DE102018200244B4 - Fahrerassistenzsystem und Verfahren zur individuellen Ermittlung der Langeweile - Google Patents

Fahrerassistenzsystem und Verfahren zur individuellen Ermittlung der Langeweile Download PDF

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Abstract

Fahrerassistenzsystem (100) zur individuellen Ermittlung der Langeweile des Fahrers eines Fahrzeugs (110), wobei das System (100) umfasst:- eine Nutzer-Identifikationseinheit (114), die eingerichtet ist, den Fahrer des Fahrzeugs (110) zu identifizieren,- eine Kommunikationseinheit (112), die eingerichtet ist, Nutzer-Profildaten des identifizierten Fahrers zu empfangen;- eine Sensoreinheit (116), die eingerichtet ist, Sensordaten mit Bezug auf den identifizierten Fahrer zu erfassen; und- eine Recheneinheit (118), die eingerichtet ist, unter Berücksichtigung der empfangenen Nutzer-Profildaten und der erfassten Sensordaten einen individuellen Grad der Langeweile für den identifizierten Fahrer des Fahrzeugs (110) zu ermitteln, wobei die Kommunikationseinheit (112) zumindest einen Teil der Nutzer-Profildaten von einem mit dem Fahrzeug (110) verknüpften mobilen Endgerät (130) empfängt, wobei das mobile Endgerät (130) ein soziales-Netzwerkmodul umfasst, über die hochaktuelle, persönliche Daten des Fahrers abgerufen werden die verwendet werden, die Nutzer-Profildaten des Fahrers kontinuierlich zu aktualisieren.

Description

  • Die vorliegende Erfindung betrifft ein Fahrerassistenzsystem und Verfahren zur individuellen Ermittlung der Langeweile des Fahrers eines Fahrzeugs.
  • Verfahren zur Müdigkeitsermittlung eines Fahrers eines Kraftfahrzeugs sind bekannt. Dabei ist es bekannt, einen Aufmerksamkeitswert des Fahrers zu ermitteln, bei dem der zeitliche Verlauf der Geschwindigkeit des Fahrzeugs mit einem Referenzverlauf verglichen wird. Ein reduzierter Aufmerksamkeitswert wird dann erkannt, wenn der zeitliche Verlauf der Fahrzeuggeschwindigkeit um eine vordefinierte Größe vom Referenzverlauf abweicht. Darüber hinaus ist es bekannt, bei der Ermittlung eines reduzierten Aufmerksamkeitswertes auch das Augenverhalten des Fahrers, seine Gestik und/oder Mimik zu erfassen. Der reduzierte Aufmerksamkeitswert wird erkannt, wenn Augenverhalten, Gestik und/oder Mimik ein für Müdigkeit typisches Verhalten aufzeigen. Nachteilig bei dem o.g. Verfahren zur Müdigkeitsermittlung ist, dass es sich um statische Durchschnittswerte handelt, die für alle Fahrer gleichermaßen gelten. Somit ist die Wahrscheinlichkeit sowohl für eine „fehlerhafte“ Müdigkeitserkennung als auch für einen fälschlicherweise nicht erkannten Müdigkeitsgrad hoch. Weiterhin ist nachteilig, dass sich diese Verfahren auf die Ermittlung der Müdigkeit beschränken. Dabei sind es insbesondere lange und/oder monotone Fahrten, die beim Fahrer des Fahrzeugs zunächst zu Langeweile führen. Langeweile impliziert allerdings nicht nur ein Unwohlsein und eine Unzufriedenheit des Fahrers, sondern führt zur Unaufmerksamkeit und zur Müdigkeit des Fahrers, wodurch sich das Unfallrisiko erst stark erhöht.
  • Die Druckschrift DE 10 2015 220 237 A1 offenbart ein Fahrzeugsystem eines Fahrzeugs für wenigstens einen Fahrzeugnutzer umfassend eine Kamera, die im Innenraum des Fahrzeugs angeordnet ist, eine Auswertevorrichtung, die eine Speichervorrichtung aufweist und mit der Kamera gekoppelt ist, eine Kommunikationsvorrichtung, die mit der Auswertevorrichtung gekoppelt ist, eine Selbstfahreinheit, die mit der Auswertevorrichtung gekoppelt ist und durch welche das Fahrzeug autonom fahrbar ist. Die Kamera ist auf den Fahrzeugnutzer ausgerichtet, nimmt das Gesicht des Fahrzeugnutzers auf und leitet diese Daten an die Auswertevorrichtung weiter. Die Auswertevorrichtung wertet mittels einer künstlichen Intelligenz die Daten der Kamera in Bezug auf die Aufmerksamkeit und Emotionen des Fahrzeugnutzers aus. Die ausgewerteten Daten werden in der Speichervorrichtung der Auswertevorrichtung gespeichert. Ausgehend von einer mittels der künstlichen Intelligenz erkannten vorbestimmten Emotion oder von mittels der künstlichen Intelligenz erkannter mangelnder Aufmerksamkeit des Fahrzeugnutzers wird der Fahrzeugnutzer über die erkannte Emotion oder über die mangelnde Aufmerksamkeit informiert und die Selbstfahreinheit ist aktivierbar.
  • Die Druckschrift DE 10 2014 018 459 A1 offenbart ein Verfahren zum Steuern eines elektronischen Steuersystems mithilfe eines tragbaren Accessoires, das zum Tragen an einem Körper eines Benutzers ausgestaltet ist, beispielsweise als Armband. Eine Sensoreinrichtung des tragbaren Accessoires erfasst eine durch ein Herz des Benutzers an dem Accessoire verursachte elektrische Spannungsänderung, und eine Steuereinrichtung des tragbaren Accessoires ermittelt anhand der erfassten elektrischen Spannungsänderung ein Elektrokardiogramm des Benutzers. Eine Identifizierungseinrichtung des tragbaren Accessoires identifiziert den Benutzer anhand des Elektrokardiogramms und ermittelt eine Berechtigung zum Steuern des elektronischen Steuersystems. Falls der Benutzer zu einem Steuern des elektronischen Steuersystems berechtigt ist, erzeugt die Identifizierungseinrichtung ein Steuersignal und überträgt dieses an das elektronische Steuersystem, das vorzugsweise ein Kraftfahrzeugsystem umfasst, beispielsweise ein Entriegelungssystem.
  • Die Druckschrift DE 10 2015 206 334 A1 offenbart ein Verfahren zum Steuern von zumindest einer vorgegebenen, von einem Fahrzeugführer in einem Fahrzeug während der Fahrt nutzbaren Funktion eines elektronischen Multifunktionsgeräts, das durch eine Kommunikationsverbindung mit einer Steuerungseinheit des Fahrzeugs verbunden ist. Das Verfahren umfasst folgende Schritte: Erfassen von Daten des Fahrzeugführers und/oder von Daten der Fahrt; anhand der erfassten Daten, Bilden mindestens eines Kennwerts, der für den Grad einer Beanspruchung des Fahrzeugführers durch seine aktuelle Fahrzeugführung charakteristisch ist; mittels des mindestens einen Kennwerts, Steuern von zumindest einer vorgegebenen Funktion des elektronischen Multifunktionsgeräts derart, dass ein Grad der Beanspruchung des Fahrzeugführers beim Nutzern der Funktion an den der aktuellen Fahrzeugführung entsprechenden Grad der Beanspruchung des Fahrzeugführers angepasst ist.
