BESCHREIBUNG:

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Organisation mehrerer Fahrzeuge von zumindest einer Fahrzeugflotte zur Personenbeförderung sowie eine Servereinrichtung zum Durchführen eines derartigen Verfahrens.

Zur Beförderung von Personen werden immer häufiger Fahrzeuge von Fahr- zeugflotten eingesetzt, zum Beispiel Taxis, Carsharing- oder Ridesharing- Angebote. Zukünftig werden solche Flottenfahrzeuge, insbesondere Taxis oder Fahrzeuge von Ridesharing-Angeboten, voraussichtlich zumindest streckenweise autonom fahren.

Zur Vermittlung der Transportdienstleistung einer Fahrzeugflotte wurden bereits verschiedene Verfahren entwickelt. In der DE 10 2015 010 748 A1 wird beispielsweise ein Verfahren beschreiben, bei dem ein Transportdienst- leistungskunde einen Transportwunsch mittels eines mobilen Endgeräts, das heißt mithilfe eines Smartphones, an eine Zentrale übermittelt. In dieser Zentrale wird der Transportwunsch des Kunden mit der zurzeit verfügbaren Transportkapazität der Fahrzeugflotte der Zentrale verglichen und dem po- tentiellen Transportdienstleistungskunden ein Angebot für die gewünschte Transportdienstleistung übermittelt. Dieses Angebot wird dem potentiellen Kunden auf seinem mobilen Endgerät angezeigt und dieser kann durch Betä- tigen eines entsprechenden Bedienelements dieses Angebot annehmen. Daraufhin werden dem Fahrer des von der Zentrale an den Kunden vermit- telten Flottenfahrzeugs die Positionsdaten des Kunden übermittelt. In der DE 10 2005 010 283 A1 wird ein Verfahren beschrieben, mit dem die Fahrzeuge einer Fahrzeugflotte koordiniert werden können. Hierbei wird ein Kunde auf dessen Anfrage hin geortet und über eine Kommunikationsverbin- dung mit einem aus einer Warteliste ausgewählten Dienstleister verbunden. Über diese Kommunikationsverbindung kann dann zwischen dem Fahrer des Flottenfahrzeugs und dem Kunden ein Dienstleistungsvertrag abgeschlossen werden.

Es sind zudem aus dem Stand der Technik Verfahren bekannt, mit denen Personen im Straßenverkehr und deren Absichten erkannt werden können.

In der DE 10 2013 207 223 A1 wird ein Verfahren beschrieben, mit dem nicht-motorisierte Verkehrsteilnehmer in der Umgebung eines fahrenden Kraftfahrzeugs anhand von Bildern, die von dem Fahrzeug aufgenommen werden, automatisch erkannt werden können. Mithilfe dieses Verfahrens ist es zudem möglich, festzustellen, ob diese Verkehrsteilnehmer dem Fahrer des Kraftfahrzeugs und/oder anderen Verkehrsteilnehmern eine verkehrsbe- zogene visuelle Botschaft übermitteln wollen. Mithilfe dieses Verfahrens ist es also möglich zu erkennen, ob eine Person am Straßenrand dabei ist, mittels einer Arm- und Handgeste ein Taxi zu rufen oder ob eine Verkehrsre- gelung durch entsprechende Gesten eines Polizisten erfolgt.

Des Weiteren wird in der DE 10 2015 225 751 A1 ein Verfahren zum Präzi- sieren einer Bewegung eines Straßenverkehrsteilnehmers in einem Ver- kehrsraum beschrieben. Hierbei werden eine Position sowie ein Bewegungs- vektor des Verkehrsteilnehmers erfasst. Unter Berücksichtigung einer hinter legten Bewegungshistorie des Straßenverkehrsteilnehmers erfolgt daraufhin eine Zielabschätzung der aktuellen Bewegung des Verkehrsteilnehmers. Mithilfe dieses Verfahrens ist es möglich, die zukünftige Bewegung eines Straßenverkehrsteilnehmers im Verkehrsraum vorherzusagen.

Es ist die Aufgabe der Erfindung, eine Lösung bereitzustellen, mittels wel- cher die Fahrzeuge einer Fahrzeugflotte zur Personenbeförderung beson- ders vorteilhaft organisiert werden können. Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren zur Organisation mehrerer Fahrzeu- ge sowie durch eine Servereinrichtung mit den Merkmalen der unabhängigen Ansprüche gelöst.

