DE112016006689T5

DE112016006689T5 - Verarbeitungssystem für Grätschsitz-Fahrzeug

Info

Publication number: DE112016006689T5
Application number: DE112016006689.9T
Authority: DE
Inventors: Masanori Kinuhata; Masayuki Enomoto; Hiroshi Ishii
Original assignee: Kawasaki Heavy Industries Ltd; Kawasaki Jukogyo KK
Current assignee: Kawasaki Motors Ltd Akashi Shi Jp
Priority date: 2016-03-30
Filing date: 2016-03-30
Publication date: 2018-12-20
Also published as: JPWO2017168465A1; US20190118887A1; JP6737875B2; WO2017168465A1; US10773764B2

Abstract

Ein Verarbeitungssystem für ein Grätschsitz-Fahrzeug weist einen Eingabeabschnitt, der eine Information in Bezug auf eine Reaktion eines Fahrers empfangt; einen Prozessorabschnitt, der basierend auf der Information in Bezug auf die Reaktion des Fahrers, die von dem Eingabeabschnitt eingegeben wird, einen Reaktionstrend des Fahrers lernt, und basierend auf einem Lerninhalt des Reaktionstrends des Fahrers eine auszugebende Information erzeugt; und einen Ausgabeabschnitt, der die von dem Prozessorabschnitt erzeugte Information überträgt, auf.

Description

TECHNISCHES GEBIET
Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verarbeitungssystem für ein (zur Verwendung mit einem) Grätschsitz-Fahrzeug.
ALLGEMEINER STAND DER TECHNIK
In einem Beispiel eines Grätschsitz-Fahrzeugs ist ein fahrzeuginternes System wie ein fahrzeuginternes GPS-System, das einen Betrieb als Reaktion auf einen Sprachbefehl durchführt, in diesem Grätschsitz-Fahrzeug ausgestattet (siehe z. B. Patentliteratur 1).
PATENTLITERATUR
Patentliteratur 1: Japanische offengelegte Patentanmeldung Veröffentlichungsnr. 2002-264874
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
TECHNISCHES PROBLEM
In der in der Patentliteratur 1 offenbarten Ausgestaltung ist es notwendig, jedes Mal einen Sprachbefehl einzugeben, und ein Betrieb kann zuweilen mühsam sein. Außerdem ist es zuweilen für einen Fahrer schwierig, Fahrzeuginformationen zu einem angemessenen Zeitpunkt zu erhalten.
Im Hinblick auf das Obige ist es eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, einem Fahrer zu ermöglichen, von dem Fahrer des Grätschsitz-Fahrzeugs gewünschte Informationen einfach zu erkennen.
LÖSUNG DES PROBLEMS
Gemäß einem Aspekt der vorliegenden Erfindung weist ein Verarbeitungssystem für ein Grätschsitz-Fahrzeug einen Eingabeabschnitt, der eine Information in Bezug auf eine Reaktion eines Fahrers empfängt; einen Prozessorabschnitt, der basierend auf der Information in Bezug auf der Reaktion des Fahrers, die von dem Eingabeabschnitt eingegeben wird, einen Reaktionstrend des Fahrers lernt, und basierend auf einem Lerninhalt des Reaktionstrends des Fahrers eine auszugebende Information erzeugt; und einen Ausgabeabschnitt, der die von dem Prozessorabschnitt erzeugte Information überträgt, auf.
Gemäß dieser Ausgestaltung kann, da der Prozessorabschnitt den Reaktionstrend des Fahrers basierend auf der Information in Bezug auf die Reaktion des Fahrers lernt, der Lerninhalt, der von dem Prozessorabschnitt erhalten wird, studiert werden. Dies macht es möglich, die Informationen basierend auf dem Reaktionstrend des Fahrers zu erzeugen und die Informationen zu einem von dem Fahrer gewünschten Zeitpunkt zu übertragen. Zum Beispiel kann die Ausgabe der Information, die von dem Fahrer nicht gewünscht wird, reduziert werden, und der Fahrer kann die Information zu einem angemessenen Zeitpunkt erhalten. Der Fahrer kann sich leicht auf den Fahrbetrieb konzentrieren. Da der Lerninhalt studiert wird, kann die von dem Fahrer gewünschte Information leicht übertragen werden.
Im oben beschriebenen Aspekt kann die Information in Bezug auf die Reaktion des Fahrers Information betreffend darüber aufweisen, ob die von dem Ausgabeabschnitt übertragene Information gut ist oder nicht.
Gemäß dieser Ausgestaltung kann der Prozessorabschnitt die Information in Bezug auf die Reaktion des Fahrers lernen, ob die Information, die durch den Ausgabeabschnitt übertragen wird, gut ist oder nicht. Daher kann der Lerninhalt, der durch den Prozessorabschnitt erhalten wird, besser studiert werden.
In dem oben beschriebenen Aspekt kann der Eingabeabschnitt die Information in Bezug auf die Reaktion des Fahrers von einer Betriebsvorrichtung empfangen, die in einer Fahrzeugkarosserie montiert ist und durch den Fahrer während des Fahrens des Grätschsitz-Fahrzeugs betrieben werden kann.
Da gemäß dieser Ausgestaltung der Eingabeabschnitt die Information in Bezug auf die Reaktion des Fahrers von der Betriebsvorrichtung empfängt, die von dem Fahrer betrieben werden kann, während der Fahrer das Grätschsitz-Fahrzeug fährt, wird es möglich, die Information in Bezug auf die Reaktion des Fahrers an den Prozessorabschnitt mit einer höheren Genauigkeit zu übertragen als in dem Fall, in dem die Reaktion des Fahrers als ein Sprachsignal empfangen wird.
In dem oben beschriebenen Aspekt kann der Eingabeabschnitt ferner Informationen in Bezug auf den Fahrzeugzustand empfangen, der durch einen Detektor detektiert wird, der in der Fahrzeugkarosserie montiert ist, und der Prozessorabschnitt kann den Reaktionstrend des Fahrers und den Fahrzeugzustand lernen und die auszugebende Information basierend auf dem Lerninhalt des Reaktionstrends des Fahrers und dem Lerninhalt des Fahrzeugzustands erzeugen.
Gemäß dieser Ausgestaltung kann der Prozessorabschnitt die Information in Bezug auf den Fahrzeugzustand in dem Lerninhalt zusätzlich zu der Information in Bezug auf die Reaktion des Fahrers widerspiegeln. Dies ermöglicht dem Prozessorabschnitt, den Zeitpunkt einzustellen, an dem der Ausgabeabschnitt die Information zum Beispiel basierend auf dem Fahrzeugzustand überträgt.
In dem oben beschriebenen Aspekt können der Eingabeabschnitt und der Prozessorabschnitt außerhalb der Fahrzeugkarosserie angeordnet sein, und das Verarbeitungssystem kann ferner einen drahtlosen Kommunikationsabschnitt aufweisen, der drahtlos die Information in Bezug auf den Fahrzeugzustand, der von dem Detektor detektiert wird, an den Eingabeabschnitt überträgt, und der drahtlose Kommunikationsabschnitt kann in der Fahrzeugkarosserie montiert sein.
Gemäß dieser Ausgestaltung kann der Eingabeabschnitt, der drahtlos die Information in Bezug auf den Fahrzeugzustand an den drahtlosen Kommunikationsabschnitt kommuniziert, daher die Information in Bezug auf die Reaktion des Fahrers in den Prozessorabschnitt eingeben, der außerhalb der Fahrzeugkarosserie zusammen mit dem Eingabeabschnitt angeordnet ist. Deswegen kann im Vergleich zu einem Fall, in dem der Prozessorabschnitt in der Fahrzeugkarosserie montiert ist, die für den Eingabeabschnitt und den Prozessorabschnitt erforderliche Widerstandsfähigkeit reduziert werden und die Herstellungskosten des Eingabeabschnitts und des Prozessorabschnitts können reduziert werden.
In dem oben beschriebenen Aspekt kann der Prozessorabschnitt ein Server sein, der an einem Ort bereitgestellt ist, der von der Fahrzeugkarosserie und dem Fahrer entfernt ist, und der Eingabeabschnitt kann von dem Fahrer getragen werden und drahtlos mit dem Prozessorabschnitt und dem Detektor kommunizieren.
Gemäß dieser Ausgestaltung können im Vergleich zu einem Fall, in dem der Eingabeabschnitt und der Prozessorabschnitt in der Fahrzeugkarosserie montiert sind, die für den Eingabeabschnitt und den Prozessorabschnitt erforderliche Widerstandsfähigkeit reduziert werden und die Herstellungskosten des Eingabeabschnitts und des Prozessorabschnitts reduziert werden.
In dem oben beschriebenen Aspekt kann der Prozessorabschnitt die auszugebende Information als ein Sprachsignal erzeugen, der Ausgabeabschnitt kann von dem Fahrer getragen werden und drahtlos das Sprachsignal zwischen dem Prozessorabschnitt und einem Mikrofon und einem Lautsprecher kommunizieren, die an einem Helm bereitgestellt sind, der von dem Fahrer getragen wird.
Gemäß dieser Ausgestaltung überträgt der Ausgabeabschnitt drahtlos die Information in Form des Sprachsignals an das Mikrofon und den Lautsprecher, die an dem Helm bereitgestellt sind, der von dem Fahrer getragen wird. Dies ermöglicht es dem Fahrer, die Information zu erkennen, ohne die Augen des Fahrers auf dem Grätschsitz-Fahrzeug zu bewegen, wenn eine Fahrbelastung für den Fahrer während des Fahrens hoch ist. Da der Ausgabeabschnitt von dem Fahrer getragen wird, kann die für den Ausgabeabschnitt erforderliche Widerstandsfähigkeit reduziert werden, und die Herstellungskosten des Ausgabeabschnitts können reduziert werden.
