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Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur proaktiven Vermeidung einer Kollision zwischen einem Fahrzeug und einem anderen Verkehrsteilnehmer durch intuitive Gefahrenerfassung.
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Unfälle zwischen Personen und Fahrzeugen beruhen häufig auf Unachtsamkeit einer oder beider beteiligter Parteien. Unachtsamkeit insbesondere von Fußgängern durch Verwendung von Smartphones, Kopfhörern und anderen Geräten, die eine Wahrnehmung des Umfelds der Person durch Blockieren eines oder mehrerer Sinne der Person einschränken, kann immer häufiger beobachtet werden. Beispielsweise nutzen beinahe 17 Prozent der Fußgänger ihr Smartphone im Straßenverkehr. Knapp 8 Prozent der Fußgänger tippen beim Überqueren der Straße Texte, weitere 2,6 Prozent telefonieren. Rund 5 Prozent tragen Ohrstöpsel oder Kopfhörer ohne zu sprechen, z.B. um Musik zu hören. Laut Statistischem Bundesamt wird etwa jeder zehnte Todesfall auf deutschen Straßen durch unachtsames Verhalten von Fußgängern verursacht, wobei in etwa bei 50 Prozent der Fälle nicht auf den Verkehr geachtet wurde.
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Aber auch viele Zugunfälle passieren durch Unaufmerksamkeit oder unbesonnenes Verhalten von Personen, z.B. durch unachtsames Überqueren des Bahngleises, Selfies im Gleisbett, Wandern auf dem Bahngleis usw.
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Bisher sind zwar Überwachungseinrichtungen wie Kameras bekannt, aber diese Systeme sind weder interaktiv noch geben sie zielgerichtet, d.h. situationsbezogen, Warnungen aus.
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Deshalb ist es eine Aufgabe dieser Erfindung, ein Verfahren zur proaktiven Vermeidung einer Kollision zwischen einem Fahrzeug und einem anderen Verkehrsteilnehmer bereitzustellen. Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch die Merkmale der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche.
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Vorgeschlagen wird ein Verfahren zur proaktiven Vermeidung einer Kollision zwischen einem Fahrzeug und mindestens einem anderen Verkehrsteilnehmer durch intuitive Gefahrenerfassung, wobei die intuitive Gefahrenerfassung erfolgt, indem mittels fahrzeuginterner und/oder externer Sensorik mindestens Umfelddaten und/oder Dynamikdaten des Fahrzeugs generiert werden, sowie mindestens ein anderer Verkehrsteilnehmer sowie dessen aktuelle Aktivität erfasst wird, und basierend auf dieser Erfassung eine Bewertung erfolgt, ob eine Gefahrensituation aktuell oder zukünftig vorliegt, und wenn dies der Fall ist, eine Gefahrenwarnung an den anderen Verkehrsteilnehmer ausgegeben wird, wobei die Auswahl der auszugebenden Gefahrenwarnung unter Einbeziehung von in einer Datenbank gespeicherten Erfahrungsdaten erfolgt.
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Ziel der Erfindung ist es also, durch Nutzung von einem oder mehreren Sensoren eine Gefahrensituation zu erkennen, d.h. eine Situation zu erkennen, in der ein Verkehrsteilnehmer, z.B. ein Fußgänger oder Radfahrer, unaufmerksam oder unbesonnen ist, ohne aktives Ändern seiner aktuell ausgeführten Aktivität oder seines Verhaltens auf eine Kollision mit einem Fahrzeug zusteuert. In diesem Fall soll proaktiv gehandelt werden, indem eine Gefahrenwarnung an den Verkehrsteilnehmer ausgegeben wird, Die Ausgabe wird durch ein externes System, das eine Bewertung der aktuellen Situation und eine Vorausplanung einer zukünftigen Situation ausführt, unter Einbeziehung von Erfahrungswerten aus vorangegangenen Gefahrensituationen bestimmt. Durch diese Vorausplanung bzw. Erkennung der potentiellen Gefahr kann eine zielgerichtete Gefahrenwarnung über eine entsprechende Schnittstelle an den anderen Verkehrsteilnehmer ausgegeben wird, um eine Kollision mit dem Fahrzeug zu verhindern. Die Schnittstelle ist dabei abhängig von dem Fahrzeug und dem Verkehrsteilnehmer und kann Car2Smartphone, Car2X2Smartphone oder Car2loT (Internet of Things, Headset, Navigationsgerät, Bluetooth-Schnittstelle) im Falle eines Automobils (PKW, LKW etc.) oder Train2X, Train2Smartphone, Train2X2Smartphone oder Train2loT (Internet of Things, Headset, Navigationsgerät, Bluetooth-Schnittstelle) im Falle eines schienengebundenen Fahrzeugs sein.
