DE19720626A1

DE19720626A1 - Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung für Kraftfahrzeuge

Info

Publication number: DE19720626A1
Application number: DE19720626A
Authority: DE
Inventors: Shintaro Yokoyama; Kouichi Kojima
Original assignee: Honda Motor Co Ltd
Current assignee: Honda Motor Co Ltd
Priority date: 1996-05-20
Filing date: 1997-05-16
Publication date: 1997-12-11
Anticipated expiration: 2017-05-17
Also published as: US5821860A; DE19720626B4; KR100251262B1; KR970074293A; JPH09301011A

Description

Hintergrund der Erfindung Gebiet der Erfindung

Diese Erfindung bezieht sich auf eine Fahrzustand-Über wachungsvorrichtung für Kraftfahrzeuge, welche den Fahrzu stand eines Fahrers eines Fahrzeuges überwacht und, je nach Ergebnis der Überwachung, geeignete Maßnahmen ergreift, z. B. ein Warnsignal ausgibt.

Stand der Technik

In herkömmlicher Weise wurde eine Fahrzustand-Überwachungs vorrichtung vorgeschlagen, beispielsweise in der japanischen offengelegten Patentveröffentlichung (Kokai) Nr. 5-85221, bei welcher eine Reaktionsverzögerung eines Fahrers eines Fahrzeugs und ein Ausmaß der Abweichung der tatsächlichen Position des Fahrzeugs von einer Referenzposition einer Fahrbahn, auf welcher das Fahrzeug fährt, auf der Basis ei nes Lenkausschlags des Fahrzeugs, ausgeführt durch den Fah rer, und der Fahrzeuggeschwindigkeit geschätzt wird und die geschätzte Reaktionsverzögerung und das geschätzte Ausmaß der Abweichung mit entsprechenden Referenzwerten verglichen werden, welche vorausgesetzt werden, wenn der Fahrer in ei nem normalen Fahrzustand ist, um hierdurch den Fahrzustand des Fahrers zu prüfen, z. B. unnormales Lenken, hervorgerufen durch Eindösen oder ein herabgesetztes Fahrvermögen des Fah rers aufgrund seiner Müdigkeit.

Wenn gemäß dem vorgeschlagenen Fahrzustand-Überwachungs system jedoch festgestellt wird, daß der Fahrzustand des Fahrers nicht unnormal ist, wird er als normal betrachtet. Aus diesem Grund ist es schwierig, geeignete Maßnahmen zu ergreifen, um verschiedene Fahrzustände des Fahrers zu be wältigen. Das heißt, daß jeder Fahrer sein eigenes Fahrver mögen hat und das Fahrvermögen jedes einzelnen Fahrers sich mit seinem physischen Zustand ändert. Folglich können die oben gezeigten jeweiligen Referenzwerte der geschätzten Reaktionsverzögerung und des geschätzten Ausmaßes der Abwei chung, welches vorausgesetzt wird, wenn der Fahrer in einem normalen Fahrzustand ist, nicht zwangsläufig die richtigen Referenzwerte sein. Deshalb kann das herkömmliche Verfahren zum Feststellen eines unnormalen Fahrzustands des Fahrers einfach durch Vergleichen der Parameter (Reaktionsverzöge rung und Ausmaß der Abweichung) mit den entsprechenden Refe renzwerten, die vorausgesetzt werden, wenn der Fahrer in ei nem normalen Fahrzustand ist, einen Fall nur dann bewälti gen, wenn der Fahrzustand des Fahrers extrem verschlechtert ist.

Zusammenfassung der Erfindung

Es ist eine Aufgabe der Erfindung, eine Fahrzustand-Überwa chungsvorrichtung für ein Kraftfahrzeug bereitzustellen, welche nicht nur die verschiedenen Fahrzustände des Fahrers genau feststellen kann sondern auch schnell einen unnormalen Fahrzustand des Fahrers feststellen kann um hierdurch das Ergreifen geeigneter Maßnahmen zu deren Bewältigung zu er möglichen.

Um die obige Aufgabe zu lösen, stellt die vorliegende Erfin dung eine Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung für ein Kraft fahrzeug bereit, um einen Fahrzustand eines Fahrers des Kraftfahrzeugs zu überwachen.

Die erfindungsgemäße Vorrichtung ist dadurch gekennzeichnet, daß sie aufweist:
eine Fahrzustand-Detektiereinrichtung zum Detektieren des Verhaltens des Fahrzeugs und/oder eines Fahrbetriebs des Fahrers, und mindestens eines Zustands des Fahrers, um hier durch Fahrzustand-Anzeigedaten zu erzeugen, die den Fahrzu stand des Fahrers anzeigen;
eine erste Überwachungs-Zustand-Feststelleinrichtung zum Feststellen auf der Basis der von der Fahrzustand-Feststell einrichtung erzeugten Fahrzustand-Anzeigedaten, ob der Fahr zustand des Fahrers unnormal ist;
eine zweite Überwachungs-Zustand-Feststelleinrichtung zum Feststellen eines Maßes an Normalität des Fahrzustands des Fahrers durch Eingeben einer Mehrzahl von Einzeldaten der Fahrzustand-Anzeigedaten in ein neuronales Netz, wenn die erste Fahrzustand-Feststelleinrichtung nicht feststellt, daß der Fahrzustand des Fahrers unnormal ist; und
eine Steuereinrichtung zum Ausführen einer Warnung und/oder Steuerung des Fahrzeugs in Abhängigkeit von einem Feststell ergebnis der ersten Fahrzustand-Feststelleinrichtung und von dem von der zweiten Fahrzustand-Feststelleinrichtung festge stellten Ausmaß der Normalität des Fahrzustands des Fahrers.

Vorzugsweise stellt die erste Fahrzustand-Feststelleinrich tung auf der Basis einer Verteilung einer Mehrzahl von Ein zeldaten der Fahrzustand-Anzeigedaten fest, ob der Fahrzu stand des Fahrers unnormal ist.

Wenn die erste Fahrzustand-Feststelleinrichtung nicht fest stellt, daß der Fahrzustand des Fahrers unnormal ist, stellt die erste Fahrzustand-Feststelleinrichtung vorzugsweise wei terhin auf der Basis der von der Fahrzustand-Detektierein richtung erzeugten Fahrzustand-Anzeigedaten fest, ob der Fahrzustand des Fahrers normal ist, wobei das Feststellen des Ausmaßes an Normalität des Fahrzustands des Fahrers durch die zweite Fahrzustand-Feststelleinrichtung blockiert ist, wenn die erste Fahrzustand-Feststelleinrichtung festge stellt hat, daß der Fahrzustand des Fahrers entweder normal oder unnormal ist.

