DE102009044981A1 - Method for determining driving route of vehicle, has comparing set of acceleration profiles stored in navigation device with actual acceleration profile recorded by navigation device for automatic detection of driver-vehicle-combination - Google Patents

Method for determining driving route of vehicle, has comparing set of acceleration profiles stored in navigation device with actual acceleration profile recorded by navigation device for automatic detection of driver-vehicle-combination Download PDF

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Wolfgang Schmitt
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Abstract

The method involves comparing a set of acceleration profiles (18-20) stored in a navigation device with an actual acceleration profile (12) recorded by the navigation device for automatic detection of driver-vehicle-combination by the navigation device. Similarity measures between the stored and actual acceleration profiles are determined, and the recorded non-similar acceleration profiles are stored in a data base (17). Acceleration data in all three directions are detected by acceleration sensors. Independent claims are also included for the following: (1) a navigation device comprising a memory (2) a computer program product comprising instructions to perform a method for determining a driving route (3) a machine-readable data structure comprising instructions to perform a method for determining a driving route (4) a machine-readable data carrier comprising instructions to perform a method for determining a driving route.

Description

Stand der TechnikState of the art

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Ermittlung einer Fahrtroute mittels einer Navigationsvorrichtung, bei dem Beschleunigungen von Beschleunigungssensoren erfasst werden. Zudem betrifft die Erfindung eine Vorrichtung sowie ein Computerprogrammprodukt zur Durchführung des Verfahrens.The invention relates to a method for determining a route by means of a navigation device in which accelerations of acceleration sensors are detected. In addition, the invention relates to a device and a computer program product for carrying out the method.

Verfahren der eingangs genannten Art sind aus dem Stand der Technik bekannt und sind beispielsweise in der DE 10 2007 049 761 A1 offenbart. Diese Verfahren basieren auf selbstständig lernenden PNA's (Personnel Navigation Assistants), d. h. auf mobilen Navigationssystemen, mit denen sowohl eine Ortsbestimmung durchgeführt als auch navigiert werden kann. Die PNA's ermitteln hierzu anhand von GPS-Daten die aktuelle Position des Benutzers und empfehlen eine günstigere Route anhand von Kartendaten. Moderne PNA's beinhalten zudem Drucksensoren für eine schnelle und genaue Höhenänderungsinformation, Drehratensensoren, mit deren Hilfe sie bei GPS-Ausfällen, bspw. in Tunneln, die Geschwindigkeit schätzen und eine Änderung der Fahrtrichtung erkennen können sowie Beschleunigungssensoren. Bei den Beschleunigungssensoren kann es sich um mikromechanische Sensoren handeln, bei denen eine Masse an einer Feder aufgehängt ist, die durch auftretende Beschleunigung ausgelenkt wird. Verschiedene Verfahren werten diese Auslenkung aus, so dass die Beschleunigung elektrisch gemessen werden kann. Bei der Routenberechnung und Ankunftszeitvorhersage mittels PNA's wird unter anderem die durchschnittliche erwartete Geschwindigkeit auf verschiedenen Straßentypen ermittelt.Methods of the type mentioned are known from the prior art and are for example in the DE 10 2007 049 761 A1 disclosed. These methods are based on self-learning PNAs (Personnel Navigation Assistants), ie on mobile navigation systems with which both a localization can be performed as well as navigated. The PNA's use GPS data to determine the current position of the user and recommend a more favorable route based on map data. Modern PNAs also include pressure sensors for fast and accurate altitude change information, gyroscopes, which help them to estimate the speed and detect a change in direction of travel during GPS failures, such as in tunnels, as well as acceleration sensors. The acceleration sensors may be micromechanical sensors in which a mass is suspended on a spring, which is deflected by occurring acceleration. Various methods evaluate this deflection, so that the acceleration can be measured electrically. In the route calculation and arrival time prediction by means of PNA's among other things the average expected speed is determined on different road types.

Hierbei ist es für den Fachmann impliziert und naheliegend, dass diese informativen Zusammenhänge zwischen Straßentypen und Durchschnittsgeschwindigkeiten bei der Berechnung der Route und der Ankunftszeitvorhersage auf Grundlage von durchschnittlich zu erwartenden Geschwindkeiten auf verschiedenen Straßentypen berücksichtigt und in Form von Daten in einem Benutzerprofil, d. h. in einem Speicher, in dem das Profil des Benutzers abgelegt werden kann, gespeichert werden, so dass aus dem gespeicherten Benutzerprofil in dem Navigationssystem mittels eines Berechnungsalgorithmus Rückschlüsse auf die Durchschnittsgeschwindigkeit des Fahrzeugs auf verschiedenen Straßentypen gezogen werden kann. Hierzu erlernt der PNA selbsttätig, auf welchen Straßentypen der Fahrer welche Durchschnittsgeschwindigkeit erreicht.It is obvious to those skilled in the art that these informative relationships between road types and average speeds in the calculation of the route and the arrival time prediction are based on average expected speeds on different road types and in the form of data in a user profile, i. H. be stored in a memory in which the profile of the user can be stored, so that from the stored user profile in the navigation system by means of a calculation algorithm conclusions about the average speed of the vehicle can be drawn on different types of roads. For this purpose, the PNA automatically learns on which road types the driver reaches which average speed.

