DE102018111887A1

DE102018111887A1 - Verfahren und System zum Bereitstellen einer Fahrführung

Info

Publication number: DE102018111887A1
Application number: DE102018111887.2A
Authority: DE
Inventors: Joon Young Park
Original assignee: Hyundai Motor Co; Kia Motors Corp
Current assignee: Hyundai Motor Co; Kia Corp
Priority date: 2017-05-17
Filing date: 2018-05-17
Publication date: 2018-11-22
Also published as: US20180334176A1; KR20180126219A; CN108944939A; US10493998B2; KR102388148B1; CN108944939B

Abstract

Ein Verfahren zum Bereitstellen eines Fahrens in einem Fahrzeug kann aufweisen: Erkennen von Fahrbedingungen, die sich auf eine Umgebung des Fahrzeugs und ein Verhalten des Fahrzeugs beziehen, durch eine Fahrzeugsteuerungseinheit unter Verwendung von Informationen die über eines oder mehrere aus einem Sensor und einer elektronischen Vorrichtung erhalten werden, Identifizieren eines zu den erkannten Fahrbedingungen korrespondierenden empfohlenen Musters aus einer Mehrzahl von vorangehend klassifizierten Mustern durch die Fahrzeugsteuerungseinheit, Ausgeben von Rückmeldungsinformationen, die zu dem identifizierten empfohlenen Muster korrespondieren, durch die Fahrzeugsteuerungseinheit und Übertragen von Informationen, die sich auf das identifizierte empfohlene Muster beziehen, durch die Fahrzeugsteuerungseinheit.

Description

HINTERGRUND DER OFFENBARUNG
Technisches Gebiet
Die vorliegende Offenbarung betrifft ein Verfahren und ein System zum Bereitstellen von Fahrführungsinformationen an einen Fahrer und insbesondere ein Verfahren zum Rückkoppeln von Führungsinformationen für ein wünschenswertes Fahren an einen Fahrer durch Auswerten von Reaktionen des Fahrers auf Fahrbedingungen und Verwenden von Auswertungsinformationen sowie ein System dafür.
Diskussion der verwandten Technik
Da eine zunehmende Anzahl von elektronischen Vorrichtungen in den letzten Jahren in Fahrzeugen eingebaut worden ist, wird an Fahrer nun eine Vielzahl von Informationen bereitgestellt, die sich auf Fahrbedingungen beziehen, während einige elektronische Vorrichtungen ebenso direkt beim Fahren involviert sind. Beispielsweise kann ein Fahrassistenzsystem (ADAS=Advanced Driver Assistance System) Warninformationen über tote Winkel an Fahrer bereitstellen und eine automatische Lenksteuerung kann ein Verlassen einer Fahrspur ohne eine Lenksteuerung durch den Fahrer verhindern.
Darüber hinaus ermöglichen bestimmte elektronische Vorrichtungen ein autonomes Fahren durch eine Fahrbedingungserkennung unter Verwendung künstlicher Intelligenz und dergleichen. Darüber hinaus ist ein Teilen großer Informationsmengen durch eine Vehicle-To-Everything-Kommunikation (V2X-Kommunikation) ermöglicht worden.
Jedoch bleiben, abgesehen von dem Fortschritt derartiger Technologien, rechtliche und moralische Probleme, die sich auf die Verantwortung beim autonomen Fahren beziehen, bestehen. In einer Umgebung, in welcher autonom fahrende Fahrzeuge mit anderen Fahrzeugen existieren, wird noch immer erwartet, dass Fahrer das wichtigste Subjekt bei der Fahrsteuerung sind.
Um eine sicherere Fahrumgebung zu schaffen, ist es daher notwendig, die Fahrfähigkeiten eines Fahrers zu verbessern und Fahrassistenzsysteme zu entwickeln, die elektronische Vorrichtungen verwenden. Es ist ebenso wünschenswert, dass Fahrer ihre Fahreinstellungen verbessern. Zu diesem Zweck ist ein antizipativer, intelligenter, kontinuierlicher und verfügbarer Ansatz, welcher ähnlich dem Korrigieren von Fahrerfehlern ist, eher erforderlich, als einmalige Warnungen oder Ausbildung.
INHALT DER OFFENBARUNG
Dementsprechend ist die Aufgabe der vorliegenden Offenbarung die Bereitstellung eines Verfahrens und eines Systems zum Bereitstellen von Fahrführungsinformationen an einen Fahrer.
Genauer gesagt ist die Aufgabe der vorliegenden Offenbarung die Bereitstellung eines Verfahrens zum Rückkoppeln von Führungsinformationen für ein wünschenswertes Fahren an einen Fahrer durch Auswerten von Reaktionen des Fahrers auf Fahrbedingungen und Verwenden von Auswerteinformationen auf zahlreiche Arten, sowie ein System dafür.
Es wird für die Fachleute verständlich sein, dass die Ziele, die mit der vorliegenden Offenbarung erzielt werden könnten, nicht auf das beschränkt sind, was insbesondere vorangehend beschrieben worden ist. Andere Ziele, die die vorliegende Offenbarung erzielen könnte, werden aus der nachfolgenden detaillierten Beschreibung klarer verständlich sein.
Um diese Ziele und andere Vorteile zu erzielen, kann gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung ein Verfahren zum Bereitstellen einer Fahrführung in einem Fahrzeug aufweisen: Erkennen von Fahrbedingungen, die sich auf eine Umgebung des Fahrzeugs und ein Verhalten des Fahrzeugs beziehen, durch eine Fahrzeugsteuerungseinheit unter Verwendung von Informationen, die mittels eines oder mehrerer von einem Sensor und einer elektronischen Vorrichtung erhalten werden, Identifizieren eines empfohlenen Musters, das zu den erkannten Fahrbedingungen korrespondiert, durch die Fahrzeugsteuerungseinheit aus einer Mehrzahl von vorangehend klassifizierten Mustern, Ausgeben von Rückkopplungsinformationen, die zu dem identifizierten empfohlenen Muster korrespondieren, durch die Fahrzeugsteuerungseinheit und Übertragen von Informationen, die sich auf das identifizierte empfohlene Muster beziehen, durch die Fahrzeugsteuerungseinheit.
Darüber hinaus kann gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung ein System zum Bereitstellen einer Fahrführung aufweisen: ein Fahrzeug, das mit einer Fahrzeugsteuerungseinheit ausgestattet ist, die dazu eingerichtet ist, Fahrbedingungen, die sich auf eine Umgebung des Fahrzeugs und ein Verhalten des Fahrzeugs beziehen, unter Verwendung von Informationen zu erkennen, die mittels eines oder mehrerer von einem Sensor und einer elektronischen Vorrichtung erhalten werden, ein empfohlenes Muster, das zu den erkannten Fahrbedingungen korrespondiert, aus einer Mehrzahl von vorangehend klassifizierten Mustern zu identifizieren, und Rückmeldungsinformationen, die zu dem identifizierten empfohlenen Muster korrespondieren, auszugeben, und einen Server, der dazu eingerichtet ist, Informationen, die sich auf das identifizierte empfohlene Muster beziehen, von dem Fahrzeug zu empfangen und die empfangenen Informationen zu speichern.
Darüber hinaus gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung eine Informationserkennungseinheit, die dazu eingerichtet ist, Informationen, die sich auf eine Umgebung des Fahrzeugs und ein Verhalten des Fahrzeugs beziehen, unter Verwendung von Informationen zu erhalten, die mittels eines oder mehrerer von einem Sensor und einer elektronischen Vorrichtung erhalten werden, eine Ermittlungseinheit, die dazu eingerichtet ist, Fahrbedingungen unter Verwendung von von der Informationserkennungseinheit erhaltenen Informationen zu erkennen und ein empfohlenes Muster, das zu den erkannten Fahrbedingungen korrespondiert, aus einer Mehrzahl von vorangehend klassifizierten Mustern zu identifizieren, eine Ausgabeeinheit, die dazu eingerichtet ist, Rückmeldungsinformationen auszugeben, die zu dem identifizierten empfohlenen Muster korrespondieren, und eine Drahtlose-Kommunikation-Einheit, die dazu eingerichtet ist, Informationen, die sich auf das identifizierte empfohlene Muster beziehen, zu übertragen.
Dementsprechend kann das vorangehend beschriebene Fahrzeugsystem zahlreiche Fahrführungsinformationen an einen Fahrer bereitstellen. Das Fahrzeugsystem kann insbesondere eine positive Rückmeldung an den Fahrer für rücksichtsvolles Fahren bereitstellen, wodurch die Fahrkultur verbessert und sicheres Fahren gefördert wird.
Es wird für die Fachleute verständlich sein, dass die Effekte, die durch die vorliegende Offenbarung erreicht werden können, nicht darauf beschränkt sind, was vorangehend insbesondere beschrieben worden ist, und dass andere Vorteile der vorliegenden Offenbarung aus der nachfolgenden detaillierten Beschreibung klarer verständlich sein werden.
Figurenliste
Die Ausführungsformen hier können besser verstanden werden durch Bezugnahme auf die nachfolgende Beschreibung im Zusammenhang mit den beigefügten Zeichnungen, die kurz nachfolgend beschrieben werden, in welchen gleiche Bezugszahlen identische oder funktional ähnliche Elemente angeben.