Noch bevorzugter bildet die erste Fahrzustand-Feststellein richtung Musterdaten, die die Verteilung der Mehrzahl von Einzeldaten der Fahrzustand-Anzeigedaten anzeigen, und ver gleicht die dergestalt gebildeten Musterdaten mit vorbe stimmten eine Unnormalität anzeigenden Musterdaten, die die jeweiligen unnormalen Fahrzustände des Fahrers anzeigen, und vorbestimmten eine Normalität anzeigenden Musterdaten, die die jeweiligen normalen Fahrzustände des Fahrers anzeigen, wobei die erste Fahrzustand-Feststelleinrichtung feststellt, daß der Fahrzustand des Fahrers unnormal ist, wenn die ge bildeten Musterdaten mit irgendwelchen der vorbestimmten ei ne Unnormalität anzeigenden Musterdaten identisch sind und feststellt, das der Fahrzustand des Fahrers normal ist, wenn die gebildeten Musterdaten mit irgendwelchen der vorbestimm ten eine Normalität anzeigenden Musterdaten identisch sind.

Vorzugsweise berechnet die zweite Fahrzustand-Feststellein richtung einen Fahrzustand-Anzeigeparameter mittels des neu ronalen Netzes auf der Basis der Fahrzustand-Anzeigedaten und vergleicht die Fahrzustand-Anzeigeparameter mit einer Mehrzahl von Referenzwerten, um hierdurch festzustellen, ob das Maß an Normalität des Fahrzustands des Fahrers zu dem unnormalen Bereich, einem Zwischenbereich und einem normalen Bereich gehört.

Noch bevorzugter ist, wenn die zweite Fahrzustand-Feststell einrichtung die Fahrzustand-Anzeigeparameter für einen Ver gleich mit der Mehrzahl an Referenzwerten mittels eines ein zigen neuronalen Netzes berechnet.

Alternativ dazu beinhaltet die zweite Fahrzustand-Feststell einrichtung eine erste Fahrzustand-Anzeigeparameter-Berech nungseinrichtung zum Berechnen eines ersten Fahrzustand-An zeigeparameters, welcher den Fahrzustand des Fahrers genauer darstellt, wenn der Fahrzustand des Fahrers nahe der Unnor malität ist, auf der Basis der Fahrzustand-Anzeigedaten mit tels eines ersten neuronalen Netzes, eine zweite Fahrzu stand-Anzeigeparameter-Berechnungseinrichtung zum Berechnen eines zweiten Fahrzustand-Anzeigeparameters, welcher den Fahrzustand des Fahrers genauer darstellt, wenn der Fahrzu stand des Fahrers nahe der Normalität ist, auf der Basis der Fahrzustand-Anzeigedaten mittels eines zweiten neuronalen Netzes; eine einen unnormalen Bereich feststellende Einrich tung zum Vergleichen des ersten Fahrzustand-Anzeigeparame ters mit einem eine Unnormalität feststellenden Referenzwert zum Feststellen, ob das Maß an Normalität des Fahrzustands des Fahrers zum unnormalen Bereich gehört; und eine einen normalen Bereich feststellende Einrichtung zum Vergleichen des zweiten Fahrzustand-Anzeigeparameters mit einem eine Normalität feststellenden Referenzwert zum Feststellen, ob das Maß an Normalität des Fahrzustands des Fahrers zum Nor malbereich gehört.

Wenn weiterhin die Normalität-Feststelleinrichtung nicht feststellt, daß das Maß an Normalität des Fahrzustands des Fahrers zum Normalbereich gehört, stellt die zweite Fahrzu stand-Feststelleinrichtung auf der Basis des ersten Fahrzu stand-Anzeigeparameters, des zweiten Fahrzustand-Anzeigepa rameters und eines vorbestimmten Referenzwerts zum Bestimmen des Zwischenbereichs vorzugsweise fest, ob das Maß an Norma lität des Fahrzustands des Fahrers in einem Abschnitt des Zwischenbereichs nahe des unnormalen Bereichs oder einem Ab schnitt des Zwischenbereichs nahe des Normalbereichs ist.

Vorzugsweise beinhaltet die Fahrzustand-Detektiereinrichtung eine Einrichtung zum Berechnen von Daten des Ausmaßes der Schlangenlinie(nbewegung) oder des Mäandrierens, die ein Ausmaß einer Schlangenlinie(nbewegung) des Fahrzeugs als Fahrzustand-Anzeigedaten darstellen.

Weiter bevorzugt beinhaltet die Fahrzustand-Feststellein richtung eine das Maß des Verhaltens detektierende Einrich tung zum Detektieren eines Maßes des Verhaltens des Fahr zeugs in bezug auf eine Gierbewegung des Fahrzeugs oder eine Seitenbewegung des Fahrzeugs, eine Fahrzeuggeschwindigkeit- Detektiereinrichtung zum Detektieren der Fahrtgeschwindig keit des Fahrzeugs, eine Verhaltens-Referenzwert-Einstell einrichtung zum Einstellen eines Verhaltens-Referenzwerts auf Basis von Änderungen des Verhaltensmaßes und eine das Ausmaß des Verhaltens der seitlichen Abweichung berechnende Einrichtung zum Berechnen des Ausmaßes des Verhaltens einer seitlichen Abweichung des Fahrzeugs auf der Basis der Ver haltensmaßes, der Fahrtgeschwindigkeit des Fahrzeugs und des Verhaltens-Referenzwerts.

Weiterhin berechnet die Fahrzustand-Feststelleinrichtung vorzugsweise einen über die Zeit integrierten Wert eines Ab solutwertes des Maßes des Verhaltens einer seitlichen Abwei chung des Fahrzeugs als Daten über das Ausmaß der Schlangen linie(nbewegung).

Alternativ dazu berechnet die Fahrzustand-Detektiereinrich tung eine Standardabweichung des Maßes des Verhaltens der seitlichen Abweichung als die Daten über das Ausmaß der Schlangenlinie(nbewegung).

Alternativ dazu berechnet die Fahrzustand-Detektiereinrich tung eine Differenz zwischen einem maximalen Wert des Maßes des Verhaltens der seitlichen Abweichung und einem minimalen Wert des Maßes des Verhaltens einer seitlichen Abweichung über eine vorbestimmte Zeitspanne hinweg als Daten bezüglich der Schlangenlinie(nbewegung).

Die oben genannten und andere Aufgaben, Merkmale und Vortei le der Erfindung ergeben sich deutlicher aus der folgenden detaillierten Beschreibung zusammen mit den beiliegenden Zeichnungen.

