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Die
Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Einrichtung zum Identifizieren
des Fahrers eines Fahrzeugs aufgrund eines biometrischen Systems.
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Biometrische
Systeme haben die Aufgabe, die Identität von Personen mit Hilfe biometrischer Merkmale
festzustellen oder zu bestätigen.
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Biometrische
Merkmale sind personengebunden, das heißt untrennbar mit der Person
des Nutzers verbunden. Biometrische Merkmale können entweder physiologische
bzw. antropometrische Merkmale (wie das Linienmuster eines Fingerabdrucks)
oder Verhaltensmerkmale (wie die Art zu unterschreiben) sein.
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Ein
Vorteil biometrischer Systeme liegt in einem Komfortgewinn für den Nutzer.
Da die biometrischen Merkmale fest mit der Person des Nutzers verbunden
sind, führt
er diese stets mit sich, das heißt er kann sie weder vergessen
noch verlieren.
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Ein
weiterer Vorteil liegt in dem erzielbaren Sicherheitsgewinn. Da
die biometrischen Merkmale personengebunden sind, können sie
weder willentlich weitergegeben werden noch lassen sie sich entwenden.
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Biometrische
Systeme werden aufgrund dieser Vorteile zum Prüfen der Zugangsberechtigung angewandt.
Beispielsweise sind moderne Laptops teilweise mit einem Fingerabdrucksensor
versehen, durch den eine mechanische oder durch Eingabe eines Kodes
(PIN) Zugangskontrolle entbehrlich wird.
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Die
Fingerabdruckerkennung wird auch bei Kraftfahrzeugen angewandt,
um den Zugang zu einem Fahrzeug zu kontrollieren.
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Aufgabe
der vorliegenden Erfindung ist es, ein verbessertes Verfahren und
eine verbesserte Einrichtung zum Identifizieren des Fahrers eines
Fahrzeugs mit Hilfe biometrischer Merkmale zu schaffen.
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Die
Aufgabe wird gelöst
mit einem Verfahren zum Identifizieren des Fahrers eines Fahrzeugs
erfindungsgemäß mit den
Schritten:
- (a) Ermitteln eines fahrerbezogenen
Profils aus einer Mehrzahl biometrischer Kennwerte;
- (b) Bestimmen eines Übereinstimmungsgrades des
Profils mit einem in einem Datenspeicher gespeicherten fahrerbezogenen
Referenzprofil;
- (c) Ausgeben eines Signals, wenn der Übereinstimmungsgrad ein vordefiniertes
Kriterium erfüllt.
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Beim
erfindungsgemäßen Verfahren
werden mindestens zwei biometrische Kennwerte ermittelt, die biometrischen
Merkmalen zugeordnet sind. Die biometrischen Kennwerte können beispielsweise über geeignete
Sensoren unmittelbar gemessen oder mittelbar aus bestimmten Einstellungen
im Fahrzeug abgeleitet werden.
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Im
Gegensatz zu herkömmlichen
biometrischen Systemen wird die Berechtigung des Fahrers zur Nutzung
des Fahrzeugs nicht mit einem einzigen biometrischen Merkmal überprüft, sondern
mit mehreren biometrischen Merkmalen. Durch die Kombination mehrerer
biometrischer Merkmale wird ein komplexes fahrerbezogenes Profil
erstellt, das ein sehr hohes Maß an
Vertrauen darin begründet,
dass tatsächlich
ein berechtigter Fahrer das Fahrzeug nutzt.
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Ein
weiterer Vorteil des erfindungsgemäßen Verfahrens liegt in der
Möglichkeit
einer kontinuierlichen Berechtigungsprüfung. Bei herkömmlichen
Verfahren wird die Zugangsberechtigung zu dem Fahrzeug nur einmalig
geprüft,
beispielsweise beim Entriegeln der Tür oder beim Starten des Motors.
Das erfindungsgemäße Verfahren
ermöglicht
demgegenüber
eine Berechtigungsprüfung
auch während
der Fahrt des Fahrzeugs. Das erfindungemäße Verfahren verhindert damit,
dass eine einmalige Zugangskontrolle zu dem Fahrzeug überwunden
und dann mit dem Fahrzeug unberechtigt gefahren wird. Damit ist ein
erheblicher Sicherheitsgewinn verbunden.
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Das
erfindungsgemäße Verfahren
kann darüber
hinaus auch in Kombination mit bekannten Verfahren verwendet werden.
Damit zeichnet es sich durch eine hohe Kompatibilität aus, die
bei einer industriellen Verwertung von großer Bedeutung ist.
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Zweckmäßig wird
das Referenzprofil in einem Lernmodus ermittelt. Beispielsweise
kann vorgesehen sein, dass der Lernmodus eine akkumulierte Darstellung
gemessener Sensorwerte oder eine Kombination dieser Sensorwerte
zur Verfügung
stellt, aus denen biometrische Kennwerte abgeleitet und das Referenzprofil
erstellt werden. Eine besonders einfache Akkumulation jedes einzelnen
Sensorwertes besteht darin, eine Häufigkeitsverteilung der Sensorwerte
zu ermitteln. Die Häufigkeitsverteilung
lässt sich
dann im Referenzprofil als Wahrscheinlichkeitsverteilung für einen
Sensorwert nutzen. Der Mittelwert der Häufigkeitsverteilung kann als
Punkt der höchsten
Wahrscheinlichkeit für
eine bestimmte Einstellung und die Standardabweichung als Sensitivität des Fahrers
gegenüber
einer bestimmten Einstellung interpretiert werden. Im letzten Fall
heißt
das, je sensitiver der Fahrer auf eine Varianz des Einstellwertes reagiert,
desto geringer ist die Standardabweichung.
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Die
Ermittlung des Referenzprofils im Lernmodus ist aber nicht auf die
vorstehende Methode beschränkt.
Vielmehr kann jede Art von Zugehörigkeitsfunktion
genutzt werden.
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Auch
komplexere Verfahren kommen für
die Ermittlung des Referenzprofils in Betracht. Beispielsweise lassen
sich neuronale Netze zur Darstellung einer akkumulierten Datenmenge
eines Sensors einsetzen.
