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Die
Erfindung betrifft ein Verfahren zur Ermittlung eines die Aufmerksamkeit
eines Fahrers während einer Fahrt, insbesondere einer Autobahnfahrt,
beschreibenden Aufmerksamkeitswertes aus mittels wenigstens eines
Sensors gemessenen Messwerten wenigstens einer die Lenktätigkeit und/oder
die Abstandshaltung zu einem Vorderfahrzeug beschreibenden Größe.
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Eine
der häufigsten Ursachen für schwerwiegende Verkehrsunfälle
sind Müdigkeit, Sekundenschlafereignisse, Unaufmerksamkeit
und Monotonie. Daher wurde vorgeschlagen, Fahrerbeobachtungs- bzw.
Fahrerassistenzsysteme zu entwickeln, die die Aufmerksamkeit eines
Fahrers eines Kraftfahrzeugs überwachen sollen. Diese sollen
folglich einen die Aufmerksamkeit eines Fahrers eines Kraftfahrzeugs während
einer Fahrt beschreibenden Aufmerksamkeitswert ermitteln. Stellt
sich heraus, dass der Fahrer müde oder unaufmerksam ist,
kann beispielsweise eine Warnung an den Fahrer ausgegeben werden oder
andere Maßnahmen können ergriffen werden. Beispielsweise
kann wenigstens ein Schwellwert vorgesehen sein, bei dessen Überschreitung
eine Aktion, beispielsweise eine Warnung, ausgelöst wird.
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Heute
bekannte Verfahren zur Fahreraufmerksamkeitsdetektion bzw. Müdigkeitsdetektion können
beispielsweise in drei Hauptkategorien gegliedert werden, nämlich
Verfahren, die den aktuellen Fahrerzustand beobachten (beispielsweise
visuell (nicht intrusiv) durch Beobachtung von Augen, Lid, Pupille,
Kopf, Mund bzw. Nase, und/oder physiologisch (intrusiv), beispielsweise
durch Beobachtung der Atmung, des EKG, des EEG, der elektrodermalen Aktivität
bzw. durch Verwendung eines Elektromyographen), zweitens Verfahren,
die die aktuelle Leistungsfähigkeit bzw. den aktuellen
Aufmerksam keitszustand des Fahrers aufgrund des Fahrverhaltens ablesen
(auch indirekte Systeme genannt), und schließlich Verfahren,
die die beiden vorgenannten Möglichkeiten kombinieren.
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Im
Bereich der indirekten Systeme werden beispielsweise der Lenkwinkel,
die Pedalerie, die Spurposition und Spurhaltegüte und dergleichen
beobachtet.
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Im
Bereich visueller Fahrerassistenzsysteme treten eine Vielzahl von
Problemen auf, die die Zuverlässigkeit der Aufmerksamkeitsdetektion
einschränken, beispielsweise der sogenannte „Trackingverlust”,
wenn das Kamerasystem wegen seiner Montageposition nicht mehr im
Stande ist, den Kopf bzw. den Lidschlag aufgrund einer zu großen Kopfrotation
zu detektieren, den Schlaf mit offenen Augen, Lichteinflüsse,
Brillen und untypische Augenabstände und das verschiedene
personenspezifische Einschlafverhalten. Häufig werden Kontrollblicke
auf Instrumente wegen ihrer typischen Kopfhaltung und dem geringen
Augenöffnungsgrad als Mikroschlafereignisse klassifiziert.
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Intrusive
Systeme haben den die Anwendung im Wesentlichen ausschließenden
Nachteil, dass sie eine zu starke Beeinträchtigung des
Fahrers mit sich bringen.
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In
der
DE 10 2006
060 849 A1 wird vorgeschlagen, innerhalb eines Zeitabschnitts
Sensorwerte zu erfassen, in einem Datenpaket zusammenzufassen und
statistische Aussagen in Form von Indikatorwerten zu ermitteln.
Solche Sensorwerte, beispielsweise ein Steuerwinkel, werden, um
den Indikator zu erhalten, bezüglich ihrer Standardabweichung
ausgewertet. Die Indikatorwerte dienen dann dazu, in einem Referenzmodell,
dort einem Markov-Modell, das Übergangswahrscheinlichkeiten
zwischen verschiedenen Fahrerzuständen beschreibt, genutzt
zu werden, um eine Aussage über die Aufmerksamkeit des
Fahrers zu treffen.
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Bei
Systemen wie dem in der
DE 10 2006 060 849 A1 beschriebenen zeigt
sich jedoch, dass die Aufmerksamkeitsbestimmung noch immer nicht hinrei chend
verlässlich ist. So kommt es beispielsweise zu ungewünschten,
unangenehmen, vom Fahrer nicht akzeptierten und nicht nachvollziehbaren Fehlwarnungen.
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Der
vorliegenden Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren
zur Aufmerksamkeitsdetektion derart auszugestalten, dass eine verlässlichere
Bestimmung eines Aufmerksamkeitswerts möglich ist.
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Zur
Lösung dieser Aufgabe sind bei einem Verfahren der eingangs
genannten Art erfindungsgemäß folgende Schritte
vorgesehen:
- – Aufnahme einer Mehrzahl
von Messwerten während einer vorbestimmten Zeitdauer,
- – statistische Auswertung der Messwerte einer Zeitdauer
zur Ermittlung wenigstens eines die Verteilung der Messwerte kennzeichnenden
Statistikwerts, wobei der wenigstens eine Statistikwert ein Moment
wenigstens dritter Ordnung der Verteilung und/oder ein den Abstand
zu einer Vergleichsverteilung wiedergebendes Vergleichsmaß ist,
- – Ermittlung des Aufmerksamkeitswertes unter Berücksichtigung
des Statistikwertes.
