CN106573623A

CN106573623A - 用于自动选择机动车上的行驶模式的方法和设备

Info

Publication number: CN106573623A
Application number: CN201580041965.8A
Authority: CN
Inventors: J·杜施尔; A·鲁斯; M·泽德尔迈尔
Original assignee: Bayerische Motoren Werke AG
Current assignee: Bayerische Motoren Werke AG
Priority date: 2014-08-04
Filing date: 2015-07-22
Publication date: 2017-04-19
Anticipated expiration: 2035-07-22
Also published as: CN106573623B; DE102014215259A1; DE102014215259B4; WO2016020195A1

Abstract

本发明涉及用于在沿着行驶路径行驶期间自动选择机动车上的行驶模式的方法和设备。所述方法包括下述步骤：‑检测描述行驶情况的行驶情况信息；‑从多个可能的行驶模式中选择一种行驶模式；和‑在机动车上设定行驶模式。所述方法的特征在于，所述行驶情况信息包括涉及沿行驶方向位于机动车前方的行驶路径的预测信息。由此，预先推定行驶路径并且在达到特定的行驶情况时已经预先将机动车与该行驶情况相协调。

Description

用于自动选择机动车上的行驶模式的方法和设备

技术领域

本发明涉及用于自动选择机动车上的行驶模式的方法和设备。

背景技术

存在具有所谓的行驶体验开关的机动车，借助所述行驶体验开关能够手动选择不同的行驶模式。典型的行驶模式是舒适、运动和经济(经济行驶)。在各个行驶模式中尤其进行不同的发动机和变速器设定。此外能够调整机动车的底盘或其它部件的减振特性和硬度。

从DE 43 40 289 A1中已知用于控制机动车的运行子系统的方法和装置，其中能够操控悬挂系统、发动机控制系统、车辆助力转向系统、动力传动控制装置和座椅控制装置。借助动力传动控制装置例如改变用于变速器的开关点。借助该布置结构能够选择运动方式、旅行方式或豪华行驶方式或越野行驶方式或其它行驶方式。

在DE 11 2010 003 590 T5中描述了一种用于车辆的动态用户界面，利用其可个别地调节不同的子系统，例如发动机、变速器、排气系统中的阀、车轮悬挂系统、可调空气动力构件、用于稳定性调节的系统、用于驱动装置滑转调节的系统、转向-反馈系统、制动系统。

从EP 2 233 388 A2中已知一种用于选择行驶模式的方法，其尤其是提供用于摩托车。为此提供操纵元件的专门布置结构，借助所述操纵元件能够在各个行驶模式之间进行切换。

从DE 10 2007 023 569 A1中得知一种用于车辆的驱动力控制系统，其中能够通过模式选择开关选择运行模式。发动机控制设备的计算单元将请求模式作为用于节流阀开启控制和传输控制的控制模式转发给节流阀控制计算单元以及变速器控制计算单元。控制模式决定计算单元检测发动机温度并且在发动机热机运转期间强制适合于此的运行模式。

从DE 10 2011 078 270 A1中得知一种方法，所述方法尤其设置用于混合动力车辆。在该方法中，检测用于运行策略的指示值并且将其与地理数据相关联地存储。借助于运行策略预设提供所需能量的方式和/或分派最大应得能量份额的消耗。根据混合动力车辆的地点和因此获得的指示值来选择运行策略。

在DE 10 2009 007 950 A1中描述用于提供关于行驶情况的信息的设备和方法，其中，借助传感器装置检测关于沿着行驶路段的行驶情况的信息，并且将其连同车辆沿着行驶路段的相应位置一起存储。在重新驶过所述行驶路段时，从行驶报告中读取关于所述行驶路段的相应信息。所述信息能够提供给具有混合驱动装置的车辆，以便以对应适宜的措施提供驱动和制动功率。在这种情况下，行驶情况仅关于其作用到车辆上的效果进行检测和存储。不发生对地图信息的分析。所述方法能够提供关于已经行驶过的行驶路段的预测信息。

从EP 1 355 209 A1中得知一种车辆控制系统，其中自动选择特定的行驶模式。在这种情况下，评估关于车辆如何行驶的信息。作为行驶模式存在正常模式、运动模式和牵引模式，在所述牵引模式中牵引挂车。

从WO 2007/107363 A1中得知一种用于控制至少一个车辆子系统的方法，其中，在控制车辆子系统时考虑到驾驶员的行驶风格。驾驶员的行驶风格根据已出现的纵向和横向加速度来确定。

从DE 10 2011 010 714 A1中得知一种机动车，其中能够至少在第一和第二运行模式之间进行切换。借助于控制单元评估驾驶员的行驶风格并且根据评估结果来激活第一或第二运行模式。

在DE 10 2010 023 077 A1中描述一种车辆，其中自动地改变相应车辆座椅的人体工程学。尤其是将侧面扶手的位置匹配于车辆的改变的行驶方式。

发明内容

本发明所基于的目的是，提供用于自动选择行驶模式的方法和设备，所述方法和设备能够为驾驶员尽可能最佳和最舒适地设定行驶模式。

所述目的通过独立权利要求的主题得以实现。有利的设计方案在相应的从属权利要求中给出。

根据本发明的用于在沿着行驶路径行驶期间自动选择机动车上的行驶模式的方法执行下述步骤：

-检测描述行驶情况的行驶情况信息；

-从多个可能的行驶模式中选择一种行驶模式；和

-在机动车上设定该行驶模式。

所述方法的特征在于，行驶情况信息包括涉及沿行驶方向位于机动车前方的行驶路径的预测信息。因此，行驶模式与位于机动车前方的行驶路径相协调。借助选择行驶模式预先推定待行驶的行驶路径。因此存在对于当前行驶路径最佳的行驶模式。在已知的方法中，仅根据在至今为止行驶过的行驶路径上获得的信息选择行驶模式。然而，如果改变行驶路径的特征，那么所设定的行驶模式不准确地匹配于要求。

尤其是自动地检测预测信息，使得自主地最佳设定行驶模式。为了检测预测信息能够使用不同的传感器，例如相机、雷达或激光雷达。也能够使用导航数据、尤其是描述待行驶的行驶路径的路线数据。路线数据包括：用于路线变化的数据，所述路线变化描述行驶路径的地点；和用于路线属性的数据，所述路线属性描述行驶路径的特性。路线属性描述例如街道的类型(市区、乡村公路、高速公路、狭窄的和/或非柏油的行驶路径等，或者路标和尤其是速度限制、地形)。此外，交通数据和天气数据适合作为预测信息。也能够使用地点特定的预测信息，其根据从DE 10 2009 007 950 A1中已知的方法在驶过行驶路径时获得并且在重复驶过该行驶路径时被调用。

预测信息优选包括一种或多种下述类型的数据：

地点坐标(导航系统)；地点标示(导航系统、互联网)；路线数据(导航系统)；图像数据(相机)；间距和/或尺寸数据，如障碍物和其它交通参与者的高度、宽度和/或长度；以及当前的和预先推定的运动数据，如其它交通参与者的位置、速度、加速度、方向、预报轨迹、预报速度和/或预报加速度(雷达、激光雷达、相机、超声波传感器)；堵车报告(交通信息系统、互联网)；天气/气候数据(降水量/湿度传感器、亮度传感器、温度传感器、气压传感器、侧风传感器、天气信息系统、气象雷达、互联网)；和描述由驾驶员设定或设置的指示器的数据，所述指示器例如为转向指示灯、加速踏板位置、转向角。

根据预测信息以预测的方式尤其是执行弯道识别、赛车道识别、城市驶入、转弯愿望识别、恶劣交通识别、堵车识别、超车愿望识别、街道质量识别、横向或纵向加速度预测或转弯行驶识别、受限能见度识别、侧风识别和/或危险情况识别。