1 ist eine Darstellung zum Erklären eines grundlegenden Konzepts der vorliegenden Offenbarung.
2 veranschaulicht ein Beispiel der Konfiguration eines Fahrführungssystems, das auf Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung anwendbar ist.
3 veranschaulicht eine beispielhafte Struktur eines Trainingsdatenservers gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
4 veranschaulicht eine beispielhafte Struktur eines Fahrzeugs gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
5 veranschaulicht ein beispielhaftes Verfahren, in welchem das Fahrzeug eine Rückmeldung basierend auf erkannten Fahrbedingungen gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung bereitstellt.
6 ist eine Darstellung, die ein bestimmtes Verfahren zum Erkennen von Fahrbedingungen und Bereitstellen einer Rückmeldung basierend auf den erkannten Fahrbedingungen veranschaulicht, gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
7 ist eine Darstellung zum Erklären des Konzepts von in einer Online-Phase bereitstellbaren Diensten gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
8 veranschaulicht bestimmte Beispiele von SNS-bezogenen Diensten gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.

Es sollte verständlich sein, dass die vorangehenden Zeichnungen nicht notwendigerweise maßstabsgetreu sind, sondern, dass sie eine gewissermaßen vereinfachte Darstellung zahlreicher bevorzugter Merkmale sind, die exemplarisch für die grundlegenden Prinzipien der Offenbarung sind. Die speziellen Ausgestaltungsmerkmale der vorliegenden Offenbarung, einschließlich beispielsweise spezieller Abmessungen, Orientierungen, Positionen und Formen, werden teilweise durch die bestimmte beabsichtigte Anwendung und Verwendungsumgebung bestimmt werden.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG DER OFFENBARUNG
Nachfolgend werden die Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung im Detail durch Bezugnahme auf beigefügte Zeichnungen beschrieben werden, um den einschlägigen Fachleuten zu ermöglichen, die Ausführungsformen leicht zu implementieren. Die vorliegende Offenbarung kann jedoch auf zahlreiche Arten implementiert werden und ist nicht auf die hier beschriebenen Ausführungsformen beschränkt. Um die vorliegende Offenbarung klar zu beschreiben, werden Teile, die nicht der Beschreibung zugeordnet sind, aus den Zeichnungen weggelassen und identische Bezugszahlen beziehen sich auf identische Teile durchgehend in der Beschreibung.
Wenn in der Beschreibung ein bestimmter Abschnitt eine bestimmte Komponente „umfasst“ oder „aufweist“, gibt dies an, dass die anderen Komponenten nicht ausgeschlossen sind und darüber hinaus enthalten sein können, sofern nicht explizit abweichend beschrieben. Zudem bedeuten Teile, die hier mit denselben Bezugszahlen aufgelistet sind, dass sie dieselben Komponenten sind.
Es ist verständlich, dass der Begriff „Fahrzeug“ oder „Fahrzeug-“ oder ein anderer hier verwendeter ähnlicher Begriff einschließt: Motorfahrzeuge im Allgemeinen, wie etwa Passagierfahrzeuge, die einschließen: Sports Utility Vehicles (SUV), Busse, Lastwagen, zahlreiche kommerzielle Fahrzeuge, Wasserfahrzeuge, einschließlich einer Vielzahl von Booten und Schiffen, Flugzeuge und dergleichen, und einschließt: Hybridfahrzeuge, Elektrofahrzeuge, Plug-In-Hybridelektrofahrzeuge, wasserstoffbetriebene Fahrzeuge und andere Alternativkraftstofffahrzeuge (z.B. Kraftstoffe, die aus von Erdöl verschiedenen Quellen abgeleitet sind). Ein Hybridfahrzeug, auf welches hier Bezug genommen wird, ist ein Fahrzeug, welches zwei oder mehrere Leistungsquellen aufweist, beispielsweise sowohl kraftstoffbetriebene als auch elektrisch betriebene Fahrzeuge.
Zusätzlich ist es verständlich, dass eines oder mehrere der nachfolgenden Verfahren oder Aspekte derselben durch wenigstens eine Fahrzeugsteuerungseinheit ausgeführt werden können. Der Begriff „Steuerungseinheit“ kann sich auf eine Hardwarevorrichtung beziehen, die einen Speicher und einen Prozessor aufweist. Der Speicher ist dazu eingerichtet, Programmanweisungen zu speichern, und der Prozessor ist insbesondere programmiert, die Programmanweisungen auszuführen, um einen oder mehrere Prozesse auszuführen, die nachfolgend beschrieben werden. Die Fahrzeugsteuerungseinheit kann einen Betrieb von Einheiten, Modulen, Teilen oder dergleichen, wie hier beschrieben, steuern. Darüber hinaus ist es verständlich, dass die nachfolgenden Verfahren durch eine Vorrichtung ausgeführt werden können, die die Fahrzeugsteuerungseinheit zusammen mit einer oder mehreren anderen Komponenten aufweist, was für den einschlägigen Fachmann klar ist.
Bezugnehmend nun auf Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung ist ein Verfahren bereitgestellt zum Erkennen von Fahrbedingungen, Auswerten von Reaktionen eines Fahrers durch Ermitteln einer Ähnlichkeit zwischen den erkannten Fahrbedingungen und vorkonfigurierten empfohlenen Mustern, Rückkoppeln von Führungsinformationen für ein wünschenswertes Fahren an den Fahrer und Verwenden von Auswerteinformationen auf zahlreiche Arten, sowie ein System dafür.
Zuerst wird ein Basiskonzept der Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung durch Bezugnahme auf 1 beschrieben werden.
Wie in 1 gezeigt, basieren die Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung auf einer Übertragung einer Fahrerassistenzbereitstellungsfunktion/Fahrerinformationsbereitstellungsfunktion 10 durch zahlreiche an dem Fahrzeug montierte Sensoren, künstlicher Intelligenz 20 zum Identifizieren der gegenwärtigen Situation und von passenden Mustern und einem zusätzlichen Online-Dienst, wie etwa einem Soziales-Netzwerk-Dienst (SNS). Das bedeutet, dass, basierend auf der Künstliche-IntelligenzTechnologie, die Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung erkennen können, ob ein Fahrer wünschenswerte Fahrgewohnheiten, wie etwa ein rücksichtsvolles Fahren, hat und stellt eine positive Rückmeldung an den Fahrer bereit, um die Verkehrskultur zu verbessern und sicheres Fahren zu fördern.
2 veranschaulicht ein Beispiel der Konfiguration eines Fahrführungssystems, das auf Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung anwendbar ist.
Wie in 2 gezeigt, kann das Fahrführungssystem, das auf die Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung anwendbar ist, aufweisen: einen Trainingsdatenserver 100, der dazu eingerichtet ist, ein empfohlenes Muster zu identifizieren, ein Fahrzeug 200, das dazu eingerichtet ist, Fahrführungsinformationen an einen Fahrer bereitzustellen, einen Erkennungsergebnisserver 300, der dazu eingerichtet ist, ein Ergebnis einer Identifizierung von Fahrbedingungen, die von dem Fahrzeug 200 erkannt werden, zu empfangen und zu speichern, eine Online-Dienst-Größe 400, die dazu eingerichtet ist, zahlreiche zusätzliche Funktionen durch Empfangen von Daten von dem Erkennungsergebnisserver 300 bereitzustellen, und eine Fahrbahnseitengröße 500, die dazu eingerichtet ist, Informationen, die für ein Erkennen und ein Identifizieren von Fahrbedingungen notwendig sind, an das Fahrzeug 200 bereitzustellen.
Die Konfiguration der einzelnen Komponenten mit Ausnahme der Fahrbahnseitengröße 500 wird im Detail später beschrieben werden. Die Fahrbahnseitengröße 500 kann beliebige Größen aufweisen, welche Informationen, die zum Erkennen und Identifizieren von Fahrbedingungen an oder in der Nähe einer Fahrbahn erforderlich sind, an das Fahrzeug 200 gemäß einem vorgegebenen Kommunikationsverfahren (z.B. V2X, usw.) bereitstellen. Beispielsweise kann die Fahrbahnseitengröße 500 ein anderes Fahrzeug auf der Fahrbahn, eine an oder in der Nähe der Fahrbahn installierte Infrastruktur, eine intelligente Vorrichtung, die von einem Fußgänger in der Nähe der Fahrbahn getragen wird, sein. Die intelligente Vorrichtung, die von dem Fußgänger getragen wird, sollte eine Auffindungsprozedur durchführen oder einen Datenpfad herstellen, um direkt mit dem Fahrzeug zu kommunizieren, kann aber Schwierigkeiten dabei haben.
In diesem Fall kann die intelligente Vorrichtung mit einem vorgegebenen entfernten Server verbunden werden, so dass sie Daten an den entfernten Server bereitstellen kann und der entfernte Server kann die korrespondierenden Daten an das Fahrzeug bereitstellen. In diesem Fall können die an das Fahrzeug bereitgestellten Daten wenigstens eines aufweisen aus: ob es einen Fußgänger um das korrespondierende Fahrzeug gibt, einer Fußgängerdichte und einer Fußgängerbewegungsrichtung. Dies ist jedoch nur ein Beispiel und die Offenbarung ist nicht darauf beschränkt. Das bedeutet, dass jede Information, die auf die Sicherheit oder den Schutz von Fußgängern bezogen ist, enthalten sein kann.