Kurze Beschreibung der Zeichnungen

Es zeigen:

Fig. 1 ein Blockdiagramm der Anordnung einer Fahrzustand- Überwachungsvorrichtung für ein Kraftfahrzeug gemäß einer Ausführungsform der Erfindung;

Fig. 2 ein Flußdiagramm eines Programms zum Ausführen eines Fahrzustand-Überwachungsvorgangs, bei welchem der Fahrzustand des Fahrers festgestellt wird und, je nach Ergebnis der Feststellung, ein Warnsignal aus gegeben wird;

Fig. 3A bis 3E Diagramme, die Änderungen von detektierten und berechneten Parametern zeigen, welche zum Be rechnen eines Ausmaßes der Schlangenlinie(nbewegung) des Fahrzeugs verwendet werden, wobei:

Fig. 3A Änderungen einer Gierrate YR zeigt;

Fig. 3B Änderungen eines Gierwinkels YA zeigt;

Fig. 3C Änderungen eines modifizierten Gierwinkels YAM zeigt;

Fig. 3D Änderungen einer seitlichen Abweichdiffe renzmenge DYK zeigt; und

Fig. 3E Änderungen einer seitlichen Abweichung YK zeigt;

Fig. 4 ein Diagramm, welches hilfreich ist zum Erklären ei ner Art und Weise zum Konvertieren von Daten des Ausmaßes der Schlangenlinie(nbewegung) in Musterda ten;

Fig. 5 ein Flußdiagramm eines Programms zum Feststellen des Fahrzustands des Fahrers mittels eines neuronalen Netzes;

Fig. 6 ein Diagramm einer Struktur des neuronalen Netzes;

Fig. 7 ein Diagramm, welches hilfreich ist zum Erklären des Verhältnisses zwischen Werten eines Fahrzustand-An zeigeparameters und Ergebnissen der Feststellung des Fahrzustands des Fahrers; und

Fig. 8 ein Flußdiagramm einer Variation des Programms von Fig. 5.

Detaillierte Beschreibung

Die Erfindung wird nun im Detail in bezug auf die Zeichnun gen beschrieben, die ein Ausführungsbeispiel davon zeigen.

In bezug zuerst auf Fig. 1 ist die Anordnung einer Fahrzu stand-Überwachungsvorrichtung für ein Kraftfahrzeug gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung gezeigt. Die Vor richtung ist an dem Fahrzeug montiert, welches von einem primären Antriebsmotor, wie z. B. einem Motor mit innerer Verbrennung und einem Elektromotor angetrieben wird und mit einem Lenkgriff oder Lenkrad ausgerüstet ist. Das Fahrzeug weist einen Gierratensensor 1 zum Detektieren der Gierrate des Fahrzeugs und einen Fahrzeuggeschwindigkeitssensor 2 zum Detektieren der Fahrtgeschwindigkeit des Fahrzeugs (Fahr zeuggeschwindigkeit V) auf und die Sensoren 1 und 2 liefern elektrische Signale, die die gemessene Gierrate bzw. die ge messene Fahrzeuggeschwindigkeit anzeigen, an einen das Aus maß der Schlangenlinie(nbewegung) berechnenden Block 3. Der das Ausmaß der Schlangenlinie(nbewegung) berechnende Block 3 berechnet ein Ausmaß einer Schlangenlinie (im folgenden als "Schlangenlinienausmaß" bezeichnet) X des Kraftfahrzeugs als ein Parameter, der den Fahrzustand des Fahrers auf der Basis der von den Sensoren 1, 2 detektierten Gierrate YR bzw. Fahrzeuggeschwindigkeit V anzeigt und liefert das Ergebnis der Berechnung an einen Fahrzustand-Feststellblock 4. Der Fahrzustand-Feststellblock 4 stellt einen Fahrzustand des Fahrers auf der Basis des Schlangenlinienausmaßes X fest und betreibt eine Alarmvorrichtung 5 in Reaktion auf das Ergeb nis der Feststellung. Die Alarmvorrichtung 5 kann beispiels weise durch eine Lampe, eine Hupe oder einen Stimmgenerator gebildet sein.

Bei der vorliegenden Ausführungsform werden der Schlangenli nienausmaß-Berechnungsblock 3 und der Fahrzustand-Feststell block 4 durch eine elektronische Steuereinheit (ECU) 6 mit einer Zentraleinheit (CPU), einer Speichervorrichtung, Ein gangs/Ausgangsschaltungen usw. verwirklicht.

Fig. 2 zeigt ein Programm zum Ausführen eines Fahrzustand- Überwachungsvorgangs, welcher von der CPU der ECU 6 ausge führt wird, um eine Referenzlinie oder eine Fahrbahn, ent lang welcher das Fahrzeug fahren soll, sowie einen Parameter (Schlangenlinienausmaß X1), welcher eine Abweichung des Fahrzeugs von der Referenzlinie auf der Basis der gemessenen Gierrate YR und Fahrzeuggeschwindigkeit V anzeigt, zu be rechnen und dann einen Fahrzustand des Fahrers auf der Basis des berechneten Schlangenlinienausmaßes X1 festzustellen.

Zuerst werden bei einem Schritt S11 Daten der Gierrate YR und der Fahrzeuggeschwindigkeit C, die über eine vorbestimm te Zeitdauer T1 hinweg (z. B. 30 Sekunden) vor dem momentanen Zeitpunkt detektiert wurden, nach Ablauf einer jeden vorbe stimmten Zeitspanne T2 (z. B. 10 Sekunden) eingelesen. Dann werden die Referenzlinie und eine seitliche Abweich-Diffe renzmenge DYK bei Schritten S12 bzw. S13 berechnet.

Die Referenzlinie und die seitliche Abweich-Differenzmenge DYK werden auf folgende Weise berechnet:
Zuerst wird die Eingangs-Gierrate YR (Fig. 3A) über die Zeit in einen Gierwinkel YA (Fig. 3B) integriert und weiterhin wird die Referenzlinie (angedeutet durch die gestrichelte Linie in Fig. 3B) auf der Basis des Gierwinkels YA berech net. Diese Berechnung wird insbesondere durch eine Methode der kleinsten Quadrate, die wohlbekannt ist, auf folgende Weise ausgeführt:
Wir nehmen an, daß z. B. Gierwinkelwerte YA1, YA2 und YA3 zu Zeitpunkten t1, t2 bzw. t3 erhalten wurden. Eine Näherung der Referenzlinie kann durch die folgenden linearen Aus drücke erzielt werden:

YA1 = b1 + b2t1 + e1
YA2 = b1 + b2t2 + e2
YA3 = b1 + b2t3 + e3

wobei e1 bis e3 Abweichungen darstellen und die Bezeichnun gen b1 und b2 so bestimmt sind, daß die Quadratsumme der Ab weichungen e1 bis e3 den Minimalwert erreicht. Die Näherung der Referenzlinie kann auch durch die folgenden quadrati schen Ausdrücke erzielt werden:

YA1 = b1 + b2t1 + b3t1² + e1
YA2 = b1 + b2t2 + b3t2² + e2
YA3 = b1 + b2t3 + b3t3² + e3

wobei die Terme b1 bis b3 so bestimmt werden, daß die Summe der Quadrate der Abweichungen e1 bis e3 den Minimalwert er reicht.

