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Die vorliegende Offenbarung betrifft ein System für ein Fahrzeug, ein Fahrzeug mit einem solchen System, ein Verfahren zum automatisierten Fahren und ein Speichermedium zum Ausführen des Verfahrens. Die vorliegende Offenbarung betrifft insbesondere eine Verbesserung einer Sicherheit im Straßenverkehr durch eine Berücksichtigung eines individuellen Fahrerverhaltens.
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Stand der Technik
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Fahrassistenzsysteme zum automatisierten Fahren gewinnen stetig an Bedeutung. Das automatisierte Fahren kann mit verschiedenen Automatisierungsgraden erfolgen. Beispielhafte Automatisierungsgrade sind ein assistiertes, teilautomatisiertes, hochautomatisiertes oder vollautomatisiertes Fahren. Das Fahrassistenzsystem zum automatisierten Fahren verwendet Sensoren, die die Umgebung auf visueller Basis wahrnehmen, sowohl im für den Menschen sichtbaren als auch unsichtbaren Bereich. Die Sensoren können zum Beispiel eine Kamera, ein Radar und/oder ein LiDAR sein. Diese sind neben hochgenauen Karten die hauptsächlichen Signalquellen für Fahrassistenzsysteme zum automatisierten Fahren.
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Damit ist es jedoch manchmal nicht möglich, Gefahrenquellen rechtzeitig wahrzunehmen. Derartige Gefahrenquellen können sich aus menschlichem Verhalten ergeben, wie zum Beispiel durch ein individuelles Verhalten von Fahrern anderer Fahrzeuge.
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Offenbarung der Erfindung
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Es ist eine Aufgabe der vorliegenden Offenbarung, ein System für ein Fahrzeug, ein Fahrzeug mit einem solchen System, ein Verfahren zum automatisierten Fahren und ein Speichermedium zum Ausführen des Verfahrens anzugeben, die eine Verbesserung einer Sicherheit im Straßenverkehr ermöglichen.
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Diese Aufgabe wird durch den Gegenstand der unabhängigen Ansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen sind in den Unteransprüchen angegeben.
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Gemäß einem unabhängigen Aspekt der vorliegenden Offenbarung ist ein System für ein Fahrzeug, insbesondere ein Kraftfahrzeug, angegeben. Das System umfasst ein Prozessormodul, das eingerichtet ist, um basierend auf ersten situationsbezogenen Daten, die einen Fahrer des Fahrzeugs betreffen, ein Fahrerprofil zu erstellen, wobei das Fahrerprofil ein Emotionsprofil des Fahrers umfasst, das zum Beispiel basierend auf Bio-Daten des Fahrers erstellt wird; und ein Kommunikationsmodul, das eingerichtet ist, um das Emotionsprofil des Fahrers an wenigstens einen Verkehrsteilnehmer in einem Umgebungsbereich des Fahrzeugs zu übermitteln.
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Erfindungsgemäß wird ein Fahrerprofil eines manuell fahrbaren Fahrzeugs erstellt und zumindest teileweise an andere Verkehrsteilnehmer, und insbesondere automatisiert fahrende Fahrzeuge, kommuniziert. Damit können andere Verkehrsteilnehmer auf individuelle Eigenschaften eines Fahrers reagieren. Beispielsweise empfängt ein autonomes Fahrzeug die Fahrerprofile der umgebenden menschlichen Fahrer und passt seine Fahrweise an. Im Ergebnis kann eine Sicherheit im Straßenverkehr erhöht werden. Insbesondere können Gefahrensituationen für das eigene Fahrzeug und/oder andere Verkehrsteilnehmer reduziert werden.
