DE102014211406A1

DE102014211406A1 - Verfahren und Vorrichtung zur Messung von Vitaldaten eines Fahrers eines Kraftfahrzeuges sowie Lenkrad für ein Kraftfahrzeug

Info

Publication number: DE102014211406A1
Application number: DE102014211406.3A
Authority: DE
Inventors: Koshan Mahdi; Jens Binder; David Maas; Valentina Djokic
Original assignee: Takata AG
Current assignee: Joyson Safety Systems Germany GmbH
Priority date: 2014-02-27
Filing date: 2014-06-13
Publication date: 2015-08-27
Also published as: WO2015128318A2; WO2015128318A3

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Messung von Vitaldaten eines Fahrers eines Kraftfahrzeuges, wobei gemäß dem Verfahren eine elektrodermale Aktivität des Fahrers unter Verwendung mindestens eines ersten Elektrodensignals (111) bestimmt und/oder ein Elektrokardiogramms des Fahrers unter Verwendung mindestens eines zweiten Elektrodensignals (121) registriert wird. Erfindungsgemäß erfolgt ein Identifizieren und Reduzieren (115) von Bewegungsartefakten in dem ersten und/oder dem zweiten Elektrodensignal (111, 121) oder in aus dem ersten und/oder dem zweiten Elektrodensignal (111, 121) abgeleiteten Messwerten mit Hilfe eines statistischen Verfahrens. Die Erfindung betrifft auch Lenkrad für ein Kraftfahrzeug.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Messung von Vitaldaten eines Fahrers eines Kraftfahrzeuges gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 1, eine Vorrichtung zur Messung von Vitaldaten eines Fahrers eines Kraftfahrzeuges gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 11 sowie ein Lenkrad für ein Kraftfahrzeug gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 12.
Aus dem Stand der Technik sind Fahrerassistenzsysteme bekannt, die korrigierend und optimierend in das Fahrverhalten eines Fahrzeugs eingreifen und/oder auf einen Fahrer des Fahrzeugs einwirken. Damit ein Fahrerassistenzsystem im richtigen Maß und auch zum gewünschten Zeitpunkt eingreifen kann, ist eine möglichst gute Kenntnis des aktuellen mentalen und/oder körperlichen Zustands des Fahrers (etwa seines aktuellen Stressniveaus) und z.B. auch anderer Fahrzeuginsassen wünschenswert. Zum Erfassen des mentalen und/oder körperlichen Zustands des Fahrers sind unterschiedliche Sensorsysteme zum Ermitteln von biometrischen Daten (Vitaldaten) des Fahrers eines Kraftfahrzeuges bekannt, wobei aus den biometrischen Daten Informationen über den mentalen und/oder körperlichen Zustand des Fahrers gewonnen werden sollen. Beispielsweise werden Sensorsysteme verwendet, um eine elektrodermale Aktivität in Bezug auf eine Körperregion des Fahrers zu ermitteln und/oder ein Elektrokardiogramm zu registrieren. So offenbart etwa die US 2011/0245643 A1 ein Lenkrad für ein Kraftfahrzeug mit einer Sensoreinrichtung zum Erfassen von biometrischen Parametern des Kraftfahrzeugführers. Die erfassten Vitaldaten sind jedoch häufig fehlerbelastet, so dass eine verlässliche Aussage über den mentalen und/oder körperlichen Zustand des Fahrers schwierig ist.
Das von der Erfindung zu lösende Problem besteht darin, die Qualität der erfassten biometrischen Daten des Fahrers zu verbessern.
Das Problem wird mit Hilfe des Verfahrens mit den Merkmalen des Anspruchs 1, der Vorrichtung mit den Merkmalen des Anspruchs 11 sowie durch das Lenkrad mit den Merkmalen des Anspruchs 12 gelöst. Weiterbildungen der Erfindung sind in den abhängigen Ansprüchen angegeben.
Danach wird ein Verfahren zur Messung von Vitaldaten eines Fahrers eines Kraftfahrzeuges bereitgestellt, wobei eine elektrodermale Aktivität (EDA) des Fahrers unter Verwendung eines ersten Elektrodensignals bestimmt und/oder ein Elektrokardiogramms (EKG) des Fahrers mit Hilfe eines zweiten Elektrodensignals registriert wird. Erfindungsgemäß erfolgt ein Identifizieren und Reduzieren (insbesondere Eliminieren) von Bewegungsartefakten in dem ersten und/oder dem zweiten Elektrodensignal oder in aus dem ersten und/oder dem zweiten Elektrodensignal abgeleiteten Messwerten mit Hilfe eines statistischen Verfahrens.
Insbesondere ist das erste Elektrodensignal galvanisch von dem zweiten Elektrodensignal getrennt, wobei das erste und das zweite Elektrodensignal entsprechend von galvanisch voneinander getrennten Elektroden erzeugt werden, was weiter unten noch erläutert werden wird. Denkbar ist auch, dass mehrere erste Elektrodensignale (d.h. mehrere EDA Signale) und/oder mehrere zweite Elektrodensignale (d.h. mehrere EKG-Signale) verwendet werden, d.h. Signale, die von mehreren EDA-Elektroden und/oder Signale, die von mehreren EKG-Elektroden stammen. Insbesondere werden die entsprechenden EDA-bzw. EKG-Signale jeweils gemeinsam ausgewertet und z.B. gemeinsam der statistischen Bewegungsartefaktreduzierung unterzogen.
