本发明涉及一种根据权利要求1的前序部分的用于运行针对机动车的内部空间的调节系统的方法、一种根据权利要求12的前序部分的用于运行调节系统的控制装置、一种根据权利要求13的用于执行这种方法的机动车和一种根据权利要求14的计算机程序产品和一种根据权利要求15的计算机可读的介质。
背景技术：
1、为了增加舒适性，机动车配备有调节系统，其允许对内部空间元件的机动调节。内部空间元件尤其理解为座椅、长座椅、控制台、操作元件、挡板、屏幕、杂物箱、照明元件、内后视镜、装饰部件等，其应该被分配给机动车的内部空间。
2、机动车的操作者能够尤其手动触发机动调节，并且尤其采用内部空间元件的应该自动调节到的预调节的配置。这种配置的示例是不同的座椅位置、例如直立的座椅靠背、具有降低的座椅靠背的平躺位置或者在多个座椅的情况中具有彼此面对的座椅面的会议配置。
3、然而，利用内部空间元件的机动调节也存在碰撞的风险。已知的方法(de102019209740 a1)采用内部空间传感器装置，以便在调节中不低于内部空间元件和另外的对象之间的最小间距。
4、然而，现今的机动车、尤其是半自动或自动的机动车的调节系统能够具有大量能调节的内部空间元件，这些内部空间元件能够利用复杂的调节运动学调节到不同的配置中。除了与内部空间中的物体和人的碰撞风险以外，不同的能机动调节的内部空间元件的调节行程也可能相交。通过用于调节的路径规划能够进一步提高调节系统的操作舒适性，其中给操作者提供以简单的和安全的方式使用不同的配置的可能性。
5、当前假设的是，在路径规划中考虑初始配置和最终配置的中间配置，并且中间配置进行碰撞检查。在碰撞检查中，基于调节运动学的运动学模型和内部空间元件的几何模型，获取相应的中间配置是否能够被考虑用于建立无碰撞的调节路径或者是有碰撞的。
6、然而在此，对与碰撞检查相关的计算工作量的限制是一个挑战，因为复杂的调节系统的路径规划可能需要大量的中间配置的碰撞检查。
技术实现思路
1、本发明所基于的问题是，设计并且改进一种用于运行调节系统的方法，使得进一步优化调节的执行。
2、上述的问题在根据权利要求1的前序部分的用于运行针对机动车的调节系统的方法中，通过权利要求1的特征部分的特征来解决。
3、重要的是以下基本构思，即在实际的碰撞检查之前，能够在预测中估计相应的中间配置是否预计无碰撞的或有碰撞的。该估计借助基于训练的机器学习模型的碰撞估计模型来执行，并且用于预选择待输送给碰撞检查的中间配置。
4、具体地提出的是，借助控制装置根据预设的、基于训练的机器学习模型的碰撞估计模型针对中间配置产生关于存在碰撞的预测，并且中间配置根据预测进行碰撞检查或被丢弃。
5、在此，有针对性地对具有正面预测的中间配置进行碰撞检查。相反，具有负面预测的中间配置能够被丢弃，以便节省计算工作量。通过减少计算工作量尤其能够实现的是，在调节中没有明显的时间延迟的情况下执行在配置空间中高分辨的路径规划。
6、在根据权利要求2和3的设计方案中，使用碰撞估计模型是有利的，因此，基于概率的路径规划方法产生中间配置。在此，能够以有效方式通过碰撞估计模型预选择概率地产生的中间配置。
7、此外，特别优选的是在根据权利要求4的设计方案中使用训练的神经网络用于碰撞估计模型，由此能够可靠地实现对可能的碰撞的预测。
8、此外，根据权利要求5，碰撞估计模型能够输出在预测中考虑的碰撞概率和/或间距大小。尤其地，根据权利要求6，为此使用阈值以便选择中间配置。
9、根据权利要求7，碰撞估计模型也能够用于选择中间配置、例如关于碰撞自由度特别有希望的中间配置。因此，碰撞估计模型能够显著地促进路径规划。
10、在根据权利要求8和9的优选的设计方案中设置有训练步骤，利用该训练步骤，借助训练数据集来训练碰撞估计模型。训练数据集能够以简单的方式借助针对多个中间配置执行碰撞检查来产生。
11、还可设想，该方法用于具有不同的内部空间元件的不同的调节系统。根据权利要求10，从在内部空间元件的不同的布置上训练的多个机器学习模型进行选择，从而能够采用针对相应的调节系统优化的碰撞估计模型。
12、在实际的碰撞检查中，还能够附加地将物体和/或人包括在内部空间内，这是权利要求11的主题。
13、按照根据权利要求12的具有独立的意义的进一步的教导，要求保护一种用于运行针对机动车的内部空间的调节系统的控制装置。控制装置执行上述的路径规划程序，并且根据所获取的无碰撞的调节路径在调节程序中实现操控。参考所提出的方法的所有实施方案。
14、按照根据权利要求13的也具有独立的意义的进一步的教导，要求保护一种用于执行所提出的方法的机动车。为此还参考所提出的方法的所有实施方案。
15、按照根据权利要求14的也具有独立的意义的进一步的教导，要求保护一种用于所提出的控制装置的计算机程序产品。为此也参考进一步的教导的所有实施方案。