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Insbesondere autonome und vernetzte Fahrzeuge können also Informationen zu den umliegenden menschlichen Fahrern erhalten. So kann beispielsweise ein autonomes Fahrzeug in stockendem Verkehr den Abstand zum vorausfahrenden Fahrzeug über das übliche Maß hinaus vergrößern, wenn der Fahrer des vorausfahrenden Fahrzeugs zu besonders abruptem Anfahren und Bremsen neigt. Ein weiterer Anwendungsfall kann darin bestehen, dass ein autonomes Fahrzeug den Seitenabstand zu einem übermüdeten und/oder unkonzentrierten menschlichen Fahrer vergrößert.
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In einigen Ausführungsformen kann das System vollständig im (Ego)Fahrzeug implementiert sein.
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In anderen Ausführungsformen kann das System teilweise im (Ego)Fahrzeug und teilweise in einer externen Einheit, wie einem Server oder Backend, implementiert sein. Beispielsweise können sowohl das Prozessormodul als auch das Kommunikationsmodul in der externen Einheit implementiert sein. In diesem Fall kann das (Ego)Fahrzeug die ersten situationsbezogenen Daten durch fahrzeuginterne Sensoren erfassen und anschließend an die externe Einheit senden, wo das Fahrerprofil erstellt und an andere (Fremd)Fahrzeuge, die sich in der Umgebung des (Ego)Fahrzeug befinden, verteilt wird. In einem weiteren Beispiel kann das Prozessormodul im (Ego)Fahrzeug implementiert sein, und das Kommunikationsmodul kann in der externen Einheit implementiert sein. Alternativ kann das Prozessormodul in der externen Einheit implementiert sein, und das Kommunikationsmodul kann im (Ego)Fahrzeug implementiert sein.
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Das (Ego)Fahrzeug kann mit der externen Einheit über eine Kommunikationsverbindung kommunizieren. Die Kommunikationsverbindung zwischen dem (Ego)Fahrzeug und der externen Einheit kann beispielsweise unter Verwendung eines mobilen Netzwerks erfolgen. Das mobile Netzwerk kann zum Beispiel ein LTE-Netzwerk oder 5G-Netzwerk sein.
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Ähnlich kann das (Fremd)Fahrzeug über eine Kommunikationsverbindung mit dem (Ego)Fahrzeug und/oder der externen Einheit kommunizieren, um das Fahrerprofil zu erhalten. Die Kommunikationsverbindung zwischen dem (Fremd)Fahrzeug und dem (Ego)Fahrzeug kann beispielsweise unter Verwendung eines mobilen Netzwerks oder einer Nahfeldtechnologie, wie zum Beispiel Bluethooth, erfolgen. Das mobile Netzwerk kann zum Beispiel ein LTE-Netzwerk oder 5G-Netzwerk sein. Die Kommunikationsverbindung zwischen dem (Fremd)Fahrzeug und der externen Einheit kann beispielsweise unter Verwendung eines mobilen Netzwerks erfolgen. Das mobile Netzwerk kann zum Beispiel ein LTE-Netzwerk oder 5G-Netzwerk sein.
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Das Fahrerprofil kann in einigen Ausführungsformen eine Datensammlung sein, die über die Zeit (d.h. historisch) gesammelte Daten bezüglich des Fahrers enthält, wie zum Beispiel Reaktionen auf bestimmte Verkehrssituationen, Vorlieben, etc.
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Die ersten situationsbezogenen Daten, die verwendet werden, um das Fahrerprofil zu erstellen, umfassen die Bio-Daten des Fahrers. Vorzugsweise umfassen die Bio-Daten des Fahrers biometrische Daten und/oder biochemische Daten. Die biometrischen Daten können zum Beispiel eine Herzfrequenz umfassen. Die biochemischen Daten können zum Beispiel einen Adrenalinspiegel umfassen. Weitere Daten aus dem Kontext des Fahrzeugs, dem Kontext des Fahrers (jeweils situationsbezogene Daten) sowie weitere Profile aus anderen Lebensbereichen des Fahrers (potenziell situationsbeeinflussende Daten) können optional einfließen, um das Fahrerprofil zu schärfen.