Weiterhin kann eine Näherung der Referenzlinie durch die folgenden kubischen Ausdrücke erzielt werden:

YA1 = b1 + b2t1 + b3t1² + b4t1³ + e1
YA2 = b1 + b2t2 + b3t2² + b4t2³ + e2
YA3 = b1 + b2t3 + b3t3² + b4t3³ + e3

wobei die Ausdrücke b1 bis b4 so bestimmt werden, daß die Summe der Quadrate der Abweichungen e1 bis e3 den Minimal wert erreicht.

Wenn die Anzahl der abgefragten Datenelemente größer ist, werden Ausdrücke von höherer Ordnung weiterhin verwendet, um akkuratere Annäherungen auszuführen.

Bei der vorliegenden Erfindung wird zuerst die Referenzlinie mittels linearer Ausdrücke festgestellt und dann wird ein modifizierter Gierwinkel YAM (Fig. 3C) berechnet durch Sub trahieren eines Referenz-Gierwinkels entsprechend der Refe renzlinie von dem festgestellten Gierwinkel YA. Weiterhin wird die seitliche Abweich-Differenzmenge DYK (Fig. 3D) be rechnet durch Anwenden des modifizierten Gierwinkels YAM und der Fahrzeuggeschwindigkeit V auf die folgende Gleichung:

DYK = V Xx sin(YAM).

In bezug zurück auf Fig. 2 wird bei dem nächsten Schritt S14 festgestellt, ob die Differenz zwischen dem maximalen Wert DYKMAX der seitlichen Abweichungs-Differenzmenge DYK und dem Minimumwert DYKMIN derselben kleiner ist als ein vorbestimm ter Wert α1. Wenn (DYKMAX - DYKMIN) α1 zutrifft, geht das Programm zu Schritt S12 zurück, wobei die Ordnung der Nähe rung der Referenzlinie um eine Ordnung erhöht wird, um die Referenzlinie erneut zu berechnen. Dieses Verfahren wird wiederholt ausgeführt, bis die Antwort auf die Frage von Schritt S14 bestätigend (JA) wird.

Alternativ dazu kann die Berechnung der Referenzlinie been det werden, wenn die Ordnung der Näherung einen vorbestimm ten Wert erreicht hat, selbst wenn (DYKMAX - DYKMIN) α1 zutrifft.

Wenn bei Schritt S14 (DYKMAX - DYKMIN) < α1 zutrifft, geht das Programm zu einem Schritt S15 weiter, wobei das Schlan genlinienausmaß X berechnet wird. Das Schlangenlinienausmaß X wird berechnet, z. B. als die Summe der in Fig. 3D gezeig ten schraffierten Bereiche (ein Wert, der erhalten wird durch Integrieren des Absolutwerts der seitlichen Abweich- Differenzmenge DYK über die Zeit). Alternativ dazu kann eine Standardabweichung des DYK-Werts oder die Differenz zwischen dem maximalen Wert des DYK-Werts und dem minimalen Wert des selben als Schlangenlinienausmaß x verwendet werden.

Als weitere Alternative zu dem obigen, kann ein Wert, der erhalten wurde durch Integrieren des Absolutwerts einer seitlichen Abweichung YK (die Summe der in Fig. 3E gezeigten schraffierten Bereiche) über die Zeit als Schlangenlinien ausmaß X verwendet werden. Insbesondere kann die seitliche Abweichung YK durch weiteres Integrieren der seitlichen Ab weich-Differenzmenge DYK über die Zeit bei Schritt S13 fest gestellt werden und dann kann die Referenzlinie bei Schritt S14 aktualisiert werden, bis der Unterschied zwischen dem Maximalwert YKMAX der seitlichen Abweichung YK und dem Mini malwert YKMIN derselben kleiner wird als ein vorbestimmter Wert α2. Dann mag der Absolutwert der dergestalt erhaltenen seitlichen Abweichung YK über die Zeit integriert werden, um den obengenannten Wert als Schlangenlinienausmaßdaten X zu erhalten. Eine Standardabweichung der seitlichen Abweichung YK oder die Differenz zwischen dem Maximalwert YKMAX und dem Minimalwert YKMIN der seitlichen Abweichung YK kann auch als Schlangenlinienausmaß x verwendet werden.

Bei einem Schritt S16 wird das Schlangenlinienausmaß X in Musterdaten umgewandelt. Insbesondere werden erste n Schlan genlinienausmaßeinzeldaten (X1, X2, . . . Xn) über eine vorbe stimmte Zeitspanne TN hinweg (z. B. 70 Sekunden) erhalten und dann, wie in Fig. 4 gezeigt, wird eine Bestimmung darüber, in welche der Zonen 0 bis m (m stellt eine ganze Zahl gleich oder größer als 1 dar) jede der Schlangenlinienausmaßdaten Xj (j = 1 bis n) gehört, gemacht, indem die Schlangenlinien ausmaßdaten Xj mit Referenzwerten XTH (0) bis XTH (m) ver glichen werden, um hierdurch Musterdaten PTN zu erhalten, die aus Zonennummern gebildet sind, die jeweils den n Ein zeldaten der Schlangenlinienausmaßdaten entsprechen. Die Zo ne, zu der die Schlangenlinienausmaßdaten Xj gehören, wird z. B. dergestalt festgestellt, daß, wenn Xj < XTH (0) zu trifft, das Schlangenlinienausmaß Xj zu Zone 0 gehört, wäh rend, wenn XTH (0) Xj < XTH (1) zutrifft, das Schlangenli nienausmaß Xj zu Zone 1 gehört.

Dann werden bei einem Schritt S17 die Musterdaten PTN mit Referenzmusterdaten PTNDET verglichen, um den Fahrzustand des Fahrers festzustellen. Die Referenzmusterdaten PTNDET beinhalten eine Mehrzahl von eine Normalität anzeigenden Mu sterdaten PTNDETOK, welche als offensichtlich jeweilige nor male Fahrzustände des Fahrers anzeigend angesehen werden, und eine Mehrzahl von Unnormalität anzeigenden Musterdaten PTNDETNG, die offensichtlich jeweilige unnormale Fahrzustän de des Fahrers anzeigen. Diese Daten werden in der Speicher vorrichtung der ECU 6 im voraus gespeichert. Die Normalität anzeigenden Musterdaten PTNDETOK beinhalten z. B. Musterda ten, bei welchen alle n Einzeldaten der Schlangenlinienaus maßdaten zu Zone 0 gehören, oder Musterdaten, bei welchen alle n Einzeldaten der Schlangenlinienausmaßdaten zu Zone 0 oder 1 gehören und gleichzeitig aufeinander folgende Einzel daten nicht zu Zone 1 gehören. Auf der anderen Seite bein halten die eine Unnormalität anzeigenden Musterdaten PTNDETNG z. B. Musterdaten, bei welchen, angenommen daß m = 2, z. B. die Hälfte oder mehr der n Einzeldaten der Schlangenlinienausmaßdaten zu Zone 2 gehören und gleichzei tig aufeinanderfolgende der Hälfte oder mehr Schlangenli nienausmaßdaten zu Zone 2 gehören.

