CN115023390A - 用于对具有两轮车的事故过程进行分类的方法和设备 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于对两轮车(10)、尤其是自行车的事故过程进行分类的方法。在此,根据本发明的方法可以在具有评估单元的设备中作为算法来运行,以便借助相应的产生的和/或发送的信息向两轮车的骑行者或第三方显示两轮车(10)的碰撞或事故。在此,该设备可以在两轮车(10)、例如自行车中或者尤其是在电动自行车中使用。然而,当然也能够在摩托车或者其他单轨车辆中使用。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于对具有两轮车的事故状况、尤其是对具有电动自行车的事故进行分类的方法和设备。
背景技术
借助于固定在两轮车、例如自行车上的并且尤其是电动自行车上的一系列传感器不仅可以监控两轮车的运行,还可以监控驾驶状态。因此,可以借助速度传感器检测车轮速度并且由此可以推导出两轮车速度。此外,倾斜度传感器或加速度传感器或转速传感器可以检测行车道上的侧倾(Verkippung)和坡度并且自行车的踏板曲柄上的传感器可以检测骑行动作。
由对这些检测到的传感器参量的评估可以识别危急状况甚至事故,其方式例如是:监视这些传感器参量在时间上的特性。这些识别到的危急状况或事故可以用于自动请求帮助或用于将至少一个信息转发给第三方。
发明内容
本发明的任务在此在于,对事故进行分类,从而例如可以将呈危急状况形式的事故事件与无直接碰撞的车轮翻倒区分开。
本发明涉及一种用于对两轮车、尤其是自行车的事故过程进行分类的方法。在此,根据本发明的方法可以在具有评估单元的设备中作为算法来运行,以便借助相应的产生的和/或发送的信息向两轮车的骑行者或第三方显示两轮车的碰撞或事故。在此,该设备可以在两轮车、例如自行车中或者尤其是在电动自行车中使用。然而,当然也能够在摩托车或者其他单轨车辆中使用。
为了执行对事故过程的分类,至少一个运动参量、碰撞参量、取向参量和撞击参量被检测或者由所检测的传感器参量来形成,以便由各个参量的概括导出或生成至少一个分类参量。在此既能够以数字形式又能够以数字值、数据库或向量的形式产生分类参量。
通过考虑描述两轮车的事故状况和行驶参数的多个参量,可以对事故的识别进行可信性验证并且因此改善该识别。通过根据多个参量或值进行分类,除了对事故的纯识别外还可以识别事故的严重程度。通过除了识别事故外还识别严重程度,已可以事先通知所呼叫的救助或救援关于可能的必要支持。此外,通过分类也能够识别没有骑行者参与的事故状况,从而例如当骑行者不在两轮车附近时可以通知骑行者关于例如所停放的两轮车的翻倒。
通过利用与此相关地产生分类参量来进行分类,可以将不同的事件与事故状况彼此区分开。在此,例如如果识别到发生了大概率伴有人员伤害、例如两轮车骑行者的人员伤害的事故,那么根据本发明的方法可以产生紧急呼叫并将其发送给相应的中心。通过检测到的用于推导出分类的传感器参量,也可以将伴有严重人身伤害的严重事故与伴有仅仅低人员伤害的轻微事故区分开。通过可以根据本发明由产生的分类参量推导出的该附加信息,可以事先通知为了救助所呼叫的紧急情况团队关于所需的救助措施。
在另一构型中可以设置,该方法在识别相应的事故状况或分类参量的情况下直接作用于两轮车的部件,以防止尤其是在骑行者或其他人员方面的进一步伤害。因此可以考虑,在事故的情况下,两轮车的以电气或电动机方式运行的驱动器被关断。可选地或附加地,也可以激活另一部件,例如声学和/或光学的警告装置。