In dem oben beschriebenen Aspekt kann der Prozessorabschnitt den Reaktionstrend des Fahrers lernen, so dass der Reaktionstrend des Fahrers einer Identifikationsinformation entspricht, die für jedes der Grätschsitz-Fahrzeuge eingestellt ist.
Gemäß dieser Ausgestaltung kann in einem Fall, in dem dieselbe Person mehrere Fahrzeuge besitzt, der Prozessorabschnitt des Verarbeitungssystems den Lerninhalt erhalten, der zwischen den Fahrzeugen unterschiedlich gemacht ist. Dies ermöglicht dem Fahrer, die von dem Fahrer gewünschte Information in jedem der mehreren Fahrzeuge zu erkennen.
VORTEILHAFTE WIRKUNGEN DER ERFINDUNG
Gemäß der vorliegenden Erfindung kann der Fahrer die Information, die von dem Fahrer des Grätschsitz-Fahrzeugs gewünscht wird, leicht erkennen.
Figurenliste

1 ist ein Blockdiagramm eines Verarbeitungssystems für ein (zur Verwendung mit einem) Grätschsitz-Fahrzeug gemäß Ausführungsform 1.
2 ist eine konzeptionelle Ansicht, welche die Ausgestaltung des Verarbeitungssystems für das Grätschsitz-Fahrzeug aus 1 zeigt.
3 ist ein Flussdiagramm, das Betriebsabläufe zeigt, die durchgeführt werden, bis die Sprachinformation zu einem mobilen Informationsendgerät in einem Cloud-Server aus 1 übertragen (gesendet) wird.
4 ist ein Flussdiagramm, das ein Beispiel eines Lernalgorithmus in einem Lernabschnitt aus 1 zeigt.
5 ist eine Ansicht eines Verarbeitungssystems für ein (zur Verwendung mit einem) Grätschsitz-Fahrzeug gemäß Ausführungsform 2, die 1 entspricht.
6 ist eine Ansicht eines Verarbeitungssystems für ein (zur Verwendung mit einem) Grätschsitz-Fahrzeug gemäß Ausführungsform 3, die 1 entspricht.

BESCHREIBUNG DER AUSFÜHRUNGSFORMEN
Nachstehend werden Ausführungsformen mit Bezug auf die Zeichnungen beschrieben. In den Zeichnungen sind gleiche oder entsprechende Komponenten (Bestandteile) mit den gleichen Bezugszeichen versehen und werden nicht wiederholt beschrieben.
(Ausführungsform 1)
1 ist Blockdiagramm eines Verarbeitungssystems 1 für ein (zur Verwendung mit einem) Grätschsitz-Fahrzeug gemäß Ausführungsform 1 (das im Folgenden als das Verarbeitungssystem 1 bezeichnet wird). 2 ist eine konzeptionelle Ansicht, welche die Ausgestaltung des Verarbeitungssystems 1 aus 1 zeigt. Nachstehend wird ein Motorrad als ein Beispiel eines Grätschsitz-Fahrzeugs 10 beschrieben. Wie in 1 und 2 gezeigt, ist ein Motorrad 10 zum Beispiel ein Motorrad eines Straßensporttyps. Die Ausgestaltung des Verarbeitungssystems 1 ist die gleiche in dem Motorrad 10 einer anderen Kategorie.
Wie in 1 und 2 gezeigt, weist das Verarbeitungssystem 1 ein mobiles Informationsendgerät 2, einen Cloud-Server 3 und eine fahrzeuginterne Antenne 5 auf. Das mobile Informationsendgerät 2 hat eine Funktion als ein Eingabeabschnitt, der Information oder dergleichen in Bezug auf eine Reaktion eines Fahrers 50 empfängt und die Information in den Cloud-Server 3 eingibt, und eine Funktion als einen Ausgabeabschnitt, der Information, die durch den Cloud-Server 3 erzeugt wird, an den Fahrer 50 überträgt (sendet). Der Cloud-Server 3 hat eine Funktion als ein Prozessorabschnitt, der die an den Fahrer 50 auszugebende Information basierend auf der von dem mobilen Informationsendgerät 2 eingegebene Information erzeugt. Die fahrzeuginterne Antenne 5 weist eine Funktion als drahtloser Kommunikationsabschnitt auf, der drahtlos Information in Bezug auf einen Fahrzeugzustand, der durch einen Fahrzeugsensor 21 detektiert wird, an das mobile Informationsendgerät 2 überträgt. Zum Beispiel ist das mobile Informationsendgerät 2 zum drahtlosen Kommunizieren mit dem Cloud-Server 3 unter Verwendung einer Netzwerkkommunikation wie etwa Internet ausgebildet und zum drahtlosen Kommunizieren mit der fahrzeuginternen Antenne 5 unter Verwendung eines drahtlosen Kurzstrecken-Kommunikationsprotokolls (Bluetooth (eingetragene Marke), RFID (Funkfrequenz-ID), usw.) ausgebildet.
Das mobile Informationsendgerät 2 ist ein Smartphone (Multifunktions-Mobiltelefon), das von dem Fahrer 50 getragen wird. Es sei daraufhingewiesen, dass das mobile Informationsendgerät 2 nicht auf das Smartphone beschränkt ist und ein Tablet-Endgerät, ein Endgerät, das mit dem Internet verbindbar ist und keinen Anzeigeabschnitt oder dergleichen aufweist, sein kann. Die Information in Bezug auf die Reaktion des Fahrers 50, die von dem mobilen Informationsendgerät 2 empfangen wird, weist Information in Bezug auf einen Fahrbetrieb auf, der von dem Fahrer 50 durchgeführt wird, und Information betreffend, ob die von dem mobilen Informationsendgerät 2 übertragene Information gut ist oder nicht. Das mobile Informationsendgerät 2 ist zum Empfangen von Information in Bezug auf den von dem Fahrer 50 durchgeführten Fahrbetrieb von einer Fahrzeugsteuereinheit 6 ausgebildet und ist zum Empfangen der Information betreffend, ob die Information, die von dem mobilen Informationsendgerät 2 übertragen wird, gut ist, von einer Absicht-Eingabeeinheit 25, die an einer Fahrbetriebsvorrichtung 22 bereitgestellt ist, ausgebildet.
Sowohl die Fahrzeugsteuereinheit 6 als auch die Absicht-Eingabeeinheit 25 sind ausgebildet, um drahtlos mit dem mobilen Informationsendgerät 2 über die fahrzeuginterne Antenne 5 und eine drahtlose Steuereinheit 7 zu kommunizieren. Die fahrzeuginterne Antenne 5 ist zum Beispiel eine Antenne für ETC, eine Antenne für einen Immobilisierungsverstärker oder eine Antenne für GPS. Jede Art von Antenne kann als die fahrzeuginterne Antenne 5 verwendet werden, solange die fahrzeuginterne Antenne 5 elektrische Wellen übertragen und empfangen kann. Die drahtlose Steuereinheit 7 ist elektrisch mit der Fahrzeugsteuereinheit 6 und der Absicht-Eingabeeinheit 25 verbunden. Die drahtlose Steuereinheit 7 ist zum Übertragen (Senden) der Information an das mobile Informationsendgerät 2 über die fahrzeuginterne Antenne 5 ausgebildet.
Die Fahrzeugsteuereinheit 6 ist zum Steuern der Fahrzeugkarosserie 15 basierend auf der von dem Fahrzeugsensor 21 detektierten Information ausgebildet. Die Fahrzeugsteuereinheit 6 ist beispielsweise eine Motor-ECU (elektrische Steuereinheit), die den Motor E steuert. Die Fahrzeugsteuereinheit 6 ist in einem Raum angeordnet, der unter einem Sitz ausgebildet ist. Es sei daraufhingewiesen, dass die Fahrzeugsteuereinheit 6 nicht auf die Motor-ECU beschränkt ist und eine Mess-ECU, eine ECU für ABS (Antiblockiersysteme), eine ECU für einen Lenkungsdämpfer, eine ECU für eine elektronisch gesteuerte Aufhängung, eine ECU, die ausschließlich zum Übertragen der Information auf das mobile Informationsendgerät 2 oder dergleichen sein kann.
Der Fahrzeugsensor 21 hat eine Funktion als ein Detektor, der in der Fahrzeugkarosserie 15 montiert ist und Informationen in Bezug auf den Fahrzeugzustand des Motorrads 10 erkennt. Der Fahrzeugsensor 21 weist verschiedene Sensoren auf, wie einen Fahrzeuggeschwindigkeitssensor, einen Motordrehzahlsensor, einen Drosselöffnungsratensensor (Öffnungsgradsensor), einen Bremsdrucksensor, einen Gangpositionssensor, einen Beschleunigungsratensensor, einen Gyrosensor, eine Aufhängungswegsensor, einen Reifenluftdrucksensor, einen Hydraulik- (Öldruck-) Sensor, einen Wassertemperatursensor, einen Sitzdrucksensor und einen Zweipersonen-Fahrdetektionssensor. Der Fahrzeugsensor 21 ist drahtlos mit der Fahrzeugsteuereinheit 6 elektrisch verbunden. Alternativ kann der Fahrzeugsensor 21 drahtgebunden mit der Fahrzeugsteuereinheit 6 elektrisch verbunden sein. Die Information, die von dem Fahrzeugsensor 21 erfasst wird, wird über die Fahrzeugsteuereinheit 6 an die drahtlose Steuereinheit 7 übertragen (gesendet). In einem Fall, in dem der Fahrzeugsensor 21 eine CAN (Controller Area Network)-Kommunikationsfunktion aufweist, kann die detektierte Information an das mobile Informationsendgerät 2 ausgegeben werden, ohne die Information an die Fahrzeugsteuereinheit 6 und die drahtlose Steuereinheit 7 zu senden.
