CN114940176A - 警告车辆的驾驶员有危险情况 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于警告车辆的驾驶员有危险情况的方法和驾驶员辅助系统。该方法包括：在使用关于驾驶员的驾驶数据的情况下对驾驶员档案进行机器学习，其中驾驶员档案针对各种驾驶机动分别包括驾驶机动动力学；根据关于驾驶数据的驾驶数据量来确定驾驶机动的阈值，其中阈值说明了与驾驶员档案的驾驶机动动力学的偏差；依据导航数据和/或车辆遥测数据来预测所要完成的驾驶机动；确定所要完成的驾驶机动的预期动力学；确定所要完成的驾驶机动的预期动力学与驾驶员档案的驾驶机动动力学的偏差；将所要完成的驾驶机动的预期动力学的偏差与驾驶机动的阈值进行比较；当所述所要完成的驾驶机动的预期动力学的偏差超过阈值时，向驾驶员输出警告提示。

Description

警告车辆的驾驶员有危险情况
技术领域
本发明涉及一种用于警告车辆的驾驶员有危险情况的方法和驾驶员辅助系统。
背景技术
驾驶员辅助系统(英文Advanced DriverAssistance System(先进驾驶员辅助系统)，简称ADAS)在某些驾驶情况下辅助车辆的驾驶员。公知的驾驶员辅助系统在例如转向、制动、泊车和/或设定行驶速度方面辅助驾驶员。还公知如下驾驶员辅助系统，这些驾驶员辅助系统具有所谓的车辆监视系统(Vehicle Monitoring System，简称VMS)，该车辆监视系统也称为车载监视系统(In-Vehicle Monitoring System，简称IVMS)或者驾驶员监视系统(Driver Monitoring System，简称DMS)。这样的系统通常具有用来检测车辆的车辆内部空间和/或车辆周围环境的传感器，并且评估由传感器所检测到的数据，以便辅助车辆的驾驶员。为此所使用的传感器例如是相机、雷达传感器和/或激光雷达传感器。这样的系统尤其能够设立为：分析驾驶员的注意力和/或驾驶行为，并且当识别出驾驶员缺乏注意力和/或有严重的驾驶行为时对驾驶员进行警告。这样的系统还能够设立为：分析驾驶情况并且当识别出有危险驾驶情况时对驾驶员进行警告。
发明内容
本发明所基于的任务在于：给出一种用于警告车辆的驾驶员有危险情况的方法和驾驶员辅助系统，该方法和该驾驶员辅助系统鉴于考虑了驾驶员个人特有的特性而被改善。
按照本发明，该任务利用一种用于警告车辆的驾驶员有危险情况的方法来解决，该方法具有如下方法步骤：
-在使用关于驾驶员的驾驶的驾驶数据的情况下对个性化驾驶员档案进行机器学习，其中驾驶员档案针对各种驾驶机动分别包括驾驶机动动力学；
-根据关于驾驶机动的驾驶数据的驾驶数据量来确定该驾驶机动的阈值，其中该阈值说明了与驾驶员档案的驾驶机动动力学的偏差；
-依据导航数据和/或车辆遥测数据来预测所要完成的驾驶机动；
-确定所要完成的驾驶机动的预期动力学；
-求取所要完成的驾驶机动的预期动力学与驾驶员档案的驾驶机动动力学的偏差；
-将所要完成的驾驶机动的预期动力学的偏差与该驾驶机动的阈值进行比较；以及
-当所要完成的驾驶机动的预期动力学的偏差超过该驾驶机动的阈值时，向驾驶员输出警告提示。
在此，驾驶机动被理解成车辆的特定运动或运动变化，该运动或运动变化由车辆的驾驶员引起。驾驶机动的示例是车辆的弯道驾驶，该弯道驾驶通过弯道的特征来表征。这样的特征例如是弯道的长度、曲率和/或倾斜度。驾驶机动的另一示例是车辆在特定的交通基础设施元素前面的制动，如交通信号灯、路口、隧道或桥梁前面的制动。
驾驶机动动力学通过以其实施该驾驶机动的运动参量的值来表征。这样的运动参量例如是车辆的加速度和速度，尤其是取决于时间和/或相对于位置，例如在相对于弯道的弯道顶点的弯道驾驶的情况下，或者在车辆在特定的交通基础设施元素前面关于与该交通基础设施元素的所限定的距离的制动的情况下。
