JP2023516849A - 洗浄プロセスのリソース要件を最適化する方法、洗浄方法、制御量の使用、洗浄システムおよび自動車 - Google Patents

Abstract

本発明は、自動車の表面の洗浄プロセスのリソース要件を最適化する方法に関する。さらに、本発明は、洗浄方法、制御量の使用、洗浄システムおよび自動車に関する。

Description

本発明は、洗浄プロセスのリソース要件を最適化する方法、洗浄方法、制御量の使用、洗浄システムおよび自動車に関する。

具体的には、本発明は、洗浄方法、自動車の洗浄システムのシステム挙動の、特に好ましくは、自動車の表面の洗浄プロセスのシステム挙動の系統的依存性を間接的に導出する方法、自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化する方法、自動車の洗浄される表面を洗浄するための洗浄戦略を決定する方法、自動車の洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動の系統的依存性を間接的に導出する方法、自動車の洗浄システムのシステム構成要素の実際のシステム挙動と予想されるシステム挙動との間の逸脱を診断する方法、解決戦略を選択する方法、選択された解決戦略の使用、自動車の表面の汚損プロセスのシステム挙動の系統的依存性を間接的に導出する方法、まだカバーされていない自動車の距離または動作時間での予想される利用可能性を決定するための依存性テーブルおよび／または系統的依存性の使用、利用可能性の閾値に達したときに、まだカバーされていない自動車の予想される距離または動作時間を決定するための依存性テーブルおよび／または系統的依存性の使用、自動車の表面の洗浄プロセスのリソース要件を最適化するための依存性テーブルおよび／または系統的依存性の使用、自動車の洗浄される表面を洗浄するための洗浄戦略を決定するための依存性テーブルおよび／または系統的依存性の使用、利用可能性の必要な予想される増加を決定するための依存性テーブルおよび／または系統的依存性の使用、自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄のための系統的依存性を間接的に導出する方法によって導出された系統的依存性の使用、自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄のための自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化する方法によって導出された制御量設定値の使用、自動車の洗浄される表面を洗浄するための、自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄のための洗浄戦略を決定する方法によって導出された洗浄戦略の使用、洗浄システム、ならびに自動車に関する。

最近の運転者支援システムの着実な拡大により、自動車に搭載されるセンサの数も増加している。

多くの現代の自動車において、センサは、安全機能の枠組み内で、例えば、障害物の認識において、好ましくは、歩行者の認識においても、かつ／または半自律的もしくは自律的自動車の枠組み内で自動車の運転者を支持する。

機能的なセンサ動作、したがってこれらの安全機能の継続的な動作、および／または（部分的）自律車両の動作について、これらのセンサは過度に汚れていない表面に依存しているため、センサの数の増加も洗浄の必要性の増加を伴った。

センサ表面の洗浄には、水、洗剤、エネルギーなどのリソースが必要であるが、これらは限られた範囲でしか車両に保管または運搬できない。その結果、リソースを節約する洗浄プロセスに対する需要が高まっている。

さらに、自動車に搭載されるセンサの数が増えると、１つのセンサの障害は通常、運転者支援システムの障害にもつながるが、複数のセンサによっていくつかのデータを冗長に取得できる状況になった。

リソースを節約する場合、どの洗浄戦略が洗浄リソースを補充する必要なく、運転者支援システムの機能を可能な限り長く維持できるか、かつ／またはどのセンサを洗浄中に無視することができるか、もしくは、より少ないリソースで洗浄することができるかという疑問が生じる。

したがって、適切なセンサを適切に洗浄する意思決定プロセスは、より複雑になっている。適切な洗浄およびこれがどのように達成されるかを決定する多くの影響が存在する。

自動車のフロントおよび／またはリアガラスの最先端の洗浄は、特に、フロントガラス用ワイパーを用いて知られており、それにより、洗浄液をフロントおよび／またはリアガラスにも塗布することができる。

フロントガラス用の拭き取りおよび／またはすすぎシステムを制御するためのデバイスが、文書ＥＰ ０ ９３２ ５３３ Ａ１からすでに知られている。センサデバイスは、フロントガラスの湿潤または汚染を測定する。フロントガラスの湿潤または汚損が検出されたとき、かつイグニッションキーが押されたとき、または後進ギアが入ったときに、拭き取りおよび／またはすすぎシステムがオンに切り替えられる。これにより、車両が始動したとき、かつ後進ギアが作動したときに、予防措置として車両の窓からの明確な視界が確保される。湿潤の程度および／または汚損の程度に応じて、拭き取りおよび／またはすすぎシステムがオンに切り替えられる期間を指定することもできる。

ＤＥ １０３ ０７ ２１６ Ａ１は、少なくとも１つのフロントガラス用のワイパー、フロントガラスに洗浄液を噴霧するためのウォッシャーユニット、電子制御ユニット、少なくとも１つのフロントガラス用ワイパーモータ、およびフロントガラス洗浄液用の搬送ポンプを使用して、自動車のフロントガラス用のウォッシャー／ワイパーシステムを動作させるプロセスを開示す。洗浄プロセス中のワイパー速度は、運転条件および／または環境入力パラメータに応じて、電子制御ユニットによって適応的に制御される。

ＤＥ １０ ２００９ ０４０ ９９３ Ａ１は、拭き取りおよび／またはすすぎシステムの洗浄プロセスを制御するための制御デバイスを有する、車両のフロントガラスの拭き取りおよび／またはすすぎシステムを動作させるためのデバイスであって、車両のフロントガラスをすすぎシステムの洗浄液にさらすことができ、かつ／またはワイパーシステムのワイパーをそれに関連してフロントガラスと接触させて動かすことができ、制御手段が、少なくとも１つの検出された情報に応じて、ディスクの汚染の程度および／または湿潤の程度を決定し、決定された汚染の程度および／または湿潤の程度に応じて、洗浄プロセスの少なくとも１つの特定のパラメータを設定するように適合され、制御手段が、洗浄プロセス中のディスクの汚染の程度および／または湿潤の程度を決定し、洗浄プロセス中の汚損の程度および／または湿潤の程度に応じて、少なくとも１つの特定のパラメータを調節するように適合され、洗浄プロセスの少なくとも２つの特定のパラメータについての所定の複数の値の組み合わせが、制御手段に記憶され、制御手段が、汚損の程度および／または湿潤の程度に応じて、複数の値の組み合わせから値の組み合わせを選択し、選択された値の組み合わせに応じて、少なくとも２つの特定のパラメータを調節するように適合される、デバイスを明らかにする。

本発明は、最先端技術に改善または代替を提供するというタスクに基づく。

本発明の第１の態様によれば、タスクは、自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための洗浄方法であって、自動車が、洗浄システムおよび少なくとも１つのセンサを示し、センサが、１つの表面に動作可能に接続され、洗浄方法が、少なくとも１つの洗浄プロセスを示し、洗浄プロセスが、１つの表面を洗浄するように適合され、開始時間および終了時間を含む洗浄期間を示し、洗浄システムが、電子制御ユニット、好ましくは、少なくとも１つの流体リザーバ、少なくとも１つのノズル、および少なくとも１つの洗浄液ラインを含む洗浄液分配システムを示し、センサが、少なくとも１つの測定量、好ましくは、センサの利用可能性、処理量、好ましくは、自動車の近傍の湿度および／もしくは温度、ならびに／または降雨量および／もしくは降雪量、ならびに／または自動車の座標、ならびに／または制御量を検出し、測定量を電子制御ユニットに送信するように適合され、ノズルが、洗浄液を表面と動作可能に接続するように適合され、電子制御ユニットが、洗浄プロセスの少なくとも１つの制御量によって、洗浄プロセスを制御し、かつ／または調整するように適合され、洗浄プロセスのリソース要件が、制御量設定値に依存する洗浄方法であって、
電子制御ユニットが、少なくとも２つのデータセットを示す、好ましくは、少なくとも５０個のデータセットを示す、特に好ましくは、少なくとも２００個のデータセットを示す依存性テーブルに応じて、リソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄を制御し、各データセットが、相互に関連して順序付けられた方式で記憶された、洗浄システムの少なくとも１つの入力量、好ましくは、処理量、好ましくは、自動車の近傍の湿度および／もしくは温度、ならびに／または降雨量および／もしくは降雪量、ならびに／または自動車の座標、ならびに／または制御量、ならびに／または車両タイプ、ならびに／またはセンサの利用可能性、ならびに洗浄システムの少なくとも１つの出力量、好ましくは、洗浄プロセスのリソース要件および／またはセンサの利用可能性を示し、
かつ／または
電子制御ユニットが、洗浄システムの入力量、好ましくは、洗浄プロセスの少なくとも１つの制御量、および／または少なくとも１つの処理量、好ましくは、自動車の近傍の湿度および／もしくは温度、ならびに／または降雨量および／もしくは降雪量、ならびに／または自動車の座標、ならびに／または車両タイプ、ならびに／またはセンサの利用可能性と、洗浄システムの出力量、好ましくは、洗浄プロセスのリソース要件および／またはセンサの利用可能性との間の、洗浄システムのシステム挙動、特に、自動車の表面の洗浄プロセスのシステム挙動の系統的依存性に応じて、特に、本明細書の第２の態様に記載の自動車の洗浄システムのシステム挙動の系統的依存性を間接的に導出する方法によって導出された系統的依存性に応じて、リソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄を制御し、
かつ／または
電子制御ユニットが、リソース効率の高い洗浄、好ましくは、制御量設定値を適用する、特に好ましくは、本発明の第３の態様に記載の方法によって導出された制御量設定値を適用するリソースを節約する洗浄を制御し、
かつ／または
電子制御ユニットが、リソース効率の高い洗浄、好ましくは、洗浄戦略を適用する、特に好ましくは、本発明の第４の態様に記載の方法によって導出された洗浄戦略を適用するリソースを節約する洗浄を制御し、
かつ／または
洗浄方法が、自動車の洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動の系統的依存性を間接的に導出するためのプロセスステップ、好ましくは、本発明の第５の態様に記載の系統的依存性を間接的に導出するためのプロセスステップを含み、
かつ／または
洗浄方法が、自動車の洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動を診断するためのプロセスステップ、好ましくは、本発明の第６の態様の第１の代替例による洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動を診断するためのプロセスステップを含み、
かつ／または
洗浄方法が、自動車の洗浄システムのシステム構成要素の実際のシステム挙動と予想されるシステム挙動との間の逸脱を診断するためのプロセスステップ、好ましくは、本発明の第６の態様の第２の代替例による洗浄システムのシステム構成要素の実際のシステム挙動と予想されるとの間の逸脱を診断するためのプロセスステップを含み、
かつ／または
洗浄方法が、解決戦略を選択するためのプロセスステップ、好ましくは、本発明の第７の態様に記載の解決戦略を選択するためのプロセスステップを含み、
かつ／または
洗浄方法が、選択された解決戦略を使用するためのプロセスステップ、好ましくは、本発明の第８の態様に記載の選択された解決戦略を使用するためのプロセスステップを含み、
かつ／または
洗浄方法が、自動車の表面の汚損プロセスのシステム挙動の系統的依存性を間接的に導出するためのプロセスステップ、好ましくは、本発明の第９の態様に記載の系統的依存性を間接的に導出するためのプロセスステップを含み、
かつ／または
洗浄方法が、
－少なくとも２つのデータセットを示す、好ましくは、少なくとも５０個のデータセットを示す、特に好ましくは、少なくとも２００個のデータセットを示す依存性テーブルであって、各データセットが、相互に関連して順序付けられた方式で記憶された、汚損プロセスの少なくとも１つの入力量、特に、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の自動車走行距離、および／もしくは第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の自動車走行距離をカバーすることによる動作時間、および／もしくは自動車の運転速度、好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った運転速度、および／もしくは処理量、好ましくは湿度、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った湿度の過程、および／もしくは自動車の近傍の温度、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った温度の過程、および／もしくは降雨量、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った降雨量の過程、および／もしくは降雪量、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った降雪量の過程、および／もしくは自動車の座標、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った自動車の座標、および／もしくはセンサの第１の利用可能性、および利用可能性の評価された変化を示す、依存性テーブル、
ならびに／または
－自動車の少なくとも１つの表面の洗浄の、リソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソース節約のために、好ましくは、本発明の第９の態様に記載の系統的依存性を間接的に導出する方法によって導出された自動車の表面の汚損プロセスのシステム挙動への系統的依存性を使用するためのプロセスステップであって、
好ましくは、本発明の第１０の態様に記載のまだカバーされていない自動車の距離もしくは動作時間での予想される利用可能性を決定し、
かつ／または
利用可能性の閾値に達したときに、好ましくは、本発明の第１１の態様に記載のまだカバーされていない自動車の予想される距離もしくは予想される動作時間を決定し、
かつ／または
特に、本発明の第３の態様に記載の自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化する方法を適用することによって、自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化し、
かつ／または
特に、本発明の第４の態様に記載の自動車の洗浄される表面を洗浄するための洗浄戦略を決定する方法を適用することによって、自動車の洗浄される表面を洗浄するための洗浄戦略を決定し、
かつ／または
好ましくは、本発明の第１４の態様に記載の、利用可能性の予想される増加を決定することであって、実際の利用可能性および利用可能性の必要な予想される増加の合計が、利用可能性の閾値が超えられないように、自動車がまだカバーしていない距離または動作時間を達成するのに十分である、決定することを行うためのプロセスステップを含むことを特徴とする、洗浄方法によって解決される。

用語について詳しく説明する。
まず第一に、この特許出願の文脈では、「１」、「２」などの不定冠詞および数字は、通常、「少なくとも」情報、すなわち「少なくとも１つ．．．」、「少なくとも２つ．．．」などとして理解されるべきであることを明確に指摘する必要がある。ただし、それぞれの文脈から明確に明らかである場合、または当業者にとって「正確に１つ．．．」「正確に２つ．．．」などのみを意味し得ることが明白であるか、または技術的に必須である場合を除く。

本特許出願の文脈において、「特に」という用語は、この用語が任意選択的な優先的特徴を導入することを意味するものとして常に理解されるべきである。この表現は「つまり」と理解されるべきではない。

「洗浄方法」は、自動車の表面の少なくとも１つの表面または表面の構成要素を洗浄する方法であって、不純物が低減されるか、または除去される、方法である。好ましくは、自動車の運転者は、好ましくは、自動洗浄方法において洗浄モードを選択することができ、必要に応じて、洗浄方法に必要なリソースを補充するように要求される洗浄方法が、自動で、または半自動で実行される。

特に、洗浄プロセスは、特に、自動車の運転者によって、手動で実行され、かつ／または開始されてもよい。

特に優先されるのは、車両の表面の少なくとも１つの構成要素を洗浄するために、車両の動作中および／または車両の動作時間外に、洗浄方法を自動的に実行してもよく、したがって、必要なリソースを補充することは別として、自律的に実行してもよいことも考えられる。

洗浄は、洗浄のための、水、空気、洗剤および／または拭き取り要素および／または機械的洗浄要素および／または振動ベースの洗浄要素および／または超音波ベースの洗浄要素などの洗浄手段の使用として理解される。特に、洗浄は、完全にきれいな表面を達成することを意味するのではなく、洗浄手段の使用は、表面の汚染を低減することを意味する。

「洗浄液」とは、洗浄手段として使用できる任意の流体、好ましくは水、空気、洗浄剤などであり得る。

洗浄方法は、洗浄プロセスが１つの表面の洗浄に関係する、１つ以上の「洗浄プロセス」を優先的に使用する。各洗浄プロセスは、少なくとも１つの洗浄手段が対応する表面と動作可能に接続される「洗浄期間」を示し、洗浄期間が、「開始時間」および「終了時間」を示す。

とりわけ、洗浄プロセスの終了時間は、特に、洗浄プロセスの評価が洗浄プロセスの実行中にも実行される場合、洗浄プロセスの評価段階の終了時間としても理解されるべきであり、評価の点および洗浄プロセスは、共通の開始時間を有するが、任意の逸脱する終了時間、好ましくは、評価期間の終了時間は、洗浄プロセスの終了時間より前に終了する。いずれの場合も、終了時間という用語は、検討中の質問に応じて、洗浄プロセスの終了時間および／または洗浄プロセスの評価プロセスの終了時間を指す。

とりわけ、単一の洗浄プロセスは、洗浄プロセスの評価の文脈において、異なるデータセットが好ましくは、洗浄プロセスの評価の終了時間によってのみ異なる、いくつかのデータセットにつながることを特に検討すべきである。

「表面」は、自動車の表面要素である。表面の優先される用語は、自動車のフロントガラスおよび／またはリアウィンドウおよび／またはサイドウィンドウである。さらに、表面は、好ましくは、その背後にセンサが配置される表面要素として理解される。表面の別の優先される用語は、外側から見える自動車の表面の一部であり、特に、自動車のホイールアーチ内のホイールアーチライナーの一部などの隠れた表面も含む。

表面はまた、自動車の内側、好ましくは、自動車の内部および／または自動車のエンジンルームに位置する表面要素として理解され得る。

「車両」または「自動車」は、一般に車輪付きの、レール上で動作せず、人または貨物の輸送に使用される自走式車両として理解される。

好ましくは、自動車の推進力は、エンジンまたはモータ、通常は内燃機関もしくは電気モータ、またはハイブリッド電気自動車およびプラグインハイブリッドなどの２つのいくつかの組み合わせによって、提供される。

「洗浄システム」は、洗浄方法、したがって物理的な洗浄プロセスにも必要なすべての構造要素を提供するシステムである。

洗浄システムは、好ましくは、洗浄液分配システムならびに他の電気的および／または電子的構成要素を含む。

「洗浄液分配システム」は、洗浄される自動車の表面に洗浄液を提供するように設計されたシステムを意味する。

好ましくは、洗浄液分配システムは、特に、ポンプおよび／または洗浄液リザーバからノズルに、洗浄液を搬送するように適合されている少なくとも１つの「洗浄液ライン」を示す。

「ノズル」は、それを通って洗浄液が洗浄システムを離れることができるデバイスであり、洗浄液を、洗浄される表面と相互作用させ、好ましくは、動作可能に接続させるように設計される。

好ましくは、ノズルは、洗浄液分配システムを出る際に、洗浄液の方向または特徴を制御するように設計されたデバイスである。

好ましくは、ノズルは、洗浄液が洗浄液分配システムを離れる方向に影響を与えるように設計された作動手段を示す。

好ましくは、ノズルは、洗浄液が洗浄液分配システムを離れる特徴、好ましくは、洗浄液の速度に影響を与えるように設計された第２の作動手段を示す。

好ましくは、洗浄液分配システムは、洗浄液を圧送するように設計される「電気ポンプ」を備える。

洗浄液分配システムは、自動車に洗浄液を保存するように設計される「洗浄液リザーバ」を含む。電気ポンプは、好ましくは、洗浄液リザーバに統合される。

電気ポンプは、好ましくは、洗浄液をガイドするように設計される「洗浄液ライン」によって、好ましくは、洗浄液リザーバおよびノズルに接続される。

洗浄システムの電子的構成要素は、好ましくは、電子制御ユニットおよび／またはデータ処理システムを含み得る。データ処理システムが、電子制御ユニットに統合される可能性もある。

「電子制御ユニット」（ＥＣＵ）は、車両において１つ以上の電気システムまたはサブシステムを制御する自動車用電子機器に埋め込まれた任意のシステムである。

電子制御ユニットは、好ましくは、洗浄方法、特に好ましくは、本発明の第１の態様に記載の洗浄方法を実行するように、かつ／または系統的依存性、好ましくは、自動車の洗浄システムのシステム挙動、特に好ましくは、自動車の表面の洗浄プロセスのシステム挙動の系統的依存性を間接的に導出する方法、特に好ましくは、本発明の第２の態様に記載の系統的依存性を間接的に導出する方法を実行し、かつ／または、自動車の洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動の系統的依存性を間接的に導出する方法、特に好ましくは、本発明の第５の態様に記載の系統的依存性を間接的に導出する方法を実行し、かつ／または、自動車の表面の汚損プロセスのシステム挙動の系統的依存性を間接的に導出する方法、特に好ましくは、本発明の第９の態様に記載の系統的依存性を間接的に導出する方法を実行し、かつ／または自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化する方法、特に好ましくは、本発明の第３の態様の第１および／または第２の代替例によるリソース要件を最適化する方法を実行し、かつ／または自動車の洗浄される表面を洗浄するための洗浄戦略を決定する方法、特に好ましくは、本発明の第４の態様に記載の洗浄戦略を決定する方法を実行し、かつ／または自動車の洗浄システムのシステム構成要素の実際のシステム挙動と予想されるシステム挙動との間の逸脱を診断する方法、特に好ましくは、本発明の第６の態様に記載の実際のシステム挙動と予想されるシステム挙動との間の逸脱を診断する方法を実行し、かつ／または解決戦略を選択する方法、特に好ましくは、本発明の第７の態様に記載の解決戦略を選択する方法を実行し、かつ／または選択された解決戦略を使用し、特に好ましくは、本発明の第８の態様に記載の選択された解決戦略を使用し、かつ／または依存性テーブルおよび／もしくは系統的依存性を使用して、まだカバーされていない自動車の距離または動作時間での予想される利用可能性を決定し、特に好ましくは、本発明の第１０の態様に記載の依存性テーブルおよび／もしくは系統的依存性を使用し、かつ／または依存性テーブルおよび／もしくは系統的依存性を使用して、利用可能性の閾値に達したときに、まだカバーされていない自動車の予想される距離または動作時間を決定し、特に好ましくは、本発明の第１１の態様に記載の依存性テーブルおよび／もしくは系統的依存性を使用し、かつ／または自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化するための依存性テーブルおよび／もしくは系統的依存性を使用し、特に好ましくは、本発明の第１２の態様に記載の依存性テーブルおよび／もしくは系統的依存性を使用し、かつ／または依存性テーブルおよび／または系統的依存性を使用して、自動車の洗浄される表面を洗浄するための洗浄戦略を決定し、特に好ましくは、本発明の第１３の態様に記載の依存性テーブルおよび／または系統的依存性を使用し、かつ／または依存性テーブルおよび／または系統的依存性を使用して、利用可能性の必要な予想される増加を決定し、特に好ましくは、本発明の第１４の態様に記載の依存性テーブルおよび／もしくは系統的依存性を使用し、かつ／または自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄のための系統的依存性を間接的に導出する方法によって導出された系統的依存性を使用し、特に好ましくは、本発明の第１５の態様に記載の系統的依存性を使用し、かつ／または自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄のための自動車の表面の洗浄プロセスのリソース要件を最適化する方法によって導出された制御量設定値を使用し、特に好ましくは、本発明の第１５の態様に記載の制御量設定値を使用し、かつ／または自動車の洗浄される表面を洗浄するための、自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄のための洗浄戦略を決定する方法によって導出された洗浄戦略を使用し、特に好ましくは、本発明の第１５の態様に記載の洗浄戦略を使用し、かつ／または本発明の第１６の態様に記載の洗浄システムの一部になり、かつ／または本発明の第１７の態様に記載の自動車の一部であるように設定される。

さらに、電子制御ユニットは、好ましくは、ここに提示された洗浄方法、好ましくは、本発明の第１の態様に記載の洗浄方法の実行に必要なすべての構造的電子要素を備える。

特に優先されるのは、電子制御ユニットが、データ処理システムを含むことである。

「データ処理システム」は、入力のセットについて出力の定義されたセットを生成する電子的構成要素および電子プロセスの組み合わせである。入力および出力は、データとして解釈される。

好ましくは、データ処理システムは、これらのデータ容量に関する情報を取得すること、および／またはこれらのデータ容量を変化させることを目的として、データ容量の組織化された処理を可能にするシステムである。

好ましくは、データ処理システムは、「データ取得システム」を示す。

「センサ」または「検出器」は、特定の物理的または化学的特性および／またはその環境の材料組成を定性的に、または「測定量」として定量的に測定できる技術構成要素である。これらの量は、物理的または化学的効果によって測定され、アナログまたはデジタルの電気信号に変換される。

好ましくは、センサは、センサによって検出された量、特に、元の測定量から導出された量を処理するように備えられた電子データ処理ユニットを示す。

具体的には、そのようなデータ処理ユニットが、センサに動作可能に接続された表面の汚染状態を決定できることを検討すべきであり、好ましくは、センサによって検出された測定量に基づいて、センサの利用可能性、および／または雨の強度および／または降雪の強度および／または結露の強度および／または雹の強度を決定することができるべきである。

好ましくは、そのような電子データ処理ユニットは、センサを有するユニットを形成するか、または自動車の電子制御ユニットの一部である。

このタイプのデータ処理ユニットは、好ましくは、いくつかのセンサによって記録された量を処理するように設定される。

測定量の現在の値は、「実際のもしくは現在の測定量値」および／または「現在のもしくは実際の測定量値」である。

特に、センサは仮想センサとしても理解されるべきである。「仮想センサ」は、撮像機能で記録された１つ以上の測定量のデータを、特定の物理的または化学的特性および／または環境の材料組成に定性的または定量的にマッピングする。したがって、センサは、物理センサまたは仮想センサの両方であり、周囲の環境の量および／または条件を定性的または定量的に記録する。言い換えれば、仮想センサは、数学的規定によって、量、特に、測定量、制御量、または処理量を決定する。

好ましくは、センサは、光学センサとして理解される。

好ましくは、光学センサは、カメラおよび／またはライダおよび／またはレーダおよび／または超音波センサとして理解される。

光センサは、好ましくは、輝度レベル、つまり、光強度レベルを決定することができる。

特に、光強度レベルを評価することによって、好ましくは、視野がセンサの視野と重なる第２のセンサの光強度レベルと比較して、センサの利用可能性を決定できることを検討すべきである。

特に、センサは、温度センサ、圧力センサ、電圧センサ、消費電流センサ、レーダセンサ、超音波センサ、流量センサなども含む。

「測定値」は、「測定量」の現在の、つまり、実際の値である。「測定量設定値」は、測定量のデフォルト値である。好ましくは、測定量は、測定量の測定値がさらに電子的に処理され得るような方法で、測定され、または他の方法で決定され得る任意の量である。特に、測定量は、制御量、処理量、またはセンサの利用可能性を表す量であると理解される。

好ましくは、測定量は車両速度である。

好ましくは、測定量の測定値は、実験的および／または数値的に決定することができる。測定量の測定値の実験的調査の場合、好ましくは、実験室における、または通常の自動車動作中の自動車全体、またはモジュール試験ベンチの枠組み内のモジュールもしくは構成要素の実験的調査が検討され得る。数値的調査では、測定量の測定値、物理モデルの枠組み内での数値分析および／または数値シミュレーションを検討する必要があり、車両全体またはモジュールまたは構成要素を個別に検討することもできる。

測定量は、データを表す量として理解することもでき、これは、「測定量を表すデータ」とも呼ばれる。データは、好ましくは、検索可能なデータ、好ましくは、ワイヤレスで利用可能なデータ、好ましくは、自動車の近傍の、かつ／もしくは計画された経路上の天候、および／または自動車の現在の座標もしくは実際の座標である。さらに、データをセンサタイプ、車両タイプ、センサおよび／または洗浄システムおよび／または車両などの最新の検査の日付として検討することが好ましい。

測定値、測定量、および測定量設定値は、純粋なスカラー量または値として理解されるべきではないが、これが技術的に合理的であると思われる場合は常に、測定値、測定量、および測定量設定値は、ベクトル量のそれぞれの次元の複数の値を有するベクトル量として理解されるべきである。

「車両タイプ」は、車両の具体的な構成である。特に、車両タイプは、車両がどの表面を示すか、これらの表面がどのように形成されるか、およびどのセンサがどの表面の後ろに隠れているかに関する情報を提供する。

「処理値」は、「処理量」の現在の値である。「処理量設定値」は、「処理量」のデフォルト値である。好ましくは、処理量は、洗浄プロセスおよび洗浄結果に影響を与えるのに適しているが、それ自体は影響を受け得ない量として理解されるべきである。

好ましくは、処理量および／または処理量設定値および／または処理値は、純粋にスカラー量または値ではなく、ベクトル量のそれぞれの次元に対して複数の値を有するベクトル量である。

好ましくは、処理量は、車両速度である。

好ましくは、処理量は、システムの挙動、好ましくは、洗浄システムの挙動に関連するシステム関連の処理量であり、これは、好ましくは、系統的依存性によって示される。言い換えれば、システム関連の処理量は、システムの制御量に依存する。

好ましくは、処理量は、周囲の環境、好ましくは、自動車を取り巻く環境に関連する環境処理量である。環境処理量の例は、自動車の近傍の周囲温度、自動車の近傍の湿度、自動車の近傍の気圧、現在の雨量および／または降雪量などである。

とりわけ、処理量は、自動車の近傍の周囲温度および／または自動車の近傍の湿度および／または実際の日射および／または洗浄される表面の表面温度として理解される。

処理量は、好ましくは、洗浄システム内または洗浄システムの周囲で発生し、入力量によって、少なくとも間接的に影響を受ける可能性がある量である。

好ましくは、処理量は、電流、電力消費量、流量圧力、動作時間、充填レベル信号、反応時間、感知時間、センサを介した漏れの信号、流量計の信号、作動の数、噴霧パターン、熱監視信号、破片センサの信号、チェックバルブの信号、ドリップセンサの信号、距離センサの信号、および／または力の信号センサである。

「制御量設定値」は、「制御量」を調節するように設定されるアクチュエータのデフォルト値である。制御量の現在値は、「実際の制御量値」である。

好ましくは、制御量は、洗浄プロセスおよび洗浄結果に影響を与えるのに好適であり、洗浄方法および／または洗浄プロセスを制御するように調節され、好ましくは、洗浄方法および／または洗浄プロセスに影響を与えるように制御される量として理解されるべきである。

好ましくは、制御量および／または制御量設定値および／または制御値は、純粋にスカラー量または値ではなく、ベクトル量のそれぞれの次元に対して複数の値を有するベクトル量である。

好ましくは、かつ制御システムの場合、制御量設定値は、制御量を調節するように設定されるアクチュエータのデフォルト値として理解される。

とりわけ、制御量は、洗浄液のタイプ、特に、水および／または空気、および／または洗浄剤のタイプおよび／または洗浄液中の洗浄剤の割合および／または洗浄液の温度および／またはノズルを離れるときの洗浄液の圧力および／または洗浄液の流量および／または洗浄プロセスの持続時間および／または洗浄プロセスのサイクル数および／または流体ポンプの消費電流および／または流体ポンプの電圧として理解される。

特に優先されるのは、制御量の制御が、自動車の少なくとも１つの表面の目的、好ましくは、リソース効率の高い、好ましくは、リソースを節約する洗浄の目的を追求することである。

好ましくは、制御量の制御は、多基準目的を追求し、パレート最適な目標達成は、１つ以上の境界条件で、自動車の少なくとも１つの表面の、好ましくは、リソース効率が高く、特に好ましくは、リソースを節約する洗浄を目的とする。

技術システムの「利用可能性」は、システムがそのタスクを実行できる程度の測定値である。

考えられる変形例によると、利用可能性は、システムが２つの許容可能な状態によって、そのタスクを実行できるかどうかを指定する。

好ましくは、第１の状態の表面は、センサの観点から、かつ／または自動車の運転者の観点から、表面よりも汚れすぎておらず、第２の状態では、汚れすぎていない。

優先される変形例によれば、利用可能性は、システムがそのタスクを実行できる特性値も指定する。

特に優先されるのは、利用可能性が、間隔を示す範囲の値を想定できることであり、到達の１つの間隔制限は、システムがその要件を完全に満たすことができることを意味し、到達の他の間隔制限は、システムがその要件を満たすことができなくなることを意味する。

利用可能性値が間隔制限の間の範囲にある場合でも、システムは、その要件を満たすことができるが、より困難な条件下で行われる。特に、利用可能性の値は、自動車の表面の汚染の程度、好ましくは、表面、好ましくは、センサの表面の汚染の程度、特に好ましくは、光学センサおよび／または自動車の運転者の表面の汚染の程度を反映する。

原則として、表面の汚染の程度は、自動車の運転時間とともに洗浄まで増加すると想定できるので、間隔内で再現された場合、利用可能性は、好ましくは、技術システム、好ましくは、センサが、すでにその要件を満たしており、かつ／または技術システム、好ましくは、センサが、その要件を満たすことができるようにするために洗浄されなければならないまで、少なくとも部分的に、その要件を依然として満たすことができる期間の測定値として解釈され得る。

利用可能性は、好ましくは、これらの間隔制限外の値を有してもよい。関連付けられたセンサがその要件を完全に満たすことができる間隔制限の値よりも高い利用可能性は、センサがその要件を完全に満たすことができることを示す。関連付けられたセンサがその要件を満たせなくなる間隔制限の値よりも小さい利用可能性は、センサがその要件を満たせなくなっていることを示す。言い換えれば、センサと動作接続している表面は、利用可能性が、特に、センサが元のタスクの少なくとも一部を再び実行できる値まで再び向上し、表面が、雨および／または降雪などの受動的洗浄プロセスによっても洗浄することができるように、洗浄プロセスによって洗浄する必要がある。

表面の利用可能性は、センサのそれほどひどく損なわれていない動作のための表面の利用可能性と、表面の利用可能性、好ましくは、表面、特に、自動車の運転者のそれほど厳しく制限されていない視界のための、フロントガラスおよび／またはリアウィンドウなどの純度の程度の両方を意味すると理解されるべきであることが明確に指摘される。

「実際の利用可能性」、つまり、現在の利用可能性は、現時点で優勢である利用可能性である。

「予想される利用可能性」は、好ましくは、まだカバーされていない特定の距離および／またはまだ走行されていない車両の特定の動作時間での推定される利用可能性として理解されるべきである。

予想される利用可能性は、好ましくは、現在の、かつ／または計画された条件、特に、自動車の動作条件に基づいて、好ましくは、本発明の第１０の態様に記載の推定手順で決定することができ、予想される利用可能性は、自動車の走行経路のまだ通過されていない地点での利用可能性を表す。

「利用可能性の閾値」は、利用可能性の閾値として理解される。好ましくは、利用可能性の閾値への到達には、ここで利用可能性が検討されるセンサに動作可能に接続されている表面を洗浄する必要がある。

「利用可能性の予想される増加」は、対応するセンサに動作可能に接続された表面が、好ましくは、定義された洗浄プロセスで、特に好ましくは、制御量設定値によって定義された洗浄プロセスで洗浄される場合のセンサの利用可能性の推定された増加である。

利用可能性の予想される増加、つまり、利用可能性の必要な予想される増加は、好ましくは、本発明の第１４の態様によって導出することができる。

状況に応じて、「利用可能性の変化」は、「利用可能性の増加」および「利用可能性の喪失」として理解され得る。いずれにせよ、利用可能性の変化は、表面に動作可能に接続されているセンサの利用可能性の変化として理解されるべきである。

「リソース」は、利益が生成されるソースまたは供給源であり、ある程度の有用性を有する。

好ましくは、リソースは、ここでは、車両の表面を洗浄するために使用できるものとして理解される。具体的には、ここでは、洗浄液および／または洗浄剤および／またはエネルギーおよび／または拭き取り要素、好ましくは、必要に応じて交換できる拭き取り要素を検討する必要がある。

「リソース要件」は、洗浄プロセス、特に、定義された制御量設定値を有する洗浄プロセスに必要であるリソースの必要性として理解される。

「リソース効率の高い洗浄」は、洗浄効果と洗浄力の比率が考慮されるように、洗浄される表面の洗浄が最適化されることを意味する。言い換えれば、リソース効率の高い洗浄方法では、最小の労力で最大の洗浄成功を達成できるという事実によって、洗浄プロセスの制御量を選択する必要がある。

リソース効率の高い洗浄のための制御量設定値は、好ましくは、自動車の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化する方法によって、好ましくは、本発明の第３の態様に記載の方法によって、導出することができる。

「リソースを節約する洗浄」は、洗浄される表面の洗浄が、達成されるべき最優先の洗浄目的によって最適化されることを意味すると理解され、好ましくは、洗浄目的は、自動車が、表面の汚染によって、特に、センサ表面の汚染によって、または汚染によって引き起こされるセンサ機能の障害によって故障することはないという事実に基づき得る。優先される洗浄目的はまた、表面の汚染によって、特に、センサ表面の汚染によって、または汚染によって引き起こされるセンサ機能の障害によって、自動車の自律レベルを諦める必要がないことであってもよい。

リソースを節約する洗浄のための洗浄戦略は、好ましくは、自動車の洗浄される表面を洗浄するための洗浄戦略を決定する方法によって、好ましくは、本発明の第４の態様に記載の方法によって、導出することができる。

「制御」は、目的を達成するための入力量の監視および可能な調節として理解され、特に、外乱量の発生に応答して、入力量の調節が行われる。

「外乱量」は、出力量値が所望の出力量値から逸脱する出力量のことである。

好ましくは、外乱量は、利用可能性である。

好ましくは、制御は、特定の目的を達成するための、特に、自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための洗浄方法を実行するための制御量設定値の指定を意味する。

好ましくは、制御は、洗浄方法、好ましくは、本発明の第１の態様に記載の洗浄方法を実行することとして理解される。

「調整する」という用語は、測定量の指定に応じて、測定量の継続的な取得とシステムの制御との間の自動化された相互作用を指す。特に、測定量と測定量の指定との継続的な比較が行われる。

自動車の「動作条件」は、自動車の現在の使用の条件である。

能動的な動作条件は、好ましくは、自動車が、好ましくは、開始点と計画された終点との間の距離をカバーするために、自動車の能動的な動作によって、目標を達成するために使用されていることを意味すると理解される。

好ましくは、受動的な動作は、自動車が現在駐車されていることを意味する。

「システム」は、関係、接続、相互関係、および／または相互作用を通じて、共通の全体を形成する接続された要素のエンティティとして理解される。

「システム挙動」は、システムの状態の観察可能な変化または状態の量の値として理解される。好ましくは、システムの状態または状態量の値のそのような観察可能な変化は、入力量の値の変化の関数として起こる。

「依存性」、特に「系統的依存性」は、一方の他方への依存性の関係、好ましくは、システムの出力量とシステムの入力量との間の依存性を示す。一方を変化させることにより、他方の因果的変化を達成することができる。数学的意味での関数依存性は、系統的依存性のこの文脈では必要ないが、可能である。

好ましくは、系統的依存性は、システムのシステム挙動の記述、好ましくは、数学的記述、好ましくは、洗浄システムのシステム挙動の記述として理解される。

系統的依存性は、入力量の純粋なスカラー値と出力量の純粋なスカラー値との間の依存関係として理解されるだけでなく、該当する場合は、それぞれの関連付けられた値との系統的依存性について検討される対応する入力量の数と、それぞれの関連付けられた値とのそれらに依存する出力量との間の多次元依存関係としても理解されるべきであることを明確に指摘する必要がある。

「依存性テーブル」は、システム挙動、好ましくは、データセットの形式での、洗浄システムのシステム挙動に関する個々の経験のリストとして理解され、各データセットは、少なくとも１つの入力量、好ましくは、相互に関連して順序付けられた方式で記憶された、洗浄システムの入力量、および少なくとも１つの出力量、好ましくは、洗浄システムの出力量を示す。

好ましくは、システム挙動に関する経験は、好ましくは、実験室条件下で、かつ／または実際の自動車上で、かつ／または実際の自動車運転中に、かつ／または数値モデルに基づいて、収集された単一の文書化された洗浄プロセスに基づき、検討されるシステム動作を表すものとする。

したがって、とりわけ、依存性テーブルは、特に、達成される出力量に応じて、依存性テーブル内のデータセットのリストから関連付けられた入力量を選択することによって、後で再び適用される、すでに文書化された経験にとって有利であり得る。

言い換えれば、依存性テーブルは、一方で、特に、洗浄プロセスの制御について、そこに記憶されている経験値が常に検索され、かつ再処理され得ることを可能にし、少なくとも技術的に合理的であり、制御量設定値の意味で可能であれば、依存性テーブルからの入力量を使用して、洗浄プロセスを制御する。

他方で、依存性テーブルに含有されるデータセットは、特に、本発明の第２および／または第５および／または第９の態様に記載の系統的依存性を導出するためのデータ点として使用することができる。

「入力量」は、その助けにより、システム、好ましくは、洗浄システムの制御または調整システムへの標的介入が行われる量として定義される。その瞬時値は、「入力量値」である。

好ましくは、入力量は、純粋なスカラー量または値として理解されるべきではないが、これが技術的に合理的であると思われる場合は常に、入力量値および入力量は、ベクトル入力量のそれぞれの次元の複数の値を有するベクトル入力量として理解されるべきである。

優先されるのは、入力量、制御量、および／または測定量を表すデータであり、特に、自動車の近傍の、かつ／もしくは計画された経路上の天候および／または自動車の現在の座標である。

好ましくは、制御システムの場合、入力変数は、測定された変数が制御システムのデフォルト値に対応するように、数値センサによって測定される。

好ましくは、入力量は、さらなるデータ、特に、自動車の現在の位置および／または自動車の計画された経路および／または自動車のカバーされた経路および／または予想される天候、特に、自動車の事前に計画された経路のそれぞれの場所での地域の天候、特に、湿度および／または太陽放射および／または温度および／または降雨および／または降雪に関する情報を提供するデータを含む。

好ましくは、入力量の値は、洗浄液の圧力として理解することができる。

好ましくは、入力量の値は、洗浄液の温度として理解することができる。

好ましくは、入力量の値は、洗浄液の混合物、特に、１つ以上の添加剤の量として理解することができる。

好ましくは、入力量の値は、噴霧パターン、特に、振動噴霧パターンおよび／または連続噴霧パターンおよび／またはパルス噴霧パターンおよび／または洗浄される表面への噴霧の位置合わせまたは噴霧パターンの特性を含むが、これらに限定されないことが理解され得る。

「出力量」は、システム、特に、洗浄システムから生じる量である。その瞬時値は、「出力量値」である。

好ましくは、出力量は、純粋なスカラー量または値として理解されるべきではないが、これが技術的に合理的であると思われる場合は常に、出力量値および出力は、ベクトル出力量のそれぞれの次元の複数の値を有するベクトル出力量として理解されるべきである。

好ましくは、出力量の値は、入力量に対するシステムの反応に依存する。入力量に対するシステムの反応は、システム挙動によって決定され、システムの系統的依存性によって記述できる。

優先されるのは、システム関連の処理量および／または洗浄プロセスのリソース要件および／または利用可能性、好ましくは、センサの表面の利用可能性および／または表面の利用可能性、好ましくは、表面、特に、フロントガラスおよび／またはリアウィンドウなどの純度である。

「データ取得システム」は、物理量を記録するために使用される。使用されるセンサに応じて、アナログ－デジタル変換器および測定量メモリまたはデータメモリを有することが好ましい場合がある。データ取得システムは、好ましくは、複数の測定変数を同時に取得するように設定することができる。

「電子データ処理および評価ユニット」は、そのようなデータ容量に関する情報を取得する、または修正することを目的として、データ容量を体系的な方式で処理する電子ユニットである。好ましくは、データはデータセットに記録され、指定された手順に従って、人または機械によって処理され、結果として出力される。

「データベース」は、電子データ管理のためのシステムである。データベースの優先されるタスクは、大量のデータを効率的、一貫性、かつ永続的に記憶し、記憶されたデータの必要なサブセットを、ユーザおよびアプリケーションプログラムのために異なる需要指向の表現タイプで提供することである。

好ましくは、データベースは、依存性テーブルを含む。

好ましくは、データベースは、系統的依存性を含む。

好ましくは、データベースは、特に、データクラウドにおいて、ローカルであるか、または分散化され得る。

好ましくは、遠隔管理されたデータベースは、ワイヤレスデータ転送を介してアクセスされ得、その結果、データは、遠隔管理されたデータベースから受信され得、データは、遠隔管理されたデータベースに転送され得る。

好ましくは、データベースは、データベースがそれ自体を管理することができる関数を示す。

好ましくは、データベースは、電子データ処理および評価ユニットの作業メモリの一部である。

とりわけ、特に、依存性テーブルを使用して、新たなデータセットが入力されるときに、データベースが、既存のデータセットを削除することが考えられる。他のデータセットの統計的平均に対して最大のユークリッド距離を示すデータセットを削除することを優先することができる。データ間の系統的依存性からの最大の逸脱を示すデータセットを削除することを優先することができる。

「データセット」は、連続的に接続されたデータフィールドのグループとして理解され、データフィールドは、好ましくは、入力量の値および／または出力量の値を示す。

好ましくは、データセットは、本発明の第２の態様および／または第５の態様および／または第９の態様に記載の方法の第１および第２のパラメータを示す。

「アルゴリズム」は、問題または問題の分類を解決するための明確な指示である。好ましくは、アルゴリズムは、有限数の定義された個々のステップからなる。したがって、個々のステップは、実行のためにコンピュータプログラムに実装することができるが、人間の言語で定式化することもできる。好ましくは、特定の入力、好ましくは、データセットの入力は、アルゴリズムによって、特定の出力に変換できるため、アルゴリズムは、問題解決を支持する。

「曲線」は、変数間の二次元、三次元、または多次元の関係として理解される。好ましくは、系統的依存性は、ｎ次元の入力量およびｉ次元の出力量を考慮に入れて、ｍ次の（ｎ＋ｉ）次元曲線の形式をとることができる。

好ましくは、曲線は、区間から位相空間までの連続関数の画像である。

「決定係数」は、独立変数から予測可能な従属変数の分散の割合として理解される。

好ましくは、決定係数は、モデルによって説明される結果の全変動の割合に基づいて、観察された結果がモデルによってどの程度複製されるかの測定値を提供する。

「回帰分析」は、変数間の関係を推定するための統計プロセスのセットとして理解される。従属変数と１つ以上の独立変数との間の関係に焦点が当てられている場合、いくつかの変数をモデル化し、かつ分析するための多くの技術が含まれている。好ましくは、回帰分析は、独立変数のうちのいずれか１つが変化し、一方で、その他の独立変数が固定されているときに、従属変数の典型的な値がどのように変化するかを理解するのに役立つ。

好ましくは、回帰分析は、次の分析モデル：線形回帰、単純回帰、多項式回帰、一般化線形モデル、二項回帰または非線形回帰などのうちの１つとして理解される。

「最適化プロセス」は、許可されたセット内から入力値を系統的に選択し、関数の値を計算することによって、関数を最大化するか、または最小化することとして理解される。

「自己学習最適化手法」は、一般的な用語「機械学習」に分類することもできるアルゴリズムの分類である。対応するアルゴリズムは、一方では例から学習し、他方では学習した知識を一般化できるという事実を特徴とする。したがって、そのようなアルゴリズムは、経験から知識を生成する。

「最適化」は、目標の達成度を最大化することによって、特に、対応する目的関数を最小化するか、または最大化することによって、かつ／または目標の最良の達成を可能にするか、または示すことが知られている入力量の値を選択することによって、最適値、特に、入力量の最適値を見つけることを目的としたプロセスを意味する。

特に、最適化は、必ずしも入力量の正確な最適値が見つかることを意味するわけではないことを明示的に記す必要がある。

「距離」は、自動車によってカバーされた、またはカバーされることになる、またはカバーされる予定の２点間の距離として理解される。

好ましくは、距離は、自動車がカバーすることができる２点間の最短距離である。

好ましくは、距離は、自動車がカバーできる２点の最速の接続である。

好ましくは、距離を確立する経路計画は、ナビゲーションシステムの助けを借りて実行される。

実際の利用可能性は、事前定義された利用可能性の閾値を下回ることなく、次の洗浄プロセスの前に次の距離または計画された距離をカバーするために使用できる場合、「次の洗浄プロセスまでの距離を埋めるのに十分」であり得る。言い換えれば、この場合の利用可能な利用可能性は、対応する利用可能な領域にリンクされたセンサの機能を失うことなく、計画された距離を自動車での次の洗浄プロセスまでカバーできるように、おそらく十分である。

「利用可能性の閾値に達したときにカバーされる自動車の予想される距離」は、事前定義された利用可能性の閾値に達するまで自動車がカバーできる予想される距離である。

「動作時間」は、すでに経過した、または保留中または計画中の自動車の使用期間である。

実際の利用可能性は、事前定義された利用可能性の閾値を下回ることなく、次の洗浄プロセスの前に保留中または計画されている動作時間をカバーするために使用できる場合、「次の洗浄プロセスまでの動作時間を埋めるのに十分」であり得る。言い換えれば、この場合に利用可能な利用可能性は、対応する利用可能な領域にリンクされたセンサの機能を失うことなく、次の洗浄プロセスまで計画された動作時間を自動車でカバーできるように、おそらく十分である。

「利用可能性の閾値に達したときにカバーされる自動車の予想される動作時間」は、事前定義された利用可能性の閾値に達するまで自動車がカバーできる予想される動作時間である。

「座標」は、地球上の自動車の地理的位置であり、すでに通過された座標、実際の、もしくは現在の座標、または計画された経路上の座標であり得る。

好ましくは、座標は、すでに完了された、または計画された経路上の座標の過程として理解することもできる。

「洗浄戦略」は、考えられるあらゆる状況で洗浄システムがどのように挙動するかの計画である。したがって、洗浄戦略は、洗浄システムの挙動を完全に記述する。

好ましくは、洗浄戦略は、どの表面をいつ、どの程度の強度で洗浄するかを含む。

好ましくは、洗浄戦略は、選択された各センサの制御量設定値を示す。

好ましくは、洗浄戦略は、１つ以上の影響因子、特に、センサの実際の利用可能性に依存する。

「洗浄モード」または「実際の洗浄モード」は、洗浄システムの動作モードである。洗浄モードを選択することにより、自動車の製造業者および／または運転者は、センサの汚染のためにどの運転者支援システムが故障してはならないかに影響を与えることができ、選択された洗浄モードはまた、洗浄が行われてはならないことを含むことができる。これは、運転者支援システムの利用可能性に直接影響を与える可能性がある。

洗浄モードは、運転者支援システムが洗浄対策による過度の汚損による障害から保護されるかどうか、またはいくつの運転者支援システムが洗浄対策による過度の汚損による障害から保護されるかを決定するため、洗浄モードの選択はまた、「選択されたセンサ」も間接的に影響を受け得るため、利用可能性の閾値をアンダーシュートするべきでない「選択されたセンサ」の数を決定する。

したがって、選択された洗浄モードは、洗浄システムのリソース消費量、つまり、利用可能な洗浄リソースを有する自動車の予想される残りの範囲も決定する。

好ましくは、１つ以上の洗浄モードがあり得、１つ以上の洗浄モードを同時に選択することができる。

好ましくは、第１の洗浄モードは、「完全に自律的な自動車動作」という意味を有し、これは、洗浄システムが、自動車のセンサの汚染によって、自動車の自律動作が失敗しないことを確実にするために必要なすべての洗浄手段を講じることを意味する。

好ましくは、第２の洗浄モードは、「快適な自動車動作」という意味を有し、これは、洗浄システムが、自動車のセンサの汚染によって、自動車の快適な動作が失敗しないことを確実にするために必要なすべての洗浄手段を講じることを意味する。これには、とりわけ、洗浄システムが、必要なすべての洗浄手段によって、運転者支援システムの距離維持、車線維持、駐車アシスタント、駐車アシスタントおよび／またはトレーラアシスタントの機能を維持することが含まれる。

好ましくは、第３の洗浄モードは、「可能な限り安全な自動車動作」という意味を有し、これは、洗浄システムが、自動車のセンサの汚染によって、自動車の安全な動作が失敗しないことを確実にするために必要なすべての洗浄手段を講じることを意味する。これには、とりわけ、洗浄システムが、必要なすべての洗浄手段によって、運転者支援システムの歩行者認識および／または道路利用者認識の機能を維持することが含まれる。

好ましくは、第４の洗浄モードは、「可能な限り最良の範囲」という意味を有し、これは、洗浄システムが、自動車の動作について法律によって規定された洗浄手段のみを実施することを意味する。

洗浄モード「可能な限り最良の範囲」は、好ましくは、利用可能な洗浄リソースで自動車の可能な限り最良の範囲を達成するために使用される。

「システム構成要素」は、洗浄システムの任意の構成要素として理解される。システム構成要素は、完全な洗浄システム、ならびに洗浄システムの単一のアセンブリおよび洗浄システムの単一の構成要素として理解され得ることを明確に指摘する必要がある。

特に、システム構成要素という用語は、洗浄システムの診断の文脈で使用される。洗浄システムのすべての物理的構成要素は、少なくとも１つの診断手段によっても診断することができるので、システム構成要素という用語は、特に、診断に関連する観察および／または分析の対象である構成要素またはアセンブリまたは洗浄システムを指す。

「電流」は、特定の条件下で電気回路に流れる可能性がある。さらに、電気回路は、消費者、特に、好ましくは、システム構成要素の形式で有用な用途を可能にする消費者を有し得る。消費者は、消費者によるエネルギーの需要を表す「電力消費」を有し得る。

電気用途を可能にする消費者は、その仕事をするためにエネルギーを必要とする。具体的には、消費者が同じ作業を行うことで消費電力が変動する可能性があると考えられる。この理由は、異なる動作条件、特に、異なる周囲温度、および／または消費者の老化の影響であり得る。

好ましくは、電流信号は、磁束、電気的過渡現象、電気的ノイズ、電気的ノイズなどに関する情報を示す。

「流体圧力」は、流体、特に、洗浄液の圧力であり、流体圧力は、静的および動的成分からなる。局所的な流体圧力は、特に、圧力センサで、局所的に測定できる。

「動作時間」は、システム構成要素の個々の動作時間である。

「充填レベル信号」は、保存容器内の充填レベルの値を直接示し、間接的に保存された物質の量を示す情報として理解される。

「反応時間」は、一般に、作用と反応との間の時間、特に、測定と測定の効果との間の時間であると理解される。

「感知時間」は、信号の変化を知覚できる時間であり、特に、保存タンクのレベルの変化の開始と保存タンクのレベルの変化の終了との間の時間である。

「流量計の信号」は、流量計によって提供される情報の一部であり、所与の単位時間内にチャネルを流れる液体の量、特に、チャネルを流れる洗浄液の量に関する情報を提供する。

