsform kann die Deep-Learning-Engine die Mehr- zahl an Mediendateien anhand von in der Zuordnungseinrichtung abgelegten Erfahrungswerten dahingehend überprüfen, ob ein jeweiliges Medienformat der Mediendatei mit einer vorgegebenen Mindestwahrscheinlichkeit das vorbestimmte Optimierungskriterium erfüllt. So können beispielsweise die Erfahrungswerte zeigen, dass akustische Reize förderlich für das Wohlbefin- den sind, falls der Benutzer Kopfschmerzen hat, während aber zum Beispiel visuelle Reize, beispielsweise in Form einer virtuellen Realität oder in Form eines Filmes, falls der Benutzer zum Beispiel einen sehr niedrigen Blutdruck hat. Mit anderen Worten wird das Fördern der Gesundheit und des Wohlbe- findens in synergistischer Weise gesteigert.

Durch die Zuordnungseinrichtung kann ein Zuordnen der ausgewählten Me- diendatei zu dem physischen Zustand erfolgen, und, in Abhängigkeit von dem Zuordnen, ein Bereitstellen eines weiteren Erfahrungswerts, der eine Eignung der ausgewählten Mediendatei und/oder die Mindestwahrschein- lichkeit zum Erfüllen des vorbestimmten Optimierungskriteriums beschreiben kann. Mit anderen Worten kann das maschinelle Lernen fortgeführt werden, und beispielsweise eine Regel personenspezifisch optimiert werden. Der Erfahrungswert kann dabei beispielsweise dadurch gebildet werden, indem nach einer Fahrt mit dem Kraftfahrzeug zum Beispiel ein Blutdruck erneut gemessen oder ein entsprechender Wert abgefragt wird, und zum Beispiel ausgewertet wird, ob sich der Blutdruck zu einem Vorteil verändert hat. Die gestellte Aufgabe wird, unter Erreichen der bereits genannten Vorteile, gelöst durch eine Ausführungsform der erfindungsgemäßen Zuordnungsein- richtung, die dazu eingerichtet ist, die eine Zuordnungseinrichtung betreffen- den Verfahrensschritte einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Ver- fahrens durchzuführen. Die Zuordnungseinrichtung kann dabei beispielswei- se als Steuerplatine oder Steuergerät ausgestaltet sein. Vorzugsweise kann die Zuordnungseinrichtung eine Prozessoreinrichtung aufweisen, also eine Gerätekomponente oder ein Bauteil zur elektronischen Datenverarbeitung, wobei die Prozessoreinrichtung vorzugsweise mindestens einen Mikrocon- troller und/oder mindestens einen Mikroprozessor aufweisen kann. Optional kann die Zuordnungseinrichtung eine Speichereinrichtung aufweisen, also einen Datenspeicher, auf dem ein Programmcode abgelegt sein kann, der dazu ausgelegt ist, bei Ausführen durch die Prozessoreinrichtung die Zuord- nungseinrichtung dazu zu veranlassen, eine Ausführungsform des erfin- dungsgemäßen Verfahrens durchzuführen. Der Programmcode kann bei spielsweise ein Programmcode für ein Anwenderprogramm („App“) sein.

Die gestellte Aufgabe wird gelöst durch eine Datenservereinrichtung, vor- zugsweise eine Datenservereinrichtung zum Betreiben im Internet, die eine Ausführungsform der erfindungsgemäßen Zuordnungseinrichtung aufweist. Unter einer Datenservereinrichtung wird dabei ein einzelner Datenserver oder ein Datenserver-Verbund verstanden, wobei ein beispielhafter Daten- server-Verbund zum Beispiel als Daten-Cloud ausgestaltet sein kann. Die Datenservereinrichtung kann zum Beispiel eine Daten-Cloud eines Kranken- hauses sein.

Die gestellte Aufgabe wird gelöst durch ein Kraftfahrzeug, beispielsweise einem Personen kraftwagen , das eine Ausgabeeinrichtung zum Ausgeben einer Mediendatei aufweist, sowie eine Ausführungsform der erfindungsge- mäßen Zuordnungseinrichtung. Auch hier ergeben sich die oben genannten Vorteile.