16、按照根据权利要求15的进一步的教导，要求保护一种计算机可读的介质，所提出的计算机程序存储在该介质上。
1.一种用于运行针对机动车(3)的内部空间(2)的调节系统(1)的方法，其中所述调节系统(1)具有能机动调节的内部空间元件(4)，所述内部空间元件能够借助相应的驱动装置(5)利用执行器(6)经由调节运动学在不同的配置之间调节，
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于概率的路径规划方法产生所述中间配置(mz)，优选的是，所述中间配置(mz)对应于路径规划方法的概率地产生的节点和/或位于概率地产生的节点的连接路径上。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述中间配置(mz)基于快速探索随机树(rrt)方法和/或概率路线图(prm)方法来获取。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述碰撞估计模型(14)基于训练的神经网络(18)。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，借助所述碰撞估计模型(14)获取所述中间配置(mz)的碰撞概率，和/或借助所述碰撞估计模型(14)获取用于所述中间配置(mz)的内部空间元件的间距大小。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，针对碰撞概率和/或间距大小预设至少一个阈值，并且相应的中间配置(mz)根据至少一个阈值的超过而进行所述碰撞检查(13)或被丢弃，优选的是，针对配置空间(11)的不同区段设置相应的阈值。
7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，多个中间配置(mz)尤其在配置空间(11)的预设的区段(19)中产生，并且借助所述碰撞估计模型选择所述中间配置(mz)中的至少一个中间配置用于碰撞检查，优选的是，借助碰撞概率和/或间距大小的优化来选择至少一个中间配置(mz)。
8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述碰撞估计模型(14)在训练步骤中借助训练数据集(22)被训练，优选的是，训练步骤在调节系统(2)启动之前和/或在调节系统(2)运行时被执行。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，借助针对所述中间配置(mz)的预设的组合(24)执行所述碰撞检查(13)来产生所述训练数据集(22)。
10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，在鉴别程序中借助控制装置(7)、尤其是借助经由内部空间传感器装置(25)检测内部空间元件来执行对布置在内部空间(2)中的内部空间元件的鉴别，并且借助所述控制单元(7)根据发生的鉴别从在内部空间元件的不同布置上训练的多个机器学习模型中选择所述碰撞估计模型(14)。
11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，在所述碰撞检查(13)中执行对内部空间元件彼此的碰撞的检查以及对内部空间元件与内部空间(2)中的物体(26)和/或人(27)的碰撞的检查，优选的是，内部空间(2)中的物体(26)和/或人(27)借助内部空间传感器装置(25)检测。
12.一种用于运行针对机动车(3)的内部空间(2)的调节系统(1)的控制装置，其中，所述调节系统(1)具有能机动调节的内部空间元件(4)，所述内部空间元件能够借助相应的驱动装置(5)利用执行器(6)经由调节运动学在不同的配置之间调节，
13.一种机动车，所述机动车用于执行根据权利要求1至11中任一项所述的方法。
14.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品具有指令，所述指令导致的是，促使根据权利要求12所述的控制装置在路径规划程序中获取从初始配置(ma)经由中间配置(mz)到最终配置(me)的无碰撞的调节路径(10)，其中控制装置(7)针对所述中间配置(mz)执行碰撞检查(13)，在所述碰撞检查中，基于调节运动学的运动学模型和内部空间元件的几何模型检查相应的中间配置(mz)是否存在碰撞，其中所述控制装置(7)基于所述中间配置(mz)并且根据碰撞检查的结果建立所述无碰撞的调节路径(10)，其中所述控制装置(7)在调节程序中操控驱动装置(5)，以便经由调节运动学根据所述无碰撞的调节路径(10)调节能机动调节的内部空间元件(4)，
15.一种机器可读的介质，根据权利要求14所述的计算机程序存储在所述介质上。