导航数据例如是车辆的车辆位置和数字地图的地图数据以及必要时是车辆所遵循的路线。车辆的车辆位置例如在使用导航卫星系统的情况下确定，例如在使用GPS、GLONASS、北斗或伽利略的情况下确定。例如由布置在车辆中的存储单元提供数字地图的地图数据，或者从数据云(英文Cloud)、例如经由无线电连接来调用数字地图的地图数据。例如由导航装置计算车辆所遵循的路线。所述路线例如是被导航装置用于主动目的地指引并且其起始位置和/或目的地位置例如从如下输入中得出的路线，导航装置的用户通过操作单元将该输入输入到导航装置中。替代地，例如在使用所存储的关于驾驶员的先前驾驶的数据的情况下，该路线例如由导航装置本身来求取，。
车辆遥测数据被理解成由布置在车辆内或布置在车辆上的传感器所检测的传感器数据。这样的传感器例如是：用来分别检测车辆的车辆内部空间和/或车辆周围环境的相机、雷达传感器和/或激光雷达传感器；和/或用来例如分别检测车辆的如加速度和/或速度的运动状态的运动传感器。
按照本发明的方法，能够在考虑驾驶员的驾驶员个人特有的特性的情况下在驾驶机动方面辅助车辆的驾驶员。为了该目的，该方法规定：创建驾驶员的个性化驾驶员档案；在使用该驾驶员档案的情况下鉴于可能发生的危险情况来评价所要完成的驾驶机动；并且根据需要警告驾驶员有危险情况。
在使用关于驾驶员的先前驾驶的驾驶数据的情况下，对驾驶员的个性化驾驶员档案机器学习。即，关于驾驶员的先前驾驶的驾驶数据被收集并且被用于创建驾驶员档案。这些驾驶数据尤其表征在先前驾驶中已被实施的驾驶机动的动力学。在使用这些驾驶数据的情况下，针对各种驾驶机动分别学习特定于驾驶员的驾驶机动动力学并且将其存储在驾驶员档案中。因此，驾驶员档案针对各种驾驶机动分别提供了驾驶机动动力学，该驾驶机动动力学表征驾驶机动的对于该驾驶员来说典型的实施。
为了在使用驾驶员的个性化驾驶员档案的情况下评价所要完成的驾驶机动，为该驾驶机动确定阈值，该阈值说明了与存储在驾驶员档案中的针对该驾驶机动的驾驶机动动力学的偏差。该阈值根据关于该驾驶机动的驾驶数据的驾驶数据量来确定，在驾驶员档案中的该驾驶机动的驾驶机动动力学已基于该驾驶数据量被学习。例如，在驾驶数据量小的情况下规定比在驾驶数据量大的情况下更大的阈值。这有利地考虑到：存储在驾驶员档案中的驾驶机动动力学的统计可信度随着其所基于的驾驶数据的驾驶数据量而增加。
在按照本发明的方法中，依据导航数据和/或车辆遥测数据来预测所要完成的驾驶机动。例如，当车辆位置接近在数字地图上记录的弯道时，依据车辆位置和数字地图来预测所要完成的弯道驾驶。如果导航数据包括车辆所行驶的路线，则也能够依据该路线来预测所要完成的弯道驾驶。替代地或附加地，能够在使用车辆遥测数据的情况下、例如通过评估车辆的相机的相机图像和/或通过评估车辆的雷达传感器和/或激光雷达传感器的传感器信号来预测所要完成的弯道驾驶。相应的情况适用于对其它驾驶机动的预测。
针对所要完成的驾驶机动，确定预期动力学。为了该目的，例如使用车辆遥测数据和导航数据。例如，针对所要完成的弯道驾驶确定预期速度、预期横向加速度和/或预期纵向加速度。
然后，求取所要完成的驾驶机动的预期动力学与驾驶员档案的针对该驾驶机动的驾驶机动动力学的偏差，并且将该偏差与该驾驶机动的阈值进行比较。如果所要完成的驾驶机动的预期动力学的偏差超过该驾驶机动的阈值，则向车辆的驾驶员输出警告提示。
例如，输出视觉、声音和/或触觉警告信号，作为警告提示。例如，可以在车辆的显示单元上输出视觉警告提示。所述显示单元例如是液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、OLED(Organic Light Emitting Diode)显示器或者平视显示器(Head-up-Display)。例如可以在驾驶机动是弯道驾驶的情况下，例如利用彩色突出来显示弯道的可视化，作为视觉提示。替代地或附加地，可以利用车辆的扬声器单元来输出声音警告提示，和/或可以利用触觉警告单元例如通过车辆的方向盘来输出触觉信号。也可以提供多级警告策略，例如可以首先输出视觉警告提示，并且在驾驶员没有反应的情况下或在持续超过该阈值的情况下，可以接着输出声音和/或触觉警告提示。
