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Die vorliegende Erfindung betrifft ein System und ein Verfahren zur Identifikation plötzlich auftretender Gefahrenstellen im Straßenverkehr.
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Im Straßenverkehr kommt es nicht zuletzt aufgrund der zunehmenden Verkehrsdichte immer wieder zu abrupt auftretenden Gefahrenstellen. Diese kann sich beispielsweise durch einen sich durch einen plötzlich auftretenden Gefahrensituation - z.B. einen soeben ereigneten Unfall, einen plötzlich auftretendes Unwetter, eine mobilen Einrichtung zur Geschwindigkeitskontrolle, Gegenstände auf der Fahrbahn, etc. ergeben. Insbesondere kann sich eine solche Gefahrensituation durch plötzliche Manöver vorausfahrender und/oder entgegenkommender Fahrzeuge an der jeweiligen Gefahrenstelle ergeben, wenn diese auf die plötzlich eintretende Gefahrensituation durch Ausweichmanöver, plötzliche Bremsmanöver, plötzliche Lenkmanöver, Betätigen des Aufblendlichtes etc. reagieren. Aus dem Stand der Technik sind hierzu Verkehrslagedienste bzw. Verkehrsinformationsdienste, die Informationen über aktuelle Verkehrsbehinderungen über eine Vielzahl von Medien zur Verfügung stellen. Die Daten, die Verkehrslagedienste verwenden, stammen dabei meist von Datenquellen der Polizei, von Straßenmeistereien, Automobilclubs, Staumeldern, Straßensensoren, Floating Phone Data, Floating Car Data, etc. Nachteilig dabei ist, dass die Daten zunächst von den Datenquellen erfasst und an den Verkehrslagedienst weitergegeben und dort entsprechend verarbeitet werden müssen. Dies kann einen nicht unerheblichen zeitlichen Unterschied zwischen dem Auftreten der Gefahrenstelle und der Zurverfügungstellung dieser über den Verkehrslagedienst führen.
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Die Aufgabe der Erfindung besteht darin, eine Lösung bereitzustellen, die eine Identifikation plötzlich auftretender Gefahrenstellen im Straßenverkehr in Quasi-Echtzeit ermöglicht.
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Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch die Merkmale der unabhängigen Ansprüche gelöst. Bevorzugte Ausführungsformen sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche.
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Die vorstehend genannte Aufgabe wird durch ein System zur Identifikation plötzlich auftretender Gefahrenstellen im Straßenverkehr gelöst, umfassend:
- eine Sensoreinheit, die eingerichtet ist:
- - Fahrverhaltensdaten zu erfassen;
- - Zustandsdaten der Insassen eines Fahrzeugs zu erfassen; und
- eine Recheneinheit, die eingerichtet ist:
- - die erfassten Fahrverhaltensdaten und Zustandsdaten zu verarbeiten;
- - anhand der verarbeiteten Fahrverhaltensdaten und/oder Zustandsdaten ein ungewöhnliches Fahrmanöver und/oder einen ungewöhnlichen Fahrerzustand zu erkennen; und
- - aus dem erkannten, ungewöhnlichen Fahrmanöver und/oder ungewöhnlichen Fahrerzustand eine plötzlich auftretende Gefahrensituation zu ermitteln.
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Das System umfasst zumindest ein Fahrzeug. Der Begriff Fahrzeug umfasst im Rahmen des Dokuments mobile Verkehrsmittel, die dem Transport von Personen (Personenverkehr), Gütern (Güterverkehr) oder Werkzeugen (Maschinen oder Hilfsmittel) dienen. Insbesondere umfasst der Begriff Fahrzeug Kraftfahrzeuge sowie Kraftfahrzeuge, die zumindest teilweise elektrisch angetrieben sein können (Elektroauto, Hybridfahrzeuge).