行驶情况信息也能够包括描述机动车的当前行驶情况和/或机动车的过去行驶情况的信息。

各个行驶模式的区别在于用于操控下述系统中的至少一个系统的一个或多个控制参数：转向传动系统；转向助力系统；底盘减振系统；底盘悬架系统；摆动稳定系统；水平调节系统；轮胎影响系统；车轮倾角调节系统；行驶动态调节系统；用于影响自转向行为的系统(后桥转向系统；驱动力矩分配系统、尤其是扭矩矢量管理系统；制动力矩分配系统、特别是偏转力矩调节系统；差分器；摆振力矩分配的调节系统；驾驶员辅助系统，例如速度调节系统、堵车辅助系统、减速辅助系统、变道辅助系统和/或车道保持辅助系统；变速器控制系统；发动机控制系统；发动机机架；排气系统阀门控制系统；外部和内部的发动机声音发生器；空气动力学系统，例如紊流板系统、扩散器系统和/或阀门控制系统；座椅扶手控制系统；安全带张紧器；音响控制系统；车内照明灯控制系统；车外照明灯控制系统；后视镜加热系统；车窗加热系统；自动空调系统；电话装置；四轮驱动装置的控制系统；加速踏板控制系统；制动控制系统；能量回收控制系统；电动机的负荷备用的控制系统。

所述方法能够以下述步骤执行：

(a)检测行驶情况信息，其方式为：探测描述行驶情况事件的行驶情况信息，其中，将预定的行驶情况事件相应与至少一个指示值相关联，所述指示值表明用于机动车的可供选择的行驶模式之一的对应行驶情况事件的含义；

(b)将所述指示值相应加入一个计数器，其中，为每个行驶模式设置一个单独的计数器，并且将用于行驶模式之一的指示值添加给对应计数器的计数器读数；

(c)重复步骤(a)和(b)，其中，在经过特定持续时间之后和/或在达到计数器之一的特定阈值时和/或在存在特定触发信号时行驶模式，所选择的行驶模式是在经过特定持续时间之后具有最高计数器读数的计数器的行驶模式或者是达到特定阈值的计数器的行驶模式；

(d)在选择所述行驶模式之后将所述计数器复位。

在所述方法中，与行驶情况时间相关联的指示值能够是预定的值，但是也能够是与其它参数(例如是当前的行驶速度、加速度等)相关的一维或多维函数。

优选地，除了预定的基本行驶模式之外还能够选择其它行驶模式。基本行驶模式分别与用于加入指示值的单独的计数器相关联。也称为辅助行驶模式的其它行驶模式根据其它标准选出。例如，能够选择运动模式作为基本行驶模式，其中存在用于高速公路、乡村公路和辅路的三个不同的运动模式，这三个运动模式稍有不同并且根据由导航系统提供的街道类型自动地进行选择。所述辅助行驶模式因此引起对基本行驶模式的更细的拆分。因为借助根据本发明的方法自动地选择行驶模式，能够提供任意多个行驶模式，以便机动车极其精确地与相应的要求相协调。

在根据本发明的方法中，在特定的行驶情况中能够防止行驶模式的切换。这例如在转弯行驶中是符合目的的。在这种情况下，也能够结合当前的横向加速度和/或速度确定防止切换。

根据本发明的用于选择行驶模式的设备包括：用于提供描述行驶情况的信息的数据源；中央控制装置，所述中央控制装置与数据源连接并且构成为，使得所述中央控制装置能够根据描述行驶情况的数据从多个可能的行驶模式中选择一种行驶模式；和控制信号分配装置，所述控制信号分配装置将由所述中央控制装置产生的控制信号分配给控制子系统，使得控制信号引起将特定的参数设定到控制子系统上。所述设备的特征在于，数据源构成为，使得所述数据源提供行驶情况信息，所述行驶情况信息包括涉及沿行驶方向位于机动车前方的行驶路径的预测信息。

附图说明

下面示例性地借助附图阐述本发明。在附图中：

图1示出行驶模式选择设备的框图；

图2示出用于选择行驶模式的方法的示意性逻辑模块的框图；

图3以一个表格示出行驶情况、相关的行驶事件和相关的探测算法以及其它用于预测的信息的列表；

图4示出用于选择行驶模式的方法的一个替选实施形式的框图；

图5以二维坐标系示出用于评估行驶事件的评估区域或评估区；

图6以三维坐标系示出用于评估行驶事件的评估区域；

图7a-7d分别示意地示出行驶情况；和

图8a-8c分别示意地示出选择方法的改型形式。

具体实施方式

在图1中以框图示出根据本发明的行驶模式选择设备1的实施例。行驶模式选择设备安装在机动车中、尤其安装在汽车、摩托车、载重汽车和/或公共汽车中。所述行驶模式选择设备1包括用于检测行驶信息的多个传感器2和其它数据源、例如通向互联网4的数据接口3和数据存储器5。借助所述数据接口能够接收交通和天气信息。数据存储器用于存储地点特定的行驶状况信息，所述行驶状况信息在重复驶过行驶路径时能够被调用，正如从DE10 2009 007 950A1中已知的那样。在这种情况下，在之前驶过相应的地点时检测行驶情况并且将其结合对应的地点坐标进行存储。在重新驶过该地点时能够调用地点特定的行驶情况信息。

传感器2例如是沿行驶方向向前和/或向后的一个或多个间距传感器(雷达、相机、激光雷达、超声波传感器)、具有用于环境分析的图像识别的相机、亮度传感器、踏板位置传感器、压力传感器(油压、轮胎和/或空气悬架的空气压力)、燃料箱和/或蓄电池的蓄能器传感器、用于探测机械力矩或电负荷的负荷传感器、导航系统，和/或构成为用于检测行驶速度、纵向和/或横向加速度、方向盘位置、倾角(摆动稳定系统)、地点(例如导航系统)、变速器位置、(发动机、驱动轴、和/或各个车轮的)转速、燃料消耗、温度(例如发动机、内部空间、油、冷却水、外界温度)。

传感器2和其它数据源3、5与数据源控制装置6连接，所述数据源控制装置从数据源中读取、必要时预处理对应的数据并且将其转发给中央控制装置7。在数据源控制装置6中的预处理能够如下处理各个信号，使得减小所述信号的噪声分量，将其标准化和/或数字化。此外能够产生附加的或合成的信号，其方式为：将不同输入源的信号彼此联接。例如，能够由汽车的各个车轮的转速和方向盘转动计算出偏转角或偏转速度。此外能够由各个车轮的转速和实际的行驶速度计算出滑移进而也计算出在车轮和公路路面之间的摩擦值。本领域技术人员已知多个这种由多个传感器信号或者其它数据源推导出的附加信号。这些其它信号在数据源控制装置6中生成。

由传感器2和其它数据源3、5提供的行驶信息反映机动车的行驶状态。所述行驶信息可分为驾驶员行为信息和/或行驶动态信息。驾驶员行为信息描述车辆驾驶员的行为。驾驶员行为信息例如包括下述参数：加速踏板位置；加速踏板位置的变化；转向角变化；输入的转向角；与前方行驶车辆的间距；以及所述参数的组合或变化和进程。行驶动态信息描述机动车的行驶动态。行驶动态信息包括一个或多个行驶参数，如行驶速度、横向加速度、纵向加速度、街道变化。行驶信息也能够分为历史行驶信息、当前行驶信息和预测行驶信息，其中，检测并记录过去的历史行驶信息，检测在目前时间点的当前行驶信息，并且预测行驶信息描述机动车的未来行驶情况。作为“目前时间点”观察从相应的当前时间到过去几毫秒或几秒的时间间隔，所述时间间隔的持续时间也与参数的类型有关。会引起行驶状态在短时间内剧烈变化的制动信号在几毫秒后不再是当前的，而在高速公路上的行驶速度的信号即使在几秒后仍能够是当前的。

历史、当前和/或预测行驶信息也能够彼此联接。这尤其在探测事件时是符合目的的。作为示例仅给出地点特定的行驶情况信息的使用，所述地点特定的行驶情况信息在过去被记录并且因此构成历史行驶信息。其能够与路线信息(预测行驶信息)以及当前的地点和当前的行驶速度(当前行驶信息)联接，使得能够估算机动车的未来地点和在这种情况下存在的速度(预测行驶信息)，并且能够结合地点特定的行驶情况信息确定期待的参数值或事件，例如在弯道中的横向加速度。下文中更详细地阐述其它事件的探测。