作为运动参量,该方法可以检测表征两轮车运动的任何传感器参量。在此尤其设置,检测纵向方向或者说行驶方向上的运动分量或横向于纵向方向/行驶方向上的运动分量,以便因此表征两轮车在运动平面中、即在行车道上的运动。代表在至少一个空间方向上的运动的典型传感器参量是速度参量和/或加速度参量。在此,速度和加速度都可以根据运动方向而定地分开并且分离成在两轮车的纵向方向上的分量或在两轮车的垂直于纵向方向的横向方向上的分量。通过这种分离,可以显著地将运动平面中的运动彼此区分开,从而能够在正面追尾事故和侧向的翻倒之间实现分类。可选地也可以设置,检测竖直轴线方向上的运动分量。由于两轮车典型地沿其纵向方向或纵轴线运动,因此该纵向方向通常相应于两轮车的行驶方向。无论如何在弯道行驶时,在此可能发生通常暂时的区分。然而,这种区分也反映在横向方向上的或在横轴线的方向上的附加运动分量方面,从而不需要单独地进行考量。
作为碰撞参量,根据本发明的方法检测代表两轮车与另外的物体或人员碰撞的参量,该物体或人员尤其位于两轮车的行车道上或运动平面中。在此,使用不是进一步阐释的方法或设备,该设备向根据本发明的方法通知关于已经出现的碰撞的信息。可选地也可以设置,通过产生碰撞信息才开始根据本发明的方法。还可以想到,通过评估运动参量和/或对于此所基于的速度参量和/或加速度参量来产生碰撞参量。因此,当速度在非常短的时间内减小、尤其是降低为零、尤其是在没有制动干预的情况下被探测到时,通过速度和/或加速度例如在纵向方向上的时间变化可以识别出追尾事故。
在分类时检测到的另一参量表示取向参量。该取向参量既可以代表两轮车的取向的改变又可以代表其当前取向。因此可以想到,当侧倾角和俯仰角θ在预给定的时间段内不发生变化时识别当前取向。通过在此检测到的角度变化可以区分两轮车是竖立的还是躺倒在行车道或地面上。然而,此外例如在两轮车倾斜地靠在墙壁上的情况下可以想到其他取向。根据存在哪些所检测的其他参量而定,因此可以通过配属于确定状况的、尤其是事故状况的分类参量来确定所述分类。
通过检测侧倾角的变化和/或俯仰角的变化,还可以以动态参量的形式检测取向参量。在此,基于该变化的速率也可以进行分类,其方式是:将确定的快速变化配属于两轮车的事故而不是有意识的运动。
在本发明的扩展方案中设置,以倾翻参量的形式确定取向参量,侧倾角和俯仰角在一般性倾翻运动的意义上与该倾翻参量组合。
由检测到的两轮车的转动运动也可以推导出在事故期间骑行者是否位于自行车上。这在两轮车不具有配属于车座的重力传感器的情况下具有优点。因此,由在围绕纵轴线的侧向转动期间的运动变化过程可以识别出该运动是严格单调的(streng monton)或均一稳定还是具有不同的干扰。如果没有骑行者的两轮车翻倒,则会识别到均一的运动或加速度,例如借助相应的转速信号被检测到。然而,如果骑行者还位于两轮车上,则他会本能地尝试阻止这种情况,从而必须能够在运动变化过程中识别出相应的速度分量、加速度分量或转速分量的变化。为了消除可能存在的、可能导致该考量的错误结果的传感器噪声,可以借助合适的滤波器对传感器信号进行低通滤波。
通过对撞击参量的检测,识别出两轮车是撞击到障碍物上例如地面上,行车道上还是物体上。在此,还可以评估相应的速度分量、加速度分量或转速分量。因此可以想到,当两轮车以足够的速度冲撞到障碍物上、例如地面上时,在撞击之后两轮车短暂地沿着相反指向的方向弹动。也可以想到,为此有意识地考虑沿竖直轴线方向上的速度分量或加速度分量。
其他的优点由对实施例的以下描述或者说由从属权利要求得到。
附图说明
图1示意性地示出了具有运动终端设备的两轮车和坐标系,在该坐标系中,两轮车在正常动作的情况下在地面上运动。在图2中示出了决策树,借助该决策树要阐明根据本发明的分类。图3的框图显示了根据本发明的设备的可行实现方案。图4的流程图描述了根据本发明的方法的第一可行实施例。在图5的流程图中,描述了一种特殊的方法,借助该方法可以独立于分类过程来检测所需的传感器参量。图6的流程图描述了根据本发明的方法的第二实施方式。
