AT526003A2 - Ein Fahrerasssistenzsystem als „virtuelle KopilotIn“, das Hilfestellung angepasst an die Fähigkeiten und Charaktermerkmale der FahrerIn leistet und kommuniziert - Google Patents

Abstract

Ein Fahrerassistenzsystem, das wie eine virtuelle KopilotIn agiert. Da FahrzeuglenkerInnen in Bezug auf Fahrverhalten, -kenntnisse und -fähigkeiten, als auch von Ihren Charaktermerkmalen her sehr unterschiedlich sind, erscheint es sinnvoll das Assistenzsystem an die Eigenheiten der aktuellen LenkerIn anzupassen: Die gegenständliche Erfindung beschreibt ein Fahrerassistenzsystem das Zugriff auf klassifizierte, statistische Daten von FahrerIn- und ihren Charaktermerkmalen hat und diesen nutzt, um Gesamtprofile von bekannten FahrzeugnutzerInnen anzulegen. Während des Beginns einer Fahrt werden, mittels breit gestreuter Sensorik, Datenmuster der LenkerIn, sowie zu ihrer Fahrt gesammelt und mit den Datenprofilen von bereits bekannten FahrzeugnutzerInnen verglichen. Ergibt dieser Vergleich einen Treffer so nutzt das Assistenzsystem dieses Datenprofil als Grundlage für die, auf die individuelle LenkerIn abgestimmte, Fahrerunterstützung während der Weiterfahrt. Ergibt der Vergleich keinen Treffer, so wird unter Einbeziehung der klassifizierten Datenmuster ein neues Gesamtprofil der unbekannten LenkerIn erstellt und dieses für die Assistenz während der weiteren Fahrt und zukünftigen Fahrten genutzt.

Description

Die Erfindung beschreibt ein auf komplexer Mustererkennung basierendes Assistenzsystem für FahrzeuglenkerInnen, welches, abhängig von den Kenntnissen und Fähigkeiten der Fahrerlin, unterstützt und assistiert. Dabei kommuniziert es mit der Lenkerlin in einer, (optional) den psychologischen Merkmalen der FahreriIn optimal angepassten Art und Weise, mit dem Ziel sich als hilfreiche „Kopilotin“ zu installieren. Falls dies erfolgreich gelingt, bilden das Assistenzsystem und die FahrerlIn ein „virtuelles Team“ welches die Fahrsicherheit signifikant erhöht, indem jede der beiden entsprechend ihren „Veranlagungen“ einen wertvollen Beitrag zur Sicherheit leistet.

In der Luftfahrt trägt das Team Pilotin/ Kopilotin einen wichtigen Anteil zur Flugsicherheit bei, da bereits in der Ausbildung verstärktes Augenmerk auf Teamfähigkeit gelegt wird. Die Kopilotin ist angehalten abweichende Einschätzungen dem/ der Ranghöheren mitzuteilen oder gegebenenfalls sogar einzugreifen, wenn davon auszugehen ist, dass die/der Ranghöhere ihre/seine Entscheidungen auf offensichtlich falsche oder ihr/ihm fehlende Informationen stützt.

Der Gedanke eine derartige „Kopilot-Software“ im Auto zu installieren ist somit naheliegend.

Dem steht jedoch im allgemeinen die Vorstellung vieler Autofahrerinnen entgegen, das sie „unfehlbar“ seinen, und von niemandem Anweisungen empfangen müssen. Folglich ist es notwendig, dass sich die virtuelle RatgeberIn das Vertrauen der LenkerInnen erarbeitet — dabei kann die „Kenntnis“ von allgemeinen menschlichen psychologischen Charaktermerkmalen und Verhaltensmustern von Gruppen von LenkerInnen sehr hilfreich sein!

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (Kl) bei der Steuerung von Fahrzeugen wird bereits seit mehr als einem Jahrzehnt diskutiert:

Zum einen gibt es Ansätze das Steuern des Fahrzeugs zur Gänze einem Autopiloten zu übertragen — die Insassen sind dann an der Steuerung des Fahrzeugs komplett unbeteiligt. Bis dato haben derartige Systeme noch keine Massenzulassung erreicht!