Mit Hilfe der aus dem ersten Elektrodensignal bestimmten elektrodermalen Aktivität und/oder des aus dem zweiten Elektrodensignal gewonnenen Elektrokardiogramms können biometrische Daten, z.B. der Hautleitwert, nicht-spezifische Fluktuationen (NSF) des Hautleitwertes, die Herzrate und/oder die Atemfrequenz, ermittelt werden, die wiederum Rückschlüsse auf den mentalen Zustand (insbesondere den Stresslevel) des Fahrers erlauben. Die Aufbereitung der Signale mit Hilfe des statistischen Verfahrens verbessert insbesondere die Zuverlässigkeit der biometrischen Daten und damit der Aussagen hinsichtlich des mentalen Zustands des Fahrers.
Die Ermittlung von biometrischen Daten aus dem ersten und dem zweiten Elektrodensignal erfolgt insbesondere durch Auswertung mindestens einer elektrischen Kenngröße (insbesondere einer Spannung oder einer Stromstärke) der Elektrodensignale, d.h. unter dem ersten bzw. zweiten Elektrodensignal wird z.B. eine an einer Elektrode abgreifbare elektrische Spannung und/oder Stromstärke verstanden. Beispielsweise wird das Elektrodensignal oder ein aus dem Elektrodensignal abgeleitetes Messsignal kontinuierlich erfasst und digitalisiert, so dass diskreten Zeitpunkten jeweils mindestens ein Messwert einer Kenngröße (etwa die erwähnte Spannung oder Stromstärke) des Elektrodensignals oder eine daraus abgeleitete Größe (wie z.B. ein Leitwert) zugeordnet ist. Somit kann das erste bzw. das zweite Elektrodensignal eine Menge von Messwerten umfassen oder es kann eine Menge von Messwerten aus dem ersten oder zweiten Elektrodensignal abgeleitet werden, wobei die Messwerte einer statistischen Analyse zur Verbesserung der Messwertqualität zugänglich sind.
Die Verbesserung der Messwertqualität erfolgt zumindest dadurch, dass solche Messwerte identifiziert werden, die stark durch eine Bewegung des Fahrers gestört oder überhaupt nur durch die Bewegung entstanden sind (sog. „Bewegungsartefakte“) und somit keine Information über den mentalen oder körperlichen Zustand des Fahrers enthalten. Beispielsweise können bei Verwendung von Elektroden, die an einem Lenkrad des Fahrzeugs angeordnet sind, Bewegungsartefakte durch eine Bewegung der Hand des Fahrers entstehen. Die Bewegungsartefakte werden reduziert (insbesondere eliminiert), d.h. die Anzahl und/oder die Amplitude der als Bewegungsartefakt identifizierten Messwerte wird verringert.
Beispielsweise wird aus dem ersten Elektrodensignal eine Menge von Messwerten (insbesondere in Form von Hautleitwerten) abgeleitet, wobei zum Identifizieren und Reduzieren von Bewegungsartefakten in diesen Messwerten der Variationskoeffizient in Bezug auf die Messwerte bestimmt und in Abhängigkeit von dem Variationskoeffizienten ein Maximalwert oder ein Minimalwert festgelegt wird, wobei Messwerte, deren Betrag den Maximalwert übersteigt, oder Messwerte, deren Betrag den Minimalwert unterschreitet, eliminiert werden. Bei dem Variationskoeffizienten VarK der Messwerte X handelt es sich um den Quotienten aus der Standardabweichung der Messwerte X und dem Erwartungswert der Messwerte X:
√Var(X) ist die Varianz der Messwerte.
Denkbar ist insbesondere, dass das Eliminieren der Messwerte mit Hilfe des Variationskoeffizienten und des Schwellwertes durch Interpolation zeitlich den zu eliminierenden Messwerten benachbarter Messwerte erfolgt. Beispielsweise wird ein aufgrund einer Bewegung des Fahrers stark fehlerbehafteter Messwert durch einen Messwert ersetzt, der durch Interpolation der dem fehlerbehafteten Messwert benachbarten Messwerte bestimmt wurde.
Gemäß einer anderen Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens wird zum Identifizieren und Reduzieren von Bewegungsartefakten in dem zweiten Elektrodensignal (dem EKG-Signal) in Bezug auf Messwerte mindestens einer Kenngröße (zum Beispiel einer Spannung und/oder einer Stromstärke) des zweiten Elektrodensignal eine Unabhängigkeitsanalyse durchgeführt. Die Unabhängigkeitsanalyse dient insbesondere zur Berechnung unabhängiger Komponenten des zweiten Elektrodensignals. Methoden zur Durchführung einer Unabhängigkeitsanalyse sind jedoch an sich bekannt, so dass hierauf nicht weiter eingegangen werden muss.
Denkbar ist darüber hinaus, dass vor der Unabhängigkeitsanalyse eine Hauptkomponentenanalyse zur Strukturierung der Messwerte erfolgt. Verfahren zur Durchführung einer derartigen Hauptkomponentenanalyse sind jedoch ebenfalls an sich bekannt, so dass sich eine detaillierte Darstellung erübrigt.
Darüber hinaus ist es möglich, dass eine Bandpassfilterung des ersten und/oder des zweiten Elektrodensignals vorgenommen wird. Beispielsweise erfolgt eine Tiefpassfilterung des ersten Elektrodensignals, insbesondere des analogen ersten Elektrodensignal vor einer Digitalisierung und entsprechend vor der statistischen Reduzierung von Bewegungsartefakten. Möglich ist auch, dass das erste und/oder das zweite Elektrodensignal oder aus dem ersten und/oder dem zweiten Elektrodensignal abgeleitete Messwerte weiteren Signalaufbereitungsverfahren unterzogen werden, z.B. Verfahren der Faktorgraphanalyse und/oder der Wavelet-Transformation.
Wie oben bereits erwähnt, kann anhand des ersten Elektrodensignals ein Hautleitwert oder eine zu einem Hautleitwert äquivalente Messgröße bestimmt werden. Gemäß einer Ausgestaltung dieser Erfindungsvariante wird eine inverse Faltung des Hautleitwertes oder der Messgröße mit einer Modellfunktion vorgenommen, um den tonischen Anteil des Hautleitwertes oder der Messgröße zu bestimmen.