  • Die Aufgabe der Erfindung besteht darin, eine Lösung aufzuzeigen, die für jeden Fahrer individuell auftretende Langeweile erkennt und es somit ermöglicht Unaufmerksamkeit und Müdigkeit zu vermeiden und dadurch das Unfallrisiko zu minimieren.
  • Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch die Merkmale der unabhängigen Ansprüche gelöst. Bevorzugte Ausführungsformen sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche.
  • Die vorstehend genannte Aufgabe wird durch ein Fahrerassistenzsystem zur individuellen Ermittlung der Langeweile des Fahrers eines Fahrzeugs gelöst, wobei das System umfasst:
    • - eine Nutzer-Identifikationseinheit, die eingerichtet ist, den Fahrer des Fahrzeugs zu identifizieren,
    • - eine Kommunikationseinheit, die eingerichtet ist, Nutzer-Profildaten des identifizierten Fahrers zu empfangen;
    • - eine Sensoreinheit, die eingerichtet ist, Sensordaten mit Bezug auf den identifizierten Fahrer zu erfassen; und
    • - eine Recheneinheit, die eingerichtet ist, unter Berücksichtigung der empfangenen Nutzer-Profildaten und der erfassten Sensordaten einen individuellen Grad der Langeweile für den identifizierten Fahrer des Fahrzeugs zu ermitteln wobei die Kommunikationseinheit (112) zumindest einen Teil der Nutzer-Profildaten von einem mit dem Fahrzeug (110) verknüpften mobilen Endgerät (130) empfängt, wobei das mobile Endgerät (130) ein soziales-Netzwerkmodul umfasst, über die hochaktuelle, persönliche Daten des Fahrers abgerufen werden die verwendet werden, die Nutzer-Profildaten des Fahrers kontinuierlich zu aktualisieren.
  • Unter den Begriff Fahrzeug fallen vorzugsweise Personenkraftwagen (PKW), Lastkraftwagen (LKW), Busse, Wohnmobile, Krafträder, etc.
  • Das System umfasst eine Nutzeridentifikationseinheit, die ausgebildet und/oder eingerichtet ist, den Fahrer des Fahrzeugs zu identifizieren. Beispielsweise kann im Innenraum des Fahrzeugs - Beispielsweise als Teil der Sensoreinheit - eine Kamera angebracht sein, die biometrische Merkmale des Fahrers an die Nutzeridentifikationseinheit übermittelt, wo der Fahrer auf geeignete Weise (z.B. mithilfe einer Gesichtserkennungs-Software und/oder eine Iris-Erkennungs-Software, etc.) den Fahrer identifizieren kann. In einem anderen Beispiel kann die Nutzer-Identifikationseinheit über ein mobiles Endgerät, welches mit dem Fahrzeug zu einem Zeitpunkt gekoppelt ist (z.B. über Bluetooth, eine Universal Serial Bus (USB)-Verbindung, oder auf sonstige Weise). In einem weiteren Beispiel kann die Nutzeridentifikationseinheit ein Mikrofon umfassen und der Nutzer des Fahrzeugs kann über eine Stimmerkennungssoftware identifiziert werden. Es handelt sich hierbei lediglich um Beispiele, die Nutzer-Identifikationseinheit kann den Fahrer auf jede andere geeignete Weise identifizieren.
  • Das System umfasst zudem eine Sensoreinheit, die eingerichtet ist, Sensordaten mit Bezug auf den identifizierten Fahrer zu erfassen. Die Sensoreinheit kann dazu ein oder mehrere geeignete Sensoren umfassen und/oder elektrisch mit ein oder mehreren geeigneten Sensoren verbunden sein, um geeignete Sensordaten mit Bezug auf den identifizierten Fahrer zu erfassen.
  • Zudem umfasst das System eine Recheneinheit. Die Recheneinheit ist ausgebildet und/oder eingerichtet, unter Berücksichtigung der empfangenen Nutzer-Profildaten und der erfassten Sensordaten einen individuellen Grad der Langeweile für den identifizierten Fahrer des Fahrzeugs zu ermitteln. Dazu kann die Recheneinheit über eine leitungsgebundene und/oder drahtlose Kommunikationsverbindung die erfassten Sensordaten und die empfangenen Nutzer-Profildaten empfangen. Unter Anwendung eines oder mehrerer Machine-Learning Algorithmen bzw. Modelle der künstlichen Intelligenz (KI) kann unter Berücksichtigung der erfassten Sensordaten und der empfangenen Nutzer-Profildaten ein für den Fahrer individueller Grad der Langeweile ermittelt werden. Als geeignete Machine-Learning Algorithmen kann beispielsweise eine Support Vector Machine eingesetzt werden. In einem anderen Beispiel können neuronale Netze, z.B. Long short-term memory (LSTM) eingesetzt werden. Auch jeder andere geeignete Machine-Learning Algorithmus und/oder jedes andere geeignete Modell der KI kann angewandt werden.
  • Beim Ermitteln des individuellen Grads der Langeweile für den identifizierten Fahrer können ein oder mehrere der folgenden Aspekte mit einfließen:
    • - Überwachung der Aktivität des Fahrers über das mobile Endgerät, das mit dem Fahrzeug gekoppelt ist. Hier kann beispielsweise ermittelt werden ob bzw. welche Smartphone-Aktivität stattfindet (z.B. Musik und/oder Hörbuchauswahl, Telefonier, Nachrichten, etc.).
    • - Überprüfung des Status der Infotainment-Systeme im Fahrzeug;
    • - Berücksichtigung des aktuellen Verkehrsaufkommens und des aktuellen Streckentyps;
    • - Messung der Fahrtzeit;
    • - Überprüfung der Vertrautheit des Fahrers mit der Fahrstrecke, etc.
  • Vorteilhafter Weise ist so das System in der Lage, basierend auf individuellen Nutzer-Profildaten sowie aktueller Sensor-Daten einen für den Fahrer und die jeweilige Fahrsituation individuelle Erkennung des Grads der Langeweile durchführen.
  • Vorzugsweise umfasst die Sensoreinheit zur Erfassung der Sensordaten ein oder mehrere der folgenden Sensoren:
    • - ein oder mehrere Kameras;
    • - ein oder mehrere Wearable Computer;
    • - einen mit Sensoren ausgestatteten Fahrersitz.