Hierzu ist es allerdings essentiell, dass bei einem Start des Navigationssystems eine Abfrage durchgeführt wird, bei der die Erkennung der Benutzer-Fahrzeugkombination erfolgt.For this purpose, however, it is essential that when starting the navigation system, a query is performed, in which the detection of the user-vehicle combination takes place.

Bei den gespeicherten Benutzerprofilen handelt es sich nämlich um gespeicherte fahrerindividuelle Daten, so dass das Adaptieren der der Berechnung zugrunde liegenden Berechnungsalgorithmen auf den Fahrstil des Fahrers zu Fehlern führt, wenn verschiedene Fahrer bzw. Benutzer des Navigationssystems das gleiche Fahrzeug bzw. bei beweglichen PNA's den gleichen PNA nutzen und das Navigationssystem automatisch auf ein Benutzerprofil zurückgreift.In fact, the stored user profiles are stored driver-individual data, so that adapting the calculation algorithms on which the calculation is based on the driving style of the driver leads to errors, if different drivers or users of the navigation system the same vehicle or the same mobile PNA's PNA and the navigation system automatically accesses a user profile.

Eine Abfrage beim Start des Navigationssystems, bei dem die Erkennung der Benutzer-Fahrzeugkombination erfolgt, impliziert, dass von vornherein der Fahrer festgelegt wird, was jedoch von dem Benutzer des Navigationssystems häufig als umständlich und störend empfunden wird.A query at the start of the navigation system, in which the detection of the user-vehicle combination takes place, implies that the driver is determined from the outset, which is often perceived by the user of the navigation system as cumbersome and disturbing.

Es ist deshalb Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren der eingangs genannten Art zur Verfügung zu stellen, bei dem die Erkennung der Fahrer-Fahrzeugkombination automatisch erfolgt.It is therefore an object of the present invention to provide a method of the type mentioned, in which the detection of the driver-vehicle combination takes place automatically.

Diese Aufgabe wird mit den Merkmalen des Anspruchs 1 gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung manifestieren sich in den Unteransprüchen.This object is achieved with the features of claim 1. Advantageous developments of the invention manifest themselves in the subclaims.

Offenbarung der ErfindungDisclosure of the invention

Gemäß der Erfindung werden zwecks automatischer Erkennung einer Fahrer-Fahrzeug-Kombination durch die Navigationsvorrichtung in der Navigationsvorrichtung gespeicherte Beschleunigungsprofile mit durch die Navigationsvorrichtung neu aufgenommenen Beschleunigungsprofilen verglichen.According to the invention, for the purpose of automatically recognizing a driver-vehicle combination, acceleration profiles stored in the navigation device by the navigation device are compared with acceleration profiles newly recorded by the navigation device.

Grundlegende Idee ist die automatische Erkennung der Benutzer-Fahrzeugkombination durch Vergleich von Beschleunigungsprofilen. Hierzu werden im Rahmen der Erfindung fahrerspezifische Beschleunigungsprofile erstellt und diese mit bereits abgespeicherten Beschleunigungsprofilen verglichen, so dass korrespondierende Beschleunigungsprofile die automatische Erkennung der Benutzer-Fahrzeugkombination implizieren.The basic idea is the automatic recognition of the user-vehicle combination by comparing acceleration profiles. For this purpose, driver-specific acceleration profiles are created within the scope of the invention and compared with previously stored acceleration profiles, so that corresponding acceleration profiles imply the automatic recognition of the user-vehicle combination.

Diese Beschleunigungsprofile, d. h. die grafische Auftragung der Beschleunigung gegen die Zeit können messtechnisch mit sogenannten Beschleunigungssensoren erfasst werden, indem beispielsweise eine auf eine Testmasse wirkende Trägheitskraft bestimmt wird. Auf diese Weise kann bspw. bestimmt werden, ob eine gewisse Geschwindigkeitszunahme oder -abnahme während der Anfahrt mit dem Fahrzeug stattfindet. Die ermittelten Beschleunigungen werden in elektrische Signale umgewandelt, so dass die für jeden Fahrer charakteristischen Beschleunigungsprofile entstehen.These acceleration profiles, i. H. The graphical representation of the acceleration versus time can be detected by measurement with so-called acceleration sensors, for example, by determining an inertial force acting on a test mass. In this way, it can be determined, for example, whether there is a certain increase or decrease in speed during the journey by vehicle. The ascertained accelerations are converted into electrical signals, so that the characteristic acceleration profiles for each driver arise.

Beim Start stellt also das Navigationssystem anhand des Vergleiches der Beschleunigungsprofile für den Startpunkt, den das Navigationssystem bereits ermittelt hat, fest, welche Benutzer-Fahrzeugkombination vorliegt. At the start, therefore, the navigation system determines based on the comparison of the acceleration profiles for the starting point, which has already determined the navigation system, which user-vehicle combination exists.

Durch das erfindungsgemäße Verfahren ist also gewährleistet, dass das Navigationssystem aufgrund der gemessenen Beschleunigungen bzw. der daraus ermittelten Beschleunigungsprofile festlegt, welches der bekannten Fahrerprofile zugrunde zu legen ist. Mit einem Fahrerprofil können dann weitere Prognosen wie bspw. eine Ankunftszeitvorhersage berechnet werden.The inventive method thus ensures that the navigation system determines, based on the measured accelerations or the acceleration profiles determined therefrom, which of the known driver profiles is to be used. With a driver profile, further forecasts such as an arrival time prediction can then be calculated.