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Zur Gefahrenerkennung können alle bereits bekannten, im Fahrzeug verbauten Sensoren und Systeme, aber auch von externen System und/oder Sensoren bereitgestellte Daten verwendet werden. Die wichtigsten Daten sind Umfelddaten und Dynamikdaten des Fahrzeugs, sowie die aktuellen Aktivitätsdaten des anderen Verkehrsteilnehmers, für den eine Bewertung erfolgen soll, ob sich eine Gefahrensituation, d.h. eine Kollision mit dem Fahrzeug, anbahnt.
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Umfelddaten werden durch Umfeldsensoren generiert, die z.B. Sensoren zur akustischen, olfaktorischen, taktilen oder visuellen Erfassung sind. Die Umfeldsensoren können beispielsweise ausgebildet sein als: optische Sensoren, z. B. Kameras, Radarsensoren, Lidarsensoren, Infrarotsensoren; Helligkeitssensoren; akustische Sensoren, z. B. Mikrofone, Ultraschallsensoren; Temperatursensoren; Feuchtesensoren; olfaktorische Sensoren; Magnetfeldsensoren; Elektrofeldsensoren.
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Dynamikdaten werden durch Dynamiksensoren generiert, durch welche die Dynamik des Fahrzeugs erfasst werden kann, d.h. auch den Fahrzeugzustand. Solche Sensoren können zur Erfassung mechanischer, elektrischer, elektronischer, hydraulischer, sowie pneumatischer Systeme vorgesehen sein. Die Dynamiksensoren können beispielsweise ausgebildet sein als: Beschleunigungssensoren; Geschwindigkeitssensoren; Lenkwinkelsensoren; Lagesensoren, wie z. B. Wanksensoren, Gierratensensoren, Gyrosensoren, Neigungssensoren; Vibrationssensoren; Schlupfsensoren; Bremskraftsensoren .
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Ferner können zur erweiterten Situationserfassung noch Innenraumsensoren verwendet werden, um den Innenraum des Fahrzeugs und auch Nutzerdaten eines Fahrzeugnutzers zu erfassen. Die Innenraumsensoren können beispielsweise ausgebildet sein als: optische Sensoren, z. B. Kameras, Infrarotsensoren; Helligkeitssensoren; akustische Sensoren, z. B. Mikrofone, Ultraschallsensoren; Temperatursensoren; Feuchtesensoren; olfaktorische Sensoren; Vibrationssensoren.
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Außerdem ist es nötig, Aktivitätsdaten des anderen Verkehrsteilnehmers zu erfassen, also insbesondere, ob dieser aktuell unaufmerksam und/oder unbesonnen ist. Um eine Unachtsamkeit oder Unbesonnenheit zu erfassen, kann das aktuelle Verhalten bzw. die aktuelle Aktivität eines anderen Verkehrsteilnehmers beispielsweise über die Umfeldsensoren des Fahrzeugs oder über Umfeldsensoren einer externen Einrichtung erfasst werden. Zusätzlich können weitere Daten erfasst werden, die einen aktuellen Zustand des Verkehrsteilnehmers widerspiegeln und auch in die Bewertung, ob die Person unachtsam oder unbesonnen ist, einfließen. Der Begriff aktuelle Aktivität umfasst dabei sowohl das aktuelle Verhalten als auch den aktuellen Zustand der Person und kann dabei eines oder eine Kombination sein aus der Tätigkeit Musik hören, Telefonieren, Lesen, Tippen, sich unterhalten, und dem Zustand Ablenkung aufgrund gesundheitlicher Probleme und/ oder körperlicher und/ oder kognitiver und/ oder anderer Geräusche und/oder Gerüche und/oder optischer Reize. Zur Erfassung können z.B. Daten zur Vitalität, Mimik, Gestik, Körperhaltung, Emotionen, aber auch die Lautstärke eines Gesprächs und/oder einer Tonwidergabe eines von ihm benutzten Endgerät, sowie weitere Daten erfasst werden, die zur Erfassung dienen können, ob der Verkehrsteilnehmer in der aktuellen Situation gerade unaufmerksam und/oder unbesonnen handelt, d.h. eine Kollision mit dem Fahrzeug verursachen kann.