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Vorzugsweise werden die ersten situationsbezogenen Daten, und insbesondere die Bio-Daten, durch eine Innenraumsensorik des Fahrzeugs erfasst. Die Bio-Daten können dabei direkt gemessen oder aus Messdaten abgeleitet werden.
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In einigen Ausführungsformen umfasst die Innenraumsensorik wenigstens einen Sensor, der aus der Gruppe ausgewählt ist, die wenigstens eine Innenraumkamera, wenigstens einen akustischen Innenraumsensor, wenigstens einen Fahrmanöversensor (z.B. für Lenkbewegungen, eine Bedienung eines Fahrpedals, etc.), wenigstens einen biometrischen Sensor (zum Beispiel einen Herzschlagsensor) und wenigstens ein mobiles Endgerät des Fahrers umfasst, oder die daraus besteht.
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Vorzugsweise umfassen die ersten situationsbezogenen Daten zusätzlich zu den Bio-Daten weitere Daten und/oder Parameter.
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Beispielsweise werden die ersten situationsbezogenen Daten entsprechend wenigstens einem Parameter gesammelt. Insbesondere können die ersten situationsbezogenen Daten Label für den wenigstens einen Parameter umfassen. Beispielsweise kann eine Kurvenfahrt bei Nacht mit den Parametern/Labels „Kurvenfahrt“ und „Nachtfahrt“ versehen sein.
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Vorzugsweise ist der wenigstens eine Parameter aus der Gruppe ausgewählt, die einen zeitlichen Parameter, einen Dynamikparameter, einen Streckenparameter und einen Witterungsparameter umfasst, oder die daraus besteht.
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Vorzugsweise ist der zeitlichen Parameter aus der Gruppe ausgewählt, die eine Kilometeranzahl entsprechend einer Lebenszeit des Fahrers, eine durchschnittlich pro Jahr gefahrene Kilometeranzahl des Fahrers, eine Tagfahrt und eine Nachtfahrt umfasst, oder die daraus besteht.
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Vorzugsweise ist der Dynamikparameter aus der Gruppe ausgewählt, die eine maximale Geschwindigkeit, eine durchschnittliche maximale Geschwindigkeit und eine durchschnittliche Geschwindigkeit umfasst, oder die daraus besteht.
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Vorzugsweise ist der Streckenparameter aus der Gruppe ausgewählt, die eine Geradeaus-Strecke, eine Kurven-Strecke, eine Steigung, ein Gefälle, eine Autobahnfahrt, eine Überlandfahrt, eine Stadtfahrt und eine Tunnelfahrt umfasst, oder die daraus besteht.
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Vorzugsweise ist der Witterungsparameter aus der Gruppe ausgewählt, die Trocken, Nass, Feucht, Regen, Eis, Schnee, Sand und Matsch umfasst, oder die daraus besteht.
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Die vorliegende Offenbarung ist jedoch nicht auf die oben genannten Beispiele beschränkt und es können andere ersten situationsbezogene Daten bezüglich eines Fahrerverhaltens eines Fahrers verwendet werden.
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Vorzugsweise ist das Kommunikationsmodul weiter eingerichtet, um von wenigstens einem anderen Verkehrsteilnehmer zweite situationsbezogene Daten zu empfangen, wobei die zweiten situationsbezogenen Daten Fahrmanöver des Fahrzeugs betreffen. Das Prozessormodul kann weiter eingerichtet sein, um das Fahrerprofil, und insbesondere das Emotionsprofil, weiter basierend auf den zweiten situationsbezogenen Daten zu erstellen.
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Während die ersten situationsbezogenen Daten durch Innenraumsensoren erfasst werden, es sich also um eine Beobachtung des Fahrers durch das Egofahrzeug handelt, werden die zweiten situationsbezogenen Daten verwendet, um das Fahrerprofil um den Aspekt der „Fremdwahrnehmung“ zu ergänzen, also die Beobachtung des Egofahrzeugs von außen durch die umliegenden Fremdfahrzeuge und/oder infrastrukturbasierte Sensorik, die insbesondere dazu vorgesehen ist, automatisierte Fahrmanöver zu unterstützen.
