DE102018208051A1

DE102018208051A1 - Verfahren und Vorrichtung zum Klassieren eines Lenkverhaltens eines Fahrers eines Fahrzeugs in eine von mehreren Lenkverhaltensklassen für eine Müdigkeitserkennung

Info

Publication number: DE102018208051A1
Application number: DE102018208051.8A
Authority: DE
Inventors: Thorsten Huber; Stefan Hoefle; Benedikt Stiller
Original assignee: Robert Bosch GmbH
Current assignee: Robert Bosch GmbH
Priority date: 2018-05-23
Filing date: 2018-05-23
Publication date: 2019-11-28

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung (100) zum Klassieren eines Lenkverhaltens eines Fahrers eines Fahrzeugs in eine von mehreren Lenkverhaltensklassen (105), um eine Müdigkeit des Fahrers zu erkennen. Das Verfahren weist zumindest einen Schritt des Einlesens zumindest eines Lenkparameters, einen Schritt des Klassierens des Fahrers in eine der Lenkverhaltensklassen und einen Schritt des Ermittelns eines Müdigkeitsparameters auf. Im Schritt des Einlesens wird der zumindest eine Lenkparameter (125) des Fahrers eingelesen. Der zumindest eine Lenkparameter (125) repräsentiert eine Lenkgeschwindigkeit (315) und/oder einen Lenkwinkel, insbesondere eine Reaktionsamplitude und/oder eine Lenkgeschwindigkeit (315) des Fahrers. Im Schritt des Klassierens wird der Fahrer unter Verwendung des zumindest einen Lenkparameters (125) und einer vorbestimmten Vergleichsvorschrift (135) in eine der Lenkverhaltensklassen (105) klassiert, um die Lenkverhaltensklasse (140) des Fahrers bereitzustellen. Im Schritt des Ermittelns wird der Müdigkeitsparameter, der einen Müdigkeitsgrad des Fahrers repräsentiert, ermittelt. Der Müdigkeitsparameter wird unter Verwendung der Lenkverhaltensklasse (140) des Fahrers und einer Anzahl und/oder einer Länge von Totzone-Ereignissen, sogenannten Deadband-Events, ermittelt. Ein Totzone-Ereignis repräsentiert eine inaktive Phase im Lenkverhalten des Fahrers mit unmittelbar anschließender Lenkaktion.

Description

Stand der Technik
Die Erfindung geht von einer Vorrichtung oder einem Verfahren nach Gattung der unabhängigen Ansprüche aus. Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist auch ein Computerprogramm.
Müdigkeit ist eine der Hauptursachen von schweren Autounfällen. Es ist möglich, die Müdigkeit eines Fahrers basierend auf der Analyse seines Lenkverhaltens zu ermitteln. Dazu werden Phasen von diskontinuierlichem Lenkverhalten anhand von bestimmten Parametern detektiert. Das Verfahren zur Ermittlung dieser Parameter erfolgt statistisch, dadurch ergeben sich gute Ergebnisse für einen durchschnittlichen Fahrer. Fahrer, welche ein Lenkverhalten besitzen, dass nicht dem Durchschnitt entspricht, erhalten ein unpassendes Parameterset, die Müdigkeitserkennung liefert für sie keine passenden Ergebnisse. Um bessere Ergebnisse zu erzielen, ist es möglich, das Lenkverhalten fahrerspezifisch zu analysieren.
Die DE 10 2005 026 457 B4 beschreibt ein solches Verfahren zum Erkennen, wann ein Fahrer eines Fahrzeuges unaufmerksam wird, anhand des Lenkverhaltens. In einer Ausführungsform kann dies auch fahrerspezifisch erfolgen.
Offenbarung der Erfindung
Vor diesem Hintergrund werden mit dem hier vorgestellten Ansatz ein Verfahren, weiterhin eine Vorrichtung, die dieses Verfahren verwendet, sowie schließlich ein entsprechendes Computerprogramm gemäß den Hauptansprüchen vorgestellt. Durch die in den abhängigen Ansprüchen aufgeführten Maßnahmen sind vorteilhafte Weiterbildungen und Verbesserungen der im unabhängigen Anspruch angegebenen Vorrichtung möglich.
Mit dem hier vorgestellten Ansatz wird ein Verfahren zum Klassieren eines Lenkverhaltens eines Fahrers geschaffen, mit dem die Müdigkeit des Fahrers anhand seines Lenkverhaltens zuverlässig erkannt werden kann. Durch das Klassieren des Fahrers in eine bestimmte Klasse kann das Erkennen der Müdigkeit des Fahrers vorteilhafterweise besonders einfach und gleichzeitig zuverlässig erfolgen. Durch das Klassieren des Fahrers in eine bestimmte Lenkverhaltensklasse kann die aufwendige fahrerspezifische Ermittlung vorteilhafterweise entfallen, während eine treffsichere Müdigkeitserkennung auch für Fahrer mit einem nicht durchschnittlichen Lenkverhalten möglich ist. Mit dem hier vorgestellten Ansatz ist es vorteilhafterweise möglich, die Müdigkeit eines Fahrers mit einem vereinfachten und verbesserten Verfahren besonders präzise zu erkennen. Dies ist von Vorteil, um die Müdigkeit eines Fahrers zeitnah und treffsicher zu erkennen, wodurch beispielsweise ein verfrühtes oder verspätetes Warnsignal an den Fahrer vermieden werden kann.
Es wird ein Verfahren zum Klassieren eines Lenkverhaltens eines Fahrers eines Fahrzeugs in eine von mehreren Lenkverhaltensklassen, um eine Müdigkeit des Fahrers zu erkennen, vorgestellt. Das Verfahren weist zumindest einen Schritt des Einlesens eines Lenkparameters, einen Schritt des Klassierens in eine der Lenkverhaltensklassen, und einen Schritt des Ermittelns eines Müdigkeitsparameters auf. Im Schritt des einen Lesens wird zumindest ein Lenkparameters des Fahrers eingelesen. Der Lenkparameter repräsentiert eine Lenkgeschwindigkeit und/oder einen Lenkwinkel und/oder eine Reaktionsamplitude. Insbesondere repräsentiert der Lenkparameter eine Lenkgeschwindigkeit des Fahrers. Im Schritt des Klassierens wird der Fahrer unter Verwendung des zumindest einen Lenkparameters und einer vorbestimmten Vergleichsvorschrift in eine der Lenkverhaltensklassen klassiert, um die Lenkverhaltensklasse, in die der Fahrer klassiert wurde, bereitzustellen.