Bei der Modellfunktion f(t) handelt es sich zum Beispiel um eine bi-exponentielle Funktion, etwa in der folgenden Form:
Hierbei sind g, τ₁, τ₂ vorbestimmbare Koeffizienten.
Möglich ist, dass nach Durchführung der inversen Faltung mittels der Modellfunktion eine Glättung der resultierenden Werte erfolgt, um einen statistischen Fehler der Werte zu verkleinern.
Durch Subtraktion des mittels der inversen Faltung bestimmten tonischen Anteils vom Hautleitwert kann der phasische Anteil des Hautleitwertes bestimmt werden. In dem phasischen Anteil wiederum können Maxima ermittelt und die Anzahl und/oder die Amplitude der Maxima als Kennwert für einen mentalen Zustand (zum Beispiel einen Stresszustand) des Fahrers bestimmt werden. Mit anderen Worten werden die Maxima im phasischen Anteil als „nicht-spezifische Fluktuation“ interpretiert, d.h., als Fluktuationen, die nicht durch äußere Reize hervorgerufen werden, und insofern Rückschlüsse insbesondere auf den mentalen Zustand des Fahrers zulassen.
Gemäß einer anderen Ausgestaltung der Erfindung werden in dem zweiten Elektrodensignal (dem EKG-Signal) QRS-Komplexe bestimmt und der zeitliche Abstand der QRS-Komplexe als Kennwert für einen mentalen Zustand des Fahrers ermittelt. Über das Ermitteln des zeitlichen Abstands der QRS-Komplexe wird insbesondere der Abstand der Herzschläge (interbeat interval – IBI) bestimmt.
Die Erfindung betrifft auch eine Vorrichtung zur Messung von Vitaldaten eines Fahrers eines Kraftfahrzeuges, insbesondere zum Durchführen eines wie oben beschriebenen Verfahrens, mit einer Auswerteeinheit zur Bestimmung einer elektrodermalen Aktivität des Fahrers unter Verwendung eines ersten Elektrodensignals und/oder zum Registrieren eines Elektrokardiogramms des Fahrers unter Verwendung eines zweiten Elektrodensignals, wobei die Auswerteeinheit zum Identifizieren und Reduzieren von Bewegungsartefakten in dem ersten und/oder dem zweiten Elektrodensignal oder in aus dem ersten und/oder dem zweiten Elektrodensignal abgeleiteten Messwerten mit Hilfe eines statistischen Verfahrens ausgebildet ist.
Insbesondere ist die Vorrichtung Teil eines Lenkrades eines Kraftfahrzeuges, wobei die Auswerteeinheit zum Beispiel in das Lenkrad integriert oder an dem Lenkrad angeordnet ist. Beispielsweise ist die Auswerteeinheit in Form eines entsprechend programmierten Microcontrollers ausgebildet.
In einem weiteren Aspekt betrifft die Erfindung auch ein Lenkrad für ein Kraftfahrzeug, insbesondere zur Durchführung eines wie oben beschriebenen Verfahrens, mit zwei Elektrodenbereichen, wobei die beiden Elektrodenbereiche jeweils mindestens zwei Elektroden zur Bestimmung einer elektrodermalen Aktivität des Fahrers und mindestens eine von diesen Elektroden galvanisch getrennte Elektrode zum Registrieren eines Elektrokardiogramms aufweisen.
Denkbar ist, dass sich die Elektroden zur Bestimmung der elektrodermalen Aktivität und/oder die Elektrode zum Registrieren des Elektrokardiogramms entlang des Umfanges eines Lenkradkranzes des Lenkrades erstrecken, d.h. um eine Nabe des Lenkrades herum verlaufen. Dabei müssen sich die Elektroden selbstverständlich nicht ausschließlich entlang des Lenkradkranzes erstrecken, sondern können durchaus auch Abschnitte aufweisen, die schräg oder quer zum Lenkradkranz verlaufen.
Gemäß einer Ausgestaltung dieser Variante der Erfindung zumindest eine der Elektroden zur Bestimmung der elektrodermalen Aktivität und die Elektrode zum Registrieren des Elektrokardiogramms jeweils einen Abschnitt auf, der sich entlang eines parallel zu einem Radius des Lenkrades orientierten Umfanges des Lenkradkranzes des Lenkrades erstreckt. Beispielsweise weisen die Elektroden jeweils einen mäanderförmigen oder rechteckförmigen Verlauf entlang des Lenkradkranzes auf, so dass ihre Haupterstreckung entlang des Lenkradkranzes verläuft, sie jedoch auch Abschnitte aufweisen, die parallel zu einem Radius des Lenkrades orientiert sind.
Denkbar ist insbesondere auch, dass die beiden Elektrodenbereiche jeweils mindestens zwei Elektroden zum Registrieren des Elektrokardiogramms aufweisen, d.h. das Lenkrad besitzt in jedem seiner Elektrodenbereiche jeweils zwei Elektroden zum Bestimmen der elektrodermalen Aktivität und zwei Elektroden zum Registrieren des Elektrokardiogramms.