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Basierend auf diesen Erfassungen erfolgt dann eine Bewertung mittels einer entsprechenden Verarbeitungseinrichtung, ob eine Gefahrensituation, d.h. eine potentielle Kollision zwischen Fahrzeug und Verkehrsteilnehmer, aktuell oder zukünftig vorliegt. Wenn dies der Fall ist, wird eine Gefahrenwarnung an den anderen Verkehrsteilnehmer ausgegeben. Die Auswahl der auszugebenden Gefahrenwarnung erfolgt dabei unter Einbeziehung von in einer Datenbank gespeicherten Erfahrungsdaten. Die Datenbank ist vorteilhaft außerhalb des Fahrzeugs, also extern bzw. in einer Cloud, vorgesehen. Ebenso ist die Verarbeitungseinrichtung vorteilhaft als externe Steuereinheit außerhalb des Fahrzeugs vorgesehen. Somit kann eine zentrale Datenbasis für eine Gefahrenerkennung und Entscheidungen, welche Gefahrenwarnung ausgegeben werden soll, geschaffen werden.
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Die Erfahrungsdaten werden mittels einem neuronalen Netz ermittelt, wobei diese Erfahrungsdaten sowohl eigene Erfahrungswerte als auch cloudbasierte Erfahrungswerte anderer Fahrzeuge und Verkehrsteilnehmer sein können. Das neuronale Netz wird dabei vorteilhaft zuerst mit vorgegebenen Daten angelernt und mit echten Daten laufend weiter trainiert. Hierfür wird eine aktive oder passive Rückmeldung von Beteiligten zu bereits bewerteten Situationen und der entsprechenden Gefahrenwarnung aufgenommen und bewertet, ob die Ausgabe verbesserungswürdig ist und inwiefern eine Verbesserung erfolgen kann. Somit kann das Verfahren ständig verbessert werden. Die Auswahl der Ausgabe der Gefahrenwarnung basiert auf den in der Datenbank gespeicherten, vorher durch das neuronale Netz antrainierten, Erfahrungsdaten für eine ähnliche oder dieselbe Situation. Das heißt, dass nach Erkennen einer Gefahrensituation eine vorgegebene Gefahrenwarnung basierend auf den in der Datenbank für eine ähnliche oder dieselbe Situation gespeicherten Erfahrungsdaten erfolgt. Dabei können die Schwere der vorhergesehenen Gefahr in die Auswahl einfließen.
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Bei dem vorgeschlagenen Verfahren ist also eine Erkennung einer Gefahrensituation vorgesehen, welche durch unachtsame andere Verkehrsteilnehmer aktuell vorhanden ist oder aufgrund deren Verhalten demnächst entstehen kann. Dabei fallen unter den Begriff Fahrzeug Straßen gebundene Fahrzeuge, umfassend PKWs, LKWs, Nutzfahrzeuge, oder Schienen gebundene Fahrzeuge. Unter dem Begriff andere Verkehrsteilnehmer sind keine Fahrzeuge zu verstehen, sondern Fußgänger und Personen auf Fahrrädern, Rollern, Skateboards etc., also Personen, die nicht durch eine Karosserie eines Fahrzeugs geschützt sind, so dass ein hohes Verletzungsrisiko der Person bei einer Kollision besteht.
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Ausgehend von dem Ergebnis der Bewertung unter Einbeziehung vorhandener Erfahrungswerte wird die Ausgabe der Gefahrenwarnung an den anderen Verkehrsteilnehmer bestimmt. Die Ausgabe der Gefahrenwarnung erfolgt, indem optische und/oder akustische und/oder haptische und/oder olfaktorische Signale an ein vom anderen Verkehrsteilnehmer verwendetes Endgerät ausgegeben werden.
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Ferner kann im Falle einer Bewertung, dass eine Gefahrensituation aktuell oder zukünftig vorliegt, auch die Schwere der Gefahr beurteilt werden, wobei die Ausgabe, also mindestens Art und Intensität, der Gefahrenwarnung in Abhängigkeit der Schwere der Gefahr erfolgt.