Das erfindungsgemäße Verfahren zur Organisation mehrerer Fahrzeuge von zumindest einer Fahrzeugflotte zur Personenbeförderung umfasst die fol- genden Schritte: Bereitstellen von Positionsdaten von potentiellen Kunden der Fahrzeugflotte für eine Servereinrichtung, Ermitteln einer Bedarfsvorher- sage hinsichtlich einer Anzahl von Fahrzeugen zur Beförderung der potenti- ellen Kunden für ein vorbestimmtes Gebiet basierend auf den bereitgestell- ten Positionsdaten mittels einer Servereinrichtung, Übertragen jeweiliger Zustandsdaten der Fahrzeuge der Fahrzeugflotte an die Servereinrichtung, Auswählen mittels der Servereinrichtung in Abhängigkeit von der ermittelten Bedarfsvorhersage und den Zustandsdaten, welche Fahrzeuge der Fahr- zeugflotte sich in das Gebiet begeben sollen, und Übertragen eines Bedarfs- signals an die ausgewählten Fahrzeuge.

Bei dem erfindungsgemäß vorgeschlagenen Verfahren handelt es sich somit um ein Verfahren zur Koordination von mehreren Flottenfahrzeugen zum Transport von Personen. Im Rahmen dieses Verfahrens werden zunächst einer Servereinrichtung Informationen über den Aufenthalt möglicher Kunden der Fahrzeugflotte zur Verfügung gestellt. Daraufhin berechnet diese Server- einrichtung eine Prognose darüber, wie viele Fahrzeuge der Fahrzeugflotte zum Transport der potentiellen Kunden in einem bestimmten Areal unter Berücksichtigung der bereitgestellten Positionsdaten zum Transport der potentiellen Kunden benötigt werden. Zudem werden der Servereinrichtung Informationen über den Status der einzelnen Fahrzeuge der Fahrzeugflotte übermittelt. Daraufhin ordnet die Servereinrichtung unter Berücksichtigung der ermittelten Prognosen, das heißt der ermittelten Bedarfsvorhersagen, und der Zustandsdaten der einzelnen Fahrzeuge der Flotte ausgewählten Flottenfahrzeugen bestimmte potentielle Kunden zu. Die für die Beförderung der potentiellen Kunden ausgewählten Fahrzeuge der Flotte erhalten darauf- hin anhand eines Bedarfssignals Informationen über die ihnen zugeordneten potentiellen Kunden.

Die zum Durchführen des beschriebenen Verfahrens bereitgestellten Positi- onsdaten von potentiellen Kunden können auf verschiedene Arten und Wei- sen ermittelt werden. Beispielsweise ist es möglich, dass Fahrzeuge der Flotte oder sonstige Fahrzeuge des Fahrzeugherstellers durch Umfelderken- nung mittels entsprechender Fahrerassistenzsysteme potentielle Kunden erkennen. Es ist jedoch auch möglich, dass als Positionsdaten von potentiel- len Kunden der Servereinrichtung die Positionen von Smartphones und Han- dys bereitgestellt werden.

Wird das Verfahren beispielsweise zur Organisation mehrerer Taxis einer Taxiflotte verwendet, kann das oben beschriebene Verfahren von einer Ser- Vereinrichtung des Taxiunternehmens durchgeführt werden. Wird nun der Servereinrichtung des Taxiunternehmens die Information bereitgestellt, dass sich an einem bestimmten Ort, zum Beispiel vor einem Fußballstadion, eine größere Gruppe von Menschen befindet, kann für diese Gruppe von potenti- ellen Kunden eine Bedarfsvorhersage an Taxis ermittelt werden. Die Server- einrichtung bestimmt also die Anzahl an Fahrzeugen, die zur Beförderung der potentiellen Kunden dieser Gruppe von Menschen vor dem Fußballstadi- on benötigt wird, und fragt zudem die aktuellen Zustandsdaten der Fahrzeu- ge der Taxiflotte ab. Im Folgenden vergleicht die Servereinrichtung die ihr vorliegenden Informationen darüber, wie viele Fahrzeuge vor dem Fußball- Stadion gebraucht werden, mit den Informationen darüber, welche Fahrzeuge der Flotte an welchen Orten zur Verfügung stehen. Daraufhin wählt die Ser- vereinrichtung nicht belegte Taxis möglichst in der Nähe des Fußballstadions aus und übermittelt diesen ein entsprechendes Bedarfssignal. Es werden also nur die Taxis über die potentiellen Kunden vor dem Fußballstadion in- formiert, deren Einsatz zum Transport dieser potentiellen Kunden ökono- misch besonders sinnvoll ist. Dies ermöglicht eine besonders vorteilhafte Koordination der einzelnen Fahrzeuge der Fahrzeugflotte. Anstelle einer Taxiflotte kann das Verfahren auch zur Organisation der Fahr- zeuge anderer Fahrzeugflotten zur Personenbeförderung angewandt wer- den, zum Beispiel der Fahrzeuge einer Carsharing- oder Ridesharing-Flotte oder eines Busunternehmens. Die für das Verfahren benötigte Servereinrich- tung kann entweder von dem entsprechenden Flottenbetreiber selbst, vom Fahrzeughersteller oder einem damit beauftragten externen Dienstleister bereitgestellt werden.