「漏れセンサの信号」は、漏れの存在および／または漏れ液体の流量に関する情報を提供する漏れセンサによって提供される情報である。特に、漏れセンサには、２つの流体チャネルの連結に取り付けられたセンサが含まれ得る。

「作動回数」は、システム構成要素の使用回数である。特に、ポンプですでに実行されているポンプ動作の数、またはヒータですでに実行されている加熱動作の数を考慮に入れることができる。

「噴霧パターン」は、洗浄ノズルを離れた後、洗浄液が洗浄される表面に残るパターンである。

「熱監視信号」は、表面の温度および／または表面上の熱流に関する情報を提供する熱監視システムによって提供される情報として理解される。

「破片センサの信号」は、洗浄システムにおける異物の量および／またはタイプに関する情報を提供する破片センサによって提供される情報として理解される。

「チェックバルブの信号」は、チェックバルブの位置を示すチェックバルブによって提供される情報の一部として理解される。

「ドリップセンサの信号」は、液体の存在および／または液体の量および／または雨の強度および／または雪の強度を示すドリップセンサによって提供される情報として理解される。

「距離センサの信号」は、センサとセンサによって検出された物体との間の距離を示す、距離センサによって提供される情報として理解される。

「力センサの信号」は、既存の力の存在および／または大きさを示す力センサによって提供される情報として理解される。

「実際のシステム挙動」は、自動車のための洗浄システムのシステム構成要素の観察可能なシステム挙動である。好ましくは、実際のシステム挙動は、測定システムによって、監視し、かつ／または決定することができる。好ましくは、実際のシステム挙動は、好ましくは測定システムによって、好ましくは、センサによって、決定される実際の出力量によって記述することができる。

実際の出力量は、スカラーおよびベクトル量として理解できることを明確に指摘する必要がある。実際の出力量が１つのパラメータのみを有する場合、それはスカラー量である。実際の出力量が複数のパラメータ、特に、時間の経過に伴うパラメータの過程を有する場合、実際の出力量は、ベクトル量である。

好ましくは、実際の出力量は、好ましくは、システム挙動の特徴付けに関連するすべてのパラメータで、システム構成要素のシステム挙動を示すように設計される。

予想されるシステム挙動は、自動車の洗浄システムのためのシステム構成要素のシステム挙動であり、経験値に基づいて予想される。実際のシステム挙動および実際の出力量と同様に、予想されるシステム挙動は「予想される出力量」で示すことができる。

予想される出力量はまた、実際の出力量に類似したスカラーまたはベクトル量である可能性があることを明示的に指摘する必要がある。

「逸脱」は、予想される出力量と実際の出力量との差である。したがって、逸脱はまた、スカラーまたはベクトル量であり得る。好ましくは、逸脱は、実際の出力量の次元を示す。

特に、逸脱は、システムの典型的な測定誤差を示し得る。特に、このシステムの典型的な測定誤差は、逸脱の任意の次元に応じてサイズが変化する可能性があり、測定誤差のサイズは、特に、出力量を決定するために使用される測定システムに依存する可能性がある。

逸脱が指定された測定誤差の範囲内にある場合、数値逸脱が存在するが、この場合、実際のシステム挙動は、好ましくは、予想されるシステム挙動から逸脱しない。

自動車のための洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動は、測定誤差、ならびに予想される範囲内にあってもよいさらなる変動および／または逸脱の影響を受け得る。これらの予想される重要でない逸脱および／または変動は、出力量の次元ごとに異なり得る。

「時間的過程」、特に、逸脱の時間的過程は、時間の関数としてのデータ系列、特に、逸脱のデータを伴うデータ系列である。

データ系列は、時間の経過とともに分布する少なくとも２つ、好ましくは、少なくとも１０個、好ましくは、少なくとも２０個のデータ点からなり得る。

好ましくは、データ点は、互いに等距離の時間距離を有する。

好ましくは、データ点間の時間間隔は、増加する。特に優先されるのは、時間からの対数で１に比例するデータ点の時間距離である。

「ステップ応答」は、システムの出力信号、特に、入力量の計画された変化に反応する洗浄システムのシステム構成要素の出力信号である。好ましくは、線形時不変システムの特徴付けに有利に使用することができる。好ましくは、ステップ応答の時間的過程を使用して、システムに存在する減衰について結論を導出することができ、例えば、特に、洗浄液のための流量チャネルの遮断が存在するかどうかを有利に決定することができる。

「ドリフト」は、一方向に連続的に変化する系統的逸脱である。

好ましくは、システム構成要素の出力信号のドリフトは、システム構成要素の経年劣化現象についてのステートメントを可能にすることができる。ドリフトは、特に、システム構成要素を依然として使用できる期間を決定するために使用できる。特に、ドリフトを使用して、システム構成要素の障害を回避するために、システム構成要素をいつ交換する必要があるかを分析できる。

全体として、システム構成要素のシステム挙動は、好ましくは、測定誤差および予想される重大でない変動を考慮して、出力量が「上限閾値量」を超えたとき、かつ／または「下限閾値量」を下回ったときにのみ、許容されるシステム挙動から逸脱する。

上限閾値量および／または下限閾値量は、予想される出力量または実際の出力量または逸脱と同様に、スカラーまたはベクトル量であり得ることを明確に指摘する必要がある。好ましくは、上限閾値量および／または下限閾値量は、出力量の次元を示す。

好ましくは、これは、出力量が一次元で上限閾値量を超えるか、または一次元で下限閾値量を下回る場合、許容されない逸脱である。

好ましくは、システム構成要素のシステム挙動は、場合によっては入力量に依存し、場合によっては、システム構成要素の予想されるシステム挙動および／または実際の出力量の可逆範囲は、入力量に依存し得るため、上限閾値および下限閾値は、入力量に依存し得る。

「診断する」とは、概して、洗浄システムのシステム構成要素の観察されたシステム挙動と予想されるシステム挙動との比較を理解される。

特に、「診断する」は、出力量を監視し、特に、出力量を上限閾値量および／またはより下限閾値量と比較することにより、観察されたシステム構成要素のシステム挙動が許容範囲内で予想されるシステム挙動から逸脱するかどうかを判断するプロセスを意味する。

同様に、実際のシステム挙動の許容されない逸脱は、好ましくは、予想される出力量に応じたパーセント制限値に基づいて評価され得る。

診断は、好ましくは、可能な逸脱の特徴付けとしても理解することができる。この特徴付けは、好ましくは、出力量の時間的過程に基づいて、実行され得る。

「診断信号」は、好ましくは、自動車の洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動を診断する方法の結果を記述する。

特に、診断信号は、実際のシステム挙動が予想されるシステム挙動に完全に対応していることを示すことができる。

診断信号はまた、実際のシステム挙動が予想されるシステム挙動に対応していないことを示すことができ、診断信号は、好ましくは、どの形態の、および出力量のどの構成要素に基づいて、実際のシステム挙動が予想されるシステム挙動に対応していないかを含む。

「現在の診断信号」は、現在存在し、解決戦略が検索される診断信号として理解される。

「解決戦略」は、利用可能な経験値によって、システム構成要素の実際のシステム挙動と洗浄システムのこのシステム構成要素の予想されるシステム挙動との間の逸脱を排除するのに好適である手順として理解される。

「汚損プロセス」は、表面の汚染および／または汚損の蓄積として理解される。

「汚損条件」は、表面の汚染および／または汚染の現在の条件として理解される。

「第１の利用可能性」は、利用可能性の第１の状態として理解される。「第２の利用可能性」は、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間に時間が経過した第２の利用可能性の状態であると理解される。

好ましくは、自動車は、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間を走行した。

好ましくは、自動車は、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間のその動作時間を増加させた。

運転者支援システムの数の増加により、車両内のセンサの数、特に、光学的な動作原理を備えたセンサの数も増加している。特に、光学活性成分を有するセンサは、センサと能動的に接続されている、特に、光学活性成分を有するセンサとの能動的に接続されている自動車の表面の部分が、汚損の上限を示すのみであってもよいという事実に依存している。

自動車の表面のこの部分の汚染がこの最大汚染を超えると、センサの機能を十分に高度に保証することができなくなり、運転者支援システムの機能も汚染状態の影響を受ける。

この結果、運転者支援システムの機能を維持するには、センサの数が増えるにつれて増加している運転者支援システムのデータを提供するそれぞれのセンサと能動的に接続されている面を洗浄する必要がある。

この洗浄作業には、十分な洗浄リソース、特に、洗浄液および電気が必要である。したがって、洗浄の必要性が高まると、関連する表面を洗浄するために自動車に保存しなければならない洗浄液の必要性も高まる。これは、洗浄液リザーバに必要なスペースの増加につながり、さらに自動車の重量の増加につながる。

システム構成要素の追加の重量も追加のスペース要件も望ましくない。

このため、ここでは、自動車の表面の少なくとも一部のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための特定の洗浄方法を提案する。

リソース効率の高い洗浄は、洗浄効果と洗浄費用の比率が考慮されるように、洗浄される表面の洗浄が最適化されることを意味する。言い換えれば、リソース効率の高い洗浄では、最小の労力で最大の洗浄成功を達成できるように、洗浄プロセスの制御量を選択する必要があり、制御量設定値によって、プロセスが表面を洗浄するために必要とするリソースの量が少なくとも間接的に決定される。

「リソースを節約する洗浄」は、洗浄される表面の洗浄が、達成されるべき最優先の洗浄目的によって最適化されることを意味すると理解され、好ましくは、洗浄目的は、自動車が、表面の汚染によって、特に、センサ表面の汚染によって、または汚染によって引き起こされるセンサ機能の障害によって故障することはないという事実に基づき得る。優先される洗浄目的はまた、表面の汚染によって、特に、センサ表面の汚染によって、または汚染によって引き起こされるセンサ機能の障害によって、自動車の自律レベルを諦める必要がないことであってもよい。

ここで提案される洗浄方法は、自動車の洗浄システムを使用し、個々の洗浄プロセスを計画し、かつ／または最適化し、かつ／または実行し、各々の個々の洗浄プロセスは、洗浄手段、特に、洗浄液などの使用による自動車の個々の部分表面の洗浄に関係する。

各洗浄プロセスはまた、洗浄プロセスが実行される期間を示し、洗浄プロセスは、この期間の開始時間および終了時間を示す。

洗浄システムは、電子制御ユニット、洗浄液分配システムを示し、好ましくは、少なくとも１つの流体リザーバと、少なくとも１つのノズルと、洗浄液リザーバおよび洗浄ノズルを接続する少なくとも１つの洗浄液ラインと、を含む。

洗浄の成功は、ここで提案される洗浄方法の範囲内で、少なくとも部分的に自動的に記録され、洗浄される表面と能動的に接続されているセンサは、好ましくは、センサの利用可能性を洗浄システムに転送することができるか、またはそのように配置され、センサの利用可能性は、センサと能動的に接続されている表面の洗浄状態の測定値を少なくとも間接的に表す。

さらに、洗浄システムは、センサの利用可能性に関する、したがって、センサとの能動的な接続で洗浄される表面の洗浄状態に関する利用可能な情報にアクセスし得るか、または利用可能な情報を有し得ることが示唆される。

さらに、センサは、処理量、特に、自動車の近傍の湿度および／もしくは温度、ならびに／または降雨量および／もしくは降雪量を検出するように配置されてもよい。

洗浄システムは、測定量、特に、処理量および／または制御量を洗浄システムに提供することができるさらなるセンサを有するか、またはさらなるセンサに接続されてもよい。このようにして、温度または雨量などを他のセンサによって洗浄システムに利用可能にすることもできる。これには、自動車が必要に応じてワイヤレスデータ接続を介して検索し得る対応するデータの洗浄システムへの送信も含まれる。

特に、洗浄システムは、自動車の座標および／または制御量の制御値を提供することもできる。

特に、洗浄システムのシステム挙動に関する情報を使用し、かつ／または、特に、依存性テーブルおよび／もしくは系統的依存性によって、特に、本発明の第２の態様に記載の依存性テーブルおよび／もしくは系統的依存性によって、この情報自体を提供することができる洗浄方法を検討する必要がある。

本発明の第２の態様に記載されているように、本発明の第２の態様に記載の依存性テーブルおよび／または系統的依存性の利点は、本発明の第１の態様に記載の洗浄方法に直接及ぶことが理解され、これは、本発明の第２の態様に記載の依存性テーブルおよび／もしくは系統的依存性を適用し、かつ／または本発明の第２の態様に記載の依存性テーブルおよび／もしくは系統的依存性を導出するための手順を実行する。

さらに、リソース効率の高い洗浄、好ましくは、制御量設定値を適用する、特に好ましくは、本発明の第３の態様に記載の方法によって導出された制御量設定値を適用するリソースを節約する洗浄を制御する洗浄方法が提案される。

本発明の第３の態様に記載されているように、本発明の第３の態様に記載の制御量設定値の利点は、本発明の第１の態様に記載のそのような制御量設定値を適用する洗浄方法に直接及ぶことが理解される。

さらに、リソース効率の高い洗浄、好ましくは、洗浄戦略を適用する、特に好ましくは、本発明の第４の態様に記載の方法によって導出された洗浄戦略を適用するリソースを節約する洗浄を制御する洗浄方法が提案される。

本発明の第４の態様に記載されているように、本発明の第４の態様に記載の洗浄戦略の利点は、本発明の第１の態様に記載のそのような洗浄戦略を適用する洗浄方法に直接及ぶことが理解される。

特に、洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動に関する情報を使用し、かつ／または、特に、依存性テーブルおよび／もしくは系統的依存性によって、特に、本発明の第５の態様に記載の依存性テーブルおよび／もしくは系統的依存性によって、この情報自体を提供することができる洗浄方法を検討する必要がある。

本発明の第５の態様に記載されているように、本発明の第５の態様に記載の依存性テーブルおよび／または系統的依存性の利点は、本発明の第１の態様に記載の洗浄方法に直接及ぶことが理解され、これは、本発明の第５の態様に記載の依存性テーブルおよび／もしくは系統的依存性を適用し、かつ／または本発明の第５の態様に記載の依存性テーブルおよび／もしくは系統的依存性を導出するための手順を実行する。

特に、自動車の洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動を診断するためのプロセスステップ、好ましくは、本発明の第６の態様の第１の代替例による洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動を診断するためのプロセスステップを含む洗浄方法も考慮されるべきである。

本発明の第６の態様の第１の代替例に記載されているように、本発明の第６の態様の第１の代替例による洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動を診断する方法の利点は、本発明の第１の態様に記載の、自動車の洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動を診断するためのそのようなプロセスステップを含む洗浄方法に直接及ぶことが理解される。

特に、自動車の洗浄システムのシステム構成要素の実際のシステム挙動と予想されるシステム挙動との間の逸脱を診断するためのプロセスステップ、好ましくは、本発明の第６の態様の第２の代替例による洗浄システムのシステム構成要素の実際のシステム挙動と予想されるとの間の逸脱を診断するためのプロセスステップを含む洗浄方法も考慮されるべきである。

本発明の第６の態様の第２の代替例に記載されているように、本発明の第６の態様の第２の代替例による自動車の洗浄システムのシステム構成要素の実際のシステム挙動と予想されるシステム挙動との間の逸脱を診断する方法の利点は、本発明の第１の態様に記載の、自動車の洗浄システムのシステム構成要素の実際のシステム挙動と予想されるシステム挙動との間の逸脱を診断するためのそのようなプロセスステップを含む洗浄方法に直接及ぶことが理解される。

解決戦略を選択するためのプロセスステップ、好ましくは、本発明の第７の態様に記載の解決戦略を選択するためのプロセスステップを含む洗浄方法も提案される。

本発明の第７の態様に記載されているように、解決戦略を選択する方法、好ましくは、本発明の第７の態様に記載の解決戦略を選択する方法の利点は、本発明の第１の態様に記載の解決戦略を選択するためのそのような方法を適用する洗浄方法に直接及ぶことが理解される。

さらに、選択された解決戦略を使用するためのプロセスステップ、好ましくは、本発明の第８の態様に記載の選択された解決戦略を使用するためのプロセスステップを含む洗浄方法を考慮すべきである。

選択された解決戦略を使用する方法、好ましくは、本発明の第８の態様で記述されるように、本発明の第８の態様に記載の選択された解決戦略を使用するためのプロセスステップの利点は、本発明の第１の態様に記載の、選択された解決戦略を使用するそのような方法を適用する洗浄方法に直接及ぶことが理解される。

特に、自動車の表面の汚損プロセスのシステム挙動に関する情報を使用し、かつ／または、特に、依存性テーブルおよび／もしくは系統的依存性によって、特に、本発明の第９の態様に記載の依存性テーブルおよび／もしくは系統的依存性によって、この情報自体を提供することができる洗浄方法を検討する必要がある。

本発明の第９の態様に記載されているように、本発明の第９の態様に記載の依存性テーブルおよび／または系統的依存性の利点は、本発明の第１の態様に記載の洗浄方法に直接及ぶことが理解され、これは、本発明の第９の態様に記載の依存性テーブルおよび／もしくは系統的依存性を適用し、かつ／または第９の態様に記載の依存性テーブルおよび／もしくは系統的依存性を導出するための手順を実行する。

特に、ここで提案される洗浄方法の範囲内で、本発明の第９の態様に記載の依存性テーブルおよび／もしくは系統的依存性を使用して、好ましくは、本発明の第１０の態様に記載のまだカバーされていない自動車の距離もしくは動作時間での予想される利用可能性を決定し、かつ／または、好ましくは、本発明の第１１の態様に記載の、かつ／または、自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化するために、特に、本発明の第３の態様に記載の自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化する方法を適用することによって、利用可能性の閾値に達したときに、まだカバーされていない自動車の予想される距離もしくは予想される動作時間を決定し、かつ／または、特に、本発明の第４の態様に記載の自動車の洗浄される表面を洗浄するための洗浄戦略を決定する方法を適用することによって、自動車の洗浄される表面を洗浄するための洗浄戦略を決定し、かつ／または、好ましくは、本発明の第１４の態様に記載の、利用可能性の必要な予想される増加を決定することであって、実際の利用可能性および利用可能性の必要な予想される増加の合計が、利用可能性の閾値が超えられないように、自動車がまだカバーしていない距離または動作時間を達成するのに十分である、決定することを検討する必要がある。

本発明の第９の態様に記載の依存性テーブルおよび／または系統的依存性を使用して、好ましくは、本発明の第１０の態様に記載のまだカバーされていない自動車の距離もしくは動作時間での予想される利用可能性を決定し、かつ／または、好ましくは、本発明の第１１の態様に記載の、かつ／または、自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化するために、特に、本発明の第３の態様に記載の自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化する方法を適用することによって、利用可能性の閾値に達したときに、まだカバーされていない自動車の予想される距離もしくは予想される動作時間を決定し、かつ／または、特に、本発明の第４の態様に記載の自動車の洗浄される表面を洗浄するための洗浄戦略を決定する方法を適用することによって、自動車の洗浄される表面を洗浄するための洗浄戦略を決定し、かつ／または、好ましくは、本発明の第９の、かつ／または第１０の、かつ／または第１１の、かつ／または第１２の、かつ／または第１３の、かつ／または第１４の対応に記載の通り、本発明の第１４の態様に記載の、利用可能性の必要な予想される増加を決定することであって、実際の利用可能性および利用可能性の必要な予想される増加の合計が、利用可能性の閾値が超えられないように、自動車がまだカバーしていない距離または動作時間を達成し、上記本発明の第１の態様に記載の通りに、このような依存性テーブルおよび／またはこのような系統的依存性を使用する洗浄方法に直接及ぶのに十分である、決定することの利点が理解される。

好都合な実施形態では、電子制御ユニットが、実際の測定量値、好ましくは、洗浄される表面に動作可能に接続されているセンサの実際の利用可能性に応じて、リソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄を制御し、かつ／または調整する。

ここでは、とりわけ、洗浄方法を調整された方式で実施することが具体的に提案されている。

言い換えれば、洗浄方法は、指定によって制御するだけでなく、調整の枠組み内で適用する必要がある。

洗浄方法は、測定量の関数として、特に、表面がセンサと能動的に接続されており、現在、洗浄方法の一部として洗浄プロセスによって洗浄されているセンサの利用可能性の関数として調整する必要がある。

言い換えれば、関連付けられたセンサの利用可能性に基づいて、洗浄方法の範囲内で実行される各々の個々の洗浄プロセスを調整することが具体的に提案されている。

これは、特に、関連付けられたセンサの利用可能性によって、現在の洗浄状態に関する情報のフィードバックによって、状況に応じた洗浄結果の逸脱に対応することができるという点で利点である。

これにより、効果的な洗浄プロセスを計画よりも早く停止できるため、追加のリソースを節約し、洗浄される表面の過剰な洗浄を防ぐことができる。

さらに、予想される洗浄プロセスよりも効果の低い洗浄プロセスを計画よりも長く実行できることが有利に達成でき、全体的な評価でリソース最適な洗浄結果を有利に達成することができ、この個々の洗浄プロセスのために追加のリソースを使用する必要がある場合でも、リソースは依然として合計で節約することができる。

好ましくは、洗浄方法は、センサの利用可能性の事前定義された閾値に達するとすぐに、洗浄プロセスを開始し、これは、好ましくは、それぞれの表面が、洗浄戦略による洗浄から現在除外されていない場合に、洗浄プロセスによって洗浄される表面と能動的に接続されている。

ここでは、特に、センサの利用可能性の事前定義された閾値に達するとすぐに、トリガ条件の発生に応じて、洗浄プロセス、特に、制御量設定値によって事前に計画された洗浄プロセスを開始することを提案する。

このようにして、洗浄プロセスが技術的に必要とされるよりも早く開始することは決してないので、洗浄のためのリソースを節約することができることが有利に達成され得る。

さらに、センサの利用可能性がセンサの利用可能性の事前定義された閾値よりも小さいか、またはセンサの利用可能性の事前定義された閾値に近い場合、洗浄方法は、洗浄プロセスを開始することが提案される。

とりわけ、これは、洗浄システムの誤動作後、かつ／または以前の不十分な洗浄リソースの補充後、特に、血大した洗浄プロセスを開始した後であっても、洗浄方法が洗浄プロセスを開始するのに有利であり得る。

特に、ここで記述する洗浄方法は、センサと能動的に接続されているすべての表面に、かつ／または現在の洗浄モードによって必要な／選択されたセンサと能動的に接続されている表面に、かつ／または事前に選択された将来の洗浄モードによって必要な／選択されたセンサと能動的に接続されている表面に適用されることを検討する必要がある。

現在選択されている洗浄モードで計画された経路を達成することが現実的でない場合、適切には、洗浄方法は、洗浄モードの変化を強制する。

事前に選択された洗浄モードで事前に計画された目的地に到達できなくなった場合は、洗浄モードへの必要な変化をさらに必要とすることなく、事前に計画された経路を依然として実行できる洗浄モードが再選択されるように、洗浄モードを変化することが提案され、上記の条件に準拠することを条件として、運転者が可能な限り最も快適な運転体験を行えるようにする洗浄モードを選択できる。

これの利点は、サービス滞在中に洗浄リソースを補充することなく、運転者にとって可能な限り最も快適な条件下で洗浄に利用可能なリソースを使用して、計画された目的地に到達できることである。

特に、ここで説明する洗浄方法は、センサと能動的に接続されているすべての表面に、かつ／または現在の洗浄モードによって必要な／選択されたセンサと能動的に接続されている表面に、かつ／または事前に選択された将来の洗浄モードによって必要な／選択されたセンサと能動的に接続されている表面に適用されることを検討する必要がある。

好都合な実施形態では、洗浄方法は、洗浄リソースが予備レベルに達した場合、対応する洗浄プロセスを実行することによって、手動運転に絶対に必要なセンサのみを十分に利用可能に保つことに移行する。

ここでは、サービス保守なしで事前に計画された目的地への到達が危険にさらされ、早期の段階では、洗浄モードがより低いレベルの洗浄リソース消費に適合されなかった場合の最後の瞬間の尺度として、手動運転に絶対に必要なセンサだけが十分に利用可能なままであるような程度に、洗浄システムによって洗浄モードが変化する一種の予備戦略が提案される。

任意選択的に、最後の利用可能な洗浄リソースで、走行経路の目的地に到達することができるように、この対策をできるだけ遅く行うことが提案される。

これの利点は、運転者が絶対に必要な場合に限り、自動車の運転にさらに介入することを強制できることである。

さらに、さらなる任意選択的な実施形態による修正例として、洗浄液の噴霧で時々不必要なセンサとのみ効果的に接続されている表面を湿らせることが提案されている。

このようにして、必要なセンサのうちの１つと能動的に接続されていない表面が乾燥せず、したがって、この表面に存在する汚染の付着を有利に防止することが有利に達成され得る。このようにして、表面の直接洗浄を目的とした別の洗浄プロセスが、覆われた汚れの層を短時間で除去する必要がなく、むしろすでに浸されているか、または事前に浸された汚れを除去するので、より少ない洗浄リソースでうまくいくことができることが有利に達成され得る。

言い換えれば、ここでは特に、表面の即時洗浄を目的とした洗浄プロセスは提案されていないが、表面の即時洗浄を目的とした後の洗浄プロセスがより良い、特に、より少ないリソースの消費で利用可能性が向上する洗浄の結果を達成することを容易にする洗浄プロセスが提案されている。

したがって、組み合わせて、より効率的な洗浄プロセスを可能にすることができる。

特に、ここで説明する洗浄方法は、センサと能動的に接続されているすべての表面に、かつ／または現在の洗浄モードによって必要な／選択されたセンサと能動的に接続されている表面に、かつ／または事前に選択された将来の洗浄モードによって必要な／選択されたセンサと能動的に接続されている表面に適用されることを検討する必要がある。

任意選択的に、洗浄方法は、洗浄される表面を湿らせるように適合された洗浄プロセスを示す。

ここでは、洗浄される表面を湿らせるように設計された洗浄プロセスを示す洗浄方法を提案する。

洗浄方法は、好ましくは、２つの洗浄プロセスを示すべきであり、時間的観点による第１の洗浄プロセスは、洗浄される表面上の覆われた汚れが軟化するように、表面のみを湿らせるように設計される。これは、後続の洗浄プロセスで汚染を溶解するのが簡単であるという点で利点である。

時間的観点による第２の洗浄プロセスは、洗浄手段を使用することによって、以前に軟化した汚れを低減するか、または除去するように設計される。

さらに、洗浄される表面を洗浄するように設定された洗浄プロセスの前に、各々が洗浄される表面を湿らせることを意図するいくつかの洗浄プロセスが先行することを特に考慮すべきである。表面を加湿するように設定されているこれらの洗浄プロセスは、自動車の能動的かつ／または受動的な動作状態の間に行い得る。

このようにして、洗浄される表面の汚れの乾燥を有利に防ぐことができる。

したがって、洗浄される自動車の表面もまた、洗浄プロセスによって駐車状態で湿らせることができることが特に考えられる。

利点は、洗浄される表面を洗浄するときに、全体的なリソース効率を向上できることである。

特に、ここで記述する洗浄方法は、センサと能動的に接続されているすべての表面に、かつ／または現在の洗浄モードによって必要な／選択されたセンサと能動的に接続されている表面に、かつ／または事前に選択された将来の洗浄モードによって必要な／選択されたセンサと能動的に接続されている表面に適用されることを検討する必要がある。

任意選択的な実施形態では、洗浄方法は、自動車の動作条件の変化時に開始するように適合されている洗浄プロセスを示す。

ここでは、自動車の動作条件が変化したときに洗浄プロセスを開始するように洗浄方法を適合させることが示唆される。

好ましくは、洗浄方法は、自動車が始動するとき、すなわち、自動車の受動的な動作状態から能動的な動作状態への移行時に洗浄プロセスを開始し、その結果、特に、センサが機能的なセンサ動作のための最小の利用可能性を達成するような方法で、移動の開始時にセンサの利用可能性が改善され得ることを考慮すべきである。

さらに、洗浄プロセスを開始することによって洗浄モードを変化させる洗浄方法は、新たに選択された洗浄モードで必要なすべてのセンサの機能センサ動作の最小の利用可能性を達成するように設計されていることも検討する必要がある。

これの利点は、洗浄方法が状況に応じて自動車の動作状態の変化に反応できることである。

特に、ここで記述する洗浄方法は、センサと能動的に接続されているすべての表面に、かつ／または現在の洗浄モードによって必要な／選択されたセンサと能動的に接続されている表面に、かつ／または事前に選択された将来の洗浄モードによって必要な／選択されたセンサと能動的に接続されている表面に適用されることを検討する必要がある。

本発明の第２の態様によれば、自動車の少なくとも１つの表面の洗浄のため、好ましくは、リソース効率の高い洗浄、特に好ましくは、リソースを節約する洗浄のために、自動車の少なくとも１つの洗浄、好ましくは、リソース効率の高い洗浄、特に好ましくは、リソースを節約する洗浄のために、自動車の洗浄システムのシステム挙動の、特に好ましくは、自動車の表面の洗浄プロセスのシステム挙動の系統的依存性を間接的に導出する方法であって、出力量が、システムのシステム挙動により、入力量に依存し、
－少なくとも１つのセンサによって、方法の第１のパラメータとして入力量を決定するステップと、
－好ましくは、少なくとも１つのセンサによって、方法の第２のパラメータとして、出力量を決定するステップと、
－決定された第１および第２のパラメータを、データ処理システムによって、必要に応じてデジタル化し、記録するステップであって、データ処理システムが、電子データ処理および評価システムならびにデータベースを示す、デジタル化し、記録するステップと、
－決定された第１および第２のパラメータを、依存性テーブルのデータセットとして、相互に関連して順序付けられた方式でデータベースに記憶するステップと、
－データベースに記憶された依存性テーブルの少なくとも２つのデータセットから、好ましくは、依存性テーブルの少なくとも５０個のデータセットから、特に好ましくは、依存性テーブルの少なくとも２００個のデータセットから、電子データ処理および評価システムによって、第１のパラメータと第２のパラメータとの間の系統的依存性を導出するステップであって、電子データ処理および評価ユニットが、依存性テーブルのデータセットにアクセスし、アルゴリズムによって、データセットから、系統的依存性を決定する、導出するステップと、
－好ましくは、導出された系統的依存性をデータベースならびに／または電子データ処理および評価ユニットおよび／もしくは電子制御ユニットに記憶するステップと、を示す、方法によって、タスクは解決される。

以前は、洗浄される車両の表面は、運転者の要求に応じて、所定の間隔で、または汚染が検出されたときに自動的に洗浄されるのが一般的であった。

自動車のセンサの数が増え、自律運転に至るまでの運転者支援システムによって提供される可能性から生じる安全性の側面の増加に伴い、自動車の表面、特に、センサに重ねられた表面を洗浄することの関連性は、大幅に増加した。

センサに重ねられた表面は、特に、センサを覆う自動車の最も外側の表面、特に、フロントガラス、リアウィンドウ、カメラレンズ、および／またはセンサカバーとして定義される。

洗浄の必要性が高まった結果、対応する表面を洗浄するためのリソースの必要性も高まっている。

これにより、新たな洗浄戦略の必要性に焦点が当てられ、必要な洗浄プロセスに提供する必要のあるリソースが少なくなるように、リソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄を達成する必要がある。

したがって、洗浄プロセスの洗浄の成功と結果として生じるリソース要件との間の関係は、特に、可能な限り効率的に、またはさらに優れたリソース節約を実行できるようにすることを目的として、検討事項の注意点となる。

好ましくは、洗浄プロセスの洗浄の成功は、洗浄プロセスの前後のセンサの利用可能性に基づいて評価することができる。

洗浄の成功は、とりわけ、洗浄プロセスの異なる処理量によって、とりわけ、空気湿度および／もしくは気温、ならびに／または降雨量および／もしくは降雪量、ならびに／または実際の日射量、ならびに／または洗浄される表面の温度によって影響を受ける。

さらに、洗浄の成功は、洗浄プロセス中に自動車が走行する速度および自動車のタイプによっても影響を受ける。車両タイプは、洗浄される表面の数、洗浄される表面が自動車のどこに位置するか、および自動車の移動方向に対してそれらがどのように方向付けられているかに関する情報を提供する。

さらに、それぞれの異なる制御量の選択が異なる、考えられる洗浄プロセスが多数存在する。

制御量は、それぞれの表面を洗浄するために、いつ、どのくらいの時間、どのような形でどのリソースかつ／またはどの洗浄手段を使用するかを決定する。

洗浄プロセスのリソース要件は、とりわけ、洗浄プロセスの制御量に応じて、直接的または間接的に決定できる。

リソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄を実施するときに、どの制御量をどの車両タイプに使用できるか、どの処理量、どのリソース要件の下でどの洗浄を成功させるかについて具体的な疑問が生じる。

すでに上で説明したように、洗浄プロセスの結果およびリソース要件に影響を与える多数の影響量が考慮に入れられ得るため、ここで検討する質問の複雑さが増す。

近年、その複雑さの中で洗浄プロセスに影響を与える可能性は多岐にわたり、個々の効果が互いに重なる可能性から、リソース効率の良い洗浄が直感的に理解できる範囲に留まらないことが多くなっている。

リソース最適化された洗浄戦略という意味でのリソースを節約する洗浄は、処理がさらに複雑になる。

その結果、洗浄システムおよび洗浄戦略の設計にかかる労力が大幅に増加しただけでなく、一定レベルの安全性を保証しながら洗浄の成功を保証する必要があるため、必要なリソースも大幅に増加しており、この目標は、主に、リソースの使用を拡大することによって達成できる。

この点で、自動車の洗浄される表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄の目的は、特に、入力量と出力量との間の包括的なシステム挙動が決定されないので、現在非常に議論されているトピックである。

この種の必要な情報は、入手が複雑で、入手するのに多大な労力を必要とする。

上記から逸脱して、システムの入力量とシステムの出力量との間の自動車の洗浄システムのシステム挙動の系統的依存性を間接的に導出する方法をここで提案し、出力量は、システムのシステム挙動により、入力量に依存する。

好ましくは、入力量は、洗浄方法の制御量を示す。

好ましくは、入力量は、洗浄液の圧力および／または洗浄液の温度および／または洗浄液の混合物、特に、１つ以上の添加剤の量、および／または噴霧パターンの特性、特に、噴霧パターンが、振動噴霧パターンおよび／または連続噴霧パターンおよび／またはパルス噴霧パターンおよび／または噴霧パターンの洗浄される表面への位置合わせであるかどうかを示す。

好ましくは、入力量は、処理量を示す。

好ましくは、出力量は、洗浄方法の洗浄成功であり、これは、特に、センサを覆う対応する表面を洗浄する前後のセンサの利用可能性の差によって、特に、利用可能性の増加によって、評価することができる。

さらに、出力量は、洗浄方法のリソース要件を示す必要があることが示唆される。リソース要件は、特に、管理量の関数として、間接的に、または対応する測定値に基づいて、直接的に決定することができる。

好ましくは、系統的依存性は、自動車の少なくとも１つの表面を洗浄するための、自動車の表面の洗浄プロセスのシステム挙動を記述することが示唆される。

ここで提案される手順では、
－まず、個別の洗浄プロセスの場合、入力量は、第１のパラメータとして決定され、出力量は、第２のパラメータとして決定され、データ処理システムは、決定された第１および第２のパラメータを記録し、相互に関連して順序付けられた方式で、個別の洗浄プロセスのための単一のデータセットとしてデータベースにそれらを記憶し、
－次に、第１のパラメータと第２のパラメータとの間の系統的依存性は、特に、アルゴリズムによって、依存性テーブルからの複数のデータセットを使用して、複数のデータセットから系統的に導出される。

言うまでもなく、既存のデータを使用できない限り、系統的依存性を導出するためのより多くのデータセットを取得するには、第１および第２のパラメータが記録される手順の第１の部分を最初に数回実行する必要がある。

対応するデータセットは、車両で実行される洗浄プロセス中、特に、通常の車両動作中に直接収集できる。

さらに、そのようなデータセットはまた、実験室での実験から決定され、かつ／または導出することができる。

さらなる変形例において、データセットは、対応する精製プロセスを表す数値モデルによって決定されることが考えられる。

特に、このようなデータセットは、依存性テーブルに記憶されるため、経験値の形式で収集される。

これらの経験値から、ここで提案される系統的依存性は、ここで提案される方法で導出することができる。この系統的依存性を使用して、最適な、またはリソースを節約する洗浄プロセスを選択するか、または決定できる。

好ましくは、系統的依存性は、少なくとも２つのデータセットに基づいて、好ましくは、少なくとも５０個のデータセットに基づいて、さらに優先されるのは、少なくとも２００個のデータセットに基づいて、特に優先されるのは、少なくとも１０００個のデータセットに基づいて、決定される。

データセットの数に関する上記の値は、急激な限界として理解されるべきではなく、むしろ、本発明の記述された態様を離れることなく、工学的スケールで超過するか、または下回ることができるべきであることを指摘する必要がある。簡単に言うと、値は、ここで提案されたデータセットの数のサイズを示すことを意図している。

このようにして得られた系統的依存性によって、すでに実行された洗浄プロセスを評価し、かつ再現できるだけでなく、データの系統的分析に基づいて、新たな洗浄プロセスを考案することができ、とりわけ、リソース要件をさらに削減するという目的を追求することができることが、有利に可能である。これは、利用可能なデータセット間の補間によって達成できる。さらに、特に、回帰法を使用して、得られたデータセットから曲線が生成されることが考えられ、これにより、洗浄プロセスの入力量と出力量との間の連続的かつ微分可能な系統的関係が可能になる。

好ましくは、入力量は、少なくとも１つのセンサによって決定される。

任意選択的に、出力量は、少なくとも１つのセンサによって決定される。

好都合なことに、データ処理システムは、電子データ処理および評価システムならびにデータベースを示す。

必要に応じて、データ処理システムが決定された第１および第２のパラメータをデジタル化し、その結果、記録された値、特に、センサによって決定された値をデジタルデータベースで管理し、電子的に処理できるようにすることが示唆される。

提案された手順に従って開発された、入力量と出力量との間の系統的依存性、好ましくは、リソース要件は、洗浄システムのシステム挙動を記述する。

したがって、洗浄される各表面について、対応する表面と効果的に関連している制御量の部分を考慮に入れるそれぞれの系統的依存性が導出され、系統的依存性は、洗浄の成功ならびに、好ましくは、量の相互依存性を反映する、連続的かつ微分可能な系統的に決定された曲線によって、制御量のこの部分の関数として、また場合によっては、処理量の関数として、リソース要件を表すことが具体的に考えられる。

言い換えれば、洗浄される複数の表面について、複数の系統的依存性を導出することができ、特に、車両上で洗浄される表面の数は、導出された系統的依存性の数に対応する。

任意選択的に、系統的依存性は、ｎ次元の入力量およびｉ次元の出力量を考慮に入れて、ｍ次の（ｎ＋ｉ）次元曲線の形式をとることができる。

このような系統的依存性は、様々な方法で使用できる。したがって、とりわけ、入力量の比較を使用して、問題の表面をリソースの観点から特に効率的に洗浄することができる制御量を見つけることができると考えられる。さらに、洗浄成功率とリソース要件との比較において、対応する表面の特別なリソースを節約する洗浄が可能な制御量を求めることが具体的に考えられる。

好ましくは、入力量は、洗浄される表面を洗浄するために使用される洗浄液の量を示す。

好ましくは、入力量は、洗浄液が洗浄される表面に塗布される期間を示す。

好ましくは、入力量は、洗浄手段、特に、洗浄される表面が処理される拭き取り要素を示す。

好ましくは、入力量は、洗浄手段が使用される時間を示す。

好ましくは、入力量は、系統的依存性について考慮される自動車のタイプを示す。

好ましくは、入力量は、洗浄される表面が後で洗浄手段で処理される前に、洗浄される表面が浸される量の洗浄液を示す。さらに好ましくは、入力量はまた、洗浄される表面が後で洗浄手段で処理されるまでに浸される時間を示す。

好ましくは、入力量は、洗浄される表面を洗浄するために使用される洗浄液の量および／または洗浄される表面に洗浄液が塗布される期間および／または洗浄手段、特に、洗浄される表面が処理され拭き取り要素および／または洗浄手段が使用される時間および／または系統的依存性が考慮される自動車のタイプおよび／または洗浄される表面が後で洗浄手段で処理される前に洗浄される表面が浸される洗浄液の量および／または洗浄される表面が後で洗浄手段で処理されるまで浸される時間を示す。

系統的依存性を継続的に指定することで、手順の設計が有利になり、系統的依存性の堅牢性をチェックできるようになる。したがって、系統的依存性が規則性であるか、または継続的な精度で把握できる特定の確率を有する傾向であるかを定量化できる。

ここで記述する手順の別の利点は、ほぼ無制限の数のパラメータを相互に関連して記憶し、系統的依存性、好ましくは、（ｎ＋ｉ）次元の系統的依存性を導出するために使用できることである。

適切な洗浄システムのオペレータは、特に、脳内の制御量の指定に関する決定に関して、（ｎ＋ｉ）次元の系統的依存性をマッピングする能力に当然制限がある。特に、対応する洗浄システムの複雑さが絶えず増大し、検出可能な影響量の数が増加することにより、今日のオペレータは、理解能力の自然な限界の限界にすでに達していることがしばしばある。系統的依存性は、そのような制限を受けないため、有利である。

それによると、提案された手順の好適な実装により、手順のパラメータ間の複雑な相関関係をマッピングすることができる。これは特に、相互に様々な相関関係を示し得る、関連する量が多数ある依存関係に適用される。

有利なことに、ここに提示された本発明の態様は、関連するすべての相互依存性を有する洗浄システムのシステム挙動をマッピングできることを達成でき、その結果、車両タイプの表面の適切かつリソース効率の高い洗浄に関する豊富な経験が生み出される。

特に、車両タイプの単一の表面をリソース効率よく洗浄することで、所与の環境条件下およびそれぞれの表面の所与の初期汚染下で効率的に洗浄できることを記録するか、または導出することができる。

洗浄プロセスの結果は、表面の完全な洗浄である必要はないことを明確に指摘する必要がある。特に、表面の洗浄の成功は非常に小さいため、その背後に隠されたセンサに対して機能し続けることを特に検討する必要がある。

これは、特に、自動車のフロントウィンドウとリアウィンドウに適用され、これらのウィンドウは、洗浄プロセスの完了後に、少なくともフロントガラス、好ましくは、フロントガラスの内部における自動車の運転者の後ろのセンサが、フロントおよび／またはリアウィンドウの汚損によって安全な運転動作が失敗しないように、フロントおよびリアウィンドウを介して動作することができる程度に洗浄される。

このように、このような系統的依存性を利用する洗浄方法を使用することによって、洗浄リソースを有利に節約することができ、既存の洗浄リソースと同じ初期条件で、さらなる距離を安全に運転することができ、かつ／または同じ距離をカバーするために使用する必要のあるリソースが少なくてすむため、自動車の重量を減らすことができ、かつ／または自動車の関連付けられた流体タンクを洗浄液用に小さく設計することができ、自動車内の設置スペースを節約することができる。

好都合には、入力量は、少なくとも１つの測定量、好ましくは、処理量および／または制御量を示す。

ここでは、入力量が、測定量を示すことが示唆される。

入力量が、測定量を示すことが不足している場合、系統的依存性は、制御システムの枠組み内の制御量のデフォルト値にもおそらく依存している可能性がある。

しかし、測定量を使用することによって、系統的依存性の精度を有利に高めることができる。

好ましくは、そのような測定量は制御量であり、その結果、洗浄される自動車の表面の洗浄プロセスの出力量と制御量との間の系統的依存性を導出することができ、したがって、後で対応する表面の洗浄のため、特に、洗浄される表面の洗浄プロセスの制御および／または調整のためにも使用することができる。

さらに、入力量が処理量を示し、その結果、出力量と処理量との間の系統的関係、好ましくは、空気湿度および／もしくは空気温度、ならびに／または実際の日射、ならびに／または洗浄される表面の温度が、洗浄される自動車の表面の洗浄プロセス中に導出され得、したがって、後で、対応する表面の最適な洗浄のためにも使用され得ることが示唆される。

これの利点は、導出された系統的依存性の精度を高めることができ、同時に、制御量および／または処理量の領域からの多数の影響因子を考慮に入れることができることである。

好ましくは、入力量は、自動車の運転速度を示す。

自動車の走行速度は、洗浄される表面の洗浄プロセス、特に、洗浄される表面上の洗浄液の分配、ならびに／または相対的な気流もしくは／または洗浄される表面上の洗浄液の蒸発による、洗浄される表面上の洗浄液の変位に影響を及ぼしてもよく、洗浄液が汚染を溶解してもよい効果的な曝露時間も影響を受けてもよい。

入力量に運転速度が含まれている場合は、ここで導出された系統的依存性を使用して、洗浄される表面の最適な洗浄のために、運転速度の影響を考慮に入れることもできる。

優先される実施形態では、入力量は、湿度、特に、自動車の近傍の現在の湿度および／または自動車の近傍の温度、特に、自動車の近傍の現在の温度および／または降雨量、特に、自動車の近傍の現在の降雨量および／または降雪量、特に、自動車の近傍の現在の降雪量および／または自動車の座標を示す。

空気湿度および気温は、洗浄される表面の洗浄プロセスの洗浄成功に影響を与える重要な因子であることが示されている。

このため、ここでは、リソース効率の高い洗浄のためのこれらの特に関連する影響因子への系統的依存性が導出されることが提案されている。

雨および／または雪が洗浄プロセスをよりリソース効率の高いものにすることができることも示されている。特に、雨および／または雪は、堆積した汚れを剥がすか、少なくとも軟化させて溶解しやすくし、したがって、洗浄液を節約する可能性がある。

系統的依存性を導出するときに、効果的な温度および／または効果的な湿度および／または効果的な雨量および／または効果的な雪量が考慮される場合、これらのデータは、精製プロセスを評価するときにも考慮に入れることができる。

特に、洗浄プロセス、特に、制御量設定値によって指定された洗浄プロセスを選択するときに、現在の環境条件も考慮に入れられ、その結果、最適にリソースを節約する、かつ／またはリソース効率の高い洗浄プロセスを選択し、実行することができることが考えられる。

さらに、特に予想される温度および／または予想される湿度および／または予想される雨量および／または予想される雪量を統計的に検討するときに、車両の現在の座標も考慮に入れられることが考えられる。したがって、車両の現在の座標に基づいて、予想される環境条件が決定され、予想される環境条件および系統的依存性に基づいて、最適なリソースを節約する、かつ／またはリソース効率の高い洗浄プロセスが選択され、洗浄される表面の洗浄のために実装されることが具体的に考えられる。

これの利点は、重要な影響因子を、洗浄される表面を洗浄するときに系統的に考慮に入れることができ、したがって、将来の表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄においても考慮に入れ、リソースを節約し、自動車の動作上の安全性を向上させることができることである。

任意選択的な実施形態では、入力量は、車両タイプを示す。

車両タイプは、自動車の表面の一部の洗浄プロセスに影響する多数の異なる影響因子に関する情報を提供する。これらには、とりわけ、洗浄される表面が設置される位置および／または洗浄される表面のサイズおよび／または洗浄される表面を洗浄することができる洗浄手段および／または予想される汚染の程度および／または予想される汚染のタイプおよび／または洗浄される表面の気流への曝露および／または洗浄される表面の日光への曝露および／または洗浄される表面の数が含まれる。

さらに、車両タイプは、センサのそれぞれの設置された機能タイプおよび／またはそれぞれの設置されたセンサタイプに関する、特に、それぞれのセンサが設置されている場所への割り当てを含む、自動車に位置するすべての異なる機能タイプのセンサおよび／またはセンサタイプに関する情報を提供する。

ここでは、系統的依存性を導出するときに、これらの影響因子を検討することを提案する。

これの利点は、車両タイプに関連付けられた影響因子を系統的依存性に関して考慮に入れることができるため、リソース効率の高い洗浄のために、将来的に各車両タイプに個別に適用できることである。

好都合なことに、入力量は、センサの利用可能性を示す。

センサの利用可能性は、センサがどれほどひどく汚損されているかについての情報を最終的に提供できる量である。

特に優先されるのは、利用可能性が、間隔内の値を想定できることであり、到達の１つの間隔制限は、システムがその要件を完全に満たすことができることを意味し、到達の他の間隔制限は、システムがその要件を満たすことができなくなることを意味する。

利用可能性値が間隔制限の間の範囲にある場合でも、システムは、その要件を満たすことができるが、より困難な条件下で行われる。特に、利用可能性の値は、自動車の表面の汚染の程度、好ましくは、表面、好ましくは、センサの表面の汚染の程度、特に好ましくは、光学センサの表面の汚損の程度、ならびに／または自動車の運転者が見る窓の汚れの程度、特に、フロントガラスおよび／またはリアウィンドウの汚損の程度、ならびに／またはヘッドランプおよび／もしくはリアヘッドランプの汚損の程度を反映する。

表面の洗浄プロセス前のセンサの利用可能性は、同じ制御量であるが、洗浄プロセス前の異なる利用可能性で、洗浄の成功に影響を与えることが判明した。

ここで提案される態様によって、センサの利用可能性を、導出された系統的依存性の影響因子として考慮に入れることができることが有利に達成され得る。

好ましくは、出力量は、センサの利用可能性および／または洗浄プロセスによる利用可能性の増加を示す。

ここで提案される本発明の態様は、特に、利用可能性の増加と呼ばれる、洗浄プロセスの前後のセンサの利用可能性を比較することによって、洗浄プロセスの洗浄成功を決定することを可能にする。

言い換えれば、利用可能性の増加は、洗浄プロセスの完了直後の利用可能性と洗浄プロセスの直前の利用可能性との間の差である。

したがって、洗浄プロセスの成功、好ましくは、利用可能性の増加は、ここで提案される態様によって、有利に定量化することができる。

これにより、洗浄プロセスの前にセンサの利用可能性への系統的依存性によって、制御量を決定でき、一方では、洗浄される表面のリソース効率の高い洗浄を実行することができるが、他方では、洗浄プロセスを達成した後のセンサの所望される利用可能性を達成できる、将来の洗浄プロセスが有利な方法で可能になる。

制御量の選択によって指定される選択された洗浄プロセスは、必ずしもセンサの利用可能性の決定可能性の上限までセンサの利用可能性を取り除くわけではなく、機能関連および／または安全関連の態様で必要な場合に限る。

さらに、リソース効率および／またはセンサの機能性および／または自動車の安全の態様の観点から最適な洗浄を達成するために、それぞれの制御量によって指定されるいくつかの洗浄プロセスを次々に実行することができると考えられる。

このような洗浄ステップのシーケンスは、第１の洗浄プロセスの前にすでに定義されていることを特に検討する必要がある。

さらに、表面の洗浄シーケンスの洗浄プロセスの間に、それぞれのセンサの利用可能性が再評価され、後続の洗浄プロセスの制御量が、その間に達成されたそれぞれのセンサの利用可能性に応じて決定されることが考えられる。

全体として、自動車の１つ以上の表面の洗浄が、自律的に、または少なくとも部分的に自律的に実行され得ることが有利に達成され得る。

好都合な実施形態では、出力量は、自動車の表面の洗浄プロセスのリソース要件を示し、好ましくは、リソース要件は、表面の洗浄プロセスの制御量設定値に応じて決定される。

これは、系統的依存性を使用するときに、とりわけ、表面の洗浄が最適化される現在の初期条件の制御量設定値によって表される最適な洗浄プロセスを選択するときに、洗浄プロセスのリソース要件を考慮に入れることができるという点で有利である。

優先される実施形態では、系統的依存性は、回帰分析によって決定される。

ここでは、系統的依存性を間接的に導出するためのアルゴリズムとして回帰アルゴリズムを使用することが示唆される。

したがって、多数の用途ですでに試験されており、ここで検討されるシステム挙動に従って最適に選択され、かつ／または適合できるアルゴリズムを有利に適用して、高品質の系統的依存性を決定することができる。

好都合には、系統的依存性は、曲線、好ましくは、曲線および曲線の決定係数の形式で決定される。

これの利点は、系統的依存性が、洗浄プロセスの入力量の関数として、曲線で示されることであり、特に、この曲線にはギャップがなく、その結果、制御量と出力量との間の明確な割り当て、特に、入力量と出力量との間の連続的かつ微分可能な依存関係を達成でき、その結果、依存関係は、最適化に、特に、リソース要件の最適化に理想的に適合される。

好ましくは、曲線は、連続的かつ微分可能であり、その結果、制御量の制御範囲における系統的依存性を使用することによって、洗浄プロセスの要件に好適な制御量を決定することができ、これがないと、調節範囲の不連続性、または制御量の変動の影響の微分不可能な変化につながる。

決定されたデータおよび回帰モデルによって決定された曲線からの決定係数の評価は、十分な数のデータセットが利用可能であると仮定して、系統的依存性の精度の指標を提供する。洗浄プロセスの入力量と出力量との間の相関がどれほど意味があるか、および既存のデータまたは記録されたデータをどれだけうまく再現できるかを有利に評価することができる。さらに、決定係数が大きい場合、曲線を使用すると、既存のデータのマージンについてステートメントを作成することもできる。例えば、データを数値的に補足し、かつ／または既存のデータのマージンで推定できると考えられる。

任意選択的な実施形態では、系統的依存性は、最適化プロセスによって決定される。

ここで、系統的依存性のパラメータは、最適化手順によって、特に、系統的依存からのデータセットによって考慮される経験値の累積逸脱を最小化する最小化手順によって決定されることが示唆される。ここのようにして、特に、初期の経験値からの最小の累積逸脱で、最適な方法で導出することができる系統的依存性を決定することが有利に可能である。