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Beispielsweise kann durch wenigstens ein vor dem Egofahrzeug vorausfahrenden Fremdfahrzeug mittels von Fahrerassistenzsystemen (z.B. Rückfahrkamera und/oder Radar und/oder Parksensoren) einer oder mehrere der folgenden Aspekte ermittelt werden:
- - Wie oft fährt das Egofahrzeug zu dicht auf
- - Welchen durchschnittlichen Längsabstand hält das Egofahrzeug zum Vordermann in Abhängigkeit der Geschwindigkeit ein
- - Wie oft wird die Lichthupe benutzt
- - Wie oft wird ein Überholvorgang angesetzt/abgebrochen/durchgeführt (wurde dabei geblinkt? Ja/nein)
- - Welche Differenzgeschwindigkeit wurde beim Überholvorgang gewählt
- - Mit welchem Abstand wurde überholt (z.B. bei mehrspurigen Autobahnen: eine Spur/zwei Spuren)
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Wenigstens einer der oben genannten Aspekte kann mittels der zweiten situationsbezogenen Daten an das Egofahrzeug übermittelt werden, wo diese dann für die Erstellung des Fahrerprofils verwendet werden.
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Ergänzend oder alternativ kann von wenigstens einem Fahrzeug hinter dem Egofahrzeug mittels der Fahrerassistenzsysteme (z.B. Frontkamera und/oder Radar) einer oder mehrere der folgenden Aspekte ermittelt werden:
- - Wie dicht nach einem Überholvorgang setzt sich das Egofahrzeug auf die Spur des Fremdfahrzeugs
- - Wie intensiv wird auf ein anderes Fahrzeug „aufgebremst“ (z.B. übermitteln einige Heckleuchten den Bremsdruck über die Lichtintensität)
- - Wird über Rot gefahren und wie oft
- - Wird rechts überholt und wie oft
- - Werden Fahrbahnmarkierungen entsprechend berücksichtigt, insbesondere Fahrbahnbegrenzungen und Haltelinien?
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Wenigstens einer der oben genannten Aspekte kann mittels der zweiten situationsbezogenen Daten an das Egofahrzeug übermittelt werden, wo diese dann für die Erstellung des Fahrerprofils verwendet werden.
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Vorzugsweise können anhand von täglichen Aufzeichnungen eines extern erzeugten Fahrprofils z.B. auf der Fahrt von Köln nach München, weitere situationsbezogene Daten gesammelt werden. Diese weiteren situationsbezogenen Daten können beispielsweise über das Jahr und/oder eine Saison statisch auswertbar sein, z.B. wie verhält sich der Fahrer im Sinne respektvollen Fahrens während einer Berufspendelfahrt im Vergleich zu einer Fahrt in den Urlaub (potenziell situationsbeeinflussende Daten).
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Vorzugsweise ist das System eingerichtet, um das Emotionsprofil oder Daten bezüglich des Emotionsprofils an wenigstens eine Fahrzeugfunktion des Fahrzeugs auszugeben, so dass eine Ansteuerung der wenigstens einen Fahrzeugfunktion basierend auf dem Emotionsprofil oder den Daten bezüglich des Emotionsprofils erfolgt. Die Fahrzeugfunktion kann zum Beispiel eine Fahrzeugfunktion zum automatisierten Fahren sein.
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Beispielsweise kann anhand von Gefühlszuständen wie etwa Aggression, Angst etc., die sich wiederum übersetzen lassen in vitale Parameter, z.B. erhöhter Pulsschlag, Adrenalinanstieg etc., eine Nutzung von Fahrzeugen limitiert werden:
- - Es kann z.B. einem Fahrer mit erhöhtem Aggressionspotential nicht gestattet oder nur nach einem ausreichend langen Zeitintervall gestattet werden, vom autonomen Fahrmodus zurück in den Selbstfahrermodus zu wechseln, einerseits zum Selbstschutz mit Blick auf seine Vitaldaten, andererseits zum Schutz der anderen Fahrer im Verkehr.
