DE102006017855A1

DE102006017855A1 - Verfahren und Vorrichtung zum Gewinnen von situationsabhängigen Kontextdaten in einem Fahrzeug

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Publication number: DE102006017855A1
Application number: DE200610017855
Authority: DE
Inventors: Thorsten Bohnenberger; Yongmei Wu; Christoph WÄLLER; Katharina Bachfischer; Tatjana Kruscha; Martin Hofmann
Original assignee: Volkswagen AG
Current assignee: Volkswagen AG
Priority date: 2006-04-18
Filing date: 2006-04-18
Publication date: 2007-11-22

Abstract

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Gewinnen von situationsabhängigen Kontextdaten in einem Fahrzeug, bei dem kontextbezogene Basisdaten erfasst werden und die Basisdaten mittels einer Datenverarbeitungseinrichtung (9) so interpretiert werden, dass Kontextdaten gewonnen werden, denen eine Wahrscheinlichkeitsverteilung zugeordnet ist. Ferner betrifft die Erfindung ein Verfahren zur Auswahl von Informationen, die in einem Fahrzeug einem Fahrzeuginsassen zur Kenntnis zu bringen sind, welcher von dem Verfahren zum Gewinnen von situationsabhängigen Kontextdaten Gebrauch macht. Schließlich betrifft die Erfindung eine entsprechende Vorrichtung zum Gewinnen von situationsabhängigen Kontextdaten sowie ein Informationssystem für Insassen eines Fahrzeugs mit dieser Vorrichtung.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Gewinnen von situationsabhängigen Kontextdaten in einem Fahrzeug. Ferner betrifft die Erfindung ein Verfahren zur Auswahl von Informationen, die in einem Fahrzeug einem Fahrzeuginsassen zur Kenntnis zu bringen sind, welches das Verfahren zum Gewinnen von situationsabhängigen Kontextdaten verwendet. Ferner betrifft die Erfindung ein Informationssystem für Insassen eines Fahrzeugs, welches die Vorrichtung zum Gewinnen von situationsabhängigen Kontextdaten umfasst.
Moderne Fahrerinformationssysteme bieten dem Fahrer eine Fülle von Informationen, die nur zum Teil für die primäre Aufgabe des Fahrers – der Fahrzeugführung – benötigt werden. Viele Fahrerinformationssysteme passen sich den aktuellen Bedürfnissen und Zielen des Fahrers nur bedingt an und erfordern umständliche Bedienabläufe, um eine zufrieden stellende Information des Fahrers zu erzielen.
Fahrerinformations- und Fahrerassistenzsysteme bieten dem Nutzer eine wachsende Vielfalt an Informations- und Interaktionsmöglichkeiten. Neuartige Navigationssysteme, differenzierte Komfort- und Klimaeinstellungen, Telefon, Medienplayer, E-Mail und Terminkalenderfunktionen sind heute bereits in einigen Kraftfahrzeugen zu finden. Die Fähigkeiten des Fahrers zur Aufnahme und Verarbeitung von Informationen während der Fahrt sind jedoch limitiert. Ein umfangreicheres Informations- und Interaktionsangebot führt daher nicht automatisch zu verbesserten Informationsdiensten im Fahrzeug.
Um einer Informationsüberflutung im Cockpit eines Kraftfahrzeugs entgegen zu wirken und die Komplexität der Bedienung von Fahrerinformationssystemen zu reduzieren, soll die visuelle Komplexität, d. h. die Anzahl der für den Benutzer sichtbaren Bedien- und Anzeigeelemente, im Cockpit des Fahrzeugs reduziert werden. Es ist beispielsweise bekannt integrierte Benutzerschnittstellen anzubieten, die aus wenigen Bedienelementen und einer frei programmierbaren Anzeigefläche bestehen. Allerdings muss die Vielfalt an Informationen und Interaktionsmöglichkeiten nach wie vor kognitiv verarbeitet werden – der Nutzer muss in komplexen Menüstrukturen navigieren. Ein weiteres Ziel ist es daher, nicht nur die visuelle Komplexität zu reduzieren, sondern auch Bedienabläufe bereitzustellen, welche die Aufmerksamkeit des Fahrers in erster Linie auf der Straße belassen und nicht in die Tiefen von Menüstrukturen lenken.
Es ist die Aufgabe der vorliegenden Erfindung ein Verfahren und eine Vorrichtung der eingangs genannten Art bereitzustellen, mit denen situationsabhängige Kontextdaten mittels kontextbezogener, im Fahrzeug erfassbarer Basisdaten gewonnen werden können. Mit dem Verfahren und der Vorrichtung soll es außerdem möglich sein, den Fahrzeuginsassen Informationen kontext-adaptiv zur Kenntnis zu bringen. Hierdurch soll ferner der Bedienkomfort im Fahrzeug erhöht werden. Es sollen den Fahrzeuginsassen insbesondere nur jene Informationen präsentiert werden, die den jeweiligen situationsspezifischen Bedürfnissen entsprechen.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 und eine Vorrichtung mit den Merkmalen des Anspruchs 16 gelöst.
Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren werden kontextbezogene Basisdaten erfasst und mittels einer Datenverarbeitungseinrichtung so interpretiert, dass Kontextdaten gewonnen werden, denen eine Wahrscheinlichkeitsverteilung zugeordnet ist.
Unter „kontextbezogenen Basisdaten" werden im Sinne der Erfindung alle Einflussgrößen verstanden, die für den Kontext bzw. die Situation, in dem sich das Fahrzeug befindet, relevant sind und die gemessen, beobachtet, übertragen oder auf andere Weise erfasst werden können. Ihnen kann zwar ein Messfehler zugeordnet sein, ihnen ist jedoch keine Wahrscheinlichkeitsverteilung in dem Sinne zugeordnet, dass in die Bestimmung unsichere oder ungewisse Daten einfließen oder Einflussfaktoren unberücksichtigt bleiben. Im einfachsten Fall sind die Basisdaten Messwerte eines Sensors.
Unter Kontext wird allgemein jede Art von Information, die zur Beschreibung der Situation einer Entität genutzt werden kann, verstanden. Eine Entität ist dabei eine Person, ein Ort oder ein Objekt mit Relevanz für die Interaktion zwischen einem Benutzer und einer Anwendung, einschließlich des Benutzers und der Anwendung selbst. Hier werden unter dem Kontext der Interaktion des Fahrers mit dem Fahrzeug alle Informationen verstanden, die für die Interaktion des Fahrers mit dem Fahrzeug relevant sind. Das sind insbesondere die aktuelle Situation und ein Benutzermodell des Fahrers.