好ましくは、系統的依存性のパラメータは、結果として得られる決定係数を最大化することによって、決定される。

好ましくは、系統的依存性は、自己学習最適化方法によって決定される。

とりわけ、機械学習の分類からのアルゴリズムの特性を示すアルゴリズムを使用することが提案されている。したがって、アルゴリズムは、入力量と出力量との間の系統的依存性を導出することができる。

これの利点は、自己学習最適化方法を使用することによって、系統的依存性を間接的に導出するという複雑なタスクを、人間が新たな条件に苦労して適応させる必要がないことである。したがって、系統的依存性を間接的に導出することで、時間およびお金を節約できる。

最適化手順は、多基準環境および様々な境界条件の下でも、最適な系統的依存性を決定しようとするため、導出された系統的依存性の品質は、ここで提案される態様によって改善できる。

このように、複数の等しい目的および／または境界条件（多基準最適化）の下で、最適化を実行できることも考えられる。特に、利用可能性の増加を最大化しながら、複数の必要なリソースを最小化することができる。特に、パレート最適性および／またはパレートフロントを決定できるアルゴリズムの分類が考慮される。特に、シンプレックス法および／または進化戦略および／または進化最適化アルゴリズムなどの分野におけるアルゴリズムの分類が、系統的依存性を導出するためにここで提案される。

好都合には、系統的依存性は、既存のデータベースのデータセットを使用して導出される。

これの利点は、既存のデータベースのデータを使用して、系統的依存性を導出することもできることである。したがって、経験値を最初に特定の自動車で収集し、データベースのデータに転送し、後で系統的依存性に転送する必要がないことを達成できる。このように、既存のデータおよび経験値を使用して、系統的依存性に基づいて、自動車の洗浄システムの直接動作を確実にすることができる。

任意選択的な実施形態では、既存のデータベースが、継続的に拡張される。

有利なことに、導出可能な系統的依存性の数が時間とともに増加することが達成され得る。

さらに、データセットによって知られている経験値の数が多いため、系統的依存性の精度を高めることができることが有利に達成される。

好都合な実施形態では、新たなデータセットが、導出された系統的依存性から最も逸脱しているデータセットを置き換える。

特に、経験値が系統的依存性までの最大のユークリッド距離と交換されるという事実を考慮に入れる必要がある。

有利なことに、系統的依存性は時間の経過とともにますます正確になり、これは、決定係数の増加によって表すことができる。

さらに、これには、相関性の低い系統的依存性でさえ、時間の経過とともにより適切に識別できるという利点がある。

第２の態様の主題は、個別に、または任意の組み合わせで累積的に、本発明の第１の態様の主題と有利に組み合わせることができることに留意されたい。

本発明の第３の態様の第１の代替例によれば、タスクは、自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化する方法であって、センサが表面に動作可能に接続され、方法が、自動車の洗浄システムのシステム挙動、好ましくは、少なくとも１つの表面の洗浄プロセスのシステム挙動、好ましくは、リソース効率の高い洗浄、特に好ましくは、リソースを節約する洗浄のために依存性テーブルからのデータを使用し、依存性テーブルは、それぞれが洗浄システムの入力量および洗浄システムの出力量を示すデータセットを示し、出力量が、システムのシステム挙動、好ましくは、洗浄プロセスの少なくとも１つの制御量と、洗浄プロセスの開始時間のセンサの利用可能性と、洗浄プロセスの終了時間のセンサの利用可能性との間の洗浄システム挙動の依存性テーブルによって、入力量に依存し、洗浄プロセスのリソース要件が、制御量に依存し、
－データベースならびに／または電子データ処理および評価ユニットおよび／もしくは電子制御ユニットから依存性テーブルのデータにアクセスするステップと、
－依存性テーブルのデータセットごとに、洗浄プロセスの終了時間のセンサの利用可能性と洗浄プロセスの開始時間のセンサの利用可能性の差を導出するステップと、
－依存性テーブルのデータセットごとに、それぞれのリソース要件とその差の比率を導出するステップと、
－その比率の最大値を示すデータセットの制御量を選択するステップと、
－好ましくは、その制御量を制御量設定値としてデータベースならびに／または電子データ処理および評価ユニットおよび／もしくは電子制御ユニットに記憶するステップと、を示す、方法によって解決される。

車両支援システムの数が増えると、エンジン車両に設置されるセンサの数も増やす必要がある。これらのセンサは、主に光信号を検出するため、センサに動作可能に接続されている光信号が検出される表面が十分に清浄であるという事実に依存している。清浄度は、処理されるそれぞれの光信号を少なくとも主に干渉なしで受信し、かつ／または処理できるという事実によって、個々のセンサによって個別に定義される。

したがって、センサと能動的に接続されている表面は、洗浄手段の使用によって、時々洗浄する必要がある。これは、光信号で動作しないセンサの大部分にも適用される。これらのセンサの信号送信は、汚染によって損なわれる可能性があるためである。

したがって、本発明のこの態様は、光学センサだけでなく、自動車のすべてのセンサ、少なくとも自動車の表面に能動的に接続されているセンサに影響を与える可能性があることを明確に指摘する必要がある。

各洗浄プロセスは、自動車が提供する必要のあるリソース要件にリンクされている。

これまでのところ、洗浄プロセスは、手動で、好ましくは、自動車の運転者によって開始されることが知られている。

車両支援システムの数の増加、したがって、自動車に設置されるセンサの数の増加も最近増加しており、そのため、リソースを利用可能に保つ必要性も大幅に増加している。

センサの増加により、必要な数の洗浄プロセスの制御作業も増加した。そのため、関連する表面の半自動または自動洗浄も望ましい。

特に、好ましくは、リソース効率が高く、特に、リソースを節約する個々の洗浄プロセスを実行することによって、関連するセンサに効果的に接続されている表面の洗浄のためのリソースの消費を最小化するための有利に自動化可能な手順が、現在提案されており、その結果、リソースの消費、したがって、少なくとも１つの洗浄手段のリソース要件も有利に減らすことができる。

各洗浄プロセスは、少なくとも１つのパラメータ、特に、入力量、特に好ましくは、制御量によって定義される。洗浄される表面に塗布される洗浄液の量は、それぞれの入力量または同時にそれぞれの制御量と見なすことができる。

洗浄液は、洗浄される表面にいくつかの段階で塗布されるという事実も優先されるべきであり、好ましくは、第１の段階では、汚染を軟化させることができる比較的少量であり、第２の段階では、軟化した汚染を表面から洗い流すことができる第２の量である。洗浄剤の使用方法、特に、洗浄液の量は、単一の洗浄プロセスのリソース要件に直接影響する。

この態様は、洗浄プロセスに必要な洗浄液の量だけでなく、洗浄に使用されるエネルギーの量、拭き取り要素の摩耗、および／または洗浄プロセスに必要な同等のリソースも検討することに留意されたい。

各洗浄プロセスは、システム挙動の影響を受け、システム挙動は、少なくとも１つのパラメータ、好ましくは、入力量、特に好ましくは、制御量に依存し、出力量の枠組み内で、特に好ましくは、利用可能性によって、洗浄プロセスの結果に関する、特に、計画の意味で使用された、または使用される予定のリソース要件、および洗浄の成功に関するステートメントを作成することもできる。

したがって、システム挙動は、好ましくは、少なくとも１つの入力量および少なくとも１つの出力量によって定義され、少なくとも１つの出力量は、少なくとも１つの入力量に依存する。

入力量の場合、センサに動作可能に接続されているために、洗浄される表面のサイズも検討することができる。

入力量の文脈で、洗浄される表面の位置を優先することもできる。したがって、リソース効率の高い、特に優先されるリソースを節約する洗浄方法の違いは、洗浄される表面が自動車の前面または片側または背面または下部または上部にあるかどうかに起因する可能性がある。

さらに、入力量には、汚染の種類、特に、それが汚れおよび／もしくはほこりまたは泥もしくは雪などの層の覆われた堆積物であるかどうかも含まれる可能性がある。また、自動車の動作場所および動作履歴により、特に、天候予報と組み合わせて、表面の汚染のタイプを統計的に予測できることにも留意する必要がある。言い換えれば、入力量の範囲には、天候条件ならびに動作場所および／または動作履歴も含まれる可能性がある。これらは、自動車の座標および、必要に応じて、他の検索可能なデータ、特に、データネットワークから検索可能なデータによって評価され得る。

洗浄プロセスの洗浄成功を評価するときに、成功は、洗浄プロセスの前後に洗浄される対応する表面の利用可能性の差として考えられることを、好ましくは、思い出すことができる。

異なる定義の洗浄プロセスは、少なくとも１つの入力量および少なくとも１つの出力量で構成されるシステム挙動に基づいて評価できる。

いくつかの定義された洗浄プロセスの経験値が存在する場合、それぞれの汚染状況に対する既存の経験値に特に基づいて、リソース効率の高い、特に優先されるリソースを節約する洗浄を選択することができる。

それぞれの経験値は、少なくとも１つの入力量、特に、制御量、および少なくとも１つの出力量、特に、洗浄される表面を洗浄する前および洗浄した後の利用可能性との差から決定可能な利用可能性の増加からなる。

この文脈において、既存の汚染状況、特に、利用可能な利用可能性に基づいて、既存の経験による、最適なリソース効率の高い、特に優先されるリソースを節約する、洗浄をもたらした制御量が選択され、対応する制御量が、洗浄手順の枠組み内で再現されることが特に検討され得る。再生中、特に、制御量または制御された洗浄プロセスを検討することができる。

可能な経験値は、好ましくは、自動車、特に、特定の自動車で得られた経験、および／または参照車両で得られた経験および／または数値モデルに基づいて生成された経験および／または実験室試験に基づいて、生成された経験から得られる経験値からなり得る。

リソース効率の高い、特に、リソースを節約する、洗浄プロセスの選択のために考慮される経験値は、好ましくは、現在も洗浄されるか、または少なくともその洗浄が評価される予定である、洗浄される表面に基づいて得られるそれぞれの経験に関連する。こ

収集された経験値を記憶するときに、データは依存性テーブルに記憶することができる。

好ましくは、依存性テーブルは、新たな経験値によって拡張することができる。

依存性テーブルを優先的に読み取ることができる。

好ましくは、依存性テーブルは、データベースならびに／または電子データ処理および評価ユニットおよび／もしくは電子制御ユニットに記憶することができる。

好ましくは、依存性テーブルは、洗浄プロセスの評価のための中間結果を順序付けられた方式で記憶する可能性を示す。

好ましくは、依存性テーブルは、最先端技術で知られているデータマイニング方法によって具体的な経験値の選択を可能にする。

言い換えれば、ここでは、洗浄のために選択された表面の洗浄のためのリソース消費が、洗浄プロセスのシステム挙動に基づいて最適化され、その結果、特に、現在の初期状況に応じて、より少ないリソース入力でより良い洗浄結果を有利に達成できることが示唆される。

最適な制御量設定値は、提案された手順に従って洗浄される表面のリソース最適な洗浄を約束する、定義された洗浄プロセスの経験値の制御量に対応する。対応する最適な経験値が選択されている場合、最適な制御量設定値は、対応する入力量から取得できる。

ここで提案される方法は、センサと相互に関連する表面の洗浄を最適化し、洗浄される個々の表面に最適化された制御量設定値を生成するように設計される。

好ましくは、手順は、洗浄されるいくつかの表面に対して順次実行され得、これは、制御量設定値が、洗浄される自動車の表面ごとに連続的に定義され得るという点で有利である。

これは、
－データベースならびに／または電子データ処理および評価ユニットおよび／もしくは電子制御ユニットから依存性テーブルのデータにアクセスするステップであって、収集された予想値が、有利に呼び出され、次のステップにおいて処理され得る、アクセスするステップと、
－依存性テーブルのデータセットごとに、洗浄プロセスの終了時間のセンサの利用可能性と洗浄プロセスの開始時間のセンサの利用可能性との差を導出するステップであって、各々の記憶された経験値についての利用可能性の増加が有利に決定される、導出するステップと、
－依存性テーブルのデータセットごとに、それぞれのリソース要件とその差の比率を導出するステップであって、洗浄プロセスの効率が、予想されるリソース要件および予想される洗浄成功の比率によって有利に定義され得る、導出するステップと、
－その比率の最高値を示すデータセットの制御量を選択するステップであって、既存の経験値に基づいて、最もリソース効率の高い制御量が選択され得る、選択するステップと、
－好ましくは、その制御量を制御量設定値としてデータベースならびに／または電子データ処理および評価ユニットおよび／もしくは電子制御ユニットに記憶するステップであって、特定の制御量設定値が、検索され、下流の洗浄プロセスの枠組み内で有利に適用され得る、記憶するステップと、によって達成され得る。

本発明の第３の態様の第２の代替例によれば、タスクは、自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化する方法であって、センサが表面に動作可能に接続され、方法が、自動車の洗浄システムのシステム挙動、好ましくは、少なくとも１つの表面の洗浄プロセスのシステム挙動、好ましくは、リソース効率の高い洗浄、特に好ましくは、リソースを節約する洗浄のために系統的依存性、好ましくは、本発明の第２の態様に記載の系統的依存性を使用し、系統的依存性は、それぞれが洗浄システムの入力量および洗浄システムの出力量を示すデータセットを示し、出力量が、システムのシステム挙動、好ましくは、洗浄プロセスの少なくとも１つの制御量と、洗浄プロセスの開始時間のセンサの利用可能性と、洗浄プロセスの終了時間のセンサの利用可能性との間の洗浄システム挙動の系統的依存性によって、入力量に依存し、洗浄プロセスのリソース要件が、制御量に依存し、
－データベースならびに／または電子データ処理および評価ユニットおよび／もしくは電子制御ユニットから系統的依存性にアクセスするステップと、
－系統的依存性の過程について、洗浄プロセスの終了時間のセンサの利用可能性と洗浄プロセスの開始時間のセンサの利用可能性との差の過程を導出するステップと、
－系統的依存性の過程について、差の過程とそれぞれのリソース要件の過程の比率の過程を導出するステップと、
－その比率の最高値を示すその比率の過程での点に属する制御量を選択するステップと、
－好ましくは、その制御量を制御量設定値としてデータベースならびに／または電子データ処理および評価ユニットおよび／もしくは電子制御ユニットに記憶するステップと、を示す、方法によって解決される。

本発明の第３の態様の上記の第１の代替例によれば、離散的な経験値が、洗浄プロセス、好ましくは、リソース効率の高い洗浄、特に好ましくは、リソースを節約する洗浄のためのリソース要件を最適化するための手順に使用される。

入力量の可能な表現の範囲での入力量、特に、制御量の解決は、使用可能な経験値の数および入力量の可能な表現の範囲でのこれらの使用可能な経験値の分布に依存する。

別の方法で、ここでは、系統的依存性によって、好ましくは、本発明の第２の態様に記載の系統的依存性によって、洗浄プロセスのシステム挙動をマッピングすることが提案される。

好ましくは、系統的依存性は、データセットを示し、各データセットは、洗浄プロセスの入力量および洗浄プロセスの出力量を示す。とりわけ、系統的依存性は、定義された数のデータセットおよび可能な入力量の範囲での定義された分布によって表されると考えられる。

これにより、系統的依存性のデータセットが、リソース効率の高い洗浄、特に好ましくは、リソースを節約する洗浄の目的の意味で、最適な数のデータセットおよびデータセットの最適化された分布が、入力量の可能な表現の範囲でもたらされるように、経験値から導出されたことが有利に可能になる。

入力量および出力量によって定義される系統的依存性の文脈での具体的なデータセットに関する限り、これらは、第３の態様の第１の代替例の後の手順ステップに従っても優先的に進めることができる。

あるいは、系統的依存性が、その数学的記述によって与えられることも考えられる。この場合、系統的依存性は、少なくとも１つの入力量と少なくとも１つの出力量との間の依存関係を表す曲線からなる。

特に好ましくは、曲線の完全な定義範囲にわたる曲線の形式での系統的依存性は、少なくとも１つの入力量の少なくとも１つの出力量の依存性を表す。

曲線の優先される定義範囲は、少なくとも入力量の可能な表現の範囲と同じ大きさである。

また、系統的依存性が曲線によって定義される場合、系統的依存性は、それぞれが洗浄システムの少なくとも１つの入力量および洗浄システムの少なくとも１つの出力量を示すデータセットを示すと言うことができる。特に、個々のデータセットは、例えば、入力量のグリッドの出力量を計算することによって、その曲線から読み取ることができるためである。

好ましくは、系統的依存性は、入力量として少なくとも１つの制御量を有する。

好ましくは、系統的依存性は、洗浄プロセスの開始時間のセンサの利用可能性と、洗浄プロセスの終了時間のセンサの利用可能性との間に依存性を有し、これにより、利用可能性の増加を決定することができる。

系統的依存性を使用することにより、特に、系統的依存性が曲線の形式で連続的かつ微分可能である場合、最適な制御量を検索するときに、システム挙動の極値を決定するために、数学的方法を使用できることが有利に達成できる。

さらに、この代替例によって、本発明の第３の態様の第１の代替例と比較して、制御量設定値について、より良い最適性を決定することができ、その結果、比較においてさらに有利に、さらに多くのリソース節約を可能にすることができることが有利に到達され得る。

これは、一方では、系統的依存性の決定のプロセス、特に、本発明の第２の態様の後の決定によって、測定の不正確さおよびシステム挙動の変動を平滑化し、好ましくは、離散的な経験値によって、離散的な記述を形成し得、系統的依存性の連続的かつ安定的な微分可能な表現が生成され、システム挙動のマッピングのより高い精度を達成することができる。

さらに、最適化の結果は、数学的な観点からは最適であるが、現在利用可能な経験値がないそれらの領域からも最適な制御量設定値を選択することによって、改善することができる。

ここでは、洗浄のために選択された表面の洗浄のためのリソース消費が、洗浄プロセスのシステム挙動に基づいて最適化され、その結果、特に、現在の初期状況に応じて、かつ、本発明の第２の態様に記載の系統的依存性を使用して、より少ないリソース入力でより良い洗浄結果を有利に達成できることが具体的に提案される。

ここで提案する方法は、センサと相互に関連する表面の洗浄を最適化し、洗浄される個々の表面に最適化された制御量設定値を生成するように設計されている。

好ましくは、手順は、洗浄されるいくつかの表面に対して順次実行され得、これは、制御量設定値が、洗浄される自動車の表面ごとに連続的に定義され得るという点で有利である。

第３の態様の第２の代替例に続く手順ステップは、第３の態様の第１の代替例からわずかに修正されるべきであることが理解される。

特に、データベースならびに／または電子データ処理および評価ユニットおよび／もしくは電子制御ユニット内の依存性テーブルはアクセスされないが、むしろ対応する系統的依存性、特に、本発明の第２の態様に記載の、系統的依存性が、アクセスされる。

さらに、好ましくは、離散的なデータ点は計算に使用されないが、それぞれの数学演算は、好ましくは、曲線の全過程にわたって曲線全体で実行されることも理解される。これは、好ましくは、分析的に、または離散化によって、定義されたステップで実行できる。

さらに、系統的依存性の利点が活用され、データセットが、文書化された経験値から選択されておらず（これにより、洗浄される表面の最適なリソースを節約する洗浄が約束される）、系統的依存性の過程の極値点、少なくとも、制御量を適応させることができる領域の極値点であることが理解される。特に、制御量を調節することにより、選択された制御量設定値を範囲の端に配置できることが理解される。

ここで考慮される系統的依存性は、その次元に限定されず、入力量の任意の数の次元および出力量の任意の数の次元を有することができることを明確に指摘する必要がある。

好ましくは、
－依存性テーブルおよび／または系統的依存性は、処理量、好ましくは、自動車の近傍の湿度および／もしくは温度、ならびに／または降雨量および／もしくは降雨量、ならびに／または自動車の座標への依存を示し、
－制御量の選択の前に、依存性テーブルからの制御量の選択で考慮されるデータセットおよび／または制御量の選択で考慮される系統的依存性の領域はまず、それぞれの処理量から逸脱する領域、好ましくは、計画された旅程に沿った現在の湿度および／もしくは予測湿度、ならびに／または計画された旅程に沿った自動車の近傍の現在の温度および／もしくは予測温度、ならびに／または計画された旅程に沿った現在の降雨量および／もしくは予測降雨量、ならびに／または計画された旅程に沿った現在の降雪量および／もしくは予測降雪量、ならびに／または計画された旅程に沿った自動車の座標および／もしくは自動車の予測座標に制限され、２０％未満、好ましくは、１０％未満逸脱し、特に好ましくは、５％未満逸脱する。

ここで、制御量設定値の最適化、言い換えれば、洗浄される自動車の単一の表面を洗浄するためのリソース要件の最小化も、少なくとも１つの処理量を考慮に入れることが特に提案される。

言うまでもなく、長期間の霧雨の後に実行される洗浄プロセスの洗浄成功は、同じ以前の汚損の程度および同じタイプの汚損を少なくとも考慮に入れて、強い日差しのある暑い夏の日に同じ制御量で定義される洗浄プロセスが実行される場合とは異なる。

言い換えれば、リソース最適な洗浄プロセスは、少なくとも１つの処理量にも依存する。そのため、最適な制御量設定値を最適化するときに考慮に入れることができる。

依存性テーブルに記憶されている経験値が最初に、処理量、好ましくは、関連する処理量に依存している場合も、同じことが達成できる。系統的依存性、特に、本発明の第２の態様の後の系統的依存性を使用する場合にも、同じことが適用され、処理量、好ましくは、関連する処理量にも依存性を有さなればならないので、最適化において、ここで提案されることを考慮に入れることができる。

最適化の中で検討するために、最適な制御量設定値および／または系統的依存性の範囲を選択するときに考慮される依存性テーブルからの経験値の数は、現在普及している処理量または計画された洗浄プロセスの時点での天候予測に従って予想される処理量から２０％を超えて逸脱しない範囲に制限され、好ましくは、１０％未満逸脱し、特に好ましくは、５％未逸脱することが提案される。

このような制限により、日光の下で行われた洗浄プロセスの経験が、降雪時の保留中の洗浄に転送されないようにすることが達成できる。言い換えれば、差し迫った洗浄状況に本質的に対応する状況からの経験のみが、それぞれの状況に転送されることを達成できる。

とりわけ、最適であると予想される選択された制御量と洗浄プロセス中に達成される結果との間のマッピング精度を有利に改善することができる。

処理量は、好ましくは、事前に計画された経路の天候として理解される。最適な制御量設定値の決定は、事前に計画された経路で、特に、雨および／または降雪の際に、洗浄のためにより少ないリソースを必要とする天候条件に到達するかどうかにも依存する可能性がある。このようにして、洗浄時間も含むことができる制御量設定値の決定に予想される天候条件を含めることによって、洗浄に必要な総リソースを有利に減らすことができることが有利に達成され得る。これは、とりわけ、処理量を含めることによっても示唆される。

処理量の検討される領域に関する上記の値は、急激な限界として理解されるべきではなく、むしろ、本発明の記述された態様を離れることなく、工学的スケールで超過するか、または下回ることができるべきであることを指摘する必要がある。簡単に言うと、値は、ここで提案された検討される処理量レジームのサイズを示すことを意図している。

好都合には、
－依存性テーブルおよび／または系統的依存性は、洗浄プロセスの開始時間のセンサの利用可能性への依存関係を示し、
－特に、好ましくは、本発明の第１０の態様に記載のまだカバーされていない自動車の距離もしくは動作時間での予想される利用可能性を決定する方法を適用することによって、制御量の選択の前に、依存性テーブルからの制御量の選択で考慮されるデータセットおよび／または制御量の選択で考慮される系統的依存性の領域が、最初に、センサの実際の利用可能性および／または計画された経路上の点でのセンサの予想される利用可能性から２０％未満逸脱し、好ましくは、１０％未満、特に好ましくは、５％未満逸脱する領域に制限される。

ここでは、制御量設定値の最適化に、洗浄される表面と能動的に接続されたセンサの利用可能性を含むことが示唆される。

利用可能性の増加によって測定される、制御量によって定義される洗浄プロセスは、表面の異なる初期汚損で、異なる洗浄成功をもたらす。好ましくは、よりひどく汚損された表面よりもひどく汚損された初期状況に対してより良い洗浄結果が得られ、各々の場合に、同一の制御量で洗浄が実行されるので、各々の場合に、同等のリソース要件が必要とされる。

この点で、洗浄プロセスの開始時の汚染は、洗浄プロセスのリソース効率に影響を与える可能性がある。

特に、洗浄プロセスの開始時間のセンサの利用可能性によって評価される、洗浄される表面の初期汚染状況の検討は、依存性テーブルに記憶された経験値が、最初に洗浄プロセスの開始時間のセンサの利用可能性への依存を有する事実によって、可能にされる。系統的依存性、特に、本発明の第２の態様の後の系統的依存性を使用する場合に、も同じことが適用され、洗浄プロセスの開始時間のセンサの利用可能性にも依存しなければならないので、これは、最適化において、従って検討され得る。

洗浄プロセスの開始時間にセンサの利用可能性を検討するときに、処理量を検討するためにすでに行ったのと同じことが適用される。ここでも、依存性テーブルからの最適化のために考慮される経験値の範囲および／または系統的依存性の範囲は、センサの実際の利用可能性から２０％未満逸脱し、好ましくは、１０％未満逸脱し、特に好ましくは、５％未満逸脱する範囲に制限される。

結果として生じる制限のために、次の洗浄状況と本質的に一致する状況からの経験のみがこれらの状況に転送されることが有利に達成され得る。

とりわけ、最適であると予想される選択された制御量と洗浄プロセス中に達成される結果との間のマッピング精度を有利に改善することができる。

さらに、ここでは、とりわけ、次の洗浄プロセスの予備計画において、特に、本発明の第１０の態様に記載の手順で、洗浄プロセスを実行するときのセンサの予想される利用可能性が事前に推定されることを特に検討する必要がある。

したがって、洗浄プロセスまで自動車がカバーする距離、または洗浄プロセスまで自動車がカバーする動作時間に応じて、センサの予想される利用可能性を最初に決定することができ、これに基づいて、依存性テーブルおよび／または系統的依存性の領域からの経験値の制限を実行できる。

洗浄プロセスの計画精度を有利に改善することができ、センサに接続された表面を洗浄するためのリソース要件も、有利に減らすことができる。

洗浄プロセスの開始時間のセンサの利用可能性の検討される領域に関する上記の値は、急激な限界として理解されるべきではなく、むしろ、本発明の記述された態様を離れることなく、工学的スケールで超過するか、または下回ることができるべきであることを指摘する必要がある。簡単に言うと、値は、ここで提案された洗浄プロセスの開始時間のセンサの検討される利用可能性のサイズを示すことを意図している。

任意選択的に、
－依存性テーブルおよび／または系統的依存性は、洗浄プロセスの開始時間のセンサの利用可能性への依存関係を示し、
－制御量の選択の前に、依存性テーブルからの制御量の選択で考慮されるデータセットおよび／または制御量の選択で考慮される系統的依存性の領域が、最初に、洗浄プロセスの開始時間のセンサの利用可能性がセンサの実際の利用可能性以下である領域に制限され、
－選択された制御量に関連付けられた洗浄プロセスの開始時間のセンサの利用可能性は、制御量設定値として選択された制御量とともにさらに保存される。

上記とは逆に、現在、最適化時に洗浄プロセスを開始するために満たさなければならない条件について、特に、洗浄プロセスを開始するために達成されるセンサの利用可能性についても決定が下されるように、そのリソース効率に関して洗浄プロセスを最適化することが提案されている。

言い換えれば、事前に計画された洗浄プロセスは、洗浄方法によって、特に、洗浄プロセスの開始時間のセンサの所定の利用可能性が、ここで提案されるプロセスによって達成される場合、本発明の第１の態様に記載の洗浄方法によって、開始されなければならない。

提案される方法は、依存性テーブルに記憶された経験値が、最初に、洗浄プロセスの開始時間のセンサの利用可能性に依存するという事実によって、可能になる。系統的依存性、特に、本発明の第２の態様の後の系統的依存性を使用する場合に、も同じことが適用され、洗浄プロセスの開始時間のセンサの利用可能性にも依存しなければならないので、これは、最適化において、従って検討され得る。

同時に、制御量設定値に加えて、開始時のセンサの最適な利用可能性も、選択された最適な経験値または系統的依存性の最適な点の入力量から選択されるか、または決定される。

洗浄される表面と効果的に接続されているセンサが、すでに実際の利用可能性値を示した後、この方法によって、物理的に可能な範囲内のリソース最適な洗浄プロセスが、センサの現在の到達された利用可能性の限界にすでにあるため、直ちに開始するか、または、これが最初に、洗浄される表面の追加の汚染によって達成される必要があるため、開始時間のセンサの定義された利用可能性で、将来開始する、最適な洗浄プロセスのみが選択され得る。

洗浄プロセスの開始時間に、センサの利用可能性とともに選択された制御量設定値を記憶することによって、洗浄方法は、洗浄プロセスの開始時間のセンサの決定された最適な利用可能性に到達することによって、洗浄プロセスを開始することができる。

したがって、ここで提案される手順が、依然として可能なことの枠組み内で最もリソース効率の高い洗浄プロセスを選択するため、洗浄プロセスのリソース要件を有利な方法でさらに減らすことができる。

優先される実施形態では、制御量の選択の前に、依存性テーブルからの制御量の選択で考慮されるデータセット、および／または制御量の選択で考慮される系統的依存性の領域が、最初に、利用可能性の予想される増加が、センサ機能の意図しない障害なしに、自動車の現在の旅程を実行できる利用可能性を２０％上回らない、かつ／または利用可能性の閾値に到達するまで、好ましくは、１０％上回らない、特に好ましくは、５％上回らない領域に制限され、
特に、好ましくは、本発明の第１４の態様に従って、利用可能性の予想される増加を決定する方法を適用することによって、現在の利用可能性および利用可能性の予想される増加の合計が、利用可能性の閾値が超えられないように、自動車がカバーする距離または動作時間を達成するのに十分である。

自動車は、特に、自動車が距離をカバーするために使用されるときの、能動的な自動車動作に加えて、自動車が点に駐車されているとき、特に、自動車が無防備に天候に曝露されているときに、受動的な自動車動作においても汚染する。

自動車の洗浄のためのリソースの使用に関して、自動車またはその一部が、自動車の計画された動作の終了の直前に洗浄される場合、特に、それが、自動車が自動車の受動的な動作によってひどく汚染されるであろう次の能動的な動作前である可能性が高い場合、それはリソース効率が低い可能性があり、したがって、自動車の次の動作の開始時に、運転者支援システムの利用可能性を回復するために、少なくとも１つの洗浄プロセスを開始しなければならない。

言い換えれば、洗浄のための有利かつ全体的なリソースの両方を節約するために、能動的な車両の動作が終了する前に、可能な過剰洗浄を防ぐことができる。ここで提案される手順により、これが可能になる。

あるいは、洗浄液の噴霧で時々不必要なセンサとのみ効果的に接続されている表面を湿らせるためのさらなる任意選択的な実施形態による修正例のための条項が存在する。

このようにして、必要なセンサのうちの１つと能動的に接続されていない表面が乾燥せず、したがって、この表面に存在する汚染の付着を有利に防止することが有利に達成され得る。このようにして、表面の直接洗浄を目的とした別の洗浄プロセスが、覆われた汚れの層を短時間で除去する必要がなく、むしろすでに浸されているか、または事前に浸された汚れを除去するので、より少ない洗浄リソースでうまくいくことができることを有利に達成し得る。

言い換えれば、ここでは特に、表面の即時洗浄を目的とした洗浄プロセスは提案されていないが、表面の即時洗浄を目的とした後の洗浄プロセスがより良い、特に、より少ないリソースの消費で利用可能性が向上する洗浄の結果を達成することを容易にする洗浄プロセスが提案されている。

したがって、組み合わせて、より効率的な洗浄プロセスを可能にすることができる。

この目的のために、依存性テーブルからの経験値、または手順によって選択できる系統的依存性によってマッピングされたシステム挙動の領域は、ある領域に制限され、その結果、利用可能性の予想される増加は、センサ機能の意図しない障害なしに、自動車の現在の旅程を実行できる利用可能性を２０％上回らない、かつ／または利用可能性の閾値に到達するまで、好ましくは、１０％上回らない、特に好ましくは、５％上回らない。

好ましくは、各々の評価された洗浄プロセスの利用可能性の予想される増加は、本発明の第１４の態様に記載の方法を適用することによって決定することができる。

したがって、この方法によって選択された洗浄プロセスは、一方では、センサとの能動的な接続において、表面の有意な過剰洗浄をもたらさず、他方では、目標に到達する前に、ある程度の安全性で、運転者支援システムを維持するために後洗浄は必要ないことが有利に達成され得る。

このようにして、センサに効果的に接続されている表面の洗浄のためのリソースを節約できる。

洗浄プロセスによるセンサの利用可能性の予想される増加の検討される領域の上記の値は、急激な限界として理解されるべきではなく、むしろ、本発明の記述された態様を離れることなく、工学的スケールで超過するか、または下回ることができるべきであることを指摘する必要がある。簡単に言うと、値は、ここで提案された洗浄プロセスによる、センサの利用可能性の検討される予想される増加のサイズを示すことを意図している。

自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化する方法であって、制御量の選択の前に、依存性テーブルからの制御量の選択において考慮されるデータセットおよび／または制御量の選択で考慮される系統的依存性の領域は、最初に、利用可能性の予想される増加が、利用可能性の閾値を下回らずに、特に、利用可能性の閾値に達したときに、まだカバーされていない自動車の予想される距離または予想される動作時間を決定する方法を適用することによって、好ましくは、本発明の第１１の態様に記載の方法を適用することによって、特に、利用可能性の予想される増加を決定する方法を適用することによって、好ましくは、本発明の第１４の態様に記載の方法を適用することによって、次の洗浄プロセスまでの距離または動作時間を埋めるのに十分である領域に制限され、利用可能性の閾値を下回らずに、次の洗浄プロセスまでの距離または動作時間を埋めるために必要な利用可能性の増加を２０％上回らず、好ましくは、１０％上回らず、特に好ましくは、５％上回らず、
現在の利用可能性および利用可能性の予想される増加の合計が、利用可能性の閾値が超えられないように、自動車がカバーする距離または動作時間を達成するのに十分である、ことを特徴とする、請求項１～６のいずれか一項に記載の方法。

自動車の動作のいくつかの状況では、特に、現在まだ利用可能な洗浄リソースが特に不足している場合に、低侵襲洗浄プロセスのみが実行される場合、次の中間目標および／または次の洗浄リソースを補充する機会が、既存の洗浄リソースを使用して引き続き達成できることが有利である。

特に、必要である洗浄手段を最小限に抑えて、次のガソリンスタンドまで自律的な自動車の動作を維持できると考えられる。ここで提案される低侵襲洗浄プロセスは、洗浄剤の使用を最小限に抑えて利用可能性を最大限に高めるという意味で最適なリソース効率ではないとしても、利用可能なリソースは、特に、自律運転によって次の中間目的地に到達したい車両オペレータの動作の目標を達成するという意味で、最適に効率的に使用される。

これは、制御量の選択の前に、依存性テーブルからの制御量の選択において考慮されるデータセットおよび／または制御量の選択で考慮される系統的依存性の領域は、最初に、利用可能性の予想される増加が、利用可能性の閾値を下回らずに、特に、利用可能性の閾値に達したときに、次の洗浄プロセスまでの距離または動作時間を埋めるのに十分である領域に制限され、利用可能性の閾値を下回らずに、次の洗浄プロセスまでの距離または動作時間を埋めるために必要な利用可能性の増加を２０％上回らず、好ましくは、１０％上回らず、特に好ましくは、５％上回らないことによって達成され得る。

言い換えれば、ここでは、解空間は２つの側面によって制限される。

制御量設定値を選択する前に、利用可能性の閾値に達したときに、まだカバーされていない自動車の予想される距離または予想される動作時間が、好ましくは、本発明の第１１の態様に記載の手順によって決定されることに、特に留意すべきである。

さらに、制御量設定値が選択される前に、本発明の第１４の態様に記載の手順によって、洗浄プロセスの実行中に、利用可能性の予想される増加も決定されることを特に検討すべきである。

これの利点は、自動車が、利用可能なリソースで運転者によって定義された最小目標を最適に達成できるように、洗浄プロセスの選択を行うことができることである。

洗浄プロセスによるセンサの利用可能性の予想される増加の検討される領域の上記の値は、急激な限界として理解されるべきではなく、むしろ、本発明の説明された態様を離れることなく、工学的スケールで超過するか、または下回ることができるべきであることを指摘する必要がある。簡単に言うと、値は、ここで提案されている洗浄プロセスによる、センサの利用可能性の検討される予想される増加のサイズを示すことを意図している。

優先される実施形態では、第１の制御量および第２の制御量が選択され、それぞれの第１の制御量設定値およびそれぞれの第２の制御量設定値は、洗浄プロセスのシーケンスのための第１および第２の洗浄プロセスを定義し、第２の洗浄プロセスは、第１の洗浄プロセスの完了後に実行される。

ここでは、洗浄される表面の洗浄プロセスを、一緒に計画されたシーケンスの２つ以上の個々の洗浄プロセスに分割することが具体的に提案されている。

第１の洗浄プロセスは、第１の制御量設定値によって定義され、第２の洗浄プロセスは、第２の制御量設定値によって定義される。

両方の制御量設定値は、洗浄方法の範囲内、特に、本発明の第１の態様に記載の洗浄方法の範囲内で、それぞれの洗浄プロセスをトリガする条件を含むことも考慮されるべきである。特に、個々の洗浄プロセス間の時間的距離、空間的距離、または定義されたトリガする利用可能性の達成が考慮される。

利点は、複数の洗浄プロセスが単一の洗浄プロセスよりもリソース効率が高い場合に、洗浄のためのリソースを節約できることである。驚くべきことに、これは、それぞれの入力量またはそれぞれの入力量のいくつかのコンステレーションに現れる可能性があることが判明した。

任意選択的に、方法は、洗浄される複数の表面のために、特に２つ、３つ、４つ、５つ以上の洗浄される表面のために、直列または並列に実施される。

これまでのところ、実行される洗浄プロセスが、一度に１つの表面に対してのみ最適化される範囲でのみ手順が記述されてきた。

ここでは、この手順を、特に順次または並行して、洗浄される多数の表面に適用することが具体的に提案されている。

好都合には、制御量は、多基準最適化手順によって、選択される。

ここでは、最適な洗浄プロセスの選択が、多基準最適化手順の助けを借りて実行されることが、具体的に提案されている。

このような手順は、異なるリソースを同時に、互いに独立して最適化する場合に特に好適である。

洗浄液に加えて、専用の洗浄ローションも使用できることを優先する必要がある。

多基準最適化手法を使用することにより、開発中のパレートフロントに基づく決定において、異なるリソースを同等に有利にリソース効率が高いと見なすことができるという利点が有利に達成できる。

本発明の第３の態様によれば、好ましくは、リソース最適化のために他の影響変数、特に、センサのデバイスタイプ、洗浄液の温度、洗浄液の組成、拭き取り要素の移動速度、洗浄液の量、ノズルの向きなどを、考慮に入れることが可能である。

洗浄液の温度、洗浄液の組成、拭き取り要素の移動速度、洗浄液の量、および／またはノズルの向きに関して、これもまた、制御量であり得る。

言うまでもなく、系統的依存性、特に、本発明の第２の態様に記載の系統的依存性の利点は、系統的依存性の使用、特に、本発明の第３の態様に従ってここで提案される系統的依存性の使用にも適用される。

第３の態様の主題は、個別に、または任意の組み合わせで累積的に、本発明の先行する態様の主題と有利に組み合わせることができることに留意されたい。

本発明の第４の態様によれば、タスクは、自動車の洗浄される表面を洗浄するための洗浄戦略を決定する方法であって、洗浄される表面が、洗浄モードに依存して選択され、センサは、洗浄される表面に動作可能に接続され、
センサが、実際の利用可能性を示し、洗浄戦略が、洗浄される表面の洗浄プロセスを定義する制御量設定値を示し、
－好ましくは、実際の洗浄モードをチェックするステップと、
－現在選択されている洗浄モードに必要なセンサを少なくとも１つ選択するステップと、
－選択された各センサの実際の利用可能性をチェックするステップと、
－特に、自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化する方法を適用することによって、好ましくは、本発明の第３の態様に記載の方法を適用することによって、選択された各センサに動作可能に接続された各々の洗浄される表面の、リソース効率の高い、好ましくは、リソースを節約する、洗浄のための制御量設定値を決定するステップと、
－好ましくは、選択された各センサに動作可能に接続されて各々の洗浄される表面の、リソース効率の高い、好ましくは、リソースを節約する洗浄のために決定された制御量設定値を保存記憶するステップであって、特に好ましくは、決定された制御量設定値を洗浄戦略に、好ましくは、データベースならびに／または電子データ処理および評価ユニットおよび／もしくは電子制御ユニット内に、記憶するステップと、を示す、方法によって解決される。

センサの利用可能性が、利用可能性の閾値を下回ると、これは、センサの制限された機能をもたらす可能性があり、これにより、少なくとも１つの運転者支援システムの機能が間接的に損なわれる可能性がある。

本発明の第３の態様は、センサと動作可能に接続されている、洗浄される表面のためのリソースの消費に関して、洗浄プロセスを最適化するための手順を記述する。

本発明の第３の態様は、洗浄される１つ以上の表面に対して、１つ以上のリソース最適な洗浄プロセスを提供することである。

しかしながら、本発明の第３の態様に記載の手順は、センサに接続された特定の表面を完全に洗浄する必要があるかどうか、言い換えれば、好ましくは、車両の現在のまたは計画された使用のために、本発明の第１の態様の後に洗浄プロセスを実行することによって、洗浄プロセスを実行することによってセンサの利用可能性を高める必要があるかどうかを考慮に入れない。

本発明の第４の態様は、現在のまたは計画された車両の動作のために常にすべてのセンサが必要とされるわけではないという考えに基づいている。

現在必要とされていないセンサのある表面を洗浄する場合は、この目的のために、洗浄リソースも必要である。

本発明の第４の態様は、この文脈を利用して洗浄リソースを節約し、自動車の表面のみが、洗浄プロセスによって、特に、選択された洗浄モードに従って、機能が、現在または計画されている車両動作に所望される、少なくとも１つのセンサへの能動的な接続も有する、本発明の第１の態様に記載の洗浄方法によって、洗浄されることを可能にする。

これにより、特に、現在機能が必要とされていないセンサの利用可能性も利用可能性の閾値を下回ることが可能になるため、洗浄リソースの節約もまた、利用可能性の閾値を下回可能性があることが有利に可能になる。

この目的のために、自動車の洗浄される表面を洗浄するための洗浄戦略は、ここで提案される手順によって決定され、洗浄モードに応じて、自動車全体について、表面を洗浄する場合、どのように、すなわち、この表面をどの洗浄プロセスで洗浄するかについても、好ましくは、対応する制御量の決定によって、好ましくは、本発明の第３の態様に記載の手順を使用して、表面が洗浄されるかどうかを決定する。

洗浄モードに応じて、車両の現在の使用に必要なセンサに能動的に接続されている表面が、この目的のために選択され、また、洗浄用に予約される。この文脈では、対応するセンサは、「選択されたセンサ」と呼ばれることもある。

さらに、制御量設定値、好ましくは、リソース効率の高い、特に好ましくは、リソースを節約する洗浄のための制御量設定値は、好ましくは、自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化する方法を適用することによって、特に好ましくは、本発明の第３の態様に記載の方法を適用することによって、選択されたセンサごとに決定される。

好ましくは、選択されたセンサごとにこのように決定された各制御量設定値は、洗浄戦略に記憶される。

言うまでもなく、洗浄モードが変化するとすぐに、洗浄戦略が無効になる。洗浄モードが変化するとすぐに、異なる洗浄戦略が洗浄方法の範囲内で、好ましくは、本発明の第１の態様に記載の洗浄方法の範囲内で、適用されなければならないか、または新たな洗浄戦略が提案された手順に従って決定されなければならない。

洗浄モードは、運転モードと一致する可能性があることが明確に指摘されているが、必ずしもそうとは限らないため、ここでは、これらの用語を個別に使用している。

好ましくは、選択されたセンサの割り当ては、関連するリストから取得することができ、これは、好ましくは、データベースならびに／または電子評価およびデータ処理ユニットおよび／もしくは電子制御ユニットから取得することができる。

好ましくは、洗浄戦略は、利用可能性が利用可能性の閾値に達した、かつ／または下回った選択されたセンサの表面を洗浄するための土壇場の救済策として、自動車および／または運転者のコマンドを上書きできることが示唆される。

さらに、クリーン戦略は、特に、選択されたセンサのうちの１つが誤動作している場合に、選択されたセンサではないセンサの洗浄も決定することを提供できることが優先される。

好ましくは、制御量設定値が決定される前に、特に、利用可能性の閾値に達したときに、まだカバーされていない自動車の予想される距離または予想される動作時間を決定する方法を適用することによって、好ましくは、本発明の第１１の態様に記載の方法を適用することによって、予想される利用可能性が次に、関連付けられたセンサに動作可能に接続されている表面を洗浄する必要がある、利用可能性の閾値に達するまで、選択されたセンサの実際の利用可能性の関数として、自動車が依然としてカバーできる距離および／または動作時間が最初に決定される。

現在まで、利用可能な洗浄リソースで達成可能な車両の範囲は、洗浄戦略を決定するときに、考慮されていない。

これはまさに、ここで提案されていることである。

自動車を動作させるときに、自動車の動作モード、例えば、自動車が運転距離を完了するという事実によって特徴付けられる能動的な自動車動作と、駐車された車両が、次の能動的な自動車動作を待機する受動的な自動車動作と、を区別することができる。

自動車は、能動的および受動的な自動車動作の両方において汚染される。自動車の表面のリソース最適な洗浄の理由から、表面が過度に洗浄されないことが特に提案されており、これは、能動的な自動車の使用の目的に到達する直前に、次号者の表面が、完全に洗浄されるという事実によって特徴付けられる。

代わりに、ここでは、洗浄プロセスによって得られる利用可能性が、能動的な車両動作の目標を達成するのに十分である範囲でのみ、洗浄プロセスが表面を洗浄するという目標を追求できることが提案されている。この目的のために、関連付けられた制御量設定値は、特に、本発明の第３の態様に記載の方法によって決定することができる。

異なる洗浄モードが、異なる量の洗浄リソースを必要とするという事実から、さらなる効果が生じる。特に、自律車両動作を維持するように設計されている洗浄モードは、単に、車両の運転で運転者を支援することを意図されているが、自律車両動作を許されていない、少なくとも１つの運転者支援システムを維持するように設計されている洗浄モードよりも多くの洗浄リソースを必要とする。

この結果として、ここで、
・制御量設定値を決定する前のステップに従って、最初に、予想される利用可能性が、利用可能性のそれぞれの閾値に達するまで、好ましくは、第１１の態様に従った方法を適用することによって、選択されたセンサの実際の利用可能性の関数として、自動車が依然としてカバーできる予想される距離および／または予想される動作時間を決定し、
・制御量設定値を決定する前に、特に、対応するセンサ、特に、レベルセンサなどで優先される、さらなるステップに従って、利用可能な洗浄リソースの量をチェックし、
・現在選択されている洗浄モードに応じて、対応する制御量設定値を使用して、洗浄戦略を決定し、これに関連して、洗浄のためのリソース要件も決定して、
・目的地に到達するためのこの洗浄戦略のリソース要件を満たすのに十分なリソースが利用可能かどうかを比較し、
・そうでない場合、好ましくは、運転者に、利用可能なリソースで目的地に到達できる洗浄モードを提供し、かつ／または対応するリソースを補充するように要求し、提供される洗浄戦略は、選択可能な洗浄モードを使用することによって、選択されたセンサのうちの１つが、関連付けられた利用可能性の閾値を下回る利用可能性に到達しなくても、自動車が目的地に到達できる洗浄戦略が見つかるまで、洗浄戦略を決定するために、リソース要件に従って降順で、達成されることが提案される。

このようにして、選択された洗浄モードによる必要なリソースが目的地に到達するのに十分でない状況での自動車の運転者が、サービス停止を実行して、現在選択されている洗浄モードを維持できる必要なリソースを補充したいかどうか、または運転者支援システムの利用可能性をなくし、必要に応じて、目的地により早く到着したいかどうかを決定できることが、有利に達成され得る。

任意選択的に、利用可能性の閾値は、選択された洗浄モードに応じて、異なる。

洗浄モードが異なれば、選択されたセンサの許容誤差も異なる場合がある。

特に、完全に自律的な自動車動作のために設定された洗浄モードでの選択されたセンサの耐障害性は、完全に自律的な自動車動作を許さない自動車動作のために設定された洗浄モードよりも低いと特に考えられ得る。

ここでは、各センサの利用可能性の閾値が、異なる洗浄モードに対して異なる値を有し得ることが提案されている。

このようにして、洗浄のためのリソースが、異なる洗浄モードの利用可能性の異なる閾値によって節約され得ることが有利に達成され得る。

好都合には、洗浄モードは、電子制御ユニットから読み取られる。

ここでは、電子制御ユニットから洗浄モードを読み取ることができることが示唆される。これにより、洗浄モードを電子制御ユニットにおいて定義し、そこから洗浄方法の範囲、特に、本発明の第１の態様に記載の洗浄方法および洗浄戦略、特に、本発明の第４の態様に記載の方法を決定する方法の範囲で使用できることが有利になる。

さらに、特に、自動車の製造業者によって、電子制御ユニットにおいて洗浄モードを定義することができ、その結果、自動車の製造業者も、特に、これらは、誤動作が発生した場合に製造業者の責任の領域にも及ぶ可能性がある安全性に関連する態様であるため、センサ表面の洗浄に影響を与え得ることが、有利に達成され得る。

任意選択的に、洗浄モードは、選択手段から取得される。

用語について詳しく説明する。

「選択手段」は、洗浄モードを選択できる装置として理解されるべきである。ここでは、好ましくは、ロータリースイッチまたはセレクタースライドまたは電子入力ユニットなどが検討され得る。

ここで、洗浄モードは、選択手段、特に、車両の運転者の直接の影響範囲内にある選択手段から取得することができ、その結果、運転者は、洗浄モードに影響を及ぼし、したがって、選択手段を調節することによって、自身のニーズに応じた洗浄戦略に間接的に影響を与えることができることが具体的に提案される。

実施形態の優先される変形例によれば、洗浄モードは、完全に自律的な自動車動作を可能にするように設定され、完全に自律的な自動車動作に関連するセンサに動作可能に接続される各表面が、洗浄されるべきである。

ここでは、完全に自律的な自動車動作のために、洗浄モードを設定することを提案する。

自動車が、完全に自律的な自動車動作のために、設定され、かつ登録されている場合、これは、好ましくは、自動車に設置されているすべてのセンサが選択され、したがって、すべてのセンサの利用可能性が保証されなければならないことを意味する。

言い換えれば、これは、少なくとも、対応する利用可能性が再び利用可能性の閾値を上回るまで、そのような自動車が利用可能性の閾値を下回った場合、完全に自律的な自動車動作を停止しなければならない状況につながる可能性がある。

洗浄システムの場合、これは、センサの利用可能性が、関連付けられた利用可能性の閾値を下回らないようにする必要があることを意味する。同じことが、洗浄方法、特に、本発明の第１の態様に記載の洗浄方法の目的として適用され、その結果、洗浄戦略を決定するために、ここで提案される方法にも適用される。

実施形態の別の優先される変形例によれば、洗浄モードは、自動車の指定された運転者にとって快適な自動車動作を可能にするように設定され、快適な自動車動作に関連するセンサに動作可能に接続される各表面が、洗浄されるべきである。

ここで提案される洗浄モードは、自動車の快適な動作に関するものである。

好ましくは、これは、動作が自動車の運転者にとって快適であることを意味する。ここで快適とは、完全に自律的な自動車動作を意味するのではなく、自動車の運転者が主に自動車を自分自身で制御するという事実を特徴とする、自動車動作を意味する。

しかしながら、快適な車両動作は、運転者にとって運転をより快適にすることができるいくつかの運転者支援システム、特に、車線逸脱警報システムまたは距離警報システムなどの機能を意味すると理解される。

言い換えれば、ここで提案されるのは、洗浄システムが、適切な洗浄方法、特に、本発明の第１の態様に記載の洗浄方法で、快適な自動車動作を可能にするように設定された洗浄モードに関連するすべての選択されたセンサの利用可能性を確実にすることである。

実施形態の別の優先される変形例によれば、洗浄モードは、自動車の指定された運転者にとって、可能な限り安全である自動車動作を可能にするように設定され、可能な限り安全である自動車動作に関連するセンサに動作可能に接続される各表面が、洗浄されるべきである。

ここでは、安全関連の運転者支援システムに必要なすべてのセンサの利用可能性が監視されることが提案され、ここで提案される方法は、それぞれの利用可能性が、関連付けられた利用可能性の閾値の関連付けられた値を下回らないことを確実にするように設定される。

実施形態の別の優先される変形例によれば、洗浄モードは、自動車が、可能な限り最良の範囲を有することを可能にするように設定され、可能な限り最良の範囲を有する自動車動作に関連するセンサに動作可能に接続される各表面が、洗浄されるべきである。

ここで提案される洗浄モードにより、自動車は、残りの洗浄リソースで、最大範囲を達成できる。

これは、好ましくは、法律で規定されていない能動的な車両動作のためのすべての運転者支援システムを非能動的化することによって可能になり、その結果、関連付けられたセンサも、任意の関連する利用可能性の閾値を下回って利用可能になる。