Im Schritt des Ermittelns wird der Müdigkeitsparameter ermittelt. Der Müdigkeitsparameter repräsentiert einen Müdigkeitsgrad des Fahrers. Der Müdigkeitsparameter wird unter Verwendung der Lenkverhaltensklasse und einer Anzahl und/oder einer Länge von Totzone-Ereignissen ermittelt. Ein Totzone-Ereignis repräsentiert eine inaktive Phase im Lenkverhalten des Fahrers mit unmittelbar anschließender Lenkaktion.
Unter dem Klassieren des Fahrers kann das Einordnen des Fahrers in eine bestimmte Klassifikation oder Klasse verstanden werden. Die Klassifikation kann beispielsweise mittels einer Umsetzungstabelle erfolgen, die verschiedene Lenkverhaltensklassen abbildet, mit denen das Lenkverhalten eines Fahrers typisiert werden kann. Eine Lenkverhaltensklasse kann beispielsweise mittels verschiedener Lenkparameter definiert werden. Der Lenkparameter kann beispielsweise eine Lenkgeschwindigkeit oder eine Lenkbeschleunigung oder einen Lenkwinkel oder einer Kombination dessen repräsentieren. Beispielsweise kann ein Fahrer auf diese Weise als Fahrer mit einem besonders ruhigen Lenkverhalten oder mit einem besonders nervösen Lenkverhalten klassiert werden. Bei dem Fahrzeug kann es sich beispielsweise um einen PKW handeln, oder um ein anderes mobiles Verkehrsmittel, beispielsweise in Form eines Landfahrzeugs oder in Form eines Wasserfahrzeugs oder in Form eines Luftfahrzeugs. Unter der vorbestimmten Vergleichsvorschrift kann beispielsweise ein Algorithmus verstanden werden, mit dem die Lenkverhaltensklasse berechnet werden kann, oder eine Umsetzungstabelle, mittels derer ein Klassieren des Fahrers erfolgen kann. Das Totzone-Ereignis, das auch in der englischsprachingen Fachbezeichnung „Deadband-Event“ genannt wird, kann beispielsweise eine über einen bestimmten Zeitraum andauernde Inaktivität des Lenkverhaltens sein, auf die eine besonders signifikante Lenkaktion folgt. Beispielsweise kann der Fahrer aufgrund von Inaktivität von der idealen Fahrlinie abdriften, also beispielsweise die vorgegebene Fahrspur verlassen, wodurch eine unmittelbare Korrekturbewegung des Lenkens in Form einer signifikanten Lenkaktion erforderlich werden kann oder erfolgen kann. Dies kann als Totzone-Ereignis bezeichnet werden. Die Länge eines solchen Totzone-Ereignisses kann variieren, beispielsweise aufgrund der Länge der inaktiven Phase, oder der Länge der Korrekturbewegung. Die Phase der Inaktivität im Lenkverhalten kann beispielsweise als eine Phase definiert werden, in der das Lenkverhalten einen bestimmten Schwellwert nicht über- oder unterschreitet. Dieser Schwellwert kann beispielsweise auch ein bestimmter Toleranzbereich sein, in dem nur eine minimale Lenkbewegung erfolgt, die beispielsweise der Signalstärke entspricht, die auch bei Fahrzeug Stillstand erreicht wird. Der Müdigkeitsparameter kann beispielsweise ein bestimmter Wert sein, dem ein bestimmter Müdigkeitsgrad zugeordnet ist, wobei der Müdigkeitsgrad beispielsweise als hellwach oder geringfügig schläfrig, oder als sehr schläfrig mit hoher Bemühung wach zu bleiben beschrieben werden kann.
Das Verfahren kann gemäß einer Ausführungsform einen zusätzlichen Schritt des Feststellens des zumindest einen Lenkparameters des Fahrers aufweisen. Im Schritt des Feststellens kann der zumindest eine Lenkparameter aus einer durchschnittlichen Reaktionsamplitude des Fahrers festgestellt werden. Zusätzlich oder alternativ kann der zumindest eine Lenkparameter aus einer durchschnittlichen Varianz der Lenkgeschwindigkeit des Fahrers festgestellt werden. Der Lenkparameter kann beispielsweise berechnet oder mittels einer Umsetzungstabelle bestimmt werden. Unter der Reaktionsamplitude kann beispielsweise ein lokales Maxima in der Lenkgeschwindigkeit verstanden werden. Die Lenkgeschwindigkeit kann auch eine Lenkbeschleunigung darstellen, die beispielsweise mittels eines Erfassen einer Veränderung des Lenkgeschwindigkeit (Die Lenkgeschwindigkeit wird von einem Lenkradwinkel berechnet) ermittelt werden kann. Vorteilhafterweise ist es gemäß dieser Ausführungsform möglich, das Lenkverhalten des Fahrers besonders einfach und präzise zu ermitteln.
Ferner kann der zumindest ein Lenkparameter gemäß einer Ausführungsform in einem vorbestimmten Zeitraum festgestellt werden. Der Beginn des Zeitraums kann dabei mittels eines Geschwindigkeitsprofils des Fahrzeugs ermittelt werden. Der vorbestimmte Zeitraum kann beispielsweise eine festgelegte Zeitdauer sein. Das Geschwindigkeitsprofil kann beispielsweise als eine bestimmte ununterbrochene Zeitdauer definiert werden, in der eine bestimmte Mindestgeschwindigkeit nicht unterschritten wird, oder als eine bestimmte Streckenlänge, während der eine bestimmte Mindestgeschwindigkeit nicht unterschritten wird. Der vorbestimmte Zeitraum, beispielsweise ein Zeitraum von 15 Minuten, kann also beispielsweise beginnen, sobald der Fahrer mehrere Minuten mit zumindest 30 km/h gefahren ist. Dies ist von Vorteil, um den zumindest einen Lenkparameter während einer bestimmten Phase zu ermitteln, die als eine Art Lernphase verstanden werden kann. Vorteilhafterweise kann somit vermieden werden, dass als Lenkparameter ein Wert ermittelt wird, der nur ein punktuelles Lenkverhalten abbildet.