Mit dem erfindungsgemäß vorgesehenen Verfahren ist es somit möglich, die Fahrzeuge einer Fahrzeugflotte derart zu organisieren, dass möglichst viele potentielle Kunden der Fahrzeugflotte bei möglichst kurzen Wartezeiten erreicht werden.

In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung ist es vorgesehen, dass die einzelnen Fahrzeuge der Fahrzeugflotte jeweils mittels einer Auswer- teeinheit ein Objekt, welches mit einer Sensoreinheit in der Umgebung des Flottenfahrzeugs aufgenommen wurde, verorten und erkennen und, falls es sich bei dem erkannten Objekt um einen der potentiellen Kunden handelt, die Positionsdaten des potentiellen Kunden an die Servereinrichtung übertragen. Die einzelnen Flottenfahrzeuge sind also dafür ausgelegt, mit einer Fahr- zeugkomponente Personen und Gegenstände in der Umgebung des Fahr- zeugs zu verorten. Dies erfolgt basierend auf den Daten einer entsprechen- den Sensorik durch eine dafür ausgelegte Auswertekomponente des Fahr- zeugs. Diese Objekte werden durch die Auswerteeinheit in der Umgebung des Fahrzeugs positioniert und mithilfe eines Algorithmus derart klassifiziert, dass möglich ist, zu erkennen, ob es sich bei einem Objekt um einen poten- tiellen Kunden der Fahrzeugflotte handelt oder nicht. Falls ein potentieller Kunde der Fahrzeugflotte erkannt wurde, wird der aktuelle Aufenthaltsort dieses potentiellen Kunden an die Servereinrichtung übertragen.

Fährt beispielsweise ein Taxi einer Taxiflotte, in dem sich momentan ein Fahrgast befindet, an einer größeren Menschenmenge vorbei, und nimmt mit einer Front- und/oder Seitenkamera des Taxis die Fahrzeugumgebung auf, erkennt die Auswerteeinheit des Taxis, dass sich am Ort der Menschenmen- ge potentielle Kunden der Taxiflotte befinden und übermittelt die Anzahl an potentiellen Kunden an die Servereinrichtung. Die Servereinrichtung kann im Folgenden entsprechend dem oben beschriebenen Verfahren ausgewählte Taxis an den von dem vorbeifahrenden Fahrzeug der Fahrzeugflotte beo- bachteten Ort schicken. Es ist also basierend auf Personenerkennung mög- lich, einen Echtzeitbedarf an Taxis in einem bestimmten Gebiet festzustellen und auf diesen zu reagieren.

In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung ist es vorge- sehen, dass der Servereinrichtung Ortungsdaten von mobilen Endgeräten bereitgestellt werden, anhand derer die Bewegungstrajektorien von Perso- nen in einem vorbestimmten Gebiet derart ausgewertet werden, dass durch Extrapolation Vorhersagen über zukünftige Positionsdaten potentieller Kun- den ermittelt werden. Die Servereinrichtung greift also auf entsprechende Positionsdaten von Mobilfunkgeräten, wie zum Beispiel Smartphones oder Handys, zu. Diese Daten enthalten Informationen darüber, in welche Rich- tung und mit welcher Geschwindigkeit sich eine Person, die das entspre- chende mobile Endgerät bei sich trägt, bewegt. Anhand dieser Daten wird im Folgenden von der Servereinrichtung berechnet, wo sich diese Person in der Zukunft höchstwahrscheinlich aufhalten wird. Anhand dieser Positionsvor- hersagen ist es möglich, die Positionsdaten zukünftiger potentieller Kunden zu ermitteln.