  • Die ein oder mehreren Kameras können eingerichtet sein, physiologische Aktivität bzw. Inaktivität des Fahrers zu erfassen. Beispielsweise ist bekannt, dass bei Langeweile und/oder Müdigkeit die Mikrobewegungen des Fahrers - z.B. in Form von „Zappeln“ - zunehmen. Darüber hinaus oder alternativ dazu können die ein oder mehreren Kameras eingerichtet sein, die Augenbewegung des Fahrers zu erkennen und einen Grad der Aufmerksamkeit des Fahrers zu ermitteln. Die kann beispielsweise durch Eye-Tracking bzw. Blickerfassung erfolgen, die Augenbewegungen des Fahrers aufzeichnen und eine Analyse der Blickbewegungen durchführen. Die ein oder mehreren Kameras können auch weitere geeignete Parameter des Fahrers erfassen.
  • Wearable Computer bzw. Wearables sind tragbare Computersysteme, die während der Anwendung am Körper des Benutzers befestigt sind. Wearables sind z.B. Smartwatches, Activity Tracker, Datenbrillen, Kleidungsstücke in die elektronische Hilfsmittel zur Kommunikation und Musikwiedergabe eingearbeitet sind, etc. Dazu umfassen Smartwatches unterschiedliche Sensoren. Die Sensoren können physiologische Kennwerte (z.B. Bewegung, Puls, Atmung, etc.) des Nutzers kontinuierlich überwachen bzw. ermitteln und so physiologische Analysen des Nutzers durchführen bzw. Daten für physiologische Analysen des Nutzers bereitstellen. Die Wearables können über eine geeignete Kommunikationsverbindung, z.B. drahtlos, mit der Sensoreinheit verbunden sein. Darüber hinaus oder alternativ dazu können die Wearables über eine geeignete Kommunikationseinrichtung mit dem mobilen Endgerät, z.B. Smartphone, des Fahrers verbunden sein. In diesem Fall können die durch die Wearables erfassten Daten über das mobile Endgerät (z.B. über die Kommunikationseinheit) an die Sensoreinheit übermittelt übermitteln.
  • Bei dem mit Sensoren ausgestatteten Fahrersitz kann es sich beispielsweise um einen Elektrokardiogramm (EKG) -Fahrersitz handeln. Ein EKG-Fahrersitz umfasst eine Vielzahl von Sensoren, die im Fahrersitz eingebaut sind und berührungslos die Herztätigkeit des Fahrers erfassen können.
  • Vorteilhafter Weise ist das System so in der Lage, kontinuierlich individuelle Sensordaten von dem Fahrer zu erfassen.
  • Vorzugsweise empfängt die Kommunikationseinheit zumindest einen Teil der Nutzer-Profildaten von einem Backend-Server.
  • Ein mobiles Endgerät ist ein Gerät, welches in der Lage ist, in einem mobilen Netzwerk über lokale Netzwerke bzw. Local Area Networks (LANs), wie z.B. Wireless LAN (WiFi/WLAN), oder über Weitverkehrsnetze bzw. Wide Area Networks (WANs) wie z.B. Global System for Mobile Communication (GSM), General Package Radio Service (GPRS), Enhanced Data Rates for Global Evolution (EDGE), Universal Mobile Telecommunications System (UMTS), High Speed Downlink/Uplink Packet Access (HSDPA, HSUPA), Long-Term Evolution (LTE), oder World Wide Interoperability for Microwave Access (WIMAX) drahtlos zu kommunizieren. Eine Kommunikation über weitere gängige oder künftige Kommunikationstechnologien, z.B. 5G-Mobildunksysteme, ist möglich. Der Begriff mobiles Endgerät umfasst insbesondere Smartphones, aber auch andere mobile Telefone bzw. Handys, Personal Digital Assistants (PDAs), Tablet PCs, Notebooks, Smart Watches sowie alle gängigen sowie künftigen elektronischen Geräte, welche mit einer Technologie zum Laden und Ausführen von Apps und/oder eines Browsers eingerichtet sind.
  • Das mobile Endgerät kann zumindest ein Soziales-Netzwerkmodul umfassen. Dabei kann es sich um eine App eines sozialen Netzwerks handeln, die auf dem mobilen Endgerät geladen und ausgeführt wird. Über diese App können hochaktuelle, persönliche Daten des Fahrers abgerufen werden. Über geeignete Algorithmen können aus den persönlichen Daten relevante Informationen generiert werden, wie z.B. persönliche Interessen des Fahrers, Charaktereigenschaften, etc. Diese hochaktuellen Daten können darüber hinaus verwendet werden, um ein Nutzerprofil des Fahrers zu erstellen und dieses kontinuierlich zu aktualisieren.
  • Darüber hinaus oder alternativ dazu kann das mobile Endgerät ein Kalender-Modul umfassen. Auf dem Kalendermodul kann eine Kalender-App ausgeführt werden. Die Daten der Kalender-App können analysiert werden, um persönliche Informationen über den Fahrer zu extrahieren. Diese können in das Nutzerprofil einfließen. Beispielsweise können regelmäßige Kalendereinträge einen Hinweis auf persönliche Interessen und/oder individuelle Charaktereigenschaften liefern.
  • Der Backend-Server ist ein zentraler Datenpool und kann eine Recheneinrichtung sowie eine Speichereinrichtung, z.B. eine Datenbank, umfassen, in der Daten zentral bzw. zentral gesteuert abgelegt, verwaltet und verarbeitet werden können. Es kann erforderlich sein, jedes Fahrzeug zunächst einmalig am Backend-Server zu registrieren. Der Backend-Server kann eingerichtet sein, Echtzeit-Verkehrsdaten, Echtzeit-Wetterdaten, Echtzeit-Gefahrendaten und/oder Echtzeit-Verkehrs-Änderungs-Daten etc., beispielsweise von entsprechenden Dienst-Anbietern, zu empfangen, zu verarbeiten und zu speichern. Darüber hinaus kann es erforderlich sein, dass jeder Nutzer des Fahrerassistenzsystems sich einmalig beim Backend-Server registriert. Am Backend-Server kann für jeden Nutzer des Fahrerassistenzsystems ein Nutzerprofil angelegt werden. Der Backend-Server kann eingerichtet sein, das Nutzerprofil kontinuierlich zu aktualisieren und an das Fahrzeug zu übermitteln. Darüber hinaus oder alternativ dazu kann das Nutzerprofil lokal im Fahrzeug angelegt und kontinuierlich aktualisiert werden.
  • Vorzugsweise umfasst das System zumindest eine Aktionseinheit,
    wobei, wenn der individuellen Grad der Langeweile für den identifizierten Fahrer einen vordefinierten Schwellenwert überschreitet, die Aktionseinheit ausgebildet und/oder eingerichtet ist, zumindest eine personalisierte Aktion auszuführen, die geeignet ist, den Grad der Langeweile für den identifizierten Fahrer zu verringern.
  • Vorzugsweise umfasst die zumindest eine personalisierte Aktion eine oder mehrere der folgenden Aktionen:
    • - eine Interaktion mit dem Fahrer des Fahrzeugs;
    • - einen automatischen Vorschlag für ein Hörbuch;
    • - ein Ausgeben neu eingetroffener Emails und/oder Kalendereinträge;
    • - ein Ausgeben aktueller Nachrichten;
    • - eine automatische Anpassung der Klimatisierung;
    • - eine automatische Anpassung einer Ambiente-Beleuchtung im Fahrzeug.
