BR122013012796A2

BR122013012796A2 - Veículo e método para gerenciar tarefas de interface com um condutor

Info

Publication number: BR122013012796A2
Application number: BR122013012796-8A
Authority: BR
Inventors: Finn Tseng; Dimitar Petrov Filev; Jianbo Lu; Kwaku O. Prakah-Asante
Original assignee: Ford Global Technologies, Llc.
Priority date: 2010-07-29
Filing date: 2010-07-29
Publication date: 2019-08-06
Also published as: DE112010005774T5; CN103003854A; US8924079B2; GB2496765B; US9141584B2; US8886397B2; JP2013539572A; GB2496765A; WO2012015403A1; BR112013001985A2; GB201222819D0; US8849512B2; BR122013012807A2; US20130190976A1; US20130197751A1; US8914192B2; US20130190975A1; CN103003854B; US20130110349A1; US20130197750A1

Abstract

"veículo e método para gerenciar tarefas de interface com um condutor" a presente invenção refere-se a um estado de manuseio dinâmico de veículos e comandos do condutor e, mais especificamente, a sistemas e métodos de interface do veículo (11) com o condutor. o veículo (11) compreende pelo menos um processador configurado para (i) determinar uma condição de manuseio atual e condição de manuseio limite do veículo (11) com .. base em uma pluralidade de parâmetros de manuseio do veículo (11 ), (i i) eterminar uma margem entre as condições de manuseio atual e limite, (iii) receber uma pluralidade de tarefas de interface com condutor a serem executadas, e (iv) atrasar ou impedir seletivamente que pelo menos algumas das tarefas sejam executadas com base na margem.

Description

“VEÍCULO E MÉTODO PARA GERENCIAR TAREFAS DE INTERFACE COM

UM CONDUTOR”

Pedido dividido do BR 11 2013 001985-9

Campo da Invenção

A presente invenção refere-se a um estado de manuseio dinâmico de veículos e comandos do condutor e, mais especificamente, a sistemas e métodos de interface do veículo com o condutor.

Antecedentes da Invenção

Alguns veículos podem fornecer entretenimento informativo, informações de navegação, etc. para melhorar a experiência de condução. Visto que a interação entre os motoristas e esses veículos aumenta, pode ser benéfico facilitar essa interação sem aumentar a carga de trabalho do condutor.

Descrição da Invenção

As medidas de carga de trabalho do condutor podem ser determinadas a partir do veículo, condutor e/ou informações ambientais. Algumas tarefas de interface com condutor podem ser seletivamente atrasadas ou impedidas de serem executadas com base na carga de trabalho determinada do condutor. Alternativamente, as tarefas de interface com condutor podem ser programadas para execução com base na carga de trabalho do condutor determinada e então induzidas a serem executadas de acordo com a programação.

Breve Descrição dos Desenhos

A Figura 1 é um diagrama de bloco de um sistema de estimativa de carga de trabalho híbrida exemplificativo.

A Figura 2 é um gráfico de perfis exemplificativos de velocidade, tração e freio do veículo.

As Figuras 3A a 3C são gráficos de estados de movimento do veículo exemplificativos de taxa de guinada e ângulo de derrapagem.

As Figuras 4A a 4C são gráficos de margens exemplificativas de limite de manuseio de guinada, derrapagem longitudinal, e lateral.

A Figura 5 é um gráfico de perfis exemplificativos de velocidade, tração e freio do veículo.

As Figuras 6A a 6C são gráficos de estados de movimento do veículo exemplificativos de taxa de guinada e ângulo de derrapagem

As Figuras 7A a 7C são gráficos de margens exemplificativas de limite de manuseio de guinada, derrapagem longitudinal, e lateral.

ft

As Figuras 8 e 9 são gráficos de margens exemplificativas de limite de manuseio final e risco.

As Figuras 10 e 11 são gráficos de posição do pedal do acelerador exemplificativos para circunstâncias de alta demanda e circunstâncias de baixa demanda, respectivamente.

As Figuras 12 e 13 são histogramas do desvio padrão da posição do pedal do acelerador das Figuras 10 e 11 respectivamente.

A Figura 14 é um gráfico de ajuste de curvas aos histogramas das Figuras 12 e 13.

As Figuras 15A a 15D são gráficos exemplificativos de posição do pedal do acelerador, ângulo do volante, índice de Ação de Controle de Condutor (Driver Control Action - DCA), e velocidade do veículo, respectivamente.

As Figuras 16A a 16C são gráficos exemplificativos de atividade de pisca alerta, atividade de controle de condicionamento de ar, e índice de Painel de Instrumentos (IP), respectivamente.

A Figura 17 é um diagrama esquemático de um veículo seguindo outro.

As Figuras 18, 19 e 20 são gráficos exemplificativos de velocidade do veículo, velocidade e faixa de aproximação, respectivamente.

As Figuras 21 e 22 são gráficos exemplificativos de intervalo e índice de Intervalo (Headway - HW), respectivamente.

As Figuras 23A a 23E são gráficos exemplificativos de um índice Baseado em Regra, índice IP, índice DCA, índice de Estimativa de Carga de Trabalho composto (Workload Estimation - WLE), e velocidade do veículo, respectivamente.

A Figura 24 é um gráfico exemplificativo de funções de pertinência para caracterizar a demanda do condutor baseada no índice WLE.

Descrição de Realizações da Invenção

I. Introdução

A carga de trabalho do condutor/demanda pode se referir à demanda visual, física e cognitiva que atividades secundárias como entretenimento informativo, telefone, recomendações proativas, etc. colocam o condutor acima e além da atividade primária de condução.

Os motoristas às vezes presumem incorretamente que são capazes de dividir sua atenção entre a atividade primária de condução e as atividades secundárias discutidas acima. A estimativa da demanda de condução, portanto, pode ser de valor particular se usada para modular as interações de comunicação e veículo com o condutor. Contextos de condução complexos, entretanto, podem exigir abordagens prognosticas inovadoras para a estimativa de carga de trabalho do condutor. O desenvolvimento de sistemas inteligentes que permitem a identificação de carga de trabalho do condutor pode ser útil para adaptar saídas de interface homem-máquina (Human Machine Interface - HMI) ao condutor.

Para a estimativa de carga de trabalho contínua, pode ser útil desenhar um estimador que prevê a carga de trabalho sob contextos de condução e/ou motoristas diferentes. A adaptação de serviços de comunicação de cabine do veículo pode estar baseada no contexto dentro do qual a demanda de condução é prevista e o valor dos serviços para o condutor. Ademais, a caracterização da carga de trabalho do condutor durante períodos de tempo (por exemplo, caracterização a longo prazo) pode ser benéfica. Tal avaliação da carga de trabalho do condutor pode permitir que as tecnologias de comunicação de cabine do veículo não só sejam suprimidas ou atrasadas durante períodos de alta carga de trabalho, como também adaptadas à longa demanda de condução.

Algumas realizações descritas aqui podem proporcionar métodos « e sistemas para Estimativa de Carga de trabalho (WLE). A WLE pode realizar a estimativa/classificação de estado da carga de trabalho do condutor a partir de dados do veículo, condutor e ambientais observáveis para gerenciamento de tarefa HMI em tempo real adaptável. A WLE, em algumas situações, pode usar técnicas em tempo real separadas e/ou empregar uma abordagem híbrida em tempo real para a estimativa de carga de trabalho. Um algoritmo baseado em regra, por exemplo, pode ser suplementado com predição contínua adicional de carga de trabalho do condutor baseada nas interações com condutor, veículo e ambiente. Os algoritmos WLE podem incorporar técnicas de aprendizagem e inteligência computacional especializadas para computar e prever um índice WLE agregado (por exemplo, um sinal contínuo que representa uma estimativa de carga de trabalho do condutor). A demanda de condução do condutor pode ser deduzida, em alguns casos, a partir de informações de veículo observáveis que incluem variações na velocidade, aceleração, freio, direção, intervalo, painel de instrumentos e/ou interação de grupo central, etc.

O índice WLE pode ser usado, por exemplo, para ajustar/evitar/limitar/adaptar comandos de voz e/ou outra tarefas/informações apresentadas ao condutor para aprimorar a funcionalidade. Algumas informações do condutor podem ser limitadas/adaptadas/bloqueadas durante a demanda de manobras de manuseio de veículo, em ambientes de condução perigosa, durante períodos de alta atividade com o painel de instrumentos, etc.

Abordagens algorítmicas híbridas inteligentes podem contar com ações de condutor a longo prazo bem como curto prazo. Os métodos híbridos WLE podem capturar os eventos, situações e comportamento de condutor para coordenar o veículo para comunicação com o condutor. Essas e outras técnicas descritas aqui podem ajudar a prever os estados condicionais cognitivos crescentes/decrescentes do condutor e usar sensores de veículo existentes.