Befindet sich zum Beispiel eine größere Anzahl von Menschen mit mobilen Endgeräten in einem Shoppingcenter, kann anhand der GPS-Positionsdaten dieser Menschen, die der Servereinrichtung bereitgestellt werden, festgestellt werden, wann voraussichtlich wie viele Personen einen bestimmten Ausgang des Shoppingcenters erreichen werden. Dieser Ausgang wäre folglich eine Position von potentiellen Kunden eines Taxiunternehmens. Die Serverein- richtung kann im Folgenden gemäß dem oben beschriebenen Verfahren eine entsprechende Anzahl von Taxis beauftragen, sich zu diesem Ausgang des Shoppingcenters zu bewegen und dort auf die dort in naher Zukunft ankom- menden potentiellen Kunden zu warten. Es ist also möglich, den Bedarf an Taxis oder generell an Fahrzeugen einer Fahrzeugflotte mit einer relativ kleinen zeitlichen Verzögerung basierend auf Personenströmen innerhalb eines Gebäudes oder im Freien, die durch entsprechende Positionsdaten mobiler Endgeräte ermittelt werden, zu organisieren. In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung ist es vorgesehen, dass der Servereinrichtung von wenigstens einem digitalen Veranstaltungskalen- der Informationen über einen Ort und eine Zeitdauer wenigstens einer Ver- anstaltung bereitgestellt werden und aus diesen Informationen Positionsda- ten potentieller Kunden ermittelt und bereitgestellt werden. Die Servereinrich- tung kann also auf Termine von Veranstaltungen an einem bestimmten Ort zugreifen. Der in der Servereinrichtung somit hinterlegte Veranstaltungska- lender enthält Informationen über den Veranstaltungsort und die angesetzte Zeitdauer der entsprechenden Veranstaltungen. Aus diesen Ort- und Zeitan- gaben kann im Folgenden berechnet werden, wo und zu welcher Zeit poten- tielle Kunden zu erwarten sind.

Ist beispielsweise ein Fußballspiel in einem Fußballstadion für einen be- stimmten Tag und eine bestimmte Uhrzeit angesetzt, kann mithilfe dieser Informationen sowie der bekannten durchschnittlichen Besucherzahl eines Fußballspiels in diesem Stadion ermittelt werden, wie viele Besucher des Fußballspiels zum Ende des Spiels voraussichtlich von einem Taxi einer Taxiflotte abgeholt werden sollten.

Alternativ zu den Informationen eines digitalen Veranstaltungskalenders kann auch ein Dienstleister, zum Beispiel ein Supermarktbetreiber, der Ser- vereinrichtung Informationen über den Aufenthaltsort sowie das voraussicht- liche Zeitfenster des Aufenthalts der Kunden in diesem Supermarkt überm it- teln. So kann zum Beispiel der Supermarktbetreiber basierend auf Informati- onen über die durchschnittliche Dauer des Aufenthalts eines Kunden inner- halb des Supermarkts und unter Berücksichtigung der aktuellen Wartezeiten an den Kassen ermitteln, wann seine Kunden den Supermarkt voraussicht- lich verlassen werden und diese Information an die Servereinrichtung über- mitteln. Zu einem erwarteten Zeitpunkt, an dem ein bestimmter Kunde den Supermarkt wieder verlassen wird, kann ein Taxi einer Taxiflotte vor dem Supermarktgebäude auf den Kunden warten. Dadurch ist ein durchgängiges Angebot inklusive Fahrt nach Hause durch den Supermarktbetreiber mithilfe eines beauftragten Taxisunternehmens möglich. Eine weitere vorteilhafte Ausgestaltung der Erfindung sieht vor, dass die Servereinrichtung im Rahmen der Bedarfsvorhersage für das vorbestimmte Gebiet für die Anzahl an Fahrzeugen jeweils einen Ort im vorbestimmten Gebiet sowie einen zugehörigen Zeitraum ermittelt und als Bedarfssignal der jeweilige Ort und der zugehörige Zeitraum an die ausgewählten Fahrzeuge übermittelt werden. Das den ausgewählten Fahrzeugen übermittelte Be- darfssignal enthält somit eine Adresse und eine Angabe für einen dazugehö- rigen Zeitraum. Deuten die Positionsdaten der Servereinrichtung beispiels- weise darauf hin, dass aktuell eine größere Gruppe Menschen Richtung Ausgang eines Shoppingcenters läuft, kann dieser Information entnommen werden, dass innerhalb der nächsten zehn Minuten Taxis an diesem Aus- gang benötigt werden. Als Bedarfssignal wird den ausgewählten Taxis nun nicht nur die Adresse des Ausgangs des Shoppingcenters übermittelt, son- dern auch der Zeitraum, in dem sie sich dort befinden sollten. Dieser Zeit- raum könnte zum Beispiel in den nächsten fünf Minuten beginnen und dann für zehn Minuten andauern. Dadurch wäre gewährleistet, dass zum Zeitpunkt der vorausgesagten Ankunft der Gruppe von potentiellen Kunden an dem Ausgang bereits Taxis zur Verfügung stehen. Es ist somit eine zeitlich be- trachtet dynamische Organisation der Fahrzeuge der Fahrzeugflotte zur Personenbeförderung möglich.