Die in dem Navigationssystem gespeicherten Beschleunigungsprofile werden mit durch das Navigationssystem neu aufgenommenen Beschleunigungsprofilen verglichen, indem vorzugsweise Ähnlichkeitsmaße zwischen den gespeicherten Beschleunigungsprofilen und den neu aufgenommenen Beschleunigungsprofilen ermittelt werden. Auf diese Weise kann eine Zuordnung zwischen einzelnen Beschleunigungsprofilen untereinander erfolgen und somit über die verglichenen Beschleunigungsprofile Rückschlüsse auf die zu erwartenden Durchschnittsgeschwindigkeiten auf verschiedenen Straßentypen gezogen werden.The acceleration profiles stored in the navigation system are compared with acceleration profiles newly recorded by the navigation system, preferably by determining similarity measures between the stored acceleration profiles and the newly recorded acceleration profiles. In this way, an association between individual acceleration profiles with each other and thus be drawn on the compared acceleration profiles conclusions about the expected average speeds on different types of roads.

Bei einer bevorzugten Ausgestaltung der Erfindung werden Ähnlichkeitsmaße zwischen den gespeicherten Beschleunigungsprofilen und den neu aufgenommenen Beschleunigungsprofilen ermittelt. Als leistungsfähigen Instrumentarium für die Berechnung von Ähnlichkeitsmaßen kann dabei die Korrelation, d. h. die Beschreibung der linearen Beziehung zwischen den Beschleunigungswerten in den Beschleunigungsprofilen herangezogen werden. Angewendet auf ein Beschleunigungsprofil mit einem zweiten Beschleunigungsprofil, ist die Korrelation somit ein Maß dafür, wie ähnlich sich die zu untersuchenden Beschleunigungsprofile sind. Zur Kennzeichnung der Korrelation eignen sich unter anderem an sich bekannte Ähnlichkeitsmaße, wie z. B. der Korrelationskoeffizient oder informationstheoretische Ähnlichkeitsmaße.In a preferred embodiment of the invention, similarity measures are determined between the stored acceleration profiles and the newly recorded acceleration profiles. As a powerful tool for the calculation of similarity measures, the correlation, d. H. the description of the linear relationship between the acceleration values in the acceleration profiles are used. Applied to an acceleration profile with a second acceleration profile, the correlation is thus a measure of how similar the acceleration profiles to be investigated are. To identify the correlation, inter alia, known similarity measures, such. B. the correlation coefficient or information theoretic similarity measures.

Eine praktikable Variante der Erfindung sieht vor, dass nichtähnliche aktuell aufgenommene Beschleunigungsprofile gespeichert werden. Dies stellt sicher, dass im Rahmen des erfindungsgemäßen Verfahrens ein Reservoir an Beschleunigungsprofilen verfügbar ist, das wiederum für Vergleiche mit später aufgenommenen Beschleunigungsprofilen zur Verfügung steht.A practicable variant of the invention provides that non-similar currently recorded acceleration profiles are stored. This ensures that a reservoir of acceleration profiles is available in the context of the method according to the invention, which in turn is available for comparisons with later recorded acceleration profiles.

Vorteilhafterweise werden die Beschleunigungsprofile von dreiachsigen Beschleunigungssensoren erfasst. Die dreiachsigen Beschleunigungssensoren sind Bestandteil des Navigationssystems und bestehen bspw. aus drei einachsigen Beschleunigungssensoren, die orthogonal angeordnet sind, oder aus einem Einmassenschwinger, dessen Auslenkung in alle drei Ausrichtungen detektiert wird. Die Verwendung von dreiachsigen Beschleunigungssensoren hat den Vorteil, dass möglichst viele Beschleunigungsdaten in den Beschleunigungsprofilen erfasst werden.Advantageously, the acceleration profiles of three-axis acceleration sensors are detected. The three-axis acceleration sensors are part of the navigation system and consist, for example, of three uniaxial acceleration sensors, which are arranged orthogonally, or of a single-mass oscillator, the deflection of which is detected in all three orientations. The use of three-axis acceleration sensors has the advantage that as much acceleration data as possible are recorded in the acceleration profiles.

Eine weitere vorteilhafte Ausgestaltung der Erfindung sieht vor, dass Ähnlichkeitsmaße mittels eines Prozessors ermittelt werden. Hierzu ermittelt der Prozessor aus dem Beschleunigungssignal verschiedene Kenngrößen, wie beispielsweise Schock (Ruck, Ableitung der Beschleunigung), Maximalwerte der Beschleunigung, Minimalwerte der Beschleunigung, für jede Achse in einer zeitlichen Reihenfolge. Hieraus wird im Vergleich zu einem schon ermittelten Beschleunigungsprofil ein Ähnlichkeitsmaß errechnet.A further advantageous embodiment of the invention provides that similarity measures are determined by means of a processor. For this purpose, the processor determines various parameters from the acceleration signal, such as shock (jerk, derivative of the acceleration), maximum values of the acceleration, minimum values of the acceleration, for each axis in a chronological order. From this, a similarity measure is calculated in comparison to an already determined acceleration profile.