中央控制装置7具有计算机程序单元，在其实施方案中自动选择行驶模式，如这将在下面详细说明的那样。中央控制装置7与控制信号分配装置8连接。控制信号分配装置8将控制信号分配给控制子系统9。控制子系统9是转向传动系统；转向助力系统；底盘减振系统；底盘悬架系统；摆动稳定系统；水平调节系统；轮胎影响系统；车轮倾角调节系统；行驶动态调节系统；用于影响自转向行为的系统(后桥转向系统；驱动力矩分配系统、尤其是扭矩矢量管理系统；制动力矩分配系统、特别是偏转力矩调节系统；差分器；摆振力矩分配的调节系统)；驾驶员辅助系统(速度调节系统、堵车辅助系统、减速辅助系统、变道辅助系统和/或车道保持辅助系统)；变速器控制系统；发动机控制系统；发动机机架；排气系统阀门控制系统；外部和内部的发动机声音发生器；空气动力学系统(紊流板系统、扩散器系统和/或阀门控制系统)；座椅扶手控制系统；安全带张紧器；音响控制系统；车内照明灯控制系统；车外照明灯控制系统；后视镜加热系统；车窗加热系统；自动空调系统；电话装置；四轮驱动装置的控制系统；加速踏板控制系统；制动控制系统；能量回收控制系统；电动机的负荷备用的控制系统。控制信号分配装置8能够借助于数据总线与各个控制子系统9连接、借助单独的数据线路与其连接或者集成在控制子系统9中。

图2以框图示意性示出用于根据现有行驶数据选择行驶模式的主要模块。从传感器2和其它数据源3、5获得的行驶数据在传感器控制装置6中预处理和处理(框B1)。在这种情况下，也能够产生如其上所述的附加的或合成的信号。

经处理的信号被转发至事件探测装置(框B2)。在事件探测装置中如下分析经处理的信号：是否存在预定的事件。对于设定行驶模式具有意义的特定行驶情况称为“事件”。所述事件在下文中示例性地详细描述。典型的事件是：调转运行；蛇形穿桩；圆形场或赛车道；在市外在横向动态负荷下行驶；换低挡；在地点驶入处进行滑行或在城市驶入时以小于极限的速度限制进行滑行；在城市中或者在城市街道上行驶；存在小于或大于极限值的速度限制；小于或大于阈值的车辆速度的事件；离开城市区域；在十字路口处不舒适的转弯；不舒适地穿行通过环形交通；堵车；在低速下重复加速和减速；在对于当前行驶的街道或路线的堵车报告时的运行；以高速进行倒车；在离心转弯之后的向前行驶；在弯道期间的高横向加速度；快速驶过弯道；在以运动方式驶过弯道之后在前方的接续弯道；在弯道期间的低横向加速度；舒适或缓慢驶过的弯道；可舒适通行的在前方的弯道；快速行驶；舒适的或运动的加速度或制动；使车辆滑行；剧烈制动；加速踏板的冲击；脚启动；在运动模式设定中结合踩油门的变速器选择杆；在城外和在相关的道路类型上追车和超车或留在后方；发动机在高的或低的转速范围中运行；无纵向和横向动力的行驶；速度控制器激活；在特定表面光洁度的街道路面上行驶；在不平坦的路段上行驶；在受限能见度或侧风时行驶；位于前方的危险情况。所述事件借助不同的探测算法探测。存在专门用于个别事件并且构成为用于探测多个类似事件的探测算法(图3)。

所探测到的事件被转发给事件加权装置(框B3)。在特别的事件中不应切换行驶模式。这些事件称为“切换阻止器”。也在框B2中在事件探测装置中确定这种切换阻止器。

在本实施例中，在事件加权装置中，在三个基本模式即运动行驶S、舒适行驶C和经济行驶E之间进行区分。所述基本模式也称为运动模式S、舒适模式C和经济模式E。在事件加权装置中，首先对每个事件进行如下分类：其对于相应的基本模式是正的还是负的，其中“正的”意味着，这样的事件的发生表示尽可能在下次选择时选择对应的行驶模式，并且“负的”意味着，在发生这样的事件时不选择对应的行驶模式。此外，所述事件设有权重。

每个基本模式的权重在单独的事件计数器中进行累加，其中相应的计数器计数以正的权重增大并且以负的权重减小(框B4)。

减小器(Reducer)在特定的时间段中以预定的计数器数值减小所有事件计数器的计数器读数，所述时间段在0.5秒和5秒之间，优选为1秒。所述计数器数值优选为最大计数器读数的百分比值，并且位于0.5％至3％，优选为计数器读数的1％。由这些值产生减小器(Reducer)的减小率，其优选为每1秒1％。通过该减小，相比于在不久的过去或现在的事件、亦即最近刚发生的或当前的事件，更少地考虑过去的事件。因此，所述事件过去越长，事件对行驶模式选择的影响就越小，即该事件被“遗忘”。

用于每个行驶模式的事件计数器的计数器读数被转发给模式选择装置(框B5)。在这种情况下，选择其计数器读数达到阈值的模式。所述阈值选择为小于或等于最大计数器读数。所述阈值优选位于50％至100％的范围中，尤其位于90％至100％的范围中，并且为最大计数器读数的100％，使得在达到最大计数器读数的100％时选择相关联的行驶模式。通过在达到阈值时选择行驶模式可以实现：在探测到特定的相关事件时，其指示值设有例如为计数器读数的100％的权重并且将其添加到对应的事件计数器，使得(大致)立即选择与相应的事件计数器相关的行驶模式。在这种情况下，事件计数器不发生溢出，而是设置为其最大可能的计数器数值、即设置为计数器读数的100％。

通常，100％的阈值是符合目的的，因为在脉冲或脉冲周期内发生计算，并且所述减小器(Reducer)就此而言不对计数器是否达到100％的阈值施加影响。

替选地，也能够通过在经过时间间隔之后比较计数器读数实现行驶模式的简化选择，其中选择其计数器读数最大的模式。在这种情况下，模式选择能够分别在预定的时间间隔之后运行，所述间隔位于0.1秒至2秒的范围中。优选的是，所述间隔不大于1秒或0.5秒。在这种情况下，减小器(Reducer)也能够在事件计数器中(框B4)被省去。通过将事件计数器设置为其计数器读数的100％而省去(大致)立即选择行驶模式的可能性，因为在经过时间间隔之后进行对事件计数器的评估，借助该评估确定最大的计数器读数。

如果在框B2中在事件探测装置中确定切换阻止器，那么所述切换阻止器被转发给模式选择装置(框B5)并且与计数器读数无关地防止行驶模式的切换。然而，在事件探测装置B2中也能够确定引起立即切换行驶模式的事件。这样的事件被称为触发事件并且能够如切换阻止器一样由事件探测装置B2直接转发给框B5，以便然后要么根据事件计数器的当前计数器读数要么对于预定行驶模式触发模式选择。如果待选择的行驶模式与基本模式一致，那么作为行驶模式选择其事件计数器具有最大计数器读数的行驶模式。然而也可行的是，设有多个行驶模式作为基本模式。因此也考虑其它计数器读数，以便选择适宜的行驶模式。通过自动选择行驶模式，能够有意义的是，设有大量极其精细分级的行驶模式并且尤其设有多个可自动选择的行驶模式作为可手动选择的行驶模式，因为由此一方面能够更精确和更准确地与车辆相协调，并且另一方面通过自动选择，驾驶员不必主动地进行干预，进而在驾驶车辆时不被干扰。通过行驶模式的这种自动选择，因此能够相比于传统的用于设定行驶模式的设定方法在设定时获得明显更高的速度。相应的行驶模式分别与一组控制参数相关联。所述控制参数借助于控制信号分配装置8被转发给控制子系统9，以便对所述控制子系统进行对应地设定。

图4示出用于行驶模式的选择方法的一个替选实施例。在这种情况下，根据由传感器2和数据源3、5获得的数据首先探测不同的行驶情况(框B11)。在这种情况下，首先根据所述数据对于特定的行驶情况是正的还是负的区分各个数据，然后对其进行对应地加权。各个行驶情况的权重被累加。总和相应地超出预定阈值的行驶情况作为“识别出的行驶情况”转发给模式评估装置B12。各个行驶情况对于相应模式被评价为正的或负的并且对其对应地进行加权。相应行驶模式的权重被累加。总权重相应超出预定阈值的行驶模式被转发至预先选择装置(框B13)。在预先选择装置中检查：所建议的模式中的哪个模式是最有意义的。最有意义的模式被转发用于自动地确定行驶模式(框B14)。在此，将其与当前行驶模式进行比较并且判定：是选择当前的行驶模式还是选择所建议的最有意义的模式。根据所选择的模式选择用于操控控制子系统9的控制参数并且将其转发给控制子系统9。