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Ferner kann zusätzlich zu einer Gefahrenwarnung eine Handlungsanweisung an den mindestens einen anderen Verkehrsteilnehmer ausgegeben werden, wie die Gefahrensituation abgewendet werden kann. Das heißt, dass nicht nur ein Signal ausgegeben wird, das den Verkehrsteilnehmer aufmerksam machen soll, sondern eine konkrete Information, wie er dies bewerkstelligen kann, z.B., dass er anhalten oder auf die Straße achten soll. Dies kann sowohl optisch als auch akustisch erfolgen und auch von weiteren sensorisch erfassbaren Ausgaben untermauert werden.
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Sowohl bei der Ausgabe lediglich eines Warnsignals als auch bei der Ausgabe einer Handlungsanweisung könnte im Falle, dass der andere Verkehrsteilnehmer gerade Musik hört oder telefoniert, ein akustisches Signal an sein Telefon ausgegeben werden. Im Falle, dass der andere Verkehrsteilnehmer auf ein Display schaut, könnte ein optisches Signal auf seinem Display erscheinen, aber es könnte auch zusätzlich oder alternativ ein haptisches Signal, z.B. ein Vibrieren des Geräts, und/oder ein akustisches Signal durch sein Gerät ausgegeben werden.
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Wie bereits erwähnt, werden die Erfahrungsdaten mittels eines neuronalen Netzes vorab trainiert und werden dauerhaft weiter trainiert. Ferner ist die Datenbank mit den gespeicherten Erfahrungsdaten für unterschiedliche Gefahrensituationen auf einer externen Steuereinheit abgespeichert, welche mit dem Fahrzeug und dem Verkehrsteilnehmer kommunizieren kann. Das neuronale Netz wird vorteilhaft in einer Cloud trainiert, bevorzugt mittels einem Quantencomputer.
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Außerdem kann bei einer alternativen oder zusätzlichen Weiterbildung des Verfahrens das neuronale Netz in einer internen Steuereinheit trainiert werden. Dabei ist die Datenbank mit den gespeicherten Erfahrungsdaten für unterschiedliche Gefahrensituationen auf der internen Steuereinheit abgespeichert.
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Außerdem kann bei einer alternativen oder zusätzlichen Weiterbildung des Verfahrens das neuronale Netz in der Cloud trainiert werden. Dabei ist die Datenbank mit den gespeicherten Erfahrungsdaten für unterschiedliche Gefahrensituationen auf der internen Steuereinheit abgespeichert.
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Außerdem kann bei einer alternativen oder zusätzlichen Weiterbildung des Verfahrens das neuronale Netz in der internen Steuereinheit trainiert werden. Dabei ist die Datenbank mit den gespeicherten Erfahrungsdaten für unterschiedliche Gefahrensituationen auf einer externen Steuereinheit abgespeichert.
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Vorteilhaft an dem beschriebenen Verfahren ist, dass es somit möglich ist, ausgehend von den erfassten Daten zur Umgebung und der Dynamik des Fahrzeugs, von der aktuellen Aktivität des Verkehrsteilnehmers, sowie unter Einbeziehung von Erfahrungswerten aus vergangenen Gefahrensituationen eine Gefahrensituation zu erkennen und entsprechende Gefahrenwarnungen an den anderen Verkehrsteilnehmer auszugeben, welcher aufgrund seiner Unaufmerksamkeit oder Unbesonnenheit der Verursacher der Gefahr ist.
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Grundvoraussetzung für die Anwendung des Verfahrens ist, dass eine Kommunikation zwischen dem Fahrzeug, der externen Einrichtung bzw. Cloud, in der die Daten verarbeitet und gespeichert werden, und dem anderen Verkehrsteilnehmer möglich und vor allem erlaubt ist. Hierfür sind bekannte Standards zur kabellosen Kommunikation verwendbar.
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Durch das vorgeschlagene Verfahren ist es möglich, zukünftige Ereignisse intuitiv abzuschätzen und intuitiv darauf zu reagieren, sogar bevor die Ereignisse eintreten oder eintreten würden. Somit kann proaktiv auf Gefahrensituationen reagiert werden, ohne positionsbasierte Dienste oder Lokalisierungstechniken verwenden zu müssen. Außerdem kann das Verfahren und damit die Gefahrenwarnung durch ständiges Einbeziehen von Erfahrungsdaten, welche aus entsprechenden aktiven oder passiv erfassten Rückmeldungen erzeugt werden, verbessert werden.
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Weitere Merkmale und Vorteile der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung von Ausführungsbeispielen der Erfindung, anhand der Figuren der Zeichnung, die erfindungsgemäße Einzelheiten zeigt, und aus den Ansprüchen. Die einzelnen Merkmale können je einzeln für sich oder zu mehreren in beliebiger Kombination bei einer Variante der Erfindung verwirklicht sein.