In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung ist es vorgesehen, dass die jeweiligen Zustandsdaten der Fahrzeuge der Fahrzeugflotte zumindest eine aktuelle Position und einen Zustand„belegt“ und einen Zustand„unbe- legt“ beinhalten sowie bei einem Zustand„belegt“ eine Zieladresse und eine voraussichtliche Restdauer des Zustands „belegt“. Der Servereinrichtung liegen somit über die einzelnen Flottenfahrzeuge Informationen darüber vor, wo sich die einzelnen Fahrzeuge aktuell befinden und ob diese Fahrzeuge aktuell einen Kunden transportieren oder nicht. Befördert ein Flottenfahrzeug aktuell eine oder mehrere Personen, wird zudem der Servereinrichtung mit- geteilt, wohin das Fahrzeug fährt und wie lange es für diese Fahrt voraus- sichtlich noch brauchen wird. Alternativ wäre zudem der Zustand„nicht ver- fügbar“ möglich, der Informationen darüber enthält, ob das Fahrzeug zurzeit fahrtüchtig ist. Anhand der Zustandsdaten kann die Servereinrichtung somit ermitteln, welches Fahrzeug sie zum Abdecken der ermittelten Bedarfsvor- hersage auswählen sollte.

In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung ist es vorgesehen, dass als Kriterium, welche Fahrzeuge sich in das Gebiet begeben sollen, von der Servereinrichtung berücksichtigt wird, dass die jeweiligen Fahrzeuge nur minimale Wegstrecken ohne Kunden zurücklegen. Bei der Auswahl der Fahrzeuge, die das Bedarfssignal übermittelt bekommen, wird von der Ser- vereinrichtung somit darauf geachtet, dass die Fahrzeuge so kurze Strecken wie möglich unbelegt fahren. Hierdurch ist es möglich, die maximale Auslas- tung mit Kunden für ein einzelnes Fahrzeug der Fahrzeugflotte umzusetzen oder die Gesamtzahl an Fahrten beziehungsweise die Gesamtstrecke an Fahrwegen für alle Fahrzeuge der Fahrzeugflotte im Mittel zu optimieren.

In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung ist es vorgese- hen, dass die Servereinrichtung beim Ermitteln der Bedarfsvorhersage histo- rische Zustandsdaten der Fahrzeuge der Fahrzeugflotte in dem vorbestimm- ten Gebiet berücksichtigt. Die Servereinrichtung ist somit zum Selbstlernen befähigt und berücksichtigt bei Bedarfsvorhersagen den in der Vergangen- heit beobachteten tatsächlichen Bedarf an Fahrzeugen, um somit eine Ver- besserung der Bedarfsvorhersagen zu erreichen. Zeigte sich zum Beispiel bei vergangenen Fahrten die Regelmäßigkeit, dass vormittags mehr Taxis in den Randbezirken eines Gebiets benötigt werden, wohingegen abends eher im Zentrum eines Gebiets Taxis zum zurück zu diesem Randgebiet Fahren angefordert werden, kann anhand dieser historischen Zustandsdaten eine optimierte Bedarfsvorhersage ermittelt werden.

In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung ist es vorgesehen, dass, falls die Fahrzeuge der Fahrzeugflotte vollautomatisch gesteuert werden, die ausgewählten Fahrzeuge entsprechend dem Bedarfssignal in dem vorbe- stimmten Gebiet positioniert werden. Handelt es sich beispielsweise um eine Flotte vollautomatisch gesteuerter Taxis oder Carsharing-Fahrzeuge, werden diese Fahrzeuge nicht nur durch das Bedarfssignal darüber informiert, dass sie sich in einem bestimmten Gebiet positionieren sollen, sondern tatsächlich mittels eines entsprechenden Befehls an die jeweiligen Steuereinrichtungen der Fahrzeuge vollautomatisch in dem bestimmten Gebiet positioniert. Mit der Servereinrichtung ist somit eine direkte Steuerung der einzelnen Fahr- zeuge der Fahrzeugflotte möglich. Das beschriebene Verfahren kann also zur optimierten Koordination der Fahrzeuge einer Fahrzeugflotte, die sich vollautonom bewegen, verwendet werden.