具体实施方式
为了描述本发明,从呈自行车10形式的两轮车出发,其中,其他单轨车辆如电动自行车、摩托车、电动踏板车、滚轮车或动力车也可以配备有本发明。在自行车10的当前情况下设置,智能手机20设置为移动终端设备,其安装在自行车10的车把上并设置用于检测和处理传感器参量和传感器数据。智能手机20在此例如用作导航仪、行驶动态参数的显示器和/或用于控制自行车10的驱动器。为了执行根据本发明的方法,智能手机20调用传感器参量,这些传感器参量由在智能手机20中可用的传感器来提供。替代地或可选地,智能手机20还可以调用安装到自行车10上的传感器。例如,可以想到在多个轮子中的一个轮子上的和/或框架上的加速度传感器以及角度传感器和转速传感器。自行车通常基本上在运动平面xy中在行车道30上沿纵向方向x向前运动。由于转弯行驶和弯道行驶,运动平面xy通过附加的侧向的横向方向y撑开。例如,例如在爬升和下坡行驶的范畴内发生在竖直轴线z的方向上的运动。由于在x轴的方向上的旋转或由于不平坦的行车道而产生可能沿竖直轴线方向起作用的其他运动。在z轴方向上的所有这些运动可以通过速度变化的、即dz/dt的表征性量级来彼此区分开。例如,爬升行驶或下坡行驶与自行车基本上沿x轴的侧向翻转相比伴有较长的时间常数。相反,行车道不平度的特征在于在短时间内沿z方向的非常小的运动。
智能手机20内的传感器配准于其自身的坐标系。因此,由于将智能手机安装在把手上,需要在到由运动确定的坐标系中的配准方面进行校准。因此,智能手机中的转速传感器的或加速度传感器的、带有位置分辨率的传感器参量可以用于在正常的骑行动作期间检测该限定的坐标系。执行该校准以使传感器参量配准于自行车的运动平面xy的一种可能方案例如是欧拉角度估计方法。
根据本发明的分类结合两轮车的运行来检测多个传感器参量、状态参量和/或运行参量,借助于这些参量可以给出关于事故状况的说明。为了在视觉上表示该分类,在图2中示出了决策树的示例,该决策树列举用于分类的示例性参量。利用运动参量B首先检测,两轮车是处于静止(=0),是缓慢运动、即具有一个低于阈值SWv的速度(=1)还是至少以阈值SWv的速度来运动(=2)。此外,检测是否已识别到碰撞。为此,该方法检测碰撞参量K,借助于该碰撞参量既可以识别到不存在所识别的碰撞(=0)又可以区分是存在弱的碰撞(=1)还是强烈的碰撞(=2)。在此,例如可以确定:在识别到碰撞而没有进一步信息的情况下,值1被检测为碰撞参量;而仅在明确存在证实该碰撞的信息的情况下,值2被检测为碰撞参量。此外,根据取向参量O检测两轮车的取向。在此,原则上可以在竖直的、即垂直的取向(=0)与以下取向之间进行区分,在该取向中两轮车已经从垂直方向运动出(=1,2或3),其方式例如是:两轮车水平地躺倒在行车道上。由于既在取向本身方面又在导致从竖直方向中改变的取向的运动方面存在多种可能性,因此在此可以执行情况区分。因此,除了两轮车的定向以外,还可以检测运动并且可以在推导出取向参量O时考虑该运动。如果两轮车例如经历经由把手(über den Lenker)发生的倒下,则可以借助考量俯仰角θ或其在时间上的改变来识别出该事故状况(=1)。然而,如果自行车侧向地翻倒,并且如果它沿着纵向方向x转动,则这可以通过侧倾角或其改变来识别出(=2)。还可以想到,根据倾翻参量γ来确定取向参量,该倾翻参量代表根据以下公式的围绕纵轴线和横轴线的组合转动:此外,必要时可以识别出:在没有骑行者坐在两轮车上的情况下(=3)两轮车已翻倒。这种情况通常仅伴随事故状况或一般性的运行状况出现,在该状况中没有识别到碰撞。