Der Vergleich der Musterdaten PTN mit den Referenzmusterda ten PTNDET kann bei einer hohen Geschwindigkeit ausgeführt werden und somit ist es möglich, schnell festzustellen, daß der Fahrzustand des Fahrers normal oder unnormal ist.

Bei dem folgenden Schritt S18 wird festgestellt, ob die de tektierten Musterdaten PTN identisch sind mit irgendwelchen der Referenzmusterdaten PTNDETOK und PTNDETNG. Wenn die de tektierten Musterdaten PTN identisch mit irgendwelchen der Referenzmusterdaten sind, wird bei einem Schritt S19 festge stellt, ob die mit den detektierten Musterdaten PTN identi schen Referenzmusterdaten identisch mit Einzeldaten der eine Normalität anzeigenden Musterdaten PTNDETOK sind. Wenn fest gestellt wird, daß erstere und letztere identisch sind, wird ein Fahrzustand-Anzeigeparameter POP, der den Fahrzustand des Fahrers anzeigt, bei einem Schritt S22 auf "0" gesetzt, gefolgt von der Beendigung des Programms. Wenn auf der ande ren Seite die mit den detektierten Musterdaten PTN identi schen Referenzmusterdaten identisch mit Einzeldaten der eine Unnormalität anzeigenden Musterdaten PTNDETNG sind, wird der Fahrzustand-Anzeigeparameter POP bei einem Schritt S20 auf "1,0" gesetzt und dann geht das Programm zu einem Schritt S21 weiter, bei welchem ein Warnsignal erfolgt. Genauer flackert eine nicht gezeigte Warnleuchte und gleichzeitig erklingt ein lautes Alarmsignal.

Wenn bei Schritt S18 die detektierten Musterdaten PTN nicht mit irgendwelchen der eine Normalität anzeigenden Musterda ten PTNDETOK und der eine Unnormalität anzeigenden Musterda ten PTNDETNG identisch sind, geht das Programm zu einem Schritt S23 weiter, bei dem der Fahrzustand-Anzeigeparameter POP mittels eines neuronalen Netzes berechnet wird und ein Warnsignal oder ein anderer Vorgang auf der Basis des Ergeb nisses der Berechnung ausgeführt wird.

Fig. 5 zeigt ein Unterprogramm zum Ausführen des bei Schritt S23 in Fig. 2 ausgeführten Vorgangs. Zuerst wird bei einem Schritt S31 der Fahrzustand-Anzeigeparameter POP mittels des neuronalen Netzes berechnet.

Fig. 6 zeigt die Struktur des neuronalen Netzes, das bei der vorliegenden Erfindung verwendet wird. Das bei der vorlie genden Ausführungsform verwendete neuronale Netz hat eine dreischichtige Struktur, die aus einer Eingabeschicht, einer Zwischenschicht und einer Ausgabeschicht gebildet ist und verwendet einen bekannten Lernalgorithmus mit der Bezeich nung "Back Propagation" ("Rückwärtsausbreitung") (im folgen den "BP" genannt).

Wie in Fig. 6 gezeigt ist, sind Einzelinformationen, die an Einheiten oder Knoten (d. h. Neuronen) der Eingabeschicht eingegeben wurden, Schlangenlinienausmaßdaten Xj (j = 1 bis n). Diese Einzelinformationen werden durch Gewichtungen, die eine Verbindungsmatrix bilden, gewichtet und an Einheiten oder Knoten der Zwischenschicht eingegeben. Ein Ausgangssi gnal von jeder der Einheiten der Zwischenschicht wird z. B. durch eine Sigmoidfunktion ("sigmoidal function") festge stellt. Ähnlich zu der Datenverarbeitung, die ausgeführt wird, wenn Datenelemente von der Eingabeschicht zur Zwi schenschicht übertragen werden, werden Ausgangssignale von den Einheiten der Zwischenschicht, die durch Gewichtungen, die eine Verbindungsmatrix bilden, gewichtet werden, in die Ausgabeschicht gegeben und die Ausgabeschicht liefert die resultierenden Daten als Fahrzustand-Anzeigeparameter POP. Ein POP-Wert, welcher durch die Sigmoidfunktion festgestellt wird, liegt zwischen "0" und "1,0" und ein höherer POP-Wert zeigt einen schlechteren Fahrzustand des Fahrers an.

Jedes Element (Gewichtung) der Verbindungsmatrix wird durch den BP-Lernalgorithmus festgestellt, so daß eine Gesamt-Feh ler-Funktion des Ausgangssignals von der Ausgabeschicht, das erhalten wird, wenn Schlangenlinienausmaßdaten, die durch tatsächliches Schlangenlinienfahren des Fahrzeugs erhalten wurden, in das neuronale Netz als Eingangsdaten gegeben wer den, in bezug auf einen gewünschten POP-Wert minimiert wird, welcher die Schlangenlinienbewegung des Fahrzeugs als Lehr daten (Lehrsignal) anzeigt.

Die Verwendung des dergestalt erhaltenen Fahrzustand-Anzei geparameters POP ermöglicht es, verschiedene Fahrzustände in einer Grauzone zwischen Normalität und Unnormalität genau zu erfassen.

In bezug wiederum auf Fig. 5 wird bei Schritten S32 bis S34 festgestellt, zu welchem Pegel der berechnete Fahrzustand- Anzeigeparameter POP gehört, d. h. "unnormaler Pegel", "Warn pegel 2", "Warnpegel 1", oder "Normalpegel" wie in Fig. 7 gezeigt ist. In Fig. 7 sind der erste bis dritte vorbestimm te Referenzwert POP1, POP2 bzw. POP3 im Verhältnis von POP1 < POP2 < POP3 (z. B. POP1 = 0,25, POP2 = 0,5 und POP3 = 0,75). Wenn bei Schritt S32 POP POP3 zutrifft, wird bei einem Schritt S38 festgestellt, daß der Fahrzustand des Fahrers unnormal ist. Wenn bei Schritt S33 POP2 POP < POP3 zutrifft, wird bei einem Schritt S37 festgestellt, daß der Fahrzustand des Fahrers bei Warnpegel 2 ist (Warnpegel nahe der Unnormalität). Wenn weiterhin bei Schritt S34 POP 1 POP < POP2 zutrifft, wird bei einem Schritt S36 festgestellt, daß der Fahrzustand des Fahrers bei Warnpegel 1 ist (Warnpe gel nahe der Normalität), wohingegen, wenn bei Schritt S34 POP < POP1 zutrifft, wird bei einem Schritt S35 festge stellt, daß der Fahrzustand des Fahrers normal ist.