  • Aus dem Nutzerprofil des Fahrers kann ein Schwellenwert des Grads der Langeweile ermittelt werden, bei dessen Überschreitung die Wahrscheinlichkeit der Unaufmerksamkeit und der Müdigkeit steigt und durch geeignete Aktionen reduziert wird. Der Schwellenwert kann unter Berücksichtigung aktueller individueller Parameter sowie aktueller externer Parameter über geeignete Algorithmen für jede Situation neu berechnet werden. Je nach persönlichen Vorlieben, die sich auch aus dem Nutzerprofil ergeben können, können ein oder mehrere der folgenden Aktionen durchgeführt werden:
    • - eine Interaktion mit dem Fahrer des Fahrzeugs, beispielsweise über geeignetes Sprachdialogsystem, wobei die Interaktion beispielsweise ein Themengebiet, das den persönlichen Interessen des Nutzers entspricht, umfasst;
    • - einen automatischen Vorschlag für ein Hörbuch, beispielsweise über ein Sprachausgabesystem des Infotainmentsystems des Fahrzeugs, wobei der Vorschlag entsprechend der individuellen Situation ausgewählt werden kann;
    • - ein Ausgeben neu eingetroffener Emails und/oder Kalendereinträge, beispielsweise über ein Sprachausgabesystem des Infotainmentsystems des Fahrzeugs;
    • - ein Ausgeben aktueller Nachrichten, die beispielsweise vom Backend-Server an das Fahrzeug übermittelt und über ein Sprachausgabesystem des Infotainmentsystems des Fahrzeugs ausgegeben werden können;
    • - eine automatische Anpassung der Klimatisierung im Fahrzeug.
    Darüber hinaus oder alternativ dazu können weitere geeignete Aktionen durchgeführt werden, die geeignet sind, den Grad der Langeweile des identifizierten Fahrers zu reduzieren.
  • Vorteilhafter Weise wird dadurch die Unaufmerksamkeit und Müdigkeit des Fahrers vermieden. Dadurch reduziert sich die Unfallgefahr.
  • Gemäß einem zweiten Aspekt wird die Aufgabe durch ein Verfahren zur individuellen Ermittlung der Langeweile des Fahrers eines Fahrzeugs gelöst, umfassend:
    • Identifizieren, über eine Nutzer-Identifikationseinheit, des Fahrers des Fahrzeugs;
    • Empfangen, an einer Kommunikationseinheit, von Nutzer-Profildaten des identifizierten Fahrers;
    • Erfassen, über eine Sensoreinheit, von Sensordaten mit Bezug auf den identifizierten Fahrer; und
  • Ermitteln, durch eine Recheneinheit, eines individuellen Grads der Langeweile für den identifizierten Fahrer des Fahrzeugs unter Berücksichtigung der empfangenen Nutzer-Profildaten und der erfassten Sensordaten, wobei die Kommunikationseinheit (112) zumindest einen Teil der Nutzer-Profildaten von einem mit dem Fahrzeug (110) verknüpften mobilen Endgerät (130) empfängt, wobei das mobile Endgerät (130) ein soziales-Netzwerkmodul umfasst, über die hochaktuelle, persönliche Daten des Fahrers abgerufen werden die verwendet werden, die Nutzer-Profildaten des Fahrers kontinuierlich zu aktualisieren.
  • Vorzugsweise umfasst die Sensoreinheit zur Erfassung der Sensordaten ein oder mehrere der folgenden Sensoren:
    • - ein oder mehrere Kameras;
    • - ein oder mehrere Wearable Computer;
    • - ein EKG-Fahrersitz.
  • Vorzugsweise empfängt die Kommunikationseinheit zumindest einen Teil der Nutzer-Profildaten von einem Backend-Server.
  • Vorzugsweise umfasst das Verfahren zudem:
    • wenn der individuelle Grad der Langeweile für den identifizierten Fahrer einen vordefinierten Schwellenwert überschreitet:
      • Ausführen, durch zumindest eine Aktionseinheit, zumindest einer personalisierten Aktion die geeignet ist, den Grad der Langeweile für den identifizierten Fahrer zu verringern.
  • Vorzugsweise umfasst die personalisierte Aktion eine oder mehrere der folgenden Aktionen:
    • - eine Interaktion mit dem Fahrer des Fahrzeugs;
    • - einen automatischen Vorschlag für ein Hörbuch;
    • - ein Ausgeben neu eingetroffener Emails und/oder Kalendereinträge;
    • - ein Ausgeben aktueller Nachrichten;
    • - eine automatische Anpassung der Klimatisierung;
    • - eine automatische Anpassung einer Ambiente-Beleuchtung im Fahrzeug.
  • Diese und andere Aufgaben, Merkmale und Vorteile der vorliegenden Erfindung werden aus dem Studium der folgenden detaillierten Beschreibung bevorzugter Ausführungsformen und der beiliegenden Figuren verdeutlicht. Es ist ersichtlich, dass - obwohl Ausführungsformen separat beschrieben werden - einzelne Merkmale daraus zu zusätzlichen Ausführungsformen kombiniert werden können.
    • 1 zeigt ein schematisches Fahrerassistenzsystem zur individuellen Ermittlung der Langeweile des Fahrers eines Fahrzeugs;
    • 2 zeit ein Flussdiagramm, das ein Verfahren zur individuellen Ermittlung der Langeweile des Fahrers eines Fahrzeugs veranschaulicht.
  • 1 zeigt schematisches Fahrerassistenzsystem 100 (im Folgenden auch System 100) zur individuellen Ermittlung der Langeweile des Fahrers eines Fahrzeugs. Das System 100 ist eingerichtet und/oder ausgebildet, ein Verfahren 200 zur individuellen Ermittlung der Langeweile des Fahrers eines Fahrzeugs, wie mit Bezug auf 2 beschrieben, durchzuführen.