- - Diese Limitierung kann in Abhängigkeit von Echtzeit-Vitaldaten des Fahrers herangezogen werden und/oder in Abhängigkeit von der Echtzeit-Situation im Straßenverkehr (z.B. Aufhebung der Limitierung nachdem das Fahrzeug eine Gruppe mit Fahrern überholt hat, welche sich durch aggressives Verhalten bedroht fühlen)
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Vorzugsweise umfasst das System eine Benutzereingabeeinheit, die eingerichtet ist, um eine Benutzereingabe wenigstens eines Fahrzeuginsassen bezüglich des Fahrers zu erhalten, und wobei das Prozessormodul weiter eingerichtet ist, um das Fahrerprofil, und insbesondere das Emotionsprofil, weiter basierend auf der Benutzereingabe zu erstellen.
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Damit kann zusätzlich zu den Sensordaten ein Voting/Rating von Fremdpersonen eingeführt werden:
- - Insassen im Egofahrzeug bewerten („liken“) einen Fahrer im Egofahrzeug
- - Insassen (Fahrer und/oder Beifahrer) eines Fremdfahrzeugs bewerten den Fahrer des Egofahrzeugs
- - Es können sich auch Insassen des Egofahrzeugs untereinander bewerten: z.B. mag Insasse A den Insassen B (ja/nein) aufgrund von Duft, lautem Telefonieren/Unterhalten, permanentem Räuspern, etc.
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Diese Erkenntnisse können nicht zur Erstellung des Fahrerprofils verwendet werden, sondern zum Beispiel auch bei der Gruppenbildung/Zuteilung von Kunden in ein autonomes Shuttle bei Carsharing-Diensten, also welche Personenkonstellationen gut zusammen in ein Fahrzeug passen.
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Die Benutzereingabeeinheit kann zum Beispiel ein mobiles Endgerät sein. 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 z.B. mit einer Technologie zum Laden und Ausführen von Apps ausgestattet sind.
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Vorzugsweise ist das Prozessormodul eingerichtet, um zumindest einen Teil des Fahrerprofils, und insbesondere das Emotionsprofil, in Form einer Blockchain zu speichern. Die Fahrerprofile können zum Beispiel als Blockchain in einer (externen) Datenbank gespeichert werden. Mittels der Datenbank, in der eine Vielzahl von Fahrerprofilen hinterlegt sind, kann zum Beispiel der respektvollste Fahrer über ein Bonus-Malus System ermittelt werden (Fahrer der Woche, des Monats, etc.) und an Streckenabschnitten z.B. per Anzeigetafel ausgewiesen werden, um einen Parkplatz für ein Zeitdauer kostenlos erhalten, eine Busspur benutzen dürfen etc.
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Gemäß einem weiteren unabhängigen Aspekt der vorliegenden Offenbarung ist ein Fahrzeug, insbesondere Kraftfahrzeug, angegeben. Das Fahrzeug umfasst das in diesem Dokument beschriebene System und/oder ein Fahrassistenzsystem zum automatisierten Fahren, das eingerichtet ist, um ein Emotionsprofil eines Fahrers eines anderen Fahrzeugs zu empfangen, und um das automatisierte Fahren basierend auf dem Emotionsprofil des Fahrers des anderen Fahrzeugs auszuführen.
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Der Begriff Fahrzeug umfasst PKW, LKW, Busse, Wohnmobile, Krafträder, etc., die der Beförderung von Personen, Gütern, etc. dienen. Insbesondere umfasst der Begriff Kraftfahrzeuge zur Personenbeförderung.
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Unter dem Begriff „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).
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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 (TAF) 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 (HAF) 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 (VAF) kann das System für einen spezifischen Anwendungsfall das Fahren in allen Situationen automatisch bewältigen; für diesen Anwendungsfall ist kein Fahrer mehr erforderlich.