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Es
kann sich auch anbieten, eine Kombination der einzelnen, den Sensordaten
zugeordneten aktuellen Wahrscheinlichkeiten durch eine Mittelwertbildung
zu bilden. Mit geeigneten Verfahren lässt sich der innere Zusammenhang
zwischen Kenn-, Einstell-, Bedien- und/oder Funktionsgrößen im Fahrzeug
und den biometrischen Kennwerten des Fahrers näherungsweise beschreiben. Beispielsweise lassen
sich Verfahren verwenden, die gewichtete kombinierte Mittelwerte
bilden oder auf Bayesschen Netzwerken, Fuzzy Logik oder Neuronalen
Netzen beruhen. Bei Verwendung von Fuzzy Logik Verfahren oder Neuronalen
Netzen lässt
sich der innere Zusammenhang mittels geeigneter Trainingsdatensätzen erlernen.
Neuronale Netze bieten aber auch die Möglichkeit, statistische und
innere Zusammenhänge ohne
weitere Zwischenschritte zu erlernen.
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Um
einen Missbrauch des Lernmodus zu vermeiden, wird dieser zweckmäßig extern
oder durch Eingabe eines Sicherheitskodes (PIN) freigeschaltet.
Der Lernmodus kann vorsehen, dass für einen neuen berechtigten
Fahrer des Fahrzeugs ein Referenzprofil erstellt wird. Denkbar ist
es auch, dass ein vorkonfiguriertes Referenzprofil an einen neuen berechtigten
Fahrer angepasst wird.
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In
einer besonderen Ausführungsform
ist vorgesehen, dass der Lernmodus auch dann aktiviert werden kann,
wenn bereits ein Referenzprofil für einen bestimmten berechtigten
Fahrer in dem Datenspeicher gespeichert ist. In diesem Fall wird
im Rahmen des Lernmodus das bereits vorhandene Referenzprofil an
die sich eventuell geänderten
biometrischen Merkmale des Fahrers angepasst. Auf diese Weise lassen
sich die Genauigkeit und damit auch die Zuverlässigkeit der Identifizierung
des berechtigten Fahrers erhöhen.
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Biometrische
Kennwerte lassen sich den Einstellungen des Fahrersitzes zuordnen.
Zu diesen Einstellungen zählen
beispielsweise die Position des Fahrersitzes in Längsrichtung,
die Höhe,
die Steilheit der Rückenlehne
und/oder die Position der Kopfstütze.
So kann beispielsweise aus der eingestellten Höhe und Position des Fahrersitzes
in Längsrichtung auf
die Beinlänge
des Fahrers geschlossen werden.
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Weitere
biometrische Kennwerte lassen sich auch Einstellungen der Bedien- und/oder Funktionselemente
des Fahrzeugs zuordnen. Hier sind beispielsweise die Einstellungen
der Lenksäule,
der Spiegel und/oder der Gurthöhe
zu nennen.
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Weitere
biometrische Kennwerte lassen sich Messwerten entnehmen, die von
passiven Sicherheitssystemen detektiert werden. Zu denken ist etwa an
die Flächenpressung
des Fahrersitzes, das Gewicht des Fahrers, die Kopfposition des
Fahrers und/oder die Gurtlänge.
Beispielsweise lassen sich aus der Gurtlänge Rückschlüsse auf die Kontur des Fahrers
ziehen.
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Vorteilhaft
wird der Übereinstimmungsgrad durch
eine Wahrscheinlichkeit beschrieben. Mit statistischen Verfahren
lassen sich sehr zuverlässige Aussagen
darüber
treffen, ob die Hypothese, ein aktueller Fahrer des Fahrzeugs stimme
mit einem gespeicherten Referenzprofil überein, auch bei einer Kombination
einer Mehrzahl biometrischer Kenngrößen bestimmen. Für diese
Zwecke ist ein Bayessches Netzwerk besonders geeignet. Wird die
Wahrscheinlichkeit mit dem Bayesschen Netzwerk berechnet, in das
die biometrischen Kenngrößen unmittelbar
oder mittelbar eingegeben werden. Unmittelbar meint in diesem Zusammenhang,
dass die von geeigneten Sensoren ermittelten biometrischen Kenngrößen in das
Bayessche Netzwerk eingegeben wird. Mittelbar meint dagegen, dass
aus den gemessenen biometrischen Kennwerten Zustandsgrößen abgeleitet
werden, die in das Bayessche Netzwerk eingegeben werden.
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In
einer weiteren Ausführungsform
wird der Übereinstimmungsgrad
mit Hilfe einer Fuzzy-Logik ermittelt.
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In
einer besonderen Ausführungsform
werden die Schritte (a), (b) und (c) kontinuierlich durchgeführt, wenn
sich ein Fahrer auf dem Fahrersitz befindet. Hierdurch wird verhindert,
dass eine einmalige Überprüfung der
Zugangsberechtigung von einem unberechtigten Fahrer überwunden
wird und dann das Fahrzeug unberechtigt nutzt. Kontinuierlich in diesem
Sinne meint eine Überprüfung während der gesamten
Nutzung des Fahrzeugs, also beispielsweise von dem Entriegeln zum
Verriegeln der Türen oder
während
sich eine Person auf dem Fahrersitz befindet. Die Überprüfung kann
somit auch periodisch erfolgen.
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Da
sich das fahrerbezogene Profil nur ändert kann, wenn sich mindestens
eine berücksichtiger Kenn-,
Einstell-, Bedien- oder Funktionsgröße verändert, ist es zweckmäßig, diese
Veränderung
zu detektieren und die Schritte (a), (b) und (c) auszuführen.
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Um
einen unberechtigten Zugriff auf das Referenzprofil oder unberechtigte
Manipulationen an dem Referenzprofil zu verhindern, ist es vorzugsweise
verschlüsselt
in dem Datenspeicher gespeichert.
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In
einer Ausführungsform
besteht das Kriterium darin, dass der Übereinstimmungsgrad in einem Intervall
liegt. Beispielsweise kann das Kriterium dahingehend definiert sein,
dass der Übereinstimmungsgrad
einen bestimmten Schwellwert nicht erreicht. Dann ist das Intervall
von Null bis zu dem Schwellwert definiert.