  • Das System 100 umfasst einen Backend-Server 120. Der Backend-Server 120 ist ein zentraler Datenpool und kann eine Recheneinrichtung 122 sowie eine Speichereinrichtung 124, z.B. eine Datenbank, umfassen, in der Daten zentral bzw. zentral gesteuert abgelegt, verwaltet und verarbeitet werden können. Es kann erforderlich sein, jedes Fahrzeug 110 zunächst einmalig am Backend-Server 120 zu registrieren. Der Backend-Server 120 kann eingerichtet sein, Echtzeit-Verkehrsdaten, Echtzeit-Wetterdaten, Echtzeit-Gefahrendaten und/oder Echtzeit-Verkehrs-Änderungs-Daten etc., beispielsweise von entsprechenden Dienst-Anbietern, zu empfangen, zu verarbeiten und zu speichern. Darüber hinaus kann es erforderlich sein, dass jeder Nutzer des Fahrerassistenzsystems 100 sich einmalig beim Backend-Server 120 registriert. Am Backend-Server 120 kann für jeden Nutzer des Fahrerassistenzsystems ein Nutzerprofil angelegt werden. Der Backend-Server 120 kann eingerichtet sein, das Nutzerprofil kontinuierlich zu aktualisieren. Dazu kann der Backend-Server 120 zu vordefinierten Ereignissen und/oder periodisch aktuelle Nutzer-Daten empfangen, durch geeignete Algorithmen verarbeiten und das Nutzerprofil entsprechend zu aktualisieren. Die aktuellen Nutzer-Daten können vom Fahrzeug 110 empfangen werden. Dabei kann es sich um persönliche Vorlieben des Nutzers, z.B. Lieblings-Radiosender, bevorzugte Ambiente-Beleuchtung, gefahrene Routen, bevorzugte Klimaeinstellungen, etc. umfassen. Darüber hinaus oder alternativ dazu kann der Backend-Server 120 zu vordefinierten Ereignissen und/oder periodisch aktuelle Nutzerdaten vom mobilen Endgerät 130 des Nutzers empfangen. Der Backend-Server 120 kann das aktualisierte Nutzerprofil beispielsweise periodisch an das Fahrzeug 110 übermitteln. Darüber hinaus oder alternativ dazu kann das Nutzerprofil lokal im Fahrzeug 110 angelegt und kontinuierlich aktualisiert werden.
  • Das System umfasst zudem ein mobiles Endgerät 130, das dem jeweiligen (registriertem) Nutzer zugeordnet ist. Ein mobiles Endgerät 130 ist ein Gerät, welches in der Lage ist, in einem mobilen Netzwerk über lokale Netzwerke bzw. Local Area Networks (LANs), wie z.B. Wireless LAN (WiFi/WLAN), oder über Weitverkehrsnetze bzw. Wide Area Networks (WANs) wie z.B. Global System for Mobile Communication (GSM), General Package Radio Service (GPRS), Enhanced Data Rates for Global Evolution (EDGE), Universal Mobile Telecommunications System (UMTS), High Speed Downlink/Uplink Packet Access (HSDPA, HSUPA), Long-Term Evolution (LTE), oder World Wide Interoperability for Microwave Access (WIMAX) drahtlos zu kommunizieren. Eine Kommunikation über weitere gängige oder künftige Kommunikationstechnologien, z.B. 5G-Mobildunksysteme, ist möglich. Der Begriff mobiles Endgerät 130 umfasst insbesondere Smartphones, aber auch andere mobile Telefone bzw. Handys, Personal Digital Assistants (PDAs), Tablet PCs, Notebooks, Smart Watches sowie alle gängigen sowie künftigen elektronischen Geräte, welche mit einer Technologie zum Laden und Ausführen von Apps und/oder eines Browsers eingerichtet sind.
  • Das mobile Endgerät 130 kann zumindest ein Soziales-Netzwerkmodul 130 umfassen. Dabei kann es sich um eine App eines sozialen Netzwerks handeln, die auf dem mobilen Endgerät 130 geladen und ausgeführt wird. Über diese App können hochaktuelle, persönliche Daten des verknüpften Nutzers, z.B. des identifizierten Fahrers (siehe unten) abgerufen werden. Über geeignete Algorithmen können aus den persönlichen Daten relevante Informationen generiert werden, wie z.B. persönliche Interessen des verknüpften Nutzers, Charaktereigenschaften, etc. Diese hochaktuellen Daten können darüber hinaus verwendet werden, um ein Nutzerprofil des Fahrers zu erstellen und dieses kontinuierlich zu aktualisieren. Zu diesem Zweck können diese an den Backend-Server 120 und/oder das Fahrzeug 110 übermittelt werden.
  • Darüber hinaus oder alternativ dazu kann das mobile Endgerät 130 ein Kalender-Modul 136 umfassen. Auf dem Kalendermodul 136 kann eine Kalender-App geladen und ausgeführt werden. Die Daten der Kalender-App können über geeignete Algorithmen analysiert werden, um persönliche Informationen über den Nutzer zu extrahieren. Beispielsweise können regelmäßige Kalendereinträge einen Hinweis auf persönliche Interessen und/oder individuelle Charaktereigenschaften liefern. Diese können an den Backend Server 120 und/oder das Fahrzeug 110 übermittelt werden, wo diese in das Nutzerprofil einfließen können.
  • Das System 100 umfasst zumindest ein Fahrzeug 110. Das Fahrzeug 110 umfasst eine Nutzeridentifikationseinheit 114, die ausgebildet und/oder eingerichtet ist, den Fahrer des Fahrzeugs 110 zu identifizieren. Dazu kann im Innenraum des Fahrzeugs 110 - Beispielsweise als Teil der Sensoreinheit 116 - eine Kamera 116A angebracht sein, die biometrische Merkmale des Fahrers an die Nutzeridentifikationseinheit 114 übermittelt, wo der Fahrer auf geeignete Weise (z.B. mithilfe einer Gesichtserkennungs-Software und/oder eine Iris-Erkennungs-Software, etc.) identifiziert werden kann. In einem anderen Beispiel kann die Nutzer-Identifikationseinheit 114 über ein mobiles Endgerät 130, welches aktuell mit dem Fahrzeug 110 gekoppelt ist (z.B. über Bluetooth, eine Universal Serial Bus (USB)-Verbindung, etc.). In einem weiteren Beispiel kann die Nutzeridentifikationseinheit 114 ein Mikrofon (nicht gezeigt) umfassen, so dass der Nutzer des Fahrzeugs kann über eine Stimmerkennungssoftware identifiziert werden kann. Auch jede andere geeignete Art der Nutzeridentifikation kann verwendet werden.
  • Das Fahrzeug 110 umfasst zudem eine Sensoreinheit 116, die eingerichtet ist, Sensordaten mit Bezug auf den identifizierten Fahrer zu erfassen. Die Sensoreinheit 116 kann dazu ein oder mehrere geeignete Sensoren 116A, 116B ... 116N umfassen und/oder kommunikativ mit ein oder mehreren geeigneten Sensoren 116A, 116B ... 116N verbunden sein. die Sensoren 116A, 116B ... 116N sind eingerichtet und/oder ausgebildet, geeignete Sensordaten mit Bezug auf den identifizierten Fahrer zu erfassen.
  • Zur Erfassung der Sensordaten kann die Sensoreinheit 116 ein oder mehrere der folgenden Sensoren 116A, 116B ... 116N umfassen:
    • - ein oder mehrere Kameras 116A;
    • - ein oder mehrere Wearable Computer bzw. Wearables 116B;
    • - einen mit geeigneten Sensoren ausgestatteten Fahrersitz 116N.