Die Fahrbetriebsvorrichtung 22 ist an der Fahrzeugkarosserie 15 montiert und kann während des Fahrens von dem Fahrer 50 betrieben werden. In der vorliegenden Ausführungsform ist die Fahrbetriebsvorrichtung 22 ein Bügel (siehe 2). Der Bügel 22 ist mit der Absicht-Eingabeeinheit 25 bereitgestellt, die zum Eingeben ausgebildet ist, ob die übertragene (gesendete) Information von dem mobilen Informationsendgerät 2 gut ist oder nicht, nämlich die Absicht des Fahrers 50. Insbesondere ist die Absicht-Eingabeeinheit 25 ein Betätigungsknopf, der an einem Griff 22a des Bügels 22 bereitgestellt ist.
Zum Beispiel weist der Betriebsknopf 25 einen OK-Knopf 25a und einen NG-Knopf 25b auf. Der Fahrer 50 drückt (betätigt) den Knopf 25a oder 25b, um eine Antwort darauf zu geben, ob die von dem mobilen Informationsendgerät 2 übertragenen Informationen gut sind oder nicht. Insbesondere betreibt der Fahrer 50 den Betriebsknopf 25, um die Antwort darauf zu geben, ob der Inhalt der von dem mobilen Informationsendgerät 2 übertragenen Information gut ist oder nicht und ob der Zeitpunkt, zu dem die Information übertragen wurde, gut ist oder nicht. Die Antwort, die durch den Betrieb des Betriebsknopfes 25 durch den Fahrer 50 gegeben wird, wird an die drahtlose Steuereinheit 7 als ein digitales Signal übertragen. Es sei daraufhingewiesen, dass die Absicht-Eingabeeinheit 25 nicht auf den Knopf beschränkt ist und ein Schalter sein kann. Auch ist die Absicht-Eingabeeinheit 25 nicht auf eine Eingabeeinheit der vorliegenden Ausführungsform beschränkt, die manuell durch den Fahrer 50 betätigt wird, um die Antwort einzugeben, und kann ein Betriebselement sein, das durch den Fuß des Fahrers 50 betrieben wird.
Das mobile Informationsendgerät 2 enthält darin einen Abschnitt zum Erhalten von externer Umgebungsinformation 23. Der Abschnitt zum Erhalten von externer Umgebungsinformation 23 hat eine Funktion zum Erhalten von Umgebungsinformation, während das Motorrad 10 fährt. Dies ermöglicht, dass das mobile Informationsendgerät 2 die externe Umgebungsinformation empfängt. Zum Beispiel weist der Abschnitt zum Erhalten der externen Umgebungsinformation 23 einen GPS-Sensor (Global Positioning System) auf, der mit einem GPS verbunden ist und Positionsinformationen des Motorrads 10 erhält, einen Abschnitt zum Erhalten von Wetterdaten, der ein Wetter erhält, einen Abschnitt zum Erhalten der Routenführung, der eine Routenführung erhält, einen Abschnitt zum Erhalten von Verkehrsinformation, der Verkehrsinformation erhält, einen Abschnitt für Grafik (Karten)-Information, der Grafikinformation speichert, einen Abschnitt zum Erhalten von Straßenbelaginformation, der Straßenbelaginformation erhält, einen Abschnitt zum Messen von Abständen zwischen Fahrzeugen, der einen Abstand zwischen Fahrzeugen (Abstand zwischen zwei Autos) von einem Fahrzeug davor misst, und dergleichen.
Das mobile Informationsendgerät 2 ist über eine drahtlose Kurzstrecken-Kommunikation (z. B. Bluetooth (eingetragene Marke), RFID oder dergleichen) mit einem Abschnitt zum Erkennen biologischer Information 24 verbunden. Der Abschnitt zum Erkennen biologischer Information 24 hat eine Funktion als ein Detektor, der biologische Information (den physischen Zustand des Fahrers oder dergleichen) des Fahrers 50 erkennt. Dies ermöglicht dem mobilen Informationsendgerät 2, biologische Information von dem Fahrer 50 zu empfangen. Zum Beispiel ist der Abschnitt zum Erkennen von biologischer Information 24 ein Sensor, der eine Körpertemperatur, eine Herzfrequenz, einen Blutdruck oder dergleichen des Fahrers 50 misst. In der vorliegenden Ausführungsform ist der Abschnitt zum Erkennen biologischer Information 24 zum Beispiel am Handgelenk des Fahrers 50 befestigt. Die Ausgestaltung des Abschnitts zum Erkennen von biologischer Information 24 ist jedoch nicht darauf beschränkt, und der Abschnitt zum Erkennen biologischer Information 24 kann in einem Helm 51 enthalten (eingebaut) sein oder an dem Griff 22a angebracht sein.
Verschiedene Informationen, die von dem mobilen Informationsendgerät 2 empfangen werden, werden drahtlos über eine Basisstation an den Cloud-Server 3 übertragen, der an einem Ort bereitgestellt ist, der von dem Motorrad 10 und dem Fahrer 50 (nicht gezeigt) entfernt ist. Spezifisch kann, wenn eine Antenne (nicht gezeigt), die in dem mobilen Informationsendgerät 2 enthalten ist, die Antenne der Basisstation drahtlos kommuniziert werden, wobei das mobile Informationsendgerät 2 über die Basisstation mit einem Netzwerk wie Internet verbunden ist. Auf diese Weise wird die Information an den Cloud-Server 3 übertragen.
Der Cloud-Server 3 weist einen Kommunikationsabschnitt 31, einen Lernabschnitt 32 und einen Speicherabschnitt 33 auf. Der Kommunikationsabschnitt 31 ist zum Senden und Empfangen der Information zu und von dem mobilen Informationsendgerät 2 über die Basisstation ausgebildet. Der Lernabschnitt 32 ist zum Durchführen eines Lernens basierend auf der Informationseingabe aus dem mobilen Informationsendgerät 2 durch Verwenden einer Technik künstlicher Intelligenz (AI) ausgebildet. Der Lernabschnitt 32 enthält darin Sprach (Sprech)-Synthesesoftware (z. B. ViaVoice (eingetragene Marke), hergestellt von IBM (eingetragene Marke) Co., Ltd., FineSpeech (eingetragene Marke), hergestellt von Fujitsu (eingetragene Marke) Co., Ltd. , oder dergleichen)). Der Lernabschnitt 32 ist zum Durchführen einer Sprachsynthese basierend auf einem Lerninhalt und zum Erzeugen von Sprachinformationen, die an den Fahrer 50 ausgegeben werden, ausgebildet. Der Lernabschnitt 32 ist ausgebildet, um die auszugebende Information als ein Sprachsignal von natürlichen Sprachen zu erzeugen, so dass die Information, die von dem Fahrer 50 leicht detektiert werden kann, ausgegeben wird. Der Lernabschnitt 32 kann abhängig von der Vorliebe des Fahrers 50 das Geschlecht, den Dialekt, die Landessprache oder dergleichen der Stimme des Sprachsignals ändern. Spezifisch kann der Lernabschnitt 32 die Eigenheiten (individuelle Eigenschaften) der durch den Fahrer 50 eingestellten Sprachinformationen lernen und die Sprachinformationen entsprechend der Vorliebe des Fahrers 50 ausgeben.
Als Beispiele der Sprachinformationen, die von dem Lernabschnitt 32 erzeugt und ausgegeben werden, sind Fahrzeugzustandsinformationen, Verkehrsinformationen und Wartungsinformationen zu nennen. Die Fahrzeugzustandsinformation ist nicht auf die Information beschränkt, die auf einer Messvorrichtung angezeigt wird, wie zum Beispiel eine Kraftstoffmenge oder eine Motordrehzahl, und kann eine Information sein, die nicht auf der Messvorrichtung angezeigt wird. Als Beispiele für die Information, die nicht auf der Messvorrichtung angezeigt wird, sind Steuerinformationen, die der Motor-ECU zugeordnet sind, Betriebsinformationen von ABS oder CBS (Combined Brake System), Einstellinformationen in einer Kraftstoffeinspritzvorrichtung, Ausgabewerte des Fahrzeugsensors 21 (z. B. die Beschleunigungsrate der Fahrzeugkarosserie 15 oder dergleichen) und detailliertere Informationen über die Information, die auf der Messvorrichtung angezeigt wird, zu nennen. Die Fahrzeugzustandsinformation kann detaillierte Information eines anormalen Zustands in einem Fall aufweisen, in dem eine Anomalie in dem Motorrad 10 auftritt. Die Information des anormalen Zustands kann in Abhängigkeit von einer Wichtigkeitsstufe stufenweise ausgegeben werden.
