DE102022126301A1

DE102022126301A1 - Täuschungs-Erkennung für das automatisierte Fahren mit Handbedienung

Info

Publication number: DE102022126301A1
Application number: DE102022126301.0A
Authority: DE
Inventors: Mohammadali Shahriari; Reza Zarringhalam; Ashraf Abualfellat; Emily Frances Wolfangel; Nathan Fujimoto; Adam M. Mikalauskas
Original assignee: GM Global Technology Operations LLC
Current assignee: GM Global Technology Operations LLC
Priority date: 2022-03-09
Filing date: 2022-10-11
Publication date: 2023-09-14
Also published as: CN116767237A; US20230286550A1

Abstract

Gemäß einer beispielhaften Ausführungsform wird ein Verfahren bereitgestellt, das Folgendes umfasst: Erhalten von Sensordaten über einen oder mehrere Sensoren eines Fahrzeugs; Bestimmen, über einen Prozessor des Fahrzeugs, eines Fahrstils eines Fahrers des Fahrzeugs auf der Grundlage der Verwendung der Sensordaten über eine Vielzahl von Zeiträumen; und Bestimmen, über den Prozessor, eines Hinweises darauf, ob der Fahrer versucht, ein Steuersystem des Fahrzeugs in Bezug auf ein oder mehrere automatisierte Funktionen des Fahrzeugs zu täuschen, auf der Grundlage der Sensordaten und des Fahrstils.

Description

Technisches Gebiet
Das technische Gebiet bezieht sich im Allgemeinen auf Fahrzeuge und im Besonderen auf Verfahren und Systeme zum Erkennung eines Fahrers, der ein Fahrzeug in Bezug auf eine automatisierte Fahrfunktion des Fahrzeugs täuscht.
Einleitung
Bestimmte Fahrzeuge verfügen heute über Funktionen, bei denen das Fahrzeug automatisch eine Funktion ausführt, für die jedoch ein gewisses Maß an Wachsamkeit und/oder Beteiligung des Fahrers erforderlich ist. Bestehende Fahrzeuge erkennen jedoch möglicherweise nicht immer, wenn ein Fahrer versucht, das Fahrzeug zu täuschen, indem er beispielsweise ein gewichtiges Objekt auf das Lenkrad des Fahrzeugs legt, um einen falschen Hinweis auf die Wachsamkeit und/oder Beteiligung des Fahrers zu geben, usw.
Dementsprechend ist es wünschenswert, verbesserte Verfahren und Systeme bereitzustellen, um zu erkennen, wenn ein Fahrer versucht, ein Fahrzeug in Bezug auf eine automatisierte Fahrfunktion des Fahrzeugs zu täuschen. Darüber hinaus werden andere wünschenswerte Merkmale und Eigenschaften der vorliegenden Offenbarung aus der nachfolgenden detaillierten Beschreibung und den beigefügten Ansprüchen in Verbindung mit den beigefügten Zeichnungen und dem vorstehenden technischen Gebiet und Hintergrund ersichtlich.
Beschreibung der Erfindung
Gemäß einer beispielhaften Ausführungsform wird ein Verfahren bereitgestellt, das Folgendes beinhaltet: Erhalten von Sensordaten über einen oder mehrere Sensoren eines Fahrzeugs; Bestimmen, über einen Prozessor des Fahrzeugs, eines Fahrstils eines Fahrers des Fahrzeugs auf der Grundlage der Verwendung der Sensordaten über eine Vielzahl von Zeiträumen; und Bestimmen, über den Prozessor, eines Hinweises darauf, ob der Fahrer versucht, ein Steuersystem des Fahrzeugs in Bezug auf eine oder mehrere automatisierte Funktionen des Fahrzeugs zu täuschen, auf der Grundlage der Sensordaten und des Fahrstils.
Ebenfalls in einer beispielhaften Ausführungsform wird der Fahrstil durch Verstärkungslernen bestimmt, das vom Prozessor unter Verwendung von Sensordaten durchgeführt wird, die über eine Vielzahl verschiedener Zündzyklen für das Fahrzeug unter einer Vielzahl verschiedener Bedingungen einer Fahrbahn und der äußeren Umgebung des Fahrzeugs erhalten wurden.
In einer beispielhaften Ausführungsform umfasst das Verfahren ferner das Erzeugen einer Täuschungs-Erkennungs-Wissensmatrix über den Prozessor unter Verwendung der Sensordaten, die über die Vielzahl verschiedener Zündzyklen für das Fahrzeug unter der Vielzahl verschiedener Bedingungen der Fahrbahn und der das Fahrzeug umgebenden äußeren Umgebung erhalten wurden, und unter Einbeziehung des Fahrstils und des erwarteten Fahrerverhaltens unter der Vielzahl verschiedener Bedingungen.
In einer beispielhaften Ausführungsform wird die Täuschungs-Erkennungs-Wissensmatrix vom Prozessor ferner auf der Grundlage von Kenntnissen über das Verhalten zusätzlicher Fahrer unter Bedingungen, die der Vielzahl unterschiedlicher Bedingungen ähnlich sind, erzeugt.
Ebenfalls in einer beispielhaften Ausführungsform wird der Hinweis, ob der Fahrer versucht, das Kontrollsystem zu täuschen, vom Prozessor anhand der Täuschungs-Erkennungs-Wissensmatrix in Kombination mit aktuellen Werten der Sensordaten ermittelt.
In einer beispielhaften Ausführungsform sind die Sensordaten auch repräsentativ für den Eingriff des Fahrers in das Lenkrad des Fahrzeugs.
Ebenfalls in einer beispielhaften Ausführungsform: Die Sensordaten umfassen kapazitive Sensordaten von einem oder mehreren kapazitiven Sensoren des Fahrzeugs bezüglich des Kontakts des Fahrers mit dem Lenkrad des Fahrzeugs; das Bestimmen des Fahrstils erfolgt durch den Prozessor unter Verwendung der kapazitiven Sensordaten; und das Bestimmen des Hinweises, ob der Fahrer versucht, das Steuersystem des Fahrzeugs in Bezug auf die eine oder mehreren automatisierten Funktionen des Fahrzeugs zu täuschen, basiert auf den kapazitiven Sensordaten und dem Fahrstil des Fahrers.
Ebenfalls in einer beispielhaften Ausführungsform: Die Sensordaten umfassen Drehmomentsensordaten von einem oder mehreren Drehmomentsensoren des Fahrzeugs bezüglich des Kontakts des Fahrers mit dem Lenkrad des Fahrzeugs; das Bestimmen des Fahrstils erfolgt durch den Prozessor unter Verwendung der Drehmomentsensordaten; und das Bestimmen des Hinweises, ob der Fahrer versucht, das Steuersystem des Fahrzeugs in Bezug auf die eine oder mehreren automatisierten Funktionen des Fahrzeugs zu täuachen, basiert auf den Drehmomentsensordaten und dem Fahrstil des Fahrers.
Ebenfalls in einer beispielhaften Ausführungsform: die Sensordaten umfassen Lenkwinkelsensordaten von einem oder mehreren Lenkwinkelsensoren des Fahrzeugs bezüglich eines Lenkwinkels des Fahrzeugs; den Kontakt des Fahrers mit dem Lenkrad des Fahrzeugs; das Bestimmen des Fahrstils erfolgt durch den Prozessor unter Verwendung der Lenkwinkelsensordaten; und das Bestimmen des Hinweises, ob der Fahrer versucht, das Steuersystem des Fahrzeugs in Bezug auf das eine oder die mehreren automatisierten Funktionen des Fahrzeugs zu täuschen, basiert auf den Lenkwinkelsensordaten und dem Fahrstil des Fahrers.
In einer anderen beispielhaften Ausführungsform wird ein System bereitgestellt, das einen oder mehrere Sensoren und einen Prozessor umfasst. Der eine oder die mehreren Sensoren sind konfiguriert, um Sensordaten für ein Fahrzeug zu erhalten. Der Prozessor ist konfiguriert, zumindest Folgendes zu ermöglichen: Bestimmen eines Fahrstils eines Fahrers des Fahrzeugs auf der Grundlage der Verwendung der Sensordaten über eine Vielzahl von Zeiträumen; und Bestimmen eines Hinweises darauf, ob der Fahrer versucht, ein Steuersystem des Fahrzeugs in Bezug auf eine oder mehrere automatisierte Funktionen des Fahrzeugs zu täuschen, auf der Grundlage der Sensordaten und des Fahrstils des Fahrers.
Auch in einer beispielhaften Ausführungsform ist der Prozessor konfiguriert, den Fahrstil durch Verstärkungs lernen zu bestimmen, das der Prozessor unter Verwendung von Sensordaten durchführt, die über eine Vielzahl verschiedener Zündzyklen für das Fahrzeug unter einer Vielzahl verschiedener Bedingungen einer Fahrbahn und der äußeren Umgebung des Fahrzeugs erhalten wurden.
In einer beispielhaften Ausführungsform ist der Prozessor ferner konfiguriert, eine Täuschungs-Erkennungs-Wissensmatrix zu erzeugen, indem er die Sensordaten verwendet, die über die Vielzahl von verschiedenen Zündzyklen für das Fahrzeug unter der Vielzahl von verschiedenen Bedingungen der Fahrbahn und der das Fahrzeug umgebenden äußeren Umgebung erhalten wurden, und den Fahrstil und das erwartete Fahrerverhalten unter der Vielzahl verschiedener Bedingungen einzubeziehen.
In einer beispielhaften Ausführungsform ist der Prozessor ferner konfiguriert, die Täuschungs-Erkennungs-Wissensmatrix auf der Grundlage von Kenntnissen über das Verhalten zusätzlicher Fahrer unter Bedingungen, die der Vielzahl verschiedener Bedingungen ähnlich sind, zu erzeugen.