Wenn festgestellt wird, daß der Fahrzustand des Fahrers bei Warnpegel 2 ist, erfolgt ein Warnsignal z. B. dadurch, daß die Warnleuchte rot aufleuchtet und gleichzeitig ein leises Alarmsignal ertönt. Wenn festgestellt wird, daß der Fahrzu stand bei Warnpegel 1 ist, erfolgt ein Warnsignal z. B. da durch, daß die Warnleuchte gelb auf leuchtet, in diesem Fall jedoch ohne akustisches Alarmsignal. Wenn weiterhin festge stellt wird, daß der Fahrzustand des Fahrers normal ist, leuchtet die Warnleuchte z. B. grün auf.

Wie oben beschrieben ist, wird gemäß der vorliegenden Erfin dung ein offensichtlich normaler oder unnormaler Fahrzustand durch Vergleichen der Musterdaten PTN mit den Referenzmu sterdaten PTNDET festgestellt, wohingegen, wenn nicht fest gestellt werden kann, ob der Fahrzustand normal oder unnor mal ist, der Fahrzustand-Anzeigeparameter POP mittels des neuronalen Netzes berechnet wird, um hierdurch den Fahrzu stand des Fahrers festzustellen. Dadurch wird es möglich, den Fahrzustand genau zu erfassen und gleichzeitig schnell eine Unnormalität des Fahrzustandes festzustellen.

Als Variation der vorliegenden Ausführungsform kann der Vor gang bei Schritt S23 in Fig. 2 durch das in Fig. 8 gezeigte Unterprogramm anstelle des in Fig. 5 gezeigten ausgeführt werden. Bei dem Unterprogramm in Fig. 8 wird der Fahrzu stand-Anzeigeparameter POP mittels zwei neuronalen Netzen berechnet.

Zuerst wird bei einem Schritt S41 in Fig. 8 eine erste Be rechnung des Fahrzustand-Anzeigeparameters POP (POP-Berech nung (1)) ausgeführt. Obwohl die POP-Berechnung (1) im we sentlichen dadurch zu der bei Schritt S31 in Fig. 5 ausge führten Berechnung ähnlich ist, daß ein neuronales Netz ver wendet wird, ist das hier verwendete neuronale Netz auf eine Weise angeordnet, die zum Feststellen der Fahrzustände nahe des "unnormalen" Pegels besonders geeignet ist.

Bei dem folgenden Schritt S42 wird festgestellt, ob der be rechnete POP-Wert kleiner als der dritte vorbestimmte Refe renzwert POP3 ist. Wenn POP POP3 zutrifft, wird bei einem Schritt S50 festgestellt, daß der Fahrzustand des Fahrers unnormal ist, wohingegen, wenn POP < POP3 zutrifft, der vor liegende POP-Wert als ein bei Schritt S43 gespeicherter Wert POPMEM gespeichert ist und eine zweite Berechnung des Fahr zustand-Anzeigeparameters POP (POP-Berechnung (2)) bei einem Schritt S44 ausgeführt wird.

Obwohl die POP-Berechnung (2) auch im wesentlichen dadurch zu der bei Schritt S31 in Fig. 5 ausgeführten Berechnung ähnlich ist, daß ein neuronales Netz verwendet wird, ist das hier verwendete neuronale Netz in einer Weise aufgebaut, die besonders geeignet ist zum Feststellen von Fahrzuständen na he des "normalen" Pegels.

Bei dem folgenden Schritt S45 wird festgestellt, ob der bei Schritt S44 berechnete POP-Wert kleiner ist als der erste vorbestimmte Referenzwert POP1 oder nicht. Wenn POP < POP1 zutrifft, wird bei einem Schritt S46 festgestellt, daß der Fahrzustand des Fahrers normal ist. Wenn auf der anderen Seite POP POP1 zutrifft, geht das Programm zu einem Schritt S47 weiter, wobei festgestellt wird, ob der Unter schied zwischen dem gespeicherten Wert POPMEM und dem zwei ten vorbestimmten Referenzwert POP2 (=POPMEM - POP2) kleiner ist als die Differenz zwischen dem zweiten vorbestimmten Re ferenzwert POP2 und dem POP-Wert (= POP2 - POP). Wenn POPMEM - POP2 < POP2 - POP zutrifft, wird bei einem Schritt S48 festgestellt, daß der Fahrzustand des Fahrers bei Warn pegel 1 ist, wohingegen wenn POPMEM - POP2 POP2 - POP zu trifft, bei einem Schritt S49 festgestellt wird, daß der Fahrzustand bei Warnpegel 2 ist.

Da bei dem Unterprogramm der Fig. 8 zwei neuronale Netze verwendet werden, ist es möglich, die Größe jedes Netzes zu reduzieren. D.h., daß bei dem Unterprogramm der Fig. 5 vier zig bis fünfzig Einheiten oder Knoten benötigt werden, um die Zwischenschicht des neuronalen Netzes zu bilden, wohin gegen bei dem vorliegenden Programm jedes der Netze nur zehn bis zwanzig Einheiten oder Knoten für die Zwischenschicht benötigt werden. Da weiterhin in dem Unterprogramm der Fig. 8 die Feststellungen "unnormaler Pegel", "normaler Pegel" und "Warnpegel 1 oder 2" in der genannten Reihenfolge ausge führt werden, ist es möglich, einen unnormalen Fahrzustand im Vergleich zu dem in Fig. 5 ausgeführten Vorgang schneller festzustellen, obwohl das von der CPU ausgeführten Programm größer ist.

Es sollte bemerkt werden, daß die vorliegende Erfindung nicht auf die oben beschriebene Ausführungsform beschränkt ist, sondern daß verschiedene Änderungen und Modifikationen daran vorgenommen werden können. Obwohl z. B. bei der oben beschriebenen Ausführungsform die Schlangenlinienausmaßda ten, die das Verhalten des Fahrzeugs anzeigen, als Parameter zum Feststellen der Fahrzustände des Fahrers verwendet wer den, ist diese nicht darauf begrenzt, sondern es können Da ten, die die Fahrvorgänge und/oder -zustände (Haltung, Kör pertemperatur usw.) des Fahrers anzeigen, wie z. B. die Häufigkeit der Betätigung des Lenkrades und Gaspedals des Fahrzeuges, periodische Änderungen der Position eines oberen Teils des Körpers des Fahrers und Informationen über den Körper des Fahrers einschließlich eines elektrischen Poten tials auf der Haut, dem Elektroencephalogramm, der Haltung und der Körpertemperatur verwendet werden.