Die Beschreibung der Situation lässt sich in Kategorien unterteilen. Man kann dabei zwischen der Situation im Fahrzeugumfeld (z.B. die eigene Position, die Position anderer Fahrzeuge, Wetter, Verkehrslage), der Situation im Fahrzeuginnenraum (Zustand und Verhalten des Fahrers und ggf. weiterer Insassen) und dem Fahrzeugzustand selbst unterscheiden.
Hinsichtlich des Benutzermodells berücksichtigt das erfindungsgemäße Verfahren die individuellen Eigenschaften verschiedener Nutzer und die persönlichen Präferenzen des einzelnen Nutzers. Die Erstellung einer Bedienhistorie, d.h. die kontinuierliche Speicherung und Auswertung von Daten hinsichtlich des Bedienverhaltens eines Nutzers kann als Basis für die Einschätzung solcher Präferenzen verwendet werden.
Obwohl sehr unterschiedliche kontext-adaptive Anwendungen und Funktionen im Fahrzeug denkbar sind, weisen diese die Gemeinsamkeit auf, sinnvoll mit Kontext umgehen zu müssen. „Mit Kontext umgehen" bedeutet dabei Kontextinformationen zu sammeln, zu interpretieren und anzuwenden.
Unter „Kontextdaten" werden im Sinne der Erfindung die Daten verstanden, die sich bei einer Interpretation der Basisdaten ergeben. Unter dem Begriff „Interpretation" wird hier verstanden, dass Schlussfolgerungen auch bei unvollständigem Wissen gezogen werden. Aus diesem Grund ist den Kontextdaten eine Wahrscheinlichkeitsverteilung zugeordnet, da sich bei der Interpretation der Basisdaten kein sicherer Wert für die Kontextdaten ermitteln lässt. Es lässt sich vielmehr nur die Wahrscheinlichkeit angeben, dass die Kontextdaten einen bestimmten Zustand annehmen.
Die Basisdaten können auf vielfältige Art gewonnen werden. Beispielsweise können die Basisdaten mittels Sensoren des Fahrzeugs erfasst werden. Hierbei werden insbesondere alle Sensoren berücksichtigt, die in irgendeiner Form Daten liefern, welche für die Situation in dem sich das Fahrzeug befindet, in irgendeiner Form relevant sind. Ferner können die Basisdaten aus zumindest einem in dem Fahrzeug vorgesehenen Speicher ausgelesen werden. Schließlich können Basisdaten mittels zumindest einer Kommunikationsschnittstelle von fahrzeug-externen Informationsquellen übertragen werden. Die Daten können beispielsweise über ein Mobilfunknetz oder ein drahtloses Datennetz übertragen werden.
Gemäß einer bevorzugten Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens umfassen die Basisdaten physikalische Daten der Umgebung des Fahrzeugs, Daten zur Verkehrssituation in der Umgebung und/oder auf der Route des Fahrzeugs, Daten zum Betriebszustand des Fahrzeugs, Daten zum Fahrzeuginnenraum und/oder Daten zu Fahrzeuginsassen. Die Daten zu den Fahrzeuginsassen können sowohl physiologische als auch psychologische Daten umfassen.
Bei der Interpretation der Basisdaten werden sehr heterogene Informationen aus verschiedenen Quellen ausgewertet. Für die Interpretation werden insbesondere Methoden aus dem Gebiet der künstlichen Intelligenz herangezogen. Gemäß einer bevorzugten Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens wird zur Interpretation der Basisdaten ein gerichteter azyklischer Graph verwendet. Unter einem „gerichteten azyklischen Graph" wird ein Digraph verstanden, welcher keinen Zyklus enthält. Ein Digraph ist in der Graphentheorie ein Graph, dessen Kantenmenge eine zweistellige Relation über den Knoten ist.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens wird zur Interpretation der Basisdaten ein Bayes'sches Netz verwendet, dessen Variablen die Basisdaten bilden. Unter einem Bayes'schen Netz wird ein azyklischer, gerichteter Graph verstanden, in dem die Knoten Zufallsvariablen sind und die Kanten bedingte Abhängigkeiten zwischen den Variablen beschreiben. Jedem Knoten des Netzes ist eine bedingte Wahrscheinlichkeitsverteilung der durch ihn repräsentierten Zufallsvariable zugeordnet. Eltern eines Knotens v sind diejenigen Knoten, von denen aus eine Kante zu dem Knoten v führt. Eine Kante von einem Knoten u zu einem Knoten v bedeutet, dass u einen direkten Einfluss auf v hat. Die Wahrscheinlichkeitsverteilung des Knotens quantifiziert den Einfluss, den die Elternknoten auf den Knoten haben.
Die Topologie des Bayes'schen Netzes kann als eine strukturierte Wissensbasis aufgefasst werden, aus der Informationen, die in einer Vielzahl von verschiedenen Situation gültig sind, herausgelesen werden können. Ein Bayes'sches Netz repräsentiert die allgemeine Struktur kausaler Prozesse in einer Domäne, statt die Details einer Vielzahl von Momentaufnahmen aus der Domäne.
Mit einem Bayes'schen Netz lässt sich die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilung aller beteiligten Variablen unter Ausnutzung bekannter bedingter Unabhängigkeiten kom pakt repräsentieren. Sind X₁, ..., X_n einige der im Graphen vorkommenden Zufallsvariablen, so berechnet sich deren gemeinsame Verteilung als
Hat ein Knoten keine Eltern, so handelt es sich bei der assoziierten Wahrscheinlichkeitsverteilung um eine unbedingte Verteilung (d.h. um a-priori Wahrscheinlichkeiten).
Gemäß eine bevorzugten Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens umfassen die Kontextdaten die Aufmerksamkeitsbeanspruchung und/oder den Stresslevel des Fahrers des Fahrzeugs. Die Aufmerksamkeitsbeanspruchung bzw. der Stresslevel des Fahrers können insbesondere mittels des vorstehend beschriebenen Bayes'schen Netzes berechnet werden. Die Wahrscheinlichkeitsverteilung zu diesen Kontextdaten liefert in diesem Fall ein Maß für die Aufmerksamkeitsbeanspruchung bzw. den Stresslevel des Fahrers in einer aktuellen Fahrsituation.
Die durch das Verfahren gewonnenen Kontextdaten können für verschiedene kontextadaptive Anwendungen in dem Fahrzeug verwendet werden. Ein Beispiel hierfür ist die Auswahl von Informationen, die in einem Fahrzeug einem Fahrzeuginsassen zur Kenntnis zu bringen sind.