Ein anderer Ansatz besteht darin der LenkerIn unbedeutende / lästige / monotone einfache und überschaubare Tätigkeiten abzunehmen (z.B. Licht oder Scheibenwischer einschalten, Einparkassistenten, Spurhalteassistenten auf Autobahnen...), bei komplexeren Fahrmanövern jedoch die Kontrolle des Fahrzeugs dem Menschen zu überlassen.

Hier wird bilderkennende Kl eingesetzt um bestimmte Muster auf Röntgenaufnahmen einer möglichen Krankheit zuzuordnen. Die Bilderkennung funktioniert mittlerweile derart gut, dass sie sogar erfahrene Röntgenspezialistinnen im Alltag übertrifft!

Jedoch bedeutet eine erhöhte Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Krankheit aufgrund eines Röntgenbildes nicht automatisch, dass die Krankheit auch tatsächlich existiert. Der Arzt ist Jedoch mittels anderer Diagnoseverfahren imstande besagte Krankheit zu bestätigen oder auszuschließen! Somit ergänzen sich KI und Arzt — sehr zum Wohl der Patientinnen!

Der gleiche Grundgedanke ist Basis der gegenständlichen Erfindung:

Die Software hat unter Umständen Zugang zu einer Vielzahl von Sensoren (Stereokameras, Radar, Lidar, Abstandssensoren, Infrarotkameras/ -sensoren... ) gegebenenfalls verfügt sie auch über Informationen, die von externen Systemen bereitgestellt werden (z.B. Wetter- und Verkehrsdaten, Unfall- und Staumelder, ...) oder Daten, die von anderen Fahrzeugen im näheren Verkehrsumfeld stammen. Indem die Software diese Informationen der Fahrerin in geeigneter Weise bereitstellt, kann diese rechtzeitig und treffsichere - „bessere“ (im Sinne der Verkehrssicherheit) Entscheidungen treffen!

Die Zauberworte in diesem Zusammenhang sind „... in geeigneter Weise ...“

Es ist offensichtlich, dass eine FahranfängerIn sehr rasch durch ein Zuviel an Informationen überfordert werden kann. Umgekehrt weiß eine routinierte Autofahrerin bereits durch die Bemerkung des Assistenzsystems: „Auf der Fahrspur rechts neben dir beginnt es zu stauen“, dass vermehrt mit Fahrzeugen, die in die eigene Spur wechseln, zu rechnen ist!

Es erscheint daher sinnvoll, Autolenkerinnen in Gruppen / Klassen einzuteilen wie zum Beispiel:

- FahranfängerIn

- LenkerIn mit ausreichende Grundkenntnisse / kommt zurecht

- normale / durchschnittliche LenkeriIn

- routinierte Langstreckenfahrerin

- rasanter Schnellfahrer/ Verkehrsrowdy

- älterer FahrerIn mit verzögerter Reaktion / eingeschränkter Wahrnehmung

- FahrerInnen mit besonderen Bedürfnissen oder Beeinträchtigungen

Auch hier wird wiederum auf „...geeignete Kommunikation...“ verwiesen!

Menschen sind unterschiedliche Persönlichkeiten und reagieren auf dieselben Informationen, Ratschläge, Anweisungen unterschiedlich. Um die bestmögliche Akzeptanz der virtuellen Assistentin zu erreichen, sollte den Charaktereigenschaften der FahreriIn Beachtung geschenkt werden.

So erscheint es sinnvoll die Art und Weise der Kommunikation an psychologisch Persönlichkeitsmodellen wie dem FFM-/ OCEAN-Modell („Big 5“ - alternativ Big 2/ 3/ 6/ .... Oder anderen psychologischen Modellen) auszurichten und sinngemäß eine Persönlichkeits-Klassifizierung / ein Profiling nach Gruppen hinsichtlich Kommunikationsverhalten vorzunehmen. Die Inputs hierfür können die Kommunikation (Selbstbezug, Wortwahl, Tonfall, Häufigkeit und Anzahl der Worte ...) die Reaktion auf die Kommunikation (eine Aufforderung wird befolgt / ignoriert/ ins Gegenteil verkehrt...) und auch Muster (Pattern) im Fahrstil / Einstellungen/ Wartung / Bedienung der Steuer-, Schaltelemente und Entertainment-Einrichtungen sein.