In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung ist es vorgesehen, dass der Servereinrichtung die Positionsdaten der potentiellen Kunden anonymi- siert bereitgestellt werden. Es werden der Servereinrichtung somit keine personenbezogenen Daten übermittelt. Aus diesem Grund ist es nicht nötig, dass sich an einer Personenbeförderung mit einem Fahrzeug der Fahrzeug- flotte interessierte Personen zunächst als potentielle Kunden registrieren, da mit dem oben beschriebenen Verfahren potentielle Kunden unabhängig von einem hinterlegten Kundenprofil erkannt und verortet werden können.

Erfindungsgemäß ist zudem eine Servereinrichtung vorgesehen, welche dazu ausgebildet ist, ein Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprü- che durchzuführen. Mit dieser Servereinrichtung kann also das oben be- schriebene Verfahren zur Organisation mehrerer Fahrzeuge von zumindest einer Fahrzeugflotte zur Personenbeförderung durchgeführt werden.

Die Erfindung umfasst auch die Kombinationen der beschriebenen Ausfüh- rungsformen. Zu der Erfindung gehören auch Weiterbildungen des erfindungsgemäßen Verfahrens, die Merkmale aufweisen, wie sie bereits im Zusammenhang mit den Weiterbildungen des erfindungsgemäßen Kraftfahrzeugs beschrieben worden sind. Aus diesem Grund sind die entsprechenden Weiterbildungen des erfindungsgemäßen Verfahrens hier nicht noch einmal beschrieben. Im Folgenden sind Ausführungsbeispiele der Erfindung beschrieben. Hierzu zeigt die einzige Figur eine schematische Darstellung der Fahrzeuge einer Fahrzeugflotte zur Personenbeförderung, denen auf verschiedene Arten Positionsdaten von potentiellen Kunden zur Verfügung gestellt werden.

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 Au sfü h ru ng sform en auch durch weitere der bereits beschriebe- nen Merkmale der Erfindung ergänzbar.

In der Figur ist ein Fahrzeug einer Fahrzeugflotte skizziert, bei dem es sich um ein Taxi 1 handelt. Dieses Taxi 1 ist momentan durch einen Kunden der Taxiflotte belegt und fährt auf einer Straße 2 an einem Fußballstadion 3 vorbei. Das Taxi 1 selbst weist eine Frontkamera 5, zwei Seiten kameras 6, eine Auswerteeinheit 7 sowie eine Kommunikationsschnittstelle 8 auf.

Das Taxi 1 erfasst mit seinen Sensoreinheiten, das heißt mit seiner Frontka- mera 5 sowie den Seitenkameras 6, auf der in Fahrtrichtung rechts gelege- nen Seite der Straße 2 eine Menschengruppe 4 und auf der gegenüberlie- genden Seite der Straße 2 einen Fußgänger mit Hund 40. Die Auswerteein- heit 7 des Taxis 1 ermittelt nun, dass es sich bei der Menschengruppe 4 um eine Gruppe potentieller Kunden handelt, wohingegen es sich bei der Person auf der linken Seite der Straße lediglich um einen Fußgänger mit Hund 40 handelt, der kein potentieller Kunde der Taxiflotte ist. Die Positionsdaten der Menschengruppe 4 werden daraufhin über die Kommunikationsschnittstelle 8 an eine Servereinrichtung 9 übermittelt. Diese Datenübermittlung 10 ist mit- hilfe einer gestrichelten Linie dargestellt. Das Taxi 1 ist somit in der Lage, mithilfe seiner Sensorik die Umgebung des Taxis 1 zu erfassen, Objekte in dieser Umgebung zu erkennen und diese derart zu klassifizieren, dass er kannt wird, ob es sich bei diesen Objekten um potentielle Kunden der Taxi- flotte handelt. Hierbei wird nicht nur von der Auswerteeinheit 7 des Taxis 1 erkannt, dass es sich bei der Menschengruppe 4 um potentielle Kunden handelt, sondern zudem die Anzahl der potentiellen Kunden bestimmt und diese Anzahl sowie die Position der Menschengruppe 4 an die Servereinrich- tung 9 übermittelt. Basierend auf diesen sogenannten Positionsdaten der Menschengruppe 4 ermittelt die Servereinrichtung 9 eine Bedarfsvorhersage für diese vom Taxi 1 beobachtete Gruppe an potentiellen Kunden.