Es sollte verständlich sein, dass in 2 veranschaulichte Komponenten lediglich beispielhaft sind und dass das Fahrführungssystem mehr oder weniger Komponenten aufweisen kann. Zudem kann eine Komponente eine Mehrzahl von Sub-Komponenten aufweisen oder wenigstens eine Komponente kann dazu eingerichtet sein, durch eine andere Komponente ersetzt zu werden.
Nachfolgend wird ein Betrieb jeder Komponente basierend auf der vorangehend beschriebenen Systemkonfiguration beschrieben werden. Zur Vereinfachung der Beschreibung wird der Betriebsprozess jeder Komponente in drei Phasen unterteilt werden, der Betriebsprozess ist jedoch nicht darauf beschränkt.
Die drei Phasen weisen auf: eine Offline-Phase, eine An-Bord-Phase und eine Online-Phase. Die Offline-Phase kann eine Prozedur bedeuten, in welcher der Trainingsdatenserver 100 ein Erkennungsmodell einer künstlichen Intelligenz trainiert, um Fahrbedingungen zu erkennen und eine Ähnlichkeit zwischen empfohlenen Mustern durch Trainieren der empfohlenen Muster zu ermitteln, die basierend auf zahlreichen Tatsächliches-Fahren-Daten und zahlreichen Rücksichtsvolles-Fahren-Auswertungsergebnissen identifiziert werden. Die An-Bord-Phase kann eine Prozedur bedeuten, in welcher das Fahrzeug eine Ähnlichkeit zwischen Fahrbedingungen, die während eines tatsächlichen Fahrens auftreten, und den empfohlenen Mustern ermittelt, eine Rückmeldung basierend auf dem Ergebnis an den Fahrer bereitstellt und das korrespondierende Ergebnis an den Erkennungsergebnisserver 300 (nach einer Verarbeitung des Ergebnisses) bereitstellt, unter Verwendung des in der Offline-Phase erzeugten Erkennungsmodells.
Darüber hinaus kann die Online-Phase eine Prozedur zum Bereitstellen zahlreicher Anreize an den Fahrer, entweder direkt oder indirekt, durch Übertragen von Informationen, die in dem Erkennungsergebnisserver 300 gespeichert sind, an zahlreiche Online-Dienst-Größen 400 bedeuten. In diesem Fall kann der Erkennungsergebnisserver 300, da die Fahrerreaktion auf die Fahrumgebung sensitive persönliche Informationen enthalten kann oder rechtliche oder moralische Nachteile für den Fahrer bewirken kann, dazu eingerichtet sein, Informationen an die Online-Dienst-Größe 400 innerhalb des vom Fahrer erlaubten Bereichs bereitzustellen.
Zuerst wird die Struktur des Trainingsdatenservers zum Durchführen der Online-Phase durch Bezugnahme auf 3 kurz beschrieben werden.
3 veranschaulicht eine beispielhafte Struktur eines Trainingsdatenservers gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
Wie in 3 gezeigt, kann der Trainingsdatenserver 100 eine Tatsächliches-Fahren-Datenspeichereinheit 110, eine Trainingseinheit 120 und eine Auswertedatenspeichereinheit 130 aufweisen.
Die Tatsächliche-Daten-Speichereinheit 110 speichert Basisdaten für ein Modelltraining an der Trainingseinheit 120 und stellt die Basisdaten an die Trainingseinheit 120 bereit. Die Basisdaten können aufweisen: Tatsächliches-Fahren-Daten, die direkt/indirekt auf zahlreiche Arten gesammelt werden, wie etwa Telematikdienste, Fahrzeuge, in welchen Sensoren zum Sammeln von Daten montiert sind, online gesammelte Großdatenmengen usw.
Darüber hinaus speichert die Auswertedatenspeichereinheit 130 Auswertedaten für ein Modelltraining an der Trainingseinheit 120. In diesem Fall können die Auswertedaten aufweisen: eine vorgegebene Auswerteregel für jede Fahrbedingung, eine Mehrzahl von empfohlenen Mustern für jede Fahrbedingung, Informationen über den von Experten geschätzten Berücksichtigungsgrad usw.
Darüber hinaus können die Auswertedaten Informationen aufweisen, die ein verschiedenes Empfehlungsniveau pro klassifiziertes Muster nach einem Definieren/Klassifizieren von Fahrbedingungen als eine Mehrzahl von Mustern gemäß vorgegebenen Standards im Voraus aufweisen. In diesem Fall kann das Muster, welches ein Empfehlungsniveau aufweist, das höher als ein vorgegebener Referenzwert ist, als das empfohlene Muster bezeichnet werden. Die Referenz des Empfehlungsniveaus kann wenigstens eine aufweisen aus: einer in den Verkehrsregeln festgelegten Regel, einer Handlung zur Rücksichtnahme auf Fahrzeuge und Fußgänger in der Nähe, obwohl diese nicht in den Verkehrsregeln festgelegt ist, und einer Handlung zum Fördern einer Sicherheit des korrespondierenden Fahrzeugs, anderer Fahrzeuge und von Fußgängern.
In diesem Fall können die Tatsächliches-Fahren-Daten Informationen über in der Umgebung des Fahrzeugs detektierte Änderungen und Informationen über Bewegungen des Fahrzeugs (d.h. Reaktionen des Fahrers) in dem Zustand, in welchem sich die Umgebung ändert, enthalten. Das bedeutet, dass die in der vorliegenden Offenbarung verwendeten „Fahrbedingungen“ ein Konzept ist, welches eine „Umgebung“ des Fahrzeugs enthält, welche sich auf Änderungen einer Position oder eines Verhaltens von anderen Fahrzeugen oder Fußgängern bezieht. Unterdessen, ist ein „Fahrzeugverhalten“ oder ein „Verhalten“ des Fahrzeugs, welches sich auf Reaktionen des Fahrers auf die Umgebung bezieht.
Beispielsweise können die Tatsächliches-Fahren-Daten enthalten: von dem ADAS detektierte Daten, die anzeigen, dass ein Fahrzeug, welches sich auf der Seite des Fahrzeugs und vor dem Fahrzeug, das Daten sammelt, befindet, sich nach vorne bewegt (d.h. das Fahrzeug auf der Seite des Referenzfahrzeugs und vor dem Referenzfahrzeug versucht, einzuscheren oder einen Spurwechsel zu vollziehen), Daten, die anzeigen, ob der Fahrer die Geschwindigkeit zu der korrespondierenden Zeit verringert oder erhöht, Daten, die anzeigen, ob der Fahrer die Hupe oder den Scheinwerfer verwendet, und dergleichen.
Als anderes Beispiel können die Auswertedaten die folgenden Daten aufweisen. Zuerst einen Fall, in welchem das Fahrzeug seine Geschwindigkeit mit einer vorgegebenen Rate aufgrund der vorangehend beschriebenen Umgebungsänderung verringert, beispielsweise, wenn ein Einscheren eines anderen Fahrzeugs vor das Fahrzeug als ein empfohlenes Muster enthalten ist. Anschließend können Daten durch verschiedenes Auswerten des Berücksichtigungsgrads in Abhängigkeit einer Verzögerungsrate erhalten werden. Die Auswertedaten können die vorangehenden Daten enthalten.
Die Trainingseinheit 120 empfängt die vorangehend beschriebenen Basisdaten von der Tatsächliches-Fahren-Datenspeichereinheit 110 und die Auswertedaten von der Auswertedatenspeichereinheit 130 und führt anschließend ein Training durch Anpassen der korrespondierenden Basisdaten an die Auswertedaten pro Fahrbedingung durch. Dadurch kann die Trainingseinheit 120, wenn Daten über eine neue Fahrbedingung empfangen werden, das empfohlene Muster identifizieren, das der korrespondierenden Fahrbedingung am nächsten ist, ein Erkennungsmodell zum Ermöglichen einer Ermittlung einer Ähnlichkeit zu dem identifizierten empfohlenen Muster erzeugen und anschließend kontinuierlich das erzeugte Modell durch akkumuliertes Training modifizieren. Alternativ kann die Trainingseinheit 120, wenn sie Daten über eine neue Fahrbedingung empfängt, ein Erkennungsmodell zum Ermöglichen einer Identifizierung von Fahrbedingungen aus den vorangehend definierten/klassifizierten Fahrbedingungen, die zu den korrespondierenden Fahrbedingungen korrespondieren oder diesen am ähnlichsten sind, erzeugen.
Das Training durch Erkennungsmodelle kann basierend auf einem Maschinenlernschema durchgeführt werden. Zu diesem Zweck kann das Maschinenlernschema aufweisen: ein auf einem Zeitreihenmodell basierendes Schema, ein auf Großdatenmengen basierendes maschinelles Lernschema, ein regelbasiertes Schema oder eine Kombination davon. In diesem Fall können Beispiele des auf einem Zeitreihenmodell basierenden Schemas aufweisen: ein autoregressives integriertes Gleitender-Durchschnitt-Schema zum Erklären einer Änderung im Verhalten in Abhängigkeit der Zeit unter Verwendung von stochastischen Daten, ein Mehrlagiges-Perzeptron-Schema (MLP-Schema) zum Verwenden eines nicht-parametrischen Regressionsverfahrens als einen universalen Approximator usw.
Darüber hinaus können Beispiele des auf maschinellem Lernen basierenden Schemas aufweisen: ein Geschichteter-Autoencoder-Schema (SAE-Schema) zum Veranlassen, dass Eingabe-/Ausgabe-Daten einander durch eine dimensionale Reduktion ähnlich sind, ein Rekurrentes-Neuronales-Netzwerke-Schema (RRNs-Schema), das zu einem Neuronalen-Netzwerk-Algorithmus zum Verarbeiten von sequenziellen Informationen korrespondiert, ein Langes-Kurzzeitgedächtnis-Schema (LSTM-Schema), das für ein Langzeittraining geeignet ist, und dergleichen.