总之，按照本发明的方法能够鉴于可能发生的危险情况，实现对所要完成的驾驶机动的与驾驶员的个人驾驶行为和驾驶能力匹配的评价，其方式是确定所要完成的驾驶机动的预期动力学，并且将其与该驾驶机动的存储在驾驶员档案中的驾驶机动动力学进行比较。由此，尤其能够避免：当所要完成的驾驶机动的预期动力学与存储在驾驶员档案中的驾驶机动动力学仅有小偏差，并且因此能够假定驾驶员能够无危险地实施该驾驶机动时，输出不必要的警告提示。另一方面，当所要完成的驾驶机动的预期动力学明显偏离存储在驾驶员档案中的驾驶机动动力学时，能够警告驾驶员。由此，尤其能够在特定驾驶机动的情况下考虑驾驶员的不可靠或者缺乏经验，或者能够有利地使警告提示的输出与驾驶员的经验和驾驶能力匹配。
在按照本发明的方法的一个实施方式中，当驾驶机动的驾驶数据的驾驶数据量低于最小数据量时，也使用关于其他驾驶员的驾驶的附加驾驶数据，以对该驾驶机动的驾驶员档案进行机器学习。
按照本发明的方法的上述实施方式考虑到如下情况：对于驾驶机动来说，对于车辆的驾驶员的驾驶的驾驶数据，不足以根据这些驾驶数据来学习该驾驶机动的在统计上有意义的驾驶机动动力学。针对这种情况，该实施方式规定：除了或者替代于关于车辆的驾驶员的驾驶的驾驶数据，使用关于其他驾驶员的驾驶的附加驾驶数据，以便学习该驾驶机动的驾驶机动动力学。由此，即使在驾驶机动的来自车辆的驾驶员的驾驶中的驾驶数据缺乏或者不足的情况下，也能够学习该驾驶机动的驾驶机动动力学。
在按照本发明的方法的另一实施方式中，依据关于其他驾驶员的驾驶的附加驾驶数据来求取平均驾驶机动动力学，将该平均驾驶机动动力学与驾驶员档案的驾驶机动动力学进行比较，并且也根据驾驶机动动力学与该平均驾驶机动动力学的偏差来确定该阈值。
按照本发明的方法的上述实施方式考虑到：驾驶机动的已根据关于驾驶员的驾驶的驾驶数据被学习的驾驶机动动力学与对于其他驾驶员来说典型的平均驾驶机动动力学的明显偏差可表明，所学习的驾驶机动动力学可能与该驾驶机动不匹配。因而，该实施方式规定：也根据该驾驶机动动力学与该平均驾驶机动动力学的偏差来确定该阈值。例如，随着该驾驶机动动力学与该平均驾驶机动动力学的偏差增大而使该阈值缩小，以便在偏差大时比在偏差小时更早地输出警告提示。
在按照本发明的方法的上述两个实施方式中，附加驾驶数据例如由数据云服务来提供，也就是说由收集关于不同驾驶员的驾驶的驾驶数据的数据云服务来提供。这能够有利地实现对附加驾驶数据的永久扩展和更新，以及实现根据需要对所更新的附加驾驶数据的访问，例如经由与数据云服务的无线电连接。
在按照本发明的方法的另一实施方式中，针对驾驶机动，依据驾驶数据来确定表征驾驶机动动力学的运动参量的值的分布的平均值和方差，并且确定取决于该方差的与该平均值的偏差，作为该驾驶机动的阈值。如果通过多个运动参量来表征驾驶机动动力学，则可以针对这些运动参量的值的分布分别确定平均值和方差，并且将阈值确定为取决于该方差的与该平均值的偏差。例如，当所要完成的驾驶机动的预期动力学与该驾驶机动的驾驶机动动力学的相应的偏差超过这些阈值之一时，输出警告提示。
附加地，可以规定：针对驾驶机动，依据该驾驶机动的驾驶数据的驾驶数据量来评价驾驶员档案针对该驾驶机动的有效性，并且将该驾驶机动的阈值确定为也取决于该有效性的与该平均值的偏差。
即，按照本发明的方法的上述实施方式，提出对关于驾驶机动的驾驶数据的统计评估，其中根据从这些驾驶数据中所确定的、表征该驾驶机动动力学的运动参量的值的分布来确定阈值。还能够依据该驾驶机动的驾驶数据的驾驶数据量来评价驾驶员档案针对该驾驶机动的有效性，并且将该有效性用于确定该阈值。由此，能够有利地使该驾驶机动的阈值与关于该驾驶机动的驾驶数据的统计可信度匹配。例如可以规定：随着分布的方差减小并且驾驶员档案针对该驾驶机动的有效性增加，而使阈值缩小，原因在于所学习的驾驶机动动力学随着方差减小以及有效性增加而变得更可信。
在按照本发明的方法的另一实施方式中，也根据在驾驶机动的位置处的天气条件和/或根据驾驶员的在驾驶机动的时间点的驾驶员注意力，来确定该驾驶机动的阈值。
按照本发明的方法的上述实施方式考虑到：驾驶机动的危险性取决于在该驾驶机动的位置处的天气条件以及驾驶员在该驾驶机动的时间点的驾驶员注意力。例如可以规定：在天气条件不利和/或驾驶员注意力有限时，使该驾驶机动的阈值相对于有利的天气条件或完全的驾驶员注意力而言降低，使得更早地输出警告提示。