Gemäß einer Ausführungsform kann das Verfahren zudem einen Schritt des Bestimmens zumindest eines Schwellwerts einer Lenkgeschwindigkeit des Fahrers aufweisen. Beim Erreichen dieses Schwellwerts kann eines der Totzone-Ereignisse bestimmt werden. Das so bestimmte Totzone-Ereignis kann zum Ermitteln des Müdigkeitsparameters verwendet werden. Das Totzone-Ereignis kann beispielsweise zwei Phasen aufweisen, die jeweils bestimmte Schwellwerte aufweisen können. Wenn beispielsweise eine bestimmte Phase der Inaktivität beim Lenken detektiert werden kann, kann unmittelbar darauf eine abrupte Lenkaktion folgen, die als solche ebenfalls detektiert werden kann. Wenn die Lenkgeschwindigkeit für einen bestimmten Zeitraum in einem Band verharrt, kann beispielsweise ein Signal erfolgen. Diese Phase kann beispielsweise durch die Bandbreite und die minimale Zeitdauer der Inaktivität beim Lenken charakterisiert werden. Im Anschluss an das Ende der Phase der Inaktivität kann die Lenkgeschwindigkeit in einer maximalen Dauer eine minimale Reaktionsamplitude überschreiten, damit ein sogenanntes Totzone-Ereignis oder auch Deadband-Event erzeugt werden kann. Entsprechend kann es sich bei dem Schwellwert, der bestimmt werden kann, beispielsweise um einen Wert handeln, der die Weite und/oder die minimale Dauer des Toleranzbandes der Lenkaktivität definiert. Zusätzlich oder alternativ kann es sich bei dem Schwellwert um die minimale Reaktionsamplitude und/oder um die maximale Dauer der Reaktionsphase des Lenkenden nach der Phase der Inaktivität handeln. Das Bestimmen des zumindest einen Schwellwerts ermöglicht vorteilhafterweise, Totzone-Ereignisse in einer größeren Bandbreite zu erfassen, was eine präzisere Detektion ermöglicht.
Gemäß dieser Ausführungsform kann im Schritt des Ermittelns des Müdigkeitsparameters der zumindest ein Schwellwert für das Bestimmen des Totzone-Ereignisses unter Verwendung des zumindest einen Lenkparameters verändert werden. Somit ist gemäß dieser Ausführungsform vorteilhafterweise eine genauere Erfassung von Totzone-Ereignissen und damit eine genauere Ermittlung des Müdigkeitsparameters möglich.
Zudem kann im Schritt des Ermittelns des Müdigkeitsparameters gemäß einer weiteren Ausführungsform der zumindest eine Schwellwert für das Bestimmen des Totzone-Ereignisses unter Verwendung der Lenkverhaltensklasse des Fahrers verändert werden. Dies ist von Vorteil, um das Generieren eines Totzone-Ereignisses an das klassierte Lenkverhalten des Fahrers anzupassen. Wenn beispielsweise ein Fahrer als besonders nervöser Fahrer klassiert wird, kann er aufgrund seines Lenkverhaltens besonders viele Totzone-Ereignisse generieren. Dadurch kann der Müdigkeitsparameter beispielsweise ungenau ermittelt werden, der Müdigkeitsparameter kann dann beispielsweise einen hohen Müdigkeitsgrad aufweisen, obwohl dieser noch nicht erreicht ist. Vorteilhafterweise ist es gemäß dieser Ausführungsform möglich, den Schwellwert für das Bestimmen des Totzone-Ereignisses an die Lenkverhaltensklasse des Fahrers anzupassen, um den Müdigkeitsparameter unter Verwendung eines veränderten und dadurch korrigierten Bestimmens des Totzone-Ereignisses genauer berechnen zu können.
Einer vorteilhaften Ausführungsform gemäß können im Schritt des Einlesens die mehreren Lenkverhaltensklassen eingelesen werden. Im Schritt des Klassierens kann der Fahrer dann in eine der eingelesenen mehreren Lenkverhaltensklassen klassiert werden. Das Einlesen der Lenkverhaltensklasse kann von Vorteil sein, um beispielsweise eine bestimmte Skala an Lenkverhaltensklassen zugrunde zu legen. Zudem kann das Einlesen der Lenkverhaltensklasse von Vorteil sein, wenn das Klassieren des Fahrers auch für andere Funktionen verwendet werden kann. Die Definition der Lenkverhaltensklassen kann dann beispielsweise verändert werden und es können neue Lenkverhaltensklassen eingelesen werden.
Das Verfahren kann gemäß einer Ausführungsform auch einen Schritt des Ausgebens eines Warnsignals unter Verwendung des Müdigkeitsparameters umfassen. Das Warnsignal kann ausgegeben werden, wenn ein bestimmter Schwellwert des Müdigkeitsparameters erreicht oder überschritten wird. Vorteilhafterweise kann das Verfahren gemäß dieser Ausführungsform genutzt werden, um dem Fahrer den ermittelten Müdigkeitsgrad zur Verfügung zu stellen, insbesondere, wenn der ermittelte Müdigkeitsgrad einen kritischen Schwellwert erreicht. Der bestimmte Schwellwert kann beispielsweise als bestimmter Müdigkeitsgrad definiert sein. Der Schwellwert kann beispielsweise auch eingelesen werden, sodass der Schwellwert beispielsweise vom Fahrer definiert werden kann, oder beispielsweise an eine bestimmte Vorgabe angepasst werden kann. Vorteilhafterweise ist es gemäß dieser Ausführungsform möglich, den Fahrer zuverlässig und treffsicher zu warnen, wenn ein bestimmter Müdigkeitsgrad, der durch den Müdigkeitsparameter repräsentiert wird, erreicht wird.
Die Lenkverhaltensklasse des Fahrers kann gemäß einer Ausführungsform auch gespeichert werden, um ein Fahrerprofil zu erstellen. In einem nachfolgenden Schritt des Klassierens kann dann das Fahrerprofil verwendet werden. Das Fahrerprofil kann beispielsweise einen Durchschnitt der den gespeicherten Lenkverhaltensklassen zugrunde liegenden Werte umfassen. Beim Klassieren der Lenkverhaltensklasse des Fahrers kann dann beispielsweise aus den Werten des Lenkparameters und den Werten des Fahrerprofils ein Durchschnitt gebildet werden, und der Durchschnitt kann verwendet werden, um unter Verwendung der vorbestimmten Vergleichsvorschrift die Lenkverhaltensklasse des Fahrers zu klassieren. Vorteilhafterweise ist es so beispielsweise möglich, das Klassieren der Lenkverhaltensklasse zu präzisieren, indem die dem Klassieren zugrundeliegende Werte über einen längeren Zeitraum erfasst werden. Der Müdigkeitsparameter kann genauer ermittelt werden, auch wenn der Fahrer ein für ihn ungewöhnliches Lenkverhalten aufweist. Beispielsweise kann dazu vor Fahrtantritt oder bei einem Fahrerwechsel das entsprechende Fahrerprofil vom Fahrer ausgewählt werden, beispielsweise über eine Mensch-Maschine-Schnittstelle des Fahrzeugs oder einer Vorrichtung, auf der die Schritte des Verfahrens ausgeführt werden können.