Dementsprechend betrifft die Erfindung ferner ein Verfahren zur Auswahl von Informationen, die in einem Fahrzeug einem Fahrzeuginsassen zur Kenntnis zu bringen sind, bei dem mittels des vorstehend beschriebenen Verfahrens situationsabhängige Kontextdaten, denen eine Wahrscheinlichkeitsverteilung zugeordnet ist, gewonnen werden und Informationen, die in dem Fahrzeug dem Fahrzeuginsassen zur Kenntnis zu bringen sind, aus einer Gesamtmenge von Informationen in Abhängigkeit von den Kontextdaten ausgewählt werden.
Die Kontextdaten können in diesem Fall z. B. das Interesse des Fahrers des Fahrzeugs an zumindest einer Teilmenge der Gesamtmenge von Informationen umfassen. Die Kontextdaten können auch ein aus individuellen Benutzerdaten gewonnenes Benutzermodell des Fahrers des Fahrzeugs umfassen.
Gemäß einer bevorzugten Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens sind die Informationen, die in dem Fahrzeug den Fahrzeuginsassen zur Kenntnis zu bringen sind, visuelle Anzeigeinhalte. Es kann z. B. die Menge der visuellen Anzeigeinhalte in Abhängigkeit von den Kontextdaten bestimmt werden. Ferner oder alternativ können die visuellen Anzeigeinhalte selbst in Abhängigkeit von den Kontextdaten bestimmt werden.
Gemäß einer bevorzugten Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens betreffen die visuellen Anzeigeinhalte Zusatzinformationen einer Anzeige eines Navigationssystems. Die visuellen Anzeigeinhalte können beliebige Zusatzinformationen wie z. B. so genannte Points of Interest oder Sonderziele sein.
Die erfindungsgemäße Vorrichtung zum Gewinnen von situationsabhängigen Kontextdaten in einem Fahrzeug umfasst Mittel zum Erfassen von Basisdaten und eine mit den Datenerfassungsmitteln gekoppelte Datenverarbeitungsrichtung mit Mitteln zum Interpretieren der Basisdaten derart, dass Kontextdaten gewinnbar sind, denen eine Wahrscheinlichkeitsverteilung zugeordnet ist.
Die Systemarchitektur der erfindungsgemäßen Vorrichtung umfasst somit eine Datenerfassungskomponente, insbesondere eine Sensorsystemkomponente, durch welche messbare, beobachtbare oder auslesbare Basisdaten gewonnen werden, und eine Kontextinterpretationskomponente zur automatischen Erschließung nicht direkt beobachtbarer Kontextdaten. Dieser modulare Aufbau der Bereitstellung der Basisdaten und der Verwendung derselben zur Gewinnung von Kontextdaten ermöglicht eine effiziente parallele Entwicklung verschiedenartiger Anwendungen, welche die Ergebnisse der Kontextinterpretationskomponente verwenden können. Die modulare Aufteilung der erfindungsgemäßen Vorrichtung hat gegenüber einer nicht-modularen Systemarchitektur zwei Vorteile: (1) Alle kontextbezogenen Basisdaten können über eine einheitliche Schnittstelle von der Kontextinterpretationskomponente, d.h. insbesondere den Mitteln zum Interpretieren der Basisdaten, angefragt werden; dann können die Kontextdaten durch denselben ganzheitlichen Schlussfolgerungsprozess über die komplexen kausalen Zusammenhänge zwischen den einzelnen Situationsparametern ermittelt werden; (2) Unterschiedliche kontext-adaptive Funktionen greifen jeweils auf dieselben Kontextdaten zurück. Auf diese Weise können durch die modulare Aufteilung redundante und inkonsistente Schlussfolgerungen vermieden werden. Außerdem können beliebige Anwendungen im Fahrzeug auf die Kontextdaten, die sich aus der Interpretation der Basisdaten ergeben haben, zugreifen und diese zum Zweck eines kontext-adaptiven Verhaltens auswerten. Dabei können die Kontextdaten sowohl auf Anfrage einer bestimmten Anwendung, als auch ereignisgesteuert geliefert werden.
Die Mittel zum Erfassen der Basisdaten umfassen gemäß einer Ausgestaltung der erfindungsgemäßen Vorrichtung Sensoren, einen oder mehrere Speicher, in denen Basisdaten gespeichert sind, und/oder eine Kommunikationsschnittstelle, über welche Basisdaten von fahrzeug-externen Informationsquellen übertragbar sind.
Beispiele für die Mittel, durch welche Basisdaten zum Zustand des Fahrzeugs und seiner Umgebung erfasst werden, sind ausgewählt unter der folgenden Gruppe:
Fahrzeuggeschwindigkeitssensor, Drehzahlsensor, Sensoren zum Messen des Abstands und/oder der Geschwindigkeit eines vorausfahrenden und/oder eines folgenden Fahrzeugs, Sichtweitensensoren, Außentemperatursensoren, Feuchtigkeits-, Regen- und/oder Nässesensoren, Sensoren zum Zustand des Scheibenwischers, Sonnenstrahlungssensoren, Tankfüllstandssensoren, Sensoren des Antiblockiersystems, des Spurhalteassistenten, des Bremsassistenten, der automatischen Distanzregelung und der Einparkhilfe, Sensoren für Verkehrsregelungen, wie Geschwindigkeitsbegrenzungen oder Spurbegrenzungen, Sensoren für Fußgänger oder Radfahrer in der Nähe des eigenen Fahrzeugs, Dachgepäckträgersensoren, Sensoren für die Kofferraumbeladung, Daten des fahrzeuginternen CAN-Buses, Uhren, externe Informationsdienste, die z. B. Verkehrsinformationen, Nachrichten und Informationen zu Events oder einem Wildwechsel übertragen, Datenspeicher der Steuergeräte des Fahrzeugs und des Navigationssystems, vom Navigationssystem bestimmte oder über das Navigationssystems eingegebene Daten, wie z. B. die Zieladresse oder die Route zu einem bestimmten Ziel.
Beispiele für die Mittel, durch welche Basisdaten zum Innenraumzustand des Fahrzeugs erfasst werden, sind ausgewählt unter der folgenden Gruppe:
Sensoren für Zigarettenrauch, Sensoren für die Innenraumtemperatur, Sensoren zur Bedienung einzelner Bedienelemente im Fahrzeuginnenraum.
Beispiele für die Mittel, durch welche Basisdaten zu den Insassen des Fahrzeugs erfasst werden, sind ausgewählt unter der folgenden Gruppe:
Sensoren zur Identifikation der Fahrzeuginsassen, insbesondere des Fahrers, Sensoren zum Bedienverhalten eines Fahrzeuginsassen, insbesondere eines Fahrers, wie z. B. Sensoren für die Bedienfrequenz bestimmter Bedieneinrichtungen, Sensoren für die Bedienfehlerrate und die Geschwindigkeit der Bedienung, Sensoren zur Erfassung physiologischer Daten des Fahrers, wie z. B. der Pulsfrequenz, der Atemfrequenz, der Griffdruckkraft am Lenkrad und/oder der Sauerstoffsättigung im Blut, des Hautleitwertes des Fahrers, Sensoren für die Blickrichtungserkennung und/oder Gestik- und Mimikerkennung, Speicher, in denen persönliche bzw. individuelle Daten von Fahrzeuginsassen, insbesondere des Fahrers gespeichert sind, wie z. B. das Alter, das Geschlecht und der Wissensstand, sowie persönliche Präferenzen, wie z. B. das Interesse an bestimmten Kategorien von Informationen.