Weiterhin kann anstelle einer Umwandlung der Schlangenlini enausmaßdaten in Musterdaten zum Vergleichen der Musterdaten mit Referenzmusterdaten (bei den Schritten S16 bis S18 in Fig. 2), ein Verfahren verwendet werden, bei welchem alle Schlangenlinienausmaßdaten mit einem vorbestimmten Referenz wert verglichen werden, um hierdurch festzustellen, ob, je nach Ergebnis des Vergleichs, ein Feststellen mittels des neuronalen Netzes ausgeführt werden soll oder nicht.

Obwohl weiterhin bei der oben beschriebenen Ausführungsform der Fahrer/die Fahrerin durch Wirken auf ihre/seine Augen und/oder Gehör gewarnt wird, ist dies weiterhin nicht ein schränkend, sondern es können Mittel zur direkten Anwendung von physischen Kräften oder Stimulationen an den Fahrer ver wendet werden, z. B. durch Vibrieren des Fahrersitzes oder durch Anwenden von Spannung am Sicherheitsgurt oder durch Verströmen eines Parfüms oder durch Ändern des Betriebszu stands einer im Fahrzeug vorgesehenen Klimaanlage oder durch Öffnen der Fahrzeugfenster. Dadurch wird sichergestellt, daß der Fahrer vor seiner verschlechterten Fahrfähigkeit auf po sitivere Weise gewarnt wird.

Wenn festgestellt wird, daß der Fahrzustand des Fahrers un normal ist, kann die Leistung des Motors auch progressiv re duziert werden, z. B. durch progressives Reduzieren der Kraftstoffmenge, die dem das Fahrzeug antreibenden Motor zu geführt wird.

Obwohl weiterhin bei der oben beschriebenen Ausführungsform die Gierrate durch den Gierraten-Sensor 1 detektiert wird, ist dies nicht darauf beschränkt, sondern die Gierrate kann auf der Basis von Ausgangssignalen der Radgeschwindigkeits sensoren und des Fahrzeuggeschwindigkeitssensors oder auf der Basis von Ausgangssignalen eines Lenkwinkelsensors, um den Lenkwinkel des Lenkrades zu detektieren, und eines Sei ten-Beschleunigungssensors usw. berechnet werden.

Obwohl weiterhin bei der oben beschriebenen Ausführungsform die Referenzlinie von dem Gierwinkel YA geschätzt wird, ist dies nicht darauf beschränkt, sie kann von der Gierrate YR oder von der seitlichen Abweichung YK geschätzt werden.

Eine Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung für ein Kraftfahr zeug überwacht einen Fahrzustand eines Fahrers des Kraft fahrzeugs. Das Verhalten des Fahrzeugs und/oder ein Fahrvor gang des Fahrers und/oder mindestens ein Zustand des Fahrers wird detektiert, um hierdurch Fahrzustand-Anzeigedaten zu erzeugen, die den Fahrzustand des Fahrers anzeigen. Es wird auf der Basis der erzeugten Fahrzustand-Anzeigedaten festge stellt, ob der Fahrzustand des Fahrers unnormal ist. Wenn nicht festgestellt wird, daß der Fahrzustand des Fahrers un normal ist, wird ein Maß an Normalität des Fahrzustandes des Fahrers durch Eingeben einer Mehrzahl von Einzeldaten der Fahrzustand-Anzeigedaten in ein neurales Netz festgestellt. Es erfolgt eine Warnung und/oder Steuerung des Fahrzeugs ab hängig von einem Ergebnis der Feststellung, ob der Fahrzu stand des Fahrers unnormal ist, und dem Maß an Normalität des Fahrzustands des Fahrers.

Claims

1. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung für ein Kraftfahr zeug zum Überwachen eines Fahrzustandes eines Fahrers des Kraftfahrzeugs, wobei die Vorrichtung aufweist:
eine Fahrzustand-Detektiereinrichtung zum Detektieren des Verhaltens des Fahrzeugs und/oder eines Fahrbetriebs des Fahrers und/oder mindestens eines Zustands des Fah rers, um hierdurch Fahrzustand-Anzeigedaten zu erzeugen, die den Fahrzustand des Fahrers anzeigen;
eine erste Überwachungs-Zustand-Feststelleinrichtung zum Feststellen auf der Basis der von der Fahrzustand-Detek tiereinrichtung erzeugten Fahrzustand-Anzeigedaten, ob der Fahrzustand des Fahrers unnormal ist; und
eine zweite Überwachungs-Zustand-Feststelleinrichtung zum Feststellen eines Maßes an Normalität des Fahrzu stands des Fahrers durch Eingeben einer Mehrzahl von Einzeldaten der Fahrzustand-Anzeigedaten in ein neurona les Netz, wenn die erste Fahrzustand-Feststelleinrich tung nicht feststellt, daß der Fahrzustand des Fahrers unnormal ist; und
eine Steuereinrichtung zum Ausführen einer Warnung und/oder Steuerung des Fahrzeugs in Abhängigkeit von ei nem Ergebnis der Feststellung durch die erste Fahrzu stand-Feststelleinrichtung und von dem von der zweiten Fahrzustand-Feststelleinrichtung festgestellten Ausmaß der Normalität des Fahrzustands des Fahrers.

2. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung nach Anspruch 1, da durch gekennzeichnet, daß die erste Fahrzustand-Fest stelleinrichtung auf der Basis einer Verteilung einer Mehrzahl von Einzeldaten der Fahrzustand-Anzeigedaten feststellt, ob der Fahrzustand des Fahrers unnormal ist.

3. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung nach Anspruch 1, da durch gekennzeichnet, daß, wenn die erste Fahrzustand- Feststelleinrichtung nicht feststellt, daß der Fahrzu stand des Fahrers unnormal ist, die erste Fahrzustand- Feststelleinrichtung weiterhin auf der Basis der von der Fahrzustand-Detektiereinrichtung erzeugten Fahrzustand- Anzeigedaten feststellt, ob der Fahrzustand des Fahrers normal ist, wobei das Feststellen des Maßes der Normali tät des Fahrzustands des Fahrers durch die zweite Fahr zustand-Feststelleinrichtung blockiert ist, wenn die er ste Fahrzustand-Feststelleinrichtung festgestellt hat, daß der Fahrzustand des Fahrers entweder normal oder un normal ist.

4. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung nach Anspruch 2, da durch gekennzeichnet, daß, wenn die erste Fahrzustand- Feststelleinrichtung nicht feststellt, daß der Fahrzu stand des Fahrers unnormal ist, die erste Fahrzustand- Feststelleinrichtung weiterhin auf der Basis der von der Fahrzustand-Detektiereinrichtung erzeugten Fahrzustand- Anzeigedaten feststellt, ob der Fahrzustand des Fahrers normal ist, wobei das Feststellen des Maßes der Normali tät des Fahrzustands des Fahrers durch die zweite Fahr zustand-Feststelleinrichtung blockiert ist, wenn die er ste Fahrzustand-Feststelleinrichtung festgestellt hat, daß der Fahrzustand des Fahrers entweder normal oder un normal ist.

5. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung nach Anspruch 4, da durch gekennzeichnet, daß die erste Fahrzustand-Fest stelleinrichtung Musterdaten bildet, die die Verteilung der genannten Mehrzahl der Einzeldaten der Fahrzustand- Anzeigedaten anzeigen und die dergestalt gebildeten Mu sterdaten mit vorbestimmten eine Unnormalität anzeigen den Musterdaten, die jeweilige unnormale Fahrzustände des Fahrers anzeigen, und vorbestimmten die Normalität anzeigenden Musterdaten, die jeweilige normale Fahrzu stände des Fahrers anzeigen, vergleicht, wobei die erste Fahrzustand-Feststelleinrichtung feststellt, daß der Fahrzustand des Fahrers unnormal ist, wenn die gebilde ten Musterdaten mit irgendwelchen der vorbestimmten eine Unnormalität anzeigenden Musterdaten identisch sind, und feststellt, daß der Fahrzustand des Fahrers normal ist, wenn die gebildeten Musterdaten mit irgendwelchen der vorbestimmten eine Normalität anzeigenden Musterdaten identisch sind.

6. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung nach Anspruch 1, da durch gekennzeichnet, daß die zweite Fahrzustand-Fest stelleinrichtung einen Fahrzustand-Anzeigeparameter mit tels des neuronalen Netzes auf der Basis der Fahrzu stand-Anzeigedaten berechnet und den Fahrzustand-Anzei geparameter mit einer Mehrzahl von Referenzwerten ver gleicht, um hierdurch festzustellen, ob das Maß der Nor malität des Fahrzustands des Fahrers zu einem unnormalen Bereich, einem Zwischenbereich oder einem normalen Be reich gehört.

7. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung nach Anspruch 6, da durch gekennzeichnet, daß die zweite Fahrzustand-Fest stelleinrichtung den Fahrzustand-Anzeigeparameter zum Vergleich mit der Mehrzahl von Referenzwerten durch Ver wendung eines einzelnen neuronalen Netzes berechnet.

8. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung nach Anspruch 6, da durch gekennzeichnet, daß die zweite Fahrzustand-Fest stelleinrichtung aufweist: eine erste Fahrzustand-Anzei geparameter-Berechnungseinrichtung zum Berechnen eines ersten Fahrzustand-Anzeigeparameters, welcher den Fahr zustand des Fahrers genauer darstellt, wenn der Fahrzu stand des Fahrers nahe der Unnormalität ist, auf der Ba sis der Fahrzustand-Anzeigedaten durch Verwendung eines ersten neuronalen Netzes, eine zweite Fahrzustand-Anzei geparameter-Berechnungseinrichtung zum Berechnen eines zweiten Fahrzustand-Anzeigeparameters, welcher den Fahr zustand des Fahrers genauer darstellt, wenn der Fahrzu stand des Fahrers nahe der Normalität ist, auf der Basis der Fahrzustand-Anzeigedaten durch Verwendung eines zweiten neuronalen Netzes, eine einen unnormalen Bereich feststellende Einrichtung zum Vergleichen des ersten Fahrzustand-Anzeigeparameters mit einem eine Unnormali tät feststellenden Referenzwert zum Feststellen, ob das Maß der Normalität des Fahrzustands des Fahrers zu dem unnormalen Bereich gehört, und eine einen unnormalen Be reich feststellende Einrichtung zum Vergleichen des zweiten Fahrzustand-Anzeigeparameters mit einem eine Normalität feststellenden Referenzwert, um festzustel len, ob das Maß der Normalität des Fahrzustands des Fah rers zu dem normalen Bereich gehört.

9. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung nach Anspruch 8, da durch gekennzeichnet, daß, wenn die eine Normalität feststellende Einrichtung nicht feststellt, daß das Maß der Normalität des Fahrzustands des Fahrers zu dem nor malen Bereich gehört, die zweite Fahrzustand-Feststell einrichtung auf der Basis des ersten Fahrzustand-Anzei geparameters, des zweiten Fahrzustand-Anzeigeparameters und eines vorbestimmten Referenzwerts zum Bestimmen des Zwischenbereichs feststellt, ob das Maß der Normalität des Fahrzustands des Fahrers in einem Abschnitt des Zwi schenbereichs nahe dem unnormalen Bereich oder einem Ab schnitt des Zwischenbereichs nahe dem normalen Bereich ist.

10. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung nach Anspruch 1, da durch gekennzeichnet, daß die Fahrzustand-Detektierein richtung eine Einrichtung zum Berechnen der Daten bezüg lich des Ausmaßes einer Schlangenlinie(nbewegung) oder eines Mäandrierens beinhaltet, die ein Ausmaß einer Schlangenlinie(nbewegung) des Fahrzeugs als Fahrzustand- Anzeigedaten darstellt.

11. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, daß die Fahrzustand-Feststell einrichtung eine Detektiereinrichtung für das Maß des Verhaltens zum Detektieren eines Verhaltensmaßes des Fahrzeugs in bezug auf eine Gierbewegung des Fahrzeugs oder eine seitliche Bewegung des Fahrzeugs, eine Fahr zeuggeschwindigkeits-Detektiereinrichtung zum Detektie ren der Fahrtgeschwindigkeit des Fahrzeugs, eine Verhal tensreferenzwert-Setzeinrichtung zum Setzen eines Ver haltensreferenzwerts auf der Basis der Änderungen des Maßes des Verhaltens und eine Einrichtung zum Berechnen des Ausmaßes des Verhaltens der seitlichen Abweichung zum Berechnen eines Ausmaßes eines seitlichen Abweich verhaltens des Fahrzeugs auf der Basis des Verhaltensma ßes, der Fahrtgeschwindigkeit des Fahrzeugs und des Ver haltensreferenzwerts beinhaltet.

12. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, daß die Fahrzustand-Feststell einrichtung einen über die Zeit integrierten Wert eines Absolutwerts des Ausmaßes des seitlichen Abweichverhal tens des Fahrzeugs als die Daten in bezug auf das Ausmaß der Schlangenlinie(nbewegung) berechnet.

13. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, daß die Fahrzustand-Detektier einrichtung eine Standardabweichung des Ausmaßes des seitlichen Abweichverhaltens als Daten in bezug auf das Ausmaß der Schlangenlinie(nbewegung) berechnet.

14. Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, daß die Fahrzustand-Detektier einrichtung eine Differenz zwischen einem Maximalwert der Ausmaßes des seitlichen Abweichverhaltens und einem Minimalwert des Ausmaßes des seitlichen Abweichverhal tens über eine vorbestimmte Zeitspanne hinweg als die Daten in bezug auf das Ausmaß der Schlangenlinie(nbewe gung) berechnet.