Die gestellte Aufgabe wird gelöst durch ein Speichermedium mit einem Pro- grammcode, der dazu eingerichtet ist, bei Ausführen durch eine Prozesso- reinrichtung eine Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens durchzuführen. Das Speichermedium kann beispielsweise als Speicherkarte oder Speicherchip ausgestaltet sein. Die Aufgabe wird außerdem gelöst durch ein mobiles, portables Endgerät mit einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Speichermediums. Das mobile, portable Endgerät kann dabei beispielsweise als Smartphone oder Laptop ausgestaltet sein. Die Erfindung umfasst auch die Kombinationen der beschriebenen Ausfüh- rungsformen.

Im Folgenden sind Ausführungsbeispiele der Erfindung beschrieben. Hierzu zeigt:

Fig. 1 eine schematische Darstellung zu einer ersten Ausführungs- form des erfindungsgemäßen Verfahrens;

Fig. 2 eine schematische Darstellung zu einer weiteren Ausführungs- form des erfindungsgemäßen Verfahrens, sowie zu einer Aus- füh rungsform eines erfindungsgemäßen mobilen, portablen Endgeräts; und

Fig. 3 eine schematische Darstellung zu einer weiteren Ausführungs- form des erfindungsgemäßen Verfahrens, sowie zu einer Aus- füh rungsform einer erfindungsgemäßen Datenservereinrich- tung.

Bei den im Folgenden erläuterten Ausführungsbeispielen handelt es sich um bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung. Bei den Ausführungsbeispie- len stellen die beschriebenen Komponenten der Ausführungsformen jeweils einzelne, unabhängig voneinander zu betrachtende Merkmale der Erfindung dar, welche die Erfindung jeweils auch unabhängig voneinander weiterbilden und damit auch einzeln oder in einer anderen als der gezeigten Kombination als Bestandteil der Erfindung anzusehen sind. Des Weiteren sind die be- schriebenen Ausführungsformen auch durch weitere der bereits beschriebe- nen Merkmale der Erfindung ergänzbar.

In den Figuren sind funktionsgleiche Elemente jeweils mit denselben Be- zugszeichen versehen.

Die Fig. 1 veranschaulicht das Prinzip des erfindungsgemäßen Verfahrens anhand eines ersten Ausführungsbeispiels, das ein Kraftfahrzeug 10 zeigt, beispielsweise einen Personen kraftwagen , wobei das Kraftfahrzeug 10 eine Zuordnungseinrichtung 12 aufweisen kann. Dabei können die zur Fig. 1 beschriebenen Verfahrensschritte der Zuordnungseinrichtung 12 alternativ zum Beispiel durch eine optionale Zuordnungseinrichtung 12 eines mobilen Endgeräts 14 durchgeführt werden (Fig. 2). Alternativ kann die Zuordnungs- einrichtung 12 eine Komponente einer kraftfahrzeugexternen Datenserver- einrichtung 16 sein, wie in der Fig. 3 gezeigt. Das erfindungsgemäße Verfah- ren wird jedoch im Folgenden zur Fig. 1 erläutert.

Die Zuordnungseinrichtung 12 kann optional eine Prozessoreinrichtung 18 mit zum Beispiel mehreren Mikroprozessoren aufweisen, und/oder eine Speichereinrichtung 20, auf der ein entsprechender Programmcode zum Durchführen des erfindungsgemäßen Verfahrens abgelegt sein kann. Die Speichereinrichtung 20 kann dabei auch als Speichermedium bezeichnet werden, und kann zum Beispiel als Speicherkarte oder anderer, dem Fach- mann aus dem Stand der Technik bekannten Datenspeicher ausgestaltet sein.