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Das Fahrzeug kann von einem Fahrzeugführer gesteuert werden. Darüber hinaus oder alternativ dazu kann das Fahrzeug ein zumindest teilweise automatisiert fahrendes Fahrzeug sein. Unter dem Begriff „automatisiertes fahrendes Fahrzeug“ bzw. „automatisiertes Fahren“ kann im Rahmen des Dokuments ein Fahren mit automatisierter Längs- oder Querführung oder ein autonomes Fahren mit automatisierter Längs- und Querführung verstanden werden. Bei dem automatisierten Fahren kann es sich beispielsweise um ein zeitlich längeres Fahren auf der Autobahn oder um ein zeitlich begrenztes Fahren im Rahmen des Einparkens oder Rangierens handeln. Der Begriff „automatisiertes Fahren“ umfasst ein automatisiertes Fahren mit einem beliebigen Automatisierungsgrad. Beispielhafte Automatisierungsgrade sind ein assistiertes, teilautomatisiertes, hochautomatisiertes oder vollautomatisiertes Fahren. Diese Automatisierungsgrade wurden von der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) definiert (siehe BASt-Publikation „Forschung kompakt“, Ausgabe 11/2012). Beim assistierten Fahren führt der Fahrer dauerhaft die Längs- oder Querführung aus, während das System die jeweils andere Funktion in gewissen Grenzen übernimmt. Beim teilautomatisierten Fahren übernimmt das System die Längs- und Querführung für einen gewissen Zeitraum und/oder in spezifischen Situationen, wobei der Fahrer das System wie beim assistierten Fahren dauerhaft überwachen muss. Beim hochautomatisierten Fahren übernimmt das System die Längs- und Querführung für einen gewissen Zeitraum, ohne dass der Fahrer das System dauerhaft überwachen muss; der Fahrer muss aber in einer gewissen Zeit in der Lage sein, die Fahrzeugführung zu übernehmen. Beim vollautomatisierten Fahren kann das System für einen spezifischen Anwendungsfall das Fahren in allen Situationen automatisch bewältigen; für diesen Anwendungsfall ist kein Fahrer mehr erforderlich. Die vorstehend genannten vier Automatisierungsgrade entsprechen den SAE-Level 1 bis 4 der Norm SAE J3016 (SAE - Society of Automotive Engineering). Ferner ist in der SAE J3016 noch der SAE-Level 5 als höchster Automatisierungsgrad vorgesehen, der in der Definition der BASt nicht enthalten ist. Der SAE-Level 5 entspricht einem fahrerlosen Fahren, bei dem das System während der ganzen Fahrt alle Situationen wie ein menschlicher Fahrer automatisch bewältigen kann.
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Das Fahrzeug umfasst eine Sensoreinheit, die eingerichtet ist, Fahrverhaltensdaten und Zustandsdaten der Insassen des Fahrzeugs zu erfassen.
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Das Fahrzeug umfasst zudem eine Recheneinheit, die eingerichtet ist, die erfassten Fahrverhaltensdaten und Zustandsdaten zu verarbeiten und anhand der verarbeiteten Fahrverhaltens- und/oder Zustandsdaten ein ungewöhnliches Fahrmanöver und/oder einen ungewöhnlichen Fahrerzustand zu erkennen. Dies kann mithilfe geeigneter Machine-Learning-Algorithmen erfolgen. Beispielsweise können unter Zuhilfenahme von Machine-Learning-Verfahren erstellten Modellen - z.B. durch überwachtes Lernen bzw. supervised learning oder unüberwachtes Lernen bzw. unsupervised learning - Orte und/oder Zeiträume als gefährlich klassifiziert werden.
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Die Recheneinheit kann eingerichtet sein, bei einem als gefährlich klassifizierten Ort und/oder Zeitraum, Aktionen durchzuführen, die die Sicherheit im Straßenverkehr erhöht. Beispielsweise kann die Recheneinheit eingerichtet sein, steuernd bzw. regelnd auf das Fahrzeug zuzugreifen um die Gefahr zu minimieren, bzw. beeinflussend auf die Umwelt und/oder den bzw. die Insassen des Fahrzeugs einzuwirken.
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Vorteilhafter Weise wird somit die Sicherheit im Straßenverkehr erhöht.
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Vorzugsweise umfasst die Sensoreinheit:
- - einen Lenkradwinkelsensor, wobei die Fahrverhaltensdaten Daten des Lenkradwinkelsensors umfassen; und/oder
- - einen Beschleunigungssensor bzw. Accelerometer, der eine Beschleunigung durch die Messung einer auf eine Masse oder Test-Masse wirkende Trägheitskraft bestimmt, so dass dieser die Beschleunigung, eine Geschwindigkeitszunahme bzw. - abnahme und/oder eine Fahrtrichtung des Fahrzeugs ermitteln kann, wobei die Fahrverhaltensdaten Daten des Beschleunigungssensors umfassen; und/oder
- - einen Gyrosensor, der ein Beschleunigungs- bzw. Lagesensor ist, der eingerichtet ist, kleinste Beschleunigungen, Drehbewegungen und/oder Lageänderung einer Masse oder Test-Masse erfasst. Daten des Gyrosensors können mit Positionsdaten eines Navigationsmoduls kombiniert werden, wobei durch die Kombination von Gyrosensor-Daten und Positions-Daten beispielsweise Richtungsänderungen sehr genau bestimmt werden können, und wobei die Fahrverhaltensdaten Daten des Gyrosensors umfassen; und/oder
- - einen Geschwindigkeitssensor, wobei die Fahrverhaltensdaten Daten des Geschwindigkeitssensors umfassen; und/oder
- - einen Drehzahlsensor, wobei die Fahrverhaltensdaten Daten des Drehzahlsensor umfassen; und/oder
- - einen Querbeschleunigungssensor, wobei die Fahrverhaltensdaten Daten des Querbeschleunigungssensors umfassen; und/oder
- - zumindest eine Außenkamera, die eingerichtet ist, Daten mit Bezug auf die Umgebung des Fahrzeugs aufzunehmen; und/oder
- - zumindest einen Lidar, laser detection and ranging, - Sensor, der eingerichtet ist, optische Abstands- und Geschwindigkeitsmessungen der Umgebung des Fahrzeugs durchzuführen; und/oder
- - zumindest einen Radar-Sensor, der eingerichtet ist, optische Abstands- und Geschwindigkeitsmessungen der Umgebung des Fahrzeugs vorzunehmen;
- - weitere Sensoren, die eingerichtet sind, Fahrverhaltensdaten zu erfassen; und/oder
- - zumindest einen Innenraumsensor der eingerichtet ist, Daten mit Bezug auf einen Zustand der Insassen des Fahrzeugs zu erfassen, wobei die Zustandsdaten Daten des zumindest einen Innenraumsensors umfassen.