Die Erfindung wird im Folgenden anhand von Ausführungsbeispielen unter Bezugnahme auf die Figuren näher erläutert. Es zeigen:
1 Ein Blockdiagramm eines Verfahrens zur Messung von Vitaldaten eines Fahrers eines Kraftfahrzeuges gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung;
2 ein Blockdiagramm zu einem Teilschritt des Verfahrens aus 1;
3 eine bi-exponentielle Modellfunktion zur Ermittlung des tonischen und phasischen Anteils eines mit Hilfe des erfindungsgemäßen Verfahrens bestimmten Hautleitwertes;
4 ein Blockdiagramm zur Berechnung von nicht-spezifischen Fluktuationen des Hautleitwertes;
5 eine Schaltung zur Bestimmung des Hautleitwertes;
6 ein Blockdiagramm zu einem Verfahren zur Verringerung von Bewegungsartefakten in einem Elektrokardiogramm;
7 ein Blockdiagramm eines Entrauschungsverfahrens für ein EKG-Signal;
8 schematisch ein Lenkrad mit einer Elektrodenvorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung;
9 eine Variante einer Elektrodenfläche des Lenkrades aus 8; und
10 eine alternative Variante einer Elektrodenfläche des Lenkrades aus 8.
Im Beispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens gemäß 1 besitzt ein Lenkrad 1 eines Kraftfahrzeuges eine erste und eine zweite Elektrodenfläche 11, 12, die jeweils Elektroden zum Erzeugen eines ersten Elektrodensignals 111, mit dem eine elektrodermale Aktivität (EDA) eines Fahrers des Kraftfahrzeuges ermittelt werden kann, und Elektroden zum Erzeugen eines zweiten Elektrodensignals 121, mit dem ein Elektrokardiogramm (EKG) des Fahrers aufgezeichnet werden kann.
Das erfindungsgemäße Verfahren gemäß dem Ausführungsbeispiel der 1 beinhaltet demnach sowohl eine Ermittlung und Auswertung der EDA als auch eine Ermittlung und Auswertung eines EKGs des Fahrers. Die Verarbeitung der EDA- und der EKG-Signale erfolgt über galvanisch voneinander getrennte Signalpfade (linker bzw. rechter Pfad in 1), um eine gegenseitige Beeinflussung der beiden Elektrodensignale 111, 121 möglichst gering zu halten oder ganz zu vermeiden.
Das EDA-Signal (das erste Elektrodensignal 111) wird zunächst mit Hilfe einer Spannungsteilerschaltung (z.B. gemäß 5) an den EDA-Elektroden der ersten und/oder der zweiten Elektrodenfläche 11, 12 abgegriffen, verstärkt und ein Messsignal 111a erzeugt, das einem Hautleitwert des Fahrers (einer Hand des Fahrers) entspricht (Signalakquise 112). Das Messsignal 111a wird mittels eines Tiefpassfilters 113 gefiltert und in einem Analog-Digital-Wandler 114 digitalisiert. Das digitalisierte Messsignal 111a umfasst eine Menge von zu unterschiedlichen Zeitpunkten aufgenommenen Messwerten des Hautleitwertes, die einer statistischen Bewegungsartefaktkorrektur 115 unterzogen werden.
Die Bewegungsartefaktkorrektur 115 dient zum Identifizieren und Reduzieren von Bewegungsartefakten in dem Messsignal 111a, d.h. zum Identifizieren und Eliminieren zumindest einiger fehlerhafter Messwerte, die zumindest im Wesentlichen lediglich auf eine Bewegung (insbesondere einer Hand oder beider Hände des Fahrers) zurückgehen, mit Hilfe eines statistischen Verfahrens, wie weiter unten noch näher erläutert werden wird.
Im Anschluss an die Bewegungsartefaktkorrektur 115 erfolgt ein Downsampling (d.h. ein Heruntertakten durch Reduktion der Zeitstützstellen) und Glätten des Signals (Schritt 116) sowie gemäß Schritt 117 eine Berechnung des phasischen Anteils des Hautleitwertes (d.h. des Messsignals 111a). Die Berechnung des phasischen Anteils erfolgt insbesondere durch eine inverse Faltung unter Verwendung einer Modellfunktion, wie ebenfalls weiter unten erläutert werden wird.
In dem phasischen Anteil des Messsignals 111a werden mit einem Spitzendetektionsverfahren („peak detection“) 118 Maxima ermittelt und schließlich die Anzahl der Maxima pro Zeiteinheit und/oder die Amplitude der Maxima als Maß für einen mentalen Zustand des Fahrers des Kraftfahrzeuges bestimmt (Bestimmung von nicht-spezifischen Fluktuationen – NSF 119).
Das EKG-Signal wird als zweites elektrisches Signal 121 an den EKG-Elektroden der Elektrodenflächen 11, 12 abgegriffen, verstärkt (Schritt 122) und gefiltert (Schritt 123). Das verstärkte und gefilterte zweite elektrische Signal 121 wird in einem Analog-Digital-Wandler digitalisiert (Schritt 124) und einer Filterung (50 Hz-Filterung 125) unterzogen.
Anschließend erfolgt eine Entrauschung 126 des zweiten elektrischen Signals 121, die weiter unten näher erläutert werden wird.
Im entrauschten Signal werden mittels eines statistischen Verfahrens Bewegungsartefakte identifiziert und eliminiert (Schritt 127). Diese Bewegungsartefaktkorrektur beruht zwar wie die Artefaktkorrektur 115 des Messsignals 111a auf einem statistischen Verfahren. Das in Bezug auf das zweite elektrische Signal 121 angewandte statistische Verfahren unterscheidet sich jedoch von der Artefaktkorrektur 115 in Bezug auf das EDA-Messsignal 111a. Insbesondere werden zur Bewegungsartefaktkorrektur 127 in Bezug auf das zweite elektrische Signal 121 Verfahren nach dem Prinzip der Hauptkomponenten- und Unabhängigkeitsanalyse angewandt, wie in Zusammenhang mit 6 erläutert werden wird.