  • Die ein oder mehreren Kameras 16A können eingerichtet sein, physiologische Aktivität bzw. Inaktivität des identifizierten Fahrers zu erfassen. Beispielsweise ist bekannt, dass bei Langeweile und/oder Müdigkeit die Mikrobewegungen des Fahrers - z.B. in Form von „Zappeln“ - zunehmen. Darüber hinaus oder alternativ dazu können die ein oder mehreren Kameras 116A eingerichtet sein, die Augenbewegung des Fahrers zu erkennen und einen Grad der Aufmerksamkeit des Fahrers zu ermitteln. Die kann beispielsweise durch Eye-Tracking bzw. Blickerfassung erfolgen, die Augenbewegungen des Fahrers aufzeichnen und eine Analyse der Blickbewegungen durchführen. Die ein oder mehreren Kameras 116A können auch weitere geeignete Parameter des Fahrers erfassen.
  • Wearable Computer bzw. Wearables 116B sind tragbare Computersysteme, die während der Anwendung am Körper des Benutzers befestigt sind. Wearables sind z.B. Smartwatches, Activity Tracker, Datenbrillen, Kleidungsstücke in die elektronische Hilfsmittel zur Kommunikation und Musikwiedergabe eingearbeitet sind, etc. Dazu umfassen Wearables 116B unterschiedliche Sensoren. Die Sensoren können physiologische Kennwerte (z.B. Bewegung, Puls, Atmung, etc.) des Nutzers kontinuierlich überwachen bzw. ermitteln und so physiologische Analysen des Nutzers durchführen bzw. Daten für physiologische Analysen des Nutzers bereitstellen. Die Wearables 116B können über eine geeignete Kommunikationsverbindung, z.B. drahtlos, mit der Sensoreinheit 116 verbunden sein. Darüber hinaus oder alternativ dazu können die Wearables 116B über eine geeignete Kommunikationsverbindung mit dem mobilen Endgerät 130, z.B. Smartphone, des Fahrers verbunden sein. In diesem Fall können die durch die Wearables 116B erfassten Daten über das mobile Endgerät 130 (z.B. über die Kommunikationseinheit 112) an die Sensoreinheit 116 übermittelt übermitteln.
  • Bei dem mit Sensoren ausgestatteten Fahrersitz 116N kann es sich beispielsweise um einen Elektrokardiogramm (EKG) -Fahrersitz handeln. Ein EKG-Fahrersitz 116N umfasst eine Vielzahl von Sensoren, die im Fahrersitz eingebaut sind und berührungslos die Herztätigkeit des Fahrers erfassen können.
  • Vorteilhafter Weise ist das System so in der Lage, kontinuierlich individuelle Sensordaten des Fahrers zu erfassen.
  • Zudem umfasst das System 100 eine Recheneinheit 118. Die Recheneinheit 118 ist ausgebildet und/oder eingerichtet, Nutzer-Profildaten vom Backend-Server 120 und/oder vom mobilen Endgerät zu empfangen. Beispielsweise kann das Fahrzeug 110 die Recheneinheit 118 umfassen. Darüber hinaus kann das Fahrzeug 110 eine Kommunikationseinheit 112 umfassen. Die Kommunikationseinheit 112 ist in der Lage, eine Kommunikationsverbindung mit anderen Kommunikationsteilnehmern, z.B. anderen Fahrzeugen 110, dem Backend-Server 120 und dem mobilen Endgerät 130, etc., aufzubauen, um Daten zu übertragen. Die Kommunikationseinheit 112 kann ein Teilnehmeridentitätsmodul bzw. ein Subscriber Identity Module bzw. eine SIM-Karte (nicht gezeigt) umfassen, welche(s) dazu dient, eine Kommunikationsverbindung über ein Mobilfunksystem aufzubauen. Das Teilnehmeridentitätsmodul identifiziert dabei die Kommunikationseinheit eindeutig im Mobilfunknetz. Bei der Kommunikationsverbindung kann es sich um eine Datenverbindung (z.B. Paketvermittlung) und/oder um eine leitungsgebundene Kommunikationsverbindung (z.B. Leitungsvermittlung) handeln. Auch eine drahtlose Kommunikationsverbindung über weitere gängige und künftige Technologien, z.B. lokale Netzwerke bzw. Local Area Networks (LANs) wie z.B. Wireless LANs etc. kann über die Kommunikationseinheit mit anderen Kommunikationsteilnehmern aufgebaut werden.
  • Die Recheneinheit 118 ist eingerichtet, unter Berücksichtigung der empfangenen Nutzer-Profildaten und der erfassten Sensordaten einen individuellen Grad der Langeweile für den identifizierten Fahrer des Fahrzeugs 110 zu ermitteln. Wie weiter oben ausgeführt kann die Recheneinheit 132 - falls erforderlich - über eine leitungsgebundene und/oder drahtlose Kommunikationsverbindung die erfassten Sensordaten und die empfangenen Nutzer-Profildaten empfangen. Unter Anwendung eines oder mehrerer Machine-Learning Algorithmen bzw. Modelle der künstlichen Intelligenz (KI) kann unter Berücksichtigung der erfassten Sensordaten und der empfangenen Nutzer-Profildaten ein für den Fahrer individueller Grad der Langeweile ermittelt werden. Als geeignete Machine-Learning Algorithmen kann beispielsweise eine Support Vector Machine eingesetzt werden. In einem anderen Beispiel können neuronale Netze, z.B. Long short-term memory (LSTM) eingesetzt werden. Auch jeder andere geeignete Machine-Learning Algorithmus und/oder jedes andere geeignete Modell der KI kann angewandt werden.
  • Beim Ermitteln des individuellen Grads der Langeweile für den identifizierten Fahrer können ein oder mehrere der folgenden Aspekte mit einfließen:
    • - Überwachung der Aktivität des Fahrers über das mobile Endgerät, das mit dem Fahrzeug gekoppelt ist. Hier kann beispielsweise ermittelt werden ob bzw. welche Smartphone-Aktivität stattfindet (z.B. Musik und/oder Hörbuchauswahl, Telefonier, Nachrichten, etc.).
    • - Überprüfung des Status der Infotainment-Systeme im Fahrzeug;
    • - Berücksichtigung des aktuellen Verkehrsaufkommens und des aktuellen Streckentyps;
    • - Messung der Fahrtzeit;
    • - Überprüfung der Vertrautheit des Fahrers mit der Fahrstrecke, etc.
  • Vorteilhafter Weise ist so das System 110 in der Lage, basierend auf individuellen Nutzer-Profildaten sowie aktueller Sensor-Daten einen für den Fahrer und die jeweilige Fahrsituation individuelle Erkennung des Grads der Langeweile durchführen.
  • Das System kann zudem zumindest eine Aktionseinheit 119 umfassen. Wenn der individuellen Grad der Langeweile für den identifizierten Fahrer einen vordefinierten Schwellenwert überschreitet, kann die Aktionseinheit 119 zumindest eine personalisierte Aktion auszuführen, die geeignet ist, den Grad der Langeweile für den identifizierten Fahrer zu verringern. Die zumindest eine personalisierte Aktion eine oder mehrere der folgenden Aktionen:
    • - eine Interaktion mit dem Fahrer des Fahrzeugs 110;
    • - einen automatischen Vorschlag für ein Hörbuch;
    • - ein Ausgeben neu eingetroffener Emails und/oder Kalendereinträge;
    • - ein Ausgeben aktueller Nachrichten;
    • - eine automatische Anpassung der Klimatisierung;
    • - eine automatische Anpassung einer Ambiente-Beleuchtung im Fahrzeug.
