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Die
Erfindung betrifft ein Verfahren zur Ermittlung eines Schätzwertes
für wenigstens
eine Zustandsgröße einer
Fahrzeugumgebung anhand von fahrzeugseitig verfügbaren Datenwerten über Fahrzeugzustände, die
für die
wenigstens eine Fahrzeugumgebungszustandsgröße indikativ sind.
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In
modernen Kraftfahrzeugen existieren eine Vielzahl von Sensoren,
die zur Ermittlung bestimmter Fahrzeugzustände dienen. Üblicherweise
werden die einzelnen Sensordaten, beispielsweise bezüglich einer Geschwindigkeit,
einer Temperatur, einer ABS-Aktivierung, einer ESP-Aktivierung,
einer Fahrlicht-Aktivierung, einer
Wischerintensität
und/oder eines Regensensorsignals, dezentral erfasst und über einen
Fahrzeugbus einem oder mehreren Steuergeräten zur Auswertung zugeführt. Die
Sensordaten werden hierbei typischerweise weitgehend getrennt für einen
jeweiligen Zweck dahingehend ausgewertet.
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Der
Erfindung liegt als technische Aufgabe die Bereitstellung eines
Verfahrens zugrunde, mit dem ein Schätzwert für wenigstens eine Zustandsgröße einer
Fahrzeugumgebung anhand von fahrzeugseitig verfügbaren Datenwerten über Fahrzeugzustände mit
vergleichsweise geringem Aufwand und hoher Zuverlässigkeit berechnet
werden kann.
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Die
Erfindung löst
dieses Problem durch die Bereitstellung eines Verfahrens mit den
Merkmalen des Anspruchs 1. Erfindungsgemäß wird der Schätzwert durch
einen Fuzzy-Logik-Algorithmus
ermittelt, in welchem in einer Entwurfsphase eine Referenzmatrix
erstellt wird, in der die Fahrzeugzustände und die wenigstens eine
Fahrzeugumgebungszustandsgröße in jeweils
mehrere mögliche
Werteniveaus klassifiziert und die möglichen Werteniveaus der wenigstens
einen Fahrzeugumgebungszustandsgröße mit Kombinationen der möglichen
Werteniveaus der Fahrzeugzustände
in Beziehung gesetzt sind. Es werden dann aktuelle Datenwerte der
Fahrzeugzustände
ermittelt und der Schätzwert
für die
wenigstens eine Fahrzeugumgebungszustandsgröße wird anhand der ermittelten
aktuellen Fahrzeugzustands-Datenwerte
und der Fuzzy-Logik-Zugehörigkeitswerte
aus der Referenzmatrix berechnet. Das Verfahren lässt sich
bei Bedarf mit üblicherweise
vorhandenen Sensoren bzw. Fahrzeugzustandsdaten ausführen, ohne
dass hierzu eine spezielle Sensorik erforderlich ist. Durch den
Fuzzy-Logik-Algorithmus mit der Referenzmatrix ist eine hohe Aussagegüte der Schätzwertermittlung
erzielbar.
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In
einer Weiterbildung des Verfahrens nach Anspruch 2 ist die wenigstens
eine Fahrzeugumgebungszustandsgröße eine
witterungsbedingte Gefährdungszustandsgröße, insbesondere
schlechte Sicht und/oder Fahrbahnglätte. Durch die Ermittlung der
witterungsbedingten Gefährdung
erhöht
sich die Fahrsicherheit, da einem Fahrzeugführer das tatsachliche, witterungsbedingte
Gefahrenpotential möglicherweise
nicht bewusst ist und er auf diese Weise hiervon in Kenntnis gesetzt
werden kann.
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In
einer Weiterbildung des Verfahrens nach Anspruch 3 umfassen die
Fahrzeugzustände
eine Geschwindigkeit, eine Geschwindigkeitsänderung, eine Temperatur, eine
ABS-Aktivierung, eine ESP-Aktivierung, eine Fahrlicht-Aktivierung,
eine Nebellicht- Aktivierung,
eine Wischerintensität
und/oder ein Regensensorsignal. Mit Hilfe dieser in der Regel üblicherweise
im Fahrzeug vorhandenen Informationen ist eine zuverlässige Berechnung
einer oder mehrerer Fahrzeugumgebungszustandsgrößen mit relativ geringem Aufwand
möglich.