In dem mit Hilfe der Bewegungsartefaktkorrektur 127 aufbereiteten zweiten elektrischen Signal 121 erfolgt eine QRS-Detektion 128, aus der insbesondere die Herzrate 129 sowie durch Bestimmung des zeitlichen Abstandes der QRS-Komplexe Interbeatintervalle (IBI-Berechnung 130) bestimmt werden. Denkbar ist auch, dass aus dem EKG-Signal 121 ein EDR-Signal 131 (EDR: ECG derived respiration – EKG-basiertes Atemsignal) ermittelt wird. Aus dem EDR-Signal 131 wiederum kann die Atemfrequenz 132 berechnet werden. Des Weiteren können aus dem EKG-Signal etwa durch eine Formanalyse und entsprechende Klassifizierungsmethoden medizinische Anomalien extrahiert werden.
Durch Auswertung einerseits des korrigierten EDA-Messsignals 111a und des korrigierten EKG-Signals 121 andererseits können somit insbesondere Informationen bezüglich nicht-spezifischer Fluktuationen – NSF des Hautleitwertes (aus dem EDA-Signal), die Herzrate und die Atemfrequenz (aus dem EKG-Signal) gewonnen werden. Diese Informationen wiederum lassen wie erwähnt Rückschlüsse auf den mentalen Zustand des Fahrers des Kraftfahrzeugs, insbesondere auf dessen Stressniveau, zu. Denkbar ist zum Beispiel, dass die Analyse des EDA- und EKG-Signals, d.h. insbesondere auch eine Klassifizierung des mentalen Zustandes des Fahrers anhand der gemessenen Vitaldaten, in einer (zum Beispiel lenkradintegrierten) Auswerteeinheit erfolgt und die Analyseergebnisse insbesondere über einen Fahrzeug-Datenbus fahrzeuginternen Einheiten (etwa eines Fahrerassistenzsystems) und/oder fahrzeugexternen Geräten zur Verfügung gestellt werden.
Es wird darauf hingewiesen, dass die in 1 dargestellte Signalverarbeitung natürlich nur beispielhaft ist. Die Erfindung erfordert nicht zwingend die Ausführung sämtlicher dort aufgeführter Schritte. Vielmehr ist denkbar, dass auf einige der anhand der 1 erläuterten Signalverarbeitungsschritte verzichtet wird oder diese in abgewandelter Form durchgeführt werden. Beispielsweise ist es durchaus möglich, auf den Downsamplingschritt 117 zu verzichten. Möglich ist es auch, dass zumindest einige der Schritte in einer anderen Reihenfolge ausgeführt werden.
2 zeigt im Detail den Ablauf der in 1 dargestellten Bewegungsartefaktkorrektur 115 in Bezug auf das Messsignal 111a (d.h. des Hautleitwertes). Das digitalisierte Messsignal 111a besteht wie oben bereits erwähnt aus einer Menge von Messwerten, die jeweils einen zu einem bestimmten Zeitpunkt gemessenen Hautleitwert angeben oder denen ein Hautleitwert zuordenbar ist. Diese Messwerte werden einem statistischen Verfahren unterzogen, wobei in einem ersten Schritt der Variationskoeffizient in Bezug auf eine Mehrzahl zeitlich aufeinander folgender Messwerte berechnet wird (Schritt 201). Die Berechnung des Variationskoeffizienten wurde bereits weiter oben erläutert.
Anschließend erfolgt eine erneute Ermittlung der Standardabweichung (Schritt 202) und im Anschluss daran eine Schwellwertbildung 203 in Abhängigkeit von den Ergebnissen der Schritte 201, 202. Die beiden Durchläufe der Ermittlung der Standardabweichung finden mit unterschiedlichen Fenstergrößen (insbesondere unterschiedlichen Anzahlen der zugrunde gelegten Messwerte) statt. So werden mit der ersten Berechnung der Standardabweichung (als Teil des Schrittes 201) sehr viele kleinteilige Artefakte identifiziert, die im zweiten Durchlauf (Schritt 202) zu einem Artefakt zusammengefasst werden. Der zweite Durchlauf bewirkt eine Art Tiefpassfilterung von im ersten Durchlauf gefundenen potentiellen Artefakten.
Der Schwellwert dient dazu, Messwertartefakte zu identifizieren (Schritt 204) und aus dem Messsignal 111a (der Menge der Messwerte) zu entfernen. Hierzu werden z.B. zunächst Messwerte, deren Betrag den festgelegten Schwellwert überschreitet, identifiziert und durch Interpolation von zeitlich den zu eliminierenden Messwerten benachbarten Messwerten aus dem Messsignal eliminiert. Die Interpolation umfasst ein Extrahieren von den Bewegungsartefakten zugehörigen Zeitvektoren (Schritt 205) sowie das Interpolieren jeweils eines Messwertes für Zeitpunkte, die einem Bewegungsartefakt zugehören (Interpolation 206), und jeweils Ersetzen des fehlerhaften Messwertes durch den interpolierten Hautleitwert (Korrektur 207). Die auf diese Weise korrigierte Messwertmenge (d.h. das korrigierte Messsignal 111a) wird schließlich den anhand der 1 erläuterten Schritten 116–119 unterzogen.
Insbesondere erfolgt also eine Berechnung des phasischen Anteils der korrigierten Hautleitwerte (gemäß Schritt 117 in 1). Hierfür wird das Signal einer Entfaltungsoperation unterzogen, wobei der tonische Anteil des Hautleitwertes (des Messsignals 111a) durch inverse Faltung des Hautleitwertes mit einer Modellfunktion bestimmt wird. Ein Beispiel für eine derartige Modellfunktion, die insbesondere eine Reaktion von Hautporen auf einen äußeren Stromfluss modelliert, ist die bereits oben erwähnte Funktion
Ein Beispiel für den zeitlichen Verlauf dieser Funktion ist in 3 dargestellt. Gemäß 4 wird der tonische Anteil 270 des Hautleitwertes mit Hilfe der inversen Faltung 250 unter Verwendung von f(t) und einer Glättung 260 des entfalteten Signals bestimmt. Durch eine Subtraktion 280 des tonischen Anteils 270 vom Hautleitwert ergibt sich der phasische Anteil des Signals. In dem phasischen Anteil erfolgt die bereits in 1 dargestellte Spitzenwerterkennung 118 zur Identifikation der nicht-spezifischen Fluktuationen 119 als Maß für das Stressniveau des Fahrers.