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Das
Kriterium kann auch dahingehend definiert werden, dass der Übereinstimmungsgrad
in einem von mehreren überschneidungsfreien
Intervallen liegt und den Intervallen unterschiedliche Signale zugeordnet
sind. Dies kann sinnvoll sein, um eine gewisse Unsicherheit bei
dem ermittelten Übereinstimmungsgrad
zu berücksichtigen.
Die Unsicherheit kann Folge eines ungewöhnlichen Verhaltens des berechtigten
Fahrers sein, etwa durch eine von seinen normalen Gewohnheiten abweichende
Sitzeinstellung. Dann ist es sinnvoll, dass solchen Unsicherheiten
durch abgestufte Signale Rechnung getragen wird. Bei einer geringen
Unterschreitung eines vordefinierten Schwellwertes kann als mildeste
Form eines Signals eine SMS an den berechtigten Fahrer geschickt
werden. Bei einer größeren Abweichung
kann die Akti vierung einer Wegfahrsperre oder die Aktivierung eines,
das zweckmäßigerweise
auf dem GPS (Global Positioning System) beruht.
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Die
Aufgabe wird ferner gelöst
durch eine Einrichtung zum Identifizieren des Fahrers eines Fahrzeugs,
die gekennzeichnet ist durch
- (a) Sensoren zur
Erfassung von biometrischen Kennwerten,
- (b) einen Datenspeicher zur Speicherung eines fahrerbezogenen
Referenzprofils, das aus biometrischen Kennwerten gebildet ist,
- (c) eine mit den Sensoren und dem Datenspeicher in Verbindung
stehende Auswerteeinheit zur Bestimmung eines Übereinstimmungsgrades des aus
den biometrischen Kennwerten ermittelten Profils und dem in dem
Datenspeicher gespeicherten Referenzprofils und
- (d) einem Signalgeber zur Ausgabe eines Signals, wenn der bestimmte Übereinstimmungsgrad
ein vordefiniertes Kriterium erfüllt.
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Die
erfindungsgemäße Einrichtung
weist eine hohe Zuverlässigkeit
der Zugangskontrolle zu dem Fahrzeug auf, da mindestens zwei biometrische Kennwerte
verarbeitet werden. Durch eine Mehrzahl von Kennwerten ist es möglich, komplexe
Profile zu erstellen, mit denen eine hohe Sicherheit erreicht wird.
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Die
biometrischen Kennwerte können
unmittelbar gemessen oder mittelbar aus anderen Größen abgeleitet
werden. Unter Sensoren sind solche Elemente im Fahrzeug zu verstehen,
die geeignet sind, Kenn-, Einstell-, Bedien- und/oder Funktionsgrößen zu liefern,
aus denen sich biometrische Kennwerte gewinnen lassen.
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Ein
weiterer Vorteil besteht darin, dass die erfindungsgemäße Einrichtung
nicht nur – wie
bisher – eine
einmalige Zugangskontrolle durchführt, sondern eine kontinuierliche Überprüfung der
Berechtigung des Fahrers ermöglicht.
Zweckmäßig erfolgt eine Überprüfung auf
jeden Fall bei jeder Änderung zu
berücksichtigender
Kenn-, Einstell-, Bedien- und/oder Funktionsgrößen.
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Gemäß einem
weiteren Aspekt löst
die Erfindung das Problem durch ein Verfahren zum Identifizieren
eines Fahrers eines Fahrzeugs mit den Schritten: (aa) Ermitteln
von mindestens einem von einem Verhalten des Fahrers bei einer Bedienung
eines Steuerelements des Fahrzeugs abhängigen Kennwert, (bb) aus dem
mindestens einen Kennwert und aus mindestens einem, in einem Speicher
abgelegten Referenzwert für
einen Berechtigten Berechnen eines Identitätswerts, der mit einer Wahrscheinlichkeit
korreliert, dass der Fahrer mit dem Berechtigten identisch ist,
und (cc) Ausgeben eines Signals, wenn der Identitätswert außerhalb
eines voreingestellten Intervalls liegt.
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Gemäß einem
weiteren Aspekt löst
die Erfindung das Problem durch eine Vorrichtung zur Identifizierung
eines Fahrers eines Fahrzeugs mit: (aa) einer Recheneinheit, die
mit mindestens einem Sensor zum Ermitteln von mindestens einem von
einem Verhalten des Fahrers bei einer Bedienung des Steuerelements
abhängigen
Kennwert verbunden ist, (bb) die eingerichtet ist, um aus dem mindestens
einen Kennwert und aus mindestens einem in einem Speicher abgelegten
Referenzwert für
einen Berechtigten einen Identitätswert
zu berechnen, der mit einer Wahrscheinlichkeit korreliert, dass
der Fahrer mit dem Berechtigten identisch ist, und um (cc) ein Signal
auszugeben, wenn der Identitätswert
außerhalb eines
voreingestellten Intervalls liegt.
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Vorteilhaft
an diesem Aspekt der Erfindung ist, dass sie eine permanente Kontrolle
gestattet, ob der Fahrer ein Berechtigter ist. Wird also ein Berechtigter
durch einen nicht berechtigten Fahrer ersetzt, so kann das detektiert
und es können
Gegenmaßnahmen
eingeleitet werden.
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Vorteilhaft
ist zudem, dass Kennwerte ermittelbar sind, die dem Fahrer selbst
und Dritten nicht bewusst sind. Derartige Kennwerte können von
Dritten daher nicht simuliert oder nachgeahmt werden. Das erhöht die Sicherheit
vor Fahrzeugdiebstahl.
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Ein
weiterer Vorteil ist, dass Kennwerte aus Daten gewonnen werden können, die
beim Betreiben des Fahrzeugs ohnehin anfallen. Die Erfindung kann daher
sehr einfach umgesetzt werden und erfordert keine neuen Komponenten
für das
Fahrzeug. Es ist zudem ein Vorteil, dass die Identifizierung ohne
Wissen des Fahrers durchgeführt
werden kann, so dass ein Nichtberechtigter nicht feststellen kann,
dass seine mangelnde Berechtigung bereits festgestellt ist und Gegenmaßnahmen
eingeleitet worden sind.