In einer beispielhaften Ausführungsform ist der Prozessor ferner konfiguriert, unter Verwendung der Täuschungs-Erkennungs-Wissensmatrix in Kombination mit aktuellen Werten der Sensordaten, den Hinweis zu erzeugen, ob der Fahrer versucht, das Kontrollsystem zu täuschen.
Auch in einer beispielhaften Ausführungsform sind die Sensordaten repräsentativ für den Eingriff des Fahrers in das Lenkrad des Fahrzeugs.
Ebenfalls in einer beispielhaften Ausführungsform: der eine oder die mehreren Sensoren umfassen einen oder mehrere kapazitive Sensoren, die konfiguriert sind, kapazitive Sensordaten bezüglich des Kontakts des Fahrers mit dem Lenkrad des Fahrzeugs zu erzeugen; und der Prozessor ist ferner konfiguriert, zumindest Folgendes zu ermöglichen: das Bestimmen des Fahrstils unter Verwendung der kapazitiven Sensordaten; und das Bestimmen des Hinweises, ob der Fahrer versucht, das Steuersystem des Fahrzeugs in Bezug auf das eine oder die mehreren automatisierten Funktionen des Fahrzeugs zu täuschen, auf der Grundlage der kapazitiven Sensordaten und des Fahrstils des Fahrers.
In einer beispielhaften Ausführungsform umfassen der eine oder die mehreren Sensoren auch einen oder mehrere Drehmomentsensoren, die konfiguriert sind, Drehmomentsensordaten bezüglich des Kontakts des Fahrers mit dem Lenkrad des Fahrzeugs zu erzeugen; und der Prozessor ist ferner konfiguriert, zumindest Folgendes zu ermöglichen: das Bestimmen des Fahrstils unter Verwendung der Drehmomentsensordaten; und das Bestimmen des Hinweises darauf, ob der Fahrer versucht, das Steuersystem des Fahrzeugs in Bezug auf das eine oder die mehreren automatisierten Funktionen des Fahrzeugs zu täuschen, auf der Grundlage der Drehmomentsensordaten und des Fahrstils des Fahrers.
Auch in einer beispielhaften Ausführungsform umfassen der eine oder die mehreren Sensoren einen oder mehrere Lenkwinkelsensoren, die konfiguriert sind, Lenkwinkelsensordaten bezüglich eines Lenkwinkels des Fahrzeugs zu erzeugen; und der Prozessor ist ferner konfiguriert, zumindest Folgendes zu ermöglichen: das Bestimmen des Fahrstils unter Verwendung der Lenkwinkelsensordaten; und das Bestimmen des Hinweises, ob der Fahrer versucht, das Steuersystem des Fahrzeugs in Bezug auf das eine oder die mehreren automatisierten Funktionen des Fahrzeugs zu täuschen, auf der Grundlage der Lenkwinkelsensordaten und des Fahrstils des Fahrers.
In einer anderen beispielhaften Ausführungsform wird ein Fahrzeug bereitgestellt, das eine Karosserie und ein Steuersystem zur Steuerung eines oder mehrerer automatisierter Steuersysteme für die Bewegung des Fahrzeugs, einschließlich der Karosserie, umfasst. Das Steuersystem umfasst einen oder mehrere Sensoren und einen Prozessor. Der eine oder die mehreren Sensoren sind konfiguriert, Sensordaten für das Fahrzeug erhalten. Der Prozessor ist konfiguriert, zumindest Folgendes zu ermöglichen: Bestimmen eines Fahrstils eines Fahrers des Fahrzeugs auf der Grundlage der Verwendung der Sensordaten über eine Vielzahl von Zeiträumen; und Bestimmen eines Hinweises darauf, ob der Fahrer versucht, das Steuersystem in Bezug auf ein oder mehrere automatisierte Merkmale des Fahrzeugs zu täuschen, auf der Grundlage der Sensordaten und des Fahrstils des Fahrers.
In einer Ausführungsform umfasst das Fahrzeug ferner ein Lenkrad, und die Sensordaten sind repräsentativ für den Eingriff des Fahrers in das Lenkrad des Fahrzeugs.
Kurzbeschreibung der Zeichnungen
Die vorliegende Offenbarung wird im Folgenden in Verbindung mit den folgenden Zeichnungen beschrieben, wobei gleiche Bezugszeichen gleiche Elemente bezeichnen und wobei:

1 ein funktionales Blockdiagramm eines Fahrzeugs ist, das ein Steuersystem zur Steuerung einer oder mehrerer automatisierter Fahrfunktionen enthält und das erkennt, wenn ein Fahrer versucht, das Fahrzeug in Bezug auf die automatisierten Fahrfunktionen zu täuschen, in Übereinstimmung mit beispielhaften Ausführungsformen;
2 ist ein Flussdiagramm eines Verfahrens zum Erkennen, wann ein Fahrer versucht, ein Fahrzeug in Bezug auf eine automatisierte Fahrfunktion zu täuschen, und das in Verbindung mit dem Fahrzeug und dem Kontrollsystem von 1 implementiert werden kann;
3 ist ein Flussdiagramm eines Teils des Verfahrens von 2 gemäß einer beispielhaften Ausführungsform; und
Die 4 und 5 zeigen beispielhafte Implementierungen des Verfahrens der 2 und 3 gemäß einer beispielhaften Ausführungsform.

Detaillierte Beschreibung
Die folgende detaillierte Beschreibung ist lediglich beispielhafter Natur und soll die Offenbarung oder deren Anwendung und Verwendung nicht einschränken. Darüber hinaus besteht nicht die Absicht, an die im vorangegangenen Hintergrund oder in der folgenden detaillierten Beschreibung dargelegten Theorien gebunden zu sein.
1 zeigt ein Fahrzeug 100 gemäß einer beispielhaften Ausführungsform. Wie weiter unten ausführlicher beschrieben, umfasst das Fahrzeug 100 ein Steuersystem 102, das für die Steuerung einer oder mehrerer automatisierter Fahrfunktionen des Fahrzeugs 100 konfiguriert ist, einschließlich der Erkennung, wann ein Fahrer versucht, das Steuersystem 102 in Bezug auf die automatisierte Fahrfunktionen zu täuschen, gemäß beispielhaften Ausführungsformen.
In verschiedenen Ausführungsformen umfasst das Fahrzeug 100 ein Automobil. Bei dem Fahrzeug 100 kann es sich um eine beliebige Anzahl verschiedener Arten von Automobilen handeln, wie beispielsweise eine Limousine, ein Kombi, ein Lastwagen oder ein Sport Utility Vehicle (SUV), und es kann einen Zweiradantrieb (2WD) (d.h. Hinterradantrieb oder Vorderradantrieb), einen Vierradantrieb (4WD) oder einen Allradantrieb (AWD) und/oder verschiedene andere Arten von Fahrzeugen in bestimmten Ausführungsformen aufweisen. In bestimmten Ausführungsformen kann das Fahrzeug 100 auch ein Motorrad oder ein anderes Fahrzeug, wie z.B. ein Flugzeug, ein Raumschiff, ein Wasserfahrzeug usw., und/oder eine oder mehrere andere Arten von mobilen Plattformen (z.B. einen Roboter und/oder eine andere mobile Plattform) umfassen.
Das Fahrzeug 100 umfasst eine Karosserie 104, die auf einem Fahrgestell 116 angeordnet ist. Die Karosserie 104 umschließt im Wesentlichen andere Komponenten des Fahrzeugs 100. Die Karosserie 104 und das Fahrgestell 116 können gemeinsam einen Rahmen bilden. Das Fahrzeug 100 umfasst auch eine Vielzahl von Rädern 112. Die Räder 112 sind jeweils in der Nähe einer Ecke der Karosserie 104 drehbar mit dem Fahrgestell 116 verbunden, um die Bewegung des Fahrzeugs 100 zu ermöglichen. In einer Ausführungsform umfasst das Fahrzeug 100 vier Räder 112, obwohl dies in anderen Ausführungsformen (z.B. für Lastwagen und bestimmte andere Fahrzeuge) variieren kann.
Auf dem Fahrgestell 116 ist ein Antriebssystem 110 montiert, das die Räder 112 antreibt, beispielsweise über die Achsen 114. In bestimmten Ausführungsformen umfasst das Antriebssystem 110 ein Schubsystem. In bestimmten beispielhaften Ausführungsformen umfasst das Antriebssystem 110 einen Verbrennungsmotor und/oder einen Elektromotor/Generator, der mit einem Getriebe gekoppelt ist. In bestimmten Ausführungsformen kann das Antriebssystem 110 variieren, und/oder es können zwei oder mehr Antriebssysteme 110 verwendet werden. Beispielsweise kann das Fahrzeug 100 auch eine beliebige oder eine Kombination von verschiedenen Arten von Antriebssystemen aufweisen, wie z.B. einen mit Benzin oder Diesel betriebenen Verbrennungsmotor, einen „Flex-Fuel-Vehicle“-Motor (d.h. mit einer Mischung aus Benzin und Alkohol), einen mit einer gasförmigen Verbindung (z.B. Wasserstoff und/oder Erdgas) betriebenen Motor, einen Verbrennungs-/Elektromotor-Hybridmotor und einen Elektromotor.