Die von dem Lernabschnitt 32 erzeugte Sprachinformation ist nicht auf die Fahrzeugzustandsinformation oder dergleichen beschränkt. Zum Beispiel kann der Lernabschnitt 32 die Information erzeugen, die dem Zustand (Stimmung) des Fahrers 50 entspricht, basierend auf der biologischen Information, des Fahrbetriebtrends oder dergleichen des Fahrers 50. Speziell kann der Lernabschnitt 32 einen Unterschied zwischen einer Information in einem Fall, in dem vorhergesagt wird, dass der Fahrer 50 in einem guten Zustand ist, und einer Information in einem Fall, in dem vorhergesagt wird, dass der Fahrer 50 in einem schlechten Zustand ist, machen. Der Lernabschnitt 32 kann Informationen in Bezug auf eine Fahrunterstützung von einem Fahrbetriebstrend und seiner zugehörigen (zugeordneten) Informationen erzeugen. Zum Beispiel kann in einem Fall, in dem das Körpergewicht einer Person, die das Motorrad 10 fährt, als die zugehörige Information eingegeben wird, der Lernabschnitt 32 einen Unterschied zwischen der Information in Bezug auf einen Betrieb der Beschleunigung/Abbremsung des Motorrads 10 und Information in Bezug auf einen Lenkbetrieb oder dergleichen gemäß einem Körpergewicht machen.
Der Lernabschnitt 32 kann einen Unterschied in dem Inhalt, der Ausgabefrequenz oder dergleichen der Information gemäß einem Antworttrend des Fahrers 50 machen. Der Lernabschnitt 32 kann einen Unterschied in der Ausgabefrequenz der Information gemäß der biologischen Information des Fahrers 50 machen. Zum Beispiel kann der Lernabschnitt 32 die Ausgabefrequenz der Information in einem Fall erhöhen, in dem vorhergesagt wird, dass der Fahrer 50 in einem guten Zustand ist. Der Lernabschnitt 32 kann basierend auf der externen Umgebungsinformation bestimmen, ob der Fahrer 50 an einem neuen Ort fährt oder nicht, und einen Unterschied in dem Inhalt, der Ausgabefrequenz oder dergleichen der Information machen. Der Lernabschnitt 32 kann einen Unterschied in dem Inhalt, der Ausgabefrequenz oder dergleichen der Information zwischen einem Fall, in dem das Motorrad 10 auf einer Hochgeschwindigkeitsstraße fährt, und einem Fall, in dem das Motorrad 10 in einem Stadtgebiet fährt, machen.
Der Lernabschnitt 32 kann als die Sprachinformation eine tägliche Konversation oder einen Witz entsprechend dem Fahrzeugzustand und dem Fahrbetriebstrend erzeugen. Zum Beispiel kann der Lernabschnitt 32 die Sprachinformation erzeugen, die es dem Fahrer 50 ermöglicht, zu erkennen, dass der Fahrzeugzustand gut ist, und kann die Sprachinformation erzeugen, die eine Sorge über den Zustand des Fahrers 50 in einem Fall angibt, in dem der Lernabschnitt 32 bestimmt, dass der Fahrbetrieb anders als normal ist.
Die von dem Lernabschnitt 32 erzeugte Sprachinformation wird über den Kommunikationsabschnitt 31 und die Basisstation an das mobile Informationsendgerät 2 ausgegeben. Das mobile Informationsendgerät 2 überträgt die von dem Cloud-Server 3 erzeugte Sprachinformation an den Fahrer 50. Das mobile Informationsendgerät 2 ist über eine drahtlose Kurzstreckenkommunikation (z. B. Bluetooth (eingetragene Marke), RFID, usw.) mit einem Lautsprecher 52 verbunden, der an dem Helm 51 befestigt ist, der von dem Fahrer 50 getragen wird. Der Lautsprecher 52 ist an einem Teil des Helms 51 bereitgestellt, der den Kopf des Fahrers 50 berührt. Das mobile Informationsendgerät 2 ist ausgebildet, um die von dem Lernabschnitt 32 erzeugte Sprachinformation zu dem Lautsprecher 52 über eine drahtlose Kommunikationseinheit (nicht dargestellt) zu übertragen, die an dem Helm 51 bereitgestellt ist, weshalb der Fahrer 50 diese Sprachinformation erkennen kann.
3 ist ein Flussdiagramm, das Betriebsabläufe zeigt, die durchgeführt werden, bis die Sprachinformation zu einem mobilen Informationsendgerät 2 in einem Cloud-Server 3 aus 1 übertragen (gesendet) wird. Wie in 1 und 3 gezeigt, ist die Information in Bezug auf den von dem Fahrer 50 durchgeführten Fahrbetrieb, die Information betreffend, ob die von dem mobilen Informationsendgerät 2 übertragene Information gut ist oder nicht, die externe Umgebungsinformation und die andere Information (z. B. die biologische Information des Fahrers 50, Lerninformation in einem Motorrad, das von einem anderen Fahrer gefahren wird usw.) in den Cloud-Server 3 eingegeben. Anfangs führt in Schritt S1 der Lernabschnitt 32 das Lernen, wie unten beschrieben, basierend auf der Eingabeinformation durch.
Der Lernabschnitt 32 lernt den Betriebstrend des Fahrers 50 aus der Information in Bezug auf den Betrieb, der von dem Fahrer 50 durchgeführt wird, und speichert den Betriebstrend in einem Betriebstrend-Speicherabschnitt 33a. Zusätzlich lernt der Lernabschnitt 32 den Antworttrend des Fahrers 50 aus der Antworteingabe durch die Absicht-Eingabeeinheit 25 des Griffs 22 und speichert den Antworttrend in einem Antworttrend-Speicherabschnitt 33b. Die Antwort (OK oder NG in der vorliegenden Ausführungsform), die durch den Fahrer 50 unter Verwendung der Absicht-Eingabeeinheit 25 gegeben wird, gibt Information aus, die dem von dem Fahrer 50 durchgeführten Antwortbetrieb entspricht, und Umgebungsinformation (z. B. Fahrzustand des Motorrads 10, wenn die Information ausgegeben wird), die der Ausgabeinformation zugeordnet ist, wird in dem Antworttrend-Speicherabschnitt 33b gespeichert. Die Ausgabeinformation und die Umgebungsinformation, die der Ausgabeinformation zugeordnet ist, können in dem Antworttrend-Speicherabschnitt 33b derart gespeichert werden, dass die Information entsprechend der Anzahl von Malen, die der Fahrer 50 den Knopf betätigt, gespeichert wird, oder die Information wird statistisch gespeichert.
Der Lernabschnitt 32 lernt den Betriebstrend des Fahrers 50 und den Antworttrend des Fahrers 50 als den Reaktionstrend des Fahrers 50. Zusätzlich lernt der Lernabschnitt 32 die externe Umgebungsinformation und andere Information. Die gelernte externe Umgebungsinformation wird in einem Speicherabschnitt für externe Umgebungsinformation 33c gespeichert, während die andere Information in einem Speicherabschnitt für andere Informationen 33d gespeichert wird. Der Speicherabschnitt 33 weist einen Identifikationsinformations-Speicherabschnitt 33e auf, der Identifikationsinformation darin speichert, die für jeden der Fahrer eingestellt wird. Der Lernabschnitt 32 führt das Lernen durch, während er die Identifikationsinformation liest. Der Speicherabschnitt 33 weist ferner einen Ausgabeinformation-Speicherabschnitt 33f auf, in dem Regeln der Ausgabeinformation gespeichert sind, und einen Ausgabezeitpunkt-Speicherabschnitt 33g, der Regeln der Ausgabezeitpunkte speichert. Zum Beispiel sind die Speicherabschnitte 33a bis 33g RAMs, die gespeicherte Daten neu schreiben können.
Dann erzeugt der Lernabschnitt 32 die an den Fahrer 50 auszugebende Sprachinformation durch Lesen der Regel der Ausgabeinformation und der Regel des Ausgabezeitpunkts basierend auf dem Reaktionstrend des Fahrers 50, der externen Umgebungsinformation und der anderen Information, die eingegeben werden (Schritt S2). Die von dem Lernabschnitt 32 erzeugte Sprachinformation wird an das mobile Informationsendgerät 2 ausgegeben (Schritt S3).
Der Lernabschnitt 32 schätzt die Information und den Ausgabezeitpunkt der Information, die von dem Fahrer 50 gewünscht wird, durch ein statistisches Verfahren basierend auf einem vergangenen Lernverlauf. Zum Beispiel schätzt der Lernabschnitt 32 die Information und den Ausgabezeitpunkt der Information, die von dem Fahrer 50 gewünscht werden, durch einen erzwungenen (Verstärkungs-) Lernalgorithmus, der eine Art von Maschinenlernen ist. Speziell wird die Reaktion des Fahrers 50 als eine Belohnung in Bezug auf die von dem Lernabschnitt 32 erzeugte Information und den Ausgabezeitpunkt der Information gegeben. Auf diese Weise lernt der Lernabschnitt 32 die Information und den Ausgabezeitpunkt der Information, die von dem Fahrer 50 gewünscht werden durch ein Trial-and-Error-Verfahren.
4 ist ein Flussdiagramm, das ein Beispiel eines erzwungenen Lernalgorithmus in dem Lernabschnitt 32 aus 1 zeigt. Wie in 4 gezeigt, liest der Lernabschnitt 32 anfangs die Regel der Ausgabeinformation und die Regel des Ausgabezeitpunkts, die auf Anfangswerte eingestellt sind, basierend auf den verschiedenen Informationen, die von dem mobilen Informationsendgerät 2 eingegeben wurden (Schritt S1). Dann erzeugt der Lernabschnitt 32 die Sprachinformation basierend auf der Leseregel der Ausgabeinformation (Schritt S2). Dann bestimmt der Lernabschnitt 32, ob ein derzeitiger Zeitpunkt der Ausgabezeitpunkt ist oder nicht (Schritt S3). In einem Fall, in dem der Lernabschnitt 32 in Schritt S3 bestimmt, dass der derzeitige Zeitpunkt nicht der Ausgabezeitpunkt ist, geht der Prozess zu Schritt S2 zurück. Der Lernabschnitt 32 verschiebt den Ausgabebetrieb, bis der Ausgabezeitpunkt erreicht ist. Andererseits gibt in dem Fall, in dem der Lernabschnitt 32 in Schritt S3 bestimmt, dass der derzeitige Zeitpunkt der Ausgabezeitpunkt ist, der Lernabschnitt 32 die erzeugte Sprachinformation aus (Schritt S4).