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Die
im Folgenden beschriebenene Vorteile und Merkmale des weiteren Aspekts
der Erfindung lassen sich mit allen oben beschriebenen Merkmalen kombinieren.
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Im
Rahmen der folgenden Beschreibung wird unter einem Fahrzeug insbesondere
ein Personen- oder Nutzkraftwagen verstanden. Unter einem Steuerelement
werden insbesondere Vorrichtungen verstanden, die dem Steuern von
Komponenten des Fahrzeugs dienen. Steuerelemente sind beispielsweise
solche, die der Steuerung des Fahrzeugs dienen, wie beispielsweise
das Gaspedal, die Bremse, die Kupplung oder das Lenkrad. Ein Steuerelement sind
insbesondere aber auch Vorrichtungen, mit denen Komponenten des
Fahrzeugs gesteuert werden, die das Umfeld des Fahrers gestalten.
Beispiele für derartige
Steuerelemente sind solche einer Klimaanlagen, einer Radioanlage
oder eines Verdecks bei einem Cabriolet. Bedienelemente für Sicherheitseinrichtungen,
wie beispielsweise ein Zündschloss,
eine Geheimzahl-Eingabetastatur,
ein Irisscanner und ähnliche
Mittel zum Erfassen biometrischer Merkmale werden nicht als Steuerelemente
betrachtet.
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Unter
einem Identitätswert
wird insbesondere jedes mathematische Objekt verstanden, das eine Aussage
darüber
codiert, mit welcher Zuversicht die Aussage getroffen werden kann,
dass der Fahrer mit einem Berechtigten identisch ist.
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Unter
einem Ausgeben eines Signals wird insbesondere jede Mitteilung an
eine externe Komponente verstanden, die eine Mitteilung darüber codiert,
dass der Identitätswert
außerhalb
des voreingestellten Intervalls liegt. Es ist möglich, nicht aber notwendig,
dass dieses Signal vom Menschen wahrnehmbar ist. So ist es beispiels weise
möglich,
dass das Signal darin besteht, dass eine Nachricht an eine Sicherheitszentrale
gefunkt wird, dass ein Nichtberechtigter der Fahrer ist.
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In
einer bevorzugten Ausführungsform
umfasst das Verfahren den Schritt eines Erfassens einer Personenkennung
des Berechtigten, wobei der Identitätswert mit der Wahrscheinlichkeit
korreliert, dass der Fahrer identisch ist mit dem Berechtigten,
dessen Personenkennung erfasst wurde. Das erlaubt es, während der
gesamten Fahrt mit dem Fahrzeug festzustellen, ob der Fahrer diejenige
Person ist, deren Personenkennung eingegeben worden ist. Das erfindungsgemäße Verfahren
eignet sich daher auch zur Lenkzeitüberwachung von Fahrern.
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Bevorzugt
ist der Referenzwert ein Mittelwert oder eine Standardabweichung über eine
Vielzahl von zu früheren
Zeitpunkten ermittelten Kennwerten. Diese zu früheren Zeitpunkten ermittelten
Kennwerte werden bevorzugt in einer Lernphase aufgenommen, während der
durch geeignete Vorkehrungen sichergestellt ist, dass die Person
der Fahrer ist, die zu der Personenkennung korrespondiert.
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In
einer bevorzugten Ausführungsform
erfolgt das Berechnen des Identitätswerts unter Verwendung eines
neuronalen Netzes und/oder einer Fuzzy-Logik. Neuronale Netze und
Fuzzy-Logik haben sich als geeignete Methoden erwiesen, um eine Ähnlichkeit
von komplexen Strukturen wie einem Kennwertvektor einerseits und
einem Referenzwertvektor andererseits zu bewerten.
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Bevorzugt
ist der Identitätswert
ein Schätzwert
für die
Wahrscheinlichkeit oder eine Zugehörigkeit, dass der Fahrer mit
dem Berechtigten identisch ist. Dieser Schätzwert wird bevorzugt unter
Verwendung eines Bayes'schen
Netzes errechnet. Vorteilhaft hieran ist, dass ein besonders verlässlicher
Zahlenwert darüber
vorliegt, wie hoch das Risiko ist, dass der Fahrer nicht mit dem
Berechtigten identisch und daher nicht zum Fahren des Fahrzeugs
berechtigt ist. Das erlaubt es zudem, die Wahrscheinlichkeit eines Fehlalarms
abzuschätzen,
also den Fall, dass ein Berechtigter als Nichtberechtigter erkannt
wird.
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Bevorzugt
werden bei Schritt (aa) mindestens drei von einem Verhalten des
Fahrers bei der Bedienung von mindestens einem Steuerelement des
Fahrzeugs abhängige
Kennwerte erfasst. Die Sicherheit, mit der eine Aussage über die
Berechtigung bzw. die mangelnde Berechtigung eines Fahrers getroffen
werden kann, steigt in der Regel mit zunehmender Zahl an betrachteten
Kennwerten. Besonders bevorzugt wird daher eine Vielzahl von Kennwerten
erfasst, beispielsweise mehr als 10 oder sogar mehr als 25. Besonders
bevorzugt werden die Kennwerte aus dem Verhalten des Fahrers bei
der Bedienung von mindestens drei Steuerelementen des Fahrzeugs
ermittelt.
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In
einer bevorzugten Ausführungsform
werden die mindestens drei Kennwerte zu einem Kennwertvektor zusammengefasst,
wobei die Kennwerte bevorzugt vor dem Zusammenfassen auf eine zuvor festgelegte
Einheit normiert werden, wie beispielsweise auf 0 bis 100 % für die Kennwerte
des in Betracht kommenden Bereichs. Es ist zudem möglich, dass
zur Berechnung der Kennwerte herangezogene Daten vorab gefiltert
und/oder geglättet
werden. Derartige Filter- bzw. Glättverfahren sind an sich bekannt und
der Literatur zu entnehmen.
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In
einem bevorzugten Verfahren wird der Identitätswert aus einem Abstand des
Kennwertvektors von einem Referenzwertvektor berechnet. Mit diesem
Abstand ist insbesondere ein Abstand im mathematischen Sinne gemeint.