Vorzugsweise kann die Zuordnungseinrichtung 12 als Steuergerät ausgestal- tet sein und optional eine Benutzerschnittstelle aufweisen, die zum Beispiel eine Kamera (oder mehrere Kameras) unterstützt, sowie Audiosignalverar- beitung und/oder Virtual-Reality-signalverarbeitung und/oder Videosignalver- arbeitung unterstützen kann. Vorzugsweise kann die Zuordnungseinrichtung 12 mehrere solche Steuergeräte umfassen. Die Zuordnungseinrichtung 12 kann optional eine Deep-Learning-Engine 22 aufweisen. Alternativ kann die Deep-Learning-Engine 22 in einer kraftfahr- zeugexternen Zuordnungseinrichtung 12 integriert sein, oder in die kraftfahr- zeugexterne Datenservereinrichtung 16 integriert sein, wobei eine solche Deep-Learning-Engine 22 optional von der Zuordnungseinrichtung 12 fern- gesteuert werden kann. Die Deep-Learning-Engine 22 kann beispielsweise als künstliches neuronales Netzwerk ausgebildet sein, das zum Beispiel anhand von historischen Gesundheitsdaten, die zum Beispiel medizinische Parameter beschreiben können, statistische Analysemethoden wie bei spielsweise eine Hauptkomponentenregression auf aktuelle Gesundheitsda- ten anwenden kann. Ist die Deep-Learning-Engine 22 beispielsweise eine Komponente der Zuordnungseinrichtung 12 des Kraftfahrzeugs 10, kann sie zum Beispiel mit einer Speichereinrichtung 20 der kraftfahrzeugexternen Datenservereinrichtung 16 kommunizieren, wobei auf dieser Speichereinrich- tung 20 zum Beispiel Krankenakten des Benutzers oder von mehreren Be- nutzern abgelegt sein können. Eine solche digitale Krankenakte kann bei spielsweise medizinische Befunde und/oder Rohdaten als Gesundheitsdaten aufweisen.

Alternativ kann die Deep-Learning-Engine 22 zum Beispiel mit einem mobi- len Endgerät 14 kommunizieren, auf dem in einer Speichereinrichtung 20 solche Gesundheitsdaten abgelegt sein können. Beispielsweise können solche Gesundheitsdaten in einer Speichereinrichtung 20 eines tragbaren Accessoires („Wearable“) abgelegt und von der Deep-Learning-Engine 22 abgerufen werden.

In der Speichereinrichtung 20 der Zuordnungseinrichtung 12 können eben- falls eine Mehrzahl von Mediendateien mit beispielsweise unterschiedlichen Medienformaten abgelegt sein, beispielsweise Videodateien, Bilderdateien, Audiodateien und/oder Kombinationen von Audio- und Bild- und Videodatei- en, die zum Erzeugen einer virtuellen Realität verwendet werden können. Alternativ können die Mediendateien in der Speichereinrichtung 20 des mobi- len Endgeräts 14 und/oder der kraftfahrzeugexternen Datenservereinrichtung 16 abgelegt sein. Das Kraftfahrzeug 10 der Fig. 1 weist ebenfalls eine Ausgabeeinrichtung 24 auf, beispielsweise ein Infotainmentsystem mit einem Bildschirm und einem Lautsprecher. Alternativ kann die Ausgabeeinrichtung 24 zum Beispiel als Gerät zum Erzeugen einer virtuellen Realität ausgestaltet sein.

Eine Erfassungseinrichtung 26 ist im Beispiel der Fig. 1 beispielhaft als Gerät des Kraftfahrzeugs 10 dargestellt, wobei die Erfassungseinrichtung 26 zum Beispiel einen Fingerabdrucksensor und/oder einen Gesichtsscanner und/oder eine Kamera aufweisen kann. Alternativ kann die Erfassungsein- richtung 26 zum Beispiel eine Komponente des mobilen Endgeräts 14 sein.

In einem ersten, optionalen Verfahrensschritt S1 kann die Zuordnungsein- richtung 12 ein Authentisierungssignal aus der Erfassungseinrichtung 26 empfangen, wobei das Authentisierungssignal zum Beispiel einen einge- scannten Fingerabdruck des Benutzers beschreiben kann. Anhand dieses Authentisierungssignals erfolgt das Authentifizieren des Benutzers (S2), wobei zum Beispiel der eingescannte Fingerabdruck mit einem in der Spei- chereinrichtung 20 der Zuordnungseinrichtung 12 hinterlegten Bild des Fin gerabdrucks verglichen werden kann.

Das Bereitstellen der Gesundheitsdaten des authentifizierten Benutzers (S3) kann beispielsweise durch Abrufen der Gesundheitsdaten von der kraftfahr- zeugexterne Datenservereinrichtung 16 erfolgen. Die Gesundheitsdaten, die zum Beispiel Rohdaten eines Blutdruckes beschreiben können, können opti- onal durch die Deep-Learning-Engine 22 ausgewertet werden (S4).