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Vorteilhafter weise kann die Recheneinheit mithilfe der erfassten Sensordaten sehr genaue Fahrverhaltensdaten sowohl des Fahrzeugs, dass die Sensoreinheit umfasst als auch von Fahrzeugen, die das Fahrzeug umfassend die Sensoreinheit umgeben ermitteln. Zudem können Zustandsdaten der Insassen des Fahrzeugs ermittelt und entsprechend verarbeitet werden. Dadurch kann eine Gefahrensituation im Straßenverkehr mithilfe der oben aufgeführten Machine-Learning-Algorithmen exakt bestimmt werden.
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Vorzugsweise umfasst das System zudem ein Backend, das eingerichtet ist, ein oder mehrere Dienstleistungen mit Bezug auf Umfeldbedingungs-Daten bereitzustellen.
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Das Backend kann zumindest einen Backend-Server umfassen und/oder Teil von Cloud-Computing bzw. einer IT-Infrastruktur, die über das Internet Speicherplatz, Rechenleistung und/oder Anwendungssoftware als Dienstleistung zur Verfügung stellt (Service Provider), sein.
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Vorteilhafterweise können durch die Bereitstellung der Umfeldbedingungs-Daten durch das Backend Daten über aktuelle Umfeldbedingungen zu einer geografischen Position des Fahrzeugs durch die Recheneinheit verarbeitet werden.
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Vorzugsweise umfassen die Umfeldbedingungs-Daten:
- - Verkehrsbeeinflussungs-Daten; und/oder
- - lokale Wetterdaten; und/oder
- - Unfalldaten; und/oder
- - Luftverschmutzungsdaten; und/oder
- - weitere Daten, die ein Umfeld einer geografischen Position beeinflussen können.
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Die Umfeldbedingungs-Daten können Verkehrsbeeinflussungs-Daten umfassen. Die Verkehrsbeeinflussungs-Daten können beispielsweise über Server (der bzw. die Teil des Backends sein kann bzw. können) eines oder mehrerer Verkehrsleitsysteme bereitgestellt werden. Darüber hinaus oder alternativ dazu können die Umfeldbedingungs-Daten lokale Wetterdaten umfassen, die beispielsweise über Server (die Teil des Backends sein können) eines oder mehrerer Wetterdienste bereitgestellt werden können. Darüber hinaus oder alternativ dazu können die Umfeldbedingungs-Daten Unfalldaten umfassen, die beispielsweise über Server lokaler und/oder globaler Polizeidienststellen bereitgestellt werden können. Darüber hinaus oder alternativ dazu können die Umfeldbedingungs-Daten Luftverschmutzungsdaten umfassen, die von Servern (die Teil des Backends sein können) ein oder mehrerer Messstationen bereitgestellt werden können. Darüber hinaus oder alternativ dazu können die Umfeldbedingungs-Daten weitere Daten umfassen, die geeignet sind, das Umfeld bzw. die Umfeldbedingungen an einer geografischen Position zu beeinflussen.
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Vorzugsweise ist die Recheneinheit eingerichtet:
- - zu den Fahrverhaltensdaten und den Zustandsdaten relevante Umfeldbedingungs-Daten zu verarbeiten;
- - anhand der verarbeiteten relevanten Umfeldbedingungs-Daten eine ungewöhnliche Umfeldbedingung zu erkennen; und
- - bei der Ermittlung der plötzlich auftretenden Gefahrensituation die erkannte, ungewöhnliche Umfeldbedingung zu berücksichtigen.
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Vorteilhafterweise kann die Gefahrensituation unter Berücksichtigung der Umfeldbedingungs-Daten an einer geografischen Position des Fahrzeugs exakt bestimmt werden.