Bevorzugt ist dabei ein Abstand, der solche Kennwerte stärker gewichtet,
die zur Identifizierung besonders geeignet sind und für die Identifizierung
weniger geeignete Kennwerte untergedichtet.
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In
einem bevorzugten Verfahren wird der mindestens eine Kennwert aus
Sensordaten eines CAN(Controller Area Network)-Busses ermittelt.
Vorteilhaft hieran ist, dass in modernen Kraftfahrzeugen eine große Vielzahl
von Daten über
CAN-Busse zu einer Motorsteuerung geführt wird. Zur Durchführung eines
erfindungsgemäßen Verfahrens
können
daher Daten verwendet werden, die ohnehin erhoben werden. Das ermöglicht eine
besonders einfache und kostengünstige
Umsetzung der Erfindung.
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In
einem bevorzugten Verfahren ist mindestens einer der Kennwerte ein
mittlerer Abstand zu einem vorausfahrenden Fahrzeug, eine Standardabweichung
des Abstands zu einem vorausfahrenden Fahrzeug, eine mittlere Geschwindigkeitsabweichung
bezogen auf die zulässige
Geschwindigkeit und/oder eine Standardabweichung der Geschwindigkeitsabweichung
bezogen auf die zulässige
Geschwindigkeit, eine mittlere Time-to-Collision, eine Standardabweichung
der Time-to-Collision, eine mittlere Wechselgeschwindigkeit von
Gas auf Bremse, eine mittlere Längsbeschleunigung
bei ungebundenem Fahren, eine Standardabweichung der Längsbeschleunigung
bei ungebundenem Fahren, eine Lenkradgegenlenkbewegungsanzahl, eine
Standardabweichung eines Lenkwinkels in höheren Frequenzbereichen, eine
Lenkwinkelaktionsrate, eine Lenkwinkelentropie, eine mittlere Spurwechseldauer, eine
Standardabweichung der Spurwechseldauer, eine Fahrzeugposition relativ
zu einer Spurmitte, eine Standardabweichung der Fahrzeugposition
relativ zu der Spurmitte, eine Blickverteilung bei vorgegebenen Manövern, eine
mittlere Blickfixationszeit, eine Standardabweichung der Blickfixationszeit,
ein Mittelwert der Out-of-Window-Zeit, eine Standardabweichung der
Out-of-Window-Zeit, ein Mittelwert einer Übergangszeit zwischen interessierenden
Blickbereichen, eine Standardabweichung der Übergangszeit zwischen interessierenden
Blickbereichen, ein Mittelwert einer an der Klimaanlage eingestellten
Temperatur, eine Standardabweichung der an der Klimaanlage eingestellten
Temperaturen, eine Änderungshäufigkeit
von Einstellung der Klimaanlage, eine Auswahlhäufigkeit eines vorbestimmten
Radiosenders, eine Auswahlhäufigkeit
einer vorgegebenen Gattung bzw. Gruppe von Musikstücken, ein
Fahrwerksparameter, eine Häufigkeit
von Änderungen
von Fahrwerksparametern, eine Häufigkeit
von Handschaltungen bei einem Automatikgetriebe oder eine Häufigkeit
eines Wechsels zwischen Fern- und Abblendlicht.
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Der
mindestens eine Kennwert wird dazu beispielsweise aus den Signalen
eines entsprechenden Sensors auf den zugehörigen CAN-Bus abgeleitet. Die
Ableitung der Kennwerte aus den Sensordaten ist in den Quellen beschrieben,
die in dem AIDE-Projektbericht Deliverable 2.2.1 aufgeführt sind.
Die Auswahlhäufigkeit
einer vorgegebenen Gattung bzw. Gruppe von Musikstücken erfolgt
dabei beispielsweise nach dem Metadatenstandard MPEG 7. Zur Ermittlung
des Mittelwert bzw. der Standardabweichung wird der betreffende
Messwert beispielsweise in regelmäßigen Ab ständen gemessen und es wird ein
gleitender Mittelwert über
eine vorgegebene Anzahl an aufgenommenen Messwerten berechnet. Die
Standardabweichung wird ebenfalls anhand der so gewonnenen Daten
ermittelt. Eine Weitergabe der jeweiligen Messwerte zur Berechnung
des Mittelwerts bzw. der Standardabwertung erfolgt beispielsweise
erst nach einer zuvor definierten Zeit, um sich im weiteren Verlauf
wenig ändernde
Werte zu erhalten. Etwaige weitere bei der Auswertung zu berücksichtigende
Randbedingungen finden sich in dem oben genannten AIDE-Bericht.
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Ein
bevorzugtes Verfahren umfasst den zusätzlichen Schritt eines Erfassens
von mindestens einem biometrischen Merkmal des Fahrers, insbesondere
wie oben beschrieben, beispeilsweise von dessen Fingerabdruck, dessen
Irisabdruck oder von Gesichtsmerkmalen. Vorteilhaft hieran ist,
dass dieses biometrische Merkmal dazu verwendet werden kann, um
unter einer Vielzahl von möglichen
Berechtigten einen einzigen Berechtigten zu ermitteln. Das erfindungsgemäße Verfahren
ist dann in der Lage, während
der gesamten Fahrtdauer festzustellen, ob der Fahrer wechselt oder
nicht.
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Bei
einem bevorzugten Verfahren sind zwei voreingestellte Intervalle
vorgesehen und das Signal codiert die Intervalle, in denen der Identitätswert liegt. Das
ermöglicht
die Abgabe eines abgestuften Signals. Beispielsweise wird ein erstes
Intervall gewählt, das
so bestimmt ist, dass dann, wenn der Identitätswert in diesem Intervall
liegt, eine so hohe Sicherheit besteht, dass der Fahrer berechtigt
ist, dass keine Maßnahmen
eingeleitet müssen.