Ähnlich einer Partnervermittlungsagentur auf Algorithmenbasis gilt es hier die bestgeeignetste virtuelle Kopilotin zu finden, nur, dass das Matching nicht durch Selektion aus einem Pool potentieller Partnerinnen erfolgt, sondern sich die virtuelle Assistentin selbst in die „akzeptabelste“ Partnerin „verwandelt“!

Ein weiterer wichtiger Aspekt der „geeigneten Kommunikation“ sei hier aus Gründen der Vollständigkeit erwähnt:

Die Erfindung befasst sich mit spezifischen Assistenzsystemen in damit ausgestatteten, Fahrzeugen. Der Fall, dass eine LenkeriIn mehrere Fahrzeuge nutzt ist nicht ungewöhnlich. Sofern diese mit artgleichen Assistenzsystemen ausgestattet sind, sollte dies nach kurzer Eingewöhnungsphase (für FahrerIn und Assistenzsystem) zu keiner Beeinträchtigung führen.

Wechselt unsere, an ein Assistenzsystem gewöhnte, LenkerlIn in ein Fahrzeug ohne diese Hilfe — so wird er/sie das Ausbleiben der Unterstützung nicht oder verspätet in einer kritischen Situation wahrnehmen — mit möglichen fatalen Folgen:

Viele aktuell verwendete Fahrzeuge besitzen einen Assistenten, der bei Dämmerung oder Dunkelheit das Licht einschaltet. Beim Losfahren mit einem Fahrzeug ohne

Gleiches gilt für automatische Scheibenwischer.

Auch ein Abstandhaltesystem an des sich die LenkerIn gewöhnt hat, das in diesem Fahrzeug nicht vorhanden ist, könnte einen Auffahrunfall verursachen....

Aus diesem Grund ist es essentiell, dass die Aktion des virtuellen Assistentzsystems kommentiert wird: bevor es das Licht / die Scheibenwischer einschaltet meldet das Assistenzsystem dieses Vorhaben. Durch dieses wiederkehrende Melden ist die Fahrerln darauf konditioniert. Bleibt die Meldung in einer adäquaten Situation aus, sollte die LenkerIn aufmerksam werden und sich erinnern, dass dieses Fahrzeug keine Assistenzfunktion bereitstellt!

Bestandteile/ notwendige Elemente der Erfindung (Figur 1) wobei (2) optional — nicht zwingend notwendig - für diese Erfindung gesehen wird:

Das Assistenzsystem besteht aus einer Datensammlung von Mustern / Pattern, die Kategorien von Verhaltensmerkmalen von Fahrergruppen enthält (1), einer (optionalen) Datensammlung von Mustern mit Kategorien von Persönlichkeitsmerkmalen (2), einer Datensammlung von auf Fahrereigenschaften und Persönlichkeitsmerkmale ausgerichteten Kommunikationsmustern (3), einer Anzahl von Sensoren (11), welche Rückmeldungen über die Verkehrssituation und im Umfeld interagierende Fahrzeuge liefert (10), Sensoren (9), die fahrerspezifische Einstellungen (Keycard, Sitz-, Spiegel-, Lenkrad-, Radio-, Handyeinstellungen...) Sensoren (8), die persönliche Merkmale und Kommunikation (Wortwahl und Satzbildung, Tonlage der Stimme, Gesprächspausen, Akzent, Gesicht, Mimik...) der FahrerIn erfassen, einer Datensammlung (7), die diese während der aktuellen Fahrt gesammelten Sensordaten für die Dauer der Fahrt bereithält (zwischenspeichert), Logik-/ Prozessoreinheiten (6), die Daten (-muster) vergleichen oder verknüpfen, sowie einer Datensammlung (5), welche spezifisch angelegte Gesamtprofile von LenkerInnen enthält und adaptiert, die bereits das Fahrzeug mit dem gegenständlichen Assistenzsystem genutzt und gesteuert haben. (5a) bezeichnet jenes spezifische Gesamtprofil in (5), das mit der aktuell, das Fahrzeug lenkenden, FahrerIn verknüpft ist.