Alternativ können im Rahmen der Erfindung die Ähnlichkeitsmaße mittels eines neuronalen Netzwerks ermittelt werden. Hierzu enthält ein Navigationssystem zusätzlich einen an sich bekannten neuronalen Netzwerkprozessor sowie einen Beschleunigungssensor. In dieser vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung wird dann dem Navigationssystem in einer Einlernphase aktiv mitgeteilt, wer fährt. Der neuronale Netzwerkprozessor lernt dabei, wo die Unterschiede zwischen den Fahrern in den von den Beschleunigungssensoren erzeugten Beschleunigungssignalen liegen. Mit Bezug auf die Einlernphase ergeben sich verschiedene Optionen. Zum einen kann sich die Einlernphase derart gestalten, dass beim Start des Navigationssystems der Fahrer durch Abfrage festgelegt wird, so dass ab diesem Augenblick das Navigationssystem charakteristische Daten ermittelt. Auch besteht die Möglichkeit, dass das Navigationssystem zunächst die Beschleunigungsdaten aufnimmt, so dass bei Vorhandensein von mehreren Datensätzen von Beschleunigungsdaten die Beschleunigungsprofile an gleichen Orten analysiert werden. Hieraus wird schließlich ermittelt, welche Datensätze sich ähneln. Um technisch zu realisieren, dass dem Navigationssystem in der Einlernphase der Fahrer aktiv mitgeteilt wird, ist im Rahmen der Erfindung vorgesehen, dass das Navigationssystem über eine Anzeigeneinheit, vorzugsweise LCD, und über eine Eingabevorrichtung, vorzugsweise über einen Touchscreen verfügt. In dem Navigationssystem besteht dabei vorzugsweise die Möglichkeit, verschiedene Benutzer anzulegen und den Benutzern entsprechend verschiedene Fahrverhalten, -prognosen etc. zuzuweisen. Bei einem Start des Navigationssystems wird der Benutzer dann gefragt, welches Profil geladen werden soll.Alternatively, in the context of the invention, the similarity measures can be determined by means of a neural network. For this purpose, a navigation system additionally includes a known neural network processor and an acceleration sensor. In this advantageous embodiment of the invention, the navigation system is then actively informed in a training phase who is driving. The neural network processor learns where the differences between the drivers lie in the acceleration signals generated by the acceleration sensors. With regard to the training phase, there are various options. On the one hand, the learning phase can be designed in such a way that, when the navigation system is started, the driver is determined by interrogation, so that, as of this moment, the navigation system determines characteristic data. There is also the possibility that the navigation system initially picks up the acceleration data, so that in the presence of multiple data sets of acceleration data, the acceleration profiles are analyzed at the same locations. From this it is finally determined which records resemble each other. In order to realize technically that the driver is actively informed to the navigation system in the training phase, it is provided in the context of the invention that the navigation system has a display unit, preferably an LCD, and an input device, preferably a touchscreen. In the navigation system, it is preferably possible to create different users and to assign different driving behavior, predictions, etc. to the users. When starting the navigation system, the user is then asked which profile should be loaded.

Um den Fahrer möglichst genau festzulegen, ist es von Vorteil, dass mehrere Beschleunigungsprofile des Fahrers aufgenommen werden, um auf diese Weise ein möglichst genaues Bild über das Fahrverhalten des Fahrers zu bekommen. Zweckmäßigerweise werden daher für einen Benutzer des Navigationssystems mehrere Beschleunigungsprofile aufgenommen.To set the driver as accurately as possible, it is advantageous that several Acceleration profiles of the driver are recorded, in order to obtain as accurate a picture as possible about the driving behavior of the driver. Appropriately, therefore, a plurality of acceleration profiles are recorded for a user of the navigation system.

Zudem sieht die Erfindung eine Navigationsvorrichtung, ein Computerprogramm, eine maschinenlesbare Datenstruktur sowie einen maschinenlesbaren Datenträger zur Durchführung des Verfahrens vor.In addition, the invention provides a navigation device, a computer program, a machine-readable data structure and a machine-readable data carrier for carrying out the method.

Nachstehend wird die Erfindung in einem Ausführungsbeispiel anhand der beigefügten Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:The invention will be explained in more detail in an embodiment with reference to the accompanying drawings. Show it:

1 ein Ablaufschema des erfindungsgemäßen Verfahrens, 1 a flow chart of the method according to the invention,

2 Beschleunigungsprofile gemäß der Erfindung und 2 Acceleration profiles according to the invention and

2 ein Navigationssystem. 2 a navigation system.

Das in 1 schematisch dargestellte Verfahren dient der automatischen Erkennung einer Fahrer-Fahrzeugkombination.This in 1 schematically illustrated method is used for automatic detection of a driver-vehicle combination.

Das Verfahren beginnt mit der Bestimmung der Position 10 eines Fahrzeugs mittels einer Navigationsvorrichtung und eines globalen Navigations-Satellitensystems zur Positionsbestimmung (Global Positioning System).The procedure begins with the determination of the position 10 a vehicle by means of a navigation device and a global navigation satellite positioning system (Global Positioning System).

Das globale Navigationssystem ist ein hinreichend bekanntes Instrumentarium zur Positionsbestimmung zur Navigation bspw. von Fahrzeugen. Vorteilhaft im Rahmen des erfindungsgemäßen Verfahrens ist die Bestimmung der Position 10 an häufig tangierten Orten. Hierzu eignet sich insbesondere der heimische Parkplatz.The global navigation system is a well-known instrument for determining the position for navigation, for example, of vehicles. Advantageous in the context of the method according to the invention is the determination of the position 10 at frequently touched places. The local parking lot is particularly suitable for this purpose.