Wie in 1 dargestellt, umfasst das Fahrzeug in verschiedenen Ausführungsformen auch ein Bremssystem 106 und ein Lenksystem 108. In beispielhaften Ausführungsformen steuert das Bremssystem 106 das Bremsen des Fahrzeugs 100 mit Hilfe von Bremskomponenten, die über Eingaben eines Fahrers gesteuert werden, wie z.B. ein Bremspedal 107, wie in 1 dargestellt, und in bestimmten Ausführungsformen auch über eine automatisierte Steuerung über das Steuersystem 102. Ebenfalls in beispielhaften Ausführungsformen steuert das Lenksystem 108 die Lenkung des Fahrzeugs 100 über Lenkkomponenten, wie ein Lenkrad 108, wie in 1 dargestellt (z.B. in Verbindung mit einer Lenksäule, die mit den Achsen 114 und/oder den Rädern 112 gekoppelt ist), die über Eingaben gesteuert werden, die von einem Fahrer (z.B. über das Lenkrad 108) bereitgestellt werden, und in bestimmten Ausführungsformen auch über eine automatisierte Steuerung über das Steuersystem 102.
In der in 1 dargestellten Ausführungsform ist das Steuersystem 102 mit dem Lenksystem 108 gekoppelt. In bestimmten Ausführungsformen kann das Steuersystem 102 auch mit dem Bremssystem 106, dem Antriebssystem 110 und/oder einem oder mehreren anderen Fahrzeugsystemen und/oder Komponenten gekoppelt sein. Wie ebenfalls in 1 dargestellt, umfasst das Steuersystem 102 in verschiedenen Ausführungsformen eine Sensoranordnung 120 und eine Steuerung 140.
In verschiedenen Ausführungsformen umfasst die Sensoranordnung 120 verschiedene Sensoren, die Sensordaten zur Verwendung bei der Steuerung der automatisierten Funktionalität des Fahrzeugs 100 sowie zur Verwendung bei der Erkennung der Täuschung des Steuersystems 102 durch einen Fahrer in Bezug auf die automatisierte Funktionalität erhalten. In der dargestellten Ausführungsform umfasst die Sensoranordnung 120 einen oder mehrere Berührungssensoren 130, Lenksensoren 132, Steuersensoren 134 und Wegsensoren 136.
In bestimmten Ausführungsformen umfassen die Berührungssensoren 130 einen oder mehrere kapazitive Sensoren, die Teil des Lenkrads 109 sind, an diesem befestigt oder anderweitig mit diesem gekoppelt sind, und die so konfiguriert sind, dass sie einen Betrag der darauf ausgeübten Kraft messen. In bestimmten Ausführungsformen sind die Lenksensoren 132 auch so konfiguriert, dass sie die Interaktion des Fahrers mit dem Lenksystem 108 des Fahrzeugs 100 messen, einschließlich des vom Fahrer des Fahrzeugs 100 auf das Lenkrad 109 ausgeübten Drehmoments und des Winkels, in dem das Lenkrad 109 in Eingriff steht, usw. Darüber hinaus messen die Steuersensoren 134 in bestimmten Ausführungsformen die Steuerbefehle des Fahrers, z.B. bei der Betätigung des Lenkrads 109, des Bremspedals 107 und/oder des Antriebssystems 110 (z.B. eines Gaspedals davon) usw. In verschiedenen Ausführungsformen umfassen die Wegsensoren 136 auch einen oder mehrere Sensoren, die einen Weg und/oder eine Bewegung des Fahrzeugs 100 messen, z.B. einen oder mehrere Geschwindigkeitssensoren, Beschleunigungsmesser, Richtungssensoren, Erfassungssensoren wie Radar, Lidar, Sonar, Außenkameras und dergleichen.
In verschiedenen Ausführungsformen ist die Steuerung 140 mit der Sensoranordnung 120 gekoppelt und empfängt Sensordaten von dieser. In verschiedenen Ausführungsformen steuert die Steuerung 140 automatisierte Funktionen für das Fahrzeug 100, einschließlich Funktionen, die ein gewisses Maß an Aufmerksamkeit und/oder Mitwirkung des Fahrers erfordern (z.B. einschließlich Spurhalteassistent, Spurzentrierung und anderer automatischer Funktionen), und einschließlich der Erkennung, wann ein Fahrer versucht, das Steuersystem 102 in Bezug auf solche automatischen Funktionen zu täuschen (z.B. wenn der Fahrer ein Objekt am Lenkrad befestigt hat, um den Eindruck zu erwecken, dass der Fahrer eine Hand am Lenkrad hat, usw.). In verschiedenen Ausführungsformen kann die Steuerung 140 auch zusätzliche Funktionen für das Fahrzeug 100 bereitstellen, einschließlich für das Lenksystem 108, das Bremssystem 106, das Antriebssystem 110 und/oder ein oder mehrere andere Fahrzeugsysteme und/oder - komponenten.
In verschiedenen Ausführungsformen umfasst die Steuerung 140 ein Computersystem (hier auch als Computersystem 140 bezeichnet) und umfasst einen Prozessor 142, einen Speicher 144, eine Schnittstelle 146, eine Speichervorrichtung 148 und einen Computerbus 150. In verschiedenen Ausführungsformen steuert die Steuerung (oder Computersystem) 140 den Fahrzeugbetrieb, einschließlich der Steuerung automatisierter Fahrzeugfunktionen und der Erkennung von Fahrertäuschungen in Bezug auf solche automatisierten Funktionen, neben anderen Fahrzeugsteuerungsfunktionen. In verschiedenen Ausführungsformen stellt die Steuerung 140 diese und andere Funktionen in Übereinstimmung mit den Schritten des Verfahrens 200 der 2 und 3 und der Implementierung der 4 und 5 bereit, beispielsweise in Verbindung mit automatischer Spurhaltung, automatischer Spurzentrierung und anderen automatisierten Steuerfunktionen für das Fahrzeug 100.
In verschiedenen Ausführungsformen ist die Steuerung 140 (und in bestimmten Ausführungsformen das Steuersystem 102 selbst) innerhalb der Karosserie 104 des Fahrzeugs 100 angeordnet. In einer Ausführungsform ist das Steuersystem 102 auf dem Fahrgestell 116 montiert. In bestimmten Ausführungsformen kann die Steuerung 140 und/oder das Steuersystem 102 und/oder eine oder mehrere Komponenten davon außerhalb der Karosserie 104 angeordnet sein, zum Beispiel auf einem entfernten Server, in der Cloud oder einem anderen Gerät, auf dem die Bildverarbeitung aus der Ferne durchgeführt wird.
Es wird erkannt werden, dass sich die Steuerung 140 von der in 1 dargestellten Ausführungsform unterscheiden kann. Zum Beispiel kann die Steuerung 140 mit einem oder mehreren entfernten Computersystemen und/oder anderen Steuersystemen gekoppelt sein oder diese anderweitig nutzen, zum Beispiel als Teil eines oder mehrerer der oben genannten Geräte und Systeme des Fahrzeugs 100.
In der dargestellten Ausführungsform umfasst das Computersystem der Steuerung 140 einen Prozessor 142, einen Speicher 144, eine Schnittstelle 146, eine Speichervorrichtung 148 und einen Bus 150. Der Prozessor 142 führt die Berechnungs- und Steuerfunktionen der Steuerung 140 aus und kann jede Art von Prozessor oder mehrere Prozessoren, einzelne integrierte Schaltungen wie einen Mikroprozessor oder eine beliebige Anzahl von integrierten Schaltkreisen und/oder Leiterplatten umfassen, die zusammenarbeiten, um die Funktionen einer Verarbeitungseinheit zu erfüllen. Während des Betriebs führt der Prozessor 142 eines oder mehrere Programme 152 aus, die im Speicher 144 enthalten sind, und steuert als solcher den allgemeinen Betrieb der Steuerung 140 und des Computersystems der Steuerung 140, im Allgemeinen bei der Ausführung der hierin beschriebenen Verfahren, wie z.B. des Verfahrens 200 der 2 und 3 und der Implementierung der 4 und 5, die weiter unten in Verbindung damit beschrieben werden.
Bei dem Speicher 144 kann es sich um jede Art von geeignetem Speicher handeln. Zum Beispiel kann der Speicher 144 verschiedene Arten von dynamischem Direktzugriffsspeicher (DRAM) wie SDRAM, die verschiedenen Arten von statischem RAM (SRAM) und die verschiedenen Arten von nicht-flüchtigem Speicher (PROM, EPROM und Flash) umfassen. In bestimmten Beispielen befindet sich der Speicher 144 auf demselben Computerchip wie der Prozessor 142 und/oder ist mit diesem zusammen untergebracht. In der dargestellten Ausführungsform speichert der Speicher 144 das oben erwähnte Programm 152 zusammen mit Kartendaten 154, einer oder mehreren Täuschungs-Erkennungs-Wissensmatrizen 155 (z.B. historische Daten aus dem automatisierten Lernen in Bezug auf die Fahrgewohnheiten und den Fahrstil und die Merkmale verschiedener Fahrer des Fahrzeugs 100) und zusätzlichen gespeicherten Werten 157 (z.B. Nachschlagetabellen, Schwellenwerte und/oder andere Werte in Bezug auf die Erkennung von Spoofing, die Steuerung der automatisierten Fahrzeugkontrollfunktionen usw.).
Der Bus 150 dient der Übertragung von Programmen, Daten, Status und anderen Informationen oder Signalen zwischen den verschiedenen Komponenten des Computersystems der Steuerung 140. Die Schnittstelle 146 ermöglicht die Kommunikation mit dem Computersystem der Steuerung 140, z.B. von einem Systemtreiber und/oder einem anderen Computersystem, und kann mit jedem geeigneten Verfahren und Vorrichtung implementiert werden. In einer Ausführungsform erhält die Schnittstelle 146 die verschiedenen Daten von der Sensoranordnung 120, neben anderen möglichen Datenquellen. Die Schnittstelle 146 kann eine oder mehrere Netzwerkschnittstellen beinhalten, um mit anderen Systemen oder Komponenten zu kommunizieren. Die Schnittstelle 146 kann auch eine oder mehrere Netzwerkschnittstellen für die Kommunikation mit Technikern und/oder eine oder mehrere Speicherschnittstellen für die Verbindung mit Speichervorrichtungen, wie der Speichervorrichtung 148, enthalten.