利用撞击参量A检测出以下状况,在该状况中两轮车以足够大的力撞击在地面上、行车道上或另一物体上(=1)。这例如可以通过检测翻倒的或倾翻的两轮车10的运动来识别出。因此,两轮车在撞到地面上时以在z方向上或与倒下相反指向的方向上的速度分量进行的回弹(Nachfedern)能够表明撞击。此外,可以考虑两轮车的进一步运动,以便识别出撞击。相反,如果没有识别出撞击,则取向参量相应地被置为0。借助这种决策树,可以将分类为KL=0的事故状况、即存在不令人担心的事故状况或正常的行驶状况与分类为KL=1的事故状况、即存在必须至少在两轮车上采取措施的事故状况进行区分。根据图2的估计在此仅被视为示例,并且也可以在选择用于推导出分类参量KL的各个标准B、K、O和A时被不同地选择。此外还可以检测和评估分类参量作为分类标准的数据库或向量。
所述分类可以借助根据本发明的方法在设备中执行。为此,在该设备中设置有评估单元100,该评估单元执行根据本发明的方法(参见图3)。评估单元100有利地具有存储器110,在该存储器中存储有用于执行所述分类的阈值、临界值、数据库或其他信息。此外,存储器110可以用于传感器参量的中间存储并且用于检测、导出或产生运动参量O、碰撞参量K、取向参量O和/或撞击参量A中的至少一个。评估单元100设置为用于检测不同系统的传感器参量和/或信息,以便从中推导出分类参量KL。因此,速度传感器120可以为评估单元100提供速度传感器参量vx和vy,所述速度传感器参量相应于两轮车10在x和y方向上的速度分量。然而,还可以考虑,所述速度分量分别由不同的速度传感器产生。还可以借助至少一个加速度传感器120检测在方向x和y上的加速度ax和ay。此外可以考虑,借助一个或多个转速传感器检测围绕纵轴线的转速ωx以及围绕横轴线的转速ωy。在此特别有利的可以是,附加地检测持续时长,以便在转速变化的时间段期间计算转动角度。然而,围绕纵轴线x的转动角度、即侧倾角以及围绕横轴线的转动角度、即俯仰角θ,也可以通过单独的或组合式的角度传感器150来检测。例如,在确定转动角度时也可以考虑,两轮车在转动之后在预给定的时间段内不再运动。可选地,还可以存在其他传感器或系统160,它们能够实现对事故状况的分类和/或实现对事故状况的分类的可信性验证。在此,系统160例如可以包含摄像头、超声波传感器和/或麦克风。
一旦进行了分类并且已经识别到需要干预、例如救助措施的事故状况,则评估单元100可以拨打紧急呼叫。可以向救助中心170发出这种紧急呼叫,使得在识别到严重的事故之后自动地呼叫救助。然而,还可以有分类参量,其中替代地或附加地操控两个轮10的声学和/或光学的警告装置180。由此,骑行者和第三方都可以注意到该特殊的事故状况,其方式例如:警告该危险或向骑行者指出:停放的两轮车翻倒。此外,评估单元100还可以操控两轮车的部件190,以便防止进一步的损坏。因此,评估单元100可以将还处于运行中的驱动器停机、中断对电池的能量供应或者有意识地激活制动器。
根据图4的流程图,首先应描述根据本发明的方法的第一实施例。在该方法或算法开始之后,在第一步骤200中,检测或读入所有必要的传感器参量和信息,它们对于分类以及对于分类参量KL的推导是必须的,尤其是传感器参量vx,vy,ax,ay,ωx,ωy,θ,接下来在步骤260中识别,是否存在需要通知第三方或骑行者的事故状况(例如KL=1)。如果不存在这种事故状况,例如其方式是:伴随着参量B=0(两轮车无运动速度),K=0(没有识别到碰撞),O=0(两轮车直立)和A=0(没有探测到撞击)对于两轮车的骑行者或未参与的人员的人员伤害的概率是低的,则可以结束该方法或者重新以步骤200来遍历(durchlaufen)该方法。然而如果识别出存在事故状况,在该事故状况中骑行者或第三方需要救助,例如在分类所基于的、相应参量B=2,K=2,O=1(或γ非常大)和A=1的组合情况下,则在下一步骤270中产生用于救助呼叫的相应信息。可以通过无线连接发送所述救助呼叫,必要时带有关于事故状况的进一步信息。可选地可以设置,在随后的步骤280中,例如操控或关断两轮车的至少一个部件,以便例如警告骑行者或第三方或者以便防止在强烈事故之后由所述部件造成的进一步伤害。