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Damit
wird ein vollständig neues Konzept vorgeschlagen, um von
Sensoren aufgenommene Messwerte von das Fahrverhalten beschreibenden Größen
im Bezug auf die Aufmerksamkeit eines Fahrers eines Kraftfahrzeugs
zu ermöglichen. In Versuchsreihen hat sich nämlich
gezeigt, dass die Momente höherer Ordnung der Messwertverteilung
bzw. die Form der Verteilungsdichtefunktion an sich eine recht verlässliche
Aussage über die Aufmerksamkeit/Müdigkeit des
Fahrers enthalten, so dass die Bestimmung dieser Momente bzw. die
Ermittlung des Abstandes zu einer Vergleichsverteilung, eine Beurteilung
des Fahrerzustands ermöglicht. Auf diese Weise kann mit
sehr hoher Sicherheit eine Bestimmung des Aufmerksamkeits- bzw.
Unaufmerksamkeitsgrades eines Fahrers ermöglicht werden.
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Hintergrund
der Erfindung ist das typische Fahrverhalten eines Fahrers in verschiedenen
Aufmerksamkeitsgraden, das sich insbesondere bei der Lenk tätigkeit
(beziehungsweise also der Spurhaltung) oder der Abstandshaltung
zu einem Vorderfahrzeug in einer durch Statistik höherer
Ordnung auswertbaren Charakteristik äußert. Es
können dabei beispielsweise Messwerte für den
Lenkwinkel und/oder die Lenkwinkelgeschwindigkeit und/oder die Querbeschleunigung
und/oder die Veränderung des Abstandes zu einem Vorderfahrzeug
aufgenommen und ausgewertet werden, aber auch der Spurhaltung unmittelbar
zugeordnete Größen wie die Querabweichung können
betrachtet werden.
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Ein
aufmerksamer Fahrer steuert sein Kraftfahrzeug sehr exakt der Spurmitte
folgend. Zwar kann es möglicherweise vorkommen, dass eine
Person mit einem leichten Offset in Richtung des rechten oder des
linken Fahrspurrandes fährt, jedoch bleibt dann dieser
Offset konstant. Daraus ergeben sich Konsequenzen bezüglich
der die Lenktätigkeit zur Spurhaltung beschreibenden Größen.
So ist bezüglich des Lenkwinkels festzuhalten, dass der
Fahrer, um das Fahrzeug sehr genau in der Spur zu halten, stetig
kleine Lenkkorrekturen durchführt. Diese minimalen Lenkkorrekturen äußern
sich in stetigen kleinen Bewegungen am Lenkrad und können über
einen Lenkwinkelsensor gemessen werden. Bei erhöhter Müdigkeit/Unaufmerksamkeit
jedoch treten diese Korrekturereignisse seltener, dafür
aber unter größeren Lenkwinkeln auf. Zudem ist
bei Müdigkeit von einer gewissen Drift auszugehen, die
sich beim erschreckten Zurücklenken des Fahrers in steilen
Flanken im Lenkwinkelsignal äußern kann. Ähnlich
verhält es sich mit der Lenkwinkelgeschwindigkeit, so dass
gefolgert werden kann, dass bei aufmerksamer Fahrt die Lenkwinkelgeschwindigkeit
relativ konstant um 0 ist. Die Querbeschleunigung ist letztlich
analog zur Lenkwinkelgeschwindigkeit zu betrachten.
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Doch
auch der Abstand zum Vorderfahrzeug verhält sich ähnlich.
Im aufmerksamen Zustand ist ein Fahrer bemüht, den Abstand
möglichst konstant zu halten. Bei Müdigkeit oder
Unaufmerksamkeit treten größere Schwankungen auf.
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Diese
Besonderheiten lassen sich, wie im Folgenden noch genauer dargestellt
werden soll, durch Eigenschaften der Verteilungsdichtefunktion, die
in der Wahrscheinlichkeitsrechnung der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion
entspricht (probability density function, PDF), beschreiben. Um
eine Aussage über die Momente der Verteilungsdichtefunktion überhaupt
treffen zu können, benötigt man eine hinreichende
Grundlage an aufgenommenen Messwerten. Beispielsweise kann erfindungsgemäß vorgesehen
sein, dass die Messwerte zyklisch, insbesondere im Abstand von 5–15
ms, beispielsweise 10 ms, während der vorbestimmten Zeitdauer
aufgenommen werden, wobei insbesondere die vorbestimmte Zeitdauer
1–3 Minuten, bevorzugt 2 Minuten, beträgt. Bei einer
Messfrequenz von 10 ms und einer Zeitdauer von 2 Minuten erhält
man somit während der vorbestimmten Zeitdauer 6000 Messwerte,
die eine hervorragende statistische Aussage ermöglichen.
Eine Zeitdauer bzw. ein Zeitabschnitt von ca. 2 Minuten hat sich
als besonders vorteilhaft erwiesen, da sich der Fahrerzustand nicht
so schnell ändern wird, dass 2 Minuten nicht repräsentativ
wären, in 2 Minuten hinreichend viele Messwerte aufgenommen
werden können, und sich die Unaufmerksamkeit in Intervallen
von 2 Minuten relativ gut in den Eigenschaften der Verteilung äußert.
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Eine
(oder mehrere, falls Messwerte für mehrere Größen
aufgenommen werden) solche Menge an Messwerten soll nun statistisch
ausgewertet werden, um ein Moment wenigstens dritter Ordnung der Verteilung
und/oder ein den Abstand zu einer Vergleichsverteilung wiedergebendes
Vergleichsmaß zu ermitteln. Dabei soll zunächst
näher auf die Momente wenigstens dritter Ordnung eingegangen
werden, die zweckmäßigerweise durch Mittelwertsbildung
(also Berechnung von Erwartungswerten) ermittelt werden. Besonders
eignet sich für eine unaufmerksamkeitsbezogene Aussage
eine Ermittlung der Wölbung und/oder der Schiefe der Verteilung.