Bei der Speichervorrichtung 148 kann es sich um jede geeignete Art von Speichergerät handeln, einschließlich verschiedener Arten von Direktzugriffsspeichern und/oder anderen Speichervorrichtungen. In einer beispielhaften Ausführungsform umfasst die Speichervorrichtung 148 ein Programmprodukt, von dem der Speicher 144 ein Programm 152 empfangen kann, das eine oder mehrere Ausführungsformen eines oder mehrerer Verfahren der vorliegenden Offenbarung ausführt, wie z.B. die Schritte des Verfahrens 200 der 2 und 3 und die Implementierungen der 4 und 5, die weiter unten in Verbindung damit beschrieben werden. In einer anderen beispielhaften Ausführungsform kann das Programmprodukt direkt in dem Speicher 144 und/oder einem Laufwerk (z.B. Laufwerk 156), wie nachstehend beschrieben, gespeichert und/oder anderweitig darauf zugegriffen werden.
Der Bus 150 kann jedes geeignete physikalische oder logische Mittel zur Verbindung von Computersystemen und -komponenten sein. Dazu gehören unter anderem direkte, fest verdrahtete Verbindungen, Glasfasertechnik, Infrarot und drahtlose Bustechnologien. Während des Betriebs wird das Programm 152 in dem Speicher 144 gespeichert und von dem Prozessor 142 ausgeführt.
Es wird erkannt werden, dass diese beispielhafte Ausführungsform zwar im Zusammenhang mit einem voll funktionsfähigen Computersystem beschrieben wird, der Fachmann jedoch erkennen wird, dass die Mechanismen der vorliegenden Offenbarung als Programmprodukt mit einer oder mehreren Arten von nicht-flüchtigen, computerlesbaren, signaltragenden Medien verteilt werden können, die zum Speichern des Programms und seiner Anweisungen und zur Durchführung seiner Verteilung verwendet werden, wie z.B. ein nicht-flüchtiges, computerlesbares Medium, das das Programm trägt und darin gespeicherte Computeranweisungen enthält, um einen Computerprozessor (wie den Prozessor 142) zu veranlassen, das Programm durchzuführen und auszuführen. Ein solches Programmprodukt kann eine Vielzahl von Formen annehmen, und die vorliegende Offenbarung gilt gleichermaßen unabhängig von der besonderen Art des computerlesbaren signaltragenden Mediums, das zur Durchführung der Verteilung verwendet wird. Beispiele für signaltragende Medien sind: beschreibbare Medien wie Disketten, Festplatten, Speicherkarten und optische Platten sowie Übertragungsmedien wie digitale und analoge Kommunikationsverbindungen. In bestimmten Ausführungsformen können auch Cloudbasierte Speicher und/oder andere Techniken verwendet werden. Es wird ebenfalls erkannt werden, dass sich das Computersystem der Steuerung 140 auch anderweitig von der in 1 dargestellten Ausführungsform unterscheiden kann, zum Beispiel dadurch, dass das Computersystem der Steuerung 140 mit einem oder mehreren entfernten Computersystemen und/oder anderen Steuersystemen gekoppelt sein oder diese anderweitig nutzen kann.
Die 2 und 3 zeigen zusammen ein Flussdiagramm eines Verfahrens 200 zum Erkenne, wenn ein Fahrer versucht, ein Fahrzeug in Bezug auf eine automatisierte Fahrfunktion zu täuschen, gemäß einer beispielhaften Ausführungsform. In verschiedenen Ausführungsformen kann das Verfahren 200 in Verbindung mit dem Fahrzeug 100 und dem Steuersystem 102 von 1 und dessen Komponenten implementiert werden.
Wie in 2 dargestellt, beginnt das Verfahren 200 in Schritt 202. In einer Ausführungsform beginnt das Verfahren 200, wenn ein Fahrer eine Spurenzentrierungsfunktion für ein Fahrzeug auswählt. In bestimmten Ausführungsformen kann das Verfahren 200 auch beginnen, wenn ein Fahr- oder Zündzyklus des Fahrzeugs beginnt, z.B. wenn ein Fahrer sich dem Fahrzeug 100 nähert oder einsteigt oder wenn der Fahrer das Fahrzeug und/oder eine Zündung dafür einschaltet (z.B. durch Drehen eines Schlüssels, Betätigen eines Schlüsselanhängers oder Startknopfes usw.). In einer Ausführungsform werden die Schritte des Verfahrens 200 kontinuierlich während des Betriebs des Fahrzeugs und/oder während des Betriebs der Spurenzentrierungsfunktion durchgeführt, wie vom Fahrer ausgewählt.
Sensordaten werden in Schritt 204 erfasst. In verschiedenen Ausführungsformen werden Sensordaten über jeden der Sensoren der Sensoranordnung 120 des Fahrzeugs von 1 erhalten. In bestimmten Ausführungsformen umfassen die Sensordaten von Schritt 204 Folgendes: (i) kapazitive Berührungssensordaten 206 von den Berührungssensoren 130 von 1 bezüglich des Eingriffs eines Fahrers in das Lenkrad 109 des Fahrzeugs 100 (z.B. ob eine oder beide der Hände des Fahrers am Lenkrad 109 sind; (ii) Lenksensordaten 208 von den Lenksensoren 132 von 1, beispielsweise von einer elektrischen Servolenkung (Engl.: Electric Power Steering, EPS) des Fahrzeugs 100, einschließlich eines vom Fahrer des Fahrzeugs 100 auf das Lenkrad 109 ausgeübten Drehmoments, einer Lenkwinkelmessung, bei der das Lenkrad 109 in Eingriff steht, und eines Steuerdrehmoments für die EPS; (iii) Steuersensordaten 208 von den Steuersensoren 134 von 1, einschließlich Steuerbefehlen, die vom Fahrer bei der Betätigung des Lenkrads 109, des Bremspedals 107 und/oder des Antriebssystems 110 (z.B. eines Gaspedals davon), und so weiter; und (iv) Wegsensordaten 212 des Fahrzeugs von den Wegsensoren 136 von 1 in Bezug auf einen Weg, eine Bewegung und einen Betrieb des Fahrzeugs, zum Beispiel einschließlich Fahrzeuggeschwindigkeit, Beschleunigung, Gierrate und so weiter. Darüber hinaus wird in verschiedenen Ausführungsformen auch eine Identifikation des Fahrers empfangen, zum Beispiel über eine Erkennung eines Handys, Mobiltelefons und/oder eines anderen Geräts, das dem Fahrer zugeordnet ist.
In verschiedenen Ausführungsformen werden die jeweiligen Eingaben aus den Sensordaten aus Schritt 204 dem Prozessor 142 von 1 zur Verarbeitung bereitgestellt. In verschiedenen Ausführungsformen umfassen die Eingaben zum Beispiel Folgendes: (i) Hands-On/Hands-Off-Erkennung 214 für das Lenkrad 109 von 1 auf der Grundlage der kapazitiven Berührungssensordaten 206; (ii) ein vom Fahrer aufgebrachtes Drehmoment 216 auf der Grundlage der Lenksensordaten 208; (iii) ein Steuerbefehl 218 vom Fahrer auf der Grundlage der Steuersensordaten 208; und (iv) die Gierrate 219 des Fahrzeugs (einschließlich „x“- und „y“-Komponenten für Quer- und Längsgierraten) auf der Grundlage der Wegsensoren 212 des Fahrzeugs. Darüber hinaus wird in verschiedenen Ausführungsformen auch eine Eingabe zur Identifizierung des Fahrers empfangen.
In verschiedenen Ausführungsformen wird eine Täuschungserkennung durchgeführt (Schritt 220). In verschiedenen Ausführungsformen wird die Täuschungserkennung durch den Prozessor 142 von 1 durchgeführt. Insbesondere stellt der Prozessor 142 in verschiedenen Ausführungsformen fest, ob der Fahrer das Steuersystem 102 des Fahrzeugs 100 täuscht oder austrickst, so dass es fälschlicherweise glaubt, dass der Fahrer das Lenkrad 109 des Fahrzeugs 100 betätigt (z.B. indem der Fahrer einen Gegenstand oder ein anderes Gewicht am Lenkrad 109 anbringt usw.). In verschiedenen Ausführungsformen trifft der Prozessor 142 diese Bestimmungen unter Verwendung der Sensordaten von den Wegsensoren 136 aus 1 und durch Ausführen eines Lernalgorithmus auf der Grundlage der Fahrgewohnheiten, des Fahrstils und der Tendenzen des Fahrers im Laufe der Zeit und in verschiedenen Ausführungsformen über verschiedene Zeiträume während verschiedener Fahrzeugfahrten (z.B. während verschiedener Zündzyklen für das Fahrzeug).
Unter Bezugnahme auf 3 wird ein Flussdiagramm in Bezug auf die Durchführung der Täuschungs-Bestimmen von Schritt 220 dargestellt. Zusätzliche Einzelheiten zu den Täuschungs-Bestimmungen von Schritt 220 und den dabei verwendeten Lernalgorithmus-Techniken sind in 3 dargestellt und werden weiter unten im Zusammenhang damit erläutert.