在本发明的另一构型中,传感器参量vx,vy,ax,ay,ωx,ωy,θ和也可以独立于所述分类地被检测并且被提供。为此,在根据权利要求5的方法的步骤300中,可以检测所有必要的传感器参量并将其存储在存储器110中。如有必要,在此可以紧接着进行另一步骤310,该步骤准备传感器参量,其方式例如是:计算倾翻参量γ。由于对传感器参量的单独检测和准备,持续为所述分类提供当前的参量和值。相应地,在根据图4的第一实施例中会省略步骤200。
根据图6的流程图描述了根据本发明的方法的第二实施例。如已经在第一实施例中那样,可以基于识别到的事故状况、碰撞或者可以与此无关地以有规律的间隔开始该方法或算法。在开始之后,在步骤400中检测对于该方法必要的传感器参量并在可选的步骤410中准备这些传感器参量。可选地,然而可以省略这些步骤400、410,其方式是:代替于此地,根据图5的方法与此无关地检测相应的传感器参量和值,并将其提供给图6的方法。
在接下来的步骤420中检查是否存在两轮车的运动并且是否运动参量B被分配有相应的值。例如,如果两轮车没有运动、即静止,则可以将0分配给运动参量。但是,如果两轮车低于相应于阈值SWv的临界速度运动,则可以将1分配给运动参量B。如果两轮车至少达到临界速度SWv,则运动参量B获得2。
随着下一步骤430检查是否存在碰撞。根据存在用于该方法的哪个起始条件而定,该信息已可以通过启动该方法来给出。因此,如果由系统识别出存在碰撞,其方式例如是:检测其他传感器参量或配属于两轮车的另一系统产生关于碰撞的信息,则将1分配给碰撞参量K。如果在此识别到已经存在强烈的碰撞,则也可以将2分配给碰撞参量K。在没有碰撞的情况下,碰撞参量K具有0。
下一步骤440检测两轮车的取向或该取向的变化。因此,如果识别出两轮车是直立的,则将0分配给取向参量O。而如果两轮车躺倒或基本上已离开直立位置,则将3分配给取向参量O。因此例如可以设置,如果自行车足够远地从竖直轴线翻转出,则也识别到两轮车倚靠到墙壁上。在这种情况下,将不能够利用两轮车来实现持久(直立)的行驶。作为进一步的附加或可选的区分方案可以设置,识别两轮车的俯仰运动,从而在可以指示事故或碰撞的、足够大的俯仰角的情况下将取向参量O置为1。相应地,在指示两轮车的事故、碰撞或停放或躺倒的足够大的侧倾角的情况下,将2分配给取向参量O。替代地,在分配取向参量O时,也可以设置对倾翻参量γ的考虑,该倾翻参量检测俯仰运动和侧倾运动。因此,例如可以在倾翻参量γ≥50°的情况下推断出倾翻的两轮车。在评估用于检测取向参量O的相应传感器参量时可以设置,考虑转动运动的动态和该转动运动的最终位置。为此可以设置,当两轮车在预给定的时长内不再运动、即针对一定时长没有角度变化时才分配两轮车的取向。
在接下来的步骤450中,根据检测到的传感器参量或其他信息识别是否已存在撞击。如果基于存在的传感器参量或信息存在撞击,则将值1分配给撞击参量A,否则将值0分配给它。