  • Aus dem Nutzerprofil des Fahrers kann ein Schwellenwert des Grads der Langeweile ermittelt werden, bei dessen Überschreitung die Wahrscheinlichkeit der Unaufmerksamkeit und der Müdigkeit steigt und durch geeignete Aktionen reduziert wird. Der Schwellenwert kann unter Berücksichtigung aktueller individueller Parameter sowie aktueller externer Parameter über geeignete Algorithmen für jede Situation neu berechnet werden. Je nach persönlichen Vorlieben, die sich auch aus dem Nutzerprofil ergeben können, können ein oder mehrere der folgenden Aktionen durchgeführt werden:
    • - eine Interaktion mit dem Fahrer des Fahrzeugs 110, beispielsweise über geeignetes Sprachdialogsystem, wobei die Interaktion beispielsweise ein Themengebiet, das den persönlichen Interessen des Nutzers entspricht, umfasst;
    • - einen automatischen Vorschlag für ein Hörbuch, beispielsweise über ein Sprachausgabesystem des Infotainmentsystems des Fahrzeugs 110, wobei der Vorschlag entsprechend der individuellen Situation ausgewählt werden kann;
    • - ein Ausgeben neu eingetroffener Emails und/oder Kalendereinträge, beispielsweise über ein Sprachausgabesystem des Infotainmentsystems des Fahrzeugs 110;
    • - ein Ausgeben aktueller Nachrichten, die beispielsweise vom Backend-Server 120 an das Fahrzeug 110 übermittelt und über ein Sprachausgabesystem des Infotainmentsystems des Fahrzeugs 110 ausgegeben werden können;
    • - eine automatische Anpassung der Klimatisierung im Fahrzeug 110.
  • Darüber hinaus oder alternativ dazu können weitere Aktionen durchgeführt werden, die geeignet sind, den Grad der Langeweile des identifizierten Fahrers zu reduzieren. Vorteilhafter Weise wird dadurch die Unaufmerksamkeit und Müdigkeit des Fahrers vermieden. Dadurch reduziert sich die Unfallgefahr.
  • 2 zeigt ein Flussdiagramm, das ein Verfahren 200 zur individuellen Ermittlung der Langeweile des Fahrers eines Fahrzeugs 110- wie weiter oben mit Bezug auf 1 beschrieben - veranschaulicht. Die Verfahrensschritte können wie mit Bezug auf 1 beschrieben realisiert werden.
  • Das Verfahren 200 umfasst folgende Schritte:
    • Identifizieren 210, über eine Nutzer-Identifikationseinheit 112, des Fahrers des Fahrzeugs 110;
    • Empfangen 220, an einer Kommunikationseinheit 112, von Nutzer-Profildaten des identifizierten Fahrers;
    • Erfassen 230, über eine Sensoreinheit 116, von Sensordaten mit Bezug auf den identifizierten Fahrer; und
    • Ermitteln 240, durch eine Recheneinheit 118, eines individuellen Grads der Langeweile für den identifizierten Fahrer des Fahrzeugs 110 unter Berücksichtigung der empfangenen Nutzer-Profildaten und der erfassten Sensordaten.
  • Die die Sensoreinheit 116 kann zur Erfassung der Sensordaten ein oder mehrere der folgenden Sensoren umfassen:
    • - ein oder mehrere Kameras 116A;
    • - ein oder mehrere Wearable Computer 116);
    • - ein EKG-Fahrersitz 116N.
  • Die Kommunikationseinheit 112 kann zumindest einen Teil der Nutzer-Profildaten von einem mit dem Fahrzeug 110 verknüpften mobilen Endgerät 130 und/oder einem Backend-Server 120 empfangen.
  • Das Verfahren 200 kann zudem umfassen:
    • wenn der individuelle Grad der Langeweile für den identifizierten Fahrer einen vordefinierten Schwellenwert überschreitet:
      • Ausführen 250, durch zumindest eine Aktionseinheit 119, zumindest einer personalisierten Aktion die geeignet ist, den Grad der Langeweile für den identifizierten Fahrer zu verringern.
  • Die zumindest eine personalisierte Aktion kann eine oder mehrere der folgenden Aktionen umfassen:
    • - eine Interaktion mit dem Fahrer des Fahrzeugs 110;
    • - einen automatischen Vorschlag für ein Hörbuch;
    • - ein Ausgeben neu eingetroffener Emails und/oder Kalendereinträge;
    • - ein Ausgeben aktueller Nachrichten;
    • - eine automatische Anpassung der Klimatisierung.

Claims (10)

  1. Fahrerassistenzsystem (100) zur individuellen Ermittlung der Langeweile des Fahrers eines Fahrzeugs (110), wobei das System (100) umfasst: - eine Nutzer-Identifikationseinheit (114), die eingerichtet ist, den Fahrer des Fahrzeugs (110) zu identifizieren, - eine Kommunikationseinheit (112), die eingerichtet ist, Nutzer-Profildaten des identifizierten Fahrers zu empfangen; - eine Sensoreinheit (116), die eingerichtet ist, Sensordaten mit Bezug auf den identifizierten Fahrer zu erfassen; und - eine Recheneinheit (118), die eingerichtet ist, unter Berücksichtigung der empfangenen Nutzer-Profildaten und der erfassten Sensordaten einen individuellen Grad der Langeweile für den identifizierten Fahrer des Fahrzeugs (110) zu ermitteln, wobei die Kommunikationseinheit (112) zumindest einen Teil der Nutzer-Profildaten von einem mit dem Fahrzeug (110) verknüpften mobilen Endgerät (130) empfängt, wobei das mobile Endgerät (130) ein soziales-Netzwerkmodul umfasst, über die hochaktuelle, persönliche Daten des Fahrers abgerufen werden die verwendet werden, die Nutzer-Profildaten des Fahrers kontinuierlich zu aktualisieren.
  2. System (100) gemäß Anspruch 1, wobei die Sensoreinheit (116) zur Erfassung der Sensordaten ein oder mehrere der folgenden Sensoren umfasst: - ein oder mehrere Kameras (116A); - ein oder mehrere Wearable Computer (116B); - ein EKG-Fahrersitz (116N).
  3. System (100) gemäß einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die Kommunikationseinheit (112) zumindest einen Teil der Nutzer-Profildaten von einem Backend-Server (120) empfängt.