Dann empfängt der Lernabschnitt 32 in Schritt S5 die Reaktion des Fahrers 50 auf die erzeugte Information und den Ausgabezeitpunkt (OK- oder NG-Antwort, die bei Verwendung der Absicht-Eingabeeinheit 25 in der vorliegenden Ausführungsform gegeben wird). Dann führt der Lernabschnitt 32 in Schritt S6 das Lernen der Regel der Ausgabeinformation und der Regel der Ausgabezeit basierend auf der empfangenen Reaktion des Fahrers 50 durch, und ein Lerninhalt wird gespeichert. Zum Beispiel schätzt in einem Fall, in dem der Fahrer 50 NG gibt, der Lernabschnitt 32 die Ausgabeinformation und den Ausgabezeitpunkt neu, die von dem Fahrer 50 gewünscht werden. Auf diese Weise führt der Lernabschnitt 32 das Lernen des Änderns der Regeln durch, und die geänderten neuen Regeln werden gespeichert.
Danach kehrt der Prozess zu Schritt S1 zurück. In einem Fall, in dem die Information, die den vorherigen Eingabebedingungen gleicht, in den Lernabschnitt 32 eingegeben wird, liest der Lernabschnitt 32 die geänderte Regel der Ausgabeinformation und die geänderte Regel des Ausgabezeitpunkts und wiederholt Schritt S2 bis Schritt S6. Der Lernabschnitt 32 empfängt ferner die Reaktion des Fahrers 50 auf die geänderte Regel der Ausgabeinformation und die geänderte Regel des Ausgabezeitpunkts. So wird der Lerninhalt studiert. Als ein Ergebnis werden die Regel der Ausgabeinformation und die Regel des Ausgabezeitpunkts, die durch den Lernabschnitt 32 auf Anfangswerte gesetzt werden, allmählich der Ausgabeinformation und dem Ausgabezeitpunkt angenähert, die von dem Fahrer 50 gewünscht werden.
Der Lernabschnitt 32 vergleicht die Eingabeinformation mit einem vergangenen Lernverlauf. Der Lernabschnitt 32 gibt also zum Beispiel als die von dem Fahrer 50 gewünschte Ausgabeinformation eine Strecke, die das Motorrad 10 in einem Fall fahren kann, in dem die Kraftstoffmenge einen vorbestimmten Wert erreicht, Informationen (Temperatur, Vorhandensein/Fehlen eines Anomalie usw.) im Zusammenhang mit dem Motor E, wenn eine vorbestimmte Zeit nach dem Starten des Motors E vergangen ist, Fahrzeuggeschwindigkeitsinformation in einem Fall, in dem das Motorrad 10 einen bestimmten Standort (z. B. einem Standort unmittelbar vor einer Radarfalle) durchfährt, detaillierte Informationen in einem Fall, in dem eine Fahrzeugsteuerung gestartet wird, Einstellinformationen im Zusammenhang mit der Fahrzeugfahrt, geeignete Fahrunterstützungsinformation (z. B. Informationen, die einen Vorschlag des Zeitpunkts des Hochschaltens oder einen Vorschlag zum Verlagern des Körpergewichtes beim Fahren des Motorrads 10 in eine Kurve), die den Fahrfähigkeiten oder dem Körpergewicht des Fahrers 50 entspricht und dergleichen aus. In einem Fall, in dem das Motorrad 10 auf einer Route fährt, die es jedes Mal fährt, kann der Lernabschnitt 32 Informationen ausgeben, die einen Unterschied zwischen der derzeitigen Fahrzeit und vorherigen Fahrzeit zum Ankunftszeitpunkt dieser Route angeben, oder kann die vorhergesagte Ankunftszeit am Startpunkt einer geplanten Route ausgeben, bevor das Motorrad 10 auf dieser Route fährt. Oder in einem Fall, in dem ein Fehler in dem Motorrad 10 auftritt, kann der Lernabschnitt 32 notwendige Wartungsinformationen (Ersatzteile, nahe gelegene technische Wartungsdienste oder dergleichen) ausgeben.
Der Lernabschnitt 32 kann mit dem Fahrer 50 in Bezug auf die Information, die dem physischen Zustand des Fahrers 50 entspricht, die Information, die dem Fahrbetrieb entspricht, die Information, die der externen Umgebungsinformation (Wetter, Temperatur, Reiseort, usw.) entspricht, oder dergleichen kommunizieren. Zum Beispiel kann in einem Fall, in dem vorhergesagt wird, dass der physische Zustand des Fahrers 50 nicht gut ist, der Lernabschnitt 32 Informationen erzeugen, die ein Anhalten des Motorrads 10 vorschlagen. In einem Fall, in dem vorhergesagt wird, dass sich das Wetter auf einer geplanten Route abrupt ändert, kann der Lernabschnitt 32 basierend auf der Wetterinformation eine Änderung der Route vorschlagen. Oder der Lernabschnitt 32 kann Informationen erzeugen, die ein Event melden, das an einem Punkt stattfindet, das in der Nähe eines Reiseorts stattfindet. Somit kann der Lernabschnitt 32 mit dem Fahrer 50 kommunizieren.
Zum Beispiel schätzt der Lernabschnitt 32, dass der von dem Fahrer 50 gewünschte Ausgabezeitpunkt jeweils eine vorgegebene Zeit ist, während das Motorrad 10 angehalten ist oder fährt. Der Lernabschnitt 32 vergleicht die Information in Bezug auf den Zeitpunkt der Beschleunigung/Abbremsung des Motorrads 10, der Information in Bezug auf den Fahrzeugzustand, der von dem mobilen Informationsendgerät 2 eingegeben wird, mit einem vergangenen Lernverlauf, um zu bestimmen, ob ein derzeitiger Zustand der von dem Fahrer 50 der gewünschte Zeitpunkt ist. Der Lernabschnitt 32 kann den von dem Fahrer 50 gewünschten Zeitpunkt basierend auf anderen Informationen schätzen. Zum Beispiel kann der von einem anderen Fahrer mit dem gleichen Fahrbetriebstrend gewünschte Zeitpunkt eingegeben werden, und dadurch kann der Lernabschnitt 32 den von dem Fahrer 50 gewünschten Zeitpunkt schätzen.
Der Lernabschnitt 32 kann die Information, die von dem Fahrer 50 als hoch erwünscht geschätzt wird, zu dem Ausgabezeitpunkt, der gemäß dem Geschmack des Fahrers 50 geschätzt wird, zusätzlich zu dem vergangenen Lernverlauf ausgeben. Zum Beispiel kann der Lernabschnitt 32 die Eigenheiten des Fahrers 50 basierend auf dem Fahrbetriebstrend und dem Antworttrend des Fahrers 50 regeln und den Inhalt der Ausgabeinformation oder den Ausgabezeitpunkt basierend auf den Eigenheiten schätzen. Dann kann der Lernabschnitt 32 die durch den Fahrer 50 gegebene Antwort auf die Ausgabeinformation empfangen und die geregelten Eigenheiten ändern.
Das Verarbeitungssystem 1 mit der oben beschriebenen Ausgestaltung kann die folgenden Vorteile erhalten.
Der Lernabschnitt 32 des Cloud-Servers 3 lernt den Reaktionstrend des Fahrers 50 basierend auf der Information in Bezug auf die Reaktion des Fahrers 50, wodurch das Lernen von Inhalt studiert werden kann. Auf diese Weise kann der Lernabschnitt 32 die Information basierend auf dem Reaktionstrend des Fahrers 50 erzeugen, und die Information kann zu dem von dem Fahrer 50 gewünschten Zeitpunkt von dem mobilen Informationsendgerät 2 übertragen werden. Zum Beispiel kann die Ausgabe der Information, die von dem Fahrer 50 nicht gewünscht wird, reduziert werden, und der Fahrer 50 kann die Information zu einem angemessenen Zeitpunkt erhalten. Der Fahrer 50 kann sich leicht auf den Fahrbetrieb konzentrieren. Da der Lerninhalt studiert wird, kann die von dem Fahrer 50 gewünschte Information leicht übertragen werden.
Das mobile Informationsendgerät 2, das der Eingabeabschnitt ist, empfängt die Information betreffend, ob die von dem mobilen Informationsendgerät 2 übertragene Information an den Fahrer 50 gut ist oder nicht. Dies macht es möglich, den Lerninhalt, der durch das Lernen durch den Lernabschnitt 32 erhalten wird, zu studieren.
Spezifisch gibt der Fahrer 50 unter Verwendung der Absicht-Eingabeeinheit 25 des Bügels 22, der während des Fahrens betrieben werden kann, die Antwort darauf, ob die übertragene Information gut ist oder nicht, ein und die Antwort wird in ein digitales Sprachsignalformat an das mobile Informationsendgerät 2 über die drahtlose Steuereinheit 7 und die fahrzeuginterne Antenne 5 übertragen. Dies ermöglicht es, die Information in Bezug auf die Reaktion des Fahrers 50 zu dem Cloud-Server 3 mit einer höheren Genauigkeit zu übertragen als in einem Fall, in dem das mobile Informationsendgerät 2 die durch den Fahrer 50 gegebene Antwort in einem analogen Sprachsignalformat empfängt.