O índice WLE também pode permitir que uma hierarquia de comunicação seja apresentada ao condutor com base na demanda de condução/carga de trabalho. A prioridade de mensagem (por exemplo, baixa, alta, etc.) pode determinar se a mensagem é entregue ao condutor durante um momento particular com base na carga prevista. As informações de HMI específicas também podem ser apresentadas ao condutor com base na demanda de condução a longo prazo do condutor. Alternativamente, uma estrutura de WLE Híbrida pode incorporar GPS e bancos de dados de mapas digitais para explicar situações e condições de cenário de estrada. As informações sobre o estado fisiológico do condutor inclusive frequência cardíaca, contato ocular, e respiração podem, além disso, ser incorporadas como entradas na estrutura WLE para detecção de anomalias. Em outros exemplos, o índice de WLE previsto pode ser comunicado ao condutor para os lembrar de evitar tarefas secundárias sob condições de alta carga de trabalho. Outros cenários também são possíveis.

A Figura 1 é um diagrama de bloco de uma realização de um sistema WLE 10 de um veículo 11.0 sistema 10 pode incluir um subsistema de índice de carga de trabalho baseado em regra 12, um subsistema de índice de carga de trabalho de computação e rastreamento de veículo, condutor e ambiente 13, um subsistema de agregação de índice de carga de trabalho dependente de contexto 14, e um subsistema de agregação total/ caracterização a longo prazo WLE 16. Os subsistemas 12, 13, 14, 16 (individualmente ou em combinação) podem ser implementados como um ou mais controladores/dispositivos de processamento/etc.

O subsistema 12 (como explicado na seção VII abaixo) pode adotar como entrada as informações do veículo, informações do condutor e/ou informações ambientais (disponíveis, por exemplo, a partir da rede de controle do veículo (Controller Area Network - CAN)), e emitir um índice baseado em regra que representa a carga de trabalho do condutor. O subsistema 13 (como explicado nas seções III a VI abaixo) pode adotar como entrada as informações do veículo, informações do condutor e/ou informações ambientais (disponíveis, por exemplo, a partir da rede de controle do veículo (CAN)), e emitir um ou mais índices contínuos (por exemplo, índice de Limite de Manuseio (Handling Limit - HL), índice de Controle do Condutor (Drive Control Action - DCA), índice de Painel de Instrumentos (Instrument Panei - IP), índice de Intervalo (Headway - HW)) que representa a carga de trabalho do condutor. O subsistema 14 (como explicado na seção VIII abaixo) pode adotar como entrada o índice/índices gerado(s) pelo subsistema 13, e emitir um índice de Rastreamento (T). O subsistema 16 (como explicado na seção VIII abaixo) pode adotar como entrada o índice baseado em regra e o índice T, e emitir um índice WLE e/ou (como explicado na seção IX abaixo) uma caracterização a longo prazo do índice WLE.

O sistema 10, em outras realizações, pode ser desprovido dos subsistemas 12, 14, 16. Ou seja, algumas realizações podem ser configuradas para gerar apenas um ou mais índices de carga de trabalho. Como um exemplo, o sistema 10 pode ser configurado para gerar apenas o índice IP baseado em algumas informações do veículo (discutidas abaixo). Nenhuma agregação é necessária nesses casos visto que há apenas uma única medida de carga de trabalho do condutor. Então, o índice WLE, nesse exemplo, é o índice IP. O expedidor 18, nessas e outras realizações, pode ser configurado para gerar a caracterização a longo prazo do índice WLE. Outras disposições também são possíveis.

O índice WLE pode ser enviado a um expedidor 18, que pode ser implementado como um ou mais controladores/dispositivos de processamento/etc. O expedidor 18 (como explicado na seção X abaixo) pode atuar como um filtro - que impede/atrasa as informações que serão comunicadas ao condutor cheguem ao condutor com base no índice WLE. Por exemplo, se o índice WLE for maior do que 0,8, todas as informações destinadas ao condutor podem ser bloqueadas. Se o índice WLE for aproximadamente 0,5, apenas as informações do tipo entretenimento podem ser bloqueadas, etc. O expedidor 18 também pode programar a entrega de informações que serão comunicadas ao condutor com base no índice WLE. Por exemplo, as informações de manutenção do veículo, leituras de texto-voz, chamadas recebidas, etc. podem ser atrasadas durante períodos de alta carga de trabalho. Ademais, o expedidor 18 pode permitir que as saídas do veículo sejam adaptadas ao condutor com base em uma caracterização de índice WLE a longo prazo como discutido em mais detalhes abaixo.

Por exemplo, a saída de alguns sistemas de veículo inclusive controle de velocidade, controle de velocidade adaptável, sugestão de músicas, HMI configurável, etc. pode ser baseada na demanda de condução a longo prazo.

O estado de carga de trabalho do condutor pode ser inferido a partir de informações de veículo observáveis inclusive variações de velocidade, aceleração, freio, direção, intervalo, interação de painel de instrumentos, etc. A

Tabela 1 lista características/métricas exemplificativas relacionadas à carga de trabalho do condutor.

Tabela 1

Características/Métricas Exemplificativas Relacionadas à Carga de

Trabalho do Condutor

Métrica	Efeito Comportamental que se Pretende Quantificar
Velocidade Média	Grande aumento/redução de velocidade
Velocidade Máxima	Grande aumento de velocidade
Intervalo de Tempo Médio (Espaço de Tempo)	Intervalo reduzido
Intervalo de Tempo Mínimo	Intervalo mínimo reduzido
Tempo de Reação para Frenagem (BRT)	BRT reduzido
Reflexos de Frenagem	Frequência aumentada
Taxa de Inversão do Volante	Frequência aumentada de pequenas inversões
Interação com IP (por exemplo, pressionamento de botões IP)	Frequência aumentada
Densidade de Tráfego	Densidade aumentada
Local de Condução	Novo ambiente de condução
Velocidade Média	Grande aumento/redução de velocidade
Velocidade Máxima	Grande aumento de velocidade

As Tabelas 2a e 2b listam informações exemplificativas que podem estar disponíveis /acessíveis através de CAN como conhecido na técnica. As informações a seguir podem ser usadas como entradas para qualquer um dos algoritmos descritos aqui.

Tabela 2a

Informações Exemplificativas Disponíveis através de CAN

Posição do pedal do acelerador	Entradas de microfone
Ângulo do volante	Sensor de suporte para copo
Sensor de assento	Velocidade do veiculo
Sinal de seta	Taxa de guinada

Sinal de descongelamento	Aceleração lateral
Controle de temperatura	Aceleração longitudinal
Estado do farol	Velocidades das rodas
Estado de farol alto	Posição do estrangulador
Estado do farol de neblina	Pressão do cilindro mestre
Comando do sintonizador de rádio	Torque de solicitação de condutor
Estado do limpador	Torque de eixo do veículo
Posição de engrenagem	Distribuição de torque do veiculo
Sensor de chuva	Taxa de rolagem
HMI Configurável	Ângulo de derrapagem
HMI de Toque	Ângulo de rolagem relativo

Tabela 2b

Informações de Sistema Exemplificativas Acessíveis através de CAN

Sistema de Controle de Tração

Sistema de Freio Antibloqueio Controle de Estabilidade Eletrônico Controle de Velocidade Adaptável Mitigação de Colisão por Frenagem Monitoramento de Ponto Cego Auxiliar de Estacionamento Automático

II. Breve Discussão de Controles de Estabilidade do Veículo

O manuseio do veículo determina a capacidade do veículo de fazer uma curva ou manobrar. O veículo precisa se aderir à estrada com as pegadas de contato dos quatro pneus para aumentar sua capacidade de manuseio. Um pneu que excede seu limite de adesão fica girando, derrapando ou deslizando. Uma condição em que um ou mais pneus excedem seus limites de adesão pode ser denominada como uma condição de manuseio de limite e 10 o limite de adesão pode ser denominado como um limite de manuseio. Uma vez que um pneu atinge seu limite de manuseio, o condutor mediano geralmente não está mais no controle. No denominado caso de subviragem, o carro submetido à subviragem realiza uma entrada de direção do condutor, seus pneus dianteiros ultrapassam seu limite de manuseio, e o veículo continua seguindo em frente independente da solicitação de direção do condutor. No denominado caso de sobreviragem, o carro submetido à sobreviragem realiza as entradas de direção do condutor, seus pneus traseiros ultrapassam seu limite de manuseio, e o veículo continua girando. Para propósitos de segurança, a maioria dos veículos é construída para subviragem em seus limites de manuseio.