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In
einer Weiterbildung des Verfahrens nach Anspruch 4 wird aus mindestens
zwei Fahrzeugumgebungszustandsgrößen eine
Gefährdungszustandsgröße berechnet.
Auf diese Weise ist eine wirkungsvolle Zusammenfassung einzelner
Fahrzeugumgebungszustandsgrößen zu einer
Gefährdungszustandsgröße möglich, die
einem Fahrzeugführer
auf einen Blick ein mögliches
Gefahrenpotential signalisieren kann. Vorteilhaft wird gemäß Anspruch
5 bei der Berechnung der Gefährdungszustandsgröße mindestens
ein Fahrzeugzustand, insbesondere eine Fahrzeuggeschwindigkeit,
berücksichtigt.
Dies ermöglicht
eine Berücksichtigung möglichst
vieler Informationen bei der Berechnung der Gefährdungszustandsgröße, wodurch
diese vergleichsweise exakt berechnet werden kann.
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In
einer Weiterbildung des Verfahrens nach Anspruch 6 wird beim Überschreiten
eines vorgebbaren Wertes der Fahrzeugumgebungszustandsgröße und/oder
der Gefährdungszustandsgröße eine
Warnmeldung ausgegeben. Dies ermöglicht
eine unmittelbare Warnung des Fahrzeugführers im Falle einer kritischen,
die Fahrsicherheit beeinträchtigenden
Verschlechterung der Fahrzeugumgebungsbedingungen.
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In
einer Weiterbildung des Verfahrens nach Anspruch 7 erfolgt beim Überschreiten
eines vorgebbaren Wertes der Fahrzeugumgebungszustandsgröße und/oder
der Gefährdungszustandsgröße automatisch
ein fahrsicherheitserhöhender
Eingriff. Vorteilhaft ist dies gemäß Anspruch 8 eine Geschwindigkeitsreduktion.
Der automatische, fahrsicherheitserhöhende Eingriff reduziert das Unfallrisiko
auch bei ausbleibender Reaktion des Fahrzeugführers.
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In
einer Weiterbildung des Verfahrens nach Anspruch 9 wird bei der
Ermittlung des Schätzwertes
für die
wenigstens eine Zustandsgröße der Fahrzeugumgebung,
bei der Ausgabe einer Warnmeldung und/oder bei der Berechnung der
Gefährdungszustandsgröße ein unterschiedliches
typisches Fahrverhalten spezifischer Fahrergruppen, wie jüngerer und älterer Fahrer,
berücksichtigt.
Dies ermöglicht
eine individuelle Bewertung und/oder Warnung bei Gefahrensituationen
unter Berücksichtigung
gruppenspezifischer Fahrereigenschaften.
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Vorteilhafte
Ausführungsformen
der Erfindung sind in den Zeichnungen dargestellt und werden nachfolgend
beschrieben. Hierbei zeigen schematisch:
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1 eine
erste, in einer Entwurfsphase erzeugte Referenzmatrix für eine Fahrzeugumgebungszustandsgröße "schlechte Sicht",
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2 eine
zweite, in einer Entwurfsphase erzeugte Referenzmatrix für eine Fahrzeugumgebungszustandsgröße "Fahrbahnglätte",
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3 eine
erste Erkennungsmatrix für
die Fahrzeugumgebungszustandsgröße "schlechte Sicht", die anhand der
Referenzmatrix aus 1 und eines auf Fuzzy-Logik basierenden
Erkennungsmodells berechnet wird,
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4 eine
zweite, optimierte Erkennungsmatrix für die Fahrzeugumgebungszustandsgröße "schlechte Sicht", die anhand der
Referenzmatrix aus 1 und der Erkennungsmatrix aus 3 berechnet
wird,
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5 eine
dritte, optimierte Erkennungsmatrix für die Fahrzeugumgebungszustandsgröße "Fahrbahnglätte", die anhand der
Referenzmatrix aus 1 berechnet wird,
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6 eine
auf den Erkennungsmatrizen von 4 und 5 basierende
Tabelle, in welcher jedem Werteniveau eines Fahrzeugzustandes ein
Erkennungszahlenwert für
die Fahrzeugumgebungszustandsgrößen "schlechte Sicht" und "Fahrbahnglätte" zugeordnet ist,
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7 eine
vierte Erkennungsmatrix, in der Wertebereichen der Fahrzeugumgebungszustandsgrößen "schlechte Sicht" und "Fahrbahnglätte" und eines Fahrzeugzustands "Geschwindigkeit" Erkennungszahlenwerte
für eine
Gefährdungszustandsgröße zugeordnet
sind,
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8 ein
Diagramm der Werteniveaus der Fahrzeugumgebungszustandsgrößen "schlechte Sicht", "Fahrbahnglätte" und einer Gefährdungszustandsgröße in Abhängigkeit
von der Geschwindigkeitsreduktion bei Temperaturen >=1°C und
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9 ein
Diagramm der Werteniveaus der Fahrzeugumgebungszustandsgrößen "schlechte Sicht", "Fahrbahnglätte" und der Gefährdungszustandsgröße in Abhängigkeit
von der Geschwindigkeitsreduktion bei Temperaturen <1°C.