在下一步骤460中,根据检测到的或确定的运动参量B、碰撞参量K,取向参量O和撞击参量A识别,是否存在需要通知的事故状况。例如,该通知可以是带有所请求的援助的、对事故的通知。为此,可以例如根据图2的决策树A为所确定的参量B、K、O和A的每个组合分配一个决策,根据该决策发送通知(=1)或省略发送(=0)。替代地还可以设置,定义附加的决策(=2,3,...),这些决策与其他通知或措施相关联。因此可以想到,为参量B、K、O和A的至少一个组合定义一个决策2,该决策虽然不是在紧急呼叫或救助呼叫意义上的通知,然而能预给定的人员产生信息,例如用于信息目的。因此,可以通知司机:停放的两轮车翻倒(例如,B=0,K=0,O=2,A=l)。如果基于检测到的参量B、K、O和A识别出不需要向骑行者或第三方发送通知,则可以结束该方法或者可以以步骤400或420重新遍历该方法。
在识别到要发送通知之后,在步骤470中采取相应措施。这些措施可以是激活在两轮车上的或在由骑行者携带的移动设备中的另一系统,例如以便通过无线电输出紧急呼叫。然而还可以设置,在其中运行根据本发明的方法的设备本身具有以下装置,借助于该装置可以联系到应急指挥中心或通常可以拨打紧急呼叫。在这种情况下有帮助的是,关于事故状况或碰撞的进一步信息被转送,以便使救援人员事先获得足够的信息。可选地还可以设置,在步骤470中,基于识别到的事故状况或碰撞来操控两轮车部件,以便保护骑行者或其他人员或者引起对该事故的注意。例如可以想到,通过决策事件“3”在步骤460中识别出,尽管不必拨打紧急呼叫,但是出于安全原因必须停用电驱动的两轮车的电动机的和/或电池。
在其他实施例中可以设置,步骤420至450以不同的顺序布置或并行地执行。可选地还可以设置,不是所有所提到的参量被确定,例如在以下情况中被确定,在情况中在识别到碰撞时才开始所述方法。此外可以想到,附加的参量被检测被考虑用于分类。在此,例如可以检测或考虑伤害参量S,该伤害参量代表骑行者的(身体上的)伤害。为了在决策树的范畴内推导出其他参量或为了对各个参量B、K、O或A的确定进行可信性验证,可以考虑附加的传感器参量或测量值。例如可以想到,检测心率、借助麦克风检测环境噪声、借助摄像头图形地检测骑行者或环境或使用在两轮车上的其他传感器。
代替将各个参量B、K、O或A明确地分配相应的值和/或代替步骤270和470中的决策,也可以使用概率值,这些概率值例如存储在数据库110中。这些概率值可以以固定地预先给定的方式或者以可变化地匹配的方式来构型。因此可以想到,在评估单元中或在外部服务器上存在可学习的系统,该可学习的系统匹配存在事故状况或碰撞的概率,该事故状况或碰撞需要进行通知。通过也可以用于通知的无线电连接,可以基于多种两轮车用途的经验来匹配或扩展数据库。
步骤420至450可以单独地或完全以决策的形式构型。在此,导致在步骤470中没有产生通知的所有结果可能导致该方法中止或通过检测传感器参量来重新遍历该方法。
此外可以设置,不是所有用于在步骤260或460中的决策而存在的传感器参量都同时存在。因此可以想到,一些传感器参量在部分预给定的或可确定时间段的到期之后才存在。这可以通过附加地检查在步骤420到450中检测到的传感器参量是否足够用于分配参量B、K、O或A或者在步骤260或460中当前的运动是否足够用于决策。如果不是这种情况,则可以通过检测相应的传感器参量重新遍历该方法。替代地,也可以停止对应的分配或决策,直到相应的运动完成或者存在有说服力的传感器参量。如已经根据图5的方法所解释那样,也可以并行地持续产生相应的传感器参量,使得该方法可以在步骤420至450中调用传感器参量、测量值和结果。
Claims (14)
1.一种用于对两轮车(10)、尤其是自行车的事故过程进行分类的方法,其中,所述方法
检测至少一个运动参量(B),所述运动参量代表所述两轮车(10)的运动,和
检测至少一个碰撞参量(K),所述碰撞参量代表所述两轮车(10)与障碍物的碰撞,和