Dabei ist die Wölbung auch als Kurtosis bekannt, die Schiefe
der Verteilung auch als Skewness. Die Kurtosis einer Verteilung
von Werten x wird vom vierten Zentralmoment (dem Mittelwert bzw.
Erwartungswert von x
4, E{x
4})
abgeleitet und ist wie folgt definiert, wenn eine um den Mittelwert
Null liegende Verteilung angenommen wird:
kurt(x)
= E{x4} – 3[E{x2}]2, wobei auch die normalisierte Wölbung
k(x) verwendet werden kann:
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Die
Wölbung ist das einfachste statistische Maß, um
die „Gaußheit” einer Verteilung zu charakterisieren,
also wie und in welche Richtung die Verteilung von einer gaußschen
Verteilungsdichtefunktion abweicht. Hat der Messwert, hier x, eine
gaußsche Verteilungsdichtefunktion, nimmt die Wölbung
den Wert 0 an. Verteilungen mit einer negativen Wölbung werden
als subgaußsche Verteilungen bezeichnet. Subgaußsche
Verteilungen sind flacher als gaußsche Verteilungen oder
multimodal. Ein Beispiel für eine subgaußsche
Verteilung ist die Gleichverteilung. Supergaußsche Verteilungen
hingegen werden Verteilungen genannt, die schmaler als eine gaußsche Verteilung
ausgerichtet sind. Sie sind durch einen positiven Wert der Wölbung
charakterisiert. Während der negative Wert der Wölbung
lediglich von –2 bis 0 verläuft, verläuft
der positive Wertebereich der Wölbung von 0 bis +∞.
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Aus
den eben genannten Zusammenhängen lässt sich eine
Aussage über die Unaufmerksamkeit beim Fahren herleiten.
Denn wie oben beschrieben, fahren aufmerksame Fahrer weitestgehend
exakt in der Spur und es sind immer nur kleine Lenkkorrekturmaßnahmen
notwendig, um das Fahrzeug genau in der Spur zu halten. Das bedeutet,
dass, betrachtet man als Beispiel wiederum den Lenkwinkel, dieser sehr
oft Werte um 0 annimmt (auf einer geraden Strecke oder bei Berücksichtigung
der Kurvigkeit der Strecke), so dass bei aufmerksamer Fahrt eine
supergaußsche Verteilung der Verteilungsdichtefunktion
zu Stande kommt. Die Werte für die Wölbung liegen
demzufolge zwischen 0 und ∞. Bei Versuchen zur vorliegenden
Erfindung hat sich beispielsweise gezeigt, dass meist Wölbungswerte
zwischen 3 und 50 für aufmerksame Fahrer auftreten. Im
unaufmerksamen Fall fahren Fahrer nicht exakt in der Spur und es treten
nicht stetig kleine Korrekturmaßnahmen, sondern selten,
dafür aber größere Korrekturmaßnahmen
auf. Das bedeutet, dass der Lenkwinkel sehr oft stärker
von 0 abweichende Werte annimmt. Dies passiert beispielsweise aufgrund
des – im schlimmsten Fall – Abdriftens von der
Spur und des ruckartigen Zurücklenkens. Durch die größere
Variation in der Spur treten von 0 verschiedene Lenkwinkel mit größeren
Gewichten auf, so dass bei unaufmerksamer Fahrt im Wesentlichen
eine gaußsche Verteilungsdichtfunktion zu Stande kommt.
In Versuchfahrten haben sich Werte für die Wölbung
zwischen 0 und 3 herauskristallisiert.
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Es
sei an dieser Stelle bereits angemerkt, dass sich für die
Lenkwinkelgeschwindigkeit (und somit auch die Querbeschleunigung)
ein wesentlich höherer Dynamikbereich bezüglich
der Wölbung gezeigt hat. So nimmt dort im aufmerksamen
Fall die Wölbung der Verteilung Werte zwischen ca. 20 und 10.000–20.000
an. Daraus kann man logisch ableiten, dass die Lenkwinkelgeschwindigkeit
(und somit auch die Querbeschleunigung) signaltheoretisch besser
abgestuft und gewichtet werden kann und demzufolge eine höhere
Aussagesicherheit über die Unaufmerksamkeit erzielt wird.
Die Querbeschleunigung kann im Übrigen bei einem mit ESP
ausgestatteten Kraftfahrzeug zweckmäßig über
eine ESP-Einheit, die an einen CAN-Bus angeschlossen ist, abgerufen
werden.
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Ähnliche
Ausführungen bezüglich des Auftretens von supergaußschen
bzw. gaußschen Verteilungsdichtefunktionen lassen sich
auch – wie oben angemerkt – bezüglich
der Abstandshaltung zu einem Vorderfahrzeug anwenden, was hier jedoch nicht
näher dargelegt werden muss.
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Ein
zweiter Statistikwert, der sich insbesondere bezüglich
der Lenktätigkeit vorteilhaft auswerten lässt,
ist die bereits oben erwähnte Schiefe der Verteilung. Diese
kann insbesondere bezüglich der Lenktätigkeit
vorteilhaft ausgewertet werden. Denn es hat sich gezeigt, dass der
Fahrer bei erhöhter Müdigkeit, insbesondere bei
nicht vorhandenem Gegenverkehr, mit seinem Fahrzeug häufig
mehr in Richtung links abdriftet. Tritt dieses Verhalten verstärkt auf,
kann es über die Verteilungsdichtefunktion beispielsweise
des Lenkwinkels analysiert werden. Beim langsamen Abdriften treten
verstärkt kleine positive Lenkwinkel auf. Beim korrigierenden
Zurücklenken nach dem Abdriften treten größere
negative Lenkwinkel auf, jedoch mit einer geringe ren Häufigkeit,
da die Zurücklenkmanöver nur sehr wenig Zeit in Anspruch
nehmen. Hieraus resultiert ein asymmetrisches Spektrum. Die Asymmetrie
wird jedoch gerade durch die Schiefe (Skewness) der Verteilungsdichtefunktion
beschrieben. Die Schiefe ist das Zentralmoment dritter Ordnung und
folglich – wiederum im Fall von Daten, deren Mittelwert
0 beträgt, definiert als μ3 = E{x3}.