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1 zeigt
eine erste Referenzmatrix, in der Fahrzeugzustände und eine Fahrzeugumgebungszustandsgröße in Form
von schlechter Sicht in jeweils mehrere mögliche Werteniveaus klassifiziert
sind. Die Fahrzeugzustände
umfassen den Zustand eines Nebellichts, einen Wischerzustand bzw.
einen Regensensorzustand, einen Scheinwerferzustand, eine Geschwindigkeitsreduktion
und eine Fahrzeugaußentemperatur. Hierbei
steht ein Symbol "o" für "Aus", ein Symbol "x" für "An", ein Symbol "xn" für eine Aktivierung
in einer Stufe n und ein Symbol "–" für einen
beliebigen Zustand.
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Das
Nebellicht und der Scheinwerfer können die Werte "An" oder "Aus" annehmen. Der Wischerzustand
kann die Werte "Aus", "Stufe 1", "Stufe 2" und "Stufe 3" annehmen. "Stufe 1" kann beispielsweise
einer Wischeraktivität
von 5 bis 10 Wischvorgängen
innerhalb von 30 Sekunden, "Stufe
2" einer Wischeraktivität von 11
bis 20 Wischvorgängen
innerhalb von 30 Sekunden und "Stufe
3" einer Wischeraktivität von mehr
als 20 Wischvorgängen
innerhalb von 30 Sekunden zugeordnet werden. Die Temperatur ist
in Bereiche von <1°C und ≥1°C klassifiziert.
Die Geschwindigkeitsreduktion wird in einen Bereich von <10%, einen Bereich
zwischen 10% und 20%, einen Bereich zwischen 20% und 30% und einen
Bereich von mehr als 30% bezogen auf eine durchschnittliche Geschwindigkeit
klassifiziert.
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Die
Referenzmatrix setzt Werteniveaus 1 bis 10 der Fahrzeugumgebungszustandsgröße "schlechte Sicht" mit Kombinationen
der möglichen
Werteniveaus der Fahrzeugzustände
in Beziehung. Hierbei bedeutet ein zunehmender Zahlenwert der Fahrzeugumgebungszustandsgröße eine
schlechter werdende Sicht. Die Datenwerte der Fahrzeugzustände sind
entweder direkt in einem Steuergerät des Fahrzeugs verfügbar oder können über einen
Fahrzeugbus, beispielsweise einen CAN-Bus, ermittelt werden. Weiterhin
besteht die Möglichkeit,
dass wenigstens ein Teil der Datenwerte über eine Funkschnittstelle,
beispielsweise im Rahmen eines Telemetriesystems, zur Verfügung gestellt
wird.
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In
einer ersten Zeile der Matrix sind Gewichtungsfaktoren aufgeführt, die
den Einfluss des jeweiligen Fahrzeugzustandes auf die Fahrzeugumgebungszustandsgröße abbilden.
Beispielsweise hat der Fahrzeugzustand "Nebellicht" einen Gewichtungsfaktor von 1, während der
Fahrzeugzustand "Temperatur" einen Gewichtungsfaktor
von lediglich 0,2 aufweist, da ein aktiviertes Nebellicht wesentlich
deutlicher auf schlechte Sicht schließen lässt als die Temperatur.