Von Vorteil ist auch, dass gemäß einer Ausführungsform im Schritt des Einlesens der zumindest einen Lenkparameter von einer Sensoreinrichtung des Fahrzeugs oder von einer Sensoreinrichtung eines Mobilgeräts eingelesen werden kann. Dazu kann der Lenkparameter beispielsweise von einer solchen Sensoreinrichtung bereitgestellt werden und von einer Vorrichtung, auf der die Schritte des Verfahrens ausgeführt werden können eingelesen werden. Die Sensoreinrichtung kann beispielsweise auch Teil dieser Vorrichtung sein. Vorteilhafterweise ist es somit möglich, eine bereits vorhandene Sensoreinrichtung zum Erfassen des zumindest eines Lenkparameters zu nutzen, was für den Anwender kostengünstig ist. Beispielsweise kann dazu eine Sensoreinrichtung des Fahrzeugs oder eine Sensoreinrichtung eines Smartphones des Anwenders in Verbindung mit einer entsprechenden Anwendungssoftware verwendet werden, beispielsweise der Beschleunigungssensor des Smartphones.
Dieses Verfahren kann beispielsweise in Software oder Hardware oder in einer Mischform aus Software und Hardware beispielsweise in einem Steuergerät implementiert sein.
Der hier vorgestellte Ansatz schafft ferner eine Vorrichtung, die ausgebildet ist, um die Schritte einer Variante eines hier vorgestellten Verfahrens in entsprechenden Einrichtungen durchzuführen, anzusteuern bzw. umzusetzen. Auch durch diese Ausführungsvariante der Erfindung in Form einer Vorrichtung kann die der Erfindung zugrundeliegende Aufgabe schnell und effizient gelöst werden. Bei der Vorrichtung kann es sich auch um ein Mobilgerät, beispielsweise um ein Smartphone, handeln, oder um ein mobiles Steuergerät. Die Schritte des Verfahrens können dann beispielsweise mittels einer Anwendungssoftware ausgeführt werden.
Hierzu kann die Vorrichtung zumindest eine Recheneinheit zum Verarbeiten von Signalen oder Daten, zumindest eine Speichereinheit zum Speichern von Signalen oder Daten, zumindest eine Schnittstelle zu einem Sensor oder einem Aktor zum Einlesen von Sensorsignalen von dem Sensor oder zum Ausgeben von Daten- oder Steuersignalen an den Aktor und/oder zumindest eine Kommunikationsschnittstelle zum Einlesen oder Ausgeben von Daten aufweisen, die in ein Kommunikationsprotokoll eingebettet sind. Die Recheneinheit kann beispielsweise ein Signalprozessor, ein Mikrocontroller oder dergleichen sein, wobei die Speichereinheit ein Flash-Speicher, ein EEPROM oder eine magnetische Speichereinheit sein kann. Die Kommunikationsschnittstelle kann ausgebildet sein, um Daten drahtlos und/oder leitungsgebunden einzulesen oder auszugeben, wobei eine Kommunikationsschnittstelle, die leitungsgebundene Daten einlesen oder ausgeben kann, diese Daten beispielsweise elektrisch oder optisch aus einer entsprechenden Datenübertragungsleitung einlesen oder in eine entsprechende Datenübertragungsleitung ausgeben kann.
Unter einer Vorrichtung kann vorliegend ein elektrisches Gerät verstanden werden, das Sensorsignale verarbeitet und in Abhängigkeit davon Steuer- und/oder Datensignale ausgibt. Die Vorrichtung kann eine Schnittstelle aufweisen, die hard- und/oder softwaremäßig ausgebildet sein kann. Bei einer hardwaremäßigen Ausbildung können die Schnittstellen beispielsweise Teil eines sogenannten System-ASICs sein, der verschiedenste Funktionen der Vorrichtung beinhaltet. Es ist jedoch auch möglich, dass die Schnittstellen eigene, integrierte Schaltkreise sind oder zumindest teilweise aus diskreten Bauelementen bestehen. Bei einer softwaremäßigen Ausbildung können die Schnittstellen Softwaremodule sein, die beispielsweise auf einem Mikrocontroller neben anderen Softwaremodulen vorhanden sind.
Von Vorteil ist auch ein Computerprogrammprodukt oder Computerprogramm mit Programmcode, der auf einem maschinenlesbaren Träger oder Speichermedium wie einem Halbleiterspeicher, einem Festplattenspeicher oder einem optischen Speicher gespeichert sein kann und zur Durchführung, Umsetzung und/oder Ansteuerung der Schritte des Verfahrens nach einer der vorstehend beschriebenen Ausführungsformen verwendet wird, insbesondere wenn das Programmprodukt oder Programm auf einem Computer oder einer Vorrichtung ausgeführt wird.
Ausführungsbeispiele des hier vorgestellten Ansatzes sind in den Zeichnungen dargestellt und in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert. Es zeigt:

1 eine schematische Darstellung einer Vorrichtung zum Klassieren eines Lenkverhaltens eines Fahrers eines Fahrzeugs in eine von mehreren Lenkverhaltensklassen zur Müdigkeitserkennung gemäß einem Ausführungsbeispiel;
2 eine Kennlinie bezüglich des Bestimmens eines Totzone-Ereignisses gemäß einem Ausführungsbeispiel;
3 ein Blockschaltbild eines Verfahrens zum Klassieren eines Lenkverhaltens eines Fahrers eines Fahrzeugs in eine von mehreren Lenkverhaltensklassen zur Müdigkeitserkennung gemäß einem Ausführungsbeispiel;
4 ein Streudiagramm einer Klassifizierung eines Lenkverhaltens gemäß einem Ausführungsbeispiel; und
5 ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zum Klassieren eines Lenkverhaltens eines Fahrers eines Fahrzeugs in eine von mehreren Lenkverhaltensklassen zur Müdigkeitserkennung gemäß einem Ausführungsbeispiel.

In der nachfolgenden Beschreibung günstiger Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung werden für die in den verschiedenen Figuren dargestellten und ähnlich wirkenden Elemente gleiche oder ähnliche Bezugszeichen verwendet, wobei auf eine wiederholte Beschreibung dieser Elemente verzichtet wird.