下面对于不同的行驶情况借助在图2中阐述的方法阐述行驶模式的选择。在该方法中，根据从不同的数据源获得的数据探测行驶情况事件。通过一个或多个这样的行驶情况事件确定行驶情况。

下面阐述行驶情况的、对应行驶情况事件的、探测行驶情况事件的探测算法的一些示例。行驶情况和行驶情况事件的示例是非封闭性的。根据机动车和产品系列的类型，探测或多或少的行驶事件能够是有意义的。在跑车的情况下尤其对涉及车辆的运动行驶的行驶情况和行驶事件进行分析。在越野汽车中，例如远离固定街道的行驶的其它行驶情况和行驶事件是重要的。

在当前的实施例中，将所探测到的事件与评估相关联，所述事件在舒适的行驶和运动的行驶之间进行区分。因为并非每个事件能够与舒适的行驶或运动的行驶单一地相关联，所以也存在不与对应的评估相关联的事件。例如，在下文中还将阐述的用于横向加速度的探测算法中，将用于横向加速度(a)和用于行驶速度(v)的测量数据相结合并且进行评估(图5)。因此，存在舒适-经济区域10(在低的横向加速度的情况下)和运动区域11(在高的横向加速度的情况下)，其中这两个区域是速度相关的。在舒适-经济区域10和运动区域11之间存在死区12，在所述死区中事件既不被评估为运动的也不被评估为舒适的。在分析两个参数时获得二维的舒适区、死区和运动区。

在舒适-经济区域和死区之间的边界通过舒适阈值限定，并且在运动区域和死区之间的边界通过运动阈值限定。舒适阈值和运动阈值根据考虑了多少个测量参数是多维的函数。所述阈值能够乘以舒适-经济因数或运动因数，因此所述因数被应用于不同行驶事件的所有舒适阈值或运动阈值，由此对应的水平能够整体升高或降低。因此可行的是，例如实现特定的驾驶员简档。对于基本上喜好舒适或经济行驶的驾驶员，能够升高对应的舒适阈值，并且对于基本上喜好运动地行驶的驾驶员，能够对应地降低运动阈值。借助所述因数也能够增大或减小死区的大小。增大的死区引起在各个行驶模式之间的惰性的切换行为。因此也能够间接地借助于因数设定系统的惰性。在城市区域内部优选设定经济模式E，而在城市区域外部优选设定舒适模式C。

下文中详细阐述对多个不同行驶情况、相关的行驶事件和探测算法的分析(图3)。

调转运行

调转运行的行驶情况根据行驶事件标识调转运行，所述调转运行借助于调转运行的探测算法来探测。当机动车1的速度低于例如为5-20千米/小时的预定极限时，机动车1的调转运行的行驶事件视作为已识别的。调转运行的探测算法的预定速度极限低于其它探测算法的所有其它在下文中阐述的速度极限。在识别出调转运行时，从另一探测中取出所有其它行驶情况事件，其方式为，将其以“0”评价(框B3)，只要停止所述调转运行的话。用于调转运行的探测算法的数据源是速度。因此能够在识别出调转运行时选择行驶模式舒适。

第一次接触/钟摆转向

钟摆转向的行驶事件意味着，驾驶员将机动车在短时间中数次交替地向左和向右转向。钟摆转向由一系列钟摆转向运动构成。钟摆转向运动开始于转向角超出预定的极限值。钟摆转向运动从转向角的过零点结束。在转向角每次过零点时，开始用于识别钟摆转向的预定时间窗。对在时间窗内完整识别的钟摆转向运动进行计数。当在用于识别钟摆转向的时间窗内所计数的钟摆转向运动数量超出预定阈值时，识别钟摆转向。

当驾驶员例如在试驾时第一次使机动车运动时，多次发生钟摆转向，因为驾驶员想要尝试机动车对转向运动的反应。优选的是，钟摆转向在50km/h至100km/h的速度范围中发生钟摆转向。如果探测到钟摆转向的行驶事件，那么这被评估为运动行驶。

在横向动态负荷下行驶

在横向动态负荷下行驶的行驶情况具有在横向动态负荷下行驶的事件，所述事件借助于横向动态负荷的探测算法探测。横向动态负荷的探测算法根据横向加速度、速度和关于机动车是在城市中还是不在城市中的信息来探测横向动态负荷的事件。运动阈值和舒适阈值分别是速度相关的，其中所述阈值随着速度的增加而减小。在城市区域内假定较高的横向加速度仅能够非常短时间地发生，因此在城市区域内横向动态负荷的探测算法基本上不会确定横向动态负荷的行驶事件。

手动换挡

手动换挡的行驶情况具有用于自发加速度的换低挡的事件，所述事件借助于换低挡的探测算法探测。换低挡仅在通过驾驶员对变速器手动换挡时探测出。当在预定时间窗内在换挡到低的变速挡中之后转速位于预定转速极限之上，并且加速踏板运动超出预定的踏板行程阈值时，探测到换低挡。用于换低挡的探测算法的数据源是变速挡、转速和加速踏板位置。如果探测到换低挡，那么这被评估为运动的。

城市驶入

城市驶入的行驶情况具有多个事件，所述事件借助于市区的探测算法探测。

一方面能够通过识别车辆速度小于阈值的事件来基于速度与当前的车辆速度有关地探测市区的行程。当机动车超出预定的持续时间以低于例如为65km/h的预定速度阈值的速度运动时，识别出驶入地点区域或者在地点区域中行驶。用于市区的探测算法的数据源在这种情况下为速度和时间。

驶入城市的行驶情况也能够借助速度限制小于极限值的行驶事件来识别，其中市区的探测算法检测速度限制。用于速度限制的极限值例如为60km/h。能够借助于导航数据、必要时结合互联网数据和/或相机数据(地点标志、速度限制标志)识别速度限制。导航数据例如具有地点标识(城市、村镇、市外)、街道类别(交通安静区、住宅区、城市或城市高速公路)，读取所述导航数据并且对其详细研究：是否可推导出速度限制。

除了驶入城市中，市区的探测算法也能够探测在城市中行驶或在城市街道上行驶，其中基本上以相同的方式分析相同的数据。在城市中行驶或在城市街道上行驶与驶入城市的区别仅在于用于切换行驶模式的事件的加权，其中在城市中行驶较少地加权，因为驶入城市对于更换行驶模式更为重要。

其它的行驶事件是在地点驶入处进行滑行和以小于极限的速度限制进行滑行。所述行驶事件基本上对应于上文中描述的速度小于阈值或速度限制小于极限值的行驶事件，然而其中加速踏板位置低于预定的阈值并且探测在没有弯道的情况下在滑行范围内在城市区域前方的街道变化。关于街道变化的信息又能够从导航数据中或者借助于相机检测。这是预测的信息，因为借助滑行才到达城市区域。通过探测所述事件，在驶入城市中之前，所述行驶模式能够以预测的方式切换到舒适模式中。

在探测到在地点驶入处滑行时也检查：目标速度限制是否位于适用于城市区域和速度限制的滑行范围中。当能够直至在开始速度限制时以恒定的预定减速度经过行驶路段时，目标速度限制位于滑行范围中。目标速度限制是市区的下一位于前方的速度限制或者是国家特定的速度限制。直至城市区域或直至速度限制的行驶路段s以下式计算：

Δv＝v_G-v₀ (2)，

其中

υ₀是当前的速度，

υ_G是速度限制，

α是在滑行时的减速度。

用于市区的探测算法的数据源在这种情况下是导航数据、相机图片、加速踏板位置和必要时的互联网数据。

城市驶入的行驶事件被评估为舒适事件并且与此相应地在事件计数器中考虑。

城市驶出

城市驶出的行驶情况具有多个事件，所述事件借助于市区的探测算法探测。

一方面能够通过识别车辆速度大于阈值的事件来基于速度与当前的车辆速度有关地探测市外行驶。当机动车在已经识别的城市行程中、亦即在城市驶入时作为最后的事件实现，超出预定持续时间以高于例如为80km/h的预定速度阈值的速度运动时，识别出从地点区域驶出或者在地点区域外部行驶。用于市区的探测算法的数据源在这种情况下是速度、时间和市区的探测算法的最后识别的事件的信息。