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Die vorstehend genannten vier Automatisierungsgrade entsprechen den SAE-Level 1 bis 4 der Norm SAE J3016 (SAE - Society of Automotive Engineering). Beispielsweise entspricht das hochautomatisierte Fahren (HAF) Level 3 der Norm SAE J3016. 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; ein Fahrer ist generell nicht mehr erforderlich.
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Gemäß einem weiteren unabhängigen Aspekt der vorliegenden Offenbarung ist ein Verfahren zum automatisierten Fahren angegeben. Das Verfahren umfasst ein Erfassen von ersten situationsbezogenen Daten, die einen Fahrer eines ersten Fahrzeugs betreffen, zum Beispiel wobei die ersten situationsbezogenen Daten Bio-Daten des Fahrers umfassen; ein Erstellen eines Fahrerprofils basierend auf den ersten situationsbezogenen Daten, wobei das Fahrerprofil ein Emotionsprofil des Fahrers umfasst, das zum Beispiel basierend auf den Bio-Daten erstellt wird; ein Übermitteln des Emotionsprofils des Fahrers an wenigstens ein zweites Fahrzeug in einem Umgebungsbereich des ersten Fahrzeugs; und ein Ansteuern einer Fahrfunktion zum automatisierten Fahren des wenigstens einen zweiten Fahrzeugs basierend auf dem Emotionsprofils des Fahrers des ersten Fahrzeugs.
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Gemäß einem weiteren unabhängigen Aspekt ist ein Software (SW) Programm angegeben. Das SW Programm kann eingerichtet werden, um auf einem oder mehreren Prozessoren ausgeführt zu werden, und um dadurch das in diesem Dokument beschriebene Verfahren zum automatisierten Fahren auszuführen.
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Gemäß einem weiteren unabhängigen Aspekt ist ein Speichermedium angegeben. Das Speichermedium kann ein SW Programm umfassen, welches eingerichtet ist, um auf einem oder mehreren Prozessoren ausgeführt zu werden, und um dadurch das in diesem Dokument beschriebene Verfahren zum automatisierten Fahren auszuführen.
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Figurenliste
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Ausführungsbeispiele der Offenbarung sind in den Figuren dargestellt und werden im Folgenden näher beschrieben. Es zeigen:
- 1 ein System für ein Fahrzeug gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung,
- 2 einen Datenaustausch zwischen zwei Fahrzeugen gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung,
- 3 ein Fahrzeug mit einem Fahrassistenzsystem zum automatisierten Fahren gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung, und
- 4 ein Flussdiagram eines Verfahrens zum automatisierten Fahren gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
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Ausführungsformen der Offenbarung
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Im Folgenden werden, sofern nicht anders vermerkt, für gleiche und gleichwirkende Elemente gleiche Bezugszeichen verwendet.
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1 zeigt ein System 100 für ein Fahrzeug gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung. 2 zeigt einen Datenaustausch zwischen zwei Fahrzeugen (Egofahrzeug 10 und Fremdfahrzeug 20) gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
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Das System 100 umfasst ein Prozessormodul 110, das eingerichtet ist, um basierend auf ersten situationsbezogenen Daten, die einen Fahrer des Fahrzeugs betreffen, ein Fahrerprofil zu erstellen, wobei das Fahrerprofil ein Emotionsprofil des Fahrers umfasst, das basierend auf Bio-Daten des Fahrers erstellt wird; und ein Kommunikationsmodul 120, das eingerichtet ist, um das Emotionsprofil des Fahrers an wenigstens einen Verkehrsteilnehmer in einem Umgebungsbereich des Fahrzeugs zu übermitteln.
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Im Beispiel der 2 überträgt das Egofahrzeug 10 das Emotionsprofil des Fahrers über eine Kommunikationsverbindung 1 an das Fremdfahrzeug 20. Die Kommunikationsverbindung 1 kann eine direkte Kommunikationsverbindung zwischen den Fahrzeugen sein, oder kann indirekt zum Beispiel über eine externe Einheit implementiert sein.
