CN105374163B - 具有疲劳识别的驾驶员辅助系统和用于预见疲劳度的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及具有疲劳识别的驾驶员辅助系统和用于预见疲劳度的方法。用于预测推测达到了用于疲劳识别的车辆系统中的预定的疲劳度的时刻的方法包括以下步骤：（i）通过连续地确定车辆驾驶员的现时的疲劳度来获得疲劳曲线；（ii）确定在疲劳曲线的能够预定的时间间隔中基于时间的疲劳度变化并且/或者提供在经验方面所获取的基于时间的疲劳度变化；以及（iii）借助于所确定的和/或所提供的疲劳度变化来确定推测达到预定的疲劳度的时刻。

Description

具有疲劳识别的驾驶员辅助系统和用于预见疲劳度的方法
技术领域
本发明涉及一种用于预测时刻的方法，在该时刻上推测会达到在用于疲劳识别的车辆系统中的预定的疲劳度。本发明还涉及一种具有用于执行所述方法的处理单元的驾驶员辅助系统。
背景技术
在道路交通中的疲劳是主要事故原因之一。驾驶员辅助系统（FAS）提供的可能性是，自动地识别驾驶员的疲劳并且在不适合行驶的情况下警示该驾驶员。
对此，驾驶员辅助系统包括用于疲劳识别的系统。后者在当前定义为位于车辆中的系统，该系统监控驾驶员行为并且在驾驶员看起来由于疲劳而受到影响的情况下被激活。目的尤其是，阻止在自动行驶情况下的快速睡眠。
通过基于观察的分度方法，能够将车辆驾驶员的疲劳配设给确定的疲劳度。疲劳的尽可能客观的估计通过使用标准化的分度而得以保证。两个最常用的分度来自于Wierwille 和Ellsworth（简称Wierwille分度）以及来自于Human Factors Consult GmbHBerlin（简称为HFC分度）。所述Wierwille分度包括四个等级的驾驶员疲劳，该驾驶员疲劳从“1=不疲劳”到“4=极度疲劳”。各个等级是由专门的眼睛参数和行为指标所表征的。HFC分度包括九个等级的疲劳，该疲劳从“1=清醒”到“9=睡眠”。为了归类驾驶员状态，有九个指标起作用。柏林工业大学困倦分度（简称为TUBS分度）提供了分度的另一个可能性。
用于疲劳识别的已知的系统现在利用预测算法来计算基于传感器数据的疲劳度。这样的实时的传感性的疲劳识别能够顾及可供使用的行驶效率参数（转向运动、速度、车道保持）或者车辆驾驶员的特征数据、例如眨眼运动或者眼睑闭合行为、头部位置和运动、心率或者类似的生物生理参数。
但是，疲劳识别的可感知性和可获知性对具有当前在市场上存在的驾驶员辅助系统的终端用户而言是较小的。对此的原因在于，当达到了预先设定的疲劳度时，然后疲劳识别才能够注意到。这可能是由于以下情况，即用于疲劳识别的适用的系统只提供针对驾驶员的现时的疲劳状态的值。
发明内容
现有技术的一个缺点或多个缺点能够借助于用于预测时刻的根据本发明的方法而排除或者至少减小，在该时刻上推测达到了在用于疲劳识别的车辆系统中的预定的疲劳度。根据本发明的方法包括以下步骤
（i）通过连续地确定车辆驾驶员的现时的疲劳度来获得疲劳曲线；
（ii）确定在疲劳曲线的能够预定的时间间隔中基于时间的疲劳度变化并且/或者提供在经验方面所获取的基于时间的疲劳度变化；以及
（iii）借助于所确定的和/或所提供的疲劳度变化来确定推测达到了预定的疲劳度的时刻。
借助于本发明能够以简单和和稳健的方式来采取基于时刻的预测，在该时刻中所述疲劳度达到了确定的预定的值。当前的疲劳度用作起始点。对此，能够一方面确定在预定的时间间隔中的疲劳度的斜率（基于时间的疲劳度变化）。所述时间间隔能够例如如此地设定，从而连续地获得在前10分钟内的疲劳曲线。作为补充方案或替代方案，也能够考虑针对基于时间的疲劳度变化的在经验方面所获取的值。优选地，在经验方面所获取的基于时间的疲劳变化计为单位小时的、按照HFC分度的0.5到1.5疲劳度、尤其是1疲劳度。
按照优选的变型，对疲劳变化的确定如此地在步骤（ii）中进行，从而在预定的时间间隔中的疲劳曲线互相无关地经由具有不同的时间常数的两个PT1-机构而过滤。从两个所过滤的疲劳曲线的差中接着求出疲劳度变化。以这种方式能够尤其简单地并且实时地对本方法的其它步骤提供所述疲劳度变化。
在本方法的步骤（iii）中，现在从车辆驾驶员的当前的疲劳度和所确定的和/或在经验方面所获取的疲劳度变化出发来计算疲劳度到达了预定的阈值的时刻。优选地，这个预定的疲劳度位于HFC分度的5到7的范围中、优选6。
本发明的主要方面据此提供一种算法，该算法从疲劳曲线的历史中估计出时间，即驾驶员直到该驾驶员-在保持当前的行驶方式的情况下-疲乏且必须休息前还能够驾驶其车辆多久。在系统中所生成的时刻能够于是出于信息目的而被例如提供给驾驶员或者以其它方式在驾驶员辅助系统也或者在导航系统中被顾及。
按照根据本发明的方法的另一个优选的变型，从在步骤（ii）中所确定的疲劳度变化和所提供的疲劳度变化中形成平均值。由此能够从实时的疲劳度出发进一步改善对疲劳度变化的预见。
本发明的另一个方面在于提供具有处理单元的车辆辅助系统。该系统以及处理单元被配置用于执行之前所描述的方法。
本发明的其它优选的设计方案可以从下述的说明或者说从属的权利要求中得出。
附图说明
下面依据实施例和所属的附图来具体阐释本发明。其中：
图1是按照HFC分度的基于时间的疲劳曲线。
具体实施方式
下面描述了一种用于预见推测会达到在用于疲劳识别的车辆系统中的预定的疲劳度的时刻的方法。
图1中可看出疲劳度基于时间的直到时刻t1的实际曲线。在此，测量按照HFC分度的疲劳度，并且该值借助于已知的疲劳识别系统、利用车辆中的传感数据而获取和提供。此外，在疲劳识别系统中储存了针对疲劳度的阈值10，在这里是HFC分度的值6。在达到该值的情况下，传统上发出关于所述疲劳识别的警示信号。
本方法现在提供了针对时刻t3的诊断，所述疲劳度在该时刻上估计达到了阈值10。
按照第一变型，在一定的最小行驶时间之后，在一个任意的时刻t1处分析在确定的时间间隔中的疲劳曲线。在图1中所展示的时间间隔Δt例如由时刻t1和t2=t1-10min限定。借助于斜率公式于是能够现在从时刻t1和t2的疲劳度中计算出斜率。只要已知斜率，就能够最后在疲劳度的斜率保持近似恒定的假设下向外插值到时刻t3上，疲劳度在该时刻上达到阈值10（在图1中从斜率中计算出的上部的虚线12与阈值10的交点）。在获知了时刻t3的情况下，现在能够确定直到警示（困倦时间）前的时间并且视情况为车辆驾驶员显示。
按照另一个变型可能的是，也借助于储存在系统中斜率来计算警示时刻、即达到阈值10的时刻。在使用了HFC分度的情况下，能够例如借助于以下假设来计算，即所述HFC值每单位小时的行驶时间提高了值1。相应于此地能从时刻t1中又获取时刻t3'，在该时刻上推测达到了阈值10（请见从所储存的斜率中计算出的下部的虚线14与阈值10的交点）。在系统中所储存的斜率能够预先在经验方面获取。
尤其如此地组合两个先前描述的变型，从而形成平均值（请见图1中的实线16）并且提供了相应修正的时刻t3''。
在所述变型的一个尤其优选的实施方案中，疲劳度的斜率直接从所获得的疲劳曲线中确定，在该实施方案中设置了具有不同的时间常数的两个PT1-机构作为过滤元件。根据所述两个PT1机构的所过滤的疲劳曲线之间的合成的差被利用来确定疲劳度的斜率。