Para compensar o controle do veículo no caso de um condutor ser incapaz de controlar o veículo no ou além do limite de manuseio, sistemas de controle de estabilidade eletrônico (Electronic Stability Control - ESC) são desenhados para redistribuir forças de pneu de modo a gerar um momento que pode virar de maneira eficaz o veículo compatível com a solicitação de direção do condutor. Ou seja, para controlar o veículo de modo a evitar as condições de subviragem e sobreviragem.

Desde sua apresentação em 1995, os sistemas ESC foram implementados em várias plataformas. Introduzindo gradualmente durante o modelo ano 2010 e atingindo a instalação total pelo modelo do ano de 2012, as Normas de Segurança Federal de Veículos Motorizados 126 exigem sistemas ESC em qualquer veículo com uma classificação de peso bruto abaixo de 10.000 Ib. Os sistemas ESC podem ser implementados como uma extensão de sistemas de freio antibloqueio (Antilock Braking System - ABS) e sistemas de controle de tração em qualquer velocidade (Traction Control System - TCS). Esses podem proporcionar a guinada e estabilidade lateral à dinâmica do veículo concentrada em torno da intenção do condutor. Esses também podem proporcionar pressão de freio (acima ou abaixo da pressão aplicada pelo condutor) à(s) roda(s) individual(is) para gerar um momento ativo de modo a neutralizar os movimentos de guinada e deslizamento lateral inesperados do veículo. Isso resulta em controle de direção aumentado nos limites de manuseio para qualquer superfície de tração durante a frenagem, aceleração ou ponto morto. Mais especificamente, os sistemas ESC atuais compraram a trajetória pretendida do condutor com a resposta do veículo real que é inferida a partir de sensores a bordo. Se a resposta do veículo for diferente da trajetória pretendida (subviragem ou sobreviragem), o controlador ESC aplica a frenagem na(s) roda(s) selecionada(s) e reduz o torque do motor se exigido para manter o veículo na trajetória pretendida e minimizar a perda de controle do veículo.

Uma condição de limite de manuseio pode ser detectada utilizando dados já existentes em sistemas ESC, então novos sensores podem não ser exigidos. Considerando-se, por exemplo, um veículo equipado com um sistema ESC utilizando um sensor de taxa de guinada, um sensor de volante, um acelerômetro lateral, um sensor de velocidade de roda, um sensor de pressão de freio do cilindro mestre, um acelerômetro longitudinal, etc. As variáveis de movimento do veículo são definidas nos sistemas de coordenadas como definido em ISO-8855, em que uma estrutura fixada no corpo do veículo possui seu eixo vertical para cima, seu eixo geométrico ao longo da direção longitudinal do corpo do veículo, e seu eixo geométrico lateral apontado a partir do lado do passageiro para o lado do condutor. Geralmente, os controles de retorno de nível do veículo podem ser computados a partir de variáveis de movimento individuais como taxa de guinada, ângulo de derrapagem, ou sua combinação juntamente com arbitragens entre outros comandos de controle como frenagem do condutor, solicitação de torque do motor, ABS e TCS. Os comandos de controle de nível do veículo são discutidos a seguir.

O modelo de bicicleta bem conhecido captura a dinâmica do veículo, sua taxa de guinada ω_ζ ao longo do eixo geométrico vertical do corpo do veículo e seu ângulo de derrapagem β_Γ definido em seu eixo traseiro, e obedece as seguintes equações:

Λ à)_z = -b_fc_f(ft_r +bco_ztv;¹ -ô)+b_rc_rfi_r+M_z ^Μ(ν_χβ,· +ν_χβ, ^b_rà_z+a>_zv_x)=-c_f(fi_r +bo₂v^-ô)-c_rf_r em que v_x é a velocidade de deslocamento do veículo, M e l_z são a massa total e o momento de inércia de guinada do veículo, Cf e c_r são a rigidez de esterçamento dos pneus dianteiros e traseiros, bf e b_r são as distâncias do centro de gravidade do veículo até os eixos dianteiros e traseiros, b = bf+ b_r, M_z é o momento ativo aplicado ao veículo, e δ é o ângulo de direção da roda dianteira.

Uma taxa de guinada almejada a>_zt e um ângulo de derrapagem almejado usados para refletir a intenção de direção do condutor podem ser calculados a partir de (1) utilizando o ângulo do volante medido δ e a velocidade de deslocamento estimada v_x como as entradas. Nessa computação, supõe-se que o veículo seja conduzido em uma estrada de condição de superfície normal (por exemplo, alto nível de atrito com rigidez de esterçamento nominal Cf e c_r). O condicionamento de sinal, filtragem e correções não lineares para esterçamento de limite em estado estacionário também podem ser realizados para ajustar a taxa de guinada almejada e o ângulo de derrapagem almejado. Esses valores almejados calculados caracterizam a trajetória pretendida do condutor em uma superfície de estrada normal.

O controlador de retorno de taxa de guinada é essencialmente um controlador de retorno computado a partir do erro de guinada (a diferença entre a taxa de guinada medida e a taxa de guinada almejada). Se o veículo estiver virando à esquerda e^0)z- ^0)ζ(Ρ (bzdbos (_em q_Ue w_2db0S é uma banda morta de variação de tempo), ou o veículo virando à direita e ^{ω z}— ^ωζί~ ^0)2(11,03, o veículo está realizando a sobreviragem e ativando a função de controle de sobreviragem em ESC. Por exemplo, a solicitação de torque ativo (aplicado ao veículo para reduzir a tendência de sobreviragem) deve ser computada como exposto a seguir:

durante uma virada para a esquerda:

M_z = mva^-k_os (ω_ζ - (O_zt - ®_zdbos)) ₍₂₎ durante uma virada para a direita:

M = tnax(0.—k (m —ro.+m„ em que ^^os é um ganho dependente de velocidade que deve ser definido como exposto a seguir l· =k +(v -V Ϊ^kdb,< ~^kdb‘ ^ft0 V.v ^Vxdbl) ^VrM,i ~^VnlM com os parâmetros kO’kdbl>kdbu>Vxdbl>Vxdbu sendo ajustáveis.

Se ^mz — d)z~ (Bzdbus (_em q_Ue fàzdbus _uma banda morta de variação de tempo) quando o veículo estiver virando à esquerda ou (O_z> 69_z+ &W?Msq_Uando o veículo estiver virando à direita, a função de controle de subviragem em ESC é ativada. A solicitação de torque ativo pode ser computada como exposto a seguir durante uma virada para a esquerda:

^M, = max(0-k„ (ω, - <a_a + ω_ιΛία )) durante uma virada para a direita:

= minfo ,-k„„ (ω. - - m_zdbus)) k

em que ^us é um parâmetro ajustável.

O controlador de ângulo de derrapagem é um controlador de retorno suplementar ao controlador de retorno de guinada de sobreviragem mencionado acima. Esse compara a estimativa de ângulo de derrapagem β_Γcom o ângulo de derrapagem almejado βη. Se a diferença exceder um limitePrdb, o controle de retorno de ângulo de derrapagem é ativado. Por exemplo, a solicitação de torque ativo é calculada como exposto a seguir:

durante uma virada para a esquerda, β,. > 0: M_z = min(0, k_ss (fi_r - B_rt - B_rdb) - k_5Scmp/i_rcmp) (5) durante uma virada para a direita,

Â < 0: M₂ = max(o,k_ss(β-Β_η+ B_rdb)-k_sscmpp_Kmp) em que ^^sse ^sscmp _Sq₀ parâmetros ajustáveis e β_κη)ρ é um derivado do tempo compensado do ângulo de derrapagem.

Outros termos de controle de retorno baseados em variáveis como aceleração de guinada e gradiente de derrapagem podem ser similarmente gerados. Quando a variável de movimento do veículo dominante for a taxa de guinada ou o ângulo de derrapagem, o torque ativo mencionado acima pode ser diretamente usado para determinar a(s) roda(s) de controle necessária(s) e a quantidade de pressões de freio que será enviada para a(s) roda(s) de controle correspondente(s). Se a dinâmica do veículo for dominada por múltiplas variáveis de movimento, a arbitragem e priorização de controle serão conduzidas. O torque ativo arbitrado final é então usado para determinar as(s) de controle final(is) e a(s) pressões de freio correspondente(s). Por exemplo, durante um evento de sobreviragem, a roda externa dianteira é selecionada como a roda de controle, enquanto durante um evento de subviragem, a roda interna traseira é selecionada como a roda de controle. Durante um caso de grande derrapagem, a roda externa dianteira sempre é selecionada como a roda de controle, quando a derrapagem e guinada de sobreviragem ocorrerem simultaneamente, a quantidade de pressão de freio pode ser computada ao integrar o erro de guinada e os comandos de controle de ângulo de derrapagem.