Ein zweites Intervall ist so gewählt,
dass nicht mit hinreichender Sicherheit ausgeschlossen werden kann,
dass der Fahrer mit dem Berechtigten identisch ist, jedoch auch
nicht mit hinreichender Sicherheit ausgeschlossen werden kann, dass
der Fahrer doch mit dem Berechtigten identisch ist. In diesem Fall
kann eine erste Art an Signal ausgegeben werden, das beispielsweise
den Halter des Fahrzeugs darüber
informiert, dass Zweifel an der Berechtigung des Fahrers bestehen. Es
kann zudem ein drittes Intervall vorgesehen sein, das so gewählt ist,
dass dann, wenn der Identitätswert
außerhalb
dieses Intervalls liegt, mit hinreichender Sicherheit der Fahrer
nicht berechtigt ist. In diesem Fall wird eine zweite Art von Signal
ausgegeben, die ein Fahrer des Fahrzeugs durch einen Unberechtigten codiert.
Ein derartiges Signal kann beispielsweise zu einem Tracking des
Fahrzeugs oder zu einem Alarm führen.
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In
einem bevorzugten Verfahren wird vor Schritt (aa) eine Personenkennung
eines Berechtigten erfasst und anstelle von Schritt (bb) wird der
folgende Schritt durchgeführt:
unter Verwendung von dem mindestens einen Kennwert und einem in
dem Speicher abgelegten Referenzwert für den Berechtigten Verändern eines
Berechnungsalgorithmus so, dass aus dem mindestens einen Kennwert
ein Identitätswert
berechnet wird, der innerhalb des voreingestellten Intervalls liegt.
Wenn ein derartiges Verfahren durchgeführt wird, wird das Verfahren
in einem Lernmodus betrieben. Der Lernmodus dient dazu, die Sicherheit
zu erhöhen,
mit der ein Nichtberechtigter als solcher erkannt wird und zugleich
die Sicherheit zu erhöhen,
dass ein Berechtigter nicht als unberechtigt erkannt.
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Wird
das Verfahren unter Verwendung eines Bayes'schen Netzes durchgeführt, so
erfolgt das Verändern
des Berechnungsalgorithmus beispielsweise durch eine Maximum-Likelihood-Schätzung, eine Maximum-a-posterio-Schätzung, nach
dem Newton-Raphson-Verfahren, gemäß dem Expectation Maximization-Algorithmus
oder dem generalisierten Expectation-Maximization-Algorithmus oder
dem generalisierten Expectation-Maximization-Algorithmus.
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Wird
das Verfahren unter Verwendung eines neuronalen Netzes durchgeführt, so
erfolgt das Verändern
des Berechnungsalgorithmus beispielsweise nach dem Backpropagation-Verfahren,
nach einem genetischen Algorithmus nach dem Verfahren des bestärkenden
Lernens oder nach dem Verfahren des unüberwachten Lernens. Derartige
Verfahren sind in der Standardliteratur beschrieben.
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Das
Verfahren wird bevorzugt während
der gesamten Zeit durchgeführt,
in der das Fahrzeug in Betrieb ist.
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Die
Erfindung wird an den in den Figuren dargestellten Ausführungsbeispielen
näher erläutert. Dabei
zeigen
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1 eine
erfindungsgemäße Einrichtung 1 zum
Identifizieren des Fahrers eines Fahrzeugs und
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2 eine
Schaltungsanordnung einer Schaltung zur Durchführung eines erfindungsgemäßen Verfahrens.
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Die
Einrichtung 1 umfasst eine Datenaufbereitung 2,
die Ausgangssignale nicht dargestellter Sensoren 3 empfängt, aus
denen biometrische Kennwerte abgeleitet werden.
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Die
Datenaufbereitung umfasst ein Glättungs-
und Filterverfahren zur Filterung fehlerhafter und verrauschter
biometrischer Kennwerte. Die Filterung beruht beispielsweise auf
einer Überprüfung des
möglichen
Wertebereichs der einzelnen biometrischen Kennwerte.
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Die
Datenaufbereitung 2 normiert die einzelnen biometrischen
Kennwerte auf eine zuvor festgelegte Einheit, wie zum Beispiel 0
bis 100 % der möglichen
Einstellungen derjenigen Fahrzeugkomponenten, aus denen die biometrischen
Kennwerte gewonnen werden.
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Zu
den erfassten biometrischen Kennwerten gehören im vorliegenden Ausführungsbeispiel
die Position des Sitzes in Längsrichtung,
die Sitzhöhe, die
Sitzflächenlänge, die
Steilheit der Rückenlehne, die
Position der Kopfstütze,
die Position der Lenksäule,
die Position der Spiegel, die Gurthöheneinstellung, die Ausrolllänge des
Gurtes und das Gewicht des Fahrers.
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Die
in der Datenaufbereitung 2 aufbereiteten biometrischen
Kennwerte werden in einem Messvektor zusammengefasst.
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Der
Messvektor wird über
einen CAN-Bus 4 einem Identifikator 5 zugeleitet,
der als Auswerteeinheit der erfindungsgemäßen Einrichtung 1 dient.
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In
dem Identifikator 5 wird ein Übereinstimmungsgrad berechnet,
der eine Aussage darüber
erlaubt, ob bzw. wie gut ein aus den Komponenten des Messvektors
gebildetes fahrerbezogenes Profil mit einem Referenzprofil übereinstimmt.
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Das
Referenzprofil ist in einem Datenspeicher 6 abgespeichert.
Der Datenspeicher 6 ist über eine geeignete Datenverbindung 7,
beispielsweise einen CAN-Bus, mit dem Identifikator 5 verbunden.
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Zur
Berechnung des Übereinstimmungsgrades
werden die biometrischen Kennwerte in dem Messvektor als Eingangswerte
für Wahrscheinlichkeitsverteilungen
genutzt, aus denen für
jeden biometrischen Kennwert ein Wahrscheinlichkeitswert berechnet
wird, der eine Aussage über
den Grad der Übereinstimmung
des einzelnen zugeordneten biometrischen Merkmals erlaubt.
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Die
den einzelnen biometrischen Kennwerten zugeordneten Wahrscheinlichkeiten
werden gewichtet, aufsummiert und durch ihre gewichtete Anzahl geteilt.