Darüber hinaus können Referenzen für regelbasiertes Erkennen wie in der nachfolgenden Tabelle 1 gezeigt definiert werden. [Tabelle 1]

Rücksichtsvolles-Fahren-Fall	Regelbasierte Erkennungsprinzipien
Berücksichtigung einer Spuränderung	1) Zielfahrzeug in nächster Fahrspur/vorgegebenem Abstand (Radar/Sicht)
	2) AN/AUS eines Blinkers eines Zielfahrzeugs (Sicht)
	3) Abbremsen eines Fahrerfahrzeugs (APS/BPS/Fahrzeuggeschwindigkeit)
	4) Spurwechsel eines Zielfahrzeugs (Radar/Sicht)
Fußgängerschutz	1) Fußgängerübergang ohne Ampel (Navi-Information)
	2) Fußgänger am Straßenrand (Sicht)
	3) Anhalten eines Fahrerfahrzeugs (APS/BPS/Fahrzeuggeschwindigkeit)
	4) Gehender Fußgänger (Sicht)
Unterstützung für Rettungsfahrzeug	1) Spurwechsel oder Bewegung zu einer Seite des Fahrerfahrzeugs (Sicht)
	2) Bewegung eines Rettungsfahrzeugs in einen leeren Raum (Radar/Sicht)
...	...