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Gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung ist ein (teil-)autonomes Fahrzeug, mindestens ein weiteres Fahrzeug mit menschlichem Fahrer und das System mit der Fähigkeit zur Emotionserkennung vorgesehen. Zudem können geeignete Kommunikationsmodule zum Datentransfer zwischen Fahrzeugen und/oder Fahrzeugen und Datenbanken vorhanden sein.
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Im manuell gesteuerten Fahrzeug 10 erfassen Sensoren in geeigneter Weise verschiedenste biometrische und/oder biochemische Daten des Fahrers. Die Prozessoreinheit 110 des Systems 100 wertet die Messdaten aus und bestimmt daraus die körperliche und emotionale Verfassung des Fahrers.
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Die erfassten Daten werden gesammelt und zu einem Fahrerprofil aggregiert, das historische Informationen des Fahrers abbildet, darunter auch das Emotionsprofil. Daten erfolgter Fahrten (z.B. Start/Ziel, Strecke, Zeit, Witterungsbedingungen) werden ebenfalls im Fahrerprofil gespeichert. Gegebenenfalls können zusätzliche Fahrtdaten (z.B. Brems- und Beschleunigungsverhalten, Abstandshaltung) Eingang ins Fahrerprofil finden.
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Um das Fahrerprofil plattformunabhängig zu gestalten, sieht eine weitere Ausführungsform der Offenbarung vor, das Fahrerprofil in Form einer Blockchain zu speichern.
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Diese Fahrerprofile werden Verkehrsteilnehmern in der unmittelbaren örtlichen Umgebung zur Verfügung gestellt, sodass eine Abstimmung des Fahrverhaltens erfolgen kann. In einigen Ausführungsformen können die Daten abstrahiert und/oder weitgehend anonymisiert werden. Die Fahrerprofile werden aber in jedem Fall den einzelnen umgebenden Fahrzeugen zugeordnet.
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Insbesondere autonome und vernetzte Fahrzeuge können damit Informationen zu den umliegenden menschlichen Fahrern erhalten. So kann beispielsweise ein autonomes Fahrzeug in stockendem Verkehr den Abstand zum vorausfahrenden Fahrzeug über das übliche Maß hinaus vergrößern, wenn der Fahrer des vorausfahrenden Fahrzeugs zu besonders abruptem Anfahren und Bremsen neigt. Ein weiterer Anwendungsfall kann darin bestehen, dass ein autonomes Fahrzeug den Seitenabstand zu einem übermüdeten und/oder unkonzentrierten menschlichen Fahrer vergrößert.
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Mit den Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung kann eine Verringerung der Unfallgefahr durch eine verbesserte Reaktion autonomer Fahrzeuge auf menschliche Fahrer ermöglicht werden. Zudem kann ein verbessertes Fahrerlebnis durch eine subjektiv angenehmere Fahrweise des Autopiloten ermöglicht werden.
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3 zeigt ein Fahrzeug 20 mit einem Fahrassistenzsystem 300 zum automatisierten Fahren gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
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Beim automatisierten Fahren erfolgt die Längs- und Querführung des Fahrzeugs 20 automatisch. Das Fahrassistenzsystem 300 übernimmt also die Fahrzeugführung. Hierzu steuert das Fahrassistenzsystem 300 den Antrieb 20, das Getriebe 22, die (z.B. hydraulische oder elektrische) Betriebsbremse 24 und die Lenkung 26 über hier nicht dargestellte Zwischeneinheiten.