5 stellt eine mögliche Schaltung zur Ermittlung des Hautleitwertes aus dem ersten Elektrodensignal 111 dar. Zwei EDA-Elektroden 100, 200 insbesondere eines Lenkrades werden über die Hand eines Fahrers (repräsentiert durch den variablen Widerstand 51, d.h. den Kehrwert des Hautleitwertes) miteinander verbunden. Zur Bestimmung des Hautleitwertes (des Widerstands 51) weist die Schaltung einen Spannungsteiler 50 mit einem Widerstand R1 auf. Der Spannungsteiler 50 ist nicht ausgebildet, den Elektroden 100, 200 einen konstanten Strom oder eine konstante Spannung zuzuführen. Vielmehr ist der Widerstand R1 so ausgelegt, dass die Schaltung eine möglichst große Verstärkung und somit einen möglichst guten Signalverlauf liefert. Die über die Hand (den Widerstand 51) miteinander verbundenen Elektrodenflächen 100, 200 abfallende Spannung wird in einem Verstärker 52 verstärkt und abhängig von dieser Spannung der Hautleitwert oder eine dem Hautleitwert äquivalente Messgröße (d.h. das Messsignal 111a) ermittelt.
6 zeigt den Ablauf des Schrittes 127 aus 1, wonach in dem EKG-Signal (dem zweiten Elektrodensignal 121) Bewegungsartefakte identifiziert und eliminiert werden. Das digitalisierte EKG-Signal stellt eine Menge (zu unterschiedlichen Zeiten) erfasster Messwerte einer Kenngröße (insbesondere einer Spannung) des Elektrodensignals 121 dar. Die Reduktion der Bewegungsartefakte erfolgt wie auch in Bezug auf die EDA-Messwerte mit Hilfe statistischer Verfahren, die auf diese Messwerte angewandt werden.
Zunächst werden die EKG-Messwerte einer Bandpassfilterung 301 sowie einer Hauptkomponentenanalyse 302 unterzogen, um statistisch unkorrelierte Messwerte zu erhalten. Nach der Hauptkomponentenanalyse 302 erfolgt eine Unabhängigkeitsanalyse der statistisch unabhängigen Komponenten der Messwerte nach dem Prinzip der blinden Quellentrennung (Schritt 303). Die blinde Quellentrennung 303 liefert eine Separation des Signals in verschiedene Quellen 304, d.h. in das eigentliche EKG-Signal und getrennt davon in Bewegungsartefakte (d.h. Signale, die lediglich auf eine Bewegung des Fahrers zurückgehen).
Der in 6 beschriebenen Eliminierung der Bewegungsartefakte kann die Entrauschung gemäß Schritt 126 der 1 vorausgehen. Diese Entrauschung ist in 7 im Detail dargestellt. Das digitalisierte erste Elektrodensignal (EKG-Signal) 121 wird zunächst in den Frequenzbereich transformiert (Schritt 311). Im Frequenzbereich wird eine Filterung 312 vorgenommen und das Signal zurück in den Zeitbereich transformiert (Schritt 313). In dem so gefilterten Signal erfolgt eine Erkennung von QRS-Komplexen 314, wobei zum Beispiel bekannte Erkennungsalgorithmen (etwa ein Pan-Tompkins-Algorithmus) verwendet werden. Es erfolgt eine IBI-Berechnung 315 und eine Analyse 316 des Rauschprofils im Bereich zwischen benachbarten QRS-Komplexen (insbesondere zwischen benachbarten R-Zacken). Zur Ermittlung des Rauschprofils zwischen benachbarten QRS-Komplexen (d.h. der Charakteristik des Rauschens in diesem Bereich) wird insbesondere sowohl ein Histogramm als auch die Leistung des Rauschens zwischen den jeweiligen QRS-Komplexen ermittelt. Diese beiden Werte ermöglichen eine Bestimmung des Rauschprofils.
Des Weiteren erfolgt eine erneute Transformation in den Frequenzbereich 317 und eine erneute Filterung analog zur Filterung 312.
8 zeigt schematisch ein Lenkrad 1 gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung. Das Lenkrad 1 ähnelt dem in 1 bereits angedeuteten Lenkrad, wobei es entsprechend eine erste und zweite Elektrodenfläche 11, 12 besitzt. Die Elektrodenflächen 11, 12 weisen jeweils mindestens zwei Elektroden (EDA-Elektroden) zur Bestimmung einer elektrodermalen Aktivität des Fahrers und mindestens eine von den EDA-Elektroden galvanisch getrennte Elektroden (EKG-Elektroden) zum Registrieren eines Elektrokardiogramms auf.
Mögliche Ausgestaltungen der Elektroden der beiden Elektrodenflächen 11, 12 sind in den 9 bzw. 10 dargestellt, wobei dort jeweils eine der beiden Elektrodenflächen 11, 12 gezeigt ist.
Gemäß 9 umfasst zumindest eine der Elektrodenflächen 11, 12 eine erste und eine zweite EDA-Elektrode 100, 200, die insbesondere als Trockenelektroden ausgeführt sind, und eine EKG-Elektrode 300, die von den EDA-Elektroden 100, 200 galvanisch getrennt angeordnet ist. Die Elektroden 100, 200, 300 sind insbesondere auf einer Oberfläche des Lenkradkranzes fixiert. Die beiden EDA-Elektroden 100, 200 werden insbesondere für eine Doppel-EDA-Messung verwendet, d.h. jede der Elektrodenflächen 11, 12 weist die beiden EDA-Elektroden 100, 200 auf und liefert entsprechend ein EDA-Messsignal, wodurch die Messgenauigkeit erhöht wird. Die EKG-Elektroden 300 der Elektrodenflächen 11, 12 dienen zusammen insbesondere einer kapazitive EKG-Messung.