1 zeigt eine schematische Darstellung einer Vorrichtung 100 zum Klassieren eines Lenkverhaltens eines Fahrers eines Fahrzeugs in eine von mehreren Lenkverhaltensklassen 105, um eine Müdigkeit des Fahrers zu erkennen, gemäß einem Ausführungsbeispiel. Die Vorrichtung 100 umfasst gemäß dem hier gezeigten Ausführungsbeispiel eine Einleseeinrichtung 110, eine Klassierungseinrichtung 115 und eine Ermittlungseinrichtung 120. Die Einleseeinrichtung 110 ist dazu ausgebildet, zumindest einen Lenkparameter 125 des Fahrers einzulesen. Der Lenkparameter 125 repräsentiert eine Lenkgeschwindigkeit und/oder einen Lenkwinkel, insbesondere eine Reaktionsamplitude und/oder eine Lenkgeschwindigkeit des Fahrers. Gemäß dem hier gezeigten Ausführungsbeispiel wird der Lenkparameter 125 in Form eines elektrischen Signals von einer Sensoreinrichtung 130 bereitgestellt und von der Einleseeinrichtung 110 eingelesen. Die Sensoreinrichtung 130 kann auch Teil der Vorrichtung 100 sein. Die Einleseeinrichtung 110 ist gemäß dem hier gezeigten Ausführungsbeispiel zudem dazu ausgebildet, die mehreren Lenkverhaltensklassen 105 einzulesen. Die Klassierungseinrichtung 115 ist dazu ausgebildet, den Fahrer unter Verwendung des zumindest einen Lenkparameters 125 und einer vorbestimmten Vergleichsvorschrift 135 in eine der Lenkverhaltensklassen 105 zu klassieren, um die Lenkverhaltensklasse 140 des Fahrers bereitzustellen. Die vorbestimmte Vergleichsvorschrift 135 ist hier in der Klassierungseinrichtung 115 gespeichert. Die Ermittlungseinrichtung 120 ist dazu ausgebildet, einen Müdigkeitsparameter zu ermitteln. Der Müdigkeitsparameter repräsentiert einen Müdigkeitsgrad des Fahrers. Der Müdigkeitsparameter wird unter Verwendung der Lenkverhaltensklasse 140 des Fahrers und einer Anzahl und/oder einer Länge von Totzone-Ereignissen ermittelt. Ein Totzone-Ereignis repräsentiert eine inaktive Phase im Lenkverhalten des Fahrers mit unmittelbar anschließender Lenkaktion. Die Ermittlungseinrichtung 120 ist gemäß dem hier gezeigten Ausführungsbeispiel dazu ausgebildet, ein Totzone-Ereignis-Signal 145 einzulesen, das zumindest einen Parameter eines detektierten Totzone-Ereignisses aufweist.
Die Vorrichtung 100 kann gemäß einem Ausführungsbeispiel zudem dazu ausgebildet sein, den zumindest einen Lenkparameter 125 des Fahrers festzustellen. Der Lenkparameter 125 kann dabei aus einer durchschnittlichen Reaktionsamplitude des Fahrers und/oder aus einer durchschnittlichen Varianz der Lenkgeschwindigkeit des Fahrers festgestellt werden. Zudem kann die Vorrichtung 100 dazu ausgebildet sein, den zumindest einen Lenkparameter 125 in einem vorbestimmten Zeitraum festzustellen. Der Beginn des Zeitraums kann dann mittels eines Geschwindigkeitsprofils des Fahrzeugs ermittelt werden.
Die Ermittlungseinrichtung 120 ist gemäß dem hier gezeigten Ausführungsbeispiel dazu ausgebildet, zumindest einen Schwellwert 150 einer Lenkgeschwindigkeit des Fahrers zu bestimmen, wobei beim Erreichen des Schwellwertes 150 eines der Totzone-Ereignisse zur Verwendung des Ermittelns des Müdigkeitsparameters bestimmt wird. Der zumindest eine Schwellwert 150 für das Bestimmen des Totzone-Ereignisses kann unter Verwendung des zumindest einen Lenkparameters 125 zum Ermitteln des Müdigkeitsparameters verändert werden. Zudem kann der zumindest eine Schwellwert 150 unter Verwendung der Lenkverhaltensklasse 140 des Fahrers verändert werden, um den Müdigkeitsparameter zu ermitteln.
Die Vorrichtung 100 umfasst gemäß dem hier gezeigten Ausführungsbeispiel zudem eine Speichereinrichtung 160. Die Speichereinrichtung 160 ist dazu ausgebildet, die Lenkverhaltensklasse 140 des Fahrers zu speichern, um ein Fahrerprofil 165 zu erstellen. Das Fahrerprofil 165 kann von der Speichereinrichtung 160 dann zu einem nachfolgenden Zeitpunkt an die Klassierungseinrichtung 115 bereitgestellt werden. Die Klassierungseinrichtung 115 kann das Fahrerprofil 165 dann zum Klassieren der Lenkverhaltensklasse 140 verwenden.
Gemäß dem hier gezeigten Ausführungsbeispiel ist die Ermittlungseinrichtung 120 zudem dazu ausgebildet, unter Verwendung des Müdigkeitsparameters ein Warnsignal 170 auszugeben. Das Warnsignal 170 wird ausgegeben, wenn ein bestimmter Schwellwert des Müdigkeitsparameters erreicht oder überschritten wird.
Zum Ermitteln des Müdigkeitsparameters können in der Ermittlungseinrichtung 120 weitere Faktoren berücksichtigt werden. Beispielsweise kann eine Kombination aus der Analyse des Lenkverhaltens in Form des zumindest einen Lenkparameters 125 und einem Situationskontext der Fahrt oder des Fahrzeugs von Vorteil sein. Die Analyse des Lenkverhaltens kann gemäß dem hier gezeigten Ausführungsbeispiel unter Verwendung des zumindest einen Totzone-Ereignisses erfolgen. Zudem kann ein Situationsfilter eingesetzt werden, um Totzone-Ereignisse, die nicht auf Müdigkeit zurückzuführen sind, herauszufiltern. Dazu können beispielsweise Assistenzfunktionen des Fahrzeugs verwendet werden. Zudem können in Bezug auf den Situationskontext auch die Monotonie der Beschleunigung des Fahrzeugs, der Circadiane Rhythmus des Fahrers sowie die Lichtverhältnisse während der Fahrt berücksichtigt werden. Diese Faktoren können beispielsweise im Rahmen der vorbestimmten Vergleichsvorschrift 135 berücksichtigt werden, oder beim Feststellen des Lenkparameters 125 oder bei dem Bestimmen des Schwellwerts 150 zum Ermitteln des Müdigkeitsparameters gemäß dem hier gezeigten Ausführungsbeispiel.
Mit der hier gezeigten Vorrichtung 100 kann das Verfahren zum Klassieren eines Lenkverhaltens eines Fahrers eines Fahrzeugs in eine von mehreren Lenkverhaltensklassen, um eine Müdigkeit des Fahrers zu erkennen, gemäß einem Ausführungsbeispiel ausgeführt oder angesteuert werden. Vorteilhafterweise kann dadurch die Müdigkeitserkennung für Fahrer verbessert werden, die ein Lenkverhalten besitzen, welches vom Durchschnitt abweicht. Dadurch erhalten auch diese Fahrer keine verfrühte oder verspätete Warnung. Die Gesamtperformance der Müdigkeitserkennung steigt für Fahrer aller Lenkverhaltenstypen. Dabei können Performance-Kriterien zum Erkennen der Müdigkeit des Fahrers anhand charakteristischer Größen und/oder Zusammenhänge des Lenkverhaltens verbessert werden, ohne andere zu verschlechtern.