Wieder mit Bezug zu 2 resultieren die Täuschungs-Bestimmungen von Schritt 220 zu einem Täuschungs-Erkennungsprozentsatz 222 als Ergebnis von Schritt 220. In verschiedenen Ausführungsformen berechnet der Prozessor 142 von 1 den Täuschungs-Erkennungsprozentsatz 222 auf der Grundlage einer prozentualen Wahrscheinlichkeit, dass der Fahrer versucht, das Steuersystem 102 zu täuschen (z.B. durch Auflegen eines Gewichts auf das Lenkrad 109 o.Ä.), basierend auf der Verwendung der Sensordaten von Schritt 204 in Kombination mit dem Erlernen des Verhaltens des Fahrers (einschließlich Fahrgewohnheiten, Fahrstil und Tendenzen) im Laufe der Zeit.
In verschiedenen Ausführungsformen wird die automatisierte Fahrzeugsteuerung eingeleitet (Schritt 224). In verschiedenen Ausführungsformen liefert der Prozessor 142 von 1 Anweisungen zur Einleitung einer oder mehrerer automatisierter Fahrzeugsteuerungsfunktionen für das Fahrzeug 100. In bestimmten Ausführungsformen wird neben anderen möglichen automatisierten Fahrzeugsteuerungsfunktionen eine automatisierte Spurhalte- und/oder automatisierte Spurzentrierungsfunktion eingeleitet.
In verschiedenen Ausführungsformen wird bei der Einleitung der automatisierten Fahrzeugsteuerfunktionalität auch eine Eskalationsbestimmung in Bezug auf das Fahrerverhalten vorgenommen (Schritt 226). Insbesondere bestimmt der Prozessor 142 von 1 in verschiedenen Ausführungsformen, ob eine Eskalation auf der Grundlage der Täuschungserkennung und der Bestimmungen von Schritt 220 und in verschiedenen Ausführungsformen auf der Grundlage des Täuschungs-Erkennungsprozentsatzes 222 angemessen ist. Beispielsweise kann in bestimmten Ausführungsformen eine Entscheidung zur Einleitung eines Eskalationsaktionsprotokolls zur Sicherstellung der Aufmerksamkeit und/oder Beteiligung des Fahrers getroffen werden, wenn der Täuschungs-Erkennungsprozentsatz 222 einen vorbestimmten Schwellenwert überschreitet, der im Speicher 144 von 1 als ein gespeicherter Wert 157 gespeichert ist. In einer Ausführungsform kann ein solcher vorbestimmter Schwellenwert fünfzig Prozent (50%) betragen; dies kann jedoch in anderen Ausführungsformen variieren. In verschiedenen Ausführungsformen wird vom Prozessor 142 ein Warnbefehl 228 ausgegeben, wenn festgestellt wird, dass eine Täuschung durch den Fahrer wahrscheinlich ist (z.B. in bestimmten Ausführungsformen, wenn der Täuschungs-Erkennungsprozentsatz 222 den vorgegebenen Schwellenwert überschreitet).
In verschiedenen Ausführungsformen werden in Schritt 230 auch Eskalationsmaßnahmen eingeleitet, um sicherzustellen, dass der Fahrer zumindest ein vorgegebenes Maß an Wachsamkeit und/oder Beteiligung aufrechterhält. Insbesondere werden in verschiedenen Ausführungsformen eine oder mehrere Eskalationsmaßnahmen auf der Grundlage von Anweisungen des Prozessors 142 eingeleitet, wenn festgestellt wird, dass der Fahrer wahrscheinlich getäuscht hat (z.B. in bestimmten Ausführungsformen, wenn der Täuschungs-Erkennungsprozentsatz 222 den vorgegebenen Schwellenwert überschreitet). In bestimmten Ausführungsformen werden eine oder mehrere visuelle Meldungen 232 für den Fahrer bereitgestellt, z.B. die schriftliche Aufforderung an den Fahrer, „die Lenkung übernehmen“. In bestimmten Ausführungsformen können auch eine oder mehrere zusätzliche Warnungen 234 (z.B. eine oder mehrere akustische und/oder haptische Warnungen 234) ausgelöst werden (z.B. akustische Signaltöne und/oder Vibrieren des Fahrersitzes usw.).
In verschiedenen Ausführungsformen wird in Schritt 236 ein Fahrerfeedback eingeholt. In verschiedenen Ausführungsformen werden während des Schritts 236 zusätzliche Sensordaten von den Sensoren der Sensoranordnung 120 von 1 bezüglich der Reaktion des Fahrers auf die Eskalationsmaßnahmen von Schritt 230 erhalten. In bestimmten Ausführungsformen erhalten die Sensoren der Sensoranordnung 120 beispielsweise Eingaben 238 vom Fahrer hinsichtlich des Eingriffs (oder Wiedereingriffs) des Fahrers in das Lenkrad und so weiter. In einer solchen Ausführungsform werden einer oder mehrere Berührungssensoren 130 (z.B. ein oder mehrere kapazitive Berührungssensoren am oder gekoppelt mit dem Lenkrad) aus 1 zum Empfangen solcher Sensordaten/Eingaben verwendet. In verschiedenen Ausführungsformen kann eine weitere Eskalation erfolgen, wenn festgestellt wird, dass der Fahrer nicht ausreichend reagiert hat, um die Wachsamkeit und/oder Beteiligung des Fahrers zu belegen (z.B. wenn der Fahrer in einer Ausführungsform eine oder mehrere Hände nicht auf das Lenkrad gelegt hat). Beispielsweise kann in bestimmten Ausführungsformen die erste Warnung eine visuelle Benachrichtigung sein, eine zweite eskalierte Warnung (wenn der Fahrer nach einer ersten Zeitspanne immer noch nicht als aufmerksam gilt) kann eine akustische und/oder haptische Warnung beinhalten, und eine dritte Eskalation (wenn der Fahrer nach einer weiteren Zeitspanne immer noch nicht als aufmerksam gilt) kann die Deaktivierung der automatischen Fahrzeugsteuerung beinhalten (z.B. Deaktivierung der Funktion zur Erinnerung des Fahrzeugführers und/oder bis der Fahrer Wachsamkeit und/oder Beteiligung zeigt), und so weiter.
In verschiedenen Ausführungsformen wird in Schritt 240 bestimmt, ob das Verfahren fortgesetzt werden soll. In verschiedenen Ausführungsformen wird diese Bestimmung durch den Prozessor 142 von 1 dahingehend vorgenommen, ob ein aktueller Fahrzeugantrieb (z.B. ein aktueller Fahrzeugzündungszyklus) noch stattfindet und/oder ob die Spurzentrierungsfunktion und/oder eine andere automatisierte Funktion des Fahrzeugs, wie vom Fahrer ausgewählt, noch in Betrieb ist. In verschiedenen Ausführungsformen kehrt das Verfahren zu Schritt 204 zurück, wenn festgestellt wird, dass das Verfahren fortgesetzt werden soll (z.B. wenn die automatisierte Funktion noch in Betrieb ist), und die Sensordaten werden in einer neuen Iteration weiter erfasst. In verschiedenen Ausführungsformen wiederholen sich die Schritte 204-240 anschließend auf diese Weise in verschiedenen Iterationen, bis in einer Iteration von Schritt 240 festgestellt wird, dass das Verfahren abgeschlossen ist (z.B. dass eine aktuelle Fahrzeugfahrt beendet ist), woraufhin das Verfahren beendet wird (Schritt 242).
Unter Bezugnahme auf 3 wird ein Flussdiagramm mit einer detaillierteren Erläuterung von Schritt 220 (Täuschungsbestimmung) in Übereinstimmung mit einer beispielhaften Ausführungsform gezeigt. Wie in 3 dargestellt, werden in verschiedenen Ausführungsformen Eingaben 306 erhalten. In bestimmten Ausführungsformen werden die Eingaben 306 von einer elektrischen Servolenkung (EPS) 313 des Fahrzeugs 100 erhalten, die zum Beispiel dem Lenksystem 108 von 1 entspricht. In bestimmten Ausführungsformen entsprechen die Eingaben 306 den Sensordaten und den entsprechenden Eingaben von Schritt 204, wie oben im Zusammenhang mit 2 beschrieben. Darüber hinaus können die Eingaben 306 in bestimmten Ausführungsformen Ereigniseingaben (z.B. Kontakt) der Kamera und des Wahrnehmungssystems 307, Berührungssensoreingaben 308 (z.B. in Bezug auf das Lenkrad des Fahrzeugs), Drehmomentkondensatoreingaben 309 (z.B. einschließlich Änderungen des statischen Drehmomentverhältnisses), Steuerfehlereingaben 310 (z.B. entsprechend Messungen von Steuerfehlern gegenüber Fahrereingaben), Lageeingaben 311 (z.B. in Bezug auf eine Lage des Fahrers) und/oder eine beliebige Anzahl von anderen Eingaben 312 umfassen. Darüber hinaus wird in verschiedenen Ausführungsformen auch eine Identifikation des Fahrers empfangen, z.B. über die Erkennung eines Mobiltelefons, eines oder mehrerer Fahrerüberwachungssysteme und/oder anderer mit dem Fahrer verbundener Geräte.