另一方面也能够基于导航通过识别速度限制高于极限值并且没有城市和/或车辆离开城市区域的事件以下文中阐述的请求探测在城市外部的行程的识别。用于速度限制的极限值例如为70km/h。所述请求以下面详述的顺序进行处理。如果请求得到肯定的回答，那么在市外行驶视作为被检测到，并且不再执行紧随该请求的请求。市外行程基于当前驶过的街道区段的数据进行探测。在此，首先借助于导航数据检查：是否探测到从设定的地点标识过渡到未设定的地点标识。然后检查：是否有下述导航数据可用，所述导航数据具有大于预定极限值的速度限制并且没有设置地点标识。用于市区的探测算法的数据源在这种情况下是导航数据和必要时的互联网数据。

探测到属于城市驶出的行驶情况的行驶事件能够被评估为运动的，然而其中所述行驶事件具有小的权重。所述行驶事件是触发事件，所述触发事件强制选出行驶模式。根据用于不同行驶模式的事件计数器的当前存在的计数器读数选出行驶模式。这是符合目的的，因为在从城市驶出时经常原则上改变行驶情况。

快速转弯和环形交通

快速转弯和环形交通的行驶情况具有要在前方不舒适地穿行进行转弯的十字路口和要在前方不舒适地穿行环形交通的事件，所述事件借助于预测转弯的探测算法(图7a)探测。当在十字路口或环形交通的预先确定的距初始位置的最小间距的情况下机动车的减速度高于预定的减速度阈值以便在当前的车辆速度下低于速度阈值时，十字路口或环形交通由预测十字路口的探测算法被识别为不再可舒适穿行的。速度阈值作为速度的曲线与十字路口或环形交通的弯曲半径有关地给出。预先确定速度阈值曲线。用于预测转弯的探测算法的数据源在这种情况下是速度和导航数据。选择设备1将识别到要在前方不舒适地穿行进行转弯的十字路口和要在前方不舒适地穿行环形交通的事件评估为运动的。快速转弯和环形交通的行驶情况的行驶事件又是触发事件，所述触发事件触发立即选择行驶模式。通过将行驶事件评估为运动的并且通过高的权重，在这种情况下在高于特定的速度时始终强制切换到运动的行驶模式中。

停止和行进

停止和行进的行驶情况具有停车/堵车、在低速度下重复加速和减速以及在对于当前行驶的街道或路线收到堵车报告时运行的事件，所述事件借助于调转运行、恶劣交通和堵车报告的探测算法进行探测。调转运行的探测算法在上文中已经阐述。恶劣交通的探测算法借助于雷达、相机和/或激光雷达系统检测距前方车辆的间距并且确定车辆速度。确定与车辆速度相关的间距阈值，所述间距阈值在车辆速度较高时是较大的。如果距前方车辆的间距大于间距阈值，那么探测到在低的速度下重复加速和减速的事件。堵车报告的探测算法从交通信息系统接收具有地理坐标的堵车报告，例如RTTI；从导航系统接收当前地点和/或机动车的路线；以及接收车辆速度，由其确定与车辆速度相关的距离极限值。如果在这种情况下确定：机动车在报告堵车的街道或路线上朝向堵车的方向并且处于距堵车低于距离极限值的距离处，那么探测到在对于当前行驶的街道或路线收到堵车报告时运行的事件。停止和行进的行驶情况又是触发事件，所述触发事件触发立即选择行驶模式。通过将所述行驶事件评估为舒适的并且通过高的权重在这种情况下始终强制切换到舒适的行驶模式中。

离心转弯

离心转弯的行驶情况具有以高速倒车和在离心转弯之后向前行驶的事件，所述事件借助于离心转弯的探测算法探测到。对于探测以高速倒车行驶的事件，探测算法检测：是否放入倒挡(变速挡)和/或机动车是否向后运动(电动车的控制设备的倒车行驶信号、车轮转速传感器)以及车辆速度(车速表)。如果在倒车行驶时车辆速度超过例如为30km/h的预定阈值，则探测到以高速倒车行驶的事件。对于探测在离心转弯之后向前行驶的事件，检测：是否放入前进挡(变速器)和/或机动车向前运动(电动车的控制设备的向前行驶信号、车轮转速传感器)以及是否进行离心转弯。在离心转弯时短时间地丧失机动车与车道表面的附着。因此，通过以较强的、短的、适合于实现丧失附着的转向角偏转和/或以加速度传感器的横向和/或纵向加速度(其中加速度的总值大于机动车与车道的附着值)检测快速倒车行驶来确定离心转弯。离心转弯的行驶情况的行驶事件又是触发事件，所述触发事件触发立即选择行驶模式。通过将所述行驶事件评估为运动的并且通过高的权重在这种情况下始终强制切换到运动的行驶模式中。

快速行驶弯道

快速行驶弯道的行驶情况具有在弯道期间高横向加速度、快速行驶弯道和在运动地穿行弯道之后在前方的接续弯道的事件，所述事件借助于高横向加速度、卡姆圆和/或预测弯道的探测算法来探测。

在弯道期间高横向加速度的事件借助于高横向加速度的探测算法探测。机动车的横向加速度经由车轮转数(车轮转速传感器)和速度(车速表)之间的差值或者经由横向加速度值(加速度传感器)确定。如果横向加速度的量值的变化具有高于与速度相关的阈值的最大值，那么探测到高横向加速度的事件，该事件被评估为运动行驶。

另一用于探测快速行驶弯道的事件的算法是卡姆圆探测算法。借助于卡姆圆探测算法以组合的方式评估机动车的纵向和横向加速度。在这种情况下，首先将纵向加速度和横向加速度以矢量的方式相加。所得出的总加速度必须位于所谓的卡姆圆13内(图6)。因此卡姆圆对坐标系中通过纵向加速度(a_x)和横向加速度(a_y)形成的区域限界。在卡姆圆13内沿着坐标轴限定舒适-经济区域10、死区12和运动区域11。车辆速度(v)越大，舒适-经济区域10和死区12就越小。如果加速度的总矢量的量值的时间变化在舒适-经济区域10中具有最大值，那么行驶情况被评估为舒适的，如果其在运动区域11中具有最大值，那么行驶情况被评估为运动的，如果总矢量的量值在死区中具有最大值，则行驶事件既不评估为运动的，也不评估为舒适的。

另一用于探测快速行驶弯道的算法是预测弯道的探测算法(图7b)。在该探测算法中，计算和评估在位于前方的下一弯道中达到的最大横向加速度。预测弯道的探测算法用作为输入数据、导航数据和/或相机数据和/或激光雷达数据或雷达数据以及机动车的当前地点和速度。

由导航数据、相机数据、激光雷达数据和/或雷达数据首先确定街道变化并且探测弯道。根据所检测到的弯道提取最大曲率。

此后由当前行驶速度和直至最大曲率的距离确定在最大曲率的区域中可能的最大速度。根据在最大曲率的地点处的该最大速度确定最大横向加速度。

所述横向加速度能够与在上文中已经阐述的横向加速度探测算法类似地评估。

预测弯道的探测算法还能够附加地考虑机动车的当前加速度，并且由其更准确地估计在最大曲率的地点处预期的速度。当驾驶员在驶上弯道时就已经将机动车减速时，这尤其增大对横向加速度的估计精度。

通过对弯道的预测，行驶模式已经预先设定，如其对于弯道行驶最佳的那样。

可选地，能够通过下文中阐述的方式对预测弯道探测算法进行改型。

在提取所检测到的弯道的最大曲率之后，能够由车辆的当前行驶速度和当前减速度形成对弯道入口处的行驶速度的预测。如果车辆在当前的观察时间点不减速，那么假设处于舒适区域中的预定替代减速。