Es wird bemerkt, dass von der Erfindung umfasst ist, dass nur einzelne der vorgenannten Mittel zum Erfassen der Basisdaten verwendet werden oder beliebige Kombinationen einer beliebigen Anzahl der vorgenannten Mittel verwendet werden.
Die Kommunikationsschnittstelle kann uni- oder bidirektional ausgestaltet sein. Sie kann eine Funkübertragung von Daten, wie z. B. ein Radio oder den Datenkanal für Verkehrsmeldungen umfassen. Ferner kann als Kommunikationsschnittstelle eine Mobilfunkeinrichtung vorgesehen sein.
Die Mittel zur automatischen Interpretation der Basisdaten verwenden gemäß einer bevorzugten Ausgestaltung einen gerichteten azyklischen Graphen, insbesondere ein Bayes'sches Netz, dessen Variablen die Basisdaten bilden.
Die Kontextdaten können insbesondere die Aufmerksamkeitsbeanspruchung und/oder den Stresslevel des Fahrers des Fahrzeugs umfassen. Ferner umfassen die Kontextdaten z. B. das Interessen des Fahrers eines Fahrzeugs an bestimmten Kategorien von Zusatzinformationen, wie Points of Interest.
Die von der erfindungsgemäßen Vorrichtung gewonnenen Kontextdaten können von verschiedenartigen Anwendungen im Fahrzeug oder auch außerhalb des Fahrzeugs genutzt werden. Erfindungsgemäß wird insbesondere ein Informationssystem für Insassen eines Fahrzeugs bereitgestellt, welches die vorstehend beschriebene Vorrichtung zum Gewinnen von situationsabhängigen Kontextdaten umfasst. Ferner umfasst das erfindungsgemäße Informationssystem eine Einrichtung, mit welcher aus einer Gesamtmenge von Informationen in Abhängigkeit von den Kontextdaten, die Informationen auswählbar sind, die in dem Fahrzeug den Fahrzeuginsassen, insbesondere dem Fahrer, zur Kenntnis zu bringen sind. Auf diese Weise wird ein kontext-adaptives Fahrerinformationssystem bereitgestellt.
Eine bevorzugte Ausbildung des erfindungsgemäßen Informationssystems umfasst zumindest eine Anzeigevorrichtung, welcher die Informationen, die den Fahrzeuginsassen zur Kenntnis zu bringen sind, anzeigen kann. Ferner kann das Informationssystem ein Navigationssystem umfassen.
Gemäß einer bevorzugten Weiterbildung ist die Anzeigevorrichtung zum stereoskopischen Anzeigen von Information ausgebildet. Die Anzeigevorrichtung zeigt dem Betrachter somit dreidimensionale Bilder. Im Unterschied zu einer perspektivischen zweidimensionalen Darstellung sieht bei der stereoskopischen Anzeige das eine Auge des Betrachters ein geringfügig anderes Bild als das andere Auge. Hierdurch wird eine reale dreidimensionale Darstellung erreicht. Die stereoskopische Anzeige von Bildern hat den Vorteil, dass der Betrachter die angezeigte Information sehr schnell und intuitiv erfassen kann. Bevorzugt ist die Anzeigevorrichtung zum autostereoskopischen Anzeigen von Information ausgebildet. Die autostereoskopische Anzeige von Bildern unterscheidet sich von der stereoskopischen Anzeige dadurch, dass bei ihr keine speziellen Vorrichtungen, wie beispielsweise Brillen oder dgl., nötig sind, um den dreidimensionalen Effekt beim Betrachten der Anzeige hervorzurufen.
Für die autostereoskopische Anzeige kann ein an sich bekanntes flaches Display mit einer Maske für die Trennung verschiedener Zwischenbilder verwendet werden. Die Maske ist beispielsweise eine wellenlängenselektive Filtermaske. Dieser Filter gibt die Lichtausbreitungsrichtungen der einzelnen Subpixel des Displays durch Abdecken bzw. Filtern vor. Einzelne Farbwerte der Pixel werden in verschiedenen Winkeln in den Raum abgestrahlt. Auf diese Weise lassen sich für die beiden Augen des Betrachters separate Bilder erzeugen, die beim Betrachter zu einem dreidimensionalen Bild zusammengesetzt werden. Dabei zeigt das Bild für das eine Auge eine leicht versetzte Betrachtungsposition relativ zu dem Bild, das für das andere Auge bestimmt ist.
Das Display kann beispielsweise ein Flachbildschirm, insbesondere ein TFT-LCD- oder Plasma-Display sein. Auf diesem Display kann eine optische Strukturmaske angebracht sein, welche die Trennung von Teilbildern für eine autostereoskopische Darstellung ermöglicht.
Das erfindungsgemäße kontext-adaptive Fahrerinformationssystem kann u. a. physikalische Aspekte des Fahrzeugs und der Fahrzeugumgebung, soziale Aspekte, wie z. B. Termine des Fahrers oder der Zweck der Fahrt und schließlich physiologische und psychologische Aspekte, wie z. B. die kognitive und emotionale Belastung des Fahrers berücksichtigen und der aktuellen Situation anpassen. Hierbei werden die Begleitumstände eines Nutzungsvorgangs und die Einschätzung ihrer Einflüsse auf Intentionen und Ziele des Nutzers kontinuierlich wahrgenommen und berücksichtigt. Dabei wird vorteilhafterweise bereits auf die umfangreichen Informationen über den Nutzungskontext zugegriffen, indem Daten aus dem fahrzeuginternen Datenbus entnommen werden oder aus bereits vorhandenen Speichern der Steuergeräte des Fahrzeugs ausgelesen werden.
Die Erfindung gibt eine Architektur zur Realisierung kontext-adaptiver Anwendungen im Fahrzeug und einen Ansatz zur situativen Anpassung der Informationsdarbietung, insbesondere auf der Basis von Bayes'schen Netzen an.