Das in 1 dargestellte Ablaufschema des erfindungsgemäßen Verfahrens geht daher von einem Fahrer aus, der seinen heimischen Parkplatz verlässt, indem er bspw. rückwärts ausparkt, dabei nach rechts einschlägt und hieran anschließend in den Stand bremst und die Räder geradestellt sowie vorwärts beschleunigt. Diese Fahrmanöver bzw. die hieraus resultierenden kinematischen Daten wie das Anfahren, Bremsen und der Kurvenradius des Fahrzeugs sind charakteristisch für die Kombination aus Fahrer und Fahrzeug.This in 1 illustrated flow chart of the method according to the invention is therefore based on a driver who leaves his home parking, for example, by backing out backwards, while doing so to the right and then brakes in the stand and the wheels straight and accelerated forward. These driving maneuvers or the resulting kinematic data such as starting, braking and the turning radius of the vehicle are characteristic of the combination of driver and vehicle.

Das Navigationssystem ist über das globale Navigationssatellitensystem zur Positionsbestimmung imstande, auf wenige Meter genau die Position 10 zu bestimmen. Diese Genauigkeit reicht jedoch nicht aus, um auf die Beschleunigung über die relativ kurzen Distanzen des Fahrzeugs zu schließen. Zudem ist die Genauigkeit von GPS-Daten gerade in der ersten Zeit nach dem Einschalten des Navigationssystems deutlich eingeschränkt.The navigation system is capable of determining the position via the global navigation satellite system, and the position is just a few meters away 10 to determine. However, this accuracy is not sufficient to conclude on the acceleration over the relatively short distances of the vehicle. In addition, the accuracy of GPS data, especially in the first time after switching on the navigation system is significantly limited.

Um hier Abhilfe zu schaffen, ist es im Rahmen des erfindungsgemäßen Verfahrens vorgesehen, Beschleunigungsdaten 11 durch einen Beschleunigungssensor aufzuzeichnen. Vorteilhaft ist es, die Beschleunigungsdaten in allen drei Richtungen aufzunehmen, d. h. einen dreiachsigen Beschleunigungssensor zu benutzen. Der Beschleunigungssensor zeichnet ein Beschleunigungsprofil über die in der Umgebung der Position 10 auftretenden Beschleunigungen auf. Gleichzeitig wird mittels einer in die Navigationsvorrichtung integrierten Tabelle in einem weiteren Verfahrensschritt durch ein Mittel 13 geprüft, inwieweit für die Position 10 bereits Beschleunigungsprofile 18, 19, 20 aufgezeichnet wurden. Ergibt die Prüfung durch ein Mittel 14, dass für die Position 10 in der Vergangenheit ein Beschleunigungsprofil 18, 19, 20 aufgenommen wurde, wird dieses Beschleunigungsprofil bereitgestellt, um in einem weiteren Verfahrensschritt durch das Mittel 15 das Ähnlichkeitsmaß zwischen dem aktuellen Beschleunigungsprofil 12 und dem Beschleunigungsprofil 18, 19, 20 zu bestimmen. Ergibt eine weitere Prüfung durch das Mittel 21, dass das Beschleunigungsprofil 12 ähnlich einem bekannten Fahrer ist, d. h. ähnlich einem dem Beschleunigungsprofil 18, 19, 20 ist, werden die Eigenschaften des bekannten Fahrers wie beispielsweise die berechnete zu erwartende Durchschnittsgeschwindigkeit in Form eines Benutzerprofils geladen, d. h. in einem Datenspeicher 16 gespeichert. Die in dem Datenspeicher 16 gespeicherten Daten dienen dann der weiteren Routenberechung und Ankunftsvorhersage.To remedy this situation, it is provided in the context of the method according to the invention, acceleration data 11 recorded by an accelerometer. It is advantageous to record the acceleration data in all three directions, ie to use a three-axis acceleration sensor. The accelerometer records an acceleration profile over those in the vicinity of the position 10 occurring accelerations. At the same time, by means of a table integrated in the navigation device in a further method step by a means 13 checked to what extent for the position 10 already acceleration profiles 18 . 19 . 20 were recorded. Gives the exam by a means 14 that for the position 10 in the past an acceleration profile 18 . 19 . 20 has been included, this acceleration profile is provided to in a further step by the means 15 the similarity measure between the current acceleration profile 12 and the acceleration profile 18 . 19 . 20 to determine. Gives another test by the means 21 that the acceleration profile 12 similar to a known driver, ie similar to the acceleration profile 18 . 19 . 20 is, the characteristics of the known driver such as the calculated average speed expected to be loaded in the form of a user profile, ie in a data memory 16 saved. The in the data store 16 stored data are then used for further route calculation and arrival prediction.