然后对于下一弯道变化假设：在达到在弯道入口处的预报车辆速度后不再减速。

然后，基于在弯道入口和最大曲率处的预报速度能够预报在弯道中的最大横向加速度。

然后，为了评估横向加速度，此外根据间距和当前行驶速度和车辆加速度来计算直至弯道起点的剩余行驶时间。

现在，在到达弯道起点之前在预设的时间点根据图5中的原理评估最大横向加速度。

如果在评估时间点预报的横向加速度位于运动区域中，那么行驶事件评估为运动的。所述事件是在弯道之前强制切换到运动的行驶模式中的触发事件。

如果在评估时间点预报的横向加速度位于舒适区域中，那么行驶事件评估为舒适的。

如果在评估时间点预报的横向加速度位于死区中，那么事件既不评估为运动的也不评估为舒适的。

优选的是，仅评估弯道一次。然后直至到达弯道出口抑制对弯道的另一次评估。

缓慢行驶弯道

缓慢行驶弯道的行驶情况具有在弯道期间低的横向加速度、舒适行驶弯道、缓慢行驶弯道和可舒适穿行在前方的弯道作为行驶事件，所述行驶事件借助于低横向加速度、舒适弯道、卡姆圆和预测弯道的探测算法来探测。卡姆圆和预测弯道的探测算法已经在上文中阐述。为了探测在弯道期间低横向加速度、缓慢行驶弯道和可舒适穿行在前方的弯道的行驶事件，仅使用用于加速度或速度的不许超出的阈值。低横向加速度的探测算法对应于高横向加速度的探测算法，其中所述探测算法仅在不许被横向加速度超出的阈值方面进行区分。

在舒适弯道的探测算法中检查下述参数：

-最大横向加速度不许超出预定的阈值。

-根据偏转率确定半径，其中该半径必须位于预定范围中，因而能够将行驶事件评估为弯道行驶。该半径优选位于1m至1000m的范围中。偏转率能够例如借助于车轮转速传感器确定。

-通过对偏转率求积分确定在弯道内的方向改变。

作为弯道行驶，根据所探测到的最大横向加速度确定时间范围，在所述时间范围中保持所述半径，所述横向加速度不升高而超出预定的阈值，并且方向改变位于预定的阈值之上。这评估为舒适行驶弯道的行驶事件并且引起舒适行驶模式的事件计数器的增大。

快速行驶

机动车所能够处于的另一行驶情况是快速行驶，其中能够借助快速行驶的探测算法探测快速行驶事件。快速行驶探测算法首先根据导航数据检查：机动车是否处于城市中。如果机动车不处于城市中，那么由导航系统请求略小于设定的速度限制的当前的速度极限。如果机动车的速度在预定的时间内位于所请求的速度极限之上，那么这评估为运动的行驶事件。

平稳加速/平稳制动

能够探测到的另一行驶情况是平缓加速或平缓制动，该行驶情况能够根据舒适加速或制动、运动加速或制动和能够滑行的行驶事件借助纵向冲击和不踩油门的探测算法探测。

纵向冲击是纵向加速度对时间进行求导。纵向冲击的量值在速度恒定的情况下等于0。仅在加速度改变时确定纵向冲击。如果纵向冲击高于预定的运动阈值，那么这评估为运动的行驶事件。该评估优选在纵向冲击的终点处进行，亦即当纵向冲击的量值再次降低到低于运动的阈值时进行。这是符合目的的，因为这样的纵向冲击通常仅持续非常短的时间。

在同类的行驶方式中，纵向冲击的量值明显低于舒适阈值。仅当纵向冲击的量值升高时，将这评估为纵向冲击才有意义。因此，作为舒适的纵向冲击，超出舒适阈值通过纵向冲击的量值评估，这被评估为舒适的行驶事件。

不踩油门的探测算法探测：机动车的加速踏板是否在预定的时间窗内不再被操作，并且没有测量到机动车沿纵向或横向方向的加速度超出预定加速度阈值。只要加速踏板不再被操作，那么开始时间窗。如果探测到能够滑行，那么这评估为舒适的行驶事件。

剧烈制动

剧烈制动行驶情况具有剧烈制动事件，所述事件借助于剧烈制动探测算法探测。

剧烈制动探测算法探测机动车的剧烈制动，其方式为：确定制动灯是否接通、机动车的纵向加速度是否是负的和/或纵向加速度是否低于加速度阈值。当制动灯开关接通时，制动灯接通。

用于加速的车辆的前提条件

用于加速的车辆的前提条件的行驶情况具有短的剧烈的加速踏板撞击、脚启动或借助踩油门在S挡中电子换挡的事件，所述事件借助加速踏板撞击、脚启动和S挡的探测算法探测。用于加速的车辆的前提条件是识别如下行驶情况，在所述行驶情况中车辆应设定为能够最佳地实现加速的行驶模式。

在加速踏板撞击时，机动车的驾驶员短且剧烈地踏到加速踏板上并且再此立即从加速踏板退回。借助加速踏板撞击的探测算法在此探测：加速踏板的偏移量在此在例如最多1秒的短的时间段内是否高于与速度相关的阈值并且然后再次低于所述阈值。

脚启动探测算法识别为在例如1秒的至少一个预定时间内加速踏板的偏移量高于与速度相关的阈值的事件。所述阈值能够附加地与置入的变速器选择挡相关。如果变速器设定为手动换挡，那么与当变速器设定为自动换挡时相比设定更高的与速度相关的阈值。

用于探测用于加速的车辆的前提条件的另一算法是S挡探测算法。在这种情况下探测：机动车的驾驶员是否将加速踏板在时间窗内移动超出阈值。只要变速器的S程序(运动程序)被激活，则时间窗开始。

用于加速的车辆的前提条件的行驶情况的行驶事件又是触发立即选择行驶模式的触发事件。在这种情况下，通过将所述行驶事件评估为运动的并且通过高的权重始终强制切换到运动的行驶模式中。

超车机动性

超车机动性行驶情况包括下述行驶事件：

-在城市外和在相关的街道类型上追车和超车；

-在城市外和在相关的街道类型上追车和留在后方。

所述行驶事件都通过超车探测算法探测。

超车探测算法探测：在前方行驶的车辆是否是相关的、当前的街道类型是否是不相关的、车辆是否不处于城市区域中、转向指示灯是否被接通、以及驾驶员是否决定留在后方。

当速度差是正的时，亦即前方行驶的车辆更慢地行驶时，那么前方行驶的车辆是相关的。此外，当速度差是中性的时，亦即速度差的量值是小的时，例如小于1km/h至5km/h时，并且同时存在正的加速度差时，亦即前方行驶的车辆比后方的车辆具有小的加速度时，前方行驶的车辆能够是相关的。借助于雷达、激光雷达和/或相机能够测量速度差和加速度差。附加地，能够在确定加速度时考虑加速踏板位置，其中加速踏板位置的改变表明加速度，在所述改变中加速踏板被压下。此外，加速度传感器和/或转速传感器的信号能够用于探测加速度。

不相关的街道类型是城市高速公路、具有划分部的城市高速高路、具有划分部的地方街道、具有划分部的国道、高速公路和赛车道。“划分部”意味着：对应的街道在该部段中沿行驶的行驶方向构成为至少两道的。

如果车辆处于城市区域外、车辆不是处于不相关的街道上、相关的车辆在前方行驶、以及转向指示灯被设置和/或正的加速度差高于预定的阈值，那么探测到在城市外和在相关的街道类型上超车的行驶事件。故意的超车被评估为运动的行驶方式。

如果车辆处于城市区域外、车辆不是处于不相关的街道上，如果相关的车辆在前方行驶、以及转向指示灯未被设置和/或正的加速度差低于预定的阈值，那么探测到在城市外和在相关的街道类型上追车和留在后方的行驶事件。当确定这样的行驶事件时，这意味着留在后方，则这被评估为舒适的行驶方式。

在高转速范围中行驶和在低转速范围中行驶

在高转速范围中行驶的行驶情况具有发动机在高转速范围中的事件，并且在低转速范围中行驶的行驶情况具有发动机在低转速范围中的事件，所述事件借助于发送机转速探测算法探测。借助发动机转速探测算法检查：发动机转速在预定的时间内是低于用于发动机在低转速范围中的事件的舒适阈值还是高于用于发动机在高转速范围中的事件的运动阈值。与此相应地，该行驶事件评估为舒适的行驶或运动的行驶。