好都合な実施形態では、方法は、洗浄される複数の表面のために、特に、２つ、３つ、４つ、５つ以上の洗浄される表面のために実施される。

ここで、方法は、洗浄される複数の表面の洗浄戦略を確立することが提案されている。これは、直列または並列に実行され得る。

これは、（選択された）センサと能動的に接続されている自動車のすべての表面に優先的に適用される。

任意選択的に、制御量設定値を決定するステップは、測定量、好ましくは、処理量、特に好ましくは、計画された旅程に沿った現在の湿度および／もしくは予測湿度、ならびに／または計画された旅程に沿った自動車の近傍の現在の温度および／もしくは予測気温、ならびに／または計画された旅程に沿った現在の降雨量および／もしくは予測降雨量、ならびに／または計画された旅程に沿った現在の降雪量および／または予測降雪量を考慮に入れる。

ここでは、洗浄戦略を決定するときに、測定量が考慮されることが設けられている。

これにより、好ましくは、事前に計画された経路上の現在または予想される天候条件に基づいて、制御量設定値を見つけることが可能になり、これにより、個々の選択されたセンサの利用可能性の増加と、測定量を考慮に入れなかった制御量設定値よりも使用される洗浄リソースとのより良好な関係が提供される。

詳細には、必要な調節を加えて、本発明の第３の態様の下ですでに行われたことがここに適用される。

好ましくは、制御量設定値を決定するステップは、車両タイプを考慮に入れる。

特に、自動車のタイプは、組み込みの洗浄システム、およびこの文脈での洗浄を意図された表面の場所および向きに関する情報を提供する。詳細には、これは、本発明の第２の態様の下ですでに実行されている必要な調節に適用される。

制御戦略の決定は、１つ以上の表面の洗浄のための任意のリソースを考慮に入れることができることが理解される。特に、洗浄システムがリソース制限を引き起こす可能性があることを検討することが重要であり、これは、洗浄戦略を決定するときにも、考慮に入れることができる。好ましくは、流体ポンプの流量は、可能な境界条件と見なすことができ、これは、特定の数の洗浄プロセスのみを並行して実行することができることを必要とし得る。

好ましくは、選択されたセンサは、それぞれの利用可能性が、対応する利用可能性の閾値を下回った場合に、所定の予備洗浄プロセスによって、土壇場の救済策として洗浄されることが提案される。

第４の態様の主題は、個別に、または任意の組み合わせで累積的に、本発明の先行する態様の主題と有利に組み合わせることができることに留意されたい。

本発明の第５の態様によれば、自動車の洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動の系統的依存性を間接的に導出する方法であって、洗浄システムは、洗浄プロセスによる自動車の少なくとも１つの表面に適合され、好ましくは、リソース効率の高い洗浄に適合され、特に好ましくは、リソースを節約する洗浄に適合され、出力量が、システムのシステム挙動により、入力量に依存し、
－少なくとも１つのセンサによって、方法の第１のパラメータとして入力量を決定するステップと、
－方法の第２のパラメータとして出力量を決定するステップであって、好ましくは、少なくとも１つのセンサによって、決定される、決定するステップと、
－決定された第１および第２のパラメータを、データ処理システムによって、必要に応じてデジタル化し、記録するステップであって、データ処理システムが、電子データ処理および評価システムならびにデータベースを示す、デジタル化し、記録するステップと、
－決定された第１および第２のパラメータを、依存性テーブルのデータセットとして、相互に関連して順序付けられた方式でデータベースに記憶するステップと、
－データベースに記憶された依存性テーブルの少なくとも２つのデータセットから、好ましくは、依存性テーブルの少なくとも５０個のデータセットから、特に好ましくは、依存性テーブルの少なくとも２００個のデータセットから、電子データ処理および評価システムによって、第１のパラメータと第２のパラメータとの間の系統的依存性を導出するステップであって、電子データ処理および評価ユニットが、依存性テーブルのデータセットにアクセスし、アルゴリズムによって、依存性テーブルのデータセットから、系統的依存性を決定する、導出するステップと、
－好ましくは、導出された系統的依存性をデータベースならびに／または電子データ処理および評価ユニットおよび／もしくは電子制御ユニットに記憶するステップと、を示す、方法によって、タスクは解決される。
また、センサによって提供される情報に依存する運転者支援システムの重要性が増しているため、自動車にはますます多くのセンサが搭載されている。

これらのセンサの大部分は、過度の汚染を避けるために、個々のセンサと能動的に接続されている表面の機能に依存している。

センサの数に加えて、車両上のセンサの設置場所の数も増えており、これらのセンサのうちの少なくとも１つに動作可能に接続されている洗浄システムによって洗浄される表面の数も増えている。

その結果、自動車の洗浄システムの複雑さは絶えず増大している。特に、ノズルおよび流体接続の数が増加している。これは、バルブデバイス、洗浄液ポンプおよび洗浄液リザーバの数および複雑さの着実な増加を伴ってきた。

センサによる車両全体の自動化の増加と同じように、自動車の自動化の増加は個々の洗浄プロセスの自動化の増加も必要とするため、自動車の洗浄システムの自動化の程度も高まっている。結局のところ、部分的な自律または自律動作自動車の運転者には、運転動作を監視し、かつ／または調整するためのセンサと相互関係にある関連する表面の汚損状態を監視することを期待することはできない。したがって、運転者支援システムを介した自動化には、自動車の洗浄システムの自動化も必要である。

上記のこれらの複雑さに加えて、システムの相互のネットワーク化がますます重要な役割を果たしている。

全体として、関係するセンサおよびシステムの数、ならびにそれらの複雑さおよびネットワーク化の程度の両方が着実に増加している。

その結果、誤差の影響の受けやすさ、洗浄システムに伴うシステム構成要素の関連付けられた保守要件が増加した。個々のシステム構成要素の複雑さが増すとともに、洗浄システム全体の複雑さが増すと、起こりうる誤差を特定することが困難になり、洗浄システムの保守作業は時間の経過とともにますます時間がかかるようになる。

定義された自動車の定義された洗浄システムの異なるシステム構成要素も、異なる供給業者から提供される可能性があるため、発生する可能性のある誤差の検索はさらに困難になる。

そのような洗浄システムの保守に対する予想値は増加しているが、これらは、絶えず増大するシステムの複雑さおよび自動車の洗浄システムの領域における絶えず加速するシステム変化の必要性に耐えられないことが最近示された。

ここでは、自動車の洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動の記述のための系統的依存性を導出する方法を提案する。

システム構成要素のシステム挙動は、システム構成要素の指定に対するシステム構成要素の反応であり、システム構成要素の指定は、入力量によって記述され、システム構成要素の反応は、出力量によって記述される。

言い換えれば、システム構成要素の出力量は、システム挙動によって、入力量に依存する。

洗浄システムのシステム構成要素は、単一のアセンブリおよび洗浄システム全体と同様に、洗浄システムの単一の部分として理解することができることが指摘されている。特に、上記の変形例の各々は、分析することができる個々のシステム挙動を有するため、システム挙動に関する知識を後で有利に使用することができる。

とりわけ、システム構成要素の知られているシステム挙動、特に、ここで導出された系統的依存性の形式での知られているシステム挙動を、このシステム構成要素の観察されたシステム挙動と比較するために使用できることが考えられる。知られている、したがって、最初に予想されるシステム挙動と、観察されるシステム挙動との間に逸脱がある場合、これは、システム構成要素および／または洗浄システムに顕著な特徴および／または誤動作および／または欠陥があることを示している可能性がある。

このように、ここで提案される系統的依存性は、経験値に基づいて導出され、システム構成要素の観察される挙動を、系統的依存性によって記述されたシステム構成要素のシステム挙動の予想値と比較し、したがって、システム構成要素および／または洗浄システムが予想どおりに挙動するかどうかを検証する可能性を、有利な方法で提供する。

好ましくは、各システム構成要素は、個々の系統的依存性を示す。

系統的依存性に変換された経験値に基づいて診断されるべき各システム構成要素について、個々の系統的依存性は、好ましくは、本発明のこの態様に従って導出することができる。

ここで提案される方法は、異なるシステム構成要素の系統的依存性を直列および／または並列に導出するために使用できる。

経験値から系統的依存性を導出するためにここで提案される方法は、２つのセクションに分けることができる。第１のセクションにおいて、システム構成要素のシステム挙動に関する経験値が収集され、依存性テーブルに記憶される。システム構成要素のアクティビティにつながる入力量および関連付けられた入力量によって引き起こされるアクティビティに対するシステム構成要素の反応を表す出力量は、依存性テーブル内に、順序付けられた方式で記憶される。

方法の第２のセクションにおいて、依存性テーブルにおいて収集された経験値が、アルゴリズムによって、系統的依存性にさらに処理される。

システム構成要素が設置されている自動車の動作中のシステム構成要素の通常の動作において、この手順の枠組み内で、経験値を収集できることを明確に指摘する必要がある。さらに、実験室におけるシステム構成要素の動作中、または好適な数値モデルを使用した数値シミュレーションで、対応する経験値を収集し、依存性テーブルに記憶することも考えられる。

言うまでもなく、ここで提案された系統的依存性は、記録され、かつ、したがって評価され得る入力量の量および出力量の量のみを考慮に入れることができる。特に、物理的および／または化学的作用原理に基づくセンサによる量の取得を検討する必要がある。さらに、数値モデルに値を記録することができ、または測定量に基づいて、測定されないが、少なくとも１つの測定量に応じて、数値的に決定することができるさらなる量を提供することができる、数値センサによる量の決定も検討される。

経験値は、単一の入力量に対する個別の経験であるが、系統的依存性の利点は、系統的依存性が、入力量の範囲でシステム構成要素のシステム挙動を再現できること、特に、それを継続的かつ離散的に再現できることである。

ここで提案される系統的依存性は、アルゴリズムによって収集された離散的な経験値のサンプリング点に基づいて、生成され、対応する入力量によって定義されたサンプリング点での系統的依存性は、文書化された経験と比較される異なる出力量を有してもよい。これは、好ましくは、経験の平均化によって引き起こされる。

好ましくは、入力量は、システム構成要素に影響を与えるのに少なくとも間接的に好適である量であると理解される。入力量を直接調節できる必要はない。入力量は、環境条件からも発生する可能性がある。低温は洗浄システム内の氷の形成につながり、システム構成要素のシステム挙動も変化させる可能性があることが特に考えられる。

ここで提案される態様に記載の入力量も出力量も、必ずしも検討中のシステム構成要素に直接影響を与える量に限定されるものではなく、検討中のシステム構成要素で直接決定できる量に限定されるものでもないことを明確に指摘しておく必要がある。むしろ、すべての入力量およびすべての出力量がこの態様において検討される可能性があることを考慮する必要がある。これは、検討されるシステム構成要素のシステム挙動に間接的な影響を与える可能性があるか、またはシステム構成要素によって間接的に影響を受ける可能性がある。

ここで提案される手順の第１のセクションは、
－少なくとも１つのセンサを使用して、方法の第１のパラメータとして入力量を決定するステップであって、いずれの場合も、複数の次元を有してもよく、少なくとも１つのシステム構成要素の挙動を示す入力量が、センサによるさらなる処理のために有利に提供され得る、決定するステップと、
－方法の第２のパラメータとして出力量を決定するステップであって、好ましくは、少なくとも１つのセンサによって、決定され、いずれの場合も、複数の次元を有してもよく、システム構成要素のシステム挙動を、上記のプロセスステップによって決定されるその入力量の関数として記述する出力量が、さらなる処理のためのセンサによって、有利に提供され得る、決定するステップと、
－データ処理システムによって、決定された第１および第２のパラメータを、必要に応じてデジタル化し、記録するステップであって、データ処理システムが、電子データ処理および評価システムならびにデータベースを示し、入力量および出力量が、デジタル処理のために有利に準備され、かつ記憶される、デジタル化し、記録するステップと、
－決定された第１および第２のパラメータを、依存性テーブルのデータセットとして、データベースに、相互に関連して順序付けられた方式で記憶するステップであって、依存性テーブルにおいて、出力量が、入力量によって引き起こされるシステム構成要素のシステム挙動がそれを記述する入力量に割り当てられるように、以前に決定された方法の量が、相互に有利な順序付けられた方式で記憶され得る、記憶するステップと、を示す。

要するに、手順の第１のセクションは、検討されるシステム構成要素のシステム挙動の経験値からなる依存性テーブルの生成を有利に可能にする。

ここで提案される手順の第２のセクションは、
－データベースに記憶された依存性テーブルの少なくとも２つのデータセットから、好ましくは、依存性テーブルの少なくとも５０個のデータセットから、特に好ましくは、依存性テーブルの少なくとも２００個のデータセットから、電子データ処理および評価システムによって、第１のパラメータと第２のパラメータとの間の系統的依存性を導出するステップであって、電子データ処理および評価ユニットが、依存性テーブルのデータセットにアクセスし、アルゴリズムによって、依存性テーブルのデータセットから系統的依存性を決定し、系統的依存性が、好適なアルゴリズムによって、数学的な方法で有利に導出される、導出するステップと、を示す。

次に、導出された系統的依存性は、さらなる処理のために再度呼び出すことができるように有利に記憶することができ、特に、系統的依存性は、不揮発性データメモリに記憶される。好ましくは、系統的依存性は、データベースならびに／または電子データ処理および評価ユニットおよび／もしくは電子制御ユニットに記憶されることが考えられる。

好ましくは、入力量は、少なくとも１つの測定量、好ましくは、処理量および／または制御量を示す。

ここでは、入力量が、測定量、特に、処理量および／または制御量を示すことが示唆されている。

制御量は、洗浄システムに影響を与えるのに直接好適であり、したがって、少なくとも間接的に、洗浄システムのシステム構成要素に影響を与えるのに適しているが、処理量は、少なくとも間接的に、制御量に依存するか、または通常の手段によって影響を受け得ず、システム構成要素のシステム挙動にのみ影響を示す量である。

処理量は、好ましくは、洗浄システム内または洗浄システムの周囲に存在し、入力量によって、少なくとも間接的に影響を受ける可能性がある量である。

依存性テーブルおよび／または系統的依存性は、直接測定された入力量、特に、処理量および／または制御量への依存性を有し得、システム構成要素のシステム挙動に対する重要な影響量を考慮に入れることができることを、有利に達成し得る。

優先される実施形態では、出力量および／または入力量は、自動車の表面の洗浄プロセスのリソース要件、好ましくは、電力消費を示し、好ましくは、リソース要件は、表面の洗浄プロセスのための制御量設定値に応じて、決定される。

消費電力は、洗浄システムのシステム構成要素と組み合わせて、比較的簡単に量を決定できる。

システム構成要素の消費電力は、通常の条件下ではシステム構成要素のエネルギー要件の変動が比較的少ないため、エネルギーを使用するシステム構成要素に変化が発生したかどうかを判断するために、比較的迅速かつ簡単に使用できる。

したがって、消費電力は、システム構成要素のシステム挙動の記述にも考慮に入れることができ、システム構成要素の診断、特に、本発明の第６の態様に記載の診断の文脈においても、システム構成要素によって必要とされる電力消費は、予想されるシステム挙動と実際のシステム挙動との間の比較のために有利に使用することができることが、有利に達成され得る。

任意選択的に、出力量および／または入力量は、処理量、好ましくは、流量および／または電流および／または動作時間および／または温度および／または充填レベル信号および／または反応時間および／または感知時間および／または漏れセンサの信号および／または流量計の信号および／またはいくつかの作動および／または噴霧パターンおよび／または熱監視信号、好ましくは、熱監視基準領域を基準とした信号および／または破片センサの信号および／またはチェックバルブの信号および／またはドリップセンサの信号および／または距離センサの信号および／または力センサの信号を示す。

出力量および／または入力量の文脈では、処理量は、自動車の洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動を査定するための貴重な指標でもある。

特に、この文脈では、決定が容易であるか、または特に意味のある処理量を検討する必要がある。

具体的には、洗浄液リザーバのレベル信号を検討することができる。洗浄システムが、現在能動的に使用されておらず、特に、洗浄液ポンプが能動的に動作していないにもかかわらず、洗浄液リザーバのレベル信号の低下が観察される場合、これは、比較的単純に、洗浄液が逃げる洗浄システムにおける所望されない漏れを意味する。

あるいは、特に、洗浄液のための流量チャネルの壁の静圧を決定することによって、洗浄液のための流量チャネルにおける流速センサの信号も検討することができる。例えば、洗浄液ポンプが、能動的に動作し、洗浄システムにおけるすべての可能なバルブは、洗浄液が洗浄液の流量チャネルを通って流れるように設定されている場合、かつ流速センサの信号が、これを示さない場合は、次いで、予想されるシステム挙動と実際のシステム挙動との間に逸脱が存在する。これは、洗浄液システムにおける漏れまたは空の洗浄液リザーバなど、いくつかの原因が考えられる。

他の処理量に関しても、システム挙動に対する因果関係の相関関係が発生することを明示的に言及する必要がある。

したがって、出力量の形式の処理量を、システム挙動の査定のために、依存性テーブルおよび／または系統的依存性に含めることができ、洗浄システムの診断を、下流のステップにおいて、有利に改善することができることが有利に達成され得る。

任意選択的な実施形態では、入力量は、自動車の近傍の湿度および／もしくは温度、ならびに／または降雨量および／もしくは降雪量を示す。

特に、湿度および／もしくは温度、ならびに／または雨および／もしくは雪などの特定の環境条件は、洗浄システムのシステム挙動、特に、自動車のすぐ近傍の環境条件に影響を及ぼし得ることが示されている。

特に、低温は、洗浄システム内の局所的な凍結を引き起こし、局所的な流れの遮断を引き起こす可能性がある。

さらに、互いの量のさらなる依存関係および影響を考慮に入れることができる。

上記の量を入力量に含めることにより、系統的依存性の精度を有利に高めることができる。

好都合な実施形態では、入力量は、車両タイプを示す。

自動車のタイプは、洗浄システムの個々のシステム構成要素の具体的な設計および配置を決定する。

したがって、システム構成要素の異なるコンステレーションおよび／または配置では、第１のシステム構成要素のシステム挙動の異なる影響もまた、第２のシステム構成要素のシステム挙動によって引き起こされ得る。車両タイプは、洗浄システムのシステム構成要素のコンステレーションおよび／または配置に関する情報を提供し、したがって、対応する相互作用を明確に記録するための単純な可能性を表す。

この点で、第１のシステム構成要素と第２のシステム構成要素との間の相互作用もまた、車両タイプによって決定される。

したがって、車両タイプを含めることにより、ここで提案される系統的依存性、したがって、依存性テーブルのマッピング精度を有利に向上させることができる。

好ましくは、入力量は、センサの利用可能性を示す。

ここで、入力量が、利用可能性を示すことが示唆されている場合、これは、好ましくは、洗浄システムを使用して洗浄プロセスを開始する前の利用可能性を意味する。

洗浄システムによって実装される洗浄プロセスの有効性は、他の影響変数だけでなく、センサとの能動的な接続で表面が洗浄されるセンサの利用可能性にも依存する。

センサの利用可能性は、センサに接続された表面の汚損の程度の測定値である。

洗浄プロセスの開始時のセンサの異なる利用可能性は、洗浄結果への影響を示すことが示されている。言い換えれば、同じ方法で実行される洗浄プロセスでは、利用可能性の増加の可能性が異なり得る。

とりわけ、入力量が、洗浄プロセスのパラメータを示し、かつ／または出力量が、利用可能性の増加を示すことが示唆される。

これにより、特に、洗浄プロセスのパラメータに応じて、洗浄結果に基づいて、洗浄システムおよび／または洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動を評価することが可能になる。

これにより、洗浄システムのシステム挙動を、すでに設置されたセンサ、特に、運転者支援システムの支持のためのセンサで、すでに評価できることが有利に可能になる。

このようにして、洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動の評価のために、洗浄システムの評価のみに必要な追加のセンサを追加する必要がないことが有利に達成され得る。

この態様は、本発明の第２、第３、第９および第１０の態様に特に関連していることを明確に指摘する必要がある。言うまでもなく、この態様は、本発明の他の態様にも関連しており、相互関係が存在する。

任意選択的に、入力量は、自動車の現在の座標を示す。

自動車の座標が、洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動に影響を与えることも示されている。

好ましくは、自動車の座標に依存する天候条件を考慮に入れることができる。特に、洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動は、温度および／もしくは湿度、ならびに／または日射、ならびに／または降水量および／もしくは降雪に依存することが示されている。

比較的簡単な手順によれば、自動車の座標での天候条件は、自動車の座標によって決定することができる惑星上の現在の緯度と相関する。

したがって、自動車の座標に基づいて、かつ天候条件との相関に基づいて、洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動への関連する影響変数を考慮に入れることができ、依存性テーブルおよび／または系統的依存性の精度を、システム挙動のために有利に改善することができることが有利に達成され得る。

より正確なアプローチによれば、自動車は、その座標で現在および／または予測される天候に関する局所的な情報を使用することも提案される。したがって、依存性テーブルおよび／または系統的依存性を決定するときに、洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動と効果的な関係にあり、自動車の座標によって直接的または間接的に決定することができる影響変数が、予測されたシステム挙動のマッピング精度を向上させるために使用できる。

言うまでもなく、この態様は、本発明の他の態様に関連しており、相互関係が存在する。

優先される実施形態では、出力量は、センサの利用可能性および／または洗浄プロセスによる利用可能性の増加を示す。

ここで、出力量は、センサの利用可能性および／または洗浄システムの使用による利用可能性の増加を示すことが示唆される。

ここで、出力量が、利用可能性を示すことが示唆されている場合、これは、好ましくは、洗浄システムを使用した洗浄プロセスの完了後の利用可能性を意味する。

このようにして、洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動が、洗浄システムによって実行される洗浄プロセスの洗浄成功にどのように依存するかを有利に決定することができる。利用可能性の増加は、洗浄プロセス後の利用可能性と洗浄プロセス前の利用可能性との差に起因する。

好都合な実施形態では、系統的依存性は、回帰分析によって決定される。

ここでは、系統的依存性を間接的に導出するためのアルゴリズムとして回帰アルゴリズムを使用することが示唆される。

したがって、多数の用途ですでに試験されており、ここで検討されるシステム挙動に従って最適に選択され、かつ／または適合できるアルゴリズムを有利に適用して、高品質の系統的依存性を決定することができる。

好ましくは、系統的依存性は、曲線、好ましくは、曲線および曲線の決定係数の形式で決定される。

これの利点は、系統的依存性が、システム構成要素のシステム挙動の少なくとも１つの入力量の関数として曲線で示されることであり、特に、この曲線にはギャップがなく、その結果、入力量と出力量との間の明確な割り当て、特にシステム構成要素のシステム挙動による、入力量と出力量との間の連続的かつ微分可能な依存関係が達成でき、その結果、系統的依存性は、同じものを使用するための任意の数学的方法に理想的に適合される。

決定されたデータおよび回帰モデルによって決定された曲線からの決定係数の評価は、十分な数のデータセットが利用可能であると仮定して、系統的依存性の精度の指標を提供する。入力量と出力量との間の相関がどれほど意味があるか、および既存の、または記録されたデータをどれだけうまく再現できるかを有利に評価することができる。さらに、決定係数が大きい場合、曲線を使用すると、既存のデータのマージンについてステートメントを作成することもできる。例えば、データを数値的に補足し、かつ／または既存のデータのマージンで推定できると考えられる。

好都合には、系統的依存性は、最適化プロセスによって決定される。

ここで、系統的依存性のパラメータは、最適化手順によって、特に、最小化手順によって決定されることが示唆され、これは、系統的依存性からのデータセットによって検討される経験値の累積逸脱を最小化する。このようにして、最適な方法で、特に、初期の経験値からの最小の累積逸脱で、導出することができる系統的依存性を決定することが有利に可能である。

好ましくは、系統的依存性のパラメータは、結果として得られる決定係数を最大化することによって、決定される。

好ましくは、系統的依存性は、自己学習最適化方法によって決定される。

とりわけ、機械学習の分類からのアルゴリズムの特性を示すアルゴリズムを使用することが提案されている。したがって、アルゴリズムは、入力量と汚損による利用可能性の差との間の系統的依存性を導出することができる。

これの利点は、自己学習最適化方法を使用することによって、系統的依存性を間接的に導出するという複雑なタスクを、人間が新たな条件に苦労して適応させる必要がないことである。したがって、系統的依存性を間接的に導出することで、時間およびお金を節約できる。

最適化手順は、多基準環境および様々な境界条件の下でも、最適な系統的依存性を決定しようとするため、導出された系統的依存性の品質は、ここで提案される態様によって改善できる。

このように、複数の等しい目的および／または境界条件（多基準最適化）の下で、最適化を実行できることも考えられる。特に、パレート最適性および／またはパレートフロントを決定できるアルゴリズムの分類が考慮される。特に、シンプレックス法および／または進化戦略および／または進化最適化アルゴリズムなどの分野におけるアルゴリズムの分類が、系統的依存性を導出するためにここで提案される。

任意選択的に、系統的依存性は、既存のデータベースからの依存性テーブルのデータセットを使用して導出され、好ましくは、既存のデータベースのデータセットは、以前にアクセスされている。

これの利点は、既存のデータベースからのデータを使用して、系統的依存性を導出することもできることである。したがって、経験値を最初に特定の自動車で収集し、データベースのデータに転送し、後で系統的依存性に転送する必要がないことを達成できる。このようにして、既存のデータおよび経験値を使用して、最初に、汚損プロセスの系統的依存性を表す経験値を収集する必要なしに、汚損プロセスへの系統的依存性を導出することができる。

任意選択的な実施形態では、既存のデータベースが、継続的に拡張される。

有利なことに、導出可能な系統的依存性の数が時間とともに増加することが達成され得る。

さらに、データセットによって知られている経験値の数が多いため、系統的依存性の精度を高めることができることが有利に達成され得る。

好都合には、新たなデータセットは、導出された系統的依存性から最も逸脱する依存性テーブルのデータセットを置き換える。

特に、経験値が系統的依存性までの最大のユークリッド距離と交換されるという事実を考慮に入れる必要がある。

有利なことに、系統的依存性は時間の経過とともにますます正確になり、これは、決定係数の増加によって表すことができる。

さらに、これには、相関性の低い系統的依存性でさえ、時間の経過とともにより適切に識別できるという利点がある。

出力量および／または入力量は、洗浄液ポンプの頻度および／または速度を示すことも提案されている。

これは、洗浄液ポンプの周波数および／または速度が、システム構成要素のシステム挙動に影響を及ぼし得ることが見出されているので、依存性テーブルおよび／または系統的依存性精度を有利に改善することができる。

さらに、出力量および／または入力量は、ノズルの寸法および／または洗浄液のタイプおよび／または洗浄液の品質を示すことが示唆される。

これは、ノズルの寸法および／または洗浄液のタイプおよび／または洗浄液の品質が、システム構成要素のシステム挙動に影響を及ぼし得ることが見出されているので、依存性テーブルおよび／または系統的依存性精度を有利に改善することができる。

出力量および／または入力量は、ポンプダイアフラム材料および／またはホース材料を示すことが示唆される。

これは、ポンプダイアフラム材料および／またはホース材料が、システム構成要素のシステム挙動に影響を及ぼし得ることが見出されているので、依存性テーブルおよび／または系統的依存性精度を有利に改善することができる。

第５の態様の主題は、個別に、または任意の組み合わせで累積的に、本発明の先行する態様の主題と有利に組み合わせることができることに留意されたい。

本発明の第６の態様の第１の代替例によれば、タスクは、自動車の洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動を診断する方法であって、
出力量が、洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動により、入力量に依存し、
実際の出力量が上限閾値を超え、かつ／または実際の出力量が下限閾値を下回ることは、実際のシステム挙動が、予想されるシステム挙動から逸脱することを示し、
－好ましくは、入力量を決定するステップと、
－実際の出力量を決定するステップと、
－好ましくは、入力量に応じて、上限閾値量および／または下限閾値量を検索するステップと、
－実際の出力量を上限閾値量および／または下限閾値量と比較するステップと、
－好ましくは、実際の出力量が上限閾値を超えている場合は、実際の出力量と上限閾値量との間の逸脱を計算し、かつ／または実際の出力量が実際の出力量を下限閾値を下回っている場合は、実際の出力量と下限閾値量との間の逸脱を計算するステップと、
－好ましくは、実際の出力量が上限閾値を超えている場合、かつ／または実際の出力量が下限閾値を下回った場合に、診断信号を記憶するステップと、を示す、方法によって、解決される。

ここでは、自動車の洗浄システムのシステム構成要素の監視および診断のための手順を提案する。

自動車の運転者支援システムの数が増えることにより、洗浄システムのシステム構成要素の数および洗浄システムの機能の数が増加する。

同時に、洗浄システムを形成するための市場に出回っている異なるシステム構成要素の異なる組み合わせの数も増えており、通常、異なるシステム構成要素が異なる供給業者から提供されている。

結果として、障害のないシステム動作を維持するための保守の必要性と同様に、洗浄システムの複雑さも増している。

これにより、洗浄システムのシステム構成要素において発生する可能性のある誤差の早期検出のための、系統的な、少なくとも部分的に自動化された、または自動化可能なアプローチの必要性が高まっている。

予期せぬことに、洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動における電気的および機械的異常がしばしば関連していることが発見された。この発見は、メカトロニクスの概念に基づいて、システム構成要素を評価するために使用できる。

洗浄システムの評価が、現在、主に目視観察に依存している場合、メカトロニクスの概念に基づくシステム構成要素の評価は、洗浄システムのシステム構成要素の既存の、またはわずかな労力での追加の電気信号が、可能な機械的障害の評価にも使用できるという事実に有利につながる可能性がある。以前は、これは、訓練を受けた担当者による目視検査によってのみ可能であった。

特に、システム構成要素のシステム挙動の機械的異常は、システム構成要素の電気的挙動の少なくとも部分的に自動化された観察によって、しばしば有利に識別され得る。したがって、電気量を監視することによって、洗浄システムに関連して考えられる異なる問題を検出できる。

特に、洗浄液の流量チャネルの機械的な遮断が存在下での、洗浄液ポンプの突入電流の時間過程は、特に、ノズルにおける洗浄液の指定された出口までの流量チャネルの機械的な遮断の場合に、洗浄液ポンプの誤差のない通常のオンへの切り替えの存在下での時間過程の特徴的な差を示し得ることが、予期せぬことに、決定される。洗浄液の流量チャネルの部分的な遮断と完全な遮断とを区別することが、特に有利である可能性がある。

通常の場合、洗浄液ポンプがオンに切り替えられるときの突入電流の時間的過程は、短いオーバーシュートステップ応答をもたらすだけであるが、機械的インターロックの存在下でのステップ応答は、特に、電流が測定可能な減衰のみで洗浄液ポンプの連続的な動作の予想値に達する、時間的により顕著な過程を示すことができる。

ここで提案される手順は、好ましくは、自律的に実行することができ、したがって、好ましくは、洗浄システムの自己診断の枠組み内で自律的に実行し、洗浄システムのシステム構成要素の異常なシステム挙動が診断された場合に、報告することができる。

特に、ここで提案される診断手順は、好ましくは、自動車の電子制御ユニットおよび／または洗浄システムによって、自動車の運転者の介入なしに起動され得ることも検討されるべきである。さらに、ここで提案される診断手順は、好ましくは、自動車の運転者によって、手動で起動され得ることも検討されるべきである。

ここで提案される診断では、洗浄システムのシステム構成要素の予想される挙動を、実際の出力量によって、このシステム構成要素の監視中に決定されたシステム挙動と比較する。この比較は、出力量の少なくとも１つの値を使用して、実行される。

予想されるシステム挙動は、特に評価されたシステム構成要素の経験値に基づく。これらの経験値は、自動車の通常の動作または実験室における観察に基づくか、または数値モデルの結果である可能性がある。

比較により、システム構成要素の監視されるシステム挙動が、予想されるシステム挙動に対応する結果がもたらされる場合、システム構成要素が、欠陥および／もしくは障害を有さず、かつ／またはシステム構成要素が、システム構成要素に作用する外部の影響によって損なわれていないと結論付けられる。

予想されるシステム挙動は、上限閾値量および／または下限閾値量に基づいて、ここで提案される方法に従って、決定される。実際の出力量の信号が、上限閾値量および下限閾値量によって定義された範囲内にあるか、その範囲内で実行される場合、次いで、検討されるシステム構成要素のシステム挙動は、予想されないものではなく、この範囲も、上限閾値数量または下限閾値数量のみが指定される場合に、一方が開かれ得る。

したがって、ここで提案される方法では、出力量に対して少なくとも１つの上限閾値または少なくとも１つの下限閾値を有するリストが必要である。各閾値は、出力量ごとの個別の値であり、好ましくは、入力量および検討中のシステム構成要素にも依存し得る。

好ましくは、上限閾値量および／または下限閾値量は、処理量に依存する。

監視される出力量が、個別に関連付けられた上限閾値を超える場合、または監視される出力量が、個別に関連付けられた下限閾値を下回る場合、次いで、必要に応じて、別の出力量によって特徴付けられ得る逸脱が存在する。

さらに、特に、本発明の第７および／または第８の態様の後で、特定の逸脱を修正することができる経験から、解決戦略が知られていると考えられる。

監視される出力量の予想される出力量からの逸脱および／または逸脱するシステム挙動の特徴付けが、知られている挙動パターンをもたらす場合、これは、行動の推奨に関連付けられ得る。このような行動の推奨も、経験値に基づき、これらの経験値も、大部分を系統化することができる。

系統化された経験値に関しては、監視される出力量の予想される出力量からの逸脱のタイプおよび重大度に応じて、特定の誤差が推測される可能性があることを特に検討する必要がある。好ましくは、この結論は、複数の異なるシステム構成要素および複数の異なる洗浄システムに対して有効であるか、または少なくとも転送可能である。

例えば、ここでは、洗浄液ポンプの増加した消費電力、したがって、システム挙動の逸脱は、洗浄システムに誤差が存在するという結論につながることを検討する必要がある。ここで特に考えられるのは、洗浄液ポンプが経年劣化することであり、具体的には、洗浄液ポンプの制御されたポンプ圧力に対してより高いエネルギー要件を使用しなければならないことが特に考えられる。

あるいは、この場合、洗浄液ポンプの下流の流量チャネルに閉塞があり、これが、背圧の上昇を引き起こし、これが、洗浄液ポンプのシステム挙動に影響を与えると考えられる。状況に応じて、異なる出力量を比較することによって、診断された逸脱の原因を特定するための区別を行うことができる。このためには、特にリストで利用可能であり得る経験値が必要である。

これは、システム構成要素のシステム挙動の予想される出力量と実際の出力量との間の逸脱が、監視されるシステム構成要素自体によって引き起こされる必要がないことも示す。

ポンプの前に閉塞がある場合、搭載された手段で逸脱を修正するための可能な解決戦略は、目標の方法でポンプ圧力を上げることであり、閉塞を解放して、洗浄システムから洗い流すことができる。特に、本発明の第７の態様に記載の解決戦略の選択を検討することができる。

解決戦略を実装するときに、本発明の第８の態様に記載の解決戦略を実装することが特に検討されるべきである。

選択され、実装された解決戦略が成功すると、システム構成要素のシステム挙動が発生し、これは、予想されるシステム挙動に対応する。

ここで記述する診断方法は、どのシステム構成要素にも適用できることを明確に指摘しておく必要がある。十分な数のセンサまたは測定デバイス、１つ以上のシステム構成要素の予想されるシステム挙動に関する十分な数の経験値、および成功する可能性のある解決戦略のリストが利用可能である場合、発生する多数の逸脱は、搭載されたデバイスで修正され得る。搭載リソースでは修復できないシステム挙動の逸脱も早期に検出し、通常または早期の保守の範囲内で修復できるため、他の場合に発生する可能性のある損傷の拡大を有利に防ぐことができる。

言うまでもなく、入力量、出力量、下限閾値量および／もしくは上限閾値量、ならびに／または逸脱は、スカラーまたはベクトル量であり得る。

さらに、任意選択的に、診断信号を記憶するか、自動車の電子制御ユニットに渡すことが示唆される。

好ましくは、実際の出力量が上限閾値を超える場合は、実際の出力量と上限閾値量との間の逸脱を計算し、かつ／または実際の出力量が実際の出力量を下限閾値を下回る場合は、実際の出力量と下限閾値量との間の逸脱を計算することが、提案される。

上記の量は、このパラメータの時間的過程なしに、単一のパラメータのみが評価される場合、スカラーである。他のすべての場合、特に、洗浄システムのいくつかのパラメータを検討するとき、かつ／またはパラメータの少なくとも１つの時間的過程を検討するときに、上記の量は、ベクトル量として理解される。

したがって、実際の出力量と上限閾値量および／または下限閾値量との間の逸脱の好ましくは提案される計算は、出力量がスカラーであるかベクトルであるかにも依存する。すでにそうである場合を除いて、上限閾値量および／または下限閾値量を実際の出力量の寸法特性に調節することが提案され、上限閾値量および／または下限閾値量が各々、対応する値を有することが確実にされなければならない。

ベクトルの実際の出力量の場合、逸脱の計算は、構成要素ごとに、つまり、次元ごとに個別に行われる。

実際の出力量の一部またはすべての構成要素で逸脱が発生する可能性があり、同時に、下限閾値量の対応する構成要素がアンダーシュートされているため、構成要素の逸脱が考えられ、上限閾値の対応する構成要素がオーバーシュートされているため、構成要素の逸脱が考えられる。

上限閾値量および／または下限閾値量と実際の出力量との間の少なくとも１つの構成要素に関して逸脱が決定された場合、この逸脱のさらなる調査が提案される。

この診断信号は、予想されるシステム挙動からの実際のシステム挙動の逸脱が検出されていないことが含まれてもよい。

さらに、診断信号は、予想されるシステム挙動からの実際のシステム挙動の逸脱が検出されたことを含み得、逸脱のタイプおよび表現もまた、診断信号に記憶され得る。

好ましくは、診断信号が、逸脱を示すことが示唆される。

好ましくは、診断信号は、時間の経過に伴う出力量および／または出力量の過程を示し、時間の経過に伴う出力量の過程は、少なくとも２つの時点、好ましくは、少なくとも１０個の時点、特に好ましくは、少なくとも２０個の時点を示す。

時間の経過に伴う値の量に関する上記の値は、急激な限界として理解されるべきではなく、むしろ、本発明の記述された態様を離れることなく、工学的スケールで超過するか、または下回ることができるべきであることを指摘する必要がある。簡単に言うと、これらの値は、ここで提案された時間範囲にわたる値の量のサイズを示すことを意図している。

特に、診断信号は、特に、入力量および／または処理量とともに、時間の経過に伴う出力量の複数の時間的曲線を示すことも留意されたい。

これにより、特に、入力量および／または処理量に応じて、システム構成要素の可能な経年劣化および／または残存寿命に関して、システム構成要素のシステム挙動の変化を観察し、かつ評価することが有利に可能になる。

したがって、自動車のための洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動に関する少なくとも部分的に自動化された誤差検出を有利な方法で可能にすることができ、発生する可能性のある誤差を、早期に自律的に検出することができる。

これにより、フォローアップ誤差の考えられる原因を早期に識別することも可能になり、誤差の拡大を有利に制限できる。

このようにして、訓練を受けた専門家が、光学検査を実行すべき間隔も有利に延長することができ、したがって、洗浄システムの全体的な保守コストおよび洗浄システムの予想される利用可能性を低減することができる。

本発明の第６の態様の第２の代替例によれば、タスクは、自動車の洗浄システムのシステム構成要素の実際のシステム挙動と予想されるシステム挙動との間の逸脱を診断する方法であって、
出力量が、洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動により、入力量に依存し、
入力量に応じた実際のシステム挙動が、実際の出力量によって表され、入力量に応じた予想されるシステム挙動が、予想される出力量で表され、
予想されるシステム挙動が、依存性テーブルまたは系統的依存性、好ましくは、本発明の第５の態様に記載の方法によって導出された系統的依存性の少なくとも１つのデータセットによって表され、
－好ましくは、入力量を決定するステップと、
－実際の出力量を決定するステップと、
－予想される出力量を決定するステップであって、
・依存性テーブルから入力量に最もよく一致するデータセットを選択し、選択したデータセットに記憶された出力量を読み取り、それを予想される出力量として取ること、
・依存性テーブルから入力量に最もよく一致する２つのデータセットを選択し、選択された２つのデータセットに基づいて、線形補間を使用して、予想される出力量を決定すること、または、
・入力量を系統的依存性に挿入することによって、予想される出力量を計算することによって、決定するステップと、
－実際の出力量と予想される出力量との間の逸脱を計算するステップと、
－好ましくは、逸脱が、予想される出力量の１０％より大きい場合、好ましくは、予想される出力量より５％大きい場合、特に好ましくは、予想される出力量より２％大きい場合に、診断信号を記憶するステップと、を示す、方法によって、解決される。

本発明の第６の態様の第１の代替例と並行して、本発明の第６の態様のこの第２の代替例はまた、自動車の洗浄システムのシステム構成要素の監視および診断のための手順を提案する。

上記の本発明の第６の態様の第１の代替例の無制限の記述は、第６の態様の第２の代替例にも有効であり、その逆もまた同様であり、実際の出力量は、より低い閾値量および／または上限閾値量とではなく、予想される出力量と異なって比較されることを明確に指摘すべきである。

第１の代替例とは対照的に、本発明の第６の態様の第２の代替例によれば、実際の出力量が予想される出力量と比較され、実際の出力量と予想される出力量との間の逸脱が決定される。

ここで提案される診断は、洗浄システムのシステム構成要素の予想されるシステム挙動を、予想されるシステム挙動と比較する。この比較は、予想される出力量の対応する値と比較した、実際の出力量の少なくとも１つの値に基づいて、実行される。

予想されるシステム挙動は、特に、提案される方法で診断されたシステム構成要素の経験値に基づく。これらの経験値は、自動車の通常の動作または実験室における観察に基づくか、または洗浄システムの通常のシステム挙動をマッピングするのに好適な数値モデルの結果である可能性がある。

好ましくは、予想されるシステムの挙動、したがって予想される出力量も、洗浄システムが動作する入力量に依存する。

好ましくは、予想されるシステム挙動、したがって予想される出力量は、処理量に依存する。

本発明の第６の態様のこの第２の代替例によれば、それぞれの場合にさらに３つの変形例が提案され、それによって、経験値に基づいて予想される出力量を決定することができる。

第１および第２の変形例によれば、システム構成要素の予想されるシステム挙動は、依存性テーブル、特に、本発明の第５の態様に記載の方法の第１のステップに従って作成された依存性テーブルによって記述されると考えられる。

依存性テーブルは、診断されるシステム構成要素、入力量および／または処理量に依存する可能性があることを明示的に言及する必要がある。

このような依存性テーブルは、一度に１つのシステム構成要素の予想されるシステム挙動の離散的な経験値を記述し、その結果、実際の出力量との比較の前に、最初に依存性テーブルから経験値を選択する必要がある。

依存性テーブルの評価に関しては、予想される出力量を決定するための第１および第２の変形例は、互いに異なる。

予想される出力量を選択するための第１の変形例によれば、依存性テーブルから、実際の入力量および／または実際の処理量を、それぞれのデータセットの入力量および／または処理量と比較することによって、最もよく適した、特に、依存性テーブルに記憶されたデータセットと実際の入力量および／または実際の処理量との間の入力量および／または処理量に関する最短ユークリッド距離によって定義される最もよく適したデータセットの形式の経験値を選択することが提案される。

予想される出力量の選択のための第２の変形例によれば、依存性テーブルから２つのデータセットの形式で、第１の変形例の記述に従って、２つの最適な隣接する経験値を選択し、実際の入力量および／または実際の処理量に従って、これらの２つの経験値の間を補間することが提案される。

予想される出力量を選択するための第３の変形例によれば、システム構成要素の予想されるシステム挙動は、系統的依存性によって、特に、本発明の第５の態様によって導出された系統的依存性によって、マップングされる。

系統的依存性は、実際の入力量および／または実際の処理量の関数として、予想されるシステム挙動を継続的に記述することができ、その結果、第２の変形例について前述したように、経験値間の選択または補間は不要になる。

変形例１および２による依存性テーブルと同様に、系統的依存性は、１つのシステム構成要素に対してのみ有効であり、その結果、逸脱するシステム構成要素を検討するために、逸脱している系統的依存性または逸脱する依存性テーブルを選択できるか、または選択すべきである。

入力量、実際の出力量、予想される出力量および／または逸脱は、スカラーまたはベクトル量であり得ることが理解される。上記の量は、このパラメータの時間的過程なしに、システム構成要素のシステム挙動を記述する単一のパラメータのみが評価される場合、スカラーである。他のすべての場合、特に、洗浄システムのいくつかのパラメータを検討するとき、かつ／またはパラメータの少なくとも１つの時間的過程を検討するときに、上記の変数は、ベクトル量として理解される。

したがって、実際の出力量と予想される出力量との間の逸脱の計算は、出力量がスカラーであるかベクトルであるかにも依存する。まだそうでない場合は、予想される出力量を実際の出力量の寸法特性に調節することが、好ましくは示唆され、いずれの場合も、予想される出力量および実際の出力量が各々、互いに対応する量を有することを確実にしなければならない。

ベクトルの実際の出力量の場合、逸脱の計算は、構成要素ごとに、つまり、次元ごとに個別に行われる。

予想される出力量と実際の出力量との間の少なくとも１つの構成要素に関して逸脱が決定された場合、この逸脱のさらなる調査が提案される。

すでに述べた議論によれば、測定値を決定するときに、それぞれの信号の測定誤差および予想される変動は、通常の動作でも発生する可能性がある。

したがって、予想される出力量と実際の出力量との間のすべての公称逸脱が、システム構成要素の実際のシステム挙動の予想されるシステム挙動からの逸脱につながるわけではない。

システム構成要素の実際のシステム挙動の予想されるシステム挙動からの逸脱の場合を定量化するために、ここでは、実際の出力量と予想される出力量との間の相対逸脱を使用することが示唆される。

この相対比較は、構成要素ごとに実行される。また、システム構成要素の実際のシステム挙動と予想されるシステム挙動との逸脱が逸脱するものを上回る限界値は、利用可能な経験値に応じて、異なるサイズの構成要素ごとに指定され得ることも検討する必要がある。

とりわけ、１０％、好ましくは５％、特に、２％の逸脱の限界値が提案されている。

逸脱の限界値に関する上記の値は、急激な限界として理解されるべきではなく、むしろ、本発明の記述された態様を離れることなく、工学的スケールで超過するか、または下回ることができるべきであることを指摘する必要がある。簡単に言うと、値は、ここで提案された逸脱の限界値のサイズを示すことを意図している。

好ましくは、逸脱の限界値は、１５％である。さらに好ましくは、逸脱の限界値は、２０％である。さらに好ましくは、逸脱の限界値は、２５％である。さらに好ましくは、逸脱の限界値は、３０％である。

実際の出力量と予想される出力量の比率が、少なくとも１つの構成要素において制限値を超える場合、実際のシステム挙動は、検討されるシステム構成要素の予想されるシステム挙動とは異なる。

そうでなければ、実際のシステム挙動は、予想されるシステム挙動に対応し、洗浄システムの検討されるシステム構成要素が、欠陥および／または誤動作を有さず、かつ／またはシステム構成要素が、システム構成要素に作用する外部の影響によって損なわれていないと結論付けられる。

特に、システム構成要素のシステム挙動の予想される出力量と実際の出力量との間の逸脱が、監視されるシステム構成要素自体によって引き起こされる必要はない。

むしろ、それは、洗浄システムのどのシステム構成要素が、決定された逸脱に応じて、発生する可能性のある誤差を示すか、または示す可能性があるさらなる診断の一部である可能性がある。

ここで記述する診断方法は、どのシステム構成要素にも使用できることに留意されたい。十分な数のセンサまたは測定デバイス、１つ以上のシステム構成要素の予想されるシステム挙動に関する十分な数の経験値、および成功する可能性のある解決戦略のリストが利用可能である場合、発生する多数の逸脱は、搭載されたデバイスで修正され得る。搭載リソースでは修復できないシステム挙動の逸脱も早期に検出し、通常または早期の保守の範囲内で修復できるため、他の場合に発生する可能性のある損傷の拡大を有利に防ぐことができる。

さらに、任意選択的に、診断信号を記憶するか、自動車の電子制御ユニットに渡すことが示唆される。

この診断信号は、予想されるシステム挙動からの実際のシステム挙動の逸脱が検出されていないことが含まれてもよい。

さらに、診断信号は、予想されるシステム挙動からの実際のシステム挙動の逸脱が検出されたことを含み得、逸脱のタイプおよび表現もまた、診断信号に記憶され得る。

好ましくは、診断信号は、時間の経過に伴う出力量および／または出力量の過程を示し、時間の経過に伴う出力量の過程は、少なくとも２つの時点、好ましくは、少なくとも１０個の時点、特に好ましくは、少なくとも２０個の時点を示す。

時間の経過に伴う値の量に関する上記の値は、急激な限界として理解されるべきではなく、むしろ、本発明の記述された態様を離れることなく、工学的スケールで超過するか、または下回ることができるべきであることを指摘する必要がある。簡単に言うと、値は、ここで提案されている時間範囲にわたる値の量のサイズを示すことを意図している。

特に、診断信号は、特に、入力量および／または処理量とともに、時間の経過に伴う出力量の複数の時間的曲線を示すことも留意されたい。

これにより、特に、入力量および／または処理量に応じて、システム構成要素の可能な老化および／または余命に関して、システム構成要素のシステム挙動の変化を観察し、かつ評価することが有利に可能になる。

実際の出力量と予想される出力量との比較が完了したら、診断方法を停止するか、あるいは、再度同じシステム構成要素で、または異なるシステム構成要素で続行することができる。

したがって、自動車のための洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動に関する少なくとも部分的に自動化された誤差検出を有利な方法で可能にすることができ、発生する可能性のある誤差を、早期に自律的に検出することができる。

これにより、フォローアップ誤差の考えられる原因を早期に検出することも可能になり、誤差の伝播を有利に制限できる。

このようにして、訓練を受けた専門家が、光学検査を実行すべき間隔も有利に延長することができ、したがって、洗浄システムの全体的な保守コストを低減することができる。

優先される実施形態では、逸脱は、時間的過程を示し、好ましくは、時間的過程は、プロセスの少なくとも２つの時点、好ましくは、少なくとも１０個の時点、特に好ましくは、少なくとも２０個の時点を示す。

ここでは、前述の逸脱を時間の経過に伴う逸脱としても検討することが具体的に提案されている。

好ましくは、時間の経過に伴う逸脱の過程もまた、好ましくは、データベースに記憶することができる。

好ましくは、時間的過程は、診断信号で記憶される。

特に、逸脱の時間過程は、入力量の計画された変化の直前に開始することが示唆される。好ましくは、逸脱の時間過程は、次に計画された時間の変化の後に終了する。

特に、出力量は、両側の入力量の２つの計画された変化を少なくともわずかに超える期間にわたって診断されることに留意する必要がある。特に、出力量の時間過程の診断は、洗浄液ポンプをオンに切り替える前に開始し、洗浄液ポンプをオフに切り替えた後に終了する。

出力量の時間過程に基づいて、システム構成要素の系統的誤差、特に、システム構成要素のシステム挙動の減衰への依存を示す系統的誤差を評価できる。

さらに、時間的過程は、継続的に実行されるのではなく、システム構成要素の各起動後に、特定の出力量を記録することを検討することが有利である。

特に、洗浄液ポンプの下流の流体圧力、ならびに／または洗浄液ポンプの下流の電流および／もしくは流体速度は、スイッチを入れるプロセス後の定義された時間単位での各々のオンへの切り替えプロセスの後に記録され、それぞれの場合に記録された個々の値は、時系列として記録され、かつ診断されることに留意するべきである。

このようにして、寿命にわたる洗浄液ポンプの性能低下を有利に評価することができ、洗浄液ポンプが交換されることが予想される場合に警告を提供することができる。

時間におけるデータ点の量に関する上記の値は、急激な限界として理解されるべきではなく、むしろ、本発明の記述された態様を離れることなく、工学的スケールで超過するか、または下回ることができるべきであることを指摘する必要がある。簡単に言うと、値は、ここで提案された時間範囲内のデータ点の量のサイズを示すことを意図している。

システム構成要素のシステム挙動は、出力量の時間的過程に基づいて、有利に評価することができ、関係においてシステム構成要素の送信挙動を支持するさらなる分析の可能性、特に、そのような分析の可能性の多様性が提供される。

特に、逸脱の時間的過程は、入力量および／または出力量の関数として評価することができ、同じまたは非常に類似した入力量および／または処理量を有するデータが、互いに比較される。

好ましくは、時間的過程は、少なくとも３０個の時点を示す。好ましくは、時間的過程は、少なくとも４０個の時点を示す。好ましくは、時間的過程は、少なくとも５０個の時点を示す。

好ましくは、逸脱の時間的過程の分析の結果は、診断信号と一緒に、かつ／または診断信号に記憶される。

好ましくは、逸脱の時間的過程は、ステップ応答について調べられる。

ここでは、ステップ応答に関して、特に、入力量の変化に対する反応としてのステップ応答に関して、出力量の時間的過程を評価することが提案されている。

特に、出力量の値または出力量の変化した変化を、入力量の変化について調べることが可能である。

さらに、出力量の時間的過程を、好ましくは、システム構成要素のシステム挙動の一部としての送信挙動に関して調べ、出力量に影響を与える減衰を決定することができることが提案されている。

好ましくは、ノズルが、「洗浄液のために部分的に、または完全に詰まっている」かどうかを診断することができる。例えば、洗浄液ポンプの背後の圧力のスパイクは、ノズルが閉塞されていることを示す。スパイクの形状は、ポンプの背後の流量チャネルが、完全に、または部分的に閉塞されているかどうかを有利に示すことができる。