In verschiedenen Ausführungsformen wird eine Zustandsklassifizierung durchgeführt (Schritt 314). In verschiedenen Ausführungsformen liefert das Verfahren 142 von 1 eine Klassifizierung verschiedener Straßen- und Umgebungsfaktoren, die das Fahrzeug 100 betreffen, auf der Grundlage von Feststellungen, die die Straßen- und Umgebungsfaktoren betreffen. In verschiedenen Ausführungsformen bezieht sich die Klassifizierung beispielsweise auf Aktionen des Fahrers (z.B. Berührung des Lenkrads durch den Fahrer, auf das Lenkrad ausgeübtes Drehmoment des Fahrers, Winkel, in dem der Fahrer das Lenkrad positioniert hat, Körperhaltung des Fahrers usw.), zusätzlich zu Fahrzeugparametern hinsichtlich der Bewegung des Fahrzeugs 100 (z.B, Geschwindigkeit, Quer- und Längsbeschleunigung, Gierrate usw.) sowie Fahrbahn- und Umgebungsfaktoren (z.B. ob die Fahrbahn gerade oder gekrümmt ist, ob sie relativ eben oder geneigt ist, ob es sich bei der Straße um eine Autobahn handelt oder nicht, Wetterbedingungen, Verkehrsbedingungen, erkannte Fahrzeuge oder andere Objekte auf oder neben der Fahrbahn usw.).
In verschiedenen Ausführungsformen wird die Klassifizierung der Zustände dazu verwendet, den Grad der Aufmerksamkeit des Fahrers zu bestimmen und etwas über den Fahrstil, die Tendenzen und die Gewohnheiten des Fahrers im Laufe der Zeit zu erfahren, um anschließend über die Zeit festzustellen, ob der Fahrer das Steuersystem 102 täuscht. In bestimmten Ausführungsformen wird die Aufmerksamkeit des Fahrers durch die folgende Gleichung dargestellt: $A_{i} = π (Q, S_{i})$
wobei „A_i“ eine Gesamtaufmerksamkeitsbewertung für den Fahrer darstellt, „π“ einen Regelalgorithmus (und/oder eine Funktion) zur Bestimmung der Gesamtaufmerksamkeitsbewertung unter Verwendung der Eingaben „Q“ und „s“ darstellt, wobei „Q“ die gelernten Wissensbewertungen für verschiedene Faktoren (z.B. jeweils auf der Grundlage spezifischer individueller Sensordatenwerte und des Zustands) durch das Lernverfahren darstellt (es kann auch vorausgefülltes Vorwissen enthalten), und wobei „s“ verschiedene Parameter der Zustandsklassifizierung von Schritt 314 darstellt.
In verschiedenen Ausführungsformen werden die individuellen Aufmerksamkeitswerte „a“ durch die folgende Gleichung charakterisiert: $A_{i} = [a 1, \dots, am]$
wobei „a₁“ für den niedrigsten möglichen Aufmerksamkeitswert steht, „a_m“ für den höchstmöglichen Aufmerksamkeitswert und so weiter.
In bestimmten Ausführungsformen können in Schritt 314 die Zustandsklassifizierungswerte „s“ gemäß der folgenden Gleichung dargestellt werden: $S_{i} = [Δ Q_{str,i}, τ_{D,i}, τ_{ctr,i}, S_{curv,i}, v_{x,i}]$
in der „S_i“ eine Klassifizierung für einen bestimmten Zustandsfaktor „i“ darstellt; „ΔQ_str,i“ eine Änderung der Ausgabe des kapazitiven Berührungssensors darstellt, „S_curv,i“ ein Maß für die Krümmung der Fahrbahn darstellt, auf der das Fahrzeug fährt, und „v_x,i“ eine Geschwindigkeit des Fahrzeugs darstellt. „τ_D,I“ ist ein Maß für das vom Fahrer auf das Lenkrad ausgeübte Drehmoment, „τ_ctr,I“ ist ein von dem automatisierten Fahrsystem angeforderter Drehmomentbefehl an die Lenkanlage.
In verschiedenen Ausführungsformen werden in den Schritten 316-320 die erwarteten Verhaltensweisen des Fahrers auf der Grundlage der Zustandsklassifikationen von Schritt 314 bestimmt. In verschiedenen Ausführungsformen bestimmt der Prozessor 142 von 1 während der Schritte 316-320 ein erwartetes Verhalten des Fahrers in Bezug auf den Eingriff des Fahrers in das Lenkrad (z.B. Halten des Lenkrads mit einem oder mehreren Fingern und/oder einer oder beiden Händen, ein auf das Lenkrad aufgebrachtes Drehmoment, den Lenkradwinkel und Änderungen aller der oben genannten Faktoren) auf der Grundlage der verschiedenen Faktoren der Zustandsklassifizierung von Schritt 314 (z.B., einschließlich Fahrzeugparametern bezüglich der Bewegung des Fahrzeugs 100 wie Geschwindigkeit, Quer- und Längsbeschleunigung und Gierraten usw.), zusätzlich zu zusätzlichen Faktoren bezüglich der Fahrbahn und der äußeren Umgebung des Fahrzeugs 100, wie z.B. ob die Fahrbahn gerade oder gekrümmt ist, ob die Fahrbahn relativ flach oder geneigt ist, ob die Straße eine Autobahn oder Schnellstraße darstellt oder nicht, Wetterbedingungen, Verkehrsbedingungen, erkannte Fahrzeuge oder andere Objekte auf oder in der Nähe der Fahrbahn usw.). Wenn der Fahrer beispielsweise auf eine bestimmte Art und Weise fährt (z.B. mit einer Hand oder mit zwei Händen und/oder mit einer bestimmten Anzahl von Fingern und/oder mit verschiedenen Fahrstilen oder verschiedenen Straßen und Umgebungsbedingungen), wird dies als Teil des Verfahrens 200 erfasst und umgesetzt.
In verschiedenen Ausführungsformen werden die erwarteten Fahrerverhaltensweisen auch unter Verwendung eines Verstärkungslernalgorithmus bestimmt, der vom Prozessor 142 von 1 ausgeführt wird und der eine Regelfunktion (Schritt 316), eine Aktionsfunktion (Schritt 318) und eine Belohnungsfunktion (Schritt 320) als Teil der Bestimmungen des erwarteten Fahrerverhaltens in den Schritten 316-320 umfasst. In verschiedenen Ausführungsformen liefern die Bestimmungen des erwarteten Fahrerverhaltens eine Ausgabe, die eine Belohnungsfunktion für das erwartete Fahrerverhalten in Übereinstimmung mit der folgenden Gleichung enthält: $R (a,s) = - k_1 | τ_{d} - τ_{c} | + k_2 * sgn (k_3 - | τ_{d} - τ_{c} |)$
wobei „R(A_i, S_i)“ die Belohnungsfunktion darstellt, die ausdrücklich quantifiziert, wie der Fahrer auf die Umgebung reagiert. Andere Formen dieser Gleichungen können geschrieben werden, um das Maß der Aufmerksamkeit des Fahrers zu quantifizieren, k_1, k_2, k_3>0 stehen für Designparameter, „sgn“ für die Vorzeichenfunktion.
In verschiedenen Ausführungsformen wird eine Täuschungs-Erkennungs-Wissensmatrix erstellt (Schritt 315). In verschiedenen Ausführungsformen erzeugt der Prozessor 142 von 1 die Täuschungs-Erkennungs-Wissensmatrix unter Verwendung der Zustandsklassifizierungen von Schritt 314 zusammen mit den Bestimmungen des erwarteten Fahrerverhaltens von Schritt 316-320 (einschließlich der Belohnungsfunktion und der Ergebnisse von Schritt 320). In verschiedenen Ausführungsformen verwendet der Prozessor 142 bei der Erstellung der Täuschungs-Erkennungs-Wissensmatrix auch Sensordaten über das Fahrerverhalten, einschließlich der Betätigung des Lenkrads durch den Fahrer (in bestimmten Ausführungsformen kann dies bereits in der Zustandsklassifizierung von Schritt 314 enthalten sein).
In verschiedenen Ausführungsformen nutzt der Prozessor 142 bei der Erstellung der Täuschungs-Erkennungs-Wissensmatrix auch Vorwissen, das in den unten direkt beschriebenen Schritten 302 und 304 gewonnen wurde. In bestimmten Ausführungsformen wird in Schritt 302 Vorwissen auf der Grundlage bekannter Anwendungsfälle gewonnen, z.B. auf der Grundlage durchschnittlicher oder standardmäßiger Fahreraktionen über eine Reihe verschiedener Fahrer (z.B. nicht auf das Fahrzeug 100 bezogen), entweder in Form von allgemeinen oder Basiswerten oder zugeschnitten auf Situationen, die denen in der Zustandsklassifizierung von Schritt 314 ähneln. In bestimmten Ausführungsformen wird während des Schritts 304 zusätzliches Vorwissen in Bezug auf das frühere Verhalten des aktuellen Fahrers, der das Fahrzeug 100 gerade fährt, eingeholt (z.B. einschließlich früherer Fälle und Situationen, in denen der aktuelle Fahrer versucht haben könnte, das System zu täuschen, usw.). Darüber hinaus können in bestimmten Ausführungsformen auch allgemeine Kriterien und/oder Hinweise auf Fahrer-Täuschung aus einer gespeicherten Datenbank abgerufen werden, z.B. in Bezug auf erwartete Schwankungsniveaus des Kontakts eines Fahrers mit dem Lenkrad und/oder des auf das Lenkrad ausgeübten Drehmoments im Allgemeinen, basierend darauf, ob der Fahrer das Lenkrad tatsächlich mit seiner Hand berührt, im Gegensatz zu einer „Täuschungs“-Aktivität, bei der ein festes Gewicht oder ein anderes Objekt am Lenkrad angebracht ist (z.B. kann eine größere Variabilität des Kontakts und/oder Drehmoments erwartet werden, wenn der Fahrer das Lenkrad tatsächlich berührt, usw.). In bestimmten Ausführungsformen können die Schritte 302 und 304 „offline“ durchgeführt werden (z.B. vor den anderen Schritten des Verfahrens 200 und/oder vor dem aktuellen Fahrzeugfahrer und/oder vor der Ausführung der aktuellen Iteration des Verfahrens 200).