Das Betreiben der Deep-Learning-Engine 22 (S5) kann beispielsweise als Steuern der Deep-Learning-Engine 22 dahingehend erfolgen, dass in der Speichereinrichtung 20 abgelegte Mediendateien zum Beispiel über einen Algorithmus, der eine Regel zum Erfüllen des vorbestimmten Optimierungs- kriteriums beschreiben kann, auf das Erfüllen des Optimierungskriteriums überprüft werden. Das Optimierungskriterium kann beispielsweise vorgeben, dass bei einem Blutdruck eines vorgegebenen Wertes eine Mediendatei dann geeignet ist, das Wohlbefinden des Benutzers zu steigern, wenn die entsprechende Wahrscheinlichkeit bei 60 % oder mehr liegt (S6). Diese Mindestwahrscheinlichkeit kann dabei beispielsweise auf statistischen Be- rechnungen basieren. Ist beispielsweise ein Medieninhalt eine Musik und die Mediendatei eine Audiodatei, kann beispielsweise festgestellt werden, dass diese zum Senken des Blutdrucks sehr gut geeignet sein kann, der festge- stellte Bluthochdruck also positiv beeinflusst werden kann. Das Überprüfen S6 kann beispielsweise ebenfalls ergeben, dass eine Datei zum Erzeugen einer virtuellen Realität mit einer Wahrscheinlichkeit von über 80 % zum Anregen eines Appetits bei Benutzern mit einer Essstörung geeignet sind, oder bei depressiven Benutzers. Im Beispiel der Fig. 1 kann eine solche VR- Datei also weniger gut geeignet sein, die beispielhafte Audiodatei dagegen sehr gut.

Basierend auf diesem Überprüfungsergebnis kann die beispielhafte Audioda- tei ausgewählt werden (S7), und über eine Datenkommunikationsverbindung 27 an die Ausgabeeinrichtung 24 übertragen werden.

Die Datenkommunikationsverbindungen 27 sind dabei in der Fig. 1 als schwarze Verbindungslinien gezeigt, und können zum Beispiel eine drahtge- bundene Datenkommunikationsverbindung 27 sein, beispielsweise ein Da- tenbus des Kraftfahrzeugs 10. Zur Kommunikation zwischen der kraftfahr- zeugexternen Datenservereinrichtung 16 und/oder des mobilen, portablen Endgeräts 14 mit der beispielhaften Zuordnungseinrichtung 12 des Kraftfahr zeugs 10 kann die Datenkommunikationsverbindung 27 vorzugsweise eine drahtlose Datenkommunikationsverbindung 27 sein, beispielsweise eine Mobilfunkverbindung oder eine Bluetooth-LE-Verbindung. Zur Kommunikati- on kann die Zuordnungseinrichtung 12 hierzu optional zum Beispiel ein In- ternetmodul und/oder Bluetooth-LE-Modul und/oder ein Mobilfunkmodul aufweisen oder mit einem solchen verbunden sein.

Das beispielhafte Infotainmentsystem des Kraftfahrzeugs 10 kann dann im Verfahrensschritt S9 die beispielhafte Audiodatei mittels des beispielhaften Lautsprechers ausgeben. Ist der Medieninhalt beispielsweise eine beruhi- gende Klaviermusik, so kann der Benutzer des Kraftfahrzeugs 10 während der Fahrt die entspannende Musik hören und profitiert von dem beruhigen- den Effekt. Im Beispiel eines zu niedrigen Blutdrucks kann die ausgewählte Mediendatei beispielsweise eine Datei zum Erzeugen einer virtuellen Realität sein, wobei die Ausgabeeinrichtung 24 zum Beispiel ein Head-up-Display aufweisen kann, und/oder zum Beispiel eine tragbare Datenbrille. Bei dem Beispiel der virtuellen Realität, sowie zum Beispiel bei einem Bild, einer Bil- derserie oder einem Film, der durch die ausgewählte Mediendatei beschrie- ben werden kann, kann diese vorzugsweise dann ausgewählt werden (S7), wenn das Kraftfahrzeug 10 zum Beispiel in einem pilotierten Fahrmodus betrieben und der Benutzer sich nicht auf den Straßenverkehr konzentrieren muss. Alternativ kann eine solche Mediendatei nur dann ausgegeben werden (S9), falls der Benutzer ein Beifahrer oder ein Passagier auf der Rückbank des Kraftfahrzeugs 10 ist. Dies kann beispielsweise durch eine räumliche Position der Ausgabeeinrichtung 24 in dem Kraftfahrzeug 10 erfolgen, oder zum Beispiel nachdem der Benutzer in einem Bedienmenü der Ausgabeein- richtung 24 bestätigen muss, dass er nicht der Fahrer ist und somit seine Aufmerksamkeit nicht auf das Fahrgeschehen lenken muss.