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Die
erste Referenzmatrix wird während
einer Entwurfsphase von einem Experten anhand von typischen Anwendungsszenarien
klassifiziert, die leicht zu erkennen sind. Hierbei wird, wie gezeigt,
die Fahrzeugumgebungszustandsgröße, hier
die schlechte Sicht, mit den Fahrzeugzuständen bzw. Sensorzuständen in Zusammenhang
gebracht. Die Werteniveaus der Fahrzeugumgebungszustandsgröße, die
jeweils zu einer in einer Zeile der Matrix angegebenen Kombination
von Fahrzeugzuständen
gehören,
und/oder die Gewichtungsfaktoren können derart gewählt werden,
dass sie unterschiedliche typische Verhaltens- bzw. Fahrweisen spezifischer
Fahrergruppen, wie jüngerer
und älterer
Fahrer, abbilden. So kann beispielsweise die Kombination aus angeschaltetem
Nebellicht, Wischer auf Stufe 3, angeschaltetem Scheinwerfer, einer
Geschwindigkeitsabnahme von mehr als 30% und einer Temperatur von
unter einem Grad, wie diese in der untersten Zeile der ersten Referenzmatrix
beschrieben ist, je nach Fahrergruppe zu einem Werteniveau von 10
oder lediglich 7 führen.
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2 zeigt
eine zweite Referenzmatrix, die prinzipiell wie die in 1 gezeigte
erste Referenzmatrix aufgebaut ist und in der Fahrzeugzustände und
eine Fahrzeugumgebungszustandsgröße in Form
von Fahrbahnglätte
in jeweils mehrere mögliche
Werteniveaus klassifiziert sind. Die Fahrzeugzustände umfassen
den Zustand eines Antiblockiersystems (ABS) bzw. den Zu stand eines
elektronischen Stabilitätsprogramms
(ESP), den Wischer- bzw. Regensensorzustand, die Geschwindigkeitsabnahme
und die Temperatur.
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Da
während
eines Fahrzeugbetriebs Kombinationen von Fahrzeugzuständen auftreten
können,
die nicht in den gezeigten Referenzmatrizen enthalten sind, ist
es wünschenswert,
aus einer beliebigen Kombination von Fahrzeugzuständen einen
Schätzwert
bzw. ein Werteniveau für
die Zustandsgröße der Fahrzeugumgebung
unter Berücksichtigung
bzw. auf Basis der in den Referenzmatrizen enthaltenen Kombinationen
zu berechnen.
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Hierzu
wird ein auf Fuzzy-Logik basierendes Erkennungsmodell eingeführt, das
den Zustand eines Faktors Fi, der einem
Fahrzeugzustand bzw. dessen Werteniveau entspricht, und den Zustand
eines Ergebnisses Rk, das einer Fahrzeugumgebungszustandsgröße bzw.
deren Werteniveau entspricht, mit den folgenden Fuzzy-Sets bzw.
Fuzzy-Mengen beschreibt: Fi =
{(ƒij, μij(Fi))},
- i
- = 1, ..., mƒ (Anzahl
der Fahrzeugzustände),
- j
- = 1, ..., ni (Anzahl der möglichen Stufen bzw. Werteniveaus
der Fahrzeugzustände)
Rk =
{(rkj, μkj(Rk))}, - k
- = 1, ..., mr (Anzahl der Fahrzeugumgebungszustandsgrößen),
- j
- = 1, ..., nk (Anzahl der möglichen Stufen bzw. Werteniveaus
der Fahrzeugumgebungszustandsgrößen)
wobei ƒij der j-te Zustand des Faktors Fi in aufsteigender Ordnung ist, ƒi1 < ƒi2 < ... < ƒin i, und rkj der j-te Zustand des Ergebnisses Rk in aufsteigender Ordnung ist, rk1 < rk2 < ... <rknk.
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μ(·) sind
die Zugehörigkeits-
bzw. Membership-Funktionen von Fi und Rk.
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Wenn
R
k durch die Menge F = {F
j}
und eine normierte und sortierte Menge von Gewichtungsfaktoren w
k = {W
kj} bestimmt
wird, wobei
w
ki=1,
wobei w
ki = [0,1], und w
k1 > w
k2 > ... > w
km,
dann
gilt:
R
k = A
k·F, wobei
A
k = (a
ij) eine
n × m
Transfermatrix ist, mit
wobei μ
kj Werte
der Membership-Funktion von R
k sind.