在按照本发明的方法的另一实施方式中，驾驶机动动力学包括车辆的纵向加速度、横向加速度和/或速度。
按照本发明的方法的上述实施方式考虑到：车辆的纵向加速度、横向加速度和/或速度对于驾驶机动来说通常是最显著影响该驾驶机动的危险性的，因此对于警告提示的输出来说提供最重要的标准的那些运动参量。
在按照本发明的方法的另一实施方式中，在针对驾驶机动的驾驶员档案中存储该驾驶机动的驾驶机动位置和驾驶员已在该驾驶机动位置实施该驾驶机动的频次。还可以规定：也根据驾驶员已在该驾驶机动位置实施驾驶机动的频次来确定该驾驶机动的阈值。
按照本发明的方法的上述实施方式考虑到：驾驶员已在特定驾驶机动位置实施驾驶机动的频次是驾驶员对在该驾驶机动位置处实施该驾驶机动的熟悉程度的量度。如果驾驶员例如已经在该驾驶机动位置非常频繁地实施过该驾驶机动，则能够假定：驾驶员熟悉该驾驶机动位置并且精于在该驾驶机动位置处的该驾驶机动。因而有利的是：也通过驾驶机动位置和驾驶员已在该驾驶机动位置实施驾驶机动的频次来表征在驾驶员档案中的该驾驶机动；并且也根据驾驶员已在该驾驶机动位置实施驾驶机动的频次来确定该驾驶机动的阈值。
按照本发明，该任务还利用一种用于警告车辆的驾驶员有危险情况的驾驶员辅助系统来解决，该驾驶员辅助系统具有如下功能单元：
-学习单元，该学习单元设立用于在使用关于驾驶员的驾驶的驾驶数据的情况下对个性化驾驶员档案进行机器学习，其中驾驶员档案针对各种驾驶机动分别包括驾驶机动动力学；
-阈值确定单元，该阈值确定单元设立用于根据关于驾驶机动的驾驶数据的驾驶数据量来确定该驾驶机动的阈值，其中该阈值说明了与驾驶员档案的驾驶机动动力学的偏差；
-预测单元，该预测单元设立用于依据导航数据和/或车辆遥测数据来预测所要完成的驾驶机动；
-动力学确定单元，该动力学确定单元设立用于确定所要完成的驾驶机动的预期动力学；
-偏差求取单元，该偏差求取单元设立用于求取所要完成的驾驶机动的预期动力学与驾驶员档案的驾驶机动动力学的偏差；
-比较单元，该比较单元设立用于将所要完成的驾驶机动的预期动力学的偏差与该驾驶机动的阈值进行比较；以及
-输出单元，该输出单元设立用于当所要完成的驾驶机动的预期动力学的偏差超过该驾驶机动的阈值时向驾驶员输出警告提示。
这样的驾驶员辅助系统能够执行按照本发明的方法。因而，这样的驾驶员辅助系统的优点根据上文提到的按照本发明的方法的优点而得出。
附图说明
在下文依据附图来进一步阐述本发明的实施方式。在此：
图1示出了按照本发明的驾驶员辅助系统的实施方式的框图；
图2示出了按照本发明的方法的实施方式的流程图；
图3示出了车辆的驾驶机动的图示。
具体实施方式
图1(FIG 1)示出了车辆的按照本发明的一种实施方式的驾驶员辅助系统100的框图。驾驶员辅助系统100设立用于警告车辆的驾驶员有危险情况并且具有在图1中描绘的下列功能单元：学习单元101、阈值确定单元102、预测单元103、动力学确定单元104、偏差求取单元105、比较单元106和输出单元107。除了所提到的功能单元之外，驾驶员辅助系统100能够拥有在图1中未示出的其它功能单元，例如存储单元，用于与其它装置、例如与数据云进行数据交换的通信单元，和/或用于接收交通信息的接收单元。
学习单元101设立用于在使用关于驾驶员的驾驶的驾驶数据的情况下对个性化驾驶员档案进行机器学习，其中驾驶员档案针对各种驾驶机动分别包括驾驶机动动力学。
驾驶机动的驾驶机动动力学通过以其实施该驾驶机动的一个或多个运动参量的值来表征。这样的运动参量例如是车辆的纵向加速度、横向加速度和/或速度，尤其是取决于时间和/或相对于位置，例如在相对于弯道的弯道顶点的弯道驾驶的情况下，或者在车辆在特定的交通基础设施元素前面关于与该交通基础设施元素的所限定的距离的制动的情况下。
例如在驾驶员辅助系统100的存储单元中收集关于驾驶员的驾驶的驾驶数据。
学习单元101还能够设立为：当驾驶机动的驾驶数据的驾驶数据量低于最小数据量时，也使用关于其他驾驶员的驾驶的附加驾驶数据，以对该驾驶机动的驾驶员档案进行机器学习。这些附加驾驶数据例如由数据云服务来收集和提供，并且由驾驶员辅助系统100从数据云服务中调用，例如经由无线电连接。