2 zeigt eine Kennlinie 205 bezüglich des Bestimmens eines Totzone-Ereignisses DBE, auch Deadband-Event genannt, gemäß einem Ausführungsbeispiel. Die Kennlinie 205 ist in einem Liniendiagramm gezeigt, bei dem auf der Abszisse die Zeit und auf der Ordinate die Lenkgeschwindigkeit aufgetragen sind. Gezeigt ist die Detektion eines Totzone-Ereignisses DBE. Die Kennlinie 205 zeigt beispielhaft ein Lenkverhalten eines Fahrers, bei dem ein Totzone-Ereignis DBE erzeugt wird. Der Zeitpunkt, zu dem das Totzone-Ereignis DBE generiert wird, ist auf der Kennlinie 205 durch einen Pfeil mit dem Bezugszeichen DBE markiert. Die Detektion des Totzone-Ereignisses DBE erfolgt anhand von Phasen von diskontinuierlichem Lenkverhalten in zwei Schritten. Zunächst wird eine Phase der Inaktivität im Lenkverhalten erkannt. Dazu kann die Lenkgeschwindigkeit für einen bestimmten Zeitraum in einem vordefinierten Bereich, dem Toleranzband 210 verharren. Die Weite dieses Toleranzbandes 210 wird durch eine Klammer 215 gezeigt. Das Totzone-Ereignis DBE wird generiert, wenn die durch die Kennlinie 205 gezeigte Lenkgeschwindigkeit in einer bestimmten Zeit innerhalb des Toleranzbandes 210 bleibt, für die durch eine Klammer markierte minimale Zeitdauer für das Deadband (die Totzone). Im Anschluss an das Verlassen des Toleranzbands 210 kann die durch die Kennlinie 205 markierte Lenkgeschwindigkeit in einer maximalen Dauer einer Reaktionsphase, markiert durch eine Klammer 225 eine minimale Reaktionsamplitude, die durch die Linie 230 markiert ist, überschreiten.
Die Linie 235 markiert den Zeitpunkt, an dem die durch die Kennlinie 205 gezeigte Lenkgeschwindigkeit beginnt, sich innerhalb des Toleranzbands 210 zu bewegen. Die so markierte Stelle zeigt den Start einer möglichen Totzone, eines möglichen Deadbands DB. Wenn eine minimale Dauer erreicht ist, in der die Lenkgeschwindigkeit innerhalb des durch die Weite 215 des Toleranzbands 210 definierten Wertebereichs verbleibt, wird ein Deadband DB erzeugt. Diese minimale Dauer wird durch die Linie 240 markiert. Zu dem durch die Linie 245 markierten Zeitpunkt überschreitet die Lenkgeschwindigkeit dann wieder den durch das Toleranzband 210 markierten Wertebereich. Erst zu dem Zeitpunkt, zu dem die minimale Reaktionsamplitude 230 überschritten wird, wird das Totzone-Ereignis DBE erzeugt.
Mit Zunahme dieser Deadband-Events DBE steigt auch die Müdigkeit des Fahrers. In dem hier vorgestellen Ansatz, in dem das Lenkverhalten des Fahrers klassiert werden kann, ergeben sich vorteilhafterweise nicht nur gute Ergebnisse für einen durchschnittlichen Fahrer, sondern auch für Fahrer, deren Lenkverhalten nicht dem Durchschnitt entspricht. Damit ist es möglich, für alle Fahrertypen eine zuverlässige Müdigkeitserkennung anhand der Analyse des Lenkverhaltens unter Berücksichtigung der Totzone-Ereignisse DBE durchzuführen, durch das Klassieren des Fahrers in eine Lenkverhaltensklasse.
3 zeigt ein Blockschaltbild 300 eines Verfahrens zum Klassieren eines Lenkverhaltens eines Fahrers eines Fahrzeugs in eine von mehreren Lenkverhaltensklassen zur Müdigkeitserkennung gemäß einem Ausführungsbeispiel. Beispielhaft sind vier Teilschritte des Verfahrens in einem Block 303 gezeigt. Gemäß dem hier gezeigten Ausführungsbeispiel kann vor Beginn des Verfahrens ein Parameter bezüglich eines Fahrerwechsels 305, bezüglich einer Gültigkeit des Fahrzustandes 310 und bezüglich einer Lenkgeschwindigkeit 315 berücksichtigt werden. Gemäß dem hier gezeigten Ausführungsbeispiel kann zuerst zumindest ein Lenkparameter in einem vorbestimmten Zeitraum festgestellt werden. Der Beginn des Zeitraums kann mittels eines Geschwindigkeitsprofils des Fahrzeugs ermittelt werden. Der Block 320 „FindLearnInterval“ zeigt den Beginn dieses Zeitraums, der „Lernphase“. Zunächst wird durch einen Algorithmus der Start der Lernphase gefunden. Zum Beginnen dieser Lernphase soll der Fahrer eine gewisse Zeit lang eine Mindestgeschwindigkeit einhalten. Diese Zeitdauer und diese Mindestgeschwindigkeit können mittels des Geschwindigkeitsprofils ermittelt werden. Ist die Lernphase erreicht, werden für den Zeitraum der Lernphase, beispielsweise 15 Minuten, die charakteristischen Größen des Lenkverhaltens ermittelt. Danach folgt gemäß dem hier gezeigten Ausführungsbeispiel das Feststellen den Lenkparamters, dies ist in Form des Blocks 325 „CalcClassParam“ gezeigt. Der Lenkparameter wird beispielhaft in Form der Varianz der Lenkgeschwindigkeit und der durchschnittlichen Reaktionsamplitude berechnet. Als Reaktionsamplitude wird ein lokales Maxima in der Lenkgeschwindigkeit verstanden. Unter Verwendung des Lenkparameters wird danach das Lenkverhalten des Fahrers, und damit der Fahrer klassiert oder klassifiziert, was durch den Block 330 „FindClass“ dargestellt ist. Gemäß dem hier gezeigten Ausführungsbeispiel kann danach das Bestimmen zumindest eines Schwellwert einer Lenkgeschwindigkeit des Fahrers folgen, dies ist durch den Block 335 „setClassParam“ gezeigt. Es wird zumindest ein Schwellwert des Totzone-Ereignisses im Hinblick auf die Lenkverhaltensklasse des Fahrers für das Ermitteln des Müdigkeitsparameters verändert, es wird also ein DBE-Parameter für die jeweilige Klasse adaptiert. Folgende Größen des Blocks „DCM“ können dabei berücksichtigt werden: Zumindest ein Schwellwert 340 einer Lenkverhaltensklasse, ein Klassenthreshold, zumindest eine Art der Adaptierung 345 eines Totzone-Ereignisses, ein Adaptierungsparameter 350, eine Aktivierung 355 einer Adaptierung und eine applizierte Adaptierung in Form einer applizierten Reaktionsamplitude 360, auch applizierte PeakReac genannt.