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Wenn
die Anzahl der möglichen
Stufen bzw. Werteniveaus der Fahrzeugzustände ni gleich
der Anzahl nk der möglichen Stufen bzw. Werteniveaus
der Fahrzeugumgebungszustandsgrößen ist,
ist der j-te Wert der Membership-Funktion des Faktors Fi gleich
aji, d.h. μij(Fi) = aji. Üblicherweise
ist ni < nk, so dass mehr als ein Wert der i-ten Spalte
von Ak mit dem gleichen Zustand rij von Fi korrespondiert,
beispielsweise aki mit ali,
wobei 1 ≤ k < l ≤ nk. In diesem Fall wird μij(Fi) der Mittelwert von aji zugewiesen,
d.h.
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Wenn
die Werteniveaus der Fahrzeugzustände nicht diskret, sondern
kontinuierlich sind, beispielsweise die Werteniveaus der Fahrzeugzustände Geschwindigkeit
und Geschwindigkeitsreduktion, kann eine lineare oder polynomiale
Regression für μij durchgeführt werden,
um die Genauigkeit der Schätzwertermittlung
zu verbessern: μij(Fi) = μij(X) = c1xn + c2Xn-1 +
... + CnX + Cn+1,
wobei x ∊ ƒij.
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Der
Wert der Membership-Funktion des Ergebnisses R
k ergibt
sich dadurch zu folgendem optimierten Wert:
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Unter
Verwendung dieser Formel ist es möglich, die einzelnen Werteniveaus
der Fahrzeugzustände unabhängig voneinander
zu erkennen und dann den resultierenden Wert der Fahrzeugumgebungszustände zu berechnen,
d.h. welches Werteniveau des Ergebnisses R
k,
z.B. schlechte Sicht und Fahrbahnglätte, diesen Werteniveaus der
Fahrzeugzustände
entspricht. Das berechnete Werteniveau des Ergebnisses kann dem j-ten
Zustand wie folgt zugewiesen werden:
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3 zeigt
eine erste Erkennungsmatrix, die anhand der Referenzmatrix aus 1 und
des oben beschriebenen, auf Fuzzy-Logik basierenden Algorithmus
berechnet wird. In einer ersten Zeile sind oben die Gewichtungsfaktoren
und darunter die normierten Gewichtungsfaktoren der jeweiligen Fahrzeugzustände angegeben.
Die erste Erkennungsmatrix entspricht in der Kombination der Fahrzeugzustände und
den zugeordneten Werten der Fahrzeugumgebungszustandsgröße "schlechte Sicht" der Referenzmatrix
von 1.
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Jedem
Werteniveau eines Fahrzeugzustands ist ein anhand des Fuzzy-Algorithmus
berechneter Erkennungszahlenwert zugeordnet, wobei die Verhältnisse
der jeweiligen Erkennungszahlenwerte der Fahrzeugzustände innerhalb
einer Zeile den entsprechenden Verhältnissen der Gewichtungsfaktoren
der Fahrzeugzustände
entsprechen. In einer rechten Spalte ist eine Summe der Gewichtungsfaktoren
und das Werteniveau der Fahrzeugumgebungszustandsgröße als Summe
der Erkennungszahlenwerte angegeben. Die anhand des Fuzzy-Algorithmus
berechneten Erkennungszahlenwerte ergeben folglich zeilenweise addiert
das in 1 vorgegebene Werteniveau der Fahrzeugumgebungszustandsgröße und entsprechen
in ihrem Verhältnis
den in 1 vor gegebenen Gewichtungsfaktoren. Die grob in
der Referenzmatrix von 1 vorgegebenen Randbedingungen
führen
jedoch dazu, dass einem Wert eines Fahrzeugzustands unterschiedliche
Erkennungszahlenwerte zugeordnet sein können. So sind beispielsweise
dem Wert "An" des Fahrzeugzustands "Scheinwerfer" Erkennungszahlenwerte
von 1,0 bis 2,12, je nach Fahrzeugzustandskombination, zugeordnet.