特徴的な特性の比較には、スパイクの過程と、圧力の１つ以上のベンチマーク過程との比較が必要になる場合がある。

ノズルの閉塞が検出された場合、本発明の第７および／または第８の態様に従って、解決戦略を使用することができる。

または、ノズルの手動洗浄を要求する警告を生成することもできる。

洗浄液ポンプの突入電流を経時的に監視することにより、特に、凍結条件において、洗浄液ポンプが閉塞されているかどうかを診断することもできる。

特に、閉塞された洗浄液ポンプは、突入電流に関してより高い減衰を示す。

閉塞された洗浄液ポンプが検出された場合は、特に、オフに切り替えることができ、これは、洗浄液ポンプの焼損を防ぐという利点を有する。

システム構成要素のシステム挙動は、出力量の時間的過程に基づいて、有利に評価することができ、関係においてシステム構成要素の送信挙動を支持するさらなる分析の可能性、特に、そのような分析の可能性の多様性が提供される。

特に、ステップ応答は、入力量および／または出力量の関数として評価することができ、同じ、または非常に類似した入力量および／または処理量を有するデータが、互いに比較される。

好ましくは、逸脱の時間的過程の分析の結果は、診断信号と一緒に、かつ／または診断信号に記憶される。

好都合には、逸脱の少なくとも２つの時間的過程が、時間の経過に伴う逸脱のドリフトの存在について、好ましくは、少なくとも５つの逸脱の過程、好ましくは、少なくとも１０個の逸脱の過程について、調べられる。

ここでは、時間の経過に伴う出力量のドリフトに関して、出力量の時間的過程を評価することが示唆される。

ドリフトは、システム構成要素の寿命にわたる、入力量に対する反応としての、出力量の系統的変化である。

出力量の時間的過程は、時間の経過に伴う出力量の以前に観察された時間的過程、特に、時間の経過に伴う出力量の複数の時間的過程と比較することができる。

時間の経過に伴う逸脱が、システム構成要素の予想されるシステム挙動から開始して、一方向に継続的に移動している場合、ドリフトが存在する。特性によれば、特に、システム構成要素のシステム挙動の経年劣化に関する変化がどのように発生するかを有利に決定することができる。

さらに、時間的過程は、継続的に実行されるのではなく、システム構成要素の各起動後に、特定の出力量を記録することを検討することが有利である。

特に、洗浄液ポンプの下流の流体圧力、ならびに／または洗浄液ポンプの下流の電流および／もしくは流体速度は、スイッチを入れるプロセス後の定義された時間単位での各スイッチを入れるプロセスの後に記録され、それぞれの場合に記録された個々の値は、時系列として記録され、かつ診断されることに留意するべきである。

このようにして、寿命にわたる洗浄液ポンプの性能低下を有利に評価することができ、洗浄液ポンプが交換されることが予想される場合に警告を提供することができる。

特に、逸脱の時間的過程は、入力量および／または出力量の関数としてのドリフトの存在について評価することができ、それにより、同じまたは非常に類似した入力量および／または処理量を有するデータは、互いに比較した。

好ましくは、逸脱の少なくとも２０個の時間的過程が、時間の経過に伴う逸脱のドリフトの存在について、調べられる。好ましくは、逸脱の少なくとも３０個の時間的過程が、時間の経過に伴う逸脱のドリフトの存在について、調べられる。好ましくは、逸脱の少なくとも４０個の時間的過程が、時間の経過に伴う逸脱のドリフトの存在について、調べられる。

逸脱の時間的過程の量に関する上記の値は、急激な限界として理解されるべきではなく、むしろ、本発明の記述された態様を離れることなく、工学的スケールで超過するか、または下回ることができるべきであることを指摘する必要がある。簡単に言うと、値は、ここで提案された逸脱範囲の時間的過程の量のサイズを示すことを意図している。

好ましくは、逸脱の時間的過程の分析の結果は、診断信号と一緒に、かつ／または診断信号に記憶される。

予想されるシステム挙動から逸脱する実際のシステム挙動の原因は、現在診断されているシステム構成要素に基づいてもよいか、または逸脱するシステム構成要素に基づいているが、構成要素間のシステム依存送信関数に従って、実際に診断されたシステム構成要素に転送される原因を有してもよい。

対応する転送関数が不明な場合は、原因を制限するために、さらなるシステム構成要素を診断することが示唆される。

診断信号は、入力量に関する情報を優先的に示す。これは、システム構成要素の診断中に、洗浄システムおよび／またはシステム構成要素への影響を有する。

診断信号は、処理量に関する情報を優先的に示す。これは、システム構成要素の診断中に、洗浄システムおよび／またはシステム構成要素に影響している。

言うまでもなく、系統的依存性、特に、本発明の第５の態様に記載の系統的依存性の利点は、系統的依存性の使用、特に、本発明の第６の態様に従って、ここで提案される系統的依存性の使用にも適用される。

第６の態様の主題は、個別に、または任意の組み合わせで累積的に、本発明の先行する態様の主題と有利に組み合わせることができることに留意されたい。

本発明の第７の態様によれば、タスクは、現在の診断信号に応じて、好ましくは、本発明の第６の態様に従って受信された現在の診断信号に応じて、データベースに含まれる解決戦略のリストから解決戦略を選択する方法であって、解決戦略のリストが、診断信号に関連付けられた少なくとも１つの解決戦略を含み、解決戦略は、関連付けられた診断信号が現在の診断信号に最もよく一致する解決戦略のリストから選択される、方法によって解決される。

自動車の洗浄システムのシステム構成要素の実際のシステム挙動が、予想されるシステム挙動に対応していない場合、実際のシステム挙動と予想されるシステム挙動との間の逸脱は、いくつかの原因を有し得る。

特に、予想されるシステム挙動から逸脱する実際のシステム挙動の原因は、現在診断されているシステム構成要素に起因してもよいか、または逸脱するシステム構成要素に起因するが、システム構成要素間のシステム依存送信関数に従って、実際に診断されたシステム構成要素に転送される原因を有してもよい。

好ましくは、実際のシステム挙動と予想されるシステム挙動との間の逸脱の原因のカテゴリは、診断信号によって、特に、本発明の第６の態様に記載の現在の診断信号によって、決定することができる。

現在の診断信号は、この方法の範囲内で解決戦略の対象となる診断信号を意味する。特に、本発明の第６の態様に記載の方法を使用して、現在の診断信号が作成された可能性がある。特に、現在の診断信号は、実際のシステム挙動と予想されるシステム挙動との間に逸脱が存在することを示す。

診断信号によって、実際のシステム挙動と予想されるシステム挙動との間の逸脱の原因を決定するときに、診断信号を決定するときのシステム構成要素および／または洗浄システムへの影響を有する入力量および／または処理量が、特に優先される。

現在の診断信号は、既存の経験値に基づいて、システム構成要素のシステム挙動の逸脱の原因と関連付けることができ、好ましくは、明確に関連付けることができることを特に検討する必要がある。

さらに、これらの経験値は、それらが、複数の異なるシステム構成要素および／もしくは複数の異なる洗浄システムに対して有効であるか、または少なくとも転送可能である程度に、系統化されていると具体的に検討することができる。

このようにして、異なる洗浄システムの異なるシステム構成要素、特に、異なる製造業者または供給業者の異なる洗浄システムに関する既存の経験に基づいて、現在の診断信号と、システム挙動の逸脱の原因との間で、明確な割り当て、特に、洗浄システムおよび／または特定のシステム構成要素に対する製造業者に依存しない、かつタイプに依存しない明確な割り当てを行うことができることが有利に達成され得る。

特に、実際のシステム挙動と予想されるシステム挙動との間の逸脱の原因の４つの異なるカテゴリが提案され、これは、好ましくは、診断信号によって区別することができ、特に、本発明の第６の態様に記載の現在の診断信号によって、特に優先される。

具体的には、現在の診断信号の存在下で、原因のカテゴリを決定することが、ここで提案される。

実際のシステム挙動と予想されるシステム挙動との間の逸脱の原因の第１のカテゴリによると、システム構成要素の欠陥が存在する。この点で、多数の異なる欠陥が考えられる。

特に、欠陥が存在する場合、洗浄液ラインが、洗浄システムのシステム構成要素からそれ自体を切り離したと考えられる。このような欠陥は、訓練を受けていない人でも修復できる。

さらに、洗浄液ラインに漏れがあると考えられる。この場合、少なくとも中期的には、スペアパーツが必要であり、少なくとも中期的には、訓練を受けていない人だけで欠陥を修復することはできない。

実際のシステム挙動と予想されるシステム挙動との間の逸脱の原因の第２のカテゴリによると、システム構成要素の経年劣化現象が存在する。

自動車の洗浄システムのシステム構成要素の大部分が、自動車の予想される寿命に耐えるように設計されている場合でも、システム構成要素は依然として経年劣化する。具体的には、システム構成要素の経年劣化が意図したよりも早く、その結果、このシステム構成要素の予想寿命が、自動車の計画された寿命よりも短くなることも考えられる。この場合、洗浄システムのさらなる通常の動作のために、このような構成要素の交換は避けられない。

好ましくは、経年劣化現象は、時間の経過に伴う逸脱のドリフトに基づいて、特に、本発明の第６の態様に記載の逸脱のドリフトに基づいて、検出し、かつ／または評価することができる。

時間の経過に伴う逸脱のドリフトの過程は、システム構成要素のユーザビリティに対する残りの予想値がどれだけ大きいかを判断するための、特に優先される方法である。

実際のシステム挙動と予想されるシステム挙動との間の逸脱の原因の第３のカテゴリによると、システム構成要素の外乱が存在する。

診断手順、特に、本発明の第６の態様に記載の診断手順を受けているシステム構成要素に障害があり得ることに明確に言及すべきである。あるいは、障害は、システム構成要素の逸脱によっても引き起こされる可能性があり、特に、転送関数によって、診断手順よりも劣るシステム構成要素のシステム挙動に、障害が転送される。

実際のシステム挙動と予想されるシステム挙動との間の逸脱の原因の第４のカテゴリによると、システム構成要素のシステム挙動の逸脱の不明な原因が存在する。

診断信号に基づいて、実際のシステム挙動とシステム構成要素の予想されるシステム挙動との間の逸脱の原因が決定できない場合、不明な原因が存在する。

とりわけ、これまでのところ、逸脱の考えられる原因に対する十分な経験値が、存在しないこと、または原因の割り当てが、あいまいな結果につながることに留意する必要がある。

解決戦略は、自動車の洗浄システムに適用されたときに、実際のシステム挙動と、自動車の洗浄システムのシステム構成要素に見られる予想されるシステム挙動との間の逸脱を追跡するように設計されている方法である。

言い換えれば、解決戦略は、システム構成要素に関する逸脱が、より小さくなったこと、または実際のシステム挙動が、再び予想されるシステム挙動に対応することが有利に達成され得る。

特に優先されるのは、解決戦略が、入力量を示し、これは、解決戦略が適用されるときに、洗浄システムおよび／または洗浄システム上でシステム構成要素および／またはシステム構成要素に影響を与えることである。

好ましくは、解決戦略は、自動車の運転者および／または自動車の製造業者に通知を示す。

好ましくは、解決戦略は、自動車の保守および／または修復を計画するための手段を示す。

解決戦略は、好ましくは、洗浄システムの動作の経験に基づく。この経験は、自動車の動作中かつ／もしくは実験室において、かつ／もしくは数値モデルに基づいて得られた可能性があり、かつ／または既存の保守の推奨事項の結果である可能性があり、かつ／またはヒューリスティックな発見に基づく可能性がある。

好適な解決戦略は、システム挙動および／または現在の診断信号の逸脱、特に、本発明の第６の態様に従って決定された現在の診断信号に依存する。

好ましくは、好適な解決戦略は、処理量に依存する。

好ましくは、解決戦略は、システム挙動および／または診断信号の逸脱が決定されたときに、洗浄システムおよび／またはシステム構成要素に影響を及ぼした入力量に依存する。

洗浄システムのシステム構成要素が、予想通りに再び動作することは、解決戦略によって、有利に達成することができる。これにより、以前から存在していたシステム挙動の逸脱にもかかわらず、洗浄システムの機能を通常の動作に戻すことができる。

全体として、解決戦略は非常に有利であるため、洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動の逸脱が診断されたにもかかわらず、運転者支援システムの機能をより長く維持することができる。

ここでは、知られている解決戦略のリストから現在の診断信号に好適な解決戦略を選択することが特に提案される。

特に、知られている解決戦略のリストは、自動車からアクセスできるデータベースから取得することが提案される。自動車は、解決戦略を示す好適なデータベースにワイヤレスで接続することもできる。

解決戦略に加えて、データベースは、解決戦略が救済するように設定されている、関連付けられた診断信号も示す。

解決戦略に加えて、データベースは、好ましくは、現在の診断信号を決定するときに、システム構成要素および／または洗浄システムへの影響を有する入力量を示す。

解決戦略に加えて、データベースは、好ましくは、現在の診断信号を決定する際に、システム構成要素および／または洗浄システムに影響を与えた処理量を示し得る。

好ましくは、解決戦略は、現在の診断信号によって、特に、本発明の第６の態様に従って得られる現在の診断信号によって、決定することができる。

解決戦略は、データベースにおいて割り当てられた診断信号が現在の診断信号に最もよく一致するデータベースから選択される。

好ましくは、最も好適な解決戦略は、データベースにおいてそれに割り当てられた診断信号と、現在の診断信号との間の最小のユークリッド距離を使用して、データベースから選択される。

現在の診断信号によって解決戦略を決定するとき、現在の診断信号を決定するときに、システム構成要素および／または洗浄システムへの影響を有する入力量および／または処理量が、特に優先される。

さらに好ましくは、解決戦略を有するデータベースは、特に、診断信号に記憶された入力量および／または処理量と、データベースにおける入力量および／または処理量との間の対応するユークリッド距離に基づいて、最適な入力量および／または最適な処理量に関して、最初に事前フィルタリングされることが示唆される。

続いて、上記の手順に従って、残りの解決戦略までの可能な限り最小のユークリッド距離に従って、現在の診断信号に基づいて、解決戦略を選択することが提案される。

したがって、解決戦略を有利に選択することができ、これは、洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動の逸脱を低減するように、かつ／または運転者および／もしくは製造業者に障害を通知するように、かつ／または今後の保守および／もしくは修復措置をもたらすように、有利に設定される。

さらに、各解決戦略の基礎となる経験値は、それらが、複数の異なるシステム構成要素および／もしくは複数の異なる洗浄システムに対して有効か、または少なくとも転送可能である程度に、系統化されていると具体的に検討すべきである。

このようにして、異なる洗浄システムの異なるシステム構成要素、特に、異なる製造業者または供給業者の異なる洗浄システムに関する既存の経験に基づいて、現在の診断信号と、解決戦略との間で、明確な割り当て、特に、洗浄システムおよび／または特定のシステム構成要素に対する製造業者をまたぐ、かつタイプをまたぐ明確な割り当てを行うことができることが有利に達成され得る。

考えられる解決戦略は、実際のシステム挙動が、洗浄液ポンプにおいて、予想されるシステム挙動から逸脱している場合に、これは、特に、洗浄液リザーバとノズルの出口開口部との間の流量チャネルの閉塞を示し、特に、洗浄液ポンプの増加したエネルギー要件によって、かつ／またはノズルの出口開口部での洗浄液の比較的低い出口量によって、かつ／または洗浄液ポンプの下流の洗浄液の増加した静的圧力によって、かつ／または洗浄液ポンプの下流の洗浄液のより低い流速によって、供給電圧および／または洗浄液ポンプの目標速度の増加が、解決戦略として提案される。これは、閉塞を除去し、洗浄システムから洗い流すのに有利な場合がある。

洗浄液ポンプが高電流を示すが、現在のホールセンサからのインパルスがない場合、これは、洗浄液ポンプの停止したモータを示す。

洗浄結果が得られない場合、特に、利用可能性の増加の場合、かつ／または洗浄液ポンプの起動が観察できない場合は、相開回路障害および／または相地絡障害および／または短絡障害について、洗浄システムのコントローラ、特に、洗浄システムの電子制御ユニットを確認することが示唆される。障害が検出された場合は、サービスおよび保守措置の計画が、提案される。

異なる圧力および／またはエンジン速度で、実際のシステム挙動と、予想されるシステム挙動との間に逸脱がある場合は、洗浄液ポンプを動作させることが提案されている。異なる圧力および／またはエンジン速度のサイクルは、予想されるシステム挙動に再び対応する実際のシステム挙動をもたらさないため、対応する警告を、自動車の運転者および／または製造業者に送信し、洗浄液ポンプを交換する必要があるという信号を送り、かつ／または洗浄液ポンプを交換するまで、洗浄システムに、洗浄液ポンプおよび／もしくは洗浄システム全体の使用を停止させることが提案される。

外気温が定義された温度を上回り、特に４５℃を上回り、特に優先されるのは、５５℃を上回る場合、および／または外気温が定義された温度を下回り、特に０℃を下回り、特に優先されるのは、マイナス１５℃を下回る場合、洗浄液ポンプをこれ以上動作させないことが提案されており、洗浄液ポンプの残存寿命を有利に増加させることができる。

洗浄液ポンプに関しては、特に、洗浄液ポンプと組み合わせた流速および／もしくは洗浄液ポンプと組み合わせた静圧および／もしくは洗浄液ポンプを通る流量を監視することによって、かつ／または洗浄液ポンプの既存の動作サイクルの数を監視することによって、かつ／または現在までの洗浄液ポンプの使用時間を監視することによって、洗浄液ポンプの寿命を監視することが提案され、洗浄液ポンプの寿命が終わりに近づいていることが予見できる場合、対応する警告を、自動車の運転者および／または製造業者に送信し、予想される残存寿命内に洗浄液ポンプを交換する必要があるという信号を送り、かつ／または洗浄液ポンプが交換されるまで、洗浄システムに、洗浄液ポンプおよび／もしくは洗浄システム全体の使用を停止させることが提案される。

洗浄液ポンプが、特に、電流センサによって検出できる過剰なエネルギー要件を有する場合は、それに応じて、運転者および／または自動車の製造業者に警告し、洗浄液ポンプを交換する必要があるという信号を送り、かつ／または洗浄液ポンプを交換するまで、洗浄システムに、洗浄液ポンプおよび／もしくは洗浄システム全体の使用を停止させることが提案される。

洗浄液ポンプが、特に、温度センサで検出できる過剰な温度を有する場合は、それに応じて、運転者および／または自動車の製造業者に警告し、洗浄液ポンプを交換する必要があるという信号を送り、かつ／または洗浄液ポンプを交換するまで、洗浄システムに、洗浄液ポンプおよび／もしくは洗浄システム全体の使用を停止させることが提案される。

洗浄液ポンプに関しては、特に、実際のシステム挙動を予想されるシステム挙動から逸脱させることによって、特に好ましくは、洗浄液ポンプに動作可能に接続されている流量センサによって、かつ／または洗浄液ポンプに動作可能に接続されている圧力センサ流量センサによって、かつ／または洗浄液ポンプに動作可能に接続されている流速計流量センサによって、ポンプの性能を監視することが提案されている。逸脱が発生した場合は、それに応じて、運転者および／または自動車の製造業者に警告し、洗浄液ポンプを交換する必要があるという信号を送り、かつ／または洗浄液ポンプを交換するまで、洗浄システムに、洗浄液ポンプおよび／もしくは洗浄システム全体の使用を停止させることが提案される。

特に、洗浄液ポンプに動作可能に接続されている流量センサによって、かつ／または洗浄液ポンプに能動的に接続されている流量センサによって、かつ／または洗浄液ポンプに能動的に接続されている圧力センサ流量センサによって、かつ／または洗浄液ポンプに能動的に接続されている流量計流量センサによって、洗浄液ポンプのシステム挙動を監視することが提案されている。逸脱が、特に、凍結条件において、洗浄液ポンプが停止していること、および／または洗浄液ポンプが、破片で閉塞されていることを示している場合は、洗浄液ポンプをオフに切り替えて、自動車の運転者および／または製造業者に警告し、洗浄液ポンプを交換する必要があるという信号を送ることが示唆される。

考えられる解決戦略は、特に、霜および／または洗浄液リザーバの漏れの結果としての洗浄液リザーバの分割を示す、洗浄液リザーバにおける予想されるシステム挙動からの実際のシステム挙動の逸脱の存在下で、特に、洗浄液リザーバの底部と動作可能に接続している不規則に減少する静圧によって、かつ／またはレベルセンサによって決定される洗浄液リザーバの不規則に減少する充填レベルによって、保守および／または修復措置の計画が、解決戦略として提案されるという事実にある。このようにして、洗浄システムを、有利な方法で、再び動作可能にすることができる。

レベルセンサ、特に、洗浄液リザーバと動作可能に接続されているレベルセンサに関して、機能性を監視することが提案され、機能性がもはや存在しないことをそれが示す場合は、特に、信号を発しなくなることによって、かつ／または、発された信号が予想されるシステム挙動と一致しない場合は、レベルセンサに保守措置を受けさせ、必要に応じて交換することが提案される。

レベルセンサが、特に、電流センサで検出できる過剰なエネルギー需要を有する場合は、それに応じて、運転者および／または自動車の製造業者に警告し、レベルセンサを交換する必要があるという信号を送り、かつ／またはレベルセンサを交換するまで、洗浄システムに、洗浄液ポンプおよび／もしくは洗浄システム全体の使用を停止させることが提案される。

レベルセンサが、特に、温度センサによって検出できる過剰な温度を有する場合は、それに応じて、運転者および／または自動車の製造業者に警告し、レベルセンサを交換する必要があるという信号を送り、かつ／またはレベルセンサを交換するまで、洗浄システムに、洗浄液ポンプおよび／もしくは洗浄システム全体の使用を停止させることが提案される。

レベルセンサの考えられる解決戦略は、反応時間または検知時間が増加した場合に、レベルセンサの交換を提案することである。

レベルセンサの考えられる解決戦略は、特に、洗浄液リザーバへの界面で、特に好ましくは、洗浄液リザーバとレベルセンサとの間の界面で、漏れセンサを使用して、特に、洗浄液リザーバとレベルセンサとの間で、漏れが存在するかどうかを監視することであり、漏れが存在する場合には、保守および／または修復措置が計画される。

考えられる解決戦略は、特に、霜および／または洗浄液ラインの漏れの結果としての洗浄液ラインの閉塞を示す、洗浄液リザーバにおける予想されるシステム挙動からの実際のシステム挙動の逸脱の存在下で、特に、洗浄液ラインと動作可能に接続している不規則に減少する静圧によって、かつ／または流量計によって決定される洗浄液ラインの閉塞によって、保守および／または修復措置および／または洗浄液ラインの加熱の計画が、解決戦略として提案されるという事実にある。これは、洗浄システムを再び動作可能にするための有利な方法である。

伸縮式洗浄ノズルに関しては、特に、伸縮式洗浄ノズルの既存の動作サイクルの数を監視することによって、伸縮式洗浄ノズルの残存寿命を監視することが提案され、伸縮式洗浄ノズルの寿命が終わりに近づいていることが予見できる場合、対応する警告を、自動車の運転者および／または製造業者に送信し、予想される残存寿命の範囲内に伸縮式洗浄ノズルを交換する必要があるという信号を送ることが提案される。

さらに、伸縮式洗浄ノズルに関しては、伸縮式洗浄ノズルの既存の動作サイクル数を監視し、事前定義された動作サイクル数に達した場合、自動車の運転者および／または製造業者に、警告を送信し、伸縮式洗浄ノズルを次の１０００動作サイクル内にチェックする必要があるという信号を送ることが提案される。

加熱された洗浄ノズルの可能な解決戦略は、エネルギー需要が増加した場合に洗浄ノズルのヒータをオフに切り替えることを提案することである。

加熱された洗浄ノズルの考えられる解決戦略は、低温、特に、氷点を超える温度および氷点下の温度のときに、洗浄ノズルのヒータをオンに切り替えることである。

特に、洗浄性能に関して、洗浄ノズルのシステム挙動を、特に、利用可能性の増加によって、特に優先されるのは、洗浄性能によって、レビューし、洗浄ノズルの実際のシステム挙動が予想されるシステム挙動と異なる場合は、洗浄ノズルを交換することが提案される。

さらに、光学センサによって、噴霧パターンの分布を監視し、特に、噴霧パターンが、洗浄される表面を覆っているかどうか、ならびに洗浄ノズルの保守および／または修復措置を計画するために逸脱が生じるかどうかを監視することが提案される。

特に、参照領域において、光学センサによって、洗浄ノズルの加熱を監視し、逸脱が発生した場合は、洗浄ノズルの保守および／または修復措置を計画することが提案される。

洗浄ノズルと能動的に接続されている流速および／または洗浄ノズルと能動的に接続されている流れの圧力をチェックし、逸脱が検出された場合は、洗浄ノズルを交換することが提案される。

洗浄ノズルに関連して、洗浄ノズルと効果的に接続されている洗浄液の流速および／または洗浄ノズルと効果的に接続されている洗浄液の圧力によって、洗浄ノズルが凍結され、かつ／または他の方法で閉塞されているかどうかをチェックすることが提案される。洗浄ノズルが凍結されている場合は、洗浄ノズルのヒータをオンに切り替えることが示唆される。洗浄ノズルに異なる問題が存在する場合は、対応する警告を、自動車の運転者および／または製造業者に送信し、洗浄ノズルを交換する必要があるという信号を送ることが示唆される。

洗浄ノズルの場合、特に、ドリップセンサで、特に、洗浄液ポンプがオフに切り替えられた場合に、洗浄ノズルが液だれしているかどうかをチェックする光学センサによって、漏れについて洗浄ノズルをチェックすることが提案される。洗浄ノズルに液だれが検出された場合は、洗浄ノズルを交換することが示唆される。

洗浄バルブに関しては、特に、洗浄バルブの既存の動作サイクルの数を監視することによって、洗浄バルブの残存寿命を監視することが提案され、洗浄バルブの寿命が終わりに近づいていることが予見できる場合、対応する警告を、自動車の運転者および／または製造業者に送信し、予想される残存寿命の範囲内に洗浄バルブを交換する必要があるという信号を送ることが提案される。

さらに、洗浄バルブに関しては、洗浄バルブの既存の動作サイクル数を監視し、事前定義された動作サイクル数に達した場合、自動車の運転者および／または製造業者に、対応する警告を送信し、洗浄バルブを次の１０００動作サイクル内にチェックする必要があるという信号を送ることが提案される。

洗浄バルブを作動させるソレノイドが、特に、電流センサで測定できる過剰なエネルギー要件を有する場合は、それに応じて、運転者および／または自動車の製造業者に警告し、洗浄バルブを交換する必要があるという信号を送り、かつ／または洗浄バルブを交換するまで、洗浄システムに、洗浄液ポンプおよび／もしくは洗浄システム全体の使用を停止させることが提案される。

洗浄バルブを作動させるソレノイドが、特に、温度センサで検出できる過剰な温度を有する場合は、それに応じて、運転者および／または自動車の製造業者に警告し、洗浄バルブを交換する必要があるという信号を送り、かつ／または洗浄バルブを交換するまで、洗浄システムに、洗浄液ポンプおよび／もしくは洗浄システム全体の使用を停止させることが提案される。

洗浄バルブに関しては、洗浄バルブとの相互作用における流れ条件、特に、洗浄バルブの下流の静圧および／または流速を監視し、実際のシステム挙動が、予想されるシステム挙動と異なる場合に、保守および／または修復措置を計画することが提案される。

さらに、洗浄バルブについて、ソレノイドが十分に移動しているかどうか、および実際のシステム挙動が、予想されるシステム挙動から逸脱しているかどうかを、力センサおよび／または距離計によって、チェックし、保守および／または修復措置を計画することが提案される。

ソレノイド動作エアバルブに関しては、特に、ソレノイド動作エアバルブの既存の動作サイクルの数を監視することによって、ソレノイド動作エアバルブの残存寿命を監視することが提案され、ソレノイド動作エアバルブの寿命が終わりに近づいていることが予見可能である場合、対応する警告を、自動車の運転者および／または製造業者に送信し、予想される残存寿命の範囲内にソレノイド動作エアバルブを交換され必要があるという信号を送ることが提案される。

さらに、ソレノイド動作エアバルブに関しては、ソレノイド動作エアバルブの既存の動作サイクル数を監視し、事前定義された動作サイクル数に達した場合、自動車の運転者および／または製造業者に、対応する警告を送信し、ソレノイド動作エアバルブを次の１０００動作サイクル内にチェックする必要があるという信号を送ることが提案される。

エアバルブを作動させるソレノイドが、特に、電流センサで検出できる過剰なエネルギー要件を有する場合は、それに応じて、運転者および／または自動車の製造業者に警告し、エアバルブを交換する必要があるという信号を送り、かつ／またはエアバルブを交換するまで、洗浄システムに、洗浄液ポンプおよび／もしくは洗浄システム全体の使用を停止させることが提案される。

エアバルブを作動させるソレノイドが、特に、温度センサによって検出できる過剰な温度を有する場合は、それに応じて、運転者および／または自動車の製造業者に警告し、エアバルブを交換する必要があるという信号を送り、かつ／またはエアバルブを交換するまで、洗浄システムに、洗浄液ポンプおよび／もしくは洗浄システム全体の使用を停止させることが提案される。

加熱されたエアノズルの考えられる解決戦略は、エネルギー要件が増加した場合にエアノズルのヒータをオフに切り替えることを提案することである。

加熱されたエアノズルの可能な解決戦略は、低温、特に氷点を超える温度および氷点下の温度のときに、エアノズルのヒータをオンに切り替えることである。

特に、洗浄性能に関して、エアノズルのシステム挙動を、特に、利用可能性の増加によって、チェックし、洗浄ノズルの実際のシステム挙動が予想されるシステム挙動から逸脱する場合は、エアノズルを交換することが提案される。

特に、参照領域において、光学センサによって、エアノズルの加熱を監視し、逸脱が発生した場合は、エアノズルの保守および／または修復措置を計画することが提案される。

エアノズルと能動的に接続されている流速および／またはエアノズルと能動的に接続されている洗浄液の流れの圧力をチェックし、逸脱が検出された場合は、エアノズルを交換することが提案される。

エアノズルに関連して、エアノズルと効果的に接続されている洗浄液の流速および／またはエアノズルと効果的に接続されている洗浄液の圧力によって、エアノズルが凍結され、かつ／または他の方法で閉塞されているかどうかをチェックすることが提案される。エアノズルが凍結している場合は、エアノズルの加熱をオンに切り替えることが示唆される。エアノズルに逸脱する問題が存在する場合は、対応する警告を、自動車の運転者および／または製造業者に送信し、エアノズルを交換する必要があるという信号を送ることが示唆される。

ここで選択された解決戦略を実装するときに、本発明の第８の態様に記載の解決戦略を実装することを、特に検討すべきである。

選択され、かつ実装された解決戦略が成功した場合、次いで、このシステム構成要素の予想されるシステム挙動に対応する、自動車の洗浄システムのシステム構成要素の実際のシステム挙動は、有利である。

ここで選択された解決戦略の実装、特に、本発明の第８の態様に記載の解決戦略の実装は、実際のシステム挙動が再び予想されるシステム挙動に対応するという成功につながらず、逸脱の原因が欠陥または経年劣化現象ではないことが仮定される場合、逸脱する解決戦略、特に、各々の場合に最適である解決戦略を選択し、この新たに選択された解決戦略を、特に、本発明の第８の態様に従って、実装することが提案される。

第７の態様の主題は、個別に、または任意の組み合わせで累積的に、本発明の先行する態様の主題と有利に組み合わせることができることに留意されたい。

本発明の第８の態様によれば、タスクは、選択された解決戦略、好ましくは、本発明の第７の態様に従って選択された解決戦略を使用することによって、
－自動車の運転者および／もしくは製造業者に信号を送信し、かつ／または
－洗浄システムでの選択された解決戦略を適用することにより、システム挙動を改善し、かつ／または
－洗浄システムの保守もしくは修復を計画することによって、解決される。

解決戦略、特に、本発明の第７の態様に従って選択された解決戦略の実装に関して、識別された、または少なくとも疑わしい原因に応じて、進めることが提案される。

実際のシステム挙動と予想されるシステム挙動との間の逸脱の原因が、システム構成要素について不明であり、結果として、解決戦略が不明である場合、自動車の運転者および／または自動車の製造業者に信号を送信することが提案される。

このようにして、運転者は、洗浄システムの起こり得る誤動作について、したがって、おそらく、運転者支援システムの差し迫った誤動作についても、有利に警告され得る。

自動車の製造業者への信号は、好ましくは、診断信号、特に、本発明の第６の態様に記載の診断信号を含むべきであることが提案される。さらに、自動車の製造業者への信号は、好ましくは、関連付けられた入力量および／または関連付けられた処理量、特に、本発明の第６の態様に記載の上記の量に応じて、逸脱および／または実際の出力量および／または予想される出力量を有することが提案される。

このようにして、自動車の製造業者は、洗浄システムのシステム構成要素に関する経験をさらに拡大し、この場合の解決戦略を提供することができるので、同じ、または少なくとも同様のタイプの障害は、好適な解決戦略の手段によって、すぐに有利に救済され得る。

システム構成要素の実際のシステム挙動と予想されるシステム挙動との間の逸脱の原因が障害、特に、解決戦略が知られている障害である場合、特に、本発明の第７の態様に記載の解決戦略である場合には、解決戦略の適用、特に、解決戦略に知られている入力量での解決戦略の適用が提案される。

このようにして、外乱は、有利な方法で改善することができる。

解決戦略の適用が成功せず、システム構成要素の実際のシステム挙動と予想されるシステム挙動の間にまだ逸脱がある場合は、特に、本発明の第７の態様に従って、不調を救済するために、次に最適な解決戦略を選択し、この解決戦略を適用することが提案される。あるいは、選択された１つ以上の解決戦略の適用を繰り返すことが提案される。

選択された解決戦略の複数回の使用後に、障害を解決できない場合は、実際のシステム挙動と予想されるシステム挙動との逸脱の原因を不明として再分類し、上記の不明な原因の行動の過程に従って続行することが提案される。

システム構成要素の実際のシステム挙動と予想されるシステム挙動との逸脱の原因が、経年劣化現象である場合、影響を受けるシステム構成要素の残存寿命を決定し、影響を受けるシステム構成要素を、残存寿命内に交換するか、または修復するための保守作業を計画することが提案される。

好ましくは、洗浄システムの障害の危険を冒さずに、経年劣化したシステム構成要素を修復するか、または交換することが有利である。

実際のシステム挙動とシステム構成要素の予想されるシステム挙動との逸脱の原因が、欠陥である場合、訓練を受けていない人員によって修復可能な、自動車の運転者へのメッセージによって、自動車の運転者によって修復可能な欠陥を有することが提案される。運転者がこの行動を実行したくない場合、またはそれが成功しなかった場合、対応する保守行動の計画が提案される。

訓練を受けていない人員の原因を修正できない場合は、保守タスクの計画が提案される。

したがって、洗浄システムを、完全に機能する状態に戻すことが有利である。

何度も試行しても洗浄される表面が十分に洗浄されていない場合に、システムが自動車の運転者および／または製造者に誤差メッセージを送信する解決戦略を適用するときは、適応する学習アプローチを使用することが提案される。

解決戦略、好ましくは、本発明の第７の態様に記載の解決戦略の利点は、上記のように、解決戦略の使用、好ましくは、本発明の第８の態様に記載の解決戦略の使用に直接及ぶことが理解される。

第８の態様の主題は、個別に、または任意の組み合わせで累積的に、本発明の先行する態様の主題と有利に組み合わせることができることに留意されたい。

本発明の第９の態様によれば、タスクは、自動車の表面の汚損プロセスのシステム挙動への系統的依存性を間接的に導出する方法であって、
センサが、表面に動作可能に接続され、
表面の汚損条件が、センサの利用可能性によって評価され得、
汚損プロセスが、センサの第１の利用可能性とセンサの第２の利用可能性との間で評価され、
自動車が、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間で、自動車によって走行された距離を走行しており、
自動車は、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間で、自動車によって走行された距離をカバーすることにより、動作時間の増加を示し、
第１の利用可能性と第２の利用可能性との間で、洗浄プロセスが実行されず、
第２の利用可能性が、好ましくは、表面の汚損によるセンサの利用可能性の変化により、第１の利用可能性よりも少なく、
利用可能性の変化が、汚損プロセスのシステム挙動により、入力量に依存し、
－少なくとも１つのセンサによって、方法の第１のパラメータとして入力量を決定するステップと、
－センサによって、方法の第２のパラメータとして、利用可能性の変化を決定するステップであって、利用可能性の変化が、第２の利用可能性と第１の利用可能性との間の差によって計算される、決定するステップと、
－決定された第１および第２のパラメータを、データ処理システムによって、必要に応じてデジタル化し、記録するステップであって、データ処理システムが、電子データ処理および評価システムならびにデータベースを示す、デジタル化し、記録するステップと、
－決定された第１および第２のパラメータを、依存性テーブルのデータセットとして、相互に関連して順序付けられた方式でデータベースに記憶するステップと、
－データベースに記憶された依存性テーブルの少なくとも２つのデータセットから、好ましくは、依存性テーブルの少なくとも５０個のデータセットから、特に好ましくは、依存性テーブルの少なくとも２００個のデータセットから、電子データ処理および評価システムによって、第１のパラメータと第２のパラメータとの間の系統的依存性を導出するステップであって、電子データ処理および評価ユニットが、依存性テーブルのデータセットにアクセスし、アルゴリズムによって、依存性テーブルのデータセットから、系統的依存性を決定する、導出するステップと、
－好ましくは、導出された系統的依存性をデータベースならびに／または電子データ処理および評価ユニットおよび／もしくは電子制御ユニットに記憶するステップと、を示す、方法によって、タスクは解決される。

自動車に設置されたセンサ、特に、光学センサが、主に、外部環境条件からそれぞれのセンサを遮断し、したがって、それを外部環境条件からの有害な影響からセンサを保護することができる外部表面によって保護される。

特に、外部環境条件の影響に対する自動車のフロントガラスまたはリアウィンドウが、センサを保護する可能性があると考えられる。

センサを遮断する表面は、多くの場合、自動車全体の外面の一部であり、したがって、外部環境条件による汚損プロセスにも曝露される。堆積した汚れは、センサの機能を損なう可能性がある。この障害は、センサが情報を提供できなくなるか、または提供された情報の信頼性が低下し、その結果、本来の意味で使用できなくなるほど進む可能性がある。

この場合、センサを遮断する表面の汚損条件は、対応するセンサの利用可能性によって、評価される。高い利用可能性値は、センサをカバーする表面に汚染がないか、またはわずかな汚染のみがあるように解釈される。一方、低い利用可能性値も、汚染の増加の指標として解釈される。

フロントガラスまたはリアウィンドウに動作可能に接続されているセンサの場合、センサに動作可能に接続されているフロントガラスまたはリアウィンドウの部分を、必要に応じて、洗浄液を使用したフロントガラスワイパーで洗浄できるように、センサの位置が決定されることが多い。ただし、必要に応じて、別の洗浄手段を使用して洗浄できるセンサの他のすべての位置も、明確に考えられる。

センサに接続され、すでに汚れている表面が洗浄されると、センサの利用可能性を、有利に高めることができる。

自動車の表面に堆積した汚れは、汚染プロセスの対象である。汚染プロセスは、固有のシステム挙動の対象である。

汚損プロセスのシステム挙動は、少なくとも１つの入力パラメータに依存し、汚損プロセスに大きな影響を与える複数の入力パラメータが考えられる。

汚損プロセスに大きな影響を与える入力パラメータの数および選択は、特に、自動車の動作場所の天候条件に依存する可能性がある。天候条件は、自動車が地球上で動作される季節および／または地域として理解することができる。

汚損プロセスのシステム挙動が知られている場合は、特に、事前に計画された、かつ／または知られている将来の入力パラメータに応じて、センサの予想される将来の利用可能性についてステートメントを作成するために使用できる。特に、対応するシステム挙動と事前に計画された、かつ／または知られている将来の入力パラメータの助けを借りて、どのカバーされる距離の後に、かつ／またはまだ完了されていないどの能動的な動作時間の後に、利用可能性の閾値に対応する利用可能性に達すると予想されるかを決定することができる。

これはまさに、洗浄プロセスを計画するときに、好ましくは、リソース効率の高い洗浄プロセスを計画するときに、特に、本発明の第３および／または第４の態様の後に、リソース効率の高い洗浄プロセスを計画するときに、特に、本発明の第４の態様の意味での洗浄モードを維持しながら、洗浄リソースの節約に貢献できるものである。

ここでは、自動車の表面の汚損プロセスのシステム挙動の系統的依存性を間接的に導出する具体的な方法が提案される。この方法では、センサの第１の利用可能性とセンサの第２の利用可能性との間の汚損プロセスが最初に評価され、収集された経験値は、表面の汚損プロセスのシステム挙動を表す系統的依存性に転送される。

第１の利用可能性は、システム挙動に関する経験値が収集される評価プロセスの開始点をマークする。

とりわけ、この開始点は、自動車の開始時間、すなわち、自動車のそれぞれの能動的な使用が開始する時間にあると考えられる。さらに、開始点が、自動車が進み始めた時点にあることも考えられる。また、開始時間、すなわち、第１の利用可能性の決定が、自動車の環境条件、特に、天候条件が変化した時点にあることも考えられる。

第２の利用可能性は、開始時間と終了時間との間の汚損プロセスの経験値を決定することにより、時間ウィンドウの終了時間をマークする。

特に、この終了時間は、自動車の能動的な使用時間が終了する時間、特に、自動車が駐車される時間と一致する可能性がある。さらに、終了時間が、自動車が静止する時点になる可能性も考えられる。また、終了時間が、環境条件、特に、天候条件が変化する時点であることも考えられる。

開始時間は、複数の終了時間に割り当てることもできることに明確に言及する必要がある。したがって、とりわけ、連続的な観察期間が考えられ、これは、単一の個別の開始時間によって特徴付けられ、いくつかの終了時間の割り当てによって、いくつかの観察期間が割り当てられ、その結果、終了時間ごとに別個の経験値を収集することができる。

さらに、観察期間も所与の時間単位によって特徴付けることができ、その結果、異なる開始時間および異なる終了時間の経験値を、継続的に収集できることを明確に指摘する必要がある。あるいは、これらの観察期間も、重なっていると考えられる。

また、表面の汚損挙動に関する経験値は、各々が異なる開始時間および共通の終了時間を有する観察期間から生じる可能性があることも明確に指摘する必要がある。

経験値を観察するための上記の変形例のすべては、それらが自動車の能動的な動作、すなわち、自動車が、少なくとも、第１の利用可能性の決定と第２の利用可能性の決定との間の距離をカバーするように指定されている期間を含むという共通点を有し、自動車の能動的運転時間が、第１の利用可能性の決定の時間と第２の利用可能性の決定の時間との間で増加したことも条件付きである。

言うまでもなく、第１の利用可能性の決定と第２の利用可能性との決定の間に、関連する表面の洗浄プロセスが実行された場合、このようにして、第２の利用可能性は、汚損の影響だけでなく、洗浄プロセスの影響も受けるため、表面の汚損挙動に関する経験値は無効になる。言い換えれば、経験値のみを使用して、系統的依存性を導出することが示唆され、第１の利用可能性の決定と第２の利用可能性の決定との間に、それぞれの表面上で洗浄プロセスは実行されなかった。

したがって、第２の利用可能性は、遅くとも洗浄プロセスの開始時、または開始直前に、少なくとも、洗浄プロセスが第２の利用可能性にまだ影響を及ぼさない時点で決定されることを検討すべきである。

さらに、環境条件の影響により、特に、表面への雨および／または降雪の影響により、汚損条件、したがって表面の利用可能性も改善できることが特に指摘されている。汚損プロセスへのそのような系統的影響はまた、個別に検討する必要があるが、利用可能性の増加を特徴付ける対応する入力量が、系統的依存性、特に、降水量および／または降雪量の枠組み内で考慮される場合に、汚損プロセスのシステム挙動に関する系統的依存性の導出についても、考慮に入れられ得る。対応する特徴づける入力量を考慮したこの特殊な場合では、第１の利用可能性は、第２の利用可能性よりも小さくなる。

したがって、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の差は、利用可能性の変化とも呼ばれ、これは、検討中の場合に応じて、利用可能性の増加または利用可能性の喪失として理解できる。

第１の利用可能性の決定の時間と第２の利用可能性の決定の時間との間に、定義されたセンサと能動的に接続されている表面の利用可能性について、同じ値が決定された場合、データセットは通常破棄できる。これは、入力量への反応として、利用可能性の変化が起きない場合、記録されたデータを汚損プロセスのシステム挙動に明確に割り当てることができないという事実によって正当化できる。

入力量の特定の範囲が、利用可能性の特定の増加を伴う場合の例外が存在する。これにより、入力量の逸脱範囲に同等の利用可能性の喪失を割り当てることができ、その結果、データセット全体を汚損プロセスのシステム挙動について検討することができる。

これにより、とりわけ、予想される降水量および／または予想される降雪量を、洗浄プロセスの予備計画中に予想される利用可能性に関して考慮に入れることができる。これは、特に、本発明の第３および／または第４の態様の枠組み内の予備計画の枠組み内で、センサと能動的に接続されている表面の洗浄のさらなるリソース最適化を可能にすることができる。

さらに、自動車の表面の汚損挙動について議論された経験値は、自動車の能動的な使用だけでなく、実験室および／または数値モデルからも導出することができることを指摘する必要がある。

以下のステップが、最初に、汚損プロセスのシステム挙動に関する経験値を収集するのに役立ち、経験値が、最初に、依存性テーブルに記憶される。
－少なくとも１つのセンサによって、方法の第１のパラメータとして入力量を決定するステップと、
－センサによって、方法の第２のパラメータとして、利用可能性の変化を決定するステップであって、利用可能性の変化が、第２の利用可能性と第１の利用可能性との間の差によって計算される、決定するステップと、
－決定された第１および第２のパラメータを、データ処理システムによって、必要に応じてデジタル化し、記録するステップであって、データ処理システムが、電子データ処理および評価システムならびにデータベースを示す、デジタル化し、記録するステップと、
－決定された第１のパラメータおよび第２のパラメータを、依存性テーブルのデータセットとして、データベースに相互に関連して順序付けられた方式で記憶するステップ。

十分な数の経験値またはデータセットが利用可能になるとすぐに、少なくとも５０個のデータセットが優先され、特に、少なくとも２００個のデータセットが優先される、系統的依存性は、アルゴリズムによって、以下のプロセスステップで導出できる。
－データベースに記憶された依存性テーブルの少なくとも２つのデータセットから、好ましくは、依存性テーブルの少なくとも５０個のデータセットから、特に好ましくは、依存性テーブルの少なくとも２００個のデータセットから、電子データ処理および評価システムによって、第１のパラメータと第２のパラメータとの間の系統的依存性を導出するステップであって、電子データ処理および評価ユニットが、依存性テーブルのデータセットにアクセスし、アルゴリズムによって、依存性テーブルのデータセットから、系統的依存性を決定する、導出するステップ。

データセットの数に関する上記の値は、急激な限界として理解されるべきではなく、むしろ、本発明の記述された態様を離れることなく、工学的スケールで超過するか、または下回ることができるべきであることを指摘する必要がある。簡単に言うと、値は、ここで提案されたデータセットの数のサイズを示すことを意図している。

系統的依存性を導出するために必要なデータセットは、系統的依存性を導出する前に、対応するデータセットを含むデータベースからロードすることもできることが明確に指摘されている。

好ましくは、特に、データベースならびに／または電子データ処理および評価ユニットおよび／もしくは電子制御ユニットに、導出された系統的依存性を記憶することも検討されるべきである。

本発明のこの第９の態様から導出された系統的依存性は、表面、特に、センサに能動的に接続されている表面の汚損プロセスを有利な方法で説明する。結果として生じる系統的依存性は、洗浄プロセスのリソース最適計画において、特に、本発明の第３および／または第４の態様に記載の洗浄プロセスの事前計画において、有利に使用することができる。

好ましくは、入力量は、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間で、自動車によって走行された距離を示す。

ここで、入力量は、第１の利用可能性の決定と第２の利用可能性との決定の間で、自動車によってカバーされる距離を示すことが示唆される。

特に、距離がカバーされている間に、水および／または汚れの噴霧が、センサと能動的に接触している表面に当たって堆積する汚損プロセスを検討する必要がある。このタイプの汚損が、車両の能動的な使用によって刺激される場合、関連する汚損プロセスは、走行された距離に依存する可能性がある。ここで、距離を入力量と見なすことが提案されたので、系統的依存性を決定するときに、この影響量を有利に考慮に入れることができる。

任意選択的に、入力量は、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間で、自動車によって走行された距離をカバーすることによって、動作時間の増加を示す。

自動車の表面の汚染は、動作時間に依存する可能性がある。特に、空気によって運ばれる汚れ粒子が、それぞれの表面上に堆積される汚染の形態を考慮する必要がある。

動作時間を入力量と見なすというここでの提案の結果として、動作時間もまた、汚損プロセスの影響因子と見なすことができることが有利に達成され得る。

好都合には、入力量は、自動車の運転速度、好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った運転速度の過程を示す。

自動車の運転速度も、自動車の表面の汚損に影響を与える可能性がある。特に、自動車での運転中に、自動車の表面に衝突する昆虫の残留物の堆積を検討することができた。特に、昆虫は、低速で車両を回避するか、または車両を取り巻く空気の流れによって、車両の周りを誘導される可能性が、より高くなる。昆虫または他の微生物は、低速よりも車両の速度を上げると、車両と衝突する可能性が高いと考えられる。

運転速度を入力量として使用するというここで提示された提案は、次いで、運転速度を考慮に入れることができるため、方法で導出された系統的依存性にも有利である可能性がある。

優先される実施形態では、入力量は、処理量、好ましくは、湿度、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った湿度の過程、および／または自動車の近傍の温度、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った温度の過程、および／または降雨、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った降雨の過程、および／または降雪量、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った降雪量の過程を示す。

多数の異なる処理量が、汚損プロセスに影響を与える可能性があるため、少なくとも１つの処理量を入力量と見なすことが示唆される。特に、湿度、温度、降雨、雪などを入力量として検討することが示唆される。

さらに、自動車の経路のセクションに沿った異なる値によって、処理量を検討することが考えられ、その結果、経路中に処理量が変化することが有利に可能である。これはまた、系統的依存性の枠組み内の経路に沿って、処理量、特に湿度、温度、降雨および／または降雪の変化を伴う可能性がある。

任意選択的な実施形態では、入力量は、車両タイプを示す。

車両タイプは、自動車の周りの流れ、したがって、間接的に汚損プロセスにも影響を与える詳細な自動車の特性、特に、設置されたセンサのタイプおよび量、センサの配置、個々のセンサに動作可能に接続されている表面の形状および位置、ならびに車両の全体的な形状に関する情報を提供する。

車両タイプに関連する少なくとも１つの影響変数は、入力量と見なされ、経験値から導出された系統的依存性も、車両タイプに関連する少なくとも１つの影響変数への依存性を有利に示すことができる。

好ましくは、入力量は、自動車の現在の座標、好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った自動車の座標を示す。

とりわけ、能動的な使用中に車両が移動する現在の座標も、汚損プロセスに影響を有する可能性がある。

特に、汚損プロセスは、車両の現在の座標に依存する路面の変化によって、影響を受ける可能性がある。

また、座標によって変化する異なる植生形態が考えられ、特に、昆虫などの発生率が高い植生形態もある。

したがって、現在の座標は、汚損のタイプおよび方式に関する情報も提供できる。氷および雪で覆われた道路上を移動する自動車は、特に、砂および／またはほこりの多い道路上を移動する自動車とは異なり、雨に濡れた道路上を移動する自動車とは異って汚染される。

したがって、自動車が移動する現在の座標と効果的に接続されている影響変数もまた、系統的依存性について、したがって、間接的にも、系統的依存性の指定された使用について考慮に入れることができるように、有利に達成することができる。

好都合には、入力量は、センサの第１の利用可能性を示す。

特に、ここでは、汚損プロセスの汚染状態が、その影響変数に対して線形に挙動しない可能性があることを検討する必要がある。この点で、初期状態は、汚染状態の発生を決定することもでき、初期状態を第１の利用可能性で評価することができる。

特に、このようにして、一方では、表面の汚染の初期状態、および他方では、第１の利用可能性の時間と第２の利用可能性の時間との間の利用可能性の絶対的変化を考慮に入れることができる。

この点で、ここでは、とりわけ、表面の汚染の初期状態を入力量として検討することが具体的に提案される。結果として、特に、汚損プロセスにおいて非線形に発生する汚染状態に関して、系統的依存性のマッピング精度を改善できることが有利に達成され得る。

任意選択的に、系統的依存性は、回帰分析によって決定される。

ここでは、系統的依存性を間接的に導出するためのアルゴリズムとして回帰アルゴリズムを使用することが示唆される。

したがって、多数の用途ですでに試験されており、ここで検討されるシステム挙動に従って最適に選択され、かつ／または適合できるアルゴリズムを有利に適用して、高品質の系統的依存性を決定することができる。

好ましくは、系統的依存性は、曲線、好ましくは、曲線および曲線の決定係数の形式で、決定される。

これの利点は、系統的依存性が、汚損プロセスの少なくとも１つの入力量の関数として曲線で示され、特に、この曲線にはギャップがなく、その結果、入力量と汚損による利用可能性の差との間の明確な割り当て、特に、入力量と汚損による利用可能性の差との間の継続的かつ微分可能な依存性を達成でき、その結果、系統的依存性が、同じものを使用するための任意の数学的方法に理想的に適合することである。

決定されたデータおよび回帰モデルによって決定された曲線からの決定係数の評価は、十分な数のデータセットが利用可能であると仮定して、系統的依存性の精度の指標を提供する。汚損プロセスの入力量と汚損による利用可能性との間の差との相関関係がどれほど意味があるか、および既存の、または記録されたデータをどれだけうまく再現できるかを有利に評価することができる。さらに、決定係数が大きい場合、曲線を使用すると、既存のデータのマージンについてステートメントを作成することもできる。例えば、データを数値的に補足し、かつ／または既存のデータのマージンで推定できると考えられる。