In verschiedenen Ausführungsformen wird die Täuschungs-Erkennungs-Wissensmatrix über den Prozessor 142 von 1 unter Verwendung von Computerprozessor-implementiertem maschinellem Lernen, einschließlich Deep Reinforcement Learning, einschließlich auf der Grundlage des oben beschriebenen Schritts, erzeugt. In verschiedenen Ausführungsformen wird die Täuschungs-Erkennungs-Wissensmatrix in dem Speicher 144 von 1 gespeichert, insbesondere als Matrix 155, wie in 1 dargestellt. In verschiedenen Ausführungsformen wird die Täuschungs-Erkennungs-Wissensmatrix in aktuellen und nachfolgenden Iterationen des Verfahrens 200 (z.B. einschließlich aktueller und nachfolgender Fahrzeugfahrten) verwendet, um zu bestimmen, ob ein Fahrer versucht, das Steuersystem 102 in Bezug auf die automatisierte Funktionalität für das Fahrzeug 100 zu täuschen, beispielsweise gemäß der folgenden „Q-Matrix“, die unten bereitgestellt wird: $Q = \begin{matrix} a_{1} \\ ⋮ \\ a_{m} \end{matrix} \begin{matrix} \begin{matrix} s_{1} & \dots & s_{n} \end{matrix} \\ [\begin{matrix} Q_{11} & \dots & Q_{n 1} \\ ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ Q_{1 m} & \dots & Q_{n m} \end{matrix}] \end{matrix}$
In verschiedenen Ausführungsformen wird die Täuschungs-Erkennungs-Wissensmatrix verwendet, um festzustellen, ob der aktuelle Fahrer versucht, das Steuersystem zu täuschen (Schritt 322). In verschiedenen Ausführungsformen vergleicht der Prozessor 142 von 1 die Sensordaten und die Zustandsklassifizierung von 307-314 mit der Täuschungs-Erkennungs-Wissensmatrix von Schritt 320, um festzustellen, ob der Fahrer versucht, das Steuersystem 102 von 1 zu manipulieren.
In verschiedenen Ausführungsformen weist der Prozessor 142 eine Wahrscheinlichkeit oder einen Prozentsatz der Wahrscheinlichkeit zu, dass der Fahrer vermutlich versucht, das Steuersystem 102 zu täuschen (z.B. durch Ablegen eines Gewichts oder eines anderen Objekts auf dem Lenkrad usw.), und zwar auf der Grundlage der aktuellen Sensordaten und Klassifizierungen im Vergleich zur Täuschungs-Erkennungs-Wissensmatrix. Dementsprechend basiert die Wahrscheinlichkeit oder prozentuale Wahrscheinlichkeit in verschiedenen Ausführungsformen auf einem Vergleich des aktuellen Verhaltens des Fahrers mit dem erwarteten Verhalten des Fahrers und dem tatsächlichen Verhalten des Fahrers in der Vergangenheit unter ähnlichen Umständen (z.B. unter ähnlichen Fahrbahnbedingungen und äußeren Bedingungen usw.).
Wenn beispielsweise ein bestimmter Fahrer im Allgemeinen ein bestimmtes Drehmoment auf das Lenkrad ausübt und/oder im Allgemeinen die Handpositionen und/oder das auf das Lenkrad ausgeübte Drehmoment unter bestimmten Umständen ändert (und/oder wenn andere Fahrer dies unter ähnlichen Umständen getan haben), dies aber in Zukunft unter ähnlichen Umständen nicht mehr tut, dann kann man davon ausgehen, dass der Fahrer nicht versucht, das System zu täuschen. Wenn der Fahrer derzeit ein Verhalten an den Tag legt, das zuvor mit Fahrer-Täuschung in Verbindung gebracht wurde (z.B. durch den aktuellen Fahrer und/oder andere Fahrer), kann dies ebenfalls zu der Schlussfolgerung führen, dass der Fahrer möglicherweise versucht, das System zu täuschen usw.
In verschiedenen Ausführungsformen werden die Täuschungsbestimmungen von Schritt 322 (einschließlich der damit verbundenen Wahrscheinlichkeit und/oder des Täuschungs-Erkennungsprozentsatzes) in den Schritten 220-224 von 2 und als Teil des Täuschungs-Erkennungsprozentsatzes 222 von 2 verwendet, wie oben im Zusammenhang mit 2 beschrieben.
In verschiedenen Ausführungsformen können diese Feststellungen aus Schritt 322 auch verwendet werden, um die Schwellenwerte für Eskalationsmaßnahmen für den Fahrer in Bezug auf Täuschungen durch den Fahrer anzupassen (Schritt 324). Wenn zum Beispiel ein bestimmter Fahrer eine Historie von Täuschungsversuchen entwickelt, dann können Eskalationsmaßnahmen für die automatisierte Fahrzeugsteuerungsfunktion (z.B. wie oben in Verbindung mit den Schritten 224-236 von 2 beschrieben) implementiert und/oder schneller eskaliert werden, und so weiter. In verschiedenen Ausführungsformen können die angepassten Schwellenwerte von Schritt 324 in zukünftigen Iterationen der Schritte von 3 sowie in aktuellen und zukünftigen Iterationen der Schritte 222-336 von 2 verwendet werden.
Darüber hinaus werden in verschiedenen Ausführungsformen die Ergebnisse der Fahrer-Täuschungsbestimmungen mit einer bestimmten Identifizierung des Fahrers (Schritt 326) sowie mit einer oder mehreren zusätzlichen Bewertungen der Aufmerksamkeit des Fahrers (Schritt 328), des Fahrstils (Schritt 330) und der Eskalationskonfigurationen (Schritt 332) für den jeweiligen Fahrer sowie mit der Anpassung der automatisierten Fahrsteuerung zur sicheren Steuerung des Fahrzeugs verknüpft. In verschiedenen Ausführungsformen können diese Anpassungen den oben beschriebenen ähnlich sein und auch in die Täuschungs-Erkennungs-Wissensmatrix in Schritt 315 und die Fahrer-Täuschungsbestimmungen in Schritt 322 sowie in andere Schritte des Verfahrens 200, wie in den 2 und 3 dargestellt, einbezogen werden.
Die 4 und 5 zeigen beispielhafte Implementierungen des Verfahrens 200 der 2 und 3 in Übereinstimmung mit beispielhaften Ausführungsformen. Insbesondere: (i) 4 zeigt eine erste Darstellung, in der das Verfahren 200 in Verbindung mit einem ersten Fahrer implementiert ist, der nicht versucht, das System zu täuschen; während (ii) 5 eine zweite Darstellung zeigt, in der das Verfahren 200 in Verbindung mit einem zweiten Fahrer implementiert ist, der versucht, das System zu täuschen.
In Bezug auf die erste Implementierung von 4 wird eine erste grafische Darstellung bereitgestellt, die eine „x“-Achse 401 umfasst, die die Zeit darstellt (z.B. in Sekunden oder Millisekunden, in bestimmten Ausführungsformen), und die ferner eine „y“-Achse 402 umfasst, die die Wahrscheinlichkeit der Täuschung durch den Fahrer darstellt (z.B. in Prozent, in bestimmten Ausführungsformen). Wie in 4 dargestellt, wird in dieser speziellen Implementierung eine Lernphase 410 zum Aufbau von Informationen über das Fahrverhalten des Fahrers des Fahrzeugs 100 verwendet. Wie ebenfalls in 4 dargestellt, wird in dieser speziellen Ausführungsform während einer Implementierungsphase 420, die auf die Lernphase 410 folgt, festgestellt, dass Täuschung nicht wahrscheinlich ist (z.B. weil das Verhalten des Fahrers mit dem früheren Fahrerverhalten übereinstimmt, bei dem Täuschung nicht offensichtlich war).
In Bezug auf die zweite erste Implementierung von 5 wird eine zweite grafische Darstellung bereitgestellt, die eine „x“-Achse 501 umfasst, die die Zeit darstellt (z.B. in Sekunden oder Millisekunden, in bestimmten Ausführungsformen), und die ferner eine „y“-Achse 502 umfasst, die die Wahrscheinlichkeit der Täuschung durch den Fahrer darstellt (z.B. in Prozentangaben, in bestimmten Ausführungsformen). Wie in 5 dargestellt, wird in dieser speziellen Implementierung eine Lernphase 510 zum Aufbau von Informationen über das Fahrverhalten des Fahrers des Fahrzeugs 100 verwendet. Wie ebenfalls in 5 dargestellt, wird in dieser speziellen Ausführungsform während der Implementierungsphasen 515 und 520, die auf die Lernphase 510 folgen, festgestellt, dass eine Täuschung nicht wahrscheinlich ist (z.B. weil das Verhalten des Fahrers entweder (a) nicht mit dem früheren Fahrerverhalten übereinstimmt, bei dem eine Täuschung nicht offensichtlich war, oder (b) mit dem früheren Fahrerverhalten übereinstimmt, bei dem eine Täuschung offensichtlich war). Wie in 5 dargestellt, können die Implementierungsphasen in verschiedenen Ausführungsformen in Situationen, in denen eine Täuschung erkannt wird, einen anfänglichen Teil (515), in dem eine Täuschung zunächst vermutet wird, und einen nachfolgenden Teil (520), in dem die Täuschung bestätigt wird, umfassen.