Figur 2 zeigt ein Flussdiagramm des Assistenzsystems welches die Funktionen und Abläufe der gegenständlichen Assistenzsoftware beschreibt (die in Klammern gesetzten Ziffern beziehen sich auf die Elemente in Figur 1):

[Dieser Prozess ist vergleichbar mit dem Cyber Fingerprinting, wo aufgrund von Betriebssystem, Hardwaremerkmalen, Browser (-Einstellungen), Bildschirmeigenschaften, verwendeten Applikationen ... der Nutzer im Internet in der Regel mit praktisch 100%iger Sicherheit bestimmt werden kann]

Ist die LenkerIn mit ausreichender Genauigkeit als bekannt identifiziert, so werden alle weiteren Aktionen mit dem identifizierten Profil (5a) abgeglichen. Neue Erkenntnisse im Rahmen der Fahrt und Assistenzunterstützung werden diesem Profil (5a) hinzugefügt nicht mehr zutreffende ungültig gestellt (lernendes System!)

Ist eine Identifizierung vor dem Losfahren nicht möglich werden Informationen zur Ermittlung der Fahrerklassifikation sowie zu den Charaktermerkmalen der FahrerIn wie üblich im Zwischenspeicher für die aktuelle Fahrt (7) gesammelt. Diese Daten können entweder zur Identifikation einer bekannten LenkerlIn in der Datensammlung der Gesamtprofile (5) führen oder wenn diese Identifikation nach einer definierten Zeitspanne nicht möglich ist, wird eine neue LenkerIn im Gesamtprofilspeicher (5) basierend auf den bis dato gesammelten Informationen des Zwischenspeichers (7) unter Einbeziehung der passenden Datenmuster aus (1), (2) [optional] und (3) angelegt.

In der Folge unterstützt das Assistenzsystem die Lenkerlin bei, im Fahrbetrieb auftretenden, monotonen, einfachen und überschaubaren Zuständen, sowie Risiko- und Gefahrensituationen welche von der Sensorik (10) und dem/n Prozessor(en) (6) als solche erkannt werden. Durch (optionalen) Zugriff auf die im psychologischen Teil des Gesamtprofils (5a) der aktuellen Fahrerin gespeicherten Muster wird die Kommunikation derart optimiert, dass mit der bestmöglichen Befolgung der Anweisungen bei dieser FahreriIn zu rechnen ist.

Das Assistenzsystem ist als permanent lernendes System konzipiert: Werden im Zwischenspeicher (7) Verhaltensmuster (sowohl fahrerische als auch charakterliche) erkannt, die im Widerspruch zu Verhaltensmustern im aktuellen Gesamtprofil (5a) stehen, so werden die Daten des aktuellen Nutzer-Gesamtprofils geändert um diesen

Weiters werden diese grundlegenden, längerfristigen Verhaltensänderungen (z.B. erworbene Routine / Veränderungen im Fahrkönnen) dazu führen, dass die dazugehörigen Musterklassen (ganz oder teilweise) ins Gesamtprofil nachgeladen sowie die nicht mehr zutreffenden Muster archiviert werden.

[gleiches gilt für Veränderungen der (optionalen) Persönlichkeitsmerkmale und die damit verknüpfte Kommunikation]

Ebenso sollte die Möglichkeit geschaffen werden ein Gesamtprofil zu löschen oder (auf Wunsch des Fahrers) die im Gesamtprofil gespeicherten Informationen durch eine geeignete Schnittstelle auf die Assistenzsysteme anderer Fahrzeuge übertragen zu können.

Auch können Schnittstellen geschaffen werden, welche statistische Auswertungen zum Gefahren und Risikoverhalten der LenkerIn in Übereinstimmung mit datenschutzrechtlichen Bestimmungen an Versicherungen, Forschungseinrichtungen weitergeben oder Gefahr- und Risikosituationen von bestimmten Straßenabschnitten (anonymisiert) an Verkehrsplaner weitergeben.

Abgeleitet vom Cloudcomputing kann die Möglichkeit Sinn ergeben, die Verarbeitung und Speicherung von Daten (-muster) aus dem Fahrzeug an andere Verarbeitungszentren auszulagern und die Funktion des Assistenzsystems auf Basis einer sicheren Datenübertragung zu besagten Verarbeitungsanlagen einzurichten.

Überlegungen zur Verkehrssicherheit können dazu führen, dass aufgrund von Verhaltensmustern, die auf eine Beeinträchtigung der Verkehrssicherheit der aktuellen LenkerlIn hindeuten (Alkoholisierung, Drogeneinfluss, Schlafmangel, verminderte Konzentration ...), der LenkeriIn von der Nutzung des Fahrzeugs abgeraten wird, oder es nicht mehr betrieben werden kann.