好都合な実施形態では、系統的依存性は、最適化プロセスによって、決定される。

ここで、系統的依存性のパラメータは、最適化手順によって、特に、最小化手順によって決定されることが示唆され、これは、系統的依存からのデータセットによって検討される経験値の累積逸脱を最小化する。このようにして、最適な方法で、特に、初期の経験値からの最小の累積逸脱で、導出することができる系統的依存性を決定することが有利に可能である。

好ましくは、系統的依存性のパラメータは、結果として得られる決定係数を最大化することによって、決定される。

好ましくは、系統的依存性は、自己学習最適化方法によって決定される。

とりわけ、機械学習の分類からのアルゴリズムの特性を示すアルゴリズムを使用することが提案されている。したがって、アルゴリズムは、入力量と汚損による利用可能性の差との間の系統的依存性を導出することができる。

これの利点は、自己学習最適化方法を使用することによって、系統的依存性を間接的に導出するという複雑なタスクを、人間が新たな条件に苦労して適応させる必要がないことである。したがって、系統的依存性を間接的に導出することで、時間およびお金を節約できる。

最適化手順は、多基準環境および様々な境界条件の下でも、最適な系統的依存性を決定しようとするため、導出された系統的依存性の品質は、ここで提案される態様によって改善できる。

このように、複数の等しい目的および／または境界条件（多基準最適化）の下で、最適化を実行できることも考えられる。特に、パレート最適性および／またはパレートフロントを決定できるアルゴリズムの分類が考慮される。特に、シンプレックス法および／または進化戦略および／または進化最適化アルゴリズムなどの分野におけるアルゴリズムの分類が、系統的依存性を導出するためにここで提案される。

任意選択的な実施形において、系統的依存性は、既存のデータベースからの依存性テーブルのデータセットを使用して導出され、好ましくは、既存のデータベースのデータセットが以前にアクセスされている。

これの利点は、既存のデータベースからのデータを使用して、系統的依存性を導出することもできることである。したがって、経験値を最初に特定の自動車で収集し、データベースのデータに転送し、後で系統的依存性に転送する必要がないことを達成できる。このようにして、既存のデータおよび経験値を使用して、最初に、汚損プロセスの系統的依存性を表す経験値を収集する必要なしに、汚損プロセスへの系統的依存性を導出することができる。

好都合な実施形態では、既存のデータベースが、継続的に拡張される。

有利なことに、導出可能な系統的依存性の数が時間とともに増加することが達成され得る。

さらに、データセットによって知られている経験値の数が多いため、系統的依存性の精度を高めることができることが有利に達成され得る。

好ましくは、新たなデータセットが、導出された系統的依存性から最も逸脱する依存性テーブルにおけるデータセットを置き換える。

特に、経験値が系統的依存性までの最大のユークリッド距離と交換されるという事実を考慮に入れる必要がある。

有利なことに、系統的依存性は時間の経過とともにますます正確になり、これは、決定係数の増加によって表すことができる。

さらに、これには、相関性の低い系統的依存性でさえ、時間の経過とともにより適切に識別できるという利点がある。

第９の態様の主題は、個別に、または任意の組み合わせで累積的に、本発明の先行する態様の主題と有利に組み合わせることができることに留意されたい。

本発明の第１０の態様によれば、タスクは、
－少なくとも２つのデータセットを示す、好ましくは、少なくとも５０個のデータセットを示す、特に好ましくは、少なくとも２００個のデータセットを示す依存性テーブルであって、
各データセットが、相互に関連して順序付けられた方式で記憶された、汚損プロセスの少なくとも１つの入力量、特に、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の自動車走行距離、および／もしくは第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の自動車走行距離をカバーすることによる動作時間、および／もしくは自動車の運転速度、好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った運転速度、および／もしくは処理量、好ましくは湿度、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った湿度の過程、および／もしくは自動車の近傍の温度、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った温度の過程、および／もしくは降雨量、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った降雨量の過程、および／もしくは降雪量、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った降雪量の過程、および／もしくは自動車の座標、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った自動車の座標、および／もしくはセンサの第１の利用可能性、および利用可能性の評価された変化を示す、依存性テーブル、
ならびに／または
－自動車の少なくとも１つの表面の洗浄の、リソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソース節約のために、好ましくは、請求項１～１４のいずれか一項に記載の系統的依存性を間接的に導出する方法によって導出された自動車の表面の汚損プロセスのシステム挙動への系統的依存性の使用であって、
－入力量、特に、まだカバーされていない自動車の距離もしくは動作時間、ならびに実際の利用可能性から開始する予想される利用可能性に応じた溶解の、系統的依存性への挿入、
または
－入力量、特に、まだカバーされていない自動車の距離もしくは動作時間に最もよく一致する依存性テーブルからのデータセットの選択、および実際の利用可能性から開始する予想される利用可能性の決定、
または
－入力量、特に、まだカバーされていない自動車の距離もしくは動作時間に最もよく一致する依存性テーブルの隣接するデータセット間の線形補間の手段、および実際の利用可能性から開始する予想される利用可能性の決定によって、まだカバーされていない自動車の距離または動作時間での予想される利用可能性を決定するための、使用によって、解決される。

本発明のこの第１０の態様によれば、依存性テーブル、特に、本発明の第９の態様に記載の手順の第１のステップで作成された依存性テーブル、および／または系統的依存性、特に、本発明の第９の態様に従って導出された自動車によってまだカバーされていない距離またはまだ運転されていない動作時間に応じて、予想される利用可能性の決定のための系統的依存性を使用することが提案されている。

依存性テーブルは、汚損プロセスの少なくとも１つの入力量、特に、本発明の第９の態様に記載の少なくとも１つの入力量を示す。特に、とりわけ、依存性テーブルは、少なくとも、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の自動車走行距離、および／もしくは第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の自動車走行距離をカバーすることによる動作時間、および／もしくは自動車の運転速度、好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った運転速度、および／もしくは処理量、好ましくは湿度、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った湿度の過程、および／もしくは自動車の近傍の温度、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った温度の過程、および／もしくは降雨量、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った降雨量の過程、および／もしくは降雪量、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った降雪量の過程、および／もしくは自動車の座標、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った自動車の座標、および／もしくはセンサの第１の利用可能性、および利用可能性の評価された変化を示してもよいと考えられる。依存性テーブルは、好ましくは、入力量および評価された利用可能性の変化を、互いに順序付けられて示すことを検討すべきである。

センサの予想される利用可能性を決定するために使用するために、ここで提案される系統的依存性を使用するときに、本発明の第９の態様で導出された系統的依存性に従って、少なくとも１つの入力量を示す系統的依存性を、特に検討することができる。

ここで提案される方法は、検討される個々のセンサごとの予想される利用可能性をもたらし、別のセンサの予想される利用可能性を評価するために、繰り返す必要がある。系統的依存性および／または依存性テーブルは、例外的な場合に２つ以上のセンサに対してのみ有効であり、その結果、原則として、異なる依存性テーブルおよび／または異なる系統的依存性を使用して、センサごとに実際の利用可能性を決定する必要があることに留意されたい。

実際の条件下では、これにより、検討されるセンサごとに、異なる予想される利用可能性がもたらされることがよくある。これは、それぞれの汚損プロセスの異なる汚損状態および逸脱するシステム挙動によって、部分的に説明できる。

ここで提案される手順は、特に、手順ステップを特徴付ける次の変形例によって記述することができる。

第１の変形例によれば、ここでは、入力量が、系統的依存性において使用されることが示唆される。特に、まだカバーされていない自動車の選択された距離または動作時間を系統的依存性に挿入することが提案され、系統的依存性の関数値として、利用可能性の予想される変化をもたらす。

さらに、実際の利用可能性を追加で決定することが提案される。予想される利用可能性の変化および実際の利用可能性の合計により、手順の目標値、つまり、まだカバーされていない自動車の選択された距離または動作時間に対するそれぞれのセンサの予想される利用可能性が得られる。

手順の第２の変形例によれば、依存性テーブルから、経験値を有するデータセットを選択することが提案され、これは、まだカバーされていない自動車の選択された距離または動作時間での入力量に最もよく適合する。特に、検討中のデータセットと入力量との間の依存性テーブルのすべてのデータセットの最小ユークリッド距離にわたって最もよく一致するデータセットを選択することを検討する必要がある。

依存性テーブルから選択されたデータセットには、入力量に対応する利用可能性の予想される変化が含まれている。まだカバーされていない自動車の選択された距離または動作時間の予想される利用可能性は、センサに関連付けられた依存性テーブルの選択されたデータセットに従って、利用可能性の予想される変化で決定される実際の利用可能性の合計である。

第３の変形例によれば、選択された入力量までのユークリッド距離が最小である依存性テーブルから、２つのデータセットが選択される。この場合、予想される利用可能性の変化は、線形補間によって決定され、等化線は、データセットの２つのデータ点によって支持される。ここで、選択された入力量は、２つの選択されたデータ点の間、または２つの選択されたデータ点の片側にあると考えられる。

また、この第３の変形例によれば、予想される利用可能性は、予想される利用可能性の変化および決定される実際の利用可能性の合計から生じる。

言うまでもなく、ここでは、まだカバーされていない自動車の選択された距離または動作時間の関数としての利用可能性の変化の決定も、依存性テーブルからの複数の選択されたデータセットにわたる回帰曲線によって、特に、系統的依存性によって、特に、本発明の第９の態様に記載の系統的依存性によって、明示的に示唆される。

実際の利用可能性は、センサによって供給されるか、またはそうでなければ、対応するセンサによって提供されるデータから導出することができることを、明確に指摘する必要がある。

これは、特に、自動車がまだカバーされていない距離またはまだ運転されていない動作時間に応じて、将来の利用可能性の発生のための予想値を決定することを有利に可能にする。

本発明の第３および第４の態様において、洗浄リソースの消費に関するリソース最適な洗浄プロセスは、洗浄プロセスに関する決定の時点ですぐには開始されず、むしろ将来、好ましくは定義された汚損状態の発生に応じて、開始されることがすでに記述された後、汚損状態を特徴付ける利用可能性の計画は、リソース最適な洗浄プロセスの計画にとって有利な可能性である。

さらに、利用可能性の予想値を決定することによって、利用可能な洗浄リソースを備えた自動車の残りの範囲の予想値についてのステートメントを有利に行うことができる。

これはまた、本発明の第４の態様に記載の必要な洗浄モードの計画を可能にし、洗浄リソースを補充するために、保守停止が必要になることなく、事前に計画された経路を、依然として既存の洗浄リソースで管理することができる。

ナビゲーションシステムは、特に、ここで提案される本発明の第１０の態様で評価された、洗浄リソースに関する車両の予想される範囲に応じて、事前に計画された経路で洗浄リソースを補充するための最適な保守停止、特に、対応する保守停止を考慮に入れて、計画された目標時間が、保守停止なしの目標時間から可能な限り逸脱しない保守停止を計画することができる。

ここで決定される動作時間は、とりわけ、プロの運転者にとって特に興味深いものになる可能性がある。特に、特定の時刻までの能動的に使用されタクシーの動作を検討する必要があり、この時間帯の間、できるだけ多くの移動を行い、保守停止をできるだけ少なくする必要がある。この点で、このタイプの自動車動作の可能な残りの動作時間があるステートメントは、まだカバーできる距離にリンクされたステートメントよりも関連性が高い可能性がある。

データセットの数に関する上記の値は、急激な限界として理解されるべきではなく、むしろ、本発明の記述された態様を離れることなく、工学的スケールで超過するか、または下回ることができるべきであることを指摘する必要がある。簡単に言うと、値は、ここで提案されたデータセットの数のサイズを示すことを意図している。

言うまでもなく、系統的依存性、特に、本発明の第９の態様に記載の系統的依存性の利点は、系統的依存性の使用、特に、本発明の第１０の態様に従ってここで提案される系統的依存性の使用にも適用される。

第１０の態様の主題は、個別に、または任意の組み合わせで累積的に、本発明の先行する態様の主題と有利に組み合わせることができることに留意されたい。

本発明の第１１の態様によれば、タスクは、
－少なくとも２つのデータセットを示す、好ましくは、少なくとも５０個のデータセットを示す、特に好ましくは、少なくとも２００個のデータセットを示す依存性テーブルであって、
各データセットが、相互に関連して順序付けられた方式で記憶された、汚損プロセスの少なくとも１つの入力量、特に、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の自動車走行距離、および／もしくは第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の自動車走行距離をカバーすることによる動作時間、および／もしくは自動車の運転速度、好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った運転速度、および／もしくは処理量、好ましくは湿度、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った湿度の過程、および／もしくは自動車の近傍の温度、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った温度の過程、および／もしくは降雨量、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った降雨量の過程、および／もしくは降雪量、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った降雪量の過程、および／もしくは自動車の座標、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った自動車の座標、および／もしくはセンサの第１の利用可能性、および利用可能性の評価された変化を示す、依存性テーブル、
ならびに／または
－自動車の少なくとも１つの表面の洗浄の、リソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソース節約のために、好ましくは、請求項１～１４のいずれか一項に記載の系統的依存性を間接的に導出する方法によって導出される、自動車の表面の汚損プロセスのシステム挙動への系統的依存性の使用であって、
－入力量の関数としての利用可能性の閾値と系統的依存性との交点の計算、および実際の利用可能性から開始して利用可能性の閾値に達したときに、まだカバーされていない自動車の予想される距離または動作時間の導出、
または
－実際の利用可能性から開始して利用可能性の閾値に最もよく一致するデータセットの依存性テーブルからの選択、および利用可能性の閾値に達したときに、まだカバーされていない自動車の予想される距離または動作時間の決定、
または
－実際の利用可能性から開始する利用可能性の閾値に最もよく一致する依存性テーブルの隣接するデータセット間の線形補間の手段補間の手段によって、利用可能性の閾値に達したときに、まだカバーされていない自動車の距離または動作時間での予想される利用可能性を決定するための、使用によって、解決される。

本発明の第１０の態様は、まだカバーされていない自動車の選択された距離または動作時間の予想される利用可能性を決定することからなるが、ここでは、予想される利用可能性が利用可能性の閾値に達するまで、予想される距離または動作時間を決定する。

この文脈において、利用可能性の閾値は、予想される利用可能性の目標値として理解することができ、特に、その発生時に洗浄プロセスが開始されるべきイベントを間接的に決定し、まだカバーされていない自動車の距離または動作時間は、イベントに到達するまで直接決定できる。

さらに、利用可能性の閾値は、文字通り、利用可能性の制限値として理解することもでき、これを下回ることはできない。この場合、利用可能性の閾値を超えないように、安全マージンを計画できる。

本発明のこの第１１の態様によれば、依存性テーブル、特に、本発明の第９の態様に記載の手順の第１のステップで作成された依存性テーブル、および／または系統的依存性、特に、本発明の第９の態様に従って導出された予想される距離および／または予想される動作時間の決定のための系統的依存性を使用することがここで提案され、予想される距離および／または予想される動作時間の依存性としての予想される利用可能性は、次に、利用可能性の閾値に対応する。

依存性テーブルおよび／または系統的距離に関しては、依存性テーブルおよび／または系統的距離の第１０の態様の下ですでに行われたことが、必要な調節とともに適用される。

依存性テーブルは、汚損プロセスの少なくとも１つの入力量、特に、本発明の第９の態様に記載の少なくとも１つの入力量を示す。特に、とりわけ、依存性テーブルは、少なくとも、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の自動車走行距離、および／もしくは第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の自動車走行距離をカバーすることによる動作時間、および／もしくは自動車の運転速度、好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った運転速度、および／もしくは処理量、好ましくは湿度、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った湿度の過程、および／もしくは自動車の近傍の温度、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った温度の過程、および／もしくは降雨量、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った降雨量の過程、および／もしくは降雪量、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った降雪量の過程、および／もしくは自動車の座標、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った自動車の座標、および／もしくはセンサの第１の利用可能性、および利用可能性の評価された変化を示してもよいと考えられる。依存性テーブルは、好ましくは、入力量および評価された利用可能性の変化を、互いに順序付けられて示すことを検討すべきである。

センサの予想される利用可能性を決定するために使用するために、ここで提案される系統的依存性を使用するときに、本発明の第９の態様で導出された系統的依存性に従って、少なくとも１つの入力量を示す系統的依存性を、特に検討することができる。

ここで提案される方法は、個別に検討されたセンサごとの利用可能性の閾値の予想される達成までの予想される距離および／または予想される動作時間を提供し、別のセンサの予想される距離および／または予想される動作時間を達成するために繰り返す必要がある。

系統的依存性および／または依存性テーブルは、例外的な場合に２つ以上のセンサに対してのみ有効であり、その結果、原則として、異なる依存性テーブルおよび／または異なる系統的依存性を使用して、センサごとに実際の利用可能性を決定する必要があることに留意されたい。

実際の条件下では、これにより、検討されるセンサごとに、逸脱する予想される距離および／または予想される動作時間がもたらされることがよくある。これは、それぞれの汚損プロセスの逸脱する汚損状態および逸脱するシステム挙動によって、部分的に説明できる。

ここで提案される手順は、特に、手順ステップを特徴付ける次の変形例によって記述することができる。

第１の変形例によれば、ここでは、最初に決定される実際の利用可能性および選択された利用可能性の閾値に基づいて、実際の利用可能性と選択された利用可能性の閾値との間の差の形成によって、許容される利用可能性の変化を計算することが提案される。

さらに、入力量の知られている範囲のセンサを関連付けられた系統的依存性に挿入し、距離および／または動作時間に関する入力量の範囲を、系統的依存性の関数値が、利用可能性の許可された変化を示すように、変更することが提案される。このようにして得られた距離および／または動作時間の対応する値は、選択された利用可能性の閾値に達すると予想されるまでの予想される距離および／または予想される動作時間に対応する。

特に、固定点反復手順を距離および／または動作時間の変形例に適用して、許容される利用可能性の変化を達成することができる。対照的に、予想される距離および／または予想される動作時間は、距離および／または動作時間に応じて、その関数値、特に許容される利用可能性の変化で、系統的依存性を解決することによって、直接計算することもできる。このようにして得られた方程式の結果は、選択された利用可能性の閾値に達すると予想されるまでの予想される距離および／または予想される動作時間に対応する。

方法の第２の変形例によれば、依存性テーブルのデータセットに基づいて、利用可能性の許容される変化を計算することも提案され、実際の利用可能性が最初に決定され、利用可能性の許容される変化が、実際の利用可能性と選択された利用可能性の閾値との間の差の形成によって、手段によって決定される。

さらに、好ましくは、入力量のすでに知られている範囲に最もよく一致するデータセットを考慮に入れることによって、利用可能性の予想される変化が、利用可能性の許容される変化に最もよく一致する依存性テーブルから、経験値を有するデータセットを選択することが提案される。

特に、データセットに対応する利用可能性の予想される変化と許容される利用可能性の変化との間の依存性テーブルのすべてのデータセットの最小ユークリッド距離にわたって、最もよく一致するデータセットを選択することができる。

次に、依存性テーブルから選択されたデータセットには、予想される距離および／または予想される動作時間、特に、予想される利用可能性の閾値に達するまでの予想される距離および／または予想される動作時間が含まれる。

第３の変形例によると、入力量のすでに知られている範囲に最適なデータセットを考慮に入れることによって、予想される利用可能性の変化と許容される利用可能性の変化との間のそのユークリッド距離が最小である２つのデータセットが、好ましくは、依存性テーブルから選択される。

この場合、利用可能性の予想される閾値に達するまでの予想される距離および／または予想される動作時間は、線形補間によって、決定され、等化線は、データセットの２つのデータ点によって、支持される。ここで、とりわけ、選択される入力量は、２つの選択されたデータ点の間、または２つの選択されたデータ点の片側にあると考えられる。

また、この第３の変形例によれば、許可される利用可能性の変化は、実際の利用可能性と選択された利用可能性の閾値との間の差に起因する。

言うまでもなく、ここでは、利用可能性の予想される閾値に達するまでの予想される距離および／または予想される動作時間の決定は、依存性テーブルからのいくつかの選択されたデータセットにわたる回帰曲線によって、特に、系統的依存性によって、特に、本発明の第９の態様に記載の系統的依存性によって、明示的に示唆される。

実際の利用可能性は、センサによって供給されるか、または他の方法で、対応するセンサによって提供されるデータから導出されることを明示的に記す必要がある。

これにより、センサの利用可能性の閾値に達するまで、車両によってカバーできる予想される距離を決定することが有利に可能になる。

本発明の第３および第４の態様において、洗浄リソースの消費に関するリソース最適な洗浄プロセスが、洗浄プロセスに関する決定の時点ですぐに開始されないことが多く、むしろ将来、好ましくは、定義された状態の発生に応じて、実行されることがすでに記述された後、汚損状態を特徴付ける利用可能性の計画は、リソース最適な洗浄プロセスの計画にとって、有利な可能性である。

この場合、センサに接続されている表面は、センサの利用可能性の閾値に達するまで洗浄されないことに留意することが、特に重要である。したがって、本発明のこの第１１の態様を使用して、表面を洗浄する必要があるまで、または洗浄が事前に計画されるまで、車両が予想通りカバーできる車両の距離または能動的な動作時間を決定することが有利である。

これにより、特に、本発明の第３の態様の後、表面の洗浄プロセスのより正確な計画および洗浄プロセスの最適な計画が可能になる。

さらに、本発明のこの第１１の態様で、最適な洗浄リソースで洗浄戦略を計画すること、特に、本発明の第４の態様に記載の洗浄戦略を決定することが有利に可能である。

さらに、ここで提案される方法で決定できる情報は、自動車の他のシステムによって、特に、最適な洗浄戦略およびそれに関連する可能性のある洗浄リソースを補充するために必要な保守停止に応じても経路を計画するナビゲーションシステムによっても有利に使用できることを特に検討する必要があり、利用可能なリソースで、かつ個々の利用可能性を有するセンサが利用可能性の個々の閾値を下回るべきであるという事実を考慮に入れて、達成でき残りの範囲を決定することができる。

ここで決定される動作時間は、とりわけ、プロの運転者にとって特に興味深いものになる可能性がある。特に、特定の時刻までの能動的に使用されタクシーの動作を検討する必要があり、この時間帯の間、できるだけ多くの移動を行い、保守停止をできるだけ少なくする必要がある。この点で、このタイプの自動車動作の可能な残りの動作時間があるステートメントは、まだカバーできる距離にリンクされたステートメントよりも関連性が高い可能性がある。

データセットの数に関する上記の値は、急激な限界として理解されるべきではなく、むしろ、本発明の記述された態様を離れることなく、工学的スケールで超過するか、または下回ることができるべきであることを指摘する必要がある。簡単に言うと、値は、ここで提案されたデータセットの数のサイズを示すことを意図している。

言うまでもなく、系統的依存性、特に、本発明の第９の態様に記載の系統的依存性の利点は、系統的依存性の使用、特に、本発明の第１１の態様に従ってここで提案される系統的依存性の使用にも適用される。

第１１の態様の主題は、個別に、または任意の組み合わせで累積的に、本発明の先行する態様の主題と有利に組み合わせることができることに留意されたい。

本発明の第１２の態様によれば、タスクは、
－少なくとも２つのデータセットを示す、好ましくは、少なくとも５０個のデータセットを示す、特に好ましくは、少なくとも２００個のデータセットを示す依存性テーブルであって、
各データセットが、相互に関連して順序付けられた方式で記憶された、汚損プロセスの少なくとも１つの入力量、特に、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の自動車走行距離、および／もしくは第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の自動車走行距離をカバーすることによる動作時間、および／もしくは自動車の運転速度、好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った運転速度、および／もしくは処理量、好ましくは湿度、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った湿度の過程、および／もしくは自動車の近傍の温度、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った温度の過程、および／もしくは降雨量、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った降雨量の過程、および／もしくは降雪量、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った降雪量の過程、および／もしくは自動車の座標、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った自動車の座標、および／もしくはセンサの第１の利用可能性、および利用可能性の評価された変化を示す、依存性テーブル、
ならびに／または
－自動車の少なくとも１つの表面の洗浄の、リソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソース節約のために、好ましくは、請求項１～１４のいずれか一項に記載の系統的依存性を間接的に導出する方法によって導出される、自動車の表面の汚損プロセスのシステム挙動への系統的依存性の使用であって、
特に、自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化する方法を適用することによって、好ましくは、本発明の第３の態様に記載の方法を適用することによって、自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化するための使用によって、解決される。

ここで、依存性テーブル、好ましくは、本発明の第９の態様に記載の手順の第１のステップで作成されており、自動車の表面の汚損プロセスのシステム挙動を記述する依存性テーブルの使用が、特に、本発明の第３の態様に記載の方法を適用することによって、表面を洗浄するための洗浄プロセスのリソース要件の最適化のために提案される。

さらに、表面の洗浄のための洗浄プロセスのリソース要件の最適化のための、自動車の表面の汚損プロセスのシステム挙動を記述する系統的依存性、好ましくは、本発明の第９の態様に記載の系統的依存性の使用が、特に、本発明の第３の態様に記載の方法を適用することによって、ここで提案される。

依存性テーブルおよび／または系統的距離に関しては、依存性テーブルおよび／または系統的距離の第１０～第１１の態様の下ですでに実行されていることが、必要な調節とともに適用される。

依存性テーブルは、汚損プロセスの少なくとも１つの入力量、特に、本発明の第９の態様に記載の少なくとも１つの入力量を示す。特に、とりわけ、依存性テーブルは、少なくとも、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の自動車走行距離、および／もしくは第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の自動車走行距離をカバーすることによる動作時間、および／もしくは自動車の運転速度、好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った運転速度、および／もしくは処理量、好ましくは湿度、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った湿度の過程、および／もしくは自動車の近傍の温度、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った温度の過程、および／もしくは降雨量、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った降雨量の過程、および／もしくは降雪量、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った降雪量の過程、および／もしくは自動車の座標、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った自動車の座標、および／もしくはセンサの第１の利用可能性、および利用可能性の評価された変化を示してもよいと考えられる。依存性テーブルは、好ましくは、入力量および評価された利用可能性の変化を、互いに順序付けられて示すことを検討すべきである。

センサの予想される利用可能性を決定するために使用するために、ここで提案される系統的依存性を使用するときに、本発明の第９の態様で導出された系統的依存性に従って、少なくとも１つの入力量を示す系統的依存性を、特に検討することができる。

上記の依存性テーブルおよび／もしくは上記の系統的依存性の利点、特に、本発明の第９の態様の後の方法の第１のステップで作成された依存性テーブルの利点および／もしくは本発明の第９の態様に記載の系統的依存性は、上記のように、依存性テーブルの使用、好ましくは、本発明の第９の態様の後の方法の第１のステップで作成された依存性テーブルの使用および／または自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化するための、系統的依存性、好ましくは、本発明の第９の態様に記載の系統的依存性の使用に直接及ぶことが理解される。

データセットの数に関する上記の値は、急激な限界として理解されるべきではなく、むしろ、本発明の記述された態様を離れることなく、工学的スケールで超過するか、または下回ることができるべきであることを指摘する必要がある。簡単に言うと、これらの値は、ここで提案されたデータセットの数のサイズを示すことを意図している。

言うまでもなく、系統的依存性、特に、本発明の第９の態様に記載の系統的依存性の利点は、系統的依存性の使用、特に、本発明の第１２の態様に従ってここで提案される系統的依存性の使用にも適用される。

第１２の態様の主題は、個別に、または任意の組み合わせで累積的に、本発明の先行する態様の主題と有利に組み合わせることができることに留意されたい。

本発明の第１３の態様によれば、タスクは、
－少なくとも２つのデータセットを示す、好ましくは、少なくとも５０個のデータセットを示す、特に好ましくは、少なくとも２００個のデータセットを示す依存性テーブルであって、
各データセットが、相互に関連して順序付けられた方式で記憶された、汚損プロセスの少なくとも１つの入力量、特に、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の自動車走行距離、および／もしくは第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の自動車走行距離をカバーすることによる動作時間、および／もしくは自動車の運転速度、好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った運転速度、および／もしくは処理量、好ましくは湿度、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った湿度の過程、および／もしくは自動車の近傍の温度、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った温度の過程、および／もしくは降雨量、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った降雨量の過程、および／もしくは降雪量、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った降雪量の過程、および／もしくは自動車の座標、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った自動車の座標、および／もしくはセンサの第１の利用可能性、および利用可能性の評価された変化を示す、依存性テーブル、
ならびに／または
－自動車の少なくとも１つの表面の洗浄の、リソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソース節約のために、好ましくは、請求項１～１４のいずれか一項に記載の系統的依存性を間接的に導出する方法によって導出される、自動車の表面の汚損プロセスのシステム挙動への系統的依存性の使用であって、
特に、自動車の洗浄される表面を洗浄するための洗浄戦略を決定する方法を適用することによって、好ましくは、本発明の第４の態様に記載の洗浄戦略を決定する方法を適用することによって、自動車の洗浄される表面を洗浄するための洗浄戦略を決定するための使用によって、解決される。

ここで、依存性テーブル、好ましくは、本発明の第９の態様に記載の手順の第１のステップで作成されており、自動車の表面の汚損プロセスのシステム挙動を記述する依存性テーブルの使用が、特に、本発明の第４の態様に記載の方法を適用することによって、自動車の表面を洗浄するための洗浄戦略を決定するために提案される。

さらに、自動車の表面の汚損プロセスのシステム挙動を記述する系統的依存性、好ましくは、本発明の第９の態様に記載の系統的依存性の使用が、特に、本発明の第４の態様に記載の方法を適用することによって、表面の洗浄のための洗浄戦略の決定のために、ここで提案される。

依存性テーブルおよび／または系統的距離に関しては、依存性テーブルおよび／または系統的距離の第１０～第１２の態様の下ですでに実行されていることが、必要な調節とともに適用される。

依存性テーブルは、汚損プロセスの少なくとも１つの入力量、特に、本発明の第９の態様に記載の少なくとも１つの入力量を示す。特に、とりわけ、依存性テーブルは、少なくとも、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の自動車走行距離、および／もしくは第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の自動車走行距離をカバーすることによる動作時間、および／もしくは自動車の運転速度、好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った運転速度、および／もしくは処理量、好ましくは湿度、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った湿度の過程、および／もしくは自動車の近傍の温度、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った温度の過程、および／もしくは降雨量、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った降雨量の過程、および／もしくは降雪量、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った降雪量の過程、および／もしくは自動車の座標、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った自動車の座標、および／もしくはセンサの第１の利用可能性、および利用可能性の評価された変化を示してもよいと考えられる。依存性テーブルは、好ましくは、入力量および評価された利用可能性の変化を、互いに順序付けられて示すことを検討すべきである。

センサの予想される利用可能性を決定するために使用するために、ここで提案される系統的依存性を使用するときに、本発明の第９の態様で導出された系統的依存性に従って、少なくとも１つの入力量を示す系統的依存性を、特に検討することができる。

上記の依存性テーブルおよび／もしくは上記の系統的依存性の利点、特に、本発明の第９の態様の後の方法の第１のステップで作成された依存性テーブルの利点および／もしくは本発明の第９の態様に記載の系統的依存性は、上記のように、依存性テーブルの使用、好ましくは、本発明の第９の態様の後の方法の第１のステップで作成された依存性テーブルの使用および／または自動車の洗浄される表面を洗浄するための洗浄戦略を決定するための、系統的依存性、好ましくは、本発明の第９の態様に記載の系統的依存性の使用に直接及ぶことが理解される。

データセットの数に関する上記の値は、急激な限界として理解されるべきではなく、むしろ、本発明の記述された態様を離れることなく、工学的スケールで超過するか、または下回ることができるべきであることを指摘する必要がある。簡単に言うと、値は、ここで提案されたデータセットの数のサイズを示すことを意図している。

言うまでもなく、系統的依存性、特に、本発明の第９の態様に記載の系統的依存性の利点は、系統的依存性の使用、特に、本発明の第１３の態様に従ってここで提案される系統的依存性の使用にも適用される。

第１３の態様の主題は、個別に、または任意の組み合わせで累積的に、本発明の先行する態様の主題と有利に組み合わせることができることに留意されたい。

本発明の第１４の態様によれば、タスクは、
－少なくとも２つのデータセットを示す、好ましくは、少なくとも５０個のデータセットを示す、特に好ましくは、少なくとも２００個のデータセットを示す依存性テーブルであって、
各データセットが、相互に関連して順序付けられた方式で記憶された、汚損プロセスの少なくとも１つの入力量、特に、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の自動車走行距離、および／もしくは第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の自動車走行距離をカバーすることによる動作時間、および／もしくは自動車の運転速度、好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った運転速度、および／もしくは処理量、好ましくは湿度、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った湿度の過程、および／もしくは自動車の近傍の温度、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った温度の過程、および／もしくは降雨量、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った降雨量の過程、および／もしくは降雪量、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った降雪量の過程、および／もしくは自動車の座標、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った自動車の座標、および／もしくはセンサの第１の利用可能性、および利用可能性の評価された変化を示す、依存性テーブル、
ならびに／または
－自動車の少なくとも１つの表面の洗浄の、リソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソース節約のために、好ましくは、請求項１～１４のいずれか一項に記載の系統的依存性を間接的に導出する方法によって導出される、自動車の表面の汚損プロセスのシステム挙動への系統的依存性の使用であって、
利用可能性の必要な予想される増加を決定することであって、
－利用可能性の閾値と変位した系統的依存性との交点が、自動車によってまだカバーされていない距離もしくは動作時間に達するまでの、距離もしくは動作時間の次元の方向への系統的依存性の並列変位および実際の利用可能性から開始する必要な予想される利用可能性の増加の決定、
または
－利用可能性の閾値と自動車によってまだカバーされていない距離もしくは動作時間との交点に最もよく一致する依存性テーブルからのデータセットが、交点を距離もしくは動作時間の方向で超えるまでの、依存性テーブルからのデータセットの距離または動作時間の次元の方向への並列変位および実際の利用可能性から開始する実際の時点および実際の利用可能性に最もよく一致する依存性テーブルからのデータセット間の必要な予想される利用可能性の増加の決定、
または
－利用可能性の閾値と自動車によってまだカバーされていない距離もしくは動作時間との交点に最もよく一致する依存性テーブルの隣接するデータセット間の線形補間が、交点を距離もしくは動作時間の方向で超えるまでの、依存性テーブルからのデータセットの距離または動作時間の次元の方向への並列変位および実際の利用可能性から開始する実際の時点および実際の利用可能性に最もよく一致する必要な予想される利用可能性の増加、依存性テーブルの隣接するデータセット間の線形補間の決定によって、実際の利用可能性および利用可能性の必要な予想される増加の合計が、利用可能性の閾値が超えられないように、自動車がまだカバーされていない距離または動作時間を達成するのに十分である、決定することを、行うための使用によって、解決される。

本発明の第１４の態様によれば、実際の利用可能性および利用可能性の必要な予想される増加の合計が、自動車によってまだカバーされていない距離または動作時間を達成するのに十分である、利用可能性の必要な予想される増加を決定する方法がここで提案される。

言い換えれば、ここで提案される方法の目的は、特に、センサと能動的に接触している表面を洗浄する適切な洗浄プロセスによって、センサの利用可能性が向上すると予想される量を決定することであり、その結果、センサに関連付けられた利用可能性の閾値に達することなく、事前に計画された経路または車両の動作時間をカバーすることができる。

センサが、関連付けられた利用可能性の閾値を下回った場合、センサは、データを提供できなくなるか、センサによって提供されたデータは、特定の運転者支援システムにおいてさらに処理するのに十分な品質ではなくなることが明らかであり、その結果、関連する運転者支援システムは、センサに関連付けられた利用可能性が対応する利用可能性の閾値を再び超えるまで、使用できなくなる。

この文脈では、利用可能性の閾値は、特に、事前に計画された動作時間または経路の終了まで、すなわち、利用可能性の閾値を下回るまで発生すべきではないイベントを間接的に決定するために、予想される利用可能性の目標値として理解することができる。

本発明の第１４の態様によれば、ここでは、予想された通りに、事前に計画された経路の終了まで、かつ／または、事前に計画された動作時間の終了までのセンサの利用可能性が、センサに関連付けられた利用可能性の閾値よりも小さい値を想定しないことを確実にするのに十分である利用可能性の必要な増加を決定するための、依存性テーブル、特に、本発明の第９の態様に記載の手順の第１のステップで生じた依存性テーブル、および／または系統的依存性、特に、本発明の第９の態様に従って導出された系統的依存性を使用することが具体的に提案される。特に、実際の利用可能性に基づいて、必要な利用可能性の増加が十分であり、その結果、事前に計画された経路の終了時、かつ／または事前に計画された動作時間での予想される利用可能性が、利用可能性の閾値より大きいか、またはそれに等しいことが検討され得る。

依存性テーブルおよび／または系統的距離に関しては、依存性テーブルおよび／または系統的距離の第１０～第１３の態様の下ですでに実行されていることが、必要な調節とともに適用される。

依存性テーブルは、汚損プロセスの少なくとも１つの入力量、特に、本発明の第９の態様に記載の少なくとも１つの入力量を示す。特に、とりわけ、依存性テーブルは、少なくとも、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の自動車走行距離、および／もしくは第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の自動車走行距離をカバーすることによる動作時間、および／もしくは自動車の運転速度、好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った運転速度、および／もしくは処理量、好ましくは湿度、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った湿度の過程、および／もしくは自動車の近傍の温度、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った温度の過程、および／もしくは降雨量、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った降雨量の過程、および／もしくは降雪量、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った降雪量の過程、および／もしくは自動車の座標、特に好ましくは、第１の利用可能性と第２の利用可能性との間の経路に沿った自動車の座標、および／もしくはセンサの第１の利用可能性、および利用可能性の評価された変化を示してもよいと考えられる。依存性テーブルは、好ましくは、入力量および評価された利用可能性の変化を、互いに順序付けられて示すことを検討すべきである。

センサの予想される利用可能性を決定するための使用のために、ここで提案される系統的依存性を使用するときに、本発明の第９の態様で導出された系統的依存性に従って、少なくとも１つの入力量を示す系統的依存性を、特に検討することができる。

ここで提案される方法は、事前に計画された経路の終了まで、かつ／または、事前に計画された動作時間の終了までのそれぞれのセンサの利用可能性が、センサに関連付けられた利用可能性の閾値よりも小さい値を想定しないことを確実にするのに十分であり、別のセンサの利用可能性に必要な予想される増加を取得するために再度実行する必要がある個別に検討されたセンサごとに必要な予想される利用可能性の増加を提供する。

実際の条件下では、考慮されるセンサごとに、必要な利用可能性の増加が異なることがよくある。これは、それぞれの汚損プロセスの異なる汚損状態および異なるシステム挙動によって部分的に記述できる。

ここで提案される手順は、特に、手順ステップを特徴付ける次の変形例によって記述することができる。

第１の変形例によれば、ここでは、自動車によってカバーされるすでに知られている事前に計画された距離に基づいて、かつ／または系統的依存性に基づくすでに知られている事前に計画された動作時間に基づいて、必然的に依然として必要な利用可能性の期待される増加を決定することが提案され、系統的依存性は、汚損プロセスのシステム挙動を記述する。

この目的のために、カバーされる事前に計画された距離および／またはカバーされる事前に計画された動作時間も含む入力量が、系統的依存性において使用される。系統的依存性の関数値は、利用可能性の変化である。

このようにして得られた利用可能性の変化は、利用可能性の閾値と合計される。利用可能性の閾値および利用可能性の変化の合計が、必要な予想される利用可能性である。

必要な予想される利用可能性が、実際の利用可能性よりも大きい場合、必要な予想される利用可能性の増加は、ゼロである。

必要な予想される利用可能性が、実際の利用可能性よりも小さい場合、必要な予想される利用可能性の増加は、必要な予想される利用可能性と実際の利用可能性との間の差である。

上記の手順の変形例が、利用可能性の閾値と変位した系統的依存性との交点が、自動車によってまだカバーされていない距離もしくは動作時間に達するまでの、距離もしくは動作時間の次元の方向への系統的依存性の並列変位および必要な予想される利用可能性がグラフィカルに決定される場合の、実際の利用可能性から開始する必要な予想される利用可能性の増加の決定に対応することを明確に指摘する必要がある。

手順の第２の変形例によれば、依存性テーブルのデータセットの形式の経験値に基づいて、自動車によってカバーされるすでに知られている事前に計画された距離に基づいて、かつ／またはすでに知られている事前に計画された動作時間に基づいて、必然的に依然として必要とされる利用可能性の予想される増加を計画することも提案され、依存性テーブルのデータセットが汚損プロセスのシステム挙動を記述する。

依存性テーブルから経験値を有するデータセットを選択することが示唆される。このために、入力量がここで検討されたケースに最もよく一致し、特に、入力量が事前に計画された距離および／またはカバーされる動作時間に最もよく一致し、他の変数が、入力量に記録されるデータセットが選択される。次に、対応する利用可能性の感化を、このデータセットから取得できる。

特に、依存性テーブルのすべてのデータセットの中で最小のユークリッド距離にわたって最も好適なデータセットを選択することが示唆される。

結果として生じる利用可能性の変化は、利用可能性の閾値と合計される。利用可能性の閾値および利用可能性の変化の合計が、必要な予想される利用可能性である。

必要な予想される利用可能性が、実際の利用可能性よりも大きい場合、必要な予想される利用可能性の増加は、ゼロである。

必要な予想される利用可能性が、実際の利用可能性よりも小さい場合、必要な予想される利用可能性の増加は、必要な予想される利用可能性と実際の利用可能性との間の差である。

上記の手順の変形例は、利用可能性の閾値と自動車によってまだカバーされていない距離もしくは動作時間との交点に最もよく一致する依存性テーブルからのデータセットが、交点を距離もしくは動作時間の方向で超えるまでの、依存性テーブルからのデータセットの距離または動作時間の次元の方向への並列変位および実際の利用可能性から開始する実際の時点および必要な予想される利用可能性がグラフィカルに決定される場合の、実際の利用可能性に最も一致する依存性テーブルからのデータセット間の必要な予想される利用可能性の増加の決定に対応することを明確に指摘する必要がある。

第３の変形例によれば、第２の変形例に従って変形を修正して、１つのデータセットの代わりに依存性テーブルから２つの最も好適なデータセットを選択することが提案され、利用可能性の変化は、２つの選択されたデータセット間の線形補間によって、決定される。手順のさらなる構成要素は、第２の変形例から取得できる。

上記手順の変形例が、利用可能性の閾値と自動車によってまだカバーされていない距離もしくは動作時間との交点に最もよく一致する依存性テーブルの隣接するデータセット間の線形補間が、交点を距離もしくは動作時間の方向で超えるまでの、依存性テーブルからのデータセットの距離または動作時間の次元の方向への並列変位および実際の利用可能性から開始する実際の時点および必要な予想される利用可能性がグラフィカルに決定される場合の、実際の利用可能性から開始する実際の時点および実際の利用可能性に最もよく一致する必要な予想される利用可能性の増加、依存性テーブルの隣接するデータセット間の線形補間の決定に対応することを明確に指摘する必要がある。

上記の変形例による利用可能性の必要な予想される増加の決定のための評価の点は将来にもある可能性があり、これは特に、センサと効果的に接続されている表面のリソース最適な洗浄プロセスの洗浄リソースの事前計画について、特に、本発明の第３の態様に記載の洗浄リソース最適な洗浄プロセスの計画について、関連する可能性があることを明確に指摘する必要がある。評価日が将来の場合、方法の上記の変形例は、実際の利用可能性が、計画時の予想される利用可能性に対応するようにのみ、修正する必要がある。計画時の対応する予想される利用可能性は、特に、本発明の第１０の態様に記載の方法で、決定することができる。

３つの変形例すべての実際の利用可能性は、センサによって供給されるか、またはそうでなければ、対応するセンサによって提供されるデータから導出できることを明確に指摘する必要がある。

これにより、計画された距離および／もしくは計画された動作時間をカバーするために現在選択されている運転者支援システムを維持するために、センサと能動的に接続されている表面を依然として洗浄する必要があるかどうか、または関連付けられた洗浄プロセスがなくても、関連付けられた利用可能性の閾値が低下することなく、計画された目標を達成できるかどうかを決定することが有利に可能になる。

さらに、洗浄プロセスが必要である場合は、利用可能性の必要な増加を直接決定でき、これは、センサの利用可能性が、事前に計画された目的に従って、対応する利用可能性の閾値を下回らないことを確実にするために必要である。

これにより、特に、本発明の第３の態様の後、表面の洗浄プロセスのより正確な計画および洗浄プロセスの最適な計画が可能になる。

さらに、本発明のこの第１４の態様で、洗浄リソース最適な洗浄戦略の計画、特に、本発明の第４の態様の後の洗浄戦略の決定が、有利に可能になる。

また、決定することができる必要な洗浄プロセスによって、事前に計画された移動距離および／または事前に計画された動作時間がカバーされるときに、依然として必要とされる洗浄リソースのリソース要件を決定することができることが、非常に有利に達成され得る。このリソース要件が、自動車において運搬される洗浄リソースの在庫によって、もはやカバーできない場合、対応する保守停止を計画して、特に、それに応じて設定されたナビゲーションシステムによって、洗浄リソースを補充することができる。

特に、ここに提示された態様は、自動車が能動的な自動車の使用の目標を達成するように、運転者支援システムの機能を失うことなく、必要な洗浄労力で、センサに動作可能に接続されている表面の洗浄を常に実行できることを確実にするために、有利に使用することができる。

原則として、能動的な車両動作を伴う段階の後に、車両が駐車されて、次の能動的な車両動作を待機する受動的な車両動作の段階が続く。

受動的な車両動作のこの段階では、特に、車両への天候に関連する影響により、センサの利用可能性も、通常変化する。この利用可能性の変化は、特に、駐車された車両が、雨および／または雪に曝露される場合に、利用可能性の低下および増加の両方につながる可能性がある。

受動的な自動車動作中の自動車の利用可能性のこの変化は、センサの使用が一般に能動的な自動車動作を条件とするだけであるため、最初は受動的な自動車動作には関係がない。この点で、センサの利用可能性の問題は、能動的な車両の動作が再開されたときにのみ、再び発生する。

予期せぬことに、各センサの利用可能性が、それぞれの利用可能性の閾値をわずかに超える洗浄戦略により、全体として最も多くの洗浄リソースを節約できることが判明した。これは、特に、本発明の第３および第４の態様と組み合わせて、本明細書に提示される態様によって、有利に達成することができる。

ここで決定される動作時間は、とりわけ、プロの運転者にとって特に興味深いものになる可能性がある。特に、特定の時刻までの能動的に使用されタクシーの動作を検討する必要があり、この時間帯の間、できるだけ多くの移動を行い、保守停止をできるだけ少なくする必要がある。この点で、このタイプの自動車動作の可能な残りの動作時間を有するステートメントは、まだカバーできる距離にリンクされたステートメントよりも関連性が高い可能性がある。

データセットの数に関する上記の値は、急激な限界として理解されるべきではなく、むしろ、本発明の記述された態様を離れることなく、工学的スケールで超過するか、または下回ることができるべきであることを指摘する必要がある。簡単に言うと、値は、ここで提案されたデータセットの数のサイズを示すことを意図している。

言うまでもなく、系統的依存性、特に、本発明の第９の態様に記載の系統的依存性の利点は、系統的依存性の使用、特に、本発明の第１４の態様に従ってここで提案される系統的依存の使用にも適用される。

第１４の態様の主題は、個別に、または任意の組み合わせで累積的に、本発明の先行する態様の主題と有利に組み合わせることができることに留意されたい。

本発明の第１５の態様によれば、タスクは、本発明の第２の態様に記載の自動車の洗浄システムのシステム挙動の系統的依存性を間接的に導出する方法によって導出された系統的依存性の使用、および／または自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための本発明の第３の態様に記載の自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化する方法によって導出された制御量設定値の使用および／または自動車の少なくとも１つの表面の、リソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための第４の態様に記載の方法によって導出された洗浄戦略の使用によって解決される。

自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための本発明の第２の態様に記載の自動車の洗浄システムのシステム挙動の系統的依存性を間接的に導出する方法によって導出された系統的依存性の利点および／または自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための本発明の第３の態様に記載の自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化する方法によって導出された制御量設定値の利点および／または自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための本発明の第４の態様に記載の方法によって導出された洗浄戦略の利点は、上記のように、自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための本発明の第２の態様に記載の自動車の洗浄システムのシステム挙動への系統的依存性を間接的に導出する方法よって導出される系統的依存性の使用および／または自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための本発明の第３の態様に記載の自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化する方法によって導出された制御量設定値の使用および／または自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための本発明の第４の態様に記載の方法によって導出された洗浄戦略の使用に直接及ぶことが理解される。

本発明の第１５の態様の主題は、個別に、または任意の組み合わせで累積的に、本発明の先行する態様の主題と有利に組み合わせることができることに留意されたい。

本発明の第１６の態様によれば、タスクは、洗浄液分配システム、電子制御ユニットを示す洗浄システムであって、洗浄液分配システムが、少なくとも１つの流体リザーバと、少なくとも１つのノズルと、少なくとも１つの洗浄液ラインと、を含み、洗浄システムが、本発明の第１の態様に記載の自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための洗浄方法を実行するように適合され、かつ／または洗浄システムが、特に、自動車の洗浄システムのシステム挙動、特に、本発明の第２の態様に記載の自動車の表面の洗浄プロセスのシステム挙動の系統的依存性を間接的に導出する方法を実行するように適合され、かつ／または洗浄システムが、自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化する方法を実行するように適合され、センサが、本発明の第３の態様に記載に従って、表面に動作可能に接続され、かつ／または洗浄システムが、本発明の第４の態様に記載の自動車の洗浄される表面を洗浄するための洗浄戦略を決定する方法を実行するように適合され、かつ／または洗浄システムが、本発明の第５の態様に記載の自動車の洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動への系統的依存性を間接的に導出する方法を実行するように適合され、かつ／もしくは本発明の第６の態様に記載の自動車の洗浄システムのシステム構成要素の実際のシステム挙動間の逸脱を診断する方法を実行するように適合され、かつ／もしくは本発明の第７の態様に記載のデータベースに含まれる解決戦略のリストから解決戦略を選択する方法を実行するように適合され、かつ／もしくは本発明の第８の態様に記載の選択された解決戦略を使用するように適合され、かつ／または洗浄システムが、本発明の第９の態様に記載の自動車の表面の汚損プロセスのシステム挙動への系統的依存性を間接的に導出する方法を実行するように適合され、かつ／または自動車が、本発明の第１０および／もしくは第１１および／もしくは第１２および／もしくは第１３および／もしくは第１４の態様に記載の依存性テーブルおよび／もしくは系統的依存性の使用に適合される洗浄システムによって解決される。

本発明の第１の態様に記載の自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための洗浄方法の利点ならびに／または間接的な方法の利点、自動車の洗浄システムのシステム挙動、特に、本発明の第２の態様に記載の自動車の表面の洗浄プロセスのシステム挙動の系統的依存性を間接的に導出するための方法の利点ならびに／またはセンサが本発明の第３の態様に従って表面に動作可能に接続されている、自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化する方法の利点ならびに／または本発明の第４の態様に記載の自動車の洗浄される表面の洗浄のための洗浄戦略を決定する方法の利点ならびに／または本発明の第５の態様に記載の自動車の洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動の系統的依存性を間接的に導出する方法の利点ならびに／または本発明の第６の態様に記載の自動車の洗浄システムのシステム構成要素の実際のシステム挙動間の逸脱を診断する方法の利点ならびに／または本発明の第７の態様に記載のデータベースに含まれる解決戦略のリストから解決戦略を選択する方法の利点ならびに／または本発明の第８に記載の選択された解決戦略の利点ならびに／または本発明の第９の態様に記載の自動車の表面の汚損プロセスのシステム挙動への系統的依存性を間接的に導出する方法の利点ならびに／または本発明の第１０および／または第１１および／または第１２および／または第１３および／または第１４の態様に記載の依存性テーブルおよび／または系統的依存性の使用の利点は、上記のように、電子制御ユニット洗浄システム、洗浄液分配システムを示す、洗浄システムであって、洗浄液分配システムが、少なくとも１つの流体リザーバと、少なくとも１つのノズルと、少なくとも１つの洗浄液ラインと、を含み、洗浄システムが、本発明の第１の態様に記載の自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための洗浄方法を実行するように適合され、かつ／または洗浄システムが、自動車の洗浄システムのシステム挙動、特に、本発明の第２の態様に記載の自動車の表面の洗浄プロセスのシステム挙動への系統的依存性を間接的に導出する方法を実行するように適合され、かつ／または洗浄システムは、センサが本発明の第３の態様に従って表面に動作可能に接続されている、自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化する方法を実行するように適合され、かつ／または洗浄システムが、本発明の第４の態様に記載の自動車の洗浄される表面を洗浄するための洗浄戦略を決定する方法を実行するように適合され、かつ／または洗浄システムが、本発明の第５の態様に記載の自動車の洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動への系統的依存性を間接的に導出する方法を実行するように適合され、かつ／もしくは本発明の第６の態様に記載の自動車の洗浄システムのシステム構成要素の実際のシステム挙動間の逸脱を診断する方法を実行するように適合され、かつ／もしくは本発明の第７の態様に記載のデータベースに含まれる解決戦略のリストから解決戦略を選択する方法を実行するように適合され、かつ／もしくは本発明の第８の態様に記載の選択された解決戦略の使用に適合され、かつ／または洗浄システムが、本発明の第９の態様に記載の自動車の表面の汚損プロセスのシステム挙動への系統的依存性を間接的に導出する方法を実行するように適合され、かつ／または自動車が、本発明の第１０および／もしくは第１１および／もしくは第１２および／もしくは第１３および／もしくは第１４の態様に記載の依存性テーブルならびに／または系統的依存性の使用に適合される、洗浄システムに直接及ぶことが理解される。