Ergibt sich aufgrund der in die Navigationsvorrichtung integrierten Tabelle, dass für die Position 10 in der Vergangenheit keine Daten über die Beschleunigung des Fahrers gesammelt wurden, wird das Beschleunigungsprofil 12 zunächst in der Datenbank 17 abgelegt. Das Beschleunigungsprofil 12 wird auch dann in der Datenbank 17 abgelegt, wenn sich durch das Mittel 15 herausstellt, dass kein Ähnlichkeit zu einem bekannten Profil existiert, d. h. wenn sich die Beschleunigungsprofile 12, sind einer der Beschleunigungsprofile 18, 19, 20 nicht ähneln oder in der Vergangenheit keine Daten in der Position 10 gesammelt wurden. Die Datenbank 17 verfügt neben den Beschleunigungsprofilen 12 auch über schon aufgezeichnete Benutzerprofile verschiedener Fahrer 18, Fahrer 19 und Fahrer 20 sowie die charakteristische Beschleunigungsprofile für die Fahrer 18, 19, 20 an bestimmten Positionen, um unter Rückgriff auf diese in der Datenbank gespeicherten Benutzerprofile bzw. Beschleunigungsprofile ein größeres Reservoir von für die Bestimmung des Ähnlichkeitsmaßes potentiell in Frage kommender Profile zur Verfügung zu haben. Hierzu liefert und enthält die Datenbank 17 auch Daten, die Aufschluss darüber geben, inwieweit in der Vergangenheit gesammelte Daten vorhanden sind.If, due to the table integrated in the navigation device, that results for the position 10 in the past no data was collected about the driver's acceleration, the acceleration profile becomes 12 first in the database 17 stored. The acceleration profile 12 will also be in the database 17 filed if by the means 15 shows that there is no similarity to a known profile, ie when the acceleration profiles 12 , are one of the acceleration profiles 18 . 19 . 20 do not resemble or in the past have any data in the position 10 were collected. Database 17 has next to the acceleration profiles 12 also about already recorded user profiles of different drivers 18 , Driver 19 and driver 20 as well as the characteristic acceleration profiles for the drivers 18 . 19 . 20 at certain positions, using these user profiles or acceleration profiles stored in the database, a larger reservoir of profiles potentially available for determining the similarity measure is available to have. The database provides and contains this 17 also data that provide information about the amount of data collected in the past.

Aus 2 gehen verschiedene mit einem dreiachsigen Beschleunigungssensor ermittelten Beschleunigungsprofile hervor, die in 2 mit den Buchstaben a) bis e) versehen sind. Die Beschleunigungsprofile a) bis d) sind in der Navigationsvorrichtung gespeicherte Profile, wohingegen das Beschleunigungsprofil e) ein neu aufgenommenes Profil ist. Die Kurven 23, 32 zeigen die Beschleunigungen im Laufe der Zeit t, d. h. in den in 1 gezeigten Beschleunigungsprofilen ist die Beschleunigung des Fahrzeugs gegen die Zeit aufgetragen. Die Kurven 23, 32 spiegeln das besondere Fahrverhalten des Fahrers wieder, indem sie unterschiedliche Beschleunigungsverläufe zeigen.Out 2 various acceleration profiles determined with a triaxial acceleration sensor result in 2 are provided with the letters a) to e). The acceleration profiles a) to d) are stored in the navigation device profiles, whereas the acceleration profile e) is a newly recorded profile. The curves 23 . 32 show the accelerations over time t, ie in the in 1 Acceleration profiles shown, the acceleration of the vehicle is plotted against time. The curves 23 . 32 reflect the driver's special driving behavior by showing different acceleration characteristics.

Den in 2 gezeigten Kurven 23, 32 in den Beschleunigungsprofilen a) bis e) liegen dabei Fahrmanöver zugrunde, die sich in rückwärts ausparken, rückwärts nach links einschlagen, geradeaus in einen Kreisverkehr, diesen nach 270° wieder verlassen, dann nach ca. 50 m vor einer Vorfahrtstraße in Stand bremsen von zwei Fahrern im selben Fahrzeug auf einer kurzen Strecke äußern, wobei im Falle der Fahrt durch den Kreisverkehr eine zusätzliche Zentrifugalbeschleunigung bis 0,5 g (g = 9,81 m/s2) auftritt, die sich ausschließlich in der Kurve 23 manifestiert. Während die Beschleunigungsprofile a) und b) die entsprechenden Beschleunigungsverläufe eines Fahrers A zeigen, gehen aus den Profilen c) und d) die entsprechenden Beschleunigungsverläufe für einen Fahrer B hervor. Beim Vergleich zwischen dem aufgenommenen Beschleunigungsprofil e) und den bereits gespeicherten Beschleunigungsprofilen a) bis d) kann aufgrund der Kurvenform der Kurve 23 das Beschleunigungsprofil e) eindeutig dem Fahrer A zugeordnet werden. Dem System ist dabei bekannt, dass die Beschleunigungsprofile a) und b) von Fahrer A stammen, die Beschleunigungsprofile c) und d) von Fahrer B. Im Rahmen der Bestimmung des Ähnlichkeitsmaßes ergibt sich also, dass die Beschleunigungsprofile a) und b) dem Beschleunigungsprofil e) ähnlicher sind als c) und d) dem Beschleunigungsprofil e). Die unterschiedlichen Kurvenformen entstehen dabei aus unterschiedlichem Fahrverhalten der Fahrer A und B.The in 2 shown curves 23 . 32 in the acceleration profiles a) to e) driving maneuvers are based on that ausparken in reverse, turn back to the left, straight on in a roundabout, leave this again after 270 °, then brakes after about 50 m before a priority road in the state of two Express themselves to drivers in the same vehicle on a short distance, whereby in the case of the driving through the roundabout an additional centrifugal acceleration up to 0.5 g (g = 9,81 m / s 2 ) occurs, which exclusively in the curve 23 manifests. While the acceleration profiles a) and b) show the corresponding acceleration characteristics of a driver A, the corresponding acceleration profiles for a driver B emerge from the profiles c) and d). In the comparison between the recorded acceleration profile e) and the already stored acceleration profiles a) to d) can be due to the waveform of the curve 23 the acceleration profile e) are uniquely assigned to the driver A. The system is known that the acceleration profiles a) and b) come from driver A, the acceleration profiles c) and d) of driver B. In the context of determining the similarity measure, it follows that the acceleration profiles a) and b) the acceleration profile e) are more similar than c) and d) the acceleration profile e). The different curve shapes arise from different driving behavior of the driver A and B.