Fährt das Kraftfahrzeug 10 beispielsweise über eine Schotterstraße, kann ein dadurch erzeugtes Rütteln und Schütteln des Kraftfahrzeugs 10 zum Beispiel mithilfe eines Gyrometers des Kraftfahrzeugs 10 oder der Zuord- nungseinrichtung 12 festgestellt werden (S9). Hierdurch kann zum Beispiel auch der Bewegungsparameter ermittelt werden (S10), beispielsweise eine Frequenz des Schütteins oder Rüttelns. Beispielsweise kann ein Sollwert eines Bildparameters, beispielsweise eine Lageverschiebung des Bildes auf einer Anzeigefläche, oder ein Sollwert eines Tonparameters für ein Audio- signal festgelegt werden (S11 ). Ein Tonparameter ist dabei ein Parameter, der einen Ton charakterisiert, also beispielsweise eine Tonhöhe, eine Laut- stärke, eine Tonstärke, eine Tondauer oder eine Klangfarbe. Ein Bildparame- ter ist dementsprechend ein Parameter, der ein Bild charakterisiert, also beispielsweise ein Farbton, eine Lage des Bildes auf der Anzeigefläche, ein Farbton oder eine Helligkeit. Im Beispiel der Fig. 1 kann beispielsweise als Tonparameter eine Tonhöhe oder eine Tonlautstärke festgelegt werden, wobei vorgegeben sein soll, dass die Audiodatei keine schrillen Töne beschreibt. Die ausgewählte Mediendatei kann dann zum Beispiel dahingehend überprüft werden (S12), ob sie solche Töne beschreibt. Falls dies der Fall ist, können an dieser Stelle die Töne derart modifiziert werden, dass der aktuelle Tonparameter an den Sollwert angepasst werden kann (S13). Zum Ändern oder Erzeugen des Audiosignals kann beispielsweise ein akusto-elektrischer Wandler eines Soundmoduls gemäß bekannter Methodik angesetzt werden. Wird ein Bildparameter ange- passt (S14), kann beispielsweise eine entsprechende Bildbearbeitungssoft- ware eine Farbgebung ändern.

Optional kann das Überprüfen S6 auch ein Überprüfen des Medienformats umfassen, wobei die beispielhafte Audiodatei bevorzugt werden kann.

Werden beispielsweise nach der Fahrt neue Gesundheitsdaten erhoben, beispielsweise indem der Benutzer seinen Blutdruck misst und zum Beispiel in eine Fitness-App eingibt, können diese Gesundheitsdaten von der Zuord- nungseinrichtung 12 und/oder der Deep-Learning-Engine 22 abgerufen und ausgewertet werden. Ergibt eine solche Auswertung, dass die ausgewählte Mediendatei einen besonders positiven Effekt auf den Benutzer hatte, so kann im Verfahrensschritt S15 die ausgewählte Mediendatei der ausgewähl- ten Mediendatei zu dem physischen Zustand und/oder dem authentifizierten Benutzer zugeordnet werden. Hierdurch wird ein neuer Erfahrungswert be- reitgestellt, der das erfindungsgemäße Verfahren verfeinert.

Insgesamt veranschaulichen die Ausführungsbeispiele, wie durch das erfin- dungsgemäße Verfahren und die erfindungsgemäßen Vorrichtungen das Wohlbefinden eines Benutzers des Kraftfahrzeugs 10 gesteigert wird, und sich damit für den Benutzer eine kraftfahrzeuginterne Bereicherung ergibt. Weiterhin wird eine Fahrsicherheit erhöht, und es kann sogar eine kraftfahr- zeuginterne Therapie ermöglicht werden. Mit anderen Worten können Medi- entherapien, wie beispielsweise eine Videospiel-Therapie, Virtual-Reality- Therapie oder eine Musiktherapie in den automobilen Kontext integriert wer- den. Die kraftfahrzeug interne Entertainment-Technologie kann dadurch von einem medizinischen und gesundheitlichen Standpunkt aus sehr gut genutzt werden.

Gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel kann das Kraftfahrzeug 10 zum Beispiel ein Bild des Benutzers des Kraftfahrzeugs 10 zu beispielsweise einer Zuordnungseinrichtung 12 der kraftfahrzeugexternen Datenserverein- richtung 16 übertragen (S16), wobei die kraftfahrzeugexterne Datenserver- einrichtung 16 zum Beispiel als Backend ausgestaltet sein kann. Das Ba- ckend kann mithilfe der Zuordnungseinrichtung 12 den Benutzer erkennen, und diesen gegen das beispielhafte medizinische Backend authentifizieren (S2), um zum Beispiel einen Gesundheitsbericht in Form von Gesundheits- daten zu erhalten. Die Deep-Learning-Engine 22 des beispielhaften Ba- ckends, wobei die Deep-Learning-Engine 22 auch als Maschinelles-Lernen- Engine (“Machine-Learning-Engine“) bezeichnet werden kann, kann im Rahmen des Überprüfungsvorganges S6 zum Beispiel diejenigen Medienda- teien oder Entertainment-Medien berechnen, die für den Benutzer geeignet sind, beispielsweise ein Virtuelle-Realität-Spiel (“Virtual Reality Game“,„VR- game“), und/oder Musik und/oder zum Beispiel eine Virtuelle-Realität-Lesung oder Virtuelle-Realität-Beratung, beispielsweise in Form einer Audiodatei. Das beispielhafte Backend kann die Mediendatei oder die Mediendateien an das Kraftfahrzeug 10 senden (S17), sodass der Benutzer sie benutzen kann.

Das Kraftfahrzeug 10 kann die Mediendatei oder die Mediendateien, die auch als„Entertainment Items“ bezeichnet werden können, ändern, indem ein Tonparameter und/oder ein Bildparameter angepasst werden kann (S14), beispielsweise durch Rendern der Datei. Dies kann zum Kompensieren ei- nes Bewegungseffekts des Kraftfahrzeugs 10 erfolgen, beispielsweise von Geräuschen oder Lärm, oder Bewegungskrankheit, die auch als Seekrank- heit bezeichnet werden kann. Die Verwendung kann vorzugsweise persona- lisiert werden, beispielsweise durch Speichern eines Benutzerprofils in dem beispielhaften Backend, sodass der Benutzer mit der Therapie in einem anderen Kraftfahrzeug 10 fortfahren kann. Es ergeben sich die bereits genannten Vorteile.

Eine beispielhafte technische Umsetzung dieses Ausführungsbeispiels kann zum Beispiel vorsehen, dass das System basierend auf den folgenden Wei- terbildungen oder Ergänzungen des Kraftfahrzeugs 10 und/oder einer Um- gebung des beispielhaften Backends das erfindungsgemäße Verfahren durchführen kann:

- eine Integration zwischen dem Kraftfahrzeug 10 und dem beispielhaften medizinischen Backend kann zu einem traditionellen Kraftfahrzeug hinzuge- fügt werden;

- zum Beispiel ein kamerabasiertes Steuergerät als Erfassungseinrichtung 26, das zu einem traditionellen Kraftfahrzeug hinzugefügt werden kann, um zum Beispiel ein Bild des Benutzers an das beispielhafte Backend zu über- tragen;

- eine Deep-Learning-Engine 22 kann einem traditionellen Backend hinzuge- fügt werden, wobei die Deep-Learning-Engine 22 zum zum Beispiel Berech- nen und/oder Auswerten der Mediendateien geeignet sein kann; und

- ein Kontrollgerät in Form der Zuordnungseinrichtung 12 kann dem Kraft- fahrzeug 10 hinzugefügt werden, um beispielsweise einen Lärm oder ein

Geräusch zu ändern, der zum Beispiel während einer Fahrzeugbewegung oder Rotationsbewegung auftreten kann.