Um einer Beeinträchtigung der Fahrsicherheit zu vermeiden, sind die autonomen Entscheidungen des Informationssystems bezüglich der Anzeigeinhalte und Interaktionsformen in sich konsistent. Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren und dem Informationssystems werden insbesondere auch die folgenden Aspekte berücksichtigt:
Der Nutzer kann die Auswirkungen seiner Handlungen auf das System verstehen und voraussagen können (Transparenz und Vorhersagbarkeit). Der Nutzer kann sehr einfach durch eine gezielte Handlung eine von ihm gewünschte Reaktion des Systems erwirken (Kontrollierbarkeit). Die für die Entscheidungsfindung durch das System erhobenen Daten werden nicht zu Zwecken verwendet, die vom Nutzer nicht autorisiert wurden (Privatsphäre).
Auf diese Weise kann durch den Einsatz kontext-adaptiver Anzeigesysteme für das Informationssystem nicht nur eine Verbesserung der Sicherheit sondern auch des Nutzungserlebnisses erreicht werden.
Die spezielle Bediensituation im Kraftfahrzeug ist vom Vorhandensein umfangreicher Informationen von z.T. hoher Komplexität bei zugleich eingeschränkter Aufmerksamkeitskapazität des Fahrers, sowie einem begrenzten Raum für Anzeigeflächen geprägt. Durch das erfindungsgemäße Verfahren und Informationssystem werden die Informationen, die dem Fahrer zur Kenntnis gebracht werden, reduziert. Gleichzeitig werden jedoch die Informationen dargeboten, die für den Fahrer in seiner aktuellen Situation die höchste Relevanz haben. Werden die Informationen visuell angezeigt, werden erfindungsgemäß die begrenzten Anzeigeflächen im Fahrzeug optimal ausgenutzt.
Die Erfindung wird nun anhand von Ausführungsbeispielen mit Bezug zu den Zeichnungen erläutert.
1 zeigt die allgemeine Systemarchitektur eines Ausführungsbeispiels der erfindungsgemäßen Vorrichtung,
2 zeigt ein Beispiel zur Erläuterung der Einschätzung des Stresslevels des Fahrers eines Fahrzeugs aus heterogenen Basisdaten, wie sie bei dem erfindungsgemäßen Verfahren vorgenommen wird,
3 zeigt ein Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Fahrerinformationssystems,
die 4A und 4B zeigen Darstellungen der Anzeigevorrichtung des in 3 gezeigten Ausführungsbeispiels,
5 zeigt die Ermittlung der Aufmerksamkeitsbeanspruchung des Fahrers eines Fahrzeugs gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung und
6 zeigt eine vereinfachte Darstellung eines Bayes'sches Netzes zur Einschätzung der Interessen des Fahrers eines Fahrzeugs an bestimmten Kategorien von Points of Interest, welche gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung vorgenommen wird.
Mit Bezug zu den 1 und 2 wird ein erstes Ausführungsbeispiel für das Verfahren und die Vorrichtung zum Gewinnen von situationsabhängigen Kontextdaten in einem Fahrzeug beschrieben.
1 beschreibt die Systemarchitektur der Vorrichtung. Die unterste Ebene betrifft die Sensorik 1, welche kontextbezogene Basisdaten erfasst. Die Basisdaten werden an die nächst höhere Ebene, nämlich den Interpretationsebene 2 übertragen. Bei der Kontextin terpretation werden komplexe Schlussfolgerungen über kausale Zusammenhänge zwischen den vielfältigen Situationsparametern gezogen, denen die Basisdaten zugeordnet sind. In dieser Ebene werden die Kontextdaten gewonnen. Wesentlich hierbei ist, dass Schlussfolgerungen auch bei unvollständigem Wissen gezogen werden und den Kontextdaten daher eine Wahrscheinlichkeitsverteilung zugeordnet wird, welche von der Unvollständigkeit des Wissens abhängt. Die Kontextdaten werden dann einer Schnittstelle 3 zur Verfügung gestellt, auf die beliebige kontext-adaptiven Anwendungen 4 zugreifen können.
Die einfachste Interaktion zwischen den kontext-adaptiven Anwendungen 4 und der Schnittstelle 3 ist die gezielte Abfrage der Kontextdaten. Bei der Abfrage können die Kontextdaten dabei mit einem Zeitstempel versehen werden. Es kann z. B. die aktuelle Einschätzung des Steresslevels des Fahrers abgefragt werden.
Außerdem können Kontextdaten kontinuierlich überwacht und von einzelnen kontextadaptiven Anwendungen 4 werden. Beispielsweise kann einer kontext-adaptiven Anwendungen 4 immer mitgeteilt werden, wenn der Steresslevel des Fahrers mit einer Wahrscheinlichkeit von über 90 % den Zustand ERHÖHT annimmt.
Mit Bezug zu 2 wird nun erläutert, wie der Stresslevel und eine diesem Level zugeordnete Wahrscheinlichkeit bestimmt wird. Der Stresslevel, z. B. des Fahrers des Fahrzeugs, ist von den Kontextdaten umfasst, wie sie im Sinne der Erfindung definiert sind.
Die 2 zeigt exemplarisch ein einfaches Bayes'sches Netz zur Einschätzung des Stresslevels des Fahrers. Bei diesem Modell wird davon ausgegangen, dass die kognitive und emotionale Belastung des Fahrers einen direkten Einfluss auf dessen Stresslevel haben. Der Stresslevel des Fahrers äußert sich z. B. durch Zigarettenrauch im Fahrzeuginnenraum, die Herzschlagvariabilität oder den Hautleitwert des Fahrers.
Der Hautleitwert des Fahrers ist in diesem Modell zudem abhängig von der Innenraumtemperatur, die von einem Temperatursensor im Innenraum des Fahrzeugs gemessen wird. Als Ursache für emotionale Belastung berücksichtigt das Modell lediglich den Abstand des nachfolgenden Fahrzeugs, der auch über einen Sensor am Heck des Fahrzeugs detektiert wird. Die emotionale und kognitive Belastung des Fahrers können zahlreiche Ursachen haben, welche in einer umfassenderen Modellierung durch weitere Kno ten und Kanten des Bayes'sches Netzes berücksichtigt werden können, die jedoch hier der Einfachheit halber nicht gezeigt sind.