Além dos casos acima em que o limite de manuseio é excedido devido às manobras de direção do condutor, um veículo pode atingir sua condição de manuseio limite em sua direção de movimento longitudinal. Por exemplo, a frenagem em uma estrada coberta de neve e gelo pode resultar em rodas travadas, isso aumenta a distância de parada do veículo. A arrancada em uma estrada similar pode fazer com que as rodas de acionamento girem sem mover o veículo para frente. Por esse motivo, o limite de manuseio também pode ser usado para essas condições de condução sem direção. Ou seja, as condições em que as forças de frenagem ou acionamento longitudinais do pneu atingem seus valores pico também podem ser incluídas em uma definição do limite de manuseio.

A função ABS monitora o movimento de rotação das rodas individuais em relação à velocidade de deslocamento do veículo, que pode ser caracterizado pelas razões de deslizamento longitudinal com λ, = 1, 2,3, 4 para as rodas dianteira esquerda, dianteira direita, traseira esquerda e traseira direita, computadas como exposto a seguir _λ .. ____________ ____________ 1 _______ ^2^2___________ max((y _v + )cos(j) + (vj, + (O_zb_f )sin(<5),) (6)

^3__.2 max(v_A -a_zt_r,v_mbí) em que tfe t_rsão meias pistas para os eixos dianteiros e traseiros, eu, é a A'™³ saída de sensor de velocidade de roda, K, é o A⁰ fator de escala de velocidade de roda, v_y é a velocidade lateral do veículo em seu local c.g., e v_min é um parâmetro pré-ajustado que reflete a velocidade longitudinal mínima permitida. Nota-se que (6) é válido apenas quando o veículo não estiver no modo de condução reverso. Quando a frenagem iniciada pelo condutor gerar muito deslizamento (por exemplo, -Λ>Αρ ⁼ 20% em uma roda, 0 módulo ABS irá liberar a pressão de freio naquela roda. Similarmente, durante uma grande aplicação de estrangulador que causa um grande deslizamento na /⁰⁸¹°¹³ roda acionada, o módulo TCS irá solicitar a redução de torque de motor e/ou a pressão de freio aplicada à roda oposta no mesmo eixo. Consequentemente, as ativações de ABS ou TCS podem ser previstas ao monitorar a proximidade de λ/s a Ábp e Àt_p.

III. índice de Limite de Manuseio

Embora o ESC mencionado acima (inclusive ABS e TCS) seja eficaz para atingir seu objetivo de segurança, um aperfeiçoamento adicional ainda é possível. Por exemplo, o aumento de sistemas ESC pode ser desejado para girar o controle de estabilidade. A correção apropriada que o ESC tenta fazer, entretanto, pode ser neutralizada pelo condutor ou condições ambientais. Um veículo em velocidade excessiva cujas forças de pneu vão além da capacidade de tração da estrada/pneus não deve ser capaz de evitar um *

acidente devido à subviragem mesmo com a intervenção de ESC.

Geralmente, a determinação precisa das condições de limite de manuseio poderia envolver tipicamente a medida direta de características de estrada e pneu ou informações intensivas de muitas variáveis relacionadas se as medidas diretas não estiverem disponíveis. Atualmente, ambos os métodos não são suficientemente desenvolvidos para implementação em tempo real.

Devido à sua característica de retorno, os sistemas ESC podem ser configurados para determinar as condições de manuseio de limite potencial através das variáveis de monitoramento e movimento (parâmetros de manuseio do veículo) de um veículo como aquele descrito na última seção. Quando as variáveis de movimento desviarem de seus valores de referência por uma determinada quantidade (por exemplo, além de algumas bandas mortas), os sistemas ESC podem começar a computar comando(s) de controle de frenagem diferencial(is) e determinar a(s) roda(s) de controle. A(s) pressão(ões) de freio correspondente(s) é/são então enviada(s) para a(s) roda(s) de controle de modo a estabilizar o veículo. O ponto de partida da ativação de ESC pode ser considerado como o início do limite de manuseio.

Mais especificamente, pode-se definir uma margem de limite de manuseio relativa h_x como exposto a seguir:

^x~^x-cc\^ —0 < x < x

X x ~ x , „ . A ---— ij x< x < Ό x otherwise (7) em aue x é o desvio de uma variável de movimento de seu valor de referência e define o intervalo de banda morta dentro do qual x se encontra sem iniciar o ESC, ABS ou TCS. x pode ser qualquer uma das variáveis de controle definidas na última seção (ou qualquer outra variável de controle adequada).

O benefício de h_x definido em (7) é que a condição de condução pode ser quantitativamente caracterizada em diferentes categorias. Por exemplo, quando h_x á 10%, a condição de condução pode ser categorizada como uma condição de zona vermelha em que o condutor precisa ter atenção especial ou efetuar algumas ações especiais (por exemplo, reduzir a velocidade do veículo); quando 10% < h_x< 40%, a condição de condução pode ser categorizada como uma condição de zona amarela que precisa algum nível de atenção especial do condutor; quando 40% < h_x < 100%, a condição de condução pode ser categorizada como uma condição normal. Na condição normal, o condutor precisa apenas manter sua atenção de condução normal. Naturalmente, outras faixas também podem ser usadas.

Mais especificamente, permite-se usar as variáveis de controle computadas na última seção para discutir a computação de h_xs. A margem de limite de manuseio de guinada do veículo durante situações de sobreviragem hos (em que ω_ζ > a)_zt quando o veículo estiver virando à esquerda e ω_ζ > ω_ζ/ quando o veículo estiver virando à direita) pode ser computada a partir de (7) ao ajustar ^x~ ^ω^~ ^ω^> e ^x ~ ^zdbos ~ ~^x , em que m_Zdbos θ a banda morta de taxa de guinada de sobreviragem como definido em (2).

Similarmente, o limite de manuseio de guinada do veículo hus Dara situações de subviraaem Dode ser comDutado a oartir de r (7) ao aiustar x — ω_ζ~ co_zt θ zdbus - _{t em} q_Ue w_zdbus é a banda morta da taxa de guinada de subviragem como definido em (4). Nota-se que bandas mortas anteriormente mencionadas devem ser funções da velocidade do veículo, a magnitude da taxa de guinada almejada, a magnitude da taxa de guinada medida, etc. bandas mortas para a situação de subviragem (x < 0) e a situação de sobreviragem (x > 0) são diferentes e são parâmetros ajustáveis.

*

A margem de limite de manuseio de derrapagem do veículo _χ = β _ β

HSSRA pode ser computada a partir de (7) ao ajustar ^{r ri} e

Os limites de manuseio longitudinais do veículo envolvem as condições em que a força de condução ou frenagem dos pneus se aproxima do limite de manuseio. A margem de limite de manuseio de controle de tração para a í⁶⁸¹ ¹⁸ roda acionada pode ser computada a partir de (7) ao ajustar X = A, x = 0 e * ⁼ .

h

A margem de limite de manuseio ABS para a f^sima roda também pode ser computada a partir de (7) ao ajustar ^x ~ “ ^^bP, e^{x =} θ.

As margens de tração final e limite de manuseio de frenagem podem ser definidas como:

^h'^,M' ⁼ /<&) ^Habs< ’^{hics = hrcs}' (8)

Nota-se que as condições de varredura adicionais podem ser usadas para computar as margens de limite de manuseio mencionadas acima. Por exemplo, uma das seguintes ou a combinação de algumas das seguintes condições devem ser usadas para ajustar a margem de limite de manuseio como 0: uma magnitude da taxa de guinada almejada está além de um determinado limite; uma magnitude da taxa de guinada medida é maior do que um determinado limite; uma entrada de condução do condutor excede um determinado limite; ou, condições extremas como a aceleração de esterçamento do veículo é maior do que 0,5g, a desaceleração do veículo é maior do que 0,7g, o veículo é conduzido em uma velocidade além de um limite (por exemplo, 44,70 m/s), etc.

Para testar as computações de margem de limite de manuseio mencionadas acima e verificar sua eficiência em relação a condições de condução conhecidas, um veículo equipado com um sistema de pesquisa ESC desenvolvido na Empresa Ford Motor foi usado para realizar o teste do veículo.

Para a condição de condução traçada pela velocidade do veículo, estrangulamento, e frenagem mostrada na Figura 2, as variáveis de movimento do veículo medidas e computadas são mostradas nas Figuras 3A a 3C. As margens de limite de manuseio individuais correspondentes hus> hos> ^TCSi h-ABS> e ^^SSRAsão mostradas nas Figuras 4A a 40. Esse teste foi realizado como uma descida em zigue-zague (slalom) em forma livre em um bloco de neve com todas as computações ESC executadas. A pressão de freio aplicada foi interrompida para que o veículo se aproxime da condição de manuseio de limite real.