Da die Absicht-Eingabeeinheit 25 bereitgestellt wird, kann bestimmt werden, ob der Ausgabezeitpunkt oder der Ausgabeinhalt der durch den Lernabschnitt 32 geschätzten Information gut ist oder nicht. Dies ermöglicht, dass sich die durch den Lernabschnitt 32 geschätzte Information dem Geschmack des Fahrers 50 annähert.
Das Motorrad 10 weist einen Anzeigebereich der Messvorrichtung auf, der kleiner als diejenige eines Kraftfahrzeugs ist. Aus diesem Grund ist es schwierig, verschiedene von dem Fahrer gewünschte Informationen in einem begrenzten Anzeigebereich auszugeben. In der vorliegenden Ausführungsform wird die durch den Lernabschnitt 32 erzeugte Information als das Sprachsignal ausgegeben. Daher wird es möglich, die von dem Fahrer 50 gewünschte Information in einem Grätschsitz-Fahrzeug wie dem Motorrad 10, das einen kleineren Anzeigebereich der Messvorrichtung aufweist, leicht auszugeben.
In dem Motorrad 10 ist ein Raum begrenzt, in dem ein dedizierter Schalter oder dergleichen, der von dem Fahrer 50 betrieben wird, um die Ausgabe der Information anzufordern, an der Fahrzeugkarosserie 15 bereitgestellt werden kann. Da in der vorliegenden Ausführungsform die von dem Lernabschnitt 32 basierend auf der Informationseingabe von dem mobilen Informationsendgerät 2 erzeugte Information an das mobile Informationsendgerät 2 ausgegeben wird, ist das mobile Informationsendgerät 2, das von dem Fahrer getragen wird, ein Mittel, das zum Anfordern der Ausgabe der Information verwendet wird. Daher ist es nicht notwendig, den dedizierten Schalter oder dergleichen an der Fahrzeugkarosserie 15 bereitzustellen.
Das Verarbeitungssystem 1 kann eine Situation so erkennen, als ob der Fahrer 50 mit einer auf einem Beifahrersitz eines Kraftfahrzeugs sitzenden Person kommunizieren würde, indem er zum Beispiel die Antwort gibt, ob die von dem Lernabschnitt erzeugte Information 32 gut ist, in dem Grätschsitz-Fahrzeug, das normalerweise von einer Person gefahren wird.
Da der durch den Lernabschnitt 32 gelernte Lerninhalt studiert wird, werden Persönlichkeit und individuelle Eigenheiten erhalten, die dem Motorrad 10 und dem Fahrer 50 entsprechen. Dies ermöglicht dem Fahrer 50, eine Zuneigung zu dem Motorrad 10 zu empfinden. Wenn der Fahrer 50 das Motorrad 10 gegen ein neues austauscht, können die studierten zuvor erhaltenen Lerninhalte benutzt werden, bevor der Fahrer 50 das Motorrad 10 austauscht. Dies ermöglicht es, die Zeit zu reduzieren, die erforderlich ist, um die Lerninhalte zu studieren, nachdem der Fahrer 50 das Motorrad 10 gegen ein neues ausgetauscht hat.
Da der Lernabschnitt 32 den Reaktionstrend des Fahrers 50 lernt, kann eine Kommunikation zwischen dem Fahrer 50 und dem Motorrad 10 in Bezug auf Fahrfähigkeiten des Fahrers 50, Einstellungen der Komponenten, die mit der Fahrzeugfahrt verbunden sind, Hobby und Geschmack oder dergleichen des Fahrers 50 durchgeführt werden.
Da der Lernabschnitt 32 das Lernen durchführt, während er die Identifikationsinformation des Fahrers 50 liest, die in dem Speicherabschnitt 33 gespeichert ist, können die durch den Lernabschnitt 32 erhaltenen Lerninhalte in einem Fall übernommen werden, in dem der Fahrer 50 das Motorrad 10 gegen ein neues austauscht. Dies ermöglicht es, die Zeit zu reduzieren, die erforderlich ist, um die Lerninhalte zu studieren, nachdem der Fahrer 50 das Motorrad 10 gegen ein neues ausgetauscht hat.
Da der Antworttrend-Speicherabschnitt 33b die Ausgabeinformation enthält, die dem von dem Fahrer 50 durchgeführten Antwortbetrieb entspricht, kann der Lernabschnitt 32 zusätzlich zu der Antwort, die durch den Fahrer 50 unter Verwendung der Absicht-Eingabeeinheit 25 gegeben wird, den Inhalt der Ausgabeinformation lernen, die dem Antworttrend des Fahrers 50 entspricht und die von dem Fahrer 50 gewünschte Information leicht ausgeben. Da der Antworttrend-Speicherabschnitt 33b auch die Umgebungsinformation enthält, die der Ausgabeinformation zugeordnet ist, die dem von dem Fahrer 50 durchgeführten Antwortbetrieb entspricht, kann der Lernabschnitt 32 sowohl den Ausgabezeitpunkt als auch den Inhalt der Ausgabeinformation lernen.
Da die Fahrzeugsteuereinheit 6 die Information in Bezug auf den Fahrzeugzustand, der von dem Fahrzeugsensor 21 empfangen wird, in den Lernabschnitt 32 eingibt, kann der Lernabschnitt 32 einen derzeitigen Fahrzeugzustand und den Betriebstrend des Fahrers 50 im Lerninhalt zusätzlich zu dem Antworttrend des Fahrers 50 widerspiegeln. Auf diese Weise kann der Lernabschnitt 32 zum Beispiel den Zeitpunkt einstellen, wann das mobile Informationsendgerät 2 die Information basierend auf dem Fahrzeugzustand überträgt.
Da der Prozessorabschnitt 3 der Cloud-Server ist, der an einem Ort bereitgestellt ist, der von dem Motorrad 10 und dem Fahrer 50 entfernt ist, kann die für den Prozessorabschnitt 3 erforderliche Widerstandsfähigkeit reduziert werden, und die Herstellungskosten des Prozessorabschnitts 3 können im Vergleich zu einem Fall, in dem der Prozessor an der Fahrzeugkarosserie montiert ist, reduziert werden.
Der Cloud-Server 3 erzeugt die auszugebende Information als das Sprachsignal, und das mobile Informationsendgerät, das der Ausgabeabschnitt ist, kommuniziert drahtlos das Sprachsignal zwischen dem Cloud-Server 3 und dem Lautsprecher 52, der an dem Helm 51 bereitgestellt ist. Dies ermöglicht es dem Fahrer 50, die Information zu erkennen, ohne die Augen des Fahrers auf dem Motorrad 10 zu bewegen, wenn eine Fahrbelastung für den Fahrer 50 während der Fahrt hoch ist. Da der Ausgabeabschnitt 2 das mobile Informationsendgerät ist, das von dem Fahrer getragen wird, kann die für den Ausgabeabschnitt 2 erforderliche Widerstandsfähigkeit reduziert werden, und die Herstellungskosten des Ausgabeabschnitts 2 können reduziert werden.
n einem Fall, in dem der Fahrer 50 mehrere Motorräder besitzt, kann der Lernabschnitt 32 den Reaktionstrend des Fahrers 50 lernen, so dass der Reaktionstrend der Identifikationsinformation entspricht, die für jedes der Motorräder (Grätschsitz-Fahrzeuge) eingestellt wurde und wird zwischen den Motorrädern (Fahrzeugen) unterschiedlich gemacht. Zum Beispiel gibt das mobile Informationsendgerät 2 in einem Fall, bei dem die Identifikationsinformation eindeutig für das Grätschsitz-Fahrzeug ist, das in dem mobilen Informationsendgerät 2 eingestellt ist, die empfangenen verschiedenen Informationen und die Identifikationsinformation in den Cloud-Server 3 ein. Dann überprüft der Cloud-Server 3 die eingegebenen Identifikationsinformationen mit den vorab gespeicherten Identifikationsinformationen, um das von dem Fahrer 50 gefahrene Motorrad zu identifizieren. Danach lernt der Lernabschnitt 32 den Reaktionstrend oder dergleichen des Fahrers 50. Der Lerninhalt, der durch den Lernabschnitt 32 erhalten wird, wird in dem Speicherabschnitt gespeichert, der zwischen den Grätschsitz-Fahrzeugen unterschiedlich gemacht wird.
bwohl der Lernabschnitt 32 die Information ausgeben kann, die zwischen den Grätschsitz-Fahrzeugen unterschiedlich gemacht wird, kann der Lernabschnitt 32 die von dem Fahrer 50 gewünschte Information als gemeinsame Information unabhängig von der Art (Kategorie) des Fahrzeugs ausgeben. Dies macht es möglich, die studierten Lerninhalte sogar in dem Fall zu benutzen, in dem der Fahrer 50 das Motorrad 10 gegen ein neues austauscht. Daher kann der Komfort verbessert werden. Selbst in einem Fall, in dem der Fahrer 50 das Motorrad 10 gegen ein neues austauscht, kann der Lernabschnitt 32 die Lerninhalte lesen, bevor der Fahrer 50 das Motorrad 10 gegen ein neues austauscht und die Durchführung des Lernens fortsetzen. Dadurch können die Lerninhalte besser studiert werden.
(Ausführungsform 2)
Ein Verarbeitungssystem 201 gemäß Ausführungsform 2 ist eine Modifikation der Bestandteile (Komponenten) oder dergleichen des Verarbeitungssystems 1 gemäß Ausführungsform 1. Im Folgenden werden bezüglich des Verarbeitungssystems 201 gemäß Ausführungsform 2 Unterschiede zu Ausführungsform 1 beschrieben.