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4 zeigt
eine zweite, optimierte Erkennungsmatrix, die anhand der Referenzmatrix
aus 1 und der Erkennungsmatrix aus 3 berechnet
wird. Um pro Wert eines Fahrzeugzustands nur einen Erkennungszahlenwert
zu erhalten, wird nun spaltenweise der Mittelwert für einen
bestimmten Wert eines Fahrzeugzustands berechnet. Weiterhin ist
beim Fahrzeugzustand "Geschwindigkeitsreduktion", der kontinuierliche Wertezustände aufweisen
kann, eine lineare Regression vorgenommen worden, wobei sich der
zusätzlich
angegebene Erkennungszahlenwert durch Einsetzen der oberen Bereichsgrenze
des Werteniveaus in die Regressionsformel ergibt. In einer rechten
Spalte ist die Summe der Gewichtungsfaktoren und das Werteniveau der
Fahrzeugumgebungszustandsgröße als Summe
der Erkennungszahlenwerte angegeben. Aufgrund der Mittelwertbildung
ergibt sich ein veränderter
Wertebereich der Fahrzeugumgebungszustandsgröße im Vergleich zur Matrix
aus 3. Die derart gebildete Erkennungsmatrix weicht
folglich geringfügig
von der Spezifiktion der Referenzmatrix in 1 ab, hat
jedoch den Vorteil, dass einem Werteniveau eines Fahrzeugzustands
lediglich ein Erkennungszahlenwert zugeordnet ist.
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5 zeigt
eine dritte, ebenfalls bereits optimierte Erkennungsmatrix für die Fahrzeugumgebungszustandsgröße "Fahrbahnglätte", die anhand der
Referenzmatrix aus 1 berechnet wird, wobei ebenfalls,
wie in 4, einem Werteniveau eines Fahrzeugzustands lediglich
ein Erkennungszahlenwert zugeordnet ist.
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6 zeigt
eine auf den Matrizen von 4 und 5 basierende
Tabelle, in welcher jedem Werteniveau eines Fahrzeugzustandes ein
Erkennungszahlenwert für
die Fahrzeugumgebungszustandsgrößen "schlechte Sicht" und "Fahrbahnglätte" zugeordnet ist,
wobei beim Fahrzeugzustand "Geschwindigkeitsreduktion" über alle Wertebereiche eine
einheitliche lineare Regression pro Fahrzeugumgebungszustandsgröße vorgenommen
wurde. Zur Ermittlung des Werteniveaus der Fahrzeugumgebungszustandsgrößen werden
in einem ersten Schritt die Werteniveaus bzw. Datenwerte der Fahrzeugzustände ermittelt.
Anschließend
werden die zugehörigen
Erkennungszahlenwerte für
die ermittelten Werte aus der Tabelle in 6 entnommen
bzw. bei der Geschwindigkeitsreduktion durch Einsetzen in die Regressionsformeln
berechnet. Die derart gewonnenen Erkennungszahlenwerte werden nun
zur Berechnung des Werteniveaus der Fahrzeugumgebungszustandsgröße für die jeweilige
Fahrzeugumgebungszustandsgröße aufsummiert.
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7 zeigt
eine vierte Erkennungsmatrix, in der Wertebereichen der Fahrzeugumgebungszustandsgrößen "schlechte Sicht" und "Fahrbahnglätte" und eines Fahrzeugzustands "Geschwindigkeit" Erkennungszahlenwerte
zugeordnet sind, aus denen durch zeilenweise Addition ein Werteniveau
einer Gefährdungszustandsgröße berechnet
wird. Für
bestimmte Wertebereiche sind zusätzlich
Regressionsformeln angegeben, wobei sich der zusätzlich angegebene Erkennungszahlenwert
durch Einsetzen der oberen Bereichsgrenze des Werteniveaus in die
Regressionsformel ergibt. In einer ersten Zeile sind wiederum entsprechende
unnormierte und normierte Gewichtungsfaktoren angegeben.