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Bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung werden nachfolgend anhand der beigefügten Zeichnung näher erläutert.
- 1 zeigt eine schematische Darstellung eines Fahrzeugs nach einem Ausführungsbeispiel.
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1 zeigt eine schematische Darstellung der Erfindung mit einem Fahrzeug 1, das sich in einem Umfeld 2 zusammen mit einem anderer Verkehrsteilnehmer 51 befindet. Eine externe Infrastruktur 52, die anstelle oder zusätzlich zur Fahrzeugsensorik Daten zum Umfeld, zur Dynamik des Fahrzeugs 1 und zur Aktivität des Verkehrsteilnehmers 51 liefern kann, ist ebenfalls gezeigt. Das Fahrzeug 1 weist einen Umfeldsensor 3 auf, der dazu dient, das Umfeld 2 des Fahrzeugs 1 zu erfassen. Der Umfeldsensor 3 kann beispielsweise als bildgebender Sensor, als akustischer Sensor, als Vibrationssensor, als olfaktorischer Sensor etc. ausgebildet sein. Der Umfeldsensor 3 generiert aus dem erfassten Umfeld 2 Umfelddaten U. Auch ein externer Sensor der externen Infrastruktur 52 generiert Umfelddaten U.
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Zudem weist das Fahrzeug 1 einen Dynamiksensor 5 auf, der eine Dynamik des Fahrzeugs 1 erfassen kann. Dieser Dynamiksensor 5 kann beispielsweise als Beschleunigungssensor, als Geschwindigkeitssensor, als Gyrosensor, als Gierratensensor, als Neigungssensor, als Wanksensor etc. ausgebildet sein. Aus dieser Dynamik werden mittels des Dynamiksensors 5 Dynamikdaten D generiert. Auch ein externer Sensor der externen Infrastruktur 52 generiert Dynamikdaten D.
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Das Fahrzeug 1 kann zudem einen Innenraumsensor 7 aufweisen, der einen Innenraum 6 des Fahrzeugs 1 erfassen und daraus Innenraumdaten I erzeugen kann. Er kann aber auch Nutzerdaten N eines Fahrzeuginsassen bzw. Nutzers 8 erfassen. Der Innenraumsensor 7 kann beispielsweise als bildgebender Sensor, als akustischer Sensor, als Vibrationssensor, als olfaktorischer Sensor etc. ausgebildet sein.
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Selbstverständlich kann das Fahrzeug 1 mehrere Umfeldsensoren 3, Dynamiksensoren 5 oder Innenraumsensoren 7 aufweisen. Diese können jeweils voneinander unterschiedlich oder gleichartig ausgebildet sein.
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Das Fahrzeug 1 weist zudem eine interne Steuereinrichtung 11 auf, die mit dem Umfeldsensor 3, mit dem Dynamiksensor 5, mit dem Innenraumsensor 7 sowie mit einer Kommunikationseinheit 10 zur Weitergabe der erfassten Daten U, D, I an eine externe Steuereinheit 12 verbunden ist. Diese Verbindungen sind jeweils derart ausgebildet, dass ein Daten- und Signalaustausch erfolgen kann. Diese Verbindungen sind entweder drahtlos oder kabelgebunden ausgebildet. Mittels der Kommunikationseinheit 10 kann das Fahrzeug 1 zudem Daten und Signale empfangen.
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Außerdem kann sowohl die Fahrzeugsensorik, hier insbesondere Umfeldsensorik 3 und Dynamiksensorik 5 auch zur Erfassung von Aktivitätsdaten A eines Verkehrsteilnehmers 51 im Umfeld des Fahrzeugs 1 verwendet werden. Auch in diesem Fall kann eine Sensorik einer externen Infrastruktur 52 entsprechende Aktivitätsdaten A erfassen. In dem in 1 gezeigten Fall würde ein unaufmerksamer Fußgänger 51 erfasst werden, der den Blick auf ein mobiles Endgerät gerichtet hat.