Durch die Instanziierung des Bayes'sches Netzes anhand von Beobachtungen der Sensoren des Fahrzeugs werden die Wahrscheinlichkeiten der mit den Beobachtungen in kausalem Zusammenhang stehenden Variablen neu berechnet. In 2 sind z. B. folgende Beobachtungen berücksichtigt: Das nachfolgende Fahrzeug hält einen Sicherheitsabstand nicht ein, was von dem entsprechenden Sensor detektiert wird. Der Fahrer ist (wodurch auch immer) kognitiv stark belastet, was ggf. durch ein separates Bayes'sches Netz bestimmt werden kann. Im Fahrzeuginnenraum wird von einem Sensor Zigarettenrauch detektiert. Der Hautleitwert des Fahrers ist erhöht, was z. B. mittels eines Sensors am Lenkrad des Fahrzeugs bestimmt werden kann. Die Innenraumtemperatur liegt zwischen 18 und 22°C. Folgende unsichere Schlussfolgerungen werden anhand des Modells daraus gezogen: Zum Zeitpunkt der Beobachtung ist mit einer Wahrscheinlichkeit von etwa 85 % die emotionale Belastung des Fahrers hoch, mit einer Wahrscheinlichkeit von etwa 97 % ist der Stresslevel des Fahrers hoch und mit einer Wahrscheinlichkeit von etwa 88 % ist die Herzschlagvariabilität des Fahrers hoch. Als Kontextdaten werden hier somit neben dem Stresslevel auch die Herzschlagvariabilität und die emotionale Belastung des Fahrers ermittelt und diesen Daten eine bestimmte Wahrscheinlichkeit zugeordnet.
Die Inferenz, die durch das Bayes'sche Netz realisiert wird, besteht in der Berechnung der aktualisierten Wahrscheinlichkeit aller Variablen, deren Wert nicht durch Beobachtungen (Evidenzen) festgelegt ist. Die Berechnung der Wahrscheinlichkeiten erfolgt z. B. auf der Basis von so genannten Verzweigungsbäumen, die aus dem Bayes'schen Netz generiert werden. Algorithmen zur Berechnung von Wahrscheinlichkeiten in Bayes'schen Netzen sind an sich bekannt und kommerziell als Softwaretools erhältlich. Beispielsweise bietet die Firma Hugin Expert A/S derartige Softwarewerkzeuge an.
Ein Kennzeichen der Bayes'schen Netze ist, dass man Schlussfolgerungen auch bei unvollständigem Wissen über die im Modell berücksichtigten Variablen ziehen kann. Beispielsweise kann bei den Sensorsystemen, die in dem Beispiel der 2 im Fahrzeug verwendet werden, nicht die Herzschlagvariabilität des Fahrers gemessen werden. Mittels des Bayes'schen Netzes kann jedoch dennoch eine Einschätzung des Stresslevels vorgenommen werden. Dabei wird die Einschätzung der Herzschlagvariabilität, selbst wenn diese wie im vorliegenden Fall für die Einschätzung der Situation im Fahrzeug nicht benötigt wird, automatisch von dem System mitberechnet. Je mehr Basisdaten, d.h. Evidenzen, im Bayes'schen Netz jedoch vorliegen, desto verlässlicher werden die probabilistischen Schlussfolgerungen, die aus dem Bayes'schen Netz abgeleitet werden können. Fehlen im Bayes'schen Netz der 2 beispielsweise die Informationen darüber, wie hoch die Temperatur im Innenraum ist, und ob Zigarettenrauch im Fahrzeuginnenraum detektiert wird, so ist die Schlussfolgerung bezüglich des Stresslevels weniger aussagekräftig, d.h. die Wahrscheinlichkeitsverteilung, die dem Stresslevel zugeordnet ist, ändert sich gegebenenfalls. Maßnahmen, die eine Anwendung 4 (1) aus schwächeren Kontextdaten ableitet, sollten dementsprechend schwächer sein, als solche, die sie aus stärkeren Kontextdaten ableitet.
Mit Bezug zu den 3 bis 6 wird ein weiteres Ausführungsbeispiel der Erfindung beschrieben.
Das Ausführungsbeispiel betrifft ein Informationssystem für Insassen eines Fahrzeugs, welches von der im ersten Ausführungsbeispiel beschriebenen Vorrichtung zum Gewinnen von Kontextdaten Gebrauch macht.
Die Architektur des Informationssystems ist in 3 gezeigt. Auf der untersten Ebene sind im Fahrzeug Sensoren 5 vorgesehen, welche beobachtbare Daten erfassen. Die Sensoren 5 können alle üblicherweise in einem Kraftfahrzeug bekannten Sensorsysteme umfassen. Welche Sensoren 5 im Einzelnen verwendet werden, hängt von der einzelnen kontext-adaptiven Anwendung ab. Im beschriebenen Ausführungsbeispiel sind zumindest ein Sensor 5 für den Tankfüllstand, ein Sensor 5 für die Fahrzeuggeschwindigkeit, ein Sensor 5 für den Zustand des Fahrlichts, eine Uhr 5 und ein Sensor 5 für die Wischeraktivität vorgesehen. Die von den Sensoren 5 erfassten Daten werden an einen im Fahrzeug vorgesehen Datenbus 7 übertragen.
Ferner sind im Fahrzeug Speicher 6 vorgesehen, deren Daten auch über den Datenbus 7 ausgelesen werden können. Die auf dem Datenbus 7 vorliegende Daten werden über die Schnittstelle 10 an die Datenverarbeitungseinrichtung 9, die im Fahrzeug vorgesehen ist, übertragen.
Des Weiteren sind Kommunikationsschnittstellen 8 vorgesehen, über welche Basisdaten von fahrzeug-externen Informationsquellen über die Schnittstelle 10 am die Datenverarbeitungseinrichtung 9 übertragen werden können.
Die über die Schnittstelle 10 der Datenverarbeitungseinrichtung 9 zugeführten Daten werden einer Interpretationseinrichtung 11 sowie einer Einrichtung 12 zum Erstellen eines Benutzermodells übertragen. Ferner werden die Daten direkt an die Schnittstelle 13 übertragen. Über die Schnittstelle 13 gelangen die über die Interpretationseinrichtung 11 und die Einrichtung 12 gewonnenen Daten sowie die über die Schnittstelle 10 eingelesenen Basisdaten an das Steuergerät 14 für ein Navigationsgerät des Fahrzeugs. Das Steuergerät 14 greift auf an sich bekannte Weise auf einen Speicher 15 zu, der beispielsweise digitale Straßenkarten enthalten kann. Die digitalen Straßenkarten umfasst auch Zusatzinformationen, wie so genannte Points of Interest 17. Wie es später beschrieben wird, bestimmt das Steuergerät 14 in Abhängigkeit von den gewonnenen Kontextdaten die Anzahl der Points of Interest 17, die dem Fahrer oder den Fahrzeuginsassen zur Kenntnis gebracht werden. Außerdem wird eine Auswahl der Points of Interest 17 getroffen. Das Steuergerät 14 überträgt schließlich an eine Anzeigevorrichtung 16 Anzeigedaten.