阈值确定单元102设立用于根据关于驾驶机动的驾驶数据的驾驶数据量来求取该驾驶机动的阈值，其中该阈值说明了与该驾驶机动的驾驶员档案的驾驶机动动力学的偏差。
阈值确定单元102例如设立为：针对驾驶机动，依据关于驾驶员的驾驶的驾驶数据来确定表征驾驶机动动力学的运动参量的值的分布的平均值和方差，并且确定取决于该方差的与该平均值的偏差，作为该驾驶机动的阈值。如果通过多个运动参量来表征驾驶机动动力学，则阈值确定单元102还能够设立为：针对这些运动参量的值的分布分别求取平均值和方差，并且分别将阈值确定为取决于该方差的与该平均值的偏差。
附加地，阈值确定单元102能够设立为：针对驾驶机动，依据该驾驶机动的驾驶数据的驾驶数据量来评价驾驶员档案针对该驾驶机动的有效性，并且将该驾驶机动的阈值确定为也取决于该有效性的与相应的平均值的偏差。
阈值确定单元102还能够设立为：也根据在驾驶机动的位置处的天气条件、例如交通密度和/或交通流量的交通状况和/或根据驾驶员的在该驾驶机动的时间点的驾驶员注意力，来确定该驾驶机动的阈值。
阈值确定单元102还可以设立为：也根据驾驶员已在驾驶机动位置实施驾驶机动的频次来确定该驾驶机动的阈值。其前提条件是：在具有该驾驶机动的驾驶机动动力学的驾驶员档案中也存放有该驾驶机动的驾驶机动位置和驾驶员已在驾驶机动位置实施该驾驶机动的频次。
预测单元103设立用于依据导航数据和/或车辆遥测数据来预测所要完成的驾驶机动。
预测单元103例如使用车辆的车辆位置和数字地图的地图数据以及必要时使用车辆所遵循的路线，作为导航数据。车辆的车辆位置例如在使用导航卫星系统的情况下确定，例如在使用GPS、GLONASS、北斗或伽利略的情况下确定。例如由布置在车辆中并且例如是驾驶员辅助系统100的功能单元的存储单元提供数字地图的地图数据，或者从数据云中例如经由无线电连接来调用数字地图的地图数据。例如由导航装置计算车辆所遵循的路线。该路线例如是被导航装置用于主动目的地指引并且其起始位置和/或目的地位置例如从如下输入中得出的路线，导航装置的用户通过操作单元将该输入输入到导航装置中。替代地，该路线例如由导航装置本身来确定，例如在使用所存储的关于驾驶员的先前驾驶的数据的情况下。
预测单元103使用传感器数据作为车辆遥测数据，这些传感器数据由一个布置在车辆内或布置在车辆上的传感器或者多个这样的传感器来检测。这样的传感器例如是：用来分别检测车辆的车辆内部空间和/或车辆周围环境的相机、雷达传感器和/或激光雷达传感器；和/或用来例如分别检测车辆的如加速度和/或速度的运动状态的运动传感器。
动力学确定单元104设立用于确定所要完成的驾驶机动的预期动力学。为了该目的，动力学确定单元104例如使用车辆遥测数据和导航数据。例如，动力学确定单元104针对所要完成的弯道驾驶根据车辆的当前速度、车辆距弯道的当前距离和/或弯道的弯道特征、如弯道的长度和曲率来确定在弯道中的一个位置处(例如在弯道顶点处)或者在弯道中的多个位置处的预期速度、预期横向加速度和/或预期纵向加速度。
偏差求取单元105设立用于求取所要完成的驾驶机动的预期动力学与驾驶员档案的驾驶机动动力学的偏差。
比较单元106设立用于将所要完成的驾驶机动的预期动力学的偏差与该驾驶机动的阈值进行比较。
输出单元107设立用于当所要完成的驾驶机动的预期动力学的偏差超过该驾驶机动的阈值时向驾驶员输出警告提示。
例如，输出单元107设立为：输出视觉、声音和/或触觉警告信号，作为警告提示。视觉警告提示由输出单元107例如在显示单元上输出。显示单元例如是车辆的LCD显示器、OLED显示器或者平视显示器。替代地或附加地，输出单元107例如设立为：用扬声器单元来输出对驾驶机动的声音警告提示；和/或用触觉警告单元例如经由车辆的方向盘来输出触觉信号。输出单元107也能够设立用于多级警告策略。例如可以首先输出视觉警告提示，并且在驾驶员没有反应的情况下或在持续超过该阈值的情况下，接着可以输出声音和/或触觉警告提示。
驾驶员辅助系统100例如是车辆的车辆监视系统或者是车辆的车辆监视系统的一部分。学习单元101、阈值确定单元102、预测单元103、动力学确定单元104、偏差求取单元105和比较单元106例如分别包括计算机程序，该计算机程序在驾驶员辅助系统100的计算单元上被执行。