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Gemäß einem zweiten Aspekt wird die zugrundeliegende Aufgabe durch ein Verfahren zur Identifikation plötzlich auftretender Gefahrenstellen im Straßenverkehr gelöst, umfassend:
- Erfassen, durch eine Sensoreinheit, von Fahrverhaltensdaten;
- Erfassen, durch die Sensoreinheit, von Zustandsdaten der Insassen eines Fahrzeugs;
- Verarbeiten, durch eine Recheneinheit, der erfassten Fahrverhaltensdaten und Zustandsdaten;
- Erkennen, durch die Recheneinheit, eines ungewöhnlichen Fahrmanövers und/oder eines ungewöhnlichen Fahrerzustands anhand der verarbeiteten Fahrverhaltensdaten und/oder Zustandsdaten; und
- Ermitteln, durch die Recheneinheit, einer plötzlich auftretenden Gefahrensituation aus dem erkannten, ungewöhnlichen Fahrmanöver und/oder ungewöhnlichen Fahrerzustand.
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Vorzugsweise umfasst das Fahrzeug die Sensoreinheit, wobei die Sensoreinheit umfasst:
- - einen Lenkradwinkelsensor, wobei die Fahrverhaltensdaten Daten des Lenkradwinkelsensors umfassen; und/oder
- - einen Beschleunigungssensor bzw. Accelerometer, der eine Beschleunigung durch die Messung einer auf eine Masse oder Test-Masse wirkende Trägheitskraft bestimmt, so dass dieser die Beschleunigung, eine Geschwindigkeitszunahme bzw. - abnahme und/oder eine Fahrtrichtung des Fahrzeugs ermitteln kann, wobei die Fahrverhaltensdaten Daten des Beschleunigungssensors umfassen; und/oder
- - einen Gyrosensor, der ein Beschleunigungs- bzw. Lagesensor ist, der eingerichtet ist, kleinste Beschleunigungen, Drehbewegungen und/oder Lageänderung einer Masse oder Test-Masse erfasst. Daten des Gyrosensors können mit Positionsdaten eines Navigationsmoduls kombiniert werden, wobei durch die Kombination von Gyrosensor-Daten und Positions-Daten beispielsweise Richtungsänderungen sehr genau bestimmt werden können, und wobei die Fahrverhaltensdaten Daten des Gyrosensors umfassen; und/oder
- - einen Geschwindigkeitssensor, wobei die Fahrverhaltensdaten Daten des Geschwindigkeitssensors umfassen; und/oder
- - einen Drehzahlsensor, wobei die Fahrverhaltensdaten Daten des Drehzahlsensor umfassen; und/oder
- - einen Querbeschleunigungssensor, wobei die Fahrverhaltensdaten Daten des Querbeschleunigungssensors umfassen; und/oder
- - zumindest eine Außenkamera, die eingerichtet ist, Daten mit Bezug auf die Umgebung des Fahrzeugs aufzunehmen; und/oder
- - zumindest einen Lidar, laser detection and ranging, - Sensor, der eingerichtet ist, optische Abstands- und Geschwindigkeitsmessungen der Umgebung des Fahrzeugs durchzuführen; und/oder
- - zumindest einen Radar-Sensor, der eingerichtet ist, optische Abstands- und Geschwindigkeitsmessungen der Umgebung des Fahrzeugs vorzunehmen;
- - weitere Sensoren, die eingerichtet sind, Fahrverhaltensdaten zu erfassen;
- - zumindest einen Innenraumsensor der Eingerichtet ist, Daten mit Bezug auf einen Zustand der Insassen des Fahrzeugs zu erfassen, wobei die Zustandsdaten Daten des zumindest einen Innenraumsensors umfassen.
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Vorzugsweise umfasst das Verfahren zudem das Bereitstellen, über ein Backend, einer oder mehrerer Dienstleistungen mit Bezug auf Umfeldbedingungs-Daten.
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Vorzugsweise umfassen die Umfeldbedingungs-Daten:
- - Verkehrsbeeinflussungs-Daten; und/oder
- - lokale Wetterdaten; und/oder
- - Unfalldaten;
- - Luftverschmutzungsdaten; und/oder
- - weitere Daten, die ein Umfeld einer geografischen Position beeinflussen können.
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Vorzugsweise umfasst das Verfahren zudem:
- Verarbeiten, durch die Recheneinheit, relevanter Umfeldbedingungsdaten zu den Fahrverhaltensdaten und den Zustandsdaten;
- Erkennen, durch die Recheneinheit, einer ungewöhnlichen Umfeldbedingung anhand der verarbeiteten relevanten Umfeldbedingungs-Daten; und
- Berücksichtigen, durch die Recheneinheit, der erkannten, ungewöhnlichen Umfeldbedingung bei der Ermittlung der plötzlich auftretenden Gefahrensituation.
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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 schematisch ein System zur Identifikation plötzlich auftretender Gefahrenstellen im Straßenverkehr;
- 2 zeigt ein beispielhaftes Verfahren zur Identifikation plötzlich auftretender Gefahrenstellen im Straßenverkehr.
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1 zeigt schematisch ein System 100 zur Identifikation plötzlich auftretender Gefahrenstellen im Straßenverkehr.