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Die
Schiefe ist ein Maß für die Asymmetrie einer Verteilungsdichtefunktion
und hat für Verteilungsdichtefunktionen, die um ihren Mittelwert
(hier 0) symmetrisch sind, den Wert 0. Im oben diskutierten Fall
des Abdriftens nimmt die Schiefe folglich von 0 verschiedene Werte
an und kann zur Ermittlung einer Aussage über die Unaufmerksamkeit
(hier konkret Müdigkeit) des Fahrers genutzt werden.
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Um
die Sicherheit der Aufmerksamkeitsdetektion zu erhöhen,
kann vorgesehen sein, dass der Statistikwert für mehrere
aufeinanderfolgende Zeitdauern ermittelt und bei der Ermittlung
des Aufmerksamkeitswertes die zeitliche Veränderung des
Statistikwerts berücksichtigt wird. Auf diese Art können auch
Tendenzen berücksichtigt werden und die Genauigkeit der
Aufmerksamkeitsbestimmung wird erhöht. Besonders vorteilhaft
ist dies, wenn die Schiefe der Verteilung ermittelt wird. Dann können
für ein Abdriften verantwortliche Kurzzeitereignisse – beispielsweise
eine kurzzeitige Ablenkung durch ein auf dem Rücksitz befindliches
Kind oder dergleichen – detektiert und als Unaufmerksamkeitsindiz
ausgeschlossen werden. Die ermittelten Statistikwerte der aufeinanderfolgenden
Zeitdauern werden dann folglich gespeichert und im Rahmen der Bestimmung
des Aufmerksamkeitswerts kann eine bestimmte Anzahl der zuletzt
ermittelten Statistikwerte berücksichtigt werden, beispielsweise
fünf. Dieser Vorgehensweise liegt im Übrigen auch
die Annahme zugrunde, dass eine Veränderung der Aufmerksamkeit
meist über einen längeren Zeitraum eintritt.
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Als
weitere Möglichkeit zur Bestimmung eines Statistikwertes
kann, wie bereits erwähnt, die Ermittlung eines den Abstand
zu einer Vergleichsverteilung wiedergebenden Vergleichmaßes
vorgesehen sein. In weiterer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen
Verfahrens kann als Vergleichsverteilung wenigstens eine vorab gemessene
Verteilung bei gleichem Fahrer verwendet werden, wobei insbesondere wenigstens
zwei Vergleichsverteilungen verwendet werden können, die
verschiedenen Aufmerksamkeitswerten zugeordnet sind. Beispielsweise
kann vorgesehen sein, dass Fahrten des Fahrers aufgezeichnet werden,
von diesem selbst als aufmerksame, weniger aufmerksame oder gar
unaufmerksame Fahrt klassifiziert werden, woraufhin die entsprechende
Verteilung bzw. eine daraus ermittelte Verteilungsdichtefunktion
als Vergleichsverteilung gespeichert werden. Vorteilhaft ist es,
wenn Vergleichsverteilungen vorliegen, die verschiedenen Aufmerksamkeitswerten,
also verschiedenen Aufmerksamkeitsstufen, zugeordnet sind. Dann
kann für alle diese Vergleichsverteilungen ein Vergleichsmaß bestimmt werden.
Diese verschiedenen Vergleichsmaße können dann
beispielsweise derart genutzt werden, dass der Aufmerksamkeitswert
und/oder ein zur Ermittlung des Aufmerksamkeitswertes verwendeter
Rechenwert durch Gewichtung der Aufmerksamkeitswerte der Verteilungen
gemäß des Vergleichsmaßes und/oder durch
Wahl des Aufmerksamkeitswertes des den geringsten Abstand angebenden
Vergleichsmaßes ermittelt werden. Selbstverständlich
sind jedoch auch komplexere Auswertungsmechanismen des oder der
Vergleichsmaße denkbar, auf die noch eingegangen werden
wird.
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Zweckmäßigerweise
kann als Vergleichsmaß die Kullback-Leibler-Entropie und/oder
die Mutual Information verwendet werden. Allgemein kann die Entropie
als ein Maß der Unsicherheit einer Zufallsvariable eingeführt
werden und kann eine Aussage über den gemeinsamen Informationsgehalt
(Mutual Information) zweier Zufallsvariablen geben. In der Statistik
wird als Maß für den Unterschied zwischen zwei
Verteilungen häufig die sogenannte Kullback-Leibler-Entropie,
auch relative Entropie oder Cross-Entropie genannt, als ein Maß für
den Abstand zwischen zwei Verteilungen verwendet. Seien die Verteilungsdichtefunktionen
als p
x(x) und q
x(x)
bezeichnet, so wird die Kullback-Leibler-Entropie wie folgt definiert:
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Die
Kullback-Leibler-Entropie ist immer positiv und nimmt nur für
px(x) = qx(x) den
Wert 0 an. Konkret werden also zunächst die Verteilungsdichtefunktionen
des oder der Messwerte (Lenkwinkel, Lenkwinkelgeschwindigkeit, Veränderung
des Abstands zu einem Vorderfahrzeug) ermittelt und mit der oder den
Vergleichsverteilungsdichtefunktionen der Vergleichsverteilungen
verglichen, die folglich als Referenz zum Vergleich mit der aktuellen
Fahrleistung des Fahrers dienen. Liegt beispielsweise eine Vergleichsverteilung
für eine aufmerksame Fahrt und eine Vergleichsverteilung
für eine unaufmerksame Fahrt vor, so kann ermittelt werden,
ob die aktuelle Verteilungsdichtefunktion eine größere Ähnlichkeit mit
der aufmerksamen Vergleichsverteilungsdichtefunktion oder der unaufmerksame
Vergleichsverteilungsdichtefunktion besitzt. Hieraus kann wiederum ein
Maß bzw. ein Trend für die Unaufmerksamkeit des
Fahrers abgeleitet werden.