Ein Beispiel für Anzeigevorrichtungen und angezeigte Informationen ist den 4A und 4B gezeigt. Es wird eine Straßenkarte dargestellt, welche Zusatzinformationen, wie beispielsweise Restaurants, Geschäfte, Sehenswürdigkeiten und Tankstellen enthält. Diese Zusatzinformationen werden in Form von Icons in der Kartendarstellung des Navigationssystems angezeigt. Der Nutzer kann die Icons über ein Touchscreen anwählen und erhält daraufhin weiterführende Informationen und Interaktionsmöglichkeiten. Da für eine Region, die auf der digitalen Straßenkarte angezeigt wird, üblicherweise eine sehr große Anzahl von Points of Interest gespeichert sind, wird erfindungsgemäß eine kontextadaptive Selektion der Points of Interest im Navigationssystem durchgeführt, wodurch einer Informationsüberflutung durch eine unüberschaubare Menge von Points of Interest in der Karte vorgebeugt wird. Durch die Selektion der Points of Interest wird zum einen die Anzahl der Icons für die Points of Interest an die verfügbaren kognitiven Resourcen des Fahrers in Abhängigkeit von der Fahraufgabe angepasst. Zum anderen wird eine Kombination von Points of Interest ermittelt, die den aktuellen Wünschen und Interessen des Nutzers, d.h. insbesondere des Fahrers, möglichst gut entspricht.
In 4A ist beispielsweise der Fall gezeigt, dass der Tankfüllstand gering ist, so dass vermehrt Icons 19 für Tankstellen in der näheren Umgebung angezeigt werden. In 4B ist der Fall gezeigt, dass die Kontextdaten anzeigen, dass der Fahrer an Sehenswürdigkeiten in der Umgebung interessiert sein könnte. Die Icons 19 für die Tankstellen sind hier gänzlich ausgeblendet und statt dessen werden Icons 18 für Sehenswürdigkeiten gezeigt.
Das Display der Anzeigevorrichtung 16 kann ein herkömmliches TFT-, LCD- oder ein Plasmadisplay sein. Die Anzeigevorrichtung kann jedoch auch ein Display zur autostereoskopen dreidimensionalen Darstellung von Bildern umfassen. Um die autostereoskopische Wirkung zu erzielen ist vor dem Display eine Maske angeordnet, welche die Lichtemission des von dem Display abgestrahlten Lichts so verändert, dass autostereoskopische Bilder darstellbar sind. Bei der Maske handelt es sich insbesondere um eine wellenlängenselektive Filtermaske bzw. eine optische Strukturmaske. Die Maske ermöglicht es, zwischen Teilbildern, die zu verschiedenen Ansichten gehören, zu unterscheiden und jede Ansicht in eine andere Richtung abzustrahlen. Es können somit Teilbilder für das rechte und für das linke Auge getrennt werden. Beim Betrachten der Anzeigevorrichtung können die Teilbilder zu einer dreidimensionalen Ansicht zusammengesetzt werden. Hierfür sind keine weiteren Hilfsmittel, wie Brillen oder dgl., erforderlich. Hinsichtlich weiterer Details dieser Anzeigevorrichtung wird auf die DE 103 09 194 A1 und die DE 103 20 530 A1 verwiesen.
Mit Bezug zu 5 wird erläutert, wie die Interpretationseinrichtung 11 Kontextdaten gewinnt. Als Beispiel wird die Aufmerksamkeitsbeanspruchung des Fahrers und eine diesem Wert zugeordnete Wahrscheinlichkeitsverteilung berechnet. Es wird betont, dass die Schlussfolgerungen, die zu dem Wert für die Aufmerksamkeitsbeanspruchung und der zugeordneten Wahrscheinlichkeit führen, mit Unsicherheiten behaftet ist. Es kann insbesondere nicht mit absoluter Sicherheit eine erhöhte Aufmerksamkeitsbeanspruchung aufgrund der gewonnen Basisdaten erschlossen werden. Anhand der Basisdaten lässt sich aber eine Wahrscheinlichkeit für eine erhöhte Aufmerksamkeitsbeanspruchung ermitteln.
Für diese Schlussfolgerungen unter Unsicherheit wird erneut ein Bayes'sches Netz verwendet. Dieses Bayes'sche Netz ist in 5 gezeigt. In diesem Bayes'schen Netz repräsentieren die Pfeile kausale Zusammenhänge im Sinne von „x hat einen direkten Ein fluss auf y". Die Balkendiagramme beschreiben die Wahrscheinlichkeitsverteilungen, die bestimmten Kontextdaten zugeordnet sind. Wird der Wert 100 in dem Balkendiagramm für einen bestimmten Wert angegeben, handelt es sich um Basisdaten, die einen sicheren Wert besitzen. Sie stellen die direkt beobachtbaren Variablen des Bayes'schen Netzes dar.
Als Variablen des Bayes'schen Netzes werden folgende Basisdaten verwendet, die über die Schnittstelle 10 der Datenverarbeitungseinrichtung 9 zugeführt werden: Der Tankfüllstand besitzt den Zustand „Reserve", der Wischer besitzt den Zustand „schnell", die Fahrzeuggeschwindigkeit besitzt den Zustand „schnell", das Fahrlicht besitzt den Zustand „an" und die Uhrzeit den Zustand „abends".
Wie aus 5 ersichtlich, ergibt sich für die Aufmerksamkeitsbeanspruchung des Fahrers, dass diese mit einer Wahrscheinlichkeit von 97,65 % erhöht ist und mit einer Wahrscheinlichkeit von 2,35 % normal ist. Aus diesen und ggf. weiteren Kontextdaten kann das Steuergerät 14 für das Navigationsgerät folgern, dass eine geringe Anzahl von Points of Interest dargestellt werden. Außerdem kann anhand es Tankfüllstandssensors gefolgert werden, dass vom Fahrzeug erreichbare Tankstellen bevorzugt als Icons von der Anzeigevorrichtung 16 angezeigt werden.
Mit Bezug zu 6 wird ein weiteres Bayes'sches Netz erläutert, welches von der Interpretationseinheit 11 verwendet wird, um das Interesse des Fahrers an bestimmten Kategorien von Points of Interest zu bestimmen. Wenn beispielsweise das Interesse des Fahrers an Informationen über sich an der Fahrtroute befindlichen Raststätten eingeschätzt werden soll, werden komplexe Schlussfolgerungen gezogen. Dieses Interesse kann nämlich z. B. von der Tageszeit, von Zeitdruck und vom Zweck der Fahrt abhängen, wobei Letztere möglicherweise aus der Anzahl der Insassen, der Beladung des Kofferraums und Informationen über die Existenz bzw. die Benutzung eines Dachgepäckträgers ableitbar ist.