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Das System 100 umfasst zumindest ein Fahrzeug 110. Das Fahrzeug 110 umfasst eine Sensoreinheit 111, die eingerichtet ist, Fahrverhaltensdaten des Fahrzeugs 110 sowie von das Fahrzeug 110 umgebende Fahrzeuge zu erfassen sowie Zustandsdaten der Insassen des Fahrzeugs 110 bzw. der Fahrzeuginsassen zu erfassen.
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Die Sensoreinheit 111 kann einen Lenkradwinkelsensor umfassen, wobei die Fahrverhaltensdaten Daten des Lenkradwinkelsensors umfassen können. Darüber hinaus oder alternativ dazu kann die Sensoreinheit 111 einen Beschleunigungssensor bzw. Accelerometer umfassen, der eine Beschleunigung durch die Messung einer auf eine Masse oder Test-Masse wirkende Trägheitskraft bestimmt, so dass dieser die Beschleunigung, eine Geschwindigkeitszunahme bzw. -abnahme und/oder eine Fahrtrichtung des Fahrzeugs 110 ermitteln kann, wobei die Fahrverhaltensdaten Daten des Beschleunigungssensors umfassen können. Darüber hinaus oder alternativ dazu kann die Sensoreinheit 111 einen Gyrosensor, der ein Beschleunigungs- bzw. Lagesensor ist, umfassen, der eingerichtet ist, kleinste Beschleunigungen, Drehbewegungen und/oder Lageänderung einer Masse oder Test-Masse zu erfassen. Daten des Gyrosensors können mit beispielsweise Positionsdaten eines Navigationsmoduls kombiniert werden, wobei durch die Kombination von Gyrosensor-Daten und Positionsdaten beispielsweise Richtungsänderungen sehr genau bestimmt werden können. Das Navigationsmodul kann zur Erfassung bzw. Ermittlung der geografischen Position aktuelle Positionsdaten mithilfe eines Navigationssatellitensystems ermitteln bzw. erfassen. Bei dem Navigationssatellitensystem kann es sich um jedes gängige sowie künftige globale Navigationssatellitensystem bzw. Global Navigation Satellite System (GNSS) zur Positionsbestimmung und Navigation durch den Empfang der Signale von Navigationssatelliten und/oder Pseudoliten handeln. Beispielsweise kann es sich dabei handeln um das Global Positioning System (GPS), GLObal NAvigation Satellite System (GLONASS), Galileo, positioning system, und/oder BeiDou Navigation Satellite System, handeln. Im Beispiel von GPS kann das Navigationsmodul ein GPS-Modul umfassen, das eingerichtet ist, aktuelle GPS-Positionsdaten des Fahrzeugs 110 bzw. des zu einem Fahrzeug 110 zugehörigen mobilen Endgeräts 130 zu ermitteln. In diesem Fall können die Fahrverhaltensdaten die erfassten Daten des Gyrosensors umfassen. Darüber hinaus oder alternativ dazu kann die Sensoreinheit 111 einen Geschwindigkeitssensor umfassen, wobei die Fahrverhaltensdaten Daten des Geschwindigkeitssensors umfassen können. Darüber hinaus oder alternativ dazu kann die Sensoreinheit 111 einen Drehzahlsensor umfassen, wobei die Fahrverhaltensdaten Daten des Drehzahlsensors umfassen können. Darüber hinaus oder alternativ dazu kann die Sensoreinheit 111 einen Querbeschleunigungssensor umfassen, wobei die Fahrverhaltensdaten Daten des Querbeschleunigungssensors umfassen können. Darüber hinaus oder alternativ dazu kann die Sensoreinheit 111 zumindest eine Außenkamera umfassen, die eingerichtet ist, Daten mit Bezug auf die Umgebung des Fahrzeugs 110 zu erfassen, wobei die Fahrverhaltensdaten die erfassten Daten mit Bezug auf die Umgebung des Fahrzeugs 110 umfassen. Darüber hinaus oder alternativ dazu kann die Sensoreinheit 111 zumindest einen Lidar-Sensor umfassen, der eingerichtet ist, optische Abstands- und Geschwindigkeitsmessungen der Umgebung des Fahrzeugs 110 durchzuführen, wobei die Fahrverhaltensdaten die erfassten Daten mit Bezug auf die optische Abstands- und Geschwindigkeitsmessungen anderer Fahrzeuge in der Umgebung des Fahrzeugs 110 umfassen. Darüber hinaus oder alternativ dazu kann die Sensoreinheit 111 zumindest einen Radar-Sensor umfassen, der eingerichtet ist, optische Abstands- und Geschwindigkeitsmessungen der Umgebung des Fahrzeugs 110 durchzuführen, wobei