Natürlich kann das Fahrerassistenzsystem auch auf jede Art von menschlich gelenktem Fortbewegungsmittel angewendet werden, auch wenn dieses nicht als „Fahrzeug“ im eigentlichen Sinn angesehen wird: jede Art von Fluggeräten oder Wasserfahrzeugen, Eis-, Raumgleiter, ...)

Daten (-muster): damit wird ausgedrückt, dass sowohl einzelne Daten (z.B. die aktuelle Information „FahranfängerIn“) als auch ein Satz von Daten (z.B. Fahranfängerin, die Distanzen schwer einschätzen kann, jedoch dazu neigt sehr häufig die Fahrspur zu wechseln) die Re-/ Aktionen des Fahrerassistenzsystems verändern können.

Archivieren von Daten: als nicht aktuell gültig gekennzeichnete, jedoch immer noch für Verarbeitung zugänglich gehaltene Daten

...1...! der Großbuchstabe „I“ in Wortendungen signalisiert, dass sowohl weibliche, männliche, inter oder diverse Personengruppen gemeint und angesprochen werden.

Claims (1)

1) Ein Fahrerassistenzsystem nach Figur 1, bestehend aus Sammlungen von Daten und Datenmustern für gleichartige Merkmale von Gruppen von Fahrerinnen, hinsichtlich Fahrverhalten, -kenntnis, -routine und -können (1), optional - nicht zwingend notwendig, hinsichtlich Charaktermerkmalen (2), die bedeutsam für die bestmögliche Kommunikation mit der FahrerlIn sind, einer Datensammlung geeigneter Kommunikationsmuster (3), einer Kommunikationseinheit zur aktuellen Fahrerin (4), Sensoren (11), für die Fahrer-Kommunikationserfassung (8), für die Erfassung von spezifischen Einstellungen und Merkmalen der aktuellen FahreriIn (9), sowie für die Erfassung der momentanen Fahrsituation und die, das Fahrgeschehen beeinflussende, Verkehrssituation (10), einer Möglichkeit (7) die von diesen Sensoren (11) bereitgestellten Daten (-muster) für die Dauer der Fahrt aufzuzeichnen und abrufbereit zu halten, einer Datensammlung von Informationen über Fahrerinnen, die gegenständliches Fahrerassistenzsystem im aktuellen Fahrzeug bereits zuvor genutzt haben (5), und Logik-/ Vergleichs- / Prozessoreinheiten (6) dadurch gekennzeichnet, dass (6) die Daten (-muster) in (7) mit Fahrermustern in (5) vergleicht und falls ausreichende Übereinstimmung mit dem Datenmuster einer bekannten FahreriIn gefunden wurde, dieses Datenprofil (5a) für die weitere Fahrt nutzt, um die aktuelle Fahrerin gemäß ihrem Fahrkönnen, ihrer Fahrroutine, ihren Fähigkeiten oder Beeinträchtigungen, hinterlegt als Daten (-muster) in (5a), zu unterstützen und bei aktuell auftretende Risiken und Gefahren einzugreifen oder, unter Berücksichtigung des erkannten aktuellen Fahrerprofils (5a), welches auch das spezifische Charakterprofil (optional)- und das spezifische Kommunikationsmuster der aktuellen Lenkerin enthält, zu kommunizieren und informieren, falls jedoch innerhalb eines definierten Zeitraums nach Fahrtbeginn keine Übereinstimmung gefunden wurde, mit den in (7) hinterlegten Daten (-mustern), die Gruppeneigenschaften mit der besten Übereinstimmung aus (1), (2)[optional] sowie (3) auswählt und in einem neu angelegten Fahrerprofil zusammen mit den aktuellen, von (8) und (9) stammenden, in (7) hinterlegten Daten, in (5) ablegt, welches nun als aktuelles Fahrerprofil (5a), wie zuvor bei Übereinstimmung

beschrieben, verwendet wird.