图2(FIG 2)示出了按照本发明的一种实施方式的用于警告车辆的驾驶员有危险情况的具有方法步骤201至207的方法的流程图200。该方法在使用已参考图1所描述的驾驶员辅助系统100的情况下被实施。
随后也参考图3来描述方法步骤201至207。
在第一方法步骤201中，驾驶员辅助系统100的学习单元101在使用关于驾驶员的驾驶的驾驶数据的情况下对个性化驾驶员档案进行机器学习，其中驾驶员档案针对各种驾驶机动分别包括驾驶机动动力学。
图3(FIG 3)示例性示出了车辆301的驾驶机动300的图示。所示出的驾驶机动300是经过道路303的弯道302的弯道驾驶。该驾驶机动300在驾驶员档案中通过弯道302的弯道特征来表征，例如通过弯道302的长度、弯道302的平均曲率、弯道302的最大曲率和/或弯道302的倾斜度来表征。附加地，驾驶机动300能够在驾驶员档案中通过其它数据来表征，例如通过弯道302的驾驶机动位置和/或驾驶员已经驶过弯道302的频次来表征。
在图3中示出的驾驶机动300的驾驶机动动力学例如包括车辆301在弯道302中的一个特定位置处、例如在弯道302的弯道顶点处或者在弯道302中的多个位置处的速度304、纵向加速度305和/或横向加速度306。在图3中，速度304、纵向加速度305和横向加速度306分别通过箭头来示出，该箭头指示出相应的运动参量的方向，其中假设车辆301制动，使得纵向加速度305与速度304方向相反。与此相应地，驾驶机动300的驾驶机动动力学在使用关于驾驶员的先前驾驶的驾驶数据的情况下被学习，在所述先前驾驶中，驾驶员已实施驾驶机动300并且车辆301的速度304、纵向加速度305和/或横向加速度306已在实施驾驶机动300时被检测。相应地学习其它驾驶机动的驾驶机动动力学，例如经过具有别的弯道特征的弯道的弯道驾驶或者车辆301在如交通信号灯、路口、隧道或桥梁的特定交通基础设施元素前面的制动。
如果驾驶机动的驾驶数据的驾驶数据量低于最小数据量，则为了对该驾驶机动的驾驶员档案进行机器学习，也能够使用关于其他驾驶员的驾驶的附加驾驶数据，例如由数据云服务收集和提供并且由驾驶员辅助系统100从数据云服务中调用的附加驾驶数据。
在第二方法步骤202中，驾驶员辅助系统100的阈值确定单元102根据关于驾驶机动的驾驶数据的驾驶数据量来确定该驾驶机动的阈值，其中该阈值说明了与驾驶员档案的驾驶机动动力学的偏差。
例如，针对驾驶机动，依据关于驾驶员的驾驶的驾驶数据来确定表征驾驶机动动力学的运动参量的值的分布的平均值和方差，并且针对该驾驶机动确定取决于该方差的与该平均值的偏差，作为阈值。如果通过多个运动参量来表征驾驶机动动力学，则针对这些运动参量的值的分布例如分别确定平均值和方差，并且将阈值确定为取决于该方差的与该平均值的偏差。即，例如针对在图3中示出的驾驶机动300，依据关于驾驶员的驾驶的驾驶数据来分别求取车辆301在弯道302中的一个特定位置处或者在弯道302中的多个位置处的速度304、纵向加速度305和/或横向加速度306的值的分布的平均值和方差，并且将阈值确定为取决于该方差的与该平均值的偏差。
附加地，可以针对驾驶机动依据该驾驶机动的驾驶数据的驾驶数据量来评价驾驶员档案针对该驾驶机动的有效性，并且将该驾驶机动的阈值确定为也取决于该有效性的与相应的平均值的偏差。
此外，附加地也可以根据在驾驶机动的位置处的天气条件、例如交通密度和/或交通流量的交通状况、和/或根据驾驶员的在该驾驶机动的时间点的驾驶员注意力，来确定该驾驶机动的阈值。例如，如果识别出驾驶员的非典型的、尤其是偏离驾驶员档案的驾驶机动，如非典型频繁的车道变换或者车辆的异常的横向或纵向加速度，或者查明经常发生显著偏离驾驶员档案的驾驶机动，则推断出驾驶员的驾驶员注意力不足。
此外，也可以根据驾驶员已在驾驶机动位置实施驾驶机动的频次来确定该驾驶机动的阈值。
在第三方法步骤203中，驾驶员辅助系统100的预测单元103依据导航数据和/或车辆遥测数据来预测所要完成的驾驶机动。