die Fahrverhaltensdaten Daten mit Bezug auf die optische Abstands- und Geschwindigkeitsmessungen anderer Fahrzeuge in der Umgebung des Fahrzeugs 110 umfassen. Darüber hinaus oder alternativ dazu kann die Sensoreinheit 111 weitere Sensoren umfassen, die eingerichtet sind, Fahrverhaltensdaten mit Bezug auf das Fahrzeug 110 und/oder das Fahrzeug 110 umgebende Fahrzeuge zu erfassen. Darüber hinaus oder alternativ dazu kann die Sensoreinheit 111 zumindest einen Innenraumsensor umfassen, der eingerichtet ist, Daten mit Bezug auf einen Zustand der Insassen des Fahrzeugs 110 zu erfassen, wobei die Zustandsdaten Daten des zumindest einen Innenraumsensors umfassen können. Der zumindest einen Innenraumsensor kann zumindest einen Innenraumkamera und/oder zumindest ein Mikrofon und/oder zumindest ein Wearable und/oder einen EEG-Fahrersitz und/oder einen EKG-Fahrersitz und/oder weitere geeignete Innenraumsensoren umfassen. Diese sind eingerichtet, Daten mit Bezug auf einen aktuellen Zustand der Insassen des Fahrzeugs 110 zu erfassen. Beispielsweise kann eine Blickrichtung des Fahrers und/oder weiterer Fahrzeuginsassen mithilfe der Innenraumkamera erfasst werden. In einem anderen Beispiel können bestimmte Sprachäußerungen der Fahrzeuginsassen erfasst werden. In einem weiteren Beispiel können physiologische Daten der Fahrzeuginsassen erfasst werden. In einem weiteren Beispiel können Bewegungen der Fahrzeuginsassen erfasst werden.
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Das Fahrzeug 110 umfasst zudem eine Recheneinheit 112, die eingerichtet ist, die erfassten Fahrverhaltensdaten und Zustandsdaten zu verarbeiten und anhand der verarbeiteten Fahrverhaltens- und/oder Zustandsdaten ein ungewöhnliches Fahrmanöver und/oder einen ungewöhnlichen Fahrerzustand zu erkennen. Dies kann mithilfe geeigneter Machine-Learning-Algorithmen erfolgen. Beispielsweise können unter Zuhilfenahme von Machine-Learning-Verfahren erstellten Modellen - z.B. durch überwachtes Lernen bzw. supervised learning oder unüberwachtes Lernen bzw. unsupervised learning - Orte bzw. geografische Positionen und/oder Zeiträume mit Bezug auf geografische Positionen als gefährlich klassifiziert werden.
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Das System 100 kann zudem ein Backend 120 umfassen, der eingerichtet ist, ein oder mehrere Dienstleistungen mit Bezug auf Umfeldbedingungs-Daten bereitzustellen.
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Das Backend 120 kann zumindest einen Backend-Server umfassen und/oder Teil von Cloud-Computing bzw. einer IT-Infrastruktur, die über das Internet Speicherplatz, Rechenleistung und/oder Anwendungssoftware als Dienstleistung zur Verfügung stellt (Service Provider), sein. Das Fahrzeug 110 kann mithilfe einer Kommunikationseinheit 116 mit dem Backend 120 kommunizieren. Die Kommunikationseinheit 116 kann eine im Fahrzeug 110 angeordnete Kommunikationseinheit 116 sein, die eingerichtet ist, eine Kommunikationsverbindung mit anderen Kommunikationsteilnehmern, beispielsweise einem Backend 120 und/oder einem dem Fahrzeug zugeordneten mobilen Endgerät 130, aufzubauen. Die Kommunikationseinheit 116 kann ein Teilnehmeridentitätsmodul bzw. ein Subscriber Identity Module bzw. eine SIM-Karte umfassen, welche(s) dazu dient, eine Kommunikationsverbindung über ein Mobilfunksystem aufzubauen. Das Teilnehmeridentitätsmodul identifiziert dabei die Kommunikationseinheit 116 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. Die Kommunikation kann nach dem Cellular Vehicle To X (C-V2X)-Paradigma gemäß dem LTE-Standard Version 14 erfolgen. Darüber hinaus kann die Kommunikationseinheit 116 unabhängig vom Mobilfunknetz bzw. der Verfügbarkeit ausreichender Kapazitäten des aktuell verfügbaren Mobilfunknetzes über eine andere Luftschnittstelle, beispielsweise WLAN, kommunizieren. Dazu kann IST-G5 bzw. IEEE 802.11 p bei der Vehicle-to-Vehicle (V2V)-Kommunikation verwendet werden.