3 zeigt eine Navigationsvorrichtung, die mit dem Bezugszeichen 100 versehen ist und in an sich bekannter Weise Mittel 24 zur Eigenortung und somit zur Bestimmung eines aktuellen Fahrzeugstandortes umfasst. Bei den Mitteln 24 kann es sich bspw. um einen Empfänger für GPS-Satellitenortungssignale handeln. Weiterhin umfasst das Navigationsgerät 100 eine herkömmliche Bedieneinrichtung 25, über die von dem Benutzer des Fahrzeugs ein Fahrziel eingegeben werden kann. Ein Hauptprozessor 26, der Bestandteil einer zentralen Steuerung 28 ist, berechnet eine Route vom aktuellen Fahrzeugstandort zum eingegebenen Fahrziel über ein Verkehrswegenetz, das in Gestalt von Kartendaten vorliegt, die in einem Speicher 22 gespeichert sind. Diese an sich bekannten Komponenten einer Navigationsvorrichtung 100 werden zusätzlich durch einen Beschleunigungssensor 29, der vorzugsweise ein dreiachsiger Beschleunigungssensor ist, ergänzt. Der Hauptprozessor 26 ist dabei imstande, die von dem Beschleunigungssensor 29 erzeugten Beschleunigungssignale derart zu verarbeiten, als der Prozessor 26 aus dem Beschleunigungssignal verschiedene Kenngrößen, wie bspw. Schock (Ruck, Ableitung der Beschleunigung), Maximalwerte, Minimalwerte, für jede Achse in zeitlicher Reihenfolge ermittelt. Für diesen Kenngrößensatz wird im Vergleich zu in dem Speicher 22 ebenfalls abgespeicherte Beschleunigungsprofile 30, die in Gestalt eines Datensatzes vorliegen, ein Ähnlichkeitsmaß errechnet. Im Rahmen der Erfindung ist es auch möglich, dass die gespeicherten Beschleunigungsprofile 30 auch in einem weiteren Speicher 31 gespeichert sind. 3 shows a navigation device with the reference numeral 100 is provided and in a conventional manner means 24 for own location and thus for the determination of a current vehicle location includes. With the means 24 it may, for example, be a receiver for GPS satellite positioning signals. Furthermore, the navigation device includes 100 a conventional operating device 25 via which a destination can be entered by the user of the vehicle. A main processor 26 , the part of a central control 28 , calculates a route from the current vehicle location to the entered destination via a traffic route network which is in the form of map data stored in a memory 22 are stored. These known components of a navigation device 100 in addition by an acceleration sensor 29 , which is preferably a triaxial acceleration sensor, supplemented. The main processor 26 is capable of, that of the acceleration sensor 29 to process generated acceleration signals such as the processor 26 from the acceleration signal different characteristics, such as shock (jerk, derivative of the acceleration), maximum values, minimum values, determined for each axis in chronological order. For this parameter set is compared to in the memory 22 also stored acceleration profiles 30 , which are in the form of a data set, calculates a similarity measure. In the context of the invention, it is also possible that the stored acceleration profiles 30 also in another store 31 are stored.

Zudem ist im Rahmen der Erfindung ein Computerprogrammprodukt für die Navigationsvorrichtung 100 vorgesehen. Das Computerprogrammprodukt enthält einen Routenberechnungsalgorithmus, der von dem Prozessor 26 abgearbeitet wird und das erfindungsgemäße Verfahren erfasst.In addition, within the scope of the invention is a computer program product for the navigation device 100 intended. The computer program product includes a route calculation algorithm provided by the processor 26 is processed and detects the inventive method.

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Zitierte PatentliteraturCited patent literature

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Claims (8)