Die Trainingseinheit 120 kann die Basisdaten auswählen, die vor dem Training eingegeben werden. Ein Auswahlprozess kann aufweisen: 1) einen Prozess zum Extrahieren von Kandidateneingabewerten, 2) einen Prozess zum Vorverarbeiten von Daten durch Integrieren von Eingabesignalen und 3) einen Prozess zum Auswählen einer finalen Variablen unter Verwendung des vorverarbeiteten Kandidatenwertes.
Das durch den Trainingsprozess der Trainingseinheit 120 erzeugte Erkennungsmodell kann zu dem Fahrzeug 200 durch einen vorgegebenen Online-/Offline-Datenübertragungsprozess übertragen werden.
Als nächstes wird die An-Bord-Phase durch Bezugnahme auf die 4 bis 6 beschrieben werden.
Wie vorangehend beschrieben, bezieht sich die An-Bord-Phase auf einen Schritt, in welchem das Fahrzeug, nachdem es mit dem Erkennungsmodell, das durch das Training in der Offline-Phase erzeugt wird, bereitgestellt worden ist, eine Rückmeldung darüber bereitstellt, ob ein Fahren rücksichtsvoll ist, indem Informationen zum Identifizieren der Umgebung, welche von dem korrespondierenden Fahrzeug gesammelt werden, und Fahrerreaktionen zu dem vorbereiteten Erkennungsmodell eingegeben werden.
4 veranschaulicht eine beispielhafte Struktur des Fahrzeugs gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
Wie in 4 gezeigt, kann das Fahrzeug 200 gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung aufweisen:

eine Informationssammeleinheit 210, die dazu eingerichtet ist, Informationen zum Identifizieren von Fahrbedingungen zu erhalten, eine Ermittlungseinheit 220, die dazu eingerichtet ist, unter Verwendung eines Erkennungsmodells und eines vorkonfigurierten empfohlenen Musters zu ermitteln, ob ein Fahren rücksichtsvoll ist, und eine Ausgabeeinheit 230, die dazu eingerichtet ist, eine Rückmeldung, die zu einem Identifizierungsergebnis, das von der Ermittlungseinheit 220 erzeugt wird, korrespondiert, an den Fahrer bereitzustellen,
und eine Drahtlose-Kommunikation-Einheit 240, die dazu eingerichtet ist, das Identifizierungsergebnis nach außen zu übertragen, Aktualisierungsdaten für das Erkennungsmodell zu erhalten oder Daten mit der Straßenseitengröße 500 auszutauschen.