例如使用车辆的车辆位置和数字地图的地图数据以及必要时车辆所遵循的路线，作为导航数据。车辆的车辆位置例如在使用导航卫星系统的情况下确定，例如在使用GPS、GLONASS、北斗或伽利略的情况下确定。例如由布置在车辆中并且例如是驾驶员辅助系统100的功能单元的存储单元提供数字地图的地图数据，或者从数据云中例如经由无线电连接来调用数字地图的地图数据。例如由导航装置计算车辆所遵循的路线。该路线例如是被导航装置用于主动目的地指引并且其起始位置和/或目的地位置例如从如下输入中得出的路线，导航装置的用户通过操作单元将该输入输入到导航装置中。替代地，该路线例如由导航装置本身来确定，例如在使用所存储的关于驾驶员的先前驾驶的数据的情况下。
使用由一个布置在车辆内或布置在车辆上的传感器或者多个这样的传感器所检测的传感器数据，作为车辆遥测数据。这样的传感器例如是：用来分别检测车辆的车辆内部空间和/或车辆周围环境的相机、雷达传感器和/或激光雷达传感器；和/或用来例如分别检测车辆的如加速度和/或速度的运动状态的运动传感器。
例如，预测单元103依据导航数据和/或车辆遥测数据来识别车辆正在接近具有特定弯道特征的弯道，并且预测相应的弯道驾驶作为驾驶机动。
在第四方法步骤204中，驾驶员辅助系统100的动力学确定单元104确定所要完成的驾驶机动的预期动力学。
为了该目的，动力学确定单元104例如使用车辆遥测数据和导航数据。例如，针对在图3中示出的所要完成的驾驶机动300，根据车辆的当前速度、车辆距弯道302的当前距离和弯道302的弯道特征、如弯道302的长度和曲率来确定在弯道302中的一个位置处(例如在弯道顶点处)或者在弯道中的多个位置处的预期速度304、预期横向加速度305和/或预期纵向加速度306。
在第五方法步骤205中，驾驶员辅助系统100的偏差求取单元105求取所要完成的驾驶机动的预期动力学与驾驶员档案的驾驶机动动力学的偏差。
例如，在图3中示出的所要完成的驾驶机动300的情况下，确定车辆301在弯道302中的一个特征位置处或者在弯道302中的多个位置处的预期速度304、预期纵向加速度305和/或预期横向加速度306与分别相应的值的偏差，该值存储在驾驶员档案的针对驾驶机动300的驾驶机动动力学中。
在第六方法步骤206中，驾驶员辅助系统100的比较单元106将所要完成的驾驶机动的预期动力学的偏差与该驾驶机动的阈值进行比较。
在第七方法步骤207中，当所要完成的驾驶机动的预期动力学的偏差超过该驾驶机动的阈值时，驾驶员辅助系统100的输出单元107向驾驶员输出警告提示。
例如，输出视觉、声音和/或触觉警告信号，作为警告提示。例如在显示单元上输出视觉警告提示。显示单元例如是车辆的LCD显示器、OLED显示器或者平视显示器。例如，在图3中示出的所要完成的驾驶机动300的情况下，显示弯道302的可视化，例如利用彩色突出来显示该弯道的可视化，作为视觉警告提示。
例如利用车辆的扬声器单元来输出声音警告提示。例如通过车辆的方向盘来输出触觉警告提示。
也能够多级输出警告提示。例如，首先输出视觉警告提示并且在驾驶员没有反应的情况下或在持续超过该阈值的情况下然后输出声音和/或触觉警告提示。

Claims (11)

1.一种用于警告车辆(301)的驾驶员有危险情况的方法，所述方法具有如下方法步骤：
-在使用关于所述驾驶员的驾驶的驾驶数据的情况下对个性化驾驶员档案进行机器学习，其中所述驾驶员档案针对各种驾驶机动(300)分别包括驾驶机动动力学；
-根据关于驾驶机动(300)的驾驶数据的驾驶数据量来确定所述驾驶机动(300)的阈值，其中所述阈值说明了与所述驾驶员档案的驾驶机动动力学的偏差；
-依据导航数据和/或车辆遥测数据来预测所要完成的驾驶机动(300)；
-确定所述所要完成的驾驶机动(300)的预期动力学；
-求取所述所要完成的驾驶机动(300)的预期动力学与所述驾驶员档案的驾驶机动动力学的偏差；
-将所述所要完成的驾驶机动(300)的预期动力学的偏差与所述驾驶机动(300)的阈值进行比较；以及