Dementsprechend werden Verfahren, Systeme und Fahrzeuge bereitgestellt, mit denen festgestellt werden kann, ob ein Fahrer versucht, ein Fahrzeugsystem in Bezug auf die automatisierte Fahrzeugsteuerung zu täuschen oder auszutricksen. In verschiedenen Ausführungsformen werden Computerlernalgorithmen verwendet, um Wissen über das Fahrverhalten des aktuellen Fahrers (und in bestimmten Ausführungsformen auch anderer Fahrer) unter verschiedenen Bedingungen aufzubauen, und es wird eine Täuschungs-Erkennungs-Wissensmatrix erzeugt. In verschiedenen Ausführungsformen werden Sensordaten verwendet, um eine Klassifizierung der aktuellen Zustände des Fahrzeugs, der Fahrbahn und der Umgebung in Bezug auf die aktuelle Fahrt des Fahrzeugs zu erstellen, und die Sensordaten (und die damit verbundenen Klassifizierungen und Feststellungen) werden in Kombination mit der Täuschungs-Erkennungs-Wissensmatrix verwendet, um festzustellen, wann der Fahrer versucht, das System in Bezug auf die automatisierte Fahrzeugsteuerungsfunktion zu täuschen. In verschiedenen Ausführungsformen führt das Fahrzeugsteuersystem eine oder mehrere Eskalationsmaßnahmen und/oder Protokolle durch, wenn festgestellt wird, dass der Fahrer wahrscheinlich eine Täuschung betreibt, um sicherzustellen, dass der Fahrer ein erforderliches Maß an Aufmerksamkeit aufrechterhält.
Daher können in verschiedenen Ausführungsformen die offenbarten Systeme, Fahrzeuge und Verfahren intelligent erkennen und quantifizieren, ob ein Fahrer das System täuscht. Darüber hinaus sind die offenbarten Systeme, Fahrzeuge und Verfahren auf den jeweiligen Fahrer zugeschnitten. In verschiedenen Ausführungsformen wird z.B. erfasst und umgesetzt, wenn der Fahrer normalerweise auf eine bestimmte Art und Weise fährt (z.B. mit einer Hand gegenüber zwei Händen und/oder mit einer bestimmten Anzahl von Fingern und/oder mit verschiedenen Fahrstilen und -eigenschaften oder unterschiedlichen Straßen und Umgebungsbedingungen). In verschiedenen Ausführungsformen bieten die offenbarten Systeme, Fahrzeuge und Verfahren eine systematische, von einem Computerprozessor implementierte mathematische Lösung zum Erlernen des Fahrstils für verschiedene Fahrer und verschiedene Fahrbedingungen, zur Analyse der Art und Weise, wie der Fahrer das Fahrzeug voraussichtlich bedienen wird, und zur Verwendung dieser Informationen in Kombination mit Echtzeit-Sensordaten bei der Bewertung der Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmter Fahrer versucht, das automatische Fahrzeugsteuerungssystem unter bestimmten Bedingungen und Umgebungen zu täuschen.
Es wird erkannt werden, dass die Systeme, Fahrzeuge und Verfahren von den in den Abbildungen dargestellten und hierin beschriebenen abweichen können. Zum Beispiel können das Fahrzeug 100 von 1, sein Steuersystem 102 und/oder seine Komponenten von 1 in verschiedenen Ausführungsformen variieren. Es wird ebenfalls erkannt werden, dass sich die Schritte des Verfahrens 200 von den in 2 und 3 dargestellten unterscheiden können und/oder dass verschiedene Schritte des Verfahrens 200 gleichzeitig und/oder in einer anderen Reihenfolge als der in 2 und 3 dargestellten ablaufen können. Es wird ebenfalls erkannt werden, dass sich die Ausführungen in den 4 und 5 in verschiedenen Ausführungsformen unterscheiden können.
Obwohl in der vorangegangenen detaillierten Beschreibung mindestens eine beispielhafte Ausführungsform vorgestellt wurde, sollte erkannt werden, dass es eine Vielzahl von Varianten gibt. Es sollte auch erkannt werden, dass die beispielhafte Ausführungsform oder die beispielhaften Ausführungsformen nur Beispiele sind und nicht dazu gedacht sind, den Umfang, die Anwendbarkeit oder die Konfiguration der Offenbarung in irgendeiner Weise zu begrenzen. Vielmehr soll die vorstehende detaillierte Beschreibung dem Fachmann einen praktischen Leitfaden für die Umsetzung der beispielhaften Ausführungsform oder der beispielhaften Ausführungsformen an die Hand geben. Es versteht sich, dass verschiedene Änderungen in der Funktion und Anordnung der Elemente vorgenommen werden können, ohne dass der Umfang der Offenbarung, wie er in den beigefügten Ansprüchen und deren gesetzlichen Entsprechungen dargelegt ist, verlassen wird.

Claims

Verfahren, umfassend: Erhalten von Sensordaten über einen oder mehrere Sensoren eines Fahrzeugs; Bestimmen, über einen Prozessor des Fahrzeugs, eines Fahrstils eines Fahrers des Fahrzeugs, basierend auf der Verwendung der Sensordaten über eine Vielzahl von Zeiträumen; und Bestimmen, über den Prozessor, eines Hinweises, ob der Fahrer versucht, ein Kontrollsystem des Fahrzeugs in Bezug auf eine oder mehrere automatisierte Funktionen des Fahrzeugs zu täuschen, basierend auf den Sensordaten und dem Fahrstil.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Fahrstil durch Verstärkungslernen bestimmt wird, das von dem Prozessor unter Verwendung von Sensordaten durchgeführt wird, die über eine Vielzahl von verschiedenen Zündzyklen für das Fahrzeug unter einer Vielzahl von verschiedenen Bedingungen einer Fahrbahn und der das Fahrzeug umgebenden äußeren Umgebung erhalten werden.
Verfahren nach Anspruch 2, ferner umfassend: Erzeugen, über den Prozessor, einer Täuschungs-Erkennungs-Wissensmatrix unter Verwendung der Sensordaten, die über die Vielzahl verschiedener Zündzyklen für das Fahrzeug unter der Vielzahl verschiedener Bedingungen der Fahrbahn und der das Fahrzeug umgebenden äußeren Umgebung erhalten wurden, und unter Einbeziehung des Fahrstils und des erwarteten Fahrerverhaltens unter der Vielzahl verschiedener Bedingungen.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei die Täuschungs-Erkennungs-Wissensmatrix von dem Prozessor ferner auf der Grundlage der Kenntnis des Verhaltens zusätzlicher Fahrer unter Bedingungen, die der Vielzahl unterschiedlicher Bedingungen ähnlich sind, erzeugt wird.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei der Hinweis, ob der Fahrer versucht, das Kontrollsystem zu täuschen, vom Prozessor unter Verwendung der Täuschungs-Erkennungs-Wissensmatrix in Kombination mit aktuellen Werten der Sensordaten bestimmt wird.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Sensordaten repräsentativ für einen Eingriff des Fahrers in ein Lenkrad des Fahrzeugs sind.
Verfahren nach Anspruch 6, wobei: die Sensordaten kapazitive Sensordaten von einem oder mehreren kapazitiven Sensoren des Fahrzeugs in Bezug auf den Kontakt des Fahrers mit dem Lenkrad des Fahrzeugs enthalten; das Bestimmen des Fahrstils durch den Prozessor unter Verwendung der Daten des kapazitiven Sensors erfolgt; und das Bestimmen des Hinweises, ob der Fahrer versucht, das Kontrollsystem des Fahrzeugs in Bezug auf die eine oder mehrere automatisierte Funktionen des Fahrzeugs zu manipulieren, auf den kapazitiven Sensordaten und dem Stil des Fahrers basiert.
Verfahren nach Anspruch 6, wobei: die Sensordaten Drehmomentsensordaten von einem oder mehreren Drehmomentsensoren des Fahrzeugs bezüglich des Kontakts des Fahrers mit dem Lenkrad des Fahrzeugs beinhalten; das Bestimmen des Fahrstils durch den Prozessor unter Verwendung der Drehmomentsensordaten erfolgt; und das Bestimmen des Hinweises, ob der Fahrer versucht, das Kontrollsystem des Fahrzeugs in Bezug auf die eine oder mehrere automatisierte Funktionen des Fahrzeugs zu täuschen, auf den Drehmomentsensordaten und dem Fahrstil des Fahrers basiert.
Verfahren nach Anspruch 6, wobei: die Sensordaten Lenkwinkelsensordaten von einem oder mehreren Lenkwinkelsensoren des Fahrzeugs bezüglich eines Lenkwinkels des Fahrzeugs beinhalten; den Kontakt des Fahrers mit dem Lenkrad des Fahrzeugs; das Bestimmen des Fahrstils durch den Prozessor unter Verwendung der Lenkwinkelsensordaten vorgenommen wird; und das Bestimmen des Hinweises, ob der Fahrer versucht, das Steuersystem des Fahrzeugs in Bezug auf die eine oder mehrere automatisierte Funktionen des Fahrzeugs zu täuschen, auf den Lenkwinkelsensordaten und dem Fahrstil des Fahrers basiert.
Ein Fahrzeug, umfassend: eine Karosserie; und ein Steuersystem zum Steuern eines oder mehrerer automatisierter Steuersysteme für die Bewegung des Fahrzeugs, einschließlich seiner Karosserie, wobei das Steuersystem umfasst: einen oder mehrere Sensoren, die konfiguriert sind, Sensordaten für das Fahrzeug zu erhalten; und einen Prozessor, der konfiguriert ist, zumindest zu ermöglichen: das Bestimmen eines Fahrstils eines Fahrers des Fahrzeugs auf der Grundlage der Verwendung der Sensordaten über eine Vielzahl von Zeitspannen; und das Bestimmen eines Hinweises darauf, ob der Fahrer versucht, das Kontrollsystem in Bezug auf ein oder mehrere automatisierte Funktionen des Fahrzeugs zu täuschen, basierend auf den Sensordaten und dem Fahrstil des Fahrers.