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Die
in 7 gezeigte Erkennungsmatrix lässt sich weiter zu folgender
Formel vereinfachen: GF = [0,34·SS + 0,08]
+ [0,39·FG
+ 0,25] + 0,018·V,wobei
GF ein Werteniveau der Gefährdungszustandsgröße, SS ein
Werteniveau der Fahrzeugumgebungszustandsgröße "schlechte Sicht", FG ein Werteniveau der Fahrzeugumgebungszustandsgröße "Fahrbahnglätte" und V ein Werteniveau
der momentanen Geschwindigkeit ist. Wenn sämtliche Werteniveaus kleiner
als ein Schwellwert von z.B. 2,5 sind, bedeutet dies, dass keine
Gefährdung
besteht. Wenn mindestens ein Werteniveau einen Wert zwischen 2,5
und 5 aufweist, wird eine Warnmeldung auf einer ersten Stufe ausgegeben. Wenn
mindestens ein Werteniveau einen Wert zwischen 5 und 7 aufweist,
wird eine Warnmeldung auf einer zweiten Stufe ausgegeben. Wenn mindestens
ein Werteniveau größer als
ein Schwellwert von z.B. 7 ist, erfolgt ein fahrsicherheitserhöhender Eingriff
in Form einer Geschwindigkeitsreduktion durch Drosseln der Motorleistung.
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Zur
Ermittlung der Gefährdungszustandsgröße GF wird
zunächst
das Werteniveau SS der Fahrzeugumgebungszustandsgröße "schlechte Sicht" berechnet. Hierzu
werden die diesbezüglich
relevanten Fahrzeugzustände
ermittelt. Aus der Tabelle von 6 ergeben
sich dann die jeweils zugehörigen
Erkennungszahlenwerte der Fahrzeugzustände, die addiert das Werteniveau
SS ergeben. Das Werteniveau FG der Fahrzeugumgebungszustandsgröße "Fahrbahnglätte" wird entsprechend
berechnet. Die Geschwindigkeit V geht mit einem Faktor von 0,018
in die Gesamtsumme ein.
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8 zeigt
ein Diagramm der Werteniveaus der Größen SS, FG und GF in Abhängigkeit
von der Geschwindigkeitsreduktion bei Temperaturen ≥1°C. Der Wischer
läuft auf
Stufe 3, die Schein werfer sind angeschaltet, die Nebellichter ausgeschaltet
und die Geschwindigkeit beträgt
100km/h. Wie aus dem Diagramm ersichtlich, ist ein aus schlechter
Sicht resultierendes Gefährdungspotential
größer als
ein aus Fahrbahnglätte resultierendes
Gefährdungspotential.
Die Gefährdungszustandsgröße GF weist über den
gesamten Bereich der Geschwindigkeitsreduktion die größten Werte
auf. Bei einer Geschwindigkeitsreduktion von größer als ca. 15% liegt der Wert
von GF bei über
5.0, was dazu führt,
dass eine Warnmeldung auf der zweiten Stufe ausgegeben wird.
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9 zeigt
ein Diagramm der Werteniveaus der Fahrzeugumgebungszustandsgrößen bei
Temperaturen von <1°C. Wie aus
dem Diagramm ersichtlich, ist das aus schlechter Sicht resultierende
Gefährdungspotential
nun kleiner als das aus Fahrbahnglätte resultierende Gefährdungspotential.
Wenn ein Fahrer bei diesen Umgebungsbedingungen mit 100km/h fährt, muss
sofort eine Warnmeldung auf der zweiten Stufe ausgegeben werden,
da selbst bei einer Geschwindigkeitsreduktion von 0% der Wert von
GF bei über
5.0 liegt.
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Bei
den gezeigten Ausführungsbeispielen
wurde anhand der genannten Fahrzeugzustände eine Berechnung der Fahrzeugumgebungszustandsgrößen "schlechte Sicht" und "Fahrbahnglätte" durchgeführt. Selbstverständlich können unter
Einbeziehung weiterer Fahrzeugzustände, beispielsweise einem durch
Radar erzeugten Abstandswarnsignal oder einem Crash-Sensor-Signal,
Werteniveaus weiterer Fahrzeugumgebungszustandsgrößen, beispielsweise
Unfall und/oder Stau, mit dem gezeigten Verfahren berechnet werden.
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Die
gezeigten Ausführungsformen
ermöglichen
hierbei eine zuverlässige
Berechnung eines Schätzwertes
für die
Fahrzeugum gebungszustandsgrößen anhand
von fahrzeugseitig verfügbaren
Datenwerten.