Der Servereinrichtung 9 liegen zudem, übermittelt mit der Datenübermittlung 10, die Zustandsdaten der anderen Taxis 1 der Taxiflotte vor. Diese anderen Taxis 1 befinden sich beispielsweise in einem Parkhaus 11 , wo sie auf ihren nächsten Einsatz warten, oder fahren ebenfalls auf der Straße 2, wie bei- spielsweise das in der Fig. skizzierte Taxi 1 , das an einem Park 15 vorbei- fährt. Die Zustandsdaten der einzelnen Taxis 1 beinhalten Informationen darüber, wo sich das jeweilige Taxi 1 momentan befindet und ob es aktuell belegt ist oder nicht. Zudem enthalten die Zustandsdaten der belegten Taxis 1 Informationen darüber, wohin das jeweilige Taxi 1 fährt und wie lange es voraussichtlich noch belegt sein wird.

Da das Taxi 1 , das gerade an einem Park 15 vorbeifährt, belegt ist, kann dieses Fahrzeug nicht von der Servereinrichtung 9 dazu ausgewählt werden, potentielle Kunden der Menschengruppe 4 zu transportieren. Das entspre- chende Bedarfssignal für die potentiellen Kunden der Menschengruppe 4 wird daher an eines oder mehrere der im Parkhaus 11 wartenden Taxis 1 übermittelt. Die ausgewählten Taxis 1 aus dem Parkhaus 11 werden mittels der Datenübermittlung 10 mithilfe eines Bedarfssignals darüber informiert, wo sich die Menschengruppe 4 der potentiellen Kunden aufhält und zu wel- ehern Zeitpunkt sie sich zu dieser Menschengruppe begeben sollen. Als Ort der Menschengruppe 4 wird den ausgewählten Taxis 1 die Adresse des Taxistands 12‘ vor dem Stadion 3 übermittelt. Dieser Taxistand 12‘ befindet sich in unmittelbarer Nähe der vom vorbeifahrenden Taxi 1 beobachteten Position der Menschengruppe 4. Das Verorten von potentiellen Kunden in der Umgebung eines Taxis 1 kann auch durch andere Fahrzeuge des gleichen Fahrzeugherstellers oder gene- rell durch mit entsprechenden Sensoreinheiten ausgestattete Fahrzeuge erfolgen, die die ermittelten Positionsdaten an die Servereinrichtung 9 über- mitteln.

Der Servereinrichtung 9 liegen zudem die Positionsdaten zahlreicher Besu- cher des in dem Fußballstadion 3 stattfinden Fußballspiels vor. Die entspre- chenden GPS-Positionsdaten der Smartphones und Handys dieser Besucher werden der Servereinrichtung 9 ebenfalls über eine Datenübermittlung 10, beispielsweise von einem Mobilfunkbetreiber oder dem Betreiber einer Navi- gations-App, bereitgestellt. Anhand der GPS-Positionsdaten erkennt die Servereinrichtung 9 zwei Menschengruppen 4‘ und 4“ im Fußballstadion 3. Anhand der einzelnen GPS-Positionsdaten und der aus diesen Daten in einem bestimmten Zeitintervall gewonnenen Bewegungsdaten der Men- schengruppen 4‘ und 4“ kann die Servereinrichtung 9 die Bewegungstrajek- torien 13‘ und 13“ der Menschengruppe 4‘ und 4“ ermitteln. Bei diesen Men- schengruppen 4‘ und 4“ handelt es sich erneut um Gruppen von potentiellen Kunden der Taxiflotten und anhand der Bewegungstrajektorien 13‘ und 13“ liegt der Servereinrichtung 9 die Information vor, dass sich die Menschen- gruppe 4‘ in Richtung Ausgang 14‘ des Fußballstadions 3 bewegt und die Menschengruppe 4“ in Richtung des Ausgangs 14“. Basierend auf diesen Daten ermittelt die Servereinrichtung 9 nun eine Bedarfsvorhersage hinsicht lich der Anzahl an Taxis 1 zur Beförderung der potentiellen Kunden der Men- schengruppe 4‘ und 4“. Diese Bedarfsvorhersage wird erneut mit den Zu- standsdaten der einzelnen Taxis 1 der Taxiflotte abgeglichen und die Fahr- zeuge ausgewählt, die sich zum Transportieren der potentiellen Kunden der Menschengruppen 4‘ und 4“ in die Nähe des Fußballstadions 3 bewegen sollten. Als Adresse für diese ausgewählten Taxis 1 wird zum einen der Ta- xistand 12‘ für die potentiellen Kunden der Gruppe 4 angegeben und für die potentiellen Kunden der Menschengruppe 4“ der Taxistand 12“ in der Nähe des Ausgangs 14“. Es ist zudem von vergangenen Fußballspielen im Fußballstadion 3 bekannt, dass bei vergleichbarer Gesamtanzahl an Menschen in den Menschengrup- pen 4‘ und 4“ in der Regel ein höherer Bedarf an Taxis am Taxistand 12‘ beobachtet wird als am Taxistand 12“. Aus diesem Grund vermittelt die Ser- Vereinrichtung 9 mehr Taxis 1 ein Bedarfssignal, sich zum Taxistand 12‘ zu begeben als zum Taxistand 12“, obwohl die Menschengruppen 4‘ und 4“ vergleichsweise viele Menschen umfassen. Der Algorithmus zur Bestimmung der Bedarfsvorhersage ist somit selbstlernend und kann auf Daten von ei- nem in der Vergangenheit tatsächlich angefallenen Bedarf an Taxis 1 in einem bestimmten Gebiet zurückgreifen.