Weitere Kontextdaten ergeben sich aus der Einheit 12 der Datenverarbeitungseinrichtung 9 (3), welche ein Benutzermodell erstellt. Auch hier werden die als Basisdaten zur Verfügung stehenden Informationen interpretiert, so dass entsprechende Kontextdaten und deren Wahrscheinlichkeitsverteilung gewonnen werden. Als Basisdaten für das Benutzermodell wird beispielsweise die Person des Fahrers bestimmt und aus Speichern individuelle Merkmale und Vorlieben des Fahrers sowie seine Bedienhistorie bezüglich der Interaktion mit dem Fahrzeug und den darin vorhandenen Bedienelementen ausgelesen. Außerdem können die Basisdaten physiologische und psychologische Daten zu dem Fahrer enthalten. Aus den Sensoren für die Airbagsteuerung kann ferner das Gewicht und die Größe des Fahrers und ggf. weiterer Fahrzeuginsassen sowie die ungefähre Position der Insassen ermittelt werden. Die Einrichtung 12 kann diese Basisdaten erneut mittels eines Bayes'schen Netzes so interpretieren, dass Kontextdaten gewonnen werden, denen eine Wahrscheinlichkeitsverteilung zugeordnet ist.

Claims

Verfahren zum Gewinnen von situationsabhängigen Kontextdaten in einem Fahrzeug, bei dem kontextbezogene Basisdaten erfasst werden und die Basisdaten mittels einer Datenverarbeitungseinrichtung (9) so interpretiert werden, dass Kontextdaten gewonnen werden, denen eine Wahrscheinlichkeitsverteilung zugeordnet ist.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Basisdaten mittels Sensoren (5) des Fahrzeugs erfasst werden.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass Basisdaten aus zumindest einem in dem Fahrzeug vorgesehenen Speicher (6) ausgelesen werden.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass Basisdaten mittels zumindest einer Kommunikationsschnittstelle (8) von fahrzeugexternen Informationsquellen übertragen werden.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass Basisdaten physikalische Daten der Umgebung des Fahrzeugs, Daten zur Verkehrssituation in der Umgebung und/oder auf der Route des Fahrzeugs, Daten zum Fahrzeuginnenraum, Daten zu Fahrzeuginsassen und/oder Daten zum Betriebszustand des Fahrzeugs umfassen.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zur Interpretation der Basisdaten ein gerichteter azyklischer Graph verwendet wird.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zur Interpretation der Basisdaten ein Bayes'sches Netz verwendet wird, dessen Variablen die Basisdaten bilden.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Kontextdaten die Aufmerksamkeitsbeanspruchung und/oder den Stresslevel des Fahrers des Fahrzeugs umfassen.
Verfahren zur Auswahl von Informationen, die in einem Fahrzeug einem Fahrzeuginsassen zur Kenntnis zu bringen sind, bei dem mittels des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 8 situationsabhängige Kontextdaten, denen eine Wahrscheinlichkeitsverteilung zugeordnet ist, gewonnen werden und Informationen, die in dem Fahrzeug dem Fahrzeuginsassen zur Kenntnis zu bringen sind, aus einer Gesamtmenge von Informationen in Abhängigkeit von den Kontextdaten ausgewählt werden.
Verfahren nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Kontextdaten das Interesse des Fahrers des Fahrzeugs an zumindest einer Teilmenge der Gesamtmenge von Informationen umfassen.
Verfahren nach Anspruch 9 oder 10, dadurch gekennzeichnet, dass die Kontextdaten ein aus individuellen Benutzerdaten gewonnenes Benutzermodell des Fahrers des Fahrzeugs umfassen.
Verfahren nach einem der Ansprüche 9 bis 11, dadurch gekennzeichnet, dass Informationen, die in dem Fahrzeug einem Fahrzeuginsassen zur Kenntnis zu bringen sind, visuelle Anzeigeinhalte sind.
Verfahren nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass die Menge der visuellen Anzeigeinhalte in Abhängigkeit von den Kontextdaten bestimmt wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 12 oder 13, dadurch gekennzeichnet, dass die visuellen Anzeigeinhalte in Abhängigkeit von den Kontextdaten bestimmt werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 12 bis 14, dadurch gekennzeichnet, dass die visuellen Anzeigeinhalte Zusatzinformationen einer Anzeige eines Navigationssystems sind.
Vorrichtung zum Gewinnen von situationsabhängigen Kontextdaten in einem Fahrzeug mit Mitteln zum Erfassen von Basisdaten und einer mit den Datenerfassungsmitteln gekoppelten Datenverarbeitungseinrichtung (9) mit Mitteln (11, 12) zum Interpretieren der Basisdaten derart, dass Kontextdaten gewinnbar sind, denen eine Wahrscheinlichkeitsverteilung zugeordnet ist.
Vorrichtung nach Anspruch 16, dadurch gekennzeichnet, dass die Mittel zum Gewinnen von Basisdaten im Fahrzeug vorgesehene Sensoren (5) umfassen.
Vorrichtung nach Anspruch 16 oder 17, dadurch gekennzeichnet, dass die Mittel zum Gewinnen der Basisdaten zumindest einen Speicher (6) umfassen, in dem Basisdaten gespeichert sind.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 16 bis 18, dadurch gekennzeichnet, dass die Mittel zum Gewinnen der Basisdaten zumindest eine Kommunikationsschnittstelle (8) umfassen, über welche Basisdaten von fahrzeug-externen Informationsquellen übertragbar sind.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 16 bis 19, dadurch gekennzeichnet, dass die Mittel (11, 12) zum Interpretieren der Basisdaten einen gerichteten azyklischen Graphen verwenden.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 16 bis 20, dadurch gekennzeichnet, dass die Mittel (11, 12) zum Interpretieren der Basisdaten ein Bayes'sches Netz verwenden, dessen Variablen die Basisdaten bilden.
Vorrichtung nach einem der Ansprüche 16 bis 21, dadurch gekennzeichnet, dass die Kontextdaten die Aufmerksamkeitsbeanspruchung und/oder den Stresslevel des Fahrers des Fahrzeugs umfassen.
Informationssystem für Insassen eines Fahrzeugs umfassend die Vorrichtung zum Gewinnen von situationsabhängigen Kontextdaten nach einem der Ansprüche 16 bis 22 und einer Einrichtung (14), mit welcher aus einer Gesamtmenge von Informationen in Abhängigkeit von den Kontextdaten die Informationen auswählbar sind, die in dem Fahrzeug den Fahrzeuginsassen zur Kenntnis zu bringen sind.
Informationssystem nach Anspruch 23, dadurch gekennzeichnet, dass das Informationssystem zumindest eine Anzeigevorrichtung (16) umfasst, mit welcher die Informationen, die den Fahrzeuginsassen zur Kenntnis zu bringen sind, anzeigbar sind.
Informationssystem nach Anspruch 23 oder 34, dadurch gekennzeichnet, dass das Informationssystem ein Navigationssystem umfasst.