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Allgemein
ist es, um eine größtmögliche Sicherheit
bei der Bestimmung der Aufmerksamkeit eines Fahrers zu erreichen,
sinnvoll, bei der Ermittlung des letztlich die Aufmerksamkeit angebenden
Aufmerksamkeitswertes mehrere Verfahren zusammenzufassen. Dabei
können selbstverständlich Statistikwerte verschiedener
Messgrößen oder auch verschiedene Statistikwerte
bei gleichen Messgrößen berücksichtigt
werden, jedoch kann auch – alternativ oder zusätzlich – vorgesehen
sein, dass zur Ermittlung des Aufmerksamkeitswertes neben dem Statistikwert
und/oder einem daraus abgeleiteten Rechenwert weitere aufmerksamkeitsbezogene
Rechenwerte berücksichtigt werden, insbesondere die Helligkeit und/oder
die Tageszeit und/oder die bisherige Fahrtdauer und/oder die Betätigung
der Pedalerie betreffende Rechenwerte und/oder ein Rechenwert eines Fahrerassistenzsystems,
insbesondere eines Spurhaltesystems, und/oder durch ein anderes
Auswerteverfahren aus Messwerten bestimmte Rechenwerte, insbesondere
durch eine Fourier-Analyse bestimmte Rechenwerte, und/oder eine
Zeit bis zum Überfahren einer Fahrbahnmarkierung. Eine
detaillierte Auseinandersetzung mit diesen weiteren die Aufmerksamkeit
eines Fahrers beschreibenden oder auf die Aufmerksamkeit eines Fahrers
hinweisenden Größen ist hier nicht erforderlich,
da diese letztlich Stand der Technik sind. Es soll lediglich gezeigt
werden, dass sich das erfindungsgemäße Verfahren,
bei dem die speziellen Statistikwerte durch Auswertung von Messwerten
bestimmt werden, leicht in Zusammenschau mit weiteren Verfahren
bzw. Indizien für die Aufmerksamkeit oder Unaufmerksamkeit
des Fahrers kombinieren lässt.
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Zur
Verknüpfung mehrerer Statistikwerte und/oder daraus abgeleiteter
Rechenwerte bzw. zur Verknüpfung des wenigstens einen Statistikwertes und/oder
des wenigstens einen aus dem Statistikwert abgeleiteten Rechenwertes
mit weiteren Rechenwerten zur Ermittlung des Aufmerksamkeitswertes
kann vorgesehen sein, dass die Ermittlung des Aufmerksamkeitswertes
anhand eines Modells erfolgt, insbesondere anhand eines Bayesschen
Netzes und/oder einer Markov-Kette und/oder eines Hidden-Markov-Modells.
Derartige Modelle, aus denen mit hoher Sicherheit ein Fahrerzustand
gefolgert werden kann, sind im Stand der Technik weithin bekannt
und müssen hier nicht näher dargelegt werden.
Letztlich werden die Rechenwerte in einem finalen Schritt zusammengefasst
und entsprechend der Schwere gewichtet. Es sei jedoch darauf hingewiesen,
dass in einer einfachen Ausführungsform auch bereits aufgrund des
Statistikwertes eine Aussage getroffen werden kann, in dem dieser
für bestimmte Intervalle bestimmten Aufmerksamkeitsgraden
zugeordnet wird.
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Grundsätzlich
ist es zweckmäßig – und in einigen Fällen
auch notwendig – bei der Auswertung der Messwerte äußere
Einflüsse zu berücksichtigen. Grundsätzlich
ist das erfindungsgemäße Verfahren bislang am
ehesten zum Einsatz auf einer Autobahn, die eine geringe Kurvigkeit
aufweist, geeignet. Nichtsdestotrotz ist es denkbar, das erfindungsgemäße
Verfahren auch auf einer stark kurvigen Strecke anzuwenden, beispielsweise
auch auf kurvigen Landstraßen, wenn eine Information über
diese Kurvigkeit vorliegt. Weiterhin ist es im erfindungsgemäßen
Verfahren auch sinnvoll, weitere äußere Faktoren,
die einen Einfluss auf die Messwerte haben können (beispielsweise
der Seitenwind), zu berücksichtigen. Allgemein ausgedrückt
kann also vorgesehen sein, dass bei der Ermittlung des Statistikwertes und/oder
bei der Ermitt lung des Aufmerksamkeitswertes die Karteninformation
eines Navigationssystems und/oder eine Information über
den vorherrschenden Seitenwind und/oder eine Information über das
Wetter und/oder eine Information über den Straßenverlauf
und/oder eine Information über die Fahrbahnbeschaffenheit
und/oder eine Information über ein Überholmanöver
berücksichtigt werden. Diese Informationen dienen allesamt
dazu, Verwechslungen von durch äußere Umstände
bedingten Ereignissen mit Unaufmerksamkeitsereignissen möglichst
zu vermeiden, beispielsweise das Durchfahren einer Kurve, welches
einen gewissen Einfluss auf die Schiefe der Verteilung der Messwerte
haben kann. Auch bei Seitenwind kann es notwendig sein, gegen diesen gegenzulenken.
Es sei darauf hingewiesen, dass insbesondere heutige Navigationssysteme
bereits einen großen Teil nützlicher Informationen
liefern können, insbesondere bezüglich der Kurvigkeit
der befahrenen Strecke, aber auch bezüglich möglichen
Seitenwindes beispielsweise auf Brücken. Alle diese Informationen
können in weiterer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen
Verfahrens berücksichtigt werden.