Verfahren zur Ermittlung einer Fahrtroute mittels einer Navigationsvorrichtung, bei dem Beschleunigungen von Beschleunigungssensoren (29) erfasst werden, dadurch gekennzeichnet, dass zwecks automatischer Erkennung einer Fahrer-Fahrzeug-Kombination durch die Navigationsvorrichtung in der Navigationsvorrichtung gespeicherte Beschleunigungsprofile (18, 19, 20) mit durch die Navigationsvorrichtung neu aufgenommenen Beschleunigungsprofilen (12) verglichen werden.Method for determining a route by means of a navigation device, in which accelerations of acceleration sensors ( 29 ), characterized in that for the purpose of automatic recognition of a driver-vehicle combination by the navigation device in the navigation device stored acceleration profiles ( 18 . 19 . 20 ) with newly recorded by the navigation device acceleration profiles ( 12 ). Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass Ähnlichkeitsmaße zwischen den gespeicherten Beschleunigungsprofilen (18, 19, 20) und den neu aufgenommenen Beschleunigungsprofilen (12) ermittelt werden.Method according to claim 1, characterized in that similarity measures between the stored acceleration profiles ( 18 . 19 . 20 ) and the newly recorded acceleration profiles ( 12 ) be determined. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass nichtähnliche neu aufgenommene Beschleunigungsprofile (12) in einer Datenbank (17) gespeichert werden.Method according to claim 2, characterized in that non-similar newly recorded acceleration profiles ( 12 ) in a database ( 17 ) get saved. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass für einen Benutzer der Navigationsvorrichtung mehrere Beschleunigungsprofile (12) aufgenommen werden.Method according to one of the preceding claims, characterized in that for a user of the navigation device a plurality of acceleration profiles ( 12 ). Navigationsvorrichtung (100) mit einem Speicher (27, 31) und einem Prozessor (26) sowie mit einem Beschleunigungssensor (29), dessen erzeugte Beschleunigungssignale in dem Prozessor (26) bearbeitbar sind, dadurch gekennzeichnet, dass in dem Speicher (27, 31) Beschleunigungsprofile (30) gespeichert sind, so dass zwecks Erkennung einer Fahrer-Fahrzeug-Kombination durch die Navigationsvorrichtung (100) die gespeicherten Beschleunigungsprofile mit durch den Beschleunigungssensor (29) neu aufgenommenen Beschleunigungsprofilen vergleichbar sind.Navigation device ( 100 ) with a memory ( 27 . 31 ) and a processor ( 26 ) and with an acceleration sensor ( 29 ), whose generated acceleration signals in the processor ( 26 ) are machinable, characterized in that in the memory ( 27 . 31 ) Acceleration profiles ( 30 ) so that in order to recognize a driver-vehicle combination by the navigation device ( 100 ) the stored acceleration profiles with by the acceleration sensor ( 29 ) newly recorded acceleration profiles are comparable. Computerprogrammprodukt für eine Vorrichtung (100) nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass das Computerprogrammprodukt einen Routenberechnungsalgorithmus enthält, der von dem Prozessor (26) abgearbeitet wird, wobei der Routenberechnungsalgorithmus das Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 4 erfasst.Computer program product for a device ( 100 ) according to claim 5, characterized in that the computer program product contains a route calculation algorithm which is executed by the processor ( 26 ), wherein the route calculation algorithm detects the method according to one of claims 1 to 4. Maschinenlesbare, insbesondere computerlesbare, Datenstruktur, erzeugt durch ein Verfahren gemäß mindestens einem der Ansprüche 1 bis 4 und/oder durch mindestens ein Computerprogrammprodukt nach Anspruch 5.Machine-readable, in particular computer-readable, data structure produced by a method according to at least one of claims 1 to 4 and / or by at least one computer program product according to claim 5. Maschinenlesbarer, insbesondere computerlesbarer, Datenträger, auf dem mindestens ein Computerprogrammprodukt gemäß Anspruch 6 aufgezeichnet und/oder gespeichert ist und/oder auf dem mindestens eine Datenstruktur gemäß Anspruch 7 zum Abruf bereit gehalten wird.Machine-readable, in particular computer-readable, data carrier on which at least one computer program product according to claim 6 is recorded and / or stored and / or on which at least one data structure according to claim 7 is kept ready for retrieval.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2701137A1 (en) * 2011-04-20 2014-02-26 Nissan Motor Co., Ltd Information provision device for use in vehicle
CN110160534A (en) * 2018-02-11 2019-08-23 中兴通讯股份有限公司 A kind of air navigation aid, device, equipment and storage medium
CN112902946A (en) * 2021-01-14 2021-06-04 南京英锐创电子科技有限公司 Tire condition detection method, tire condition detection device, computer device, and storage medium

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103175535B (en) * 2013-02-27 2016-08-24 深圳市凯立德科技股份有限公司 A kind of shake air navigation aid and mobile navigation equipment

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102007049761A1 (en) 2007-10-16 2009-04-23 Navigon Ag Method for operating a mobile navigation device in a vehicle

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10339647A1 (en) * 2003-08-28 2005-03-24 Robert Bosch Gmbh Device for driver warning
DE102004048013A1 (en) * 2004-10-01 2006-04-06 Robert Bosch Gmbh Method and device for driver assistance
DE102004048010A1 (en) * 2004-10-01 2006-04-06 Robert Bosch Gmbh Method and device for driver assistance
US7400963B2 (en) * 2005-12-09 2008-07-15 Gm Global Technology Operations, Inc. Speed control method for vehicle approaching and traveling on a curve

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102007049761A1 (en) 2007-10-16 2009-04-23 Navigon Ag Method for operating a mobile navigation device in a vehicle

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2701137A1 (en) * 2011-04-20 2014-02-26 Nissan Motor Co., Ltd Information provision device for use in vehicle
EP2701137A4 (en) * 2011-04-20 2014-10-08 Nissan Motor Information provision device for use in vehicle
CN110160534A (en) * 2018-02-11 2019-08-23 中兴通讯股份有限公司 A kind of air navigation aid, device, equipment and storage medium
CN112902946A (en) * 2021-01-14 2021-06-04 南京英锐创电子科技有限公司 Tire condition detection method, tire condition detection device, computer device, and storage medium
CN112902946B (en) * 2021-01-14 2024-01-30 南京英锐创电子科技有限公司 Tire condition detection method, apparatus, computer device, and storage medium

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