Para outro teste, o veículo foi conduzido em uma superfície da estrada com alto nível de atrito. Os perfis de velocidade, tração e frenagem do veículo para o teste são mostrados na Figura 5. Os estados de movimento do veículo são mostrados nas Figuras 6A a 6C. As margens de limite de manuseio individuais correspondentes^^’ hos> h-TCS·) ^abSi _e ^^são mostradas nas

Figuras 7A e 7B.

Uma variável de envelope de todas as margens de limite de manuseio individuais é definida como env min [h_os, h_us, h_TCS, h_ABS, h_SSRA

Considerando-se que mudanças repentinas na margem de limite (9) de manuseio de envelope podem ocorrer devido a ruídos de sinal, um filtro passa-baixo F(z) é usado para h_env suave para obter o índice ou margem de Limite de Manuseio final (HL):

h = F{_Z)h_mv (10)

Para os dados de teste do veículo mostrados na Figura 2 e Figuras 3A a 3C, a margem de limite de manuseio final é mostrada na Figura 8, enquanto os dados de teste do veículo mostrados na Figura 5 e Figuras 6A a 6C, a margem de limite de manuseio final é mostrada na Figura 9.

O índice HL pode fornecer uma variável contínua entre 0 e 1 e indicar a proximidade que o condutor está do limite de manuseio do veículo (em que um valor de 1 indica que o condutor está no limite de manuseio do veículo). Esse índice HL baseado em modelo pode fornecer informações de demanda de condução particularmente importantes durante, por exemplo, condições de condução de estrada de μ-baixo.

Supondo que mais atenção visual, física e cognitiva é exigida para manter o controle do veículo à medida que o veículo se aproxima de seu limite de manuseio, as informações de carga de trabalho do condutor podem ser inferidas a partir do índice HL. À medida que a carga de trabalho no condutor aumenta, o índice HL aumenta. À medida que a carga de trabalho sobre o condutor diminui, o índice HL diminui.

IV. índice de Ação de Controle do Condutor

O índice de Ação de Controle do Condutor (DCA) pode fornecer uma variável contínua entre 0 e 1 que indica a variabilidade total de ação de controle do condutor em relação, por exemplo, à aceleração, frenagem e direção. A variabilidade aumentada da norma operacional do condutor pode refletir uma demanda de condução aumentada e vice-versa. O índice DCA pode proporcionar, desse modo, uma medida da variabilidade (demanda de condução) associada a diferentes condutores que possuem normas diferentes de ação de controle do veículo.

Considerando-se, por exemplo, o impacto da variabilidade do pedal do acelerador sobre a demanda de condução. Com referência às Figuras 10 e 11, as posições do pedal do acelerador em tempo real são representadas versus tempo, por exemplo, circunstâncias de alta demanda e baixa demanda, respectivamente. Consideravelmente mais variabilidade do pedal do acelerador é observada no caso de alta demanda em relação ao caso de baixa demanda.

Os desvios padrão das posições do pedal do acelerador das Figuras 10 e 11 são representados respectivamente nas Figuras 12 e 13.

Com referência à Figura 14, ajustes probabilísticos nas distribuições das Figuras 12 e 13 são gerados utilizando uma função gama da forma padrão:

y = f(x \a,b) = b°v(a)

X ~b (11) em que a é o fator de escala e b é o fator de formato. A linha tracejada representa a distribuição de desvio padrão de baixa demanda de condução e a linha sólida representa a distribuição de desvio padrão de alta demanda de condução. Essas distribuições probabilísticas da variabilidade de pedal do acelerador mostram níveis de distinção entre as categorias de demanda de condução e apresentam oportunidades de classificação. Por exemplo, um desvio padrão de 2% podería ter uma maior probabilidade de ser característico de baixa demanda de condução, enquanto um desvio padrão de 10% podería ter uma maior probabilidade de ser característico de alta demanda de condução, etc. Essa técnica pode ser similarmente aplicada à posição do pedal do freio, ângulo do volante, e/ou outros parâmetros de ação de controle do condutor. Então, o índice DCA pode estimar a demanda de condução com base na variabilidade da ação do condutor sobre o pedal do acelerador, pedal do freio, volante, etc.

As médias da variabilidade de desvio padrão mostradas na Figura 14 podem mudar com condutores diferentes. A computação de índice DCA pode contar com essa mudança de médias e computar a variabilidade relativa. O derivado das entradas de condutor também pode ser incorporado para capturar a ação preventiva. Essa computação de variância pode ser obtida a partir da análise do determinante da covariância para cada um dos fatores (por exemplo, posição/taxa do pedal do acelerador, posição/taxa do pedal do freio, posição/taxa de ângulo do volante, etc).

O índice DCA, em algumas realizações, é computado ao calcular recursivamente o determinante da covariância que afeta a demanda de condução para cada um dos fatores com base nas seguintes equações:

^xm

\l-P_k-Ax_k)-G_k (l-«)

= G_k-àx^T _k· _________a________ (1 - a) + a · Ax_k · P_kRx^T _k (12) (13) (14) (15) em que Xk é um vetor bidimensional para cada ação de controle do condutor e seu derivado (em instante de tempo k), Xk é a média (que pode ser continuamente atualizada durante cada ciclo de condução, e reiniciada após cada ciclo de condução), α é um fator de esquecimento calibrado, Gk é a matriz de covariância inversa estimada, / é a matriz de identidade, Pké a matriz de covariância estimada, e Δχ^Τκ é a transposição de Δχ_κ de (12).

O determinante recursivamente computado da matriz de covariância, det, é determinado por:

det_A+1 det_A·(! + «· Ax_k G_k Rx^T _k ) em que n é o tamanho do vetor Xk. Esse proporciona uma medida (16) da variabilidade estimada do desempenho de aceleração, frenagem e/ou direção do condutor em relação a uma média do condutor particular desses parâmetros. Esse também proporciona uma única medida dimensional de variância total que pode ser rastreada para capturar alterações significativas em variabilidade agregada de ações de controle de condutor.

O índice DCA final Index pode ser escalonado em um sinal contínuo entre 0 e 1 e determinado por

DCA Index = max(Accel Ped Variance,Brake PedVariance,Steering Variance)

A posição do pedal do acelerador como representado na Figura 15A e o ângulo de volante como representado na Figura 15B foram analisados utilizando as técnicas acima. A Figura 15C mostra o exemplo de saída do índice DCA com base na entrada das Figuras 15A e 15B. O determinante da matriz de covariância (16) fornece uma medida, nesse exemplo, da variabilidade estimada do desempenho de aceleração e direção do condutor. As respectivas variabilidades foram normalizadas e agregadas ao adotar seus valores máximos para fornecer o índice DCA como representado na Figura 15C. A velocidade do veículo é representada na Figura 15D para referência. A variabilidade aumentada é capturada na escala de índice DCA como valores mais próximos de 1 (indicativo de maior demanda de condução), enquanto a variabilidade reduzida é capturada na escala como valores entre, por exemplo, 0 e 0.2 (indicativo de baixa demanda de condução).

V. índice de Painel de Instrumentos

A interação do condutor com o painel de instrumentos e/ou outras interfaces relacionadas ao toque/voz pode fornecer uma indicação de atividade do condutor. Um aumento nesse nível de atividade do condutor pode aumentar as demandas cognitivas sobre o condutor. Como indicado na Tabela 1, um aumento na atividade de pressionamento de botão do condutor pode aumentar a carga de trabalho do condutor. A frequência de interação com os controles de cabine inclusive o controle de limpador, controle de clima, controle de volume, indicador de mudança de direção, console de painel central, controle de janela, controle de assento elétrico, interface de comando de voz, etc. pode ser agregada em um índice composto. O índice de Painel de Instrumentos (IP) proporciona, desse modo, uma saída contínua (entre 0 e 1) que representa a interação do condutor com o painel de instrumentos, eletrônica, e/ou qualquer outro HMI.

Quando um dispositivo de botão/interface for pressionado/empregado em qualquer instante de tempo k, por exemplo, a saída é determinada por,

BP. (P) = a- BP_i (k -1) + (1 - a) · 1

Quando um dispositivo de (18) botão/interface não for pressionado/empregado, a saída é determinada por:

BP^k) = a BP_t{k -1) + (1- α)·0 ₍₁₉₎ em que BP_Z é o valor de rastreamento de botão/interface pressionado/empregado para cada botão/interface rastreado, e a é um fator de esquecimento calibrado.