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Die Umfeldbedingungs-Daten können Verkehrsbeeinflussungs-Daten umfassen. Die Verkehrsbeeinflussungs-Daten können beispielsweise über Server (der bzw. die Teil des Backends 120 sein kann bzw. können) eines oder mehrerer Verkehrsleitsysteme bereitgestellt werden. Darüber hinaus oder alternativ dazu können die Umfeldbedingungs-Daten lokale Wetterdaten umfassen, die beispielsweise über Server (der wiederum Teil des Backends 120 sein kann) eines oder mehrerer Wetterdienste bereitgestellt werden können. Darüber hinaus oder alternativ dazu können die Umfeldbedingungs-Daten Unfalldaten umfassen, die beispielsweise über Server lokaler und/oder globaler Polizeidienststellen bereitgestellt werden können. Darüber hinaus oder alternativ dazu können die Umfeldbedingungs-Daten Luftverschmutzungsdaten umfassen, die von Servern ein oder mehrerer Messstationen bereitgestellt werden können. Auch diese Server können Teil des Backends 120 sein. Darüber hinaus oder alternativ dazu können die Umfeldbedingungs-Daten weitere Daten umfassen, die geeignet sind, das Umfeld bzw. die Umfeldbedingungen an einer geografischen Position zu beeinflussen.
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Die Recheneinheit 112 kann eingerichtet sein, zu den Fahrverhaltensdaten und den Zustandsdaten relevante Umfeldbedingungs-Daten zu verarbeiten. Mit anderen Worten kann die Recheneinheit 112 durch die Bereitstellung der Umfeldbedingungs-Daten durch das Backend 120 Daten über aktuelle Umfeldbedingungen zur aktuellen geografischen Position des Fahrzeugs 110 mittels geeigneter Machine-Learning-Algorithmen verarbeiten und anhand der verarbeiteten relevanten Umfeldbedingungs-Daten eine ungewöhnliche Umfeldbedingung zu erkennen und bei der Ermittlung der plötzlich auftretenden Gefahrensituation die erkannte, ungewöhnliche Umfeldbedingung zu berücksichtigen.
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Die Recheneinheit 112 kann eingerichtet sein, bei einem als gefährlich klassifizierten Ort bzw. geografischen Position des Fahrzeugs 110 und/oder in einem Ort bzw. einer geografischen Position des Fahrzeugs 110 zugeordneten, als gefährlich klassifizierten Zeitraum, eine Aktion durchzuführen, die die Sicherheit im Straßenverkehr erhöht. Beispielsweise kann die Recheneinheit 112 eingerichtet sein, steuernd bzw. regelnd auf das Fahrzeug 110 einzuwirken um die Gefahr zu minimieren. Darüber hinaus oder alternativ dazu kann die Recheneinheit 112 beeinflussend auf die Umwelt und/oder den bzw. die Insassen des Fahrzeugs 110 einzuwirken. Dadurch wird die Sicherheit bei plötzlich auftretenden Gefahrenstellen im Straßenverkehr erhöht.
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Erstes Beispiel einer Identifikation plötzlich auftretender Gefahrenstellen im Straßenverkehr: Mittels der Sensoreinheit 111 kann identifiziert werden, dass an einer geografischen Position Fahrzeuge, die in einer Richtung auf einer Straße fahren, abrupt abbremsen und nach Passieren der geografischen Position wieder beschleunigen. Dies kann beispielsweise mithilfe der Außenkamera und/oder dem Lidar-Sensor und/oder dem Radar-Sensor erfolgen. Gleichzeitig kann anhand der Umfeldbedingungsdaten erkannt werden, dass kein hohes Verkehrsaufkommen vorherrscht, welches ein abruptes Abbremsen erklären könnte. Weitere Umfeldbedingungsdaten können auf einen Verkehrsunfall schließen lassen. Innenraumsensoren zumindest eines Fahrzeugs können als Zustandsdaten ergeben, dass Aufregung, Ekel, Neugier, etc. im Fahrzeug herrschen und/oder bestimmte Worte bzw. Wortfolgen „Schau mal, das Auto brennt gerade“, „Achtung Unfall“, etc. als Zustandsdaten ermitteln (ungewöhnlicher Fahrerzustand). Die Sensoreinheit 111 kann zudem auch als Fahrverhaltensdaten - Beispielsweise mithilfe einer Außenkamera - beschädigte Fahrzeuge auf bzw. neben der Fahrbahn und/oder Brems- bzw. Ausweichmanöver des Fahrzeugs 110 ermitteln (ungewöhnliche(s) Fahrmanöver). Anhand der vorstehend genannten Daten kann die Recheneinheit 112 durch Verarbeitung des ungewöhnlichen Fahrerzustands und des/der ungewöhnlichen Fahrmanövers mittels geeigneter Machine-Learning-Algorithmen erkennen, dass als plötzlich auftretende Gefahrensituation ein Verkehrsunfall mit Zusätzlicher Gefahr durch Unfallbeobachtende Verkehrsteilnehmer (abruptes Bremsen zum Beobachten der Unfallstelle) vorliegt und das Fahrzeug 110 derart steuern, dass die Geschwindigkeit vor Erreichen der geografischen Position der Unfallstelle reduziert wird.
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2 zeigt ein Verfahren 200 zur Identifikation plötzlich auftretender Gefahrenstellen im Straßenverkehr, das von einem System 100 wie mit Bezug auf 1 beschrieben ausgeführt werden kann.