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Wie bereits erwähnt wird, das künstliche neuronale Netz 9, das die Erfahrungsdaten E bereitstellt, vorteilhaft mittels Quantencomputern trainiert. Die Datenbank mit den gelernten Erfahrungsdaten E des künstlichen neuronalen Netzes 9 ist in der externen Steuereinrichtung 12 implementiert. In ihr sind die an den anderen Verkehrsteilnehmer 51, genauer die Ausgabeeinheit 4 bzw. das vom Verkehrsteilnehmer 51 verwendete Endgerät, abhängig von der erfassten Gefahrensituation zu kommunizierenden Gefahrenwarnungen W, also die Art des Signals, die Intensität etc., hinterlegt.
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Als Ausgabeeinheit 4 für die Gefahrenwarnung W kann ein vom anderen Verkehrsteilnehmer 51 genutztes Endgerät wie ein Mobiltelefon, ein Tablet oder auch ein Musikgerät, verwendet werden, wenn dieses eine entsprechende Kommunikation mit der externen Steuereinrichtung 12 ermöglicht bzw. erlaubt. Dabei kann jegliche Funktion des Endgeräts genutzt werden, auch in Kombination. Es kann also z.B. eine haptische, akustische, olfaktorische und/oder visuelle Warnung an den Verkehrsteilnehmer 51 ausgegeben werden. Zu diesem Zweck wird die Ausgabeeinheit 4 von der externen Steuereinrichtung 12 angesteuert, die vorher alle Daten U, D, I, N, A zusammen mit den Erfahrungsdaten E ausgewertet hat. In diesem Fall könnte sowohl eine optische Anzeige auf dem Display des Endgeräts als auch eine akustischen und/oder haptische Anzeige erfolgen, die sowohl lediglich als Warnsignal, als auch zusätzlich mit Information versehen ist, die der Person nahelegen, den Blick vom Endgerät loszureißen.
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Das vorgeschlagene Verfahren kann im Falle eines Aufeinandertreffens mit Kollisionsgefahr von Fahrzeugen 1 und anderen Verkehrsteilnehmern, Fußgängern, Fahrradfahrern oder anderen, nicht durch eine Karosserie geschützte Personen, angewendet werden. Unter den Begriff Fahrzeug 1 fallen also sowohl ein Straßen gebundenes als auch ein Schienen gebundenes Fahrzeug 1, wie bereits erwähnt.
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Durch das vorgeschlagene Verfahren kann also intuitiv und ohne Verwendung von positionsbasierten Diensten oder Lokalisierungstechniken eine Kollisionsgefahr zwischen einem Fahrzeug 1 und einem anderen, unachtsamen oder unbesonnenen Verkehrsteilnehmer 51 erkannt und eine Gefahrenwarnung ausgegeben werden, um eine Kollision der beiden zu verhindern.
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Als unaufmerksame oder unbesonnene Verkehrsteilnehmer 51 werden solche Personen eingestuft, die sich im Straßenverkehr, also z.B. auf der Straße, dem Gehsteig, beim Überqueren einer Straße oder von Schienen, auf ein mobiles Endgerät anstatt auf ihre Umgebung konzentrieren, oder die z.B. auf als gefährlich eingestuften Straßen- oder Schienenbereichen laufen oder sich dort aufhalten. Wenn dies durch z.B. einen Umgebungssensor 3 erfasst wird, kann basierend auf der Erfassung und, wenn möglich, auf der Erfassung, was genau die Person gerade tut, eine entsprechende Gefahrenwarnung W ausgegeben werden. Das Ergebnis kann außerdem durch Beurteilen der Reaktion der Person auf die Gefahrenwarnung W überprüft werden. Das überprüfte Ergebnis kann dann wiederum als Trainingsdaten zum weiteren Lernen des neuronalen Netzes 9 eingesetzt werden. Somit kann die Gefahrenwarnung besser auf die aktuell erkannte Situation angepasst werden.
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Bezugszeichenliste
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- 1
- Fahrzeug
- 2
- Umfeld
- 3
- Umfeldsensor
- 4
- Ausgabeeinheit
- 5
- Dynamiksensor
- 6
- Innenraum
- 7
- Innenraumsensor
- 8
- Nutzer
- 9
- neuronales Netz
- 10
- Kommunikationseinheit
- 11
- Steuereinrichtung
- 12
- fahrzeugexterne Steuereinrichtung, Cloud
- 51
- anderer Verkehrsteilnehmer (auf Telefon blickender Fußgänger)
- 52
- externe Infrastruktur
- A
- Aktivitätsdaten von 51
- D
- Dynamikdaten
- I
- Innenraumdaten
- N
- Nutzerdaten
- W
- Gefahrenwarnung
- S
- Situation
- U
- Umfelddaten