A saída de índice IP pode ser então determinada por

IP Index = max(BP,, BP₂, BP_{3 (}, BP₄......BP„) (20) em que n é o número de botões/interfaces rastreados. O índice IP também pode ser determinado utilizando qualquer uma das técnicas de agregação descritas aqui. Como um exemplo, técnicas similares àquelas descritas com referência a (28) e (29) abaixo podem ser usadas, etc.

Exemplos de entradas de indicador de mudança de direção e atividade de condicionamento de ar são representados respectivamente nas

Figuras 16A e 16B. O índice IP resultante é determinado de acordo com (18), (19) e (20) e representado na Figura 16C. O tempo de elevação e o valor em estado estacionário, nesse exemplo, estão baseados na duração da atividade.

VI. índice de Intervalo

O índice de Intervalo proporciona uma variável contínua entre 0 e 1 e indica a proximidade do veículo que está sendo conduzido ao veículo (ou outro objeto) em frente (ou perto) ao mesmo. Como indicado na Tabela 1, a carga da carga de trabalho aumentada pode ser inferida a partir do intervalo de tempo médio e/ou intervalo mínimo reduzido.

O intervalo dependente de velocidade atual pode ser obtido a partir

^(/c) (21) em que r_p(k) é a posição do veículo anterior em qualquer instante de tempo k, rfk) é a posição do veículo seguinte e Vf(k) é a velocidade do veículo seguinte. O intervalo médio, HW_m(k), pode ser obtido a partir de:

(^(/Q-r/Zc)) v_z(/c) (22) em que σ é uma constante de tempo para filtragem exponencial, que pode ser selecionada como desejado. O índice pode ser então obtido a partir de

HW Index (

1k (23) em que y é o ganho de sensibilidade de índice HW e HWmmò um valor calibrado. O ganho pode ser selecionado/adaptado dependendo do tempo de intervalo exigido para satisfazer um índice máximo de 1.

O ganho de sensibilidade, em outras realizações, pode ser selecionado/adaptado com base, por exemplo, no tipo de condutor. Se um tipo de condutor como jovem”, idoso”, adolescente”, novato”, experiente”, etc.

for conhecido, o ganho de sensibilidade pode ser consequentemente ajustado.

Um condutor pode ser identificado como jovem”, idoso”, adolescente, etc. com base em uma ficha usada por esses, como conhecido na técnica. A ficha pode ser detectada pelo veículo e usado para identificar o tipo de condutor. Alternativamente, o veículo pode fornecer um botão de seleção que permite que o próprio condutor seja identificado por tipo. Qualquer técnica adequada/conhecida para classificar um condutor por tipo, entretanto, pode ser usada. O ganho de sensibilidade pode ser aumentado para condutores adolescentes e novatos, enquanto o ganho de sensibilidade pode ser reduzido para condutores experientes, etc. O ganho de sensibilidade, em outras realizações, pode ser selecionado para ser maior para condutores adolescentes e novatos e selecionado para ser menor para condutores experientes, etc. então, o índice HW, dado o mesmo intervalo, pode ser maior para um condutor adolescente e menor para um condutor experiente, etc.

Alternativamente (ou além disso), o ganho de sensibilidade pode ser selecionado/adaptado com base em condições ambientais. Condições de estrada milhada ou coberta com gelo, determinadas por qualquer técnica adequada/conhecida como através da detecção de patinagem de roda, podem resultar no ganho de sensibilidade aumentado. As condições de estrada seca podem resultar no ganho de sensibilidade reduzido. Quaisquer condições ambientais adequadas inclusive densidade de tráfego, localização geográfica, etc. podem ser usadas para selecionar/alterar o ganho de sensibilidade.

A proximidade de intervalo da infraestrutura que inclui interseções, obras na estrada, geometria de estrada de alta demanda, etc. também pode ser similarmente computada como em (21), (22) e (23). Nesses casos, a saída de índice HW pode ser determinada por:

HW Index = max(w,, HW₁,......HW_n) em que n é o número de itens de proximidade de intervalo de alta demanda de condução rastreado. Uma função ponderada da equação (24) também pode ser usada.

Os retornos de intervalo aumentados de trafego aumentado em pistas adjacentes podem ser usados como uma entrada de tendência no índice HW em outras realizações. (A densidade de tráfego aumentada pode aumentar a demanda de condução como indicado na Tabela 1.)

O tempo até a colisão, ainda em outras realizações, pode ser rastreado no regime de menos de 1000 ms. Em condições de colisão iminente potencial, a saída de índice HW pode retornar para o valor máx. de 1.

Com referência à Figura 17, o tempo até a colisão, t& pode ser computado como exposto a seguir:

, _:-^±#v)²+2(>X^) (4·) (25)

X t_c= —

V ou ^x em que V_x é a velocidade de aproximação, A_x é a aceleração relativa, e X é a distância entre os veículos. As informações de distância e velocidade de aproximação podem ser obtidas a partir de qualquer sistema de radar adequado/conhecido, sistema de visão, sistema lidar, sistema de comunicação entre veículos, etc.

Considerando-se a computação do índice HW em um exemplo de veículo acompanhando o cenário, as Figuras 18 a 20 mostram a velocidade principal, velocidade e faixa de aproximação entre veículos durante o cenário. As Figuras 21 e 22 mostram o intervalo médio (como computado através de (22)) e o índice HW (como computado através de (23)), respectivamente.

VII. Subsistema Baseado em Regra

Novamente com referência à Figura 1, o subsistema baseado em regra 12 pode incluir uma base de conhecimento e fatos para determinar um indicador de saída de evento binário. O subsistema 12 pode fornecer engenharia especializada específica e regras de interação de veículo-condutorambiente para suplementar os outros componentes do sistema 10. O conhecimento pode ser representado como um conjunto de regras. A ativação específica de sistemas de veículo pode ser incorporada.

Cada regra especifica uma recomendação da carga de trabalho de saída, e possui o IF (condição), estrutura THEN (ação). Quando a parte de condição de uma regra for satisfeita, a parte de ação é executada. Cada regra pode especificar uma recomendação da carga de trabalho de saída (0 ou 1). Inúmeros parâmetros de veículo inclusive aceleração longitudinal, aceleração lateral, desaceleração, ângulo de volante, uso de botão, etc. (veja, por exemplo, as Tabelas 2a e 2b) podem ser monitorados/obtidos de qualquer maneira adequada/conhecida pelo subsistema 12 a partir, por exemplo, do barramento CAN do veículo. Os fatos associados com esses parâmetros e sua combinação podem ser usados para estabelecer as regras condicionais.

Uma regra geral implementada pelo subsistema 12 pode ser da forma,

Se

Vehicle _ par ameter 1 }x. and Vehicle _ parameter 2 }y_i

Então (26)

Í1 if condition is satisfied

Event _ Flag = <

(0 otherwise

Atrasos específicos ou restrição de entretenimento informativo ou sistemas de cabine do veículo durante os eventos são permitidos pelas regras de especialistas. A saída baseada em regra pode ser adicionalmente processada para fornecer uma agregação de saída relativa baseada no uso de um recurso específico e a noção do especialista da demanda de condução da condição.

As regras podem ser baseadas nas informações, por exemplo listadas nas Tabelas 2a e 2b acima. Por exemplo, se o ângulo de volante for > 105 graus, então Event_Flag = 1. Outras regras também podem ser, naturalmente, construídas.

VIII. Agregação

Um ou mais entre o índice HW, índice DCA, índice IP, e índice HL podem ser agregados pelo subsistema 14 para formar um índice de Rastreamento (T) utilizando as técnicas descritas abaixo. Em realizações em que apenas um índice é usado/computado/determinado, entretanto, nenhuma agregação pode ser necessária.

Em algumas realizações, a agregação a curto prazo pode ser usada para programar/atrasar/suprimir informações/tarefas que serão comunicadas ao condutor. Para condições em que a maior demanda de condução avaliada é exigida, o índice T pode ser determinado por:

T Index = max (DCA Index, IPIndex, HL Index, HW Index) . .

Em outras realizações, uma agregação dependente de contexto é empregada para combinações de saída média/máx dos valores de índice como descrito abaixo. Com referência à Figura 1, por exemplo, o índice DCA, índice

IP, índice HL, e índice HW podem ser combinados pelo subsistema 14 para formar um índice T determinado por:

T Index =

N

IP/yi /=1

N

ΈΝι /=1 (28)

T Index = ^^^dcaWdca + WLE_hlw_hl + WLE_Hff,w_Hff, ^WliCA + ^WIP + + ^WHIV em que wi são pesos dependentes de contexto dependendo do valor de demanda de condução estabelecido na entrada. Expansão de (28) produz (29)

Max(Tracking _ Index) = 1.0 em que WLE_DCa, WLE/p, WLE_Hl e WLE_Hw são as saídas de índice

DCA, índice IP, índice HL, e índice HW, respectivamente. Os pesos correspondentes são determinados por w_Dca, w/p, Whl θ whwAs Tabelas 3 e 4 listam exemplos de regras para agregação.