优选地，附加地在超出运动阈值时能够考虑加速踏板位置，并且当还有加速踏板位置被压低而超过预定的阈值时，这仅被评估为运动的行驶方式。

无动力行驶

无动力行驶的行驶情况具有无纵向和横向动力行驶的事件，所述事件借助于无动力探测算法探测。当在时间窗内所述机动车的加速度矢量的终点位于卡姆圆的舒适区域10内(图6)时，则探测到无纵向和横向动力行驶的事件。当低于用于卡姆圆的舒适-经济区域的极限并且选择运动的行驶模式并且同时运动计数器的计数器数值低于预定的阈值时，则时间窗开始。当机动车的加速度矢量的终点位于卡姆圆的舒适区域10外时或者当运动计数器的计数器数值超出预定的计数器数值时，则时间窗停止。无动力行驶的行驶情况被评估为舒适行驶。

巡航

巡航的行驶情况具有激活速度控制器作为事件，所述事件借助于速度控制器的探测算法探测。在激活速度控制器时将信号输出给选择设备1。一旦激活速度控制器，那么探测到激活速度控制器的事件。激活速度控制器的行驶事件是触发立即选择行驶模式的触发事件。在这种情况下，通过将所述行驶事件评估为舒适的并且通过高的权重始终强制切换到舒适的行驶模式中。替选地，巡航也能够仅评估为舒适的行驶。

在恶劣天气和/或侧风下行驶

在恶劣天气和/或侧风下行驶的行驶情况具有受限的能见度和侧风作为事件，所述事件借助于天气探测算法探测。

对于探测受限的能见度的事件，天气探测算法评估导航系统的数据、必要时连同互联网数据、相机图像、天气雷达的数据和/或天气影响传感器的数据(降水量/湿度传感器、亮度传感器、温度传感器、气压传感器、天气信息系统和/或天气雷达)，以便确定能见度条件、尤其是能见度范围。如果能见度范围确定为低于与速度相关的距离阈值，那么探测到受限的能见度的事件作为触发立即选择行驶模式的触发事件。在这种情况下，通过将行驶事件评估为舒适的并且通过高的权重始终强制切换到舒适的行驶模式中。

此外，用于探测侧风事件的天气探测算法能够检测侧风传感器的当前侧风数据和/或导航系统的当前数据、必要时结合来自互联网的涉及当前侧风的数据获得，以便由其确定所出现的机动车横向加速度。一方面，所确定的横向加速度提供给其它探测算法作为输入参数，并且另一方面，当通过侧风出现的横向加速度超出加速度阈值时，则探测到侧风事件并且将其评估为运动的事件。

侧风识别也能够以预测的方式进行，其方式为：天气探测算法借助于雷达的、激光雷达的、和/或相机的数据识别位于前方的车辆并且确定其大小，因为所述车辆在以小的间距行驶经过其它较大的机动车时能够引起类似于侧风的行驶情况，通过预测模式选择能够对此作出反应。优选的是，评估附加的导航数据，以便获得隧道和桥梁信息，因为在隧道中不存在侧风危险，但是对桥梁预期以高概率发生侧风。附加地，所获得的当前侧风数据如上文阐述的那样和/或车辆速度能够作为参数并入预测计算中。此外，在预测计算侧风时，能够在超越前方行驶的机动车时一并考虑侧向间距，其方式为：由雷达、激光雷达、相机和/或超声波传感器检测间距信息。这样预测地确定的侧风情况被评估为运动的事件，因而通过对应地设定底盘通过改进的地面附着来减小侧风敏感性，通过设定转向参数能够实现更简洁、更反应快速的转向和/或通过设定发动机或变速器特性能够实现机动车的快的和/或较高的加速度。

在具有特定街道质量的街道上行驶

在具有特定街道质量的街道上行驶的行驶情况具有在具有特定表面质量的街道路面上行驶和在不平坦的路段上行驶的事件，所述事件借助于街道质量探测算法探测。

对于探测在具有特定表面质量的街道路面上行驶的事件，街道质量探测算法(图7c)

-评估相机的图像，以便确定街道路面的类型进而确定在车辆前方的街道质量；和/或

-评估导航系统的数据、必要时通过互联网数据进行补充，所述数据描述街道路面的类型和/或街道质量。

根据街道路面的类型选择行驶模式，所述行驶模式适配于车辆在街道表面上的预期附着。在这种情况下也优选的是，一并考虑气候或天气条件。气候或天气条件能够经由来自互联网的相机图像、天气数据结合导航系统的地点坐标和/或结合其它天气影响传感器的传感器数据如已经在上文中阐述的那样检测。

探测在不平坦的路段上行驶的事件，其方式为：由相机图像、激光雷达的数据和/或导航系统的数据、必要时连同互联网数据一起确定路段的不平坦部的类型、数量和/或尺寸(图7d)。由确定的参数算出用于路段的波度的值。如果波度位于与速度相关的波度极限之上，那么探测到在不平坦的路段上行驶的事件作为触发立即选择行驶模式的触发事件。在这种情况下，通过将所述行驶事件评估为舒适的并且通过高的权重始终强制切换到舒适的行驶模式中。

危险情况

危险情况的行驶情况具有危险情况的事件，所述事件借助于危险情况的探测算法探测。当距目标(车辆或环境中的障碍物)的间距低于阈值时，探测到危险情况，所述阈值与车辆的速度和目标的位置、尤其是自身车辆距目标的矢量的方位角有关。借助于相机数据、雷达数据、超声波和/或激光雷达数据确定目标的间距和位置。危险情况事件是触发立即选择行驶模式的触发事件。在这种情况下，通过将所述行驶事件评估为运动的并且通过高的权重始终强制切换到运动的行驶模式中。通过切换到运动的行驶模式中实现所有车辆部件的最大安全潜力。

在上文中阐述了大量行驶情况和相对应的行驶事件。选择设备1构成为，使得能够在特定的行驶模式之间进行选择，然而行驶模式本身不被改变。

这意味着，机动车在相同的或大致相同的行驶情况中始终相同地表现，或者选择设备1切换到相同的行驶模式中。这用于为机动车的驾驶员实现，能够设定或离开驾驶模式切换的行为。具有可自动变化的行驶模式的内部测试表明这是不利的，因为能够产生驾驶员没有设定的非特定行驶情况。能够期望的是，在特定行驶情况中抑制或者阻止行驶模式的切换。例如，借助于预测弯道探测算法探测在运动地穿行弯道之后在前方的接续弯道，如上文所阐述的那样。为了提供对于用户可再现的并且可计算的车辆行为，在探测所述事件时为了换挡平稳而在弯道前直至弯道出口前抑制行驶模式的切换。机动车的激活切换阻碍的位置能够通过机动车直至到达接续弯道所需要的时间段(图8a)限定或者通过距接续弯道开始的预定距离限定。机动车直至弯道开始经过的时间段在这种情况下在1秒至10秒之间，直至弯道开始的距离在3m和100m之间。期望行驶模式的切换阻碍的另一示例是在弯道中达到特定的横向动态负荷，所述横向动态负荷借助于上文中阐述的横向动态负荷探测算法探测(图8b)。在这种情况下，如果横向动态负荷超出预定的阈值，那么抑制行驶模式的切换直至横向动态负荷再次低于阈值。因此，同样避免机动车的对于驾驶员不稳定的行驶情况。

机动车的经常并且在短的时间间隔中执行的切换能够被乘员视为受干扰的。因此有利地在完成行驶模式的切换之后开始时间窗，在所述时间窗内虽然确定切换到另一行驶模式中，但是不执行。所述切换在时间窗经过之后才执行，使得行驶模式的待处理的切换以该时间窗延迟(图8c)。在这种情况下，时间窗在1秒和10秒之间。

为了通知驾驶员关于车辆处于何种驾驶模式中，有利的是在机动车内安装显示元件，所述显示元件与选择设备1连接并且通过变化而通知驾驶员关于所选择的行驶模式。显示元件例如能够是屏幕、照明装置和/或信号发生器。为了显示变化，屏幕能够在颜色、亮度和/或其示出的屏幕内容方面改变，在照明装置中能够改变其颜色和/或亮度，并且在声音信号发生器中能够在改变行驶模式时发出操作音和/或在音高方面改变。