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Zweckmäßigerweise
können die Messwerte vor ihrer Auswertung durch einen Tiefpassfilter
gefiltert werden. Auf diese Weise können Rauschen und weitere
Störeinflüsse vom Nutzsignal beseitigt werden.
Beispielsweise kann ein Butterworth-Filter vierter Ordnung verwendet
werden. Butterworth-Filter besitzen eine maximal flache Charakteristik
im Durchlassbereich und sind im gesamten Bereich monoton. Als Alternativen
können beispielsweise elliptische Filter oder Chebyshev-Filter
eingesetzt werden.
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Wie
bereits erwähnt, kann vorgesehen sein, dass die Messwerte über
einen CAN-Bus abgerufen werden. Über diesen werden verschiedenste
Informationen innerhalb eines Kraftfahrzeugs ausgetauscht. So können
auch Werte verwendet werden, beispielsweise die vom ESP-System ohnehin
gesendete Querbeschleunigung, die nicht erst aufwendig abgerufen
werden müssen.
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Schließlich
betrifft die Erfindung noch ein Kraftfahrzeug, umfassend ein in
die Aufmerksamkeit eines Fahrers überwachendes Fahrerassistenzsystem,
das zur Ausführung des erfindungsgemäßen Verfahrens
in einer der genannten Ausgestaltungen ausgebildet ist. Das Fahrerassistenzsystem
des Kraftfahrzeugs nutzt demnach eine statistische Auswertung von
Messwerten einer die Lenktätigkeit und/oder die Abstandshaltung
zu einem Vorderfahrzeug beschreibenden Größe,
um hieraus einen Statistikwert zu ermitteln, aus dem ein Aufmerksamkeitswert
ermittelt werden kann. Der Statistikwert ist dabei ein Moment wenigstens
dritter Ordnung der Verteilung und/oder ein den Abstand zu einer
Vergleichsverteilung wiedergebendes Vergleichsmaß. Je nachdem,
welcher Aufmerksamkeitswert letztlich ermittelt wird, können
verschiedene Aktionen eingeleitet werden, wenn eine Gefährdung
des Fahrers zu befürchten ist. Beispielsweise kann bei
einem bestimmten Schwellwert ein Warnhinweis ausgegeben werden, der
den Fahrer auf eine notwendige Pause hinweist. Aber auch weitere
Möglichkeiten, insbesondere bezüglich des Datenaustausches
mit weiteren Fahrerassistenzsystemen, sind denkbar. Da das erfindungsgemäße
Verfahren verwendet wird, kann eine besonders hohe Treffsicherheit
bezüglich der Ermittlung des Aufmerksamkeitswertes erreicht
werden.
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Weitere
Vorteile und Einzelheiten der vorliegenden Erfindung ergeben sich
aus den im Folgenden beschriebenen Ausführungsbeispielen
sowie anhand der Zeichnung. Dabei zeigen:
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1 ein
erfindungsgemäßes Kraftfahrzeug,
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2 einen
Ablaufplan relevanter Schritte des erfindungsgemäßen
Verfahrens,
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3 die
Zusammenführung verschiedener Informationen zur Ermittlung
eines Aufmerksamkeitswertes und dessen Auswertung,
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4 eine
Illustration einer aufmerksamen Fahrt,
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5 eine
der Fahrt in 4 zugehörige Verteilung,
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6 eine
Illustration einer unaufmerksamen Fahrt,
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7 eine
der 6 zugehörigen Verteilung,
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8 die
Illustration einer abdriftenden Fahrt eines müden Fahrers,
und
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9 eine
Zeichnung zur Vorgehensweise bei der Verwendung von Vergleichsmaßen.
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1 zeigt
ein erfindungsgemäße Kraftfahrzeug 1.
Es umfasst Sensoren 2, mit denen verschiedene Messwerte
aufgenommen werden können, insbesondere auch Messwerte
von die Lenktätigkeit und die Abstandshaltung zu einem
Vorderfahrzeug beschreibenden Größen, beispielsweise
den Lenkwinkel, die Lenkwinkelgeschwindigkeit und die Veränderung
des Abstandes zu einem Vorderfahrzeug. Weiter ist ein ESP-System 3 vorgesehen,
dem Messwerte zur Querbeschleunigung entnommen werden können.
In 1 sind ferner noch ein Fahrerassistenzsystem 4 zur
Spurhaltung (Lane departure warning, LDW) und ein Navigationssystem 5 dargestellt.
Alle diese Systeme sowie gegebenenfalls vorgesehene weitere Komponenten
kommunizieren über einen CAN-Bus 6.
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Das
erfindungsgemäße Kraftfahrzeug 1 umfasst
nun ferner ein Fahrerassistenzsystem 7, das die Aufmerksamkeit
eines Fahrers überwacht. Es ist zur Durchführung
des erfindungsgemäßen Verfahrens, das mit Hilfe
der folgenden Figuren näher dargestellt werden soll, ausgebildet.
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2 zeigt
einen Ablaufplan der grundlegenden Schritte des erfindungsgemäßen
Verfahrens. In einem Schritt 8 erfolgt zunächst
die Aufnahme einer Vielzahl von später auszuwertenden Messwerten einer
Größe, die die Lenktätigkeit und/oder
die Abstandshaltung zu einem Vorderfahrzeug beschreiben, im vorliegenden
Beispiel kann dies die Lenkwinkelgeschwindigkeit sein. Selbstverständlich
ist es auch möglich und sinnvoll, im Gesamtzusammenhang
des Verfahrens mehrere Messgrößen zu betrachten,
worauf im Folgenden noch näher eingegangen wird. Es werden
während der vorbestimm ten Zeitdauer, die vorliegend 2 Minuten
beträgt, im Abstand von 10 ms Messwerte aufgenommen, so
dass im vorliegenden Fall am Ende 6.000 Messwerte vorliegen, die
eine repräsentative Basis für die im weiteren
erfolgende statistische Auswertung bieten. Die Messwerte werden
dabei vom CAN-Bus 6 abgegriffen und im Fahrerassistenzsystem 7 gespeichert.