  4. System (100) gemäß einem der vorangehenden Ansprüche, zudem umfassend: zumindest eine Aktionseinheit (119); wobei, wenn der individuellen Grad der Langeweile für den identifizierten Fahrer einen vordefinierten Schwellenwert überschreitet, die Aktionseinheit (119) ausgebildet und/oder eingerichtet ist, zumindest eine personalisierte Aktion auszuführen, die geeignet ist, den Grad der Langeweile für den identifizierten Fahrer zu verringern.
  5. System (100) gemäß Anspruch 4, wobei die zumindest eine personalisierte Aktion eine oder mehrere der folgenden Aktionen umfasst: - eine Interaktion mit dem Fahrer des Fahrzeugs (110); - einen automatischen Vorschlag für ein Hörbuch; - ein Ausgeben neu eingetroffener Emails und/oder Kalendereinträge; - ein Ausgeben aktueller Nachrichten; - eine automatische Anpassung der Klimatisierung; - eine automatische Anpassung einer Ambiente-Beleuchtung im Fahrzeug.
  6. Verfahren (200) zur individuellen Ermittlung der Langeweile des Fahrers eines Fahrzeugs (110), umfassend: Identifizieren (210), über eine Nutzer-Identifikationseinheit (114), des Fahrers des Fahrzeugs (110); Empfangen (220), an einer Kommunikationseinheit (112), von Nutzer-Profildaten des identifizierten Fahrers; Erfassen (230), über eine Sensoreinheit (116), von Sensordaten mit Bezug auf den identifizierten Fahrer; und Ermitteln (240), durch eine Recheneinheit (118), eines individuellen Grads der Langeweile für den identifizierten Fahrer des Fahrzeugs (110) unter Berücksichtigung der empfangenen Nutzer-Profildaten und der erfassten Sensordaten, wobei die Kommunikationseinheit (112) zumindest einen Teil der Nutzer-Profildaten von einem mit dem Fahrzeug (110) verknüpften mobilen Endgerät (130) empfängt, wobei das mobile Endgerät (130) ein soziales-Netzwerkmodul umfasst, über die hochaktuelle, persönliche Daten des Fahrers abgerufen werden die verwendet werden, die Nutzer-Profildaten des Fahrers kontinuierlich zu aktualisieren.
  7. Verfahren (200) gemäß Anspruch 6, wobei die Sensoreinheit (116) zur Erfassung der Sensordaten ein oder mehrere der folgenden Sensoren umfasst: - ein oder mehrere Kameras (116A); - ein oder mehrere Wearable Computer (116B); - ein EKG-Fahrersitz (116N).
  8. Verfahren (200) gemäß Anspruch 6 oder 7, wobei die Kommunikationseinheit (112) zumindest einen Teil der Nutzer-Profildaten von einem Backend-Server (120) empfängt.
  9. Verfahren (200) gemäß einem der Ansprüche 6 bis 8, zudem umfassend: wenn der individuelle Grad der Langeweile für den identifizierten Fahrer einen vordefinierten Schwellenwert überschreitet: Ausführen (250), durch zumindest eine Aktionseinheit (119), zumindest einer personalisierten Aktion die geeignet ist, den Grad der Langeweile für den identifizierten Fahrer zu verringern.
  10. Verfahren (200) gemäß Anspruch 9, wobei die zumindest eine personalisierte Aktion eine oder mehrere der folgenden Aktionen umfasst: - eine Interaktion mit dem Fahrer des Fahrzeugs (110); - einen automatischen Vorschlag für ein Hörbuch; - ein Ausgeben neu eingetroffener Emails und/oder Kalendereinträge; - ein Ausgeben aktueller Nachrichten; - eine automatische Anpassung der Klimatisierung; - eine automatische Anpassung einer Ambiente-Beleuchtung im Fahrzeug.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102020111427A1 (de) 2020-04-27 2021-10-28 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Personalisierte Müdigkeitswarnung
DE102021207422A1 (de) 2021-07-13 2023-01-19 Kässbohrer Geländefahrzeug Aktiengesellschaft Pistenraupe zur Schneepistengestaltung und computerimplementiertes Verfahren

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102019130297A1 (de) * 2019-11-11 2021-05-12 Audi Ag Verfahren zur Durchführung eines Kundenbeziehungsmanagements (CRM) zwischen einem Fahrzeugkunden oder Fahrzeugfahrer und einem Fahrzeug-Dienstleister
DE102019133614A1 (de) * 2019-12-10 2021-06-10 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren für ein digitales Assistenzsystem eines Fahrzeugs, Vorrichtung zum Betreiben eines digitalen Assistenzsystems, Computerprogramm, und computerlesbares Speichermedium
DE102021130768B4 (de) 2021-11-24 2023-11-09 Cariad Se Verfahren zum Steigern einer Aufmerksamkeit eines Benutzers eines Kraftfahrzeugs, Assistenzeinrichtung, Kraftfahrzeug
DE102022204339A1 (de) 2022-05-03 2023-11-09 Volkswagen Aktiengesellschaft Fahrerassistenzsystem, Fortbewegungsmittel und Verfahren zum Betreiben eines Fahrerassistenzsystems eines Fortbewegungsmittels
DE102022210376B3 (de) 2022-09-30 2023-12-07 Volkswagen Aktiengesellschaft Kraftfahrzeug und Verfahren zum Ausgeben einer Warnung an einen eine Kontaktlinse auf einem Auge tragenden Nutzer eines Kraftfahrzeugs
DE102022127610A1 (de) 2022-10-19 2024-04-25 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Fortbewegungsmittel, Vorrichtung und Verfahren zur Vorbereitung eines Startes eines Dienstes eines Fortbewegungsmittels

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102014018459A1 (de) 2014-12-11 2016-06-16 Audi Ag Verfahren zum Steuern eines elektronischen Steuersystems mithilfe eines tragbaren Accessoires
DE102015206334A1 (de) 2015-04-09 2016-10-13 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Steuern einer in einem Fahrzeug genutzten Funktion eines elektronischen Multifunktionsgeräts
DE102015220237A1 (de) 2015-10-16 2017-04-20 Zf Friedrichshafen Ag Fahrzeugsystem und Verfahren zur Aktivierung einer Selbstfahreinheit zum autonomen Fahren

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102014018459A1 (de) 2014-12-11 2016-06-16 Audi Ag Verfahren zum Steuern eines elektronischen Steuersystems mithilfe eines tragbaren Accessoires
DE102015206334A1 (de) 2015-04-09 2016-10-13 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Steuern einer in einem Fahrzeug genutzten Funktion eines elektronischen Multifunktionsgeräts
DE102015220237A1 (de) 2015-10-16 2017-04-20 Zf Friedrichshafen Ag Fahrzeugsystem und Verfahren zur Aktivierung einer Selbstfahreinheit zum autonomen Fahren

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102020111427A1 (de) 2020-04-27 2021-10-28 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Personalisierte Müdigkeitswarnung
DE102021207422A1 (de) 2021-07-13 2023-01-19 Kässbohrer Geländefahrzeug Aktiengesellschaft Pistenraupe zur Schneepistengestaltung und computerimplementiertes Verfahren

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