Claims (6)

1.用于预测时刻的方法，在该时刻上推测达到用于疲劳识别的车辆系统中的预定的疲劳度，其中所述方法包括以下步骤：
（i）通过连续地确定车辆驾驶员的现时的疲劳度来获得疲劳曲线；
（ii）确定在疲劳曲线的能够预定的时间间隔中基于时间的疲劳度变化并且提供在经验方面所获取的基于时间的疲劳度变化，其中从所确定的疲劳度变化和所提供的疲劳度变化中形成平均值；以及
（iii）借助于所确定的和所提供的疲劳度变化的所述平均值来确定推测达到预定的疲劳度的时刻。
2.按照权利要求1所述的方法，在该方法中，在步骤（ii）中如此地进行对疲劳度变化的确定，从而在预定的时间间隔中的疲劳曲线互相无关地经由具有不同的时间常数的两个PT1-机构而过滤并且从两个所过滤的疲劳曲线的差中求出疲劳度变化。
3.按权利要求1或2所述的方法，在该方法中，预定的疲劳度位于HFC分度的5到7的范围中。
4.按权利要求3所述的方法，在该方法中，预定的疲劳度是6。
5.按权利要求1或2所述的方法，在该方法中，在经验方面所获取的基于时间的疲劳变化计为单位小时的、按照HFC分度的0.5到1.5疲劳度。
6.具有处理单元的驾驶员辅助系统，该处理单元被配置用于执行按前述权利要求中任一项所述的方法。
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