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In
einem Schritt 9 werden die aufgenommenen Messwerte einer
Zeitdauer dann tiefpassgefiltert.
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In
einem Schritt 10 erfolgt dann die statistische Auswertung
der Messwerte der Zeitdauer. Ermittelt wird ein Statistikwert, genauer
ein Moment wenigstens dritter Ordnung der Verteilung der Messwerte
und/oder ein den Abstand zu einer Vergleichsverteilung wiedergebendes
Vergleichsmaß. Die verschiedenen Möglichkeiten,
insbesondere die Wölbung, die Schiefe und die Kullback-Leibler-Entropie, werden
im Folgenden noch näher diskutiert. Bereits während
der Auswertung der Messwerte einer Zeitdauer werden Messwerte einer
darauffolgenden Zeitdauer aufgenommen, das bedeutet, es entstehen kontinuierlich
in Zwei-Minuten-Abschnitten Verteilungen, aus denen dann jeweils
durch die Auswertung in den Schritten 9 und 10 der
Statistikwert ermittelt wird. Auf diese Weise ist es möglich,
zur Ermittlung eines Aufmerksamkeitswertes neben oder statt dem
Statistikwert einer Zeitdauer alleine den Verlauf des Statistikwertes
heranzuziehen, insbesondere in dem mehrere aufeinanderfolgende Zeitdauern
betrachtet werden.
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Anzumerken
ist zudem noch, dass selbstverständlich auch mehrere Statistikwerte
für eine Verteilung in Schritt 10 bestimmt werden
können. Die in 2 dargestellte Schrittfolge
wird im Folgenden als Schritt 11 zur Ermittlung wenigstens
eines Statistikwertes bezeichnet.
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Es
sei darauf hingewiesen, dass bereits bei der Ermittlung des Statistikwertes
weitere Informationen, die für dessen Ermittlung relevant
sein können, berücksichtigt werden können.
Bei einer Autobahnfahrt ist dies im Allgemeinen nicht zwangsläufig
nötig, da beispielsweise nur selten Kurven oder starker
Seitenwind auftreten, die statistisch einen eher geringen Einfluss
haben.
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Nichtsdestotrotz
ist es sinnvoll, im Sinne einer möglichst sicheren Aufmerksamkeitsbestimmung auch
hier zusätzliche Daten, beispielsweise bezüglich
des Fahrbahnverlaufs, der Witterung, eines Seitenwindes oder dergleichen
zu betrachten, um diese unmittelbar bei der statistischen Auswertung
der Messwerte schon berücksichtigen zu können.
So können hier konkret die Karteninformationen des Navigationssystems 5,
Informationen über den vorherrschenden Seitenwind (die
im Falle einer Brücke oder dergleichen gegebenenfalls auch
aus einem Navigationssystem 5 erhalten werden können),
weitere Informationen über den Straßenverlauf
(beispielsweise vom Fahrerassistenzsystem 4 zur Spurhaltung)
sowie Informationen über ein Überholmanöver
berücksichtigt werden.
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Obwohl
es grundsätzlich möglich ist, einen Aufmerksamkeitswert
allein aus dem im Schritt 11 gewonnenen Statistikwert zu
ermitteln, beispielsweise indem verschiedenen Intervallen ein Aufmerksamkeitsgrad
zugeordnet wird, ist es doch mit besonderem Vorteil möglich,
weitere Statistikwerte bzw. daraus abgeleitete Rechenwerte und/oder
weitere aufmerksamkeitsbezogene Rechenwerte, beispielsweise auf
anderen Fahrzeugsystemen oder auch vom Fahrerassistenzsystem 7 ermittelt,
in die Ermittlung des Aufmerksamkeitswerts eingehen zu lassen, wie dies
in der 3 dargestellt wird. Ersichtlich gehen dort wenigstens
zwei in einem Schritt 11 gewonnene Statistikwerte oder
daraus abgeleitete Rechenwerte in die Bestimmung des Aufmerksamkeitswertes
ein, welche in einem Schritt 12 erfolgt, zudem sind mit
13 weitere Rechenwerte gekennzeichnet. Beispielsweise ist es denkbar,
die Wölbung und die Schiefe der Verteilung von Messwerten
des Lenkwinkels und der Lenkwinkelgeschwindigkeit zu berücksichtigen,
und zusätzlich die Helligkeit, die Tageszeit, die bisherige Fahrtdauer,
die Betätigung der Pedalerie betreffende Rechenwerte, Rechenwerte
eines Fahrerassistenzsystems, durch ein anderes Auswerteverfahren
aus Messwerten bestimmte Rechenwerte (beispielsweise kommt eine
Fourier-Analyse in Betracht) und eine Zeit bis zum Überfahren
einer Fahrbahnmarkierung als Rechenwerte 13 mit zu berücksichtigen.
Beliebige Ausgestaltungen sind hier denkbar.
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In
dem Schritt 12, in dem gemäß 3 der Aufmerksamkeitswert
ermittelt wird, müssen letztlich die einzelnen Rechenwerte
bzw. Informationen entsprechend gewichtet werden, wofür
im Stand der Technik bereits Möglichkeiten bekannt sind.
Häufig werden statistische Ansätze herangezogen
und beispielsweise Bayessche Netze, Markov-Ketten oder auch Hidden-Markov-Modelle
verwendet, um bestimmte Szenarien möglichst treffsicher
zu identifizieren.
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Ist
der Aufmerksamkeitswert in Schritt 12 ermittelt worden,
wird danach in einem Schritt 14 überprüft,
ob er einen oder mehrere Grenzwerte überschreitet. Ist
dies der Fall, so können in einem Schritt 15 durch
das Fahrerassistenzsystem 7 Aktionen ausgelöst
werden. Beispielsweise kann ein Warnhinweis an den Fahrer ausgegeben
werden, wenn eine zu große Unaufmerksamkeit festgestellt
wurde.