5 ist eine Ansicht eines Verarbeitungssystems 201 gemäß Ausführungsform 2, die 1 entspricht. Wie in 5 gezeigt, ist der Helm 51 mit einem Mikrofon als eine Absicht-Eingabeeinheit 225 bereitgestellt. Zum Beispiel ist das Mikrofon 225 an dem Helm 51 an einer Stelle bereitgestellt, die dem Mund des Fahrers 50 entspricht. Spezifisch gibt der Fahrer, anders als der Betriebsknopfs, der an dem Bügel 22 der Ausführungsform 1 bereitgestellt ist, eine Antwort darauf, ob die übertragene Information gut ist oder nicht, durch eine Stimme, die von dem Fahrer abgegeben wird.
Das Mikrofon 225 ist mit dem mobilen Informationsendgerät 2 durch die drahtlose Kurzstrecken-Kommunikation (Bluetooth (eingetragene Marke), RFID usw.) verbunden. Das mobile Informationsendgerät 2 enthält darin Spracherkennungssoftware (z. B. Amivoice (eingetragene Marke), hergestellt von Advanced Media Co., Ltd., Dragon Naturally Speaking (eingetragene Marke), hergestellt von Nuance (eingetragene Marke) Co., Ltd., usw.), die eine Spracherkennungsverarbeitung für die Spracheingabe durch das Mikrofon 225 durchführt. Daher empfängt das mobile Informationsendgerät 2 die von dem Fahrer gegebene Antwort als Sprachinformation. Das mobile Informationsendgerät 2 wird verwendet, um die Information in Bezug auf die Reaktion des Fahrers, wie zum Beispiel den Geschmack des Fahrers, die von dem Fahrer gewünschte Information, die Eigenheiten oder dergleichen von der von dem Fahrer abgegebenen Stimme sowie das Empfangen der Antwort, die durch den Fahrer gegeben wird, der übertragenen Information zu erkennen. Danach gibt das mobile Informationsendgerät 2 die empfangene Information über die Basisstation in den Cloud-Server 3 ein.
Als ein Mittel, die den Geschmack des Fahrers oder dergleichen anhand der von dem Fahrer abgegebenen Stimme sucht, verwendet der Lernabschnitt 32 zum Beispiel eine Dokumentklassifikationsverarbeitung, die ein Beispiel für eine Verarbeitungstechnik für natürliche Sprache ist. Speziell führt der Lernabschnitt 32 eine Extraktionsverarbeitung zum Extrahieren eines Schlüsselworts oder einer Phrase aus Textdaten durch, die durch Umwandeln der Sprachinformationen des Fahrers erhalten werden, um den Geschmack des Fahrers oder dergleichen anhand einer Frequenz des Schlüsselwortes oder der Phrase zu suchen. Um das Schlüsselwort oder die Phrase in den Textdaten auf einer höheren Ebene zu verstehen, kann der Lernabschnitt 32 eine Analyse durchführen, um eine Abhängigkeitsbeziehung zwischen Wörtern in den Textdaten zu bestimmen, um einen Satz aus einem Subjekt und einem Prädikat in der Extraktionsverarbeitung zu bestimmen.
Der Lernabschnitt 32 des Cloud-Servers 3 analysiert die Sprachinformation des Fahrers, um den Antworttrend des Fahrers zu lernen. Zum Beispiel analysiert der Lernabschnitt 32 die Textdaten, die durch Umwandeln der Sprachinformationen des Fahrers erhalten werden, durch ein Text-Mining-Verfahren. Speziell bestimmt der Lernabschnitt 32, ob eine Bewertungsinformation des Fahrers zu dem Ausgabeabschnitt in den Textdaten vorhanden ist oder nicht. In einem Fall, in dem der Lernabschnitt 32 bestimmt, dass die Bewertungsinformation in den Textdaten vorhanden ist, bestimmt der Lernabschnitt 32, ob diese Bewertungsinformation positiv (affirmativ) oder negativ ist, um den Antworttrend des Fahrers zu lernen. Basierend auf dem gelernten Antworttrend des Fahrers erzeugt der Lernabschnitt 32 die Sprachinformation, die an den Fahrer auszugeben ist. Die anderen Bestandteile sind die gleichen wie in Ausführungsform 1.
Gemäß der oben beschriebenen Ausgestaltung kann, wie in Ausführungsform 1, der Lernabschnitt 32 des Cloud-Servers 3 den Reaktionstrend des Fahrers basierend auf der Information in Bezug auf die Reaktion des Fahrers lernen, und somit der Lerninhalt, der durch den Lernabschnitt 32 erhalten wird, studiert werden. Auf diese Weise kann der Lernabschnitt 32 die Information basierend auf dem Reaktionstrend des Fahrers erzeugen, und die Information kann von dem Lernabschnitt 32 zu einem von dem Fahrer gewünschten Zeitpunkt übertragen werden.
Da das mobile Informationsendgerät 2, das den Eingabeabschnitt 202 bildet, mit dem Mikrofon 225 durch die Kurzstreckenkommunikation verbunden ist, kann das Mikrofon 225 an einer Stelle platziert sein, die nahe dem Mund des Fahrers ist. Dies ermöglicht es, die Erkennungsgenauigkeit der von dem Fahrer über das Mikrofon 225 abgegebenen Stimme zu verbessern.
In der vorliegenden Ausführungsform ist das Mikrofon 225 am Helm 51 bereitgestellt, der von dem Fahrer des Motorrads 10 getragen wird, in dem es schwierig ist, den dedizierten Schalter oder dergleichen zum Anfordern der Ausgabe der Information aufgrund eines begrenzen Fahrzeugkarosserieraums zu konstruieren. Dies ermöglicht dem Fahrer, den Lernabschnitt 32 anzufordern, um die Information durch das Mikrofon 225 auszugeben. Daher ist es nicht notwendig, den dedizierten Schalter oder dergleichen an der Fahrzeugkarosserie 15 bereitzustellen.
(Ausführungsform 3)
Ein Verarbeitungssystem 301 gemäß Ausführungsform 3 ist eine Modifikation der Bestandteile (Komponenten) oder dergleichen des Verarbeitungssystems 201 gemäß Ausführungsform 1. Im Folgenden werden bezüglich des Verarbeitungssystems 301 gemäß Ausführungsform 3 Unterschiede zu Ausführungsform 1 beschrieben.
7 ist eine Ansicht eines Verarbeitungssystems 301 gemäß Ausführungsform 3, das 1 entspricht. Wie in 7 gezeigt, ist das Verarbeitungssystem 301 der vorliegenden Ausführungsform in der Fahrzeugkarosserie 15 montiert. Speziell weist das Verarbeitungssystem 301 einen Eingabeabschnitt 302, einen Prozessorabschnitt 303 und einen Ausgabeabschnitt 304 auf, die miteinander integriert sind. Das Verarbeitungssystem 301 ist zum Beispiel eine Fahrzeugsteuerung. Der Fahrzeugsensor 21 und die Absicht-Eingabeeinheit 25, die in der Fahrzeugkarosserie 15 montiert sind, und der externe Abschnitt zum Erhalten von externer Umgebungsinformation 23 und der Abschnitt zum Erkennen von biologischer Information 24, die außerhalb der Fahrzeugkarosserie 15 bereitgestellt sind, sind mit dem Eingabeabschnitt 302 verbunden.
Der Prozessorabschnitt 303 gibt basierend auf dem Lerninhalt die an den Fahrer auszugebende Sprachinformation an den Ausgabeabschnitt 304 aus. Die Identifikationsinformation des Fahrers, die durch den Prozessorabschnitt 303 erhaltenen Lerninhalte, die von dem Prozessorabschnitt 303 erzeugte Information oder dergleichen sind in einem Speicherabschnitt 306 gespeichert, der in der Fahrzeugkarosserie 15 montiert ist. Diese Information wird von dem Ausgabeabschnitt 304 an den Lautsprecher 52 über die fahrzeuginterne Antenne 5 übertragen. Die anderen Bestandteile sind die gleichen wie in Ausführungsform 1.
Gemäß der oben beschriebenen Ausgestaltung lernt, wie in Ausführungsform 1, der Prozessorabschnitt 303 den Reaktionstrend des Fahrers basierend auf der Information in Bezug auf die Reaktion des Fahrers, weshalb der Lerninhalt, der durch den Prozessorabschnitt 303 erhalten wird, studiert werden kann. Auf diese Weise kann der Prozessorabschnitt 303 die Information basierend auf dem Reaktionstrend des Fahrers erzeugen, und die Information kann von dem Ausgabeabschnitt 304 zu einem von dem Fahrer gewünschten Zeitpunkt übertragen werden.
Da das Verarbeitungssystem 301 den Prozessorabschnitt 303 aufweist, kann ein Prozess zum Erzeugen der an den Fahrer auszugebenden Informationen innerhalb des Fahrzeugs abgeschlossen werden. Daher wird es möglich, die Zeit zu reduzieren, die benötigt wird, um die Information an den Fahrer zu übertragen.
Um eine Last (Belastung) des Verarbeitungssystems 301 zu reduzieren, kann das Verarbeitungssystem 301 den Eingabeabschnitt 302 und den Ausgabeabschnitt 304 aufweisen, und der Prozessorabschnitt 303 kann der Cloud-Server sein, der an einem Ort bereitgestellt ist, der von dem Motorrad 10 und dem Fahrer entfernt ist. Zusätzlich kann der Speicherabschnitt 306 außerhalb der Fahrzeugkarosserie 15 bereitgestellt sein.