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Das Verfahren 200 umfasst:
- Erfassen 210, durch eine Sensoreinheit 111, von Fahrverhaltensdaten;
- Erfassen 220, durch die Sensoreinheit 111, von Zustandsdaten der Insassen eines Fahrzeugs 110;
- Verarbeiten 230, durch eine Recheneinheit 112, der erfassten Fahrverhaltensdaten und Zustandsdaten;
- Erkennen 240, durch die Recheneinheit 112, eines ungewöhnlichen Fahrmanövers und/oder eines ungewöhnlichen Fahrerzustands anhand der verarbeiteten Fahrverhaltensdaten und/oder Zustandsdaten; und
- Ermitteln 250, durch die Recheneinheit 112, einer plötzlich auftretenden Gefahrensituation aus dem erkannten, ungewöhnlichen Fahrmanöver und/oder ungewöhnlichen Fahrerzustand.
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Das Fahrzeug 110 kann die Sensoreinheit 111 umfassen, wobei die Sensoreinheit 111 umfassen kann:
- - einen Lenkradwinkelsensor, wobei die Fahrverhaltensdaten Daten des Lenkradwinkelsensors umfassen; und/oder
- - einen Beschleunigungssensor bzw. Accelerometer, der eine Beschleunigung durch die Messung einer auf eine Masse oder Test-Masse wirkende Trägheitskraft bestimmt, so dass dieser die Beschleunigung, eine Geschwindigkeitszunahme bzw. - abnahme und/oder eine Fahrtrichtung des Fahrzeugs 110 ermitteln kann, wobei die Fahrverhaltensdaten Daten des Beschleunigungssensors umfassen; und/oder
- - einen Gyrosensor, der ein Beschleunigungs- bzw. Lagesensor ist, der eingerichtet ist, kleinste Beschleunigungen, Drehbewegungen und/oder Lageänderung einer Masse oder Test-Masse erfasst. Daten des Gyrosensors können mit Positionsdaten eines Navigationsmoduls kombiniert werden, wobei durch die Kombination von Gyrosensor-Daten und Positions-Daten beispielsweise Richtungsänderungen sehr genau bestimmt werden können, und wobei die Fahrverhaltensdaten Daten des Gyrosensors umfassen; und/oder
- - einen Geschwindigkeitssensor, wobei die Fahrverhaltensdaten Daten des Geschwindigkeitssensors umfassen; und/oder
- - einen Drehzahlsensor, wobei die Fahrverhaltensdaten Daten des Drehzahlsensor umfassen; und/oder
- - einen Querbeschleunigungssensor, wobei die Fahrverhaltensdaten Daten des Querbeschleunigungssensors umfassen; und/oder
- - zumindest eine Außenkamera, die eingerichtet ist, Daten mit Bezug auf die Umgebung des Fahrzeugs aufzunehmen; und/oder
- - zumindest einen Lidar, laser detection and ranging, - Sensor, der eingerichtet ist, optische Abstands- und Geschwindigkeitsmessungen der Umgebung des Fahrzeugs 110 durchzuführen; und/oder
- - zumindest einen Radar-Sensor, der eingerichtet ist, optische Abstands- und Geschwindigkeitsmessungen der Umgebung des Fahrzeugs (110) vorzunehmen;
- - weitere Sensoren, die eingerichtet sind, Fahrverhaltensdaten zu erfassen; und/oder
- - zumindest einen Innenraumsensor der Eingerichtet ist, Daten mit Bezug auf einen Zustand der Insassen des Fahrzeugs 110 zu erfassen, wobei die Zustandsdaten Daten des zumindest einen Innenraumsensors umfassen.
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Das Verfahren 200 kann zudem das Bereitstellen 260, über ein Backend 120, einer oder mehrerer Dienstleistungen mit Bezug auf Umfeldbedingungs-Daten umfassen.
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Die Umfeldbedingungs-Daten können umfassen:
- - Verkehrsbeeinflussungs-Daten; und/oder
- - lokale Wetterdaten; und/oder
- - Unfalldaten; und/oder
- - Luftverschmutzungsdaten; und/oder
- - weitere Daten, die ein Umfeld einer geografischen Position beeinflussen können.
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Das Verfahren 200 kann zudem umfassen:
- Verarbeiten 270, durch die Recheneinheit 114, relevanter Umfeldbedingungsdaten zu den Fahrverhaltensdaten und den Zustandsdaten;
- Erkennen 280, durch die Recheneinheit 114, einer ungewöhnlichen Umfeldbedingung anhand der verarbeiteten relevanten Umfeldbedingungs-Daten; und
- Berücksichtigen 290, durch die Recheneinheit 114, der erkannten, ungewöhnlichen Umfeldbedingung bei der Ermittlung der plötzlich auftretenden Gefahrensituation.