Die Informationssammeleinheit 210 sammelt Informationen über die Fahrbedingungen des Fahrzeugs 200, d.h. Informationen über die Umgebung und Informationen über eine Fahrerreaktion darauf. Zu diesem Zweck kann die Informationssammeleinheit 210 wenigstens eines aufweisen aus: einer Navigation, einem intelligenten Geschwindigkeitssteuerungsradar, einem Sichtsensor für eine Bildinterpretation, einem Gaspedalsensor (APS), einem Bremspedalsensor (BPS) und einem Fahrzeuggeschwindigkeitssensor.
Die Ermittlungseinheit 220 kann implementiert sein als ein Computer mit einem Speicher, der dazu in der Lage ist, das Erkennungsmodell und Informationen zum empfohlenen Muster zu speichern, und einem Prozessor zum Betreiben des Erkennungsmodells. Alternativ kann sie als eine Fahrzeugsteuerungseinheit oder als Teil derselben implementiert sein. Zudem kann die Ermittlungseinheit 220 durch Anwenden wenigstens eines aus den Fahrbedingungsinformationen, die von der Informationssammeleinheit 210 erhalten werden, und V2X-Informationen, die durch die Drahtlose-Kommunikation-Einheit 240 empfangen werden, auf das Erkennungsmodell ermitteln, ob ein identisches oder ähnliches empfohlenes Muster aus einer Mehrzahl von vorangehend klassifizierten Mustern existiert. Darüber hinaus kann die Ermittlungseinheit 220 das Identifikationsergebnis gemäß einem vorgegebenen Standard oder Verarbeitungsalgorithmus indizieren.
In einigen Beispielen kann die Ermittlungseinheit 220 das Erkennungsmodell in Echtzeit unter Verwendung des Maschinenlernschemas trainieren oder modifizieren. Alternativ kann das Erkennungsmodell durch einen externen Server aktualisiert werden und anschließend ohne Training verwendet werden. Das bedeutet, dass wenn das Erkennungsmodell von dem externen Server modifiziert wird, Parameter die zu den Trainingseingabewerten korrespondieren, zu einem Telematikserver oder einem Cloud-Server übertragen werden und das Erkennungsmodell anschließend von dem externen Server durch Training modifiziert wird. Danach wird das finale Modell an das Fahrzeug übertragen. Zudem kann in einer anderen Ausführungsform die Information zum Ermitteln der Fahrbedingungen, welche von der Informationssammeleinheit 210 erhalten werden, direkt an einen externen entfernten Server übertragen werden. Nachfolgend kann der korrespondierende Server ermitteln, ob das Fahren rücksichtsvoll ist, und anschließend das Ermittlungsergebnis an das Fahrzeug übertragen.
Die Ausgabeeinheit 230 kann aufweisen: eine Anzeigevorrichtung, die in der Lage ist, visuelle Informationen auszugeben, wie etwa einen Cluster, einen AVN-Monitor, ein Head-up-Display (HUD) usw., und eine Vorrichtung, die in der Lage ist, Audioinformationen auszugeben, wie etwa einen Lautsprecher usw. Das bedeutet, dass die Ausgabeeinheit 230 sofort eine Rückmeldung ausgeben kann, die zu dem von der Ermittlungseinheit 220 bereitgestellten Ermittlungsergebnis korrespondiert. Beispielsweise kann die visuelle Information einen Text, ein Bild oder eine Kombination derselben aufweisen, um zu informieren, dass der Fahrer rücksichtsvoll fährt, und die Audioinformation kann Musik, ein Kompliment, und dergleichen aufweisen, um anzuzeigen, dass der Fahrer rücksichtsvoll fährt.
5 ist ein Flussdiagramm, welches den Betrieb des Fahrzeugs veranschaulicht.
5 veranschaulicht ein beispielhaftes Verfahren gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung, in welchem das Fahrzeug eine Rückmeldung basierend auf erkannten Fahrbedingungen bereitstellt.
Wie in 5 gezeigt, kann die Ermittlungseinheit 220 Fahrbedingungen, d.h. eine Bewegung des Fahrzeugs 201 und einer Umgebung (Bewegungen von Fußgängern oder anderen Fahrzeugen), unter Verwendung der von der Informationssammeleinheit 210 gesammelten Informationen erkennen [S510].
Nach dem Erkennen der Fahrbedingungen kann die Ermittlungseinheit 220 eine Ähnlichkeit zwischen dem erkannten Ergebnis und einem empfohlenen Muster aus einer Mehrzahl von vorklassifizierten Mustern ermitteln (d.h., ob das erkannte Ergebnis ähnlich oder gleich dem empfohlenen Muster ist) [S520]. Mit anderen Worten kann die Ermittlungseinheit 220 basierend auf der ermittelten Ähnlichkeit identifizieren, ob das empfohlene Muster, welches den erkannten Fahrbedingungen ähnlich oder gleich ist, existiert.
Die Ausgabeeinheit 230 kann eine Rückmeldung ausgeben, die zu dem Identifizierungsergebnis korrespondiert [S530A]. Beispielsweise kann, wenn das empfohlene Muster, welches gleich oder ähnlich den erkannten Fahrbedingungen ist, existiert, eine Rückmeldung vom visuellen Typ/Audio-Typ, die anzeigt, dass ein rücksichtsvolles Fahren detektiert wird, an den Fahrer bereitgestellt werden. Andererseits kann, wenn kein empfohlenes Muster, welches gleich oder ähnlich den erkannten Fahrbedingungen ist, existiert, eine Rückmeldung vom visuellen Typ/Audio-Typ, die empfiehlt, rücksichtsvoll zu fahren, ausgegeben werden. Selbstverständlich kann, wenn es kein empfohlenes Muster gibt, keine Rückmeldung bereitgestellt werden.
Die Ermittlungseinheit 220 kann die Information, die zu dem Identifizierungsergebnis korrespondiert, durch einen vorgegebenen Berechnungsprozess indizieren [S530B]. Beispielsweise kann der Indizierungsprozess einen Prozess aufweisen zum Teilen der Anzahl von Fällen während einer bestimmten Zeitdauer, in welchen ermittelt wird, dass das erkannte Ergebnis ähnlich/gleich dem empfohlenen Muster ist, durch eine Fahrstrecke während der korrespondierenden Zeitdauer.
Die Ermittlungsergebnisinformation oder die indizierte Information in dem Fall von Schritt S530B kann an den Erkennungsergebnisserver 300 durch die Drahtlose-Kommunikation-Einheit 240 übertragen werden [S540].
Wenn die vorangehend beschriebenen Schritte durchgeführt werden, kann der Fahrer auf natürliche Weise erfahren, dass die künstliche Intelligenz sofort bestätigt, ob der Fahrer versucht, aus Neugier oder aus Wohlwollen zu der künstlichen Intelligenztechnologie rücksichtsvoll zu fahren.
6 ist eine Darstellung, die ein besonderes Verfahren gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung zum Erkennen von Fahrbedingungen und Bereitstellen einer Rückmeldung basierend auf den erkannten Fahrbedingungen veranschaulicht. In 6 wird angenommen, dass auf einer zweispurigen Einbahnstraße ein Fahrerfahrzeug 610 auf der rechten Spur fährt und ein verschiedenes Fahrzeug 620 auf der linken Spur vor dem Fahrerfahrzeug 610 fährt. Nachfolgend wird zur Vereinfachung der Beschreibung das Fahrerfahrzeug 610 als „das vorliegende Fahrzeug“ bezeichnet und das verschiedene Fahrzeug 620 wird als „das andere Fahrzeug“ bezeichnet.
Wie im Abschnitt (a) von 6 gezeigt, kann, wenn das andere Fahrzeug 620 versucht, seine Spur in die Spur des vorliegenden Fahrzeugs 610 zu wechseln, während der rechte Blinker gesetzt ist, das vorliegende Fahrzeug 610 diesen Versuch durch die Informationssammeleinheit 210 erkennen.
In diesem Fall kann, wenn der Fahrer des vorliegenden Fahrzeugs 610 durch Betätigen eines Bremspedals, wie in 6 (b) gezeigt, abbremst, die Ermittlungseinheit des vorliegenden Fahrzeugs ermitteln, dass derartige Fahrbedingungen zu einem empfohlenen Muster korrespondieren und anschließend eine positive Rückmeldung 611 ausgeben.