Die vorliegende Erfindung ist nicht auf die oben beschriebenen Ausführungsformen beschränkt, und die Ausgestaltung kann innerhalb des Umfangs der Erfindung verändert, ergänzt oder gelöscht werden. Die Ausführungsformen können wie gewünscht kombiniert werden. Zum Beispiel kann ein Teil der Bestandteile oder des Verfahrens einer Ausführungsform auf eine andere Ausführungsform angewendet werden. Ein Teil der Bestandteile der Ausführungsform kann von den anderen Bestandteilen der Ausführungsform getrennt und weggenommen werden. Die vorliegende Erfindung ist nicht auf die oben beschriebenen Ausführungsformen beschränkt und das mobile Informationsendgerät, das von dem Fahrer getragen wird, kann ein Verarbeitungssystem sein. Ferner kann das Verarbeitungssystem so ausgebildet sein, dass die Fahrzeugsteuereinheit 6 eine Funktion als Eingabeabschnitt aufweist, der Cloud-Server 3 eine Funktion als Prozessorabschnitt aufweist und das mobile Informationsendgerät 2 eine Funktion als Ausgabeabschnitt aufweist. In diesem Fall kann die Information oder dergleichen in Bezug auf die Reaktion des Fahrers 50, die von der Fahrzeugsteuereinheit 6 empfangen wird, über die fahrzeuginterne Antenne 5 und die Basisstation in den Cloud-Server 3 eingegeben werden. Obwohl in den oben beschriebenen Ausführungsformen der Prozessorabschnitt 3, 303 zum Erzeugen der Sprachinformation ausgebildet ist und der Fahrer 50 diese Sprachinformation erkennt, ist die vorliegende Erfindung nicht auf diese Ausgestaltung beschränkt. Zum Beispiel kann die von dem Prozessorabschnitt 3, 303 erzeugte Information als Textinformation auf der Messvorrichtung angezeigt werden, oder kann eine Anzeigevorrichtung, die an der Fahrzeugkarosserie 15 bereitgestellt ist, eine Anzeigevorrichtung wie eine Head-Up-Anzeige, die an dem Helm bereitgestellt ist, sein, sodass der Fahrer 50 die Textinformation erkennt. In einem Fall, in dem die Fahrzeugkarosserie 15 mit einer Anzeigevorrichtung bereitgestellt ist, die einen Flüssigkristall-Anzeigebildschirm eines Punktmatrixtyps aufweist, können Informationen, die sich von den auf der Messvorrichtung angezeigten Informationen unterscheiden, auf dem Flüssigkristall-Anzeigebildschirm angezeigt werden. Ferner kann das mobile Informationsendgerät 2 an der Fahrzeugkarosserie 15 befestigt sein, und die von dem Fahrer 50 gewünschte Information kann auf dem Anzeigebildschirm des mobilen Informationsendgeräts 2 angezeigt werden.
Obwohl in den oben beschriebenen Ausführungsformen die Information in Bezug auf die Reaktion des Fahrers und der Bewertung für die Ausgabeinformation durch den Knopf 25, der an dem Bügel 22 bereitgestellt ist, oder dem am Helm 51 bereitgestellten Mikrofon 25 eingegeben wird, ist die vorliegende Erfindung nicht auf diese Ausgestaltung beschränkt. Die biologische Information des Fahrers kann als die Information in Bezug auf die Reaktion des Fahrers und der Bewertung für die Ausgabeinformation unter Verwendung eines biologischen Informationserkennunssensors (z. B. eines Herzfrequenzsensors, eines Perspirations- (Schweiß-) Mengenerfassungssensors, eines Gehirnwellensensors oder dergleichen), die in dem Helm enthalten (eingebaut) sind, eingegeben werden. Obwohl in den oben beschriebenen Ausführungsformen die von dem Fahrzeugsensor 21 detektierte Fahrzeuginformation drahtlos an das mobile Informationsendgerät 2 über die Fahrzeugsteuereinheit 6 übertragen und dann in den Lernabschnitt 32 eingegeben wird, ist die vorliegende Erfindung nicht auf diese Ausgestaltung beschränkt. Zum Beispiel kann die Information von der Fahrzeugsteuereinheit 6 über die fahrzeuginterne Antenne 5 in den Lernabschnitt 32 eingegeben werden, ohne die Information an das mobile Informationsendgerät 2 zu übertragen. Mit anderen Worten empfängt die Fahrzeugsteuereinheit 6 die Information bezüglich des von dem Fahrer 50 durchgeführten Fahrbetriebs und der Eingabeabschnitt kann aus der Fahrzeugsteuereinheit 6 und dem mobilen Informationsendgerät 2 bestehen. Obwohl in den oben beschriebenen Ausführungsformen der Abschnitt zum Erhalten von externer Umgebungsinformation 23 in dem mobilen Informationsendgerät 2 montiert ist, kann der Abschnitt zum Erhalten von externer Umgebungsinformation 23 in der Fahrzeugkarosserie 15 montiert sein. Das Grätschsitz-Fahrzeug ist nicht auf das Motorrad 10 beschränkt und kann beispielsweise ein ATV (Geländefahrzeug) sein.
Bezugszeichenliste

1, 201, 301: Verarbeitungssystem für Grätschsitz-Fahrzeug
2: mobiles Informationsendgerät (Eingabeabschnitt, Ausgabeabschnitt)
3: Cloud-Server (Prozessorabschnitt)
5: fahrzeuginterne Antenne (drahtloser Kommunikationsabschnitt)
10: Motorrad (Grätschsitz-Fahrzeug)
15: Fahrzeugkarosserie
21: Fahrzeugsensor (Detektor)
22: Betriebsvorrichtung
25, 225: Mikrofon
50: Fahrer
51: Helm
52: Lautsprecher
302: Eingabeabschnitt
303: Prozessorabschnitt
304: Ausgabeabschnitt

Claims

Verarbeitungssystem für ein Grätschsitz-Fahrzeug, wobei das Verarbeitungssystem aufweist: einen Eingabeabschnitt, der eine Information in Bezug auf eine Reaktion eines Fahrers empfängt; einen Prozessorabschnitt, der basierend auf der Information in Bezug auf die Reaktion des Fahrers, die von dem Eingabeabschnitt eingegeben wird, einen Reaktionstrend des Fahrers lernt und basierend auf einem Lerninhalt des Reaktionstrends des Fahrers eine auszugebende Information erzeugt; und einen Ausgabeabschnitt, der die Information, die von dem Prozessorabschnitt erzeugt wird, überträgt.
Verarbeitungssystem für das Grätschsitz-Fahrzeug nach Anspruch 1, wobei die Information in Bezug auf die Reaktion des Fahrers eine Information aufweist, die sich darauf bezieht, ob die von dem Ausgabeabschnitt übertragene Information gut ist oder nicht.
Verarbeitungssystem für das Grätschsitz-Fahrzeug nach Anspruch 1 oder 2, wobei der Eingabeabschnitt die Information in Bezug auf die Reaktion des Fahrers von einem Bedienungsgerät empfängt, das in einer Fahrzeugkarosserie montiert ist und durch den Fahrer während des Fahrens des Grätschsitz-Fahrzeugs bedient werden kann.
Verarbeitungssystem für das Grätschsitz-Fahrzeug nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei der Eingabeabschnitt ferner eine Information in Bezug auf einen Fahrzeugzustand, der durch einen in einer Fahrzeugkarosserie montierten Detektor detektiert wird, empfängt und wobei der Prozessorabschnitt den Reaktionstrend des Fahrers und den Fahrzeugzustand lernt und die auszugebende Information basierend auf dem Lerninhalt des Reaktionstrends des Fahrers und einem Lerninhalt des Fahrzeugzustands erzeugt.
Verarbeitungssystem für das Grätschsitz-Fahrzeug nach Anspruch 4, wobei der Eingabeabschnitt und der Prozessorabschnitt außerhalb der Fahrzeugkarosserie angeordnet sind, wobei das Verarbeitungssystem ferner aufweist: einen Drahtloskommunikationsabschnitt, der drahtlos die Information in Bezug auf den Fahrzeugzustand, der von dem Detektor detektiert wird, an den Eingabeabschnitt überträgt, wobei der Drahtloskommunikationsabschnitt in der Fahrzeugkarosserie montiert ist.
Verarbeitungssystem für das Grätschsitz-Fahrzeug nach Anspruch 4 oder 5, wobei der Prozessorabschnitt ein Server ist, der an einem Ort fern der Fahrzeugkarosserie und des Fahrers bereitgestellt ist, und wobei der Eingabeabschnitt von dem Fahrer getragen wird und drahtlos mit dem Prozessorabschnitt und dem Detektor kommuniziert.
Verarbeitungssystem für das Grätschsitz-Fahrzeug nach einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei der Prozessorabschnitt die auszugebende Information als ein Sprachsignal erzeugt und wobei der Ausgabeabschnitt von dem Fahrer getragen wird und drahtlos das Sprachsignal zwischen dem Prozessorabschnitt und einem Mikrofon oder einem Lautsprecher kommuniziert, das bzw. der an einem Helm bereitgestellt ist, der von dem Fahrer getragen wird.
Verarbeitungssystem für das Grätschsitz-Fahrzeug nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei der Prozessorabschnitt den Reaktionstrend des Fahrers lernt, so dass der Reaktionstrend des Fahrers einer Identifikationsinformation entspricht, die für jedes Grätschsitz-Fahrzeug eingestellt ist.