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Zur Planung und Durchführung des automatisierten Fahrens werden Umfeldinformationen einer Umfeldsensorik, die das Fahrzeugumfeld beobachtet, vom Fahrerassistenzsystem 300 entgegengenommen. Insbesondere kann das Fahrzeug wenigstens einen Umgebungssensor 12 umfassen, der zur Aufnahme von Umgebungsdaten, die das Fahrzeugumfeld angeben, eingerichtet ist. Der wenigstens eine Umgebungssensor 12 kann beispielsweise ein oder mehrere LiDAR-Systeme, ein oder mehrere Radar-Systeme und/oder eine oder mehrere Kameras umfassen.
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Zusätzlich erhält das Fahrzeug 20 über seine Kommunikationseinheit 210 von einem anderen Fahrzeug ein Emotionsprofil eines Fahrers des anderen Fahrzeugs. Das automatisierte Fahren wird basierend auf dem Emotionsprofil des Fahrers des anderen Fahrzeugs ausgeführt.
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4 zeigt schematisch ein Flussdiagramm eines Verfahrens 400 zum automatisierten Fahren gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung. Das Verfahren 400 kann durch eine entsprechende Software implementiert werden, die durch einen oder mehrere Prozessoren (z.B. eine CPU) ausführbar ist.
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Das Verfahren 400 umfasst im Block 410 ein Erfassen von ersten situationsbezogenen Daten, die einen Fahrer eines ersten Fahrzeugs betreffen, wobei die ersten situationsbezogenen Daten Bio-Daten des Fahrers umfassen; im Block 420 ein Erstellen eines Fahrerprofils basierend auf den ersten situationsbezogenen Daten, wobei das Fahrerprofil ein Emotionsprofil des Fahrers umfasst, das basierend auf den Bio-Daten erstellt wird; im Block 430 ein Übermitteln des Emotionsprofils des Fahrers an wenigstens ein zweites Fahrzeug in einem Umgebungsbereich des ersten Fahrzeugs; und im Block 440 ein Ansteuern einer Fahrfunktion zum automatisierten Fahren des wenigstens einen zweiten Fahrzeugs basierend auf dem Emotionsprofils des Fahrers des ersten Fahrzeugs.
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Erfindungsgemäß wird ein Fahrerprofil eines manuell fahrbaren Fahrzeugs erstellt und zumindest teileweise an andere Verkehrsteilnehmer, und insbesondere automatisiert fahrende Fahrzeuge, kommuniziert. Damit können andere Verkehrsteilnehmer auf individuelle Eigenschaften eines Fahrers reagieren. Beispielsweise empfängt ein autonomes Fahrzeug die Fahrerprofile der umgebenden menschlichen Fahrer und passt seine Fahrweise an. Im Ergebnis kann eine Sicherheit im Straßenverkehr erhöht werden. Insbesondere können Gefahrensituationen für das eigene Fahrzeug und/oder andere Verkehrsteilnehmer reduziert werden.
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Obwohl die Erfindung im Detail durch bevorzugte Ausführungsbeispiele näher illustriert und erläutert wurde, so ist die Erfindung nicht durch die offenbarten Beispiele eingeschränkt und andere Variationen können vom Fachmann hieraus abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen. Es ist daher klar, dass eine Vielzahl von Variationsmöglichkeiten existiert. Es ist ebenfalls klar, dass beispielhaft genannte Ausführungsformen wirklich nur Beispiele darstellen, die nicht in irgendeiner Weise als Begrenzung etwa des Schutzbereichs, der Anwendungsmöglichkeiten oder der Konfiguration der Erfindung aufzufassen sind. Vielmehr versetzen die vorhergehende Beschreibung und die Figurenbeschreibung den Fachmann in die Lage, die beispielhaften Ausführungsformen konkret umzusetzen, wobei der Fachmann in Kenntnis des offenbarten Erfindungsgedankens vielfältige Änderungen beispielsweise hinsichtlich der Funktion oder der Anordnung einzelner, in einer beispielhaften Ausführungsform genannter Elemente vornehmen kann, ohne den Schutzbereich zu verlassen, der durch die Ansprüche und deren rechtliche Entsprechungen, wie etwa weitergehenden Erläuterungen in der Beschreibung, definiert wird.