Abschnitt (b) von 6, falls der Fahrer des vorliegenden Fahrzeugs 610, wie in 6 (c) gezeigt, beschleunigt, kann die Ermittlungseinheit des vorliegenden Fahrzeugs 210 ermitteln, dass es kein empfohlenes Muster gibt, welches ähnlich oder gleich derartigen Fahrbedingungen ist oder dass die Fahrbedingungen an ein Muster angepasst werden, von welchem der Empfehlungsgrad kleiner als ein vorgegebener Wert ist. Anschließend kann die Ermittlungseinheit eine negative Rückmeldung 613 ausgeben.
Als nächstes wird die Online-Phase im Detail durch Bezugnahme auf die 7 und 8 beschrieben werden.
Die Online-Phase bedeutet einen Schritt, in welchem in dem Erkennungsergebnisserver 300 gespeicherte Informationen an die Online-Dienst-Größe 400 bereitgestellt werden, was von dem Fahrer erlaubt ist, um zahlreiche zusätzliche Dienste bereitzustellen.
7 ist eine Darstellung zum Erklären des Konzepts von Diensten, welche in einer Online-Phase gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung bereitgestellt werden können, und 8 veranschaulicht bestimmte Beispiele von SNS-bezogenen Diensten gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
Wie in 7 gezeigt, können die Dienste, die in der Online-Phase bereitgestellt werden können, einen SNS-bezogenen Dienst 710, einen Versicherungsdienst/Verwaltungsdienst 720 und einen Anleitungsverteilungsdienst 730 und so weiter aufweisen.
Insbesondere können, um ein Gefühl des Stolzes auf ein rücksichtsvolles Fahren zu vermitteln, bestimmte Punkte oder Markierungen an rücksichtsvolle Fahrer bereitgestellt werden oder Beiträge davon können durch eine Zusammenarbeit mit dem SNS 710 bereitgestellt werden. Beispielsweise kann, wie im Abschnitt (a) in 8 (a) gezeigt, ein Beitrag, welcher einen Fahrer mit einem hohen Grad an Rücksicht einführt, durch ein spezielles SNS-Konto bereitgestellt werden. In diesem Fall können Informationen über einen indizierten Rücksicht-Punktestand des Fahrers, eine SNS-Identifikationsnummer des Fahrers, ein durch einen Sichtsensor erhaltenes Videobild und dergleichen enthalten sein und derartige Informationen können in dem Beitrag lediglich dann enthalten sein, wenn der Fahrer dem zustimmt.
Als ein anderes Beispiel kann, wie in 8 gezeigt, lediglich wenn der indizierte Rücksicht-Punktestand gleich oder größer als ein vorgegebener Punktestand ist, der SNS dazu eingerichtet sein, zu gestatten, dass eine spezielle Markierung 820 auf der Einführungsseite des SNS-Kontos des Fahrers bereitgestellt wird.
Zudem wird in dem Fall des Versicherungsdienstes/Verwaltungsdienstes 720, falls der indizierte Rücksicht-Punktestand an eine Versicherungsgesellschaft bereitgestellt wird, erwartet, dass eine Versicherungsprämie verringert wird. Wenn der indizierte Rücksicht-Punktestand an ein Verwaltungsamt bereitgestellt wird, können Vorteile, wie eine Verringerung einer Strafe oder Geldbuße, welche erlassen wurde oder wird, ebenso erwartet werden.
Darüber hinaus kann in dem Fall des Anleitungsverteilungsdienstes 730 eine Anleitung zum Verbessern der Rücksicht/Ausbeute beim Fahren durch ein Fahrzeug-AVN-System oder eine Smartphone-Anwendung verteilt werden, um mehr Trainingsgelegenheiten für korrekte Fahreinstellungen bereitzustellen. Insbesondere kann der Anleitungsverteilungsdienst 730 in der An-Bord-Phase an einen Fahrer bereitgestellt werden, bei dem die Häufigkeit, in der er rücksichtvoll fährt, gleich oder kleiner als ein vorgegebenes Niveau ist. In diesem Fall kann der Anleitungsverteilungsdienst mit einem Führer zum Korrigieren der Fahreinstellungen bereitgestellt werden, die verschieden von den empfohlenen Mustern sind. Beispielsweise kann in der im Abschnitt (a) von 6 gezeigten Situation, falls das im Abschnitt (c) von 6 gezeigte Fahrmuster häufig erkannt wird, ein AVN-Terminal (Audio/Video/Navigation-Terminal) in dem Fahrzeug oder ein von dem Fahrer getragenes Terminal (d.h. ein Terminal, welches unter dem Fahrernamen registriert ist) derart konfiguriert sein, dass es Führungsinformationen zur Rücksichtnahme auf andere Fahrzeuge, die einscheren oder eine Spur wechseln, ausgibt. Selbstverständlich muss dieser Anleitungsbereitstellungsprozess nicht notwendigerweise in der Online-Phase durchgeführt werden. Beispielsweise kann der Anleitungsbereitstellungsprozess in der An-Bord-Phase gemäß der Identifizierung des Fahrzeugs durchgeführt werden.
Gemäß den vorangehend erwähnten Ausführungsformen können Vorteile in einem weiten Bereich an Fahrzeugfahrer bereitgestellt werden und der Ruf eines Unternehmens, das ein Fahrzeug verkauft, in welchem das vorangehend beschriebene System installiert ist, kann ebenso verbessert werden. Beispielsweise ist aus der Perspektive des Fahrers zu erwarten, da eine technische Neugierde zu einer Teilnahme am rücksichtsvollen Fahren führen kann, dass die Fahrkultur verbessert wird. Zudem ist es möglich, nicht nur eine soziale Anerkennung (zum Beispiel SNS) im Hinblick auf eine persönliche Rücksichtnahme (Persönlichkeit) bereitzustellen, sondern ebenso zusätzliche Vorteile zu erwarten, wie etwa einen Nachlass auf eine Versicherungsprämie, eine Strafverringerung usw. Darüber hinaus bestehen aus der Perspektive des Unternehmens Vorteile darin, dass das Unternehmen soziale Verantwortung und Zuverlässigkeit teilt, d.h. zu der Verbesserung der Fahrkultur beiträgt, da das Autounternehmen den Ruf erwirbt, dass viele Kunden des Unternehmens rücksichtsvolle Fahrer sind, und öffentlich gemacht wird, dass das Unternehmen künstliche Intelligenz verwendet, die hinsichtlich Ethik und Arbeitsplätzen umstritten ist.
Darüber hinaus wird erwartet, dass die Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung zu der intelligenten Fahrassistenztechnologie (d.h. rücksichtsvolles/bewusstes Fahren kann auf defensives/gesetzestreues Fahren ausgeweitet werden) basierend auf einer essenziellen Autonomes-Fahren-Technologie entwickelt werden. Zudem haben die Ausführungsformen ebenso den Vorteil, dass, wenn es positive soziale Reaktionen gibt, diese zu Standard-Technologien/Regulierungen entwickelt werden können.
Die vorangehend beschriebene Offenbarung kann in einem programmgespeicherten Medium als computerlesbare Codes implementiert sein. Die computerlesbaren Medien können alle Arten von Speichervorrichtungen enthalten, in welchen Daten gespeichert werden, die von einem Computersystem lesbar sind. Die computerlesbaren Medien können aufweisen: HDD (Festplatte), SSD (Halbleiterlaufwerk), SDD (Silizium-Laufwerk), ROM, RAM, CD-ROM, magnetische Bänder, Disketten, optische Datenspeichervorrichtungen und dergleichen.
Daher sind die vorangehenden Ausführungsformen in allen Aspekten als veranschaulichend und nicht einschränkend auszulegen. Der Umfang der vorliegenden Offenbarung sollte durch eine vernünftige Interpretation der beigefügten Ansprüche ermittelt werden. Zudem deckt die vorliegende Offenbarung die Abwandlungen und Variationen dieser Offenbarung ab, welche vom Umfang der beigefügten Ansprüche und deren Äquivalente umfasst sind.