本発明の第１６の態様の主題は、個別に、または任意の組み合わせで累積的に、本発明の先行する態様の主題と有利に組み合わせることができることに留意されたい。

本発明の第１７の態様によれば、タスクは、自動車であって、自動車は、本発明の第１６の態様に記載の洗浄システムを示し、かつ／または自動車は、本発明の第１の態様に記載の自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための洗浄方法を実行するように適合され、かつ／または自動車が、本発明の第２の態様に記載の自動車の洗浄システムのシステム挙動への系統的依存性を間接的に導出する方法を実行するように適合され、かつ／もしくは自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のために本発明の第２の態様に従って導出された系統的依存性の使用に適合され、かつ／または自動車が、本発明の第３の態様に記載の自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース最適な要件を最適化する方法を実行するように適合され、かつ／もしくは自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための本発明の第３の態様に記載の自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化する方法によって導出された制御量設定値を使用するように適合され、かつ／または、自動車が、本発明の第４の態様に記載の自動車の洗浄される表面を洗浄するための洗浄戦略を決定する方法を実行するように適合され、かつ／もしくは自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための本発明の第４の態様に記載の自動車の洗浄される表面を洗浄するための洗浄戦略を決定する方法によって導出された洗浄戦略を使用するように適合され、自動車が、本発明の第５の態様に記載の自動車の洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動への系統的依存性を間接的に導出する方法を実行するように適合され、かつ／もしくは本発明の第６の態様に記載の自動車の洗浄システムのシステム構成要素の実際のシステム挙動間の逸脱を診断する方法を実行するように適合され、かつ／もしくは本発明の第７の態様に記載のデータベースに含まれる解決戦略のリストから解決戦略を選択する方法を実行するように適合され、かつ／もしくは本発明の第８の態様に記載の選択された解決戦略を使用するように適合され、かつ／または洗浄システムが、本発明の第９の態様に記載の自動車の表面の汚損プロセスのシステム挙動への系統的依存性を間接的に導出する方法を実行するように適合され、かつ／または自動車が、本発明の第１０および／もしくは第１１および／もしくは第１２および／もしくは第１３および／もしくは第１４の態様に記載の依存性テーブルおよび／もしくは系統的依存性の使用に適合される自動車によって解決される。

本発明の第１６の態様に記載の洗浄システムの利点ならびに／または本発明の第１の態様に記載の自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための洗浄方法の利点ならびに／または自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための本発明の第２の態様に記載の系統的依存性の利点ならびに／または自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のために本発明の第２の態様に従って導出された系統的依存性を使用する利点ならびに／または自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための本発明の第３の態様に記載の自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化する方法の利点ならびに／または本発明の第４の態様に記載の自動車の洗浄される表面を洗浄するための洗浄戦略を決定する方法の利点ならびに／または自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための本発明の第４の態様に記載の自動車の洗浄される表面を洗浄するための洗浄戦略を決定する方法によって導出された制御量設定値の使用の利点ならびに／または本発明の第５の態様に記載の自動車の洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動の系統的依存性を間接的に導出する方法の利点ならびに／または本発明の第６の態様に記載の自動車の洗浄システムのシステム構成要素の実際のシステム挙動間の逸脱を診断する方法の利点ならびに／または本発明の第７の態様に記載のデータベースに含まれる解決戦略のリストから解決戦略を選択する方法の利点ならびに／または本発明の第８に記載の選択された解決戦略の利点ならびに／または本発明の第９の態様に記載の自動車の表面の汚損プロセスのシステム挙動への系統的依存性を間接的に導出する方法の利点ならびに／または本発明の第１０および／または第１１および／または第１２および／または第１３および／または第１４の態様に記載の依存性テーブルおよび／または系統的依存性の使用の利点は、上記のように、自動車であって、本発明の第１６の態様に記載の洗浄システムを示し、かつ／または自動車が、本発明の第１の態様に記載の自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための洗浄方法を実行するように適合され、かつ／または自動車が、本発明の第２の態様に記載の自動車の洗浄システムのシステム挙動への系統的依存性を間接的に導出する方法を実行するように適合され、かつ／もしくは自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための本発明の第２の態様に従って導出された系統的依存性を使用するように適合され、かつ／または自動車が、本発明の第３の態様に記載の自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化する方法を実行するように適合され、かつ／もしくは自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための本発明の第３の態様に記載の自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化する方法によって導出された制御量設定値を使用するように適合され、かつ／または、自動車が、本発明の第４の態様に記載の自動車の洗浄される表面を洗浄するための洗浄戦略を決定する方法を実行するように適合され、かつ／もしくは、自動車の少なくとも１つの表面のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための本発明の第４の態様に記載の自動車の洗浄される表面を洗浄するための洗浄戦略を決定する方法によって導出される洗浄戦略を使用するように適合され、かつ／または自動車が、本発明の第５の態様に記載の自動車の洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動への系統的依存性を間接的に導出する方法を実行するように適合され、かつ／もしくは本発明の第６の態様に記載の自動車の洗浄システムのシステム構成要素の実際のシステム挙動間の逸脱を診断する方法を実行するように適合され、かつ／もしくは本発明の第７の態様に記載のデータベースに含まれる解決戦略のリストから解決戦略を選択する方法を実行するように適合され、かつ／もしくは本発明の第８の態様に記載の選択された解決戦略の使用に適合され、かつ／または自動車が、本発明の第９の態様に記載の自動車の表面の汚損プロセスのシステム挙動への系統的依存性を間接的に導出する方法を実行するように適合され、かつ／または自動車が、本発明の第１０および／もしくは第１１および／もしくは第１２および／もしくは第１３および／もしくは第１４の態様に記載の依存性テーブルならびに／または系統的依存性の使用に適合される、自動車に直接及ぶことが理解される。

本発明の第１７の態様の主題は、個別に、または任意の組み合わせで累積的に、本発明の先行する態様の主題と有利に組み合わせることができることに留意されたい。

本発明のさらなる利点、詳細および特徴は、以下の実施形態の説明において説明される。
洗浄システムを示す自動車の概略図を示す。 時間の過程の関数として、洗浄される複数の表面に対する複数の洗浄プロセスのシーケンスを示す洗浄方法の概略図を示す。 測定量の測定値との差を決定するための減算手順の概略図を示す。 量の値間の系統的依存性の概略図を示す。 洗浄デバイスの概略図を示す。 データ処理システムの概略図を示す。 システム、好ましくは、洗浄システムの概略図を示す。 エアジェット洗浄システムを有する自動車の概略図を示す。 複数の洗浄液ポンプおよび洗浄液マルチウェイバルブを有する洗浄システムを示す自動車の概略図を示す。 自動車の洗浄システムのシステム挙動、特に、自動車の表面の洗浄プロセスのシステム挙動の系統的依存性を間接的に導出する方法のフローチャートの概略図を示す。 自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化する方法のフローチャートの概略図を示す。 自動車の洗浄される表面を洗浄するための洗浄戦略を決定する方法のフローチャートの概略図を示す。 利用可能性履歴の概略図を示す。 利用可能性履歴の概略図を示す。 まだカバーされていない自動車の距離または動作時間での予想される利用可能性を決定するための手順を概略図で示す。 利用可能性の閾値に達したときに、まだカバーされていない自動車の予想される距離または動作時間を決定するための手順を概略図で示す。 利用可能性の予想される増加を決定するための手順であって、現在の利用可能性および利用可能性の予想される増加の合計が、利用可能性の閾値が超えられないように、自動車がカバーする距離または動作時間を達成するのに十分である、手順を概略図で示す。 洗浄システムの診断方法のためのフローチャートの概略図を示す。 洗浄方法のフローチャートの概略図を示す。

以下の記述において、同じ参照番号は、それぞれ、同じ要素および同じ特徴を記述し、その結果、１つの図を参照して行われる１つの要素の記述は、他の図にも有効であり、その結果、それぞれの特徴の繰り返しは省略される。

図１の自動車１４は、洗浄される自動車１４の表面２０、２２、２４、２６、２８を洗浄するための物理的洗浄プロセス（図示せず）に必要な構造要素１８、６０、６２、７０、７２、７４、７６ａ、７６ｂ、７８ａ、７８ｂ、８０、８２、８４、８６、８８、９０、９２、９４を提供する洗浄システム１６を備えている。

洗浄システム１６のこれらの構造要素１８、６０、６２、７０、７２、７４、７６ａ、７６ｂ、７８ａ、７８ｂ、８０、８２、８４、８６、８８、９０、９２、９４は、好ましくは、洗浄液分配システム６０ならびに他の電気（図示せず）および／または電子的構成要素、好ましくは、電子制御ユニット１８である。

洗浄液分配システム６０は、好ましくは、指定された洗浄液６４を、好ましくは、指定された洗浄液６４を洗浄される自動車１４の表面２０、２２、２４、２６、２８上で誘導するように設計された洗浄液ライン８０、８２、８４、８６、８８およびノズル７０、７２、７４、７６ａ、７６ｂ、７８ａ、７８ｂによって、保存するように設計されている洗浄液リザーバ６２から指定された洗浄液６４を提供するように設計されたシステムとして理解される。

好ましくは、洗浄液分配システム６０は、指定された洗浄液６４を圧送するように設計され、好ましくは、洗浄液リザーバ６２に統合される電気ポンプ（図示せず）を備えている。

ノズル７０、７２、７４、７６ａ、７６ｂ、７８ａ、７８ｂは、指定された洗浄液６４が洗浄システム１６を離れることができるデバイスであり、指定された洗浄液６４を、洗浄される表面２０、２２、２４、２６、２８と相互作用させ、好ましくは、動作可能に接続させるように設計される。

好ましくは、ノズル７０、７２、７４、７６ａ、７６ｂ、７８ａ、７８ｂは、指定された洗浄液６４が洗浄液分配システム６０を出る際に、指定された洗浄液６４の方向（マークなし）または特徴（図示せず）を制御するように設計されたデバイスである。

好ましくは、ノズル７０、７２、７４、７６ａ、７６ｂ、７８ａ、７８ｂは、指定された洗浄液６４が洗浄液分配システム６０を離れる方向（マークなし）に影響を与えるように設計された作動手段（図示せず）を示す。

好ましくは、ノズル７０、７２、７４、７６ａ、７６ｂ、７８ａ、７８ｂは、指定された洗浄液６４が洗浄液分配システム６０を離れる特徴（図示せず）、好ましくは、指定された洗浄液の速度（図示せず）に影響を与えるように設計されたさらなる作動手段（図示せず）を示す。

洗浄システム１６の電子的構成要素は、好ましくは、電子制御ユニット１８および／またはデータ処理システム（図示せず）を含み、優先的に含まれたデータ処理システム（図示せず）は、好ましくは、電子制御ユニット１８に統合される。

好ましくは、電子制御ユニット１８は、ここに提示された洗浄方法（図示せず）の完了に必要なすべての構造的電子要素（図示せず）を備えている。

好ましくは、電子制御ユニット１８は、電気的接続（図示せず）によって洗浄液分配システム６０に電子的に接続されている。

電子制御ユニット１８は、好ましくは、洗浄される表面２０、２２、２４、２６、２８の洗浄システム１６を使用して、洗浄プロセス（図示せず）を制御し、かつ／または調整するように設定される。

自動車１４は、好ましくは、自動車１４のフロントエプロンに１つ以上のセンサ５０、５２を示し、その１つ以上の関連付けられた表面２０、２２は、好ましくは、自動車１４の表面断面（マークなし）を表す。対応する表面２０、２２を洗浄するために、洗浄システム１６は、好ましくは、指定された洗浄液６４が、洗浄プロセス（図示せず）中に、関連付けられたノズル７０、７２を通って、センサ５０、５２の洗浄される表面２０、２２上に搬送されるように配置され、指定された洗浄液６４を、洗浄される表面２０、２２と動作可能に接続することができる。洗浄液６４は、好ましくは、洗浄液リザーバ６２から、対応する洗浄液ライン８０を介して、ノズル７０、７２に圧送され、複数のノズル７０、７２に、優先的に単一の洗浄液ライン８０を介して、指定された洗浄液６４を供給することができる。

また、複数の対応する洗浄液ライン８６、８４、８２によっても供給され得る複数のノズル７４、７６ａ、７６ｂも優先される。

さらに、自動車１４は、好ましくは、自動車１４のリアエプロンに、１つ以上のセンサ５４を示す。対応する表面２４を洗浄するために、洗浄システム１６は、指定された洗浄液６４が、洗浄プロセス（図示せず）中に、関連付けられたノズル７４を通って、センサ５４の洗浄される表面２４に搬送されるように設計され、指定された洗浄液６４を、洗浄される表面２４と効果的に接続することができる。

洗浄される他の表面２６、２８は、好ましくは、自動車１４のフロントガラス（マークなし）およびリアウィンドウ（マークなし）である。

好ましくは、センサ５６は、自動車１４のフロントガラス（マークなし）の背後に、かつ／またはセンサ５８は、自動車１４のリアウィンドウ（マークなし）の背後に配置され、その結果、それぞれのフロントガラス（マークなし）は、それぞれのセンサ５６、５８に関連付けられた洗浄される表面２６、２８を表すこともできる。

センサ５０、５２、５４、５６、５８、好ましくは、センサ５６は、好ましくは、いくつかの異なる部分センサ（図示せず）を有することができ、その共通の表面２６は、フロントガラス（マークなし）である。

対応する洗浄液ライン８４、８２によって、洗浄液リザーバ６２に接続されているノズル７６ａ、７６ｂに加えて、洗浄システム１６は、表面２６を洗浄するための拭き取り要素９０、９２を備えている。

拭き取り要素９０、９２は、好ましくは、拭き取り動作（図示せず）によって、フロントガラス（図示せず）から、指定された洗浄液６４および汚れ（図示せず）を除去するように備えられている。

洗浄システム１６の洗浄手段７６ａ、７６ｂ、６４、６２、８２、８４、９０、９２で、フロントガラス（マークなし）の表面２６を洗浄することができ、これは、センサ５６のために洗浄される表面も部分的に表す。

好ましくは、リアウィンドウ（マークなし）はまた、ノズル７８ａ、７８ｂの隣の拭き取り要素９４を示し、これらは、好ましくは、洗浄液ライン８８によって、一緒に洗浄液リザーバ６２に接続される。

センサ５０、５２、５４、５６、５８は、電子制御ユニット１８に電子的に接続されて、センサ５０、５２、５４、５６、５８から電子制御ユニット１８に、測定量１００、１０２、１０４、１０６、１０８のそれぞれの値（図示せず）を送信する。

とりわけ、電子制御ユニット１８は、洗浄システム１６の電子制御ユニットであると考えられる。

センサ５０、５２、５４、５６、５８と電子制御ユニット１８との間の電子接続もまた、好ましくは、ワイヤレスであり得る。

電子制御ユニット１８は、好ましくは、洗浄方法（図示せず）、特に好ましくは、本発明の第１の態様に記載の洗浄方法（図示せず）を実行するように設定される。

電子制御ユニット１８は、系統的依存性（図示せず）、好ましくは、自動車１４の洗浄システム１６のシステム挙動（図示せず）、特に好ましくは、自動車１４の表面２０、２２、２４、２６、２８の洗浄プロセス（図示せず）のシステム挙動（図示せず）の系統的依存性（図示せず）を間接的に導出する方法、特に好ましくは、本発明の第２の態様に記載の系統的依存性（図示せず）を間接的に導出する方法を実行するように設定される。

電子制御ユニット１８は、自動車１４の洗浄システム１６のシステム挙動（図示せず）のシステム構成要素（図示せず）のシステム挙動（図示せず）の系統的依存性（図示せず）を間接的に導出する方法、特に好ましくは、本発明の第５の態様に記載の系統的依存性（図示せず）を間接的に導出する方法を実行するように設定される。

電子制御ユニット１８は、自動車１４の表面２０、２２、２４、２６、２８の汚損プロセス（図示せず）のシステム挙動（図示せず）の系統的依存性（図示せず）を間接的に導出する方法、特に好ましくは、本発明の第９の態様に記載の系統的依存性（図示せず）を間接的に導出する方法を実行するように設定される。

電子制御ユニット１８は、好ましくは、自動車１４の表面２０、２２、２４、２６、２８の洗浄プロセス（図示せず）のためのリソース要件（図示せず）を最適化する方法、特に好ましくは、本発明の第３の態様の第１および／または第２の代替例に従って、リソース要件（図示せず）を最適化する方法を実行するように設定される。

電子制御ユニット１８は、好ましくは、自動車１４の洗浄される表面２０、２２、２４、２６、２８を洗浄するための洗浄戦略（図示せず）を決定する方法、特に好ましくは、本発明の第４の態様に記載の洗浄戦略（図示せず）を決定する方法を実行するように設定される。

電子制御ユニット１８は、好ましくは、自動車１４の洗浄システム１６のシステム構成要素（図示せず）の実際のシステム挙動（図示せず）と予想されるシステム挙動（図示せず）との間の逸脱（図示せず）を診断する方法、特に好ましくは、本発明の第６の態様に記載の実際のシステム挙動（図示せず）と予想されるシステム挙動（図示せず）との間の逸脱（図示せず）を診断する方法を実行するように設定される。

電子制御ユニット１８は、好ましくは、解決戦略（図示せず）を選択する方法、特に好ましくは、本発明の第７の態様に記載の解決戦略（図示せず）を選択する方法を実行するように設定される。

電子制御ユニット１８は、好ましくは、選択された解決戦略（図示せず）を使用するように、特に好ましくは、本発明の第８の態様に記載の選択された解決戦略（図示せず）を使用するように設定される。

電子制御ユニット１８は、好ましくは、依存性テーブル（図示せず）および／または系統的依存性（図示せず）を使用して、まだカバーされていない自動車１４の距離（図示せず）または動作時間（図示せず）での予想される利用可能性（図示せず）を決定する、特に好ましくは、本発明の第１０の態様に記載の依存性テーブル（図示せず）および／または系統的依存性（図示せず）を使用するように設定される。

電子制御ユニット１８は、好ましくは、依存性テーブル（図示せず）および／または系統的依存（図示せず）を使用して、利用可能性の閾値（図示せず）に到達するときに、まだカバーされていない自動車１４の予想される距離（図示せず）または動作時間（図示せず）を決定する、特に好ましくは、本発明の第１１の態様に記載の依存性テーブル（図示せず）および／または系統的依存性（図示せず）を使用するように設定される。

電子制御ユニット１８は、好ましくは、自動車１４の表面２０、２２、２４、２６、２８の洗浄プロセス（図示せず）のリソース要件（図示せず）を最適化するために、依存性テーブル（図示せず）および／または系統的依存性（図示せず）を使用する、特に好ましくは、本発明の第１２の態様に記載の依存性テーブル（図示せず）および／または系統的依存性（図示せず）を使用するように設定される。

電子制御ユニット１８は、好ましくは、依存性テーブル（図示せず）および／または系統的依存性（図示せず）を使用して、自動車１４の洗浄される表面２０、２２、２４、２６、２８を洗浄するための洗浄戦略（図示せず）を決定する、特に好ましくは、本発明の第１３の態様に記載の依存性テーブル（図示せず）および／または系統的依存性（図示せず）を使用するように設定される。

電子制御ユニット１８は、好ましくは、依存性テーブル（図示せず）および／または系統的依存性（図示せず）を使用して、利用可能性の必要な予想される増加（図示せず）を決定する、特に好ましくは、本発明の第１４の態様に記載の依存性テーブル（図示せず）および／または系統的依存性（図示せず）を使用するように設定される。

電子制御ユニット１８は、好ましくは、自動車１４の少なくとも１つの表面２０、２２、２４、２６、２８のリソース効率の高い洗浄のために系統的依存（図示せず）を間接的に導出する方法によって導出された系統的依存（図示せず）を使用するように設定される、特に好ましくは、本発明の第１５の態様に記載の系統的依存性（図示せず）を使用するように設定される。

電子制御ユニット１８は、好ましくは、自動車１４の表面２０、２２、２４、２６、２８のリソース効率の高い洗浄（図示せず）のための、自動車１４の少なくとも１つの表面２０、２２、２４、２６、２８の洗浄プロセス（図示せず）のためのリソース要件（図示せず）を最適化する方法によって導出された制御量設定値（図示せず）を使用する、特に好ましくは、ここで記述する本発明の第１５の態様に記載の制御量設定値（図示せず）を使用するように設定される。

電子制御ユニット１８は、好ましくは、自動車１４の少なくとも１つの表面２０、２２、２４、２６、２８のリソース効率の高い洗浄のために、自動車１４の洗浄される表面２０、２２、２４、２６、２８を洗浄するための洗浄戦略を決定する方法によって導出された洗浄戦略（図示せず）を使用するように設定される、特に好ましくは、ここに記述された本発明の第１５の態様に記載の洗浄戦略（図示せず）を使用するように設定される。

電子制御ユニット１８は、好ましくは、本発明の第１６の態様に記載の洗浄システム１６の一部であるように、かつ／またはここに記述する本発明の第１７の態様に記載の自動車１４の一部であるように設定される。

液体状態の洗浄液６４と連動する図１の洗浄システム１６は、制限なしに、かつ有利には、エアジェット洗浄を使用する図８の洗浄システム１６と組み合わせることができることを明確に指摘すべきである。

図２の洗浄方法１０は、時間の過程１２の関数として洗浄される複数の表面２０、２２、２４に対する複数の洗浄プロセス３０、３２、３４、３６、３８、４０のシーケンスを示す。

各洗浄動作３０、３２、３４、３６、３８、４０には、リソース要件３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄが必要である。

リソース要件３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄは、好ましくは、洗浄液の必要な量（図示せず）および／またはエネルギーの必要な量（図示せず）および／または洗剤の必要な量（図示せず）などを含み得る。

各洗浄プロセス３０、３２、３４、３６、３８、４０は、少なくとも１つの洗浄手段（図示せず）が対応する表面２０、２２、２４と動作可能に接続される洗浄期間３８ａ、４０ａを示し、各洗浄期間３８ａ、４０ａが、開始時間３８ｂ、４０ｂおよび終了時間３８ｃ、４０ｃを示す。

洗浄方法１０の時間１２の過程で、表面２０、２２、２４、２６、２８は、いくつかの洗浄プロセス３０、３２、３４、３６、３８、４０によって、洗浄することができる。

好ましくは、表面２０、２２、２４、２６、２８、好ましくは、表面２２は、洗浄プロセス３０、３２、３４、３６、３８、４０、好ましくは、洗浄プロセス３６の過程において、時間の過程１２の間に１回洗浄される。

表面２０、２２、２４、２６、２８、好ましくは、表面２４は、洗浄プロセス３０、３２、３４、３６、３８、４０、好ましくは、洗浄プロセス３８、４０の枠組み内で、時間の過程１２の間に２回洗浄され得ることも考えられる。

さらに、表面２０、２２、２４、２６、２８、好ましくは、表面２０は、洗浄プロセス３０、３２、３４、３６、３８、４０、好ましくは、洗浄プロセス３０、３２、３４の範囲内で、時間の過程１２の間に３回洗浄されることも考えられる。

具体的には、とりわけ、洗浄プロセス３０は、洗浄方法１０の範囲内で、特定の目標値（図示せず）を達成する必要があり、表面２０の影響を受けたセンサ（図示せず）の利用可能性（図示せず）が、特定の目標値（図示せず）に到達する必要があり、洗浄プロセス３０の完了後、所望の利用可能性（図示せず）が達成されなかったことが決定され、その後、さらなる洗浄プロセス３０、３２、３４、３６、３８、４０、好ましくは、洗浄プロセス３２が、洗浄プロセス３０の終了（マークなし）の直後に開始されたことが考えられる。

さらに、車両（図示せず）の一定期間（図示せず）の使用後に、表面２０のさらなる洗浄が必要となる場合がある。この洗浄要件（図示せず）は、好ましくは、洗浄プロセス３４によって、満たされる。

図３の減算手順（マークなし）は、洗浄期間の終了時間１００ｃ、１０２ｃ、１０４ｃ、１０６ｃ、１０８ｃおよび開始時間１００ｂ、１０２ｂ、１０４ｂ、１０６ｂ、１０８ｂ（図示せず）での測定量（マークなし）の測定値１００ｂ、１００ｃ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０４ｂ、１０４ｃ、１０６ｂ、１０６ｃ、１０８ｂ、１０８ｃとの差１００Ｄ、１０２Ｄ、１０４Ｄ、１０６Ｄ、１０８Ｄを決定する。

センサ（図示せず）の利用可能性（図示せず）の測定量（図示せず）が優先され、洗浄プロセスの終了時の利用可能性１００ｃ、１０２ｃ、１０４ｃ、１０６ｃ、１０８ｃの値から、この洗浄プロセスの開始時の利用可能性１００ｂ、１０２ｂ、１０４ｂ、１０６ｂ、１０８ｂの値が、利用可能性の差１００Ｄ、１０２Ｄ、１０４Ｄ、１０６Ｄ、１０８Ｄに到達するために、減算され、このセンサ（図示せず）の洗浄プロセス（図示せず）の開始時の１つのセンサ（図示せず）の利用可能性１００ｂの値が、このセンサ（図示せず）の利用可能性の差１００Ｄに到達するために、洗浄プロセス（図示せず）の終了時のセンサ（図示せず）の利用可能性１００ｃの値から、減算されることが優先される。

図４における量１００Ｄ、１０２Ｄ、１０４Ｄ、１０６Ｄ、１０８Ｄ、１１０、１１１、１１２、１１２、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９、３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄの値（マークなし）間の系統的依存性１２０、１２０Ｄ、１２０Ｒは、システム（図示せず）の入力量１１０、１１１、１１２、１１２、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９の値（マークなし）間の系統的依存性１２０、１２０Ｄ、１２０Ｒおよびシステム（図示せず）の出力量１００Ｄ、１０２Ｄ、１０４Ｄ、１０６Ｄ、１０８Ｄ、３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄの値である。

システム（図示せず）の入力量１１０、１１１、１１２、１１２、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９、測定量、優先されるのは、システムの制御量１１０、１１１、１１２、１１２、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９、特に優先されるのは、システムの単一の制御量１１０であることが優先される。

システム（図示せず）の出力量１００Ｄ、１０２Ｄ、１０４Ｄ、１０６Ｄ、１０８Ｄ、３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄ、測定量、優先されるのは、センサの利用可能性が、特に優先されるのは、センサ１００Ｄ、１０２Ｄ、１０４Ｄ、１０６Ｄ、１０８Ｄの利用可能性が優先され、これは、洗浄プロセス（図示せず）の終了時のセンサの利用可能性（図示せず）の値から洗浄プロセス（図示せず）の開始時のセンサ（図示せず）の利用可能性を減算することによって決定される。

さらに優先されるのは、システム（図示せず）の出力量１００Ｄ、１０２Ｄ、１０４Ｄ、１０６Ｄ、１０８Ｄ、３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄが、洗浄プロセス（図示せず）の達成のためのリソース要件３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄとしてである。

優先される系統的依存性１２０Ｄは、システム（図示せず）の制御量１１０、１１１、１１２、１１２、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９の測定値（マークなし）、好ましくは、システム（図示せず）の１つの制御量１１０と、洗浄プロセスの終了時間と開始時間との間の測定量の測定値の差１００Ｄ、１０２Ｄ、１０４Ｄ、１０６Ｄ、１０８Ｄ、好ましくは、洗浄プロセスの終了時間と開始時間との間の１つの測定量の測定値の差１００Ｄとの間の系統的依存性である。

優先される系統的依存性１２０Ｒは、システム（図示せず）の制御量１１０、１１１、１１２、１１２、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９の測定値（マークなし）、好ましくは、システム（図示せず）の１つの制御量１１０と、リソース要件３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄ、好ましくは、１つの洗浄プロセス（図示せず）を達成するためのリソース要件３０ｄとの間の系統的依存性である。

自動車（図示せず）の少なくとも１つの表面（図示せず）の洗浄、好ましくは、リソース効率の高い洗浄、特に優先されるのは、リソースを節約する洗浄のための図５の洗浄デバイス１１は、その他の構成要素（図示せず）のうちでもとりわけ、複数のセンサ５０、５６ａ、５６ｂ、洗浄システム１６、電子データ処理および評価システム１５２、データベース１５４、制御量取得および設定システム１５６、処理量取得システム１５８ならびに測定量取得システム１６０からなる。

電子データ処理および評価システム１５２は、データ交換のために、データリンク１９４を介してデータベース１５４に接続されている。

さらに、電子データ処理および評価システム１５２は、データ交換のために、データリンク１９５を介して、処理量取得システム１５８に、データリンク１９３を介して、制御量取得および設定システム１５６に、かつデータリンク１９２を介して、測定量取得システム１６０に接続される。

好ましくは、電子データ処理および評価システム１５２、データベース１５４、制御量取得および設定システム１５６、処理量取得システム１５８、および測定量取得システム１６０は、データ処理システム１５０を一緒に形成する。

電子データ処理および評価システム１５２は、本発明の第１、第２、第３、第４、第５、第６、第７および／または第８の態様に記載の手順を実行するために設定される。

洗浄システム１６は、システム関連の処理量１４３である制御量１１０、１１２、１１４および処理量１４０、１４１、１４２を示す。制御量１１４で、拭き取り要素９０、９２を、制御し、かつ／または調整することができる。

洗浄システム１６はまた、指定された制御量１１０、１１２、１１４よりも多いまたは少ない、また、指定された処理量１４０、１４１、１４２よりも多いまたは少ない場合があることに留意されたい。ここで選択された制御量１１０、１１２、１１４および処理量１４０、１４１、１４２の数は、概略的な例として理解されるべきである。

洗浄デバイス１１での洗浄プロセス（図示せず）については、関連するさらなる処理量１４５、１４６、１４７も存在し、それらは、環境処理量１４４として理解され、それらの数はまた、概略例の意味で理解される。

例えば、環境処理量１４４は、気温１４５、湿度１４６、および気圧１４７であり得る。言うまでもなく、洗浄システム１６の文脈で、ここで選択された環境処理量１４４の数は、概略的な例として理解されるべきである。

車両（図示せず）は、センサ５０、５６ａ、５６ｂを有し、センサ５０、５６ａ、５６ｂの数は、概略例の意味で理解されるべきであることが明確に指摘されている。

表面２６に対応するセンサ５６ａ、５６ｂで洗浄される表面が優先される。

また、センサ５０、表面２０に対応して洗浄される表面が優先される。

測定量１０６、好ましくは、センサ５６ａの利用可能性は、データリンク１８８を介したデータ交換のために、測定量取得システム１６０に接続されているセンサ５６ａで、決定される。

測定量１０７、好ましくは、センサ５６ｂの利用可能性は、データリンク１８７を介したデータ交換のために、測定量取得システム１６０に接続されているセンサ５６ｂによって、決定される。

測定量１００、好ましくは、センサ５０の利用可能性は、データリンク１８６を介したデータ交換のために、測定量取得システム１６０に接続されているセンサ５０で決定される。

必要に応じて、測定量取得システム１６０は、センサ５０、５６ａ、５６ｂを制御し、必要に応じて、それらにエネルギーを供給し、必要に応じて、データリンク１８６、１８７、１８８を介して、到着するデータをデジタル化し、必要に応じて、固定された時点での対応するセンサ５０、５６ａ、５６ｂの利用可能性を決定し、これは、電子データ処理および評価システム１５２によって、好ましくは優先され、優先される場合は、このデータを、データリンク１９２を介して、電子データ処理および評価システム１５２に転送する。

制御量１１０の実際の値は、データリンク１８９を介したデータ交換のために、制御量取得および設定システム１５６に接続されている、優先される組み合わされた制御量センサおよび制御量送信器１３０で、決定される。

制御量１１２の実際の値は、データリンク１９０を介したデータ交換のために、制御量取得および設定システム１５６に接続されている、優先される組み合わされた制御量センサおよび制御量送信器１３２で、決定される。

制御量１１４の実際の値は、データリンク１９１を介したデータ交換のために、制御量取得および設定システム１５６に接続されている、優先される組み合わされた制御量センサおよび制御量送信器１３４で、決定される。

必要に応じて、制御量取得および設定システム１５６は、必要に応じて、任意選択的な組み合わされた制御量センサおよび制御量送信器１３０、１３２、１３４を制御し、必要に応じて、それらにエネルギーを供給し、必要に応じて、データ接続１８９、１９０、１９１を介して、入力データをデジタル化し、必要に応じて、必要に応じて、固定された時点での制御量１１０、１１２、１１４の実際の値を決定し、これは、電子データ処理および評価システム１５２によって、好ましくは優先され、優先される場合は、このデータを、データリンク１９２を介して、電子データ処理および評価システム１５２に転送する。

処理量１４０の実際の値は、データリンク１９６を介したデータ交換のために、処理量取得システム１５８に接続されている処理量センサ１７０で、決定される。

処理量１４１の実際の値は、データリンク１９７を介したデータ交換のために、処理量取得システム１５８に接続されている処理量センサ１７１で、決定される。

処理量１４２の実際の値は、データリンク１９８を介したデータ交換のために、処理量取得システム１５８に接続されている処理量センサ１７２で、決定される。

処理量１４５の実際の値は、データリンク１８３を介したデータ交換のために、処理量取得システム１５８に接続されている処理量センサ１７５で、決定される。

処理量１４６の実際の値は、データリンク１８４を介したデータ交換のために、処理量取得システム１５８に接続されている処理量センサ１７６で、決定される。

処理量１４７の実際の値は、データリンク１８５を介したデータ交換のために、処理量取得システム１５８に接続されている処理量センサ１７７で、決定される。

必要に応じて、処理量取得システム１５８は、処理量センサ１７０、１７１、１７２、１７５、１７６、１７７を制御し、必要に応じて、それらにエネルギーを供給し、必要に応じて、データリンク１８３、１８４、１８５、１９６、１９７、１９８を介して、到着するデータをデジタル化し、必要に応じて、固定された時点での処理量１４０、１４１、１４２、１４５、１４６、１４７の実際の値を決定し、これは、電子データ処理および評価システム１５２によって、好ましくは優先され、優先される場合は、このデータを、データリンク１９５を介して、電子データ処理および評価システム１５２に転送する。

他のタスクの中でもとりわけ、電子データ処理および評価システム１５２は、洗浄システム１６の制御量１１０、１１２、１１４の制御および／または調整を引き継ぎ、したがって、好ましくは、洗浄方法（図示せず）の制御および／または調整を引き継ぐ。自動車（図示せず）の少なくとも１つの表面２０、２６の洗浄は、好ましくは、処理量１４０、１４１、１４２、１４５、１４６、１４７、好ましくは、リソース効率の高い、特に好ましくは、リソースを節約することを考慮して制御され、かつ／または調整されるべきである。

洗浄システム１６のそのような制御および／または調整は、好ましくは、組み合わされた制御量センサおよび制御量送信器１３０、１３２、１３４を介して、制御量１１０、１１２、１１４の設定値を調節することによって達成され、その目的のために、好ましくは、組み合わされた制御量センサおよび制御量送信器１３０、１３２、１３４は、データリンク１８０、１８１、１８２を介して、電子データ処理および評価システム１５２に接続されている。

すべてのデータリンク１８０、１８１、１８２、１８３、１８４、１８５、１８６、１８７、１８８、１８９、１９０、１９１、１９２、１９３、１９４、１９５、１９６、１９７、１９８は、好ましくは、ワイヤレスであってもよいことに留意する必要があり、対応するデータは、関連付けられたセンサから、データ処理システム１５０に、ワイヤレスで送信され得る。

自動車（図示せず）の少なくとも１つの表面（図示せず）を洗浄するための洗浄システム（図示せず）のための図６のデータ処理システム１５０は、データベース１５４と、測定量の値、好ましくは、洗浄期間の終了時間と開始時間との間の測定量の測定値の差１００Ｄ、１０２Ｄ、１０４Ｄ １０６Ｄ、特に優先されるのは、洗浄期間の終了時間と開始時間との間センサ（図示せず）の利用可能性の差１００Ｄ、１０２Ｄ、１０４Ｄ１０６Ｄを決定するための測定量取得システム１６０と、制御量１１０、１１２、１１４を監視し、記録し、かつ調節するための制御量取得および設定システム１５６と、電子データ処理および評価システム１５２と、を含む。

制御量取得および設定システム１５６は、洗浄システム（図示せず）に接続され、洗浄される表面（図示せず）または洗浄方法（図示せず）の洗浄プロセス（図示せず）を制御し、かつ／または調整する。制御量取得および設定システム１５６のデータ要素において示される点は、制御量１１０、１１２、１１４に加えて、多数の制御量（図示せず）が存在し得ることを示す。

制御量取得および設定システム１５６の記録されたデータは、データベース１５４に転送される。

測定量取得システム１６０は、洗浄期間の開始時間の測定量１００ｂ、１０２ｂ、１０４ｂ、１０６ｂの測定値および、洗浄期間１００ｃ、１０２ｃ，１０４ｃ、１０６ｃの終了時の測定量の測定値から、洗浄期間の終了時間と洗浄期間の開始時間との間の測定値の差１００Ｄ、１０２Ｄ、１０４Ｄ、１０６Ｄ、特に優先されるのは、洗浄期間の開始時間と終了時間とのセンサ（図示せず）の利用可能性との間の差１００Ｄ、１０２Ｄ、１０４Ｄ １０６Ｄを決定する。測定量取得および設定システム１５６のデータ要素において示される点は、値１００Ｄ、１０２Ｄ、１０４Ｄ、１０６Ｄを有する測定量に加えて、多数の測定量（図示せず）が存在し得ることを示す。

測定量取得システム１６０の記録されたデータは、データベース１５４に転送される。

データベース１５４は、データを割り当て、それらを相互に関連してデータセットＤＰ１、ＤＰ２、ＤＰ３、ＤＰ４に割り当てる。これらのデータセットＤＰ１、ＤＰ２、ＤＰ３、ＤＰ４は、データベース１５４によって、依存性テーブルＤＴに記憶され、好ましくは、時系列的に、依存性テーブルＤＴに記憶される。

電子データ処理および評価システム１５２は、データベース１５４の依存性テーブル（ＤＴ）内のデータセットＤＰ１、ＤＰ２、ＤＰ３、ＤＰ４を査定することができる。

電子データ処理および評価システム１５２は、データベース１５４の依存性テーブル（ＤＴ）におけるデータセットＤＰ１、ＤＰ２、ＤＰ３、ＤＰ４を使用して、好ましくは、洗浄システム（図示せず）の入力量と出力量との間の系統的依存性、好ましくは、制御量１１０、１１２、１１４と、洗浄期間の終了時間と開始時間との間のセンサ（図示せず）の利用可能性の間の差１００Ｄ、１０２Ｄ、１０４Ｄ、１０６Ｄを導出する。

結果として生じる系統的依存性はまた、データベース１５４（図示せず）に記憶される。

好ましくは、電子データ処理および評価システム１５２は、データ処理システム１５０の一部であり、これは、好ましくは、電子制御ユニット１８の一部である。

図７のシステム２００、好ましくは、洗浄システム（マークなし）は、少なくとも１つの入力量２０２および少なくとも１つの出力量２０４を示し、出力量２０４は、システム２００のシステム挙動（図示せず）によって、入力量２０２に依存する。

好ましくは、システム２００、好ましくは、洗浄システム（マークなし）は、入力量２０２として、少なくとも１つの制御量１１０、１１１、１１２および／または測定量２１０、２１２、２１４を表す少なくとも１つのデータを示す。

好ましくは、システム２００、好ましくは、洗浄システム（マークなし）は、出力量２０４として、洗浄される表面（図示せず）の洗浄プロセス（図示せず）の少なくとも１つのシステムに関連する測定量１４０、１４１、１４２および／もしくは少なくとも１つのリソース要件３０ｄ、３２ｄ、３４ｄならびに／またはセンサ（図示せず）の少なくとも１つの利用可能性２２０、２２２、２２４を示す。

図８の自動車１４は、エアジェット洗浄に基づく洗浄システム１６を備えている。洗浄システム１６は、本質的に、洗浄液ポンプ６６、空気圧リザーバ６８、洗浄液分配システム（マークなし）および少なくとも１つのノズル７０、７２、７４、７６ａ、７８からなる。

洗浄液分配システム（マークなし）は、本質的に、少なくとも１つの流体ライン８０、８２、８４、８６、８８、少なくとも１つの洗浄液バルブ２３０、２３２、２３４、２３６、２３８および少なくとも１つのノズル（７０、７２、７４、７６、７８）からなる。

洗浄液ポンプ６６は、指定された洗浄液（図示せず）として、環境から空気を引き込み、それを圧縮し、それを空気圧リザーバ６８に圧送するように設計される。

洗浄液バルブ２３０、２３２、２３４、２３６、２３８が開いていない場合、洗浄液ポンプ６６は、システム圧力に達するまで、空気圧リザーバ６８における圧力（図示せず）を増加させるように設計される。

ノズル７０、７２、７４、７６、７８は、加圧空気（図示せず）が洗浄システム１６を離れることができるデバイスであり、加圧空気（図示せず）を、洗浄される表面２０、２２、２４、２６、２８と相互作用、好ましくは、動作接続させるように設計される。

好ましくは、ノズル７０、７２、７４、７６、７８は、洗浄液分配システム６０を出る際に、指定された加圧空気（図示せず）の方向（マークなし）または特徴（図示せず）を制御するように設計されたデバイスである。

好ましくは、ノズル７０、７２、７４、７６、７８は、指定された加圧空気（図示せず）が洗浄液分配システム６０を離れる方向（マークなし）に影響を与えるように設計された作動手段（図示せず）を示す。

好ましくは、ノズル７０、７２、７４、７６、７８は、指定された加圧空気（図示せず）が洗浄液分配システム６０を離れる特性（図示せず）、好ましくは、指定された加圧空気の速度（図示せず）に影響を与えるように設計されたさらなる作動手段（図示せず）を示す。

洗浄システム１６の電子的構成要素（図示せず）は、好ましくは、電子制御ユニット（図示せず）および／またはデータ処理システム（図示せず）を含み、優先的に含まれたデータ処理システム（図示せず）は、好ましくは、電子制御ユニット（図示せず）に統合される。

好ましくは、電子制御ユニット（図示せず）は、ここに提示された洗浄方法（図示せず）の実行に必要なすべての構造的電子要素（図示せず）を備えている。

好ましくは、電子制御ユニット（図示せず）は、電気接続（図示せず）によって、洗浄液分配システム６０に電子的に接続され、好ましくは、少なくとも１つの洗浄液バルブ２３０、２３２、２３４、２３６、２３８に電子的に接続されている。

電子制御ユニット（図示せず）は、好ましくは、洗浄される表面２０、２２、２４、２６、２８の洗浄システム１６を使用して、洗浄プロセス（図示せず）を制御し、かつ／または調整するように設定される。

自動車１４は、好ましくは、自動車１４のフロントエプロンに１つ以上のセンサ５０を示し、その関連付けられた表面２０は、好ましくは、自動車１４の表面断面（マークなし）を表す。対応する表面２０を洗浄するために、洗浄システム１６は、好ましくは、指定された加圧空気が、洗浄プロセス（図示せず）中に、関連するノズル７０を通って、センサ５０の洗浄される表面２０に搬送されるように配置され、指定された加圧空気を、洗浄される表面２０と動作可能に接続することができる。加圧空気（図示せず）は、好ましくは、空気圧リザーバ６８から、対応する洗浄液ライン８０を通って、ノズル７０に圧送される。

さらに、自動車１４は、好ましくは、自動車１４のリアエプロンに、１つ以上のセンサ５２を示す。対応する表面２２を洗浄するために、洗浄システム１６は、指定された加圧空気（図示せず）が、洗浄プロセス（図示せず）中に、関連付けられたノズル７２を通って、センサ５２の洗浄される表面２２に搬送されるように設計され、指定された加圧空気（図示せず）を、洗浄される表面２２と効果的に接続することができる。

洗浄される他の表面２４、２６、２８は、好ましくは、自動車１４の左右の外部バックミラー（マークなし）およびリアウィンドウ（マークなし）の一部である。

バックミラー（マークなし）において洗浄される表面２６、２８は、好ましくは、図示されていないサイドミラー画像を記録するためにカメラに割り当てられる第１の部分表面（図示せず）と、図示されていない車両のサイドラインを記録するためのカメラに割り当てられる第２の部分表面（図示せず）とに分割される。

エアジェット洗浄に基づく洗浄システム１６は、好ましくは、液体（図示せず）で洗浄される表面（２０、２２、２４、２６、２８）から不純物を除去するように設計される。

エアジェット洗浄システムを使用する図８の洗浄システム１６は、制限なしに、かつ有利には、液体凝集状態の洗浄液６４と連動する図１の洗浄システム１６と組み合わせることができることを明確に指摘すべきである。

具体的には、従来の洗浄システム１６とエアジェット洗浄に基づく洗浄システム１６との組み合わせが検討され、従来の洗浄システム１６は、液体凝集状態の洗浄液（図示せず）を、洗浄される表面２０、２２、２４、２６、２８に塗布し、エアジェット洗浄に基づく洗浄システム１６は、続いて、気体凝集状態の洗浄液（図示せず）によって、特に、加圧空気（図示せず）によって、液体凝集状態の洗浄液（図示せず）を塗布し、その結果、不純物は、最初に、液体凝集状態の洗浄液（図示せず）によって、軟化され、次に、気体凝集状態の洗浄液（図示せず）によって、洗浄される表面２０、２２、２４、２６、２８からの凝集の液体状態における洗浄液（図示せず）と一緒に除去される。

図９の自動車１４は、洗浄システム１６を備えており、洗浄されるいくつかの表面２０、２２、２４、２６、２８（洗浄されるさらなる表面はマークなし）のためのいくつかのノズル（マークなし）を示す。

洗浄液分配システム（マークなし）は、好ましくは、指定された洗浄液６４を、好ましくは、指定された洗浄液６４を洗浄される自動車１４の表面２０、２２、２４、２６、２８（洗浄されるさらなる表面はマークなし）上で誘導するように設計された少なくとも１つの洗浄液ライン（マークなし）および少なくとも１つのノズル（マークなし）によって、保存するように設計されている洗浄液リザーバ６２から指定された洗浄液６４を提供するように設計されたシステムとして理解される。

好ましくは、洗浄液分配システム（マークなし）は、指定された洗浄液６４を圧送するように設計され、好ましくは、洗浄液リザーバ６２に統合される少なくとも１つの洗浄液ポンプ６６を備えている。

図９のそれらの自動車１４の洗浄液システム１６は、５つの洗浄液ポンプ６６を示し、そのうちの２つは、洗浄液デュアルポンプ６６として設計され、３つは洗浄液モノポンプ６６として設計される。

洗浄液デュアルポンプ６６は、２つの洗浄液ライン（マークなし）に同時に洗浄液６４を供給するように設計される。

洗浄液モノポンプ６６は、一度に１つの洗浄液ライン（マークなし）に、洗浄液６４を供給するように設計される。

５つの洗浄液ポンプ６６は、洗浄液リザーバ６２に統合されている。

洗浄液リザーバは、洗浄液リザーバレベルセンサ６３を有し、これは、洗浄液リザーバ６２のレベルを測定し、必要に応じて、それを電子制御ユニット（図示せず）に通過させるように設計される。

自動車１４は、車両のフロントエプロンにセンサ５０を有し、これは、光検出および測距センサ（ライダ）として設計される。センサ５０は、表面２０に機能的に関連している。表面２０が汚れている場合、センサ５０の機能が制限される可能性がある。表面２０が特に汚れている場合、センサ５０がもはや機能していない可能性さえある。

センサ５０と効果的に接続されている表面２０は、洗浄液６４を表面２０と効果的に接続させるように設計されている少なくとも１つのノズル（マークなし）と依然として効果的に接続されている。言い換えれば、少なくとも１つのノズル（マークなし）は、洗浄液６４を、洗浄される表面２０に塗布するように設計され、その結果、表面２０の汚染を低減することができ、関連付けられたセンサ５０の機能を改善することができる。

さらに、自動車１４は、フロントヘッドライト（マークなし）の各々での少なくとも１つのノズル（マークなし）を示し、これは、フロントヘッドライト（マークなし）の各々に、洗浄液６４を塗布するように適合されている。

ヘッドライト（マークなし）およびライダ５０に割り当てられたノズル（マークなし）は、各々、洗浄液ライン（マークなし）を介して、洗浄液マルチウェイバルブ２４２に接続されている。

洗浄液マルチウェイバルブ２４２は、電子制御ユニット（図示せず）によって制御することができ、指定に従って、制御量設定値（図示せず）によって、ヘッドライト（マークなし）およびライダ５０に割り当てられたノズル（マークなし）への洗浄液６４の通過を解放するか、または防止する。

洗浄液マルチウェイバルブ２４０、２４２では、そのようなマルチウェイバルブが、少なくとも２つ、３つ、４つ、５つ、６つ、７つ、８つ以上のノズルを別々に、かつ／または連続して、かつ／または並列に、かつ／または洗浄液６４と同時に、供給するように設計されることが意図されることが理解される。

この場合、洗浄液マルチウェイバルブ２４２はまた、自動車１４のフロントガラスに動作可能に接続されているノズル（マークなし）に接続され、その結果、洗浄液マルチウェイバルブ２４２は、フロントガラスへの洗浄液６４の供給を有効にするか、または無効にすることができる。

洗浄液マルチウェイバルブ２４２は、洗浄液ライン（マークなし）を介して、洗浄液６４を洗浄液マルチウェイバルブ２４２に搬送するように備えられている洗浄液モノポンプ６６のうちの１つに接続されている。

異なる実施形態における洗浄液マルチウェイバルブ２４２には、代替的に、洗浄液デュアルポンプ６６を供給され得ることが理解される。

自動車１４のリアウィンドウ（マークなし）には、洗浄液リザーバ６２に接続された洗浄液モノポンプ６６、対応する洗浄液ライン（マークなし）および２つのノズル（マークなし）を介して、洗浄液６４が供給される。

それにより、関連付けられた洗浄液ポンプ６６に、電気エネルギーが供給され、したがって、洗浄液リザーバ６２から洗浄液６４の供給動作を開始するときに、洗浄液６４が、自動車１４のリアウィンドウ（マークなし）と能動的に接続される。

いずれの場合も、１つの洗浄液デュアルポンプ６６が、洗浄されるセンサ５６、５８および関連付けられた表面２６、２８に動作可能に接続される。さらに、これらの洗浄液デュアルポンプ６６の各々はまた、各々の場合に少なくとも１つのノズル（マークなし）に動作可能に接続され、次に、これらのノズルは、自動車１４のそれぞれのサイドミラー（マークなし）に動作可能に接続される。洗浄液デュアルポンプ６６の各々は、自動車１４の片側に供給する。

センサ５６、５８は、好ましくは、ライダセンサ５６、５８としても設計される。

さらに、自動車１４は、自動車１４のリアエプロンに、センサ５４を有する。関連付けられた表面２４は、ノズル（マークなし）と能動的に接続され、ノズル（マークなし）は、洗浄液ライン（マークなし）および洗浄液マルチウェイバルブ２４０を介して、洗浄液モノポンプ６６と能動的な接続される。
洗浄液マルチウェイバルブ２４０はまた、１つのノズル（マークなし）に、各々、洗浄液６４を供給するように設計されて、これは、自動車１４のリアライト（マークなし）と能動的に接続される。

代替の実施形態による逸脱した自動車１４は、逸脱した数の洗浄液ポンプ６６、異なるコンステレーションの洗浄液ライン（マークなし）、ノズル（マークなし）および洗浄液マルチウェイバルブ２４０、２４２を有することができることが理解される。

液体状態の洗浄液６４と連動する図１の洗浄システム１６は、制限なしに、かつ有利には、エアジェット洗浄を使用する図８の洗浄システム１６と組み合わせることができることを明確に指摘すべきである。

自動車の洗浄システムのシステム挙動、特に、図１０の自動車の洗浄される表面の洗浄プロセスのシステム挙動の系統的依存性を間接的に導出する方法ＭＤＳＤ１は、
－依存性テーブルＢＤＴを作成するステップと、
－系統的依存性ＤＳＤを導出するステップと、を示す。

好ましくは、洗浄システムのシステム挙動の系統的依存性を間接的に導出する方法ＭＤＳＤ１は、自動車の少なくとも１つの表面の洗浄、好ましくは、リソース効率の高い洗浄、特に好ましくは、リソースを節約する洗浄に関する。

導出された系統的依存性は、
システムの入力量とシステムの出力量との間のシステム挙動を記述する。

ステップ作成依存性テーブルＢＤＴは、
－少なくとも１つのセンサによって、第１のパラメータとして、入力量を決定するサブステップＢＤＴＳ１と、
－少なくとも１つのセンサによって、第２のパラメータとして、出力量を決定するサブステップＢＤＴＳ２と、
－必要に応じて、決定された第１および第２のパラメータをデジタル化するサブステップＢＤＴＳ３と、
－決定された第１および第２のパラメータを、依存性テーブルのデータセットとして、データベースにおいて相互関連して順序付けられた方式で記憶するサブステップＢＤＴＳ４と、
－十分なデータセットが収集されるまで、上記のステップを繰り返すサブステップと、を示す。

系統的依存性を間接的に導出する方法ＭＤＳＤ１は、電子データ処理および評価システムおよびデータベースを示すデータ処理システムによって、実行される。

ステップ作成依存性テーブルＢＤＴは、少なくとも２つのデータセット、好ましくは、少なくとも５０個のデータセット、特に好ましくは、少なくとも２００個のデータセットが存在するまで、繰り返される。