在这种情况下，在将屏幕用作为显示元件时，将用于驾驶员的涉及选择的机动车行驶模式的其它信息输出，例如行驶模式的名称、行驶情况和/或最后的或者多个最后探测到的引起行驶模式切换的事件、和/或其阈值被超出或低于的参数或信号。因此确保，关于当前的行驶模式通知驾驶员并且其行驶行为能够根据行驶模式进行适配，使得保证行驶安全性。将屏幕用作为显示元件的另一方面涉及下述可能性，所述可能性表明位于机动车前方的事件，如弯道、速度限制、平交道口、桥梁、隧道、危险情况等，因而另驾驶员预测地准备行驶模式的即将发生的选择或切换以及事件本身的发生。

在此，使用显示元件的另一方面涉及对于驾驶员的可能性，以识别其何种动作引起行驶模式的切换或选择，使得其能够主动地实施和影响行驶模式的选择。例如，想要以节省燃料的方式、即经济地和/或减压地、安全地和舒适地使机动车运动的驾驶员要注意：该驾驶员避免选择运动模式的行驶情况和/或事件，因为在运动模式中预期增大的燃料消耗、对于乘员较低的舒适度和在危险情况中预期较高的事故风险。这种显示器能够使驾驶员理解基于行驶模式的切换所探测到的行驶情况和/或事件。

附图标记列表

1 选择设备

2 传感器

3 数据源

4 互联网

5 数据源

6 传感器控制装置

7 中央控制装置

8 控制信号分配装置

9 控制子系统

10 舒适-经济区域

11 运动区域

12 死区

Claims

1.一种用于在沿着行驶路径行驶期间自动选择机动车上的行驶模式的方法，包括下述步骤：

-检测描述行驶情况的行驶情况信息；

-从多个可能的行驶模式中选择一种行驶模式；和

-在机动车上设定该行驶模式，

其特征在于，

所述行驶情况信息包括涉及沿行驶方向位于机动车前方的行驶路径的预测信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述预测信息包括下述类型中的一种或多种类型的数据：

-路线数据，尤其是关于路线变化和/或路线属性的路线数据；

-图像数据，尤其是借助于相机产生的数据；

-间距和/或尺寸数据，尤其是借助于雷达、激光雷达、相机和/或超声波传感器产生的数据；

-描述由驾驶员设置的指示器、例如转向指示灯的数据。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，

根据所述预测信息执行超车愿望识别、危险情况识别、横向加速度预测和/或预测的侧风识别。

4.根据权利要求1至3之一所述的方法，其特征在于，

所述行驶情况信息既包括描述机动车的当前行驶情况的信息，也包括描述机动车的过去行驶情况的信息。

5.根据权利要求1至4之一所述的方法，其特征在于，

各个行驶模式的区别在于用于操控下述系统中的至少一个系统的一个或多个控制参数：

-转向传动系统；

-转向助力系统；

-底盘减振系统；

-底盘悬架系统；

-摆动稳定系统；

-水平调节系统；

-轮胎影响系统；

-车轮倾角调节系统；

-行驶动态调节系统；

-用于影响自转向行为的系统，尤其是后桥转向系统；

-驱动力矩分配系统，尤其是扭矩矢量管理系统；

-制动力矩分配系统，尤其是偏转力矩调节系统；

-差分器；

-摆振力矩分配的调节系统；

-驾驶员辅助系统，尤其是包括速度调节系统、堵车辅助系统、减速辅助系统、变道辅助系统和/或车道保持辅助系统；

-变速器控制系统；

-发动机控制系统；

-发动机机架；

-排气系统阀门控制系统；

-外部和内部的发动机声音发生器；

-空气动力学系统，尤其是包括紊流板系统、扩散器系统和/或阀门控制系统；

-座椅扶手控制系统；

-安全带张紧器；

-音响控制系统；

-车内照明灯控制系统；

-车外照明灯控制系统；

-后视镜加热系统；

-车窗加热系统；

-自动空调系统；

-电话装置；

-四轮驱动装置的控制系统；

-加速踏板控制系统；

-制动控制系统；

-能量回收控制系统；

-电动机的负荷备用的控制系统。

6.根据权利要求1至5之一所述的方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

(a)检测行驶情况信息，其方式为：探测描述行驶情况事件的行驶情况信息，其中，将预定的行驶情况事件与相应至少一个指示值相关联，所述指示值表明用于机动车的可供选择的行驶模式之一的对应行驶情况事件的含义；

(b)将所述指示值相应加入一个计数器，其中，为每个基本行驶模式设置一个单独的计数器并且将用于基本行驶模式之一的指示值添加给对应计数器的计数器读数；

(c)重复步骤(a)和(b)，其中，在经过特定持续时间之后和/或在达到计数器之一的特定阈值时和/或在存在特定触发信号时选择基本行驶模式，所选择的基本行驶模式是在经过特定持续时间之后具有最高计数器读数的计数器的行驶模式或者是达到特定阈值的计数器的行驶模式；

(d)在选出基本行驶模式之后将所述计数器复位。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

除了基本行驶模式之外还能够根据预定标准选择其它行驶模式。

8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，

在经过预定时间段之后计数器的数值减小预定数值、尤其是减小预定份额。

9.根据权利要求6至8之一所述的方法，其特征在于，

所述阈值是可变的并且例如乘以因数，其中，检测并且分析驾驶员的行驶方式并且根据对驾驶员的行驶方式的分析结果设定所述因数。

10.根据权利要求1至9之一所述的方法，其特征在于，

在特定行驶情况中，例如在穿行弯道之前和/或在穿行弯道时抑制行驶模式的切换。

11.根据权利要求1至10之一所述的方法，其特征在于，

在预测地探测到在穿行弯道之后存在其它弯道时抑制行驶模式的切换。

12.根据权利要求1至10之一所述的方法，其特征在于，

在成功切换一次行驶模式之后延迟预定的持续时间进行行驶模式的另一次切换。

13.根据权利要求1至12之一所述的方法，其特征在于，

在机动车中在显示装置上示出相应所选择的行驶模式并且优选地示出对于选出相应行驶模式重要的信息。

14.一种用于自动选择机动车上的行驶模式的设备，包括：

用于提供描述行驶情况的信息的数据源(3)；

中央控制装置(7)，所述中央控制装置与所述数据源(3)连接并且构成为，使得所述中央控制装置能够根据描述行驶情况的数据从多个可能的行驶模式中选择一种行驶模式；和

控制信号分配装置(8)，所述控制信号分配装置将由所述中央控制装置(7)产生的控制信号分配给控制子系统(9)，使得所述控制信号引起将特定的参数设定到所述控制子系统上，

其特征在于，

所述数据源(3)构成为，使得所述数据源提供行驶情况信息，所述行驶情况信息包括涉及沿行驶方向位于机动车前方的行驶路径的预测信息。

15.根据权利要求14所述的设备，其特征在于，

所述数据源(3)包括下述组的一个或多个传感器(2)：沿行驶方向向前和/或向后的间距传感器；具有用于环境分析的图像识别的相机；亮度传感器；踏板位置传感器；用于油压、轮胎和/或空气悬架的空气压力的压力传感器；燃料箱和/或蓄电池的蓄能器传感器；用于探测机械力矩或电负荷的负荷传感器；导航系统；用于检测行驶速度、纵向和/或横向加速度、方向盘位置、倾角(摆动稳定系统)、地点、变速器位置、发动机的、驱动轴的和/或各个车轮的转速、燃料消耗、发动机的、内部空间的、油的、冷却水的温度和/或外界温度的传感器；雷达；相机；激光雷达；超声波传感器。

16.根据权利要求14或15所述的设备，其特征在于，

所述控制子系统(9)包括下述系统中一个或多个系统：马达控制系统；底盘控制系统；方向盘辅助控制系统；变速器控制系统。

17.根据权利要求14至16之一所述的设备，其特征在于，

所述中央控制装置(7)构成为用于执行根据权利要求1至13之一所述的方法。