Dies ergibt einen mittleren Wahrscheinlichkeitswert. Die Gewichtung
erfolgt dabei unter Berücksichtigung
der Funktionen zwischen den biometrischen Merkmalen und den Einstellungen
im Fahrzeug. Beispielsweise kann aus der Sitzflächenlänge direkt die Unterschenkellänge und
aus der Höhe
der Kopfstützen,
den Spiegeleinstellungen und der Sitzhöhe die Größe vom Gesäß des Fahrers bis zum Kopf
abgeleitet werden. In die Gewichtung kann auch die Bedeutung eines
biometrischen Merkmals für
die Zuverlässigkeit
der Identifikation des Fahrers eingehen. Komplexere Zusammenhänge können beispielsweise
mit einer Modellierung eines geeigneten Bayesschen Netzwerks erfasst
werden.
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Als
Ergebnis liefert der Identifikator 5 einen Wahrscheinlichkeitswert
für die
Wahrscheinlichkeit, dass ein aktuell im Fahrzeug sitzender Fahrer
dem vorgegebenen Referenzprofil entspricht.
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Der
von dem Identifikator 5 berechnete mittlere Wahrscheinlichkeitswert
wird über
eine Datenverbindung 8 an einen Bewerter 9 übertragen.
Der Bewerter 9 ordnet über
eine zuvor festgelegte Zuordnungstabelle dem mittleren Wahrscheinlichkeitswert einer
Alarmstufe zu. Die Zuordnung berücksichtigt den
situativen Kontext, in dem die Identität des Fahrers überprüft wird.
So kann die Zuordnung beispielsweise von der Uhrzeit der Fahrt abhängig gemacht werden.
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Die
Zuordnungstabelle sieht vor, dass bei einer mittleren Wahrscheinlichkeit,
die einen oberen Schwellenwert erreicht oder darüber liegt, kein Alarm ausgelöst wird.
In diesem Fall wird angenommen, dass der aktuell im Fahrzeug sitzende
Fahrer zur Nutzung des Fahrzeugs berechtigt ist.
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Liegt
die mittlere Wahrscheinlichkeit in einem Intervall unterhalb der
Schwelle, wird vermutet, dass der Fahrer nicht zur Nutzung des Fahrzeugs
berechtigt ist. Jedoch wird berücksichtigt,
dass diese Vermutung mit einer nicht unerheblichen Unsicherheit
verbunden ist. Aus diesem Grund wird nur ein „schwacher" Alarm ausgegeben 10. Dieser Alarm besteht bei
dieser Ausführungsform
darin, dass ein berechtigter Fahrer eine SMS darüber erhält, dass sein Fahrzeug benutzt
wird. Entsprechend können
mehrere überschneidungsfreie
Intervalle mit unterschiedlich „starken" Alarmstufen gebildet werden, die eine abgestufte
Unsicherheit über
die Vermutung berücksichtigen.
Weicht die Wahrscheinlichkeit sehr stark von dem oberen Schwellenwert
ab, wird mit einer hohen Wahrscheinlichkeit vermutet, dass das Fahrzeug von
einem nicht berechtigten Fahrer benutzt wird. Die Unsicherheit über diese
Vermutung ist dementsprechend sehr gering. In diesem Fall wird ein „starker" Alarm ausgegeben,
der in der Aktivierung einer Wegfahrsperre oder einer Fahrzeugverfolgung
(so genanntes Tracking) liegt. Das Tracking erfolgt über das GPS.
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Das
in dem Datenspeicher 6 gespeicherte Referenzprofil wird
initial aus den biometrischen Kennwerten des Fahrers ermittelt.
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Damit
unberechtigte Personen kein Referenzprofil in dem Datenspeicher 6 speichern
können, ist
dieser Lernmodus über
eine Zugangsberechtigung geschützt.
Die Zugangsberechtigung erfolgt in dem vorliegenden Ausführungsbeispiel über die
Einga be einer PIN. Das Anlegen des Referenzprofils erfolgt in einer
Anpassungseinheit 11. Die Anpassungseinheit 11 erhält die benötigten biometrischen Kennwerte über eine
Datenverbindung 12.
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Zur
Verbesserung des initial angelegten Referenzprofils sieht die Anpassungseinheit 11 vor, dass
auch zu späteren
Zeitpunkten Lernphasen durchgeführt
werden können,
in denen das Referenzprofil weiter an den berechtigten Fahrer angepasst
wird. Weitere Lernphasen sind jedoch entbehrlich, wenn das initiale
Referenzprofil bereits sehr genau ist und sich der Fahrer oder seine
Gewohnheiten nicht wesentlich geändert
haben. Die Anpassung des Referenzprofils kann auch die von dem Identifikator 5 berechnete
mittlere Wahrscheinlichkeit berücksichtigen,
die über
eine Datenverbindung 13 an die Anpassungseinheit 11 übertragen
wird.
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Im
Folgenden wird die Erfindung anhand der 2 weiter
erläutert,
die eine Schaltungsanordnung einer Schaltung zur Durchführung eines
erfindungsgemäßen Verfahrens
zeigt. Von Sensoren 110a, 110b, 110c, 110d,
werden Messdaten aufgenommen, die den Zustand eines nicht eingezeichneten Steuerelementes
eines Kraftfahrzeugs codieren. Diese Daten werden über dem
jeweiligen Sensor 110a, 110b, ... zugeordnete
Datenleitungen 112a, 112b, ... an einen Prozessor 114 zur
Datenverarbeitung übermittelt.
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Der
Sensor 110a ist in dem in der Figur gezeigten Beispiel
ein Abstandssensor, der den Abstand zu einem vorausfahrenden Fahrzeug
ermittelt, der Sensor 110b erfasst die an einer nicht eingezeichneten
Klimaanlage eingestellte Temperatur, der Sensor 112c erfasst
die Zahl der Nulldurchgänge Lenkradbewegungen
und der Sensor 110d ermittelt eine Wechselgeschwindigkeit
von Gas auf Bremse.
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Der
Prozessor 114 ermittelt aus den vom Sensor 110a übermittelten
Abstandsdaten einen gleitenden Mittelwert aus beispielsweise 1000
Abstandwerten. Aus den genannten Daten errechnet der Prozessor 114 zudem
eine Standardabweichung des Abstands zu dem vorausfahrenden Fahrzeug.