ステップ作成依存性テーブルＢＤＴによって作成された依存性テーブルは、ステップ派生系統的依存性ＤＳＤによって、系統的依存性を導出するために使用されるようになった。

ステップ派生系統的依存ＤＳＤは、電子データ処理および評価ユニットによって実行され、
－データベースに記憶された依存性テーブルから、それぞれのデータセットにアクセスするサブステップＤＳＤＳ１と、
－アルゴリズムによって、依存性テーブルのデータセットから、系統的依存性を決定するサブステップＤＳＤＳ２と、を示す。

好ましくは、導出された系統的依存性は、次に、ステップ導出系統的依存性ＤＳＤのさらなるサブステブによって、データベースならびに／または電子データ処理および評価ユニットおよび／もしくは電子制御ユニットＤＳＤＳ３に記憶される。

図１１における自動車の表面の洗浄プロセスのリソース要件ＭＯＲＲを最適化する方法は、
－データベースならびに／または電子データ処理および評価ユニットおよび／もしくは電子制御ユニットからの依存性テーブルまたは系統的依存性のデータにアクセスするステップＡＤと、
－依存性テーブルのデータセットごとの、または系統的依存性の過程について、洗浄プロセスの終了時間のセンサの利用可能性と洗浄プロセスの開始時間との間のセンサの利用可能性の違いを導出するステップと、
－依存性テーブルのデータセットごとの、または系統的依存性の過程のそれぞれのリソース要件とのその差の比率を導出するステップＤＣＱＳＳ１と、
－その比率の最高値を示す、またはその比率の最高値を示すその比率の過程における点に属するデータセットの制御量を選択するステップＤＣＱＳＳ２と、
－制御量設定値として、データベースならびに／または電子データ処理および評価ユニットおよび／もしくは電子制御ユニットに記憶するステップＳＣＱＳと、を示す。

上記のステップは、依存性テーブルの各データセットによって与えられる離散点と系統的依存性によって与えられる過程の両方に対して、適切な調整とともに実行できることが理解される。系統的依存性の場合、個々の変数の進行も決定され、かつ／または検討の基礎として取られる。

図１２における自動車の洗浄される表面を洗浄するための洗浄戦略を決定する方法は、
－現在選択されている洗浄モード２５０をチェックするステップＭＣＳＳ１と、
－現在選択されている洗浄モード２５０に必要なセンサを選択するステップＭＣＳＳＳ２と、
－各選択されたセンサの実際の利用可能性をチェックするステップＭＣＳＳ３と、
－選択されたセンサの現在の利用可能性の関数として、次いで、予想される利用可能性が、関連付けられたセンサに動作可能に接続されている表面が洗浄される閾値に達するまで、自動車が依然としてカバーできる距離を決定するステップＭＣＳＳ４と、
－各選択されたセンサに動作可能に接続された洗浄される各表面の、リソース効率の高い、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための制御量設定値を決定するステップＭＣＳＳ５と、を示す。

洗浄戦略は、１つまたは複数のセンサに対して決定された１つの制御量設定値または複数の制御量設定値から生じる。制御戦略は、選択された洗浄モード２５０に従って洗浄される各表面の洗浄のタイプ、対応する洗浄のシーケンス、特に、また洗浄される表面のいくつかのシーケンスのシーケンス、ならびに、必要に応じて、特に、対応する表面に動作可能に接続されているセンサの実際の利用可能性に応じた、個々の洗浄プロセスの開始時間に関する情報を提供する。

上記のステップのうちのいくつかは、同じ結果を達成するために、異なる順序で実行することもできることを明示的に記す必要がある。

特に、ステップＭＣＳＳ４は必須ではなく、洗浄戦略が、洗浄プロセスの開始をすぐに開始するべきではなく、センサの所定の実際の利用可能性の達成を待機することを考慮に入れている場合にのみ、特定の実行例において、利点をもたらす。

ＭＣＳＳ４ステップは、特に、方法（ＵＥＡＴ）を適用することによって、実行され、利用可能性の閾値に達したときに、まだカバーされていない自動車の予想される距離または動作時間を決定することができる。

ＭＣＳＳ４ステップは、特に、自動車の表面の洗浄プロセスのためのリソース要件を最適化する方法ＭＯＲＲを適用することによって、実行することができる。

図１３における利用可能性２２０、２２２、２２４の概略的に表された過程は、実際の利用可能性２２１、予想される利用可能性２２３および予想される利用可能性の増加２２９を示す。

さらに、利用可能性の過程２２０、２２２、２２４は、間隔制限２２５、２２６を示し、これは、センサの個々の設計、広義の設置状況およびその他の条件に依存する可能性がある。

間隔制限２２５は、間隔制限２２５に達したときに、関連付けられたセンサがその要件をもはや満たすことができないことを示す。利用可能性がさらに低下すると、関連付けられたセンサも、その要件を満たすことができなくなる。センサが、少なくとも部分的に、その要件を再び満たす前に、センサに動作可能に接続されている表面を、洗浄プロセスを使用して、洗浄する必要がある。

間隔制限２２６を上回る利用可能性は、関連付けられたセンサが、その要件を完全に満たすことができることを示す。

間隔制限２２５、２２６の間で、関連付けられたセンサは、少なくとも部分的に、その要件を満たすことができる。

さらに、利用可能性の過程２２０、２２２、２２４は、利用可能性の閾値２２７、２２８を示す。値がそのような閾値を下回る場合、関連付けられたセンサは、利用可能性のそれぞれの閾値２２７、２２８に関連するタスクを実行できなくなる。

好ましくは、利用可能性の閾値２２７は、自動車のセンサ（図示せず）が、自動車が可能な限り最良の範囲を有することを可能にするように設定されている洗浄モードに従って洗浄される状況を指し、可能な限り最良の範囲で、自動車動作に関連するセンサに動作可能に接続されている各表面は、利用可能性の閾値２２７に達したときに、洗浄されるべきである。

利用可能性２２８の別の優先される閾値は、完全に自律的な自動車動作を可能にするように設定されている洗浄モードに従って、自動車のセンサ（図示せず）が洗浄される状況を指す。

予想される利用可能性２２３は、実際の利用可能性２２１に基づいて、かつ適切な手順を使用して、特に、自動車によってカバーされる経路に沿った方法を適用することによって、特に、利用可能性の閾値に達したときに、まだカバーされていない自動車の予想される距離または動作時間を決定する方法（ＵＥＡＴ）することによって、自動車の動作条件および天候状況に応じて、推定することができる。

利用可能性の予想される増加２２９は、その制御量設定値によって定義された洗浄プロセスを実行するときの利用可能性の予想される増加である。

表面の汚損プロセスのシステム挙動の評価中の図１４の利用可能性２２０、２２２、２２４の概略的に表された過程は、第１の利用可能性（２６０）、第２の利用可能性（２６２）および利用可能性の喪失（２６４）を示し、第２の利用可能性（２６２）は、利用可能性の喪失（２６４）によって、第１の利用可能性よりも少ない。

図１５において、まだカバーされていない自動車（図示せず）の距離（２７０）または動作時間（２８０）での予想される利用可能性（２２３）を決定するための概略的に示される手順（ＵＥＡ）は、本質的に、距離（２７０）または動作時間（２８０）に対する利用可能性（２２０、２２２、２２４）の観点から、汚損プロセス（図示せず）のシステム挙動（図示せず）への系統的依存性（１２２）の過程を示し、利用可能性（２２０、２２２、２２４）の過程が、実際の利用可能性（２２１）から開始する図によって示される。

方法の第１のステップ（ＵＥＡａ）によれば、まだカバーされていない距離（２７２）または動作時間（２８２）までの、洗浄されるそれぞれの表面（図示せず）の汚損プロセス（図示せず）のシステム挙動（図示せず）への系統的依存性（１２２）の経過が、追跡される。

系統的依存性（１２２）の機能的価値、特に、まだカバーされていない距離（２７２）またはまだカバーされていない動作時間（２８２）の場所での予想される利用可能性（２２３）は、方法の第２のステップ（ＵＥＡｂ）によって、特に、系統的依存性への挿入（１２２）によって、最も近い経験値の選択（マークなし）または２つの最も近い経験値間の線形補間（マークなし）によって、決定される。

図１６において、利用可能性の閾値（２２７、２２８）に達したときに、まだカバーされていない自動車（図示せず）の予想される距離（２７４）または予想される動作時間（２８４）を決定するための概略的に示される手順（ＵＥＡＴ）は、本質的に、距離（２７０）または動作時間（２８０）に対する利用可能性（２２０、２２２、２２４）の観点から、汚損プロセス（図示せず）のシステム挙動（図示せず）への系統的依存性（１２２）の過程を示し、利用可能性（２２０、２２２、２２４）の過程が、実際の利用可能性（２２１）から開始する図によって示される。

方法の第１のステップ（ＵＥＡＴａ）および方法の第２のステップ（ＵＥＡＴｂ）に従って、系統的依存性の関数値（１２２）、特に、利用可能性の閾値（２２７、２２８）を使用して、特に、系統的依存性（１２２）を利用可能性の閾値（２２７、２２８）と同等にすることによって、または最も近い経験値（マークなし）を選択することによって、または２つの最も近い経験値（マークなし）間の線形補間によって、利用可能性の閾値（２２７、２２８）に達したときに、まだカバーされていない予想される距離（２７４）または予想される動作時間（２８４）を決定する。

図１７において、利用可能性の閾値（２２７、２２８）を超えないように、実際の利用可能性（２２１）および利用可能性の予想される増加（２２９）の合計が、自動車（図示せず）によってカバーされる距離（２７２）または動作時間（２８２）を達成するのに十分である、予想される利用可能性（２２９）を決定するための概略的に示される手順（ＵＥＧＡＴ）は、本質的に、距離（２７０）または動作時間（２８０）に対する利用可能性（２２０、２２２、２２４）の観点から、汚損プロセス（図示せず）のシステム挙動（図示せず）への系統的依存性（１２２）の過程を示し、利用可能性（２２０、２２２、２２４）の過程が、実際の利用可能性（２２１）から開始する図によって示される。

方法の第１のステップ（ＵＥＧＡＴａ）によれば、系統的依存性（１２２）は、シフトされた系統的依存性（１２２）が、カバーされる距離（２７２）または動作時間（２８２）で、利用可能性の閾値（２２７、２２８）と交差するまで、距離（２７０）または動作時間（２８０）の方向にシフトされる。

次に、新たなｙ軸断面（マークなし）と実際の利用可能性（２２１）との間の差によって、新たなｙ軸断面（マークなし）から、予想される利用可能性の増加（２２９）を決定できる。

図１８における診断方法は、本質的に、診断分析を実行するステップ（マークなし）からなる。

方法は、洗浄システム（図示せず）のシステム構成要素（図示せず）、特に、電子制御ユニット（図示せず）を介しておよび／または自動車の運転者（図示せず）によって、洗浄システム（図示せず）によって開始することができる自律的に実行可能な自己診断を診断するのに役立つ。

システム構成要素のシステム挙動は、システム診断の対象として検討され、かつ評価される。

したがって、洗浄システム（図示せず）のシステム構成要素（図示せず）の予想されるシステム挙動が、このシステム構成要素（図示せず）の監視中に測定されたシステム挙動と比較される。この比較は、出力量（図示せず）の少なくとも１つの値に基づいて、実行される。

比較の結果、システム構成要素（図示せず）の監視されるシステム挙動が予想されるシステム挙動に対応する場合、システム構成要素に欠陥および／もしくは障害がない、かつ／またはシステム構成要素は、システム構成要素（図示せず）に作用する外部の影響によって損なわれていないと結論付けられる。

言い換えれば、システム構成要素（図示せず）が、比較された少なくとも１つの出力量に関して予想どおりに挙動する場合、このシステム構成要素の実際のシステム挙動に逸脱は存在しない。

他の場合、すなわち、システム構成要素の監視されるシステム挙動が、予想されるシステム挙動に対応しない場合、好ましくは、下流のステップ（図示せず）で、特に、本発明の第６の態様に記載の手順で、さらに特徴付けることができる逸脱が生じる。

監視される出力量が、予想される出力量から逸脱する、かつ／または逸脱しているシステム挙動の特性が、知られている挙動パターン（図示せず）をもたらす場合、これは、解決戦略（図示せず）に関連付けることができる。このような解決戦略も、経験値に基づき、これらの経験値も、大部分を系統化することができる。

系統化された経験値に関しては、監視された出力量の予想される出力量からの逸脱のタイプおよび重大度に応じて、特定の誤差が推測される可能性があることを特に検討する必要がある。好ましくは、この結論は、複数の異なるシステム構成要素（図示せず）および複数の異なる洗浄システム（図示せず）に対して有効であるか、または少なくとも転送可能である。

例えば、洗浄液ポンプ（図示せず）の消費電力（図示せず）の増加、したがって、システム挙動の逸脱は、洗浄システム（図示せず）に誤差が存在するという結論につながる可能性がある。ここでは、洗浄液ポンプ（図示せず）が経年劣化することが特に考えられ、具体的には、洗浄液ポンプ（図示せず）の制御されたポンプ圧力に対して、より高いエネルギー要件を使用しなければならないことが、特に考えられる。あるいは、洗浄液ポンプ（図示せず）の下流の流量チャネル（図示せず）に閉塞（図示せず）が存在し、これが、背圧の上昇を引き起こし、洗浄液ポンプ（図示せず）のシステム挙動に影響を与えることが、特に考えられる。状況に応じて、出力量の別の値を比較することにより、診断された逸脱の原因を特定するための区別を行うことができる。このためには、特にリストで利用可能であり得る経験値が必要である。

これはまた、システム構成要素（図示せず）のシステム挙動の予想される出力量と監視される出力量との間の逸脱が、監視されるシステム構成要素自体によって引き起こされる必要がないことを示す。

洗浄液ポンプ（図示せず）の前に閉塞が存在する場合、次いで、搭載手段による逸脱を排除するための考えられる解決戦略の範囲内で、洗浄液ポンプを具体的に増やし、その結果、必要に応じて、閉塞を解放し、洗浄システム（図示せず）から洗い流すことができることを具体的に検討する必要がある。特に、本発明の第７の態様に記載の解決戦略の選択が、検討される。

解決戦略を実装するときに、本発明の第８の態様に記載の解決戦略を実装することが特に検討されるべきである。

選択され、実装された解決戦略が成功すると、システム構成要素のシステム挙動が発生し、これは、予想されるシステム挙動に対応する。

ここで説明する診断方法は、任意のシステム構成要素（図示せず）に適用できることを明確に指摘しておく必要がある。十分な数のセンサ（図示せず）または測定デバイス（図示せず）、１つ以上のシステム構成要素（図示せず）の予想されるシステム挙動に関する十分な数の経験値および成功する可能性のある解決策のリスト（図示せず）戦略が利用可能である場合、多数の発生する逸脱は、搭載された手段（図示せず）で、修正することができる。搭載手段（図示せず）では修復できないシステム挙動の逸脱も、早期に検出し、通常または早期の保守の範囲内で修復することができ、他の場合に発生する可能性のある損傷の拡大が、有利に防止され得る。

「診断方法の実行」プロセスステップでは、様々な変形例が可能である。

第１の変形例によれば、診断方法の実行ステップは、出力量に対して少なくとも１つの閾値（図示せず）を有するリスト（図示せず）を必要とする。この閾値は、出力量ごとの個別の値であり、入力量および考慮されるシステム構成要素にも依存する可能性がある。

監視される出力量が、個別に関連付けられた閾値を超え、かつ／または下回る場合、特に、必要に応じて、追加の出力量によって特徴付けることができる逸脱が存在する。この第１の変形例によれば、それぞれの閾値を超えることか、または下回ることのいずれが、逸脱につながるかは、個別に評価された出力量に依存する。これは、閾値と一緒に定義され、リストに記憶され得る。

さらに、解決戦略は、特に、本発明の第７および／または第８の態様の後で、特定の逸脱を再び排除することができる経験値から知られていると考えられる。

第２の変形例によれば、システム構成要素の予想されるシステム挙動は、依存性テーブル（図示せず）によって、特に、本発明の第５の態様に記載の方法の第１のステップに従って作成された依存性テーブル（図示せず）によって、記述されると考えられる。

依存性テーブル（図示せず）は、一度に１つのシステム構成要素（図示せず）のシステム挙動の離散的な経験値を記述し、その結果、監視される出力量との比較の前に、まず、依存性テーブル（図示せず）から経験値を選択する必要がある。この点に関して、特に、依存性テーブル（図示せず）に記憶されたデータセット（図示せず）と、診断方法の文脈での出力量の観察中の入力量の観察値との間の入力量に関して、最短ユークリッド距離によって最もよく定義された入力量を、比較することによって、最も適したデータセット（図示せず）の形式で、依存性テーブル（図示せず）から経験値を選択することを、特に検討する必要がある。

あるいは、依存性テーブル（図示せず）から、２つのデータセット（図示せず）の形式で、２つの最適な隣接する経験値（図示せず）を選択し、観察された入力量に従って、これら２つの経験値の間を補間することを検討する必要がある。

予想される出力量と観察される出力量との間に差が見出された場合、適切な手順、特に、本発明の第６の態様に記載の手順および解決戦略による可能性のある逸脱の解決、特に、本発明の第７および／または第８の態様に記載の手順によって、さらなる特徴付けを行うことができる。

第３の変形例によれば、システム構成要素（図示せず）の予想されるシステム挙動は、系統的依存（図示せず）、特に、本発明の第５の態様に記載の系統的依存（図示せず）によって、表されることが提案される。

系統的依存性（図示せず）は、入力量の関数として、システム挙動を連続的に記述することができ、その結果、第２の変形例について、上記のような経験値間の選択または補間は、有利には必要ない。

監視される出力量と予想される出力量との間に逸脱が検出された場合は、第２の変形例に従って続行することが示唆される。

依存性テーブル（図示せず）および閾値（図示せず）と同様に、系統的依存性（図示せず）は、特に、１つのシステム構成要素（図示せず）に対して有効であり、その結果、逸脱している系統的依存性（図示せず）または逸脱している依存性テーブル（図示せず）または逸脱している閾値（図示せず）は、逸脱しているシステム構成要素（図示せず）の検討のために、必然的に選択され得る。

図１８において示される診断手順では、個々の閾値（図示せず）を使用して、診断されたシステム構成要素（図示せず）のシステム挙動の閾値が存在するかどうかを決定する、第１の変形例に従った手順が、記述される。

逸脱が存在しない場合は、診断方法を停止するか、あるいは、同じまたは異なるシステム構成要素（図示せず）で続行することができる。

逸脱が検出された場合、特に、本発明の第６の態様および解決戦略の選択、特に、本発明の第７の態様に記載の選択に従って、逸脱のさらなる特徴付けを行うことができる。

続いて、診断方法はまた、同じまたは異なるシステム構成要素（図示せず）で、停止するか、あるいは続行することができる。

さらに、解決戦略（図示せず）の実装、特に、本発明の第８の態様に記載の実装が、後で考えられる。

任意選択的に、診断方法の開始後に、洗浄システム（図示せず）の電子制御ユニット（図示せず）の自己診断が実行される診断方法が、図１８に提案される。特に、以下の手段を検討することができる：過電流（図示せず）の読み取りおよび／またはメモリチェック（図示せず）および／または自動車（図示せず）の電子制御ユニット（図示せず）との通信チェック（図示せず）および／または温度チェック（図示せず）および／またはモーション検知（図示せず）および／または圧力検知（図示せず）および／または過電圧保護チェック（図示せず）および／または短絡チェック（図示せず）。

さらに、任意選択的に、洗浄システム（図示せず）の電子制御ユニット（図示せず）に接続されたすべてのシステム構成要素（図示せず）をチェックすることが提案される。特に、次の手段を検討する必要がある：短絡（図示せず）および／もしくは開回路（図示せず）および／もしくはインピーダンス整合（図示せず）の読み取りならびに／または電流チェック（図示せず）ならびに／またはバス通信チェック（図示せず）。

図１９における洗浄方法（マークなし）は、
・汚損状態／センサの利用可能性をチェックする手順ステップと、
・洗浄戦略を決定する手順ステップと、
・リソース要件を最適化する手順ステップと、
・定義された洗浄プロセスを実行する手順ステップと、からなる。

ここで提供される洗浄方法（マークなし）は、自律的に実行し、かつ／または手動で開始できる。

第１のステップとして、実際の利用可能性チェック（マークなし）、特に、自動車に設置されたすべてのセンサの実際の利用可能性チェック（図示せず）が提案される。実際の利用可能性は、関連付けられたセンサ（図示せず）の汚損状態の参照を提供し、その結果、実際の利用可能性を使用して、各関連付けられたセンサ（図示せず）の汚損状態を定量化することもできる。

センサの汚損状態／利用可能性は、好ましくは、すべてのセンサ（図示せず）について連続的に、または並行してチェックできる。

第２のステップは、洗浄戦略（マークなし）、特に、洗浄モード（図示せず）に応じた洗浄戦略（図示せず）、特に、本発明の第４の態様に記載の方法によって決定される洗浄戦略（図示せず）の決定を指す。

洗浄戦略（図示せず）は、好ましくは、定義された目標を達成するために可能な限り少ない洗浄リソース（図示せず）を使用する目的で、いつ、どこで、どのように、何を洗浄するかを指定する。洗浄戦略（図示せず）は、少なくとも１つのセンサに接続されている自動車（図示せず）のすべての表面（図示せず）を指す。

洗浄戦略を定義した後、洗浄プロセス（図示せず）ごとのリソース要件（図示せず）を最適化することが提案される。洗浄プロセス（図示せず）が、少なくとも１つのセンサ（図示せず）に割り当てられ、対応するセンサ（図示せず）の汚損状態または利用可能性を改善するように設定される。

リソース要件（図示せず）の最適化は、洗浄プロセス（図示せず）の定義に貢献する必要がある。これにより、使用するリソースをできるだけ少なくすることで、関連付けられたセンサ（図示せず）の利用可能性を、可能な限り向上させることが予想される。洗浄プロセスの最適化（図示せず）は、少なくとも１つのセンサ（図示せず）と能動的に接続されている表面（図示せず）を指す。

特に、本発明の第３の態様に記載の方法に従って、リソース要件（図示せず）の最適化を実行することができる。

さらに、リソース要件（図示せず）の最適化は、好ましくは、少なくとも１つのセンサ（図示せず）と能動的に接続されているすべての表面（図示せず）に対して、直列または並列に実行され得る。

洗浄戦略（マークなし）を決定する前の手順ステップには、特に、洗浄戦略（図示せず）が本発明の第４の態様に従って決定される場合、リソース要件を最適化する手順ステップ（マークなし）がすでに暗黙的に含まれている可能性があることを明確に指摘する必要がある。ただし、必ずしもそうとは限らないため、手順を個別に実行し、次々に実行することもできる。

上記の手順によって、少なくとも１つの洗浄プロセス（図示せず）が定義されると、次のステップ（マークなし）に従って実行されるが、実行では必ずしも同時に実行する必要はない。定義された洗浄プロセス（図示せず）は、洗浄プロセス（図示せず）の定義された開始条件（図示せず）が満たされた場合にのみ、実行されることも考えられる。

特に、洗浄プロセス（図示せず）を実装する場合、好ましくは、本発明の第１の態様に記載の洗浄方法（図示せず）の枠組み内での実装を検討する。

参照番号のリスト
１０ 洗浄方法
１１ 洗浄デバイス
１２ 時間の過程
１４ 自動車
１６ 洗浄システム
１８ 電子制御ユニット
２０ 表面
２２ 表面
２４ 表面
２６ 表面
２８ 表面
３０ 洗浄プロセス
３０ｄ リソース要件
３２ 洗浄プロセス
３２ｄ リソース要件
３４ 洗浄プロセス
３４ｄ リソース要件
３６ 洗浄プロセス
３６ｄ リソース要件
３８ 洗浄プロセス
３８ａ 洗浄プロセスの洗浄期間
３８ｂ 洗浄プロセスの開始時間
３８ｃ 洗浄プロセスの終了時間
３８ｄ リソース要件
４０ 洗浄プロセス
４０ａ 洗浄プロセスの洗浄期間
４０ｂ 洗浄プロセスの開始時間
４０ｃ 洗浄プロセスの終了時間
４０ｄ リソース要件
５０ センサ
５２ センサ
５４ センサ
５６ センサ
５６ａ センサ
５６ｂ センサ
５８ センサ
６０ 洗浄液分配システム
６２ 洗浄液リザーバ
６３ 洗浄液リザーバレベルセンサ
６４ 洗浄液
６６ 洗浄液ポンプ
６８ 空気圧リザーバ
７０ ノズル
７２ ノズル
７４ ノズル
７６ａ ノズル
７６ｂ ノズル
７８ａ ノズル
７８ｂ ノズル
８０ 洗浄液ライン
８２ 洗浄液ライン
８４ 洗浄液ライン
８６ 洗浄液ライン
８８ 洗浄液ライン
９０ 拭き取り要素
９２ 拭き取り要素
９４ 拭き取り要素
１００ 測定量
１００ｂ 洗浄期間の開始時間の測定量の測定値
１００ｃ 洗浄期間の終了時間の測定量の測定値
１００Ｄ 洗浄期間の終了時間と開始時間とにおける測定量の測定値の差
１０２ 測定量
１０２ｂ 洗浄期間の開始時間の測定量の測定値
１０２ｃ 洗浄期間の終了時間の測定量の測定値
１０２Ｄ 洗浄期間の終了時間と開始時間とにおける測定量の測定値の差
１０４ 測定量
１０４ｂ 洗浄期間の開始時間の測定量の測定値
１０４ｃ 洗浄期間の終了時間の測定量の測定値
１０４Ｄ 洗浄期間の終了時間と開始時間とにおける測定量の測定値の差
１０６ 測定量
１０６ｂ 洗浄期間の開始時間の測定量の測定値
１０６ｃ 洗浄期間の終了時間の測定量の測定値
１０６Ｄ 洗浄期間の終了時間と開始時間とにおける測定量の測定値の差
１０７ 測定量
１０７ｂ 洗浄期間の開始時間の測定量の測定値
１０７ｃ 洗浄期間の終了時間の測定量の測定値
１０７Ｄ 洗浄期間の終了時間と開始時間とにおける測定量の測定値の差
１０８ 測定量
１０８ｂ 洗浄期間の開始時間の測定量の測定値
１０８ｃ 洗浄期間の終了時間の測定量の測定値
１０８Ｄ 洗浄期間の終了時間と開始時間とにおける測定量の測定値の差
１１０ 制御量
１１０Ｖ 制御量の値
１１１ 制御量
１１１Ｖ 制御量の値
１１２ 制御量
１１２Ｖ 制御量の値
１１３ 制御量
１１３Ｖ 制御量の値
１１４ 制御量
１１４Ｖ 制御量の値
１１５ 制御量
１１５Ｖ 制御量の値
１１６ 制御量
１１６Ｖ 制御量の値
１１７ 制御量
１１７Ｖ 制御量の値
１１８ 制御量
１１８Ｖ 制御量の値
１１９ 制御量
１１９Ｖ 制御量の値
１２０ 系統的依存性、好ましくは、洗浄システムのシステム挙動への系統的依存性
１２０Ｄ 洗浄期間の終了時間および開始時間の測定量の測定値の差と制御量の測定値との間の系統的依存性
１２０Ｒ リソース要件と制御量の測定値との間の系統的依存性
１２２ 系統的依存性、好ましくは汚損プロセスのシステム挙動への系統的依存性
１２４ 系統的依存性、好ましくは、洗浄システムのシステム構成要素のシステム挙動への系統的依存性
１３０ 制御量センサ
１３２ 制御量センサ
１３４ 制御量センサ
１４０ 処理量
１４１ 処理量
１４２ 処理量
１４３ システム関連の処理量
１４４ 環境処理量
１４５ 処理量
１４６ 処理量
１４７ 処理量
１５０ データ処理システム
１５２ 電子データ処理および評価システム
１５４ データベース
１５６ 制御量取得および設定システム
１５８ 処理量取得システム
１６０ 測定量取得システム
１７０ 処理量センサ
１７１ 処理量センサ
１７２ 処理量センサ
１７５ 処理量センサ
１７６ 処理量センサ
１７７ 処理量センサ
１８０ データリンク
１８１ データリンク
１８２ データリンク
１８３ データリンク
１８４ データリンク
１８５ データリンク
１８６ データリンク
１８７ データリンク
１８８ データリンク
１８９ データリンク
１９０ データリンク
１９１ データリンク
１９２ データリンク
１９３ データリンク
１９４ データリンク
１９５ データリンク
１９６ データリンク
１９７ データリンク
１９８ データリンク
２００ システム
２０２ 入力量
２０４ 出力量
２１０ 測定量を表すデータ
２１２ 測定量を表すデータ
２１４ 測定量を表すデータ
２２０ 利用可能性
２２１ 実際の利用可能性
２２２ 利用可能性
２２３ 予想される利用可能性
２２４ 利用可能性
２２５ システム／センサがその要件を満たさなくなる利用可能性
２２６ システム／センサがその要件を完全に満たすことができる利用可能性
２２７ 利用可能性の閾値
２２８ 利用可能性の閾値
２２９ 利用可能性の予想される増加
２３０ 洗浄液バルブ
２３２ 洗浄液バルブ
２３４ 洗浄液バルブ
２３６ 洗浄液バルブ
２３８ 洗浄液バルブ
２４０ 洗浄液マルチウェイバルブ
２４２ 洗浄液マルチウェイバルブ
２５０ 洗浄モード
２６０ 第１の利用可能性
２６２ 第２の利用可能性
２６４ 利用可能性の変更／利用可能性の喪失
２７０ 距離
２７２ まだカバーされていない距離
２７４ 予想される距離
２８０ 動作時間
２８２ まだカバーされていない動作時間
２８４ 予想される動作時間
ＡＤ 依存性テーブルおよび／または系統的依存性にアクセスする
ＢＤＴ 依存性テーブルを作成する
ＢＤＴＳ１ 依存性テーブルを作成するステップ１
ＢＤＴＳ２ 依存性テーブルを作成するステップ２
ＢＤＴＳ３ 依存性テーブルを作成するステップ３
ＢＤＴＳ４ 依存性テーブルを作成するステップ４
ＤＣＱＳ 制御量設定値を導出する
ＤＣＱＳＳ１ 制御量設定値を導出するステップ１
ＤＣＱＳＳ２ 制御量設定値を導出するステップ２
ＤＰ１ データセット
ＤＰ２ データセット
ＤＰ３ データセット
ＤＰ４ データセット
ＤＳＤ 系統的依存性を導出する
ＤＳＤＳ１ 系統的依存性を導出するステップ１
ＤＳＤＳ２ 系統的依存性を導出するステップ２
ＤＳＤＳ３ 系統的依存性を導出するステップ３
ＤＴ 依存性テーブル
ＭＣＳ 洗浄される表面を選択する方法
ＭＣＳＳ１ 洗浄される表面を選択する方法ステップ１
ＭＣＳＳ２ 洗浄される表面を選択する方法ステップ２
ＭＣＳＳ３ 洗浄される表面を選択する方法ステップ３
ＭＣＳＳ４ 洗浄される表面を選択する方法ステップ４
ＭＣＳＳ５ 洗浄される表面を選択する方法ステップ５
ＭＤＳＤ１ 系統的依存性を間接的に導出する方法
ＭＤＳＤ２ 系統的依存性を間接的に導出する方法
ＭＤＳＤ３ 系統的依存性を間接的に導出する方法
ＭＯＲＲ リソース要件を最適化する方法
ＳＣＱＳ 制御量設定値を記憶する
ＵＥＡ まだカバーされていない自動車の距離または動作時間での予想される利用可能性を決定する方法
ＵＥＡａ まだカバーされていない自動車の距離または動作時間での予想される利用可能性を決定する方法のステップａ
ＵＥＡｂ まだカバーされていない自動車の距離または動作時間での予想される利用可能性を決定する方法のステップｂ
ＵＥＡＴ 利用可能性の閾値に達したときに、まだカバーされていない自動車の予想される距離または動作時間を決定する方法
ＵＥＡＴａ 利用可能性の閾値に達したときに、まだカバーされていない自動車の予想される距離または動作時間を決定する方法のステップａ
ＵＥＡＴｂ 利用可能性の閾値に達したときに、まだカバーされていない自動車の予想される距離または動作時間を決定する方法のステップｂ
ＵＥＧＡＴ 利用可能性の予想される増加を決定する方法であって、現在の利用可能性および利用可能性の予想される増加の合計が、利用可能性の閾値が超えられないように、自動車がカバーする距離または動作時間を達成するのに十分である、方法
ＵＥＧＡＴａ 利用可能性の予想される増加を決定する方法であって、現在の利用可能性および利用可能性の予想される増加の合計が、利用可能性の閾値が超えられないように、自動車がカバーする距離または動作時間を達成するのに十分である、方法のステップａ

Claims (15)

1. 自動車（１４）の表面（２０、２２、２４、２６、２８）の洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）のためのリソース要件（３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄ）を最適化する方法（ＭＯＲＲ）であって、
   センサ（５０、５２、５４、５６、５６ａ、５６ｂ、５８）が、前記表面（２０、２２、２４、２６、２８）に動作可能に接続され、
   前記方法が、前記自動車（１４）の洗浄システム（１６、２００）のシステム挙動のため、好ましくは、少なくとも１つの表面（２０、２２、２４、２６、２８）の洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）のシステム挙動、好ましくは、リソース効率の高い洗浄、特に好ましくは、リソースを節約する洗浄のために依存性テーブル（ＤＴ）からのデータを使用し、
   前記依存性テーブル（ＤＴ）は、各々が、前記洗浄システム（１６、２００）の入力量（２０２）および前記洗浄システム（１６、２００）の出力量（２０４）を示すデータセット（ＤＰ１、ＤＰ２、ＤＰ３、ＤＰ４）を示し、
   前記出力量（２０４）が、前記システム（１６、２００）の前記システム挙動、好ましくは、前記洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）の少なくとも１つの制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）と、前記洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）の開始時間（３８ｂ、４０ｂ）の前記センサ（５０、５２、５４、５６、５６ａ、５６ｂ、５８）の利用可能性（２２０、２２２、２２４）と、前記洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）の終了時間（３８ｃ、４０ｃ）の前記センサ（５０、５２、５４、５６、５６ａ、５６ｂ、５８）の利用可能性（２２０、２２２、２２４）との間の前記洗浄システム（１６、２００）のシステム挙動の前記依存性テーブル（ＤＴ）により、前記入力量（２０２）に依存し、
   前記洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）の前記リソース要件（３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄ）が、前記制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）に依存し、
   －データベース（１５４）ならびに／または電子データ処理および評価ユニット（１５２）および／もしくは電子制御ユニット（１８）から前記依存性テーブル（ＤＴ）の前記データにアクセスするステップ（ＡＤ）と、
   －前記依存性テーブル（ＤＴ）のデータセット（ＤＰ１、ＤＰ２、ＤＰ３、ＤＰ４）ごとに、前記洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）の終了時間（３８ｃ、４０ｃ）の前記センサ（５０、５２、５４、５６、５６ａ、５６ｂ、５８）の前記利用可能性（２２０、２２２、２２４）と前記洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）の開始時間（３８ｂ、４０ｂ）の前記センサ（５０、５２、５４、５６、５６ａ、５６ｂ、５８）の前記利用可能性（２２０、２２２、２２４）との差を導出するステップと、
   －前記依存性テーブル（ＤＴ）のデータセット（ＤＰ１、ＤＰ２、ＤＰ３、ＤＰ４）ごとに、前記それぞれのリソース要件（３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄ）に対する前記差の比率を導出するステップ（ＤＣＱＳＳ１）と、
   －前記比率の最大値を示す前記データセット（ＤＰ１、ＤＰ２、ＤＰ３、ＤＰ４）の前記制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）を選択するステップ（ＤＣＱＳＳ２）と、
   －好ましくは、前記制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）を制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）設定値として前記データベース（１５４）ならびに／または前記電子データ処理および評価ユニット（１５２）および／もしくは前記電子制御ユニット（１８）に記憶するステップ（ＳＣＱＳ）と、を示す、方法（ＭＯＲＲ）。
2. 自動車（１４）の表面（２０、２２、２４、２６、２８）の洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）のためのリソース要件（３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄ）を最適化する方法（ＭＯＲＲ）であって、センサ（５０、５２、５４、５６、５６ａ、５６ｂ、５８）が、前記表面（２０、２２、２４、２６、２８）に動作可能に接続され
   前記方法が、前記自動車（１４）の洗浄システム（１６、２００）のシステム挙動のため、好ましくは、少なくとも１つの表面（２０、２２、２４、２６、２８）の洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）のシステム挙動、好ましくは、リソース効率の高い洗浄、特に好ましくは、リソースを節約する洗浄のために系統的依存性（１２０、１２０Ｄ、１２０Ｒ）を使用し、
   前記系統的依存性（１２０、１２０Ｄ、１２０Ｒ）は、各々が、前記洗浄システム（１６、２００）の入力量（２０２）および前記洗浄システム（１６、２００）の出力量（２０４）を示すデータセット（ＤＰ１、ＤＰ２、ＤＰ３、ＤＰ４）を示し、
   前記出力量（２０４）が、前記システム（１６、２００）の前記システム挙動、好ましくは、前記洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）の少なくとも１つの制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）と、前記洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）の開始時間（３８ｂ、４０ｂ）の前記センサ（５０、５２、５４、５６、５６ａ、５６ｂ、５８）の利用可能性（２２０、２２２、２２４）と、前記洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）の終了時間（３８ｃ、４０ｃ）の前記センサ（５０、５２、５４、５６、５６ａ、５６ｂ、５８）の利用可能性（２２０、２２２、２２４）との間の前記洗浄システム（１６、２００）のシステム挙動の前記系統的依存性（１２０、１２０Ｄ、１２０Ｒ）により、前記入力量（２０２）に依存し、
   前記洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）の前記リソース要件（３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄ）が、前記制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）に依存し、
   －データベース（１５４）ならびに／または電子データ処理および評価ユニット（１５２）および／もしくは電子制御ユニット（１８）から前記系統的依存性（１２０、１２０Ｄ、１２０Ｒ）にアクセスするステップ（ＡＤ）と、
   －前記系統的依存性（１２０、１２０Ｄ、１２０Ｒ）の過程について、前記洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）の終了時間（３８ｃ、４０ｃ）の前記センサ（５０、５２、５４、５６、５６ａ、５６ｂ、５８）の前記利用可能性（２２０、２２２、２２４）と前記洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）の開始時間（３８ｂ、４０ｂ）の前記センサ（５０、５２、５４、５６、５６ａ、５６ｂ、５８）の前記利用可能性（２２０、２２２、２２４）との差の過程を導出するステップと、
   －前記系統的依存性（１２０、１２０Ｄ、１２０Ｒ）の前記過程について、差の前記過程と前記それぞれのリソース要件（３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄ））の過程の比率の過程を導出するステップ（ＤＣＱＳＳ１）と、
   －前記比率の最大値を示す前記比率の前記過程での前記点に属する前記制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）を選択するステップ（ＤＣＱＳＳ２）と、
   －好ましくは、前記制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）を制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）設定値として前記データベース（１５４）ならびに／または前記電子データ処理および評価ユニット（１５２）および／もしくは前記電子制御ユニット（１８）に記憶するステップ（ＳＣＱＳ）と、を示す、方法（ＭＯＲＲ）。
3. －前記依存性テーブル（ＤＴ）および／または前記系統的依存性（１２０、１２０Ｄ、１２０Ｒ）が、処理量（１４０、１４１、１４２、１４３、１４４、１４５、１４６、１４７）、好ましくは、前記自動車（１４）の近傍の湿度および／もしくは温度、ならびに／または降雨量および／もしくは降雪量、ならびに／または前記自動車（１４）の座標への依存性を示し、
   －前記制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）の選択の前に、前記依存性テーブル（ＤＴ）からの前記制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）の前記選択で考慮される前記データセット（ＤＰ１、ＤＰ２、ＤＰ３、ＤＰ４）および／または前記制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）の前記選択で考慮される前記系統的依存性（１２０、１２０Ｄ、１２０Ｒ）の領域がまず、前記それぞれの処理量（１４０、１４１、１４２、１４３、１４４、１４５、１４６、１４７）、好ましくは、前記計画された旅程に沿った現在の湿度および／もしくは予測湿度、ならびに／または前記計画された旅程に沿った前記自動車（１４）の近傍の現在の温度および／もしくは予測温度、ならびに／または前記計画された旅程に沿った現在の降雨および／もしくは予測降雨、ならびに／または前記計画された旅程に沿った現在の降雪量および／もしくは予測降雪量、ならびに／または前記計画された旅程に沿った前記自動車（１４）の座標および／もしくは前記自動車（１４）の予測座標から２０％未満逸脱し、好ましくは、１０％未満逸脱し、特に好ましくは、５％未満逸脱する領域に制限されることを特徴とする、請求項１または２に記載の自動車（１４）の表面（２０、２２、２４、２６、２８）の洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）のためのリソース要件（３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄ）を最適化する方法（ＭＯＲＲ））。
4. －前記依存性テーブル（ＤＴ）および／または前記系統的依存性（１２０、１２０Ｄ、１２０Ｒ）が、前記洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）の前記開始時間（３８ｂ、４０ｂ）の前記センサ（５０、５２、５４、５６、５６ａ、５６ｂ、５８）の前記利用可能性（２２０、２２２、２２４）への依存性を示し、
   －前記制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）の前記選択の前に、前記依存性テーブル（ＤＴ）からの前記制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）の前記選択で考慮される前記データセット（ＤＰ１、ＤＰ２、ＤＰ３、ＤＰ４）および／または前記制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）の前記選択で考慮される前記系統的依存性（１２０、１２０Ｄ、１２０Ｒ）の領域がまず、特に、まだカバーされていない前記自動車（１４）の距離または動作時間での予想される利用可能性（２２３）を決定する方法（ＵＥＡ）を適用することによって、前記センサ（５０、５２、５４、５６、５６ａ、５６ｂ、５８）の前記実際の利用可能性（２２１）および／または前記計画された経路上の点での前記センサ（５０、５２、５４、５６、５６ａ、５６ｂ、５８）の予想される利用可能性（２２３）から２０％未満逸脱し、好ましくは、１０％未満、特に好ましくは、５％未満逸脱する領域に制限されることを特徴とする、請求項１～３のいずれか一項に記載の自動車（１４）の表面（２０、２２、２４、２６、２８）の洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）のためのリソース要件（３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄ）を最適化する方法（ＭＯＲＲ）。
5. －前記依存性テーブル（ＤＴ）および／または前記系統的依存性（１２０、１２０Ｄ、１２０Ｒ）が、前記洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）の前記開始時間（３８ｂ、４０ｂ）の前記センサ（５０、５２、５４、５６、５６ａ、５６ｂ、５８）の前記利用可能性（２２０、２２２、２２４）への依存性を示し、
   －前記制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）の前記選択の前に、前記依存性テーブル（ＤＴ）からの前記制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）の前記選択で考慮される前記データセット（ＤＰ１、ＤＰ２、ＤＰ３、ＤＰ４）および／または前記制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）の前記選択で考慮される前記系統的依存性（１２０、１２０Ｄ、１２０Ｒ）の領域はまず、前記洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）の前記開始時間（３８ｂ、４０ｂ）の前記センサ（５０、５２、５４、５６、５６ａ、５６ｂ、５８）の前記利用可能性（２２０、２２２、２２４）が、前記センサ（５０、５２、５４、５６、５６ａ、５６ｂ、５８）の前記実際の利用可能性（２２０、２２２、２２４）未満である領域に制限され、
   －前記選択された制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）に関連付けられた前記洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）の前記開始時間（３８ｂ、４０ｂ）の前記センサ（５０、５２、５４、５６、５６ａ、５６ｂ、５８）の前記利用可能性（２２０、２２２、２２４）が、前記制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）設定値として前記選択された制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）とともにさらに保存されることを特徴とする、請求項１～４のいずれか一項に記載の自動車（１４）の表面（２０、２２、２４、２６、２８）の洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）のためのリソース要件（３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄ）を最適化する方法（ＭＯＲＲ）。
6. 前記制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）の前記選択の前に、前記依存性テーブル（ＤＴ）からの前記制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）の前記選択において考慮される前記データセット（ＤＰ１、ＤＰ２、ＤＰ３、ＤＰ４）および／または前記制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）の前記選択で考慮される前記系統的依存性（１２０、１２０Ｄ、１２０Ｒ）の前記領域はまず、利用可能性の予想される増加（２２９）が、センサ機能の意図しない障害なしに、特に、利用可能性の予想される増加（２２９）を決定する方法（ＵＥＧＡＴ）であって、前記現在の利用可能性および前記利用可能性の予想される増加の合計が、利用可能性の閾値（２２７、２２８）が超えられないように、前記自動車（１４）によってカバーされる距離または動作時間を達成するのに十分である、方法（ＵＥＧＡＴ）によって、前記自動車（１４）の現在の旅程を実行できる前記利用可能性を２０％上回らない、かつ／または利用可能性の閾値（２２７、２２８）に到達するまで、好ましくは、１０％上回らない、特に好ましくは、５％上回らない領域に制限されることを特徴とする、請求項１～５のいずれか一項に記載の自動車（１４）の表面（２０、２２、２４、２６、２８）の洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）のためのリソース要件（３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄ）を最適化する方法（ＭＯＲＲ）。
7. 前記制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）の前記選択の前に、前記依存性テーブル（ＤＴ）からの前記制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）の前記選択において考慮される前記データセット（ＤＰ１、ＤＰ２、ＤＰ３、ＤＰ４）および／または前記制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）の前記選択で考慮される前記系統的依存性（１２０、１２０Ｄ、１２０Ｒ）の前記領域はまず、利用可能性の予想される増加（２２９）が、利用可能性の閾値（２２７、２２８）を下回らずに、特に、利用可能性の閾値（２２７、２２８）に達したときに、まだカバーされていない前記自動車（１４）の予想される距離または予想される動作時間を決定する方法（ＵＥＡＴ）を適用することによって、特に、利用可能性の予想される増加（２２９）を決定する方法（ＵＥＧＡＴ）であって、前記現在の利用可能性および前記利用可能性の予想される増加の合計が、利用可能性の閾値（２２７、２２８）が超えられないように、前記自動車（１４）によってカバーされる距離または動作時間を達成するのに十分である、方法（ＵＥＧＡＴ）を適用することによって、次の洗浄プロセスまでの距離または動作時間を達成するのに十分である領域に制限され、利用可能性の閾値（２２７、２２８）を下回らずに、前記次の洗浄プロセスまでの前記距離または前記動作時間を達成するために必要な前記利用可能性の増加（２２９）を２０％上回らず、好ましくは、１０％上回らず、特に好ましくは、５％上回らないことを特徴とする、請求項１～６のいずれか一項に記載の自動車（１４）の表面（２０、２２、２４、２６、２８）の洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）のためのリソース要件（３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄ）を最適化する方法（ＭＯＲＲ）。
8. 第１の制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）および第２の制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）が選択され、それぞれの第１の制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）設定値およびそれぞれの第２の制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）設定値が、洗浄プロセスのシーケンス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）のための第１および第２の洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）を定義し、前記第２の洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）が、前記第１の洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）の完了後に実行されることを特徴とする、請求項１～７のいずれか一項に記載の自動車（１４）の表面（２０、２２、２４、２６、２８）の洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）のためのリソース要件（３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄ）を最適化する方法（ＭＯＲＲ）。
9. 前記方法（ＭＯＲＲ）が、洗浄される複数の表面（２０、２２、２４、２６、２８）のために、特に２つ、３つ、４つ、５つ、またはそれ以上の洗浄される表面（２０、２２、２４、２６、２８）のために、直列または並列に実施されることを特徴とする、請求項１～８のいずれか一項に記載の自動車（１４）の表面（２０、２２、２４、２６、２８）の洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）のためのリソース要件（３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄ）を最適化する方法（ＭＯＲＲ）。
10. 前記制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）が、多基準最適化手順によって、選択されることを特徴とする、請求項１～９のいずれか一項に記載の自動車（１４）の表面（２０、２２、２４、２６、２８）の洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）のためのリソース要件（３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄ）を最適化する方法（ＭＯＲＲ）。
11. 自動車（１４）の少なくとも１つの表面（２０、２２、２４、２６、２８）のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための洗浄方法（１０）であって、
    前記自動車（１４）が、洗浄システム（１６）および少なくとも１つのセンサ（５０、５２、５４、５６、５６ａ、５６ｂ、５８）を示し、
    前記センサ（５０、５２、５４、５６、５６ａ、５６ｂ、５８）が、１つの表面（２０、２２、２４、２６、２８）に動作可能に接続され、
    前記洗浄方法が、少なくとも１つの洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）を示し、
    前記洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）が、１つの表面（２０、２２、２４、２６、２８）を洗浄するように適合され、開始時間（３８ｂ、４０ｂ）および終了時間（３８ｃ、４０ｃ）を含む洗浄期間（３８ａ、４０ａ）を示し、
    前記洗浄システム（１６）が、電子制御ユニット（１８）、洗浄液分配システム（６０）を示し、前記洗浄液分配システム（６０）が、好ましくは、少なくとも１つの流体リザーバ（６２）と、少なくとも１つのノズル（７０、７２、７４、７６、７６ａ、７６ｂ、７８、７８ａ、７８ｂ）と、少なくとも１つの洗浄液ライン（８０、８２、８４、８６、８８）と、を含み、
    前記センサ（５０、５２、５４、５６、５６ａ、５６ｂ、５８）が、少なくとも１つの測定量（１００、１０２、１０４、１０６、１０７、１０８）、好ましくは、前記センサ（５０、５２、５４、５６、５６ａ、５６ｂ、５８）の利用可能性（２２０、２２２、２２４）、処理量（１４０、１４１、１４２、１４３、１４４、１４５、１４６、１４７）、好ましくは、前記自動車（１４）の近傍の湿度、および／もしくは温度、ならびに／または降雨量および／もしくは降雪量、ならびに／または前記自動車（１４）の座標、ならびに／または制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）を検出し、前記測定量（１００、１０２、１０４、１０６、１０７、１０８）を前記電子制御ユニット（１８）に送信するように適合され、
    前記ノズル（７０、７２、７４、７６、７６ａ、７６ｂ、７８、７８ａ、７８ｂ）が、洗浄液（６４）を前記表面（２０、２２、２４、２６、２８）と作動可能に接続するように適合され、
    前記電子制御ユニット（１８）が、前記洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）の少なくとも１つの制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）によって、前記洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）を制御し、かつ／または調整するように適合され、
    前記洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）のリソース要件（３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄ）が、制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）設定値に依存し、
    前記電子制御ユニット（１８）が、前記リソース効率の高い洗浄、好ましくは、請求項１～１０のいずれか一項に記載の方法（ＭＯＲＲ）によって導出された制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）設定値を適用するリソースを節約する洗浄を制御し、かつ／または調整することを特徴とする、洗浄方法（１０）。
12. 前記電子制御ユニット（１８）が、実際の測定量値、好ましくは、洗浄される前記表面（２０、２２、２４、２６、２８）に動作可能に接続されている前記センサ（５０、５２、５４、５６、５６ａ、５６ｂ、５８）の実際の利用可能性（２２１）に応じて、前記リソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄を制御し、かつ／または調整することを特徴とする、請求項１１に記載の洗浄方法（１０）。
13. 自動車（１４）の少なくとも１つの表面（２０、２２、２４、２６、２８）のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための、請求項１～１０のいずれか一項に記載の自動車（１４）の表面（２０、２２、２４、２６、２８）の洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）のためのリソース要件（３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄ）を最適化する方法（ＭＯＲＲ）によって導出された制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）設定値の使用。
14. 電子制御ユニット（１８）、洗浄液分配システム（６０）を示す洗浄システム（１６）であって、前記洗浄液分配システム（６０）が、少なくとも１つの流体リザーバ（６２）と、少なくとも１つのノズル（７０、７２、７４、７６、７６ａ、７６ｂ、７８、７８ａ、７８ｂ）と、少なくとも１つの洗浄液ライン（８０、８２、８４、８６、８８）と、を含み
    前記洗浄システム（１６）が、センサ（５０、５２、５４、５６、５６ａ、５６ｂ、５８）が動作可能に接続された、自動車（１４）の表面（２０、２２、２４、２６、２８）の洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）のためのリソース要件（３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄ）を最適化するための請求項１～１０のいずれか一項に記載の方法（ＭＯＲＲ）を実行するように適合され、
    かつ／または
    前記洗浄システム（１６）が、自動車（１４）の少なくとも１つの表面（２０、２２、２４、２６、２８）のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための請求項１１または１２に記載の洗浄方法（１０）を実行するように適合されている、洗浄システム（１６）。
15. 自動車（１４）であって、
    前記自動車（１４）が、請求項１４に記載の洗浄システム（１６）を示し、
    かつ／または
    前記自動車（１４）が、請求項１１または１２に記載の自動車（１４）の少なくとも１つの表面（２０、２２、２４、２６、２８）のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための洗浄方法（１０）を実行するように適合され、
    かつ／または
    前記自動車（１４）が、請求項１～１０のいずれか一項に記載の自動車（１４）の表面（２０、２２、２４、２６、２８）の洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）のためのリソース要件（３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄ）を最適化する方法（ＭＯＲＲ）を実行するように適合され、
    かつ／または
    前記自動車（１４）の少なくとも１つの表面（２０、２２、２４、２６、２８）のリソース効率の高い洗浄、好ましくは、リソースを節約する洗浄のための、請求項１～１０のいずれか一項に記載の自動車（１４）の表面（２０、２２、２４、２６、２８）の洗浄プロセス（３０、３２、３４、３６、３８、４０）のためのリソース要件（３０ｄ、３２ｄ、３４ｄ、３６ｄ、３８ｄ、４０ｄ）を最適化する方法（ＭＯＲＲ）によって導出された制御量（１１０、１１１、１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、１１７、１１８、１１９）設定値の使用に適合された、自動車（１４）。

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