Claims

Verfahren zum Bereitstellen einer Fahrführung in einem Fahrzeug, wobei das Verfahren aufweist: Erkennen von Fahrbedingungen, die sich auf eine Umgebung des Fahrzeugs und ein Verhalten des Fahrzeugs beziehen, durch eine Fahrzeugsteuerungseinheit unter Verwendung von Informationen, die mittels eines oder mehrerer von einem Sensor und einer elektronischen Vorrichtung erhalten werden, Identifizieren eines empfohlenen Musters, welches zu den erkannten Fahrbedingungen korrespondiert, aus einer Mehrzahl von vorangehend klassifizierten Mustern durch die Fahrzeugsteuerungseinheit, Ausgeben einer Rückmeldungsinformation, die zu dem identifizierten empfohlenen Muster korrespondiert, durch die Fahrzeugsteuerungseinheit und Übertragen von Informationen, die sich auf das identifizierte empfohlene Muster beziehen, durch die Fahrzeugsteuerungseinheit.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Fahrbedingungen, die sich auf die Umgebung beziehen, ein Verhalten wenigstens eines anderen Fahrzeugs, welches sich in einer Nachbarschaft des Fahrzeugs befindet, und ein Verhalten eines Fußgängers, welcher sich in der Nachbarschaft des Fahrzeugs befindet, aufweist.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei der Sensor in dem Fahrzeug oder in dem wenigstens einen anderen Fahrzeug bereitgestellt ist und die elektronische Vorrichtung zu dem Fußgänger gehört.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1-3, wobei das Identifizieren des empfohlenen Musters aufweist: Identifizieren des empfohlenen Musters basierend auf wenigstens einem aus: Verkehrsregeln, ob eine Handlung zum Schutz eines benachbarten Fahrzeugs oder Fußgängers vorliegt und ob eine Handlung zum Erhöhen einer Sicherheit des Fahrzeugs, des wenigstens einen anderen Fahrzeugs und des Fußgängers vorliegt.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1-4, wobei das Identifizieren des empfohlenen Musters aufweist: Ermitteln, ob ein empfohlenes Muster vorhanden ist, welches identisch oder ähnlich zu den erkannten Fahrbedingungen ist.
Verfahren nach Anspruch 5, ferner aufweisend, nach dem Ermitteln, ob es das identische oder ähnliche empfohlene Muster gibt, Erzeugen einer indizierten Information, die einen Grad eines rücksichtsvollen Fahrens basierend auf einer Anzahl von Fällen, in welchen das identische oder ähnliche empfohlene Muster vorhanden ist, anzeigt.
Verfahren nach Anspruch 6, wobei: das Übertragen der Informationen, die sich auf das identifizierte empfohlene Muster beziehen, ein Übertragen der indizierten Informationen aufweist und das Erzeugen der indizierten Informationen ein Teilen einer Anzahl von Fällen aufweist, die während einer bestimmten Zeitdauer gesammelt werden, gemäß einer akkumulierten Fahrentfernung während der vorgegebenen Zeitdauer.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1-7, ferner aufweisend: Speichern der Informationen, die sich auf das identifizierte empfohlene Muster beziehen, in einer entfernten Speichervorrichtung und Gewähren eines Zugangs an einen Dienstleister, um die gespeicherten Informationen, die sich auf das identifizierte empfohlene Muster beziehen, zu durchsuchen.
Verfahren nach Anspruch 8, wobei ein von dem Dienstleister bereitgestellter Dienst wenigstens eine aufweist aus: einer Handlung, um anderen Menschen zu gestatten, die Informationen zu erkennen, die sich auf das identifizierte empfohlene Muster beziehen, indem Informationen online gestellt werden, einer Handlung zum Verwenden der Informationen, die sich auf das identifizierte empfohlene Muster beziehen, als eine Basis zum Berechnen einer Versicherungsprämie des Fahrzeugs, und einer Handlung zum Verwenden der Informationen, die sich auf das identifizierte empfohlene Muster beziehen, in einer Nachbearbeitung von von dem Fahrer begangenen Verkehrsverstößen.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1-9 bei Rückbezug auf Anspruch 5, ferner aufweisend nach dem Identifizieren, ob das identische oder ähnliche empfohlene Muster vorliegt, Bereitstellen einer verbesserten Führung basierend auf einer Anzahl oder einer Frequenz von Fällen, in welchen das identische oder das ähnliche empfohlene Muster nicht vorliegt.
Verfahren nach Anspruch 10, ferner aufweisend Ausgeben der verbesserten Führung mittels eines Terminals, welches in dem Fahrzeug bereitgestellt ist, oder eines Terminals, welches zu einem Fahrer des Fahrzeugs gehört.
System zum Bereitstellen einer Fahrführung in einem Fahrzeug, wobei das System aufweist: ein Fahrzeug, welches mit einer Fahrzeugsteuerungseinheit ausgestattet ist, die dazu eingerichtet ist: Fahrbedingungen, die sich auf eine Umgebung des Fahrzeugs und auf ein Verhalten des Fahrzeugs beziehen, unter Verwendung von Informationen zu erkennen, die mittels eines oder mehrerer aus einem Sensor und einer elektronischen Vorrichtung erhalten werden, ein empfohlenes Muster, welches zu den erkannten Fahrbedingungen korrespondiert, aus einer Mehrzahl von vorangehend klassifizierten Mustern zu identifizieren und eine Rückmeldungsinformation, die zu dem identifizierten empfohlenen Muster korrespondiert, auszugeben und einen Server, der dazu eingerichtet ist, Informationen, die sich auf das identifizierte empfohlene Muster beziehen, von dem Fahrzeug zu empfangen und die empfangenen Informationen zu speichern.
System nach Anspruch 12, wobei die Fahrbedingungen, die sich auf die Umgebung beziehen, aufweisen: ein Verhalten von wenigstens einem anderen Fahrzeug, welches sich in einer Nachbarschaft des Fahrzeugs befindet, und ein Verhalten eines Fußgängers, welcher sich in der Nachbarschaft des Fahrzeugs befindet.
System nach Anspruch 13, wobei der Sensor in dem Fahrzeug oder in dem wenigstens einen anderen Fahrzeug bereitgestellt ist und die elektronische Vorrichtung zu dem Fußgänger gehört.
System nach einem der Ansprüche 12-14, wobei die Fahrzeugsteuerungseinheit ferner dazu eingerichtet ist, zu identifizieren, ob das empfohlene Muster auf wenigstens einem basiert aus: Verkehrsregeln, ob eine Handlung zum Schutz eines benachbarten Fahrzeugs oder Fußgängers vorliegt und ob eine Handlung zum Erhöhen einer Sicherheit des Fahrzeugs, des wenigstens einen anderen Fahrzeugs und des Fußgängers vorliegt.
System nach einem der Ansprüche 12-15, wobei die Fahrzeugsteuerungseinheit ferner dazu eingerichtet ist, zu ermitteln, ob es ein empfohlenes Muster gibt, welches identisch oder ähnlich zu den erkannten Fahrbedingungen ist.
System nach Anspruch 16, wobei die Fahrzeugsteuerungseinheit ferner dazu eingerichtet ist, nach dem Ermitteln, ob das identische oder ähnliche empfohlene Muster vorliegt, indizierte Informationen zu erzeugen, die einen Grad eines rücksichtsvollen Fahrens basierend auf einer Anzahl von Fällen anzeigen, in welchen das identische oder ähnliche empfohlene Muster vorliegt.
System nach einem der Ansprüche 12-17, ferner aufweisend eine Online-Dienst-Größe, die dazu eingerichtet ist, die Informationen, die sich auf das identifizierte empfohlene Muster beziehen, auf dem Server bekanntzumachen, wenn ein Fahrer einen Zugang zu den Informationen gewährt, die sich auf das identifizierte empfohlene Muster beziehen.
System nach Anspruch 18, wobei ein von der Online-Dienst-Größe bereitgestellter Dienst wenigstens eine aufweist aus: einer Handlung, um anderen Menschen zu gestatten, die Informationen zu erkennen, die sich auf das identifizierte empfohlene Muster beziehen, indem die Informationen online gestellt werden, einer Handlung zum Verwenden der Informationen, die sich auf das identifizierte empfohlene Muster beziehen, als eine Basis zum Berechnen einer Versicherungsprämie des Fahrzeugs und einer Handlung zum Verwenden der Informationen, die sich auf das identifizierte empfohlene Muster beziehen, in einer Nachbearbeitung von von dem Fahrer begangenen Verkehrsverstößen.
Fahrzeug zum Bereitstellen einer Fahrführung, wobei das Fahrzeug aufweist: eine Informationserkennungseinheit, die dazu eingerichtet ist, Informationen, die sich auf eine Umgebung des Fahrzeugs und auf ein Verhalten des Fahrzeugs beziehen, unter Verwendung von Informationen zu erhalten, die über eines oder mehrere aus einem Sensor und einer elektronischen Vorrichtung erhalten werden, eine Ermittlungseinheit, die dazu eingerichtet ist, Fahrbedingungen unter Verwendung der Informationen zu erkennen, die von der Informationserkennungseinheit erhalten werden, und ein empfohlenes Muster, das zu den erkannten Fahrbedingungen korrespondiert, aus einer Mehrzahl von vorangehend klassifizierten Mustern zu identifizieren, eine Ausgabeeinheit, die dazu eingerichtet ist, Rückmeldungsinformationen auszugeben, die zu dem identifizierten empfohlenen Muster korrespondieren, und eine Drahtlose-Kommunikation-Einheit, die dazu eingerichtet ist, Informationen zu übertragen, die sich auf das identifizierte empfohlene Muster beziehen.