Die Elektroden 100, 200, 300 verlaufen jeweils hauptsächlich entlang eines (eine Nabe des Lenkrades 1 umlaufenden) Umfanges des Lenkradkranzes des Lenkrads 1, d.h. die Ausdehnungen der Elektroden 100, 200, 300 ist entlang des Umfanges des Lenkradkranzes größer als in einer Richtung senkrecht dazu. Insbesondere verläuft die erste EDA-Elektrode 100 nach Art einer Rechteckfunktion, wobei sie Abschnitte 110 aufweist, die sich in einer radialen Richtung in Bezug auf das Lenkrad erstrecken. Die radialen Abschnitte 110 sind über längs des Umfanges des Lenkradkranzes verlaufende Verbindungsabschnitte 120 miteinander verbunden.
Die zweite EDA-Elektrode 200 umfasst einen längs des Lenkradkranzes verlaufenden seitlichen Abschnitt 210 auf, von dem mehrere voneinander beabstandete radial verlaufende Stege 220 derart abstehen, dass sie sich jeweils zwischen zwei der radialen Abschnitte 110 der ersten EDA-Elektrode 100 erstrecken.
Die EKG-Elektrode 300 ist analog zur zweiten EDA-Elektrode 200 ausgebildet, das heißt, auch sie weist einen seitlichen Abschnitt 310 auf, der allerdings – in radialer Richtung betachtet – auf einer anderen Seite der ersten EDA-Elektrode 100 liegt. Von dem seitlichen Abschnitt 310 ragen radiale Stege 320 (gegenläufig zu den Stegen 220) ab, und zwar derart, dass auch sie jeweils von zwei radialen Abschnitten 110 der ersten EDA-Elektrode 100 flankiert werden.
Eine weitere Möglichkeit der Ausgestaltung zumindest einer der Elektrodenflächen 11, 12 des Lenkrades 1 zeigt 10. Danach weist die Elektrodenfläche 11, 12 sowohl zwei EDA-Elektroden 100, 200 als auch zwei EKG-Elektroden 300, 400 auf. Somit ist nicht nur eine doppelte EDA-Messung, sondern auch eine doppelte EKG-Messung realisierbar, um auch die Genauigkeit der EKG-Messung, insbesondere die Reduzierung der Bewegungsartefakte, zu verbessern. Die Elektroden 100, 200, 300, 400 sind galvanisch voneinander getrennt, d.h. auch die beiden EKG-Signalpfade sind doppelt vorhanden und galvanisch voneinander getrennt. Die galvanische Trennung der Elektroden 100, 200, 300, 400 voneinander ist insbesondere durch einen Abstand zwischen den Elektroden 100, 200, 300, 400 realisiert.
Die Elektroden 100, 200, 300, 400 weisen jeweils eine sinusförmig verlaufende Seite 165, 265, 365, 465 und eine zumindest im Wesentlichen entlang des Umfanges des Lenkradkranzes verlaufende gerade Seite 155, 255, 355, 455 auf, wobei die geraden Seiten 255, 455 der zweiten EDA-Elektrode 200 und der zweiten EKG Elektrode 400 einander zugewandt sind. Entsprechend sind die geraden Seiten 155, 355 der ersten EDA-Elektrode 100 und der ersten EKG-Elektrode 300 einander abgewandt, so dass sich jeweils ein Bauch der sinusförmigen Seite 165 der ersten EDA-Elektrode 100 in ein Tal der sinusförmigen Seite 465 der zweiten EKG-Elektrode 400 und ein Bauch der sinusförmigen Seite 365 der zweiten EDA-Elektrode 300 in ein Tal der sinusförmigen Seite 265 der ersten EKG-Elektrode 200 hineinerstreckt.
Es wird darauf hingewiesen, dass die Elektrodenflächen 11, 12 identisch ausgestaltet sein können. Dies ist jedoch nicht zwingend, sondern es ist z.B. durchaus denkbar, dass die Form der Elektrodenflächen 11, 12 und insbesondere die Form und Ausgestaltung der Elektroden der Elektrodenflächen 11, 12 unterschiedlich ist.