Auf die gleiche Weise ermittelt der Prozessor 114 aus den
vom Sensor 110b übermittelten
Temperaturdaten der Klima anlage einen über beispielsweise 500 Messpunkte
gemittelten gleitenden Mittelwert und die zugehörige Standardabweichung.
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Aus
den vom Sensor 110c übermittelten Lenkradgegenlenkbewegungsanzahldaten
ermittelt der Prozessor 114 die Häufigkeit von Lenkradgegenlenkbewegungen
pro vorgegebener Zeiteinheit, beispielsweise pro Minute, und die
zugehörige
Standardabweichung. Schließlich
ermittelt der Prozessor 114 aus den vom Sensor 112d übermittelten
Daten zur Wechselgeschwindigkeit von Gas auf Bremsen ebenfalls einen
Mittelwert und eine Standardabweichung.
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Diese
Werte werden normiert. So wird beispielsweise der Mittelwert für die Temperatur
der Klimaanlage auf das Intervall zwischen dem Maximal einstellbaren
und dem minimal einstellbaren Wert normiert. Anschließend werden
die so erhaltenen Kennwerte zu einem Kennwertvektor zusammengefasst.
Dieser Kennwertvektor wird an eine Identifikatorschaltung 116 gesendet.
Die Identifikatorschaltung 116 ruft aus einem Speicher 118 einen
dort verschlüsselt
gespeicherten, entsprechende Referenzwerte aufweienden Referenzwertvektor
ab und ermittelt einen Abstand zwischen dem Kennwertvektor und dem
Referenzwertvektor. Der Referenzwertvektor wird vorab auf Basis
eines Satzes von Referenzverteilungen über soziodemografische Daten
des Fahrers und auf Basis einer Befragung des Fahrers hinsichtlich
seines Fahrverhaltens ermittelt.
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Der
Abstand zwischen dem Kennwertvektor und dem Referenzwertvektor wird
berechnet, indem die einzelnen Komponenten beider Vektoren voneinander
abgezogen und der Absolutbetrag gebildet wird. Anschließend wird
der so erhaltene Absolutbetrag mit einem in dem Speicher 118 abgelegten
Bewertungsfaktor multipliziert, der angibt, wie deutlich eine Abweichung
in einer Komponente des Messwertvektors darauf schließen lässt, dass
ein Nichtberechtigter der Fahrer ist.
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Das
durch Multiplikation des Absolutbetrags mit diesem Faktor erhaltene
Produkt wird für
alle Komponenten des Messwertvektors ermittelt und die einzelnen
Produkte werden aufsummiert und durch die gewichtete Anzahl an Kennwerten
geteilt, so dass sich der Abstand ergibt. Der so erhaltene Abstand wird über eine
Datenleitung 120 an eine Identifikationsschaltung 122 gesendet.
Die Identifikationsschaltung 122 ermittelt, ob der Abstand
außerhalb
eines in der Identifikationsschaltung 122 gespeicherten,
voreingestellten Intervalls liegt und gibt im zutreffenden Fall
ein Signal aus. In anderen Warten ordnet die Identifikationsschaltung 122 dem
von der Identifikationsschaltung 116 erhaltenen Signal
eine Alarmstufe zu. Diese Zuordnung kann auch vom situativen Kontext
wie zum Beispiel der Uhrzeit der Fahrt und den vorliegenden ausgewerteten
Fahrerleistungsmaßen abhängig sein.
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Je
nach Alarmstufe wird beispielsweise eine Textnachricht an ein Mobiltelefon
gesendet, in der mitgeteilt wird, dass eine etwaige nichtberechtigte Benutzung
des Fahrzeugs erfolgt, oder es wird eine Alarmnachricht an eine
Sicherheitszentrale geschickt, die ein Tracking des Fahrzeugs aktiviert.
Als weitere Alternative kann eine Wegfahrsperre aktiviert werden.
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Über eine
weitere Datenleitung 124 wird der Kennwertvektor an eine
Anpassungsschaltung 126 gesendet, die eine Häufigkeitsverteilung
der einzelnen Kennwerte berechnet. Aufgrund einer Eingabe von einem
Identifikationsmodul 128 aktualisiert die Anpassungsschaltung 126 den
Referenzwertvektor, der zu dem Berechtigten gehört, dessen Personenkennung
von dem Identifikationsmodul 128 erfasst worden ist.
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Alternativ
arbeitet die Identifikatorschaltung 116 auf Basis eines
Bayes'schen Netzes,
so dass als Ergebnis ein Wahrscheinlichkeitswert erhalten wird, der
angibt, mit welcher Wahrscheinlichkeit der aktuell im Fahrzeug sitzende
Fahrer dem Berechtigten entspricht, dessen Referenzwertvektor im
Speicher 118 abgelegt ist.
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Gemäß einer
weiteren Alternative arbeitet die Identifikatorschaltung 116 auf
Basis eines neuronalen Netzes. Optional werden im Rahmen dieses neuronalen
Netzes mehrere Referenzwerte zu einem komplexen Referenzwert zusammengefasst
und so ein Referenzprofil erstellt.
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Neben
den von den Sensoren
110a,
110b, ... erfassten
Daten können
außerdem
von einem nicht eingezeichneten Navigationssystem die aktuell befahrene
Straße
und eingegebene Präferenzen
erfasst werden. In einem solchen Fall ermittelt der Pro zessor als
weiteren Kennwert eine Abweichung zu einer kürzesten oder schnellsten Route
und vermiedene Infrastrukturen wie Tunnel oder kurze Auffahrten auf
Bundesstraßen
oder Autobahnen. Hierzu wird beispielsweise das in der
DE 10 2004 056 686 beschriebene
Verfahren eingesetzt, deren Inhalt hiermit durch Verweis mit in
die vorliegende Beschreibung aufgenommen wird. Des Weiteren werden
die Fälle erfasst,
in denen der Fahrer von vorher eingegebenen Präferenzen abweicht.
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Von
den Sensoren 110a, 110b, ... können zudem die in der Beschreibung
zu 1 genannten antropometrischen Daten erfasst werden.