Die Servereinrichtung 9 greift zudem auf Daten eines Veranstaltungskalen- der zu, sodass die Servereinrichtung 9 bereits vor Beginn des Fußballspiels in dem Fußballstadion 3, das heißt bevor ihr Positionierungsdaten der Besu- chergruppen 4‘ und 4“ vorliegen, darüber informiert ist, dass sich zum Zeit- punkt des geplanten Endes des Fußballspiels im Fußballstadion 3 eine grö- ßere Gruppe potentieller Kunden der Taxiflotten aufhalten wird.

Insgesamt zeigt das Beispiel, dass mithilfe des beschriebenen Verfahrens eine besonders vorteilhafte Organisation mehrerer Taxis von zumindest einer Taxiflotte zur Personenbeförderung möglich ist. Alternativ zu Taxis 1 einer Taxiflotte kann es sich bei den Fahrzeugen auch um Busse eines Busunter- nehmens, um Fahrzeuge eines Carsharing- oder Ridesharing-Unternehmens oder um vollautomatisch gesteuerte Fahrzeuge handeln. Anstelle eines Fuß- ballstad ions 3, in dem die Besucher des Fußballspiels als Gruppen potentiel- ler Kunden anhand ihrer Mobiltelefon-Positionsdaten erkannt werden, kann dieses Verfahren auch auf die Kunden und Besucher eines Shoppingcenters, eines Supermarkts, eines Kinos oder eines anderen Orts, an dem sich zeit- nah potentielle Kunden eines Unternehmens zur Personenbeförderung be- finden werden und somit zeitnah eine besonders hohe Nachfrage an Fahr- zeugen erwartet wird, angewendet werden. Alternativ zu den beschriebenen Sensoreinheiten, das heißt alternativ zur Frontkamera 5 und den Seiten ka- meras 6, können die einzelnen Fahrzeuge der Fahrzeugflotten auch über andere Sensorik verfügen, beispielsweise über Infrarotkameras, Radar- oder Lidar-Geräte .

Zur Bestimmung der Bedarfsvorhersagen an Fahrzeugen der Fahrzeugflotte sind keine personenbezogenen Daten nötig. Die entsprechenden Mobiltele- fon-Positionsdaten können anonymisiert an die Servereinrichtung 9 überm it- telt werden. Auch die von den Sensoreinheiten der Fahrzeuge ermittelten Positionsdaten potentieller Kunden in der Umgebung einzelner Fahrzeuge enthalten keine personenbezogenen Informationen. Aus diesem Grund müs- sen auf den mobilen Endgeräten der potentiellen Kunden keine besonderen Apps installiert sein, damit diese als potentielle Kunden erkannt werden. Potentielle Kunden müssen auch keine Mini-Devices, wie zum Beispiel ent- sprechende zum Rufen eines Taxis vorgesehene Funkgeräte, bei sich tra- gen.