Tabela 3

Exemplos de Regras para Agregação Baseada em Contexto

Regra	Se índice DCA for	Se índice IP for	Se índice HL for	Se índice HW for	Então Calcular índice WLE; Máx⁼1,0 Mín⁼0,0; Se estiver à noite, então tendência = + 0,2
1	Alto	Alto	Alto	Alto	Média de 4 índices: w(vetor) = [1111]
2	Alto	Alto	Alto	Baixo	Média de 3 índices: w(vetor) = [1110]
3	Alto	Alto	Baixo	Baixo	Média de 2 índices w(vetor) = [1100]
4	Alto	Baixo	Baixo	Baixo	Máx: w(vetor) = [0100]
5	Baixo	Alto	Baixo	Baixo	Máx: w(vetor) = [0100]
6	Baixo	Baixo	Alto	Baixo	Máx: w(vetor) = [0010]
7	Baixo	Baixo	Baixo	Alto	Máx: w(vetor) = [0001]

Tabela 4

Mais Exemplos de Regras para Agregação Baseada em Contexto

Regra	Se índice DCA for	Se índice IP for	Se índice HLM for	Se índice HWM For	Então Calcular índice WLE; Máx⁼1,0 Mín⁼0,0; Se estiver à noite, então tendência = + 0,2 Se estiver em condição de alto tráfego, então tendência = + 0,2
8	Low	Low	Low	Low	Média de 4 índices: w(vetor) = [1111]
9	Low	Hi	Hi	Hi	Média de 3 índices: w(vetor) = [0111]
10	Low	Low	Hi	Hi	Média de 2 índices: w(vetor) = [0011]
11	Hi	Low	Hi	Low	Média de 2 índices: w(vetor) = [1010]
12	Low	Hi	Low	Hi	Média de 2 índices: w(vetor) = [0101]
13	Low	Hi	Hi	Low	Média de 2 índices: w(vetor) = [0110]

Regra	Se (ndice DCA for	Se índice IP for	Se índice HLM for	Se índice HWM For	Então Calcular índice WLE; Máx⁼1,0 Min⁼0,0; Se estiver à noite, então tendência = + 0,2 Se estiver em condição de alto tráfego, então tendência = + 0,2
14	Hi	Low	Hi	Hi	Média de 3 índices: w(vetor) = [1011]
15	Hi	Hi	Low	Hi	Média de 3 índices: w(vetor) = [1101]
16	Hi	Low	Low	Hi	Média de 2 índices: w( vetor) = [1001]

O subsistema 16 pode usar as técnicas descritas acima com referência ao subsistema 14 para agregar o índice Baseado em Regra e o índice T no índice WLE. Como um exemplo, o índice WLE pode ser determinado por:

WLE Index = max(7¹ Index, Rule - Based Index)

Exemplos de índice Baseado em Regra, índice IP, e índice DCA são representados respectivamente nas Figuras 23A a 23C. Esses índices foram agregados utilizando as técnicas descritas aqui e representados na Figura 23D para condições em que as situações de demanda de condução mais alta avaliadas são consideradas. A velocidade do veículo é representada na Figura 23E para referência.

IX. Caracterização a Longo Prazo

O índice WLE, em outras realizações, pode ser caracterizado ao longo do tempo para fornecer recomendações HMI pelo subsistema 16 e/ou expedidor 18 (dependendo da configuração). A caracterização de WLE a longo prazo pode permitir que o HMI seja adaptado ao condutor com base na demanda de condução ao longo do tempo. Considerando-se, por exemplo, que seja uma variável que reflete o valor de índice WLE para o condutor (em qualquer momento k). supondo que a demanda de condução seja categorizada em 3 classes como em {a, b,c} com funções de pertinência difusas p_a, Pb, Pc, como definido na Figura 24. Então, o comportamento de condução, d/<, pode ser inferido a partir do seguinte exemplo de computação:

(31)

Se, por exemplo, possuir um valor de 0,4, então d_k pode ser representado como [0,18, 0,62, 0] (de acordo com a Figura 24). A versão filtrada (longo prazo) do comportamento de condução, df_k, pode ser expressa como exposto a seguir:

d_fk =(1-«K_, +ad_k (₃₂) * em que α é um fator de esquecimento calibrável (que, desse modo, especifica/determina o período de tempo durante o qual a versão a longo prazo do comportamento de condução, df_k, é avaliada). A probabilidade (33) de longo prazo para cada classe, (p_w). , pode ser obtida a partir de:

í A”¹ ; ΣΜ ν'Φ.Μ 7

De acordo com (33), a versão filtrada do comportamento de condução para cada uma das classes, , é dividida pela soma da versão filtrada do comportamento de condução de todas as classes,

Se, por exemplo, d^for representado como [0, 0.16, 0.38], então (p_k)_g poderia ser igual a 0 dividido por 0+0,16+0,38 (p_k)_a podería ser igual a 0), (p_k)b poderia ser igual a 0,16 dividido por 0+0,16+0,38 (p_k)b poderia ser igual a 0,29), e (p_k)_cpoderia ser igual a 0,38 dividido por 0+0,16+0,38 (p_k)_c poderia ser igual a 0,71).

A caracterização de índice WLE a longo prazo final de demanda de condução, ik, pode ser então inferida a partir do seguinte:

= arg max(_A).

i^{a,b,c} (34)

Utilizando-se o exemplo acima, a máxima dos valores (p_k)i é 0,71 ((p_k)_c· Então, pode ser inferido a partir de (34) que o comportamento de condução está atualmente na classe de alta demanda.

X. Expedidor

O expedidor 18 pode aplicar o índice WLE computado, a caracterização a longo prazo do índice WLE, ou qualquer um entre o índice DCA, índice IP, índice HL, e índice HW (em realizações em que apenas um único índice é usado/computado/determinado) para modular a interação entre entretenimento informativo e/ou outros sistemas de diálogo e o condutor. O índice WLE proporciona a carga da carga de trabalho estimada usada para ft configurar/evitar/adaptar/limitar/programar comandos de voz e outras tarefas que serão apresentadas ao condutor para aprimorar a funcionalidade e segurança.

Um exemplo de interação com o condutor pode incluir gerar sistemas de texto para voz, gerar comunicação de avatar, gerar notificações referentes a chamadas telefônicas de entrada, gerar comandos de trem de força proativos, gerar recomendações de voz proativas, gerar uma resposta tátil através, por exemplo, de um volante tátil, ou gerar outras saídas de áudio, visuais e/ou táteis, etc. cada um dos exemplos de tarefas de interface com condutor pode possuir uma prioridade associada ao mesmo. Por exemplo, a geração de uma notificação referente a uma chamada telefônica de entrada pode possuir uma alta prioridade enquanto a geração de uma recomendação de voz proativa pode possuir uma baixa prioridade.

Qualquer técnica adequada/conhecida pode ser usada para atribuir um tipo de prioridade a uma determinada tarefa de interface com condutor. Como um exemplo, o expedidor 18 pode implementar uma convenção de alta/baixa prioridade em que todas as notificações que serão geradas referentes a chamadas telefônicas de entrada são atribuídas com uma alta prioridade e todas as recomendações iniciadas pelo veículo que serão comunicadas ao condutor são atribuídas com uma baixa prioridade. Outros esquemas de prioridade, entretanto, podem ser usados. Como um exemplo, os números entre 0 e 1,0 podem representar a prioridade de uma tarefa: algumas tarefas podem ser atribuídas com uma prioridade de 0,3 enquanto outras tarefas podem ser atribuídas com uma prioridade de 0,8, etc. Em outras realizações, o tipo de prioridade associado a uma tarefa de interface com condutor pode ser atribuído pelo controlador/processador/subsistema (não mostrado) que gerou a tarefa como conhecido na técnica.