Bezugszeichenliste

1: Lenkrad
11: erste Elektrodenfläche
12: zweite Elektrodenfläche
50: Spannungsteiler
51: Hand
52: Verstärker
100, 200: EDA-Elektrode
110: radialer Abschnitt
111: erstes Elektrodensignal
111a: Messsignal
112: Signalakquise
113: Tiefpassfilter
114, 124: Analog-Digital-Wandler
115: Bewegungsartefaktkorrektur
116–117: Verfahrensschritt
118: Spitzenwerterkennung
119: nicht-spezifische Fluktuation
120: Verbindungsabschnitt
121: erstes Elektrodensignal
122: Verstärkung
125: Filterung
126: Entrauschung
127: Bewegungsartefaktkorrektur
128: QRS-Detektion
129: Herzrate
130: Interbeatintervall
131: EDR-Signal
132: Atemfrequenz
155, 255, 355, 455: gerade Seite Elektrode
165, 265, 365, 465: sinusförmige Seite Elektrode
201: Berechnung Variationskoeffizient
202: Berechnung Standardabweichung
203: Schwellwertbildung
204: Artefaktidentifizierung
205: Zeitvektorextrahierung
206: Interpolation
207: Korrektur
210, 310: seitlicher Abschnitt
220, 320: Steg
250: inverse Faltung
260: Glättung
270: tonischer Anteil
280: Subtraktion
300, 400: EKG-Elektrode
301: Bandpassfilterung
302: Hauptkomponentenanalyse
303: blinde Quellentrennung
304: Quelle
311, 317: Transformation in Frequenzbereich
312: Filterung
313: Transformation in Zeitbereich
314: Erkennung von QRS-Komplexen
315: IBI-Berechnung
316: Rauschprofilanalyse

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Patentliteratur

US 2011/0245643 A1 [0002]

Claims

Verfahren zur Messung von Vitaldaten eines Fahrers eines Kraftfahrzeuges, wobei eine elektrodermale Aktivität des Fahrers unter Verwendung mindestens eines ersten Elektrodensignals (111) bestimmt und/oder ein Elektrokardiogramms des Fahrers unter Verwendung mindestens eines zweiten Elektrodensignals (121) registriert wird, gekennzeichnet durch Identifizieren und Reduzieren (115) von Bewegungsartefakten in dem ersten und/oder dem zweiten Elektrodensignal (111, 121) oder in aus dem ersten und/oder dem zweiten Elektrodensignal (111, 121) abgeleiteten Messwerten mit Hilfe eines statistischen Verfahrens.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass aus dem ersten Elektrodensignal (111) eine Menge von Messwerten abgeleitet wird, wobei zum Identifizieren und Reduzieren von Bewegungsartefakten in diesen Messwerten der Variationskoeffizient in Bezug auf die Messwerte bestimmt und in Abhängigkeit von dem Variationskoeffizienten ein Maximalwert oder ein Minimalwert festgelegt wird, wobei Messwerte, deren Betrag den Maximalwert überschreitet, oder Messwerte, deren Betrag den Minimalwert unterschreitet, eliminiert werden.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass das Eliminieren der Messwerte durch Interpolation von zeitlich den zu eliminierenden Messwerten benachbarten Messwerten erfolgt.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zum Identifizieren und Reduzieren von Bewegungsartefakten in dem zweiten Elektrodensignal (121) in Bezug auf Messwerte mindestens einer Kenngröße des zweiten Elektrodensignals eine Unabhängigkeitsanalyse durchgeführt wird. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass vor der Unabhängigkeitsanalyse eine Hauptkomponentenanalyse der Messwerte erfolgt.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine Bandpassfilterung des ersten und/oder des zweiten Elektrodensignals (111, 121) vorgenommen wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass anhand des ersten Elektrodensignals (111, 121) ein Hautleitwert oder eine zu einem Hautleitwert äquivalente Messgröße (111a) bestimmt und eine inverse Faltung (250) des Hautleitwertes oder der Messgröße (111a) mit einer Modellfunktion vorgenommen wird, um den tonischen Anteil des Hautleitwertes oder der Messgröße (111a) zu bestimmen.
Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass mittels des tonischen Anteils der phasische Anteil des Hautleitwertes oder der Messgröße (111a) bestimmt wird.
Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass Maxima im phasischen Anteil des Hautleitwertes oder der Messgröße (111a) ermittelt und die Anzahl und/oder die Amplitude der Maxima als Kennwert für einen mentalen Zustand des Fahrers bestimmt werden.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass in dem zweiten Elektrodensignal (121) QRS-Komplexe bestimmt und der zeitliche Abstand der QRS-Komplexe als Kennwert für einen mentalen Zustand des Fahrers ermittelt wird.
Vorrichtung zur Messung von Vitaldaten eines Fahrers eines Kraftfahrzeuges, insbesondere zum Durchführen eines Verfahrens gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, mit einer Auswerteeinheit zur Bestimmung einer elektrodermalen Aktivität des Fahrers unter Verwendung mindestens eines ersten Elektrodensignals (111) und/oder zum Registrieren eines Elektrokardiogramms des Fahrers unter Verwendung mindestens eines zweiten Elektrodensignals (121), dadurch gekennzeichnet, dass die Auswerteeinheit zum Identifizieren und Reduzieren von Bewegungsartefakten in dem ersten und/oder dem zweiten Elektrodensignal (111, 121) oder in aus dem ersten und/oder dem zweiten Elektrodensignal (111, 121) abgeleiteten Messwerten mit Hilfe eines statistischen Verfahrens ausgebildet ist.
Lenkrad für ein Kraftfahrzeug, insbesondere zur Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 10, mit – zwei Elektrodenbereichen (11, 12), dadurch gekennzeichnet, dass die beiden Elektrodenbereiche (11, 12) jeweils mindestens zwei Elektroden (100, 200) zur Bestimmung einer elektrodermalen Aktivität des Fahrers und mindestens eine von diesen Elektroden galvanisch getrennte Elektrode (300) zum Registrieren eines Elektrokardiogramms aufweisen.
Lenkrad nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass sich die Elektroden (100, 200) zur Bestimmung der elektrodermalen Aktivität und/oder die Elektrode (300) zum Registrieren des Elektrokardiogramms zumindest abschnittsweise entlang des Umfanges eines Lenkradkranzes des Lenkrades (1) erstrecken.
Lenkrad nach Anspruch 12 oder 13, dadurch gekennzeichnet, dass zumindest eine der Elektroden (100, 200) zur Bestimmung der elektrodermalen Aktivität und die Elektrode (300) zum Registrieren des Elektrokardiogramms jeweils einen Abschnitt (110, 220, 320) aufweisen, der sich entlang eines parallel zu einem Radius des Lenkrades (1) orientierten Umfanges des Lenkradkranzes des Lenkrades (1) erstreckt.
Lenkrad nach einem der Ansprüche 12 bis 14, dadurch gekennzeichnet, dass die beiden Elektrodenbereiche (11, 12) jeweils mindestens zwei Elektroden (300, 400) zum Registrieren des Elektrokardiogramms aufweisen.