-当所述所要完成的驾驶机动(300)的预期动力学的偏差超过所述驾驶机动(300)的阈值时，向所述驾驶员输出警告提示。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，当驾驶机动(300)的驾驶数据的驾驶数据量低于最小数据量时，也使用关于其他驾驶员的驾驶的附加驾驶数据，以对所述驾驶机动(300)的驾驶员档案进行机器学习。
3.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，针对驾驶机动(300)，依据关于其他驾驶员的驾驶的附加驾驶数据来确定平均驾驶机动动力学，将所述平均驾驶机动动力学与所述驾驶员档案的驾驶机动动力学进行比较，并且也根据所述驾驶机动动力学与所述平均驾驶机动动力学的偏差来确定所述阈值。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述附加驾驶数据由数据云服务来提供。
5.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，针对驾驶机动(300)，依据驾驶数据来求取表征所述驾驶机动动力学的运动参量的值的分布的平均值和方差，并且确定取决于所述方差的与所述平均值的偏差，作为所述驾驶机动(300)的阈值。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，针对驾驶机动(300)，依据所述驾驶机动(300)的驾驶数据的驾驶数据量来评价驾驶员档案针对所述驾驶机动(300)的有效性，并且将所述驾驶机动(300)的阈值确定为取决于所述有效性的与所述平均值的偏差。
7.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，驾驶机动(300)的阈值根据在所述驾驶机动(300)的位置处的天气条件来确定，和/或根据驾驶员在所述驾驶机动(300)的时间点的驾驶员注意力来确定。
8.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述驾驶机动动力学包括所述车辆(301)的纵向加速度(305)、横向加速度(306)和/或速度(304)。
9.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中，在针对驾驶机动(300)的驾驶员档案中存储所述驾驶机动(300)的驾驶机动位置和驾驶员已在所述驾驶机动位置实施所述驾驶机动(300)的频次。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，根据驾驶员已在所述驾驶机动位置实施驾驶机动(300)的频次来确定所述驾驶机动(300)的阈值。
11.一种用于警告车辆(301)的驾驶员有危险情况的驾驶员辅助系统(100)，所述驾驶员辅助系统具有如下功能单元：
-学习单元(101)，所述学习单元设立用于在使用关于所述驾驶员的驾驶的驾驶数据的情况下对个性化驾驶员档案进行机器学习，其中所述驾驶员档案针对各种驾驶机动(300)分别包括驾驶机动动力学；
-阈值确定单元(102)，所述阈值确定单元设立用于根据关于驾驶机动(300)的驾驶数据的驾驶数据量来确定所述驾驶机动(300)的阈值，其中所述阈值说明了与所述驾驶员档案的驾驶机动动力学的偏差；
-预测单元(103)，所述预测单元设立用于依据导航数据和/或车辆遥测数据来预测所要完成的驾驶机动(300)；
-动力学确定单元(104)，所述动力学确定单元设立用于确定所述所要完成的驾驶机动(300)的预期动力学；
-偏差求取单元(105)，所述偏差求取单元设立用于求取所述所要完成的驾驶机动(300)的预期动力学与所述驾驶员档案的驾驶机动动力学的偏差；
-比较单元(106)，所述比较单元设立用于将所述所要完成的驾驶机动(300)的预期动力学的偏差与所述驾驶机动(300)的阈值进行比较；以及
-输出单元(107)，所述输出单元设立用于当所述所要完成的驾驶机动(300)的预期动力学的偏差超过所述驾驶机动(300)的阈值时向所述驾驶员输出警告提示。
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