Algumas realizações podem permitir, desse modo, uma apresentação modulada de tarefas de interface com condutor baseada em carga de trabalho e prioridade. Se, por exemplo, o índice WLE (ou qualquer um dos índices como pode ser o caso) possuir um valor entre 0,4 e 0,6, o expedidor 18 pode permitir apenas que tarefas de interface com condutor de alta prioridade sejam executadas. O expedidor 18 pode programar tarefas de prioridade inferior para execução posterior condicionada no índice WLE que obtém um valor menor do que 0,4. Se, por exemplo, o índice WLE possuir um valor entre 0,7 e 1,0, o expedidor 18 pode impedir que todas as tarefas de interface com condutor sejam executadas. Durante esses períodos de alta carga de trabalho, o expedidor 18 pode programar tarefas de alta prioridade para execução posterior condicionada no índice WLE que obtém um valor menor do que 0,7 e programar tarefas de prioridade inferior para execução posterior condicionada no índice WLE que obtém um valor menor do que 0,4.

Similarmente, se o comportamento de condução a longo prazo for caracterizado como alta demanda, algumas/todas as tarefas independentemente de sua prioridade podem ser suspensas/atrasadas/programadas até o comportamento de condução a longo prazo ser caracterizado como média demanda ou baixa demanda”. Alternativamente, se o comportamento de condução a longo prazo tiver qualquer probabilidade de estar, por exemplo, na classe de alta demanda, algumas/todas as tarefas podem ser suspensas/atrasadas/programadas até a probabilidade de estarem em alta demanda ser zero. Outros cenários também são, naturalmente, possíveis. Em realizações em que um tipo de prioridade não é usado para categorizar tarefas, por exemplo, todas as tarefas podem ser suspensas/atrasadas/programadas dependendo da carga de trabalho inferida.

No caso de uma chamada telefônica de entrada recebida durante períodos de alta carga de trabalho, o expedidor 18 pode transferir a chamada para um sistema de correio de voz. Uma vez que o índice WLE obtém um valor apropriado, o expedidor 18 pode gerar uma notificação indicando que uma chamada foi recebida.

Os algoritmos descritos aqui podem ser distribuídos por um dispositivo de processamento, como quaisquer /todos os sistemas 12, 13, 14, 16, 18, que podem incluir qualquer unidade de controle eletrônico existente ou unidade de controle eletrônico dedicada, em muitas formas inclusive, porém sem caráter limitativo, informações permanentemente armazenadas em meio de armazenamento não gravável como dispositivos ROM e informações armazenadas de maneira alterável ou meios de armazenamento graváveis como disquetes, fitas magnéticas, CDs, dispositivos RAM, e outros meios magnéticos e ópticos. Os algoritmos também podem ser implementados em um objeto executável por software. Alternativamente, os algoritmos podem ser incorporados no total ou em parte utilizando componentes de hardware adequados, como Circuitos Integrados Específicos de Aplicativo (Application Specific Integrated Circuits - ASICs), Matrizes de Portas Programáveis em Campo (Field Programmable Gate Arrays - FPGAs), máquinas de estado, controladores ou outros componentes ou dispositivos de hardware, ou uma combinação de componentes de hardware, software e firmware.

Embora as realizações da invenção sejam ilustradas e descritas, não se pretende que essas realizações ilustrem e descrevam todas as formas possíveis da invenção. As palavras usadas no relatório descritivo são palavras de descrição e não de limitação, e entende-se que várias alterações podem ser feitas sem que se abandone o espírito e escopo da invenção.

Claims

Reivindicações

1. VEÍCULO, caracterizado pelo fato de que compreende:

pelo menos um processador configurado para (i) monitorar um estado de ativação de cada uma entre uma pluralidade de interfaces condutorveículo, (ii) para cada uma entre a pluralidade de interfaces condutor-veículo, gerar um parâmetro que representa um nível de interação entre um condutor e a interface condutor-veículo com base no estado de ativação e um valor anterior do parâmetro, (iii) receber uma pluralidade de tarefas de interface com condutor a serem executadas, e (iv) atrasar ou impedir seletivamente que pelo menos algumas entre a pluralidade de tarefas de interface com condutor sejam executadas com base em um valor máximo dos parâmetros gerados.
2. VEÍCULO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a pluralidade de tarefas de interface com condutor inclui pelo menos um entre gerar uma saída de áudio, gerar uma saída visual, e gerar uma saída tátil.
3. VEÍCULO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que cada uma entre a pluralidade de tarefas de interface com condutor inclui um tipo de prioridade e em que pelo menos um processador é configurado para atrasar ou impedir seletivamente que pelo menos algumas entre a pluralidade de tarefas de interface com condutor sejam executadas adicionalmente com base no tipo de prioridade.
4. VEÍCULO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a pluralidade de tarefas de interface com condutor inclui gerar uma notificação referente a uma chamada recebida e em que atrasar ou impedir seletivamente que pelo menos algumas entre a pluralidade de tarefas de interface com condutor sejam executadas com base em um valor máximo dos parâmetros gerados inclui encaminhar a chamada recebida para um sistema de correio de voz.
5. VEÍCULO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a pluralidade de interfaces condutor-veículo inclui um controle de limpador, um controle de clima, um controle de volume de rádio, um controle de indicador de mudança de direção, um console de painel central, uma trava de porta, um controle de assento elétrico, ou uma interface de comando de voz.
6. VEÍCULO, caracterizado pelo fato de que compreende:

pelo menos um processador configurado para (i) determinar um nível de interação entre um condutor e cada uma entre uma pluralidade de ft interfaces condutor-veículo, (ii) determinar a carga de trabalho do condutor com base em um máximo dos níveis determinados de interação, (iii) receber uma pluralidade de tarefas de interface com condutor a serem executadas, e (iv) atrasar ou impedir seletivamente que pelo menos algumas entre a pluralidade de tarefas de interface com condutor sejam executadas se a carga de trabalho do condutor estiver dentro de uma faixa predeterminada de valores.
7. VEÍCULO, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que pelo menos um processador é configurado para determinar o nível de interação entre o condutor e cada uma entre a pluralidade de interfaces condutor-veículo com base em uma frequência de ativação da interface condutor-veículo pelo condutor.
8. VEÍCULO, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que cada uma entre a pluralidade de tarefas de interface com condutor inclui um tipo de prioridade e em que a faixa predeterminada de valores depende do tipo de prioridade.
9. VEÍCULO, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que a pluralidade de tarefas de interface com condutor inclui gerar uma notificação referente a uma chamada recebida e em que atrasar ou impedir seletivamente que pelo menos algumas entre a pluralidade de tarefas de interface com condutor sejam executadas se a carga de trabalho do condutor estiver dentro de uma faixa predeterminada de valores inclui encaminhar a chamada recebida para um sistema de correio de voz.
10. VEÍCULO, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que a pluralidade de interfaces condutor-veículo inclui um controle de limpador, um controle de clima, um controle de volume de rádio, um controle de indicador de mudança de direção, um console de painel central, uma trava de porta, um controle de assento elétrico, ou uma interface de comando de voz.
11. VEÍCULO, de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que a pluralidade de tarefas de interface com condutor inclui pelo menos um entre gerar uma saída de áudio, gerar uma saída visual, e gerar uma saída tátil.
12. MÉTODO PARA GERENCIAR TAREFAS DE INTERFACE COM CONDUTOR, caracterizado pelo fato de que compreende:

monitorar um estado de ativação de cada uma entre uma pluralidade de interfaces condutor-veículo; para cada uma entre a pluralidade de interfaces condutor-veículo, gerar um parâmetro que representa um nível de interação entre um condutor e a interface condutor-veículo com base no estado de ativação e um valor anterior do parâmetro;

receber uma pluralidade de tarefas de interface com condutor a serem executadas; programar pelo menos algumas entre a pluralidade de tarefas de interface com condutor para execução com base em um máximo ou agregação dos parâmetros gerados; e fazer com que a pluralidade de tarefas de interface com condutor seja executada.
13. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 12, caracterizado pelo fato de que cada uma entre a pluralidade de tarefas de interface com condutor inclui um tipo de prioridade e em que pelo menos algumas entre a pluralidade de tarefas de interface com condutor são programadas para execução adicionalmente com base no tipo de prioridade.
14. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 12, caracterizado pelo fato de que a pluralidade de tarefas de interface com condutor inclui pelo menos um entre gerar uma saída de áudio, gerar uma saída visual, e gerar

5 uma saída tátil.
15. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 12, caracterizado pelo fato de que a pluralidade de interfaces condutor-veículo inclui um controle de limpador, um controle de clima, um controle de volume de rádio, um controle de indicador de mudança de direção, um console de painel central, uma trava

10 de porta, um controle de assento elétrico, ou uma interface de comando de voz.
16. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 12, caracterizado pelo fato de que a pluralidade de tarefas de interface com condutor inclui gerar uma notificação referente a uma chamada recebida e em que programar pelo menos algumas entre a pluralidade de tarefas de interface com condutor para

15 execução com base em um máximo ou agregação dos parâmetros gerados inclui encaminhar a chamada recebida para um sistema de correio de voz.