Anhand der gemäß diesem Ausführungsbeispiel festgestellten Größen des Lenkparameters kann eine Klassifizierung der Lenkverhaltensklassen erfolgen, um das Lenkverhalten des Fahrers zu klassieren. Dies wird beispielhaft in der folgenden 4 gezeigt.
4 zeigt ein Streudiagramm 400 einer Klassifizierung eines Lenkverhaltens gemäß einem Ausführungsbeispiel. Gezeigt ist eine Klassifizierung über charakteristische Größen des Lenkverhaltens, die beispielsweise in Form des Lenkparameters eingelesen und/oder festgestellt werden. Die Klassifizierung kann durchgeführt werden, um das Lenkverhalten eines Fahrers im Rahmen des vorgestellten Ansatzes auf Basis der Klassifikation zu klassieren. Zusätzlich oder alternativ kann die Klassifizierung erfolgen, um Werte für die mehreren Lenkverhaltensklassen zu ermitteln, um anhand dessen mehrere Lenkverhaltensklassen zu definieren.
Die Klassifizierung des Lenkverhaltens ist in dem Streudiagramm 400 gezeigt, in dem auf der Abszisse die Standardabweichung der Lenkgeschwindigkeit in Grad pro Sekunde [°/s] aufgetragen ist, und in dem auf der Ordinate die durchschnittliche Reaktionsamplitude ebenfalls in Grad pro Sekunde [°/s] aufgetragen ist. Gemäß dem hier gezeigten Ausführungsbeispiel werden drei Lenkverhaltensklassen A, B, und C definiert, die jeweils mit einem entsprechenden Bezugszeichen markiert sind: Klasse A: K.A, Klasse B: K.B und Klasse C: K.C. Die Abgrenzung der Klassen K.A., K.B. und K.C. erfolgt über vier Thresholds: TH1, TH2, TH3 und TH 4. Für jede der Klassen existiert ein optimales DBE-Parameterset, also ein an die Lenkverhaltensklasse K.A., K.B, K.C angepasstes Parameterset bezüglich zumindest eines Schwellwerts eines Totzone-Ereignisses. Es ist möglich, jede der Klassen individuell zu applizieren. Dies stellt aber einen erheblichen zeitlichen Aufwand dar. Die einfachste Variante ist eine Adaption der Parameter auf Grundlage der für das gesamte Fahrtenset applizierten Parameter.
Gemäß dem hier gezeigten Ausführungsbeispiel beinhaltet die Klasse K.B. die Fahrer, bei denen mit dem applizierten Parameterset ein befriedigendes Ergebnis erzielt werden kann. Deshalb werden die Parameter für diese Gruppe gemäß diesem Ausführungsbeispiel nicht geändert. Die Fahrer der Gruppe A, also der Klasse K.A. werden zu müde eingestuft. Um die Performance der Müdigkeitserkennung zu verbessern, soll die Anzahl an generierten Totzone-Ereignissen verringert werden. Dagegen sollen für die Fahrer in der Gruppe C, also der Klasse K.C. mehr Totzone-Ereignisse generiert werden. Beispielsweise wird die minimale Reaktionsamplitude, im Folgenden auch PeakReac genannt, adaptiert. Für die Gruppe A bedeutet dies, dass die PeacReak vergrößert werden kann und bei der Gruppe C kann die PeakReac verkleinert werden.
Eine Adaption zumindest eines Schwellwerts eines Totzone-Ereignisses gemäß einer beschriebenen Variante eines Ausführungsbeispiels kann beispielsweise auf eine der im Folgenden beschriebenen drei Arten der Adaptierung beruhen:
Es kann beispielsweise der Wert der PeakReac, also der minimalen Reaktionsamplitude, durch einen absoluten Wert überschrieben werden: $P e a k R e a c = P e a k R e a c_{n e u}$
Auf die applizierte PeakReac kann beispielsweise auch ein Offset addiert oder subtrahiert werden, beispielsweise kann im Fall der Klasse K.A. ein Offset addiert werden, und im Fall der Klasse K.B. kann ein Offset subtrahiert werden: $P e a k R e a c = P e a k R e a c_{a p p l i z i e r t} \pm O f f s e t$
Zudem kann eine Änderung der PeakReac mittels der Multiplikation mit einem Faktor erfolgen: $P e a k R e a c = P e a k R e a c_{a p p l i z i e r t} \cdot F a c t o r$
5 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens 500 zum Klassieren eines Lenkverhaltens eines Fahrers eines Fahrzeugs in eine von mehreren Lenkverhaltensklassen um eine Müdigkeit des Fahrers zu erkennen, gemäß einem Ausführungsbeispiel. Das Verfahren 500 umfasst zumindest einen Schritt 501 des Einlesens zumindest einen Lenkparameters, einen Schritt 503 des Klassierens des Fahrers und einen Schritt 505 des Ermittelns eines Müdigkeitsparameters. Im Schritt 501 des Einlesens wird der zumindest eine Lenkparameters des Fahrers eingelesen. Der Lenkparameter repräsentiert eine Lenkgeschwindigkeit und/oder einen Lenkwinkel, insbesondere eine Reaktionsamplitude und/oder eine Lenkgeschwindigkeit des Fahrers. Im Schritt 503 des Klassierens wird der Fahrer unter Verwendung des zumindest einen Lenkparameters und einer vorbestimmten Vergleichsvorschrift in eine der Lenkverhaltensklassen klassiert, um die Lenkverhaltensklasse des Fahrers bereitzustellen. Im Schritt 505 des Ermittelns wird der Müdigkeitsparameter ermittelt. Der Müdigkeitsparameter repräsentiert einen Müdigkeitsgrad des Fahrers. Der Müdigkeitsparameter wird unter Verwendung der Lenkverhaltensklasse des Fahrers und einer Anzahl und/oder einer Länge von Totzone-Ereignissen ermittelt, wobei ein Totzone-Ereignis eine inaktive Phase im Lenkverhalten des Fahrers mit unmittelbar anschließender Lenkaktion repräsentiert.
Das Verfahren 500 kann zudem gemäß einem Ausführungsbeispiel einen Schritt 507 des Feststellens des zumindest einen Lenkparameters aufweisen. Im Schritt 507 wird der zumindest eine Lenkparameters des Fahrers aus einer durchschnittlichen Reaktionsamplitude des Fahrers und/oder aus einer durchschnittlichen Varianz der Lenkgeschwindigkeit des Fahrers festgestellt. Der Schritt 507 kann vor dem Schritt 501 erfolgen.
Zudem kann das Verfahren 500 gemäß einem Ausführungsbeispiel einen Schritt 509 des Bestimmens aufweisen. Im Schritt 609 des Bestimmens wird zumindest ein Schwellwerts einer Lenkgeschwindigkeit des Fahrers bestimmt. Beim Erreichen des Schwellwertes wird dann eines der Totzone-Ereignisse zur Verwendung im Schritt 505 des Ermittelns des Müdigkeitsparameters bestimmt. Entsprechend kann der Schritt 509 des Bestimmens vor dem Schritt 505 des Ermittelns erfolgen.
Gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel kann das Verfahren 500 einen Schritt 511 des Ausgebens eines Warnsignals umfassen. Im Schritt 511 des Ausgebens wird das Warnsignal unter Verwendung des Müdigkeitsparameters ausgegeben. Das Warnsignal wird ausgegeben, wenn ein bestimmter Schwellwert des Müdigkeitsparameters erreicht oder überschritten wird. Der Schritt 511 des Ausgebens kann nach dem Schritt 505 des Ermittelns erfolgen.
Außerdem kann das Verfahren 500 einen Schritt 513 des Speicherns aufweisen. Im Schritt 513 des Speicherns wird die Lenkverhaltensklasse des Fahrers gespeichert, um ein Fahrerprofil zu erstellen. In einem nachfolgenden Schritt 503 des Klassierens kann dann das Fahrerprofil verwendet werden. Entsprechend kann der Schritt 513 bei einem ersten Durchgang des Verfahrens 500 nach dem Schritt 503 erfolgen, und in nachfolgenden Durchgängen des Verfahrens 500 vor und nach dem Schritt 503.
Umfasst ein Ausführungsbeispiel eine „und/oder“-Verknüpfung zwischen einem ersten Merkmal und einem zweiten Merkmal, so ist dies so zu lesen, dass das Ausführungsbeispiel gemäß einer Ausführungsform sowohl das erste Merkmal als auch das zweite Merkmal und gemäß einer weiteren Ausführungsform entweder nur das erste Merkmal oder nur das zweite Merkmal aufweist.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

DE 102005026457 B4 [0003]

Claims

Verfahren (500) zum Klassieren eines Lenkverhaltens eines Fahrers eines Fahrzeugs in eine von mehreren Lenkverhaltensklassen (105), um eine Müdigkeit des Fahrers zu erkennen, wobei das Verfahren (500) zumindest folgende Schritte aufweist: Einlesen (501) zumindest eines Lenkparameters (125) des Fahrers, wobei der Lenkparameter (125) eine Lenkgeschwindigkeit (315), insbesondere eine Lenkgeschwindigkeit (315) des Fahrers, und/oder einen Lenkwinkel und/oder eine Reaktionsamplitude repräsentiert; Klassieren (503) des Fahrers in eine der Lenkverhaltensklassen (105) unter Verwendung des zumindest einen Lenkparameters (125) und einer vorbestimmten Vergleichsvorschrift (135), um die Lenkverhaltensklasse (140) des Fahrers bereitzustellen; und Ermitteln (505) eines Müdigkeitsparameters, der einen Müdigkeitsgrad des Fahrers repräsentiert, unter Verwendung der Lenkverhaltensklasse (140), in die der Fahrer klassiert wurde, und einer Anzahl und/oder einer Länge von Totzone-Ereignissen (DBE), wobei ein Totzone-Ereignis (DBE) eine inaktive Phase im Lenkverhalten des Fahrers mit unmittelbar anschließender Lenkaktion repräsentiert.
Verfahren (500) gemäß Anspruch 1, mit einem Schritt des Feststellens (507) des zumindest einen Lenkparameters (125) des Fahrers, wobei der zumindest eine Lenkparameter (125) aus einer durchschnittlichen Reaktionsamplitude des Fahrers und/oder aus einer durchschnittlichen Varianz der Lenkgeschwindigkeit (315) des Fahrers festgestellt wird.
Verfahren (500) gemäß Anspruch 2, bei dem im Schritt des Feststellens (507) des zumindest einen Lenkparameters (125) des Fahrers der Lenkparameter (125) in einem vorbestimmten Zeitraum festgestellt wird, wobei der Beginn des Zeitraums mittels eines Geschwindigkeitsprofils des Fahrzeugs ermittelt wird.
Verfahren (500) gemäß einem der vorangegangenen Ansprüche, mit einem Schritt des Bestimmens (509) zumindest eines Schwellwerts (340) einer Lenkgeschwindigkeit (315) des Fahrers, wobei beim Erreichen des Schwellwerts (340) eines der Totzone-Ereignisse (DBE) zur Verwendung im Schritt des Ermittelns (505) des Müdigkeitsparameters bestimmt wird.
Verfahren (500) gemäß Anspruch 4, bei dem im Schritt des Ermittelns (505) des Müdigkeitsparameters der zumindest eine Schwellwert (340) für das Bestimmen des Totzone-Ereignisses (DBE) unter Verwendung des zumindest einen Lenkparameters (125) verändert wird.
Verfahren (500) gemäß Anspruch 4 bis 5, bei dem im Schritt des Ermittelns (505) des Müdigkeitsparameters der zumindest eine Schwellwert (340) für das Bestimmen des Totzone-Ereignisses (DBE) unter Verwendung der Lenkverhaltensklasse (140) des Fahrers verändert wird.
Verfahren (500) gemäß einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei im Schritt des Einlesens (501) die mehreren Lenkverhaltensklassen (105) eingelesen werden, wobei im Schritt des Klassierens (503) der Fahrer in eine der eingelesenen mehreren Lenkverhaltensklassen (105) klassiert wird.
Verfahren (500) gemäß einem der vorangegangenen Ansprüche, mit einem Schritt (511) des Ausgebens eines Warnsignals (170) unter Verwendung des Müdigkeitsparameters, wobei das Warnsignal (170) ausgegeben wird, wenn ein bestimmter Schwellwert des Müdigkeitsparameters erreicht oder überschritten wird.
Verfahren (500) gemäß einem der vorangegangenen Ansprüche, mit einem Schritt (513) des Speicherns der Lenkverhaltensklasse (140) des Fahrers, um ein Fahrerprofil (165) zu erstellen, wobei in einem nachfolgenden Schritt des Klassierens (503) das Fahrerprofil (165) verwendet wird.
Verfahren (500) gemäß einem der vorangegangenen Ansprüche, bei dem im Schritt des Einlesens (501) der zumindest ein Lenkparameter(125) von einer Sensoreinrichtung (130) des Fahrzeugs oder von einer Sensoreinrichtung eines Mobilgeräts eingelesen wird.
Vorrichtung (100), die eingerichtet ist, um die Schritte des Verfahrens (500) gemäß einem der vorangegangenen Ansprüche in entsprechenden Einheiten auszuführen und/oder anzusteuern.
Computerprogramm, das dazu eingerichtet ist, das Verfahren (500) gemäß einem der vorangegangenen Ansprüche auszuführen und/oder anzusteuern.
Maschinenlesbares Speichermedium, auf dem das Computerprogramm nach Anspruch 12 gespeichert ist.