3)

4)

5)

6)

Ein Fahrerassistenzsystem nach Anspruch 1) und Figur 1 dadurch gekennzeichnet, dass es lernend ausgebildet ist, das heißt, dass aktuelle, bisher nicht abgelegte, Daten (-muster) aus (7) zu (5a) hinzugefügt werden und bei Widersprüchen oder schlechter Übereinstimmung der Daten (-muster) der aktuellen Fahrt (7) mit dem Gesamtprofil der aktuellen FahrerlIn (5a), die Daten in (5a) angepasst werden, wobei jedoch die zuvor gültigen Daten mit einem Zeiteintrag archiviert werden und diese archivierten Einträge bei weiteren Anpassungen berücksichtigt werden, sodass aus der Häufigkeit spezifischer Datenänderungen von Eigenschaften der aktuellen FahrerIn eine Unterscheidung in aktuelle Verfassung (mentale -, emotionale -, körperliche Bestärkung oder Beeinträchtigung ...) oder längerfristige Veränderung (Praxis, Erfahrung, Training, nachlassendes Reaktionsvermögen ...) getroffen werden kann und dadurch eine verbesserte Assistenz ermöglicht wird.

Ein Fahrerassistenzsystem nach Anspruch 2) dadurch gekennzeichnet, dass es bei Feststellung einer aktuellen, schweren, die Verkehrssicherheit beeinträchtigenden Veränderung des Verhaltens oder der Fähigkeiten der Fahrerin entweder autonom oder mit externer Unterstützung die Fahrzeugkontrolle übernimmt, oder die FahrerlIn anleitet Hilfe anzufordern oder selbst Hilfe anfordert, oder das Fahrzeug an einer sichern Stelle außer Betrieb setzt.

Ein Fahrerassistenzsystem nach Ansprüchen 2) oder 3) dadurch gekennzeichnet, dass längerfristige Veränderungen von Fähigkeiten der Lenkerlin, und falls optional vorhanden — Charaktereigenschaften, festgestellt werden, die damit verbundenen Daten (-muster) von (1), (2) und (3) partiell oder vollständig nach (5a) nachgeladen werden (die Ziffern in Klammern beziehen sich auf Figur 1), wobei die als ungültig erkannten Datensätze mit Zeiteintrag archiviert werden.

Ein Fahrerassistenzsystem nach Ansprüchen 1), 2), 3) oder 4) dadurch gekennzeichnet, dass es über Schnittstellen verfügt, mit welchen spezifische oder statistisch aggregierte Daten aus (5) oder (7), personenbezogen, pseudonymisiert oder anonymisiert an Behörden oder sonstige Berechtigte durch befugte Personen oder automatisiert weitergegeben werden können.

Ein Fahrerassistenzsystem nach Ansprüchen 1), 2), 3), 4) oder 5) dadurch gekennzeichnet, dass es über Schnittstellen verfügt, die in (7) abgelegte Daten (muster) von, während der Fahrt aufgetretenen Risiken und Gefahren, im Zusammenhang mit spezifischen Straßenabschnitten und/ oder deren

8)

9)

10

Verkehrseinrichtungen, an Straßenplaner, -erhalter oder für die Verkehrssicherheit zuständige Behörden weitergibt.

Ein Fahrerassistenzsystem nach Ansprüchen 1), 2), 3), 4), 5) oder 6) dadurch gekennzeichnet, dass die Möglichkeit geschaffen wurde, ein zu einem spezifischen Fahrzeug gehörendes Fahrerprofil (5a) oder die Gesamtheit aller zu diesem Fahrzeug gehörenden Fahrerprofile (5) auf das Assistenzsystem eines anderen Fahrzeugs zu übertragen und/ oder im gegenständlichen Fahrzeug zu löschen.

Ein Fahrerassistenzsystem nach Ansprüchen 1) bis 7) dadurch gekennzeichnet, dass die in Figur 1 dargestellten Bestandteile (1), (2)[optional], (3) , (5), (6) , (7) und die fahrzeugunabhängige Sensorik von (11) ganz oder teilweise aus dem Fahrzeug, an eine oder mehrere vom Fahrzeug getrennte Stelle(n), ausgelagert werden und die in den Ansprüchen 1) bis 7) beschriebenen Funktionen über eine sichere und stabile Datenübertragung zu diesen Bestandteilen garantiert werden. Ein Fahrerassistenzsystem nach Ansprüchen 1) bis 8) dadurch gekennzeichnet, dass der Begriff „Fahrzeug“ auf jegliche Art von einer Person gesteuertem Fortbewegungsmittel erweitert wird, auch wenn es sich nicht, oder nur in

erweitertem Sinn, „fahrend“ fortbewegt.