检测至少一个取向参量(O),所述取向参量代表所述两轮车的取向和/或取向变化,所述取向和/或所述取向变化尤其是在所述两轮车(10)的纵向或运动方向上的取向和/或取向变化,和
检测至少一个撞击参量(A),所述撞击参量代表所述两轮车(10)的撞击,尤其是到行车道上的撞击,和
根据所述运动参量、所述碰撞参量、所述取向参量和所述撞击参量产生至少一个分类参量(KL)。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述分类参量(KL)代表关于事故严重程度的信息,其中设置,所述方法根据所述分类参量(KL),尤其是在存在严重的事故情况下,产生能够用于救援目的的信息,其中尤其设置,所述方法在识别到严重的事故情况下发送紧急呼叫。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法根据所述分类参量(KL)操控所述两轮车的部件、尤其是声学的和/或光学的警告装置(180)或者关断处于运行中的部件、尤其是驱动单元(190)。
4.根据上述权利要求之一所述的方法,其特征在于,所述分类参量(KL)具有关于事故状况的信息,在所述事故状况中没有骑行者位于所述两轮车上,其中设置,所述方法根据所述分类参量(KL),尤其是在存在已没有骑行者位于所述两轮车(10)上的事故情况下将信息转发给骑行者或预给定的第三方。
5.根据上述权利要求之一所述的方法,其特征在于,所述方法检测速度参量和/或加速度参量作为运动参量(B),所述速度参量和/或加速度参量代表所述两轮车(10)的运动或者代表所述两轮车(10)的一部分的运动,其中尤其设置,所述运动参量(B)代表至少分别在纵向方向和横向方向上的运动。
6.根据上述权利要求之一所述的方法,其特征在于,用于产生所述碰撞参量(K)的所述方法检测所述两轮车(10)与物体和/或与位于所述两轮车(10)的行驶平面上的人员的碰撞,其中尤其设置,根据所述两轮车(10)在至少一个空间方向上的速度和/或加速度的时间变化来检测碰撞。
10.根据上述权利要求之一所述的方法,其特征在于,用于产生撞击参量(A)的方法检测在所述两轮车(10)的至少一个运动方向上的速度和/或加速度的时间变化,其中尤其设置,检测在所述两轮车的横轴线的方向上的速度和/或加速度的变化的时间特性。
11.一种用于对两轮车(10)、尤其是自行车的事故过程进行分类的设备,具有评估单元(100),所述评估单元执行根据权利要求1至10之一所述的方法,其中,所述评估单元(100)
检测至少一个运动参量(B),所述运动参量代表所述两轮车(10)的运动,和
检测至少一个碰撞参量(K),所述碰撞参量代表所述两轮车(10)与障碍物的碰撞,和
检测至少一个取向参量(O),所述取向参量代表所述两轮车的取向和/或取向变化,所述取向和/或所述取向变化尤其是在所述两轮车(10)的纵向方向或运动方向上的取向和/或取向变化,和
检测至少一个撞击参量(A),所述撞击参量代表所述两轮车(10)的撞击,尤其是到行车道上的撞击,和
根据所述运动参量、所述碰撞参量、所述取向参量和所述撞击参量产生至少一个分类参量(KL)。
12.根据权利要求11所述的设备,其特征在于,所述评估单元(100)根据所述分类参量(KL),尤其在存在严重的事故情况下,发送紧急呼叫。
13.根据权利要求11或12所述的设备,其特征在于,所述评估单元(100)根据所述分类参量(KL)操控所述两轮车的部件、尤其是声学的和/或光学的警告装置(180),或者关断处于运行中的部件、尤其是驱动单元(190)。
14.一种两轮车(10),具有根据权利要求11至13之一所述的设备。
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