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Als
besonders geeignete Statistikwerte, anhand derer die Aufmerksamkeit
des Fahrers bestimmt werden kann, haben sich, wie bereits erwähnt,
die Wölbung und die Schiefe einer Verteilung, wie sie oben
bereits definiert wurden, erwiesen. Bezüglich der Wölbung
(Kurtosis) sei zunächst auf die 4–7 verwiesen.
In 4 ist schematisch eine aufmerksame Fahrt des Fahrers
des Kraftfahrzeugs 1 auf einer Spur einer Autobahn 16 dargestellt. Die
Kurve 17 zeigt Abweichungen von der idealen Fahrtrichtung 18.
Ersichtlich hält der Fahrer die Spur recht exakt, wozu
er viele kleine Lenkmanöver benutzt – der Lenkwinkel
und die Lenkwinkelgeschwindigkeit sind also hauptsächlich
bei kleinen Werten um 0 verteilt, wie dies aus der in 5 dargestellten
Verteilung 19 ersichtlich ist. Dort ist die Häufigkeit
von Lenkwinkelwahrscheinlichkeiten gegen den Lenkwinkel aufgetragen.
Es ergibt sich eine enge Verteilung um 0. Zum Vergleich ist eine
gaußsche Verteilung 20 eingezeichnet. Ersichtlich
ist die Verteilung 19 für eine aufmerksame Fahrt
eine supergaußsche Verteilung, so dass die Verteilungsdichtefunktion
ebenfalls supergaußsch ist. Dies äußert
sich in der Wölbung der Verteilung, die hohe positive Werte
annimmt.
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6 illustriert
dahingegen eine unaufmerksame Fahrt eines Fahrers des erfindungsgemäßen Kraftfahrzeugs 1 auf
einer zweispurigen Autobahn 16. Die Kurve 21 zeigt,
dass im Vergleich zur Ideallinie 18 seltenere Gegenlenkmanöver
größeren Ausmaßes erfolgen, die sich
auch in einer höheren Lenkwinkelgeschwindigkeit beim Zurücklenken äußern.
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Bei
Versuchen wurde nun festgestellt, dass die zugehörige Verteilung
sehr viel mehr zu einer gaußschen Verteilung tendiert,
wie dies in 7 dargestellt ist. Die dort
dargestellte Verteilung 22 entspricht einer unaufmerksamen
Fahrt und weicht ersichtlich kaum von der gaußschen Verteilung 20 ab. Die
Wölbung ergibt hier Werte, die ebenso die Nähe zur
gaußschen Verteilung wiedergeben, wobei sich in Versuchen
beispielsweise Werte im niedrigen positiven Bereich gezeigt haben.
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Auf
diese Weise kann anhand der Wölbung geschlussfolgert werden,
wie viel Aufmerksamkeit der Fahrer der Lenktätigkeit widmet.
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Eine
weitere Größe, aus der auf die Aufmerksamkeit,
insbesondere die Müdigkeit, eines Fahrers gefolgert werden
kann, ist die Schiefe der Verteilung. Eine von 0 verschiedene Schiefe
einer Verteilung gibt an, dass diese asymmetrisch ist, im Fall beispielsweise
des Lenkwinkels mithin, dass eine Drift vorliegt. Dies wird durch 8 näher
erläutert. Dort ist eine Fahrt eines müden Fahrers
des erfindungsgemäßen Kraftfahrzeugs 1 illustriert.
Wie die Kurve 23 im Vergleich zur Ideallinie 18 zeigt,
driftet der Fahrer langsam aber sicher von der rechten Spur in Richtung
der linken Spur ab. An der Flanke 24 erkennt er erschreckt
sein Abdriften und lenkt schnell auf die rechte Spur zurück.
Ein solches Verhalten lässt sich in der Schiefe der Verteilung
der Messwerte des Lenkwinkels recht gut erkennen, insbesondere,
wenn mehrere Schiefen aufeinanderfolgender Zeitdauern betrachtet
werden, in denen diese Abweichung immer wieder auftreten wird.
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Schließlich
soll noch die Möglichkeit, ein Vergleichsmaß zu
verwenden, näher dargestellt werden. Ausgegangen wird in 9 von
einer bestimmten Verteilung 25 von Messwerten, die während
der letzten Zeitdauer aufge nommen wurden. In dem Fahrerassistenzsystem 7 sind
nun zwei Vergleichsverteilungen abgelegt, von denen eine Vergleichsverteilung 26 einer
aufmerksamen Fahrt entspricht, eine weitere Vergleichsverteilung 27 einer
unaufmerksamen Fahrt, wobei beide jeweils bei demselben Fahrer aufgenommen
wurden. Es wird nun die Verteilungsdichtefunktion, die in der Wahrscheinlichkeitsrechnung
der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion entspricht, ermittelt. Dann
wird die den Abstand zwischen zwei Verteilungen wiedergebende Kullback-Leibler-Entropie 28 für
das Verteilungspaar 25, 26 und das Verteilungspaar 25, 27 ermittelt.
Hieraus lässt sich schlussfolgern, welche der Vergleichsverteilungen 26, 27 der
Verteilung 25 ähnlicher ist, so dass auch diese
Information der Bestimmung eines Aufmerksamkeitswertes zugrunde
gelegt werden kann. Selbstverständlich können
auch andere Vergleichsmaße Verwendung finden.
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Obwohl
sich die Erläuterung hauptsächlich auf die Lenktätigkeit
des Fahrers bezogen hat, sei darauf hingewiesen, dass ähnliche
Betrachtungen auch für den Abstand, den ein Fahrer zum
Vordermann hält, anwendbar sind.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- - DE 102006060849
A1 [0007, 0008]
